Am 22. April 2025 hat Google seine Pläne für Third-Party-Cookies in Chrome erneut geändert. Statt einer zusätzlichen, separaten Auswahlmöglichkeit für Cookies will Google am bestehenden Ansatz festhalten: Nutzer:innen können ihre Einstellungen weiterhin selbst im Browser steuern. Die über Jahre angekündigte vollständige Ablösung von Third-Party-Cookies in Chrome ist damit vorerst vom Tisch, wie Google in seinem Update zur Privacy Sandbox und zum Tracking-Schutz in Chrome mitteilt.

Für Kundendatenstrategien ist diese Entwicklung trotzdem keine Entwarnung. Safari und Firefox schränken Third-Party-Cookies schon länger ein. Gleichzeitig wächst der Bedarf, Interaktionen über Website, Commerce, Marketing und Service hinweg besser zusammenzuführen. First-Party-Daten und eine belastbare Identitätslogik bleiben deshalb ein zentraler Baustein für Personalisierung und Customer Experience.

Kundendatenmanagement und Identity Resolution: Worum geht es?

Kundendatenmanagement umfasst die Sammlung, Strukturierung, Qualitätssicherung und Nutzung von Kundendaten aus unterschiedlichen Quellen. Eine zentrale Aufgabe dabei ist die Identity Resolution: Sie verbindet unterschiedliche Identifikatoren und Datensignale mit derselben Person oder demselben Profil.

Dazu gehören beispielsweise CRM-Daten, Login-Informationen, E-Mail-Adressen, Kaufhistorien, Website-Interaktionen oder Service-Kontakte. Das Ziel ist nicht einfach eine möglichst große Datensammlung. Entscheidend ist, Informationen aus verschiedenen Systemen so zusammenzuführen, dass daraus ein konsistenter und über die Zeit nutzbarer Kundenkontext entsteht.

Customer Data Platforms spielen dabei häufig eine wichtige Rolle. Das CDP Institute definiert eine CDP als Software, die persistente, vereinheitlichte Kundenprofile erstellt und diese für andere Systeme verfügbar macht. Identity Resolution ist dabei eine der zentralen Funktionen, neben Datenintegration, Governance und Aktivierung.

Der Unterschied zum klassischen CRM liegt vor allem im Einsatzkontext. CRM-Systeme dokumentieren in erster Linie Vertriebs- und Serviceinteraktionen. Eine CDP führt zusätzliche Daten aus verschiedenen Quellen zusammen und stellt sie für Analyse, Personalisierung und Aktivierung in anderen Systemen bereit.

Von getrennten Datensätzen zu belastbaren Kundenprofilen

Das Grundproblem ist bekannt. Marketing, Vertrieb, Commerce und Service arbeiten häufig mit unterschiedlichen Systemen. Kund:innen hinterlassen entsprechend viele einzelne Datenspuren. Ohne eine gemeinsame Identitätslogik bleibt offen, welche dieser Signale tatsächlich zur selben Person gehören.

Identity Resolution versucht genau diese Verbindung herzustellen. In der Praxis kommen dabei vor allem zwei Ansätze zum Einsatz:

Deterministisches Matching liefert die belastbareren Verbindungen. Probabilistische Verfahren können Lücken schließen, arbeiten aber immer mit Wahrscheinlichkeiten. Wie weit Unternehmen diese Verfahren einsetzen können und sollten, hängt deshalb nicht nur von technischen Möglichkeiten ab. Datenschutz, Einwilligungen und die gewünschte Genauigkeit spielen ebenso eine Rolle.

Wichtig ist dabei: Identity Resolution ist keine einmalige Bereinigung eines Datenbestands. Profile verändern sich laufend. Neue Käufe, Service-Anfragen, Logins oder Präferenzänderungen müssen den bestehenden Profilen korrekt zugeordnet werden. Genau darin liegt die operative Herausforderung.

Der Cookie-Kurswechsel ändert die First-Party-Logik kaum

Googles Entscheidung von 2025 verändert vor allem den Zeitplan der Cookie-Diskussion. Sie beseitigt aber nicht die grundlegende Abhängigkeit von First-Party-Daten.

Unternehmen benötigen eigene Kundendaten nicht nur als Ersatz für Third-Party-Cookies. Sie brauchen sie, um bekannte Kund:innen über unterschiedliche eigene Kontaktpunkte hinweg zu verstehen und relevante Interaktionen zu steuern. Das gilt unabhängig davon, wie lange Third-Party-Cookies in Chrome noch verfügbar bleiben.

Eine von Boston Consulting Group und Google veröffentlichte Untersuchung zeigt, welchen operativen Unterschied die Nutzung von First-Party-Daten machen kann. In der untersuchten Gruppe erzielten Unternehmen mit mehreren fortgeschrittenen Aktivierungsansätzen auf Basis von First-Party-Daten höhere Umsatz-Uplifts als Unternehmen ohne diese Nutzung. Die Studie nennt bis zu 2,9-fachen Revenue Uplift für Unternehmen, die vier definierte Aktivierungsansätze einsetzten.

Solche Werte lassen sich nicht pauschal auf jedes Unternehmen übertragen. Der Befund ist trotzdem relevant: Der Nutzen von First-Party-Daten hängt nicht allein von ihrer Verfügbarkeit ab, sondern davon, ob sie tatsächlich für Segmentierung, Personalisierung und kanalübergreifende Aktivierung genutzt werden.

Zero-Party-Daten ergänzen den Kundenkontext

Neben beobachteten First-Party-Daten können auch Informationen wichtig werden, die Kund:innen bewusst selbst bereitstellen. Häufig wird dafür der Begriff Zero-Party-Daten verwendet. Dazu gehören etwa Präferenzen in einem Preference Center, Angaben in einem Produktfinder oder Informationen aus einer Befragung.

Der Unterschied ist praktisch relevant. First-Party-Daten entstehen häufig aus beobachtetem Verhalten. Zero-Party-Daten geben Kund:innen bewusst an. Für Personalisierung kann diese Kombination hilfreich sein, weil nicht jede Absicht zuverlässig aus Klicks oder Transaktionen abgeleitet werden kann.

Allerdings entstehen solche Daten nur, wenn Kund:innen einen nachvollziehbaren Grund haben, sie anzugeben. Ein zusätzlicher Datensatz ist deshalb kein Selbstzweck. Der Mehrwert muss für beide Seiten erkennbar sein.

Identity Resolution ist mehr als eine CDP-Funktion

Bei der Auswahl einer CDP lohnt sich deshalb ein genauer Blick auf die tatsächliche Identitätslogik. Der Markt umfasst unterschiedliche Architekturen und Funktionsumfänge. Eine Plattform kann Daten sammeln und segmentieren, ohne deshalb automatisch belastbare Profile über alle relevanten Systeme hinweg zu erzeugen.

Das CDP Institute stellt Identity Resolution ausdrücklich in den Kern der aktuellen CDP-Definition. Entscheidend ist, ob ein System Kundenidentitäten und Profilstrukturen über die Zeit konsistent verwalten und für nachgelagerte Systeme verfügbar machen kann.

Für die Praxis ergeben sich daraus einige einfache Prüfungen:

• Welche Identifikatoren kann das System zusammenführen?
• Wie wird mit widersprüchlichen oder fehlenden Identifikatoren umgegangen?
• Wie schnell erscheinen neue Signale im Kundenprofil?
• Welche Systeme können auf diese Profile zugreifen?
• Wie werden Einwilligungen, Widerrufe und Zugriffsrechte berücksichtigt?
• Wer verantwortet Regeln für Matching, Datenqualität und Aktivierung?

Deutlich wird damit auch: Identity Resolution ist nicht nur eine technische Funktion. Sie verbindet Datenarchitektur, Governance und operative Nutzung.

Wenn KI-Systeme auf Kundendaten zugreifen

Die Diskussion bekommt mit KI eine zusätzliche Dimension. Bislang greifen vor allem Menschen und klassische Marketing- oder Service-Systeme auf Kundenprofile zu. Mit Copilots, Conversational AI und agentischen Anwendungen kommen weitere Nutzer dieser Daten hinzu.

Für solche Systeme wird die Aktualität des Kundenkontexts wichtiger. Ein Service-Assistent, der während einer laufenden Interaktion Empfehlungen geben oder einen nächsten Schritt vorbereiten soll, benötigt beispielsweise aktuelle Informationen zu Käufen, Servicefällen, Berechtigungen oder Präferenzen. Ein veraltetes oder falsch zusammengeführtes Profil kann entsprechend auch zu einer falschen Empfehlung führen.

Damit steigen die Anforderungen an die darunterliegende Datenarchitektur. Es reicht nicht, Daten nur für periodische Reports zusammenzuführen. Je stärker KI in laufende Kundeninteraktionen eingebunden wird, desto wichtiger werden schnelle Datenaktualisierung, eindeutige Identitäten und klar geregelte Zugriffe.

Hier liegt auch der Anschluss an unsere aktuellen Diskussionen zu Customer Service und Experience Orchestration. KI kann nur mit dem Kontext arbeiten, den ihr die Unternehmenssysteme bereitstellen. Datenfragmentierung wird damit nicht automatisch durch KI gelöst. Sie kann sich sogar stärker bemerkbar machen, wenn Systeme auf Basis unvollständiger oder widersprüchlicher Informationen selbstständig Empfehlungen oder Aktionen erzeugen.

Passend dazu haben wir auf Shift/CX bereits in „Von der Marketing Automation zur CX Automation: Was jetzt zählt" diskutiert, wie sich Marketing Automation in Richtung einer stärker journey-orientierten Steuerung entwickelt. Und auch die Datensilo-Problematik haben wir bereits in „Marketing Automation: Weg mit den Datensilos!" aus der Marketing-Automation-Perspektive eingeordnet.

Was Verantwortliche bei CDP und Identity Resolution prüfen sollten

Für Marketing-, CX- und Datenverantwortliche verschiebt sich die Diskussion damit weg von der Frage, ob eine CDP vorhanden ist. Entscheidend ist, was die darunterliegende Identitäts- und Datenlogik tatsächlich leisten kann.

Bei aktuellen Projekten würden wir deshalb vor allem auf fünf Punkte schauen:

• Identität: Wie zuverlässig lassen sich Signale derselben Person zuordnen?
• Aktualität: Wie schnell fließen neue Interaktionen in das Profil ein?
• Nutzbarkeit: Können Marketing, Service und andere Systeme die Daten tatsächlich verwenden?
• Governance: Sind Einwilligungen, Zugriffsrechte und Verantwortlichkeiten klar geregelt?
• Anschlussfähigkeit: Kann die Datenbasis auch für neue Anwendungen wie KI-gestützte Personalisierung oder agentische Prozesse genutzt werden?

Diese Fragen sind weniger spektakulär als viele aktuelle KI-Ankündigungen. Für die praktische CX-Arbeit sind sie dafür umso relevanter.

Fazit: Identity Resolution bleibt eine Grundlage für Personalisierung und CX

Googles Kurswechsel bei Third-Party-Cookies hat einen lange erwarteten technologischen Stichtag relativiert. Er verändert aber nicht die grundlegende Aufgabe im Kundendatenmanagement.

Unternehmen müssen weiterhin Daten aus Marketing, Commerce, Vertrieb und Service zusammenführen, Identitäten zuverlässig auflösen und diese Informationen für unterschiedliche Systeme nutzbar machen. Erst darauf können Personalisierung, Journey-Steuerung und KI-gestützte Kundeninteraktionen sinnvoll aufsetzen.

Identity Resolution ist deshalb weniger ein neues Trendthema als eine technische und organisatorische Grundlage, deren Bedeutung mit der zunehmenden Automatisierung von Kundeninteraktionen eher wächst. Die entscheidende Frage lautet nicht, ob Unternehmen möglichst viele Kundendaten besitzen. Entscheidend ist, ob sie wissen, welche Daten zusammengehören, wie aktuell sie sind und wer sie für welchen Zweck nutzen darf.

Weiterführende Quellen

• Google: Update zur Privacy Sandbox und zum Tracking-Schutz in Chrome
• CDP Institute: What is a Customer Data Platform?
• Google / Boston Consulting Group: First-party data playbook for marketing
• Shift/CX: Von der Marketing Automation zur CX Automation: Was jetzt zählt
• Shift/CX: Marketing Automation: Weg mit den Datensilos!