First, Second, Third-Party-Daten | Erklärung & einfache Beispiele

Im Zuge einer Eigenentwicklung eines Data Warehousing können Data Scientists / Data-driven Marketer auf verschiedene Datenströme zugreifen und diese zusammenführen. Je besser die Datenqualität dabei ist, umso besser können Kampagnen geplant, optimiert und budgettechnisch verwaltet werden. Eine Unterscheidung der Datenarten erscheint hier sinnvoll.

First Party Daten – Eigene Datenströme

Als die wohl kostengünstigste Variante werden First-Party-Daten bezeichnet. Für eine Kampagnenplanung, Segmentierung oder auch für das A/B-Testing sind solche Daten optimal verwendbar. Technisch erhoben werden diese Datentypen über Webanalyse-Tools bspw. oder so genannte “Comprehensive CRM Tools”, die eine Verzahnung von Marketing und Vertrieb durch eine technische Verbindung zwischen Webanalyse und CRM-System ermöglichen. Weitere Einsätze sind daher Cross-Selling-Prozesse, Lookalike Audiences, Dynamisierung des Websiten-Erlebnisses oder allgemeine Re-Targeting-Maßnahmen.

Second Party Daten – Externe Datenströme

Diese Datenströme stellen Partnerdaten dar, die Aufschluss über Verhaltensweisen bei den entsprechenden Partnern potenzieller Kunden geben. Es gibt ein so genanntes Sharing-Modell, dass die externe Nutzung dieser Daten für verschiedene Nachfrager ermöglicht. Die Herkunft und die Qualität der Daten ist bekannt.

Third Party Daten – Aggregierte Datenströme

Spannend sind vor allem Third-Party-Daten. Die Sammlung dieser Daten wird über professionelle Datenanbieter realisiert, die dann von Interessenten eingekauft werden. Meist erfolgt die Sammlung der Daten über komplexe Cookie-Systeme, die auch seitenübergreifend aktiviert werden.