CuBe Matrix Mediaeffizienzmessung. Ergebnischarts Customer Journey Analysen
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- Karl Böhmer
- vor 8 Jahren
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1 CuBe Matrix Mediaeffizienzmessung Ergebnischarts Customer Journey Analysen CuBe Matrix 2012
2 Agenda 1. Auswertung Visualisierung des Path-to-Conversion Datenbankvergleich zur Komplexität der Customer Journey Phasen der Customer Journey Verteilung von Kontakten und Kontaktsequenzen auf die definierten Phasen Performance-Beurteilung anhand von Klick- und Konversionsrate Klassifizierung der Kampagnen anhand der Eigenperformance und eines ermittelten Unterstützungsscores Optional: Marketing-Mix-Modeling und Integration von TV-Kontakten 2. Unsere Ansätze hinter den Ergebnissen 3. Kontakt
3 Visualisierung des Path-to-Conversion Mapping der AdServer-Daten AdWords dominieren mit 59% der Abschlüsse die LastAd-Verteilung. Mehr als die Hälfte der Customer hatten jedoch vorher einen aktivierenden Kontakt (28% von 59%). AdWord* Display_A 2% 3% AdWord* Display_A 6% 4% AdWord* 14% Display_A 12% Display_A 14% Display_A 19% AdWord* Display_B 2% Display_B 3% Display_B 5% 59% Display_A 14% Display_A 17% Display_A 20% Display_B 2% Display_B Display_B 1% 2% Display_B AdWord* Display_B 2% 1% 4% Display_A Display_B 25% 8% 2% Conversion Affiliate Kooperation 1% 1% Affiliate Kooperation 3% ANMERKUNG: Zahlen prozentuiert auf Gesamt
4 CuBe Matrix Similarity Score Datenbankvergleich zu anderen Customer Journeys Der Similarity Score, als Maß für die Ähnlichkeit der Customer Journeys, liegt im Durchschnitt bei 53. Den geringste Wert wurde mit 39,2 erreicht. Zur Beurteilung der Kampagneneffizienz ist hier eine sehr detaillierte Betrachtung der verschiedenen Pfade nötig. Flugportal 64,9 ecommerce Finanzdienstleistung 60,4 59,6 geringe Unterschiede im Path-to-Conversion Reiseportal online Shop 51,5 55,9 Ø=53 Finanzdienstleistung Preisvergleich 43,4 49,4 große Unterschiede im Pathto-Conversion ecommerce 39,2
5 CuBe Matrix Comparer Verteilung der Kontakte innerhalb der Phasen 76% aller Kontakte konnten den drei Phasen zugeordnet werden. Banner A ist der dominante Kontakt in der 1. und 2. Phase. Kontakte mit Banner B erfolgen insbesondere in der Awareness-Phase und somit ohne direkten Aktivierungseffekt. Fast 3/4 der letzten Kontakte erfolgen über AdWords. Awareness-Phase Branding-Phase Conversion-Phase 33% 1% 29% 1% 7% 2% 21% 1% 2% 1% 63% 5% 7% 58% 69% Banner A Affiliate AdWords Banner B sonstige Banner A Affiliate AdWords Banner B sonstige Banner A Affiliate AdWords Banner B sonstige
6 CuBe Matrix Comparer Anteil der Phasen an den spezifischen Kontakten Nur 7% der Kontakte mit Banner B erfolgen in der Purchse-Phase. Affiliate und Banner A zeigen hier weitaus stärkeres Performance-Potential. Awareness-Phase Branding-Phase Conversion-Phase Banner A 26% 63% 11% Affiliate 8% 85% 6% AdWords 1% 11% 89% Banner B 42% 51% 7%
7 Verteilung der Kontakte und Kontaktkombinationen nach Gesamt und LastContact / LastAd SEM zeigt den höchsten Gesamt-/LastConact-Ratio. Display_Herbst als Branding-Kampagne unterstützt insbesondere die ansonsten schlechte Leistung von Affiliate als Performance-Kampagne. 0% 0% 2% 15% 14% 12% 4% 10% 10% 7% 9% 8% 16% 6% 6% 6% 5% 20% Gesamt 26% 27% "LastConact" ANMERKUNG: Performance = Performance-Kampagne Mix = Mischung aus Performance- und Branding-Kampagne
8 Steigerung der Konversionsrate durch Kombination der Kampagnen Vergleich der Raten für verschiedene Kombinationen/ Reihenfolgen Die Kombination der Performance-Kampagnen SEA und Display_Special erhöht die Kampagnenleistung. Besonders hoch ist die Leistung in der Reihenfolge Display_Special SEA.
9 Matrix von Klick- und Konversionsrate Wirkung der Kombinationen auf die Wirkung von AdWords Conversion-Rate Aktivierende Kontakte mit Displays vor AdWords haben eine positive Wirkung durch Awareness- und Involvement-Effekte. Mehrfachkontakte zu AdWords erweisen sich hingegen als weiniger effektiv. Wer einmal nicht auf ein AdWord geklickt hat, wird auch beim nächsten Kontakt wahrscheinlich nicht klicken. 100% Display_B AdWord Display_A AdWord AdWord AdWord AdWord Affiliate AdWord Click-Rate 100%
10 Einteilung der Customer in ähnliche Kontaktklassen und Berechnung des Mehrwertes einzelner Kampagnen innerhalb dieser Gruppen Die Branding-Kampagne Display_Herbst zeigt eine besonders positive Wechselwirkung innerhalb der Display dominierten Kontaktklasse 3. Keinen positiven Effekt kann sie in Kombination mit Affiliate und gleichzeitig weiteren Displays liefern. 100% 75% 50% 25% 0% Kontaktklasse_1 Kontaktklasse_2 Kontaktklasse_3 Kontaktklasse_4 Kontaktklasse_5 SEM Display Affiliate Mehrwert des Kontaktes Display_Herbst innerhalb der Kontaktklassen/ Steigerung der Conversionrate Kontaktklasse_1 Kontaktklasse_2 Kontaktklasse_3 Kontaktklasse_3 Kontaktklasse_4 Kontaktklasse_5 Gesamt +0,0% +0,03% +0,02% +0,1% +0,1% +0,2% +0,3% ANMERKUNG: Vergleich der Werte bei Kontakt und Nicht-Kontakt mit einem spezifischen Kanal in den homogenen Kontaktklassen! Beispiel: Conversionrate von: K_1 K_2 K_3 K_4 vs. Conversionrate von: K_1 K_2 K_3 K_4
11 Klassifizierung der Kampagnen anhand ihrer Performancewerte und eines ermittelten Unterstützungsscores Nach Performance-Betrachtung zeigt Display_Herbst die schlechtesten Werte, jedoch hat sie einen hohen Unterstützungsscore. Die Affiliate- Kampagnen müssen überprüft werden, hier stimmt weder Eigenperformance noch Unterstützungsscore. hohe Eigenperformance SEM niedriger Unterstützungswert hoher Unterstützungswert geringe Eigenperformance = ausgeliefert auf Preisvergleichsseite
12 Weitere Möglichkeiten der Mediaeffizienzmessung - klassisches Sales-Modeling - Marketing-Mix-Modeling auf Basis der Customer Journey - Integration von TV-Maßnahmen in die Analyse
13 CuBe Ansatz: Modeling auf aggregierten Daten Überblick der off- und online Einflussfaktoren Seite 20 offline Werbung TV Print Radio Out of Home Sponsoring/ Events etc. interne Faktoren Markenbekanntheit Markenloyalität Public Relations Distribution Co-Branding etc. online Werbung Display SEO SEM Social Media Mobil etc. externe Faktoren Wetter Wettbewerb Konjunktur Saison Trends etc. Sales/ Visits
14 CuBe Ansatz: Modeling auf aggregierten Daten Effekt verschiedener Marketing-Mix-Kombinationen Insbesondere Mix-Kampagnen bewirken eine Steigerung der KPIs. Eine Mischung aus off- und online Kampagnen ist hier die optimale Kombination. Sales /Traffic in % 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% TV-Monokampagne TV + Print-Kampagne TV + online-kampagne GRPs/ Woche
15 CuBe Ansatz: Modeling auf Basis der Customer Journey Kombination aus Sales-Modeling und Sequenzanalyse Die Display-Kampagne K1 hat einen positiven Einfluss auf die Höhe des Abschlusses. Zusätzlich der Faktor-2, eine Mischung aus Display Kampagne K2 und Affiliate. Die anderen Kontaktkombinationen weisen einen unterdurchschnittlichen Effekt auf. Einfluss der Einzelkampagnen auf den Umsatz Einfluss der Kampagnenkontaktsequenzen auf den Umsatz R 2 =22% R 2 =57% Berechnung des Einflusses von Kampagnen und Kampagnenkombinationen anhand der vorkommenden Kontaktgruppen
16 CuBe Ansatz: Modeling auf Basis der Customer Journey Betrachtung von Faktoren/Kontaktgruppen FAKTOR-1 FAKTOR-2 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k1 k2 k2 K4 k2 k2 k2 k4 k2 k2 k4 k4 k2 k2 k2 k2 k4 k2 k4 Im einfachen Modell wird die Wirkung von K2 zu undifferenziert dargestellt. In Kombination mit der Affiliate-Kampagne kann eine sehr gute Wirkung erreicht werden. Allein die beiden dominanten Display-Kampagnen K1 und K2 behindern sich in ihrer Wirkung und sollten nicht gemeinsam ausgeliefert werden. FAKTOR-5 k2 k2 k1 k2 k2 k2 k1 k2 k2 k2 k2 k1 k2 k2 k1 k2 k2 k2 k2 k2 k2 k1 k2 k2 Modell unter Berücksichtigung von Sequenzen berücksichtigt auch die spezifischen Beziehungen zwischen zwei oder mehreren Kampagnen
17 CuBe Ansatz: Modeling auf Basis der Customer Journey Vergleich der aufgestellten Modelltypen Erklärungsgehalt Ohne Sequenzanalyse Mit Sequenzanalyse R 2 / S OY* / p +/- + Bestimmung von Wechselwirkungen -Stärke +/- + - Kombinationen positive/ negative Wirkungen +/- + Optimierungspotentiale - Kombinationen Reihenfolgeeffekte
18 Mix-Modellierung unter Einbeziehung von TV Wirkung auf die Nutzungsintensität der Website Der Einfluss von TV-Kontakten auf die Internetnutzung ist gering. Die Analyse der Kampagnenkombinationen zeigt jedoch, dass im Zusammenspiel mit Google ein positiver Effekt erreicht wird. Einfluss der Kontaktsequenzen (sign. Faktoren von insgesamt 12) Faktor-3 G G G T O,26 Einfluss der Einzelkampagnen Faktor 1 B B G G O,26 O,30 Google Faktor 5 G G T G G O,09 Page Impression -O,09 TV Faktor 4 T T B B -O,05 O,05 Banner Faktor 2 B T B B O,05 Basis: N = Codebuch: T = TV; G = Google; B = Banner *Anmerkungen zur Verbesserung der Modellgenauigkeit siehe Chart 40
19 Mix-Modellierung unter Einbeziehung von TV Wirkung auf die Nutzungsintensität der Website Faktor Kampagnenkontaktgruppe Dominante Kampagne Einfluss Page Impression Einfluss Duration Time 1 Online Banner/ Google Mix Banner Mix Google Mix TV/ Banner Mix Google/ (TV) + + Typische Kontakte B B G G G B B B G G B B G G B B B G B T B B B B B T B B B B B B T B B B B B T B G G G T G G G T G G G G T T B B B T T B B B B T T B T T B B G G T G G G G T G G G G T G G G T G G G - Klassik TV nicht ins Modell aufgenommen, d.h. keinen signifikanten Einfluss auf die Nutzung des Internetauftrittes Basis: N = Codebuch: T = TV; G = Google; B = Banner
20 Mix-Modellierung unter Einbeziehung von TV Wirkung auf die Nutzungsintensität der Website Weitere Tests zeigen, dass die positive Wirkung der Google/TV-Kombinationen eher von Google ausgehen. TV kann somit in diesem Fall keinen positiven Medienshift injizieren. N Mean Std. Dev. Anzahl der Page Impression Kontakt mit TV und Google Kontakt nur mit Google Duration Time (min.) Kontakt mit TV und Google Kontakt nur mit Google T-Test: Kein Unterschied in den Mittelwerten der Kampagnenkontaktgruppen, d.h. positive Wirkung beruht zum größten Teil auf einem Kontakt mit Google und nicht TV. TV hat somit keinen positiven Effekt auf die Nutzung des online Angebotes
21 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Weitere Informationen zu unseren Ansätzen finden Sie auf unserer Internetseite oder nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf.
22 Unsere Ansätze hinter den Ergebnissen CuBe Matrix Tools zur Analyse von off- und online Verhaltensdaten und Kampagnenkontaktkombinationen
23 CuBe Matrix Lösungen zur Analyse von off- und online Verhaltensdaten und Kampagnenkontakten CuBe Searcher CuBe Matrix Ansatz zur Identifikation von Mustern und Kombinationen in Verhaltens- sowie Kontaktdaten CuBe Segmenter CuBe Matrix Ansatz zur verhaltensbasierten Segmentierung von Kunden und Evaluierung von homogenen Kontaktclustern CuBe Comparer CuBe Matrix Ansatz zum Vergleich und der Strukturanalyse von Verhaltens- und Kontaktdaten für verschiedene Zielgruppen CuBe Similarity Score CuBe Matrix Kennzahl für die Ähnlichkeit von Informationspfaden und Customer Journeys
24 CuBe Matrix Lösungen zur Analyse von off- und online Verhaltensdaten und Kampagnenkontakten CuBe Searcher CuBe Matrix Ansatz zur Identifikation von Mustern und Kombinationen in Verhaltens- sowie Kontaktdaten CuBe Segmenter CuBe Matrix Ansatz zur verhaltensbasierten Segmentierung von Kunden und Evaluierung von homogenen Kontaktclustern CuBe Comparer CuBe Matrix Ansatz zum Vergleich und der Strukturanalyse von Verhaltens- und Kontaktdaten für verschiedene Zielgruppen CuBe Similarity Score CuBe Matrix Kennzahl für die Ähnlichkeit von Informationspfaden und Customer Journeys
25 CuBe Matrix Searcher Identifikation typischer Muster in Kontakt- und Verhaltensdaten ID; Event_1;Ev_2;...; 11401; 11;7;37;37;37;37;35;6;35;35;18;37;17;37;37;12;35;35;18;37;37;37; 11402; 11;37;35;37;6;35;7;4;12;12;11;1;35;35;37;37;11;11;1;11;2;11;2;6;5; 11405; 11;6;38;20;20;3;11;6;22;11;11;6;6;6;20;20;6;38;3;11;2;11;35;6;38; 11406; 37;37;35;37;40;37;37;37;37;37;1;41;41;37;37;37;37;41;37;37;40;37; ; 24;31;26;26;24;38;24;26;24;48;6;18;37;18;18;9;6;37;37;18;18;37; ; 11;6;5;6;37;11;6;37;6;37;5;11;11;6;6;37;35;37;35;38;37;6;11;11; ; 6;32; 48;19;18;37;35;35;35;18;37;35;35;32;35;32;36;35;38;6;35;6; ; 9;9;11;37;9;1;11;2;11;40;9;1;11;324;48;27;18;37;32;40;9;37;35;35; ; 37;41;32;32;32;35;35;18;37;37;32;11;32;35;35;18;37;41;2;37;40;40; ; 32;3;32;1;32;20;11;32;11;9;3;9;32;11;32;20;32;6;3;6;32;6;9;35;9; Exact Search Fuzzy Search Speicherung der typischen Muster als Variablen zur Beschreibung der Kunden Aufgabenstellungen Ermittlung von Hebel-Sequenzen (Search-Algorithmus) Operationalisierung von typischen Kontakt- und Verhaltensmustern (Pattern-Datenbank) Traffik- und CrossUsage-Analysen (Web Analytics) Grundlage für die verhaltensbasierte Segmentierung Ursachen-/ Wirkungszusammenhänge von typischen Kontakt- und Verhaltenskombinationen und Zielgrößen Ad Banner 1 Unternehmenswebsite 6 Suchmaschine 35 Affiliate 2 Facebook 7 Bonusprogramm 3 Google+ 18
26 Speicherung der Sequenzen in den Basisdaten Optimales Instrument für weitere Analysen und Data-Mining Speicherung der Verhaltensmustervariablen in den Stammdaten Aufbau einer Pattern-Datenbank Bereitstellung der Variablen für weitere Analysen
27 CuBe Matrix Lösungen zur Analyse von off- und online Verhaltensdaten und Kampagnenkontakten CuBe Searcher CuBe Matrix Ansatz zur Identifikation von Mustern und Kombinationen in Verhaltens- sowie Kontaktdaten CuBe Segmenter CuBe Matrix Ansatz zur verhaltensbasierten Segmentierung von Kunden und Evaluierung von homogenen Kontaktclustern CuBe Comparer CuBe Matrix Ansatz zum Vergleich und Strukturanalyse von Verhaltens- und Kontaktdaten für verschiedene Zielgruppen CuBe Similarity Score CuBe Matrix Kennzahl für die Ähnlichkeit von Informationspfaden und Customer Journeys
28 CuBe Matrix Comparer am Beispiel eines Logfiles System zum Vergleich von Verhaltens- und Kontaktsequenzen ID; Event_1;Ev_2;...; ; 11;7;37;37;37;37;35;6;35;35;18;37;4;37;37;12;35;35;18;37;37;37; ; 11;37;35;6;35;7;4;12; ; 37;41;32;32;32;35;35;18;37;37;32;11;32;35;35;18;37;41;2;37;40;40; ; 32;3;32;1;32;20;11;32;11;9;3;9;32;11;32;20;32;6;3;6;32;6;9;35;9; ; 35;10;10;6;10; ; 31;6;31;31;11;31;2;3;3;3;37;32;11;11;3;3;3;31;31;6;1;11;2;11;31; Vergleich der Sequenzen Definierte Ähnlichkeitsmatrix unter Beibehaltung der Site Reihenfolge und Beachtung der Ähnlichkeit von Events ; 11;7;37;37;37;37;35;6;35;35;18;37;4;37;37;12;35;35;18;37;37;37; ; 11;-;37; -; -; -;35;6;35; -; 7; -;4; -; -;12; 100% kein Äquivalent Übereinstimmung in Sequenz 2 hohe Ähnlichkeit von 18&7 (Ähnlichkeitsmatrix) O=keine Ähnlichkeit; ;2=hohe Ähnlichkeit Aufgabenstellungen Vergleichbarkeit von Verhaltens- und Kontaktsequenzen weitgehend unabhängig von der Länge der Sequenzen Berücksichtigung von Ähnlichkeiten von Events (bspw. Distanz von AdWord zu TV > AdWord zu Banner) Bestimmung von Such-/ Entscheidungs-Phasen Vergleich von Käufer- und Zielgruppen (bspw. Heavy- vs. Light-Buyer) Ad Banner 1 Unternehmenswebsite 6 Suchmaschine 35 Affiliate 2 Facebook 7 Bonusprogramm 3 Google+ 18
29 CuBe Matrix Similarity Score am Beispiel eines Logfiles Index zum Vergleich von Verhaltens- und Kontaktsequenzen Seq.1_ ; 11;7;37;37;37;37;35;6;35;35;18;37;4;37;37;12;35;35;18;37;37;37; Seq.2_ ; 11;-;37; -; -; -;35;6;35; -; 7; -;4; -; -;12; Similarity-Score (Ähnlichkeitsmaß) zwischen Sequenz 1 und Sequenz 2 = 61,1 (Minimum 1; Maximum 100) Zusammensetzung: Distanz der Sequenzlängen, des Vorkommens von Elementen und der Anordnung der Elemente Similarity-Score im Branchenvergleich Branche 1 78,1 Branche 2 Branche 3 41,9 61,3 Ø=44 geringer Differenzierungsgrad in der Kundenansprache nötig hoher Differenzierungsgrad in der Kundenansprache nötig Aufgabenstellungen Maß für die Homogenität der Kundenpfade hoher Score bedeutet eine relativ große Übereinstimmung zwischen den einzelnen (Customer) Journeys Maßzahl für den nötigen Differenzierungsgrad für die (online) Mediaplanung Vergleich von Käufer- und Zielgruppen anhand ihrer Homogenität (bspw.premium- vs. Light-Buyer) ebenfalls Berücksichtigung der definierten Ähnlichkeit von Seiten und Kampagnen Ad Banner 1 Unternehmenswebsite 6 Suchmaschine 35 Affiliate 2 Facebook 7 Bonusprogramm 3 Google+ 18
30 Für Fragen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung Ihre Ansprechpartner Alexander Gorbach Analyse, GF Ron Warncke Consulting, GF CuBe Matrix GbR fon: web: Bildquelle: fotolia.com
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