30. Juni 2022

First Party Data Strategie: Einführung und effiziente Umsetzung

In unserem Artikel „Probleme und Zukunft des Customer Trackings in der digitalen Werbeindustrie“ habe ich beleuchtet, wie sich die Ansprache mit personalisierten Inhalten verändert, wenn Third Party Cookies wegfallen. Seit 2022 hat sich die Lage verschoben: Chrome behält seine Cookies, Safari, Firefox und Apps ohne Tracking-Einwilligung bleiben aber dauerhaft ohne Fremdkennungen. Eine First Party Data Strategie und das Sammeln von First Party Daten sind darum weiterhin die Grundlage, nur die Begründung hat sich geändert.

Thomas Henz

Tech allgemein

Was sind First Party Daten?

First Party Daten sind Nutzerdaten, die Betreibende von Webseiten, Apps und anderer digitaler Lösungen durch ihre direkte Beziehung zu Kund:innen selbst sammeln.

Ein einfaches Beispiel für First Party Daten, die im Rahmen eines Besuchs in einem Online-Shop gesammelt werden können:

Person X betritt die Webseite einer Marke Y
Person X kauft ein Produkt Z und hinterlässt im Rahmen der Bestellung eine E-Mail-Adresse und die Adresse
Person X nimmt ein paar Wochen später bei einem Gewinnspiel rund um ein ergänzendes Produkt zur früheren Bestellung teil und hinterlässt dort zusätzlich das Alter

First Party Daten sind in diesem Fall, wenig überraschend, E-Mail, Adresse und Alter.

First Party Daten, die kundenspezifisch sind, sind demnach:

Demografische Daten wie Name, Geburtsdatum, Adresse
Verhaltensdaten (oder auch Event-Daten), wie z. B. Aktionen auf einer Webseite, in einer App oder in anderen digitalen Kanälen sowie Anzahl und Länge der Interaktionen und deren Häufigkeit (z. B. häufige Seitenaufrufe einer bestimmten Kategorie, Länge des Besuchs im Shop usw.)
Transaktionsdaten, z. B. Einkäufe aus Online-Shops oder stationären Geschäften

Solche First Party Daten lassen sich aus allen im Zugriff befindlichen Datenquellen gewinnen, also z. B. der Webseite, der mobilen App des Shops und etwa auch dem Newsletter oder bestehenden CRM-Tools.

Daher werden First Party Daten nicht nur in einem Kanal (Browser, Gerät, etc.) gesammelt, sondern bilden im Optimalfall die vollständige Customer Journey über die gesamte Länge der Kundenbeziehung ab.

Viele Vermarktende wissen bereits, dass First Party Daten den höchsten Return on Investment (ROI) versprechen.

Warum First Party Daten 2026 noch wichtiger sind als 2022

Als ich diesen Artikel 2022 schrieb, war der Auslöser das angekündigte Ende der Third Party Cookies in Chrome. Das ist so nicht gekommen. Google hat den Cookie-Ausstieg im Juli 2024 aufgegeben, im April 2025 auch das geplante Auswahlfenster für Nutzer:innen gestrichen und im Oktober 2025 die meisten Privacy-Sandbox-APIs eingestellt, darunter Topics und Protected Audience. Third Party Cookies bleiben in Chrome.

Für die Strategie ändert das wenig. Safari blockiert Third Party Cookies seit März 2020 vollständig, Firefox blockiert bekannte Tracking-Cookies seit Juni 2019 standardmäßig, und in iOS-Apps verlangt Apple seit 2021 eine ausdrückliche Tracking-Einwilligung, die viele Nutzer:innen verweigern. Wer seine Kund:innen über diese Kanäle erkennen will, kann sich nur auf Daten aus der eigenen Beziehung stützen. Dazu kommt, dass Google im EWR seit März 2024 den Consent Mode voraussetzt: Ohne dokumentiertes Einwilligungssignal verarbeiten Google Ads und Analytics keine Conversion-Daten mehr. Die Einwilligung ist damit auch die Voraussetzung dafür, dass Werbekanäle überhaupt noch messbar sind.

Welche Einsatzmöglichkeiten ergeben sich durch First Party Daten?

Je besser man seine Nutzer:innen kennt, desto besser kann man mit den First Party Daten, die man über deren Interaktionen sammelt, arbeiten und die bestmöglichen Anwendungsfälle finden, die den Nutzer:innen und dem eigenen Unternehmen einen Mehrwert bringen.

Ist etwa ein Shop-Besucher regelmäßig in der Kategorie „Schuhe“ unterwegs, ist der nächste Newsletter so personalisierbar, dass mehr spannende Inhalte rund um Schuhe darin enthalten sind. So wird das Bedürfnis der Kund:innen nach Content im entsprechenden Interessensgebiet gestillt und im Optimalfall ergibt sich durch gezielte Angebote ein erneuter Kauf.

Ziele, die ein Unternehmen etwa verfolgen kann:

Marke stärken
Verkauf stärken
Kundenbindung stärken
Re-Adressierung von Kund:innen, die ggf. vor dem Absprung stehen
Verlorene Kund:innen wiedergewinnen

Die Anwendungsfälle für First Party Daten können daher grob in zwei Bereiche unterteilt werden:

First Party Daten Anwendungsfall #1

Verbesserte Targeting-Präzision: First Party Daten helfen Vermarktern, die Treffsicherheit und Relevanz von Marketingmaßnahmen zu verbessern. So können Angebote und Newsletter personalisiert, eigene (ggf. ganz neue) Werbemodelle etabliert und dabei Streuverluste minimiert werden. Gleichzeitig steigt der ROI (Return on Investment).

Dies gilt insbesondere auch für eigene Werbemaßnahmen, die bei fremden Werbenetzwerken durchgeführt werden. First Party Daten können hierbei genutzt werden, um die Zielgenauigkeit mit den eigenen Daten noch zusätzlich zu verbessern.

So hat etwa die US-amerikanische Brauerei Anheuser-Busch über 70.000.000 Kontakte aus verschiedenen Datenquellen vereinheitlicht und sich dadurch viele Millionen Dollar an Werbeausgaben gespart [1].

First Party Daten Anwendungsfall #2

Kundenansprache über Kanäle hinweg: Wenn Daten über alle Kanäle verbunden werden, wird die Reise der Kund:innen sichtbar. Hat ein:e Kund:in auf einen Link in einer E-Mail geklickt, der zur Webseite führte, sich dort dann umgesehen und einen Kauf getätigt, wird dieser Prozess in Gänze sichtbar und Vermarktende können ihre Marketingmaßnahmen darauf basierend für zukünftige Kampagnen optimieren.

Wie gewinnt man First Party Daten?

Nachdem nun klar ist, was First Party Daten sind, gilt es herauszufinden, wie diese Daten gesammelt werden können.

First Party Daten werden gewonnen, indem Nutzenden als Gegenleistung zu ihren Daten unter Beachtung der geltenden Datenschutzbestimmungen ein echter Mehrwert geboten wird.

Hier sind sieben Möglichkeiten, wie First Party Daten gewonnen werden können.

Nutzerregistrierung

Wenn sich Nutzende auf einer Webseite oder in einer App registrieren, hinterlassen sie in der Regel eine E-Mail-Adresse und ggf. noch weitere Informationen, die zur Anmeldung notwendig oder für Vermarktungszwecke relevant sein können. Solche Registrierungsdaten sind je nach Anwendungsfall recht umfänglich abfragbar und wertvoll in der Weiterverarbeitung.

Das Kernproblem ist hierbei, dass den Nutzenden ein entscheidender Mehrwert für ihre Registrierung geboten werden muss. Ein Anwendungsfall könnte etwa sein: 10 % Rabatt auf den ersten Kauf, wenn mehr Informationen eingegeben werden als nur die für einen Kauf wirklich notwendigen Daten (z. B. das Alter).

Ein anderer Weg, E-Mail-Adressen zu erhalten, sind natürlich die klassischen Newsletter. Mit ihnen kann man Nutzer:innen zunächst wertvolle Informationen bieten, die dazu führen, dass Vertrauen aufgebaut wird und am Ende ein „echter“ Login mit zusätzlichen Nutzerdaten erstellt wird.

Single Sign-on (SSO)

Unter Single Sign-on versteht man einen Login-Vorgang, der anhand der Zugangsdaten von Drittplattformen wie etwa Facebook, Google oder Apple durchgeführt wird. Bekannte Beispiele dafür sind die häufig verfügbaren Buttons „Mit Facebook einloggen“ oder „Mit Google einloggen“.

Diese Möglichkeit fällt noch ein wenig unter den ersten Punkt dieser Aufzählung, denn es handelt sich hierbei um ein niederschwelliges Angebot einer noch schnelleren Registrierung. Nutzende benötigen hier kein Passwort mehr bei der Registrierung, und der Webseitenbetreibende ist je nach Setup in der Lage, die bereits bei Facebook, Google etc. hinterlegten Daten wie Name, Interessen oder Wohnort zu erhalten. Für den deutschen Markt ist netID der European netID Foundation eine Alternative, die ohne US-Plattform auskommt und die Einwilligungen der Nutzer:innen zentral verwaltet.

Progressive Profilierung

Haben Nutzer:innen sich auf einer Webseite registriert und das dafür notwendige Minimal-Set an Registrierungsdaten eingegeben, kann über verschiedene Wege versucht werden, weitere Daten zu erheben, indem in einem nachgelagerten Schritt weitere Informationen abgefragt werden.

Ein Beispiel: Eine Person hat sich auf einer Seite registriert, um einen Kauf zu tätigen. Loggt sich diese Person ein zweites oder drittes Mal ein, kann beispielsweise nach dem Wohnort gefragt werden, um Angebote mit lokalem Bezug anzuzeigen.

Ein solches Vorgehen ist mittlerweile auch von vielen Apps bekannt: Vor ein paar Jahren musste beim Starten einer App zuerst allen Berechtigungen (Kamerazugriff, Dateizugriff, Standortermittlung, etc.) zugestimmt werden, um die App überhaupt nutzen zu können. Heutzutage wird in fast allen Apps erst dann nach spezifischen Berechtigungen gefragt, wenn sie für die Verwendung innerhalb der App auch tatsächlich relevant sind. Hier erkennen Nutzer:innen den direkten Mehrwert und stehen einer Freigabe ihrer Daten offener gegenüber.

Bei diesem Vorgehen ist natürlich Vorsicht geboten: Wird zu häufig nach neuen Daten gefragt, könnte das die Nutzer:innen abschrecken und sie kehren ggf. nicht mehr zurück. Daher sollte eine progressive Profilierung nur sehr langsam und bedächtig durchgeführt werden.

Eventbasiertes Tracking

Durch das Erheben von Events (Spuren), die Nutzende beim Besuch einer Webseite hinterlassen, erhält man weitere wertvolle Daten über Präferenzen und Interessen.

Wir sprechen hier z. B. von Klicks auf einen Anrufen-Button, Routenbeschreibungen, Klicks zu externen Webseiten, Likes, Buchungen, Teilen mit Freunden usw. All diese Events können ein direktes Interesse an einem Thema signalisieren und können einer Person direkt zugeordnet werden.

Inhalte teilen

Nutzer:innen lieben es, Inhalte zu teilen, insbesondere dann, wenn sie die ersten sind, die den Wert erkennen und in Umlauf bringen.

Dieser Weg bringt nicht nur neue Registrierungen, sondern lässt auch bei bestehenden Nutzer:innen und Kund:innen erkennen, ob sie gewisse Inhalte mehr mögen als andere.

Umfragen und Gewinnspiele

Manchmal ist es am einfachsten, seine Nutzer:innen einfach zu fragen, was sie von Produkten oder Angeboten halten. Durch kurze Umfragen können oft wertvolle Informationen erhalten werden, die für weitere Marketing-Aktionen relevant sein können. Gegenleistungen wie Gutscheine können die Bereitschaft der Nutzer:innen, an einer solchen Umfrage teilzunehmen, erhöhen. Auch Gewinnspiele erhöhen diese Bereitschaft zur Übermittlung von Daten.

Gewährleistungen oder Produktregistrierungen

Nicht selten kaufen Nutzer:innen ein Produkt offline im Laden. Meist werden während dieses Kaufvorgangs keine persönlichen Daten erhoben und es bleibt die Frage, wie diese Kund:innen auch hier Registrierungen abschließen würden.

Gewährleistungen und Produktregistrierungen sind hierbei eine sehr gute Lösung. Diese Angebote lassen sich über QR-Codes auf den Produkten integrieren. Wenn sich Kund:innen für eine Verlängerung ihrer Gewährleistung entscheiden, geben sie ihre Daten für die Registrierung an. Ebenso können Kund:innen Belohnungen erhalten, wenn sie ihre Produkte online registrieren.

Mögliche Quellen für solche First Party Daten sind:

Die eigene Webseite
Mobile Apps
E-Mail-Marketing
Point of Sale
Das eigene CRM
Beacons
Call Center
uvm.

Was sich seit 2022 in der Umsetzung geändert hat

Drei Themen sind in den letzten Jahren in fast jedes First-Party-Data-Projekt eingezogen, die 2022 noch Randnotizen waren.

Server-Side-Tagging. Klassisches Tracking lädt die Skripte von Google, Meta und Co. im Browser der Nutzer:innen. Dort werden sie von Tracking-Schutz und Ad-Blockern beschnitten, und jede Anfrage geht direkt an den Drittanbieter. Beim Server-Side-Tagging, etwa mit dem Server-Container des Google Tag Managers, sendet der Browser die Events an einen eigenen Endpunkt unter der eigenen Domain. Erst dort entscheidet man, welche Daten in welcher Form an welchen Anbieter weitergehen. Google beschreibt den Nutzen so: Die Daten liegen zunächst nur im eigenen Cloud-Projekt, bis man sie bewusst weitergibt. Für eine First Party Data Strategie ist das doppelt wertvoll: Die eigenen Events werden vollständiger erfasst, und man kann personenbezogene Felder entfernen oder pseudonymisieren, bevor sie das eigene System verlassen. Eine Einwilligung ersetzt das nicht; auch serverseitig gesetzte Kennungen fallen unter § 25 TDDDG.

Einwilligung als Datenfeld. Seit die Einwilligung über den Consent Mode auch technisch an Google übermittelt werden muss und Aufsichtsbehörden Bußgelder für Weitergaben ohne passende Einwilligung verhängen (die französische CNIL im Dezember 2025 etwa 3,5 Millionen Euro gegen einen Betreiber, der Kontaktdaten seines Kundenbindungsprogramms zu Werbezwecken an ein soziales Netzwerk übermittelt hatte), gehört der Einwilligungsstatus pro Person und Zweck in die Datenbasis. Die CDP oder das Warehouse muss wissen, wer wofür eingewilligt hat, sonst lässt sich kein Segment rechtssicher aktivieren. In Deutschland ist seit dem 1. April 2025 zudem die Einwilligungsverwaltungsverordnung in Kraft; den ersten anerkannten Einwilligungsverwaltungsdienst hat der Bundesdatenschutzbeauftragte im Oktober 2025 registriert. Ob Nutzer:innen ihre Einwilligungen künftig zentral hinterlegen, ist offen, aber die Richtung ist klar: Einwilligungen werden strukturierte Daten, keine Banner-Screenshots.

KI auf First Party Daten. Segmentierung, Churn-Vorhersage und Produktempfehlungen aus dem eigenen Datenbestand sind mit den heutigen Modellen deutlich einfacher geworden, und viele CDP-Anbieter bauen solche Funktionen direkt ein. Das CDP Institute beschreibt im Januar 2026, dass KI die Unternehmen zu klareren Entscheidungen zwingt, wo Kundendaten liegen und wer sie kontrolliert. Für die Strategie heißt das: Die Datenbasis muss so sauber und vollständig sein, dass ein Modell darauf arbeiten kann, und die Einwilligung muss die Auswertung abdecken. Wer First Party Daten nur für den Newsletter erhoben hat, darf damit nicht ohne Weiteres ein Scoring trainieren. Wie sich KI-Funktionen in eine bestehende App einbauen lassen, beschreibt unser Artikel Ist Ihre App AI-ready?

Roadmap: Eine First Party Datenstrategie effizient und gewinnbringend umsetzen

Es sei direkt gesagt: Eine umfassende First Party Datenstrategie lässt sich nicht in vier Wochen umsetzen. Ein solches Vorhaben benötigt eine klare Vorstellung des Ergebnisses, das mit einer First Party Datenstrategie erreicht werden soll, und die unbedingte Zusammenarbeit aller Bereiche eines Unternehmens.

Definieren Eine First Party Datenstrategie funktioniert nur in Zusammenarbeit aller Bereiche. Die Ziele eines solchen Projekts müssen in Abstimmung mit den Geschäftszielen definiert werden. Nur so kann herausgefunden werden, welche Daten tatsächlich gesammelt, aktiviert und gemessen werden sollen.
Datenquellen definieren Sind die Daten einmal erkannt, gilt es herauszufinden, wo im Unternehmen diese Daten liegen bzw. welche Neuimplementierung notwendig ist und wie diese Daten zentral abgelegt werden.
Daten vereinheitlichen In diesem Schritt werden die gesammelten Daten vereinheitlicht, um eine einzelne Ansicht pro Kund:in zu erhalten. Diese Vereinheitlichung funktioniert auch bei anonymen Daten und über verschiedenste Wege wie z. B. First Party Cookies, IDFA/MAID, E-Mail, Telefonnummern oder Universal IDs wie EUID und RampID.
Segmentieren und Anreichern Sind die Daten pro Nutzer:in vereinheitlicht, können sie genutzt werden, um Segmente über Kund:innen zu bilden. Solche Segmente können Demographien und Interessen sein, aber auch Kombinationen davon oder eventgetriebene Segmente wie „Kund:in steht kurz vor Kündigung“ usw. Daten können zudem über Marktplätze oder Datenpartnerschaften angereichert werden, um ein noch besseres Bild der Kund:innen zu erhalten.
Aktivieren Sind Nutzerdaten einmal segmentiert, können die zuvor ermittelten Anwendungsfälle implementiert werden, was sich „Datenaktivierung“ nennt.
Analysieren Die Daten, die nach der Segmentierung oder der Aktivierung gesammelt werden, helfen dabei, die eigenen Kund:innen noch besser zu verstehen und zu ermitteln, ob in irgendwelchen Bereichen der First Party Datenstrategie Nachbesserungsbedarf besteht.
Optimieren Sind alle Daten analysiert und ein Bild des Status quo ermittelt, lassen sich die Ergebnisse gegen das Zielbild halten und optimieren. Diese Optimierung muss wiederum gegen die Unternehmensziele gehalten werden.

Diese Roadmap ist nur ein grober Durchmarsch durch alle Themen, die im Rahmen einer First Party Datenstrategie relevant sind. Die Details unterscheiden sich je nach Branche und Unternehmenszielen stark. Daher ist ein entsprechendes Vorhaben immer individuell durch kompetente Mitarbeitende oder Partner zu betrachten und durchzuführen.

Welche Tools helfen bei der First Party Datenstrategie?

Die vier technischen Schichten einer First Party Datenstrategie, die es zu evaluieren gilt, sind:

Datenhaltung Welche Plattform/Datenbank speichert Daten(mengen) so, dass mit ihnen flexibel gearbeitet werden kann?
Data Management Welche Plattform vereinheitlicht und managt meine Daten so, dass sie für die Datenaktivierung optimal vorbereitet sind?
Datenaktivierung Welche Plattform ist in der Lage, die vorbereiteten Daten für die identifizierten, die Unternehmensziele unterstützenden Anwendungsfälle zu nutzen?
Analytics und Visualisierung Welche Tools sind in der Lage, meine Daten und Aktivierungsfälle zu analysieren und bereichsübergreifend zu visualisieren?

Je nach Unternehmenszielen kann eine First Party Datenstrategie in allen vier Punkten selbst implementiert oder durch bestehende Tools gestützt werden.

Für die Datenhaltung und das Data Management werden häufig Customer Data Platforms (CDPs) genutzt. Diese Plattformen sind meist teuer, bilden diese Punkte aber solide ab und ermöglichen eine gezielte Aktivierung. Seit einigen Jahren gibt es dazu eine Alternative: Wer bereits ein Data Warehouse wie BigQuery oder Snowflake betreibt, kann Datenhaltung und Management dort belassen und die Aktivierung mit einem Reverse-ETL-Werkzeug aufsetzen (Composable CDP).

Weitere Infos zu CDPs und zum Vergleich der beiden Ansätze haben wir im folgenden Artikel zusammengestellt: Was ist eine Customer Data Platform (CDP)?