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Werbeplanung.at Summit, profile picture
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20131203 01 Nicolas Clasen Der digitale Tsunami Big Data for Business

Die Präsentation von Nicolas Clasen behandelt die transformative Rolle von datengetriebenem Marketing im Werbemarkt, insbesondere durch den Einsatz von Big Data für präziseres Targeting und Minimierung von Streuverlusten. Es werden verschiedene Verbesserungspotentiale in der Medienplanung aufgezeigt, einschließlich der Mechanismen des Real-Time Bidding und der Dominanz von Google und Facebook im Online-Werbemarkt. Zudem wird die Notwendigkeit betont, Inhalte und Daten zu kombinieren, um die Relevanz von Anzeigen zu erhöhen und den Wert von Werbung zu maximieren.

Marketing◦
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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
Was ist Big Data? www.digicas.de 2
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
Bits, Bytes und Bücher 170 Millionen Bücher & Medien 12 Terabyte pro Tag 54 Millionen Bücher Quelle: http://wikibon.org/blog/big-data-statistics/ www.digicas.de 100 Terabyte Upload pro Tag 440 Millionen Bücher 4
Bits, Bytes und Bücher über 20 Petabytes pro Tag = 5.262 mal die gesamte British Library Quelle: http://wikibon.org/blog/big-data-statistics/ www.digicas.de 5
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/ www.digicas.de 6
Fläche der NSA-Akten 170 Mio. km² 42 Billionen Aktenschränke 5 Zettabyte Daten http://apps.opendatacity.de/stasi-vs-nsa/ www.digicas.de 7
Structured & Unstructured Data 80% unstrukturierte Daten – Die Walfische im Datenmeer finden Quelle: IBM 2011 www.digicas.de 8
Grenznutzen der Informationsgewinnung Quelle: Data Unser,Björn Bloching, Lars Luck, Thomas Ramge www.digicas.de 9
Datennutzung in der Mediaplanung Data = Targeting Minimierung der Streuverluste www.digicas.de 10
Der klassische Mediaplanungsprozess Definition der Zielgruppe Medien selektion Kontrolle Optimierung www.digicas.de 11
Datensignale in der Mediaplanung Inhalte Keywords www.digicas.de Nutzerdaten 12
Targeting über Inhalte Werbeträger W E R B E K U N D E Inhalte Werbebotschaft Inhalte www.digicas.de Z i e l g r u p p e 13
Der Beginn einer neuen Ära 39 Milliarden EUR 2012 3,9 Milliarden EUR 2012 www.digicas.de 14
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 www.digicas.de 15
Daten: Wenn Werbung zu Information wird Anzeigenrelevanz als Erfolgsfaktor Quelle: Wordpress 2011 www.digicas.de 16
Der Click: Vom Befragenden zum Beobachtenden OFFLINE ONLINE Ex-Post Befragung Optimierung in Echtzeit One-Way Rückkanal www.digicas.de 17
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% www.digicas.de 18
Auktion: Die Enkel des Adam Smith Zweitpreisauktion stellt Marktgleichgewicht her www.digicas.de 19
Suchmaschinenwerbung innerhalb der AIDA Die Internetsuche als Vorfilter für Kaufinteressierte Attention Interest Desire Sales Funnel Action Kauf www.digicas.de 20
Google dominiert den Onlinewerbemarkt www.digicas.de 21
Datensignale in der Mediaplanung Inhalte Keywords www.digicas.de Nutzerdaten 22
Targetingmodelle Predictive Behavioral www.digicas.de 23
Targetingmodelle Re-Targeting www.digicas.de 24
Prozessablauf beim Re-Targeting Cookie/Login Kauf Ausspielung der Werbeanzeige www.digicas.de 25
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 www.digicas.de 26
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 www.digicas.de 27
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 www.digicas.de
RTB Marktwachstum Höhere Datenliquidität in den USA Quelle: eMarketer www.digicas.de 29
Daten kosten Geld Quelle: PubliGroupe, LUMA Partners, Econsultancy www.digicas.de 30
Verkürzung der Wertschöpfungskette Amazon Advertiser Trading Desk mit RTBAnbindung an die Facebook Ad Exchange www.digicas.de 31
Real Time Bidding bedroht Googles Geschäftsmodell Re-Targeting ersetzt den Google Datengenerator Quelle: LUMA Partners, Terence Kawaja www.digicas.de 32
Datensignale in der Mediaplanung Inhalte Keywords www.digicas.de Nutzerdaten 33
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 www.digicas.de 34
Klickraten im Vergleich 0,40% 0,35% 0,30% 0,25% 0,20% 0,15% 0,10% 0,05% 0,00% Facebook Google www.digicas.de 35
Facebookdaten für Abverkauf nur bedingt geeignet „2/3 der Nutzer fühlen sich durch Werbung auf Facebook gestört.“ Studienergebnis 2013 (Quelle: ifop, Generix Group, eMarketer) www.digicas.de 36
Facebookdaten innerhalb der AIDA Datenschatz für Attention, Interest & Desire Attention Interest Desire Action Branding Direct Kauf Sales Print & TV Online Sales Funnel www.digicas.de 37
Werbeausgaben einzelner Branchen 2012 100% Online Print TV 50% 0% Quelle: Deutschland 2012, Nielsen Media www.digicas.de 38
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 www.digicas.de 39
Netto-Werbeeinnahmen Deutschland 2012 10000 TV 4051 5000 Video 240 Print 4602 Display 1079 Search 2258 0 Klassik Online www.digicas.de 40
Der Sprung in den Premiummarkt Google & Facebook attackieren Print & TV Attention Interest Desire Sales Funnel Branding Action Direct Kauf Sales Online Print & TV www.digicas.de 41
Eine Glaubensfrage? Content Data www.digicas.de 42
Data ersetzt die Funktion der Publisher Quelle: Terence Kawaja www.digicas.de 43
Contentqualität und Werbeumsätze in den USA Quelle: McKinsey, Dr. Marcus Frerker, Horizont Medienkongress 2013, angepasste Darstellung www.digicas.de 44
Lean-Back als Voraussetzung für Pull-Werbung Attention Interest TV Desire Action Lesen Search Aktivität Hoher Engagement Level Passiv Aktiv Aktiv Data Driven Push www.digicas.de Werbeausgaben pro Zeiteinheit Traditionell One Way Pull Sehr hoher Engagement Level Engagement Level Niedriger Engagement Level 45
Beispiel: Lean-Forward bei Smartphonenutzung www.digicas.de 46
Beispiel: Werbeformate im Mobile Advertising www.digicas.de 47
Wachstum Mobiler Werbemarkt im Vergleich www.digicas.de 48
Kombination aus Lean-Back & Rückkanal www.digicas.de 49
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 www.digicas.de 50
Content ist wirklich King! www.digicas.de 51
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 www.digicas.de 52
Der Klick als Targetingmessgröße Werbe relevanz in der Zielgruppe CLICK Risiko Optimierung in Echtzeit split www.digicas.de 53
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 54
Wer beherrscht das Brand Advertising Ecosystem? Quelle: LUMA Partner, Terence Kawaja www.digicas.de 55
Google überholt Print in den USA www.digicas.de 56
Der Kampf zwischen Print & TV www.digicas.de 57
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
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
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
Vielen Dank!