“Last cookie wins” war gestern. Und die Badewanne wird als Attributionsmodell über kurz oder lang ebenso ausgedient haben. – So jedenfalls sehen es die Technologie-Experten von Adclear, die für die Customer Journey Analyse ein Verfahren namens 'Predictive Customer Journey-Algorithmus' entwickelt haben.
Laut Unternehmen kombiniert der PCJ-Algorithmus die Bereiche Big Data und Predictive Analytics, um in Echtzeit aus Customer Journey Daten Conversion-Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. Die Information aus dem PCJ-Algorithmus erschließe erhebliches Optimierungspotenzial durch die Möglichkeit, Gebote von Display- und Retargeting-Kampagnen nach Cost-Per-Click auszusteuern.
Auf Basis von Analyseergebnissen sollen Prognosen zukünftiger Verhaltensweisen abgeleitet werden. Dafür müssen alle Metriken, die zur Attribution führen, ans Licht geholt werden, sodass die kanalverantwortlichen Marketers optimal steuern können. Noch sei es gängige Praxis, die gewonnen Daten zum allergrößten Teil ausschließlich für die retrospektive Beurteilung von Marketingentscheidungen zu verwenden. „Genau hier setzen wir an: Wir verfolgen einen holistischen Ansatz in der Customer Journey und verstehen den Markt nicht als rückwärtsbezogenen Ist-Zustand, sondern in seiner ganzen Dynamik“, so Haratsis.
Quelle: Adclear
Von entscheidender Bedeutung sei die Qualität der Ad-Impressions, die zu evaluieren sind und dementsprechend in die Attribution mit aufgenommen werden. „Wir können mit PCJ datengestützte Attributionsmodelle entwickeln, die auf die Kaufwahrscheinlichkeit und die Umsatzprognosen signifikant einzahlen“, sagt Haratsis. Dafür müsse man wissen, welcher Kanal tatsächlich einer Conversion zuzuordnen ist. „Uns ist es möglich zu sehen, wieviel Umsatz durch einen Kanal entsteht. Wir können zwar keine Empfehlungen aussprechen, was als nächstes gebucht wird, aber wir können sehr wohl im RTA-Bereich dafür sorgen, dass User gemäß der Conversionswahrscheinlichkeit mit dem richtigen Gebot versehen werden“, weiß Dimitrios Haratsis.
Laut Adclear haben mehrere Retailkunden den neuen Algorithmus über einen großen Retargeting Anbieter europaweit getestet. „Unser Referenzkunde Madeleine Mode GmbH hat dabei einen Uplift von 23 Prozent erzielt. Es geht bei unserem Tool also nicht um das Drehen an kleinen Optimierungsschräubchen, sondern um einen sehr deutlichen Wettbewerbsvorteil“, fasst Haratsis das Ergebnis zusammen.
EVENT-TIPP ADZINE Live - Retail Media - Welche Infrastruktur für Buyer & Seller?
Entsteht hier also ein völlig neues Eco-System mit eigener technischer Infrastruktur, um die Buy- und Sellside in Zukunft optimal zu verknüpfen? Welche Systeme entstehen konkret in diesem Kosmos? Und was tut sich bei den bestehenden Techanbietern wie DSP und SSP? Jetzt anmelden!
