KI mit Human Touch Der Mensch im Zentrum des datenbasierten Marketing. Holger Laube / Dr. Markus Eberl Kantar Deutschland

Transkript

1 KI mit Human Touch Der Mensch im Zentrum des datenbasierten Marketing Holger Laube / Dr. Markus Eberl Kantar Deutschland

2 Immer mehr verfügbare Datenformen Social Daten Bild Ton Video Geodaten und Mindsets Befragungen Einstellungen Bedürfnisse Werte Bewegung Kundenverhalten online offline Website-Verhalten 2

3 Das Versprechen

4 die Realität

5 Reich an Daten - Aber arm an Handlungsempfehlungen Datensilos Unstrukturierte Daten Un-kontextualisiert Kurzfristig 5

6 Act on Data? Wie gut können aus Daten Handlungen abgeleitet werden? Nur 67% der Medienunternehmen denken, sie HABEN die Fähigkeit, datenbasiert zu handeln verglichen mit 59% der Agenturen und nur 44% der Werbetreibenden Source: Kantar Millward Brown Getting Media Right

7 ... und der Weg?

8 Anwendungsfelder Fokus auf Segmentierung & Aktivierung

9 Erfolgreiches personalisiertes Targeting basiert auf einer ganzheitlichen Konsumentensicht und dem intelligenten Einsatz modernster Methodiken Ganzheitliche Konsumentensicht Vernetzung von gemessenen Verhaltensdaten mit Mindsetdaten (Why?) Vernetzte Analytik-Kompetenz Nutzung modernster KI-Methoden durch erfahrene Data Scientists WHAT? WHO? DMP WHY? WHERE? 9

10 Und warum Kantar? Ganzheitliche Konsumentensicht Das Erheben von hochwertigen Mindsetdaten ist das Kerngeschäft von Kantar Vernetzte Analytik-Kompetenz Kantar Analytics Team mit 30+ Data Scientists in Deutschland & mehreren 100 Experten weltweit Gewinner des BVM Data Science Cup

11 Beispiel 1: Befragungsdaten für die programmatische Ansprache nutzbar machen Hochwertige Einstellungs- und Verhaltensdaten auf Basis von Befragungen Verknüpfung mit DMPs und Look-alike-Modelling Programmatische Ausspielung der Online-Kampagne oder Direktmarketing-Kampagne DMP Restricted use 11

12 Verfügbare Mindsetdaten von grundlegenden Werten, über Markenaffinitäten bis zu kundenspezifischen Bedürfnissegmenten Fundamentale Wertedimensionen (basierend auf Semiometrie) Markenaffinitäten Bedürfnisbasierte Segmentierungen Semiometrie liefert Segmente/Audiences für 14 fundamentale Werte, von sozial bis kämpferisch, von traditionsverbunden bis erlebnisorientiert Brand Affinity Scores liefern Segmente/Audiences für bspw. brand-affine Nicht-Kunden Zur optimierten bedürfnisorientierten Ansprache von kundenspezifischen Zielsegmenten 12

13 Erfolgreiche Kampagne für Holiday Inn auf Basis von Markenaffinitäten 1 Durch eine Umfrage werden Leute identifiziert, die eine Übernachtung in einem Holiday Inn Hotel in Betracht ziehen. 2 Diese Audience wurde über eine DMP (Data Management Platform) durch ein look-alike Modelling auf 25 Millionen ähnliche Konsumenten hochskaliert. Nutzungsverhalten Internet Einkaufsverhalten Look-alike Model 3 Die Media-Agentur hat die 25 Millionen Konsumenten direkt auf den von ihnen präferierten Plattformen ausgesprochen. 4 Ergebnis der Aktivierung:: # # # 38% 164% 514% Anstieg im Relevant Set Relevant Set Anstieg gegenüber dem Durchschnitt der Publisher Anstieg der Buchungen, die über die Website getätigt werden Restricted use 13

14 Beispiel 2: Evolutionäre Segmentierung Klassische Segmentierungen Bedürfnisorientierte Segmentierungen Evolutionäre Segmentierungen Soziodemographie/ Kundenverhalten Soziodemographie/ Kundenverhalten Soziodemographie/ Kundenverhalten Bedürfnisse & Einstellungen Bedürfnisse & Einstellungen Präzises Targeting 14

15 Nutzung von Machine Learning zur Übertragung von Bedürfnissegmenten in Kunden-CRM für gezielte Kundenanprache Data Integration Erhebung von Minsetdaten (Bedürfnisse/Interessen) über eine Kundenbefragung Evolutionäre Segmentierung Nutzung modernster KI-Verfahren, wie Machine learning zur Ermittlung von optimaler Segmentierungslösung Projizierung ins Kunden-CRM Übertragung der Segmente in CRM und Nutzung für gezielte Kundenansprache im Rahmen von Kampagnen + CRM-Daten aus DWH (Soziodemographie, Produktnutzung, Touchpoint-Nutzung, etc.) Optimierung mit zwei Zielvariablen: Sehr gute Trennung der Bedürfnissegmente Optimale Projizierbarkeit in Kunden-CRM 15

16 Datenbanken und moderne KI-Verfahren sind mächtige Werkzeuge für erfolgreiches Marketing 12

17 aber es braucht auch den ganzheitlichen Konsumentenblick & den Einsatz von menschlicher Intelligenz für erfolgreiche Datenintegration! 12

18 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Aktivierung von Befragungsdaten Bei Fragen stehen wir Ihnen jederzeit gerne zur Verfügung! Holger Laube Managing Director & Head of Kantar Activate Germany Evolutionäre Segmentierung Dr. Markus Eberl Senior Director Kantar Analytics (Applied Marketing Science) Kantar Deutschland GmbH Landsberger Str. 284, München, Germany