Erkennt und interagiert mit neuen Zielgruppen, ohne euch auf Third-Party-Cookies zu verlassen.

Real-Time CDP ersetzt das Cookie-basierte Prospecting durch drei First-Party-Ansätze: Lookalike-Modellierung eurer wertvollsten Kundschaft, die Zusammenarbeit mit Partnern über datenschutzkonforme Data Clean Rooms sowie die Aktivierung eigener First-Party-Zielgruppen in bezahlten Kanälen. Da die Grundlage eure eigenen, einverständnisbasierten und vereinheitlichten Profile sind – und keine eingekauften Drittanbieter-Segmente –, sind die Zielgruppen, die ihr aufbaut und erweitert, nicht auf Cookies angewiesen, die sukzessive wegfallen. So könnt ihr das Prospecting in großem Maßstab fortführen, auch wenn Drittanbietersignale verschwinden.

Real-Time CDP nutzt Lookalike-Modellierung, um eine hochwertige Zielgruppe zu analysieren und weitere Profile zu identifizieren, die ihr in den entscheidenden Attributen und Verhaltensweisen ähneln – so erweitert ihr eure Reichweite, ohne Abstriche bei der Qualität zu machen. Dabei kommt Customer AI zum Einsatz, die die individuelle Conversion-Wahrscheinlichkeit bewertet und die ausschlaggebenden Faktoren transparent macht. Die Zielgruppenerweiterung basiert also auf vorhergesagten Verhaltensmustern – nicht auf groben demografischen Annahmen. Ihr startet mit einer Zielgruppe, der ihr bereits vertraut, und baut darauf auf, anstatt eine unbekannte Drittanbieter-Liste zu kaufen.

Genau dafür gibt es Adobe Real-Time CDP Collaboration: Ihr und ein Partner gleichen Zielgruppen in einem Data Clean Room ab und erkennt Überschneidungen, ohne dass eine Seite ihre zugrunde liegenden Kundeneinträge offenlegt. Die Zielgruppen werden für den Abgleich genutzt, ohne dass Rohdaten ausgetauscht werden. Anschließend könnt ihr die relevanten Zielgruppen des Partners über dessen Kanäle aktivieren und die Ergebnisse messen. So erschließt ihr euch das Inventar des Partners und schützt gleichzeitig eure eigenen First-Party-Daten.

Die Grundlage bilden First-Party-Daten, die in Echtzeit-Profilen zusammengeführt werden – denn Lookalike-Modelle, Clean-Room-Abgleich und Zielgruppenaktivierung bauen alle auf diesen Profilen auf, nicht auf Drittanbieter-Segmenten. Konkret bedeutet das: Verbindet eure Verhaltens- und Kundendatenquellen, führt sie zu einheitlichen Profilen zusammen und erstellt die Seed-Zielgruppen, die ihr erweitern oder für die Zusammenarbeit nutzen möchtet. Sobald diese Profilbasis steht, lassen sich alle Prospecting-Funktionen direkt darauf aufsetzen, ohne für jede Aufgabe ein eigenes Datenprojekt einzurichten.