In der Kampagnenexekution ist die datengestützte Kreativität bereits angekommen. „Data ist alles andere als der Feind eines gelungenen Storytelling“, begründet Kaoru Sugano, hoch dekorierter Creative Technologist bei der japanischen Werbe-Holding Dentsu. Der Mann muss es wissen. Er hat 2013 mit seinem Team mit Hilfe von Daten, die mit mehr als 120 namhaften Kreativpreisen ausgezeichnete emotionale Story eines legendären Rennens von Ayrton Senna aus dem Jahr 1989 nacherzählt. Auf Basis alter, zunächst papierner Aufzeichnungen entstand „für ein perfektes Fahrerlebnis“ unter anderem die iPhone-App „Sound of Honda“. Die nutzte das Quasi-EKG von Sennas Honda im legendären Rennen – technische Daten wie Beschleunigung, Motorumdrehungen, Geschwindigkeit sowie zurückgelegte Kilometer. Und sie verhalf erwachsenen Männern dazu, deren eigenem Auto – hallo Spieltrieb – während des Fahrens einen gewaltigen Honda-Klang zu verleihen.

Auch wenn hier noch keine Kundendaten im Sinne von Klicks, Views, Shop-Navigation oder Warenkorbgröße deviceübergreifend und entlang der kompletten Customer Journey zum Tragen kamen: „Die gesamte Branche arbeitet aktuell hart daran, dass Maschinen in Echtzeit aus Daten lernen. In der Folge lassen sich Kampagnen beispielsweise automatisieren“, sagte Sugano am Rande des ADC Kongresses.

Beispiele, die diese Idee bereits im Kern in sich tragen, stellte Rob Newlan, EMEA-Chef von Facebook Creative Shop, auf derselben Konferenz vor: Der Modehändler Zalando ist in dem Zuckerbergschen Netzwerk beispielsweise dazu übergegangen, die Geolokation seiner Kunden anhand von Postleitzahlengebieten in seine Kampagnen einzubinden. Derweil baut der Musiksystemeanbieter Bose mit der mehrstufigen Kampagne „Listen For Yourself“ im sozialen Netzwerk die Elemente Trailer, Film, Fotogalerie und Direct Response pro Interessent und je nach Surfverhalten des Nutzers von der Reihenfolge her möglichst Erfolg versprechend auf. Aber: „Gerade Real-Time Marketing ist schwer umzusetzen“, skizzierte Newlan. Während des Fußball-Worldcup ist etwa der Fastfood-Gigant McDonald’s in 38 Märkten weltweit in eine Fußball-Frittendebatte mit seinen Fans via Social Media eingestiegen und hat dabei die aktuellen Ergebnisse aus den Matches nahezu ad hoc in Geschichten verarbeitet. Ziel des „Fryfotbal“ war es, eine aktive Konversation loszutreten – immer auf Basis der aktuellen Spielergebnisse.

Kreativität, gepaart mit Daten-Know-how, gehört der hohen Erwartungshaltungen der verwöhnten, in den sozialen Netzwerken Aktiven mittlerweile zum guten Ton. A) weil die Latte (die Aufmerksamkeitsschranke der potenziellen Fans) extrem hoch hängt und b) weil bezahlte Werbung gegenüber generischen Posts auf Facebook eine bessere Sichtbarkeit bei den Netzwerk-Groupies verspricht. Allerdings stehen die Aktionen dann unter stärkerem Kosten-Nutzen-Druck. Damit sich steigende Ausgaben rechnen, muss das Testen, Messen, Evaluieren und Optimieren insbesondere eines Paid Post pro Zielsegment möglichst viel Performance anschieben. Ein Beispiel: Um Mikrosegmente relevant zu bedienen, spielte das Waschmittel Vanish seine Messages zielgruppengerecht aus: ein blütenweißes T-Shirt-Motiv für die Männer, ein schlohweißer Büstenhalter für die Ladys und ein strahlendsauberer Babybody für die Eltern. Laut Newlan war dieses segmentierte Vorgehen „von Erfolg gekrönt“, wenngleich er konkrete Zahlen schuldig blieb.

Vielleicht wird sich schon der nächste ADC Kongress wegen des Werbeerfolgsdrucks von Online mit den Grundlagen für kreative Ideen auf zielgruppen-cluster-basierten Daten auseinander setzen. Zumal Analytiker mittlerweile so viel testen können, wie das manuell kaum möglich wäre. Damit entstehen kreative Wege, die auf die aktuelle Verfassung der Nutzer, Fans, Interessenten und Kunden eingehen. Dazu können Unternehmen auf Standort- oder Wetterdaten reagieren. Oder sie können dynamisch verschiedene Bilder und Claims ausliefern, die in irgendeiner Form auf das Nutzerverhalten oder die Userlaune einzahlen.

Erst die Analyse hilft den Datenjongleuren zu verstehen, welche Botschaft wann bei welcher Zielgruppe funktioniert. Und wie viel Personalisierung jeweils sinnvoll ist. Damit entwickeln sich kreative Reaktionen auf Echtzeitdaten zu einer iterativen Spielwiese. Natürlich nur, sofern das Duo aus Kreativen und Analytikern Hand in Hand mit Kommunikationsmustern und -botschaften spielt. „Algorithmen entscheiden aufgrund von Variablen und Merkmalen, wie das Werbemittel aufgebaut sein wird“, skizzierte Sascha Berlik, der im Aufsichtsrat von Yoc sitzt und bis vor Kurzem als General Manager Europe von DataXu verantwortlich zeichnete, auf dem Adzine-Kongress Tracks.

Dynamische Elemente, die mit den Informationen auf dem Adserver in Echtzeit zusammen ausgeliefert werden, spielten hier eine wichtige Rolle. Beispiel: Content-Feeds wie Pollenflugvorhersagen fließen in eine Kampagne ein und erzeugen Relevanz bei Allergikern im Gebiet XY. Einziger Hemmschuh: Trotz der Konzentration auf vielschichtige Mikrosegmente mit ihren Personas, Attributionsmodellen und Themenaffinitäten „darf das Budget nicht ins Unermessliche steigen“, betonte Berlik. Am Ende arbeite eine Kampagne, etwa im Display-Bereich, auf vielleicht zehn Banner-Sets und nutze eine Vielzahl von mitunter dynamischen Daten. „Dazu muss Rich Media in Echtzeit konfigurierbar sein. Voreingestellte Attribute und Echtzeiterkenntnisse werden dann personalisiert und individualisiert in die laufende Kampagne eingebracht“, erläuterte der Manager.

Da Testen und Skalieren heute kein Hexenwerk mehr darstellt, ist zum Beispiel der amerikanische Automobilclub AAA mit 500 Varianten eines Werbemittels online gegangen. Die Unterschiede manifestieren sich laut Berlik in den Hintergründen, Reisezielen, Preisen, Hotelpartnern und vielem mehr. So habe der Club 50 Prozent höhere Abverkäufe erzielt. Der Outdoor-Bekleider Columbia Sportswear nutzte für eine digitale Kampagne derweil lokale Wetterdaten auf Stadtteilebene und generierte nach eigenem Bekunden fünfmal mehr Page-Conversions, während sich die Sales am PoS laut Berlik vervierfachten. Und LegalZoom, ein Dienstleister rund um rechtliche Fragen, entwickelte 300 Ansprachekonzepte und senkte durch das programmatische Vorgehen angeblich seine Kreationskosten um ein Drittel. „Welche Konstellation in der Zusammenarbeit von Daten-Scientists und Kreativen am meisten Erfolg verspricht, müssen Unternehmen erproben“, betonte Berlik. Das geänderte Vorgehen bedeute nicht unbedingt, dass die Agentur weniger verdiene, sondern eher „mindestens genauso viel“ wie vorher. Einziger Unterschied: „Die kreativen Möglichkeiten sind ins Unendliche skalierbar“, sagte Berlik.

Für diese „programmatische Kreativität“ braucht es viel Phantasie und wohl auch die zweite, technische Gehirnhälfte. Vielleicht eine interessante Option für den nächsten ADC Kongress und vielleicht dann anhand von ein paar programmatischen Beispielen?