Digitale Transformation und der Einstieg in das Echtzeit-Marketing. Smarter Service Talk mit Adobe Systems.

Digitale Transformation und der Einstieg in das Echtzeit-Marketing

von Bernhard Steimel 22. Oktober 2013

 

„Heute hat der Marketer keine Standards mehr, auf die er sich wirklich verlassen kann. Er hat Rahmengrößen, die er abstecken kann, aber im Speziellen muss er sich Systeme suchen, die erstens genauen Einblick in die Vorgänge geben, zweitens eine Visualisierung der Daten bieten und drittens Unterstützung bei der Prognose leisten.“


Ulrich Rohde Smarter Service Talk mit Ulrich Rohde, Marketing Manager DACH, Thomas Heinbach, Senior Solution Consultant und Andreas Helios, Senior Group Manager Enterprise Marketing Central Europe bei Adobe Systems

Die Bedeutung von Attributionsmodellen

Wie kann man das organisatorische Problem mit sogenannten Attributionsmodellen in den Griff bekommen?

ULRICH ROHDE: Wenn wir über Attributionsmodelle sprechen, dann sprechen wir von etwas, was vor dem Bildschirm passiert, was also in erster Linie die Mitarbeiter betrifft. Empfehlenswert wäre die Einrichtung eines übergreifend blickenden Customer Journey Teams mit einem interdisziplinären Vorgesetzten, der das Monitoring in allen genutzen Kanälen zusammenfasst. Dazu muss im Unternehmen folglich geklärt werden, welche Kanäle in eine Kampagne eingebunden sind, hierzu zählen etwa der E-Mail-, Search-, Display-, Mobile und Social-Kanal. Wichtig ist auch, dass Testszenarien festgelegt werden. Wenn dann beobachtet wird, was in den einzelnen Kanälen passiert, kann das Attributionsmodell aufgebaut werden.

Der Wertbeitrag darf zum Beispiel nicht allein dem Search-Bereich zugemessen werden, wo der durchaus entscheidende Klick stattgefunden hat. Denn aus der Customer Journey kann herausgefiltert werden, dass es zuvor etliche Touchpoints in anderen Kanälen gegeben hat, deren Wert natürlich sinkt, wenn ich mich nur auf ein „Last Click Win Modell“ beziehe.

Das Attributionsmodell hilft somit, die Budgets für die Werbung in den einzelnen Kanälen festzulegen. Mithilfe der Technologie und der Testbudgets können dann Prognosen aufgestellt werden. Somit kann auch das Media-Budget optimal verteilt werden. Ist die Kampagne abgeschlossen und eine neue in Planung, liegt aber – und das ist wichtig – nun ein Grundmodell vor. Dieses stammt aus der beendeten Kampagne, und es kann darauf aufgebaut werden.

Für die Kampagne für ein anderes Produkt muss das Attributionsmodell angepasst werden. Und so entsteht eine Historie. Wenn die verschiedenen Produkte und Dienstleistungen, die das Unternehmen anbietet, anhand dieser Modelle getestet wurden, liegen wichtige Erfahrungs- und Erfolgswerte vor, jedoch muss dann geprüft werden, ob sich eventuell bei den Bestandskunden und ihrem Kaufverhalten etwas geändert hat. Eventuell müssen die Attributionsmodelle aber auch aufgrund anderer Faktoren wieder neu aufgesetzt werden.

Relevante Kommunikationskanäle nutzen

Gibt es Kanäle, die systematisch unterschätzt werden? Die möglicherweise erst nach dem Testen als relevant eingestuft werden?

ULRICH ROHDE: Es kann keine generelle Aussage darüber getroffen werden, ob bestimmte Kommunikationskanäle systematisch unterschätzt werden. Jedoch ist die unterstützende Leistung des Social-Media-Kanals, der immer häufiger mobil genutzt wird, sehr relevant. Außerdem ist die Dichte an Informationen vergleichsweise groß, die über diesen Kanal ausgetauscht werden. Somit könnte der Social-Media-Kanal derzeit doch unterschätzt werden, was seine Assist-Leistung für Kaufabschlüsse angeht.

Was passiert, wenn die kaufvorbereitenden Kontaktpunkte nicht berücksichtigt werden? Können Sie die Konsequenzen an einem Beispiel erläutern?

ULRICH ROHDE: Wenn dem CMO Auswertungen präsentiert werden, die zeigen, dass der Großteil der Konversionen im Onlineshop über den Search-Bereich generiert wurden, dann wird der CMO sehr wahrscheinlich einen hohen Anteil des Marketingbudgets in den SEM-Bereich leiten.

Die Technologien von Adobe messen aber die Customer Journey und damit die Unterstützungs-Leistungen anderer Kanäle und ermöglichen dem Marketingleiter somit tiefergehende Einblicke und Argumentationen. Denn zwischen den Search-Klicks gibt es Social Media- und Display-Kontakte, die den Kaufentscheidungsprozess maßgeblich beeinflussen. Unsere Systeme erlauben es auch, Influencer zu identifizieren samt der Zahl an Konversionen, die aufgrund ihrer Aussagen oder Empfehlungen zustande kamen.

Was ist der größte Hemmschuh bei der Werbewirkungsanalyse 2.0?

ANDREAS HELIOS: Solange Unternehmen abteilungsgliedrig aufgebaut sind und Ziele nicht integrieren und solange die Attribution Einfluss auf die Budgetverteilung hat, solange führt das natürliche menschliche Verhalten dazu, dass eine Abteilung wie ein kleines Königreich um ein stabiles oder höheres Budget kämpft. Diese Abteilung erkennt dann eventuell nicht an, dass der eigene Kanal hinsichtlich der Effizienz nicht den Erfolgsanteil an einer Gesamtkampagne hatte, den man gern realisiert hätte.

Die neuen technologischen Systeme von Adobe bieten in diesem Kontext zumindest die Transparenz, die für Veränderungsprozesse nötig ist. Sie bieten die Chance, die notwendigen Veränderungsprozesse zu beschleunigen, denn Unternehmen müssen die verschiedenen Kanäle, die die Kunden nutzen, auch intern sichtbar machen und integrieren.

Überwindung des Silo-Denkens

Haben Sie ein praktisches Beispiel für den organisatorischen Veränderungsprozess? Wie kann man das Silo-Denken überwinden?

ANDREAS HELIOS: Adobe selbst ist ein Unternehmen mit einer Abteilungsstruktur, einer Matrix-Organisation. Der Erfolg der einzelnen Elemente im Marketing-Mix wird bei Adobe durch eigene Attributionsmodelle sehr genau erhoben. Wir messen tatsächlich jeden Parameter, den man erheben kann, und versuchen, exemplarisch optimal an das Thema heranzugehen. Dennoch ist es so, dass immer auch einzelne Bereiche im Sinne von Abteilungen betroffen sind, und in dem Maße, in dem Personen die Daten interpretieren, haben sie auch die Möglichkeit, Ergebnisse positiv oder negativ darzustellen. Solange ich den manuellen Einfluss habe, wird es so sein, dass durch die eine oder andere Vorliebe für ein Element im Marketing-Mix die nüchternen Zahlen quasi „überschrieben“ werden.

Im Rahmen des Reportings und der Meeting-Kultur erreicht Adobe aber, dass Informationen über die verschiedenen Marketingkanäle ausgetauscht werden und dass das Silo-Denken überwunden wird. In einem separaten Schritt sind gemeinschaftlich integrierende Ziele formuliert worden. Alle im Marketing schauen auf einheitliche Dashboards, verfügen somit über die gleichen Informationen. Die Zahlen zu interpretieren und zu diskutieren, ist immer noch viel Arbeit. Grundsatzdiskussionen, ob die vorliegenden Daten wirklich stimmen, sind jedoch selten geworden.

Predictive Analytics als Voraussetzung für das Echtzeit-Marketing

Der Einstieg in das Echtzeit-Marketing geht über Prognose-Modelle. Man spricht von Predictive Analytics. Wie funktioniert das?

THOMAS HEINBACH: Man sammelt jede Menge Daten aus der Vergangenheit und über verschiedene Algorithmen wird dann der tatsächliche Einfluss von verschiedenen Faktoren ermittelt. Dann wird, basierend auf dem Einfluss-Modell, eine Hochrechnung für die Zukunft erstellt – mit zum Teil erschreckender Genauigkeit.

Können Sie das am Beispiel des Predictive Campaigning erläutern?

ULRICH ROHDE: Der Reiseanbieter TUI beispielsweise hat ein Portfolio mit bis zu mehreren Millionen Keywords. Jedes Hotel in einer bestimmten Destination hat eine eigene Landingpage im Internet, aber nicht nur die diesbezüglichen Keywords machen das Portfolio aus, sondern auch zahlreiche generische Begriffe.

Das Marketing-Management-System prüft die Performance jedes einzelnen Keywords und passt es an. Das heißt, das Adobe-System setzt die Keywords an verschiedene Positionen in den Suchmaschinen und prüft, an welcher Stelle das optimale Preis-Leistungsverhältnis gegeben ist. Das kann beispielsweise der Fall sein, wenn Position vier belegt wird statt Position zwei oder drei. Das wird mehrmals täglich durchgespielt, daher kann das System auch auf Veränderungen der Nutzungsbedingungen, denen der User unterliegt, reagieren.

Das umfasst aber nur das Suchmaschinen-Marketing?

ULRICH ROHDE: Im Rahmen einer Kampagne muss natürlich im Turnus von zwei oder vier Wochen auch in den anderen Kanälen geprüft werden, was genau sich an den Touchpoints tut und wie sich Messgrößen wie Klicks, Conversions oder die Viewtime entwickeln. Denken wir speziell an Facebook Adverstising oder dem Programmatic Bying (RTB) sprechen wir von wesentlich schnelleren Kanälen. Hier passieren Bids im Millisekundentakt. Konkret heißt das: Was haben die einzelnen Keywords, was haben die weiteren Aktionen wie Display-Werbung oder Facebook-Apps gebracht?

Jetzt erst beginnt das Konzipieren der mathematischen Modelle. Auf dieser Grundlage und mit den historischen Daten, dem Wissen über das Nutzerverhalten in dem Kampagnen-Zeitraum, kann die Effektivität in die Zukunft projiziert werden. Das geschieht zum einen auf der Bid-Unit-Ebene, das ist die Keyword-Ebene, und zum anderen auf der Kanal-Ebene. Denn es wird sich zeigen, ob es weiterhin sinnvoll ist, den Split zwischen Search, Social und Display mit beispielsweise 90 zu 5 zu 5 festzulegen, oder ob nicht eine andere Verteilung, etwa 60 zu 35 zu 5, effizienter ist.

Das heißt es geht um einen kontinuierlichen Lernprozess, der den Algorithmus trainiert?

ULRICH ROHDE: Ja, das Unternehmen lässt die Kampagne mit den entsprechenden Umstellungen weiter laufen und generiert dabei natürlich wieder neue Daten. Marketer müssen das als rollierenden Prozess verstehen. Das ist komplett anders als früher, als beispielsweise immer in der „Süddeutschen Zeitung“ die Anzeige geschaltet wurde, die einen bestimmten Ertrag brachte, von dem man annahm, den werde sie auch weiterhin bringen. Heute hat der Marketer keine Standards mehr, auf die er sich wirklich verlassen kann. Er hat Rahmengrößen, die er abstecken kann, aber im Speziellen muss er sich Systeme suchen, die erstens genauen Einblick in die Vorgänge geben, zweitens eine Visualisierung der Daten bieten und drittens Unterstützung bei der Prognose leisten.

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