Die Opening Keynote beim Werbeplanung.at Summit SPEZIAL zum Thema "Big Data for Business" hielt Autor und Unternehmensberater Nicolas Clasen. Aktuell publizierte er sein Buch ”Der digitale Tsunami – Das Innovators Dilemma der traditionellen Medienunternehmen oder wie Data Driven Advertising den Medienmarkt auf den Kopf stellt”. Clasen gab einen Überblick der Entwicklung des Data Driven Advertisings von den Anfängen der Ad Networks über Googles Suchmaschinen-Marketing und Facebook bis zu Re-Targeting und Real-Time-Advertising. Doch Data Driven Advertising wird nicht beim Abverkauf über das Netz stehe bleiben, sondern auch den Branding- und Imagewerbemarkt verändern.

1. Keynote Werbeplanung.at Summit SPEZIAL
Wie Data Driven Advertising
den Werbemarkt auf den
Kopf stellt
Nicolas Clasen
Autor & Gründer der Strategieberatung digicas
Wien, den 03. Dezember 2013

2. Was ist Big Data?
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3. Bits, Bytes und Bücher
· 8 Bits = 1 Byte
· 1000 Bytes = 1 Kilobyte
· 1000 Kilobytes = 1 Megabyte
· 1000 Megabytes = 1 Gigabyte
· 1000 Gigabytes = 1 Terabyte
· 1000 Terabytes = 1 Petabyte
· 1000 Petabytes = 1 Exabyte
· 1000 Exabytes = 1 Zettabyte
· 1000 Zettabytes = 1 Yottabyte
· 1000 Yottabytes = 1 Brontobyte
· 1000 Brontobytes = 1 Geopbyte
www.digicas.de
=
4,473 Büchern
3

4. Bits, Bytes und Bücher
170 Millionen
Bücher &
Medien
12 Terabyte
pro Tag
54 Millionen
Bücher
Quelle: http://wikibon.org/blog/big-data-statistics/
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100 Terabyte
Upload pro
Tag
440 Millionen
Bücher
4

5. Bits, Bytes und Bücher
über 20
Petabytes
pro Tag
=
5.262 mal die
gesamte
British Library
Quelle: http://wikibon.org/blog/big-data-statistics/
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5

6. Fläche der Stasi-Akten
0,019 km²
Lagerungsfläche der
gesamten Stasi-Akten
200 Aktenkilometer
48.000 Aktenschränke
19.000 m2
http://apps.opendatacity.de/stasi-vs-nsa/
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7. Fläche der NSA-Akten
170 Mio. km²
42 Billionen Aktenschränke
5 Zettabyte Daten
http://apps.opendatacity.de/stasi-vs-nsa/
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8. Structured & Unstructured Data
80% unstrukturierte Daten –
Die Walfische im Datenmeer finden
Quelle: IBM 2011
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9. Grenznutzen der Informationsgewinnung
Quelle: Data Unser,Björn Bloching, Lars Luck, Thomas Ramge
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9

10. Datennutzung in der Mediaplanung
Data = Targeting
Minimierung der
Streuverluste
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10

11. Der klassische Mediaplanungsprozess
Definition der
Zielgruppe
Medien
selektion
Kontrolle
Optimierung
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11

12. Datensignale in der Mediaplanung
Inhalte
Keywords
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Nutzerdaten
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13. Targeting über Inhalte
Werbeträger
W
E
R
B
E
K
U
N
D
E
Inhalte
Werbebotschaft
Inhalte
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Z
i
e
l
g
r
u
p
p
e
13

14. Der Beginn einer neuen Ära
39
Milliarden EUR
2012
3,9
Milliarden EUR
2012
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15. Das Google Ecosystem
Die drei Grundbausteine des Google-Erfolgs
DATA
Keywords
sorgen für
Anzeigenrelevanz
Das
Google
System
AUKTION
KPI
Risiko
verteilung
&
Erfolgsmessung
in Echtzeit
perfektes
Marktgleichgewicht
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16. Daten: Wenn Werbung zu Information wird
Anzeigenrelevanz als Erfolgsfaktor
Quelle: Wordpress 2011
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17. Der Click: Vom Befragenden zum Beobachtenden
OFFLINE
ONLINE
Ex-Post Befragung
Optimierung in
Echtzeit
One-Way
Rückkanal
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18. Verteilung des Investitionsrisikos des Mediaspends
TKP
CPC
CPO
Tausender-Kontakt Preis
Cost per Click
Cost per Order
0%
50%
Investitionsrisiko
des Werbeträgers
100%
50%
Investitionsrisiko
des Werbekunden
100%
0%
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18

19. Auktion: Die Enkel des Adam Smith
Zweitpreisauktion stellt Marktgleichgewicht her
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19

20. Suchmaschinenwerbung innerhalb der AIDA
Die Internetsuche als Vorfilter für Kaufinteressierte
Attention
Interest
Desire
Sales Funnel
Action
Kauf
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20

21. Google dominiert den Onlinewerbemarkt
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21

22. Datensignale in der Mediaplanung
Inhalte
Keywords
www.digicas.de
Nutzerdaten
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23. Targetingmodelle
Predictive Behavioral
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23

24. Targetingmodelle
Re-Targeting
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24

25. Prozessablauf beim Re-Targeting
Cookie/Login
Kauf
Ausspielung
der
Werbeanzeige
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25

26. Das Real Time Advertising Ecosystem
Die Übersetzung des Google Modells
KPI
KPI
DATA
DATA
Datenbasis zur
Datenbasis zur
Herstellung der
Herstellung der
Anzeigenrelevanz
Anzeigenrelevanz
Real Time
Advertising
Risiko
Risiko
verteilung
verteilung
&
&
Erfolgsmessung
Erfolgsmessung
in Echtzeit
in Echtzeit
AUKTION
AUKTION
perfektes Marktgleich
Real Time Bidding
gewicht
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27. Prozessablauf im Real Time Bidding
Werbekunde
Werbemedium
€ 1,50
€ 1,15
Advertiser Trading Desk
€ 1,10
Agency Trading Desk
Login/Cookie/Identifier
€ 1,40
Demand Side
Platform (DSP)
Ad Server
Sell Side
Platfom
(SSP)
€ 1,50
Re-Targeting
Network
€ 0,50
Ad Exchange
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28. Die “New Economy of Advertising”?
Werbe
kunde
Advertiser
Trading
Desk
Media Agentur
Agency Trading
Desk
Demand Side
Platform (DSP)
Vermarkter
Sell Side
Platform
(SSP)
Publisher/
Werbeträger
Ad Server
Ad Exchange
Technologieanbieter
Bezahlung durch den
Werbetreibenden
Bezahlung durch den
Werbeträger/Publisher
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29. RTB Marktwachstum
Höhere Datenliquidität in den USA
Quelle: eMarketer
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29

30. Daten kosten Geld
Quelle: PubliGroupe, LUMA Partners, Econsultancy
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30

31. Verkürzung der Wertschöpfungskette
Amazon Advertiser
Trading Desk mit RTBAnbindung an die
Facebook Ad Exchange
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31

32. Real Time Bidding bedroht Googles Geschäftsmodell
Re-Targeting ersetzt den Google Datengenerator
Quelle: LUMA Partners, Terence Kawaja
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32

33. Datensignale in der Mediaplanung
Inhalte
Keywords
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Nutzerdaten
33

34. Das Facebook Ecosystem
Facebook kopiert das Google System
DATA
Datenbasis für
Anzeigenrelevanz
KPI
Das
Facebook
System
Erfolgsmessung
in Echtzeit &
Verteilung des
Invesitions
risikos
AUKTION
perfektes
Marktgleichgewicht
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35. Klickraten im Vergleich
0,40%
0,35%
0,30%
0,25%
0,20%
0,15%
0,10%
0,05%
0,00%
Facebook
Google
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35

36. Facebookdaten für Abverkauf nur bedingt geeignet
„2/3 der Nutzer fühlen sich durch Werbung
auf Facebook gestört.“ Studienergebnis 2013
(Quelle: ifop, Generix Group, eMarketer)
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36

37. Facebookdaten innerhalb der AIDA
Datenschatz für Attention, Interest & Desire
Attention
Interest
Desire
Action
Branding
Direct
Kauf
Sales
Print & TV
Online
Sales Funnel
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38. Werbeausgaben einzelner Branchen 2012
100%
Online
Print
TV
50%
0%
Quelle: Deutschland 2012, Nielsen Media
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38

39. Google bläst zum Angriff
„Der Markt für Online Displaywerbung beträgt
weltweit circa 30 Milliarden Dollar. Lasst uns
zusammen einen 200 Milliarden Dollar Markt
daraus machen“.
Neil Mohan, VP for
display advertising
products at Google
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40. Netto-Werbeeinnahmen Deutschland 2012
10000
TV
4051
5000
Video
240
Print
4602
Display
1079
Search
2258
0
Klassik
Online
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40

41. Der Sprung in den Premiummarkt
Google & Facebook attackieren Print & TV
Attention
Interest
Desire
Sales Funnel
Branding
Action
Direct
Kauf
Sales
Online
Print & TV
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41

42. Eine Glaubensfrage?
Content
Data
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42

43. Data ersetzt die Funktion der Publisher
Quelle: Terence Kawaja
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43

44. Contentqualität und Werbeumsätze in den USA
Quelle: McKinsey, Dr. Marcus Frerker, Horizont
Medienkongress 2013, angepasste Darstellung
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44

45. Lean-Back als Voraussetzung für Pull-Werbung
Attention
Interest
TV
Desire
Action
Lesen
Search
Aktivität
Hoher
Engagement
Level
Passiv
Aktiv
Aktiv
Data Driven
Push
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Werbeausgaben pro
Zeiteinheit
Traditionell
One Way Pull
Sehr hoher
Engagement
Level
Engagement Level
Niedriger
Engagement
Level
45

46. Beispiel: Lean-Forward bei Smartphonenutzung
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46

47. Beispiel: Werbeformate im Mobile Advertising
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47

48. Wachstum Mobiler Werbemarkt im Vergleich
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48

49. Kombination aus Lean-Back & Rückkanal
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49

50. Das Brand Advertising Ecosystem der Zukunft
Übersetzung der Rückkanalmechanik
KPI
Risiko
verteilung
&
Erfolgsmessung
in Echtzeit
?
Brand
Advertising
Ecosystem
DATA
Datenbasis zur
Herstellung der
Anzeigenrelevanz
AUKTION
Real Time Bidding
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51. Content ist wirklich King!
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51

52. Die Suche nach dem digitalen Branding-KPI
Customer Journey
AIDA
„Vom Befragenden
zum Beobachtenden“
Medialogistik
„Vom Befragenden
zum Beobachtenden“
Action
?
Emotionen
Attention
Begehrlichkeiten
Wünsche
kaum messbar
gut messbar
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53. Der Klick als Targetingmessgröße
Werbe
relevanz in
der
Zielgruppe
CLICK
Risiko
Optimierung
in Echtzeit
split
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54. Abrechnungsmodell und Investitionsrisiko
TKP
CPC
CPO
Tausender-Kontakt Preis
Cost per Click
Cost per Order
0%
50%
Investitionsrisiko
des Werbeträgers
100%
50%
Investitionsrisiko
des Werbekunden
100%
0%
www.digicas.de
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55. Wer beherrscht das Brand Advertising Ecosystem?
Quelle: LUMA Partner, Terence Kawaja
www.digicas.de
55

56. Google überholt Print in den USA
www.digicas.de
56

57. Der Kampf zwischen Print & TV
www.digicas.de
57

58. Das Modell der disruptiven Innovationen
Entwicklung der disruptiven
Technologie in einem Nischenmarkt
Technologischer Entwicklungspfad
KINO
Produktleistung
RADIO
TELEFONBUCH
Print
PLAKAT
DIREKT MAILING
GOOGLE
Einführung des
Privatfernsehens
ONLINE DISPLAY
& VIDEO
2011
2008
2005
2002
1999
1996
1993
1990
1987
1984
1981
1978
PRINT (Zeitungen
& Zeitschriften)
FERNSEHEN
www.digicas.de
1985
2000
58

59. Das Modell der disruptiven Innovationen
Entwicklung der disruptiven
Technologie in einem Nischenmarkt
Technologischer Entwicklungspfad
KINO
Produktleistung
RADIO
TELEFONBUCH
Print
PLAKAT
DIREKT MAILING
GOOGLE
Einführung des
Privatfernsehens
ONLINE DISPLAY
& VIDEO
Einführung des
Internets
2011
2008
2005
2002
1999
1996
1993
1990
1987
1984
1981
1978
PRINT (Zeitungen
& Zeitschriften)
FERNSEHEN
www.digicas.de
1985
2000
59

60. Weiterführende Literatur
Medienwandel
Data
Nate Silver:
Nicolas Clasen:
Der digitale Tsunami The signal and the
noise
www.digicas.de
Disruptive Innovationen
Clayton Christensen:
The Innovator‘s
Dilemma
60

61. Vielen Dank!