ermöglicht performancebasierte Aussteuerung von TV Werbung für Websites dmexco 2014 Köln, 10. September 2014

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1 ermöglicht performancebasierte Aussteuerung von TV Werbung für Websites dmexco 2014 Köln, 10. September 2014

2 Agenda > Was ist TV-to-Web Analyse? > Algorithmus: Herausforderungen und Lösungsansätze > Verwendung von spoteffects am Beispiel Danato 2

3 Die Situation Immer mehr TV-Werbung ruft zum Besuch einer Website auf 1 2 Viele Menschen reagieren sofort darauf und rufen die beworbene Website auf Der Medienbruch zwischen TV und Web verhinderte bisher die Auswertung dieser Werbewirkung 3 3

4 Die Situation: Starke Second-Screen Reaktion auf TV-Werbung Neue Visits pro Minute auf der beworbenen Website Bisher wurde TV meist nach Zielgruppen-Reichweite geplant, nicht nach Visits oder Conversions, mangels Meßbarkeit 4

5 Die Lösung: spoteffects TV Daten Algorithmus DWH Webtracking Daten > Software-as-a-Service Lösung > Zusammenführung von TV-Sendedaten und Webtrackingdaten, mittels Algorithmus 5

6 Zwei große Themen der TV-to-Web Analyse Wieviel bringt uns TV insgesamt? Was lief am besten? > Gesamte Trafficsteigerung > Brand Awareness > SEO-Positionen > Display Clickraten > -Öffnungsquoten > Conversion Rate > Welcher Sender? > Welcher Tag, welche Uhrzeit? > Welches Motiv? Welche Länge? > Entwicklung über die Kampagne >etc. DWH/BI, Marketing, Controlling 6

7 Warum ist das Thema TV-to-Web Analyse wichtig? > TV ist der reichweitenstärkste Kanal, Online Kanäle stoßen schnell an Grenzen > Deshalb ist bereits 14% der TV-Werbung web-orientiert, steigend > Medienbruch verhindert direkte Messung > Kleine: Keine kritische Masse für Brand-Kampagnen, Performance ist das Kriterium > Große: Hohes Budget bedeutet hohes Optimierungspotential > Alle Kunden: Messen ist besser als hoffen 7

8 Warum ist das Thema TV-to-Web Analyse schwierig? Situation > Kleines Grundrauschen > Großer Spot, großer Peak > Keine Überlagerung Einfach, aber selten 8

9 Warum ist das Thema TV-to-Web Analyse schwierig? Situation > Großes Grundrauschen >Große und kleine Spots, große und kleine Peaks > Häufige Überlagerungen Schwierig: Algorithmus! und andere Herausforderungen 9

10 Herausforderungen Herausforderungen des Algorithmus > Grundrauschen darf nicht verzerrt werden durch Spots, Kampagnen, Saisonalität > Ungenaue Ausstrahlzeiten > Schwankende Anzahl Peakminuten > Kleine Peaks in großen Grundrauschen identifizieren > Überlagernde Wirkung mehrerer Ausstrahlungen > Nicht nur wissen, wer sofort konvertiert hat, sondern auch wer später konvertiert > Nicht nur wissen, wieviele Visits und Conversions, sondern möglichst auch welche Diese betrachten wir jetzt im Einzelnen Sonstige Herausforderungen > Späte Datenlieferung und fehlende Informationen > Große Datenmengen > Geeignete Visualisierung > Betrieb, Pflege und Weiterentwicklung = Arbeitsaufwand! make or buy? 10

11 Algorithmus: Scope Zuerst Traffic eingrenzen auf TV-fähige Visits > Land/Länder der Ausstrahlung >Direct & Search SEA + SEO, Brand + Nonbrand > Landingpages > Evtl nur Erstbesucher 11

12 Algorithmus: Grundrauschen Formel: Erste Idee > Pro Minute der Durchschnitt der letzten 10 Minuten Neu begonnene Visits pro Minute Ø Grundrauschen (1) 14:20 14:25 14:30 14:35 14:40 1. TV Spot 2. TV Spot Problem: >Verzerrt durch TV Peak 12

13 Algorithmus: Grundrauschen Formel: Zweite Idee >Pro Minute der Durchschnitt der letzten drei Wochen an diesem Tag zu dieser Zeit Problem: > Verzerrt durch andere Kampagnen, Wetter, Feiertage, Saisonalitäten, usw. 13

14 Algorithmus: Grundrauschen Formel: Dritte Idee >Pro Minute der Median von x-20 bis x+20, also der 21.-größte von 41 Werten 14:10 14: Vorteil > Nicht durch Kampagnen, Saisonalitäten usw. verzerrt > Nicht durch TV-Peaks verzerrt ( 1%) 14

15 Algorithmus: Ungenaue Ausstrahlzeiten Ansatz 1: Real Time Airing Tools > Anbieter wie XAD o.ä. liefern sekundengenaue Ausstrahlzeit richtiger Anfang des Peaks Ansatz 2: Peakminuten-Erkennung > Peakschwelle definieren, Peak-Minuten erkennen, Analyse auf diese Peakminuten begrenzen Peakschwelle Ø Grundrauschen (1) 14:20 14:35 14:40 Ansatz 3: Beides kombinieren TV Ausstrahlung > Auch zur Schärfung da, die Anzahl Peakminuten variiert > Auch wichtig um TV-Wahrscheinlichkeiten zuzuweisen 15

16 Algorithmus: Peakschwellen-Definition Heute aus Zeitgründen ausgeblendet 16

17 Algorithmus: Conversions Schritt 1: Conversions anhand Visit-Startzeit zuweisen > Anzahl Conversions aus den TV-fähigen Peakminuten-Visits > Nicht die Uhrzeit der Conversion betrachten Peakschwelle Ø Grundrauschen (1) 14:20 14:25 14:30 14:35 14: :45 00:50 00:55 TV Spot Problem > Conversions können auch über das Grundrauschen gekommen sein 17

18 Algorithmus: Conversions Schritt 2: Conversions mit TV-Wahrscheinlichkeit multiplizieren > Zuerst den Visits ihre TV-Wahrscheinlichkeit zuweisen > Dann Anzahl und Umsatz der Conversions mit der TV-W keit ihrer Visits multiplizieren Insgesamt 25 Visits 20 Visits über TV, aber welche? Jeder Visit hat z.b. 80% TV-Wahrscheinlichkeit Conversions mit der TV-Wahrscheinlichkeit des Visits multiplizieren Ø Grundrauschen (1) 5 Visits Grundrauschen 14:20 14:25 14:30 TV Spot Problem > User können auch später wiederkehren und dann konvertieren 18

19 Algorithmus: Conversions Schritt 3: Conversions von später wiederkehrenden Usern anhand der Cookie-ID erkennen > Ebenfalls anhand der TV-Wahrscheinlichkeit um Grundrauschen-Effekte bereinigen Peakschwelle Ø Grundrauschen (1)... 14:20 14:25 14:30 14:35 14: :45 00:50 00:55 Wichtig > Alle Kanäle betrachten anstatt Direct & Search (oder noch besser: Multichannel Analyse) > Getrennt von den sofortigen Conversions betrachten > Geeignete Nachlaufzeit definieren, Trade-Off zwischen Vollständigkeit und Geschwindigkeit 19

20 Algorithmus: Überlagernde Wirkung Größter Fehler: Doppelzählung > Ohne entsprechende Logik wird ein Peak ggf zwei Spots zugeordnet Zweitgrößter Fehler: Kleine Spots profitieren von großen Spots > Wenn kleine und große Sender gleichzeitig laufen, werden kleine Sender schnell überbewertet Drittgrößter Fehler: Einem Spot Wirkung zuweisen, die vor seiner Ausstrahlung auftritt > Hier ist die exakte Ausstrahlzeit besonders wertvoll 20

21 Algorithmus: Überlagernde Wirkung Lösung: Minutenweise nach Reichweite gewichten > Betrachtung Minute für Minute > Gewichtete Verteilung nach Reichweite als sinnvollster Basisgröße 14:20 14:25 14:30 14:35 TV Spot 1: Zuschauer TV Spot 2: Zuschauer Erfahrungswerte berücksichtigen? Nein (Begründung heute aus Zeitgründen ausgeblendet) 21

22 Algorithmus: Überlagernde Wirkung Heute aus Zeitgründen ausgeblendet 22

23 Algorithmus: Kleine Peaks in großen Grundrauschen messen Heute aus Zeitgründen ausgeblendet 23

24 Algorithmus: Kleine Peaks in großen Grundrauschen finden Heute aus Zeitgründen ausgeblendet 24

25 Algorithmus: Kleine Peaks in großen Grundrauschen finden Heute aus Zeitgründen ausgeblendet 25

26 Referenzkunde Danato 26

27 Referenzkunde Danato 27

28 Deutlicher Impact der TV-Werbung auf den Online Shop 28

29 29

30 30

31 31

32 Vielen Dank! Bitte besuchen Sie uns an unserem Stand F013 hier in Halle 7 Kontakt Jasper Sasse Geschäftsführer webeffects GmbH Stand F013 32

33 Backup spoteffects is highly recommended by its customers We replaced our own TV-to-Web analytics tool with spoteffects, it safes a lot of time and delivers much more valid results! Kristian Kouros, Manager Business Intelligence Dreamlines The smooth cooperation and the easy operability makes spoteffects to the ideal tool for every website who s doing TV advertisement! Johannes Zühlke, Regional Manager DACH&NL C-Date Compared to other TV-to-Web analytic solutions, spoteffectshas by far the most elaborate algorithm Dr. Sebastian Siebert, Managing Director Fashionette With spoteffectswe were able to increase the efficiencey of our TV campaings Dr. Jörg Überla, Managing Director Danato The implementation of spoteffectsis really easy. Daniel Pahl, Director Digital Marketing Urbanara Spoteffectsis perfectly made for the needs of the TV-to-Web planner! Sabine Budesheim, Manager Business Intelligence Shirtinator I would highly recommend to use spoteffectsto everyone who makes TV advertisment Tim Ehling, Managing Director POGED 33

34 Backup Hochrechnung von sofortiger Wirkung auf Gesamtwirkung von TV Fokus: Sofortige Wirkung pro Spot für Vergleichswerte >Sofortige Reaktion von TV-Zuschauern auf Werbung für Online-Angebote, und darauf aufbauende Analysen > Ausgeklammert: Gesamtwirkung von TV Gesamt- Wirkung Sofortige Wirkung z.b. Faktor 2 KW27 KW28 KW29 KW30 34

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