Førsteparts vs tredjeparts data
Indenfor markedsføring og kundedata skeler man imellem førsteparts data og tredjepartsdata. Førsteparts data er alle de data som virksomheden selv har kontrol over og tredjepartsdata er alle de resterende data som virksomheden trækker på, men ikke selv bestemmer over. Nedenfor kommer lidt eksempler:
Førstepartsdata:
- Kundeinformationer som fx navn, email, telefon, adresse osv
- Ordredata som fx køb, abandonned carts, adresse osv
- Tracking data fra fx hjemmeside, appikationer, webshops osv
- Markedsanalyse fra fx spørgeskema analyser
Tredjepartsdata:
- Målgruppe- og kampagnedata – fra annonceplatforme som fx Meta eller Google
- Tracking data – fra fx Google Analytics
- Markedsanalyse – fra dataleverandører fx SEMrush, Google Trends, Alexa
Persondata:
Persondata er særligt beskyttede data der defineres ved at de kan knyttes til et individ. I Danmark defineres persondata og hvordan man som virksomhed skal behandle dem jævnfør GDPR.
Man skelner imellem almindelige persondata og personfølsomme data. Det er forbudt at indsamle og lagre personfølsomme data med mindre man har en veldokumenteret grund til det, et eksplicit samtykke fra alle personer og en række processer for hvordan man håndtere transparens, sletning og databrud.
Disclaimer:
Hos segmentering.com arbejder vi med store mængder geodata for at give et bedre grundlag for vores AI-Segmenteringsmodeller og Custom Personaer.
Nedenfor kan man få inspiration af hvordan vi arbejde med disse data. Nedenstående data kan potentielt anvendes som følsomme persondata! I så fald kræves der direkte samtykke + retfærdiggjort årsag til at i som virksomhed lagre og bruger det.
Hos Segmentering.com aggregeres alle data i det mindst mulige ikke personhenførbare niveau og kategoriseres derfor ikke som persondata jævnfør GDPR.
Vi tager ikke ansvar for andres arbejde med data.
Berigelse af førstepartsdata
Man kan ofte få de mest basale markedsføringsbehov dækket udelukkende af tredjepartsdata. Der er dog to overvældende årsager til hvorfor flere og flere virksomheder begynder se førstepartsdata som en primær konkurrencemæssig parameter.
Først og fremmest er udbydere af tredjeparts data interesserede i at levere deres services til så mange virksomheder som muligt, dvs alle virksomhedens konkurrenter har adgang til samme fordele.
Dernæst er man som virksomhed udsat for eksterne forhold hvis man er afhængig af tredjepartsdata. Dette skyldes at tredjepartsvirksomhederne ændre sig over tid, kan blive opkøbt eller gå konkurs.
Førstepartsdata er virksomhedens egen og vil forblive en konkurrencemæssig fordel så længe det anvendes. Førstepartsdata kan bruges til at implementere kunstig intelligens, automatisering, omnichannel markedsføring, markedsanalyse, produktudvikling og til at forbedre sin service.
Derfor er der mange virksomheder som systematisk beriger deres kundedata for at udbygge deres førstepartsdata platform. Nedenfor kommer vi ind på de mest anvendte metoder til førsteparts databerigelse.
Opgraderet dataindsamling
Det største potentiale ligger i de data virksomheden indsamler og måden hvorpå de processeres.
Nye data kan fx indsamles ved at tilføje inputfelter for brugerprofiler og systematisk prompte eksisterende brugere for at udfylde det manglende data.
Det kan også være at kæde eksisterende datakilder sammen som tidligere var separate. Det kunne fx være at kæde brugerid sammen med kreditkortnummer, så man kan følge hvad en person køber online og offline.
Geografisk kundedataberigelse
Kender man sine kunders adresse eller andet der kan indikere bopælslokationen, har man mulighed for at sammenføre denne viden med geodemografiske datakilder.
De geodemografiske datakilder er nøjagtige eller statistiske tredjeparts data som typisk omhandler indkomst, uddannelse, familiestatus, boligforhold, indkøbsmuligheder og andet som tilsammen giver et godt indblik i hvilken type forbruger man har med at gøre.
IP baseret brugerdataberigelse
Har man ikke kendskab til sine kunders (eller brugere) lokation kan man for digitale kundeforhold (eller applikations-brugere) anvende deres “device IP-adresse” til at estimere deres lokation.
IP-adresser giver forholdsvist ofte en forkert lokation og kan være flere hundrede kilometer væk fra hvor brugeren egentligt er lokaliseret.
Gå selv ind på Geo-plugin og se hvor din IP-adresse estimeres til at være.
Bruger man IP-adresse til at berige sine førsteparts kundedata har man samme datakilder at trække på som ved geografisk kundeberigelse. Men grundet usikkerheden er det vigtigt at man ser på sine segmenter som helhed og er klar over usikkerheden når man går ned på individ niveau.
Geodemografiske datakilder til førsteparts berigelse
Boligforhold
Segmentering.com trækker over 50 forskellige boligforhold fra BBR, DAR og Ortofotos
- BBR data: Boligtype, størrelse, anvendelse, byggematerialer mv.
- Billedegenkendelse af luftfoto: pools, trampoliner, solceller mv.
- Adressedata
- Sociale data: Boligejerforhold og boligstøtte
Sociodemografi
Segmentering.com trækker mere end 100 forskellige sociodemografiske forhold hovedsageligt fra Danmarks Statistik.
- Demografi: Alder, køn, befolkningstæthed
- Økonomi: Uddannelse, løn, pendling, arbejdsløshed
- Familie: Etnicitet, familietyper, fødsler, civilstand
- Holdninger mv: Politisk overbevisning, folkekirkemedlemskab
Interessepunkter
Mere end 500 kulturelle forhold fra den brugergenerede platform OSM
- Kommercielt: Butikker, dagligvare, caféer, lokale services, tankstationer mv
- Kultur: Sportsfaciliteter, legepladser, biblioteker, parker, teatre, museer mv.
- Transport og trafik: Bus, tog, veje, lufthavne mv.
- Andet: Rådhuse, politi/brandstationer, bænke mv.
Historiske data
Flere af de offentlige datakilder lagres ikke historisk, men hos Segmentering.com laver vi en månedlig kopi af alle datakilder
- Boligforhold: Siden 2021
- Sociodemografi: Siden 2010
- Interessepunkter: Siden 2014