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Webinar - So steigern Sie mit Adloop ihre Leistung und optimieren Ihre Medienbudgets!

Monat: Januar 2023

Welche Datenstrategie, wenn die Medienbudgets auf Halbmast stehen?

Seit dem Sommer 2022 und zumindset in der ersten Hälfte des Jahres 2023 sind die Medienbudgets, einschließlich der digitalen Budgets, wie die Wirtschaft: düster. Wie können wir in diesem Kontext weiterhin mit Daten arbeiten? Auf welche Säulen sollten wir uns stützen, um den vollen Wert der Interaktionnen mit dem Publikum zu erhalten? Hier ist ein Überblick.

Eine Ebbe, die nur langsam ansteigt. Das ist das Bild, das sich aus den Prognosen zur Entwicklung des digitalen Werbemarktes ergibt. Ja, der digitale Markt ist in besserer Verfassung als der gesamte Werbemarkt, aber die Ebbe ist da. In Frankreich bestätigen die von JDNet Ende 2022 befragten Akteure (Verlage, Trading Desks) einen Rückgang der programmatischen Werbung seit Sommer 2022 und rechnen mit einem schwachen ersten Halbjahr 2023.

Weltweit wurden die Schätzungen für das Werbewachstum nach unten korrigiert: GroupM prognostiziert einen Anstieg der globalen Werbeinvestitionen um 5,3% im Jahr 2023 (die Schätzung lag sechs Monate zuvor bei 6,4 %). Betrachtet man den US-Markt und insbesondere die Werbeausgaben in sozialen Netzwerken, so weht auch dort ein kalter Wind über die Prognosen. Für Insider Intelligence verschwanden zwischen den Schätzungen vom Dezember 2022 und den im März 2022 veröffentlichten Schätzungen fast 10 Milliarden Dollar. Im weiteren Verlauf der Analyse zeichnet sich ein Konsens ab: Die Verlangsamung dürfte sich in der ersten Hälfte des Jahres 2023 fortsetzen. Mindestens.

 

Digitaler Medieneinkauf in schlechter Verfassung

 

Diese geringe Form der Investitionen in digitale Medien lässt sich erklären. In einem sehr unsicheren globalen Kontext rechnen Marken mit einem Rückgang des Konsums und passen ihre Investitionen entsprechend an. “ Und wenn man Kürzungen vornehmen muss, kann man den Einkauf digitaler Medien leicht deaktivieren/reaktivieren, im Gegensatz zu Investitionen in Inhalte oder SEO. Dort können Budgetkürzungen zu Rückschritten führen „, sagt der Leiter der digitalen Strategie eines großen Industrieunternehmens. Wie können Sie vor diesem Hintergrund und bei geringeren Investitionen in die Medien Ihre Daten weiter ausbauen?

 

Schwerpunkt auf organischen Hebeln

 

Es überrascht nicht, dass sich die Bemühungen auf die organischen Hebel konzentrieren, sowohl für die Akquisition als auch für die Kundenbindung. Auf der Akquisitionsseite werden diejenigen, die bereits ein „SEO-Einkommen“ aufgebaut haben (d. h. SEO-Klicks, die regelmäßigen Traffic garantieren), zumindest dafür sorgen, dass es erhalten bleibt, und es sogar noch ausbauen, indem sie ihre Content-Produktion unterstützen. Dieser Traffic ist besonders interessant, wenn er durch Inhalte generiert wird, die die verschiedenen Arten von Suchintentionen abdecken (informativ, navigativ, kommerziell, transaktional). Die auf diese Weise generierten Besuche stellen also qualifizierten Traffic dar.

 

Ein weiterer Kanal, dem in Zeiten des Medienmangels große Aufmerksamkeit geschenkt wird, ist das E-Mailing. In all seinen Formen: von der „Akquisitions-Kalt-E-Mail“ bis hin zum regelmäßigen Newsletter, der darauf abzielt, eine dauerhafte Kundenbindung aufrecht zu erhalten. Diese E-Mails sind ein wertvolles Instrument zur Datenerfassung: Neben den klassischen Klick- und Öffnungsraten ermöglichen andere Indikatoren wie der Grad der Loyalität und die Art der konsumierten Inhalte eine genauere Kenntnis Ihrer Zielgruppe, um sie später besser aktivieren zu können.

 

Mehr denn je: Omnichannel-Denken

 

Um den durch diese Art von Hebeln gewonnenen Traffic optimal zu nutzen, müssen die Playbooks optimiert werden. Um die Aufmerksamkeit und die Conversion zu fördern, werden diese Automatisierungssequenzen oft mit E-Mails kombiniert, aber es ist im Interesse der Marken, sie auf einer Omnichannel-Ebene zu betrachten. So können sie beispielsweise durch eine Aktion im Geschäft ausgelöst werden (Kauf, Übergabe einer Kundenkarte) oder durch die Integration einer Interaktion mit dem Callcenter (Beratung und Bestätigung des Interesses).

 

Welche organischen Hebel auch immer zum Einsatz kommen, eines haben sie alle gemeinsam: Anders als beim Media-Buying geht es hier nicht darum, die Kunden „unter Druck zu setzen“, sondern es mit angemessenen Botschaften anzusprechen, und zwar in einem angemessenen Tempo und mit einheitlichem Storytelling über alle Kanäle hinweg. Eine Herausforderung, welche die Unterstützung von 3 Säulen erfordert:

 

Säule #1: Zustimmungsmanagement

 

Die CMP (Consent Management Platform) ist heute ein wesentlicher Bestandteil des Martech-Stacks. Sie muss so optimiert werden, dass eine geschäftssichernde Opt-In Rate erreicht wird. Das kann durch verschiedene Designelemente, aber auch durch die verwendete Sprache, die einen guten Kompromiss zwischen Markenton, Pädagogik und rechtlichen Erfordernissen darstellen muss, getestet und optimiert werden.

 

Säule #2: Identity Management

 

Ebenso wichtig ist das Identity Management, das die Interaktionen eines Nutzers über die verschiedenen Kanäle und Geräte zu einer eindeutigen ID für jeden Nutzer zusammenführt. Ohne diese Zusammenführung der Identifier wird es schwierig, ein übermäßiges Ansprechen von Zielgruppen zu vermeiden und ihnen vor allem Inhalte zu senden, die ihren Erwartungen entsprechen. Wenn technische Voraussetzungen, insbesondere bei E-Mails (Iesen Sie unser Whitepaper zu diesem Thema „Eine Welt ohne Cookies“), gegeben sind, ist es auch wichtig, Kampagnen einzubeziehen. Dies eröffnet die Möglichkeiten zur Verknüpfung von E-Mails und Cookies auf breiter Basis.

 

Säule #3: Segmentierung des Publikums

 

Um die organischen Hebel und die First-Party-Daten voll auszuschöpfen, ist die Segmentieren der Zielgruppen, der Schlüssel zu einer wirksamen Aktivierung. Das Ziel besteht darin, eine maximale Anzahl von Signalen zu erfassen, um Segmente mit unterschiedlichem Komplexitätsgrad zu schaffen und personalisierte Botschaften anzustreben. Und auch hier gilt es, auf einer Omnichannel-Ebene zu denken, d. h. Signale aus allen Bereichen und in großem Umfang zu erfassen, um den Teams die Möglichkeit zu geben, die Dimensionen dieser Segmente zu bereichern.

 

Mit diesen drei Säulen können die Teams, die für die Akquisition und die Kundenbindung zuständig sind, ihre Kundenkenntnisse verbessern. Und sie gewinnen an Präzision bei der Zuteilung von Medienbudgets, für die die Marken mechanisch eine höhere Rendite erwarten können.

CRM vs CDP

Was sind die Unterschiede zwischen einem CDP und einem CRM?

Eine Customer Data Platform (CDP) und ein Customer Relationship Management (CRM) System sind beides Werkzeuge, die Unternehmen verwenden, um Kundeninformationen zu verwalten und die Kundenbeziehungen zu verbessern. Obwohl es einige Ähnlichkeiten gibt, haben sie unterschiedliche Zwecke und Funktionalitäten. Hier ist ein Überblick über die Unterschiede zwischen einer CDP und einem CRM: 

Datenumfang und Fokus: 

  • CDP: Eine CDP ist darauf ausgelegt, Kundeninformationen von verschiedenen Quellen wie Transaktionsdaten, Online-Verhalten, Marketing-Interaktionen und mehr zu sammeln, zu vereinheitlichen und zu organisieren. Ihr Hauptziel besteht darin, ein einheitliches Kundenprofil oder eine „Single Source of Truth“ zu erstellen, indem Daten aus verschiedenen Berührungspunkten kombiniert werden. 
  • CRM: Ein CRM konzentriert sich auf das Management von Kundeninteraktionen und -beziehungen. Es speichert hauptsächlich Daten zu Kundeninteraktionen wie Kontaktdaten, Verkaufsaktivitäten, Kundensupport-Tickets und Kommunikationshistorie. CRM-Systeme umfassen oft Funktionen zur Verkaufsprozesssteuerung, Lead-Verfolgung und Kundenbetreuung. 

CRM

Datenintegration und -vereinheitlichung: 

  • CDP: CDPs sind darauf ausgelegt, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und in einem zentralen, vereinheitlichten Kundenprofil zusammenzuführen. Sie verwenden Datenintegrations-Techniken, um Daten aus verschiedenen Systemen wie E-Commerce-Plattformen, E-Mail-Marketing-Tools, Social-Media-Plattformen und mehr zu sammeln und zu synchronisieren. CDPs erstellen eine umfassende Sicht des Kunden über mehrere Kanäle hinweg. 
  • CRM: CRM-Systeme konzentrieren sich hauptsächlich darauf, Daten zu Kundeninteraktionen innerhalb der Organisation zu erfassen und zu verwalten. Obwohl sie mit anderen Systemen integriert werden können, besteht ihr Hauptzweck nicht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu vereinheitlichen, sondern ein zentrales Repository für kundenbezogene Informationen zu bieten, die innerhalb der Organisation generiert werden. 

Anwendungsfälle und Funktionen: 

  • CDP: CDPs sind besonders gut geeignet, um ein umfassendes Bild des Kunden zu erstellen, indem Daten aus verschiedenen Berührungspunkten kombiniert werden. Sie ermöglichen es Unternehmen, das Kundenverhalten zu analysieren, Marketingkampagnen zu personalisieren, Kunden anhand spezifischer Merkmale zu segmentieren und konsistente Erfahrungen über verschiedene Kanäle hinweg zu bieten. CDPs bieten oft Funktionen wie Kundenanalyse, Zielgruppensegmentierung und Datenaktivierung für Marketingzwecke. 
  • CRM: CRM-Systeme konzentrieren sich hauptsächlich auf das Management von Kundenbeziehungen und Kundeninteraktionen. Sie bieten Tools für Verkaufsteams, um Leads zu verfolgen, Verkaufschancen zu managen und den Verkaufsprozess zu überwachen. CRM-Systeme unterstützen auch den Kundensupport, indem sie Kundenanfragen organisieren, Interaktionen mit Kunden nachverfolgen und eine effiziente Problemlösung ermöglichen. Oft enthalten sie Funktionen wie Kontaktmanagement, Verkaufsautomatisierung und Kundensupport-Verwaltung. 

Benutzerrollen: 

  • CDP: CDPs werden in der Regel von Marketingteams, Datenanalysten und datenorientierten Fachleuten verwendet, die Kundeninformationen für Segmentierung, Targeting und Optimierung von Kampagnen nutzen. Sie helfen Marketern, Einblicke in das Kundenverhalten und -präferenzen zu gewinnen, um personalisierte Erfahrungen zu bieten. 
  • CRM: CRM-Systeme werden in der Regel von Vertriebsteams, Kundendienstmitarbeitern und Account-Managern verwendet. Sie bieten Tools und Funktionen, um Verkaufsprozesse zu vereinfachen, Kundeninteraktionen zu verwalten und den Kundenservice zu verbessern. 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl CDPs als auch CRM-Systeme Kundeninformationen verwalten, aber ihr Fokus, Datenumfang und Funktionalitäten unterschiedlich sind. CDPs sind auf die Vereinheitlichung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen spezialisiert, um ein umfassendes Kundenbild zu erstellen und personalisiertes Marketing sowie Segmentierung zu ermöglichen. CRM-Systeme hingegen werden hauptsächlich zur Verwaltung von Kundeninteraktionen, Verkaufsaktivitäten und Kundenservice innerhalb der Organisation verwendet. 

 

Wenn Sie mehr über unser CDP erfahren möchten, kontaktieren Sie uns!

Verbesserung der Datenqualität – eine zentrale Herausforderung für Unternehmen

In einer Welt, in der Daten für Unternehmen immer wertvoller werden, ist die Sicherstellung der Datenqualität von entscheidender Bedeutung, um die Wirksamkeit von Kampagnen zu gewährleisten und somit die Marketinginvestitionen zu maximieren. Das ist der Punkt, an dem unsere Plattform ins Spiel kommt.

Warum ist die Datenqualität für Unternehmen so wichtig?

Die Datenqualität ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie sich direkt auf ihre Fähigkeit auswirkt, fundierte Entscheidungen zu treffen, Daten genau zu analysieren und ihre Geschäftsziele zu erreichen. Wenn die Daten von schlechter Qualität sind, kann dies zu Fehlern bei der Analyse und Entscheidungsfindung führen, was sich wiederum negativ auf den ROI von Marketingkampagnen, die Datenanalyse und die Kampagnenanalyse auswirken kann. Wenn ein Unternehmen beispielsweise schlechte Daten für die Ausrichtung seiner Werbekampagnen verwendet, kann es am Ende Personen erreichen, die nicht an seinen Produkten oder Dienstleistungen interessiert sind, was zu einer Verschwendung des Budgets und einer geringeren Kampagnenleistung führen kann. Ebenso kann ein Unternehmen, das schlechte Daten zur Analyse seiner Leistung verwendet, Entscheidungen treffen, die nicht auf genauen Daten beruhen, was das Wachstum und den Erfolg des Unternehmens langfristig beeinträchtigen kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Qualität der Daten für Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, da sie die Grundlage für fundierte Entscheidungen und genaue Analysen bildet.

Was ist Data Quality oder Data Integrity?

Datenintegrität bezieht sich auf die Genauigkeit und Konsistenz von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, von der Erfassung und Speicherung bis hin zur Analyse und Verbreitung. Ohne Datenintegrität laufen Unternehmen Gefahr, Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Informationen zu treffen, was zu Umsatzeinbußen, einem beschädigten Ruf und sogar zu rechtlichen Problemen führen kann. Die Gewährleistung der Datenintegrität ist ein komplexer und schwieriger Prozess, insbesondere für Unternehmen, die große Mengen an Daten aus mehreren Quellen verarbeiten. Er erfordert die Umsetzung einer Reihe von Kontrollen und Prozessen, einschließlich Qualitätskontrolle, Validierung, Entfernung von Duplikaten, integrierter Lieferkontrolle, Echtzeitwarnungen, Erhaltung und Sicherung, Cybersicherheit und erweiterter Zugriffskontrollen. Diese Maßnahmen stellen sicher, dass die Daten genau, vollständig und konsistent sind und dass alle Bedrohungen für die Datenintegrität erkannt und schnell angegangen werden.

Verbesserung der Datenqualität mithilfe unserer Plattform

Unsere Plattform hat das Ziel, Unternehmen auf einfache Weise das nötige Vertrauen in ihre Daten zu geben. Wir bieten eine standardisierte Datalayer-Schnittstelle, mit der die Benutzer das Schema ihrer Daten definieren und Validierungsregeln festlegen können, die ihren Datenqualitäts-Workflow antreiben.
Darüber hinaus ermöglicht unsere Data Cleansing-Funktion den Nutzern, ihre Ereignisse in Echtzeit auf einfache und intuitive Weise zu transformieren/korrigieren, dank unseres No-Code-Ansatzes. Doch auch die technisch versierten unter uns kommen nicht zu kurz, denn wir bieten auch ein Low-Code-Modul an (für die Mutigen unter uns: siehe Code ganz allgemein).

Datenfehler mit unserer Plattform verwalten

Wir haben mehrere Funktionen, um mit Datenfehlern umzugehen. Zunächst haben wir ein Datenqualitäts-Dashboard, mit dem die Nutzer auf einen Blick Spezifikationsverletzungen sehen und diese schnell an der Quelle oder in Echtzeit mit der Data Cleansing-Funktion korrigieren können.
Wir bieten auch Echtzeit-Warnungen an, damit die Nutzer schnell auf Datenfehler reagieren können. Diese Warnungen können per E-Mail, Messaging (Slack, Teams, …), Webhook oder über Benachrichtigungen in der Benutzeroberfläche versendet werden. Eine Warnung lässt sich mit drei Klicks einrichten, mit einem Schieberegler können Sie die Auslöseschwelle und den Kommunikationskanal auswählen.

Wie unser Produkt dabei hilft, im gesamten Unternehmen mit denselben Daten zu arbeiten

Unsere standardisierte Datalayer-Schnittstelle ermöglicht es den Benutzern, das Schema ihrer Daten zu definieren und Validierungsregeln festzulegen, um sicherzustellen, dass alle Daten diesem Schema entsprechen. Auf diese Weise können alle Teams mit denselben Daten arbeiten und sicherstellen, dass diese von hoher Qualität sind. Außerdem verfügen wir über ein einheitliches Datenwörterbuch, das es den Benutzern ermöglicht, die Definitionen ihrer Daten festzulegen und im gesamten Unternehmen zu teilen.

Was ist Data Cleansing und wie funktioniert es?

Die Data Cleansing-Funktion ermöglicht es den Benutzern, ihre Ereignisse umzuwandeln/zu korrigieren, bevor sie sie an ihre Ziele senden. Es stehen verschiedene Arten von Transformationen zur Verfügung, wie z. B. das Umbenennen von Ereignissen, das Ableiten von Ereignissen, das Ändern von Eigenschaften und das Filtern von Ereignissen. Diese können dank unseres No-Code-Ansatzes, der auf grundlegenden Formeln und Operatoren basiert und dem, was man in einer Tabellenkalkulation wie Excel findet, sehr ähnlich ist, einfach und intuitiv erstellt werden. Wer einen Low-Code-Ansatz bevorzugt, kann auch benutzerdefinierten JavaScript-Code hinzufügen, um maßgeschneiderte Transformationen zu erstellen. Die Funktion Data Cleansing ist besonders nützlich, um sicherzustellen, dass die an Ziele gesendeten Daten von hoher Qualität sind und den erforderlichen Spezifikationen entsprechen.

Wie steht es um die Qualität der Daten, die an die andere Destinationen gesendet werden?

Wir haben eine Schnittstelle zur Überwachung der Zustellbarkeit von Ereignissen, mit der Benutzer überprüfen können, ob die Daten ihr Ziel erreichen oder ob es Probleme beim Versand gab. Diese Schnittstelle umfasst einfache und schnell ablesbare Metriken wie den Prozentsatz der nicht gesendeten Ereignisse, eine Visualisierung der Entwicklung von erfolgreich gesendeten und fehlgeschlagenen Ereignissen über einen bestimmten Zeitraum sowie eine Fehlerübersicht. Letztere gibt einen Überblick über die verschiedenen Arten von Fehlern, die aufgetreten sind, und wie sie behoben werden können. Im Falle von Sendeproblemen bieten wir außerdem ein Warnsystem an, um die Nutzer sofort zu benachrichtigen.

Wie unsere Plattform komplexe technische Fehler beim Senden von Daten an Partner vereinfacht

In erster Linie sind die Fehler nicht immer technischer Natur, es handelt sich oft um fehlende oder falsch formatierte Daten, und unsere Plattform generiert Erklärungen in natürlicher Sprache, die sehr einfach zu lesen sind. Und was die technischen Fehler betrifft, ob sie nun von einer Rückgabe der API des Partners oder einer Nichtverfügbarkeit seiner Server herrühren, so war es uns auch hier wichtig, dass jeder Fehler sehr einfach zu verstehen ist. Wir verwenden einen Natural Language Synthesizer (NLG), um diese unleserlichen Fehler in eine für ein nicht-technisches Profil vollkommen verständliche Erklärung mit Lösungsansätzen zu verwandeln. Das ist die Magie der KI 🙂 .
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