Customer Journey: In Echtzeit durch die Cookieless Future

Die Zeit der Third-Party Cookies ist bald vorbei. [...]

Foto: Firmbee/Pixabay

Durch die geplante ePrivacy-Verordnung der EU, die im Rahmen der Datenschutz-Grundverordnung (DSVGO) die alte ePrivacy-Richtlinie von 2002 ersetzen wird, soll diese Cookie-Variante endgültig der Vergangenheit angehören.

Einige Browser wie Safari von Apple oder Firefox blockieren Third-Party Cookies bereits; Google Chrome tut sich allerdings noch schwer. Denn gerade dieser Dienst finanziert sich durch Werbung, die aufgrund der gesammelten Cookie-Daten personalisiert aufbereitet wird.

First-Party Cookies wird und muss es weiterhin geben, denn sonst wäre das gesamte Internet depersonalisiert und es wären beispielsweise in einem Shop keine Anmeldungen mehr möglich. Zudem sind sie elementar, um einzelne Seitenaufrufe ein und derselben Session zuordnen zu können. So bleibt beispielsweise das gewählte Produkt im Warenkorb, auch wenn man eine neue Seite aufruft.

Die Cookies werden nur innerhalb einer URL angelegt und dafür verwendet. Third-Party Cookies sammeln dagegen Informationen aus Besuchen auf mehreren Webseiten und verbinden diese miteinander. Zahlreiche Shops und Websites greifen aber heute noch auf diese Informationen zurück, um ihren Usern ein maßgeschneidertes Angebot zu präsentieren.

Dabei ist die Echtzeitfähigkeit zur Anpassung der Customer Journey der gangbare Weg für eine Cookieless Zukunft, wie sie der Kölner Spezialist für Technologien zu Customer Engagement und Content-Personalisierung im Web, ODOSCOPE, anbietet.

Auf Third-Party Cookies war für die meisten Shop-Betreiber stets Verlass. Cookies sind schlicht Daten in einer Datei, die der Browser der genutzten Website erhält und auf dem Rechner oder Smartphone speichert. Hier werden IDs in Cookies gespeichert, über die sich auf den Servern der Anbieter Informationen wie Namen, E-Mail-Adressen oder die Postanschrift des Users abrufen lassen.

Dieser Vorgang ist notwendig, weil HTTP eine Identifizierung der User nicht unmittelbar zulässt. Ohne Cookies als Hilfsmittel könnte sich im Grunde niemand im Internet auf einer Website anmelden. Bei den erwähnten Daten lassen sich allerdings auch andere Informationen mitspeichern und verbinden.

Das können dann auch das Nutzer-Verhalten auf der Website, die letzten besuchten Seiten oder die angeklickten Links sein. Auch kann die Performance gemessen werden oder welcher Browser auf welchem System genutzt wird.

Third-Party Cookies machen im Grunde dasselbe – nur Domain-übergreifend. So ermitteln diese „Helfer“ ein relativ genaues Bild über das Webverhalten und die Interessen eines individuellen Nutzers. Die User-ID wird gespeichert und man wird im Internet von Besuch zu Besuch quasi „gläserner“.

Auch landen die Daten bei Unternehmen auf der ganzen Welt – dies stellt einen tiefen Einschnitt in die Privatsphäre dar, weshalb hier die DSVGO eingreift. Schon seit einiger Zeit blockieren Browser wie Safari oder Firefox die Third-Party Cookies.

Möglichkeit zur Personalisierung fällt weg

„Das stellt zahlreiche Betreiber von Shops im Internet vor neue Herausforderungen. Denn das User-Tracking lässt sich nicht mehr nachvollziehen – die Customer Journey wird zu einer Reise ins Unbekannte“, meint ODOSCOPE-Geschäftsführer Dr.-Ing. Ralph Hünermann.

Der positive Effekt für digitale Werbung fällt damit weg, diese auf das jeweilige User-Verhalten zu personalisieren, da der User nunmehr unbekannt ist. Man bewegt sich dann wieder auf der Stufe wie in der Print- oder TV-/Radio-Werbung. Denn hier wird sprichwörtlich mit der Gießkanne Werbung gemacht.

Auf der Suche nach Alternativen gibt es unterschiedliche Ansätze. Zum einen kann man das User-Verhalten clustern, das heißt Mikrosegmente des Verhaltens in unterschiedliche Gruppen zusammenfassen.

Des Weiteren können Telekommunikationsunternehmen aufgrund der MAC-Adresse der Endgeräte die Nutzer eindeutig identifizieren. Es kann sogar genau festgehalten werden, was der Nutzer im Internet tut. Allerdings ist diese Art der Datenübermittlung sehr fragwürdig und würde einer Prüfung durch die DSVGO vermutlich nicht standhalten.

Aus Gruppen Einzelinformationen ziehen

Wie kann eine Cookieless Future aussehen? „Zunächst muss festgehalten werden, dass es ganz ohne First-Party Cookies nicht geht“, erklärt Hünermann. „Hierfür gibt es keinen vollwertigen und nutzerfreundlichen Ersatz. Marketer benötigen jedoch zwingend eine Möglichkeit, ihre Kunden zu identifizieren und diese gezielt anzusprechen. Darüber hinaus wird ein Instrument benötigt, das das Nutzerverhalten analysiert und quantitativ misst.“

Ein Beispiel hierfür ist die Universal ID beziehungsweise Unified ID. In diesem Fall wird die E-Mail-Adresse, mit der sich ein Nutzer in einem Shop identifiziert, herangezogen. Der Adresse werden Daten aus den First Party-Cookies zugeordnet.

Der User muss in diesem Fall einer solchen Datennutzung weiterhin zustimmen. Zudem muss diese Zustimmung auch in Abhängigkeit mehrerer Funktionen erfolgen. „Des Weiteren lohnt sich die Universal ID nur, wenn möglichst viele Unternehmen an diesem System partizipieren“, erläutert Hünermann die Problematik.

Ein weiteres Konzept ist die Federated Learning of Cohorts (FLoC). Hier werden Individuen durch Gruppen ersetzt. Es werden Daten der Nutzer gesammelt und zu Gruppen zusammengefasst. Dadurch wird ein Profil erzeugt, das das Nutzerverhalten verschiedener Menschen abdeckt.

So sind Nutzer nicht mehr persönlich identifizierbar – ein großer Unterschied zu den Third-Party Cookies. Für Marketer bedeutet das: Der aktuelle Besucher im Shop oder in den sozialen Medien wird zum Teil einer Gruppe, die sich für bestimmte Produkte interessiert. Dieser Fakt ist messbar. So kann interessenabhängige Werbung platziert werden – das sogenannte Targeting.

Informationen des Website-Besuchs werden gesammelt

Wie sich solche Gruppeninformationen in Echtzeit effektiv nutzen lassen, hat ODOSCOPE mit seiner Customer Engagement Platform (CEP) entwickelt. Zunächst werden die Daten verarbeitet, die der Nutzer beim Eintritt auf die jeweilige Webseite sendet.

Das umfasst die Zeitangabe, die IP-Adresse und Angaben zum genutzten Endgerät. Hier sind bereits eine Vielzahl von wichtigen Informationen für das Konsumentenverhalten enthalten.

So gehen aus der Zeitangabe der Wochentag und die Uhrzeit des Seitenzugriffs hervor; die IP-Adresse liefert den Ort, von wo aus der Zugriff geschieht. Gerätedaten geben Auskunft über das genutzte Endgerät des Users, z.B. PC, Tablet, Android-Smartphone oder iPhone. Gerade diese Angaben lassen wichtige Aufschlüsse über den User zu.

„Das sind wichtige Informationen beispielsweise für den Shop-Betreiber um zu erkennen, wer denn da auf seine Seite kommt. Hierdurch entstehen große Möglichkeiten zur Content-Personalisierung und es können Wahrscheinlichkeiten für das Kaufverhalten errechnet werden“, so Hünermann.

So ist in den Daten der Shopbetreiber beispielsweise enthalten, dass Kunden z.B. aus dem Zentrum Berlins andere Produkte kaufen als Kunden auf der Schwäbischen Alb in Baden-Württemberg. Auch können iPhone-Nutzer ein anderes Kaufverhalten als z.B. Android-Nutzer aufweisen. Oder man stellt fest, dass am Abend andere Kaufinteressen bestehen als etwa am Vormittag.

Die User geben bei ihrem Besuch außerdem weitere Informationen über sich preis, z.B. durch einen Klick auf eine Produktgruppe wie etwa Frauenbekleidung oder Tablets, über die Eingabe der Kleidergröße und Farbe oder die Wahl von Zubehör. Diese Informationen werden in Echtzeit in den Gruppen zusammengefasst und analysiert. Das System kann aus jeder Session lernen und sofort reagieren.

„Der Kunde wird da abgeholt, wo er ist“, sieht Hünermann als großen Vorteil. So lassen sich bei einer Suche gleich auf der ersten Ergebnisseite die passenden Produkte präsentieren – ohne zwangsläufig auf Cookies setzen zu müssen. Auch können Anregungen wie „Andere Kunden wie Du kauften sich ähnliche Produkte“ angezeigt werden.

Das Tool erlaubt ebenfalls die Möglichkeit, auf ungewöhnliche Produktwünsche, die im ersten Blick nicht zum errechneten Profil passen, durch Produktempfehlungen zu reagieren.

Ein Shop, der zuhört

Die Zukunft gehört dem „mitdenkenden“ Shop. „Er hört dem Nutzer praktisch zu und geht auf die Klicks und die Suche in Echtzeit ein. Er berät den Kunden genauso wie der reale Verkäufer im Laden“, meint Hünermann.

Mit jedem Klick gibt der Nutzer sein aktuelles Interesse preis und der Shop kann sofort darauf reagieren. Das ist nicht nur kundenfreundlich, sondern bietet sich auch zur Margensteigerung an. Denn es können anhand der erhobenen Daten auch Produkte mit höheren Margen angeboten werden, wenn sie ins Interessenportfolio des Users passen.

Die Lösung reagiert immer unmittelbar auf die Interessen des Kunden und kann ihn auch mit gezielten Empfehlungen auf der Seite halten, sodass am Ende für beide Seiten ohne Cookie-Einsatz das beste Ergebnis steht: Der Kunde findet das, was er sucht und das Unternehmen präsentiert sich als ein qualitativ und quantitativ hochwertiger Webshop, der zudem durch die Umsetzung von Margeninteressen Gewinne zu erzielen imstande ist.

Fazit

Die Zeiten der Third-Party Cookies sind vorbei. Viele Browser unterstützen die Datensammlung nicht mehr und sie steht zudem im Widerspruch zur Datenschutz-Grundverordnung der EU. Die gesammelten Daten, die Webseiten-übergreifend gesammelt wurden, können von Marketern dadurch nicht mehr genutzt werden.

Trotzdem lassen sich Erkenntnisse zum aktuellen Nutzer in Echtzeit durch sein Verhalten, etwa in einem Online-Shop, nutzen, die Customer-Engagement-Plattformen wie ODOSCOPE verwenden können, um daraus cookieless Content-Personalisierungen zu realisieren.

Hier werden die First Party-Daten des Unternehmens wie Tracking oder Bestellinformationen in Echtzeit mit den Daten des Nutzers wie Ort, Zeit, Device, Wetter oder angeklickte Produkte abgeglichen, um so zu antizipieren, für was sich der Kunde interessiert, Damit steht Unternehmen ein effektives Tool zur Verfügung, um User an sich zu binden und die Customer Journey in der Cookieless Future erfolgreich in die richtigen Bahnen zu lenken.

Autor: Thomas Meiler, freier Journalist für Wordfinder

www.odoscope.com

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