Big Data

The real big thing: Daten, Daten, Daten …

Mehr als 13 Milliarden Euro investierten allein deutsche Unternehmen laut Statista im ersten Halbjahr 2015 in Werbung – das entspricht mehr als 160 Euro pro Einwohner. Viel Geld, mit dem sich viel erreichen lässt, wenn es mit Sinn und Verstand investiert wurde. Nicht jeder Kanal und erst recht nicht jeder Hype gehört dazu.

Marketing nach dem Gießkannen-Prinzip kann nicht so effektiv sein wie solches, das durch Analyse und Steuerung aller Maßnahmen und Kanäle forciert zum richtigen Zeitpunkt bei genau den richtigen Empfängern ankommt. Klingt logisch, ist aber noch lange nicht in allen Marketing-Köpfen angekommen.

Die Vielzahl an Möglichkeiten und (neuer) Kanäle führt allzu oft zu einem vorschnellen „me too“-Verhalten, zu eifrigem Aktionismus und immer aufwändiger werdendem Engagement, dem nur geringe Resultate entgegenstehen. Nur weil die Konkurrenz z.B. auf Twitter aktiv ist, bedeutet das noch lange nicht, dass ein eigenes Engagement dort tatsächlich substanzielle Ergebnisse erntet. Denn auf der Customer Journey, jenem Weg vom latenten Interesse bis zum Kaufabschluss, ist dieser einzelne Kanal möglicherweise nur eine kleine, wenig bedeutende Station – oder vielleicht gar nicht präsent.

Marketingtreibende Unternehmen tun deshalb gut daran, die Customer Journey und Touchpoints zu analysieren und ihre Maßnahmen anhand von Attributionsmodellen zu steuern, die für jeden eingesetzten Werbekanal den tatsächlichen Wertschöpfungsbeitrag ermitteln. Solche Attributions-Programme sind in der Lage, je nach Anbieter zwischen 250.000 bis 800.000 Datenpunkten von einer fünfstelligen Nutzerzahl auszuwerten und in 30 bis 50 Millisekunden anhand von einigen user-spezifischen Parametern zusammenzustellen und das passende Online-Werbemittel auszuliefern.

Mit jeder Operation wächst das Wissen exponentiell – und damit die Datenmenge. Deshalb spricht man in diesem Zusammenhang auch gerne von „Big Data“. Handelsunternehmen, die richtig und zeitnah mit Big Data agieren, können ihre Marge um bis zu 60 Prozent verbessern, haben die Berater von McKinsey herausgefunden. Attribution bezieht sich dabei nicht nur auf die digitalen Kanäle, sondern ist für die Budget-Optimierung aller Kanäle, einschließlich Online-, Offline (TV, Katalog etc.) oder mobile Kanälen einsetzbar. Und natürlich auch dann, wenn nur wenige Kanäle zum Einsatz kommen.

Die bislang meist statischen Attributionsmodelle weisen den einzelnen Kanälen abhängig von ihrer Position in der Customer Journey einen Anteil am jeweiligen Verkauf zu. Sie werden inzwischen von fortschrittlicheren, dynamischen Modellen abgelöst, die der komplexen Realität gerechter werden. Die Technik dahinter ist dank intelligenter Algorithmen, statistischen Verfahren und auch der Einberechnung abgebrochener Kaufvorgänge sehr kompliziert, liefert aber wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse für eine effektive Zielgruppenansprache, stärkere Kundenbindung und höheren ROI. Der Clou: Die selbstlernenden Attributionsmodelle aktualisieren sich laufend selbst und reagieren so automatisch auf Verschiebungen im Marktgefüge oder auf das sich ständig verändernde Kundenverhalten.

Diese Dynamik erkärt auch, warum Attribution kein einmaliges Projekt ist, sondern eine kontinuierliche Herausforderung, ein stetiges Pendeln zwischen Messungen und Fein-Justierung von Budgets, Strategien und Kanal-Mix.

 

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