DISPLAY ADVERTISING - Praxiscase

Programmatic Advertising im Zwiespalt: Neue Technologie braucht neue Strategie

Von Maciej Wyszyński, 4. Mai 2016
Bild: Pises Tungittipokai - AdobeStock Bild: Pises Tungittipokai - AdobeStock

Viele in der Branche zweifeln an der Effektivität und Effizienz von Programmatic Advertising. Kein Wunder, wenn Ad Blocking, Viewability und Ad Fraud Schlagzeilen machen. Gleichzeitig investieren große Namen in programmatische Technologien. Sky, Zynga, Warner Brothers, Spiegel QC, Otto, Zalando und Tesco sind prominente Beispiele dafür. Unternehmen müssen aber nicht ihre eigenen Technologien bauen, um die Vorteile des programmatischen Mediaeinkaufes zu nutzen. Wichtiger ist es, alte Strategien den neuen Möglichkeiten anzupassen. Ein Beispiel dafür liefert der Modehändler AllSaints.

Programmatic im gesamten Purchase Funnel

Viele Werbetreibende setzen auf Retargeting. Programmatische Technologien funktionieren aber am besten, wenn sie im gesamten Purchase Funnel genutzt werden.

Prospecting, Branding, Promotion, Retargeting, Loyalty - das Spektrum an möglichen Kampagnen ist groß. „AllSaints arbeitet mit einer hervorragend optimierten Digital-Marketing-Strategie und kennt die Vorteile des programmatischen Marketings im unteren Purchase Funnel. Wir wollten aber noch einen Schritt weiter gehen und den Kunden auf seiner gesamten Customer Journey begleiten“, sagt Rav Dhaliwal, ehemaliger Global Head of Digital Marketing bei AllSaints, heute Head of Performance Marketing bei Marks and Spencer.

Dazu setzte AllSaints zusammen mit Programmatic-Display-Anbieter Sociomantic Labs drei Kampagnen um:

  • Ziel der Prospecting-Kampagne war es, neue, qualifizierte User mit hohem Engagement auf die AllSaints-Webseite zu holen.
  • Eine Kampagne zur Neukundengewinnung sollte die Conversions der Website-Besucher aus der Prospecting-Kampagne – also der User, die zum ersten Mal auf der AllSaints-Website waren – erhöhen.
  • Die Loyalty-Kampagne sollte inaktive Bestandskunden identifizieren und reaktiveren.

Mit diesem Setup erreichte AllSaints im Vergleich zur vorherigen Retargeting-Kampagne innerhalb von sechs Monaten in Großbritannien eine höhere Performance und verbesserte Budgeteffizienz:

Grafik: Sociomantic Höhere Performance und verbesserte Budgeteffizienz durch programmatisch eingekaufte Displaywerbung  » Vergrösserung

Diese Ergebnisse zeigen, dass eine intelligente Kampagnensegmentierung im gesamten Purchase Funnel die Effektivität und Effizienz von programmatischen Display-Kampagnen erhöht. Der Grund dafür ist besseres Targeting mit personalisierten Botschaften, die auf die Bedürfnisse jedes Segments abgestimmt sind.

Neue Strategien brauchen neue KPIs

Das Ziel von neuen Kampagnenformaten wie Branding oder Prospcecting ist es, neuen, qualifizierten Traffic auf die Website zu holen. Deshalb sind Conversion fokussierte Performance KPIs für diese Kampagnen nicht aussagekräftig, sodass Werbetreibende offener für neue Messgrößen werden müssen. Zum Beispiel für Engagement-Indikatoren: „Um zu zeigen, wie wertvoll Upper-Funnel-Aktivitäten sind, haben wir Sociomantic Labs mit Prospecting-Kampagnen beauftragt, deren Erfolg sich daran messen sollte, wie aktiv und qualifiziert die Nutzer waren, die neu auf die Website kamen“, so Dhaliwal von AllSaints.

AllSaints nutzte vier KPIs: den Prozentsatz an neuen Sessions, die durchschnittliche Bounce-Rate des neuen Traffics, die Anzahl der Seiten pro Session und die Session-Dauer. Hierdurch fand AllSaints heraus, dass 96,5 Prozent des gesamten Display Traffics von neuen Usern in Großbritannien aus Sociomantics Prospecting-Kampagnen stammten. Das Engagement dieser User war hoch, mit einer überdurchschnittlichen Session-Dauer, die sogar länger war als bei Direct Type-ins. Ohne eine Anpassung der KPIs an die neuen Kampagnenformate wären diese Ergebnisse im Dunkeln geblieben.

Verpasste Chancen durch Last-Click-Attribution

Last-Click-Attributionsmodelle schreiben einen Verkauf nur dem letzten Klick vor der Conversion zu. Diesem letzten Klick sind in den meisten Fällen aber Klicks aus anderen Kanälen vorangegangen. Diese „Assisting Clicks“ können Marketer nur mit einem detaillierten Customer-Journey-Attributionsmodell erfassen.

Dieser Ansatz ist komplex und birgt viele Herausforderungen, wie etwa die Berücksichtigung von Klick-Gewichtung, Klick-Qualität oder View-Through-Effekten.

Die wichtigste Regel ist aber, dass Marketer ihre Attribution individuell an ihr Geschäftsmodell und ihren Verkaufszyklus anpassen müssen. AllSaints fand mit einem maßgeschneiderten Customer-Journey-Attributionsmodell heraus, an welcher Stelle in der Customer Journey seine Display-Kampagnen wirkten. Die Assisting Clicks aus den Display-Kampagnen lieferten zum Beispiel die meisten Erstbesuche auf der AllSaints-Website, sowie die zweithöchste

Anzahl an Usern, die die AllSaints-Website zum zweiten oder dritten Mal besuchten. In Fällen, in denen die Display-Kampagnen für einen Erstbesuch auf der AllSaints-Website sorgten, kaufte der User anschließend meistens per Direct Type-in. Somit war kein weiterer Klick eines bezahlten Kanals mehr für die Conversion nötig. Diese Einblicke wären mit einem Last-Click-Attributionsmodell – wie es viele Werbetreibenden heute noch nutzen – verborgen geblieben.

Daten treiben Programmatic an

Die Segmentierung nach Website-Aktivität ist die einfachste Datenstrategie für programmatische Display-Kampagnen. Diese Strategie hat jedoch zwei Schwächen. Erstens sagen Website-Aktivitäten nichts über den Wert eines Kunden aus. Zweitens beziehen fortschrittliche Programmatic-Display-Anbieter die Website-Aktivitäten im Buying und Messaging immer mit ein – bei jeder Impression und für jeden User individuell. Das macht die Segmentierung nach Website-Aktivität überflüssig.

Für einen echten Effizienzgewinn sollten Marketer ihre Programmatic-Display-Kampagne – wie im Beispiel von AllSaints – in Neu- und Bestandskunden segmentieren. Die Umsetzung dieser Segmentierungsstrategie ist einfach, aber hoch effektiv, da Marketer ihre Anzeigen gezielt für die unterschiedlichen Bedürfnisse dieser User-Gruppen personalisieren können. Die Möglichkeiten für weitere Segmentierungsstrategien sind grenzenlos. Web Analytics, Verhaltensmuster, saisonale Trends, Shop-Daten und Performance-Einblicke sind nur einige Beispiele für Datenquellen, die maßgeschneiderte Segmentierungsstrategien ermöglichen.

Die erfolgreichsten Marketer gehen noch einen Schritt weiter und segmentieren ihre Kampagnen auf Basis von CRM-Daten. CRM-Daten ermöglichen punktgenaue Personalisierung für besseres User-Engagement und komplexe Customer-Lifetime-Value-Analysen (CLV-Analysen). Der CLV eines Kunden berücksichtigt den langfristigen, monetären Wert eines Kunden über all seine Transaktionen innerhalb eines definierten Zeitraumes hinweg. Damit werden aus kurzfristig-orientierten Retargeting Kampagnen langfristig-orientierte CLV-Strategien. Sie berücksichtigen nicht den Wert der Transaktion, sondern den Wert des Users.

Fortschrittliche Marketer beziehen in ihren CLV-Analysen auch Retouren mit ein um ein noch genaueres Bild vom Wert eines Kunden zu bekommen. Viele scheitern dabei aber noch an Problemen bei der Integration von Warehouse-Daten.

Herausforderungen auf der Supply-Seite

Erfolgreiche Programmatic-Display-Strategien erfordern nicht nur differenziertere Strategien von Werbetreibenden, sondern auch von Publishern. Ursprünglich wurde Programmatic zu großen Teilen als Marktplatz für Restinventar genutzt. Heute verkaufen Publisher auch ihr Premiuminventar programmatisch. Dabei setzen sie vermehrt auf private Marktplätze, um zu gewährleisten, dass vertrauenswürdige Partner auf ihr Inventar bieten. Auf den ersten Blick scheint dieser Trend – weg von der offenen Auktion hin zu spezifischen Vereinbarungen – ein Rückschritt zu sein. Tatsächlich erhalten Publisher dadurch aber mehr Kontrolle darüber, wer ihr Inventar kauft.

Die Branche ist sich dieses Trends bewusst: 94 Prozent der Experten im Digitalmarketing halten die Qualität von programmatischen Marktplätzen für ein ernstes Thema (eMarketer). Für eine erfolgreiche Programmatic-Display-Strategie sollten Advertiser deshalb auf einen Display-Partner mit Zugang zu wichtigen privaten Marktplätzen setzen, um von programmatischem Premiuminventar zu profitieren.

Darüber hinaus sollten Werbetreibende auf zusätzliche Maßnahmen zur Qualitätssicherung achten. Intransparente Black-Box-Praktiken, Fluktuationen, Viewability – diese Qualitätsmerkmale von Publisher-Partnern sollten im Bidding-Prozess berücksichtigt werden, um eine hohe Inventarqualität sicherzustellen.

Die Pioniere des Programmatic Advertisings

Die Investitionen in Programmatic von Sky, Zynga, Warner Brothers und Co werden sich bezahlt machen. Sie stülpen Programmatic nicht auf alte Strategien, sondern gestalten den Wandel der gesamten Werbebrache. Im Moment ist Display-Werbung noch das größte Spielfeld für programmatische Technologien. Bis 2020 wird Programmatic in Europa rund 61 Prozent der gesamten Ausgaben für digitale Display-Werbung ausmachen (Forrester). Nun müssen Marketer dafür sorgen, dass ihre Strategien mitwachsen. Ansonsten verpassen sie nicht nur die Chancen in er Display-Werbung, sondern auch in den programmatisch gehandelten Kanälen der Zukunft. Im Mobile Web und in Apps sind programmatische Technologien längst angekommen, nun erobern sie TV, Wearables, digital Out-of-Home-Werbung, Audio und Print.

Foto: Maciej Wyszyński, Sociomantic Labs Über den Autor/die Autorin:

Maciej Wyszyński arbeitet seit elf Jahren im Online Marketing und ist Spezialist für digitale Werbung, programmatische Technologien, Datenstrategien, Mobile und E-Commerce. Als Managing Director CEE, DACH & MEA leitet er die Geschäfte des Programmatic-Display-Anbieters Sociomantic Labs in der Region. Zuvor arbeitete er als unabhängiger Berater für Expansionsprojekte und als Head of Zanox Polen, wo er das polnische Zanox Büro eröffnete und leitete.