Der letzte Gruß aus 2015…

Wieder einmal geht ein Jahr zu Ende und das können wir natürlich nicht unkommentiert lassen!

Das gesamte Team von RTBmarkt schaut auf ein anstrengendes, aber doch sehr erfolgreiches Jahr 2015 zurück. Neue Advertiser, neue, spannende Kampagnen und etliche Millionen Einblendungen. In diesem Jahr gab es kaum einen Internetnutzer in Deutschland, der nicht in Berührung mit einer von RTBmarkt ausgesteuerten Kampagne kam. Und auch unser Self-Service Tool ist erheblich erwachsener geworden. Das Audience-Targeting, neue Reportings und Analyse-Möglichkeiten, eine erhöhte Benutzerfreundlichkeit und ein komplett neues Design, RTBmarkt strahlt aktuell wie nie zuvor. Und natürlich ist hier noch lange nicht Schluss. Denn wir haben nicht vor nun Pause zu machen. Auch im Jahr 2016 geben wir mit unserem gesamten Team wieder alles um jeden unserer Kunden glücklich zu machen!

 

Wir bedanken uns bis hierhin bei allen Kunden, die dieses Jahr so spannend, spaßig und erfolgreich gemacht haben und wünschen frohe Weihnachten und einen guten Start in das Jahr 2016!
Das Team von RTBmarkt

Self-Service DSP vs. Managed Service DSP

Self-Service DSP vs. Managed-Service DSP

Eigenes Kampagnenmanagement oder doch lieber die Verwaltung durch eine Agentur? Mit dieser Frage muss sich jedes Unternehmen beschäftigen, bevor es in die Welt des Programmatic Advertisings einsteigen kann. Dass diese Entscheidung wohlüberlegt gefällt werden sollte, liegt vor allem daran, dass es nicht eine pauschal richtige Antwort gibt.

 

Managed-Service-DSP

Im Zuge des Managed-Services einfach alles aus der Hand geben, sich zurücklehnen und auf andere Dinge konzentrieren. So stellen sich viele Verantwortliche dieses System vor. Doch diese Vorstellung ist so nicht ganz richtig…

Richtig ist jedoch, dass man durch die Kampagnenverwaltung durch eine Agentur einen kompetenten und professionellen Kampagnenmanager an seine Seite gestellt bekommt (Zumindest wenn die Agentur sorgfältig ausgewählt wurde). Dieser kann mit viel Wissen über die Programmatic Advertising Branche sowie Erfahrungswerten trumpfen und kann so die Kampagne stetig und erfolgreich managen. All dies sind Vorteile, die nicht von der Hand zu weisen sind, doch sollte man vor allem an dieser Stelle auch die Nachteile betrachten.

Ja, eine Agentur kennt die Digitalbranche sehr genau, doch was ist mit der Branche des Klienten? Diese ist für die Agentur zunächst einmal Neuland. Leider gibt es dann nicht viele Agenturen, die sich Zeit nehmen um sich in die Branche einzuarbeiten und ihre Eigenarten, Wettbewerber und Kunden kennenzulernen. Noch weniger wird sich häufig in das Unternehmen eingearbeitet. Was ist die Vision des Unternehmens? Was soll mit dieser Kampagne wirklich erreicht werden? Welche Zielgruppe soll angesprochen werden und wie tickt diese? All diese Fragen bleiben unbeantwortet und können ungenutzte Potenziale darstellen.

Einen weiteren Gedanken sollte jedes Unternehmen an die Agenturstrukturen sowie die damit verbundenen Kosten richten. Ein Blick hinter die Fassaden lohnt sich, denn nicht selten stehen noch ein bis zwei Parteien zwischen der Agentur und der Technologie.

 

Self-Service DSP

Ein eigener Zugang zu der Demand-Side-Platform, die selbstständige Erstellung, Analyse und Optimierung der Kampagne, eine Self-Service DSP macht jeden Advertiser zum Herrn über seine eigene Kampagne. Problematisch wird dieser Weg jedoch immer dann, wenn ein Unternehmen noch nie im Programmatic Advertising unterwegs war. Keine Erfahrung bezüglich des Targetings und eine zu hoch gesteckte Erwartung wenn es um den CTR geht. Sätze wie: „Wir beenden unsere Kampagnen auch schon nach zwei Wochen, weil uns eine CTR von 0,5% einfach zu niedrig ist. Wir hatten 1% erwartet“ hat wohl schon jeder Anbieter einer Self-Service DSP gehört. In diesen Fällen sollte sich Rat von einem Fachmann geholt werden, entweder direkt über eine Managed-Service DSP oder zumindest in Form eines Seminars um das Personal entsprechend zu schulen.

Denn Fakt ist, dass wenn die Kompetenzen einmal entsprechend ausgebildet wurden, diese fest im Unternehmen verankert sind und zu einem echten Vorteil werden können. So können beispielsweise hohe Margen der Agenturen eingespart werden. Auch die Kenntnis über das Unternehmen, den Wettbewerbern, der Zielgruppe sowie des Marktes können den Erfolg einer RTB Kampagne deutlich beeinflussen.

 

Die Frage der Ressourcen

Unternehmen, die ins Programmatic Advertising einsteigen wollen, jedoch nicht wissen ob mittels Managed- oder Self-Service, den raten wir stets zu einer Ressourcenanalyse. Grundsätzlich überwiegen die Vorteile des Self-Service, kann ein Unternehmen jedoch nicht die entsprechenden Ressourcen freistellen, so sollte zum Managed-Service zurückgegriffen werden. Die Einarbeitung in das Thema sowie die stetige Verwaltung, Auswertung und Optimierung der Kampagnen ist aufwendig und sollte nicht unterschätzt werden. Wer sich für ein Self-Service Tool entscheidet, anfangs jedoch Unterstützung und Ratschläge benötigt, der kann häufig auch bei den Technologieherstellern nachfragen. So bieten viele eine Einweisung in das Thema sowie die Technologie an. Teilweise kann auch für die erste Kampagne eine helfende Hand zur Seite gestellt werden.

Customer Journey

Buzzwort 2015 – Customer Journey

Was genau ist eigentlich die Customer Journey? Und wie kann mir die Analyse bei meinen Programmatic Advertising Kampagnen helfen?

Verwendet man die deutsche Übersetzung, nämlich die „Reise des Kunden“, so erhält man bereits einen ganz guten Eindruck von dem, was sich hinter dem Begriff verbirgt. Denn um genau diese Reise geht es. Diese setzt sich aus allen messbaren Kontakten eines Nutzers mit einem Unternehmen auf dem Weg zu einer Conversion, denn ein User entscheidet sich nur sehr selten sofort zum Kauf. Die Kontakte werden auch als Touchpoints bezeichnet und stellen Sicht- sowie Klickkontakte über alle Marketing-Kanäle dar.

Die Phasen der Customer Journey

In der Konsumentenforschung sind die Phasen der Customer Journey nicht starr definiert. Dies liegt vor allem daran, dass Konsumenten in verschiedenen Branchen unterschiedlich reagieren. Die Länge der Customer Journey ist beispielsweise vom Involvement abhängig. Ein High Involvement ist beispielsweise bei einem Autokauf zu finden. Hier ist das Involvement und damit auch die Customer Journey deutlich länger als etwa bei dem Kauf eines Parfüms über einen Online-Shop. Grundsätzlich kann man die Reise des Kunden jedoch in die folgenden vier Phasen einteilen:

1. Phase: Vom Bedürfnis zum Bedarf

Ein Mensch entwickelt immer dann ein Bedürfnis, wenn ein gewisser Mangel vorliegt. Daraus entsteht dann der Wunsch diesen Mangel zu beseitigen. Diese Bedürfnisse unterscheiden sich vor allem in der Dringlichkeit. Unterschieden wird hier zwischen Existenzbedürfnissen (Essen und Trinken), Luxusbedürfnisse (entbehrliche Annehmlichkeiten) sowie den immateriellen Bedürfnissen (beispielsweise der soziale Kontakt). Um den Mangel an etwas zu stillen, entwickelt der Mensch einen konkreten Bedarf. Dieser könnte beispielsweise darin liegen, den Hunger mit einem Burger zu stillen.

 2. Phase: Informationssuche

Diese Phase hat sich in den vergangenen Jahren erheblich vereinfacht. Dies ist vor allem darauf zurückzuführen, dass potentielle Kunden nicht mehr auf eine Beratung im lokalen Geschäft angewiesen sind. Online-Shops, Foren sowie Bewertungsportale dienen heute vor allem zur Informationssuche und zum Vergleich von verschiedenen Produkten und Marken. In dieser Phase fängt das emotionale Involvement des Kunden an zu wirken. Je nach Art des Produktes, führt diese Emotionalität dazu, dass der Kunde seinen Kauf im lokalen Geschäft tätigt. Die Länge der Informationssuche ist ebenfalls stark vom Produkt abhängig. Die Gründe dafür wurden zuvor bereits erläutert.

 3. Phase: Der Kauf

Diese Phase gilt als die komplexeste der vier Phasen, denn am Point-of-Sale (POS) treffen viele Faktoren aufeinander, die die Kaufentscheidung beeinflussen. Zwar gelten Qualität und Preis eine Produktes oft als ausschlaggebend, jedoch zählen auch Komponenten wie die emotionale Bindung zu einer Marke als essentiell. In dieser Phase ist es für Marketer besonders wichtig, den potentiellen Kunden aktiv bei seiner Kaufentscheidung zu unterstützen. Dies kann durch eine ausführliche Beratung erfolgen, oder aber durch digitale Tools, wie etwa einer Produktsimulation. So wird der Kauf zum einen zu einem Erlebnis des Käufers und zum anderen hilft es dem Kunden sich das Produkt im Rahmen seines Lebens vorzustellen.

4. Phase: Der After-Sales-Service

Die Macht einer guten Marke ist unbestreitbar. Die besten Beispiele dafür liefern etwa die Unternehmen Apple und Harley Davidson. Diese Marken haben es geschafft, dass der Kauf ihrer Produkte keine rationale Entscheidung, sondern eine emotionale Entscheidung geworden ist. Denn schaut man sich einmal mit einem kritischen Blick die Eigenschaften der Produkte an, so steht der Qualitätsunterschied zu anderen Produkten eher selten in einem stimmigen Verhältnis zum Preisunterschied. Die Marke zu einem Lifestyle zu machen, das ist das Ziel dieser Phase.

 

Customer Journey Analyse im Programmatic Advertising

An dieser Stelle ist jedoch fraglich, wie diese Phasen überhaupt analysiert werden können. Abhilfe schafft die Customer Journey Analyse. Dabei ist zu beachten, dass die Offline-Kanäle deutlich schwieriger ausgewertet werden können. Dies ist ausschließlich mit Befragungen der Kunden möglich. Im WWW ist dies durch zahlreiche Tracking-Tools schon deutlich einfacher. Während anfangs das einfache Tracking mittels Cookies ausreichend war, müssen Marketer heute deutlich komplexere Strukturen analysieren. Dies ist vor allem auf die Verwendung von unterschiedlichen Geräten zurückzuführen, die mit einem Cross-Device-Tracking analysiert werden können.

Mit Hilfe der Customer Journey Analyse wird den verschiedenen Touchpoints eine unterschiedliche Relevanz zugeteilt. Durch diese Relevanzverteilung können dann Attributionsmodelle modelliert werden, die etwa die Budgetallokation unterstützen. Es wird zwischen folgenden Attributionsmodelle unterschieden:

 

Attributionsmodelle

 

„Last Klick / View Attribution“: Nur der letzte Kontakt vor einer definierten Conversion wird als relevant definiert

 

„First Klick / View Attribution“: Nur der erste Kontakt der Customer Journey wird als relevant definiert

 

„Badewannen-Modell“: Bei diesem Attributionsmodell wird der erste sowie der letzte Kontakt vor der Conversion bewertet

 

„Lineare Attribution“: Allen Kontakten wird die gleiche Relevanz zugeschrieben

 

Ziele der Customer Journey Analyse

Mittels Customer Journey Analyse, erhalten die Marketer die Chance, ihren potentiellen Kunden ein umfangreiches und sich ergänzendes Erlebnis zu bieten. Auf diesem Wege kann eine emotionale Verbindung hergestellt werden, die die Wahrscheinlichkeit der Conversion deutlich erhöht. Weiterhin können mögliche Lücken oder Probleme der Customer Journey entdeckt und beseitigt werden. Ein Risikofaktor besteht immer an den Touchpoints, an denen der User mit Produkten der Konkurrenz in Berührung kommt. Dies ist vor allem auch Bewertungs- und Vergleichsportalen der Fall. An diesen Touchpoints könnte dann etwa mittels Programmatic Advertising eine Image-Kampagne geschaltet werden.

Für Advertiser bedeutet dies, die Customer Journey der eigenen Kunden detailliert zu analysieren und die richtigen Schlüsse daraus ziehen. Allgemeingültige Lösungen gibt es nicht, die Individualität Ihrer Kunden sollte im Fokus liegen, denn der Kunde ist schließlich König!

 

Native Advertising

Native Advertising – Aufmerksamkeit durch Tarnung

Schaut man in der Geschichte der Bannerwerbung zurück, dann trifft man im Jahre 1994 auf die Geburtsstunde des Online-Banners. Dieser von AT&T, einem US-amerikanischen Telekommunikationsunternehmen, geschaltete Banner, sorgte dabei für Sensationsnachrichten. Denn mit einer Klickrate (CTR) von etwa 44% galt der Banner zunächst als die Lösung für alle Probleme der Marketer.

Aus diesem kleinen, manuell platzierten, Banner auf der Website hotwire.com, wurde spätestens mit der Entwicklung des Programmatic Advertisings ein Milliarden schweres Business, das sich über die ganze Welt ausbreitete. Doch durch genau diese Explosion der Online-Werbung mit einer einhergehenden Reizüberflutung, wurden User nach und nach desensibilisiert. Von der anfänglichen CTR von 44% ist nichts mehr zu erkennen, der Durchschnitt liegt heutzutage bei etwa 0,11%.

Bannerblindheit als User-Krankheit

Diese Desensibilisierung untersucht im Jahr 2007 der dänische Usability-Forscher Jakob Nielsen. Mit seiner Eye-Tracking-Studie brachte er zum ersten Mal den Begriff der Bannerblindheit in den Markt. Die Studie untersuchte mittels Eye-Tracking welche Bereiche einer Website durch den Nutzer wahrgenommen werden. Die Messwerte wurden anschließend in einer Heatmap zusammengefasst und zeigen deutlich, dass sich die Nutzer ausschließlich mit den Inhalten der Website beschäftigen, die sie wirklich interessieren. Und dazu gehörte kein einziger Banner.

Diese Studie veranlasste zunächst einmal eine große Panik unter allen Vertretern des Marketings. Erste Budgets wurden wieder aus dem Display Kanal gezogen und die Verwendung der Banner Werbung noch einmal überdacht. Die innovativen Köpfe der Digitalbranche wollten sich jedoch nicht geschlagen geben und suchten nach einem Gegenmittel gegen die User-Krankheit der Bannerblindheit. Zu diesem Zeitpunkt fiel vor allem eines auf: die Banner waren bunt! Zwanghaft hielt sich das Gerücht, dass ein Banner am besten grelle Farben und blinkende Bilder beinhalten muss, um ihn neben allen anderen Werbemitteln erkennbar zu gestalten. Genau diese zwanghafte Lenkung der Blicke veranlasste die genervten User zu der entsprechenden Desensibilisierung.

Aus dieser Überlegung entsprang dann eine weitere: was wäre, wenn die Werbung nicht grell und aufleuchtend wäre, sondern sich in den Rest der Webseite integriert um den Leser nicht zu stören und so die Chance zu erhöhen, dass er bei dem Blick über den Inhalt auch den Banner streift.

Native Advertising als Gegenmittel?

Aus dieser Überlegung ging das sogenannte Native Advertising hervor. Ziel ist es, Aufmerksamkeit durch Relevanz zu erzeugen. Die Banner sollten demnach nicht nur in das Design der Webseite integriert werden, sondern auch in den sachlichen Kontext. Dadurch sollte ein Mehrwert für den Nutzer entstehen, der die Bannerblindheit sowie die Skepsis gegenüber Bannerwerbung abbaut. Grelle Farben, blinkende Effekte und auffällige Werbebotschaften wurden so gegen Relevanz und Storytelling ersetzt.

Native Advertising wird mittlerweile vor allem von vielen Magazinen und Blogs angewandt. Unter dem eigentlichen Content befindet sich dann eine „Das könnte Sie auch interessieren“- oder „Empfehlungen der Redaktion“-Box, in der die Anzeigen nicht als Banner, sondern als kleine Beitragsbilder mit zwei bis drei Zeilen Text daneben erscheinen. Auf diesem Wege nimmt der User die Werbung nicht als Anzeige, sondern als weiterer Content der Website wahr.

Genutzt wird hier das Prinzip des Branded Entertainments. Demnach steht stets das Erlebnis des Nutzers im Vordergrund. Unternehmen können dies durch die Native Ads erweitern und gleichzeitig ihre Marke transportieren. Auch an dieser Stelle zeigt sich also, dass der Fokus auf dem Kunden liegen muss. Customer-Relationship-Management (CRM) ist weiter auf dem Vormarsch! Der Kontext der Anzeige zum Content wird dabei über die Semantik gelöst. Durch das Crawlen der Websites kann ermittelt werden, mit welchem Thema sich der Content beschäftigt. Daraufhin kann dann eine bestimmte Kampagne mit einem ähnlichen Thema ausgelöst werden.

Diese bisher noch sehr aufwendige Form der Werbung gilt es nun massentauglich zu machen. Dabei gilt es aktuell zunächst neue Formate zu entwickeln, die Content und Bannerwerbung optimal verbinden können. Weiterhin gilt es die Anpassungen des Designs zu minimieren. Ziel soll es dabei sein, die Anzeigen in Einzelteilen zu liefern und diese dann je nach Design der Website sowie der Werbefläche zusammenzusetzen.

Native Advertising ist jedoch schon jetzt einer der zentralen Hoffnungsträger im Bereich Programmatic Advertising. Man kann gespannt sein, welche Technologien und Werbeformate sich in diesem Bereich noch entwickeln werden und welche Effizienzsteigerungen durch diesen Ansatz verbucht werden können.

 

CRM & Multi-Channel Marketing

CRM & Multi-Channel-Marketing

Customer-Relationship-Management (CRM), zu Deutsch Kundenbeziehungsmanagement oder auch einfach Kundenpflege, bezeichnet die konsequente Ausrichtung der gesamten Unternehmensführung auf ihre Kunden und die effiziente Gestaltung der Kundenbeziehungsprozesse. Als Basis dafür dient die Dokumentation und Verwaltung von Kundendaten mittels CRM-System

Wofür wird CRM benötigt?

Zunächst einmal ist die Anwendung des CRM eine Kostenfrage. Studien haben ergeben, dass die Neukundengewinnung bis zu fünf-mal teurer ist als die Kundenbindung. Dadurch wurde der Fokus auf die Bestandskunden gelegt. Als Basis für eine effiziente Kundenbindung dienen sämtliche Daten von Kunden. Dazu gehören Informationen über die Online- sowie die Offline- Transaktionen. Diese gesammelten Informationen dienen dann als Unterstützung für alle Marketing- und Vertriebsmaßnahmen.

Neben den Maßnahmen, die auf neue Bestellprozesse ausgelegt sind, kann das CRM auch die Kundenzufriedenheit stark beeinflussen. So können durch die Anwendung einer CRM-Software neue Strukturen gebildet werden, die einen standardisierten und effizienten Arbeitsvorgang gewährleisten. Somit dient CRM nicht nur den Prozessen im Marketing und Betrieb, sondern auch dem Kundendienst sowie der Forschung und Entwicklung.

CRM im Marketing

Durch die Analyse des Kaufverhaltens sowie die Anwendung der erhobenen Daten, können Instrumente des Marketing-Mixes die Kauffrequenz durch Up- und Cross-Selling steigern, die Kundenzufriedenheit verbessern und Interessenten zu Kunden werden lassen. Dies geschieht durch die Dokumentation von Daten, die einem User genau zugeordnet werden können. Durch Zusammenführung, Generalisierung, Kategorisierung und Abstrahierung kann dann eine große Anzahl von Fragestellungen des Marketings geklärt werden.

Besondere Herausforderung: Multi-Channel-Marketing

In den vergangenen Jahren hat sich die Customer Journey erheblich verlängert. So sammeln viele Kunden Produktinformationen im Internet, schauen sich die entsprechenden Produkte dann offline an, lassen sich von Mitarbeitern beraten und kaufen die Produkte schließlich wieder online. So wurde die Kette der Touchpoints nicht nur länger, sondern sie erstreckt sich nun auch über alle Marketing- und Vertriebskanäle, ob online oder offline.

Für das CRM birgt dies neue Herausforderungen. So müssen Unternehmen Mittel und Wege finden um Daten über alle Kanäle zu erheben und diese anschließend miteinander zu verknüpfen.

Offline-Daten sammeln

Prinzipiell gilt, dass die Erhebung der Offline-Daten etwas aufwendiger ist als die der Online-Daten. So können im Geschäft nicht etwa bestimmte Tracking-Methoden eingesetzt werden. Aus diesem Grund greifen viele Unternehmen auf Treueprogramme, Mitgliedschaften und Kundenkarten zurück. Auf diesem Wege tauschen Kunden prinzipiell persönliche Informationen gegen Bonusprämien. Wird beispielsweise die Kundenkarte gescannt, so werden die Auftrags-ID sowie der Umsatz in der Data-Warehouse-Lösung gespeichert. Auf diesem Wege kann ein genaues Bild von dem Kunden erstellt werden. Zusätzlich zu den selbst erhobenen Daten, kommen häufig externe Daten hinzu, die auf Wegen der Marktforschung erhoben werden und beispielsweise soziodemografische Merkmale erfassen.

Mittels Data-Mining-Algorithmen können dann Affinitäten und Scorings ermittelt werden, die die Basis für ein zusammenhängendes und effizientes Multi-Channel-Marketing bieten.

Online Daten erheben

Die Daten der gesamten Customer Journey werden über Tracking-Pixel gesammelt. Diese werden in Form von Java Tags in alle Online-Marketing-Maßnahmen implementiert. So kann das genaue Verhalten der Besucher dokumentiert und analysiert werden. Die erhobenen Daten werden dann in einem Web-Analyse-Data-Warehouse gespeichert, welches es ermöglicht, das gesamte Verhalten der User zentral abzubilden. Die Nutzerprofile beinhalten dann Daten wie Klickpfade, Verweildauer, gekaufte Produkte, angegebene Daten bei etwa der Anmeldung, Newsletter-Anmeldungen etc.

Auf Basis dieser Daten können dann die Online-Maßnahmen gezielt gesteuert und personalisiert werden. Auch können Sie Aufschluss über mögliche Probleme oder Lücken geben

Verknüpfung der Online- mit der Offline-Welt

Ähnlich wie die externen Daten werden auch die Daten aus der Online-Erhebung in das zentrale Data-Warehouse eingeschleust. Dadurch erhält das Unternehmen einen Rundumblick über das gesamte Verhalten der potentiellen und der Bestandkunden. Gleichzeitig geben die Daten Aufschluss über die Dauer der Customer Lifetime sowie des Values. Durch die Verknüpfung der Daten können dann weiterhin auch Kunden-Kategorien erstellt werden, die dann wiederum mit individuellen Maßnahmen effizient angesprochen werden können.

CRM-Targeting im Programmatic Advertising

Im Bereich des Programmatic Advertisings können die CRM-Insights über verschiedene Matching-Methoden in die digitalen Kampagnen integriert werden. Beim Matching werden die User-Profile aus dem Data-Warenhosue mit externen Daten von Vermarktern abgeglichen und verknüpft. Darüber können Advertiser dann ein sogenanntes CRM-Targeting anwenden, worüber kategorisierte Kundengruppen mit gezielten Programmatic Advertising Kampagnen angesprochen werden können. Diese Kampagnen dienen dabei ausschließlich der Verlängerung der Customer-Lifetime sowie der Erhöhung des Customer-Lifetime-Values und nicht der Neukundengewinnung, da mittels CRM-Targeting ausschließlich Bestandskunden angesprochen werden.

Erfolgsmessung im Programmatic Advertising

Teil 3: Neue Performanceansätze

Nachdem im letzten Teil die Vorbereitung der Erfolgskontrolle thematisiert wurde, beginnt nun die Erfolgskontrolle während der Kampagnenlaufzeit sowie die damit einhergehende Kampagnenoptimierung Ihrer Programmatic Advertising Kampagnen.

Im letzten Schritt konnte ein Überblick über alle aktiven online und offline Marketingmaßnahmen gewonnen werden. Dieser ist besonders wichtig, um das Zusammenspiel der verschiedenen Maßnahmen zu analysieren, sowie die einzelnen Touchpoints miteinander in Verbindung zu setzen. So kann eine mögliche Touchpoint-Kette wie folgt aussehen:

Touchpoint_Kette

Die online-Touchpoints können dabei sogar definitiv nachverfolgt werden. Über den zuvor eingebauten Tracking-Pixel sowie die User-ID, die über einen Cookie dem User zugeordnet wurde, kann genau aufgezeigt werden, welcher Nutzer wann welches Banner gesehen hat. Auf diese effektive Form der Touchpoint-Analyse sollten Sie bei der Wahl Ihrer Demand-Side-Platform (DSP) unbedingt achten. Ausgehend von der Touchpoint-Analyse ergeben sich dann auch die verschiedenen Attributionsmodelle, die nach der zeitlichen Abfolge der Werbekontakte gewichtet werden:

Last-Klick/View Attribution: Dabei zählt nur der letzte Werbekontakt, bevor es dann zur Conversion kommt. Alle anderen Touchpoints werden nicht bewertet.

First-Klick/View Attribution: Bildet das genaue Gegenteil zur Last Klick Attribution. Hier wird nur der erste Kontakt bewertet. Damit soll der Kontakt gewichtet werden, der das Interesse des Nutzers ausgelöst hat und nach weiteren Touchpoints zur Conversion geführt hat.

Badewannen-Modell: Dieses Modell bildet eines der weit verbreitetsten und bezeichnet die Bewertung des ersten sowie des letzten Kontaktes. Alle anderen Kontakte werden entweder gar nicht oder aber deutlich geringer bewertet.

Auf- oder absteigende Attribution: Bei diesem Modell werden alle Werbekontakte gewichtet. Je nach Belieben werden die Kontakte jedoch als wertvoller bzw. weniger wertvoll bewertet, je näher sie der abschließenden Conversion sind.

Lineare Attribution: Hier wird jedem Werbekontakt der gleiche Anteil am Erfolg der Conversion zugeschrieben.

Bei allen Modellen sollte beachtet werden, dass es sich bei einem Kontakt nicht zwangsläufig um einen Klick handelt, sondern auch ein bloßer Sichtkontakt ausreichend ist. Die Attributionsmodelle geben Aufschluss über die Customer-Journey und sollten somit unbedingt mit in die Erfolgskontrolle aufgenommen werden. Bezieht man auch die offline-Kontakte sowie das Verhalten nach der Conversion mit in die Auswertung ein, so gelangt man in den Bereich des Customer-Relationship-Managements (CRM).

Neue Performanceansätze

Neue Ansätze gibt es auch im Bereich der KPIs. Hier wird neben den klassischen KPIs, wie der Klickrate oder dem TKP, auch Kennzahlen wie die Sichtbarkeit oder die Durchschaurate angewendet. Diese neuen Betrachtungen ergaben sich vor allem durch die neuen Technologien, wie dem Video Advertising. Die Erfolgsmessung ist somit zwar deutlich komplexer geworden, gibt dem Advertiser aber ein genaues Bild von dem tatsächlichen Erfolg der Display-Kampagne.

Auch die Verknüpfung mit den Website- sowie Kundendaten ist für die Erfolgsmessung unumgänglich geworden. So kann eine Kampagne mit einer geringen CTR trotzdem erfolgreich sein, wenn etwa die User besonders lange auf der Zielseite verblieben sind.

Individuelle Erfolgsmessung

In den drei Teilen dieser Serie sind Wörter wie beispielsweise oder könnte besonders häufig aufgetaucht. Dies liegt vor allem daran, dass die Erfolgsmessung keine allgemeingültige Anleitung aufweisen kann. Sie ist von vielen Faktoren abhängig, die jeder Advertiser für sich individuell zusammensetzen muss. Aus diesem Grund sollten Advertiser sich auch mit dem Thema der Self-Service DSP beschäftigen. So bequem der Managed-Service auch sein kann, häufig ist es effizienter die Kampagnenauswertung intern abzuwickeln anstatt fertige und eventuell weniger aufschlussreiche Reportings von Externen zu erhalten.

Erfolgsmessung im Programmatic Advertising Teil 2

Teil 2: Vor dem Kampagnenstart…

Performance beginnt schon vor dem Kampagnenstart – diesen Leitsatz sollte sich zu Anfang jeder vor Augen halten. Dieser Leitsatz gilt dabei nicht allein für die Performance der Programmatic Advertising Kampagnen, sondern für alle Marketing-Maßnahmen, ob online oder offline. Eine gute Kampagne, und auch eine gute und effiziente Erfolgsmessung, bedürfen demnach einer gewissen Vorbereitung. Um genau diese Vorbereitung wird es in diesem zweiten Teil der Serie Erfolgsmessung – aber richtig! gehen.

Ziele definieren

Im ersten Schritt müssen die Ziele definiert werden (falls dies noch nicht im Zuge der Kampagnenplanung geschehen ist). Die Ziele sollten SMART formuliert werden:

Spezifisch: Ziele müssen in einer konkreten Form vorliegen. Das bedeutet, dass ein korrekt formuliertes Ziel niemals lauten sollte: „Erhöhung des Bekanntheitsgrades“, denn dieses wäre bereits erreicht, wenn ein neuer Nutzer von dem Unternehmen erfährt. Eine spezifische Formulierung könnte beispielsweise lauten: „Innerhalb eines Jahres möchte ich eine Bekanntheitssteigerung von 5% erreichen“.

Messbar: Ziele können nicht erreicht werden, wenn sie nicht messbar sind. Zugegeben, einige Ziele sind schwer zu messen, in diesen Fällen sollte jedoch von vornherein nach einer Lösung gesucht werden. Die Messbarkeit wird auch in den späteren Teilen dieser Serie noch eine zentrale Rolle spielen.

Akzeptiert: Das gesamte Projektteam sollte den Zielen zustimmen. Bei Gegenstimmen sollte das Ziel noch einmal überarbeitet werden. Fehlende Akzeptanz mindert nicht nur die Motivation der Beteiligten, sondern kann auch auf etwaige unbedachte Komponenten hinweisen.

Realistisch: Eine Steigerung des Umsatzes um 40% bis nächsten Monat ist unrealistisch! Stecken Sie also nur Ziele, die Sie auch erreichen können.

Terminierbar: Ihre Kampagne sollte nicht nur ein klares Startdatum, sondern ebenso ein klares Enddatum aufweisen. Ohne ein konkretes Ende verläuft sich die Erfolgsmessung häufig.

 

Die definierten Ziele sollten festgehalten und an alle Beteiligten verteilt werden.

 

Conversion- und Tracking-Pixel

Um Erfolge messbar zu machen, werden verschiedene Tracking- und Conversion-Pixel benötigt. Diese werden in den Code der Website eingebaut und übertragen dann Daten über das Nutzerverhalten an den entsprechenden Datendienst. Der bekannteste und weit verbreitetste Tracking-Dienst ist Google Analytics.

Die Conversion-Pixel werden im Zuge einer Programmatic Advertising Kampagne nicht selten von der zuständigen Demand-Side-Platform vergeben, sodass die Conversions auch in den Statistiken und Reportings verwendet werden können. Die Conversion-Pixel dienen dabei nicht nur der anschließenden Erfolgsmessung, sondern auch etwa um Bestandskunden von potentiellen Kunden zu unterscheiden. Auf diesem Wege werden beispielsweise gerade konvertierte Nutzer aus der Retargeting-Liste entfernt um weitere Bannereinblendungen zu vermeiden.

Die Implementierung dieser Pixel kann auf unterschiedliche Weise geschehen. Entweder Sie implementieren jeden Pixel einzeln in Ihre Website oder Sie verwalten alle Pixel zentral über den Google Tag Manager. Auf diesem Wege muss nur der Google Tag Manager Container in die Website implementiert werden, sodass nur ein einmaliges Eingreifen in den Code der Website notwendig ist.

 

Einrichtung der späteren Berichte

Neben dem Tracking seitens der DSP, das meistens nach dem Einbau des Pixels keine weitere Einrichtung benötigt, empfehlen wir die Einrichtung der Google Analytics Kampagnen.

Über sogenannte Kampagnen-URLs, können Sie Ihren Display-Kampagnen Attribute zuweisen, die sie später dann in den Berichten von Google Analytics als eine Kampagne erscheinen lassen. So ein Tracking-Link sieht beispielsweise so aus:

 

http://www.rtbmarkt.de/?utm_source=RTBmarkt&utm_medium=Banner&utm_campaign=programmatic_advertising

 

Dabei sollten Sie für jedes Banner eine individuelle Kampagnen-URL verwenden, um auch die Performance der unterschiedlichen Bannerformate auswerten zu können. Diese URLs sollten unbedingt vor der Erstellung der Werbemittel angelegt werden, da die URLs in den Werbemitteln verbaut werden.

Neben den Tracking-Links sollten Sie genau definieren, welche Aktionen Ihre Kampagne auslösen soll. Dies kann etwa die Kontaktaufnahme mittels Kontaktformular, oder der einfache Aufenthalt für mehr als drei Minuten auf der Website sein. Eine Conversion ist somit nicht zwingend der Kauf eines Produktes. Die Conversions können Sie bei Google Analytics als Ziele anlegen. Je nachdem welche Aktion Sie als Ziel definieren möchten, bedarf es zunächst der Einrichtung eines Ereignis-Trackings. Dies ist beispielsweise notwendig, wenn Ihre Websitenutzer nach dem Absenden des Kontaktformulars nicht auf eine andere Seite weitergeleitet werden. Eine genaue Anleitung zur Einrichtung des Ereignis Trackings über den Google Tag Manager V2 finden Sie hier.

Nachdem Sie dies definiert haben, sollten Sie die Ziele und Ereignisse in Google Analytics einrichten, um die Statistiken, die von der DSP zur Verfügung gestellt werden, noch zu erweitern.

Überblick über Gesamtheit der Marketingmaßnahmen erlangen

Problematisch wird die Erfolgsmessung immer dann, wenn jeder Mitarbeiter des Unternehmens ausschließlich in seinem Machtbereich agiert und ein Austausch zwischen den Abteilungen nicht stattfindet. Für eine effiziente Erfolgsmessung bedarf es einer genauen Übersicht über alle Marketingmaßnahmen, egal ob online oder offline. Warum dies dringend notwendig ist und welche Attributionsmodelle beim Programmatic Advertising angewendet werden, wird im Teil 3 genauer erläutert.

 

 

Teil 1: Grundlagen der Erfolgsmessung

 

Programmatic Advertising Bidding-Statistiken

Neues Update: Bidding-Statistiken

Jeder Advertiser im Bereich Programmatic Advertising wird schon einmal auf dieses Problem gestoßen sein: die Kampagne läuft nicht richtig und man weiß einfach nicht warum.

Für die gequälten Kampagnenmanager, die bisher in vielen kleinen Schritten auf die Suche nach dem Problem gehen mussten, gibt es nun eine Lösung; die ausgedehnten Bidding-Statistiken.

Diese sind ab heute unter dem Reiter „Analyse & Forecast“ im Kampagnenmenü zu finden. Dort befindet sich zunächst einmal eine Übersicht über die Matching Requests, die abgegebenen Gebote sowie die gewonnenen Auktionen. Die Matching Requests beschreiben dabei die angebotenen Werbeflächen, die von der Umgebung sowie vom Nutzer auf die Kampagneneinstellungen zutreffen. Ein Gebot wird jedoch nur dann abgegeben, wenn auch alle weiteren Faktoren, wie etwa der Floor-Price, stimmen.

 

Bidding-Statistiken_Uebersicht

 

Allein diese Übersicht gibt bereits klare Aufschlüsse über die laufende Kampagne. Eine große Differenz zwischen den Matching Requests sowie den abgegebenen Geboten, weist oft auf einen zu niedrig gewählten Preis hin. Eine starke Differenz zwischen den abgegebenen Geboten und den gewonnen Auktionen spricht wiederum für andere Probleme in der Kampagne. So können die Werbemittel etwa zu lange Animationen aufweisen oder in eine sensitive Kategorie, wie etwa Gambling, fallen. Ist dies der Fall, so kann der Kampagnenmanager einen Schritt weiter gehen und in die detaillierten Bidding-Statistiken schauen:

 

Bidding-Statistiken_Beispiel_anonym

 

Diese zeigen die einzelnen Publisher sowie die unterschiedlichen Banner-Formate. Auf diesem Wege können Probleme von einzelnen Werbemitteln schneller erkannt werden. Weiterhin können Unregelmäßigkeiten bei vereinzelten Publishern ausgemacht werden. Diese können dann im direkten Kontakt mit den Supply-Side-Platforms (SSP) oder den Publishern selbst gelöst werden. Im vorliegenden Fall können beispielsweise keine Auktionen des Publishers ebay.de gewonnen werden. Bei der Kampagne handelt es sich um eine Fitness-Kampagne. Bei gewissen Publishern sind die Einblendungen für den Fitness-Sektor eingeschränkt, da dies in die sensitive Kategorie des Abnehmens fällt. In diesem Fall könnte somit Kontakt zu den entsprechenden Publishern aufgenommen werden, um die Freischaltung der Kampagne genehmigt zu bekommen.

Bei weiteren Fragen bezüglich der Bidding-Statistiken von RTBmarkt, können Sie sich gerne über unser Kontaktformular an uns wenden.

Erfolgsmessung im Programmatic Advertising

Teil 1: Grundlagen der Erfolgsmessung

Anfangs wurde das gesamte Online-Marketing, speziell aber das Programmatic Advertising als der heilige Gral der gesamten Werbelandschaft gelobt. Dies lag nicht zuletzt daran, dass man anhand der Klicks endlich nachhalten konnte, wie erfolgreich die einzelnen Maßnahmen wirklich waren. Schnell wurde dann jedoch festgestellt, dass die Klickrate als Kennzahl nicht ausreichte. Die Auswertung der RTB Kampagnen musste viel weiter greifen, um vor allem die Auswahl des Targetings zu überprüfen und zu optimieren. Doch wie geht sie richtig, die Erfolgsmessung einer RTB Kampagne?

Warum reicht die Klickrate nicht?

Wenn Sie als Advertiser einmal in das Reporting Ihrer Kampagne schauen, dann fallen anfangs zwei Kennzahlen in den Blick, die die Grundlage für alle weiteren Kennzahlen legen, nämlich die Ad Impressions sowie die Unique User. Diese beiden Kennzahlen bilden nichts anderes ab als die Anzahl der Bannereinblendung sowie die Anzahl der erreichten Internetnutzer. Im Normalfall ist die Anzahl der Ad Impressions deutlich höher als die der Unique User. Dies liegt ganz einfach daran, dass ein Banner ein und derselben Person mehr als einmal eingeblendet wird.

Überträgt man dies nun auf die Frage warum die Klickrate nicht ausreichend ist, so vereinfacht sich die Antwort erheblich: weil sie ganz einfach nicht alles abdeckt.

Die Klickrate wird wie folgt berechnet:

(Anzahl der Klicks/Anzahl der Ad Impressions) x 100= CTR%

Sie gibt somit das Verhältnis von Einblendungen zu Klicks wieder. Die Nutzer sind dabei jedoch nicht mit inbegriffen, als Advertiser erfährt man somit nicht, wie oft ein Nutzer im Durchschnitt die Bannerwerbung sieht, bevor es dann zum Klick kommt. Und dieses Problem gilt natürlich nicht nur für die Programmatic Advertising Kampagne, sondern für alle Marketing Kampagnen, online sowie auch offline. Dass ein Nutzer auf einen Banner klickt, kann beispielsweise auch daran gelegen haben, dass er zuvor die Plakatwerbung gesehen hat und danach noch einmal im Supermarkt auf das Produkt gestoßen ist und es sich so in sein Unterbewusstsein eingebrannt hat. Kurz gesagt: die Klickrate spiegelt nicht die gesamte Umwelt wieder, sondern nur einen Bruchteil, der jedoch zur eigentlichen Erfolgsmessung nicht ausreichend ist.

Schritt für Schritt zur effizienten Erfolgsmessung

In dieser Serie werden wir Sie als Advertiser Schritt für Schritt zu einer effizienten Erfolgsmessung Ihrer RTB Kampagne führen. Dabei sei jedoch gesagt, dass die Möglichkeiten von Demand-Side-Platform (DSP) zu Demand-Side-Platform deutlich voneinander abweichen können. Dies liegt vor allem daran, dass jede DSP ihre Reportings mit anderen Kennzahlen erstellt. Sollten Sie somit einige Schritte nicht durchführen können, so evaluieren Sie einfach für sich, welche Alternativen sich bieten. Sollten Sie dabei auf Probleme stoßen, können Sie auch Ihren Ansprechpartner der DSP kontaktieren.

Im nächsten Teil beschäftigen wir uns zunächst einmal mit der Vorbereitung zur Erfolgsmessung. Dabei wird es dann vor allem um wichtige Tools und den Einbau von Tracking- sowie Conversion-Pixeln gehen.

 

Teil 2: Vor dem Kampagnenstart…

Reportings für Audience Segmente

Audiences nun auch in den Reportings

Dass RTBmarkt für die Nutzer der Demand-Side-Platform bereits seit einiger Zeit die sogenannten Audience Segmente anbietet ist nichts neues. Nun können wir unseren Advertisern jedoch eine weitere durchaus hilfreiche Funktion anbieten. Denn auf die Audiences kann jetzt nicht mehr nur blind getargetet werden. Sie werden ab heute auch in den Reportings angezeigt. Auf diese Art und Weise können Advertiser sehen, aus welchen Segmenten ihre Kunden wirklich stammen und aus diesen Erkenntnisse weitere Schlüsse für mögliche Optimierungen ziehen. Der Blick in die Reportings im Interface sieht dann wie folgt aus:

Segmente_Reporting

An dieser Stelle steht das Beispiel eines deutschen Finanzdienstleisters. Dieser nutzt momentan als Targeting ausschließlich eine URL Liste sowie ein geografisches Targeting. Im Reporting werden nun zwei relative Kennzahlen gebildet. Auf der linken Seite stehen die Performance Clicks, also das Verhältnis der Klickraten des entsprechenden Segments zu anderen Segmenten. Auf der rechten Seite befinden sich die Performance Conversions. Diese zeigen, wie gut das entsprechende Audience Segment konvertiert ist.

Schaut man sich nun diese Kennzahlen an, so wird klar, dass man sich die Mühe der Erstellung einer URL Liste gar nicht mehr machen braucht. So ist es deutlich einfacher zwei bis drei Segmente auszuwählen als 40 bis 50 Placements einzugeben. Die Effizienzsteigerung fängt demnach bereits bei der Kampagnenerstellung an. Eine gesteigerte Effizienz findet sich jedoch auch in dem besseren Targeting. Mehr Informationen zu dem Targeting anhand von Audience Segmenten finden Sie hier.

Als letzter positiver Faktor kann die bessere Optimierung genannt werden. Dass eine RTB Kampagne nicht mit der Erstellung erledigt ist, sollte jedem klar sein. Eine stetige Optimierung erhöht Klick- sowie Konversionsraten und steigert somit die Performance der Kampagne. Durch die Audience Segmente im Reporting wird diese nun weiterhin erleichtert, denn so kann der Advertiser bereits auf den ersten Blick sehen welche Segmente gut performen und welche nicht.

Die ersten Advertiser unserer Demand-Side-Platform sind nun bereits dabei ihre Kampagnen auf die Audience Segmente umzustellen. Wir sind sehr gespannt auf die Ergebnisse!