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uniquedigital - Kamingespräche 2012
Neue Wege in der Performancebewertung von Online-
Werbung – wie mit Datamining kanalübergreifende
Werbeerfolge sichtbar gemacht werden




20. JUNI 2012
01 Status Quo Performancebewertung

02 Last-Click ist tot

03 Statische Attributionsmodelle

04 Ein Dynamisches Attributionsmodell

05 Cross-Channel Management

06 Praxisbeispiele
John Wanamaker (1838-
    1922):
    „Half the money I spend on
    advertising is wasted, the
    trouble is: I don´t know which
    half.“




3
01
Status Quo Performancebewertung
Status Quo


• Wer von Ihnen kennt Ihren aktuellen Return on Marketing
  Invest / CPO / KUR (kanalspezifisch) ?
• Wer weiß wie diese KPIs ermittelt/berechnet werden?
• Wer von Ihnen setzt Last-Click, Last-Contact, Post-Click,
  Post-View zur Performancebewertung ein?
• Wer glaubt diesen KPIs, wenn ja warum?
• Beruhen Ihre Marketing-Invest Entscheidungen auf diesen
  KPIs?
• Wer weiß was eine Customer/User Journey ist?
• Wer weiß was ein Attribution Model ist?

01   STATUS QUO                 5
02
Last-Click ist tot, es lebe die User Journey
Last Click ist tot !




•    Vergleich der CPX-Werte von Display und Retargeting führen zu einer
     fehlerhaften Bewertung beider Kanäle
•    Das „Last-Cookie-Wins“ Prinzip ordnet den Sale nur dem Kanal zu, der als
     letzter vor der Kaufentscheidung liegt
•    Überbewertung des Retargetings, Herabstufung der Displayaktivitäten
•    Folge: suboptimale Budgetallokation !!!!


01   LAST-CLICK IST TOT                  7
Die User-Journey im Marketing Funnel




02   LAST-CLICK IST TOT   8
03
Statische Attributionsmodelle
Statische Attributionsmodelle




02   STATISCHE ATTRIBUTIONSMODELLE   10
Statische Attributionsmodelle




02   STATISCHE ATTRIBUTIONSMODELLE   11
uniquedigital.de/leistungen/cross-channel-management


                    Für welches Attributionsmodel würden
                       Sie sich entscheiden und warum?




02   STATISCHE ATTRIBUTIONSMODELLE   12
04
Ein dynamisches Attributionsmodell
Attribution Modelling - Data Mining


                       Unabhängige Variablen                       •   Quantifizierung der
                                                                       Werbewirkung einer jeden
                               Contact Type    Attribution Value
                                                                       Kontaktart
                       Display                        2.4
                       Affiliate                      2.3
                                                                   •   Wird kundenindividuell
                       Retargeting                    3.3
                       Etc.                            …               modelliert

                                                                   •   Aufteilung der Abverkäufe/
                                                                       Umsätze auf die Kanäle
                                                                       gemäß der User Journey

                                 Abhängige Variablen

                                     Lead, Sale,
                                     Revenue,
                                     CLV




04   EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL            14
Attribution Modelling
                Anteil Sale


                     0.98
Retargeting
0.05
                     0.93



    Affiliate
    0.45


                     0.48



    Display
    0.39



                     0.09




                                                                                                   Attribution Value
            Contact Type      Attribution Value
                                                    1. Display     2. Affiliate   3. Retargeting
    Display                                   2.4
    Affiliate                                 2.3
    Retargeting                               3.3                User Journey
    Etc.
      04    EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL                        15
Attribution Modelling - Dynamic
          Anteil Sale


Display         1.00
0.01            0.99




                0.48



Display
0.39



                0.09




                                                                                 Attribution Value
        Contact Type    Attribution Value
                                              Display                  Display
Display                                 2.4
Affiliate                               2.3
Retargeting                             3.3             User Journey
Etc.
  04    EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL                 16
Attribution Modelling
                Anteil Sale


                     0.98
Retargeting                                                                                          Retargeting       0.05/0.89
0.05                                                                                                 0.05              =0.05
                     0.93

                                                                                                            +
    Affiliate                                                                                             Affiliate    0.45/0.89
    0.45                                                                                                  0.45         =0.51


                     0.48                                                                                   +

    Display                                                                                               Display      0.39/0.89
    0.39                                                                                                  0.39         =0.44



                     0.09
                                                                                                          Gesamte Werbeleistung
                                                                                                          0.05+0.45+0.39
                                                                                                          = 0.89

                                                                                                   Attribution Value
            Contact Type      Attribution Value
                                                    1. Display     2. Affiliate   3. Retargeting
    Display                                   2.4
    Affiliate                                 2.3
    Retargeting                               3.3                User Journey
    Etc.
      04    EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL                        17
Attribution Modelling



                                  Last Cookie

     Kanal           Kosten       Sales    CPO

     Retargeting     2,75 €       1        2,75 €

     Display         1,05 €       0        - (unrentabel)

     Affiliate       1,35 €       0        - (unrentabel)




04    EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL        18
Attribution Modelling



                                  Last Cookie               Attribution Model

     Kanal           Kosten       Sales    CPO              Sales      CPO

     Retargeting     2,75 €       1        2,75 €           0,05       55,00 €

     Display         1,05 €       0        - (unrentabel)   0,44       2,40 €

     Affiliate       1,35 €       0        - (unrentabel)   0,51       2,60 €




04    EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL        19
Attribution Modelling auf kundenindividueller
Detailebene
     Kanäle
     •    SEA
     •    SEO
     •    Display
     •    Facebook
     •    Retargeting
     •    Email
     •    Etc.



     Display-                 Display-Formate         SEM-               Email-Kategorien
     Vermarkter               •   Popunder            Keywordgruppen     •   Neukunden
     •    Interactive Media   •   Medium Rectangle    •   Generisch      •   Bestandskunden
     •    Microsoft           •   Superstitial        •   Branded        •   Newsletter
     •    G&J EMS             •   Bewegtbild          •   KW-Gruppe I    •   Etc.
     •    Ebay                •   Etc.                •   KW-Gruppe II
     •    Tomorrow Focus                              •   Etc.
     •    Etc.




04       EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL          20
05
Cross-Channel Management
Der Cross-Channel Management Prozess




05   CROSS-CHANNEL MANAGEMENT   22
06
Praxisbeispiele
Beispiel I: Vergleiche der Sale Zuweisung nach
 altem und neuen Modell
        Post View                                                   Attribution Model
        Betrachtung                                                 Betrachtung
       Google_SEA_Generisch           80                            Google_SEA_Generisch            87,40

        Google_SEA_Content4        10                                Google_SEA_Content4          10,50

        Google_SEA_Content3       0                                  Google_SEA_Content3          2,6

        Google_SEA_Content2        20                                Google_SEA_Content2           20,00

        Google_SEA_Content1        20                               Google_SEA_Content 1           27,00

           Google_SEA_Brand                      1640                   Google_SEA_Brand                           1550,20

Display_Retargeting impression         120                   Display_Retargeting impression             116,90

      Display_Retargeting click    40                              Display_Retargeting click       24,10

            Display impression          170                              Display impression               272,50

                  Display click       60                                       Display click       61,10

                      Affiliate       70                                           Affiliate       57,70

                                  Total: 2230*                                                 Total:
                                                                                               2230*




 06    PRAXISBEISPIELE                                  24
Beispiel II: Cross-Channel Betrachtung
   optimiert CPL-Ranking von Vermarktern


            CPL nach Last-Click                                     CPL nach Attribution Model
  TripleDoubleU            20.13                                         AdScale      36.57
        IQ Media                   39.88                                 IQ Media     38.42
        AdScale                    41.43                                 G-J EMS          46.76
InteractiveMedia                       49.47                                 Ebay             49.05
Tomorrow Focus                             50.28                  Tomorrow Focus                53.67
   IP Interactive                           53.37                        Microsoft              54.80
           Ebay                              56.13                InteractiveMedia               56.39
        G-J EMS                               57.14                 Unister GmbH                 56.75
 Quality Channel                              57.93             OMS Vermarktungs                      60.54
     Valuebrand                                    60.24              Valuebrand                      62.02




   Über die Cross-Channel Analysen wird ein Attribution Model ermittelt, welches den Erfolgs-
   Beitrag eines jeden Kanals/Vermarkters im Cross-Channel Kontext quantifiziert.

   06    PRAXISBEISPIELE                                   25
Beispiel III: Sog-Wirkung Display auf First-Search (erste Suchclicks in
    der Kontaktkette)         Keyword-        Keyword-
                                              Gruppe A                  Gruppe B
         OHNE Display Kontakt                  12,11%                    8,50%




                                                                                              signifikant mehr
                                                             Brand
                                                           Keywords                           signifikant weniger
                                                            79,11%



                                                     NUR Inhalt A Display                     NUR Inhalt B Display
           Allg. Display Kontakt
                                                         Kampagne                                 Kampagne

                            Keyword-                                  Keyword-                               Keyword-
                            Gruppe B                                  Gruppe B                               Gruppe B
                                       Keyword-
Keyword-                     12,29%                                    10,51%      Keyword-                   15,43%
                                       Gruppe A
Gruppe A                                                                           Gruppe A
                                        15,29%
 14,31%                                                                             13,99%




                     Brand                                  Brand                                 Brand
                    Keywords                               Keywords                              Keywords
                     72,40%                                 73,25%                                70,16%



    Display reduziert die Brand-Keywords Suchen signifikant, spezifischere Suchen werden durch
    spezifische Displaykampagnen signifikant erhöht, d.h. Sog-Wirkung bzw. Branding-Effekt der
    Kombination Marke/Produkt statistisch nachgewiesen.
    06      PRAXISBEISPIELE                                   26
ToDos

• uniquedigital.de/downloads/whitepaper-unique-cross-
  channel-management
• unique-labs.de/cross-channel-management-teil-1-
  marketingeffizienz-jenseits-des-last-clicks




06   ZUSAMMENFASSUNG/TODOS    27
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                             166



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Backup




         31
Beispielhafte Customer-Journey




       Product       Product      Warenkorb    Product       Warenkorb
        View          View         Abbruch      View          bestätigt




                 Facebook-                    Retargeting-
  Display
                  Fanpage
                               Such-Anzeige
                                                Banner       SALE


                                 Zeit

                                   32
Marketing Funnel
                                                                         100% der Internetnutzer
   Trigger / Awareness Phase
   ●   Der Nutzer wird auf ein Produkt bzw. Marke erstmals aufmerksam.
       Hier wird initial ein Bedarf beim Nutzer geweckt.
                                                                                 35%
   Research & Compare
   ●   Der Nutzer informiert sich über Preise und Eigenschaften von
       Produkt bzw. Marke und vergleicht diese mit Konkurrenzprodukten           20%
       und -marken.

   Conversion
   ●   Der Nutzer kauft das Produkt                                              0,5%
   Loyalty & Retention
   ●   Der Nutzer wird vom Einmal-Käufer zum Stammkunden
       (Wiederkäufer)                                                            0,2%
   Word of Mouth & Viral
   ●   Der Nutzer sammelt positive Erfahrung mit einem Produkt bzw.
       Marke und teilt diese direkt oder soziale Medien mit                       0,1%
       Bekannten/Freunden oder Communities.




                                                      33
Exkurs Regressionsanalyse



                                                                    bekannt:
                                                                    y : Körpergewicht
                                                                    x : Körpergröße

                                                                    gesucht:
                                                                    Einfluss x auf Y




 Einfache lineare Regression:   Y    *x

 Multiple lineare Regression:   Y    1x1  2 x2  ... n xn

                                           34
Beurteilung der Modellgüte


                             Modell 3
                                        Modell 1
                                        Modell 2




                        35

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Vortrag User Journey und Attributionmodelling

  • 1. uniquedigital - Kamingespräche 2012 Neue Wege in der Performancebewertung von Online- Werbung – wie mit Datamining kanalübergreifende Werbeerfolge sichtbar gemacht werden 20. JUNI 2012
  • 2. 01 Status Quo Performancebewertung 02 Last-Click ist tot 03 Statische Attributionsmodelle 04 Ein Dynamisches Attributionsmodell 05 Cross-Channel Management 06 Praxisbeispiele
  • 3. John Wanamaker (1838- 1922): „Half the money I spend on advertising is wasted, the trouble is: I don´t know which half.“ 3
  • 5. Status Quo • Wer von Ihnen kennt Ihren aktuellen Return on Marketing Invest / CPO / KUR (kanalspezifisch) ? • Wer weiß wie diese KPIs ermittelt/berechnet werden? • Wer von Ihnen setzt Last-Click, Last-Contact, Post-Click, Post-View zur Performancebewertung ein? • Wer glaubt diesen KPIs, wenn ja warum? • Beruhen Ihre Marketing-Invest Entscheidungen auf diesen KPIs? • Wer weiß was eine Customer/User Journey ist? • Wer weiß was ein Attribution Model ist? 01 STATUS QUO 5
  • 6. 02 Last-Click ist tot, es lebe die User Journey
  • 7. Last Click ist tot ! • Vergleich der CPX-Werte von Display und Retargeting führen zu einer fehlerhaften Bewertung beider Kanäle • Das „Last-Cookie-Wins“ Prinzip ordnet den Sale nur dem Kanal zu, der als letzter vor der Kaufentscheidung liegt • Überbewertung des Retargetings, Herabstufung der Displayaktivitäten • Folge: suboptimale Budgetallokation !!!! 01 LAST-CLICK IST TOT 7
  • 8. Die User-Journey im Marketing Funnel 02 LAST-CLICK IST TOT 8
  • 10. Statische Attributionsmodelle 02 STATISCHE ATTRIBUTIONSMODELLE 10
  • 11. Statische Attributionsmodelle 02 STATISCHE ATTRIBUTIONSMODELLE 11
  • 12. uniquedigital.de/leistungen/cross-channel-management Für welches Attributionsmodel würden Sie sich entscheiden und warum? 02 STATISCHE ATTRIBUTIONSMODELLE 12
  • 14. Attribution Modelling - Data Mining Unabhängige Variablen • Quantifizierung der Werbewirkung einer jeden Contact Type Attribution Value Kontaktart Display 2.4 Affiliate 2.3 • Wird kundenindividuell Retargeting 3.3 Etc. … modelliert • Aufteilung der Abverkäufe/ Umsätze auf die Kanäle gemäß der User Journey Abhängige Variablen Lead, Sale, Revenue, CLV 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 14
  • 15. Attribution Modelling Anteil Sale 0.98 Retargeting 0.05 0.93 Affiliate 0.45 0.48 Display 0.39 0.09 Attribution Value Contact Type Attribution Value 1. Display 2. Affiliate 3. Retargeting Display 2.4 Affiliate 2.3 Retargeting 3.3 User Journey Etc. 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 15
  • 16. Attribution Modelling - Dynamic Anteil Sale Display 1.00 0.01 0.99 0.48 Display 0.39 0.09 Attribution Value Contact Type Attribution Value Display Display Display 2.4 Affiliate 2.3 Retargeting 3.3 User Journey Etc. 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 16
  • 17. Attribution Modelling Anteil Sale 0.98 Retargeting Retargeting 0.05/0.89 0.05 0.05 =0.05 0.93 + Affiliate Affiliate 0.45/0.89 0.45 0.45 =0.51 0.48 + Display Display 0.39/0.89 0.39 0.39 =0.44 0.09 Gesamte Werbeleistung 0.05+0.45+0.39 = 0.89 Attribution Value Contact Type Attribution Value 1. Display 2. Affiliate 3. Retargeting Display 2.4 Affiliate 2.3 Retargeting 3.3 User Journey Etc. 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 17
  • 18. Attribution Modelling Last Cookie Kanal Kosten Sales CPO Retargeting 2,75 € 1 2,75 € Display 1,05 € 0 - (unrentabel) Affiliate 1,35 € 0 - (unrentabel) 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 18
  • 19. Attribution Modelling Last Cookie Attribution Model Kanal Kosten Sales CPO Sales CPO Retargeting 2,75 € 1 2,75 € 0,05 55,00 € Display 1,05 € 0 - (unrentabel) 0,44 2,40 € Affiliate 1,35 € 0 - (unrentabel) 0,51 2,60 € 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 19
  • 20. Attribution Modelling auf kundenindividueller Detailebene Kanäle • SEA • SEO • Display • Facebook • Retargeting • Email • Etc. Display- Display-Formate SEM- Email-Kategorien Vermarkter • Popunder Keywordgruppen • Neukunden • Interactive Media • Medium Rectangle • Generisch • Bestandskunden • Microsoft • Superstitial • Branded • Newsletter • G&J EMS • Bewegtbild • KW-Gruppe I • Etc. • Ebay • Etc. • KW-Gruppe II • Tomorrow Focus • Etc. • Etc. 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 20
  • 22. Der Cross-Channel Management Prozess 05 CROSS-CHANNEL MANAGEMENT 22
  • 24. Beispiel I: Vergleiche der Sale Zuweisung nach altem und neuen Modell Post View Attribution Model Betrachtung Betrachtung Google_SEA_Generisch 80 Google_SEA_Generisch 87,40 Google_SEA_Content4 10 Google_SEA_Content4 10,50 Google_SEA_Content3 0 Google_SEA_Content3 2,6 Google_SEA_Content2 20 Google_SEA_Content2 20,00 Google_SEA_Content1 20 Google_SEA_Content 1 27,00 Google_SEA_Brand 1640 Google_SEA_Brand 1550,20 Display_Retargeting impression 120 Display_Retargeting impression 116,90 Display_Retargeting click 40 Display_Retargeting click 24,10 Display impression 170 Display impression 272,50 Display click 60 Display click 61,10 Affiliate 70 Affiliate 57,70 Total: 2230* Total: 2230* 06 PRAXISBEISPIELE 24
  • 25. Beispiel II: Cross-Channel Betrachtung optimiert CPL-Ranking von Vermarktern CPL nach Last-Click CPL nach Attribution Model TripleDoubleU 20.13 AdScale 36.57 IQ Media 39.88 IQ Media 38.42 AdScale 41.43 G-J EMS 46.76 InteractiveMedia 49.47 Ebay 49.05 Tomorrow Focus 50.28 Tomorrow Focus 53.67 IP Interactive 53.37 Microsoft 54.80 Ebay 56.13 InteractiveMedia 56.39 G-J EMS 57.14 Unister GmbH 56.75 Quality Channel 57.93 OMS Vermarktungs 60.54 Valuebrand 60.24 Valuebrand 62.02 Über die Cross-Channel Analysen wird ein Attribution Model ermittelt, welches den Erfolgs- Beitrag eines jeden Kanals/Vermarkters im Cross-Channel Kontext quantifiziert. 06 PRAXISBEISPIELE 25
  • 26. Beispiel III: Sog-Wirkung Display auf First-Search (erste Suchclicks in der Kontaktkette) Keyword- Keyword- Gruppe A Gruppe B OHNE Display Kontakt 12,11% 8,50% signifikant mehr Brand Keywords signifikant weniger 79,11% NUR Inhalt A Display NUR Inhalt B Display Allg. Display Kontakt Kampagne Kampagne Keyword- Keyword- Keyword- Gruppe B Gruppe B Gruppe B Keyword- Keyword- 12,29% 10,51% Keyword- 15,43% Gruppe A Gruppe A Gruppe A 15,29% 14,31% 13,99% Brand Brand Brand Keywords Keywords Keywords 72,40% 73,25% 70,16% Display reduziert die Brand-Keywords Suchen signifikant, spezifischere Suchen werden durch spezifische Displaykampagnen signifikant erhöht, d.h. Sog-Wirkung bzw. Branding-Effekt der Kombination Marke/Produkt statistisch nachgewiesen. 06 PRAXISBEISPIELE 26
  • 27. ToDos • uniquedigital.de/downloads/whitepaper-unique-cross- channel-management • unique-labs.de/cross-channel-management-teil-1- marketingeffizienz-jenseits-des-last-clicks 06 ZUSAMMENFASSUNG/TODOS 27
  • 28. Kontakte ALEXANDER FRERICHS Head of Data Science e a.frerichs@uniquedigital.de t +49 (0)40 88 1414 308 DENNIS LANDAU Head of Business Development e d.landau@uniquedigital.de t +49 (0)40 88 1414 221
  • 29. Follow us uniquedigital.de Fach-Blog unique-labs.de uniquedigital_DE @uniquedigitalDE uniquedigital.de/googleplus feeds.feedburner.com/uniquelabs slideshare.net/uniquedigitalDE Related Companies:
  • 30. Impressum Die in dieser Präsentation dokumentierten Gedanken und Vorschläge sind geistiges Eigentum der uniquedigital GmbH und unterliegen den geltenden Urhebergesetzen. Die unautorisierte Nutzung, die ganze oder teilweise Vervielfältigung sowie jede Weitergabe an Dritte sind nicht gestattet. uniquedigital GmbH Geschäftsführer: Deutsche Bank AG Neuer Wall 10 Markus Baier 20354 Hamburg Konto 0177 907 Benjamin Tange BLZ 200 700 00 T +49 (0)40 881414-10 HRB 88134 F +49 (0)40 881414-14 Amtsgericht Hamburg E info@uniquedigital.de UST-ID-NR. DE 813 764 166 UNIQUEDIGITAL.DE
  • 31. Backup 31
  • 32. Beispielhafte Customer-Journey Product Product Warenkorb Product Warenkorb View View Abbruch View bestätigt Facebook- Retargeting- Display Fanpage Such-Anzeige Banner SALE Zeit 32
  • 33. Marketing Funnel 100% der Internetnutzer Trigger / Awareness Phase ● Der Nutzer wird auf ein Produkt bzw. Marke erstmals aufmerksam. Hier wird initial ein Bedarf beim Nutzer geweckt. 35% Research & Compare ● Der Nutzer informiert sich über Preise und Eigenschaften von Produkt bzw. Marke und vergleicht diese mit Konkurrenzprodukten 20% und -marken. Conversion ● Der Nutzer kauft das Produkt 0,5% Loyalty & Retention ● Der Nutzer wird vom Einmal-Käufer zum Stammkunden (Wiederkäufer) 0,2% Word of Mouth & Viral ● Der Nutzer sammelt positive Erfahrung mit einem Produkt bzw. Marke und teilt diese direkt oder soziale Medien mit 0,1% Bekannten/Freunden oder Communities. 33
  • 34. Exkurs Regressionsanalyse bekannt: y : Körpergewicht x : Körpergröße gesucht: Einfluss x auf Y Einfache lineare Regression: Y    *x Multiple lineare Regression: Y    1x1  2 x2  ... n xn 34
  • 35. Beurteilung der Modellgüte Modell 3 Modell 1 Modell 2 35