Es gibt zwei Kategorien von Anbietern - auf der einen Seite die klassischen DMPs, die eigentlich mehr eine Verwaltung der Daten sicherstellen und eine Aktivierung der Daten ermöglichen auf der anderen Seite innovativere Anbieter, die bereits bspw. auch mit Predictive Analytics arbeiten und die Nutzung der Daten und deren Wertgenerierung überwachen.

Die Schwierigkeit liegt an dieser Stelle darin, dass der Beauftragung eine Evaluation hinsichtlich der eigenen Unternehmensziele und Erwartungen vorangehen muss und das fällt vielen Entscheidern bislang schwer - unter anderem deswegen, weil sie gar nicht wissen, was sie von einer DMP erwarten können. Folgende Fragen sollten sich Unternehmen also stellen, um sie in ihrem Request for Information (RFI) an potenzielle Partner und Dienstleister weitergeben zu können.

Agenturen, Marketer und Publisher haben gänzlich unterschiedliche Ansprüche und Zielsetzungen und es gibt praktisch keine One-Size-Fits-All-Lösungen am Markt. Zunächst einmal sollten sich Unternehmen also darüber im Klaren sein, was sie sich von der Zusammenarbeit mit einer DMP erhoffen und wie viel Geld ihnen dieses Ergebnis wert ist. Dabei sind nicht nur die Aktivierungskosten, sondern auch die Ressourcen zu berücksichtigen, die dazu benötigt werden, die Plattform dauerhaft zu integrieren und zu pflegen. Im nächsten Schritt ist es sinnvoll hinsichtlich des gewünschten Ergebnisses konkrete Use Cases zu definieren, um feststellen zu können, ob das Ziel in greifbarer Nähe liegt oder im Vorfeld noch andere Maßnahmen ergriffen werden müssen. Wenn Use Cases und Ziele definiert sind, lohnt es sich auch darüber nachzudenken, wie ein Return on Investment (ROI) generiert und gemessen werden kann und welche Key Performance Indicators (KPIs) definiert werden müssen, sobald eine DMP beauftragt wird.

Nach diesem sehr entscheidenden ersten Schritt der Anforderungsanalyse geht es an die Bestandsaufnahme: Welche Daten generieren wir bereits, wofür werden sie bisher genutzt und welche Daten fehlen uns noch, um unsere Ziele erreichen zu können? Das Tröstliche an dieser Stelle vorweg - egal wie diese Bestandsaufnahme ausfällt - heute können Unternehmen jeglicher Größe
und jeglichen Datenvolumens mit ihren Daten arbeiten. Dafür gibt es unterschiedliche Lösungen und Anbieter am Markt, die bestehende Datensätze, wie z.B. in einem CRM vorhanden, analysieren können und aus diesem ableiten, welche Daten benötigt werden, um den Datensatz möglichst zu vervollständigen und für Marketing- oder Saleszwecke nutzbar zu machen. Ein Weg führt hier über den Zukauf von Third-Party-Daten von entsprechenden Plattformen, die diese handlich nach Zielgruppen aufarbeiten.

Diese Methode wird jedoch (zumindest in Europa) zunehmends kritischer, da unter der neuen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) stets geklärt sein sollte von wem welche Daten wo und zu welchem Zweck erhoben wurden. Um derartigen Problemen schon im Vorfeld vorzubeugen, macht es Sinn auf First-Party-Daten, d.h. die unternehmenseigenen Daten, zu setzen und diese durch Künstliche Intelligenz und Machine Learning zu “erweitern”. Auch der Faktor Geschwindigkeit spielt hier eine entscheidende Rolle. Sogenannte Realtime DMPs stützen ihr Angebot darauf, dass sie Datensätze und Zielgruppen in Echtzeit zugänglich machen und beispielsweise auch solche Nutzer erkennen und ansprechen können, die eine Website erstmalig besuchen oder sehr strenge Cookie-Policies im Browser verankert haben.

Je nachdem, ob Sie intern Ressourcen und Expertise im Bereich des Datenmanagements haben, verändert sich auch die Anforderung an den Service und Umfang des Zugriffs. Unternehmen mit eigenen Data Teams können beispielsweise davon profitieren, wenn eine DMP einen sogenannten
“Raw Data Access” bereitstellt. Im Klartext heißt das, dass sehr spezifische Informationen und Requests realisiert werden können, die in der Plattform so noch nicht angelegt sind. Das Gegenstück dazu wäre beispielsweise ein Managed Service, der jegliche Interaktion mit den Daten und der Plattform unterstützt und begleitet. Es sollte auch vorab geklärt werden, ob ein direkter
Ansprechpartner, eine 24/7 Hotline o.ä. von Nöten ist, um die Ziele realistisch abzubilden.

Im Rahmen dieser Überlegung sollte auch festgelegt werden, wer sonst noch Zugriff auf die generierten Daten haben soll. Gibt es Partnerunternehmen, mit denen ein Austausch gewünscht ist? Nutze ich bereits Second-Party-Daten, die implementiert werden können? Hier sollte auch in Erfahrung gebracht werden, ob die DMP mehrstufige Datenarchitekturen unterstützt, sodass bestimmten Partnern innerhalb der Plattform bestimmte Nutzungsrechte zugeordnet werden können (Eltern/Kind-Architektur).

An dieser Stelle ist es mir noch einmal ein besonderes Anliegen zu betonen, dass die eigenen Daten für jedes Unternehmen einen enormen Wettbewerbsvorteil bedeuten. Indem diese Daten verkauft und vielen Akteuren zugänglich gemacht werden, wird dieser Vorteil verspielt. Ein CRM beispielsweise gibt Auskunft über die wichtigste Zielgruppe eines Unternehmens: seine Kunden. Die Learnings, die allein aus diesem System gezogen werden können, sind immens und sollten nicht dem Wettbewerber, höchstens dem Business Partner in die Hände spielen. Ebenso wichtig ist es, sich darüber zu erkundigen, ob eine DMP auch Schnittstellen (APIs) zu DSPs bereitstellt, oder ob der Datenschatz am Ende des Tages in Silos verkümmert. Schließlich sollten die Daten (je nach Zielsetzung) in das Onlinemarketing- ökosystem überführt werden können, um sie dort in Aktion zu sehen.

Wenn ein Unternehmen sich all diese Fragen gestellt und auch beantwortet hat, ist es ein Leichtes, die entsprechenden Standpunkte, Leistungen und Angebote auch von möglichen Servicepartnern direkt im RFI oder später im RFP einzufordern. Somit können langwierige Auswahlprozesse und Abstimmungsrunden im Voraus schmaler und effizienter gehalten werden, was für Unternehmen meist eine direkte Kosten- und Zeitersparnis zur Folge hat.