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Publisher sehen sich reihenweise der Marktdominanz der Tech-Giganten aus Übersee ausgeliefert - Google, Apple, Facebook und Amazon (Foto: Getty Images)
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Mit Customer Centricity und Daten gegen die GAFAs

Trotz der Urheberrechtsreform sehen sich Publisher reihenweise der Marktdominanz der Tech-Giganten aus Übersee ausgeliefert, die einen überwältigenden Großteil der Online-Werbeumsätze unter sich aufteilen. Doch gemeinsam könnten sie sich gegen die GAFAs behaupten. Wie? Die Antwort hat – wie so häufig – mit Daten, Customer Centricity und dem Wunsch nach Integrität zu tun.

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Es gibt einen Grund, warum Netflix seine Umsätze mehr als verzehnfachen konnte, seit das Unternehmen sein Kerngeschäft vom DVD-Versand auf Video-On-Demand-Streaming-Service umstellte. Und der hat natürlich mit Digitalisierung zu tun. Netflix verfolgt heute ein "Pure Data Driven Business-Model". Zwar monetarisiert Netflix die gesammelten Daten nicht am Markt und öffnet seine Plattform auch nicht für Advertiser, jedoch sind Daten die Schlüsselressource, auf deren Basis sämtliche Produkte und Services geschaffen und optimiert werden.

Denn Daten sind in vielerlei Hinsicht die Währung des 21. Jahrhunderts - so treiben sie ganze Geschäftsmodelle an und bestimmen die Vergabe von Werbebudgets. Oftmals setzen Werbetreibende auf monopolistische Inventarhalter, weil sie mit ihren Ökosystemen jedes Detail eines jeden Nutzers und dessen Customer Journey erfassen, analysieren und evaluieren. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es, Werbebudgets zielgerichtet, effizient und bei minimalen Streuverlusten einzusetzen.

Dabei ist die Balance zwischen Tech-Companies und Publishern derart in Schieflage geraten, dass Publisher jetzt verstärkt auf Kooperationen und die gemeinschaftliche Nutzung ihrer Datenschätze setzen, um sich aus der Abhängigkeit von den Walled Gardens zu lösen und Werbetreibenden eine gleichwertige Alternative bieten zu können.

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Um dies zu schaffen und langfristig in den Allianzen mehr hochwertige Daten zur Verfügung zu haben, sollten Publisher bei der Entwicklung ihrer Geschäfts- und Leistungsmodelle aus der Perspektive der Nutzer denken. Wer gibt schon gerne seine Daten preis, ohne dafür eine angemessene Gegenleistung zu erhalten?

Angenommen, sie würden uns – den Nutzern ihrer Plattformen – echte Mehrwerte bieten, offen und transparent zur Erhebung und Verwendung der Daten kommunizieren und eine einfach zu bedienende Oberfläche zur Einsicht unserer Daten sowie zur Festlegung von Präferenzen bieten. Ließen sich dann nicht kostenlose Zusatzleistungen beidseitig nutzbringend realisieren? Eine Art Zyklus aus treuen Nutzern, die kontinuierlich Daten in den Pool tragen und über die Monetarisierung der Daten innerhalb der Allianz den Invest für Zusatzleistungen amortisieren. Klingt doch nicht schlecht, oder?

Im Wettkampf mit den Tech-Giganten gilt es, durch Integrität und Nutzenversprechen, Daten als legitime Währung für hochqualitative Inhalte und Leistungen zu etablieren und somit beidseitig sinnstiftend Nutzererlebnis und Umsätze zu steigern.

Medieninhalte als Transaktionsmodell mit wenigen Profiteuren

Die Lage für Publisher scheint finster. Die Marktanteilverschiebungen von Online-Werbeumsätzen kennen zuletzt nur eine Richtung. Laut Schätzungen des britischen Beratungsunternehmens WARC machte 2017 das Duopol von Google und Facebook knapp zwei Drittel des weltweiten Online-Werbeumsatzes aus - 2012 war es noch knapp die Hälfte. Publisher, einst im Kollektiv marktbeherrschend und lediglich im Binnenwettbewerb kompetitiv, müssen jetzt zusehen, wie die Tech-Giganten den Markt vereinnahmen.

Ihnen bleibt indes nichts anderes übrig, als die verbleibenden Marktanteile unter sich aufzuteilen und die sinkenden Werbeeinnahmen anderweitig auszugleichen. Diversifizierung zur Erschließung neuer Märkte und Zielgruppen, Abo-Modelle zur Monetarisierung der First-Party Content Assets und die Integration von zusätzlichem Premium-Inventar sollen die dahinschmelzenden Umsätze stabilisieren.

Nüchtern betrachtet sind diese Ansätze bloß zarte Tröpfchen auf dem glühend heißen Stein. Ihre Wettbewerber, die Walled Gardens, haben ihre Ökosysteme dahingehend perfektioniert, mit Inhalten Dritter – zu einem Gutteil auch die hochqualitativen und aufwändig produzierten der Publisher – massive Werbeeinnahmen zu generieren und zeitgleich ihre Nutzerbasis oder besser gesagt deren Daten aggressiv zu monetarisieren. Die Ausspielung von Medieninhalten kann als vielschichtige Transaktion betrachtet werden. Der Transfer erfolgt primär zwischen zwei Parteien: Publisher und Nutzer.

Eine Partei betreibt Wertschöpfung, generiert zielgruppengerechten Content. Die andere konsumiert diesen und erbringt Gegenleistungen in Form von Gebühren, Werbekontakten oder Nutzerdaten. Erfolgt der Transfer nicht direkt, sondern über einen Mittelsmann wie Facebook oder Google, bescheren ihnen ihre Ertragsmodelle veritable Datenschätze, ohne dabei über eine Rolle als Technologie- und Werbeplattform hinausgehend eigene Wertschöpfung zu betreiben. Beide erzielten 2017 zwei-, oder dreistellige Milliardenbeträge. Über 90 Prozent davon aus Werbeeinnahmen, wie aus den Geschäftsberichten hervorgeht.

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Datenschutz als Nutzerversprechen

Das öffentliche Vertrauen in die Integrität großer Technologieunternehmen ist massiv beschädigt, insbesondere in Bezug auf die Erfassung, Handhabung und Verwertung von Nutzerdaten. Spätestens seit Bekanntwerden der unrechtmäßigen Datenanalysen des Politikberatungsunternehmens Cambridge Analytica von mehr als 87 Millionen Facebook-Nutzerdaten oder dem drei Jahre andauernden Google+-Datenleck etwa zur selben Zeit wird die Kritik zunehmend lauter.

Zusätzlich befeuert wird die Debatte nahezu wöchentlich von weiteren Datenlecks, damit einhergehenden mehr oder weniger erfolgreichen Vertuschungsversuchen und dem wenig glaubhaften Nostra Culpa. Diese öffentliche Kritik und den Unmut der geprellten Nutzer könnten Publisher zum Anlass nehmen, eine europäische Vorreiterrolle hinsichtlich integrer, sicherer und transparenter Datennutzung und -verwertung zu übernehmen, indem sie gewährleisten, dass verantwortungsbewusst, zweckgebunden und datenschutzkonform mit ihnen umgegangen wird.

Transparenz, in Bezug auf Art, Umfang sowie Zugriffs- und Verfügungsrechte der gesammelten Daten, stärkt zum einen das Vertrauen und minimiert zum anderen die Besorgnis, persönliche Daten mit einem Pool von Unternehmen zu Marketingzwecken zu teilen. Lediglich ein Fünftel der Deutschen traut Google und Facebook die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu, fand das Sinus Institut heraus.

Dass ihnen der Schutz der eigenen Daten wichtig sei, meinen hingegen über 80 Prozent. Somit liegt hier womöglich eben jene Chance sich der Verantwortung – die Datensammlung zwangsläufig mit sich bringt – bewusst zu sein und sich von entfesselter, intransparenter Datenkapitalisierung zu distanzieren.

Datenhoheit erhalten

Hinzu kommt, dass legislative Initiativen und Verordnungen zum Datenschutz, wie DSGVO und ePrivacy, die Hoheit über die eigenen und eigens generierten Daten sowie das Selbstbestimmungsrecht der damit verbundenen unternehmensseitigen Profitinteressen, mehr und mehr den Nutzern selbst übertragen. Der Präsident des Kieler Instituts für Weltwirtschaft, Dennis Snower, fordert beispielsweise ein Eigentumsrecht für alle Daten, die in Bezug auf eine Person erfasst werden, sowie jene, die sie generiert.

Wenn Daten also den Charakter einer Währung, im Sinne einer transferierbaren Gegenleistung zu Waren oder Dienstleistungen annehmen, können deren Eigentümer frei über ihr "Datenkapital" verfügen – es entgeltlich, oder unentgeltlich an Interessierte weitergeben, sicher verwahren oder vernichten. Technische Lösungen für ein solches Modell seien, laut Snower, bereits vorhanden.

Neue Geschäftsmodelle müssten folgen. Zumindest bei jenen Wenigen, die ihre Rentabilität nahezu ausnahmslos der Aggregierung und eigennützigen Monetarisierung von Nutzerdaten verdanken, ohne deren Erzeugern – den Nutzern – Entscheidungs- sowie Verfügungsfreiheit über ihr Kapital zu gewähren.

Synergien nutzen, den eigenen Datenschatz bewahren

Betrachtet man Daten als Kapital, wäre es aus wirtschaftlicher Perspektive geradezu fahrlässig, dieses mit seinen direkten Wettbewerbern zu teilen. Es lohnt sich jedoch durch die Chancen, die sich aus ihm heraus ergeben. Die Realität ist folgende: Selbst die größten europäischen Publisher können nicht im Ansatz die Quantität und Qualität an Daten aggregieren, die Werbetreibenden eine veritable Alternative zu Facebook und Google bieten würde. Ihre duopole Marktdominanz ist schier zu überwältigend, um individuell zukunftsfähig am Markt zu agieren.

Zeitgleich kann der Erhalt eigener hochqualitativer, personenbezogener Datensätze ein wesentlicher Wettbewerbsvorteil sein. Erweisen sich doch automatisierte, personalisierte Werbemittel als wirksame Instrumente, die weitverbreitete Werbeimmunität zu überkommen. Ein möglicher Ausweg könnte eine Anonymisierung der Profile vor der Weitergabe an Partner darstellen.

Auch eine individuelle Betrachtung, welche Daten einer Allianz zugeführt werden, ist denkbar. Hierdurch würden sich Daten aus CRM (Customer Relationship Management) und DMP (Data Management Platform) innerhalb des Alliiertenraums gemeinschaftlich nutzen und darüber hinaus am Markt handeln lassen, ohne die Hoheit und den damit verbundenen Wettbewerbsvorteil über die Gesamtheit der eigenen Daten aufzugeben.

Mit künstlicher Intelligenz Silos aufbrechen

Fließen lediglich Teile der Daten aus CRM und DMP in die Allianz, stellt sich die Frage, inwiefern der Anspruch, sich im Werbemarkt als gleich- oder höherwertige europäische Alternative zu US Tech-Giganten zu reetablieren, torpediert wird. Dank künstlicher Intelligenz und Machine Learning lassen sich fehlende Datensätze oder vielmehr einzelne Attribute probabilistisch berechnen.

Das klingt zugegeben etwas technokratisch, meint aber nur, dass schlaue Algorithmen für fehlende Informationen – wie zum Beispiel das Geschlecht eines Nutzers oder sein Alter – die am wahrscheinlichsten zutreffende Aussage ermitteln. Die Technologie kommt bereits bei einigen hochentwickelten Predictive DMPs zum Einsatz und kann, über die für DMPs heutzutage branchenübliche KI-gesteuerte Generierung von Consumer-Insights hinaus, die Lücken eines Profils mit wahrscheinlichen Attributen füllen.

Dazu werden Machine Learning Algorithmen darauf trainiert, die mit Nutzerprofilen verknüpften Interaktionen und Verhaltensmuster mit ähnlichen, lückenlosen Profilen zu vergleichen und für die fehlenden Informationen Vorhersagen zu berechnen. Neben dem Attribut selbst berechnen die Machine Learning Algorithmen zusätzlich einen Zuversichtswert, der es erlaubt, Nutzerprofile skalierbar zwischen höchstmöglicher Reichweite oder Qualität darzustellen.

Stark vereinfacht gesagt bedeutet dies, wenn Person A weiblich und Mitte zwanzig ist und sich für ähnliche Seiten, ähnliche Produkte und ähnliche Inhalte interessiert wie Person B, ist Person B zu X Prozent ebenfalls weiblich und zu Y Prozent auch Mitte zwanzig. Probabilistische Daten eröffnen Publishern ein weites Spektrum nutzbringender Anwendungsbereiche, wie Ad-Targeting, Personalisierung oder Empfehlungen. Darüber hinaus ergeben sich aus Predictive Use-Cases erhebliche Chancen zur Umsatzsteigerung.

Zum Beispiel ermöglichen Insights zur Abwanderung von Kunden, angewandt auf Daten und Personas aus CRM und DMP, die Früherkennung potenziell abwandernder Kunden und schaffen Handlungsspielraum. Publisher erhalten also die Chance, durch die Zuführung von Daten von Alliierten, Werbemittel, um ein Vielfaches gezielter auszuspielen. Nutzerseitig kann man sicher sein, dass die Bereitstellung personenbezogener Daten auf der Plattform eines Allianzpartners nicht bedeutet, diese mit der gesamten Allianz zu teilen. Zeitgleich muss durch einen bindenden Code of Conduct gewährleistet sein, dass Nutzer zu jeder Zeit die Hoheit über ihre Daten behalten und selbst entscheiden, in welchem Ausmaß sie diese zur gemeinschaftlichen Verwendung freigeben möchten.

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Technisches Fundament von Allianzen muss solide und nutzerfreundlich sein

Projekte mit der Ambition, auf Augenhöhe mit Google und Co. um Werbekunden zu buhlen, müssen auf einem soliden technischen Gerüst errichtet werden und dabei umfangreiche Datensätze sicher und nahtlos zwischen den Allianzpartnern und deren CRMs und DMPs transportieren. Zu gerne wird noch immer mit anfälligen Rohdaten hantiert. Standards in Bezug auf technische Auslieferungsformate und -Schnittstellen sowie zur sicheren Pseudonymisierung der Datensätze, müssen geschaffen und gepflegt werden, um Nutzer vor Datendiebstahl zu schützen und einen reibungslosen Austausch zu gewährleisten.

Zusätzlich sollte es Nutzern einfach möglich sein, Präferenzen zur Verwendung ihrer Daten festzulegen. Auch wenn Facebook nicht in vielen Belangen hinsichtlich Privatsphäre und Datenschutz als positives Beispiel dienen kann, so erhalten Nutzer doch eine übersichtliche, zentrale Anlaufstelle mit detaillierten Einstellungsmöglichkeiten. Man kann argumentieren, dass diese nicht weit genug gehen und auch keine Einsicht in die erhobenen Daten möglich ist.

Denkt man die nutzerfreundliche Funktionsweise jedoch weiter und optimiert sie hinsichtlich einer leicht verständlichen Verwaltung aller freigegebenen Daten sowie deren Sammlung und Verwertung – eine Art nutzerseitiges Data- und Präferenz-Management – zahlt man direkt auf die Attraktivität des eigenen Angebots ein und fördert die bedenkenlose Datenfreigabe. Transparenz und individuelle Entscheidungsfreiheit können ausschlaggebende Faktoren sein, die Datengewinnung anzukurbeln, wodurch man sich attraktiv für Werbetreibende macht und höhere Umsätze im Handel am Markt erzielen kann.

Umsätze, Vertrauen und Mehrwert

Die Hochwertigkeit von Datensätzen ergibt sich aus einer Vielzahl von Kriterien, die sich je nach Anwendungsfall gänzlich unterscheiden können. Universell wertvoll sind quantifizierbare Qualitätsmerkmale wie Vollständigkeit, Einheitlichkeit oder Aktualität sowie der jeweilige Umfang – also Anzahl an Profilen und die jeweilig erfassten Attribute. Mit den richtigen Daten lassen sich künstlich intelligente Algorithmen trainieren, die, richtig gehandhabt, Datenbanken und Kampagnen gezielt optimieren können.

Die erfolgreiche und nachhaltige Aggregierung hochwertiger Datensätze ist primär auf das vertrauensvolle Verhältnis zu Nutzern zurückzuführen, die sich auf Plattformen bewegen, dabei den Verlauf ihrer Besuche sowie ihrer Interaktionen freigeben. Bei attraktivem Nutzenversprechen melden sie sich auch schon mal auf einer Plattform an, wodurch sich ein lückenloses, am Markt besonders lukrativ handelbares Profil erstellen lässt. Datenallianzen stehen folglich in direkter Abhängigkeit ihrer Nutzer und deren kontinuierlicher Aktivität auf ihren Plattformen.

Publisher sollten daher die Perspektive ihrer Nutzer miteinbeziehen und den Konsumentennutzen sogar ins Zentrum ihrer Kooperation stellen. Schafft man hierdurch die richtigen Anreize, Akzeptanz und Bereitschaft die eigenen Daten freizugeben, lassen sich reichhaltigere Datensätze gewinnen und höhere Umsätze generieren.

Europäische Vorreiter wie das britische Ozone Project mit ca. 100 Millionen monatlichen Nutzern oder die französische Alliance Gravity mit 42,7 Millionen Nutzern pro Monat zeigen, dass das Konzept Publisher Allianz funktionieren kann – und agiert dabei auf Augenhöhe mit den vermeintlich unantastbaren US-Riesen. So erreicht Facebook in Frankreich bereits weniger monatliche Nutzer als die Alliance Gravity. Damit steht sie einzig Google in puncto Reichweite nach. Langfristig wird sich zeigen, welche Player sich künftig am europäischen Werbemarkt etablieren und durchsetzen können.

Klar ist, sie alle werben im Wettkampf mit den Tech-Giganten nicht nur um die Budgets der Werbeindustrie. Gleichermaßen müssen sie um eine große, aktive und diversifizierte Nutzerschaft werben – ein erfolgreiches Beispiel hierfür liefert uns Netflix, das innerhalb kurzer Zeit durch die datengetriebe Akquise und Eigenproduktion von Inhalten unterschiedlichste Demografien zur täglichen Nutzung verführt und damit neue Lebensweisen und Konsumverhalten prägt.

Denn ultimativ folgt der Werbemarkt immer denjenigen Inventarhaltern, die es schaffen, Nutzer für ihre Plattformen zu gewinnen, deren Bedürfnisse in einer ganzheitlichen User-Experience abdecken und ihnen kontinuierlich Anreiz bieten, quantifizierbar hochwertige Datensätze zu generieren.

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Über den Autor: Jürgen Galler leitet als CEO und Co-Founder die Data Management- und Predictive Analytics Plattform 1plusX. Zuvor war er unter anderem für Unternehmen wie IDS Scheer, Bertelsmann und Swisscom tätig. Bei Google formte er in enger Zusammenarbeit mit Marissa Mayer und Sundar Pichai das Suchmaschinengeschäft in Europa und war später auch für das Management von YouTube in Europa, dem mittleren Osten und Afrika verantwortlich.

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