Worauf es beim Dateneinsatz wirklich ankommt

Warum präzise Kampagnen mit der richtigen Datenbasis stehen und fallen

Stephan Jäckel, Geschäftsführer von emetriq, spricht in seinem Speaking auf der Digital Bash am 29. April 2025 über einen der zentralen Erfolgsfaktoren im Programmatic Advertising: die Qualität der eingesetzten Daten. Denn eines ist klar: Targeting funktioniert nur so gut wie die Daten, auf denen es basiert.

Präzision ist nicht alles – was der Uplift wirklich zeigt
Viele Kampagnen bewerten Datensegmente vorrangig nach ihrer Präzision – also dem Anteil korrekt erkannter Nutzer. Doch dieser Wert greift zu kurz. Entscheidend ist: Wie viel besser ist das Segment im Vergleich zum Zufall? Genau das zeigt der sogenannte Uplift.

Ein Beispiel: Ein Targeting auf männliche Nutzer erreicht eine Trefferquote von 85 %. Das ist ein klarer Erfolg – insbesondere im Vergleich zur Basisrate, denn Männer machen 50 % der Internetnutzer aus. Das heißt: Die Zielgruppe wird deutlich besser erkannt als per Zufall. → Uplift: 1,7

Noch deutlicher wird die Aussagekraft des Uplifts beim Vergleich mit kleineren Zielgruppen: Ein Segment für 20–29-Jährige trifft z. B. 37 % korrekt – obwohl diese Altersgruppe nur 9 % der Internetnutzer stellt. Das entspricht einer mehr als vierfach besseren Erkennung im Vergleich zum Zufall. → Uplift: 4,1

Gerade bei stark fragmentierten Zielgruppen wie Alterskohorten ist der Uplift besonders aufschlussreich – denn kleinere Gruppen bedeuten automatisch weniger Daten pro Subsegment. Der Effekt: Auch ein Segment mit vermeintlich „nur“ 37 % Präzision kann ein echter Leistungsträger sein – wenn es eine schwer erreichbare und fragmentierte Zielgruppe sichtbar macht. Der Uplift ist damit ein entscheidender Indikator, um den tatsächlichen Wert eines Segments zu beurteilen – besonders bei spitzen Zielgruppen.

Datenqualität braucht Transparenz
Wer mit Daten arbeitet, sollte genau wissen, wie diese entstehen, woher sie stammen und wie sie geprüft werden. Gute Datenprodukte basieren nicht auf Behauptungen, sondern auf nachvollziehbaren Verfahren und unabhängiger Validierung. Gute Anbieter legen offen:

Welche Datenquellen und Datentypen eingesetzt werden
Wie die Segmentierung erfolgt
Ob und wie die Daten regelmäßig validiert werden

Reichweite ist keine Blackbox
Millionenreichweite bei spitzen Zielgruppen klingt oft zu gut, um wahr zu sein – ist aber erklärbar. Im digitalen Advertising zählen nicht Personen, sondern User-IDs. Ein Nutzer auf Smartphone, Tablet und Laptop erzeugt mehrere IDs. Da 90 % der Onliner mehrere Geräte nutzen, ist eine hohe Reichweite technisch möglich – wenn der Anbieter Cross-Device-Prozesse im Griff hat. Hinzu kommt: Mehr Devices, mehr Identifier, mehr Datenquellen – das macht Targeting heute einerseits leistungsfähiger, andererseits aber auch komplexer. Umso wichtiger ist eine strukturierte Datenbewertung mit validierter Qualität.

Der richtige Mix: Hard Facts + Surf-Verhalten
Die besten Segmente entstehen aus der Kombination:

Deterministische Hard Facts – etwa aus Registrierungen, CRM-Daten, Umfragen
Behavioral Data – etwa aus Klickverhalten, Gerätenutzung, Kontextdaten

Gemeinsam bilden sie die Basis für valide Modellierungen, hohe Präzision und aktivierbare Reichweite. Sinnvoll eingesetzte Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz (AI) helfen dabei, Muster zu erkennen und Zielgruppen systematisch zu skalieren – auf fundierter und kontrollierter Datenbasis.

So setzt emetriq Datenqualität in der Praxis um
emetriq etwa setzt auf ein transparentes Datenmodell: Die Daten stammen aus einem breiten Netzwerk vertrauenswürdiger Partner innerhalb des emetriq Datenpools und werden aus validen Quellen wie CRM-Systemen, Web-Bewegungsverhalten und Umfragedaten gespeist – selbstverständlich pseudonymisiert und DSGVO-konform. Zum Einsatz kommen sowohl Hard-Fact-Daten – etwa aus Registrierungen und Panels – als auch Behavioral Data auf Basis des Surfverhaltens. Die Segmentierung erfolgt modellbasiert über Machine-Learning-Verfahren, die auf Milliarden von Datenpunkten trainiert werden. Zur Sicherstellung der Qualität lässt emetriq die daraus entstehenden Segmente regelmäßig vom unabhängigen Partner AudienceProject validieren. So entsteht ein datengetriebenes Targeting, das nachvollziehbar aufgebaut, präzise einsetzbar und skalierbar ist.

Fazit: Wer Wirkung will, braucht verlässliche Daten
Im datengetriebenen Marketing geht es längst nicht mehr nur um das Ob, sondern um das Wie gut. Mehr Identifier, mehr Kanäle, mehr Devices – all das erhöht die Komplexität, aber auch die Chancen. Entscheidend ist, dass Technologien wie Machine Learning und AI sinnvoll eingesetzt werden – und durch klare Validierungsprozesse flankiert sind.

Präzision allein reicht nicht – entscheidend ist der Uplift, also der echte Mehrwert im Vergleich zum Zufall. Oder wie Stephan Jäckel es formuliert: „Targeting ist nur so gut wie die Daten, auf denen es basiert.“