Third-party data
Auch: 3rd-party data, third party data, purchased data, brokered data, aggregated audience data, donnees tierces
Daten, die von externen Aggregatoren gekauft werden und von Zielgruppen stammen, zu denen Sie keinen eigenen Zugang haben. Sie werden gekauft oder lizenziert, statt über eigene direkte Beziehungen erhoben.
Was es ist
Third-party data sind Informationen über Personen oder Organisationen, die Sie nicht selbst erhoben haben und die aus Quellen kommen, zu denen Sie keine direkte Beziehung haben. Sie werden typischerweise von Data Brokern, Aggregatoren oder Exchanges gekauft oder lizenziert, die Signale über viele Websites, Apps und Offline-Quellen sammeln, sie bündeln und verkaufen.
Zwei verwandte Kategorien sind davon zu unterscheiden:
- First-party data: direkt bei Ihren eigenen Kunden und Zielgruppen erhoben (Käufe, Logins, Verhalten auf der Website).
- Second-party data: die First-party data eines anderen Unternehmens, direkt mit Ihnen geteilt oder an Sie verkauft, ohne Aggregator in der Mitte.
Third-party data definiert sich über das Fehlen einer direkten Beziehung zu der Person, die die Daten beschreiben.
Warum es zählt
- Skalierung und reach: Sie können Menschen jenseits Ihres bestehenden Kundenstamms targeten oder modellieren.
- Enrichment: Attribute (Demografie, Firmografie, Interessen, Intent-Signale) werden an bereits vorhandene Datensätze angehängt.
- Sinkende Verlässlichkeit: Browser-Restriktionen bei Third-party-Cookies, Einschränkungen bei mobilen Identifiern und Datenschutzgesetze (DSGVO, CCPA) haben Genauigkeit und Rechtmäßigkeit reduziert.
- Compliance-Risiko: Da die Einwilligung nicht von Ihnen eingeholt wurde, sind Herkunft und Rechtsgrundlage schwer zu prüfen.
Wie es in der Praxis genutzt wird
- Audience-Targeting in Werbeplattformen und Demand-Side-Platforms.
- Lead Scoring und Enrichment in B2B-Sales und -Marketing.
- Kredit- und Risikomodelle im Finanzbereich, mit Bureau- und alternativen Daten.
- Market Sizing und Wettbewerbs-Benchmarking.
Eine gängige Technik ist der Data Match: Sie laden gehashte Identifier hoch (E-Mails, Device-IDs), der Anbieter matcht sie gegen seinen Pool und liefert angehängte Attribute oder ein Lookalike-Segment zurück.
Konkretes Rechenbeispiel
Ein Händler will wahrscheinliche Käufer von Luxusautos erreichen. Er lizenziert bei einem Datenaggregator ein Segment mit der Bezeichnung „in-market: premium automotive“ über 4 Millionen Cookies oder Device-IDs. Der Händler spielt dieses Segment in seine Ad-Plattform ein und startet eine Kampagne.
- Match Rate: nur 55 Prozent der IDs sind noch aktiv, der effektive reach liegt also bei rund 2,2 Millionen.
- Genauigkeit: der Aggregator hat den Intent aus dem Browsing-Verhalten abgeleitet, manche Nutzer recherchieren also nur und kaufen nicht.
- Kosten: das Segment wird pro tausend Impressions (CPM) zusätzlich zu den Mediakosten abgerechnet.
Der Händler messt die Conversions gegen eine Kontrollgruppe und stellt fest, dass das Segment schlechter abschneidet als seine eigenen First-party-Kaufdaten. Ein typisches Ergebnis, das viele Organisationen zurück zu eigenen Daten führt.
Siehe auch
Häufige Fragen
Was sind Third-party data?
Third-party data sind Informationen über Personen oder Unternehmen, die Sie nicht selbst erhoben haben und die aus Quellen ohne direkte Beziehung zu Ihnen kommen, typischerweise gekauft oder lizenziert von Data Brokern, Aggregatoren oder Exchanges. Diese Anbieter sammeln Signale über viele Websites, Apps und Offline-Quellen und verkaufen sie gebündelt als Segmente oder Attribute.
Was ist der Unterschied zwischen First-party, Second-party und Third-party data?
First-party data werden direkt bei Ihren eigenen Kunden und Zielgruppen erhoben (Käufe, Logins, Verhalten auf der Website). Second-party data sind die First-party data eines anderen Unternehmens, direkt mit Ihnen geteilt oder an Sie verkauft, ohne Aggregator dazwischen. Third-party data definieren sich über das Fehlen jeglicher direkten Beziehung zu der Person, die sie beschreiben.
Warum sind Third-party data weniger verlässlich geworden?
Browser-Restriktionen bei Third-party-Cookies, Einschränkungen bei mobilen Identifiern und Datenschutzgesetze wie DSGVO und CCPA haben sowohl die Genauigkeit als auch die rechtliche Nutzbarkeit verringert. Dazu kommt ein Compliance-Risiko: Da die Einwilligung nicht von Ihnen eingeholt wurde, sind Herkunft und Rechtsgrundlage schwer zu prüfen.
Wie funktioniert ein Data Match mit einem Anbieter konkret?
Sie laden gehashte Identifier wie E-Mails oder Device-IDs hoch, der Anbieter matcht sie gegen seinen eigenen Pool und liefert angehängte Attribute oder ein Lookalike-Segment zurück. Das ist der Standardmechanismus hinter Enrichment und Lead Scoring im B2B und hinter Audience Extension in Werbeplattformen.
Welche Ergebnisse sollte ich von einem gekauften Audience-Segment erwarten?
Rechnen Sie mit echtem Schwund zwischen der verkauften Größe und dem erzielten reach. Im typischen Fall lizenziert ein Händler ein Segment „in-market: premium automotive“ mit 4 Millionen Cookies oder Device-IDs, aber nur 55 Prozent sind noch aktiv, was etwa 2,2 Millionen effektiven reach ergibt, mit einem CPM zusätzlich zu den Mediakosten. Aus dem Browsing-Verhalten abgeleiteter Intent mischt außerdem Käufer mit Rechercheuren, weshalb solche Segmente im Vergleich gegen eine Kontrollgruppe oft schlechter abschneiden als die eigenen First-party-Kaufdaten eines Unternehmens.