Von Silos zu Synergie: Warum Datenzusammenarbeit die Zukunft des Marketings ist.

Zusammenfassung: Datenzusammenarbeit bedeutet den sicheren, datenschutzkonformen Austausch und die Analyse von Daten zwischen Unternehmen, Teams oder Vertriebspartnern. Da Drittanbieter-Cookies abgeschafft und Datenschutzbestimmungen immer strenger werden, greifen Organisationen vermehrt zu Datenzusammenarbeitslösungen (DCSs), um Erkenntnisse zu vereinheitlichen, Erlebnisse zu personalisieren und die Wirkung effektiver zu messen.

In diesem Beitrag werden die folgenden Themen behandelt:

• Was ist Datenzusammenarbeit – und wie unterscheidet sie sich von Datenfreigabe?
• Vorteile wie das Aufbrechen von Silos, gezieltere Entscheidungen und Kostensenkungen
• Praxisnahe Anwendungsfälle aus Einzelhandel, Gesundheitswesen, Finanzwesen und Werbung
• Wichtige Lösungsmodelle: von separaten Plattformen bis zu CDP-integrierten Systemen
• Compliance und Einwilligungsregeln
• Vier Trends, die die Zukunft der Datenzusammenarbeit prägen
• Wie Adobe Real-Time CDP Collaboration die datenschutzorientierte Aktivierung in großem Umfang unterstützt

Datenzusammenarbeit ist der Prozess, bei dem Daten sicher zwischen Teams, Abteilungen oder Organisationen geteilt, kombiniert und analysiert werden, um gemeinsame Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsergebnisse voranzubringen.

Datenzusammenarbeit bedeutet aktive Beteiligung: Anstatt nur statische Datenfragmente weiterzugeben, wenden Teams Modelle an, erstellen Dashboards oder messen gemeinsam die Kampagnenwirkung.

Was ist eine Datenzusammenarbeitsplattform?

Eine Datenzusammenarbeitsplattform ist eine Technologielösung, die es mehreren Parteien ermöglicht, sicher auf geteilte Daten zuzugreifen, sie zu verwalten und gemeinsam damit zu arbeiten. Diese Plattformen umfassen häufig Clean-Room-Umgebungen, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Tools zur Identitätsauflösung.

Datenfreigabe im Vergleich zu Datenzusammenarbeit.

Datenfreigabe und Datenzusammenarbeit werden oft synonym verwendet, stehen aber für unterschiedliche Grade der Interaktion.

Datenfreigabe bedeutet, Zugang zu Daten – typischerweise einer statischen Kopie – bereitzustellen, damit andere sie unabhängig ansehen oder nutzen können. Zum Beispiel fällt das Versenden einer Tabelle per E-Mail oder das Gewähren eines Zugriffs auf Verkaufsberichte an ein anderes Team unter Datenfreigabe.

Datenzusammenarbeit hingegen ist ein noch strategischerer und interaktiverer Prozess. Dabei arbeiten mehrere Parteien an zusammengeführten Datensätzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, gemeinsam Entscheidungen zu treffen oder ein Geschäftsziel zu erreichen. Sie können gemeinsam Daten analysieren, Modelle anwenden oder Dashboards einrichten.

Datenzusammenarbeit schafft im gesamten Unternehmen erheblichen Mehrwert. Sie unterstützt Teams dabei, strategischer zu arbeiten, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und durch die vernetzte, kooperative Nutzung von Daten bessere Ergebnisse zu erzielen. Zu den wichtigsten Vorteilen zählen:

1. Abbau von Silos: Datenzusammenarbeit hilft Teams, Daten zu verbinden und gemeinsam zu nutzen, um Unternehmensziele zu erreichen.
2. Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die abteilungsübergreifende Nutzung von Datensätzen können Teams schnell und präzise fundierte Entscheidungen treffen.
3. Höhere Effizienz: Die Freigabe eurer Daten kann die Effizienz und den Wert von Recherchen steigern, da Daten jederzeit und überall aus verschiedenen Datensätzen abgerufen werden können.
4. Geringerer IT-Aufwand: Durch den Ersatz manueller Datenübertragungen und komplexer Einzellösungen durch regulierte, interoperable Plattformen erleichtert die Datenzusammenarbeit die Arbeit der IT-Teams – sodass sie sich auf Innovation statt auf Wartung konzentrieren können.
5. Mehr Kampagnenflexibilität: Mit gemeinsamem Zugriff auf korrekte Echtzeitdaten können Marketingteams schneller agieren – Kampagnen starten, testen und optimieren, ohne lange Vorlaufzeiten oder manuelle Übergangslösungen.
6. Höhere Kosteneinsparungen: Durch die Zusammenarbeit an Daten müsst ihr weniger externe Datensätze oder doppelte Analyse-Infrastrukturen anschaffen. Zudem senkt es den betrieblichen Aufwand für die Wartung fragmentierter Systeme.
7. Optimierte Workflows: Datenzusammenarbeit-Lösungen reduzieren oder eliminieren die Notwendigkeit der manuellen Dateneingabe oder -freigabe. Durch die Automatisierung der Datenerfassung können Teams Zeit sparen und gleichzeitig die Genauigkeit und Relevanz der Daten verbessern.
8. Stärkerer Datenschutz und bessere Governance: Moderne Datenzusammenarbeitsplattformen nutzen Technologien zum Schutz der Privatsphäre wie Clean-Room-Umgebungen, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen. So können Unternehmen zusammenarbeiten, ohne sensible oder personenbezogene Daten offenzulegen – dadurch werden Compliance und das Vertrauen in die Daten gewährleistet.
9. Mehr Informationen für Innovationen: Mit der Implementierung von Datenzusammenarbeit teilt ihr mehr Informationen und schafft ein Umfeld für neue Ideen. Das Aufbrechen von Silos und Teilen von Informationen kann neue Denkanstöße geben und zu Erkenntnissen führen, die euch in einer weniger kollaborativen Umgebung entgehen könnten.

Mit zunehmender Marktreife haben sich fünf gängige Lösungsmodelle herauskristallisiert:

1. Eigenständige Plattformen: Unabhängige DCS-Tools, die sich mit Partnerunternehmen integrieren lassen
2. Eingebettete Identitätssysteme. Lösungen, die die ID-Auflösung auf Datenzusammenarbeitsebene bündeln
3. Data Warehouse/Lakes mit DCS-Funktionen: Aktiviert einen reibungslosen Übergang zwischen Datenspeicherung und Datenzusammenarbeit.
4. CDPs mit integrierter Collaboration: Echtzeit-Datenzusammenarbeit direkt im Kundenprofil-Management
5. Walled Gardens: Ökosystemspezifische Lösungen mit Zusammenarbeitsbeschränkungen außerhalb ihrer Plattform

Die richtigen Modellwahl hängt von eurem Daten-Stack, euren Aktivierungszielen, Compliance-Anforderungen und eurem Partner-Ökosystem ab.

Collaboration darf nicht den Datenschutz beeinträchtigen. Führende DCS bieten jetzt:

• Einwilligungsverwaltung auf Attributebene
• Prüfprotokolle für die Berechtigungsnachverfolgung (Verfahrenskette)
• Clean-Room-Umgebungen, die die Offenlegung von Rohdaten verhindern
• Interoperabilität mit unternehmenseigenen Datenschutz-Frameworks und gesetzlichen Standards

Für IT-Leiter wird Compliance dadurch zum Wegbereiter für Innovation – und nicht zur Beschränkung.

• Datenarchitekturen mit integrierten Enwilligungen: Einwillung-Frameworks, die von Beginn an eingebettet sind.
• First-Party-ID-Graphen als Bindeglied: Unternehmensmarken verlassen sich auf ihre eigenen ID-Graphen, um externe Datensätze abzugleichen und zu erweitern.
• Ende der Kennungen: Mit sich beschleunigender Abschaffung von Cookies und zunehmenden IP-Einschränkungen wird Kollaboration zur Standardstrategie.
• Full-Stack-Orchestrierung: Integration von Martech und AdTech für Aktivierung, Entscheidungsfindung und Messung in einem vernetzten Workflow

Prognosen zeigen, dass die Datenzusammenarbeit in den nächsten drei Jahren im Jahr um durchschnittlich 24 % wachsen wird, wobei die Ausgaben in den USA voraussichtlich Milliarden erreichen werden, mit ausgereifteren Produkten und zunehmenden Anwendungsfällen in Unternehmen.

Adobe Real-Time CDP Collaboration wurde für moderne Marketingfachkräfte entwickelt, die sichere, skalierbare und datenschutzorientierte Wege benötigen, um Zielgruppen kanalübergreifend zu erreichen und zu bewerten – ohne Drittanbietercookies.

Hauptmerkmale:

• Reinraumbasierte Zusammenarbeit von Unternehmensmarken und Publishern
• Einwilligungsorientierte Aktivierung auf Martech- und AdTech-Kanälen
• Ermittlung, Teilen und Bewertung von Zielgruppen in Echtzeit.
• Native Integrierung mit Adobe Experience Cloud.

Adobe Real-Time CDP Collaboration wurde für Benutzerfreundlichkeit entwickelt und basiert auf einer offenen Architektur. So können Unternehmensmarken schneller zusammenarbeiten, ohne Einbußen bei Sicherheit oder Kontrolle hinnehmen zu müssen.

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