Data Driven Performance Marketing



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Transkript:

Data Driven Performance Marketing

2 INTRODUCTION

ÜBER METAPEOPLE Sven Allmer seit 2009 bei metapeople Business Development Manager verantwortlich für New Business, Markt- und Trendanalysen, Geschäftsfeld-Entwicklung 3

ÜBER METAPEOPLE 1999 gegründet 5 Büros weltweit 140 Mitarbeiter 4

ÜBER METAPEOPLE 2011 metapeople NetBooster 20 Büros weltweit 450 Mitarbeiter 5

6 UNSERE DIENSTLEISTUNGEN

7 BIG DATA

EINFÜHRUNG BIG DATA Big Data bezeichnet die Analyse großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen in hoher Geschwindigkeit mit dem Ziel, wirtschaftlichen Nutzen zu erzeugen 8 Bitkom, 2012 - Big Data im Praxiseinsatz Szenarien, Beispiele, Effekte

EINFÜHRUNG BIG DATA Gegenwart Zukunft DIGITALER WANDEL 9

EINFÜHRUNG BIG DATA Chance und Herausforderung 10

EINFÜHRUNG BIG DATA Ist Big Data relevant für ihr Unternehmen? 11 Basis: alle befragten Unternehmen mit mind. 50 Mitarbeitern (n=507) Quelle: Bitkom Research

EINFÜHRUNG BIG DATA Inwieweit nutzt ihr Unternehmen bereits Big Data bzw. plant dies? 12 Basis: alle befragten Unternehmen mit mind. 50 Mitarbeitern (n=507) Quelle: Bitkom Research

EINFÜHRUNG BIG DATA Nutzer geben immer mehr Informationen über sich preis Unternehmen können immer mehr Daten nutzen Unternehmen haben die Relevanz von Big Data erkannt Aktuell weiß ein Großteil der Unternehmen noch nicht wie Big Data genutzt werden kann 13

14 PERFORMANCE MARKETING

PERFORMANCE MARKETING Alle Geräte Alle Kanäle Fokus Abverkauf 15

PERFORMANCE MARKETING Zielgruppengenaues Targeting Identifikation und Ansprache von relevanten Usern Generierung von Abverkäufen Sicherung der Rentabilität 16

PERFORMANCE MARKETING CROSS CHANNEL & CROSS DEVICE APPROACH 17

PERFORMANCE MARKETING Einsatz von Daten zum gezielten Targeting im Performance Marketing ist Standard 18

SEARCH ENGINE ADVERTISING Keywords Demografische Merkmale Standort Spracheinstellung Uhrzeit Device Websites 19

SOCIAL MEDIA Interessen Demografische Merkmale Standort Spracheinstellung Bildung Device Beruf 20

DISPLAY MEDIA Targeting Real Time Advertising Targeting Optionen Nicht qualifizierte User Geo-Targeting Sozio- Demographisches Targeting Channel / Site & Category Targeting Behavioral Targeting (3rd Party Data) Frequency Targeting Segmentierte User Zielgruppen-Definition Gebote auf qualifizierte User 21

PERFORMANCE MARKETING 1st Party Data 3rd Party Data Data Analytics 22

23 TOOLS & TECHNIK

TOOLS & TECHNIK CRM Data Tool Kontaktdaten Kundenhistorie bisherige Angebote laufende Verträge Bildung private Infos (sofern verfügbar) 24

TOOLS & TECHNIK Google Analytics Herkunft Sprache Betriebssystem Device Browser Besucherquelle On-Page Downloads Clicked Banners Click-Path Verweildauer 25

TOOLS & TECHNIK Tracking- & Reporting-Tools Performance KPIs Nutzerdaten (Zeitaussteuerung, User KWs, etc.) Kanalinfos Reichweite Attributionsmöglichkeiten 26

TOOLS & TECHNIK 3rd Party Data Interessen Demografische Merkmale Standort Spracheinstellung Bildung Device 27

PERFORMANCE MARKETING Kombination und Analyse von Daten aus allen Quellen und Kanälen OWNED CRM PRM BI PAID PPC RTB Affili ate EARNED Crea tive Social SEO DATA & ANALYTICS 28

TECHNIK / TOOLS Listen Process Talk Web Website CRM Mobile Ad-Channels Social Data Management Platform Machine Learning Email Connected Objects Integrated (de-duped) data sets Services Retail Examine the patterns in historical data and process Call Center Open Data Products Learn the characteristics of each audience type Instore 29

30 CASES

CASES Unterstützung von Adidas bei der Umsetzung einer weltweiten Data Management und Analyse Strategie Ziel ist es, anonymisierte Nutzerprofile zu sammeln und zu verwalten, um das Targeting über alle Online-Marketing Werbekanäle hinweg zu verbessern. Das Thema Datenmanagement gilt als Weichenstellung für die Zukunft und Unterstützung der BI 31

CASES % Scroll View Tracking Tracking des dargestellten Scroll-Bereiches jeder Seite AdBlocker Usage Tracking Tracking der Sessions, bei denen AdBlocker aktiv sind Page Visibility Timing Tracking Exaktes Tracking der Besucher-Timings unter Berücksichtigung der Sichtbarkeit des Browser-Fensters bzw. Tabs Video Event Tracking: Start, Play, Pause, 0%, 25%, 50%, 75%, complete 32

33 AUSBLICK

Internet of everything AUSBLICK 34

Let s work together! www.metapeople.com Sven Allmer sven.allmer@metapeople.de 0203 / 41050 306 www.xing.com/profile/sven_allmer 35