Wie Big Data Marketing in der Praxis optimiert

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1 Wie Big Data Marketing in der Praxis optimiert

2 Über mich Siegfried Stepke, M.A. Gründer und Geschäftsführer e-dialog Country Manager der Digital Analytics Association Seite 2

3 Über e-dialog Gründung angestellte MitarbeiterInnen Märkte: D-A-CH (plus Konzerntöchter) Branchen: Retail, Telco, Finance, Publisher & Tourism Seite 3

4 Case Großer Schweizer Multichannel Händler

5 Customer Lifetime Value 1. Analyse Seite 5

6 Customer Lifetime Value 1. Analyse Das ist keine anonyme Segmentanalyse da drinnen sind echte User! Seite 6

7 Customer Lifetime Value 1. Analyse D C B A Seite 7 2. Segmentierung

8 Customer Lifetime Value 1. Analyse D C B A kein Targeting; Similar Audiences! Seite 8 2. Segmentierung 3. Action: Targeten On & Offsite

9 Customer Lifetime Value 1. Analyse D C B A kein Targeting; Similar Audiences! Seite 9 Lift Value Anreiz A 2. Segmentierung 3. Action: Targeten On & Offsite

10 Customer Lifetime Value 1. Analyse D C B 3. Action: Targeten On & Offsite A kein Targeting; Similar Audiences! Seite 10 Lift Value Anreiz A 2. Segmentierung Lift Value Anreiz B

11 Customer Lifetime Value 1. Analyse D C B 3. Action: Targeten On & Offsite A kein Targeting; Similar Audiences! Seite 11 Lift Value Anreiz A 2. Segmentierung Lift Value Anreiz B Do nothing

12 Case Customer Journey bei Österreichischem Multichannel Händler

13 Customer Journey - Dauer (inkl. Impression) Nur 50% kaufen am gleichen Tag! Ganze 20-25% kaufen nach 12 Tagen Sehr lange Journey!!! Seite 13

14 Die Pfad-Analyse: Kanal Touchpoints In der normalen Webanalyse: Verknüpft mit Impressions: s Seite 14 Click o nly inkl. At trib View r e d n o uti

15 Anzahl Kontakte Allerdings 76% mit nur 3 paid Kontakten. Seite 15

16 Einfluss von Warenkorbgrößen auf CJ Größere Käufe verlängern den Prozess nur auf Tag 2-7, eher nicht auf 10+ Tage... Seite 16 > WK 90 0, -

17 Case Österreichischer Telco

18 Was kaufen Kunden mit langen CJs? Genaue Rückschlüsse auf Customer Journeys je nach Produktkategorie und Kampagnen-Erfolge! Seite 18

19 Daten-Silos - ein Problem... Digital Analytics Seite 19 Campaign Management DWH & BI CRM & POS Realtime Reco

20 Daten-Universen RTB all AdExchanges Video Inventory AdWords, Bing, Native Ads + Audience Network + Google Daten + facebook Daten GTM 1st Party Daten FIRMA Seite 20 Website DWH. BI AI BigQuery Customer Journey Attribution

21 User über alle Plattformen zentral betreuen! RTB all AdExchanges Video Inventory AdWords Search Native Ads + Audience Network + Google Daten + Facebook Daten GTM 1st Party Daten Seite 21 User-ID im Google Website Universum BI BigQuery FIRMA DWH AI Customer Journey User-ID im facebook Universum. Attribution Universal User-ID Konzept mit verschiedensten Authentifizierungs-Schnittstellen

22 Customer Journey zentral managen RTB all AdExchanges Video Inventory AdWords Search Reach Native Ads + Audience Network + Google Daten + Facebook Daten Engage GTM 1st Party Daten FIRMA Seite 22 Website DWH. BI Do AI BigQuery Customer Journey Attribution

23 Kampagnen, die ohne Daten & Programmatic nicht möglich wären...

24 Beispiel BMW Grand Tourer: 1. Flight Targeting: Sport Funnel Männlich, sportinteressiert Auf Seiten rund um Babies unterwegs Family Funnel Seite 24

25 Beispiel BMW Grand Tourer: Onsite Verhalten Onsite Daten: Sport + Custom Configuration Funnel User konfiguriert Sport Version, normale Bestuhlung Family + Security Funnel User interessiert sich für Sicherheitsaspekte User konfiguriert 7 Sitze Seite 25

26 Beispiel BMW Grand Tourer: Wiederansprache Remarketing: Sport + Custom Configuration + Remarketing Funnel Anpassung des Werbemittels bis auf Produktebene möglich Lokalisierung durch Geo-Targeting Family + Security + Remarketing Funnel Seite 26 On Site Behaviour Daten in passende Message übersetzbar

27 Dyn. Banner nach Geo, Kampagne & Intent Größe // 300x250 Logo abhängig vom Land Text abhängig vom nächsten Flughafen Logo Text Text Destination abhängig von Kampagne Destination CTA Text Abhängig von Kaufphase (intent) 2-3 animierte Fotos im Hintergrund statisch dynamisch konzipiert Seite 27

28 Wir können dynamisieren nach... Kundenstatus Ad & Kampagne Geografie Juli besuchte Seiten Seite 28 Tag Uhrzeit Interessen & allen Daten, die wir sonst noch individuell sammeln.

29 User zentriertes Targeting Demographie, Interessen, Verhalten 1st, 2nd und 3rd-Party Daten Kontextuelles Targeting Seite 29 User-Targeting, im richtigen Moment, im richtigen Kontext

30 purchase funnel & Targeting Awareness Consideration Evaluation Demographic Affinity advanced Remarketing Seite 30 3rd & 2nd party data In-market Segments / Similar Audiences Purchase Advocacy User w und K echseln Ph a a Ec näle sehr sen ra ht Steue zeit Date sch n und rung! 1st party data

31 Dynamische Strategien entlang des Funnels Upper Funnel: Awareness Awareness Scheduled Updates Random content / optimierte Ausspielung Geo-Targeting Mid Funnel: Retention Consideration DCM ID targeting, Storytelling Publisher Pass (User & Umfeld-Info) 1st/3rd party Audience Targeting Lower Funnel: Kauf Evaluation Seite 31 Product Remarketing Audience Retargeting CTA Anpassung

32 4 Ebenen der Dynamisierung / Personalisierung Targeting Trafficking Inventory via Data & Audience Lists RTB Ad & Campaign via Data & Audience RTB & Reservation Buying (klassische Buchung) Which audience? Which Ad? Dynamic Creative ce: Audien Data & 3rd Party d, 1st, 2n Dyn. Landing Page content of Ad/Creative via Data & Audience Content, Features & Layout of Landing Page Which message & offer? Which features & promo? Welches Targeting und welche Dynamisierung an welcher Stelle gemacht wird, hängt vom Szenario ab. Seite 32

33 Analytics Konferenz April 2017 Schloß Schönbrunn, Wien zeigt se Attrib in ution -M odeli Das größte Fachevent in D-A-CH zu allen Themen rund um die Google Analytics Suite» Jetzt informieren: ng

34 ProgrammatiCon Oktober 2017 Schloß Schönbrunn, Wien 3 Tage rund um Programmatic SEMINAR KONFERENZ Save the dat e: Okto ber 2017 TRAINING

35 Gehen wir s an!

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