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Merkle erstellt umfassende Kundenprofile und Data Clean Rooms in AWS und ermöglicht personalisiertes, datenschutzgerechtes Marketing

2021

Durch entsprechende Datenschutzbestimmungen ist die Marketing- und Werbebranche weltweit gezwungen, neue Systeme zu entwickeln, die eine gesetzeskonforme Erfassung und Nutzung von Kundendaten ermöglichen. Die Firma Merkle hilft Fortune-1000-Unternehmen mit geeigneten Technologien bei der Verbesserung der Kundenerlebnisse. Mithilfe von Amazon Web Services (AWS) unterstützt sie Marketingfachleute bei der Entwicklung von Lösungen, die die Privatsphäre der Verbraucher schützen und die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten und zugleich personalisierte Werbung ermöglichen.

Mit AWS entwickelte Merkle Merkury, eine Lösung zur Identitätsauflösung, mit deren Hilfe Marketingfachleute Kundendaten vereinheitlichen und Analysen zur Segmentierung, Aktivierung und Messung von Zielgruppen in einem Data Clean Room – einem datenschutzgerechten Arbeitsbereich für den Datenaustausch – durchführen können.

Gruppe von Marketingfachleuten bei der gemeinsamen Arbeit an einem Projekt
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Wir verwenden Amazon Redshift regelmäßig, um die Daten in einen nutzbaren Zustand zu bringen. Wir führen SQL-Abfragen aus und erstellen damit Geschäftsanalysen.“

Ankur Jain
Senior Vice President und Global Cloud Practice Lead bei Merkle

Unterstützung von Kunden bei der raschen Anpassung an Datenschutzbestimmungen

Durch Daten und digitale Transformation unterstützt Merkle Unternehmen aus unterschiedlichsten Branchen (u. a. Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Fertigung) bei der Entwicklung von personalisiertem Omnichannel-Marketing, das die Kundenerlebnisse grundlegend verändert. Die Firma bietet Dienstleistungen in den Bereichen Werbung, Analytik, Technologie, Beratung und Datenmanagement. Merkle verwaltet mehr als 150 Marketingdatenbanken und 3,7 Milliarden Kundendatensätze und hat bereits 150 000 Kampagnen durchgeführt.

Das Inkrafttreten weitreichender Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung in der Europäischen Union und des California Consumer Privacy Act führte zu einem tiefgreifenden Wandel im digitalen Marketing. In den wichtigsten Internetbrowsern werden keine Dritt-Cookies mehr verwendet. Diese waren früher die Standardquelle für Zielgruppendaten und Identifikatoren, die Unternehmen für ihre Werbe- und Marketingkampagnen nutzten. Jetzt können Marketingfachleute keine personenbezogenen Daten mehr verwenden, sondern nur noch anonymisierte Kundendaten, zu deren Nutzung die Kunden ihre Zustimmung erteilt haben. Diese Daten müssen gesetzeskonform erfasst und verwendet werden. „Marketingteams müssen auf Lösungen umsteigen, mit denen sie dies erfolgreich tun können“, sagt Sunil Rao, Senior Vice President of Analytics bei Merkle. „Sie benötigen Innovationen, um Kunden auf einvernehmliche Weise zu erreichen und die Wirkung des Marketings auf sichere, datenschutzkonforme Weise zu messen.“

Bei Merkle, seit 2016 AWS-Kunde, entschied man sich, Merkury in AWS zu entwickeln. 2020 wurde Merkle ein AWS Select Consulting Partner, unterzeichnete eine Vereinbarung zur strategischen Kooperation mit AWS und beschleunigte die Entwicklung einer bedienungsfreundlichen Lösung für die eigenen Kunden. „AWS bringt die Technologie und wir von Merkle bringen unsere Marketingexpertise ein, damit wir unseren Endkunden einen Mehrwert bieten können“, sagt Ankur Jain, Senior Vice President und Global Cloud Practice Lead bei Merkle.

Personalisierung des Marketings bei gleichzeitigem Schutz der Kundendaten in AWS

Unternehmen können mithilfe von Merkury Marketingkampagnen auf der Grundlage von umfassenden Kundenprofilen entwickeln und aktivieren – ohne Cookies. Die Lösung nutzt stattdessen die Daten eines Unternehmens aus dem eigenen Kundenbeziehungsmanagement sowie Interaktionen wie Website-Besuche, Anmeldungen, ausgehende E-Mail-Kampagnen und die Reichweite adressierbarer Medien. Die Daten aus den umfassenden Kundenprofilen fließen u. a. in das kanalübergreifende Targeting, die Personalisierung und die Messungen ein.

Als ein global tätiges Unterhaltungsunternehmen beispielsweise seine Themenparks weltweit wiedereröffnete, wollte es die Erlebnisse der Gäste durch gezieltes Marketing und personalisierte Angebote verbessern. Mithilfe von Merkury erstellte das Unternehmen ein umfassendes Profil von solchen Gästen, die vier- bis fünfmal mehr ausgeben als der Durchschnittsgast. Dazu wurden entsprechende Daten erfasst, z. B. wo sie übernachtet haben, welche Fahrgeschäfte sie besucht haben und ob sie Saison- oder Tagestickets hatten. „Mithilfe von AWS haben wir anhand dieser zusammengeführten Interaktionen ein umfassendes Kundenprofil erstellt. Anschließend haben wir moderne Analysen verwendet, um das Erlebnis auf der Website oder im Park zu personalisieren – überall dort, wo der jeweilige Gast mit der Marke interagiert“, erklärt Jain.

Ein weiteres Merkmal von Merkury sind Data Clean Rooms, mit deren Hilfe Marketingfachleute eigene Daten gemeinsam mit Partnern in einer datenschutzgerechten Umgebung analysieren und verknüpfen können. Zudem können sie damit festlegen, wie viele der zugrunde liegenden Rohdaten anderen Parteien zugänglich gemacht werden. „Bei der Zusammenstellung dieser Analyseumgebungen fällt durch Clean Rooms einiges an Kosten und Einschränkungen weg“, sagt Jon Regan, Vice President of Technology and Data Management bei Merkle. „Sie vereinfachen die Herangehensweise an die Themen Compliance und Sicherheit, da darin keine personenbezogenen Daten enthalten sind.“

Mit AWS vermeidet Merkle den Aufwand für die Wartung der Infrastruktur und jahrelange Entwicklungszeiten und kann sich stattdessen darauf konzentrieren, den Kunden hohe Qualität zu bieten. „In den vollständig verwalteten Services von AWS ist alles vorkonfiguriert“, sagt Jain. „Die Einrichtung der Infrastruktur, die Installation von Software und die tägliche Verwaltung der Umgebung entfallen. Dadurch haben wir einen kürzeren Innovationszyklus.“ Kunden von Merkle und AWS können Merkury im AWS Marketplace problemlos erwerben. Dieser digitale Katalog erleichtert das Suchen, Testen, Erwerben und Bereitstellen von Software, die in AWS ausgeführt wird. „Dieses Angebot speziell für jeden Kunden zu entwickeln, wäre sehr kostspielig“, sagt Jain. „Für unsere Kunden in AWS können wir unsere Lösung in wenigen Wochen, wenn nicht in Tagen, zum Laufen bringen. Dagegen würde es Monate dauern, wenn wir sie von Grund auf neu entwickelten.“

Die Daten für die umfassenden Kundenprofile befinden sich in Amazon Redshift, einem schnellen cloudbasierten Data Warehouse, das die Gewinnung neuer Erkenntnisse aus Daten vereinfacht. „Wir verwenden Amazon Redshift regelmäßig, um die Daten in einen nutzbaren Zustand zu bringen“, sagt Jain. „Wir führen SQL-Abfragen aus und erstellen damit Geschäftsanalysen.“ Die Rohdaten aus den Marketingsystemen der Kunden werden in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeichert, einem Objektspeicherservice, der branchenführende Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Leistung bietet. Zur Umwandlung der Daten für die Verarbeitung greift Merkle auf AWS Glue zurück, einen serverlosen Datenintegrationsservice, mit dem Daten für Analysen, Machine Learning und die Anwendungsentwicklung ganz einfach ermittelt, aufbereitet und kombiniert werden können.

Da Echtzeit-Interaktionen immer wichtiger werden, verwendet Merkle AWS Lambda – einen serverlosen Datenverarbeitungsservice, mit dem Unternehmen Code ausführen können, ohne Server bereitstellen oder verwalten zu müssen – für die Umwandlung von Daten nahezu in Echtzeit. Außerdem ermöglicht Merkle das Streaming nahezu in Echtzeit mit Amazon Kinesis. Dieser Service vereinfacht das Erfassen, Verarbeiten und Analysieren von nahezu in Echtzeit übermittelter Streaming-Daten, sodass Unternehmen zeitnahe Einblicke erhalten und rasch auf neue Informationen reagieren können. Darüber hinaus nutzt Merkle KI- und Machine-Learning-Services von AWS. Das Unternehmen identifiziert zum Beispiel Objekte in Werbung mithilfe von Amazon Rekognition. Dieser Service macht es dank hochgradig skalierbarer Deep-Learning-Technologie einfach, Anwendungen um Bild- und Videoanalysen zu erweitern.

Entwicklung von Marketinglösungen der nächsten Generation mithilfe von AWS

Durch den Einsatz von AWS kann Merkle seinen Kunden eine innovative Lösung anbieten, mit deren Hilfe sie sich nahtlos an Veränderungen in der Branche anpassen, die Privatsphäre der Verbraucher schützen und weiterhin personalisierte, relevante Marketingbotschaften übermitteln können. Merkle plant, in Zukunft die Freigabefunktion von Amazon Redshift zu nutzen, um seinen Kunden den nahezu sofortigen Datenaustausch zu ermöglichen. Außerdem arbeitet Merkle daran, intelligente Marketinglösungen in AWS zu entwickeln. Jain sagt: „Wir planen mehrere strategische Initiativen, um Marken zu helfen, die Leistungsfähigkeit von AWS für die Entwicklung von Marketinglösungen der nächsten Generation zu nutzen.“


Über Merkle

Bei Merkle handelt es sich um eine Firma für die technologie- und datengestützte Verwaltung von Kundenerlebnissen. Sie unterstützt Fortune-1000-Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung kundenorientierter Geschäftsstrategien. Die Firma ist in 25 Ländern tätig und verfügt über mehr als 50 Niederlassungen weltweit.

Vorteile von AWS

  • Implementiert eine Lösung für Kunden in wenigen Tagen oder Wochen statt in Monaten
  • Senkt die Entwicklungskosten
  • Verkürzt den Innovationszyklus
  • Vereinfacht Sicherheit und Compliance
  • Entlastet Teams durch Wegfall der Infrastrukturwartung

Genutzte AWS-Services

Amazon Redshift

Mit keinem anderen Data Warehouse ist es so einfach, neue Erkenntnisse aus all Ihren Daten zu gewinnen. Mit Redshift können Sie Exabyte an strukturierten und halbstrukturierten Daten in Ihrem Data Warehouse, in Ihrer Betriebsdatenbank und in Ihrem Data Lake mithilfe standardmäßiger SQL-Anweisungen abfragen und kombinieren.

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AWS Glue

AWS Glue ist ein Serverless-Datenintegrations-Service, der das Auffinden, Aufbereiten und Kombinieren von Daten für Analytik, Machine Learning und die Anwendungsentwicklung vereinfacht.

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Amazon Rekognition

Amazon Rekognition erleichtert das Hinzufügen von Bild- und Videoanalysen zu Ihren Anwendungen mithilfe bewährter, hochgradig skalierbarer Deep-Learning-Technologie, die keine Machine-Learning-Kenntnisse erfordert.

Weitere Informationen »

AWS Lambda

AWS Lambda ist ein Serverless-Computing-Service, mit dem Sie Code ausführen können, ohne Server bereitstellen oder verwalten, eine für die Workload geeignete Clusterskalierungslogik erstellen, Ereignisintegrationen pflegen oder Laufzeiten verwalten zu müssen.

Weitere Informationen »


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