Cross-Device Tracking

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Was ist Cross-Device Tracking?

Eine der größten Herausforderungen für digitale Marketingexperten besteht heute darin, das Verbraucherverhalten nachzuvollziehen, da sich die Verbraucher zunehmend mit ihrer Marke auf einer Vielzahl von Geräten in unterschiedlichen Umgebungen beschäftigen.

Heutzutage ist es normal, dass Verbraucher, während sie zur Arbeit pendeln, mit einem Mobiltelefon auf einer Website nach Artikeln suchen, bei der Arbeit auf dem Desktop die Preise von Mitbewerbern suchen und vergleichen und dann abends nach Hause kommen und ein Tablet zum Kauf verwenden.

Durch das traditionelle Analytics-Tracking ist es jedoch schwierig, die Verbindungen zu einzelnen Kunden und die Beziehungen zwischen ihren unterschiedlichen Endgeräten herzustellen, um ein vollständiges Profil des Benutzerverhaltens zu erstellen. Cross-Device Tracking ermöglicht dies mit drei Hauptoptionen, wobei deterministische oder probabilistische Techniken verwendet werden, um die Aktivitäten über verschiedene Geräte hinweg zu verbinden.

Deterministische Methoden umfassen die Benutzerauthentifizierung mittels User-ID, sogenannte Walled Gardens und verwenden systemgenerierte Kunden-IDs. Diese Methoden sind genauer als die probabilistische Device-Fingerprinting-Technik.

Das probabilistische Matching sammelt typischerweise verschiedene Datenpunkte von Geräten und verwendet komplexe Algorithmen zur Identifizierung von Verbrauchern. Unter Zugrundelegung nicht-personenbezogener Informationen wie IP-Adressen und Cookie-Daten wird bei einer probabilistischen Methode abgeleitet, dass mehrere Geräte “wahrscheinlich” mit einem einzelnen Benutzer verbunden sind.

Benutzerauthentifizierung – Cross-Device Tracking mittels User-ID

Die Benutzerauthentifizierung ist eine deterministische Methode, bei der bestimmte Kennungen wie die Kundennummer, das Login oder andere benutzerspezifische Daten verwendet werden, um eine Verbindung zwischen dem Verhalten auf verschiedenen Geräten herzustellen.

Angenommen, ein Internetnutzer surft auf Amazon.de. Wenn sich der Nutzer mit seinem Mobiltelefon oder Tablet bei seinem Amazon-Konto anmeldet, verfolgt Amazon das Gerät und kann feststellen, wo sich der Nutzer auf dem Weg zum Kauf befindet – und das über mehrere Geräte hinweg. Das gesamte Verhalten des Kunden kann anhand der Konto-ID des Kontos verfolgt werden, bei dem sich der Nutzer angemeldet hat.

Dies ist das Konzept für Cross-Device Tracking mit Google Analytics (Universal Analytics) und Adobe Visitor Identification. Es ist eine effektive Methode, aber sie ist nicht skalierbar, da sie auf registrierte Benutzer oder frühere Kunden beschränkt ist.

Mit dieser Methode können neue Besucher nicht erfasst werden, es sei denn, sie erstellen ein Konto und ihnen wird eine ID zugewiesen. Allerdings ist diese Methode sehr genau. Es wird empfohlen, diese Methode auch dann zu verwenden, wenn eine Webseite nur eine niedrige Anmeldequote oder eine niedrige Rücklaufquote hat. Cross-Device Tracking mittels User-ID kann immer mit einer der beiden anderen Methoden ergänzt werden.

Walled Gardens

Walled Gardens, auf Deutsch “ummauerte Gärten” sind Netzwerke wie zum Beispiel die sozialen Netzwerke und Telekommunikationsunternehmen, die mit Cross-Device Tracking Daten handeln. Große Netzwerke und Webseiten wie Google, Yahoo, Twitter und Facebook können Benutzer durch ihre eigenen Benutzer-IDs über unterschiedliche Geräte hinweg identifizieren.

Einige dieser Netzwerke bieten Tracking Daten Ihrer Nutzer mit Informationen über deren Webverhalten und deren Geräte an. Die von ihnen erbrachten Dienstleistungen bestehen in der Regel aus aggregierten Berichten und Analysen.

Keines der Netzwerke bietet Dienste zum Lesen und Verwenden der Benutzer-IDs, die Unternehmen in Ihrer eigenen Analyseplattform für das Cross-Device Tracking verwenden können. Manchmal wird das Tracking als Teil anderer Marketing-Services angeboten, wie beispielsweise bei Google Adwords oder Precision Market Insights von Verizon Wireless.

Unabhängig davon, ob Unternehmen mit den Netzwerken zusammenarbeiten oder die Informationen von ihnen kaufen, kann diese deterministische Option ein sehr genaues Cross-Device Tracking ermöglichen. Obwohl es eine besser skalierbare Methode als die Benutzerauthentifizierung ist, hat sie dennoch Einschränkungen. Unternehmen wie Google und Facebook decken zwar einen größeren Prozentsatz der Internetnutzer ab, sind aber immer noch auf Ihre eigenen Nutzer beschränkt und beschränken wahrscheinlich den Zugriff auf die für die Analyse verfügbaren Daten.

Probabilistisches Cross-Device Tracking mittels Device Fingerprinting

Device Fingerprinting ist eine probabilistische Methode für das Cross-Device Tracking und bietet die größte Skalierbarkeit. Device Fingerprinting verwendet ausgewählte Attribute aus Geräteeinstellungen und Browseroptionen, die dann mit IP-Adressen, WLAN-Informationen und dem Surfverhalten der Benutzer kombiniert werden können, um relativ eindeutige Benutzerkennungen für das Tracking über die Endgeräte hinweg zu erstellen.

Die Genauigkeit der probabilistischen Gerätekorrelationen liegt bei bis zu über 97 %. Das heißt, selbst wenn Benutzer niemals Kennungen wie eine E-Mail-Adresse oder einen Benutzernamen teilen, können Unternehmen, die probabilistisches Geräte-Tracking verwenden, in der Lage sein, Geräte in 97 % der Fälle korrekt zu verknüpfen.

Device Fingerprinting Techniken wurden vor rund einem Jahrzehnt entwickelt, um Website-Tracking-Cookies zu ersetzen, die in früheren Versionen von mobilen Browsern nicht erlaubt waren. Diese Techniken haben jedoch neue Anwendungen in Verbindung mit Datenverwaltungsplattformen gefunden. Diese Plattformen sammeln Daten von Webseiten und anderen Datenquellen in großen Mengen. Sie können diese Daten dann basierend auf den Spezifikationen eines Unternehmens extrahieren und daraus Antworten auf spezifische Fragen zu Benutzern einschließlich ihres Gerätes übergreifenden Verhaltens ableiten.

Die Device Fingerprinting Technik ist weniger genau als die beiden anderen Optionen, aber sie ist sehr skalierbar. Viele Unternehmen wenden mehrere Methoden des Cross-Device Tracking an, um ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Skalierbarkeit zu erreichen.