Zeit Warum Buying Intent wichtiger ist als Sozio- /Demografie.

Präsentation zum Thema: "Zeit Warum Buying Intent wichtiger ist als Sozio- /Demografie."—  Präsentation transkript:

1 Zeit Warum Buying Intent wichtiger ist als Sozio- /Demografie.
die unterschätzte Dimension d3con, 13. März 2017 Melanie Vogelbacher, Q division GmbH Zeit, die unterschätzte Dimension in der Werbung. Allgemein ist das Thema Zeit etwas, das uns bisweilen zu stark beschäftigt. In der Werbung scheint diese Dimension aber noch vernachlässigt zu werden. Ich möchte Ihnen heute zeigen, warum es wichtiger ist, in Kampagnen das aktuelle Kaufinteresse eines Users zu berücksichtigen, statt Zielgruppen anhand von sozio bzw. demografischen Daten auszuwählen.

2 Die Wahl des richtigen Zeitpunkts ist alles
Die Wahl des richtigen Zeitpunkts ist alles. Auf das Wann kommt es ebenso sehr an wie auf das Wie. Zitatgeber unbekannt Mann kann auch sagen. Es gibt für alles im Leben drei Zeitpunkte: einen verfrühten, einen richtigen, einen verpassten. Schauen wir uns ein paar Beispiele an.

3 So sad. Romeo und Julia (1996)
Wir erinnern uns vielleicht an diese zwei jungen Menschen hier. Romeo und Julia bzw. Leonardo die Caprio und Claire Danes in einer Hollywood-Verfilmung aus dem Jahr??? 1996. Um sich vor einer arrangierten Hochzeit mit einem anderen Mann zu drücken, lässt Julia sich auf ein gefährliches Spiel ein. Sie nimmt einen Trank, dass sie 24 h in einen todesähnlichen Zustand versetzt. Romeo weiß nichts von dem Plan, da ihn unglücklicherweise Julias Botschaft und entsprechende Aufklärung nicht erreicht. Er erfährt von ihrem Tod. Besorgt sich Gift, fährt zu ihr. Er sieht sie auf dem vermeintlichen Totenbett, legt sich neben sie, schluckt das Gift – und stirbt. Nur wenige Sekunden später erwacht Julia und erblickt den toten Romeo – und ersticht sich mit dessen Schwert. So sad. Zeitpunkt verpasst.

4 It's a free ride when you've already paid.
10,000 spoons when all you need is a knife... (1995) Alanis Morisette, Ironic Anderes Beispiel, weniger dramatisch. Kennen Sie noch die Dame hier? Auch bekannt mit roter Mütze, singend im Auto? Genau, Alanis Morisette – hier ein Bild aus ihrem Musikvideo zu Ironic. Wann war das? Genau. 10,000 spoons when all you need is a knife. A free ride when you have already paid.

5 Introducing my friends...
Mallorca (2016) Noch ein Beispiel. Kennen Sie diese jungen Damen hier? Die eine könnten sie kennen, die Dame links. Ist nur schwer, da sie ungeschminkt ist. Die Aufnahme entstand auf Mallorca, im Mai 2016. Ich möchte Ihnen meine Freundinnen und mich vorstellen. Nachdem ich privat ja oft den Vorwurf aushalten muss, ich würde User ausspionieren (was wir vielleicht wirklich auf die harmloseste Art und Weise tun), denke ich schadet es nichts, vielleicht ein bisschen private Offenheit zu zeigen.

6 Vroni, 40 Anja, 37 Melanie, 36 Weiblich. Zwischen 35 und 40 Jahre alt.
Blond. Lieben Urlaube auf Mallorca. Ähnliche Einkommen. Ledig bzw. geschieden. Allein lebend. Großstädterinnen. Lernen Sie also mich und meine Freundinnen kennen. Mich kennen Sie schon. Mein wahres Alter verrate ich Ihnen auch. Die Dame in der Mitte ist Vroni, die hübsche Frau rechts Anja. Nun wissen Sie über uns drei schon ein paar Dinge: Wir sind weiblich, zwischen 35 und 40 Jahre alt. Offensichtlich blond. Und dass wir Urlaube auf Mallorca lieben, wissen Sie auch schon. Nun verrate ich Ihnen noch ein paar Dinge mehr. Wir verdienen alle ungefähr gleich viel, sind ledig bzw. zwei von uns geschieden, leben alle allein in einer deutschen Großstadt. Meine Freundinnen in München, ich in Frankfurt.

7 Nein. Gleiche Kaufinteressen?
Haben wir trotz aller Gemeinsamkeiten nun auch gleiche Kaufinteressen? Definitiv NEIN!

8 Vroni. Eröffnet gerade eine Physiotherapie-Praxis in München. Sucht nach allem, was in einer neuen Praxis benötigt wird. (z.B. Staubsauger, Küche) Vroni. Sie eröffnet gerade eine Physiotherapie-Praxis. Sie sucht und kauft die letzten Wochen alles, was man für eine Praxiseinrichtung braucht. Möbel, Küche, Staubsauger, Putzzeug, Handtücher, PC, Telefanschluss.

9 Anja. Ist Hobby-Fotografin und sucht aktuell nach einem neuen leistungsstarken Rechner zur Bearbeitung ihrer Fotos. Anja. Fotografiert viel und gut. Sie sucht aktuell nach einem neuen leistungsstarken Rechner zur Bearbeitung ihrer Fotos.

10 Melanie. Fällt in ein paar Wochen aus der Vertragsbindung ihres Mobilfunktarifs. Sucht nach neuen Endgeräten. Und ich? Ich falle in ein paar Wochen aus der Vertragsbindung meines Mobilfunkvertrages. Nun überlege ich, ob ich den Tarif wechseln soll? Ob ich mein iPhone behalten soll, mir ein neues iPhone aussuchen soll oder gar mal die Marke wechseln könnte? Sie sehen: obwohl wir drei anhand unserer demografischen und soziodemografischen Merkmale durchaus in ein Zielgruppen-Cluster fallen, haben wir aktuell, zum jetzigen Zeitpunkt vollkommen unterschiedliche Themen auf der Agenda. Es mag sein, dass auch ich irgendwann einen neuen Rechner brauche. Aber nicht JETZT. In ein paar Jahren brauche ich bestimmt auch einen neuen Staubsauger. AKTUELL HABE ICH KEIN INTERESSE. Werbung für Staubsauger erreicht mich nicht. Vroni schon.

11 Zeit die unterschätzte Dimension d3con, 13. März 2017
Melanie Vogelbacher, Q division GmbH

12 Über Q Vermarkter von 3rd party data
Fokus auf Premium Buying Intent Data Direkte Erhebung in Online-Shops, Vergleichsseiten, Bewertungsportalen und Special-Interest-Websites Bereitstellung der Daten als Targeting-Filter für Werbungtreibende und Mediaagenturen im Rahmen von programmatisch ausgesteuerten Display-Werbekampagnen Transparenz über Datenquelle Ganz kurz zu mir und der Q division, damit Sie auch wissen, mit wem Sie es zu tun haben. Bekanntlich darf man ja keiner Statistik glauben, die man nicht selbst gefälscht hat oder politisch korrekter formuliert: dessen Quelle man nicht kennt. Die Q division ist ein Vermarkter von 3rd party data. Wir sind im deutschsprachigen Raum tätig und haben einen klaren Fokus auf Buying Intent Data – also auf User, die konkretes Kaufinteresse haben. Männlein/Weiblein und User mit bestimmten Haushaltsnettoeinkommen bekommen Sie bei uns nicht, wohl aber alle, die sich jetzt im Moment für einen Mobilfunkvertrag, eine Waschmaschine oder einen Kredit interessieren. Wir markieren User direkt in Online-Shops, auf Vergleichsseiten und Bewertungsportalen und auf Special-Interest-Websites. Die Daten stellen wir als Targeting-Filter Dritten zur Verfügung, also Advertisern und ihren Mediaagenturen, die die Daten im Rahmen von programmatisch ausgesteuerter Display-Werbekampagnen einsetzen. Bei uns gibt es keine Magie – also keine komplexen Algorithmen, die prophezeihen, wer morgen Interesse am Kauf eines Smartphones o.ä. haben könnte – sondern wir wissen, dass der User sich ganz aktuell für Smartphones interessiert und geben dann z.B. Endgeräteherstellern oder Providern die Möglichkeit, diese User anzusprechen. Unsere Daten gibt es auch nicht auf frei käuflich auf öffentlichen Daten-Marktplätzen, sondern nur direkt. Wir sind branchenübergreifend im deutschsprachigen Raum tätig und beliefern z.Zt. ca. 20 Mediaagenturen und ca. 60 Advertiser mit unseren Daten oder auf Wunsch auch mit kompletten Kampagnen.

13 Über M Melanie Vogelbacher
Geschäftsführerin Q division GmbH Walther-von-Cronberg-Platz 13 60594 Frankfurt am Main Fon: +49 (0) Fax: +49 (0) mit hochwertiger Display/Video-Werbung anzusprechen. Kurz zu mir: ich heiße Melanie Vogelbacher und bin eine der beiden Geschäftsführer der Q. Seit einigen Jahren bin ich beruflich immer an der Schnittstelle zwischen Online-Händlern, Affiliates und auf der anderen Seite der Brandadvertiser (Hersteller, Dienstleister) tätig. Bin also wohl vertraut mit Online-WKZ-Themen, mit Retail Media und eben seit über zwei Jahren ganz konkret mit dem Thema Datenvermarktung mit Fokus Buying Intent. Legen wir los.

14 Praktische Tipps zum Umgang mit Buying Intent Daten
AGENDA INTRO MODELL DATEN Dimension Zeit Moment of Need bis Satisfaction Praktische Tipps zum Umgang mit Buying Intent Daten

15 Praktische Tipps zum Umgang mit Buying Intent Daten
AGENDA INTRO MODELL DATEN Dimension Zeit Moment of Need bis Satisfaction Praktische Tipps zum Umgang mit Buying Intent Daten

16 DER KUNDE Melanie in der Q Phase -Phase Satisfaction Moment of Need
Melanies Interessensverlauf Januar Juli Januar Juli Januar ZEIT Was wollen wir denn alle mit Werbung erreichen? Wir wollen Aufmerksamkeit, wir wollen relevant sein. Wir rufen in den Zeugenstand: Den Kunden. Und fragen ihn, wann ist für ihn Werbung relevant. Er überlegt nur kurz und antwortet absolut treffend: Wenn die Botschaft mich interessiert. Wir erinnern uns an mein aktuelles Kaufinteresse. Mobilfunkvertag. Ich durchforste Websites mit Tarifvergleichen, lese Testberichte über das neue iPhone. Vergleiche Preise und und und. JETZT. Da ich ein Mensch bin, der Probleme gerne schnell und effizient löst, wird dieses Thema vermutlich in 14 Tagen erledigt sein. Dann suche ich mir ein neues Recherche-Objekt. 14 Tage dauert also mein persönlicher Kaufentscheidungsprozess. 14 Tage in einem Zeitraum von 2 Jahren (denn meine Tarifbindung geht über zwei Jahre). Nur in diesem winzigen Zeitfenster nehme ich Werbung von der Telekom, von Vodafone, O2, Base und wie sie alle heißen überhaupt war. Habe ich mich entschieden, will ich mich auch nicht mehr damit beschäftigen. Werbung, die mir gezeigt wird, geht da rein, da raus.

17 Schritt 1: Melanie im Moment of Need
Vertragspartner wie: Webshops Ratgeberseiten Preisvergleicher JAHRE, MONATE, WOCHEN 5 MINUTEN 2 WOCHEN Nehmen wir die Schritte mal genau auseinander und setzen dieses Wissen in einer konkreten Kampagne ein.

18 Schritt 1: Melanie im Moment of Need
Kaufinteressent JETZT sucht Information bei… Tarifvergleichsseiten Online-Shops Bewertungsportalen Preisvergleichen Anzahl der Personen, die wir monatlich auf unseren Vertragspartner-Seiten als aktive Smartphone-Interessenten mit Kaufabsicht identifizieren: Smartphone Mobilfunk-Tarif 30% 50% 70% 10% 90% JAHRE, MONATE, WOCHEN 5 MINUTEN 2 WOCHEN

19 Schritt 2: Melanie sieht die Werbung des Advertisers auf ihren besuchten Seiten
Kaufinteressent JETZT sucht Information bei… Kauf-Prozess-begleitende Werbung auf Top AGOF-Seiten, Facebook und Youtube 30% 50% 70% 10% 90% JAHRE, MONATE, WOCHEN 5 MINUTEN 2 WOCHEN

20 Schritt 3: Satisfaction bei Kauf - zu 85 % offline
Kaufinteressent JETZT sucht Information bei… und kauft letztlich … Kauf-Prozess-begleitende Werbung auf Top AGOF-Seiten, Facebook und Youtube 15% Online 85% Offline 30% 50% 70% 10% 90% JAHRE, MONATE, WOCHEN 5 MINUTEN 2 WOCHEN

21 Zeit die unterschätzte Dimension Autoreifen Baufinanzierung
Kinderwagen Mobilfunkvertrag Waschmaschine 1 2 3 4 5 10 15 Kaufzyklen in Jahren Es gibt noch andere gute Beispiele für die wichtige Komponente Zeit in der Planung einer Kampagne.

22 Praktische Tipps zum Umgang mit Buying Intent Daten
AGENDA INTRO MODELL DATEN Dimension Zeit Moment of Need bis Satisfaction Praktische Tipps zum Umgang mit Buying Intent Daten Daten im Programmatic Advertising. Programmatic ist zunächst nur eine Automatisierung der Einkaufsmechanismen, es erspart die Angebotserstellung, die Unterschrift, das Hin-und-Her-g e und schickt das Faxgerät endgültig in Rente. Was Programmatic reizvoll macht, ist nicht nur eine Erleichterung der Prozesse auf Advertiser bzw. Mediaagenturen oder Plattform bzw. Vermarkterseite. Spannend wird Programmatisch eingekaufte Werbung erst dann, wenn man die Targetingoptionen nutzt. Wenn man Daten als Targetingfilter einsetzt. Genau das ist die Killerapplikation des programmatischen Einkaufs – plötzlich hat der Advertiser selbst den Steuerungshebel, er hat die Möglichkeit, sein Targeting selbst zu definieren – und ist damit unabhängig von der Anbieter-Seite / von der Supply-Side, also unabhängig von den Targeting-Angeboten der Vermarkter. Und der Werber weiß plötzlich viel mehr über den Empfänger seiner Botschaft als jemals zu vor. Doch datenbasiertes Marketing erfordert mehr als nur technisches Know-how im programmatic Advertising, im Umgang mit einer DSP. Es erfordert ein Umdenken in den Prozessen, verändert Kampagnenparameter. Und das alles muss sich insbesondere in Mediaagenturen – und in der Zusammenarbeit mit ihrem Kunden – erst etablieren.

23 Zielgruppen- Auswahl / Daten- verfügbarkeit
Kampagnenplanung Buying Intent Zielgruppen- Auswahl / Daten- verfügbarkeit Werfen wir ein Blick auf die Kampagnenplanung. Bisher beobachten wir, dass die Datenauswahl meist ziemlich am Ende der Kampagnenplanung erfolgt. Der in der Mediaagentur verantwortliche Daten-Einkäufer bzw. der Kollege, der an der DSP die Kampagne aussteuert, bekommt ein Briefing, das im Budget, Umfelder, Werbeformate und Botschaften definiert und soll „nur noch“ Daten auswählen. So funktioniert das aber nicht. Bevor eine Kampagne geplant wird, sollte die Auswahl der Daten erfolgen. Bevor die Botschaft feststeht und das Budget. Und ich verrate Ihnen auch warum. Ich habe ihnen verraten, dass ich aktuell nach einem neuen Smartphone Umschau halte. Ich bin Apple-Userin, seit vielen Jahren. Ich habe in der Vergangenheit kaum ein anderes Produkt überhaupt wahrgenommen. Nun bin ich zum ersten Mal nicht abgeneigt, ggfs. sogar die Marke zu wechseln. Habe aber ehrlicherweise keine Ahnung, welche Vorteile mir ein Gerät von Samsung oder so bieten kann – im Vergleich zu meinem iPhone versteht sich. Wenn der verantwortliche Werber bei Samsung doch nun weiß, dass ich mich für Apple iPhones interessiere, kann ich nicht dann auch Werbung erhalten, die mir konkret die Vorteile dieses Samsung Gerätes zeigt? Auch macht es wenig Sinn, das Budget zu definieren bevor bekannt ist, wieviele User aktuell nach einem neuen Smartphone suchen. Es sind im Moment nur eine Anzahl X User, die wir mit ihrem aktuellen Kaufinteresse abholen – nicht mehr. Nicht weniger. Danach sollte sich das Kampagnenvolumen richten. Man möchte ja nicht risikieren, nur einen Teil der aktuell Interessierten zu erreichen.

24 Zielgruppen-Auswahl / Daten
Wo kann ich Daten beziehen? Öffentliche Marktplätze, Datenvermarkter, Direktkooperationen Wo kommen die Daten her? Datenquelle hinterfragen („schuhinteressierte Frauen“) Wie groß ist das Volumen / Unique User (p.M.)? Wie viele Kaufinteressenten gibt es überhaupt JETZT? Die Q division ist ein Vermarkter von Zielgruppen-Informationen in Form von 3rd party data. Wir sind im deutschsprachigen Raum tätig und haben einen klaren Fokus auf Buying Intent Data – also auf Personen, die ein konkretes, aktuelles Kaufinteresse haben. Das heißt, Sie bekommen bei uns alle, die sich jetzt im Moment für einen neuen Mobilfunkvertrag, eine Waschmaschine oder einen Kredit interessieren. Wir markieren die Personen direkt in Online-Shops, auf Vergleichsseiten und Special-Interest-Websites. Die Daten stellen wir dann als Targeting-Filter Dritten zur Verfügung, also Advertisern und ihren Mediaagenturen, die die Daten im Rahmen von programmatisch ausgesteuerter Display-Werbekampagnen einsetzen. Bei uns gibt es keine Magie, keinen Bühnenzauber – also keine komplexen Algorithmen, die prophezeihen, wer nächste Woche Interesse an einem Smartphone haben könnte – sondern wir WISSEN, dass der User sich ganz aktuell für Smartphones interessiert und geben dann Samsung oder Vodafone die Möglichkeit, diese User anzusprechen. Wir sind branchenübergreifend im deutschsprachigen Raum tätig und beliefern z.Zt. ca. 20 Mediaagenturen und ca. 60 Advertiser mit unseren Daten oder auf Wunsch auch mit kompletten Kampagnen.

25 Kampagnenplanung Buying Intent
Parameter definieren (z.B. Budget, Laufzeit) Zielgruppen- Auswahl / Daten- verfügbarkeit Werfen wir ein Blick auf die Kampagnenplanung. Bisher beobachten wir, dass die Datenauswahl meist ziemlich am Ende der Kampagnenplanung erfolgt. Der in der Mediaagentur verantwortliche Daten-Einkäufer bzw. der Kollege, der an der DSP die Kampagne aussteuert, bekommt ein Briefing, das im Budget, Umfelder, Werbeformate und Botschaften definiert und soll „nur noch“ Daten auswählen. So funktioniert das aber nicht. Bevor eine Kampagne geplant wird, sollte die Auswahl der Daten erfolgen. Bevor die Botschaft feststeht und das Budget. Und ich verrate Ihnen auch warum. Ich habe ihnen verraten, dass ich aktuell nach einem neuen Smartphone Umschau halte. Ich bin Apple-Userin, seit vielen Jahren. Ich habe in der Vergangenheit kaum ein anderes Produkt überhaupt wahrgenommen. Nun bin ich zum ersten Mal nicht abgeneigt, ggfs. sogar die Marke zu wechseln. Habe aber ehrlicherweise keine Ahnung, welche Vorteile mir ein Gerät von Samsung oder so bieten kann – im Vergleich zu meinem iPhone versteht sich. Wenn der verantwortliche Werber bei Samsung doch nun weiß, dass ich mich für Apple iPhones interessiere, kann ich nicht dann auch Werbung erhalten, die mir konkret die Vorteile dieses Samsung Gerätes zeigt? Auch macht es wenig Sinn, das Budget zu definieren bevor bekannt ist, wieviele User aktuell nach einem neuen Smartphone suchen. Es sind im Moment nur eine Anzahl X User, die wir mit ihrem aktuellen Kaufinteresse abholen – nicht mehr. Nicht weniger. Danach sollte sich das Kampagnenvolumen richten. Man möchte ja nicht risikieren, nur einen Teil der aktuell Interessierten zu erreichen.

26 Kampagnen-Parameter Budgetrahmen an verfügbaren Usern ausrichten!
Always-on statt Kampagnenflights! Linkziel auswählen! (Erfolgsmessung?) Werbeformate (Ad Bundle, großformatige Werbemittel, Video? Mobile / Desktop) Haben Sie sich für eine Zielgruppe / Daten entschieden, können Sie die Kampagne entsprechen planen. Hier wieder mit Fokus auf Buying Intent: Richten Sie den Budgetrahmen an den verfügbaren Usern aus. Planen Sie keine Kampagnenflights, sondern denken Sie daran, dass es sich um einen rollierenden Prozess handelt, an dem täglich User ihren persönlichen Moment of Need erfahren und in den Prozess eintreten. Auch außerhalb der Saison! Natürlich gibt es auch im August User, die nach Reifen suchen! Überlegen Sie, wo sie das Linkziel setzen möchten. Sind Sie ein Hersteller, z.B. Miele, möchten Staubsauger verkaufen. Und nutzen dazu User, die sich in einem Online-Shop für Staubsauger interessiert haben – macht es dann nicht auch Sinn Ihre Kampagne zurück in diesen Shop zu leiten? Dann aber nur zu Ihrem Sortiment, damit der User dort gleich kaufen kann?

27 Kampagnenplanung Buying Intent
Parameter definieren (z.B. Budget, Laufzeit) Zielgruppen- Auswahl / Daten- verfügbarkeit Botschaften /Kreation Werfen wir ein Blick auf die Kampagnenplanung. Bisher beobachten wir, dass die Datenauswahl meist ziemlich am Ende der Kampagnenplanung erfolgt. Der in der Mediaagentur verantwortliche Daten-Einkäufer bzw. der Kollege, der an der DSP die Kampagne aussteuert, bekommt ein Briefing, das im Budget, Umfelder, Werbeformate und Botschaften definiert und soll „nur noch“ Daten auswählen. So funktioniert das aber nicht. Bevor eine Kampagne geplant wird, sollte die Auswahl der Daten erfolgen. Bevor die Botschaft feststeht und das Budget. Und ich verrate Ihnen auch warum. Ich habe ihnen verraten, dass ich aktuell nach einem neuen Smartphone Umschau halte. Ich bin Apple-Userin, seit vielen Jahren. Ich habe in der Vergangenheit kaum ein anderes Produkt überhaupt wahrgenommen. Nun bin ich zum ersten Mal nicht abgeneigt, ggfs. sogar die Marke zu wechseln. Habe aber ehrlicherweise keine Ahnung, welche Vorteile mir ein Gerät von Samsung oder so bieten kann – im Vergleich zu meinem iPhone versteht sich. Wenn der verantwortliche Werber bei Samsung doch nun weiß, dass ich mich für Apple iPhones interessiere, kann ich nicht dann auch Werbung erhalten, die mir konkret die Vorteile dieses Samsung Gerätes zeigt? Auch macht es wenig Sinn, das Budget zu definieren bevor bekannt ist, wieviele User aktuell nach einem neuen Smartphone suchen. Es sind im Moment nur eine Anzahl X User, die wir mit ihrem aktuellen Kaufinteresse abholen – nicht mehr. Nicht weniger. Danach sollte sich das Kampagnenvolumen richten. Man möchte ja nicht risikieren, nur einen Teil der aktuell Interessierten zu erreichen.

28 Kreation Botschaften an Kaufinteressen der User ausrichten!
Dynamische Banner mit Bezug auf die Usergruppe, ggfs. sogar auf das jeweils zuvor gesuchte Produkt/Interesse Die Q division ist ein Vermarkter von Zielgruppen-Informationen in Form von 3rd party data. Wir sind im deutschsprachigen Raum tätig und haben einen klaren Fokus auf Buying Intent Data – also auf Personen, die ein konkretes, aktuelles Kaufinteresse haben. Das heißt, Sie bekommen bei uns alle, die sich jetzt im Moment für einen neuen Mobilfunkvertrag, eine Waschmaschine oder einen Kredit interessieren. Wir markieren die Personen direkt in Online-Shops, auf Vergleichsseiten und Special-Interest-Websites. Die Daten stellen wir dann als Targeting-Filter Dritten zur Verfügung, also Advertisern und ihren Mediaagenturen, die die Daten im Rahmen von programmatisch ausgesteuerter Display-Werbekampagnen einsetzen. Bei uns gibt es keine Magie, keinen Bühnenzauber – also keine komplexen Algorithmen, die prophezeihen, wer nächste Woche Interesse an einem Smartphone haben könnte – sondern wir WISSEN, dass der User sich ganz aktuell für Smartphones interessiert und geben dann Samsung oder Vodafone die Möglichkeit, diese User anzusprechen. Wir sind branchenübergreifend im deutschsprachigen Raum tätig und beliefern z.Zt. ca. 20 Mediaagenturen und ca. 60 Advertiser mit unseren Daten oder auf Wunsch auch mit kompletten Kampagnen.

29 Kampagnenplanung Buying Intent
Parameter definieren (z.B. Budget, Laufzeit) Zielgruppen- Auswahl / Daten- verfügbarkeit Technisches Setup Botschaften /Kreation Werfen wir ein Blick auf die Kampagnenplanung. Bisher beobachten wir, dass die Datenauswahl meist ziemlich am Ende der Kampagnenplanung erfolgt. Der in der Mediaagentur verantwortliche Daten-Einkäufer bzw. der Kollege, der an der DSP die Kampagne aussteuert, bekommt ein Briefing, das im Budget, Umfelder, Werbeformate und Botschaften definiert und soll „nur noch“ Daten auswählen. So funktioniert das aber nicht. Bevor eine Kampagne geplant wird, sollte die Auswahl der Daten erfolgen. Bevor die Botschaft feststeht und das Budget. Und ich verrate Ihnen auch warum. Ich habe ihnen verraten, dass ich aktuell nach einem neuen Smartphone Umschau halte. Ich bin Apple-Userin, seit vielen Jahren. Ich habe in der Vergangenheit kaum ein anderes Produkt überhaupt wahrgenommen. Nun bin ich zum ersten Mal nicht abgeneigt, ggfs. sogar die Marke zu wechseln. Habe aber ehrlicherweise keine Ahnung, welche Vorteile mir ein Gerät von Samsung oder so bieten kann – im Vergleich zu meinem iPhone versteht sich. Wenn der verantwortliche Werber bei Samsung doch nun weiß, dass ich mich für Apple iPhones interessiere, kann ich nicht dann auch Werbung erhalten, die mir konkret die Vorteile dieses Samsung Gerätes zeigt? Auch macht es wenig Sinn, das Budget zu definieren bevor bekannt ist, wieviele User aktuell nach einem neuen Smartphone suchen. Es sind im Moment nur eine Anzahl X User, die wir mit ihrem aktuellen Kaufinteresse abholen – nicht mehr. Nicht weniger. Danach sollte sich das Kampagnenvolumen richten. Man möchte ja nicht risikieren, nur einen Teil der aktuell Interessierten zu erreichen.

30 Datenpush an alle gängigen DSPs:
TECHNISCHES SET-UP Datenpush an alle gängigen DSPs: DBM, TheTradeDesk, Mediamath, Active Agent, appnexus, adform Abrechnungsbasis: Targeting-TKP

31 Kampagnenplanung Buying Intent
Parameter definieren (z.B. Budget, Laufzeit) Monitoring, Optimierung, Reporting (Insights!) Zielgruppen- Auswahl / Daten- verfügbarkeit Technisches Setup Botschaften /Kreation Werfen wir ein Blick auf die Kampagnenplanung. Bisher beobachten wir, dass die Datenauswahl meist ziemlich am Ende der Kampagnenplanung erfolgt. Der in der Mediaagentur verantwortliche Daten-Einkäufer bzw. der Kollege, der an der DSP die Kampagne aussteuert, bekommt ein Briefing, das im Budget, Umfelder, Werbeformate und Botschaften definiert und soll „nur noch“ Daten auswählen. So funktioniert das aber nicht. Bevor eine Kampagne geplant wird, sollte die Auswahl der Daten erfolgen. Bevor die Botschaft feststeht und das Budget. Und ich verrate Ihnen auch warum. Ich habe ihnen verraten, dass ich aktuell nach einem neuen Smartphone Umschau halte. Ich bin Apple-Userin, seit vielen Jahren. Ich habe in der Vergangenheit kaum ein anderes Produkt überhaupt wahrgenommen. Nun bin ich zum ersten Mal nicht abgeneigt, ggfs. sogar die Marke zu wechseln. Habe aber ehrlicherweise keine Ahnung, welche Vorteile mir ein Gerät von Samsung oder so bieten kann – im Vergleich zu meinem iPhone versteht sich. Wenn der verantwortliche Werber bei Samsung doch nun weiß, dass ich mich für Apple iPhones interessiere, kann ich nicht dann auch Werbung erhalten, die mir konkret die Vorteile dieses Samsung Gerätes zeigt? Auch macht es wenig Sinn, das Budget zu definieren bevor bekannt ist, wieviele User aktuell nach einem neuen Smartphone suchen. Es sind im Moment nur eine Anzahl X User, die wir mit ihrem aktuellen Kaufinteresse abholen – nicht mehr. Nicht weniger. Danach sollte sich das Kampagnenvolumen richten. Man möchte ja nicht risikieren, nur einen Teil der aktuell Interessierten zu erreichen.

32 Umgang mit Buying Intent Data (1/4)
Hoher Bietpreis Mittlerer Bietpreis Niedriger Bietpreis Aufmerksamkeit High Medium Low Zeit in Tagen nach Markierung des Users Die Q division ist ein Vermarkter von Zielgruppen-Informationen in Form von 3rd party data. Wir sind im deutschsprachigen Raum tätig und haben einen klaren Fokus auf Buying Intent Data – also auf Personen, die ein konkretes, aktuelles Kaufinteresse haben. Das heißt, Sie bekommen bei uns alle, die sich jetzt im Moment für einen neuen Mobilfunkvertrag, eine Waschmaschine oder einen Kredit interessieren. Wir markieren die Personen direkt in Online-Shops, auf Vergleichsseiten und Special-Interest-Websites. Die Daten stellen wir dann als Targeting-Filter Dritten zur Verfügung, also Advertisern und ihren Mediaagenturen, die die Daten im Rahmen von programmatisch ausgesteuerter Display-Werbekampagnen einsetzen. Bei uns gibt es keine Magie, keinen Bühnenzauber – also keine komplexen Algorithmen, die prophezeihen, wer nächste Woche Interesse an einem Smartphone haben könnte – sondern wir WISSEN, dass der User sich ganz aktuell für Smartphones interessiert und geben dann Samsung oder Vodafone die Möglichkeit, diese User anzusprechen. Wir sind branchenübergreifend im deutschsprachigen Raum tätig und beliefern z.Zt. ca. 20 Mediaagenturen und ca. 60 Advertiser mit unseren Daten oder auf Wunsch auch mit kompletten Kampagnen.

33 Umgang mit Buying Intent Data (2/4)
Recency: Der User ist heiß – JETZT! Segmente mit kürzerer Recency testen! Fokus Bietpreis: Der User ist umkämpft! Höheren Bietpreis einsetzen! Recency und Bietpreis: Der User ist Ihnen viel Wert! Bietpreis gemäß Receny staffeln! Die Q division ist ein Vermarkter von Zielgruppen-Informationen in Form von 3rd party data. Wir sind im deutschsprachigen Raum tätig und haben einen klaren Fokus auf Buying Intent Data – also auf Personen, die ein konkretes, aktuelles Kaufinteresse haben. Das heißt, Sie bekommen bei uns alle, die sich jetzt im Moment für einen neuen Mobilfunkvertrag, eine Waschmaschine oder einen Kredit interessieren. Wir markieren die Personen direkt in Online-Shops, auf Vergleichsseiten und Special-Interest-Websites. Die Daten stellen wir dann als Targeting-Filter Dritten zur Verfügung, also Advertisern und ihren Mediaagenturen, die die Daten im Rahmen von programmatisch ausgesteuerter Display-Werbekampagnen einsetzen. Bei uns gibt es keine Magie, keinen Bühnenzauber – also keine komplexen Algorithmen, die prophezeihen, wer nächste Woche Interesse an einem Smartphone haben könnte – sondern wir WISSEN, dass der User sich ganz aktuell für Smartphones interessiert und geben dann Samsung oder Vodafone die Möglichkeit, diese User anzusprechen. Wir sind branchenübergreifend im deutschsprachigen Raum tätig und beliefern z.Zt. ca. 20 Mediaagenturen und ca. 60 Advertiser mit unseren Daten oder auf Wunsch auch mit kompletten Kampagnen.

34 Umgang mit Buying Intent Data (3/4)
Recency sticht Umfeld! Sitelist erweitern! Frequency: Viel hilft viel! Viele Touchpoints bedienen (FC...)! Werbemittelformat: Aufmerksamkeit erzielen! Groß! Bewegt! (btw. Datenpreis releatviert sich) Die Q division ist ein Vermarkter von Zielgruppen-Informationen in Form von 3rd party data. Wir sind im deutschsprachigen Raum tätig und haben einen klaren Fokus auf Buying Intent Data – also auf Personen, die ein konkretes, aktuelles Kaufinteresse haben. Das heißt, Sie bekommen bei uns alle, die sich jetzt im Moment für einen neuen Mobilfunkvertrag, eine Waschmaschine oder einen Kredit interessieren. Wir markieren die Personen direkt in Online-Shops, auf Vergleichsseiten und Special-Interest-Websites. Die Daten stellen wir dann als Targeting-Filter Dritten zur Verfügung, also Advertisern und ihren Mediaagenturen, die die Daten im Rahmen von programmatisch ausgesteuerter Display-Werbekampagnen einsetzen. Bei uns gibt es keine Magie, keinen Bühnenzauber – also keine komplexen Algorithmen, die prophezeihen, wer nächste Woche Interesse an einem Smartphone haben könnte – sondern wir WISSEN, dass der User sich ganz aktuell für Smartphones interessiert und geben dann Samsung oder Vodafone die Möglichkeit, diese User anzusprechen. Wir sind branchenübergreifend im deutschsprachigen Raum tätig und beliefern z.Zt. ca. 20 Mediaagenturen und ca. 60 Advertiser mit unseren Daten oder auf Wunsch auch mit kompletten Kampagnen.

35 Kauf-interessenten „Kinderwagen“
Umgang mit Buying Intent Data (4/4) Buying Intent sticht Sozio/Demografie Segmente nicht noch kombinieren... Kauf-interessenten „Kinderwagen“ Frauen Die Q division ist ein Vermarkter von Zielgruppen-Informationen in Form von 3rd party data. Wir sind im deutschsprachigen Raum tätig und haben einen klaren Fokus auf Buying Intent Data – also auf Personen, die ein konkretes, aktuelles Kaufinteresse haben. Das heißt, Sie bekommen bei uns alle, die sich jetzt im Moment für einen neuen Mobilfunkvertrag, eine Waschmaschine oder einen Kredit interessieren. Wir markieren die Personen direkt in Online-Shops, auf Vergleichsseiten und Special-Interest-Websites. Die Daten stellen wir dann als Targeting-Filter Dritten zur Verfügung, also Advertisern und ihren Mediaagenturen, die die Daten im Rahmen von programmatisch ausgesteuerter Display-Werbekampagnen einsetzen. Bei uns gibt es keine Magie, keinen Bühnenzauber – also keine komplexen Algorithmen, die prophezeihen, wer nächste Woche Interesse an einem Smartphone haben könnte – sondern wir WISSEN, dass der User sich ganz aktuell für Smartphones interessiert und geben dann Samsung oder Vodafone die Möglichkeit, diese User anzusprechen. Wir sind branchenübergreifend im deutschsprachigen Raum tätig und beliefern z.Zt. ca. 20 Mediaagenturen und ca. 60 Advertiser mit unseren Daten oder auf Wunsch auch mit kompletten Kampagnen.

36 EXKURS Targeting auf Nutzerdaten: Status Quo der programmatischen Online-Werbung (Studie 2016)
Die mediale Präsenz der Themen rund um Programmatic Advertising, Real-Time-Bidding, Data Driven Advertising & Co. ist gewaltig. Wie alle Evangelisten tingeln auch wir Q‘s durch die Lande und verkündigen das gewaltige Potenzial, das die programmatische Online-Werbung beschert. Da die Säue nun schon seit ein paar Jahren durchs Dorf getrieben werden, gewinnt man den Eindruck, sie seien längst am Marktplatz angekommen. Ein fester Bestandteil der Online-Werbung. Disruptiv wie alles, was das Internet so hervorbringt - die herkömmlichen Einkaufswege und gelernten Werbeansätze im Display-Advertising verdrängend. Wir wollten nun wissen: Wie ist denn der aktuelle Status Quo? Als Vermarkter von 3rd party data, die wir Advertisern und Mediaagenturen als Targetingfilter anbieten, interessiert uns nun weniger die Seite der Publisher (also die SSP-Seite), sondern die Nachfrage-Seite, also die Demand-Side. Wir wollten uns mit einer Studie einen Marktüberblick verschaffen, wie es aktuell um die Datennutzung im Display-Advertising steht. Wir wollten von Advertisern und Mediaagenturen wissen, wie sie die programmatischen Einkaufswege nutzen, ob sie Daten als Targetingfilter einsetzen und und und. Denn eins muss man sagen: Programmatic ist zunächst nur eine Automatisierung der Einkaufsmechanismen, es erspart die Angebotserstellung, die Unterschrift, das Hin-und-Her-g e und schickt das Faxgerät endgültig in Rente. Was Programmatic reizvoll macht, ist nicht nur eine Erleichterung der Prozesse auf Advertiser bzw. Mediaagenturen oder Plattform bzw. Vermarkterseite. Spannend wird Programmatisch eingekaufte Werbung erst dann, wenn man die Targetingoptionen nutzt. Wenn man Daten als Targetingfilter einsetzt. Genau das ist die Killerapplikation des programmatischen Einkaufs – plötzlich hat der Advertiser selbst den Steuerungshebel, er hat die Möglichkeit, sein Targeting selbst zu definieren – und ist damit unabhängig von der Anbieter-Seite / von der Supply-Side, also unabhängig von den Targeting-Angeboten der Vermarkter.

37 Studien-Design Grundgesamtheit Werbetreibende und Mediaagenturen
Einladung per Mail an Empfänger Research-Tool Survey Monkey Feldzeit: 3. – 25. August 2016 Beantwortungen insgesamt 106 davon 55 % aus (Media-) Agenturen und 30 % von Werbungtreibenden Ein kurzer Überblick zu den Rahmendaten unserer Studie aus dem August 2016 – Sie sind in der Tat die ersten, die die Ergebnisse noch vor offizieller Presseveröffentlichung präsentiert bekommen. Wir haben ca Vertreter aus Mediaagenturen und Marketingverantwortliche auf Seiten der Werbetreibenden gebeten, an unserer Umfrage teilzunehmen. 106 Personen haben unseren Fragebogen in der Zeit vom 3. bis 25. August beantwortet. 55% der Befragten sind in einer Mediaagentur mit Online-Display-Advertising befasst, 30% der Fragebögen wurde von Werbungtreibenden retourniert. .....

38 Art von Daten in Nutzung?
Als nächstes wollten wir wissen, welche Art von Daten unser Studienteilnehmer genutzt haben.

39 Soziodemographie lebt weiter
Soziodemographie lebt weiter. Und dominiert mit 94 %– deutlich vor Kaufabsicht auf Platz 5. 54 Und das überraschte uns auch nicht: Der Werber macht das, was er immer gelernt hat: Alter, Geschlecht, Einkommensklassen dominieren die Targetingkriterien. Der Werber glaubt zu wissen, wer sein Produkt kauft und wir wollen ihm ja ungern den Zahn ziehen. Blöd wird es nur, wenn das Produkt sich aber keiner Zielgruppe zuweisen lässt und demografische oder soziodemografische Zielgruppenmerkmale nicht helfen. Denken wir zum Beispiel an Mobilfunk-Provider: Jeder Erstklässler – so habe ich gelesen – wird heutzutage mit einem Smartphone ausgestattet. Meine Großmutter ist 86 – und hat auch ein iPhone. Wie lassen sich diese Zielgruppen durch demografische und soziodemografische Zielgruppen beschreiben? Gar nicht! Viel wichtiger ist es doch in diesem Fall, den Zeitpunkt abzupassen, in dem der User sich in einem Kaufentscheidungsprozess befindet. Und das erfahrungsgemäß alle zwei Jahre, wenn seine Vertragsbindung entfällt. Und dann dauert es 14 Tage, bis er sich für ein neues entschieden hat. Genau dann machen Buying Intent Data viel mehr Sinn. Vielleicht noch ein Wort zu Procter&Gamble, die vor ein paar Wochen die Branche mit der Aussage erschreckte, dass Targeting nicht die gewünschten Erfolge gebracht habe. Das stimmt meines Erachtens nicht und so hat es sicherlich auch Procter nicht gemeint. Nur, steckt man das Targeting zu eng bleibt schlicht weg kein Volumen mehr übrig. Und, das scheint der wohl noch triftigere Grund zu sein: offenbar hat man sich auf die falschen Zielgruppen konzentriert oder die falschen Kriterien gewählt, um Zielgruppen zu definieren. Vermeintliche Streuverluste waren keine. Den oben erwähnten Erstklässler bekommt man durch demografische und soziodemografische Daten schwer in die gleiche Schublade wie meine Großmutter. Und dennoch haben beide ein Smartsphone. Auch hier möchte ich die Lanze für das Thema Kaufinteresse oder Interest brechen! Am Rande, bevor wir zur nächsten Frage gehen: Lustigerweise – und aufmerksame Zuhörer werden das bemerkt haben – haben sich zwei Prozent der Befragten nun plötzlich daran erinnert, Prospecting doch schon ein mal ausprobiert zu haben. Oder sie haben es einfach mal getestet und setzen es „im Allgemeinen“ aber nicht ein. Quelle: Survey Monkey Sep 2016

40 Zukünftige Nutzung von Daten?
Spannend wird jetzt der Blick auf das, was in Zukunft geplant wird (versus dem, was aktuell im Allgemeinen eingesetzt wird)

41 Zukünftig erscheinen Interessens-, Eigene und Kaufabsichts-Daten wichtiger zu werden.
Q: Falls Sie in den nächsten zwölf Monaten den Einsatz von Profildaten als Targetingfilter planen oder testen wollen: Welche Daten werden Sie ggfs. nutzen? (Mehrfachnennungen möglich) 78 Vom Einsatz statistischer Zwillinge scheinen einige enttäuscht worden zu sein. Deutlich weniger werden Prospecting in Zukunft noch einsetzen als jetzt. Auch Geodaten haben einige mausprobiert (89%), wird in der Zukunft aber nur noch von 60% eingesetzt werden. Ansonsten überrascht es aufgrund des eben erläuterten Mobilfunkbeispiels wenig, dass Buying Intent und Interest künftig zumindest ein bisschen mehr Aufmerksamkeit bekommen werden. Die hartnäckigen 5% der TargetingGgegner will sich wohl auch in Zukunft nicht bekehren lassen. Quelle: Survey Monkey Sep 2016

42 Quelle 3rd party data? Uns als Vermarkter hat natürlich besonders interessiert, woher die 3rd party data stammen, die unsere Befragten einsetzen.

43 Drittanbietern und Daten-Vermarktern fällt besondere Bedeutung bei 3rd Party Data zu
51 Die Mehrheit der Befragten bedient sich tatsächlich dem Angebot von Datenvermarktern. Alternativ nutzen sie öffentliche Marktplätze und Direktkooperationen mit Partnern oder auch das Angebot von Mediaagenturen (wo auch immer die herkommen – könnten 2nd party data sein) Quelle: Survey Monkey Sep 2016

44 Auswahlkriterien für Profildaten?
Zu guter Letzt wollten wir noch wissen, worauf bei der Auswahl der 3rd party Daten geachtet wird, bzw. was wichtig den Befragten wichtig ist.

45 VERTRAUEN IN ANBIETER, AKTUALITÄT UND QUELLE DER DATEN SIND VON ZENTRALER BEDEUTUNG
Q: Wenn Sie an die Auswahl von Profildaten für Ihre Kampagnen denken, welche Kriterien wären Ihnen wichtig? sehr wichtig wichtig neutral sehr wichtig wichtig neutral sehr wichtig wichtig neutral 4% sehr wichtig wichtig neutral unwichtig 75 Beim Thema „Was ist Ihnen bei der Auswahl der Profildaten wichtig, zeigen sich doch wieder weiche Faktoren und die teilweise mistrauische Grundhaltung gegenüber dem Thema programmatic offenbart sich. Die Vertrauenswürdigkeit des Datenanbieters ist von sehr wichtiger Bedeutung. Ebenso wie die Datenquelle und die Aktualität der Daten, was auch wieder Bezug nimmt auf die Vertrauenswürdigkeit. Der Preis – und da muss ich lachen, denn damit werde ich die 4% hier konfrontieren, die so geantwortet haben, scheint nicht ganz so wichtig, wie die o.g. weichen Faktoren. Das ist vom Ansatz her auch gut so – denn eine feste Preisobergrenze macht schlicht weg keinen Sinn. Die Daten müssen getestet werden – und der Uplift muss betrachtet werden. Das man sich von aktuellen Daten mehr verspricht und auch die Datenquelle kennen möchte, ist nachvollziehbar. Wähle ich ein Datenpaket, das da heißt „An Schuhen interessierte Frauen“ und lässt der Anbieter die Datenquelle offen, so muss ich mich fragen ob das nicht a) ohnehin ein weißer Schimmel ist und b) worin sich das Interesse denn begründet? Hat sich die Dame einen Artikel zum Thema Schuhe angesehen? Vor ein paar Monaten ein paar Stiefel gekauft? Einen Modeblog gelesen? Weiß ich, wo die Daten erhoben werden, tue ich mich mit der Beurteilung des Interesses leichter. Quelle: Survey Monkey Sep 2016

46 ZUM SCHLUSS Daten von Q divison

47 Qualität der Zielgruppen-Daten
absolut transparent (mit Klarnamen aller Herkunftsseiten) unverändert (nur harte Echt-Daten, keine Verwässerung) in granularer Weise (einzelne Segmente je Herkunftsseite und Kategorie) täglich frisch (jeder Cookie trägt Datum/Uhrzeit)

48 PROVEN SUCCESSFUL seit Januar 2016 in über 140 Kampagnen eingesetzt
genutzt von über 20 Mediaagenturen und 60 Advertisern mit großer Wertschätzung der Kunden und Agenturen unterstützt durch die Mediengruppe RTL als Investor branchenübergreifend erfolgreiche Referenzen

49 KONTAKT Q division GmbH
Melanie Vogelbacher Geschäftsführerin Q division GmbH Walther-von-Cronberg-Platz 13 60594 Frankfurt am Main Fon: +49 (0) Fax: +49 (0) mit hochwertiger Display/Video-Werbung anzusprechen. Kurz zu mir: ich heiße Melanie Vogelbacher und bin eine der beiden Geschäftsführer der Q. Seit einigen Jahren bin ich beruflich immer an der Schnittstelle zwischen Online-Händlern, Affiliates und auf der anderen Seite der Brandadvertiser (Hersteller, Dienstleister) tätig. Bin also wohl vertraut mit Online-WKZ-Themen, mit Retail Media und eben seit über zwei Jahren ganz konkret mit dem Thema Datenvermarktung mit Fokus Buying Intent. Legen wir los.