{"id":248113,"date":"2024-03-29T10:12:54","date_gmt":"2024-03-29T17:12:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zuora.com\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/"},"modified":"2024-03-29T10:12:54","modified_gmt":"2024-03-29T17:12:54","slug":"leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/","title":{"rendered":"Hebelwirkung von First-Party-Daten f\u00fcr das Wachstum und die Personalisierung von Zielgruppen"},"content":{"rendered":"

Die Suche nach Publikumswachstum ist zunehmend komplex geworden, doch die L\u00f6sung bleibt in etwas sehr Grundlegendem verwurzelt: Daten. Nicht irgendwelche Daten, sondern First-Party-Daten, ein Schatz an Einsichten direkt von Ihrem Publikum. In dieser post-Cookie-Welt ist das Verst\u00e4ndnis und die Nutzung von First-Party-Daten wichtiger denn je. Die Verschiebung des digitalen \u00d6kosystems weg von Third-Party-Cookies hat First-Party-Daten von einem netten Extra zu einer Notwendigkeit f\u00fcr Unternehmen, die online erfolgreich sein wollen, katapultiert.<\/span><\/p>\n

An der Spitze dieser Ver\u00e4nderung, <\/span>Google sagt<\/span><\/a>: \u201c<\/span>Im Gegensatz zu Daten von Drittanbietern, die oft vielen verschiedenen Unternehmen zur Verf\u00fcgung stehen, sind Erstpartei-Daten einzigartig f\u00fcr Ihr Unternehmen… Wir haben festgestellt, dass diejenigen, die Erstpartei-Daten f\u00fcr wichtige Marketingfunktionen verwenden, einen Umsatzanstieg von bis zu 2,9X und eine Kosteneinsparung von 1,5X erreichen konnten. Trotz der offensichtlichen Vorteile nutzen jedoch die meisten Marken das volle Potenzial von Erstpartei-Daten noch nicht aus.<\/span><\/i>\u201d<\/span><\/p>\n

Mit <\/span>81% der Vermarkter<\/span><\/a> Bei der Meldung ihres h\u00f6chsten ROI bei der Verwendung von Erstparteiendaten ist klar, dass dies ein Bereich ist, der erhebliche Aufmerksamkeit erfordert.<\/span><\/p>\n

Aber bevor wir in die Wachstumstaktiken und Vorteile von Benutzerdaten eintauchen, was meinen wir eigentlich, wenn wir \u00fcber verschiedene Benutzertypen sprechen?<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span><\/p>\n

Benutzerdatentypen<\/strong><\/h2>\n

Das Verst\u00e4ndnis der Nuancen von Datentypen – von Zero-Party bis zu Third-Party – ist entscheidend f\u00fcr die Entwicklung effektiver digitaler Strategien. Mit zunehmenden Datenschutzbedenken und dem bevorstehenden Ende von Third-Party-Cookies hat sich der Fokus auf direktere und einvernehmlichere Formen der Datenerhebung verlagert. Lassen Sie uns untersuchen, was diese Datentypen f\u00fcr Unternehmen und Vermarkter bedeuten.<\/span><\/p>\n

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Zero-Party-Daten: Der Goldstandard der Personalisierung<\/b><\/p>\n

Von Forrester Research gepr\u00e4gt, repr\u00e4sentiert Zero-Party-Daten den H\u00f6hepunkt der Datensammlung, bei der Kunden freiwillig ihre Informationen teilen. Dieser freiwillige Austausch erm\u00f6glicht es Verbrauchern, zu bestimmen, wie Marken mit ihnen interagieren, und erm\u00f6glicht hyper-personalisierte Marketingstrategien und Abonnementmodelle. Ob durch Quizze, Umfragen oder Pr\u00e4ferenzeinstellungen, Zero-Party-Daten erm\u00e4chtigen sowohl Nutzer als auch Marken mit pr\u00e4zisen und umsetzbaren Erkenntnissen.<\/span><\/p>\n

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First-Party-Daten: Das R\u00fcckgrat des Publikumsverst\u00e4ndnisses<\/b><\/p>\n

First-Party-Daten drehen sich um die Interaktionen und Verhaltensweisen, die direkt auf Ihrer Website oder App beobachtet werden. Von Klickmustern bis hin zu Sitzungsdauern und H\u00e4ufigkeit der Interaktion bietet diese Daten eine detaillierte Ansicht des Engagements Ihres Publikums. Sie bilden das R\u00fcckgrat, um Ihre Nutzer zu verstehen und erm\u00f6glichen ein effektives individuelles Profiling. Wesentliche Komponenten wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Kaufhistorien fallen in diese Kategorie und bieten eine direkte Verbindung zu Ihrem Publikum.<\/span><\/p>\n

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Die feine Linie: Null- vs. Erstanbieter-Daten<\/b><\/p>\n

Die Unterscheidung zwischen Zero-Party-Daten und First-Party-Daten kann subtil sein. Der Hauptunterschied liegt darin, wie die Daten gesammelt werden: Zero-Party-Daten werden freiwillig von den Nutzern gegeben, w\u00e4hrend First-Party-Daten passiv durch deren Interaktionen mit Ihrer Website gesammelt werden. Trotz ihrer Unterschiede werden beide Arten direkt vom Nutzer zum Herausgeber ausgetauscht, wobei Zero-Party-Daten oft als eine Untergruppe der First-Party-Daten angesehen werden aufgrund ihrer einvernehmlichen Natur.<\/span><\/p>\n

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Zweiparteiendaten: Vertrauensvoller Austausch<\/b><\/p>\n

Zweiparteien-Daten sind im Wesentlichen Erstpartei-Daten, die zwischen vertrauensw\u00fcrdigen Partnern geteilt werden. Sie werden direkt von den Nutzern bezogen, allerdings \u00fcber einen Vermittler. Obwohl sie in der Qualit\u00e4t den Erstpartei-Daten \u00e4hnlich sind, liegt der wesentliche Unterschied im Besitz und in der Exklusivit\u00e4t der Daten, da sie trotz ihrer direkten Quelle keine Alleinrechte bieten.<\/span><\/p>\n

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Drittanbieterdaten: Der sinkende Riese<\/b><\/p>\n

Einmal das Fundament der digitalen Werbung, werden Daten von Drittanbietern von Entit\u00e4ten gesammelt, die keine direkte Beziehung zum Nutzer haben, typischerweise aus verschiedenen Quellen aggregiert. Die Zuverl\u00e4ssigkeit und Genauigkeit dieser Daten hat jedoch abgenommen, was durch Datenschutzbestimmungen und das Auslaufen von Cookies von Drittanbietern noch versch\u00e4rft wird. Diese Art von Daten, die demografische Merkmale wie Alter und Einkommen umfassen, steht in der datenschutzorientierten digitalen Landschaft vor einer d\u00fcsteren Zukunft.<\/span><\/p>\n

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Warum Zero und First-Party-Daten dominieren<\/b><\/p>\n

Der Kontrast zwischen First-Party- und Third-Party-Daten k\u00f6nnte nicht deutlicher sein. First-Party-Daten, die direkt in Ihrem digitalen Bereich gesammelt werden, bieten einzigartige Einblicke, die ausschlie\u00dflich Ihnen geh\u00f6ren. Im Gegensatz dazu sind Third-Party-Daten, die weit verbreitet zum Kauf angeboten werden, weder einzigartig noch so zuverl\u00e4ssig wie direkte Datenquellen. In der heutigen Zeit, in der Privatsph\u00e4re h\u00f6chste Priorit\u00e4t hat, stechen Zero- und First-Party-Daten aus mehreren Gr\u00fcnden hervor. Sie bieten unvergleichliche Genauigkeit, Kosteneffizienz und die M\u00f6glichkeit zur Hyper-Personalisierung, alles innerhalb eines transparenten und respektvollen Sammelrahmens. Diese Datentypen erm\u00f6glichen es Unternehmen, tiefere Beziehungen zu ihrem Publikum aufzubauen, Erlebnisse ma\u00dfzuschneidern und Konversionen zu f\u00f6rdern, ohne die Datenschutzbedenken, die mit Third-Party-Daten verbunden sind.<\/span><\/p>\n

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Neugestaltung der Publikumsbindung mit First-Party-Daten<\/strong><\/h2>\n

Der \u00dcbergang von Daten Dritter zu Erste-Partei-Einsichten bietet Verlegern eine beispiellose Chance. Diese Umstellung geht nicht nur darum, eine Datenquelle durch eine andere zu ersetzen; es ist eine Gelegenheit, auf einer neuen Ebene tiefgehend mit dem Publikum zu interagieren und Verbindungen zu kn\u00fcpfen. Hier ist, wie Verleger das volle Potenzial von Erste-Partei-Daten nutzen k\u00f6nnen, um pers\u00f6nlichere, ansprechendere und letztendlich profitablere Interaktionen zu schaffen.<\/span><\/p>\n

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Erstellen Sie personalisierte Abonnement-Trichter<\/b><\/h3>\n

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der sich jeder Leser f\u00fchlt, als w\u00fcrde Ihr Inhalt direkt zu ihm sprechen. Das ist die Kraft von First-Party-Daten. Sie erm\u00f6glichen einen tiefen Einblick in die einzigartigen Vorlieben und Verhaltensweisen jedes Lesers und erlauben die Anpassung von Abonnement-Trichtern an individuelle Interessen. Die Magie entsteht durch dynamische Inhaltempfehlungen und gezielte Pakete mit Bezahlschranken, die perfekt auf die Nutzerreise abgestimmt sind. Durch die Analyse von Nutzerengagement und -aktivit\u00e4t kann ein Abonnementgesch\u00e4ft genau bestimmen, wann der richtige Zeitpunkt ist, jemanden zu einem kostenpflichtigen Abonnement einzuladen, n\u00e4mlich dann, wenn er am meisten engagiert und bereit ist.<\/span><\/p>\n

Durch den Einsatz dieser Taktik, um ihre Abonnementangebote zu personalisieren, <\/span>Zuora-Kunde SCI<\/span><\/a> sah eine \u00fcber 100%ige Abonnentenerl\u00f6s-Retentionsrate. In \u00e4hnlicher Weise, <\/span>FIPP<\/span><\/a> Implementierte dynamische Abonnement-Prozesse und Bezahlschranken, was zu einer Verdopplung der Gesamtabonnements 10 Tage nach dem Start f\u00fchrte.\u00a0<\/span><\/p>\n

Personalisierte Inhaltempfehlungen halten auch das Leseerlebnis frisch und ansprechend, f\u00f6rdern die Treue und verringern die Wahrscheinlichkeit von Kundenabwanderungen. Mit der Zeit beh\u00e4lt dieser Ansatz nicht nur Abonnenten; er erh\u00f6ht deren Lebenszeitwert durch kontinuierliche Interaktion und Upselling-M\u00f6glichkeiten. Mit Ergebnissen wie den oben genannten ist klar, dass Personalisierung einen erheblichen Einfluss auf den Umsatz hat.<\/span><\/p>\n

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Vorhersage von Umsatzchancen<\/b><\/h3>\n

Die Entdeckung und Vorhersage von Umsatzchancen beinhaltet die Nutzung von Erstpartei-Daten, um Bereiche f\u00fcr Monetarisierung und Produktentwicklung zu identifizieren. Dieser Ansatz umfasst die Analyse von Nutzerinteraktionen mit Inhalten, um neue Umsatzm\u00f6glichkeiten zu erkennen, wie etwa die Umwandlung einer beliebten Inhaltskategorie in einen Premium-Abonnementdienst.<\/span><\/p>\n

Um besser zu verstehen und vorherzusagen, auf welche Nutzergruppen und Inhaltskategorien sich zur Erschlie\u00dfung von Umsatzchancen konzentriert werden sollte, k\u00f6nnten Abonnementunternehmen die Neigungsmodellierung einsetzen. Die Modellierung der Abonnentenneigung umfasst eine detaillierte Analyse verschiedener Nutzerverhaltensweisen, von der Interaktion mit Artikeln bis hin zu Interaktionen mit Abonnementaufforderungen, um Muster zu identifizieren, die auf eine Bereitschaft zum Abonnieren hinweisen. Diese Erkenntnisse erm\u00f6glichen es Unternehmen, ihre Marketinganstrengungen effizienter zu kanalisieren, indem sie sich auf die Zuschauersegmente konzentrieren, die am ehesten zur Konversion neigen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ein gro\u00dfartiges Beispiel f\u00fcr Erfolg mit Neigungsmodellierung ist <\/span>Die Unabh\u00e4ngige<\/span><\/a>, das Propensity-Modelling nutzte, um seine Leserschaft erheblich auf 98 Millionen Leser pro Monat zu steigern.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Verfeinerung der Strategien mit A\/B-Tests<\/b><\/h3>\n

A\/B-Tests mit Zielgruppensegmenten sind ein weiterer aufschlussreicher Weg, um Ihre Engagement- und Konversionsstrategien zu verfeinern. Indem Sie Ihre Zielgruppe anhand von Merkmalen aufteilen, die durch Erstparteiendaten identifiziert wurden, k\u00f6nnen Sie verschiedene Inhaltsformate, Marketingbotschaften und Angebote testen, um zu sehen, was am besten resoniert. Diese Benutzersegmente k\u00f6nnen durch Parameter wie Demografie (z.B. Standort, Alter), Interessen (z.B. Sport, Politik), H\u00e4ufigkeit der Interaktion und Benutzerstatus definiert werden.<\/span><\/p>\n

Die Segmentierung eines Publikums auf diese Weise hilft nicht nur, die Konversionsraten zu verbessern, sondern verbessert auch das gesamte Benutzererlebnis, indem sie Ihre Inhalte relevanter und ansprechender f\u00fcr jeden Leser macht.\u00a0<\/span><\/p>\n

Der zus\u00e4tzliche Vorteil von Segmenten besteht darin, dass Unternehmen auch neue Angebote zun\u00e4chst in kleinem Rahmen testen k\u00f6nnen, um zu sehen, ob sie funktionieren, bevor sie diese einem breiteren Publikum zug\u00e4nglich machen. <\/span>New England Newspapers Inc.<\/span><\/a> Sie konnten genau das tun, indem sie ihre Nutzer besser verstanden, indem sie das Publikum segmentierten und die Angebote entsprechend anpassten. Dies f\u00fchrte zu einer Steigerung der direkten Paywall-Konversionen um 20% durch Nutzersegmentierung und gezielte Ansprache.<\/span><\/p>\n

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Zukunftssicher Ihr Wachstum<\/strong><\/h2>\n

In unserer Diskussion haben wir die bedeutenden Vorteile und erfolgreichen Strategien hervorgehoben, die mit der Nutzung von First-Party-Daten verbunden sind. Die heutige digitale Landschaft befindet sich an einem entscheidenden Scheideweg und erlebt dieses Jahr eine monumentale Verschiebung von der Abh\u00e4ngigkeit von Third-Party-Daten hin zu einem datenschutzorientierten Ansatz mit First-Party-Daten. Diese Entwicklung unterstreicht eine neue \u00c4ra im digitalen Engagement, in der die Priorisierung der Privatsph\u00e4re der Nutzer und das Angebot personalisierter Inhalte zur Norm werden. Verleger, die bereit sind, First-Party-Daten zu \u00fcbernehmen und zu verwalten, positionieren sich an der Spitze dieser Ver\u00e4nderung. Der Schl\u00fcssel zu ihrem Erfolg liegt im Aufbau direkter, respektvoller Beziehungen zu ihrem Publikum, indem sie ma\u00dfgeschneiderte Erfahrungen anbieten, die die Privatsph\u00e4re der Nutzer respektieren, und sich damit in einer sich schnell ver\u00e4ndernden post-Cookie-Welt abheben.<\/span><\/p>\n

Der \u00dcbergang zu First-Party-Daten stellt erhebliche Herausforderungen dar, bietet jedoch noch gr\u00f6\u00dfere Chancen. Die Herausforderung: die Neudefinition der Publikumsbindung in Abwesenheit von Drittanbieterdaten. Die Chance: Aufbau transparenter, vertrauensvoller Beziehungen mit dem Publikum, die zu erh\u00f6hter Treue und Engagement f\u00fchren. Diese Verschiebung hin zu einem datenschutzorientierten, personalisierten Ansatz ist nicht nur vorteilhaft, sondern f\u00fcr Verleger, die wettbewerbsf\u00e4hig und relevant bleiben wollen, unerl\u00e4sslich.<\/span><\/p>\n

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Die Suche nach Publikumswachstum ist zunehmend komplex geworden, doch die L\u00f6sung bleibt in etwas sehr Grundlegendem verwurzelt: Daten. Nicht irgendwelche Daten, sondern First-Party-Daten, ein Schatz an Einsichten direkt von Ihrem Publikum. In dieser post-Cookie-Welt ist das Verst\u00e4ndnis und die Nutzung von First-Party-Daten wichtiger denn je. 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Erfahren Sie, wie Sie Zero-Party-Daten f\u00fcr Hyper-Personalisierung nutzen und fortgeschrittene Techniken wie Neigungsmodellierung und A\/B-Tests einsetzen k\u00f6nnen, um Ihre digitale Pr\u00e4senz zukunftssicher zu machen.","og_url":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/","og_site_name":"Zuora","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/zuora","article_published_time":"2024-03-29T17:12:54+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/www.zuora.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/leveraging-first-party-data-social-card-640x336.png","type":"","width":"","height":""}],"author":"Derek Tobias","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@zuora","twitter_site":"@zuora","schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/"},"author":{"name":"Derek Tobias","@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/#\/schema\/person\/836b439677fb97b3d7f8b6d37701a548"},"headline":"Hebelwirkung von First-Party-Daten f\u00fcr das Wachstum und die Personalisierung von Zielgruppen","datePublished":"2024-03-29T17:12:54+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/"},"wordCount":1570,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.zuora.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/leveraging-first-party-data.png","articleSection":["Unkategorisiert"],"inLanguage":"de-DE"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/","url":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/","name":"Hebelwirkung von First-Party-Daten f\u00fcr das Wachstum und die Personalisierung von Zielgruppen - Zuora","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/2024\/03\/29\/leveraging-first-party-data-for-audience-growth-and-personalization\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.zuora.com\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/leveraging-first-party-data.png","datePublished":"2024-03-29T17:12:54+00:00","description":"Erforschen Sie die transformative Kraft von First-Party-Daten, um das Wachstum und die Einbindung des Publikums in einer Welt nach den Cookies zu f\u00f6rdern. 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