Die Kunden gucken vor Ort, lassen sich beraten und kaufen schließlich doch online – so das Klischee. Dass es in der Regel andersherum läuft, belegt der sogenannte ROPO-Effekt (Research Online - Purchase Offline). Demnach werden bis zu 92 Prozent aller stationären Einkäufe vorab online recherchiert – ein Käuferpotential, das Händler nutzen sollten. Drive-to-Store Ads bieten eine Möglichkeit, die digitale Customer Journey in den stationären Handel zu verlängern und gleichzeitig ein personalisiertes Nutzererlebnis zu schaffen.

Heutzutage ist Personalisierung, eines der Lieblings-Buzzwords von Marketingabteilungen, weit mehr als nur die namentliche Ansprache im Newsletter – und das muss es auch sein. Plattformen wie Netflix oder Spotify haben mit ihren personalisierten Empfehlungen die Nutzungsgewohnheiten grundlegend verändert. Ein individuelles Erlebnis ist nicht nur wünschenswert, sondern zwingend notwendig, und wird trotzdem sträflich vernachlässigt. Einer aktuellen Umfrage von Rakuten Marketing unter Marketern zufolge werden lediglich in 43 Prozent aller Kampagnen personalisierte Inhalte genutzt. Dabei gibt fast die Hälfte der Deutschen bewusst entsprechende Daten preis, um personalisierte Werbung zu bekommen. Auch aus wirtschaftlicher Sicht spricht alles für die Personalisierung. So werden nicht nur unnötige Streuverluste vermieden, es lassen sich laut der globalen Studie “Winning in the Age of Personalization” fast drei Viertel aller Kunden so eher zum Kauf von bekannten Produkten animieren. Fast ebenso viele interessieren sich aufgrund der personalisierten Werbung eher für bis dato unbekannte Produkte.

Dynamisches Prospecting ist eine gute Methode, um diese gewünschte Personalisierung zu erreichen. Beim Prospecting handelt es sich um eine Targeting-Methode, mit der Neukunden gezielt anhand ihrer Kaufinteressen angesprochen werden. Um die Interessen zu kennen und unnötige Streuverluste zu minimieren, ist man auf entsprechende Nutzerdaten angewiesen. Da es um die Ansprache von bisher nicht bekannten Kunden geht, kann man nicht auf eigene Daten zurückgreifen, sondern muss Informationen von Vermarktern, Aggregatoren oder Plattformen mit einer hohen Anzahl an Nutzern wie Google, Amazon oder Facebook nutzen. Beim dynamischen Prospecting wird schließlich das zielgerichtete Targeting mit dynamischer Produkteinbindung, passend zu den Interessen und Vorlieben des jeweiligen Nutzers, kombiniert und damit ein personalisiertes Erlebnis geschaffen. So kann beispielsweise ein Sportartikelhersteller dem Tennisliebhaber entsprechende Schläger oder Tennisschuhe ausspielen und gleichzeitig einem Hobby-Golfer die für seinen Sport passenden Produkte.

Die Grundlage der Drive-to-Store Ads ist das Kaufinteresse der potentiellen Kunden an bestimmten Produkten oder Dienstleistungen. Dieses Kaufinteresse wird aus Nutzerdaten abgeleitet, die Plattformen wie Google oder Amazon anbieten. Aus diesen Daten lassen sich manuell die Zielgruppen erstellen und in verschiedene Kategorien einteilen, zum Beispiel “Frau - 25 bis 35 - Fitness interessiert” oder “Mann - 40 bis 50 - Tennisliebhaber”. Diese Daten werden mit einem entsprechend angefertigten Display Banner mit dynamischen Elementen kombiniert. Über diese Elemente bezieht das Banner in Echtzeit verschiedene Informationen wie beispielsweise Bilder, Produktnamen, Beschreibungen oder Preise aus einem Datenfeed. Der jeweilige Datenfeed wird von dem Werbetreibenden bereitgestellt, gepflegt und regelmäßig neu in das Banner eingebunden, damit Preisänderungen oder Out-of-Stock-Meldungen schnell übernommen werden können. So bleiben Kampagnen immer auf dem neuesten Stand und lassen sich mühelos in “Always-on”-Konzepte integrieren.

Ein Ad Server mit Recommendation Engine verknüpft die erstellen Zielgruppen-Kategorien mit dem Produktkatalog des Werbetreibenden. Dem Kunden werden so drei zu seinen Interessen passende Produkte ausgespielt. Welche Produkte genau zu sehen sind, wird über Regeln für die Recommendation Engine beeinflusst. Es können beispielsweise die meistverkauften Produkte, aufstrebende Trendingprodukte oder Fokusprodukte aus aktuellen Kampagnen in den jeweils benötigten Kategorien sein. Neben den Produktinformationen ist zusätzlich eine Karte dynamisch eingebunden. Dabei können sowohl Google Maps, Open Maps oder vergleichbare Dienste genutzt werden. Sie zeigen dem Kunden den Weg zum nächstgelegenen Store, in der die Produkte erworben werden können. Dabei kann es sich um eigene Läden des Werbetreibenden oder um Stores von Handelspartnern handeln. Durch mehrmaliges Ausspielen der Drive-to-Store Ads entlang der kompletten Customer Journey werden so Performance- und Branding-Effekte erzielt.

Während sich Conversions digital einfach und gut tracken lassen, gestaltet sich die Erfolgsmessung von Offline-Kampagnen naturgemäß deutlich schwieriger. Für Drive-to-Store-Kampagnen existieren aber gleich mehrere Möglichkeiten, zum einen durch angeschlossene Werbewirkungsstudien. Diese werden stichprobenartig an Nutzer ausgespielt, die vorab die Drive-to-Store Ads gesehen haben. So ermittelt man per Umfrage, ob diese den beworbenen Store besucht haben. Für die Ermittlung der generierten Werbewirkung werden die Umfragen ebenfalls an eine Kontrollgruppe von Nutzern ausgespielt, die nicht in Kontakt mit der Werbung gekommen sind. Der Uplift im Vergleich zur Kontrollgruppe wird dadurch wissenschaftlich in Form einer Werbewirkungsstudie ermittelt.

Klassische Gutscheincodes lassen sich ebenfalls zur Erfolgsmessung nutzen. Diese sind, personalisiert oder allgemeingültig, innerhalb der Drive-to-Store Ads eingebunden und sind für den jeweiligen Store einlösbar. So können auch stationär konkrete Conversions gemessen werden.

Trotz des seit Jahren boomenden Online-Handels sind Stores nach wie vor Umsatztreiber Nummer eins. Allerdings stellt kaum eine Marketingkampagne entsprechende Verknüpfungen her. Drive-to-Store Ads schaffen hier Abhilfe und kombinieren die Vorteile einer personalisierten Customer Journey mit dem umsatzstarken stationären Handel.