Data-Clean-Room – kurz DCR – ist ein Begriff, der aktuell immer mehr an Bekanntheit im Online-Marketing gewinnt. Denn nach dem möglichen Wegfall von Drittdaten-Cookies sind Werbestrategen zurzeit auf der Suche nach neuen Ansätzen, um Werbemaßnahmen zu messen, wichtige Produkt- und Marketing-Insights zu generieren und diverse Zielgruppen personalisiert anzusprechen. Wichtig ist jedoch: Die Privatsphäre der Konsumenten muss gewahrt bleiben.

Der Begriff Data-Clean-Room klingt zunächst einmal eher sperrig und wenig praktisch. In der Praxis ist das Konzept aber sehr eingängig und kommt deshalb im Marketing auch schon seit Jahren zum Einsatz. DCR sind gemeinsam genutzte technologische Infrastrukturen – meist cloudbasiert –, in denen mehrere Partner ihre großen Datensätze auf Überschneidungen überprüfen und aktualisieren können. Dafür ziehen sie beispielsweise gemeinsame Variablen oder Identifier wie E-Mail-Adressen heran.

Finden sich beim Abgleich Übereinstimmungen, können sie danach verwendet werden: für Einblicke in die Zielgruppen und Kunden, für ein besseres Verständnis der tatsächlichen Werbewirkung oder zur Attributionsmodellierung, also für Modelle, mit denen zukünftige Marketingstrategien entwickelt werden. Die eigenen, ursprünglichen Datensätze bleiben dabei immer von denen der anderen Partei getrennt. Jeder der Datenpartner behält so die Hoheit über seine Informationen und gewinnt wertvolle Erkenntnisse beispielsweise über Zielgruppen oder seine Marketing-Performance. Diese Insights lässt er zum Beispiel in die Aussteuerung seiner Werbung einfließen, indem er die Kanäle wählt, die für Lookalikes zu seinen derzeitigen Kunden und Potentials am relevantesten sind. Sogar statistische Modelle für anonymes personalisiertes Targeting sind denkbar.

Die Daten werden verschlüsselt und so aufbereitet, dass eine übergreifende Nutzung möglich ist, ohne dass Partner die Ursprungsdaten einsehen können. Dadurch bleibt nicht nur zu jeder Zeit die volle Hoheit über die eingebrachten Daten erhalten, es lassen sich auch keine einzelnen Kunden identifizieren. Mit User-Consent können Nutzer weiterhin bis zum Point-of-Sale getrackt werden – für Customer-Journey-Analyse und Attribution – allerdings nur auf First-Party-Ebene und durch einen Reinraum-Partner. Ein zweiter Reinraum-Partner kann seine eigenen Daten zur Mustererkennung beisteuern. Beide Partner erhalten schließlich Insights, Reports oder ein Modell für ihr Targeting.

Die übergreifende Nutzung der Datensätze bei gleichzeitiger Trennung wird durch eine Abstraktion der Daten auf Kohorten sowie maschinelles Lernen ermöglicht. Diese Form der Datenkollaboration bietet zwei entscheidende Vorteile gegenüber dem heutigen Ökosystem.

1. Die Privatsphäre des Nutzers wird respektiert, weil nur die First Party seine Aktivitäten granular auf Event- und Profilbasis trackt (Consent vorausgesetzt).
2. Gleichzeitig ermöglicht der Data-Clean-Room wirtschaftliche Datennutzung ohne die Notwendigkeit des Third-Party-Trackings beziehungsweise der granularen Weitergabe von Nutzerdaten.

Damit sind Data-Clean-Rooms nicht nur DSGVO-konform, sie entsprechen auch anderen Initiativen und Regularien, die aktuell diskutiert werden – von Googles Sandbox bis hin zu Digital Markets und Digital Services Act.

Ein Beispiel: Ein Marketer möchte seine Budgets kanalübergreifend optimieren und verteilen. Nun kann er den Erfolg von Werbemaßnahmen zum Beispiel über Facebook, Google und AGOF-Medien hinweg messen, ohne dass die Plattformen einen direkten Zugang zu den eigenen Datensätzen erhalten. Stattdessen geben alle Parteien die Informationen in einen Meta-DCR – der Reinraum hält die Daten aller voneinander getrennt und vergleicht nur den Datensatz der Marke mit den jeweiligen Kampagnendaten der einzelnen Plattformen. Ein neutraler Intermediär – oder Host – verwaltet die Infrastruktur und stellt die daraus gewonnenen aggregierten Erkenntnisse an die Datenpartner bereit. So bleiben die Rohdaten jedes Unternehmens zu jedem Zeitpunkt geschützt.

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Durch den Vergleich der Daten mit denen der Plattformen können Marken sehen, wie die verschiedenen Daten zusammenpassen, wo es Inkonsistenzen gibt oder ob sie etwa bestimmten Benutzergruppen zu viele Anzeigen ausspielen. So kann es sein, dass sich eine Maßnahme speziell an Smartphone-Nutzer richtet, obwohl die meisten Verkäufe über den PC oder das Laptop getätigt werden. Mithilfe das DCR kann dies erkannt und so die Zuverlässigkeit der First-Party-Daten erhöht werden.

Einer der bekanntesten, bereits erfolgreich arbeiteten Data-Clean-Rooms ist der Ads Data Hub von Google, der jedoch nicht durch einen Intermediär verwaltet ist. Marken sind also weiter darauf angewiesen, dem Walled Garden mit ihren Daten zu vertrauen. Allerdings betreiben inzwischen auch andere Konzerne wie Unilever, Magenta Austria oder Channel4 eigene DCR.

Grundsätzlich lässt sich zur Technologie sagen: Sie steht noch recht am Anfang. Deshalb gibt es zwar verschiedene Ansätze, aber keine Standards für einen Data-Clean-Room und die Aufbereitung der Datensätze dafür. Unternehmen mit eigenen IT- und Data-Scientist-Kapazitäten können also ihre eigenen Lösungen gemäß ihrer Dateninfrastruktur entwickeln. Der Nachteil: Je individueller die Lösung, desto mehr Aufwand muss in die Aufbereitung der Daten möglicher Partner fließen.

Für einen DCR ist keine bestimmte Programmiersprache notwendig. Wichtig ist jedoch die für den Reinraum eingesetzte Big-Data-Plattform: Cloudbasiert wie auch im eigenen Rechenzentrum dient sie zur Analyse großer Datenmengen und hilft dabei, die Informationen beider Partner skalierbar und nahezu in Echtzeit zu vergleichen. Für Datenstruktur und Analyse selbst eignen sich Cross-ID-Graphen. Mit ihrer Hilfe verfolgen Unternehmen bereits jetzt über verschiedene Touchpoints hinweg ihre Kunden. Solche Graphen funktionieren entweder personenbezogen mithilfe von Identifiern oder über Wahrscheinlichkeitsberechnungen auf Basis von Impression- oder Verhaltens-Daten.

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Das Marketing stellt derzeit die Weichen für die Zeit nach dem Cookie und muss neue, datenschutzkonforme Wege finden, die eigenen Daten um Insights zu erweitern, personalisierte Werbung auszuspielen und die richtigen Kanäle zu identifizieren. Data-Clean-Rooms sind ein solcher Weg. Und Marketer, die sowohl im Unternehmen die nötigen Weichen gestellt als auch bereits Erfahrungen mit dem Konzept gesammelt haben, verschaffen sich in naher Zukunft echte Wettbewerbsvorteile im Werbemarkt. Fest steht: In Zukunft werden Meta-DCR das Angebot auf diesem Gebiet weiter ausbauen und individuelle Partnerschaften ergänzen. Denn im Idealfall bieten DCR dem Unternehmen die besten Erkenntnisse, Planungssicherheit und ideale Voraussetzungen, um funktionierende Modelle für ein anonymes Targeting zu entwerfen.