Identität ist ein wichtiges Thema im datengesteuerten Marketing. Werbetreibende wollen Verbraucher auf Personenebene ansprechen, Publisher wollen ihr Publikum monetarisieren, und die Identität ist entscheidend, um sicherzustellen, dass der "John Smith", den die Marke erreichen will, und der "John Smith", der gerade auf Amazon einkauft, durch TikTok scrollt oder auf Ticketmaster nach einer Veranstaltung am Wochenende sucht, tatsächlich dieselbe Person sind.

Bis jetzt wurden mobile Werbe-IDs (MAIDs) und Cookies von Drittanbietern verwendet, um die Punkte zu verbinden, zumindest auf offenen digitalen Plattformen. Aber ihre Tage gehen zu Ende, und der Übergang ist weiterhin hektisch. Welche Optionen haben die Vermarkter jetzt?

Die meisten Vermarkter setzen auf Erstanbieterdaten, weil sie sich damit von ihren Mitbewerbern abheben, die Kontrolle über ihre Daten behalten und Komplikationen beim Datenschutz vermeiden können. Aber jeder verwendet andere Identifikatoren. Netflix kennt Sie anhand Ihrer E-Mail-Adresse, Macy's anhand Ihrer Telefonnummer, Delta anhand Ihrer SkyMiles-Nummer, Instagram anhand Ihres Handles, Xbox anhand Ihres Gamertags. Eine Website, die Sie besuchen, ohne sich anzumelden, kann Ihnen auch heute noch ein Drittanbieter-Cookie zuweisen oder Ihre IP-Adresse erfassen. 

Für eine konsistente, umfassende und vergleichbare Publikumsmessung über alle Plattformen hinweg benötigen Vermarkter ein robustes ID-System mit einem speziell für die Messung entwickelten Identitätsgraphen.

Was ist ein Identitätsdiagramm?

Die Verbraucher nutzen viele Geräte, Apps und Identifikatoren, um mit der Welt zu interagieren, und diese Interaktionen hinterlassen eine stetige Spur, wie Schnappschüsse in einem Fotomosaik. Jeder Schnappschuss erzählt nur einen Teil der Geschichte, aber zusammengenommen ergeben sie ein 360°-Porträt dessen, wer wir sind, unsere Vorlieben und Abneigungen, unsere Interessen und Vorlieben und - für Vermarkter besonders wichtig - was wir als Nächstes tun könnten.

Um die Teile zusammenzufügen, haben große Werbetreibende, Verlage und Datenanbieter Identitätsgraphen entwickelt: große Datenbanken, in denen Millionen von Geräten, Kennungen und deren Nutzer miteinander verknüpft sind, um einheitliche Kunden- und Haushaltsprofile zu erstellen. Sie nutzen diese Diagramme für Targeting und Personalisierung, indem sie Kunden und Interessenten auf der Mailingliste einer Marke mit den Mitgliedern einer Plattform abgleichen. Die Aktivierungsseite von Nielsen verfügt beispielsweise über ein Diagramm, das sich auf das Targeting konzentriert. 

Kampagnenaktivierung ist nicht der einzige Grund für die Verwendung eines Identitätsdiagramms. Lassen Sie uns untersuchen, warum ein zuverlässiger, unabhängiger und gut kalibrierter Identitätsgraph für moderne Messungen unerlässlich ist.

Was ist der Unterschied zwischen einem Identitätsdiagramm und einer Messkurve?

Nicht alle Identitätsdiagramme sind auf eine genaue Darstellung der Gesamtbevölkerung ausgerichtet. Die verwendeten Datenquellen könnten auf eine bestimmte Region, die Nutzer einer bestimmten Plattform oder nur einen Gerätetyp ausgerichtet sein. Die Deduplizierung von Datensätzen hat vielleicht auch nicht die höchste Priorität, solange ein gewisser Abgleich stattfinden kann und die Werbung bei den Menschen ankommt.

Aber Trefferquoten sind nicht alles. Wenn die Messung das ultimative Ziel ist, sind statistische Darstellung und Deduplizierung notwendig, um Reichweite, Häufigkeit und andere wichtige Kampagnen-KPIs wie die Rendite der Werbeausgaben (ROAS) oder Lead Conversions richtig zu messen. Wenn wir bei Nielsen neue Daten in unseren Identitätsgraphen laden, achten wir sehr darauf, die Übereinstimmungen zwischen Geräten, Personen und Haushalten anhand von Volkszählungsdaten und unseren eigenen personenbasierten Panels zu validieren. Wie wir bereits in unserer Reihe "Need to Know " erfahren haben, sind sorgfältig kuratierte personenbasierte Panels für die Kalibrierung von Big Data entscheidend.

Wie umfangreich ist unser Datenbereinigungsprozess? Jedes Jahr nehmen unsere Systeme Milliarden von Identifikatoren und Links aus einer Vielzahl von externen Datenquellen auf, aber nur 20 % schaffen es in das aufgelöste Identitätsdiagramm. Wir setzen unsere Mitarbeiterpanels ein, um diese Big Data-Sätze zu kalibrieren und die Genauigkeit unserer Zielgruppenzuordnungen und des Graphenclustering sicherzustellen. Dadurch wird der Nielsen-Identitätsgraph für die Repräsentativität und Genauigkeit optimiert, die für die Messung erforderlich sind.

Wie nutzen die Vermarkter den Nielsen-Identitätsgraphen?

Identitätsdiagramme sind nicht für sich alleinstehend konzipiert. Der Nielsen-Identitätsgraph steht im Mittelpunkt eines umfassenden ID-Systems, das vier verschiedene Schritte umfasst:

Wie wir bereits in diesem Artikel erwähnt haben, ist die Aktivierungsseite von Nielsen ein Teil des Geschäfts, Nielsen Marketing Cloudeinen Aktivierungsgraphen auf Personenebene, der viele der gleichen Quellen wie der Messgraphen von Nielsen nutzt und die gleiche Auflösungslogik verwendet, die eine deduplizierte Ansicht der Zielgruppe liefert. Anstelle der Messung ist er jedoch darauf ausgelegt, die Reichweite und Personalisierung von Kampagnen in großem Umfang zu steigern. 

Welche Auswirkungen hat ein digitales ID-System auf die Privatsphäre?

Die Aufnahme von Daten über das Werbeverhalten und die Ergebnisse aus externen Quellen kann im heutigen Klima des Datenschutzes ein heikles Unterfangen sein. Selbst wenn die Zustimmung der Nutzer vorliegt, sind Vermarkter zu Recht nervös, die Grenzen dieser Zustimmung durch die Weitergabe von Kundendaten an externe Partner zu testen. Dies gilt insbesondere in stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen oder den Finanzdienstleistungen. Hash-Algorithmen können dabei helfen, sensible Identifikatoren wie E-Mail-Adressen zu verschleiern, aber gehashte IDs gelten in einigen Ländern (z. B. in Europa) als personenbezogene Daten (PII), und sie können nicht immer verhindern, dass böswillige Akteure die Person hinter der gehashten ID trotzdem identifizieren.

Was ist die Lösung? Bei Nielsen haben wir eine Reihe von Datenschutz- und Sicherheitsprozessen implementiert, um die Datenzusammenarbeit zu erleichtern (z. B. die Suche nach Überschneidungen zwischen einem Werbetreibenden und einem Publisher-Datensatz), ohne dass sensible Informationen zwischen Datenpartnern ausgetauscht werden. So sorgen beispielsweise Reinraum-Integrationen dafür, dass die Daten von Nielsen, unseren Kunden und unseren Partnern in ihren jeweiligen Umgebungen verbleiben und dennoch Messungen ermöglichen. Techniken wie vertrauliche Datenverarbeitung und differenzierter Datenschutz ermöglichen es den Parteien, zusammenzuarbeiten, ohne die Daten der anderen zu sehen.

Der Datenschutz hat für Vermarkter und Verbraucher höchste Priorität. Jedes digitale ID-System, mit dem Sie arbeiten, sollte dies ernst nehmen. 

Digitale Messungen jenseits von Cookies Dritter

Cookies von Drittanbietern haben zwar ausgedient, aber die Vermarkter müssen ihre plattformübergreifenden Kampagnen dennoch sinnvoll einsetzen. Und sie wollen neue Planungs- und Targeting-Möglichkeiten nutzen - wie die, die durch fortgeschrittene Zielgruppenerschlossen werden -, umihren Mitbewerbern voraus zu sein.

Vielleicht brauchen Marketingfachleute mehr denn je Messpartner, die ihnen helfen können, die Punkte zu verbinden und genaue und konsistente Zielgruppen- und Ergebniskennzahlen zu erstellen, die für ihr Geschäft relevant sind.