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THEMEN

 Pfeil Vom Multichannel-Attributionsmodell zum dynamischen Data-Driven Advertising  Pfeil Sky Italia: Mit Marketing-Attribution auf Erfolgskurs  Pfeil Online-Erfolgsmessung mit dem Incrementality-Ansatz

DATA & TARGETING
Vom Multichannel-Attributionsmodell zum dynamischen Data-Driven Advertising

Jens von Rauchhaupt

Wer nach einer umfassenden Customer-Journey-Analyse ein eigenes Multichannel-Attributionsmodell entwickelt hat, ist noch lange nicht am Ziel. Was fehlt, ist der daran angepasste Mediaeinkauf, der sich datengetrieben und stets dynamisch nach dem neu ausgearbeiteten Modell richten soll. Erst dann kann der Werbetreibende alle Vorteile einer integrierten Werbekampagne ausspielen. Erste Kooperationen zwischen Data-Management-Plattformen (DMPs) und den Tracking- und Attributionsanbietern sollen den Advertisern den Weg in ein kanalübergreifendes Data-Driven Advertising ebnen.

Multichannel-Attributionsanbieter messen mit einem eigenen Tracking-System die User Journey, interpretieren und analysieren sie und errechnen über eigene Logiken und selbst entwickelte Algorithmen, welche Marketing- und Werbekanäle beim jeweiligen Nutzer am ehesten zur Conversion führen. Doch diese Lösungen bieten den Advertisern zunächst eine strategische Entscheidungsgrundlage, erst wenn der einzelne Nutzer aufgrund der richtigen Datenlage in Echtzeit nach diesem Modell mit Werbung angesprochen werden kann, wird wirklich ein Schuh draus.

Berliner Schnittstelle

Für eine wirksame Multichannel-Attribution spielen also die Nutzerdaten und die Kampagnendaten eine entscheidende Rolle. Was liegt also näher, wenn sich ein Multichannel-Attributionsanbieter mit einer Data-Management-Plattformen zusammentut? So nun geschehen mit dem Customer-Journey- und Multichannel-Attributions-Pionier AdClear und der Data Management Platform (DMP) The Adex. Diese beiden Berliner Unternehmen haben nun ihre Zusammenarbeit verkündet. Die gemeinsame Lösung versteht sich als integrierte Marketingplattform. „Diese liefert die Grundlagen für ein effizientes kanalübergreifendes Marketing. Ob synchron oder asynchron: Es werden userspezifische Profile und Logiken generiert, welche genutzt werden, um die Effizienz im Marketing zu steigern. Diese Informationen stammen aus 1st, 2nd und 3rd Party-Daten, werden analysiert und mit den entsprechenden Algorithmen versehen“, erläutert Dimitrios Haratsis, CEO und Mitgründer von AdClear.

Intelligentes Daten-Ping-Pong

Konkret: Über die Schnittstelle zwischen den Systemen können Daten aus der Customer Journey und Attribution aus dem Prognosetool in die Adex DMP übertragen werden, um so Kundensegmente beispielsweise auf Basis der Konversionsdaten anzureichern. Dabei werden Kampagnendaten und Kosten der Auslieferung über Kanäle wie Display oder Affiliate an AdClear übertragen. Die Ergebnisse gehen dann wieder zurück in die DMP von Adex. „Welche Daten das dann konkret sind, hängt immer vom jeweiligen Kundensetup ab“, sagt Dino Bongartz, CEO von The Adex. Haratsis spricht bei der neuen Zusammenarbeit von einer „tiefgreifenden und vielschichtigen Anbindung von AdClear an Adex.“ „Dadurch werden Daten aus beiden Plattformen intelligent verknüpft und für ein effizientes Marketing eingesetzt. In Echtzeit lassen sich dabei herausragende ROI-Ergebnisse kanalübergreifend erzielen“, verspricht er.

Als Data-Management-Plattform nutzt The Adex Daten aus unterschiedlichen Datenquellen und Datenstrukturen und aggregiert, segmentiert und analysiert diese auch selbst. Doch zunächst wird sich die Zusammenarbeit zwischen Adex und AdClear auf Cookie-Daten beschränken. „Im ersten Schritt ist es meist die Zusammenführung von cookiebasierten Profildaten, weil im europäischen Raum dort die meisten Kunden noch einen Großteil ihres Budgets ausgeben“, sagt Bongartz.

Dynamik bei Attribution und Mediaeinkauf

Eine datengetriebene Attribution zeichnet sich dadurch aus, dass die User-Abläufe genau analysiert werden und der Einflussfaktor von Online-Marketing-Metriken – wie beispielsweise das Engagement – analysiert und statistisch ermittelt werden. Dabei sorgt der plattformbasierte Mediaeinkauf für die nötige Dynamik, um in Echtzeit auf die Nutzeraktionen in der Kampagne zu reagieren. „Sobald eine Transaktion zustande kommt, werden die darin vorkommenden Touchpoints nach diesen Metriken analysiert und „on the fly“ wird das Attributionsergebnis Touchpoint für Touchpoint übermittelt. Somit ist eine datengetriebene Attribution immer dynamisch. Sogar mehr. Sie bildet die Grundlage für die Entwicklung von Conversionwahrscheinlichkeiten, und zwar user- und plattformspezifisch. Das bildet die Grundlage für den programmatischen Einkauf“, erläutert Haratsis.

Voraussetzungen

Das System funktioniert freilich nur dann, wenn der Advertiser diese beiden Anbieter einsetzt. „Der Advertiser muss Kunde bei AdClear und ADEX sein, damit wir das Setup einrichten können“, sagt Bongartz. Und es gibt eine weitere Voraussetzung, die allerdings im Fall von Adex weniger ein Problem darstellt. Die deutsche DMP The Adex ist in Europa bereits etabliert und arbeitet nach eigenen Angaben mit über fünfzig angeschlossenen Einkaufssystemen (DSPs) wie Mediamath, AppNexus, Google oder Adition zusammen. Das bedeutet aber auch, dass der Werbetreibende eine der an The Adex angeschlossenen DSPs für sein Programmatic Buying nutzt. Denn den Mediaeinkauf selbst übernehmen weder The Adex noch AdClear. „Adex und AdClear bereiten die Daten für den programmatischen Einkauf vor. Sie befähigen Marketingentscheidungen asynchron oder synchron durch die Übermittlung der Daten an die entsprechenden Plattformen“, sagt Haratsis.

Datenhoheit

Umso mehr Technologie- bzw. Plattformanbieter mit den Kundendaten und ihren Kampagnendaten hantieren, umso eher stellt sich die Frage nach der Datensicherheit bzw. der Datenhoheit. Schließlich will man als Advertiser nicht Gefahr laufen, Wettbewerber aus der gleichen Branche auf diesem Wege schlau zu machen. Bongartz gibt hierzu Entwarnung. „Adex speichert alle Kundendaten auf eigens für den Kunden eingerichteten Servern in unserem Rechenzentrum. Dadurch wird sichergestellt, dass nur der Kunde Zugriff hat. Es gibt auch einige Kunden, die bei Adex eigene Hadoop Cluster managen lassen und dort den alleinigen Zugriff auf alle Rohdaten haben.“

jvr@adzine.de




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PERFORMANCE
Sky Italia: Mit Marketing-Attribution auf Erfolgskurs

ADZINE Redaktion

Erfahren Sie, wie Sky Italia die Cost per Acquisition (CPA) um 15% gesenkt hat und jetzt 20% des Budgets zum Testen neuer Kanäle und Taktiken nutzt.

Als bei Sky Italia die Entscheidung für eine intelligente Attribution-Lösung fiel, stand fest: Benötigt wurde ein Verfahren, das besseren Einblick in Kanalsynergien und die optimale Kombination aus Taktiken für den oberen und unteren Trichterbereich liefert, um so die Nachfrage anzuregen und Konversionen zu steigern.

Bisher hatte das Unternehmen jeden Kanal für sich genommen gemessen und anhand wenig aussagekräftiger Last-Click-Kennzahlen optimiert. Folglich kannte das Team weder den tatsächlichen Beitrag einzelner Kanäle, Kampagnen und Taktiken zu erfolgreichen Konversionen noch waren genaue Prognosen zu den Ergebnissen möglich, die bestimmte Marketingausgaben und Interaktionen bringen würden.

Um die Umsatzprognosen zu verbessern und Marketingmittel effizienter einzusetzen, wandte sich Sky Italia an Visual IQ. Gemeinsam wurde ein intelligentes Attribution-Programm implementiert, das auf der Managementplattform von Visual IQ für die kanalübergreifende Marketing-Attribution basiert. Laut Aldo Agostinelli, Digital Director bei Sky Italia, konnte das Unternehmen allein innerhalb der ersten sechs Monate nicht nur seine Konversionsziele und das angestrebte Umsatzvolumen erreichen, sondern auch die Cost per Acquisition (CPA) um 15% senken. Zudem nutzt der Pay-TV-Anbieter jetzt 20% seines bisherigen Budgets zum Testen neuer Kanal- und Taktikkombinationen.

Mit der Plattform von Visual IQ konnte Sky Italia Leistungsdaten aus mehreren Kanälen in einer einzigen Benutzeroberfläche zusammenführen. Der Pay-TV-Anbieter verfügt seitdem über eine kanalübergreifende Attribution und Prognosen, die die Optimierung künftiger Marketingstrategien deutlich erleichtern:

  • Die Budgetverteilung wurde stark verbessert und ist jetzt bis ins kleinste Detail konkretisierbar.
  • Durch eine zentrale, ganzheitliche Sicht auf die kanalübergreifende Marketingleistung sowie Klarheit darüber, wie Investitionen den Umsatz steigern, konnten unternehmensinterne „Silo“-Konzepte aufgebrochen werden. Auch das Vertrauen und die Zusammenarbeit von internen Marketingteams und Agenturpartnern wurden dadurch verbessert.
  • Der tatsächliche Beitrag, den jeder Touchpoint auf dem Weg zur Konversion leistet, ist jetzt bekannt. Entsprechend konnte das Budget auf die Taktiken neu ausgerichtet werden, die die besten Ergebnisse liefern. Als z. B. festgestellt wurde, dass die Affiliate- und Suchmaschinenkanäle 40% weniger Konversionen als angenommen lieferten, konnte Sky Italia sein Budget gezielt für die rentabelsten Media Assets und Taktiken anpassen.
  • Sky Italia weiß jetzt, wie Investitionen in Marketingtaktiken im oberen Trichterbereich – wie Videos und programmatische Displaywerbung – diesen Funnel stimulieren und erweitern. Beispielsweise konnte mit höheren Investitionen in programmatische Display-Werbung zehnmal mehr als mit Standarddisplaywerbung erreicht werden.
  • Durch Einsparungen beim Marketingbudget stehen Mittel zur Verfügung, um neue Kanal-Taktik-Kombinationen zu testen, die das Umsatzvolumen steigern und bei den Kosten pro Verkauf maximale Effizienz erreichen.
  • Die Unternehmensleitung erhält genaue Umsatzprognosen. Auch können optimale Kanal-Taktik-Kombinationen identifiziert werden, um die Konversionsziele pro Monat, Quartal und Jahr innerhalb eines festgelegten Kostenrahmens zu erreichen.

Mit der Attribution als zentralem Faktor bei Budgetentscheidungen arbeitet Sky Italia jetzt mit Visual IQ an der nächsten Phase seines Attribution-Programms, das u. a. folgende Möglichkeiten umfasst:

  • Automatisches Pushing von attribuierten Daten direkt an Medienkauf-Abwicklungsplattformen zur Optimierung in nahezu Echtzeit.
  • Einfließen von Erstanbieterdaten aus dem CRM-System zum Aufbau maßgeschneiderter Zielgruppenstrategien.
  • Zuordnen mehrerer Geräte zu einem einzelnen Benutzer, um die Marketingleistung und Rendite plattformübergreifend zu messen.
  • Integrieren von Online- und Offline-Daten zur Unterstützung einer Omnikanal-Marketingstrategie.

redaktion@adzine.de




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PERFORMANCE
Online-Erfolgsmessung mit dem Incrementality-Ansatz

Heike Amanda Lindner

Schon immer haben wir versucht, den Wert unserer Investments hinsichtlich verschiedener Online-Marketingmaßnahmen zu bewerten. Kurz nachdem sich das digitale Marketing etabliert hatte, wurde es dem Druck unterworfen, alles zu beweisen: Effizienz, Umsatzsteigerung, Zielgruppen. Da wir messen konnten, sollten wir fortan alles messen und beweisen, ob und wie erfolgreich eine Maßnahme war. Hatte vorher jemals jemand den Spiegel gefragt, welchen ROI ein Kunde mit einer ganzseitigen Anzeige erzielt?

Auf das Messen folgte das Vergleichen und auf das Vergleichen die Attribution. Auf die Attribution folgt nun die Wertbemessung, ein neuer Abschnitt im Leben jedes E-Commerce-Unternehmens. Ein neuer Stern am Himmel der Online-Erfolgsmessung: der Incrementality-Ansatz. Noch ein Trend aus den USA, den wir uns näher ansehen sollten.

Damit verständlich wird, was Incrementality bedeutet und warum es einen sinnvollen Ansatz der Erfolgsmessung darstellt, gucken wir uns kurz an, woher wir kommen, und beleuchten dann, wohin wir eventuell gehen.

Wo wir herkommen – eine kurze Zeitreise der Erfolgsmessung

Am Anfang war die Erfolgsmessung mühsam. Suchmaschinenmarketing, E-Mail-Marketing, Displaywerbung, jeder Kanal erschien uns als Spezialdisziplin – nicht miteinander vergleichbar und schon gar nicht übergreifend messbar. Vor zehn Jahren – in den USA schon früher – eroberten die ersten Technologien den Markt, die zwei oder mehrere Kanäle messen und die dadurch gewonnenen Daten zusammenführen konnten.

Die Königsdisziplin entstand vor circa neun Jahren: das Tracking, das die Welten Website und externe Kampagnen miteinander verbinden konnte. Ein Marketing-Paradies war erschaffen und die Auswirkung externer Maßnahmen ließen sich jetzt vollständig darstellen sowie auch die gegenseitigen Effekte, z. B. aus dem Wissen heraus, was der User auf der Website angesehen hat, ihm genau das Produkt oder die Produktgruppe auch extern anzubieten, und auch für andere Kanäle, z. B. im Display-Advertising oder E-Mail-Marketing nutzbar zu machen. Es war ein Durchbruch. Ein Meilenstein im E-Commerce, denn alles, worum sich Online-Marketing dreht – der User – schien nun vollständig erfassbar, auswertbar, optimierbar.

Darauf folgte, was folgen musste: Partner, Publisher, Netzwerke wurden virtuell ihrer Hosen entledigt: Jeder Reichweitenanbieter konnte aufgrund der neuen Tracking-Daten auf seine Qualität und seine Leistung hin überprüft werden. Reichweitenanbieter wurden vergleichbar. Plötzlich war ersichtlich, dass einige Partner, die bisher häufig das Last Cookie zugerechnet bekamen, verdächtig wenige Erst- oder Zweit- oder Dritt-Kontakte zu Usern hatten. Umgekehrt wurden einige Partner, die selten das Last Cookie auf ihrer Seite verbuchen konnten, nun bedeutender, weil sie als Initiatoren der User-Beziehung erkannt wurden. Der Wunsch nach einer vollständigen Customer Journey war geboren.

Sie ist ein Instrument und eine Hilfe zur Marketing- und Budgetplanung, doch für viele Businessmodelle und Branchen auch wenig aussagekräftig. Die Auswertungen haben zu Erkenntnissen geführt, aber auch gezeigt, dass sie nicht die Omnirezeptur für erfolgreiches Online-Marketing oder E-Commerce-Optimierung bieten können.

Customer Journey und Attribution sind Kinder der gleichen technischen Entwicklungsstufe. Mit der zunehmenden Transparenz der Publisher- und Partnerleistung und der Darstellbarkeit einer User Journey war es auch möglich, den Partnern oder Kanälen eine Bewertung zu verpassen. Diese Bewertung war rein prozessorientiert. Welche Provision sollte jemand erhalten, der am Anfang des Kaufprozesses stand, und welche Provision kam dem zu, der den letzten Userkontakt vor dem Kauf zugerechnet bekam. Nächtelanges Grübeln war die Folge. Wie sollte die perfekte Attribution-Formel aussehen? Ganze Abteilungen kämpften gegeneinander und um die Anerkennung ihrer Leistung. Budgets wurden dann anhand der Attribution-Formel verteilt. Der Kollege, der die Attribution-Formel erstellte, bekam so manches Bier spendiert, um Faktoren oder Prozente für diesen oder jenen Kanal vorteilhafter einfließen zu lassen.

Was sagte Attribution aus? Welcher Anteil einem Kanal oder einem Partner am Kaufprozess zugerechnet wurde. Die Leistung aller Beteiligten wurde anhand des Prozesses bemessen. Warst du zuerst da, dann warst du nicht so viel wert, aber hoppla: wer immer zuletzt in der Journey auftauchte, der war vielleicht auch nicht immer den größten Anteil wert? Kopfkratzen und endlose Diskussionen waren die Folge. Am Ende siegte dann der Glaube: Oft wurde die Formel anhand des Glaubens und Vertrauens des Marketingverantwortlichen in diesen oder jenen Kanal gestrickt. Wer nicht glaubte, der modellierte auf Basis von Annahmen. Und modellierte so lange, bis die Formel dem Vorgesetzten am besten passte.

Die nächste Evolutionsstufe war die Erkenntnis, dass man ja noch andere Messgrößen mit in die Bewertung – und in die fantastische Formel – einfließen lassen könnte: Die Höhe des Warenkorbwertes sollte berücksichtigt werden. Ein Schritt in die richtige Richtung.

Was besagt nun der Incrementality-Ansatz

Wir müssen nicht nur verstehen, wer unsere Sales generiert und wo und wie sie generiert werden. Wir müssen verstehen, welcher Wert für das Unternehmen dahintersteht.

Wenn ich hier von Wert spreche, dann habe ich nicht den Warenkorbwert im Sinn. Es geht um den Wert, den ein Partner oder ein Kanal für ein Unternehmen erzielt und an dieser allgemeinen Formulierung können Sie bereits erkennen, dass der Begriff ‚Wert’ von Unternehmen zu Unternehmen und auch von Zeit zu Zeit völlig unterschiedlich definiert werden könnte.

Der häufigste Ansatz in den USA und Großbritannien ist der Neukundenansatz. Partner oder Kanäle werden speziell belohnt, wenn sie Neukunden auf die Website oder in den Shop bringen.

Was als incremental erachtet wird, ist aber letztlich unternehmensspezifisch: Im ersten Halbjahr 2016 mag die Hauptstrategie eines Finanzunternehmens das Cross-Selling sein. User, die bereits Kunden sind und ein Finanzprodukt erworben haben, sollen möglichst ein zweites und drittes erwerben. Das Marketing wird darauf ausgerichtet. Logische Konsequenz wäre es, einen User, der einen Zweit- oder Drittvertrag abschließt, höher zu bewerten als einen herkömmlichen User. Ein Partner oder Publisher, dem es gelungen ist, seine User in dieser Hinsicht zu konvertieren, hat einen wertvolleren Beitrag geleistet als andere. Dieser Partner ist unter diesem Aspekt wertvoller als ein anderer, dessen User nicht zum Cross-Buying zu bewegen waren.

Was incremental ist, wird von jedem Unternehmen selbst definiert. Ein Partner könnte auch als wertvoller bemessen werden, wenn er bestimmte Saisonprodukte außerhalb der Saison verkaufen kann. Während der Saison hat das Unternehmen erhebliche Kosten für Marketingmaßnahmen, um seine Produkte zu promoten. Wir können uns da z. B. Skiausrüstung, Bademode oder Hochzeitsbedarf vorstellen. Gelingt es einem Publisher, saisonale Produkte außerhalb der Saison erfolgreich zu verkaufen, dann hat dies einen höheren Stellenwert für das Unternehmen, denn es hat außerhalb der Saison kein oder kaum Budget für verkaufsfördernde Maßnahmen.

Es lässt sich aber auch in eine ganz andere Richtung denken: Für ein Unternehmen der Retail-Branche sind alle Warenkörbe unter 40 Euro defizitär. Es hat ein Interesse, User zu finden, die größere Warenkörbe generieren oder als kurzfristig wiederkehrende Käufer die Ertragsbilanz verbessern. Jeder Publisher oder jeder Kanal, der diesem Unternehmen Käufer beschert, die große Warenkörbe generieren oder innerhalb von z. B. 14 Tagen wiederkehren, sollte dem Unternehmen mehr Wert sein als andere Partner. Der Partner oder Kanal, der die strategischen Kriterien am besten erfüllt, weist die höchste Incrementality auf.

Vorteile und Nachteile

Die Vorteile sind schnell aufgezählt: Mit dem Incrementality-Ansatz lassen sich strategische Unternehmensziele konsequenter verfolgen. Somit sind die Erfolgsaussichten zur Umsetzung der Ziele höher.

Das Budget, das ein Unternehmen in Publisher bzw. in Kanäle investiert, trägt konkret dazu bei, die aus strategischer Sicht größten Umsatzchancen auszuschöpfen oder auch dort zu wachsen, wo das Unternehmen das größte Zukunftspotenzial wittert. Sonst zahlte man für Kampagnen und versuchte maximal eine Zielgruppenausrichtung oder eine ROI-Optimierung – der Incrementality-Ansatz verfolgt die Idee, die Budgets in die gewinnbringendste, wertsteigerndste Zusammenarbeit zu investieren. Das muss nicht die platte Anzahl Sales, der Warenkorbwert oder der ROI sein.

Auch für die Partner oder die Verantwortlichen für einzelne Kanäle, die zu dem Incrementality-Ziel des Unternehmens beitragen, gibt es Positives zu berichten. Ihre Leistung wird höher bemessen als bisher. Sie werden dafür belohnt, dass sie zu Zielen beitragen, die als besonders wertvoll erachtet werden. Das sollte sich für Publisher und Partner konkret in höheren Provisionen ausdrücken. Sie dürfen auch ruhig die Angestellten mit einem Bonus bedenken, die durch ihren Kanal besonders zur Zielerreichung beigetragen haben. In mancher Konstellation könnten Incrementality-Ziele zur Entthronung von SEA beitragen. Allein das wäre der Ansatz schon wert.

Wo Licht ist, ist auch Schatten. Der Incrementality-Ansatz verursacht einen Aufwand im Tracking. Es liegt auf der Hand, dass sich Unternehmensziele ändern. War im ersten Halbjahr 2016 der Neukunde das wertvollste und wertsteigerndste Ziel, so könnte es im zweiten Halbjahr der Cross-Selling-Ansatz sein. Das wäre dann ein ganz anderer Parameter, der darüber entscheiden würde, wer höhere Provisionen und mehr Ruhm erzielt und wer nicht. Überhaupt erfordert der Ansatz eine gewisse Reife des Unternehmens hinsichtlich seines Trackings, seiner Daten und der Analyse und Bereitstellung der Daten. Sprich, wer gar nicht Herr seiner eigenen Daten ist, kann den Ansatz nicht umsetzen. Die Dienstleister und Netzwerke müssen zudem in der Lage sein, die höheren Provisionen für erfolgreiche Partner oder Publisher auch umzusetzen. Nicht jede Plattform weist diese Flexibilität auf.

Entscheidend für den Erfolg dieses Ansatzes ist auch, dass tatsächlich eine Belohnung für Partner mit hoher Incrementality ausgezahlt wird. Publisher und Partner müssen, um das Ziel zu erreichen, eventuell ihre eigene Content- oder Traffic-Strategie ändern.

Und hier kommen wir leider auch zum Nachteil für Partner und Publisher: Niemandem ist es möglich, ständig das eigene Geschäftsmodell oder die eigene Content-Strategie aufgrund der unterschiedlichen Incrementality-Ziele der Kunden zu ändern. Jeder muss sich genau überlegen, worauf er fokussieren möchte oder welche strategischen und lukrativer vergüteten KPIs er lieber vernachlässigen möchte, weil es schlichtweg zu aufwendig oder zu kostspielig ist, sich den Zielen der Unternehmen anzupassen.

Der Incrementality-Ansatz führt uns von der prozessgetriebenen über die umsatzgetriebene zur qualitätsgetriebenen Bewertung der verschiedenen Maßnahmen im E-Commerce und Online-Marketing. Strategisches Denken, solide Planung des Trackings, Transparenz und faire Vergütung der Partner sind die Erfolgsfaktoren, wenn Sie vom Incrementality-Ansatz nachhaltig profitieren wollen.

Heike Amanda Lindner

Autor/in:

Heike Amanda Lindner ist General Manager DACH der internationalen Performance Marketing Agentur Roeye. Davor war sie Country Manager DACH und Country Manager Scandics beim Tracking und Adserving Anbieter Mediaplex. Lindner startete ihre Online-Marketing Karriere mit dem Suchmaschinenmarketing bei 24/7 Realmedia. Weitere Stationen sind Teradata und Commission Junction, wo sie für zwei Jahre die DACH-Geschäfte des Affiliate Marketing Netzwerkes verantwortete.

insider@adzine.de




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