Tag Archiv für "Tracking"

Die Online-Media Welt ist voll von verlockenden Angeboten: Hoch-affine Premiumumfelder zu möglichst niedrigen TKPs – und das am besten noch mit Auslieferungsgarantie und allem Drum und Dran. Da wird der innere Schnäppchenjäger wach und leckt sich die Lippen nach dem vermeintlichen Superdeal. Doch ist der Preis, den ich für meine Werbeleistung bezahle wirklich so gut – oder gibt es nicht doch den einen oder anderen Haken?

Die Krux an TKP-Platzierungen ist, dass eine Bannereinblendung abrechnungsrelevant ist. Egal, ob der Banner für den User je sichtbar war oder nicht. Eine Impression wird in der Regel als sichtbar definiert, wenn der Banner für mindestens eine Sekunde zu mindestens 50% der Fläche im Viewport des Users war.

Für die Berechnung einer Impression zählt allein das Anfordern eines Zählpixels oder eines Redirects. Ob das Werbemittel dann jemals im Viewport sichtbar war oder nicht, ist für die Abrechnung irrelevant. So kann mein vermeintliches Schnäppchen effektiv schnell teurer sein als der herkömmliche Deal. Beispielsweise dann, wenn die InView-Rate, also der Anteil der sichtbaren Impressionen, vergleichsweise niedrig ist.

Ein kleines Rechenbeispiel: Ich habe eine Platzierung A für 12€ TKP mit einer InView-Rate von 75%. Zum Vergleich habe ich meinen Superdeal B für 5€ TKP, bei dem allerdings nur 25% der Impressionen sichtbar sind. Wenn ich die Preise nun umrechne auf Impressionen, die für den User auch wirklich sichtbar waren, sieht das Bild schon ganz anders aus. Dann hat meine Platzierung A einen effektiven TKP von 16€ und meine Platzierung B einen effektiven TKP von 20€. Damit ist die Platzierung B teurer als Platzierung A, trotz des vermeintlich besseren TKPs.

 

Doch nicht nur die Kosten werden von der Sichtbarkeit meiner Werbemittel beeinflusst, sondern auch die meisten Media-KPIs. Sei es nun die Klickrate oder die Werbeerinnerung. Ein nicht sichtbares, aber bezahltes Werbemittel wirkt sich immer schlecht auf meine Kampagnen-Performance aus. Um dem entgegenzuwirken und unsere Kampagnen entsprechend zu optimieren, setzen wir für unsere Kunden Tools zur Messung der Viewability von Werbemitteln ein. In diesem Beitrag möchte ich deshalb kurz das Angebote des US-amerikanischen Ad verification Anbieters MOAT vorstellen.

Das Viewability-Tracking von MOAT ist mit den meisten großen Adservern kompatibel und daher relativ einfach für viele Kampagnen einsetzbar. Für den Adserver Adition fehlt zurzeit leider noch eine reibungslose Schnittstelle, wodurch die Umsetzung hier etwas erschwert ist. Ein klarer Vorteil von MOAT ist, dass es ein lizensierter Partner von Spotify, YouTube, Facebook und Twitter ist. Damit wird uns auch bei diesen Plattformen eine problemlose Umsetzung unseres Trackings ermöglicht. MOAT bietet einerseits ein tiefgehendes Analysetool an, andererseits ein übersichtliches, vor allem für Kunden relevantes Dashboard, in welchem die wichtigsten KPIs gebündelt und optisch ansprechend aufbereitet werden.

Quelle: MOAT Live

 

MOAT gibt uns eine beeindruckende Vielzahl an Metriken und Tools an die Hand, um die Viewability von Display-Bannern zu bewerten und grafisch darzustellen. Von Sichtbarkeitsraten in diversen Staffelungen über Verweildauern bis hin zu Interaktionsheatmaps bietet MOAT Möglichkeiten aller Art, um die Sichtbarkeit unserer Banner zu analysieren. Als zusätzliches Feature weist MOAT auch eine Gesamtbewertung der Sichtbarkeit aus, den sogenannten „MOAT Score“. In den MOAT Score fließen verschiedene einzelne Faktoren wie die Sichtbarkeitsdauer und -rate, die Interaktionen der User mit dem Banner und einige mehr ein. Dieser Gesamtscore gibt einen sehr schönen Überblick über die Sichtbarkeit einzelner Platzierungen und macht auch unterschiedliche Formate gut vergleichbar. Die Vielzahl an Metriken ermöglicht eine sehr tiefe Detailanalyse, kann aber vor allem bei oberflächlicher Betrachtung auch verwirren. Wenn man Platzierungen schnell und auf einen Blick bewerten möchte ist der MOAT Score deshalb eine sehr gute Alternative.

 

Quelle: MOAT Analytics

 

MOAT ist natürlich nicht der einzige Anbieter, der Viewability-Messungen anbietet. So werden für einige Kunden im Haus auch Anbieter wie Batch oder Meetrics genutzt. Jeder Anbieter hat seine Vor- und Nachteile: So kämpfen die Kollegen, die Batch nutzen mit der Aufbereitung der Exportdaten und haben dafür keinerlei Probleme mit der Integration der Messpixel in ihrem Adserver. Bei den Meetrics-Kollegen ist das genaue Gegenteil der Fall: Die Aufbereitung der Datenexporte ist einwandfrei, aber die Integration im Adserver erschwert. Was die Anzahl der Auswertungsmetriken und der Partnerlizenzen mit großen Plattformen (Facebook, Youtube, etc.) angeht hat MOAT klare Vorteile.

Es lässt sich zusammenfassend sagen, dass alle Anbieter von Viewability-Messungen ihre Stärken und Schwächen haben. Trotzdem raten wir generell zu einer regelmäßigen Kontrolle der Viewability-Werte. Auf diese Weise können erhebliche Kostennachteile und Performanceeinbußen bei vielen Kampagnen vermieden werden.

Eine der grundlegenden Aufgaben, die eine Mediaagentur für ihre Auftraggeber übernimmt, ist das Tracking, also die Auslieferungs- und Leistungsmessung der Onlinekampagnen. Dieses steht im Zeitalter einer sich ausweitenden Digitalisierung der Werbekanäle vor einer ganzen Reihe von neuen Herausforderungen. So verlängert sich bei einer programmatischen Kampagnenabwicklung, die im Markt stark an Bedeutung zunimmt, die Kette der technischen Systeme, die an der Kampagnendurchführung beteiligt sind: von bisher minimal zwei (Adserver Demand – Adserver Supply) auf – in der Regel – minimal vier (Adserver Demand – DSP-SSP-Adserver Supply). Dies führt allein aufgrund der Systemanzahl zu größeren Trackingabweichungen und natürlich auch zu einem erhöhten Fehlerpotential. Die Klärung der Probleme wird durch die Vielzahl der beteiligten Parteien technisch und organisatorisch erschwert.

Darüber hinaus erhöht  der  Einsatz von zusätzlichen Mess-, Audit- und Sicherheitssystem (Viewability, AdVerification mit und ohne Blocking, Fraudfilter), die möglichen Ursachen für Abweichungen im Tracking und erschwert eine Klärung, da in jedem Fall abgeklärt werden muss, welche Systeme Veränderungen an der Auslieferungssteuerung vorgenommen haben oder für eine verzögerte Anlieferung und damit Zählabweichungen verantwortlich sein können. Die Situation wird dabei zusätzlich erschwert, wenn Systemanbieter nicht bereit oder in der Lage sind, die von ihren Systemen vorgenommen Filterungen zu dokumentieren oder offenzulegen.

Im Rahmen des Fortschreitens der Digitalisierung wird eine Kampagnenauslieferung nach Adserverlogiken auf immer mehr Werbekanäle (HbbTV, Webradio, OutofHome) und Devices (Mobile Endgeräte mit Browser und Apps, SmartTVs, internetfähige Audiogeräte, Householdappliances) ausgeweitet. Mit der Komplexität der Anwendungsfälle steigen die Anforderungen an die messenden Systeme, da nicht in allen Umgebungen exakt dieselben technischen Bedingungen gelten wie in einem Internetbrowser. Eine stark zunehmende Anzahl von unterschiedlichen Ausspielungssystemen muss getestet und das Tracking unter Umständen an deren individuelle Eigenschaften angepasst werden. Viele der „neuen“ Endgeräte sind dabei für einen Test oder einen Audit nicht einfach zugänglich.

Darüber hinaus ist eine zunehmende Anzahl von Usecases zu beobachten, bei der das Auslieferungstracking durch das System auf der Nachfrageseite (Werbekunde/Agentur) nicht mehr clientseitig beim User stattfindet, sondern von der Angebotsseite (Publisher) über einen Server-to-Server-Aufruf befüllt wird (zum Beispiel  bei Display- und Bewegtbildkampagnen, die an Nutzer mit aktiviertem Adblocker ausgeliefert werden). In diesen Fällen besteht für den Werbekunden beziehungsweise die Agentur keine oder nur eine sehr eingeschränkte Fähigkeit zur Überprüfung der technischen und prozessualen Validität des Trackings und damit der Auslieferungskontrolle.

Die Komplexität des an der Werbeauslieferung beteiligten technischen Ökosystems hat also in  vielen Anwendungsfällen stark zugenommen. Um den dadurch entstehenden Herausforderungen zu begegnen, ist aus unserer Sicht eine ganze Reihe von Maßnahmen erforderlich:

  • Die Zahl der an der Auslieferung beteiligten technischen Systeme ist so gering wie von den fachlichen Anforderungen her möglich zu halten.
  • Veränderungen an der Werbeauslieferung/Zählung durch alle in der Auslieferungskette beteiligten Parteien sind offenzulegen und zu dokumentieren, etwa durch einen automatisierten Abgleich von Filter- und Blocklisten
  • Wo ein direktes, clientseitiges Tracking durch das System der Nachfrageseite technisch möglich ist, hat es die Angebotsseite auch zu ermöglichen.
  • In allen Fällen, in denen für den Werbekunden und seine Agentur die Überprüfung des einwandfreien Funktionieren des Trackings nicht mehr über ein direktes Nachvollziehen einzelner Zählevents in einem Userclient möglich ist, muss eine andere Form der technischen Prüfung ermöglicht werden, zum Beispiel durch ein technisches Auditing.

Eine valide Auslieferungskontrolle durch die Agentur oder den beauftragenden Werbekunden ist die  fundamentale Voraussetzung zur Bewertung der Leistungsfähigkeit  einer Onlinekampagne und damit eine wichtige Grundlage für das weitere Wachstum des digitalen Marktes. Alle Marktpartner sind also gut beraten, die aktuell im Tracking bestehenden Herausforderungen sehr ernst zu nehmen und zügig gemeinsam Lösungen zu erarbeiten.

Langer Zeit waren Browser-Cookies das so gut wie konkurrenzlose Instrument zur technischen Erfassung des Nutzungsverhaltens von Usern in der Displaywerbung, also beim Tracking und Targeting. Doch diese Zeiten sind vorbei. Die wachsende Mobile-Nutzung, insbesondere in Form von Apps, eine sinkende Cookie-Akzeptanz und Änderungen im Default-Cookie-Handling beim Apple-Browser Safari  führen dazu, dass alternative Technologien zum Browser-Cookie immer mehr an Bedeutung gewinnen.

Die Device-IDs mobiler Geräte, Fingerprinting und Flashcookies haben noch eine gewisse Bekanntheit in Fachkreisen. Doch mit den Begriffen Local Storage, eTag oder CommonID können in der Regel nur absolute Experten etwas anfangen. Hier fehlt es häufig noch an Kenntnissen über den technischen Hintergrund der einzelnen Technologien. Dies macht  es dann fast unmöglich einzuschätzen, für welchen Zwecke sich welche Technologie sinnvoll einsetzen lässt und wie sie unter Datenschutzaspekten zu bewerten ist.

cookie

Es ist der Verdienst der Fachgruppe Targeting im BVDW, dass diese Wissenlücke im Markt nun mit einem Whitepaper geschlossen wurde. Das Whitepaper umfasst neben einer ausführlichen und praxisorientierten Darstellung des Browser-Cookie-Trackings eine fundierte Darstellung und Einordnung aller relevanten Alternativtechnologien.

Hier geht es zum kostenlosen Download des Whitepapers.

 

 

 

 

 

8.50 Uhr. Die Kaffeebar ist komplett überbucht und das im September. Content mir das keiner früher sagen? Ich frag mal höflich nach vorne: „Common Media noch voran oder soll ich später nochmal kommen?“

Ich erbidde mir dann doch noch einen völlig überteuerten Cappuccino mit Targetingaufschlag – laktosefrei.

Kurz nach Kampagnenstart. Ein Admanager kommt zu mir ins Büro.

TAG!“ „Brauchst Du Support?“

Ja Himmel Herrgott, denk ich mir so – was störer der mich jetzt wo ich mir grad meine Auswertung so zu rectangle.

„Nein, alles LapTop und jetzt zieh app!“

„Ach“, stopp ich ihn nochmal, „Was machst Du im Urlaub?“

Tracking“, haut er mir zurück.

Wenige Momente später zitiert mich ein Mediaplaner zu einem Superbanner und fragt, ob ich hier zu einem Click rate.

„Du, da reicht Dir doch auch eine Impression davon“, würg ich hervor und schleich mich.

Ganz schön nativ der junge Mann, poppt es up.

Heut geht’s aber zu wie auf der bild.de.

Mittag. Der Springer Axel fragt: „Was gibt’s?“

„Voice Ad“, geb ich wahrheitsgemäß zurück, „Mal das Portfolio studieren“.

Nachm Mittag. Wichtiges Meeting. Ich öffne die Konfitüre.

Alle da – das schmeckt mir.

A real time und a Bid später treffe ich einen Audience Broker auf dem Gang.

„Schöne Hose.“

DSPink.“

„Hmm. SSPannt aber!“

Das Smartphone scheppert. So mobile war ich schon lange nicht mehr. Das Auto läuft wieder.

Der Facility Manager bringt ein Bild. Das muss er jetzt noch unbedingt an meine Wall papern. „Jetzt noch? Dann aber schnell bevor sich mein Hintergrund einfärbt“, entfährt es mir.

Auf dem Heimweg – jede Menge Traffic.

Media möchte ich aber nicht tauschen“, sagt meine Frau.

Letzte Woche haben wir uns mit Ad Impressions (AI), Unique Users (UU) und Ad Clicks beschäftigt. Heute möchte ich mich auf zweit weitere Stützpunkte im Kampagnen Tracking konzentrieren.

Die gängigste Messgröße des erweiterten Kampagnen Trackings sind die Orders, wobei man zwei Arten von Orders unterscheidet:

PostClick Orders (PC Orders): Hierbei handelt es sich um eine Bestellung, die ein User nach dem Klick auf ein Werbemittel tätigt. Diese Order kann innerhalb der aktuellen Session, also direkt nach dem Klick auf das Werbemittel entstehen. Eine PostClick Order kann jedoch auch bis zu 30 Tagen nach dem Klick auf das Werbemittel erfolgen, wenn der User zu einem späteren Zeitpunkt auf die Landingpage zurückkehrt und dann bestellt.

PostView Orders: oder kurz PV Orders entstehen, wenn ein User einen Sichtkontakt mit dem Werbemittel hat, jedoch nicht auf das Werbemittel klickt. Im weiteren Surfverlauf geht der User pro-aktiv auf die Website des Kunden (durch Direkteingabe in den Browser oder auch durch Eingabe in eine Suchmaschine) und gibt seine Bestellung ab. Dies kann am gleichen Tag, aber auch zu einem späteren Zeitpunkt geschehen. Mit welchem Nachlauf man so eine Order noch der Kampagne zuordnen möchte, hängt stark vom Produkt ab (Spontankauf vs. Produkte mit langem Kaufentscheidungsprozess). Desto länger die Zeitspanne zwischen dem ersten Sichtkontakt und der Bestellung andauert, desto wahrscheinlicher wird es, dass der User mit anderen Kommunikationsmaßnahmen (TV-Spot, Print-Anzeige, Newsletter etc.) in Berührung gekommen ist und diese den Ausschlag zur Order gegeben haben.

Post Click Orders und Post View Orders stehen hier stellvertretend für alle Arten von Abschlüssen. Hat eine Kampagne die Generierung von Newsletterabonnenten, Gewinnspielteilnehmern oder Probefahrten zum Ziel, kann statt der Bestellung auch die entsprechende Registrierung oder Anmeldung gemessen werden.

Mit Hilfe dieser Messwerte lassen sich Quoten und Werte errechnen, die helfen, eine Kampagne zu bewerten und zu optimieren. Diese Werte werden im nächsten Glossar Beitrag genauer erläutert.

In Teil 1 unserer Artikelserie zum Wechselwirkungstracking hatten wir uns mit den grundsätzlichen Aufgabenstellungen dieser Disziplin beschäftigt. Wenn ein Kunde das Problem erst einmal erkannt hat und die zu klärenden Fragen halbwegs eindeutig fomuliert sind, stellt sich die nächste Herausforderung: Wie komme ich zu einer konsolidierten Datenbasis möglichst aller Onlinekontakte mit Website und Kampagnen? Denn diese muss für alle Analysen die Grundlage bilden. Bei der Auswahl eines Tools für die Aufgabe können wir drei grundsätzliche Vorgehensweisen unterscheiden:

1. Integration einer auf das Wechselwirkungstracking spezialisierten Software

Die Auswahl eines auf Wechselwirkungstracking, neudeutsch Attribution Reporting, spezialisierten Tools erscheint auf den ersten Blick die logische Wahl zu sein, um zu einer validen Datenbasis zu gelangen. Auch kann man hier erwarten, dass für die häufigsten Fragestellungen bereits vorberechnete Performance Indikatoren und vordefinierte Reports vorliegen. Gegen diese Art des Vorgehens sprechen vor allem die technischen Auslieferungskosten für ein komplettes Doppeltracking aller Klicks und Impressions und die Aufwände für die Integration und Bedienung einer komplett neuen Software. Auch vom Lizenzpreis und den Preismodellen her sind diese Lösungen meist in Bereichen angesiedelt, die einen Einsatz nur in größeren Projekten bei entsprechend großen Kunden sinnvoll erscheinen lassen.

2. Ausbau eines auch in den Spezialdisziplinen nutzbaren Systems zum zentralen Trackingtool

Dies ist eine Vorgehensweise, mit der vor allem mittelgroße Kunden versuchen, sich dem Thema Wechselwirkungstracking schrittweise zu nähern. Sie setzen über eine oder mehrere Disziplinen bereits eine Trackinglösung ein, die auch Funktionalitäten für das Attribution Tracking bietet und versuchen dieses Tracking dann über alle Kanäle auszudehnen. Softwarelösungen dieser Art sind meist entweder Abkömmlige von Searchtracking-/Bid-Management-Lösungen oder Erweiterungen zu Webanalyse-Systemen. Die Vorteile solcher Lösungen liegen auf der Hand: Die Systeme sind bereits vorhanden, Wissen zu ihrer Bedienung auch, zudem muss nur ein Teil der Kanäle mit zusätzlichen Kosten mehrfach gemessen werden. Die aus dem Search-Bereich stammenden Tools stemmen das Tracken der Customer Journey über die Off-Site-Kanäle meist auch recht ordentlich. Schwächen haben sie häufig bei der On-Site-Journey, hier können sie den Websiteanalyse-Systemen selten das Wasser reichen. Was das Wechselwirkungstracking selbst angebelangt, so konzentrieren sich diese Systeme aufgrund ihrer Herkunft oft sehr stark auf das Zuweisen und Aufteilen von Vergütungen auf den einzelnen Sale. Die Ebene der Budgetverteilung haben sie konzeptionell weniger im Blick.

Websitetracking-Systeme sind dagegen häufig stark in den bereits vorhandenen Analysemöglichkeiten. Schicken sie sich an, Kampagen im Web mitzumessen, so gibt es hier noch  häufig Kinderkrankheiten in der technischen Umsetzung. Hauptgrund ist dabei die mangelnde Erfahrung für die Funktionsweise dieser Kanäle oder das Unterschätzen der dort auftretenden Lastspitzen sowie Probleme mit dem Zulassen der Messung bei großen Portalen (Zertifizierung). Und  durch die Preisvorstellungen, die die meisten dieser Anbieter  für das Tracking im Bereich der Off-Site-Messungen haben, wurden schon viele Projekte noch in der Konzeptphase wieder beerdigt.

3. Verbindung der Datensilos vorhandener Trackingsysteme über Schnittstellen

Dieser Ansatz ist der Versuch, den Leistungsverlust und die Kosten, die mit einem doppelten Tracking der meisten oder aller Kontakte verbunden sind, zu vermeiden und trotzdem zu einer konsolidierten Datenbasis aller Customer Journeys zu kommen. Die Trackingsysteme der verschiedenen Spezialdisziplinen messen hierbei jeweils die Kontakte ihrer Kanäle und importieren ihre Datenbestände dann in ein zentrales System. Über dessen Datenbestand werden dann die Wechselwirkungsanalysen gefahren. Zur Synchronisation der Kontaktketten eines Users über die verschiedenen Systeme hinweg werden an einem Onlineübergabepunkt, der meist auf der Website des Kunden liegt, die User-IDs abgeglichen. Die Techniken, die hier angewandt werden, ähneln denen, mit denen Userprofile in Handelsplattformen und AdExchanges konsolidiert werden. Diese Toolstrategie bietet auf den ersten Blick sehr viele Vorteile, in der Praxis aber weisen heute noch relativ wenige Systeme die notwendigen Schnittstellen für den Datenimport auf. Und wenn sie vorhanden sind, sind sie keineswegs standardisiert. Auch gehen nicht alle Werbekontakte automatisch in die Customer Journey ein. User etwa, die nur Werbemittel im Web gesehen haben, ohne je auf der Website des Kunden gewesen zu sein, können dort anderen Systemen nicht übergeben werden und sind dann im Gesamt-Datensilo nicht enthalten. Die Praxis hat außerdem gezeigt, dass bei diesem Vorgehen die Unschärfen in den Daten wesentlich höher sind als bei einer tatsächlich einheitlichen Messung.

Dieser kurze Überblick über die zur Verfügung stehenden Toolstrategien soll verdeutlichen, dass es für das Tracken der Customer Journey grundverschiedene Herangehensweise gibt. Um das für den Kunden und seine Aufgaben jeweils richtige Vorgehen zu wählen, gilt es, Zeitaufwand, Kosten und Nutzen abzuwägen, .

Innovative Themen im Onlinemarketing haben häufig die Eigenschaft, über viele Jahre als kommender Megatrend gehandelt zu werden, bevor sich einige von ihnen dann plötzlich und unverhofft tatsächlich als solcher entpuppen. Wenn wir einen Tipp abgeben dürfen, welche Themen im kommenden Jahr als wichtiger Branchentrend in den Artikeln der Fachpresse zur dmexco 2012 genannt werden, so wird „Wechselwirkungstracking“, neudeutsch „Attribution Reporting“, auf alle Fälle dazugehören. Aus diesem Grund wollen wir dieses Thema in unserem Blog in einer Reihe von Beiträgen näher beleuchten.

Wovon sprechen wir? Das Grundziel eines Wechselwirkungstrackings ist ebenso einfach zu beschreiben, wie schwer zu erreichen. Es geht darum, dass ein Werbekunde alle Werbekontakte, die er mit seinen Kampagnen über die verschiedensten Kanäle bei einem möglichen Kaufinteressenten erzielt, integriert misst und anhand der gemessenen Einzelkontaktstrecken (Funnels) seine Werbemaßnahmen optimieren kann.

Sales-Attribution

Der Ansatz zur Optimierung kann hierbei zum einen auf der Ebene der einzelnen Salesfunnels, also der Kontaktketten, die mit einer Order enden, liegen. Bei der hier schon länger vor sich hin köchelnden Debatte über Sales-Attribution geht es darum, zu einer „gerechteren“ Zuweisung der Beiträge der einzelnen Werbekontakte zum einzelnen Abverkauf zu gelangen. Bisher wird die komplette Leistung und Vergütung für die Order in der Regel dem letzten Kontakt vor dem Kauf zugeschrieben, das bekannte „last cookie counts“. Dieser Kontakt erfolgt dabei überporportional häufig über eine Suchmaschine. In vielen Fällen wird der „Torschuss“ über Google & Co. vermutlich aber nur deshalb erfolgen, weil die Suchmaschinen für den User eine bequeme Möglichkeit darstellen, die Seite des Werbekunden aufzusuchen, ohne die vollständige Adresse des Portals eintippen zu müssen. Bei solchen und ähnlichen Problemstellungen kann eine kanalübergreifende Betrachtung bis auf die Keyword- und Werbemittelebene helfen, mehr Klarheit über die tatsächliche Werbeleistung der Einzelkontakte zu gewinnen.

Channel-Attribution

Für den Werbetreibenden noch deutlich interessanter ist aber die Ebene der Channel-Attribution. Ziel ist es hier, durch eine übergreifende Betrachtung die Wechseleinflüsse der verschiedenen Kanäle aufeinander besser zu verstehen und somit zu einer optimierten Aufteilung des Werbebudgets auf die einzelnen Kanäle zu kommen. Dies ist aufgrund der Fülle von Einflussfaktoren eine überaus anspruchsvolle Herausforderung. Mag die Eigenwerbung mancher Anbieter auch anderes suggerieren, so gibt es doch in diesem Bereich bis heute nicht allzuviel Best Pratice. Und über einen übergreifend gültigen Königsweg zur optimalen Budgetallokation besteht keineswegs Konsens im Markt.

Grundlage jedes Wechselwirkungstrackings ist aber natürlich erst einmal die Schaffung eines konsolidierten Datenbestands. Einer solchen integrierten Datenbasis, auf der dann alle Analysen ausgeführt werden können, stehen einige Hindernisse im Weg. Zunächst einmal gibt es eine ganze Reihe von Werbekanälen, bei denen der Einzelkontakt normalerweise technisch nicht messbar ist. Die Kontakte mit Offlinemedien wie Print, TV, Radio, Plakat usw. können deshalb im Rahmen eines integrierten Trackings nur in ganz speziellen Ausnahmefällen erfasst und in der Regel nur in Form von groben Korrekturfaktoren in die Bewertung mit einbezogen werden.

Somit sprechen wir beim Wechselwirkungstracking in der Praxis hauptsächlich von der Betrachtung der Onlinekontakte über die verschiedenen Kanäle. Neben den über unterschiedliche Vergütungsmodelle bezahlten Kanälen Display, Affiliate und SEA sind auch die schwieriger zu bepreisenden Kanäle wie Newsletter, SEO und Social Media und die Interaktionen mit der Kundenwebsite oder seinem Shop mit zu erfassen. Zum Abwickeln und Optimieren der Kampagnen in den unterschiedlichen Kanälen setzt der Kunde aber eine ganze Reihe unterschiedlicher Tools und Trackingsysteme ein, die häufig auch von unterschiedlichen Dienstleistern betrieben und bedient werden. Die große Herusforderung ist es also, hier eine Strategie zu entwickeln, um zu einem integrierten Tracking und Reporting zu gelangen, ohne in den Einzeldisziplinen an Schlagkraft zu verlieren.

Mit den unterschiedlichen Herangehensweisen an diese Problemstellung beschäftigen wir uns in der nächsten Folge unserer Artikelserie.

Derzeit wird in den Fachmedien viel über die „Customer Journey“ gesprochen. Gemeint ist dabei meistens die Reise des Nutzers durch das Web und seine Berührungspunkte mit Information und Werbung bis zum Kauf. mediascale-Geschäftsführer Wolfgang Bscheid erklärt im Klartext-Interview, für wen das Thema Customer Journey besonders wichtig ist, wie man als Unternehmen am besten das Tracking aufsetzt und es schafft, aus dem daraus gewonnenen Wissen eine erfolgreiche Optimierungsstrategie abzuleiten.

Herr Bscheid, Warum ist das Thema derzeit in aller Munde?
Wolfgang Bscheid: Besonders auf Affiliate und Search spezialisierte Agenturen haben ein großes Interesse an diesem Thema. Nachdem Google seine Margen für Search gestrichen hat, suchen diese Agenturen nun nach Ersatz vor allem im Affiliatebereich. Erst wenn man durch Tracking und Analyse nachweisen kann, dass dem letzten Klick über eine Suchmaschine andere, viel entscheidungsrelevantere Kontaktpunkte vorausgingen, kann man das Last-Cookie-Wins-Prinzip in Frage stellen und Budgets von Search hin zu anderen Kanälen verschieben. So versuchen einige Agenturen, sich über Customer Journey-Analysen die Provisionen via Affiliate zurückzuholen, die sie bei Search verloren haben.

Ist das der einzige Grund?
Nein. Es gibt neben den Eigeninteressen der Search- und Affiliate-Agenturen auch ein großes Informationsinteresse der Kunden. Viele Werbungtreibende wollen mehr über die Customer Journey erfahren, um ihre Kampagnen zu optimieren. Der Kaufprozess im Netz verläuft selten gleich und weist doch bestimmte Muster auf. Wer dieses Wechselspiel zwischen natürlicher Suche, Displaywerbung, bezahlter Suche, eShops, Unternehmenswebseiten und Preisvergleichsportalen für seine Branche und seine Produkte versteht, hat viel gewonnen. Er kann dem potentiellen Kunden für die jeweilige Phase der Kaufentscheidung die jeweils passende Information im richtigen Kanal liefern. Das Thema ist jedoch sehr komplex und die zu analysierenden Daten extrem umfangreich.

Und wie sollte man als Unternehmen ein sinnvolles Tracking aufsetzen, um daraus möglichst viele Informationen über die Customer Journey zu gewinnen?
Es gibt zwei Möglichkeiten: Zum einen kann der Kunde einen seiner bestehenden Dienstleister zum Leader ernennen. Dann übernimmt beispielsweise die Agentur für Search und Affiliate auch das Tracking für Displaywerbung und eDialog. In der Praxis führt das meist zu Problemen. Die Trackingsysteme der einzelnen Kanäle sind schnell überfordert mit einem ganzheitlichen Ansatz. Und wenn mehrere Agenturen beteiligt sind, entstehen in der Regel Verwerfungen darüber, wer die Interpretationshoheit über die Daten hat. Jeder Dienstleister unterstellt dem anderen, dass er versucht, „seinem“ Kanal mehr Gewicht zu verschaffen.

Wir empfehlen den Kunden stattdessen, einen neutralen, externen Spezialisten mit dem kanalübergreifenden Tracking zu beauftragen. Dieser bereitet die Ergebnisse dann idealerweise so auf, dass der Kunde gemeinsam mit seinen Dienstleistern (Affiliate, Display, eDialog und Search) die Ergebnisse hinterfragt und vor allem daraus Möglichkeiten zur Kampagnenoptimierung ableiten kann. Wir haben in der Praxis gemerkt, dass man viel Erfahrung benötigt, um aus den komplexen Verläufen der Kaufprozesse Muster abzuleiten, die dann in eine erfolgreiche Kampagnenplanung umgesetzt werden können.

 

Wie schafft man es denn, aus dem Wissen um den Kaufprozess eine erfolgreiche Optimierungsstrategie abzuleiten?
Das ist die erste Frage, die uns die Kunden stellen, nachdem sie die Trackinganalysen gesehen haben. Wir lösen diese Herausforderung, in dem wir an mehreren Stellen und Kanälen innerhalb der Kampagne A-B-Tests empfehlen, um herauszufinden, an welcher Stelle der Käufer im Netz welche Information benötigt. Ein Beispiel: Es macht wenig Sinn, einem Interessenten für einen neuen Fernseher, der erst sondiert, ob es ein Plasma, LCD oder LED sein soll, in dieser Phase gleich ein konkretes Produkt mit Preis einzublenden. In dieser Orientierungsphase ist eine Markenaussage deutlich wirksamer. Sie bewirkt eher, dass der Käufer später – nachdem er sich grundsätzlich für den Gerätetyp entschieden hat – seinen LED dann bei der beworbenen Marke oder dem Shop kauft.

 

Wie erhebt man solche Wechselwirkungen beispielsweise zwischen Search und Display-Kampagnen?
Wir arbeiten mit Usergruppen, deren Verhalten wir miteinander vergleichen. Wir haben z.B. die Kaufwahrscheinlichkeit von Menschen ohne Kontakt mit der Displaykampagne verglichen mit jenen, die mindestens einen Kontakt hatten und ebenfalls über die Suche auf die Landing Page des Unternehmens kamen. Das Ergebnis: Mit jedem Kampagnenkontakt vor Google nimmt die Kaufwahrscheinlichkeit nach dem Klick bei Google zu. Wir können mittlerweile sogar sagen, wann der Punkt erreicht ist, an dem ein weiterer Sichtkontakt keine signifikante Leistungssteigerung mehr bringt.

 

Arbeitet mediascale nur mit Profilen von Käufern oder beziehen sie auch das Verhalten der Kontakte ein, die nicht zum Kauf geführt haben?
Wenn man sich bei einer Customer Journey-Betrachtung ausschließlich die erfolgreichen Kaufverläufe anschaut, kann dies das Bild verzerren. Deshalb führen wir gelegentlich Plausibilitätsprüfungen durch, um zu erkennen, ob bestimmte Verhaltensmuster generisch sind und nichts über den Erfolg einer Kampagne aussagen. Im Rahmen einer Customer Journey alle User mit Sichtkontakt grundsätzlich auszuwerten und zu analysieren, würde aber den Rahmen sprengen.

Gibt es eine Faustregel, die für alle Customer Journeys im Netz gilt?
Das wäre schön. Mit der Zeit erkennt man einige Wirkungsmechanismen, die branchen- und kampagnenübergreifend gelten. So kann beispielsweise eine gute Displaykampagne den Search-CPO massiv senken. Grundsätzlich ist das Analysieren der Customer Journey jedoch ein individueller Prozess, der in enger Abstimmung mit dem jeweiligen Unternehmen erfolgt.