Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Goldbach Group I Goldbach Seminar I Data Management im programmatischen Zeitalter

1,027 views

Published on

Mit zunehmendem Angebot und immer mehr Möglichkeiten wird es für den Werbetreibenden wichtiger, bei der Werbeaussteuerung zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort den interessierten Konsumenten zu adressieren. Data Management ist hierbei ein zentraler Erfolgsfaktor.

Mit diesem Goldbach Seminar hat die Goldbach Group die technologische Seite von Data Management beleuchtet. Chris Hogg von Lotame hat die Funktionsweise einer Data-Management-Plattform (DMP) vorgestellt. Philipp Stamm, Head of Legal von Goldbach Group, ging hierbei auf Datenschutz-Richtlinien ein. Prof. Dr. Jürgen Seitz von der HDM Stuttgart ging zum Schluss auf die Bedeutung der DMP für die programmatische Werbeaussteuerung ein und wie sich digitale Werbung dadurch verändern wird.

Published in: Data & Analytics
  • Be the first to comment

Goldbach Group I Goldbach Seminar I Data Management im programmatischen Zeitalter

  1. 1. HELPING OUR CLIENTS ACHIEVE MAXIMUM AUDIENCE IMPACT. March, 26 2015
  2. 2. ABOUT LOTAME: THE GLOBAL DMP LEADER 3
  3. 3. The Global DMP Leader 4 120+ DMP clients spanning 5 continents World Largest Data Network (+4.1BN cookies, +1.8BN Device IDs, 2.4BN Connected Devices) 130+ Staff – Dedicated and Committed Family Oriented Team Your Audience Command Center – Power Your Full Ad-Stack Leading Edge Product Vision
  4. 4. What separates Lotame customers from the competition… SCALE: World’s largest third-party data exchange underpinned by proprietary data network STRUCTURE: Unique hierarchy and parent/child architecture streamlines data organization INTEGRATION: Deep integrations with all the major players from the Lumascape EASE: A centralized unified user-friendly dashboard for all of your audience data CROSS-DEVICE: True device-device capabilities built into core DMP PERFORMANCE: Powerful, proven manual and automated optimization tools SERVICE: Strategic client support focused on delivering positive ROI DEPLOYMENT: Minimum disruption to team workflow; all the heavy lifting is handled by Lotame
  5. 5. THE BIG QUESTION: HOW DO MARKETERS, PUBLISHERS AND AGENGIES CAPTURE ALL OF THIS INFORMATION, SHAPE IT INTO INSIGHTS AND THEN ACTIVATE THAT INFORMATION TO DRIVE OUTCOMES?
  6. 6. COLLECT • Web Data • Mobile Data • Set-Top Data • CRM Data • Campaign Data ORGANIZE • Data into default and custom hierarchies • Easily managed in folder structure ACTIVATE • Deliver targeted ad campaigns and marketing promotions • Dynamically serve content based on audience segment • Generate advanced audience analytics LOTAME DMP THE MOST POWERFUL AUDIENCE MANAGEMENT ENGINE 8 ANALYSE • Audience Insights • Campaign reporting • Audience extension • KPIs tracking • Campaign optimization • Machine learning
  7. 7. We Help You Activate Data to Improve ROI and Efficiency 1st Party Data Website Mobile Web Campaign CRM Email 3rd Party Data Demographic Interests Intent Purchase Audiences Travel Intenders Business Interest Sports Interest Fashion and Beauty Auto Intenders Ad Servers CMS / Email DSPs Private Marketplace
  8. 8. Data Collection and Organization Rule-based data capture dramatically simplifies data aggregation Platform architected to aggregate all your online and offline data Intuitive folder structure ensures simple data organization SmartTag circumnavigates third-party cookie browser restrictions Organize your data in custom hierarchies Quickly view third-party data overlap with your first-party segments
  9. 9. Lotame Syndicate – Build Data Partnerships Together (2nd Party Data) Create data partnerships between publishers, advertisers, agencies, bringing broader audience insights together for targeting and modeling. Work with Goldbach to form a data partnerships to drive campaign performance. Continue to protect your data and data ownership via Lotame Syndicate The Only DMP With The Ability To Seamlessly Build Data Exchange / Coop between the supply and demand side
  10. 10. DELIVER PERFORMANCE & ACTIONABLE INSIGHTS AUDIENCE PROFILE REPORTS Access comprehensive profiles of demographics, behaviors, actions and media consumption Gain insights that extend beyond your existing first-party data CAMPAIGN INSIGHTS Monitor campaigns and generate actionable insights Execute real-time campaign optimization AUTOMATED OPTIMIZATION Set up fully automated campaign optimization Leverage the industry’s most advanced machine learning
  11. 11. DELIVER PERFORMANCE & ACTIONABLE INSIGHTS Understand in detail WHO you are reaching, and what their interests include Lookalike modeling Provide deep audience insights to your clients Buy Smarter – look at overlap of your 1st Party data with 3rd Party Data providers APIs allow you to export reports to your own internal BI platforms View audience demographics, Interests, Actions and Media Audience Affinity % View Audience Stats by Site Share Report Externally
  12. 12. Lotame Campaign Insights Identify high performance audience segments for your campaigns Understand performance of various data points that make up an audience segment Optimize audience definitions to achieve maximum performance Recognizes high performance 1st, 3rd and branded data points for your campaigns Create or Modify audiences segments to achieve maximum performance
  13. 13. Why Lotame Optimizer Works At Scale? Automated Audience Modeling • Improve Campaign Performance - CTR, Conversions, Engagement, etc. • Increase Audience Scale Multivariate Modeling – Identify Predictive Signals • Behaviors, data time-stamps, temporal attributes behaviors in common and not in common, etc. • Remove “Noise” focus on predictive behaviors Model Training • Real-time data analysis of First and Third Party «behaviors» • Probability rescored daily
  14. 14. USE CASES Campaign Optimization: Conditional optimization that uses statistical models to identify users that have a high probability of exhibiting campaign KPI (click, conversion, etc.) if they were given an opportunity to see the ad Conversion Optimization: Event-based optimization that uses statistical models to identify users that have a high probability of converting Reach Extension: Statistical models that identify a bigger pool of users who behave similar to users belonging to an underlying segment
  15. 15. Increasing Performance Case Study – Cache’ CHALLENGE: A luxury clothing retailer wanted qualified site traffic and remove CPA burn DMP SOLUTION Lotame Optimizer was used to improve performance and drive cost efficiencies Two steps for success: 1. Lookalike audience segments were created from an initial pool of converters 2. Audience segments were continually refined through automated machine learning
  16. 16. Increasing Performance Case Study – Cache’
  17. 17. THANK YOU Christopher Hogg chogg@lotame.com | +44 (0)7837 126682 | Europe
  18. 18. Datenschutz und Datamanagment Goldbach Seminar, Möglichkeiten und Grenzen einer DMP aus rechtlicher Sicht 26. März 2015 / Stamm Philipp
  19. 19. © 2015 Goldbach Group 21 / Begrüssung / Einführung in das Thema / Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet / Big Data und Recht / Rechtlicher Rahmen / Datenschutz im Zusammenhang mit dem Einsatz einer «Data Management Platform» / Empfehlungen / Q&A Agenda
  20. 20. >>>>>>Einführung in das Thema
  21. 21. Einführung in das Thema © 2015 Goldbach Group 23 «Personal data is the new oil of the internet and the new currency of the digital world» Megelna Kuneva, ehemalige EU Kommissärin für Verbraucherschutz (März 2009)
  22. 22. Einführung in das Thema © 2015 Goldbach Group 24 It is reported that 90% of the worlds data had been generated in the past 2 years! «IBM analyzes» Je grösser die Menge von kundenbezogenen Daten, um so effizienter lässt sich ein Database Marketing vornehmen… ein sogenannter unique selling point entsteht
  23. 23. Einführung in das Thema © 2015 Goldbach Group 25 Die Data Management Platform (DMP) soll zur individuellen Kundenansprache über alle Display-Kanäle wie unter anderem zur nutzungsbasierten Werbung dienen. Dies sollte wenn möglich jeweils mittels anonymisierter oder irreversibel pseudonymisierter Daten geschehen.
  24. 24. © 2015 Goldbach Group 26 / Die grosse Herausforderung der Informationsgesellschaft für Unternehmen besteht darin, Informationen so zu sammeln und zu strukturieren, - dass nicht nur deren Potential möglichst gut genutzt werden kann, sondern auch, - dass bei der Informationsspeicherung und -verarbeitung die rechtlichen Schranken immer eingehalten werden. / Die Einhaltung der rechtlichen Schranken wird aufgrund der hohen Mobilität von digitalen Informationen und deren einfachen Bearbeitbarkeit umso komplexer. Es sind stets die rechtlichen Vorgaben in allen von einem Datentransfer betroffenen Ländern zu beachten. Einführung in das Thema
  25. 25. © 2015 Goldbach Group 27 Das Recht als Klumpfuss für die Werbeindustrie? Big Data vs DSG…
  26. 26. >>>>>>Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet
  27. 27. © 2015 Goldbach Group 29 Betreff: Policy Breach Notice Dear Publisher, It has come to our attention that you are passing personally identifiable information (PII) to Google through your use of one or more of Google's advertising products -- DFP, AdSense, and/or DoubleClick AdExchange. Our systems have detected information, including email addresses and/or passwords, being passed from the ad requests attached to this email. Our contracts and policies prohibit information being passed to us that we could recognize as PII. By sending us such information, you are in breach of those terms. We take this issue very seriously, and ask that you give it your immediate attention. We require that you fix the issue within 30 days. We ask that you take the following steps to correct the problem: […] Please be advised that all future communications regarding this issue will occur via email. Regards, The Google Publisher Policy Team Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet (1)
  28. 28. © 2015 Goldbach Group 30 BGE 136 II 508 « Fall Logistep AG» / Sachverhalt: Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet (2) / Logistep entwickelte eine Software zur Speicherung von Informationen in Peer-to- Peer Netzwerken zum Herunterladen von urheberrechtlich geschützten Werken. / Dabei wurden u.a. folgende Übermittlungsdaten beim Herunterladen gespeichert: - der Benutzername des Nutzers des P2P-Netzwerks - die IP-Adresse des verwendeten Internetanschlusses - die GUID (Identifikationsnummer) des urheberrechtlich geschützten Werkes - das Datum, die Uhrzeit und der Zeitraum der Verbindung / Die so erhobenen Daten wurden anschliessend an die Urheberrechtsinhaber weitergegeben und von diesen zur Identfikation des Internetanschlusses verwendet.
  29. 29. © 2015 Goldbach Group 31 BGE 136 II 508 « Fall Logistep AG» / Sachverhalt: Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet (2) / Die Urheberrechtsinhaber haben zum Zweck der persönlichen Identifizierung anschliessend eine Strafanzeige gegen Unbekannt eingereicht und sich die Identitätsdaten im Rahmen des Akteneinsichtsrechts verschafft. / Diese Identifikationsdaten wurden sodann zur Geltendmachung von Schadenersatzforderungen verwendet. / Dieses Vorgehen wurde vom EDÖB angeprangert, da er die Bearbeitungs- methoden der Logistep als geeignet erachtete, die Persönlichkeit einer grösseren Anzahl von Personen zu verletzen. / Es kam zu einer Beschwerde in öffentlich rechtlichen Angelegenheiten, die bis vor Bundesgericht weitergezogen wurde.
  30. 30. © 2015 Goldbach Group 32 BGE 136 II 508 « Fall Logistep AG» / Urteil: Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet (2) / BGer beurteilte das Vorgehen der Logistep als insgesamt unstatthaft: - Das Datenschutzgesetz ist auf die gesammelten Übermittlungsdaten (i.c. der IP Adressen) anwendbar, da sich letztlich die Informationen einer oder mehreren Personen zuordnen liessen! - Bestimmbar ist eine Person auch dann, wenn auf diese aufgrund zusätzlicher Informationen geschlossen werden kann. - Ob eine Information aufgrund zusätzlicher Angaben mit einer bestimmten Person in Verbindung gebracht werden kann, beurteilt sich aus Sicht des jeweiligen Inhabers der Information. - Im Falle der Weitergabe von Informationen reicht es aus, wenn der Empfänger die Information zu identifizeren vermag. Das DSG ist diesfalls auch auf den Erheber der Daten anwendbar. - Ein Rechtfertigungsgrund aus einem überwiegenden privaten oder öffentlichen Interesse wurde vom Bundesgericht verneint!
  31. 31. © 2015 Goldbach Group 33 Erkenntnisse aus den beiden Fällen: Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet (3) / Wichtig zur Beurteilung einer Datenbearbeitung ist immer, ob die bearbeiteten Informationen unter das DSG fallen oder nicht. Google möchte keine datenschutzrelevanten Daten (PII) entgegennehmen! / Die Beurteilung, ob eine Datensammlung mit «vermeintlich» anonymen Informationen unter das DSG fällt, kann nicht mit JA oder NEIN beantwortet werden. Es ist immer eine Einzelfallbeurteilung vorzunehmen. / Die Beurteilung der Datenschutzrelevanz von Informationen hängt auch von den tech- nischen Möglichkeiten zur Reidentifizierung wie auch vom Interesse des Datenbearbeiters ab. Angesichts der heute verfügbaren technischen Reidentifizierungs- verfahren erweisen sich pseudonyme, d.h. anonymisierte Daten rasch als reversibel!
  32. 32. >>>>>>Big Data und Recht / Rechtlicher Rahmen
  33. 33. © 2015 Goldbach Group 35 Rechtlicher Rahmen im Datenschutz Big Data und Recht / Rechtlicher Rahmen / Was regelt das Datenschutzgesetz? - Ziel des Datenschutzes ist nicht der Schutz der Daten, sondern der Schutz der Persönlichkeitsrechte von natürlichen und juristischen Personen. Recht auf Privatsphäre (BV Art. 13)! / Das DSG gilt für das Bearbeiten von Daten/Informationen von natürlichen und juristischen Personen durch Private wie auch Bundesorgane. Es regelt den Umgang mit Personendaten. / Bearbeiten = jeder Umgang mit Personendaten, d.h. das Beschaffen, Aufbewahren, Verwenden, Umarbeiten, Bekanngeben, Archivieren, etc. / Datensammlung = Bestand von Personendaten, der nach Personen erschliessbar ist. / Personendaten = Angaben, die sich auf bestimmte oder bestimmbare Person beziehen. / Persönlichkeitsprofile = Zusammenstellung von Daten, die eine Beurteilung wesentlicher Aspekte der Persönlichkeit einer Person zulassen.
  34. 34. © 2015 Goldbach Group 36 Personenbezug als entscheidendes Kriterium Big Data und Recht / Rechtlicher Rahmen / Angaben/Informationen sind datenschutzrechtlich nur relevant, wenn sie sich auf eine bestimmte oder bestimmbare Person beziehen! / Dass heisst, dass auf anonyme oder anonymisierte Daten (d.h. auch irreversibel pseudonymisierte Daten), die keinerlei Bestimmbarkeit mehr zulassen, nicht unter das DSG fallen und dieses keine Anwendung findet. / Die Bestimmbarkeit fehlt, wenn die Identifizierung der Person/en einen derart grossen Aufwand darstellt, dass nicht damit gerechnet werden kann, dass ein Interessent diesen auf sich nehmen wird. D.h. wenn die Identifizierung eines unverhältnismässigen Aufwandes bedarf. Ein theoretischer Bezug im Einzelfall soll aber genügen. / Sensible Daten (Persönlichkeitsprofile) führen dazu, dass ein höherer Aufwand für eine Zuordnung noch verhältnismässig ist. / Irrelevant ist die Art, Form oder der Inhalt der Information.
  35. 35. © 2015 Goldbach Group 37 Anonymisierung von Personendaten (Pseudonymisierung) Big Data und Recht / Rechtlicher Rahmen / Anonymisierung von Personendaten in DMP’s ist sehr komplex und benötigen hohes technisches Know how. Die Ergebnisse einer Anonymisierung können allenfalls neue Personendaten darstellen. / Die Anonymisierung muss folgenden Kriterien standhalten: - Sämtliche personenbezogenen Merkmale müssen von den Personendaten entfernt werden; - Die Anonymisierung muss irreversibel sein (Einweg-Verschlüsselung); - Niemand kann ein Bezug zur Person herstellen (auch nicht Dritte!, vgl. Logistep Fall); / Konsequenz ist, dass irreversibel anonymisierte Daten wie anonyme Daten keine Peronendaten im Sinne des Datenschutzes darstellen.
  36. 36. © 2015 Goldbach Group 38 Fazit: Big Data und Recht / Rechtlicher Rahmen / IP- Adressen sind nicht grundsätzlich als Personendaten zu qualifizieren! / In den meisten Fällen des Online-Marketing, in welchem IP-Adressen bearbeitet werden, dürfte es am Zweck rsp. Interesse, die Identität des Anschlussinhabers eindeutig festzustellen, mangeln. / Auf Cookies und Fingerprinting sind grundsätzlich dieselben Regeln wie auf IP Adressen anwendbar. Cookies stellen aber grundsätzlich unpersönliche Nutzungsdaten dar und solange der Einsatz dieser keinen direkten Personenbezug zulassen, ist deren Einsatz datenschutzrechtlich irrelevant. / Sowohl in Bezug auf Personendaten wie auch unpersönliche Nutzungsdaten ist der Einbezug einer Datenschutzerklärung empfohlen und im EU Raum auch zwingend! Opt-Out oder/und Opt-In Möglichkeit ist darin zu gewähren, um den Einsatz von Cookies abzuschalten oder zuzulassen.
  37. 37. >>>>>> Datenschutz im Zusammenhang mit dem Einsatz einer «Data Management Platform»
  38. 38. Datenschutz im Zusammenhang mit dem Einsatz einer «Data Management Platform» © 2015 Goldbach Group 40
  39. 39. © 2015 Goldbach Group 41 Datenschutz im Zusammenhang mit dem Einsatz einer «Data Management Platform» / Bei Einsatz einer DMP ist auch zwischen dem Sammeln von datenschutzrelevanten und anonymen oder unpersönlichen Nutzungsdaten ohne Datenschutzrelevanz zu unterscheiden. / Wenn Drittanbieter beauftragt werden ist darauf zu achten, dass diese die Daten rechtmässig erheben! Zudem ist zu beachten, wo die Daten letztlich gespeichert werden. / Bei direkter Datenerhebung ist die E-Privacy Directive zu beachten, worin festgehalten wird, dass vorab eine Einwilligung zur Datenerhebung erfolgt (gilt generell auch für Cookies) / Re-Anonymisierung und die Anwendung des Datenschutzes kann vorliegen, wenn: - eine klar personenbezogene Zwecksetzung mit der DMP verfolgt wird. - Personendaten im Zufall gefunden werden können - Bei einer Bekanntgabe oder Weitergabe an Dritte von anonymen Daten (Logistep Fall)
  40. 40. © 2015 Goldbach Group 42 Datenschutz im Zusammenhang mit dem Einsatz einer «Data Management Platform» / Personenbezogene Zwecksetzung: - Das Sammeln der Daten ist darauf ausgerichtet, personenbezogene Informationen zu generieren; oder - es ist eine Re-Individualisierung möglich, die (nach Wahrscheinlichkeitsrechnung) eine Bestimmbarkeit einer Person zulässt. Es ist von der Anwendbarkeit des DSG auszugehen, was auch auf die Beschaffung der Daten zutrifft. / Personendaten als «Zufallsfund» - Die Big Data Analytics führt durch Zufall zu personenbezogenen Ergebnissen Anwendbarkeit des DSG / Bekanntgabe von anonymen Daten an Dritte - Grundsätzlich keine Anwendbarkeit des DSG, ausser der Dritte macht eine Re-Individualisierung!
  41. 41. © 2015 Goldbach Group 43 Datenschutz im Zusammenhang mit dem Einsatz einer «Data Management Platform» / Bei der Erhebung der Daten für die DMP ist jeweils eine Datenschutzerklärung auf der Webseite des Publishers, wo die Daten letztlich erhoben werden, zu implementieren. / Die Datenschutzerklärung sollte folgende Punkte beinhalten: - Angabe aller bei Besuch der Webseite gesammelten Informationen, egal ob diese DSG relevant sind oder nicht; - Angabe über die Verwendung der gesammelten Daten wie z.B. zur Aussteuerung von nutzungs- basierter Werbung und inwiefern diese an Dritte oder auch ins Ausland weitergegeben werden.; - Angabe über die Verfahren der Datenbeschaffung (z.B. über Cookies, Fingerprintig, etc.) - Möglichkeit für Opt-Out / bzw. Opt-in beschreiben. Der Opt-Out Mechanismus kann auch über eine Verlinkung auf Drittwebseiten geschehen, wie z.B. über www.youronlinechoices.eu. - Angaben über die organistorischen Strukturen betreffend Datensicherheit / Auskunftsrechte / Kontaktangaben zur Eingabe von Beschwerden.
  42. 42. >>>>>> Empfehlungen / Q&A
  43. 43. © 2015 Goldbach Group 45 / Vor der Datenerhebung definieren, welche Ziele mit der Datenbearbeitung erreicht werden sollen. Darauf basierend entscheiden, welche Daten zur Erreichung dieses Ziels benötigt werden. Zeitnaher Einbezug des Datenschutzes in Datenerhebungsprojekte ist empfohlen! / Wenn immer möglich anonymisierte Daten verwenden und jeglichen Personenbezug in einer pseudonymisierung irreversibel entfernen. / Wenn immer möglich nachweisbare Einwilligungen einholen. Bei Personendaten ist die Einwilligung der betroffenen Person zwingend zur Aufnahme in eine Datensammlung. Die Einwilligung kann aber auch stillschweigend oder konkludent erteilt werden. / Rechtsfolgen einer DSG-Verletzung können zivilrechlicher sowie bei unbefugter Beschaffung einer Datensammlung mit besonders schützenswerten Personendaten oder Persönlichkeitsprofilen auch strafrechtlicher Natur sein! Empfehlungen
  44. 44. © 2015 Goldbach Group 46
  45. 45. GOLDBACH GROUP AG Seestrasse 39 8700 Küsnacht www.goldbachgroup.com GOLDBACH GROUP AG Seestrasse 39 8700 Küsnacht www.goldbachgroup.com GOLDBACH GROUP AG Seestrasse 39 8700 Küsnacht www.goldbachgroup.com RA Philipp Stamm Direkt +41 44 914 92 30 Philipp.stamm@goldbachgroup.com
  46. 46. «Der Impact von Data Management auf Programmatic Advertising» Prof. Dr. Jürgen Seitz Hochschule der Medien, Stuttgart www.juergenseitz.de
  47. 47. Datenmanagement kann nicht überbewertet werden. Creative Common License
  48. 48. Digitaljournalismus ist in Gefahr. Creative Common License
  49. 49. «Lokale» Geschäfte ebenfalls. Creative Common License
  50. 50. Die «Economies of scale» schlagen zu. Creative Common License
  51. 51. Das aktuelle Monetarisierungsmodell funktioniert nicht mehr. Creative Common License
  52. 52. Mobil nimmt uns auch noch die letzten Pennies. Creative Common License
  53. 53. AdBlocker dezimieren die Desktop-Erlöse. Creative Common License
  54. 54. Bezahlte Monetarisierung funktioniert nur in Entertainment-Bereichen. Creative Common License
  55. 55. Auch bei Nischeninhalten funktioniert das Ganze ganz OK. Creative Common License
  56. 56. Breiter Journalismus wird damit nicht finanziert. Creative Common License
  57. 57. Wir brauchen signifikante Erlöse von Kampagnen mit hohem eTKP. Creative Common
  58. 58. Mit Remarketing erzielen wir hohe TKPs. Creative Common License
  59. 59. Wir brauchen Datenpunkte, die dem Nutzer richtig viel wert sind. Creative Common License
  60. 60. Das funktioniert mit In-Market-Data. Creative Common License
  61. 61. Oder super spitzen Zielgruppen. Creative Common License
  62. 62. Die richtig wertvollen Gruppen finden Sie nur mit DMPs - durch Kombinationen. Creative Common License
  63. 63. Zu viele Daten gibt es nicht. Creative Common License
  64. 64. Wir brauchen alle, die gerade mit einer Sauna liebäugeln. Creative Common License
  65. 65. Programmatic Advertising wird zu Premium-Advertising. Creative Common License
  66. 66. Datenmanagement ist eine Ehrensache! Creative Common License
  67. 67. Nur mit DMPs können wir Datenpunkte zum richtigen Preis einkaufen. Creative Common License
  68. 68. Selbst Facebook kauft im grossen Stil Daten zu. Creative Common License
  69. 69. Facebook kauft Daten aus dem realen Leben und verschenkt sie. Creative Common License
  70. 70. Bierverkauf ist nachhaltiger als Brauereibedarf. Creative Common License
  71. 71. RedBull macht es vor. Verschenken. Oder Premium-Preis! Creative Common License
  72. 72. Audience Extension Modelle sind Realität.Creative Common License
  73. 73. Kontext ist ein viel zu wenige beachteter Datenpunkt. Creative Common License
  74. 74. Ihr Flugsteig sagt uns wahnsinnig viel über Sie.
  75. 75. Ihr soziales Netzwerk sagt viel über sie aus. Creative Common License
  76. 76. Die neuen Superstars am Inhalte-Himmel zeigen uns den Weg.
  77. 77. Vergleichen sie Buzzfeed nicht mit Storyfilter.ch. Creative Common License
  78. 78. Buzzfeed – «Full Stack Technology Company»
  79. 79. Big Seed Marketing – Die Daten entscheiden «wer Papst ist»
  80. 80. Buzzfeed ändert Ihre Sharing-Option abhängig vom Sozialen Netzwerk. Creative Common License
  81. 81. Customer Journey Attribution dient nicht nur der Abrechnung von Leistung. Creative Common License
  82. 82. Der Customer Journey beeinflusst Ihr Re-Marketing. Creative Common License
  83. 83. Starten sie mit realen use cases! Creative Common License
  84. 84. Wählen sie den richtigen Partner, um diesen use case zu realisieren. Creative Common License
  85. 85. Wählen sie den agilen Ansatz, seien sie promiskuitiv. Creative Common License
  86. 86. Technologieauswahl: Wählen sie den einfachen Ansatz. Creative Common License
  87. 87. Go. Data. Go. Creative Common License Prof. Dr. Jürgen Seitz Hochschule der Medien, Stuttgart www.juergenseitz.de https://www.xing.com/news/pages/professor-jurgen-seitz-80

×