Goodbye Cookies. Effektives Online-Marketing mit First-Party-Daten

Ich hoffe, ihr seid alle gut gestärkt und jetzt geht es weiter mit einem doch sehr spannenden Thema. Wir haben hier Maximilian Steudel heute auf der Bühne von Dr. Oetker und er wird uns jetzt gleich ein bisschen in die Welt des Themas Cookies einführen. Das Thema ist Goodbye Cookies, effektives Online Marketing mit First Party Daten. Maximilian, schön, dass du da bist. Vielleicht einmal kurz zu dir: Wen haben wir hier vor uns? Maximilian ist der Martech und Digital Engagement Lead bei Dr. Oetker und du leitest das internationale Marketingteam sozusagen in dem Bereich Martech. Und gemeinsam mit deinem Team verantwortet ihr ja insgesamt die globale Martech-Infrastruktur in über 40 Ländern, also wirklich sehr, sehr global unterwegs. Und gemeinsam mit dem Team implementiert ihr ja unterschiedliche Lösungen, die digitale Transformation von Dr. Oetker voranzutreiben. Ich glaube, du hast schon relativ viel Erfahrung in dem ganzen Bereich Online-Marketing durch auch – hier sind ehemalige Kollegen von dir, habe ich schon gehört – aus der Triple-A-Zeit, wo ihr gemeinsam mehrere Plattformen in die Top 100 der erfolgreichsten Onlineshops geführt habt. Also sehr, sehr spannendes Thema und spannender Background. So hast du mehr als acht Jahre Erfahrung im Bereich B2B und B2C. Also ich glaube, wir können viel von dir lernen. Ihr habt oder du wurdest tatsächlich auch schon als Marketing-Top-Talent 2021 gekürt. In der Absatzwirtschaft, habe ich gelesen. Ich denke, du hast uns viel zu zeigen und zu berichten heute. Dr. Oetker, glaube ich, brauche ich auch nicht viel zu sagen. Ich glaube, auch da sind wir alle selber schon Kunde. Mittlerweile der führende Nahrungsmittelproduzent in ganz Europa, in über 40 Ländern tätig und gegründet tatsächlich schon in 1891. Also lange Historie. Wir haben uns gerade schon darüber unterhalten. Er hat doch ein sehr traditionelles Unternehmen, was dann aber auch sich sehr stark mit dem ganzen Thema digitale Transformation auseinandersetzt. So, und dein Thema? Ich glaube, es freut mich sehr, dass es hier so voll ist, weil wir als Marketer haben eigentlich alle die gleiche Herausforderung, denn was passiert neben Apple und Mozilla blockiert ab 2023 auch Google die wichtigsten Cookies und die waren natürlich eigentlich lange Zeit für uns die Grundlage für den Erfolg von datengetrieben und Online-Marketing. Und das ist und wird natürlich zukünftig ein noch größeres Problem. Das heißt, was ist die Konsequenz? Wir brauchen eigentlich neue Strategien, einfach diesen veränderten Anforderungen gerecht zu werden und weiterhin wirklich zu schauen, wie wir diese Daten sinnvoll einsetzen können. Von daher, du wirst jetzt uns Vorteile der First-Party-Daten aufzeigen und einfach noch mal das grundsätzliche Problem beleuchten. Nachher könnt ihr gerne auch die Fragen stellen an Maximilian und ich würde sagen, the stage is yours. Danke, Lena. Was für ein tolles Intro. Danke schön. Das freut mich sehr. Hallo an alle. Es freut mich wirklich sehr, heute hier zu sein und in den nächsten 30 Minuten mit euch über den effektiven Einsatz von First-Party-Daten im Online-Marketing zu sprechen. Ich bin das dritte Mal auf der OMKB, das erste Mal jetzt physisch vor Ort, live mit Publikum. Ich muss sagen, es macht jetzt schon Spaß. Also ich habe richtig Bock, freue mich. Muss aber leider erst mal mit einer negativen Nachricht starten. Ja, also Leute müssen es einsehen, Elon Musk scheint uns nicht zu mögen. Ist so, ich glaube, damit kommen wir klar. Er hasst Werbung offensichtlich und ich glaube, es hat damit zu tun, dass Tesla ja auch keine Werbung macht. Vielleicht aber müssen wir mal kurz innehalten und uns überlegen, okay, vielleicht müssen wir mal die Perspektive wechseln als Marketer. Was meint er überhaupt damit? Und wenn wir das tun, dann müssen wir ja schon zugeben, dass es häufig auch Werbung gibt, die uns persönlich vielleicht nicht ganz so gut gefällt. Also ihr kennt das, Produkte werden uns angeboten, die wir vielleicht nicht gut finden. Es werden uns Versprechen suggeriert, die vielleicht nicht eingehalten werden und wir müssen uns Werbung ansehen, die wir am Ende nicht überspringen können. Ja, danke YouTube. Was Elon Musk aber damit meint – und das ist ja was, was wir wirklich beobachten können – ist, dass ein Großteil aller Nutzer und unserer Kunden zwar akzeptiert hat, dass sie werbungen sehen müssen oder auch Werbungen sehen, dass sie dann im Umkehrschluss aber auch von uns fordern, dass wir relevante Werbungen zeigen, die einen bestimmten Nutzer hat für unsere Kunden und dass wir Werbungen entsprechend personalisieren. Und ich meine, am End ist das eine Win-Win-Situation. Die sollte uns eigentlich bewusst sein, weil wir wissen ja, wenn wir Werbungen personalisieren, funktioniert sie auch besser. Also mehr Effektivität am Ende und auch bessere Conversion-Rates. Das wissen wir einfach, da gibt es genug Studien zu, die das beweisen. Wenn wir bisher im Marketing personalisieren, dann machen wir das häufig auf Basis von Cookies. Ihr kennt das. Also kleine Textdateien, in denen wir Informationen clientseitig bei unseren Nutzern speichern und Daten erheben, die wir dann später für Marketingzwecke wieder verwenden. Klassischerweise sind das Daten wie: Welche Seiten haben sich Nutzer angesehen? Für welche Produkte interessieren die sich? Oder was haben sie vor kurzem bestellt? Das Problem mit Cookies – und das wissen viele von euch bestimmt – ist, dass diese Informationen, die wir in Cookies speichern, natürlich auch am Cookie hängen. Das heißt, wenn der Cookie nicht mehr da ist, sind die Informationen einfach weg und wir können in dem Kontext nicht mehr personalisieren. Und das ist wirklich ein großes Problem, weil Cookies fallen eben weg. Und da gibt es ein paar große Entwicklungen, auf die wir mal gucken sollten und wo wir uns überlegen sollten, was bedeutet das eigentlich für uns und was können wir dagegen tun? So, die erste ist, ihr könnt euch vielleicht erinnern, 2018 in Kraft treten der DSGVO. Die Online-Marketing-Welt ist eine helle Aufregung. Plötzlich müssen Nutzer dem Tracking zustimmen, aktiv. Wir dürfen nicht mehr einfach so tracken. Ihr kennt das, ihr habt alle diese Consent-Layer. Bei uns – und ich habe jetzt mal die Statistik mitgebracht von Ötkay UK, weil wir da schon mit unserer neuen Webseite live sind – sind das ungefähr 30%, die dem Tracking nicht zustimmen. Und das könnt ihr hier sehen. Screenshot aus User Centrics.Und das heißt im Umkehrschluss natürlich, dass wir auch dreißig Prozent unseres Tracking-- äh, Targeting-Potenzials an der Stelle verlieren, was natürlich massiv ist. Zweite Entwicklung, ähnlich problematisch: die Nutzung von Adblockern. Ja, gibt's schon länger. Das Gute ist, die Verbreitung ist, ist, äh, insbesondere auf mobilen Geräten nicht so groß. Ja, das heißt, der Impact ist deutlich geringer, aber auch Adblocker blockieren Cookies und auch Tracking, wisst ihr, führt dazu, dass wir vielleicht noch mal fünf bis zehn Prozent verlieren. Und dann gibt es noch mal 'ne ganz spannende Entwicklung gerade. Ich denk, das habt ihr auch mitbekommen. Und zwar, dass plötzlich große Tech-Unternehmen, die wir alle kennen, Privacy und Datenschutz als neues Geschäftsmodell oder als neuen USP für sich entdecken. Ja, war früher irgendwie undenkbar, weil Daten ja genau das Geschäft von diesen Unternehmen sind. Apple gegen Facebook. Ich glaube, ihr habt das mitbekommen. Was ist passiert? Apple hat verschiedene Anti-Tracking-Technologien, nenne ich's mal, eingeführt, die insbesondere in Safari dazu führen, dass bestimmte Cookies, ähm, auf die sich Facebook vor allem verlässt, blockiert werden. Ja, für uns heißt das erst mal, na ja, wir können vielleicht nicht mehr ganz so viele Conversions sehen, wie, wie wir vorher in unseren Ad-Accounts gesehen haben, so bis zu dreißig Prozent vielleicht. Ähm, es hat aber vielleicht erst mal nicht so den großen unmittelbaren Impact auf unseren Kampagnen. Das könnten wir denken. Es hat aber wirklich konkrete wirtschaftliche Konsequenzen, die wir uns mal bewusst machen müssen, und zwar nicht nur für Meta selber, sehen wir gleich noch, sondern auch für uns als Advertiser. Was ist passiert? Vielleicht habt ihr das mitbekommen. Letzte Woche, Meta hat die Q-- äh, Q-3-Earnings veröffentlicht. Kurz zusammengefasst: höhere Kosten, weniger Werbeeinnahmen, Net Income halbiert. Ja, ich hoffe, ihr seid keine, seid keine Shareholder. Ähm, insofern sehen wir, okay, das hat wirklich auch wirtschaftliche Auswirkungen auf Facebook. Ähm, man geht davon aus, dass das allein 2022 um die zehn Milliarden Dollar sind, die Facebook verliert aufgrund dieser neuen Technologien, die Apple eingeführt hat. Ja, und Apple natürlich mit dem, ich will es nicht Vorwand nennen, ne, aber mit dem, mit dem Argument, die Daten seiner Nutzer mehr zu schützen und eben diesen Share am Advertising-Market nicht Facebook zu überlassen. Ja. Was heißt das für uns? Na ja, es gibt Analysen, die sagen, dass bis zu vierzig Prozent des globalen digitalen Ad Spends Ad Waste sind. Also Budget, das wir ausgeben, was aber das eigentliche Ziel der Anzeige oder der Kampagne überhaupt nicht erreicht. Ja, und das klingt wirklich hoch. Das sind in Zahlen zweihundert Milliarden Dollar. Ja, und jetzt kann man sicherlich diese Zahl infrage stellen, aber klar ist, mit all diesen Entwicklungen wird sich dieser Anteil eher noch erhöhen als verringern. Ja, unser Interesse ist aber, dass dieser Anteil von Ad Waste so niedrig und so gering wie nur möglich ist. Das heißt, wir müssen wirklich aktiv werden und was dagegen tun. Um euch vielleicht noch mal zu verdeutlichen, was meine ich mit Ad Waste? Und das sind jetzt, ich habe euch mal vier reale Beispiele mitgebracht und die versucht einzukategorisieren. Kennt ihr vielleicht, alles reale Beispiele, die mir in den letzten Tagen und in den letzten Wochen begegnet sind. Beispiel eins, Ad Waste. Ähm, typisches Downselling. Also, euch werden Produkte angeboten, die schlechter sind als die Produkte, die ihr schon habt. Ja, auf der linken Seite seht ihr eine YouTube-Anzeige von Vodafone, die mir bis zu maximal fünfzig MBit Download-Geschwindigkeit anbieten. Rechts seht ihr meinen Vertrag bei Vodafone. Also, ich bin schon Bestandskunde. Mit bis zu tausend MBit Download-Geschwindigkeit. Ja, Ad Waste. Ja, Vodafone hat dreißig Millionen Kunden in Deutschland. Hoffen wir mal, dass das nicht so häufig vorkommt. Ja, zweite Kategorie: Double Selling. Also euch wird das Produkt, was ihr schon habt, einfach noch mal angeboten. Ja, links seht ihr 'ne Anzeige, ähm, auf Facebook von HP Instant Ink. Der traurige Smiley darunter kommt nicht von mir. Ja, darauf bestehe ich. (lacht leise) Ähm, HP Instant Ink, eigentlich 'n cooles Produkt, ja? Also er funktioniert so: Euer Drucker ist mit dem Internet verbunden. Er merkt, wenn der Toner leer ist, dann bestellt er automatisch 'nen neuen und ihr bekommt den dann geliefert, könnt ihr ihn direkt verwenden. Mega cool, richtig gut. Großer Fan von. Rechts seht ihr 'nen Screenshot aus meinem Account. Ja, ich bin schon HP Instant Ink Kunde und zwar nicht seit gestern, sondern seit 2019. Also ich nutze den Service seit drei Jahren. Ja, auch hier, völlig irrelevante Anzeige. Noch ein Beispiel für Double Selling. Hab extra noch mal 'n Beweisfoto geschossen für euch aus unserer Küche. Ja, Links-Fairwork bietet mir den Thermomix an, rechts der Thermomix, der schon in unserer Küche steht. Das Ding ist, wir nutzen den Thermomix fast gar nicht. Also wäre viel sinnvoller, uns-- ähm, der ist ja mit der Cookie-Doo-App auch über das Internet verbunden und so weiter. Also, es wäre viel sinnvoller, uns entweder Zubehör anzubieten oder vielleicht Rezeptempfehlungen, damit wir die Nutzerrate für unseren Thermomix erhöhen, ähm, anstatt uns den Thermomix noch mal anzubieten. Ja. Und letztes Beispiel: Ich hab's jetzt hier so By Selling genannt, also im Sinne von an mir vorbei. Das kommt häufig dann vor, wenn das Angebote sind, für die ich eigentlich keinen natürlichen Bedarf hab, ja, und auch nicht haben kann. In dem Fall ist es Magnum, die mir in Kooperation mit verschiedenen Quick-Emerce-Anbietern, äh, ein Eis anbieten, was sie mir sofort liefern. Da sage ich natürlich nicht nein. Ja, äh, ich klick drauf und komme dann auf die Seite, dass in meiner Nähe, äh, keine Geschäfte sind. Ja, also die decken ungefähr fünfundzwanzig Prozent von Deutschland als Liefergebiet ab. Ich bin in den restlichen fünfundsiebzig Prozent. Die restlichen fünfundsiebzig Prozent wurden aber offensichtlich nicht ausgeschlossen. Ja, und das Problem hierbei ist, und das kommt dann häufig vor, es ist nicht nur Geld, was wir verbrennen, sondern es ist auch 'ne negative Consumer Experience, die wir hier generieren. Und das ist natürlich doppelt schlecht in dem Kontext. Also ich bin ja verärgert als Kunde, wenn ich diesen ganzen Prozess durchlaufe und am Ende erst feststelle, dass, ähm, das Produkt gar nicht lieferbar ist. Ja, das heißt also, wenn wir diese Beispiele sehen in Kombination mit den Entwicklungen, die wir gerade im Markt beobachten, dann müssen wir einfach sagen, es ist höchste Zeit, dass wir uns Gedanken darüber machen, wie wir über das Personalisieren mit Cookies hinwegkommen und welche Möglichkeiten wir eigentlich noch haben.Und wenn wir das tun, dann können wir uns ja mal anschauen, welche Daten wir überhaupt in unserem Unternehmen vorliegen haben und welche Daten wir klassischerweise für Marketingzwecke nutzen. Es gibt noch mehr Datenkategorien. Es gibt Zero-Party-Daten, Second-Party-Daten und so weiter. Für mich in dem Kontext am wichtigsten sind First-Party-Daten und Third-Party-Daten. Was sind First-Party-Daten? Alle Daten, die ihr unternehmensintern über eure Kunden vorliegen habt. Klassicherweise E-Mail-Adressen und andere personenbezogene Daten, die ihr vorher über eure Consumer-Touchpoints, meist Touchpoints, erhoben habt. Ja, also so was wie Promotions, Newsletter, Webseite und so weiter. Kurz: Man könnte auch sagen, CRM-Daten. Was sind Third-Party-Daten? Das sind Daten, die andere Unternehmen über ihre Nutzer erheben und euch dann gegen Gebühr für Werbeaktivitäten zur Verfügung stellen. Ja, also kompliziert erklärt, was Facebook und Google machen. Ja, diese beiden Daten haben wir vorliegen in Unternehmen. Klassischerweise nutzen wir für unsere Marketingaktivitäten die Daten so: Wenige First-Party-Daten, sehr, sehr viele Third-Party-Daten. Warum ist das so? Weil es deutlich schwieriger ist, First-Party-Daten zu generieren. Also wir haben sie, aber wir haben nicht die Zustimmung der Nutzer, um sie verwenden zu dürfen. Und bei Third-Party-Daten ist es genau umgekehrt. Die Zugänglichkeit ist sehr, sehr hoch. Also wir können sehr schnell damit werben und es sind natürlich unheimlich viele First-Party, äh, Third-Party-Daten vorhanden. Ja, und das liegt daran, dass viele von uns ja parallel in den großen Ad-Netzwerken, in den Services dort eingeloggt sind. Ich weiß nicht, ich nutze YouTube, Chrome, äh, Google Maps und so weiter und wir dadurch relativ viele Signale von uns geben, die die Ad-Netzwerke dann wieder als Audiences qualifizieren können. Ich habe euch das mal beispielhaft hier mitgebracht. Das könnt ihr auch machen. Unten, wenn ihr den Link, äh, eingebt, könnt ihr sehen, welche Daten Google eigentlich über euch gespeichert hat. Ähm, bei mir sind es hundertvierundsechzig Targeting-Attribute. Ja, also von: Welcher Altersgruppe bin ich? Wie ist mein Wohneigentumsstatus? Was sind meine Hobbys? Welche Kaufpräferenzen habe ich und so weiter. Ja, und das sind natürlich alles potenziell Daten, auf die ihr in Kampagnen auch zugreifen könnt. Natürlich nicht eins zu eins, aber am Ende werden die in Zielgruppen, die Google euch zur Verfügung stellt, auch geclustert. Ja, wie gesagt, könnt ihr selber machen, müsst ihr nur mit eurem, mit eurem Account eingeloggt sein. Wenn dem so ist, dann könnten wir ja sagen: Na ja, dann verwenden wir doch einfach nur noch Third-Party, äh, äh, Daten. Warum brauche ich denn dann First-Party-Daten, wenn die so viele Daten vorliegen haben, die wir eigentlich direkt nutzen können? Ist ja völlig unsinnig, dann auf First-Party-Daten zu gehen. Na ja, also für mich eigentlich zwei Gründe, zwei Hauptgründe. Der erste Grund ist – und das ist wirklich ein Grundsatz: Keine Abhängigkeit zu Daten, die nicht euch gehören. Ja, niemand garantiert euch, dass die Targeting-Optionen, die ihr heute bei Facebook nutzt, morgen noch verfügbar sind. Niemand. Ja, und alles schon selber erlebt: Anfang des Jahres hat Facebook wieder fünftausend Targeting-Optionen entfernt, die ihr einfach über Nacht nicht mehr nutzen konntet. Ja? Dazu kommt, dass die meisten der großen Ad-Netzwerke ja gar kein Interesse haben, euch volle Kontrolle und volle Transparenz hinsichtlich Targeting zu geben. Ja? Die Idee ist ja eher, dass ihr euch auf Algorithmen verlasst, auf, ähm, smarte Technologien, die das alles für euch machen. So, Stichwort Smart Bidding, ähm, Smart Campaigning und so weiter. Und ich sage nicht, dass das schlecht ist, das ist alles in Ordnung, aber was uns bewusst sein muss, das erhöht natürlich die Intransparenz im Prozess und verringert die Parameter, die wir noch nutzen können, um den Kampagnenerfolg zu steuern. Und wenn man das bis in die letzte Konsequenz durchexerziert, dann heißt das, dass wir irgendwann vielleicht nur noch über das Budget entscheiden, ja, und dass der Kampagnenerfolg nicht mehr auf, äh, auf unseren Optimierungsmechanismen beruht, sondern eben nur noch auf Budget und Bidding. Ja, und das wollen wir ja nicht. Gleiches können wir bei Google beobachten. Ja, ähm, ihr wisst das vielleicht, die, äh, das Ende der Third-Party-Cookies in Chrome wurde jetzt noch mal vertoben von 2023 auf 2024. Google arbeitet parallel an Technologien, um das selbst zu kompensieren. Am Anfang haben sie das mit der Flog-äh-Technologie gemacht. Da sollten Nutzer dann in Kohorten eingeteilt werden. Jetzt machen sie das mit Topics, ist der neue Name. Das heißt, Nutzer werden verhaltensbasiert und kontextabhängig in verschiedene Themengebiete einsortiert und mit diesen Themengebieten oder diese Themengebiete könnt ihr dann, ähm, für Marketingaktivitäten nutzen. Das Problem haben wir wieder hier: Wir kommen zurück zum Anfang. Das hat nichts mit Personalisierung zu tun. (spöttelt) Ja. Und das zweite Argument, also das erste, ja, haben wir gerade gesagt: Keine Abhängigkeit zu fremden Daten. Das zweite starke Argument für mich ist eigentlich, dass die Daten, die ihr über eure Kunden vorliegen habt, zum einen eine viel höhere Qualität haben. Die haben mehr Tiefe und die sind natürlich einzigartig, und zwar auch einzigartig dahingehend, was ihr mit diesen Daten machen könnt. Ja, sie unterscheiden sich auch noch mal dahingehend zu Third-Party-Daten. Und was ihr damit machen könnt, das seht ihr hier. Jetzt habe ich aufgeteilt in drei Dimensionen: Targeting, Datenanalyse und Personalisierung. Es gibt sicherlich noch mehr, aber das sind für mich eigentlich die, ähm, wo, wo der Revenue, also der Umsatz, das Umsatzpotenzial am höchsten ist. Ja, im Bereich Targeting, klar, No-Brainer, ihr könnt Lookalike-Zielgruppen nutzen, also statistische Zwillinge von bestehenden Zielgruppen, hochwertige, ähm, Kundenlisten zum Beispiel, die ihr dann nutzen könnt. Das Schöne ist auch, wenn ihr also Daten in eurer Kundendatenbank habt, habt ihr nicht nur den Bestandskunden, sondern ihr habt mit jeden Bestandskunden auch potenzielle Neukunden, weil ihr die ja für Lookalike-Audiences verwenden könnt. Ja? Also, das muss euch bewusst sein. Das könnt ihr sozusagen mit in die Rechnung einkalkulieren. Retargeting, und zwar nicht nur auf Basis von Cookie-Laufzeiten, sondern einfach über den gesamten, über die gesamte Historie der Kunden hinweg. Ja? Brand Loyalty könnt ihr nicht machen mit Cookies, auch nicht mit Third-Party-Daten. Also wirklich Brand Awareness und Brand Lift gezielt in einigen Bereichen für Kundengruppen zu erhöhen. Kombiniertes Targeting. Sagt niemand, dass Third-Party-Daten schlecht sind. Im Gegenteil, es geht nur die Abhängigkeit. Das heißt, wenn wir mehr First-Party-Daten haben und beide Welten kombinieren, kann das extrem stark sein. Zielgruppenausschlüsse hätten uns gerade geholfen bei den vielen Ad-ways-Beispielen. Ja? Also, wir müssen ja nicht nur entscheiden, welche Kunden wollen wir, zu welchen Kunden wollen wir kommunizieren, sondern genauso entscheiden, mit welchen Kunden wollen wir eigentlich nicht kommunizieren. Das ist mindestens genauso wichtig. Also Zielgruppenausschlüsse. Ihr könnt auf--Oder nach monetären Kriterien, ähm, targeten, also sowas wie Customer Lifetime Value. Welche Kunden haben positiven, welche haben negativen Lifetime Value. Vielleicht schließe ich die mit negativem Lifetime Value aus, ja, aus meinen Kampagnen, weil die sich nicht lohnen. Geo-Targeting, nicht mehr auf IP-Basis, sondern auf realen Adressen. Individuelle Segmentierung. Ja, also für uns ist zum Beispiel wichtig, wer ernährt sich vegan? Wer hat Interesse in bestimmte Pizzen? Ja? Wer interessiert sich für bestimmte Backvorgänge und so weiter. Das sind alles Daten, die uns die großen Et-- Netzwerke nicht liefern können. Ja? Das heißt, das müssen wir selber in unserer Datenbank speichern. Datenanalyse. Ganz klar: Siebenundsechzig Prozent aller Nutzer nutzen mindestens zwei Devices auf ihrem Weg zum Kauf. Ja? Das wissen wir. Das heißt, wir können diesen Device-Gap schließen, wenn wir ein sehr, sehr gutes Identity-Management-System haben und dann schließt sich eben auch alles andere an. Unsere Cost-- Customer-Journey-Analyse wird natürlich besser, die Attribution wird besser, wenn wir diesen Gap schließen und so weiter. Und wenn wir gute, ähm, wenn wir gute Data Engineers und gute Datenanalysten haben, dann können wir natürlich auch Herr-- äh, Vorhersagen treffen über zukünftiges Nutzerverhalten. Ja? Also, wie werden sich Nutzer verhalten, die nach bestimmten Parametern agieren? Und zuletzt noch das Thema Personalisierung, also alles das, was wir vorher nicht gesehen haben. Das ge-- Da geht es um Produktempfehlungen, aber auch individuelle Angebote, Couponing, noch Preiselastizität oder Sensibilität der verschiedenen Nutzer, aber dann eben auch noch mal um visuelle Personalisierung, die ja auch wichtig ist. Ja, das Creatives ein sehr, sehr wichtiger Bestandteil des Erfolgs, äh, am Ende, äh, zum Beispiel onside oder dann eben auch über die verschiedenen Media-Kanäle. Ja? Erzähle ich euch das jetzt einfach nur so oder hat es auch reale Auswirkungen? Nein, also wir wissen, dass das funktioniert. Das ist eine Beispielkampagne, die wir mit Dr. Oetker in den Niederlanden gemacht haben. Ja? Da haben wir einmal eine First-Party-Data-Targeting-Strategie mit einer Third-Party-Data-Targeting-Strategie verglichen. Ähm, quasi Heads-up, ja, gleiche Voraussetzungen, gleiches Kampagnenziel. Wie sind die Ergebnisse? Cost für Engagement war deutlich, deutlich niedriger, minus vierundzwanzig Prozent, Conversion-Red plus vierundsiebzig Prozent deutlich höher, jeweils im direkten Vergleich. Ihr seht also, die Ergebnisse sprechen am Ende auch für sich. Ja? Und das heißt natürlich nicht, dass das immer funktioniert. Ihr müsst es einfach testen und ausprobieren. Es gibt aber viele Indikatoren, die dafür sprechen, dass das so ist. Und das bestätigen auch Google und Boston Consulting. Die haben verschiedene Studien dazu durchgeführt, ähm, und sind auch zu dem Ergebnis gekommen, dass die Auswirkungen von First-Party-Daten eigentlich immer positiv sind bis zur dreifacher Umsatz-Uplift und eins Komma fünffache Kostenreduktion, was am Ende natürlich eine deutlich höhere Media-Effizienz bedeutet, ähm, haben die sozusagen in den Studien, äh, evaluiert. Das heißt also, wir müssen uns überlegen, wie kommen wir von hier hierhin? Ja? Und das heißt nicht, dass wir weniger Third-Party-Daten nutzen, sondern eher, dass wir proportional anteilig mehr First-Party-Daten nutzen, um all diese Dinge, über die wir gerade gesprochen haben, zu verbessern und zu optimieren, ja, weil das einfach am Ende nachhaltiger sein wird. Und das zu tun, müssen wir natürlich First-Party-Daten sammeln, ja. Wir haben ja vorhin dieses Chart, wo wir gesagt haben, okay, es gibt halt nicht so viele First-Party-Daten oder es gibt viele, aber wir haben nicht die Zustimmung. Das heißt, wir müssen uns jetzt -- und mit jetzt meine ich wirklich jetzt – Gedanken machen: Wie wollen wir das in Zukunft lösen? Ja? Und das machen wir, indem wir uns eine First-Party-Data-Growth-Engine bauen. Ja? Und dazu müssen wir uns erst mal Gedanken machen: Okay, unter welchen Umständen teilen denn Nutzer eigentlich Daten mit uns? Und da können wir uns ein Phänomen zunutze machen. Das ist das Privacy-Paradox. Ja? Das kennt ihr auch aus vielen anderen Bereichen. Nutzer reden anders als sie handeln. Ja? Also, wir denken vielleicht rational, wir handeln aber nicht konform irrational. Und das machen wir in dem Bereich genauso. Also, wir alle. Ja? Wir machen uns sehr, sehr große Sorgen um Privatsphäre. Am Ende geben wir unsere Daten doch preis. Und zwar nicht einfach so, sondern immer dann, wenn wir einen entsprechenden Mehrwert gegenüber sehen. Ja? Das heißt, für euch als Unternehmen ist diese Grafik hier total wichtig. Der Zusammenhang ist wirklich linear. Das heißt, je mehr und je sensiblere Daten ihr von euren Kunden haben möchtet, umso mehr Gegenwert müsst ihr auch bieten. Ja? Und der Gegenwert ist nicht festgeschrieben, der ist, der ist individuell. Den müsst ihr für euer Geschäftsmodell einfach selber rausfinden. Und da gibt es verschiedene Ansätze. Das heißt, wir fangen in unserer First-Party-Data-Growth-Engine auch damit an, wo wir diese Daten sammeln und wo wir den Mehrwert bieten. Ja, ganz links, das sind Consumer-Touchpoints. Über diese Consumer-Touchpoints können wir Daten sammeln. Ja? Bei uns ist das zum Beispiel unsere Brand-Webseite, sind das verschiedene Rezepte-Apps, die wir haben, aber auch der gesamte Bereich E-Commerce-Promotions, die nicht nur online, sondern auch am Point of Sale stattfinden können. Communities wie unser Buck-Club, den es seit über dreißig Jahren gibt, oder aber auch Offline-Kanäle wie Messen, Events oder Ausstellungen. Dr. Oetker, zum Beispiel, die, die ja in Bielefeld ist und die Nutzer besuchen können. Ja? Das muss uns klar sein. Wie sieht so was aus in der Realität? Und das hier sind jetzt nicht nur Beispiele von uns. Also wenn wir über Promotion sprechen, dann kann das natürlich auch eine Verbindung sein zwischen Offline- und Online-World. Hier ist es eine Kooperation aus Coppenrath und Wiese, die gehören auch zu uns, äh, zusammen mit Kerrygold. Ihr seht das auf der rechten Seite, äh, sozusagen Cashback-Aktion auf einem Produkt. Links habt ihr die Landing-Page: Nutzer kaufen ein Produkt, bekommen für das zweite Produkt eine Cash-back-Prämie. Dazu müsst ihr auf die Landing-Page gehen, gebt eure Daten an, First Party: Check. Ja? Zweites Beispiel: Lidl. Die machen das natürlich richtig gut, muss man fairerweise sagen, mit ihrem Loyalty-Programm Lidl+ seit 2020. Äh, super viele Funktionen, hohe Motivation für Nutzer, Daten zu teilen. Ähm, es geht Treuepunkte, Cashback, Gewinnspiele, Rabatte und so weiter. Ähm, das macht Lidl par excellence, auch digitale Kundenkarte. Insofern extrem hohe Motivation für Nutzer, Daten zu teilen, aber auch extrem wertvolle Insights für Lidl, die sie hierüber generieren. Ja? Wir haben über Customer Lifetime Values gesprochen. Für uns als Consumer-Packaged-Goods-Unternehmen ist das immer schwierig, das rauszufinden, weil wir nicht den digital-- äh, den direkten Kontakt zu den Kunden haben. Ähm, Lidl hat diesen Vorteil natürlich und die nutzen ihn hier voll aus.Und letztes Beispiel aus dem Bereich Fressnapf. Fressnapf ist sowieso sehr aktiv im Sammeln von First-Party-Daten, also könnt ihr euch auch mal angucken. Links seht ihr die Fressnapf-App. Positivisiert natürlich, ist ein hoch emotionales Thema. Wir haben selber zwei Hunde. Ich weiß, wovon ich spreche. Man kann ja ein personalisiertes Profil von den Tieren anlegen. Das heißt für Fressnapf natürlich, äh, superangenehm zu wissen, wie alt ist das Tier, was ist das für ein Tier, was sind die Bedürfnisse, Allergien und so weiter, ähm, für Produktempfehlungen. Und was Fressnapf noch wirklich gut macht, ist das Experimentieren mit innovativen Formaten. Rechts seht ihr Dr. Fressnapf. Das ist ein Online-Tierarzt. Äh, da können dann Tierhalter, ähm, sich anmelden für virtuelle Sprechstunden für, ähm, wirklich 'nen günstigen Preis. Jeder, der Tiere hat, weiß, wie teuer das ist und wie viel Zeitaufwand das ist, immer zum Tierarzt zu fahren und dann zu warten. Insofern, das ist wirklich ein Benefit, den die hier bieten. Und, ähm, da bin ich persönlich auch gerne bereit, dann meine Daten mit Fressnapf entsprechend zu teilen. Ja, also Win-win-Situation eigentlich an dieser Stelle. Wenn ihr dann solche Möglichkeiten identifiziert habt, und sie müssen nicht immer komplex sein, das können auch sehr einfache Promotions zum Beispiel sein, also wirklich sehr, sehr einfache Muster auch, ähm, dann geht es darum, diese Daten zusammenzuführen. Dafür braucht ihr so was wie 'n Identity Management. Das heißt, sowohl eine technische Lösung als auch ein Konzept, welche Daten ihr überhaupt erheben möchtet. Ja, normalerweise braucht ihr so was wie 'n Personal Identifier, könnte 'ne E-Mail-Adresse sein, irgendwas mit 'ner hohen Wahrscheinlichkeit, auf dessen Basis ihr Nutzer wiedererkennen könnt. Ja, Identity Management. Dann müsst ihr aber auch sicherstellen, dass wenn ihr die Daten sammelt, ihr natürlich auch datenschutzkonform vorgeht. Ich hab vorhin gesagt, die Zustimmungsraten sind immer 'n Problem. Das heißt, ihr müsst euch hier einfach supereng mit euren Datenschutzbeauftragten abstimmen. Da geht's um so was wie Rechtstexte, Datenschutzerklärungen, Opt-in-Verfahren und so weiter. Also First-Party-Daten am Ende müsst ihr sie natürlich auch datenschutzkonform, ähm, sammeln. Was bei uns noch mal die Herausforderung ist, Lena, du hast gesagt am Anfang, wir machen das für vierzig Länder und nicht nur für ein Land. Ähm, da sind natürlich die ganzen Datenschutzbestimmungen noch mal unterschiedlich. Das müsst ihr auch berücksichtigen. Also ist natürlich ein Unterschied, ob wir Daten in den USA erheben, ähm, in den Niederlanden oder, oder in Deutschland. Am Ende gehen diese Daten dann alle mit euren anderen sympathischen Kunden in eure Kundendatenbank. Ja, Kundendatenbank kann heißen CRM-System, CDP, also Customer Data Platform, können mehrere Systeme sein, aber, also alles bitte außer ein Excel-File, das wäre ganz gut. Und nutzen könnt ihr dafür verschiedene Technologien. Also es ist nicht so, dass ihr immer die super teuren Technologien nutzen müsst. Ihr seht das hier, Salesforce, HubSpot, Adobe und so sind die klassischen, aber es gibt auch deutliche günstigere, ähm, Varianten. Ja, also Hauptsache ein System, was ihr sozusagen anbinden könnt. Wenn ihr das dann habt, dann braucht ihr noch so was wie 'ne Marketing Cloud oder verschiedene Marketing Services, weil wir wollen ja nicht nur Daten sammlen, sondern wir wollen sie am Ende ja auch aktivieren. Das können All-in-one-Lösungen sein wie Salesforce zum Beispiel, ne, wäre dann die CDP und auch die Marketing Cloud oder Adobe. Ähm, es können aber auch so punktuelle Lösungen sein. Ihr könnt auch Mailchimp nehmen oder Emarsys oder was auch immer, ne? Das funktioniert auf jeden Fall in diesem Kontext. Und dann, wenn ihr das habt, könnt ihr schon mal die ersten Use Cases auch implementieren, so was wie Produktempfehlungen auf Webseiten, automatisierte E-Mail-Journeys, ähm, oder auch On-Site-Personalisierung mit verschiedenen Inhalten. Und wenn ihr dann noch 'n Schritt weitergeht, dann segmentiert ihr die Daten dort und übergebt sie an die großen App-Netzwerke und könnt dann dort genau diese Zielgruppen bilden, über die wir vorhin gesprochen haben. Ja, also ihr könnt euch erinnern, Use Cases für Firs-- First-Party Data. Der erste war Targeting. Den könnt ihr genau damit hier umsetzen, indem ihr die Daten dann dort übergibt und dort diese Zielgruppen bildet. Und am Ende, und das muss immer der letzte Baustein sein in dieser Kette, ähm, geht es natürlich auch in dem, um den Bereich Data Analytics. Das heißt, zum einen müsst ihr analysieren, okay, wie haben eigentlich meine First-Party-Daten im Vergleich in diesem Prozess performt. Zum anderen müsst ihr aber auch Daten, die ihr neu erhebt in diesem Prozess, wieder in der Kundendatenbank speichern. Ja, also wenn zum Beispiel ein Nutzer in der E-Mail, die ich in der Marketing Cloud raussende, auf vegane Rezepte klickt, dann ist das ja 'ne Information, die möchte ich gerne wieder in der Kundendatenbank haben. Ja, kann ich fürs nächste Mal verwenden. Das heißt, das müsst ihr auch sicherstellen. Und so habt ihr am Ende 'nen Kreislauf von eurer First-Party-Data-Engine, die zum einen für Wachstum von neuen Kontakten sorgt und gleichzeitig die bestehenden Kontakte immer wieder aktiviert. Dass das auch einen monetären Wert hat, kann man eindeutig sehen. Ähm, hier als Beispiel Adidas, die zweitausendfünfzehn Runtastic akquiriert haben für zweihundertzwanzig Millionen Euro. Ja, Runtastic ist sicherlich kein Revenue Stream für die. Ähm, damals mit siebzig Millionen aktiven Nutzern. Zweitausendneunzehn waren's hundertfünfzig Millionen aktive Nutzer und bis zweitausendfünfundzwanzig sollen's eine Milliarde aktive Nutzer sein. Ja, und ihr könnt euch vorstellen, was das Adidas kostet, diese Nutzer für die Runtastic- und Trainings-Apps zu akquirieren. Ja, das ist nicht günstig. Insofern könnt ihr auch darauf schließen, welchen Wert und welchen Mehrwert Adidas diesen Apps, ähm, tatsächlich beimisst, ne? Man kann sich ja vorstellen, auf welchem Level sich dann personalisieren lässt, wenn Adidas weiß, okay, welche Schuhe tragen eigentlich die Nutzer da? Wie viel laufen die? Ähm, was tragen die eigentlich an Klamotten und so weiter. Nike macht, äh, genau das Gleiche. Ja, also sehr spannend zu beobachten. Das heißt also, um zum Fazit zu kommen, ja, ihr dürft es wirklich nicht verpassen, euch 'nen First-Party-Data-Pool aufzubauen. Ihr werdet wahrscheinlich gerade viel mit Third-Party-Daten, ähm, arbeiten. Das ist völlig in Ordnung, aber ihr dürft, ihr dürft diesen Zeitpunkt nicht verpassen. Wir wissen alle, Cookies fallen weg. Wir sehen vielleicht erst mal keine unbedingte Notwendigkeit zu handeln, aber ich will es nur noch mal betonen, es ist wirklich notwendig. Versucht langsam, euch das aufzubauen. Nehmt euch diese Engine als Grundlage. Guckt mal vielleicht, was ihr davon schon habt und was ihr vielleicht noch braucht und wie man das pragmatisch umsetzen kann, ohne dass man da jetzt ein Vermögen für ausgibt. Ja, ähm, das ist noch mal ganz wichtig. Und dann würde ich euch, würd ich euch sehr dazu raten, weil am Ende wollen wir natürlich, um jetzt noch mal zum Anfang der Präsentation zurückzukommen, wir wollen ja nicht, dass Marketing als Spam wahrgenommen wird, sondern wir wollen ja wirklich damit begeistern und wir wollen ja eher Content-Anbieter sein. Ja, also wir wollen uns in die Feats unserer Nutzer integrieren, ähm, als, ja, eigentlich als harmonische Content-Ergänzung und nicht irgendwie als, als Scam oder Spam.Ja, in diesem Sinne, vielen Dank für eure Aufmerksamkeit. (Applaus) Ihr, ihr findet mich auf LinkedIn, so addelt mich gerne und wenn wir danach noch sprechen sollen, ich bin jetzt auch noch da. Insofern, ähm, ja, danke, dass ihr da wart. Vielen Dank Maximilian für diesen sehr spannenden Vortrag. Ich hab gesehen, viele haben's abfotografiert. Ich glaube, also ich selber hab auch sehr viele Folien abfotografiert, weil gerade diese Engine, glaub ich, genau das ist, was wir selber als Marketeers sozusagen umsetzen müssen und aufbauen müssen. Und, ähm, da gibt's sicherlich noch die eine oder andere Frage aus dem Publikum. Gerne, gerne laut sprechen einmal. (Frage aus dem Publikum wird nicht übertragen) Noch einmal wiederholen vielleicht. Also hier kam die Frage zum Thema Kapi, welche Rolle spielt das in eurem Funnel? Ja, ähm, sprichst du auf die Conversion-API von Facebook an? Ja. Also das ist, äh, vielleicht, um das noch mal zu erklären, das ist sozusagen 'ne alternative Technologie, die Facebook jetzt, ähm, entwickelt hat, um dem sozusagen entgegenzuwirken. Ähm, um ganz ehrlich zu sein, also ja, ich persönlich hab mich damit beschäftigt, aber ich weiß, dass es auch datenschutzrechtliche Vorbehalte dagegen gibt. Insofern, das ist für uns als großes, als große Konzerne immer so 'n bisschen problematisch. Aber das ist was, was wir natürlich evaluieren. Um das vielleicht noch mal kurz zu sagen: Es gibt sehr, sehr viele Ansätze, technologische Ansätze, um diese Probleme, die wir gerade gesehen haben, zu kompensieren. Aber ich kenne gerade noch keinen, der das wirklich zu einhundert Prozent lösen könnte und auch nicht so lösen könnte, dass wir sagen, okay, wir können das, was ich jetzt gesagt habe, einfach komplett vernachlässigen. Gerne. (Frage aus dem Publikum wird nicht übertragen) Ja, genau. Also, das würde ich halt genau nicht machen. Noch einmal kurz die Frage wiederholen für alle im Livestream. Die haben's wahrscheinlich nicht gehört. Also die Frage ist, wenn ich über Promotion sozusagen E-Mail und Namen sammel, wie schaffe ich dies dann eigentlich zu nutzen, äh, für Facebook und Co. zum Beispiel? Genau, also das wären sozusagen, wären die Basisinformationen. Die könnte man schon nutzen, weil man ja E-Mail-Adressen auch abgleichen kann mit Meta. Das würde ich aber nicht machen. Also gerade im Bereich Promotion würde ich eher mehr Daten sammeln, zumindest noch mal so was wie Interessen und Präferenzen. Und da muss man natürlich immer gucken, also wie sieht der Mehrwert dann dahinter aus? Macht natürlich 'n Unterschied, ob ich jetzt, äh, 'ne Brötchenpackung als Cashback-Produkt habe oder ob ich vielleicht drei Autos verlose, ne, was sich aber in der Summe auch lohnen kann, ne? Also, ähm, da muss man, glaube ich, immer so 'n bisschen gucken. Ich würd aber auf jeden Fall immer mehr Daten erheben als nur die E-Mail-Adresse und den Namen. Im Zweifel braucht man gar nicht den Namen, sondern vielleicht nur die E-Mail-Adresse und 'ne Affinität. Das würde vielleicht mehr helfen. (Frage aus dem Publikum wird nicht übertragen) Genau, also in der Markt- Und da ist die Frage, wie kann ich das dann oder kann ich das alles an Meta übergeben? Genau, das geht, ja. Also man müsste, äh, einige Zielgruppen müsste man vorsegmentieren, sozusagen in der Marketing Cloud und dann kann ich ja steuern, welche E-Mail-Adressen übergebe ich in welchem Segment und dann wär das 'n Use Case, absolut, ja. Cool. Danke für die Frage. Gibt's noch weitere Fragen? Hier unten einmal. (Frage aus dem Publikum wird nicht übertragen) Genau, also die Frage, wie sieht man sozusagen die Unabhängigkeit von den, äh, Third-Party-Daten sozusagen und man ist trotzdem irgendwie in den Networken natürlich, äh, irgendwie abhängig, ne? Wie siehst du das? Ja, absolut. Also ich glaube, das habe ich auch noch mal gesagt, dass diese Kombination total stark ist. Wir müssen auch die Daten nehmen, die die Ad-Netzwerke haben und die haben natürlich auch viel Macht, absolut. Aber wir sollten uns nicht von einzelnen Ad-Netzwerken abhängig machen, ja. Und das ist mein Punkt. Das heißt also, wenn wir unsere Core-Audience selber besitzen, sozusagen und die selbst segmentieren können, dann ist es auch unsere Entscheidung, was wir damit machen und ob wir die an die Ad-Netzwerke geben oder eben nicht. Und ich glaube, da geht's noch mal um die Vision und um die Ambition. Also ist meine Ambition, dass ich vielleicht am Ende des Tages fünfzigtausend Kontakte habe oder spreche ich über zwanzig Millionen? Und wenn ich zwanzig Millionen First-Party-Data-Kontakte habe, ne, also dann habe ich natürlich auch 'ne gewisse Macht damit und kann den Ad-Netzwerken auch einfach was entgegensetzen, ne? Und das, das ist, das ist, glaub ich-- Also ich glaub, da müssen wir über Ambition und Vision sprechen. Das ist nämlich die grundlegende Idee dahinter. Heißt aber nicht, dass wir gar nicht mehr auf die Ad-Netzwerke setzen sollten, gar nicht. Also gerade, wenn's um Reach geht, das war, glaube ich, auch noch mal der Punkt, ist das natürlich, ne, muss man die integrieren. Und dann kann's aber auch 'n toller Case sein, in der Engine zu sagen, okay, Reach über die Audiences und dann versuchen wir, die als First-Party-Data-Kontakte zu qualifizieren, um sie sozusagen von den Ad-Netzwerken wegzuholen, ja, und als First-Party-Daten dann bei uns zu integrieren. Perfekt. Eine weitere Frage gibt's noch? (Frage aus dem Publikum wird nicht übertragen) Also noch einmal die Frage zu dem Vergleich Third-Party und First-Party-Data, äh, auf welcher Plattform wird das ausgespielt? Ähm, Meta war das. (Frage aus dem Publikum wird nicht übertragen) Ja, also das war schon 'n bisschen komplexer. Also die Frage war, haben wir, äh, 'ne First-Party-Data-Audience Look-alike-Zielgruppe, ähm, erstellt? Ähm, ganz klassisch war es nicht. Also war schon 'n bisschen komplexer. Ist aber 'n Thema, würde ich jetzt sagen, lasst uns gleich draußen noch mal treffen, dann sprechen wir drüber. Sehr gut. Wir hätten noch Zeit für ein, zwei Fragen. Ansonsten hab ich noch eine Frage: Was mache ich dann eigentlich mit bestehenden Kundendaten, für die ich jetzt keinen Consent hab? Hast du da eine Lösung? Ja, total. Also das ist ja normalerweise auch der Fall, muss man ja auch sagen. Ähm, natürlich können wir Kunden auch nachträglich reaktivieren und das sollten wir auch tun. Ähm, dann sind wir genau wieder bei dem Slide, welchen Mehrwert bieten wir? Also was wir nicht tun sollten, ist einfach 'ne E-Mail raussenden und sagen, hey, äh, liebe Frau XY, wir würden gerne, äh, Ihre Daten noch verwenden, um Sie dann über, äh, Meta zu targeten. Also das wird nicht- Wird nicht funktionieren, nee. Das ist, glaub ich, 'ne sehr niedrige Conversion-Rate in dem Bereich, ja. Ähm, aber über nen Mehrwert, also wenn man das mit einem Gewinnspiel kombiniert oder eben wieder mit irgendeinem anderen Mehrwert, dann sieht das schon ganz anders aus, ne? Ja. Insofern würde ich auf jeden Fall versuchen, das noch mal nachträglich zu qualifizieren. Okay. Und dann hab ich noch eine letzte Frage. Ähm, du hast ja die Growth Engine gezeigt, die, glaube ich, sehr, ja, das sehr deutlich gemacht hat, was wir eigentlich tun müssen. Aber wie finde ich denn jetzt eigentlich den richtigen Technologieanbieter, der wirklich zu mir und zu meinem Unternehmen dann passt? Ja, da bin ich so 'n bisschen hinweggegangen. Ja, weil das ist ja dann die Frage, wie setze ich es tatsächlich durch? Was ich wirklich empfehlen kann, ist OMR Reviews. So, also wird nicht bezahlt, aber finde ich gut. Ähm, nutze ich auch manchmal. Da hat man schon mal so einen ersten Eindruck, kann die verschiedenen Anbieter miteinander vergleichen, hat schon mal so eine Shortlist. Ähm, und dann muss man einfach in die Auswahl gehen, muss Gespräche führen, muss gezielt auch Schwächen, ähm, versuchen zu verstehen und dann einfach gucken, ob das passt. Ähm, so 'ne Vendor Selection Matrix ist immer ganz gut, dass man sagt, okay, das sind die Parameter, die sind wichtig für mich und dann guckt man einfach, okay, wie scored man jetzt die verschiedenen Vendors und wie erfüllen die meine Anforderungen? Und dann hat man am Ende eine sehr evidenzbasierte Bewertung von verschiedenen Anbietern und, ähm, ja, das, das führt dann eigentlich meistens zu 'nem guten Ziel. Perfekt, vielen Dank. Ich glaub, dann haben wir alle Hausaufgaben oder die meisten wahrscheinlich. Gibt es ansonsten noch eine Frage an dich? Ansonsten haben wir natürlich ein kleines Dankeschön, auch für dich. Ähm, die UKB, die verzichtet auf jetzt so Speaker-Geschenke, aber wir haben 'ne tolle Idee, und zwar, äh, ist es ein Spendenzertifikat im Wert von hundert Euro und du spendest für, äh, Tech for Better World. Also vielen Dank für deinen Beitrag. Gerne. Kannst du dir natürlich auch gerne aufhängen. (Applaus) Und danke, hat Spaß gemacht. Ja, ebenso. Freut mich.