Goldbach Group I Goldbach Seminar I Data Management im programmatischen Zeitalter

HELPING OUR CLIENTS ACHIEVE MAXIMUM AUDIENCE IMPACT.

March, 26 2015

ABOUT LOTAME: THE GLOBAL DMP LEADER

3

The Global DMP Leader

4

120+ DMP clients spanning 5 continents

World Largest Data Network (+4.1BN cookies, +1.8BN Device IDs, 2.4BN Connected Devices)

130+ Staff – Dedicated and Committed Family Oriented Team

Your Audience Command Center – Power Your Full Ad-Stack

Leading Edge Product Vision

What separates Lotame customers from the competition…

SCALE: World’s largest third-party data exchange underpinned by proprietary data network

STRUCTURE: Unique hierarchy and parent/child architecture streamlines data organization

INTEGRATION: Deep integrations with all the major players from the Lumascape

EASE: A centralized unified user-friendly dashboard for all of your audience data

CROSS-DEVICE: True device-device capabilities built into core DMP

PERFORMANCE: Powerful, proven manual and automated optimization tools

SERVICE: Strategic client support focused on delivering positive ROI

DEPLOYMENT: Minimum disruption to team workflow; all the heavy lifting is handled by Lotame

THE BIG QUESTION:

HOW DO MARKETERS, PUBLISHERS AND AGENGIES CAPTURE ALL OF THIS INFORMATION, SHAPE IT INTO INSIGHTS AND THEN ACTIVATE THAT INFORMATION TO DRIVE OUTCOMES?

COLLECT

• Web Data

• Mobile Data

• Set-Top Data

• CRM Data

• Campaign Data

ORGANIZE

• Data into default and

custom hierarchies

• Easily managed in folder

structure

ACTIVATE

• Deliver targeted ad campaigns and

marketing promotions

• Dynamically serve content based

on audience segment

• Generate advanced audience

analytics

LOTAME DMP

THE MOST POWERFUL AUDIENCE MANAGEMENT ENGINE

8

ANALYSE

• Audience Insights

• Campaign reporting

• Audience extension

• KPIs tracking

• Campaign optimization

• Machine learning

We Help You Activate Data to Improve ROI and Efficiency

1st Party Data

Website

Mobile Web

Campaign

CRM

Email

3rd Party Data

Demographic

Interests

Intent

Purchase

Audiences

Travel Intenders

Business Interest

Sports Interest

Fashion and Beauty

Auto Intenders

Ad Servers

CMS / Email

DSPs

Private Marketplace

Data Collection and Organization

Rule-based data capture dramatically

simplifies data aggregation

Platform architected to aggregate all your

online and offline data

Intuitive folder structure ensures simple

data organization

SmartTag circumnavigates third-party

cookie browser restrictions

Organize your data in

custom hierarchies

Quickly view third-party

data overlap with your

first-party segments

Lotame Syndicate – Build Data Partnerships Together (2nd Party Data)

Create data partnerships between publishers,

advertisers, agencies, bringing broader audience

insights together for targeting and modeling.

Work with Goldbach to form a data partnerships to drive

campaign performance.

Continue to protect your data and data ownership via

Lotame Syndicate

The Only DMP With The Ability To Seamlessly Build Data Exchange

/ Coop between the supply and demand side

DELIVER PERFORMANCE & ACTIONABLE INSIGHTS

AUDIENCE PROFILE REPORTS

Access comprehensive profiles of demographics, behaviors, actions and media consumption

Gain insights that extend beyond your existing first-party data

CAMPAIGN INSIGHTS

Monitor campaigns and generate actionable insights

Execute real-time campaign optimization

AUTOMATED OPTIMIZATION

Set up fully automated campaign optimization

Leverage the industry’s most advanced machine learning

DELIVER PERFORMANCE & ACTIONABLE INSIGHTS

Understand in detail WHO you

are reaching, and what their

interests include

Lookalike modeling

Provide deep audience

insights to your clients

Buy Smarter – look at overlap of

your 1st Party data with 3rd Party

Data providers

APIs allow you to export reports to

your own internal BI platforms

View audience

demographics,

Interests,

Actions and

Media Audience Affinity %

View Audience

Stats by Site

Share

Report

Externally

Lotame Campaign Insights

Identify high performance audience segments for your

campaigns

Understand performance of various data points that

make up an audience segment

Optimize audience definitions to achieve maximum

performance

Recognizes high performance 1st, 3rd and branded data

points for your campaigns

Create or Modify audiences segments to achieve

maximum performance

Why Lotame Optimizer Works At Scale?

Automated Audience Modeling

• Improve Campaign Performance - CTR, Conversions, Engagement, etc.

• Increase Audience Scale

Multivariate Modeling – Identify Predictive Signals

• Behaviors, data time-stamps, temporal attributes behaviors in common and

not in common, etc.

• Remove “Noise” focus on predictive behaviors

Model Training

• Real-time data analysis of First and Third Party «behaviors»

• Probability rescored daily

USE CASES

Campaign Optimization: Conditional optimization that uses statistical models to identify users that have a high probability of exhibiting campaign KPI (click, conversion, etc.) if they were given an opportunity to see the ad

Conversion Optimization: Event-based optimization that uses statistical models to identify users that have a high probability of converting

Reach Extension: Statistical models that identify a bigger pool of users who behave similar to users belonging to an underlying segment

Increasing Performance Case Study – Cache’

CHALLENGE:

A luxury clothing retailer wanted qualified site traffic and remove CPA burn

DMP SOLUTION

Lotame Optimizer was used to improve performance and drive cost efficiencies

Two steps for success:

1. Lookalike audience segments were created from an initial pool of converters

2. Audience segments were continually refined through automated machine learning

Increasing Performance Case Study – Cache’

THANK YOU

Christopher Hogg

[email protected] | +44 (0)7837 126682 | Europe

Datenschutz und Datamanagment Goldbach Seminar, Möglichkeiten und Grenzen einer DMP aus rechtlicher Sicht

26. März 2015 / Stamm Philipp

© 2015 Goldbach Group 21

/ Begrüssung

/ Einführung in das Thema

/ Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet

/ Big Data und Recht / Rechtlicher Rahmen

/ Datenschutz im Zusammenhang mit dem Einsatz einer «Data Management

Platform»

/ Empfehlungen / Q&A

Agenda

>> >> >> Einführung in das Thema

Einführung in das Thema


«Personal data is the new oil of the internet and the new currency of the

digital world» Megelna Kuneva, ehemalige EU Kommissärin für Verbraucherschutz (März 2009)



It is reported that 90% of the worlds data had been generated in the past 2 years! «IBM analyzes»

Je grösser die Menge von kundenbezogenen Daten, um so effizienter lässt sich ein Database

Marketing vornehmen… ein sogenannter unique selling point entsteht



Die Data Management Platform (DMP) soll zur individuellen Kundenansprache

über alle Display-Kanäle wie unter anderem zur nutzungsbasierten Werbung

dienen. Dies sollte wenn möglich jeweils mittels anonymisierter oder irreversibel

pseudonymisierter Daten geschehen.


/ Die grosse Herausforderung der Informationsgesellschaft für Unternehmen

besteht darin, Informationen so zu sammeln und zu strukturieren,

- dass nicht nur deren Potential möglichst gut genutzt werden kann, sondern auch,

- dass bei der Informationsspeicherung und -verarbeitung die rechtlichen

Schranken immer eingehalten werden.

/ Die Einhaltung der rechtlichen Schranken wird aufgrund der hohen Mobilität

von digitalen Informationen und deren einfachen Bearbeitbarkeit umso

komplexer. Es sind stets die rechtlichen Vorgaben in allen von einem

Datentransfer betroffenen Ländern zu beachten.



Das Recht als Klumpfuss für die Werbeindustrie?

Big Data vs DSG…

>> >> >> Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet


Betreff: Policy Breach Notice

Dear Publisher,

It has come to our attention that you are passing personally identifiable information (PII) to Google through your use

of one or more of Google's advertising products -- DFP, AdSense, and/or DoubleClick AdExchange.

Our systems have detected information, including email addresses and/or passwords, being passed from the ad

requests attached to this email.

Our contracts and policies prohibit information being passed to us that we could recognize as PII. By sending us

such information, you are in breach of those terms. We take this issue very seriously, and ask that you give it your

immediate attention. We require that you fix the issue within 30 days. We ask that you take the following steps to correct the

problem:

[…]

Please be advised that all future communications regarding this issue will occur via email.

Regards,

The Google Publisher Policy Team

Fallbeispiele zum Datenschutz im Internet (1)


BGE 136 II 508 « Fall Logistep AG» / Sachverhalt:


/ Logistep entwickelte eine Software zur Speicherung von Informationen in Peer-to-

Peer Netzwerken zum Herunterladen von urheberrechtlich geschützten Werken.

/ Dabei wurden u.a. folgende Übermittlungsdaten beim Herunterladen gespeichert:

- der Benutzername des Nutzers des P2P-Netzwerks

- die IP-Adresse des verwendeten Internetanschlusses

- die GUID (Identifikationsnummer) des urheberrechtlich geschützten Werkes

- das Datum, die Uhrzeit und der Zeitraum der Verbindung

/ Die so erhobenen Daten wurden anschliessend an die Urheberrechtsinhaber

weitergegeben und von diesen zur Identfikation des Internetanschlusses

verwendet.


BGE 136 II 508 « Fall Logistep AG» / Sachverhalt:


/ Die Urheberrechtsinhaber haben zum Zweck der persönlichen Identifizierung

anschliessend eine Strafanzeige gegen Unbekannt eingereicht und sich die

Identitätsdaten im Rahmen des Akteneinsichtsrechts verschafft.

/ Diese Identifikationsdaten wurden sodann zur Geltendmachung von

Schadenersatzforderungen verwendet.

/ Dieses Vorgehen wurde vom EDÖB angeprangert, da er die Bearbeitungs-

methoden der Logistep als geeignet erachtete, die Persönlichkeit einer grösseren

Anzahl von Personen zu verletzen.

/ Es kam zu einer Beschwerde in öffentlich rechtlichen Angelegenheiten, die bis vor

Bundesgericht weitergezogen wurde.


BGE 136 II 508 « Fall Logistep AG» / Urteil:


/ BGer beurteilte das Vorgehen der Logistep als insgesamt unstatthaft:

- Das Datenschutzgesetz ist auf die gesammelten Übermittlungsdaten (i.c. der IP Adressen)

anwendbar, da sich letztlich die Informationen einer oder mehreren Personen zuordnen liessen!

- Bestimmbar ist eine Person auch dann, wenn auf diese aufgrund zusätzlicher Informationen

geschlossen werden kann.

- Ob eine Information aufgrund zusätzlicher Angaben mit einer bestimmten Person in Verbindung

gebracht werden kann, beurteilt sich aus Sicht des jeweiligen Inhabers der Information.

- Im Falle der Weitergabe von Informationen reicht es aus, wenn der Empfänger die Information zu

identifizeren vermag. Das DSG ist diesfalls auch auf den Erheber der Daten anwendbar.

- Ein Rechtfertigungsgrund aus einem überwiegenden privaten oder öffentlichen Interesse wurde

vom Bundesgericht verneint!


Erkenntnisse aus den beiden Fällen:


/ Wichtig zur Beurteilung einer Datenbearbeitung ist immer, ob die bearbeiteten Informationen

unter das DSG fallen oder nicht. Google möchte keine datenschutzrelevanten Daten

(PII) entgegennehmen!

/ Die Beurteilung, ob eine Datensammlung mit «vermeintlich» anonymen Informationen

unter das DSG fällt, kann nicht mit JA oder NEIN beantwortet werden. Es ist immer

eine Einzelfallbeurteilung vorzunehmen.

/ Die Beurteilung der Datenschutzrelevanz von Informationen hängt auch von den tech-

nischen Möglichkeiten zur Reidentifizierung wie auch vom Interesse des

Datenbearbeiters ab. Angesichts der heute verfügbaren technischen Reidentifizierungs-

verfahren erweisen sich pseudonyme, d.h. anonymisierte Daten rasch als reversibel!

>> >> >> Big Data und Recht / Rechtlicher Rahmen


Rechtlicher Rahmen im Datenschutz

Big Data und Recht / Rechtlicher Rahmen

/ Was regelt das Datenschutzgesetz?

- Ziel des Datenschutzes ist nicht der Schutz der Daten, sondern der Schutz der Persönlichkeitsrechte von

natürlichen und juristischen Personen. Recht auf Privatsphäre (BV Art. 13)!

/ Das DSG gilt für das Bearbeiten von Daten/Informationen von natürlichen und juristischen Personen durch Private wie auch

Bundesorgane. Es regelt den Umgang mit Personendaten.

/ Bearbeiten = jeder Umgang mit Personendaten, d.h. das Beschaffen, Aufbewahren, Verwenden, Umarbeiten,

Bekanngeben, Archivieren, etc.

/ Datensammlung = Bestand von Personendaten, der nach Personen erschliessbar ist.

/ Personendaten = Angaben, die sich auf bestimmte oder bestimmbare Person beziehen.

/ Persönlichkeitsprofile = Zusammenstellung von Daten, die eine Beurteilung wesentlicher Aspekte der Persönlichkeit einer

Person zulassen.


Personenbezug als entscheidendes Kriterium


/ Angaben/Informationen sind datenschutzrechtlich nur relevant, wenn sie sich auf eine bestimmte

oder bestimmbare Person beziehen!

/ Dass heisst, dass auf anonyme oder anonymisierte Daten (d.h. auch irreversibel pseudonymisierte

Daten), die keinerlei Bestimmbarkeit mehr zulassen, nicht unter das DSG fallen und dieses keine

Anwendung findet.

/ Die Bestimmbarkeit fehlt, wenn die Identifizierung der Person/en einen derart grossen Aufwand darstellt,

dass nicht damit gerechnet werden kann, dass ein Interessent diesen auf sich nehmen wird. D.h. wenn

die Identifizierung eines unverhältnismässigen Aufwandes bedarf. Ein theoretischer Bezug im

Einzelfall soll aber genügen.

/ Sensible Daten (Persönlichkeitsprofile) führen dazu, dass ein höherer Aufwand für eine

Zuordnung noch verhältnismässig ist.

/ Irrelevant ist die Art, Form oder der Inhalt der Information.


Anonymisierung von Personendaten (Pseudonymisierung)


/ Anonymisierung von Personendaten in DMP’s ist sehr komplex und benötigen hohes

technisches Know how. Die Ergebnisse einer Anonymisierung können allenfalls neue

Personendaten darstellen.

/ Die Anonymisierung muss folgenden Kriterien standhalten:

- Sämtliche personenbezogenen Merkmale müssen von den Personendaten entfernt

werden;

- Die Anonymisierung muss irreversibel sein (Einweg-Verschlüsselung);

- Niemand kann ein Bezug zur Person herstellen (auch nicht Dritte!, vgl. Logistep Fall);

/ Konsequenz ist, dass irreversibel anonymisierte Daten wie anonyme Daten keine

Peronendaten im Sinne des Datenschutzes darstellen.


Fazit:


/ IP- Adressen sind nicht grundsätzlich als Personendaten zu qualifizieren!

/ In den meisten Fällen des Online-Marketing, in welchem IP-Adressen bearbeitet werden,

dürfte es am Zweck rsp. Interesse, die Identität des Anschlussinhabers eindeutig

festzustellen, mangeln.

/ Auf Cookies und Fingerprinting sind grundsätzlich dieselben Regeln wie auf IP Adressen

anwendbar. Cookies stellen aber grundsätzlich unpersönliche Nutzungsdaten dar und

solange der Einsatz dieser keinen direkten Personenbezug zulassen, ist deren Einsatz

datenschutzrechtlich irrelevant.

/ Sowohl in Bezug auf Personendaten wie auch unpersönliche Nutzungsdaten ist der

Einbezug einer Datenschutzerklärung empfohlen und im EU Raum auch zwingend! Opt-Out

oder/und Opt-In Möglichkeit ist darin zu gewähren, um den Einsatz von Cookies

abzuschalten oder zuzulassen.

>> >> >> Datenschutz im Zusammenhang mit dem Einsatz einer «Data Management Platform»

Datenschutz im Zusammenhang mit dem Einsatz einer

«Data Management Platform»



Datenschutz im Zusammenhang mit dem

Einsatz einer «Data Management Platform» / Bei Einsatz einer DMP ist auch zwischen dem Sammeln von datenschutzrelevanten und

anonymen oder unpersönlichen Nutzungsdaten ohne Datenschutzrelevanz zu

unterscheiden.

/ Wenn Drittanbieter beauftragt werden ist darauf zu achten, dass diese die Daten

rechtmässig erheben! Zudem ist zu beachten, wo die Daten letztlich gespeichert werden.

/ Bei direkter Datenerhebung ist die E-Privacy Directive zu beachten, worin festgehalten wird,

dass vorab eine Einwilligung zur Datenerhebung erfolgt (gilt generell auch für Cookies)

/ Re-Anonymisierung und die Anwendung des Datenschutzes kann vorliegen, wenn:

- eine klar personenbezogene Zwecksetzung mit der DMP verfolgt wird.

- Personendaten im Zufall gefunden werden können

- Bei einer Bekanntgabe oder Weitergabe an Dritte von anonymen Daten (Logistep Fall)



Einsatz einer «Data Management Platform»

/ Personenbezogene Zwecksetzung:

- Das Sammeln der Daten ist darauf ausgerichtet, personenbezogene Informationen zu generieren;

oder

- es ist eine Re-Individualisierung möglich, die (nach Wahrscheinlichkeitsrechnung) eine Bestimmbarkeit

einer Person zulässt.

Es ist von der Anwendbarkeit des DSG auszugehen, was auch auf die Beschaffung der Daten zutrifft.

/ Personendaten als «Zufallsfund»

- Die Big Data Analytics führt durch Zufall zu personenbezogenen Ergebnissen

Anwendbarkeit des DSG

/ Bekanntgabe von anonymen Daten an Dritte

- Grundsätzlich keine Anwendbarkeit des DSG, ausser der Dritte macht eine Re-Individualisierung!



Einsatz einer «Data Management Platform»

/ Bei der Erhebung der Daten für die DMP ist jeweils eine Datenschutzerklärung auf der

Webseite des Publishers, wo die Daten letztlich erhoben werden, zu implementieren.

/ Die Datenschutzerklärung sollte folgende Punkte beinhalten:

- Angabe aller bei Besuch der Webseite gesammelten Informationen, egal ob diese DSG relevant sind

oder nicht;

- Angabe über die Verwendung der gesammelten Daten wie z.B. zur Aussteuerung von nutzungs-

basierter Werbung und inwiefern diese an Dritte oder auch ins Ausland weitergegeben werden.;

- Angabe über die Verfahren der Datenbeschaffung (z.B. über Cookies, Fingerprintig, etc.)

- Möglichkeit für Opt-Out / bzw. Opt-in beschreiben. Der Opt-Out Mechanismus kann auch über eine

Verlinkung auf Drittwebseiten geschehen, wie z.B. über www.youronlinechoices.eu.

- Angaben über die organistorischen Strukturen betreffend Datensicherheit / Auskunftsrechte /

Kontaktangaben zur Eingabe von Beschwerden.

http://www.youronlinechoices.eu/

>> >> >> Empfehlungen / Q&A


/ Vor der Datenerhebung definieren, welche Ziele mit der Datenbearbeitung erreicht werden sollen.

Darauf basierend entscheiden, welche Daten zur Erreichung dieses Ziels benötigt werden. Zeitnaher

Einbezug des Datenschutzes in Datenerhebungsprojekte ist empfohlen!

/ Wenn immer möglich anonymisierte Daten verwenden und jeglichen Personenbezug in einer

pseudonymisierung irreversibel entfernen.

/ Wenn immer möglich nachweisbare Einwilligungen einholen. Bei Personendaten ist die Einwilligung

der betroffenen Person zwingend zur Aufnahme in eine Datensammlung. Die Einwilligung kann aber

auch stillschweigend oder konkludent erteilt werden.

/ Rechtsfolgen einer DSG-Verletzung können zivilrechlicher sowie bei unbefugter Beschaffung einer

Datensammlung mit besonders schützenswerten Personendaten oder Persönlichkeitsprofilen auch

strafrechtlicher Natur sein!

Empfehlungen


GOLDBACH GROUP AG

Seestrasse 39

8700 Küsnacht

www.goldbachgroup.com

GOLDBACH GROUP AG

Seestrasse 39

8700 Küsnacht


GOLDBACH GROUP AG

Seestrasse 39

8700 Küsnacht


RA Philipp Stamm

Direkt +41 44 914 92 30

[email protected]

«Der Impact von Data Management auf Programmatic Advertising»

Prof. Dr. Jürgen Seitz Hochschule der Medien, Stuttgart

www.juergenseitz.de

Datenmanagement

kann nicht

überbewertet werden.

Creative Common License

Digitaljournalismus

ist in Gefahr.


«Lokale» Geschäfte

ebenfalls.


Die «Economies of

scale» schlagen zu.


Das aktuelle

Monetarisierungsmodell

funktioniert nicht mehr.


Mobil nimmt uns

auch noch die letzten

Pennies.


AdBlocker

dezimieren die

Desktop-Erlöse.


Bezahlte Monetarisierung

funktioniert nur in

Entertainment-Bereichen. Creative Common License

Auch bei Nischeninhalten

funktioniert das Ganze ganz OK.


Breiter Journalismus

wird damit nicht

finanziert.


Wir brauchen signifikante

Erlöse von Kampagnen

mit hohem eTKP. Creative Common License

Mit Remarketing

erzielen wir hohe

TKPs.


Wir brauchen

Datenpunkte, die dem

Nutzer richtig viel wert

sind. Creative Common License

Das funktioniert mit

In-Market-Data. Creative Common License

Oder super spitzen

Zielgruppen. Creative Common License

Die richtig wertvollen Gruppen

finden Sie nur mit DMPs - durch

Kombinationen. Creative Common License

Zu viele Daten

gibt es nicht.


Wir brauchen alle, die

gerade mit einer

Sauna liebäugeln.


Programmatic

Advertising wird zu

Premium-Advertising. Creative Common License

Datenmanagement

ist eine Ehrensache!


Nur mit DMPs können wir

Datenpunkte zum

richtigen Preis einkaufen.


Selbst Facebook

kauft im grossen Stil

Daten zu. Creative Common License

Facebook kauft Daten

aus dem realen Leben

und verschenkt sie.


Bierverkauf ist

nachhaltiger als

Brauereibedarf. Creative Common License

RedBull macht es

vor. Verschenken.

Oder Premium-Preis!


Audience

Extension Modelle

sind Realität. Creative Common License

Kontext ist ein viel zu

wenige beachteter

Datenpunkt. Creative Common License

Ihr Flugsteig sagt

uns wahnsinnig viel

über Sie.


Ihr soziales Netzwerk

sagt viel über sie aus.


Die neuen Superstars am Inhalte-Himmel zeigen uns den

Weg.

Vergleichen sie

Buzzfeed nicht mit

Storyfilter.ch. Creative Common License

Buzzfeed – «Full Stack

Technology Company»

Big Seed Marketing – Die Daten entscheiden «wer Papst ist»

Buzzfeed ändert Ihre

Sharing-Option abhängig

vom Sozialen Netzwerk. Creative Common License

Customer Journey

Attribution dient nicht nur

der Abrechnung von

Leistung.


Der Customer

Journey beeinflusst

Ihr Re-Marketing. Creative Common License

Starten sie mit

realen use cases! Creative Common License

Wählen sie den richtigen

Partner, um diesen use

case zu realisieren.


Wählen sie den

agilen Ansatz, seien

sie promiskuitiv. Creative Common License

Technologieauswahl:

Wählen sie den

einfachen Ansatz.


Go. Data. Go.


Prof. Dr. Jürgen Seitz Hochschule der Medien, Stuttgart

www.juergenseitz.de https://www.xing.com/news/pages/professor-jurgen-seitz-80

http://www.juergenseitz.de

https://www.xing.com/news/pages/professor-jurgen-seitz-80







Data & Analytics

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