Monat: März 2022

Linz, am 30. März 2022 – Der Linzer Marketing Data Science Vorreiter 506 erhält mit dem Kooperationspartner FH OÖ Campus Hagenberg – Forschungsgruppe AIST den Zuschlag für eine 6-stellige Förderung für die Weiterentwicklung seiner KI-basierten Analytics Platform. Mit dieser Cloud-Lösung werden eigene Daten über die gesamte Customer Journey datenschutzkonform gesammelt, mithilfe künstlicher Intelligenz ausgewertet und automatisch in Vorschläge verwandelt. Durch unsere Plattform soll es E-Commerce Unternehmen ermöglicht werden, mehr wie auch nachhaltiges Wachstum durch eine automatisierte Customer Journey Optimierung aus den eigenen Daten zu generieren.

Wettbewerbssteigerung durch neue Analysemöglichkeit der gesamten digitalen Marketing- und Verkaufsdaten

Statt einzelner Conversions und allgemeinen Analysedaten wird mittels Process Mining und künstlicher Intelligenz die gesamte Customer Journey entlang der relevanten digitalen Touchpoints analysiert und ausgewertet. Zu diesem Zweck werden die sogenannten First-Party Daten, wie zum Beispiel Website-, Webshop-Daten und eigenen Datenquellen wie CRM oder ERP Systeme, verbunden und damit eine wirkliche 360-Grad-Übersicht über Besucherprofile erreicht. Mit dieser umfangreichen Datengrundlage und unserer Forschung an KI-basierten Analysemöglichkeiten wird es für europäische KMUs möglich sein, erstmalig KMU-Umsätze und Kundenzufriedenheit ausschließlich datenbasiert und vollständig DSGVO-konform über mehrere digitale Touchpoints zu steigern. Für dieses neue Forschungsprojekt wird die 506 Analytics Platform als “Sprungbrett” genutzt. Durch die verstärkte Nutzung der First Party Daten wird, durch die eigene Datenhoheit, die Abhängigkeit von Dritten reduziert.

“Durch die FFG-Förderung, und mit der 506 Analytics Platform als Basis, wird es KI-basiert möglich sein, vollständig datenschutzkonform das Verhalten und die Aktivitäten von anonymen und bekannten Besuchern/Kunden im Detail zu analysieren. Damit werden neue Möglichkeiten gefunden, um die Kundenzufriedenheit und den Geschäftserfolg in der digitalen Welt zu steigern.”

Gerhard Kürner

CEO bei 506

"Als Kooperationspartner konnte die FH OÖ Campus Hagenberg - Forschungsgruppe AIST gewonnen werden. Die Expertise wird vor allem im Bereich Process Mining eingebracht. "Wir freuen uns auf die Kooperation in diesem Forschungsprojekt mit 506 Data & Performance GmbH. Gemeinsam werden wir Customer Journeys auf Webseiten so analysieren, dass die Privatsphäre von Nutzern gewahrt bleibt, und uns spannenden Herausforderungen im Forschungsfeld Process Mining stellen."

Oliver Krauss

FH-Assistenzprofessor Forschungsgruppe AIST

Kooperationspartner FH OÖ Campus Hagenberg

Die Forschungsgruppe „AIST – Advanced Information Systems and Technology“ forscht an Softwarelösungen in den Bereichen eHealth, Machine Learning und Data Mining sowie Computer Vision.

506 Data & Performance GmbH

506 ist ein führendes, oberösterreichisches Marketing-Data-Science-Unternehmen. Schwerpunkt ist die Analyse, Segmentierung und die Aktivierung von digitalen Besucher- und Kundendaten. Mit der KI-basierten 506 Analytics Platform und der umfassenden Marketing- und Data-Science-Expertise werden die Daten der Kunden in nachhaltigen Geschäftserfolg verwandelt.

Über die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft FFG

Innovation braucht Mut, Wissen, Geld – und einen starken Partner. Die FFG als zentrale nationale Förderorganisation bietet Österreichs Unternehmen und Organisationen eine breite Palette an Fördermöglichkeiten. Davon profitieren Einsteiger wie Innovations-Profis, Start-ups oder Einzelforscher genauso wie Konzerne oder Universitäten. Mehr erfahren und Zukunft gestalten: www.ffg.at

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Bild: (c) 506 Data & Performance GmbH – Gerhard Kürner, CEO bei 506 Data & Performance GmbH

Bei Rückfragen an 506

Gerhard Kürner
Geschäftsführer
506 Data & Performance GmbH
Mobil: +43 650 4466777
Email: gerhard@506.ai

Server-Side-Tracking – How?

Im Gegensatz zum standardisierten Client-Side-Tracking über den Google Tag Manager bietet das Server-Side-Tracking die Möglichkeit, die Informationen des Trackings nicht direkt an die jeweiligen Kanäle zu senden, sondern diese zuerst an einen eigenen Server zu schicken. Dort können diese Daten nach Wunsch bearbeitet, modifiziert und angereichert werden. (z.B.: kann die IP Adresse manuell unkenntlich gemacht werden) Anschließend werden die Daten wiederum vom Server an die jeweiligen Kanäle gesendet. Somit hat man mehr Kontrolle über die eigenen Daten und sammelt diese genauer und auch datenschutzkonformer – aber dazu später mehr.

Sobald man einen neuen Google Tag Manager Container erstellt kann man zwischen Client-Side und Server-Side wählen. Nachdem man sich für Server-Side entschieden hat, kann man entweder die URL eines bereits bestehenden Servers einfügen (die aus technischen und Datenschutz Gründen von uns empfohlene Methode), oder man wählt die Variante, in der der Google Tag Manager einen neuen Server und somit eine neue Server-Adresse erstellt. Wählt man diese Variante, so wird per Zufallsprinzip ein Standort für den Server ausgewählt. Ist es einem Werbetreibenden aber aufgrund von Datenschutz Angelegenheiten wichtig, dass der Server beispielsweise in Europa steht, kann man diesen auch über Google Cloud Services neu errichten und die URL anschließend im Google Tag Manager einfügen. Zusätzlich kann man hier den Server über eine eigene Sub-Domain einrichten – so entsteht ein sogenannter 1st party endpoint. Facebook schlägt diese Variante beispielsweise vor, da so Cookies wie fbc oder fbp automatisch ausgelesen und übergeben werden können und somit die Attribution verbessert wird.

“Neben der Datenkontrolle spielt auch die Datenqualität eine essentielle Rolle.”

Markus Reiter

PERFORMANCE MANAGER

Vorteile von Server-Side Tracking

Weniger Tracking Tags im Browser des Nutzers: Durch das Tracking über Server-Side werden viele Informationen über den Server und nicht direkt vom Browser des Nutzers an die jeweiligen Kanäle gesendet. Durch die Reduzierung der verbauten Tracking Tags im Browser verbessert sich der Page Speed. Darüber hinaus erlangt man mehr Kontrolle über die vom Nutzer erfassten Daten.
Erhöhte Datenkontrolle und mehr Datenschutz: Durch den Zwischenschritt im Server entscheidet man selbst, welche Daten an Google, Facebook & Co übergeben werden. Zusätzlich können Informationen dahingehend bearbeitet werden, dass IP Adressen beispielsweise nicht mehr an Facebook gesendet werden.
Umgehung von Tracking Preventions und Privacy-Plugins: Einige Browser, wie Safari, Microsoft Edge oder Firefox, blockieren das Client-Side-Tracking teilweise automatisch. Dies könnte man mit Server-Side-Tracking umgehen und somit mehr First-Party-Daten gewinnen. Das Tracking ist damit nicht nur effektiver, sondern auch genauer: somit steigt auch die Attributionsrate und die Events können besser den jeweiligen Kampagnen und Usern zugeordnet werden.
Höhere Datenqualität: Neben der Datenkontrolle spielt auch die Datenqualität eine essentielle Rolle: Durch Server-Side-Tracking schützt man sich effizienter vor Spam und kann Daten, wenn nötig, validieren, korrigieren und anreichern.

Fazit

In einer Zukunft, in der man mit Client-Side-Tracking mit immer mehr Problemen konfrontiert wird, in der Browser viele Cookies des Clients blockieren und in der First Party Cookies und Datenkontrolle sowie Datenhoheit immer wichtiger werden, könnte Server-Side-Tracking die Lösung sein. Vielleicht ist Client-Side-Tracking bislang noch die zuverlässigere Variante, da sie sich in der Vergangenheit bewährt hat – Werbetreibende sollten aber bereits jetzt Server-Side-Tracking parallel aufbauen und sich auf die Zukunft des Trackings vorbereiten. Facebook ist mit ihrer Conversion API hier bereits der Vorreiter und macht es dem Marketer einfacher – andere werden hier nachziehen (müssen).

Der Verein des österreichischen Datenschützers Max Schrems, My Privacy is Non of Your Business („NOYB“), hat in einer für die Datenschutz-Community aufsehenerregenden Aktion erreicht, dass die österreichische Datenschutzbehörde („DSB“) den Einsatz des beliebten Tracking-Tools Google Analytics („GA“), das von fast jeder kommerziell betriebenen Website eingesetzt wird, unter bestimmten Voraussetzungen für illegal befindet; es drohen hohe Strafen. Max Schrems hat dafür die bekannte Website „netdoctor.at“ mittels Beschwerde wegen des Einsatzes von GA bei der Behörde angezeigt, sodass diese ein Verfahren gegen den Betreiber eingeleitet hat. Da viele Unternehmen auf deren Websites GA auf die gleiche Weise wie beispielsweise Netdoctor einsetzen, wollte NOYB mit dieser Aktion ein Zeichen setzen und die Behörde zum Handeln zwingen.

Die Behörde hat in ihrer Entscheidung festgestellt, dass „eine Verletzung der allgemeinen Grundsätze der Datenübermittlung gem Art 44 DSGVO“, welche die Übermittlung von personenbezogenen Daten an ein Drittland – in diesem Fall die USA – regelt. Das personenbezogene Datum in diesem Fall war die Nutzer-ID, welche GA für jeden User generiert und diesem zuordnet, und als sog „unique identifier“ von der Behörde eingestuft wurde; damit lag eine Übermittlung von personenbezogenen Daten an ein Drittland vor.

Viele Unternehmen gehen den Weg des geringsten Widerstandes und vereinbarten mit Google sog Standarddatenschutzklauseln, um diesen Transfer von Daten rechtlich abzusichern, so auch Netdoctor. Die Behörde hat in diesem Zusammenhang erkannt, dass der Abschluss von solchen Klauseln ohne zusätzliche Garantien für die Sicherheit der Daten kein angemessenes Schutzniveau bieten, da diese nicht vor dem Zugriff von US-Nachrichtendiensten oder Behörden schützen. Die DSGVO schreibt vor, dass personenbezogene Daten durch technische und organisatorische Maßnahmen adäquat geschützt werden müssen, was in diesem Fall nicht bewerkstelligt wurde. Der Einsatz von solchen Standardvertragsklauseln ist auf diese Weise daher nicht mehr möglich, sodass Alternativen gefunden werden müssen. Obwohl der Bescheid der DSB nur gegenüber Netdoctor unmittelbare Geltung erzeugt, sind potentiell alle österreichischen Unternehmen, die auf diese Weise GA auf deren Websites implementiert haben, betroffen und setzen sich dem Risiko einer Strafe durch die DSB aus.

Welche Alternativen bestehen? Entweder weichen Unternehmen auf andere Tracking-Tools aus, die keine Daten in Drittländer übertragen, um Rechtssicherheit zu erlangen. Oder man sucht nach einer alternativen Rechtsgrundlage, um den Transfer in die USA und andere Drittländer zu rechtfertigen, was jedoch weiterhin ein Risiko birgt. So ist es denkbar, auf eine ausdrückliche Einwilligung des Website-Nutzers gem Art 49 Abs 1 lit a DSGVO zurückzugreifen, die jedoch gewissen Einschränkungen unterworfen ist. Dazu kommt, dass der Nutzer vor Abgabe der Einwilligung transparent über die Nutzung von GA und das Risiko des Datentransfers in die USA aufgeklärt werden muss, da anderenfalls die Einwilligung ungültig sein kann.

Bei genauer Analyse der Entscheidung zeigt sich, dass der Einsatz von GA nicht uneingeschränkt verboten wurde, vielmehr konkretisierte die Aufsichtsbehörde, wie der Datentransfer in die USA ausgestaltet sein muss. Wir evaluieren gerne die konkrete Situation in Ihrem Unternehmen und erarbeiten gemeinsam mit Ihnen eine maßgeschneiderte Lösung.

Christian Gusenbauer,
Rechtsanwalt bei EY Law – Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte

Dr. Ermano Geuer,
Rechtsanwalt bei EY Law – Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte

Sie haben Fragen? Am Freitag, dem 25. März, um 10:00 Uhr, findet ein Q&A gemeinsam mit EY Law – Pelzmann Gall Größ Rechtsanwälte & 506 statt. Seien Sie dabei und melden Sie sich an.

Marketingexperte Gerhard Kürner und die Rechtsanwälte Christian Gusenbauer und Ermano Geuer sprechen über Mythen und Fakten zum DSGVO konformen Tracking & erklären, welche Alternativen es zu Google Analytics gibt.

Jetzt am Webinar teilnehmen!

Bei Rückfragen an 506

Gerhard Kürner
Geschäftsführer
506 Data & Performance GmbH
Mobil: +43 650 4466777
Email: gerhard@506.ai

Daten werden in immer größerer Menge durch neuartige Medien generiert. Daten werden auch nicht mehr nur von Menschen, sondern auch von Maschinen und Algorithmen erzeugt. Dies ist besonders in der Online-Welt relevant, wo datengesteuerte Geschäftsprozesse zur Norm geworden sind.

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Data Science nutzt wissenschaftliche Methoden, um in einem iterativen Prozess, der Daten, Tools und Erfahrung umfasst, Wissen aus Daten zu gewinnen. Data Science bietet eine Grundlage für die Entscheidungsfindung, wenn Sie sich auf unvollständige oder verzerrte Informationen über Ihre Kunden stützen oder wenn Sie mit Unsicherheiten umgehen müssen. Data Science formt Big Data so, dass Sie schneller als je zuvor fundierte Entscheidungen treffen können – mit der Geschwindigkeit des Denkens.

Betrachten wir zunächst typische Fragen des Online-Marketing aus der Sicht eines Datenwissenschafters.

Kundensegmentierung

Für den Online-Marketer geht es darum, Gruppen von Kunden oder Interessenten zu finden, die einander ähnlich sind und sich von anderen Gruppen unterscheiden. Diese sollten dann gezielt angesprochen werden, um die größtmögliche Wirkung zu erzielen. Data Science bietet die Möglichkeit, bestimmte Merkmale oder Variablen zu definieren, die eine Grundlage für diese Kundensegmentierung bilden. Data Scientists finden die Variablen, welche die verschiedenen Gruppen am besten beschreiben. Data Scientists können zum Beispiel feststellen, ob bestimmte Website-Attribute wie Produktkategorie oder Marke als Schlüsselvariablen für die Definition von Segmenten auf der Grundlage des Kaufverhaltens verwendet werden können.

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Lead Scoring

Hier geht es darum, Werte für potenzielle Kunden zu prognostizieren, die eine gezielte Ansprache ermöglichen. Mit Hilfe von Data-Science-Methoden werden Schlüsselvariablen (wie z. B. das Kaufverhalten) ermittelt, die kombiniert werden können, um die Wahrscheinlichkeit einer Reaktion oder eines Erfolgs vorherzusagen, wenn Sie versuchen, diese Kunden zu erreichen. Data Scientists verwenden in diesem Prozess, der als prädiktive Analyse bezeichnet wird, die Auswahl von Variablen und algorithmische Modellierung. Data Scientists kombinieren dann ihre Ergebnisse mit Data Mining, um Toolsets zu entwickeln, die es den Entscheidungsträgern ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Recommendation Engines

Hierbei handelt es sich um Data-Science-Lösungen, die von Online-Vermarktern für Produktempfehlungen auf der Grundlage von Kundenverhalten, Kaufhistorie, Markenkategorisierung, Suchanfragen auf der Website usw. verwendet werden. Das Ziel dieses Data-Science-Problems ist es, einem bestimmten Kunden auf einer Website das richtige Produkt zur richtigen Zeit zu präsentieren.

Es gibt verschiedene Ansätze, die entweder auf dem Verhalten der Nutzer oder dem Inhalt der Produkte basieren. In beiden Fällen setzen Data Scientists Data-Mining-Techniken ein, um die Produkte so zu kategorisieren, dass ihre Präsentation erleichtert wird. Data-Science-Methoden werden auch eingesetzt, um den besten Scoring-Ansatz für Empfehlungen auf der Grundlage des Kundenverhaltens oder der Ähnlichkeit der Inhalte zu ermitteln.

Kundentreue und Abwanderungsquote

Hier wird mit Hilfe von Algorithmen vorherzusagen versucht, welche Kunden verloren gehen könnten, um der Abwanderung entgegenzuwirken. Dies ist besonders für Geschäftsmodelle mit Abonnements oder laufenden Verträgen wichtig. Data Scientists setzen Data-Mining-Techniken ein, um die Faktoren zu ermitteln, welche die Abwanderungswahrscheinlichkeit eines Kunden vorhersagen können. Data Scientists entwickeln auch Data-Science-Lösungen, um abwanderungsgefährdete Kunden zu identifizieren, damit Sie sie mit Angeboten oder Anreizen ansprechen können, um zu versuchen, sie umzustimmen, bevor es zu spät ist.

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Kanaloptimierung und Budgetoptimierung

Um bestimmen zu können, wo es sich lohnt, Werbegelder auszugeben, werden Leistungsindikatoren als Grundlage verwendet. Mit Hilfe von Data Science lassen sich Algorithmen entwickeln, die automatisch entscheiden, ob der ROI einer Kampagne positiv oder negativ ist. Data Scientists nutzen in diesem Prozess Data-Mining-Techniken, um die Kombination von Kanälen zu finden, welche die beste Kapitalrendite erzielen. Data Scientists bestimmen auch, welche Budgets den einzelnen Kanälen zugewiesen werden sollten, damit Sie Ihre Ausgaben maximieren können, ohne Geld zu verschwenden.

Attributionsmodelle

Data Science wird eingesetzt, um zu ermitteln, welche Kundenkontaktpunkte am erfolgreichsten sind, um Konversionen zu erzielen. Data Scientists verwenden Data-Mining-Technologien, die den Weg des Kunden verfolgen, z. B. wie Kunden ein Produkt online recherchieren, bevor sie es offline kaufen oder ein Geschäft besuchen. Data Scientists nutzen Data-Mining- und Data-Science-Toolsets, um die wichtigsten sowie die weniger effektiven Touchpoints zu ermitteln.

Stimmungsanalyse von Produktbewertungen

Hier verwenden Data Scientists Data Mining, um festzustellen, ob ein Produkt von Kunden positiv oder negativ bewertet wird. Data Scientists definieren dann Datenprodukte, die Data-Governance-Teams verwenden können, um die Gesamtbewertung des Produkts zu analysieren und mögliche Ursachen für negative Bewertungen zu verstehen.

Preisgestaltung für Produkte

Bei der Anwendung von Data Science werden die Preise für Online-Produkte auf der individuellen Ebene optimiert. Data Scientists nutzen Data Mining, Data Science und Data Products, um den besten Preis für jedes Produkt oder Kundensegment zu ermitteln. Data Scientists entwickeln auch Data-Science-Lösungen, um Preisschwankungen auf Ihrer Website automatisch zu scannen, damit Sie bei Bedarf schnell reagieren können.

Die Quintessenz all dieser Anwendungen ist, dass Data Science ein Mittel ist, um typische Probleme des Online-Marketing zu lösen. Diese Data-Science-Probleme erfordern in der Regel, dass Data Scientists Data-Mining- und Data-Product-Management-Toolsets verwenden. Eine wesentliche Voraussetzung für die Lösung all dieser Fragen ist die Verfügbarkeit der notwendigen Daten für die Analyse. Diese Daten werden in der Regel in einer Datenbank gesammelt.

Kundendatenplattformen

Diese Datenbanken enthalten die Daten für das Verständnis des Kundenverhaltens, z. B. auf der Website, in der Purchase Journey und über verschiedene Touchpoints hinweg. Data Scientists können Data-Mining-Aktivitäten durchführen, um verborgene Muster im Kundenverhalten aufzudecken (einschließlich prädiktiver Analysen), die Marketern helfen, Personalisierungsrichtlinien zu definieren.

In einem zukünftigen Artikel werden wir zeigen, wie Kundendatenplattformen funktionieren und wie sie implementiert werden können.

Linz, 01.03.2022

Der Linzer Marketing Data Science Vorreiter 506 bringt im März eine neue und auf Künstlicher Intelligenz basierte Analytics Platform zur Analyse und Verbesserung von digitalen Marketing und Sales Ergebnissen auf den Markt. Unterstützt durch die Förderung des Austria Wirtschaftsservice (AWS) und laufenden Marketing Data Science Kundenprojekten konnte die Cloud-basierte Lösung in Rekordzeit entwickelt werden.

Wettbewerbssteigerung durch neue Analysemöglichkeit der digitalen Kunden- und Verkaufsdaten

Das explosionsartige Wachstum an digitalen Daten, bei Website, Shop und Kundendaten kann mit herkömmlichen Werkzeugen und Methoden nicht mehr ausreichend analysiert werden. Basierend auf vollständig DSGVO konformen Tracking und mit einer neuen KI-gestützten Methode können große Datenmengen, analysiert, visualisiert und auch aktiviert werden. Die 506 Analytics Platform ermöglicht damit erstmalig KMUs Umsätze und Kundenzufriedenheit ausschließlich datenbasiert zu steigern. Durch die verstärkte Nutzung der eigenen Daten wird die Abhängigkeit gegenüber den großen Tech Plattformen langfristig verringert.

“Unsere 506 Analytics Platform analysiert und bewertet vollständig datenschutzkonform das Verhalten und die Aktivitäten von anonymen und bekannten Userdaten. Die künstliche Intelligenz berechnet daraus einen Vorschlag über eine völlig neue Zielgruppe, die ein Mensch nicht mehr finden könnte.”

Gerhard Kürner

CEO bei 506

Datenschutzkonformes Tracking und ethisch korrekte, künstliche Intelligenz

Aufgrund der zunehmenden Datenschutzprobleme der markt-dominierenden US Analytics Software liegt der Schwerpunkt bei 506 besonders auf dem vollständig datenschutzkonformen Tracking. Als Teil der 506 Analytics Platform wird daher die Technologie des europäischen Privacy Marktführers Piwik PRO eingesetzt. Die 506 Analytics Platform trägt zudem einen Beitrag zur Schaffung einer ethischen und vertrauenswürdigen Marketing KI bei. Für das aws-geförderte Projekt wurden eigene Ethik-Guidelines definiert und eine Trustworthy Marketing AI Metric entwickelt, die es End-UserInnen ermöglichen soll, das Zustandekommen der KI-Ergebnisse und die Erklärbarkeit bestmöglich transparent zu machen.

Forschungspartner FH OÖ AIST

“Wir haben unsere Stärken als Marketing Data Science Experten gemeinsam mit der FH OÖ Forschungsgruppe AIST zur Entwicklung einer neuen KI-basierten Analytics Platform genutzt und bringen mit März 2022 die Beta-Version unserer 506 Analytics Platform auf den Markt.”

Gerhard Kürner, CEO von 506

Stimmen der Projektpartner

Auch die Projektpartner, die sehr eng in die Entwicklung der Analytics Platform eingebunden waren, zeigen sich zum Ergebnis des Forschungsprojekts sehr positiv: “Die 506 Analytics Platform zeigt uns sehr schön, dass Datenschutz und moderne Technologien, wie Machine Learning, kein Widerspruch sein müssen. Das Tool hat einen tollen Beitrag dazu geleistet, unsere Kundengruppen besser kennenzulernen”.

Markus Unterweger, Leitung Digital Marketing von pro medico.

506 Data & Performance GmbH

506 ist ein führendes, oberösterreichisches Marketing-Data-Science-Unternehmen. Schwerpunkt ist die Analyse, Segmentierung und die Aktivierung von digitalen Besucher- und Kundendaten. Mit unserer KI-basierten 506 Analytics Platform und der umfassenden Marketing- und Data-Science-Expertise werden die Daten der Kunden in nachhaltigen Geschäftserfolg verwandelt.