Öffentlich verfügbares Wissen verliert gerade an Wert. Wenn eine KI jede Information in Sekunden liefert, zählt vor allem das, was nur im eigenen Haus liegt. Ein deutsches Unternehmen macht seit 25 Jahren genau das. Im Podcast MARKETING MEETS TECHNOLOGY spricht Timon Hartung mit Nico Winkelhaus, VP Digital Marketing bei Payback. Es geht um First-Party-Data und Hyperpersonalisierung, über die nüchterne Lage im Retail Media und über Ad Fraud, das Thema, das auf keiner Messebühne stattfindet.
Inhaltsverzeichnis
- Wie verdient Payback eigentlich Geld?
- Payback als Performance-Kanal: der unterschätzte Teil
- Was First-Party-Data im Marketing konkret bringt
- Warum Trust die Geschäftsgrundlage ist
- Retail Media und Commerce Media: Warum der Hype der Realität vorausgelaufen ist
- Ad Fraud: das Thema, über das niemand spricht
- Fazit: Frequenz, Beweisführung, Vertrauen
- Häufige Fragen zu First-Party-Data, Retail Media und Ad Fraud
Das Wichtigste in Kürze
- First-Party-Data wirkt bei Payback als Mittel zur Relevanz, nicht als Handelsware. Daten werden nach eigener Aussage nicht verkauft.
- Die Redemption Rate, also die Einlösequote, liegt bei 95 %. Verfallende Punkte sind ausdrücklich kein Geschäftsmodell, sondern ein Warnsignal.
- Hyperpersonalisierung heißt hier: statt fünf Segmenten theoretisch Hunderttausende, gesteuert über die Höhe der Punkte-Incentivierung.
- Jede Kampagne läuft mit Kontrollgruppe. Bei 500.000 angeschriebenen Kunden bleiben 10 % unbeworben, um den inkrementellen Effekt zu messen.
- Der deutsche Retail-Media-Markt besteht laut Winkelhaus zu 75 bis 80 % aus Amazon. Der Rest ist stark fragmentiert.
- Ad Fraud ist nach seiner Einschätzung ein Markt von rund 100 Milliarden Dollar, der in der Branche kaum diskutiert wird.
Wie verdient Payback eigentlich Geld?
Payback verdient auf zwei Wegen. Als Programmbetreiber stellt das Unternehmen Infrastruktur, Personal und IT, ähnlich einem Dienstleistermodell. Als Publisher verkauft es Werbeplätze in der App, im Newsletter und im Print-Mailing. Beides steht und fällt mit der Frage, ob Kunden das Programm wirklich nutzen.
Deshalb ist die Frage an der Kasse kein Zufall. Für die eine Hälfte der Deutschen ist sie ein hilfreicher Reminder, für die andere ein kurzes „danke, brauche ich nicht“.
Warum die Einlösequote der wichtigste Indikator ist
Timon Hartung schätzt die Einlösequote im Gespräch auf 80 %. Winkelhaus korrigiert: 95 %. „Wenn es mal so auf 94 Prozent sinkt, sind wir alle unzufrieden, weil das ist für uns quasi der Vitalitätsfaktor eines Loyaltyprogramms.“
Dahinter steckt eine Entscheidung gegen Breakage. Breakage bezeichnet den Anteil an Punkten, der nie eingelöst wird und dem Anbieter kurzfristig als Gewinn zufällt. Payback verzichtet darauf. In den Daten zeigt sich ein zweiter Effekt: Beim Einlösen greifen Kunden häufiger zu hochwertigeren Produkten, der Warenkorb wächst.
Stabil ist auch die Währung. Ein Punkt entspricht einem Cent, und daran hat sich in 25 Jahren nichts geändert. Bei Meilenprogrammen sieht das anders aus, wie beide Gesprächspartner augenzwinkernd feststellen.
App oder Plastikkarte: eine Frage der Kontaktfrequenz
Der Unterschied zwischen den beiden Zugängen ist erheblich.
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Zugang |
Kontakte pro Jahr |
Grenzkosten je Kontakt |
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Printmailing |
rund 5 |
hoch (Druck, Porto, Logistik) |
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App |
100 bis 120 |
nahezu null |
Zwanzigfache Kontaktfrequenz bei einem Bruchteil der Kosten: Das erklärt den Push in die App. Trotzdem bleibt die Karte im Programm, weil knapp 40 % der Kunden weiter zu ihr greifen.
Für Print-Mailings gewinnt niemand einen Innovationspreis auf der OMR-Bühne. Sie mobilisieren aber weiterhin Millionen Kunden. Zum Realitätscheck gehört auch, dass alle Mitarbeitenden einmal im Jahr Point-of-Sale-Promotion machen. Echtes Kundenfeedback ist aufschlussreicher als jede Reporting-Folie.
Payback als Performance-Kanal: der unterschätzte Teil
Bekannt ist Payback als stationäres Bonusprogramm der großen Händler. Weniger bekannt ist die Rolle im E-Commerce. Über 700 Online-Partner und rund 40 stationäre Omnichannel-Händler sind angebunden, von Amazon und eBay bis zu kleineren Shops. Hier agiert Payback als Affiliate-Publisher, nach eigener Aussage als größter in Deutschland. Nutzer springen aus der App in den Shop und sammeln dort Punkte. Für Advertiser ist das Affiliate Marketing, nur mit durchgehend eingeloggter Nutzerbasis.
Für Hersteller und Händler ist das im Kern modernisiertes Trade Marketing, nur mit feinerem Targeting. Als Performance-Kanal für E-Commerce, Travel, Banking und Insurance sieht Winkelhaus das Programm klar unterschätzt.
Der Einstieg läuft derzeit als Managed Service, ein Self-Service ist geplant. Optimiert wird gemeinsam auf ROAS, Kosten-Umsatz-Relation oder Customer Acquisition Costs. Mit 4.000 Euro entsteht laut Winkelhaus keine Sichtbarkeit auf der Plattform.
Drei Hebel entscheiden über die Performance, und jeder neue Advertiser muss sie erst austarieren:
- Offer-Höhe: Wie viele Punkte gibt der Advertiser aus?
- Zielgruppe: Ist die vermutete Zielgruppe auch die kaufende?
- Placement: App, Newsletter oder Print?
Ein Vorteil bleibt strukturell: Der Traffic ist transaktional. Wer die Payback-App öffnet, will einkaufen. „Da gehst du nicht im Sinne von Zeittotschlagen hin oder um die Fußballergebnisse zu schauen“, betont Nico im Podcast. Damit liegt die Conversion Rate systematisch höher als in redaktionellen Umfeldern. Wie sich der Kanal in einen breiteren Mix einordnet, zeigt unser Beitrag zum Affiliate Marketing 2026.
Was First-Party-Data im Marketing konkret bringt
First-Party-Data sind Daten aus der eigenen Kundenbeziehung, ohne Zukauf von Dritten. Bei Payback entstehen sie an der Kasse, im Online-Shop und in der App. Entscheidend ist, wofür sie eingesetzt werden. Nico bringt es auf den Punkt: „Daten sind tatsächlich für uns dann das Mittel zum Zweck, Relevanz zu schaffen.“
Vom Pampers-Signal zur Verhaltensänderung
Erscheinen Windeln zweimal im Warenkorb, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass sie nicht für Freunde gekauft wurden. Die Offers verändern sich entsprechend.
Interessanter ist der zweite Schritt. Wer im Drogeriemarkt konsequent Standardartikel kauft, das Bio-Sortiment aber nie ausprobiert hat, bekommt genau dort 20-fach oder 30-fach Punkte. Ziel ist nicht die Bestätigung bekannten Verhaltens, sondern dessen Veränderung.
Hyperpersonalisierung: von fünf Segmenten zu Hunderttausenden
Früher gab es eine Handvoll Stufen: dreifach, fünffach, siebenfach. Heute lautet das Ziel theoretisch Hunderttausende Segmente. Winkelhaus erklärt das an einem Haushalt. Eine Person bekommt elffach Punkte auf Bioprodukte, die Partnerin nur fünffach, weil ihre Kaufwahrscheinlichkeit ohnehin höher liegt.
Personalisierung im Marketing scheitert selten am Wollen, sondern an der Beweisführung. Hyperpersonalisierung muss messbar mehr bringen als eine gröbere Segmentierung. Sonst ist sie nur teurer.
Kontrollgruppe statt Marktforschung
Hier liegt der methodische Kern. Von 500.000 angeschriebenen Kunden werden 10 % als Kontrollgruppe abgeschnitten und bleiben unbeworben. Die Differenz ist der inkrementelle Effekt, messbar auf Offer-, Kanal- und Placement-Ebene.
Incrementality, also der Nachweis des zusätzlich erzeugten Umsatzes, wird damit zur deterministischen Rechnung. Niemand muss fragen, wer sich an eine Werbung erinnert. Ohne belastbares Marketing Controlling bleibt jede Personalisierung eine Behauptung. Im Lebensmitteleinzelhandel ist das existenziell, weil dort jeder Prozentpunkt Rabattkosten zählt. Winkelhaus spitzt zu: Je margenschwächer das Geschäft, desto wichtiger die Beweisführung.
Closed Loop: eine ID für online und offline
Für die Marketing-Attribution ist der zweite Baustein entscheidend. Vom Werbekontakt bis zum Kauf hängt alles an einer Kunden-ID, online und offline.
Timon Hartung ordnet das ein: Andere Plattformen scheitern an der Tracking-Komplexität, selbst bei eingeloggten Nutzern. Dazu kommt der Zeithorizont. Weil das Programm Dauerbegleiter ist und keine Wegwerf-App, existiert eine mehrjährige Kundenhistorie. Kohorten lassen sich über Jahre beobachten, etwa abwanderungsgefährdete oder besonders wertvolle Kunden. Datengetriebenes Marketing wird so zu echtem CRM, nicht zur Kampagnenauswertung über zwei Wochen. Wie Teams Datenanalyse und Bauchgefühl im Alltag zusammenbringen, zeigt unser Gespräch zum datengetriebenen E-Commerce bei RidersDeal.
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Warum Trust die Geschäftsgrundlage ist
Ein Bonusprogramm funktioniert nur als offener Tausch. Wer seine Daten hergibt, will genau wissen, was er dafür bekommt. Payback versteckt diesen Handel deshalb nicht im Kleingedruckten, sondern benennt ihn.
Wer das nicht möchte, nutzt kein Bonusprogramm. Diese Klarheit ist die Voraussetzung dafür, dass 35 Millionen Menschen mitmachen. Nico bringt es im Podcast auf den Punkt: „Das ist nicht Datenmonetarisierung, sondern Daten nutzt du für die Relevanz des Programms und nicht zur Monetarisierung.“
Permission Marketing heißt: einzelne Einwilligungen statt Pauschale
Bei der Anmeldung steht eine Basis-Einwilligung. Alles darüber hinaus wird separat abgefragt:
- eigene Permission für den Newsletter
- eigene Permission für Personalisierung auf Paid Channels
- eigene Permission bei der Verknüpfung des Kontos mit Händler-Apps
Jede Einwilligung hängt an einem konkreten Use Case und einem erkennbaren Vorteil. Das kostet Reichweite, und der Verzicht ist gewollt.
Konsequentes Permission Marketing bedeutet: Nicht jeder Kunde ist per Newsletter oder auf Social Media erreichbar. Winkelhaus hält das für vertretbar. Personalisierung auf einem Kanal ohne Zustimmung erhöht nur die theoretische Reichweite, nicht die performante.
Wo Personalisierung creepy wird
Das Sensibilitätsniveau hängt von der Datenkategorie ab. Wer auf den Cayman Islands ein Konto eröffnet, will niemanden über die Schulter schauen lassen. Beim Tomatenkauf im Supermarkt bleibt derselbe Mensch entspannt. Warenkorbkategorien sind eben keine Gesundheitsdaten, mit denen in Deutschland zu Recht nicht gearbeitet werden darf. Dort liegen auch die bekannten Presse-Anekdoten über Händler, die von Schwangerschaften wussten.
Die Personalisierung liegt also in der Incentivierung, nicht im Ausspielen von Intimwissen.
KI im gleichen Rahmen
Für KI bringt Payback zwei Voraussetzungen mit: strukturierte Daten und direkten Kundenzugang. Über 50 % der deutschen Belegschaft arbeitet in Tech, Data oder Product. Die personalisierten Offers liefen früher stärker über Machine Learning, heute über andere Modelle. In der App verbindet ein neuer Assistent Suche und Chat, seit Juni 2026 unter dem Namen „Pointy“ veröffentlicht. Dazu kommen Automatisierung im Customer Service und KI-Unterstützung in der Entwicklung.
Gleichzeitig gelten strenge interne Standards für personenbezogene Daten und Urheberrecht. Das wirke zunächst fast behördlich, sagt Winkelhaus. Welche Fragen dabei konkret zu klären sind, haben wir im Beitrag zur KI-Datensicherheit in Unternehmen aufgeschlüsselt.
Retail Media und Commerce Media: Warum der Hype der Realität vorausgelaufen ist
Zunächst zur Begriffsordnung, denn im Markt wird sie oft vermischt.
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Begriff |
Bedeutung |
Bezug zu Payback |
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Commerce Media |
Überbegriff: Reichweite plus eigene Daten werblich monetarisieren |
Rolle als Aggregator über mehrere Handelspartner |
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Retail Media |
Vertical im Handel: Werbeflächen und Daten des Händlers |
seit 25 Jahren praktiziert, damals über Print und Mailings |
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Finance Media |
Vertical bei Finanz- und Zahlungsanbietern |
im Gespräch nur als weiteres Vertical genannt |
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Werbekostenzuschuss (WKZ) |
Vorläufer: Händler verkauft Werbeleistung an den Hersteller |
Modernisierung statt Ablösung |
Kurz gesagt: Retail Media ist ein Teilbereich von Commerce Media, der Werbekostenzuschuss dessen analoger Vorgänger. Hätte es den Begriff vor 25 Jahren gegeben, wäre Payback im B2B nicht als Bonusprogramm gestartet, sondern als Commerce-Media-Plattform. Datengetriebenes Marketing über Print und Mailings war genau das.
Wie sieht der deutsche Retail-Media-Markt wirklich aus?
Nüchtern, wenn man Winkelhaus folgt.
Die Gründe: Reichweite, ein hoher Search-Anteil und sehr gute Daten. Wie Amazon seine Werbeflächen inzwischen über den Handel hinaus ausbaut, zeigt unser Beitrag zur Amazon Prime Werbung. Unabhängige Zahlen deuten in dieselbe Richtung. IAB Europe bezifferte die europäischen Retail-Media-Ausgaben 2024 auf 14,3 Milliarden Euro, davon rund 10,5 Milliarden bei Amazon.
Um die verbleibenden 15 bis 25 % kämpft ein stark fragmentierter Markt. Winkelhaus erinnert das an den Online-Vermarkterkreis um 2004 und 2005. Regionale Tageszeitungen bauten damals eigene Sales-Teams und eigene Werbeprodukte auf und gingen alle gleichzeitig auf denselben Werbemarkt zu.
Je langsamer Standardisierung und Konsolidierung vorangehen, desto mehr Marktanteil fällt weiter an Amazon. Die Antwort liegt für Winkelhaus in Aggregation, nicht in zusätzlicher Komplexität.
Wie Aggregation praktisch funktioniert
Ein Waschmittelhersteller fährt gemeinsam mit Payback und einem Handelspartner dieselben Offers wie der Händler allein. Dazu gehört das Targeting von Wettbewerbskäufern, also von Kunden, die das eigene Produkt bisher nicht kaufen. Inklusive Kontrollgruppe, und das über mehrere Handelspartner hinweg.
Die Ernüchterung bei den Retail-Media-Trends
Wer die Retail-Media-Trends der letzten Jahre verfolgt hat, kennt die großen Erzählungen: neuer Erlösstrom, alles inkrementell. Winkelhaus ordnet das anders ein. Der PR-Value sei größer gewesen als der Business-Value. Stories von vor drei Jahren wurden inzwischen von abgebauten Sales-Teams begleitet. Das spricht selten für extremes Wachstum.
Timon Hartung bestätigt das aus eigener Beobachtung. Die Messestände waren groß, die Entwicklung ging trotzdem nicht durch die Decke. Für Amazon-Händler gehört Retail Media zum Pflichtprogramm, sonst fehlt Sichtbarkeit. Darüber hinaus wird es selten strategisch eingesetzt.
Ad Fraud: das Thema, über das niemand spricht
Ad Fraud bezeichnet Werbebetrug, bei dem Klicks, Impressionen oder Installationen künstlich erzeugt werden. Der deutsche Begriff Klickbetrug greift zu kurz, weil er nur einen Teil des Problems beschreibt. Die Größenordnung schätzt Winkelhaus auf rund 100 Milliarden Dollar. Juniper Research prognostiziert für 2026 dieselbe Größenordnung, andere Schätzungen fallen deutlich niedriger aus.
Warum das Thema liegen bleibt
Fragt man auf Kongressen nach Gegenmaßnahmen, kommt eine Gegenfrage oder der Verweis auf Performance Marketing, das angeblich nicht betroffen sei. Beides trifft nicht zu. Nico beschreibt es treffend: „Solange keiner richtig unter die Haube schaut, spielen alle das Spiel weiter.“
Das Anreizsystem zieht sich durch die ganze Kette. Wer einen Fraud-Anteil im Spend nicht reduziert, stellt trotzdem die Rechnung. Verdient hat am Ende der Fraudster. Winkelhaus spricht allgemein von einer Größenordnung um 15 % Fraud-Anteil im Spend, ohne Zuordnung zu einer bestimmten Plattform. Timon Hartung geht weiter. Er hält die großen Netzwerke für stark betroffen, nennt 15 bis 20 % bei Meta und bezeichnet Toolwerte von 0,1 % als unglaubwürdig. Diese Einschätzung stammt vom Host, nicht von Payback.
Veränderung muss beim Advertiser beginnen, und zwar bis in den Einkauf. Agenturen brauchen eine Vergütung dafür, dass sie den Aufwand betreiben. Dazu kommt ein politisches Problem. Wer das Thema als CMO angeht, sagt implizit, dass die Reportings der letzten Jahre nicht gestimmt haben. Das trauen sich viele nicht.
Was Payback selbst tut
Als Advertiser setzt Payback auf Tooling, vor allem aber auf Inhouse-Kompetenz und Mustererkennung über möglichst viele Rohdaten. Bewusst nicht im Vertrauen auf eine einzelne Plattform.
Als Plattform ist Payback strukturell schwer angreifbar. Sie lässt sich nicht über eine DSP ansteuern, also nicht über die Einkaufsplattformen des Programmatic Advertising. Ein Kreislauf ist dort nicht baubar.
Dafür existiert die andere Front. Punktestände sind echtes Geld, 1.000 Punkte entsprechen 10 Euro. Also gibt es Phishing und Kontenklau wie bei Banken. Payback antwortet mit Edukation, Zwei-Faktor-Authentifizierung und eigenen Fraud-Teams. Bei 35 Millionen Kunden setzen aber nie alle die Empfehlungen um.
Warum KI das Problem verschärft
Fraud bedeutet im Kern, menschliches Verhalten zu imitieren. Genau das wird durch KI leichter und automatisierbarer, die Erkennung entsprechend schwerer. Dieselbe Technik, die produktive KI-Agenten möglich macht, arbeitet auch für die andere Seite.
Timon Hartung ergänzt: Phishing-Mails waren früher an schlechter Sprache erkennbar, das ist vorbei. Winkelhaus berichtet von einem gefälschten Print-Mailing mit QR-Code im Behörden-Look. Wer sich Print als Betrugskanal leisten kann, hat einen belastbaren Business Case.
Bleibt ein unbequemer Schluss: Die verlässlichste Möglichkeit, Werbeeffizienz zu steigern, liegt in der Reduktion von Ad Fraud. Nur gewinnt man damit keinen Innovationspreis.
Fazit: Frequenz, Beweisführung, Vertrauen
Die drei Themen der Folge hängen zusammen. Nutzungsfrequenz erzeugt eine Datenbasis, die Datenbasis ermöglicht Personalisierung und Messbarkeit, und Trust ist die Bedingung für beides. First-Party-Data ist deshalb kein Schatz, der im Regal liegt, sondern das Ergebnis eines Programms, das Kunden freiwillig nutzen. Die zweite Hälfte der Aufgabe liegt außerhalb der eigenen Datenbank. Dort entscheidet die Sichtbarkeit in KI-Systemen darüber, ob eine Marke überhaupt noch auftaucht.
Für Marketing-Entscheider bleiben zwei Aufgaben: bei Retail Media der Blick auf den tatsächlichen Business-Value statt auf die Erzählung, bei Ad Fraud der Blick unter die Haube. Dort liegt messbares Geld.
Die ganze Folge gibt es im Podcast MARKETING MEETS TECHNOLOGY, zum Beispiel auf YouTube. Kontakte für Kampagnen finden sich auf payback.group, erreichbar ist Nico Winkelhaus auch auf LinkedIn.
FAQ: Häufige Fragen zu First-Party-Data, Retail Media und Ad Fraud
Was ist First-Party-Data?
First-Party-Data sind Daten, die ein Unternehmen selbst in der direkten Kundenbeziehung erhebt, ohne Zukauf von Dritten. Dazu gehören Transaktionen, Klicks, Einwilligungen und Kundenhistorien. Bei Payback entstehen sie an der Kasse, im Online-Shop und in der App.
Was ist der Unterschied zwischen Retail Media und Commerce Media?
Commerce Media ist der Überbegriff, Retail Media ein Vertical darunter. Gemeinsames Prinzip ist die werbliche Monetarisierung von Reichweite plus eigenen Daten. Neben Retail Media zählt auch Finance Media zu den Verticals von Commerce Media.
Wie groß ist der Amazon-Anteil am deutschen Retail-Media-Markt?
Nico Winkelhaus schätzt Amazons Anteil am deutschen Retail-Media-Markt auf 75 bis 80 %. Um die restlichen 15 bis 25 % konkurriert ein stark fragmentierter Anbietermarkt. Als Gründe nennt er Reichweite, hohen Search-Anteil und sehr gute Daten.
Was bedeutet Hyperpersonalisierung bei einem Bonusprogramm?
Hyperpersonalisierung bedeutet, die Incentivierung individuell zu steuern statt in wenigen Segmenten. Statt fünf Punktestufen sind theoretisch Hunderttausende Segmente das Ziel. Rabatt fließt dorthin, wo er Kaufverhalten verändert, nicht dorthin, wo ohnehin gekauft würde.
Wie hoch ist der Fraud-Anteil im Media-Spend?
Nico Winkelhaus nennt eine Größenordnung von rund 15 % Fraud-Anteil im Spend, ohne Zuordnung zu einzelnen Plattformen. Den Gesamtmarkt für Ad Fraud schätzt er auf etwa 100 Milliarden Dollar. Verlässliche plattformspezifische Zahlen gibt es kaum.
Für welche Unternehmen eignet sich Payback als Performance-Kanal?
Für E-Commerce, Travel, Banking und Insurance mit ausreichendem Budget. Laut Nico Winkelhaus reichen 4.000 Euro nicht für Sichtbarkeit auf der Plattform. Der Einstieg läuft als Managed Service, ein Self-Service ist geplant.
