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Share on XUmgehen Sie technische Engpässe und verwandeln Sie statische Kundendaten mit KI in dynamische, hochkonvertierende Zielgruppen.
Seit Jahren hinkt das Versprechen von First-Party-Daten (hauseigenen Daten) der Realität hinterher. Marken haben massiv in CRM-Plattformen (Customer Relationship Management), CDPs (Customer Data Platforms) und Data Warehouses investiert, nur um festzustellen, dass die Daten an einem Ort liegen, während die für die Umsetzung erforderliche Intelligenz ganz woanders angesiedelt ist. Bisher erforderte die Verknüpfung dieser beiden Welten langsame, manuelle Arbeit und technische Teams – worauf die meisten Marketer nicht warten können.
Databricks CustomerLake & IAS ändern diese Ausgangslage.
Was die „Agentic CDP“ leistet
Databricks hat heute CustomerLake auf den Markt gebracht – eine „Agentic CDP“ (eine auf KI-Agenten basierende Kundendatenplattform), die nativ in der Databricks-Plattform entwickelt wurde. Traditionelle CDPs befinden sich außerhalb der zentralen Daten- und KI-Plattform eines Unternehmens, was ein separates Datensilo schafft, das integriert, verwaltet und abgeglichen werden muss. Eine Agentic CDP bringt Kernfunktionen wie Identitätsauflösung, Segmentierung und Aktivierung direkt in das kontrollierte Datenfundament. Sie ist so konzipiert, dass Marketingteams Hand in Hand mit KI-Agenten zusammenarbeiten können, um manuelle, fragmentierte MarTech-Workflows durch autonome Kampagnenfunktionen zu ersetzen.
Dies ist nicht nur eine neue Funktion, sondern ein grundlegender Wandel hin zu einem Modell, bei dem die Intelligenz genau dort ansetzt, wo Ihre Kundendaten, Modelle und Logiken leben.
Marketingteams müssen keine Tickets mehr für technische Anfragen erstellen, um beispielsweise bestimmte Zielgruppen aufzubauen oder Kampagnenlogiken zu automatisieren. Marketer erhalten schnelleren Zugang zu besseren Erkenntnissen, und Datenteams haben den Kopf frei, um sich auf größere Projekte zu konzentrieren. Am wichtigsten ist, dass das gesamte System innerhalb der Compliance- und Governance-Richtlinien arbeitet, die Unternehmen bereits eingerichtet haben – ohne neue Silos zu schaffen oder sensible Daten zu duplizieren.
Wie die Partnerschaft mit IAS Ihre Kundendaten bereichert
Als Partner für CustomerLake ermöglicht IAS zwei leistungsstarke Funktionen, die Kunden dabei helfen, mehr Wert aus ihren First-Party-Daten zu ziehen.
- First-Party-Daten mit IAS-Signal verknüpfen. Marken können ihre Datensätze über dauerhafte, sichere Clean-Room-Verbindungen direkt in CustomerLake mit den Kontext- und Attention-Signals von IAS verknüpfen. Durch die Nutzung der IAS-Intelligenz, die auf täglich über 300 Milliarden Mediatransaktionen basiert, können Kunden Mediainteraktions- und Seitensignale – wie Inhaltsaffinität, Sichtbarkeit (Viewability) und Markensicherheit (Brand Safety) – einblenden, um ihre Customer-360-Profile zu erweitern. Dies kann zu einer präziseren Segmentierung mit relevanteren Werbebotschaften führen und fundiertere Entscheidungen bei Mediainvestitionen ermöglichen.
- Lookalike-Audiences durch IAS-Media Quality-Intellegence verbessern. Kunden können ihre First-Party-Zielgruppen aufwerten. Dazu gehören kontextuelle und verhaltensbasierte Footprints besonders wertvoller Zielgruppensegmente, um neue, ähnliche Zielgruppen zu identifizieren. Dies ermöglicht es, diese Zielgruppen kontextuell anzusprechen, ohne auf Third-Party-Cookies angewiesen zu sein. Kontextuelle Segmente, die auf gemeinsamen Kundenanalysen basieren, können direkt in der CustomerLake-Umgebung erstellt und anschließend von IAS über Ihre bevorzugten DSPs (Demand-Side-Plattformen) bereitgestellt werden, um die Reichweite Ihrer Kampagnen zu vergrößern.
Zusammen zeigen diese Funktionen, was möglich ist. Stellen Sie sich vor, Sie bitten Ihren KI-Agenten: „Finde neue Kunden, die wie unsere wertvollsten Käufer aussehen.“ Der Agent kann nun ein kontextuelles Targeting auf der Grundlage realer Engagement-Signale erstellen und implementieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Anzeigen in den richtigen Umfeldern geschaltet werden, um Conversions mithilfe der IAS-Media Quality-Daten noch effektiver zu steigern.
Warum die agentenbasierte Ebene für beide Seiten entscheidend ist
Der eigentliche Unterschied liegt in der Geschwindigkeit. In einem traditionellen Setup ist der Abgleich von Drittanbieter-Signalen mit Ihren eigenen Daten ein langwieriges Projekt, an dem mehrere Teams beteiligt sind. Oft ist das Zeitfenster für die Kampagne bereits geschlossen, wenn die Daten endlich bereitstehen.
Mit dem KI-gestützten Workflow von CustomerLake fließen die IAS-Signals kontinuierlich in Ihre Daten ein. Ihre Daten bleiben automatisch auf dem neuesten Stand. Wenn Sie eine Kampagne starten, arbeiten Sie mit den aktuellsten verfügbaren Erkenntnissen und nicht mit einer Momentaufnahme von vor einigen Wochen.
Das ist der eigentliche Durchbruch: nicht nur bessere Daten, sondern bessere Daten, die in der Geschwindigkeit geliefert werden, die das agentenbasierte Modell erfordert. Agenten, die Entscheidungen über die Zielgruppenauswahl, Kampagnenoptimierung und die nächstbeste Maßnahme treffen, benötigen verlässliche, aktuelle Signale als Arbeitsgrundlage. Zusammen bietet CustomerLake das Fundament für die Agentic CDP, und IAS liefert die Media Quality- und Kontextsignale, um Marketingteams dabei zu helfen, eine höhere Performance im gesamten Unternehmen zu erzielen.
Ein Blick in die Zukunft: Ein neuer Standard für Ad-Tech
Die Branche erreicht einen Wendepunkt, an dem Transparenz und Intelligenz direkt in die Dateninfrastruktur integriert sind. Indem wir IAS-Signals in Databricks CustomerLake verfügbar machen, stellen wir sicher, dass die Median Quality Ihre Entscheidungen früher und effektiver als je zuvor beeinflusst.
Für Marken, die mehr aus ihren First-Party-Daten herausholen wollen, bietet die Kombination aus CustomerLake und IAS einen Weg zu einem tieferen Verständnis der Zielgruppe, ohne dass die ohnehin schon überfüllte MarTech-Infrastruktur noch komplexer wird.
Um mehr darüber zu erfahren, wie IAS und Databricks Ihre Zielgruppenstrategie verbessern können, wenden Sie sich noch heute an Ihre*n IAS-Ansprechpartner*in.
