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Data Driven Advertising

Data Driven Advertising

Als Onlinemarketing noch in den Kinderschuhen steckte, war das Umfeld der Werbemittel (dieMedien) sehr wichtig. Es gab damals im Vergleich zu heute nur wenige Daten, die man für eine Werbekampagne nutzen konnte. Daher war bei der Werbung eine breite Streuung notwendig, um die gewünschte Zielgruppe zu erreichen. Die Schattenseite war ein großer Streuverlust, der mitunter viel Geld und Zeit kostete.

Die Technik und Mechanismen des Onlinemarketings haben sich bis heute so weit entwickelt, dass das Werbeumfeld immer unwichtiger wird. Stattdessen rückt die Zielgruppe immer weiter in den Fokus der Werbetreibenden. Durch Cookies, Browserverläufe und anderen digitalen Schnittstellen werden Unmengen von Rohdaten gesammelt, die analysiert werden müssen, damit man als Marketer die richtigen Schlüsse ziehen kann: „Welches Angebot würde der Kunde in diesem Moment mit höchster Wahrscheinlichkeit kaufen?“. Je mehr Daten die Marketer im Data Driven Advertising zur Verfügung haben, desto höher ist die Chance, dass die angezeigte Werbung funktioniert.

Die Unmengen an Rohdaten werden auch „Big Data“ genannt. In erster Linie handelt es sich dabei um Trackingdaten, die auf unterschiedliche Arten gesammelt und dann ausgewertetwerden. Sie enthalten Informationen des Users über seine Kontakte mit Werbeanzeigen und Websites. Mit diesen unverfälschten Daten hat man eine solide Grundlage für so gut wie jede Analyse. Je mehr Wissen aus den Rohdaten gezogen werden kann, desto effizienter kann die Werbung gestaltet und ausgeliefert werden. Je besser die Kombination von Technologie und Know-how ist, desto mehr Wettbewerbsvorsprung kann der Marketer gewinnen.
Die Auswertung von Big Data nennt sich „Data Science“. Es handelt sich dabei um das Bindeglied, das aus passiven Daten aktive Handlungen ableitet. Mit Mathematik und Informatik werden Analysen und Algorithmen entwickelt, die in der Lage sind, Strukturen und Zusammenhänge in den Rohdaten zu erkennen. Damit eine Analyse auch wirklich sinnvoll ist, muss die Kommunikation zwischen dem Data Scientist und dem Marketer stimmen. Ansonsten kann es schnell passieren, dass man vor lauter Einzelergebnissen nicht mehr weiß, was genau zu tun ist.

Analyse-Projekte können scheitern wenn sie vom Aufwand her unterschätzt werden; oder aber vom Output her überschätzt. Erst wenn Aufwand und potentieller Output die Balance halten, können die Daten mit gut geplanten Analysen dem Marketerhelfen, die Werbemaßnahme richtig einzuschätzen und entsprechende Optimierungsmaßnahmen zu ergreifen.

Da viele technische Prozesse beim Data Driven Advertising miteinander verzahnt sind, glaubt mancher, dass menschliche Ressourcen eingespart werden können. Das ist ein Trugschluss, denn die gewonnenen Daten müssen kontinuierlich auf die Bedürfnislage hin analysiert und in einen sinnvollen Zusammenhang zum Kampagnenziel gesetzt werden. Schon diese Tätigkeit erfordert ein Team aus Marketern und Data Scientists. Die Aufgaben des Teams setzen sich aus Datenbeschaffung, Datenanalyse, Datenaufbereitung, Erkenntnis und Erkenntnisumwandlung zusammen. Damit die Optimierung der Kampagnen auch gut funktioniert, bedarf es eines engen Austausches zwischen Data Scientists und Marketer und einer bestmöglichen Infrastruktur.
Bei Data Driven Advertising geht es nicht nur um die zusätzlichen Möglichkeiten, sondern auch darum, Erkenntnisse benutzerfreundlich zu transportieren und in Echtzeit auf multidimensionale Ereignisse zu reagieren. Beim zukunftsfähigen Data Driven Advertising geht es nicht um die Suche nach dem einen All-in-One-Tool, sondern um anwenderbezogene Lösungen. Gerne erzählen wir Ihnen im persönlichen Termin mehr darüber! Nutzen Sie unseren KONTAKT