Sperrlisten für Kundendaten
Kurzfassung: Sperrlisten für Kundendaten versagen, sobald dieselbe Person mehr als eine E-Mail-Adresse nutzt. Identity Resolution verknüpft diese verstreuten Konten, sodass Werbeplattformen aufhören, Anzeigen an zahlende Bestandskunden auszuspielen. Dieselbe Technologie deckt Gutscheinbetrug auf, indem sie wiederkehrende Kunden erkennt, die ein frisches Konto anlegen.
Wann Sperrlisten funktionieren und wann nicht
Die Tabelle unten ordnet den beiden zentralen Fehlerfällen jeweils die Lösung durch Identity Resolution zu. Alle Szenarien stammen aus dem folgenden Artikeltext.
| Szenario | Sperrliste mit einem einzigen Identifikator | Sperrliste mit Identity Resolution |
|---|---|---|
| Kunde nutzt eine E-Mail-Adresse | Funktioniert: Die bekannte Adresse unterdrückt die Anzeige | Funktioniert: gleiches Ergebnis, keine Änderung nötig |
| Kunde hat eine zweite Adresse (z. B. Gmail + Yahoo) | Versagt: Die zweite Adresse wird nicht unterdrückt, Anzeigen erreichen den Bestandskunden | Gelöst: Beide Adressen werden derselben Person zugeordnet und beide unterdrückt |
| Wiederkehrender Kunde legt für einen Gutschein ein neues Konto an | Versagt: Das neue Konto sieht aus wie ein echter Neukunde | Erkannt: Identity Resolution ordnet das neue Konto in Millisekunden dem früheren Konto zu |
| Datenvolumen wächst | Kein Matching-Aufwand | Erfordert ein System, das auf Skalierung und Echtzeit-Datenaufnahme ausgelegt ist, um schnell zu bleiben |
Auf dieser Seite
- Wann Sperrlisten funktionieren und wann nicht
- Gutscheinbetrug
- Sperrlisten für Kundendaten
- Identity Resolution
- Die Schwierigkeit mit Identity Resolution
- Häufig gestellte Fragen
Wie viele HelloFresh-Konten haben Sie?
Ich bin ein regelmäßiger, zufriedener und gut genährter HelloFresh-Kunde – aber sagen wir es so: Ich bin in der Vergangenheit mehr als einmal „Neukunde” geworden. Deshalb habe ich vermutlich zwei oder drei verschiedene HelloFresh-Konten unter unterschiedlichen E-Mail-Adressen.
Das klingt nach einer Kleinigkeit, doch für Unternehmen wie HelloFresh, deren Geschäft auf Verbraucherabonnements beruht, können diese Mehrfachkonten pro Kunde dazu führen, dass Millionen an Marketingkosten verpuffen.
Gutscheinbetrug
Da wäre zunächst der Missbrauch von „Neukunden”-Gutscheinen. HelloFresh ist ziemlich großzügig darin, Neukunden kostenlose Rezeptboxen zu schenken, wenn sie von einem Bestandskunden geworben wurden. Lieferdienste wie Wolt oder DeliveryHero geben Neukunden ähnlich großzügige Gutscheine, um den ersten Kauf anzustoßen.
Die Kehrseite dieser Großzügigkeit: Wer skrupellos ist, löscht einfach immer wieder die App, installiert sie neu und legt mit neuen Kontodaten frische Konten an, um erneut einen Neukundengutschein einzulösen. Mit genügend Ausdauer muss man für eine Pizza nie wieder bezahlen.
Sperrlisten für Kundendaten
Der größere Kostenblock sind wohl die verschwendeten Marketingbudgets. Zurück zu meinen HelloFresh-Konten: Derzeit bin ich zahlender Kunde und nutze meine aktuelle, reguläre private E-Mail-Adresse. Mein früheres Konto habe ich dagegen mit meiner alten Adresse angelegt, die ich nur noch für Anmeldungen bei sozialen Netzwerken verwende. Es wird Sie kaum überraschen, dass die erste eine Gmail-Adresse ist und die zweite ein Yahoo!-Konto.
HelloFresh übermittelt meine Gmail-Adresse an seine Werbenetzwerke (etwa Meta) und weist sie an, mir keine HelloFresh-Anzeigen mehr zu zeigen – die sogenannte „Sperrliste für Kundendaten”. Schließlich hat man mich als Kunden schon gewonnen, warum also weiter Werbegeld ausgeben.
Dieser andere Steven mit der Yahoo!-Adresse jedoch, der früher HelloFresh-Kunde war und uns verlassen hat – für den sollte HelloFresh natürlich Geld ausgeben, um ihn zurückzugewinnen. Also sehe ich auf Facebook und Instagram HelloFresh-Anzeigen. Und das ist selbstverständlich Geldverschwendung: Ich bin bereits Kunde. Man weiß dort nur nicht, dass der zahlende Steven Renwick mit der Gmail-Adresse dieselbe Person ist wie der ehemalige Kunde Steven Renwick mit der Yahoo!-Adresse.
Identity Resolution
Genau hier kommt Identity Resolution ins Spiel. Identity Resolution ist der Prozess festzustellen, dass zwei getrennte Identitäten in einem Datenbestand in Wahrheit zusammengehören – dass sie dieselbe Person sind. Mit Identity-Resolution-Technologie wie Tilores könnte HelloFresh erkennen, dass Steven Renwick mit der Gmail- und der Yahoo!-Adresse ein und dieselbe Person ist, und beiden folglich keine Anzeigen über Meta oder Google mehr ausspielen.
Hochgerechnet auf die Millionen Kunden, die ein Unternehmen wie HelloFresh hat, lassen sich so Millionen an Werbeausgaben für Bestandskunden vermeiden.
Genauso hilft Identity-Resolution-Technologie zu erkennen, dass der Neukunde, der sich soeben registriert und einen Neukundengutschein einlösen will, in Wirklichkeit ein früherer Kunde ist, der bereits ein Konto hatte und schon einmal einen Gutschein genutzt hat.
Die Schwierigkeit mit Identity Resolution
Sie fragen sich vielleicht, was daran so schwierig sein soll. Das Problem: Um verwandte, aber nicht identische Daten zu vergleichen, brauchen Sie Fuzzy-Matching-Algorithmen, denn die beiden Profile enthalten womöglich keine exakt gleichen Angaben – vielleicht habe ich einmal „Steve” und einmal „Steven” als Vornamen angegeben, oder eine Variante der Adresse verwendet: „Oxford Street” gegenüber „Oxford St.”. Möglicherweise kombiniere ich unscharfen Namensabgleich, digitales Fingerprinting und Geolokalisierung. Für den jeweiligen Anwendungsfall muss die richtige Balance zwischen Precision und Recall gefunden werden.
Dazu kommt die Datenmenge, die verglichen werden muss. Identity Resolution ist ein sogenanntes „quadratisches Problem”: Je mehr Daten Sie haben, desto mehr Vergleiche sind bei jeder neuen Datenaufnahme nötig. Das System wird also mit wachsendem Bestand langsamer und teurer. Gerade zur Erkennung von Gutscheinbetrug ist es entscheidend, dass sich das gesamte Identity-Resolution-System in Millisekunden prüfen und aktualisieren lässt.
Deshalb sind Identity-Resolution-Systeme, die von vornherein auf Skalierung und Echtzeit-Datenaufnahme ausgelegt sind – wie Tilores –, für Unternehmen im Endkundengeschäft unverzichtbar, um ihre großen Kundendatenmengen zu durchdringen.
Wie sich Matching-Genauigkeit messen lässt, vertieft Precision und Recall in der Entity Resolution. Wenn Sie erwägen, ein eigenes System zu bauen, behandelt dieser Leitfaden zum Aufbau eines Identity-Resolution-Systems die zentralen Architekturentscheidungen. Welche Rolle Identity Resolution in Data Governance und MDM spielt, zeigt Entity-Resolution-Technologie für besseres Stammdatenmanagement.
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FAQ
Was ist eine Sperrliste für Kundendaten?
Eine Sperrliste für Kundendaten ist eine Menge von Identifikatoren, typischerweise E-Mail-Adressen, die eine Marke an Werbenetzwerke wie Meta oder Google übermittelt, damit Anzeigen keine Menschen mehr erreichen, die bereits Kunden sind. Ziel ist es, kein Budget an Zielgruppen zu verschwenden, die bereits konvertiert haben.
Warum schließen Sperrlisten nicht alle Bestandskunden zuverlässig aus?
Sperrlisten versagen, sobald dieselbe Person mehr als eine E-Mail-Adresse besitzt. Lädt ein Unternehmen nur die Adresse hoch, die mit dem aktiven Konto verknüpft ist, bleibt jede frühere Adresse für das Sperrsystem unsichtbar. Diese Person sieht weiterhin Retargeting-Anzeigen, obwohl sie zahlendes Abo-Mitglied ist – und das Werbebudget verpufft.
Wie behebt Identity Resolution das Problem mit Sperrlisten?
Identity Resolution ist der Prozess festzustellen, dass zwei getrennte Identitäten in einem Datenbestand in Wahrheit zusammengehören. Indem sie eine Gmail-Adresse einer Yahoo-Adresse derselben Person zuordnet, ermöglicht Identity-Resolution-Technologie es einem Unternehmen, beide Identifikatoren auf die Sperrliste zu setzen und kein Werbebudget mehr an jemanden zu verschwenden, der bereits Kunde ist.
Kann Identity Resolution auch Gutscheinbetrug erkennen?
Ja. Identity-Resolution-Technologie kann erkennen, dass ein neues Konto, das einen Neukundengutschein einlösen will, zu einer Person gehört, die schon einmal ein Konto hatte und bereits einen Gutschein genutzt hat. Weil sich auf Skalierung ausgelegte Identity-Resolution-Systeme in Millisekunden prüfen und aktualisieren lassen, fangen sie diesen Missbrauch direkt bei der Anmeldung ab.
Was macht Identity Resolution im großen Maßstab technisch so schwierig?
Identity Resolution ist ein sogenanntes quadratisches Problem: Je mehr Daten Sie haben, desto mehr Vergleiche sind bei jeder neuen Datenaufnahme nötig. Das System wird mit wachsendem Bestand also langsamer und teurer. Fuzzy Matching über Namen, Adressen und digitale Fingerabdrücke hinweg erhöht die Komplexität zusätzlich, und die richtige Balance zwischen Precision und Recall muss für jeden Anwendungsfall neu kalibriert werden.
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