Alles, was man benötigt, um Daten aus unterschiedlichen Kanälen und Kampagnen in der Aussteuerung zu nutzen, ist im modernen Multichannel-Advertising bereits vorhanden. Basierend auf einem ganzheitlichen Tracking-Konzept müssen die richtigen Kontaktpunkte definiert und geeignete Technologien eingesetzt werden. Die große Herausforderung besteht anschließend darin, Daten aus den unterschiedlichen Kanälen nicht nur über eine integrierte Plattform zu messen, sondern diese Daten auch so aufzubereiten und zu strukturieren, dass eine für alle Kanäle einheitliche und qualitativ hochwertige Datenbasis verfügbar ist. Je nachdem wie der spezifische Kanalmix ist, kann das finale Setup jeweils sehr unterschiedlich aussehen.

Ist diese Hürde umschifft, bietet dieser Datenschatz ungeahnte Möglichkeiten zur Optimierung der verschiedensten Kampagnen. Neben „einfachem“ Retargeting sind vielfältige, komplexe und auf den Kunden abgestimmte Szenarien verfügbar. Bei uniquedigital wird eine Cross-Targeting-Matrix eingesetzt, um die Kombinationsmöglichkeiten der Daten aus den unterschiedlichen Kanälen abzubilden. Basierend auf dieser Matrix identifizieren unsere Experten, welche kanalspezifischen Daten als Input für die Optimierung eines weiteren Kanals verwendet werden können.

In den folgenden drei Beispielen wird demonstriert, wie wir Kampagnen basierend auf Multi-Channel-Daten für unsere Kunden aufzusetzen. Daneben gib es noch unzählige weitere Möglichkeiten, welche zudem durch ständig neue Technologien und innovative Ideen erweitert werden.

In der Customer Journey sehen wir die unterschiedlichsten Kontaktpunkte mit Online- und Offline-Kampagnen. Basierend auf diesen Daten können Datenanalysten folgende Fragen beantworten:

• Sucht der Kunde bereits nach konkreten Produkteigenschaften?
• Gab es bereits mehrere Klicks auf verschiedene Display-Werbemittel?
• Wie hoch ist das Engagement des Nutzers auf der Seite des Werbetreibenden?
  Basierend auf diesen Informationen aus dem SEA, dem Display-Advertising und aus dem Onsite-Tracking lässt sich ableiten, wie weit die Reise des Nutzers im Werbefunnel fortgeschritten, und somit eine Wahrscheinlichkeit, wie nah der Nutzer an einer Conversion ist.

Im Programmatic Buying werden diese Informationen nun genutzt, um den Bietpreis entsprechend individuell pro Nutzer berechnen zu lassen. Ein Nutzer, der kurz vor einer Conversion steht, kann somit demzufolge teurer eingekauft und mit eher produktlastigen Creatives bespielt werden. Mithilfe von einfachen Business Rules lässt sich dieser Ansatz auch im klassischen Tagesgeschäft nutzen. Für verschiedene Conversion-Wahrscheinlichkeiten werden Kampagnen mit jeweils unterschiedlichen Maximal-TKPs festgelegt. Im Kontext von RTA wird es zukünftig möglich sein, entsprechende Nutzerbewertungen in den Bietalgorithmus zu integrieren, sodass pro Nutzer jeweils ein datengetriebenes Gebot berechnet wird.

Im Search-Marketing sind die Botschaften der Anzeigen bereits genau an die Bedürfnisse der User angepasst. Dies ist möglich, da der Nutzer über den Suchbegriff bereits sehr viel von seiner Intention preisgibt. Dieses Wissen kann im Rahmen eines übergreifenden Marketingansatzes in anderen Kanälen wiederverwendet werden. Ein entsprechendes Kampagnensetup auf Facebook schafft somit zusätzliche Relevanz, indem die Informationen und entsprechend angepasste Botschaften aus der Suche auch hier integriert werden. Im Vergleich zu generischen Textbotschaften wird zusätzliche Relevanz für den Nutzer geschaffen, was in unseren Kampagnen eine deutliche Steigerung der Klickrate zur Folge hat.

Haben sie schon einmal überprüft, wie sich das Suchvolumen ihrer Marke und ihrer Topsuchbegriffe bei Google regional unterscheidet? Hier kann man so manche Überraschung erleben, denn mitunter sind die Unterschiede größer als gedacht! Gegebenenfalls ist ihre Marke in Regionen mit extrem starkem Suchvolumen nicht wirklich präsent. In diesem Fall ist es wahrscheinlich, dass ihr „Share of Shelf“ durch entsprechend regionale Push-Maßnahmen, z. B. eine Displaykampagne, erhöht werden kann.

Anhand dieser konkreten Beispiele aus unserer Cross-Targeting-Matrix ist ersichtlich, dass unterschiedliche Online-Kanäle eng miteinander verzahnt sind bzw. verknüpft werden, um positive Effekte der Kanäle untereinander zu hebeln. Ob und, wenn ja, welche Maßnahmen in einem konkreten Kampagnensetup infrage kommen, gilt es regelmäßig zu analysieren. Eine isolierte Betrachtung der Kanäle verschenkt Potenziale und sollte in jedem Fall vermieden werden.

Neben der direkten Nutzung von Daten zur Optimierung der Kanäle im direkten Zusammenspiel stellt sich immer wieder die Frage nach der richtigen Verteilung des Marketingerfolgs auf die Gesamtheit aller beteiligten Werbekanäle. Um den Erfolg einzelner Werbekanäle nachhaltig aufzuklären, muss deren „wahre“ Rolle im Funnel beleuchtet werden. Nur basierend auf einem „sauberen“ Attributionsmodell kann der der Erfolg eines Kanals und seiner Subkanäle realitätsgetreu abgebildet werden. Hierzu bietet sich ein kundenindividuelles datengetriebenes Modell an, das die Multi-Channel-Tracking-Informationen aus dem Werbefunnel berücksichtigt.

Dass der Last-Click in einer Werbemittelkontaktkette häufig nicht der probate Weg ist, um den Erfolg/Umsatz einer Customer Journey abzubilden, hat sich bereits seit längerem herumgesprochen. In der Praxis wird dieses Modell aber noch bei einer Mehrzahl der Advertiser angewendet. Folgendes Beispiel soll verdeutlichen, dass ein Audit dieses Modells zumindest stark zu empfehlen ist: Im Rahmen eines Use-Case für TUI Cruises konnten uniquedigitals Datenexperten aufzeigen, dass es zu wirklich bemerkenswerten Veränderungen in der Verteilung der Online-Buchungen und somit der Umsätze auf die Kanäle kommen kann, wenn ein datengetriebenes Modell zum Einsatz kommt: Abweichend von der Annahme, dass Retargeting als klassischer Abschlusskanal von einer reinen Betrachtung nach Last-Click profitiert, konnten wir zeigen, dass dieser Kanal in unserem Use-Case um ca. 100 % unterbewertet wurde. Dies sollte vielen Advertisern zu denken und dazu Anlass geben, den bisherigen Status „Last Click“ auf den Prüfstand zu stellen.

Was vor einigen Jahren mit der einfachen Erfassung von Klicks begann, ist inzwischen zu einer komplexen technischen Integration unterschiedlichster Online- und Offline-Kanäle geworden. Um ein umfassendes Bild der eigenen Marketingmaßnahmen zu erhalten und dieses Ergebnis zur effizienten Aussteuerung zu nutzen, ist deutlich mehr nötig, als die Daten einfach zu messen. Hier trifft Big Data auf Marketing- und Analytics-Expertise. Was haben sie davon? – Neue Werkzeuge, von denen unsere Account Manager vor Jahren nur träumen konnten.

Über den Autor:
Dr. Jochen Schlosser ist als Director Data und IT bei uniquedigital GmbH verantwortlich für den Aufbau erfolgreicher Methoden und Instrumente für datenbasiertes Online-Marketing. Von 2010 bis 2011 arbeitete er als Director of Development für ParStream GmbH und zeichnete dort verantwortlich für das Design und die Entwicklung einer hochspezialisierten Datenbank für Big Data Analysen mit Fokus auf Kunden aus dem Online-Marketing. 2011 wurde Dr. Jochen Schlosser Head of International Account und Projekt Management bei EOS IT Services. Dort betreute er das internationale Projektportfolio und das Account Management für Kunden der gesamten EOS Gruppe.