BRAINAGENCY NEWSLETTER. Insights August 2015

Transkript

1 BRAINAGENCY NEWSLETTER Insights August 2015

2 Agenda Insights 01 Instagram als Interaktionstreiber 02 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights 03 Customer Journey: die beliebtesten Meßmethoden 04 Cross-Channel-Studie: Stationäre Käufe werden im Internet vorbereitet

3 Instagram als Interaktionstreiber Sehr aktive Community, die im Kern sehr jung ist 3

4 Instagram als Interaktionstreiber Instagramer sind Marken auf der Plattform gegenüber aufgeschlossen 4

5 Instagram als Interaktionstreiber Instagram ist ein Interaktionstreiber 5

6 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights Blogs influence Purchases 6

7 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights Consumers trust influencers more than brands 7

8 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights Influencer Marketing increases Conversion 8

9 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights Brands allot large amounts of money for influencer marketing 9

10 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights There are influencers in every industry 10

11 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights Working with influencers can fullfill many different types of goals 11

12 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights The ripple effect is a result of working with influencers 12

13 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights Tips for influencer marketing 13

14 Influencer-Marketing: Infografiken-Insights Tips for influencer marketing 14

15 Customer Journey: die beliebtesten Meßmethoden Übersicht über die weitest verbreiteten Attributionsmodelle In der Online-Werbung lässt sich jeder Touchpoint auf dem Weg des Kunden zum Kauf analysieren. Aus den Ergebnissen können Werbungtreibende die Maßnahmen ablesen, die tatsächlich zum Ziel führen, Budgets effektiver zuweisen und die am besten funktionierenden Kampagnen skalieren. Attributionsmodelle weisen dabei einem oder allen "Berührungspunkten", die einen Beitrag zur Konversion leisten, etwa Ad Impressions, Klicks, Suchanfragen und Visits, ein bestimmtes Gewicht zu. Anbei findet sich eine Übersicht über die am meisten verbreiteten Modelle zur Messung von Display-Marketing. Quelle: 15

16 Customer Journey: die beliebtesten Meßmethoden Übersicht über die weitest verbreiteten Attributionsmodelle ERSTKONTAKT Hier erhält der erste Klick oder View im Conversion-Pfad die volle Gewichtung. Die Schwäche des Modells liegt darin, dass das Prospecting und der Einfluss des oberen Zieltrichters zwar erkannt, jedoch nicht eng mit der Conversion verknüpft werden. Auch die Willkürlichkeit des gewählten Zeitfensters bei der Erstkontaktzuweisung erschwert eine genaue Messung, wie viel Einfluss der Kontakt tatsächlich auf die möglicherweise erst Wochen später erfolgende Conversion hatte LETZTKONTAKT Bei diesem Modell wird dem letzten Klick oder View vor der Conversion die volle Gewichtung zugesprochen. Während dieses Modell sehr gut darin ist, die letzte Interaktion direkt vor der Conversion zu identifizieren, bleibt das Prospecting, das häufig entscheidend für steigende Konversionsraten ist, unberücksichtigt. Wenn mehrere Partner beteiligt sind, kommt es oft zu einem Konkurrenzkampf um den letzten Kontakt und es werden zusätzliche Ad Impressions bereitgestellt, was zu einer suboptimalen Verteilung des Budgets führt LINEAR Beim linearen Modell werden alle Touchpoints auf dem Conversion-Pfad gleich gewichtet. Bei diesem Ansatz wird auch der Wert der Marketingbemühungen am Anfang des Conversion-Pfads berücksichtigt. Die Herausforderung liegt allerdings in der Komplexität sowie darin, dass große Mengen minderwertiger Klicks oder Kontakte tendenziell belohnt werden. Bei Conversion-Pfaden mit vielen Touchpoints müssen alle Kontakte gewertet werden, auch dann, wenn sie nicht zu einer Conversion führen Quelle: 16

17 Customer Journey: die beliebtesten Meßmethoden Übersicht über die weitest verbreiteten Attributionsmodelle MULTITOUCH Hier werden mehr als einer oder alle Touchpoints entlang des Konversionspfads entweder gleich oder anteilig gewichtet. Der Multi- Touch-Ansatz kann helfen, die Grenzen des Letztkontakt-Modells zu überwinden, doch erfordert er zumeist zusätzliche Investitionen in die Datensammlung und -analyse ZEITVERLAUF Dieser Ansatz gewichtet den ersten Kontakt sehr gering und erhöht die Gewichtung je näher der Touchpoint an der Conversion liegt. Während es intuitiv Sinn macht, einem Touchpoint mehr Gewicht zu verleihen, je näher er zur Conversion liegt, begünstigt dieser Ansatz dennoch in hohem Maße das Retargeting, was eine suboptimale Budgetverteilung zur Folge hat. POSITIONSBASIERT Diese werden sehr häufig eingesetzt. In einer typischen Anwendung erhalten der erste Kontakt und der letzte Kontakt jeweils eine Gewichtung von 40 Prozent und die übrigen 20 Prozent werden gleichmäßig auf alle anderen Touchpoints verteilt. Quelle: 17

18 Customer Journey: die beliebtesten Meßmethoden Übersicht über die weitest verbreiteten Attributionsmodelle ALGORHYTMISCH-KAUSAL Kausale Modelle ermöglichen eine Anpassung der Regeln, um zu bestimmen, wie die Gewichtung zugewiesen wird. Die Änderung erfolgt in Abhängigkeit davon, wie die Touchpoints vorkommen, wer den Kontakt ausgelöst hat und zu welchem Zeitpunkt er erfolgte. REGRESSIONS- ODER SPIELTHEORIEBASIERT Statistische Modelle weisen jedem Touchpoint Wahrscheinlichkeiten zu. Die Gewichtung jedes Touchpoints basiert auf Regressionsanalysen (eine statistische Methode zur Bewertung von Beziehungen zwischen Variablen) sowie anderen Methoden. Diese Modelle werden üblicherweise von externen Anbietern entwickelt, wobei die verschiedenen Anbieter unterschiedliche Entwicklungsansätze verfolgen. Quelle: 18

19 Customer Journey: die beliebtesten Meßmethoden Welches der vielen verfügbaren Attributionsmodelle ist am besten für Werbungtreibende geeignet? Bei der Wahl des passenden Modells gilt "Augen auf", denn nicht jedes Modell liefert die für Werbungtreibende relevanten Antworten. In Deutschland setzen viele Brands auf die "Last-Touch-Attribution". Warum? Weil sie einfach zu definieren ist, in der Umsetzung keinen großen Aufwand verursacht und, weil das perfekte Multi-Touch-Modell noch nicht existiert. Doch die Last-Touch-Attribution stößt schnell an ihre Grenzen, wenn es um die Messbarkeit der gesamten digitalen Customer Journey geht. Denn wie bei einigen anderen einfachen Modellen wird nur ein einziger Kontaktpunkt belohnt; im Falle der Last Touch Attribution nur derjenige, der den letzten Kontakt vor der Conversion erzielt hat. Die Folge einer solchen Last-Touch-Attribution im digitalen Marketing: Alle Anbieter im digitalen Mediaplan konzentrieren sich auf das Retargeting, das in der Regel den letzten Kontakt erzeugt. Und weil nur der letzte Kontakt belohnt wird, sehen die Partner auf dem Mediaplan auch keinen Mehrwert darin, User bereits zu Beginn der Customer Journey anzusprechen. Denn das Ergebnis wäre für die ersten Kontakte bei einer Last Touch Attribution: Ihre Performance wird schlecht bewertet und sie werden vom Mediaplan gestrichen. Ergo kämpfen alle Anbieter um den letzten Kontakt. Quelle: 19

20 Customer Journey: die beliebtesten Meßmethoden Welches der vielen verfügbaren Attributionsmodelle ist am besten für Werbungtreibende geeignet? Werbungtreibende wollen jedoch (neue) Kunden und zusätzlich Umsätze. Was sie defacto bei der Fokussierung auf den letzten Kontakt vor der Conversion bekommen, sind eher "Klicker". Diese sind meist nicht identisch mit der Zielgruppe des Werbetreibenden wiw aus der Untersuchung zahlreicher Kampagnen zu sehen ist. Erfolgreiche Kampagnen kombinieren Prospecting (Neukundengewinnung) und Retargeting (Ansprache bereits bekannter Kunden). Hier kann die Split-Funnel-Attribution einen wertvollen Beitrag leisten: Die Anwendung der Split-Funnel-Attribution erlaubt es Werbungtreibenden, den gesamten Pfad vom Erstkontakt bis zur Conversion zu betrachten. So wird sehr viel deutlicher welchen Beitrag Prospecting für die Gesamtkampagne hat. Auch wird für den Werbungtreibenden klarer, wie viele Kontakte ein Nutzer bis zur Conversion benötigt und wie viel Retargeting er bei seinen Kampagnen einsetzen muss, um einen Nutzer letztlich zu konvertieren. So wird jeder Anbieter danach honoriert, welchen Anteil er an der Conversion hat, und wie gut er seine Aufgabe (Prospecting oder Retargeting) erfüllt. Quelle: 20

21 Cross-Channel-Studie Amazon als erste Info-Adresse Egal wo schlussendlich gekauft wird - Amazon ist die erste Adresse, bei der sich Online-Shopper orientieren. Bei mehr als einem Drittel der Online-Käufe haben sich Konsumenten zuerst bei Amazon informiert unabhängig davon, in welchem Online-Shop tatsächlich gekauft wurde. Damit lässt der Online-Generalist sogar die Suchmaschine Google, die bei 14,3 Prozent der Produktsuchen Platz 2 belegt, weit hinter sich. Preisvergleichsseiten kommen nur auf 7,4 Prozent. Quelle: und Internet World Business No. 11/2015 S

22 Cross-Channel-Studie Stationäre Käufe werden im Internet vorbereitet Doch so schnell auch der erste Klick bei Amazon landet, dass der Kauf dann dort tatsächlich getätigt wird, ist nicht selbstverständlich. Denn mittlerweile fast zwei Drittel der deutschen Internetnutzer zählen zu den sogenannten selektiven Online-Shoppern, die sowohl online als auch stationär einkaufen. Produktgruppenübergreifend werden knapp 40 Prozent der Käufe im stationären Handel durch eine Informationssuche in Online-Shops vorbereitet. Damit hat die Zahl der Cross-Channel-Käufe noch einmal zugenommen. Beratungsklau scheint hingegen kaum noch ein Thema zu sein: Lediglich vor jedem zehnten Online-Kauf wird ein stationäres Ladengeschäft aufgesucht. "Die Grenzen zwischen den einzelnen Kanälen lösen sich auf. Die Kunden denken nicht mehr in Kanälen, sondern wollen nahtlos zwischen digitaler und physischer Welt wechseln. Für den Handel ist das eine Herausforderung. Er muss den Kunden über alle Kanäle hinweg das Beste aus zwei Welten bieten. Das heißt, er muss alle Kanäle und Interaktionsangebote aufeinander abstimmen, um ein konsistentes Einkaufserlebnis zu bieten." Quelle: und Internet World Business No. 11/2015 S

23 Cross-Channel-Studie Kunden wollen nahtlos zwischen digitaler und physischer Welt wechseln Quelle: und Internet World Business No. 11/2015 S