Zero-Party Data
Zero-Party Data sind Informationen, die Kunden einer Marke bewusst mitteilen, etwa Präferenzen, Größen oder Kaufpläne, zum Beispiel über ein Quiz oder ein Profil.
Was ist Zero-Party Data?
Zero-Party Data (Zero-Party-Daten) sind Informationen, die Kunden einer Marke bewusst und aus eigenem Antrieb mitteilen, etwa Präferenzen, Größen, Hauttyp oder Kaufpläne. Erhoben werden sie über Quizze, Präferenzcenter, Umfragen und Profileinstellungen, und die Kunden wissen genau, was sie geteilt haben und warum. Der Begriff stammt von Forrester. Zero-Party Data unterscheiden sich von First-Party Data, die eine Marke aus dem Verhalten beobachtet (aufgerufene Seiten, frühere Bestellungen), und von Third-Party Data, die von externen Quellen gekauft werden. Zero-Party Data zahlen sich nur aus, wenn deine Produkte passende Attribute haben: Die Quizantwort „trockene Haut“ kann nur dann eine Empfehlung auslösen, wenn Produkte mit dem Hauttyp getaggt sind. Deshalb ist sauberes Attributmanagement die andere Hälfte jeder Zero-Party-Data-Strategie.
Warum Zero-Party Data im E-Commerce wichtig ist
Weil Browser Third-Party-Cookies blockieren und Datenschutzregeln strenger werden, haben Marken weniger Verhaltensdaten zur Verfügung. Zero-Party Data schließen einen Teil dieser Lücke mit Informationen, die Kunden freiwillig geben. Das macht auch die Einwilligung unter Regeln wie der DSGVO klarer. Personalisierung wird damit genauer: Eine genannte Präferenz schlägt jede Vermutung aus dem Browserverlauf. Die Daten sind aber nur nützlich, wenn sie sich Produkten zuordnen lassen. Der Produktkatalog braucht also einheitliche Attribute für alles, wonach Kunden gefragt werden.
Beispiele für Zero-Party Data
- 1Erhoben über: Hautpflege-Quiz, Antwort: Hauttyp trocken, Genutztes Produktattribut: Hauttyp = trocken
- 2Erhoben über: Kundenprofil, Antwort: Schuhgröße EU 43, Genutztes Produktattribut: Größe, um vorrätige Artikel in dieser Größe zu zeigen
- 3Erhoben über: Präferenzcenter, Antwort: nur vegane Produkte, Genutztes Produktattribut: Vegan = ja
- 4Erhoben über: Geschenkfinder, Antwort: Budget unter 50 Euro, für eine Läuferin, Genutzte Produktattribute: Preis, Sportart
So hilft WISEPIM
- Mit Attributmanagement ergänzt du die Attribute, denen Quiz- und Profilantworten zugeordnet werden müssen, etwa Hauttyp oder Ernährungsweise.
- AI-Anreicherung füllt diese Attribute im ganzen Katalog aus deinen vorhandenen Produktdaten.
- Massenbearbeitung taggt ganze Produktfamilien auf einmal.
- Export und Plattformverbindungen senden die Attribute an den Shop und die Tools, die die Personalisierung ausführen.
Häufige Fehler bei Zero-Party Data
- Zu viele Fragen auf einmal stellen, sodass Kunden vor dem Ende abbrechen.
- Präferenzen sammeln, ohne sie zu nutzen. So lernen Kunden, dass Teilen sinnlos ist.
- Nach Merkmalen fragen, mit denen deine Produkte nicht getaggt sind, sodass sich die Antworten nicht zuordnen lassen.
- Nicht erklären, wofür die Daten genutzt werden, was dem Vertrauen schadet.
Tipps zu Zero-Party Data
- Biete einen klaren Vorteil fürs Teilen, etwa bessere Empfehlungen oder einen persönlichen Ratgeber.
- Frag nur, worauf du auch reagieren kannst, und ordne jede Frage einem Produktattribut zu.
- Verteile Fragen über die Zeit, statt bei der Registrierung alles abzufragen.
- Prüfe vor dem Start, ob die passenden Attribute für den Großteil deines Katalogs gefüllt sind.
Trends rund um Zero-Party Data
- Conversational-Shopping-Assistenten, die Präferenzen im natürlichen Dialog erfassen.
- Präferenzcenter, in denen Kunden ihre eigenen Daten jederzeit aktualisieren können.
- Retail Media und Treueprogramme, die auf angegebenen Präferenzen statt auf Tracking beruhen.
Tools für Zero-Party Data
- Typeform
- Octane AI
- Klaviyo
- Jebbit
- WISEPIM (Produktattribute, denen Präferenzen zugeordnet werden)