Cross-Channel Management

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1 Cross-Channel Management Optimierung der Budgetallokation durch User-Journey Analyse und dynamisches Attributionmodelling Februar 2012 Die Verteilung, Zitierung und Vervielfältigung auch auszugsweise zum Zwecke der Weitergabe an Dritte ist nur mit vorheriger schriftlicher Zustimmung der uniquedigital GmbH gestattet.

2 Inhaltsverzeichnis Management Summary 03 Problemstellung Warum User-Journey 03 Analyse im Cross-Channel Management? User-Journey Analyse verstehen 03 Suboptimales Cross-Channel Management durch 05 Last-Click- und statische Attributionsmodelle Lösungsansatz User-Journey Analyse 07 und Attribution Modelling Datenquellen Makro- und Mikro-Daten 07 Datenerfassung und Tracking-Technologie 08 Analytische Methoden und Verfahren 09 Cross-Channel Management Standardprozess 11 Fazit und Ausblick 13

3 Seite 03 Management Summary Management Summary Cross-Channel Management befindet sich seit 2011 unter den Top-Trendthemen der Branche und wird in der Zukunft ausschlaggebend für die Effizienzsteigerung im Online Marketing sein. Unter dem Begriff Cross-Channel Management wird die optimale Aussteuerung von Kampagnen über alle Marketing-Kanäle hinweg verstanden. Ziel ist es das Marketingbudget medien- und kanalübergreifend zu optimieren, so dass Vetriebsziele unter effizientem Einsatz von Media-Kosten erreicht oder maximiert werden können. Hierzu muss zu allererst die User-Journey verstanden und nachvollzogen werden, also die Wege, die ein Nutzer vom ersten Kontakt mit einem Werbemittel/einer Kampagne bis hin zum Kauf bzw. Nicht-Kauf durchläuft. Untersucht werden dabei explizit nicht nur Customer-Journeys, also die Pfade, die zu einem Lead oder einer Conversion geführt haben, sondern eben auch die Kontaktpfade, die nicht zu Käufen oder Lead Aktionen geführt haben, also alle User- Journeys. Am interessantesten ist ja gerade zu verstehen, inwiefern sich die Journey eines User, der zu einem Customer geworden ist von der des Users unterscheidet, der nicht gekauft hat. Herkömmliche Vorgehensweisen, wie das Last-Click/-Cookie Wins Prinzip oder statische Gewichtungen der ersten, letzten und mittleren Kontakte einer User-Journey, bilden die Bedeutung der einzelnen Werbemittelkontakte nicht optimal ab, da sie zu verallgemeinernd sind. Als führende Online Media Agentur hat unique die Erfahrung in der Messung und dem Handling großer Datenmengen aus kanalübergreifenden Kampagnendaten, um basierend auf nutzerindividuellen User- Journeys kundenindividuelle Attributionsmodelle zu entwickeln. Diese Vorgehensweise ermöglicht eine optimale Abbildung der User- Journey und bildet die Grundlage für eine optimierte Budgetallokation.

4 Seite 04 Problemstellung User-Journey Analyse verstehen Problemstellung Warum User-Journey Analyse im Cross-Channel Management? User-Journey Analyse verstehen Unter der User-Journey versteht man den Weg, den ein Nutzer vom ersten Kontakt mit einem Werbemittel bis hin zum Kauf bzw. Nicht-Kauf im Marketing-Funnel durchläuft. Unique untersucht dabei explizit nicht nur die Customer-Journeys, also die Pfade, die zu einer Conversion geführt haben, sondern eben auch die Kontaktpfade, die keine Conversion beinhalten. Erst aus der Analyse der Unterschiede zwischen diesen beiden User-Journey Arten lassen sich die wirklich steuerungsrelevanten Hebel herauskristallisieren. Abbildung 1 zeigt exemplarisch den Verlauf einer User- Journey über die verschiedenen Phasen des Marketing-Funnels und über die unterschiedlichen Kanäle. Wichtig in diesem Zusammenhang ist es zu verstehen, dass unterschiedliche Mediakanäle unterschiedlich effizient in den verschiedenen Phasen wirken. In der Phase Trigger & Awareness kann bspw. der Kanal eine wesentliche Rolle spielen, um initial Nutzer auf das Angebot eines Werbetreibenden aufmerksam zu machen. Mit dem Bewusstsein und der Transparenz der User-Journey wird es erst möglich, die Effizienz von Mediakanälen (weg vom Last- Cookie-Wins Prinzip) fair zu bewerten und eine optimale Budgetverteilung herzuleiten.

5 Seite 05 Problemstellung User-Journey Analyse verstehen Trigger & Awareness Retargeting Research & Compare Conversion word of mouth & viral Loyality & Retention Abbildung 1: User-Journey (Quelle: uniquedigital 2012) Erstes Ziel des Cross-Channel Managements ist das Verstehen und Nachvollziehen der kompletten User-Journey: z.b. vom ersten Kontakt mit einem -Banner über den Click auf eine Such-Anzeige in Google und dem Besuch einer Produktdetailseite auf der Website bis hin zum Click auf ein Retargeting-Banner und abschließender Bestellung im Onlineshop. Nur wenn möglichst umfassend gemessen wird, wann und wie es zu einem Kontakt mit einem Werbemittel aus einem beliebigen Marketing- Kanal kam, kann analysiert werden, welchen Beitrag ein Kanal oder eine Maßnahme zur Action, Conversion oder zum Lead hatten.

6 Seite 06 Problemstellung Suboptimales Cross-Channel Management durch Last-Click- und statische Attributionsmodelle Suboptimales Cross-Channel Management durch Last-Clickund statische Attributionsmodelle Das Problem mit dem aktuell sehr weit verbreiteten Last-Click-Wins Prinzip ist, dass es die User-Journey nicht wirklich abbildet, da es den Erfolg, die Bestellung oder den Umsatz ausschließlich dem Kanal oder Werbemittel zuweist, aus dem der letzte Click bzw. Kontakt vor der Bestellung hervorging. Tatsächlich spielen aber die vorherigen Interaktionen mit Werbemitteln in unterschiedlichen Kanälen eine ebenfalls entscheidende Rolle auf der Reise des Users bis hin zur Conversion. Bislang dominierten unterschiedliche, statische Attributionsmodelle. Die folgende Tabelle und Abbildung stellt die am weitesten verbreiteten Attributionsmodelle dar und veranschaulicht, wie eine Conversion abhängig von der Wahl des Attributionsmodells auf die beteiligten Kanäle verteilt wird: Attributionsmodell Last-Click Kampagne hat einen negativen Einfluss Gleichgewichtung U-Modell Time-Decay Beschreibung Die Conversion wird dem letzten Werbemittel-Kontakt vor der Conversion zugerechnet. Die Conversion wird dem ersten Werbemittel-Kontakt in der User-Journey zugerechnet. Jedem Werbemittelkontakt wird der gleiche Anteil an der Conversion zugerechnet (bspw. bei 5 Kontakten erhält jeder Kontakt 20 %). Dem ersten und letzten Werbemittel-Kontakt wird mehr zugerechnet als den dazwischen liegenden Kontakten. Den mittleren Kontakten wird lediglich eine Assist-Wirkung zugewiesen. Die zeitlich näher am Conversion-Ereignis liegenden Werbemittel-Kontakte erhalten eine höhere Bedeutung als diejenigen, die weiter von dem Ereignis entfernt sind. Tabelle 1: Statische Attributionsmodelle (Quelle: uniquedigital 2012)

7 Seite 07 Problemstellung Suboptimales Cross-Channel Management durch Last-Click- und statische Attributionsmodelle Das folgende Diagramm stellt exemplarisch dar, wie sich eine Conversion in Abhängigkeit des gewählten Attributionsmodells auf die Kanäle einer User-Journey verteilt (die tatsächlichen Anteilswerte sind in Tabelle 2 dargestellt). Die hier aufgetragene User- Journey startet mit einem Click auf ein Banner, worauf ein -Click an zweiter und Sucherergebnis-Click an dritter Stelle folgen. Die vierte und letzte Interaktion vor der Conversion findet mit einem Retargeting- Werbemittel statt: Gleichgewichtung 100 % 90 % 80 % U-Modell Time-Decay Last-Click First-Click 70 % 60 % 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % 1. Click 2. Click 3. Click 4. Retargeting Click SALE Abbildung 2: Conversion Verteilung in Abhängigkeit des Attributionsmodells (Quelle: uniquedigital 2012)

8 Seite 08 Problemstellung Suboptimales Cross-Channel Management durch Last-Click- und statische Attributionsmodelle In der folgenden Tabelle wird anhand der oben dargestellten User-Journey aufgezeigt, wie sehr die Performance-Bewertung der Kanäle von der Wahl des Attributionsmodels abhängt (die Kosten sind exemplarisch und pro Click): Last-Click First-Click U-Modell Time-Decay Gleichgewichtung Kanal Kosten Conversion Anteil CPO Conversion Anteil CPO Conversion Anteil CPO Conversion Anteil CPO Conversion Anteil CPO 1,05 0 % -(unrentabel) 100 % 1,05 40 % 2,63 3 % 35,00 25 % 4,20 1,35 0 % -(unrentabel) 0 % -(unrentabel) 10 % 13,50 7 % 19,29 25 % 5,40 2,75 0 % -(unrentabel) 0 % -(unrentabel) 10 % 27,50 20 % 13,75 25 % 11,00 Retargeting 3, % 3,50 0 % -(unrentabel) 40 % 8,75 70 % 5,00 25 % 14,00 Tabelle 2: CPO in Abhängigkeit des Attributionsmodells (Quelle: uniquedigital 2012) Die Bewertungslogik wird im Folgenden an einem Beispiel erklärt. Die Kosten betragen 1,35 bei 10 % Erklärungsanteil an einer Conversion nach dem U-Modell. Um nicht nur 10% sondern eine ganze Conversion zu erreichen, müsste man folglich 1,35 / 10 * 100 = 13,50 CPO aufwenden. Nach den Last-Click- und Time-Decay- Modellen würde man Retargeting als den effizientesten Kanal bewerten, nach dem Gleichgewichtungsmodel ist es allerdings der unperformanteste Kanal. Auch für den Kanal gibt es gegensätzliche Aussagen. Nach dem First-Click und U-Modell ist es der günstigste Kanal, nach dem Time-Decay Modell allerdings der Teuerste. Die Wahl eines statischen Attributionsmodells ist insofern eher eine Glaubensfrage als eine durch Zahlen und Fakten gesicherte Entscheidung. Die damit verbundene Subjektivität veranschaulicht, wie riskant die Wahl sein und welch fatale Folgen dies für die Budgetallokation haben kann. Um der oben genannten Subjektivität zu entgehen, wird der Einsatz datengetriebener statistischer Verfahren angestrebt. Hierbei muss es das Ziel sein, für jeden User individuell zu ermitteln, welchen Beitrag welche Interaktion mit einem Werbemittel hatte, also praktisch User-Journey individuelle Performance-Zahlen (bspw. CPOs) für jeden Kanal zu berechnen. Das könnte beispielsweise dazu führen, dass dem ersten Werbemittel-Click in der einen User-Journey mit vier Kontakten ein Erfolgsbeitrag von 25 % zugemessen wird, in einer anderen User-Journey mit ebenfalls vier Kontakten aber dem ersten Click 55 % zugerechnet werden. Um dieses zu erreichen, werden von unique unter Anwendung von etablierten Methoden des Data Minings kundenindividuelle und dynamische Attributionsmodelle entwickelt, die in ihrer Aggregation eine datengetriebene Bewertung der eingesetzten Media- Kanäle ermöglicht. Eine solche faktengestützte Neubewertung bildet die Grundlage für eine prospektive optimierte Budgetallokation.

9 Seite 09 Lösungsansatz Datenquellen Makro- und Mikro-Daten Lösungsansatz User-Journey Analyse und Attribution Modelling Datenquellen Makro- und Mikro-Daten Für die Analyse der User-Journey im Rahmen des Cross-Channel Managements können verschiedene Daten-quellen herangezogen werden, die in die Kategorien Makro und Mikro eingeteilt werden können: Einerseits die digitalen Ströme aus einem umfassenden technischen Cross-Channel Tracking auf Einzel-User Ebene (Mikro-Ebene), andererseits auf Zeiträume aggregierte Zahlen zu Kampagnen, insbesondere Offline, inkl. Markttrends und Saisonalitäten (Makro-Ebene). Beide Datenquellen haben Vor- und Nachteile: Der große Nachteil der aggregierten Makro-Daten ist, dass wesentlich weniger Datenpunkte zur Verfügung stehen (pro Zeiteinheit jeweils ein Datenpunkt, also bei einem Tracking auf Tagesbasis pro Jahr max. 365 Datenpunkte). Weil auf aggregierten Daten gearbeitet und nicht auf User-Ebene erfasst wird, sind die Daten wesentlich ungenauer und der Informationsgehalt geringer. Andererseits können Device Wechsel, Cookie Löschungen und auch ein Großteil von ATL und Offline Media nicht über das user-basierte Tracking auf der Mikro- Ebene abgebildet werden. Deswegen macht es Sinn beide Datenquellen und Ebenen in die Analyse der User-Journey zu integrieren und in den Modellierungen zu berücksichtigen. Das statistische Modellieren der User-Journey und der Werbewirkungszusammenhänge besteht aus einer Reihe multivariater Analyseverfahren aus dem Data Mining und ist nicht notwendiger Weise von der Art der Datenquellen und der Datenebene abhängig. Beispiele Vorteile/Nachteile Nachteile Daten auf Mikro-Ebene Anzahl der Bannereinblendungen für User-ID 4711 bei Vermarkter Z zum Zeitpunkt X, Summe der Clicks auf Google Kampagne durch User-ID 4712 in Zeitpunkt Y. Höchste Detailebene und Genauigkeit, kurze Erhebungsdauer (1-2 Monate). Cookie-Löschungen und Device- Wechsel werden nicht berücksichtigt. Daten auf Makro-Ebene TV GRPs, Print Spendings, Katalogauflage, Marktentwicklung, Konsumklimaindex, Inflationsrate, Zinsentwicklung, Gesamtanzahl der Clicks am Tag X. Berücksichtigt implizit Cookie- Löschungen und Device-Wechsel, Möglichkeit Offline Daten zu integrieren. Weniger Datenpunkte, Modelle ggf. weniger aussagekräftig, Datenerhebung langwierig. Erhebung Online Tracking und Webanalytics. Aggregierte Daten aus Standardreports, Offline Media Agenturen und Marketing Departments, Wirtschaftsinstitute und Zentralbanken. Tabelle 3: Kategorisierung von Mikro- und Makro-Daten (Quelle: uniquedigital 2012)

10 Seite 10 Lösungsansatz Datenerfassung und Tracking-Technologie Datenerfassung und Tracking-Technologie Zur kanalübergreifenden Erfassung der einzelnen User-Journeys werden flexibel unterschiedliche Tracking Lösungen, wie das Setzen von Click- und View-Cookies, aber auch die Referrer-Analyse eingesetzt. Dabei können Interaktionen in allen Online-Kanälen erfasst werden, von Views, über facebook Ad Clicks und Online-Katalogbestellungen, zu SEO Clicks und Direct-Type-Ins. Die ausgeprägte Multichannel- Tracking Expertise von unique ist die Basis für die erfolgreiche User-Journey Analyse. So ist unique bspw. in der Lage, eine online User- Journey mit dem anschließenden Offline Abschluss auf User-Ebene in Verbindung zu bringen und sogenannte RoPo-Effekte (Research Online, Purchase Offline) auf der Mikro-Ebene darzustellen. Wenn die User-Journey Daten über ein fehlerhaftes oder inkonsistentes Tracking eine nur unzureichende Qualität besitzen, ist auch der Einsatz der fortschrittlichsten Analyseverfahren sinnlos: Frei nach dem Motto Garbage in, Garbage Out würden Analysen auf mangelhaften Daten nicht zielführend sein und im schlimmsten Fall zu irreführenden und verfälschenden Erkenntnissen hinsichtlich der Effizienz der Kanäle und Budgetallokation führen. Daher ist die Tracking-Implementierung und Validierung einer der wichtigsten Schritte im gesamten Cross-Channel Management Prozess und sollte nur von erfahrenen Experten mit der notwendigen Sorgfalt durchgeführt werden. Makro-Daten (bspw. durchschnittliche Reichweite für Print oder TV GRPs auf Tagesbasis) werden nicht auf User-bezogener, sondern auf aggregierter Ebene erhoben. Diese Daten können durch die Offline-Media Agentur oder durch den Werbetreibenden selbst geliefert werden.

11 Seite 11 Lösungsansatz Analytische Methoden und Verfahren Analytische Methoden und Verfahren Für die Entwicklung der dynamischen und kundenindividuellen Attributionsmodelle werden bei unique etablierte Verfahren und Methoden des Data Minings angewandt. Dabei werden die Erfolgsbeiträge, die die einzelnen Kanäle, Vermarkter, Keywordgruppen und Werbemittelarten haben, quantifiziert. Hierzu werden statistische Modelle gebildet, die den Erfolg (Lead, Bestellungen etc.) als abhängige Variable über die einzelnen Werbemittelkontakte als unabhängige Variablen beschreiben. Diese Modelle, die basierend auf vergangenen Kampagnendaten entwickelt werden, prognostizieren wie wahrscheinlich ein Conversion-Ereignis oder wie hoch der zu erwartende Umsatz in Abhängigkeit der spezifischen Werbemittelkontakt-Kette ist. Für solche Prognose-Aufgabenstellungen von Zielvariablenwerten gibt es eine Reihe gängiger Verfahren aus dem Data Mining, inklusive der dazugehörigen Kennzahlensätze zur Bewertung der Modell-Qualität und Vorhersagegenauigkeit. Die Modellierungsansätze reichen von der multiplen linearen oder logistischen Regressionsanalyse über Entscheidungsbäume und neuronale Netze hin zu Support Vector Machines und Markov-Chain-Monte-Carlo (MCMC) Verfahren. Die Qualität dieser Vorhersagemodelle kann über verschiedene, im Data Mining weit verbreitete Kennzahlen und Vorgehen evaluiert werden. Zur Beurteilung von Prognosemodellen von Conversion-Ereignissen werden u.a. sogenannte ROC-Kurven (Receiver Operating Characteristic) und AUC-Kennzahlen (Area Under the Curve) verwendet, wie in Abbildung 3 exemplarisch für einen Kunden dargestellt. Je weiter oberhalb der Diagonalen von links unten nach rechts oben die ROC-Kurve eines Vorhersagemodells verläuft und je größer die Fläche oberhalb dieser Diagonalen (Area Under the Curve AUC, hier grau) ist, desto besser das Modell: 1,0 0,8 True positive rate 0,6 0,4 0,2 0,0 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 False positive rate Abbildung 3: Beispielhafte ROC-Kurve und AUC (Quelle: uniquedigital 2012)

12 Seite 12 Lösungsansatz Analytische Methoden und Verfahren Diese Modelle werden auf Vergangenheitsdaten, sogenannten Trainings-Sets entwickelt, die sowohl User-Journeys beinhalten, die nicht zu Conversions geführt haben, als auch User- Journeys, die einen Verkauf oder Umsatz beinhalten. Ein Ergebnis dieser Modellierung ist die Stärke des Einflusses einer Interaktion mit einem Werbemittel, einem Kanal oder einem bestimmten Vermarkter auf die Wahrscheinlichkeit eines Conversion-Ereignisses oder die Höhe des Umsatzes. Zusätzlich zu der Modellierung der User- Journeys auf Mikro-Ebene werden Modellierungen auf Daten der Makro-Ebene durchgeführt. Hierunter fallen bspw. das sogenannte Sales Modelling, wobei aber grundsätzlich die gleichen Verfahren wie auf der Mikro-Ebene Anwendung finden können. Die Methoden der Zeitreihenanalyse, bspw. ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) und exponentielles Glätten, werden angewandt, um auf Daten der Makro-Ebene Trends und Saisonalitäten zu identifizieren, quantifizieren und extrahieren. Auf solchen von Saisonalitäten und Trends bereinigten Abverkaufs- oder Umsatz-Zeitreihen werden dann Analysen zu den Einflussfaktoren, bspw. Schaltung von TVoder Print-Anzeigen, durchgeführt. Der Attributionmodelling-Ansatz beinhaltet also das Modellieren auf Mikro-Daten (User-Journey Analyse), und auf Makro-Daten, bspw. durch ein Sales Modelling und Zeitreihenanalysen. Zusätzlich dazu werden die Makro-Daten in die Modellierung auf User-Journey-Ebene integriert, wodurch der Einfluss von Offline-Aktivitäten (TV, Radio, out-of-home etc,) und anderen nicht direkt auf die User-Journey abbildbaren Effekten (z.b. Markttrends und Leitzinsentwicklung) untersucht wird. Folgende Abbildung stellt bildlich dar, wie aggregierte Makro-Daten in die User-Journey Analyse und in das Attributionmodelling integriert werden:

13 Seite 13 Lösungsansatz Analytische Methoden und Verfahren Cross-Channel Management Standardprozess Trigger & Awareness Offline ATL Research & Compare Conversion word of mouth & viral Loyality & Retention Retargeting Abbildung 4: Integration von Offline und ATL in die User-Journey Analyse (Quelle: uniquedigital 2012) Cross-Channel Management Standardprozess Um das Cross-Channel Management und die damit anfallenden Massendaten optimal abzubilden, hat unique ein System entwickelt, welches aus standardisierten Prozessschritten, einer dedizierten, cloudbasierten IT-Infrastruktur und aus einer in R und Hadoop entwickelten Software besteht. Dabei wurde konsequent auf Open Source Lösungen und Cloud-Computing gesetzt, um die Kosten zu minimieren. R ist eine weit verbreitete Open Source Programmiersprache für das statistische Rechnen und Hadoop ein freies, in Java geschriebenes Framework für skalierbare, verteilt arbeitende Softwaresysteme. Der unique Cross-Channel Management Prozess besteht wie unten abgebildet aus den folgenden vier Phasen:

14 Seite 14 Lösungsansatz Cross-Channel Management Standardprozess Datenintegration Technische Integration Überprüfung des Trackings Konsistenzprüfung Explorative & Deskriptive Analyse Häufigkeitsanalysen Cross-Channel Conversion Verteilung Ganzheitliche CPO/KUR Betrachtung Analytics und Data Mining Conversion Modelling Conversion Lift Attribution Modelling Maßnahmen und Testing Interpretation und Ableitung von Maßnahmen Test der Implikationen aus den Analyseergebnissen Abbildung 5: unique Cross-Channel Management Prozess (Quelle: uniquedigital 2012) In der ersten Phase der Datenintegration stellt das Zusammenführen der Multichannel- Kampagnendaten eine große Herausforderung dar. Hierfür wird das weiter oben beschriebene, umfassende Tracking konzipiert, implementiert und validiert. Im Ergebnis wird so neben den Clicks jede einzelne Ad Impression gemessen, also auch diejenigen Interaktionen, die zu keinem Lead oder Click geführt haben, was wiederum zu einer riesigen Menge an Daten führt. Vom Datengehalt kann ein solches Tracking bspw. pro Monat schnell den Umfang von ca Bibeln entsprechen. Um diese riesigen Datenmengen effizient verarbeiten zu können, wird ausschließlich auf Cloud-Computing gesetzt und benötigte Server Kapazitäten werden flexibel hinzu- und abgeschaltet. Anschließend werden erste, einfache explorative und deskriptive Analysen auf den Trackingdaten durchgeführt, wodurch schon interessante Erkenntnisse entstehen. Aber erst in der dritten Phase werden alle zur Verfügung stehenden analytischen Möglichkeiten ganzheitlich eingesetzt, um das oben beschriebene Attributionmodelling zu entwickeln und weitergehende Data Mining Analysen durchzuführen. Im letzten Prozessschritt werden die Analyseergebnisse interpretiert und konkrete Maßnahmen zur Optimierung der Budgetallokation abgeleitet. Diese werden dann in enger Abstimmung mit dem Kunden umgesetzt und im Nachgang bewertet.

15 Seite 15 Fazit und Ausblick Fazit und Ausblick Das unique Cross-Channel Management ermöglicht eine völlig neuartige und kanalübergreifende Optimierung der Budgetallokation unter Anwendung von Methoden aus dem Data Mining. Über das von unique entwickelte Attributionmodelling kann die Effizienz der Werbemittelkontakte über alle Online Kanäle und für jede User-Journey individuell ermittelt werden. Folgende Darstellung stellt schematisch den Weg von der User-Journey über das Data Mining hin zu einer optimalen Budgetallokation dar: User Journey Analytics & Data Mining Budget Allocation Trigger & Awareness Research & Compare Conversion Loyality & Retention Retargeting word of mouth & viral Data Information Knowledge ACTION Branding Perfomance SEA Brand SEA Recruiting SEO p.a. (Agency) Abbildung 7: Von der User-Journey zur Budget-Allokation (Quelle: uniquedigital 2012)

16 Seite 16 Fazit und Ausblick Im Rahmen des Attributionmodellings werden Mikro- (User-bezogene) und Makro-Daten verwendet, um ein möglichst ganzheitliches Modellieren der User-Journey zu ermöglichen. In keinem Fall sollten ausschließlich Makro-Daten im Rahmen eines isolierten Sales-Modelling Ansatzes verwendet werden: Durch die deutlich geringere Menge an Datenpunkten und die stark aggregierte Sichtweise gehen sehr viele relevante Informationen und dadurch Genauigkeit verloren. Auf der anderen Seite stellen Makro- Daten die einzige Möglichkeit dar, Offline- Kampagnen und andere, nicht auf Nutzer-Ebene vorliegende Indikatoren mit in die User-Journey Analyse zu integrieren. Letztendlich bleibt aber die Ebene der Einzel-Nutzer-Betrachtung diejenige, auf der analysiert werden sollte, da nur sie die benötigten Informationen in hinreichender Detailtiefe beinhaltet. Das Ziel ist, eben wie allgemein im Marketing gültig, möglichst nah am Nutzer und potentiellen Kunden zu operieren. Die zukünftigen Entwicklungen in diesem Bereich beinhalten sicherlich die Integration der Informationen aus den User-Journey Analysen mit Real Time Bidding und Behavioural Targeting. Über die vorgestellten Attributionsmodellierungen kann präzise ermittelt werden, wie wertvoll eine -Ad Impression für einen User in Abhängigkeit seiner bisherigen User-Journey ist. Dieser dynamisch und in Real-Time berechnete Wert einer zusätzlichen Impression kann dann die Basis für Gebote auf Demand Side Plattformen sein. Zudem kann auf Grundlage der Informationen aus der User-Journey Analyse das Targeting verfeinert werden, indem bspw. die Informationen zu den geclickten Keywords-Ads im -Kanal integriert werden. Aktuell führt unique Cross-Channel Projekte mit Klienten aus verschiedenen Branchen durch. Hierbei entstehen interessante Erkenntnisse und deutliche Performancesteigerungen. In naher Zukunft werden auf Basis dieser Cases weitere Studien und Whitepapers durch unique veröffentlicht werden.

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