Die Mediaplanung wurde in den letzten Jahren vor allem dadurch grundlegend verändert, dass uns nun umfassende Daten auf Zielgruppenebene zur Verfügung stehen, die in programmatische Initiativen einfließen. Die aufgrund dieser Daten gewonnenen Erkenntnisse über Zielgruppen haben Einfluss auf alle Aspekte unserer Arbeit. Planung und Umsetzung rücken immer enger zusammen, die Leistung von Anzeigen und Inhalten wird optimiert und letztendlich erzielen Werbetreibende dadurch bessere Geschäftsergebnisse.
Anhand von Daten die Nutzerabsicht erkennen
Zunächst gilt es, anhand von Daten fundierte Erkenntnisse über den Nutzer zu gewinnen. Wir müssen nicht nur herausfinden, wer unsere potenziellen Kunden sind, sondern müssen auch ihr Verhalten, ihre Beweggründe und ihre Absicht kennen. Und digitale Daten liefern besonders ergiebige Signale, an denen sich die Absicht ablesen lässt. Normalerweise beobachten wir zunächst einmal bestehende Nutzermuster anhand von Erstanbieterdaten etwa aus der Websiteanalyse oder dem CRM. Dann kombinieren wir diese Daten mit Datenquellen von Drittanbietern, um Signale wie die wahrscheinliche Kaufabsicht oder die finanzielle Situation zu erkennen.
Effektive Mediaplanung lebt von digitalen Daten
Einige der ergiebigsten Signale im Hinblick auf die Absicht stammen aus Suchdaten und Daten von sozialen Netzwerken. Wir wissen aufgrund der Google-Daten, dass Nutzer immer mehr Fragen in Suchmaschinen stellen und dass Suchanfragen, in denen die Begriffe „wie“ oder „was“ verwendet werden, enorm zunehmen. Diese Fragen aus der Google-Suche werden automatisch ausgewertet. Dadurch haben wir hervorragende Möglichkeiten, die Absicht zu erkennen. Wenn wir beispielsweise bei einem Suchbegriff wie „sulfatfreies shampoo“ nur auf Keyword-bezogene Suchanfragen achten, gewinnen wir nur beschränkte Erkenntnisse. Betrachten wir hingegen die Fragen, die Nutzer zu dieser Produkteigenschaft stellen, erkennen wir besser ihre Interessen, Anliegen und wahrscheinlichen Absichten.
Von umfassenden Erkenntnissen über die Nutzer zu einer datengetriebenen Strategie und Umsetzung
Indem wir uns ein genaues Bild des Verhaltens von Nutzern sowie ihrer Bedürfnisse und Absichten machen, können wir eine entsprechende Strategie entwickeln und erfolgreich umsetzen. Welche Inhalte und welche Art der Kommunikation kommen bei der jeweiligen Nutzergruppe am besten an? Welche Medienkanäle und Gerätetypen eignen sich am besten, und in welchem Moment hat unsere Botschaft die größte Wirkung?
Hilton Hotels liefert ein gutes Beispiel dafür, wie sich Erkenntnisse zu Nutzern durchgängig von der Strategie bis hin zur datengetriebenen Umsetzung berücksichtigen lassen. Die Marketingagentur iProspect führte für die Hotelkette in den USA eine Kampagne durch, bei der das Augenmerk auf ausgefallene Flüge gerichtet wurde. Denn schließlich brauchen Reisende, deren Flug gestrichen wurde, dringend ein Hotelzimmer. Deshalb wurde die mobile Suche nach Hilton Hotels an den betreffenden Standorten anhand von Daten zu Flugausfällen optimiert. Gebote und Budgets wurden automatisch angehoben, um eine möglichst hohe Kampagnenleistung zu erzielen. Indem Hilton Hotels den akuten Bedarf des Nutzers unter Einbeziehung einer externen Datenquelle erkannte, profitierte das Unternehmen von einer deutlich leistungsstärkeren Kampagne.
Eine auf Erkenntnissen über den Nutzer basierende Bereitstellung von Inhalten und Werbebotschaften ist natürlich nicht nur bei Paid Media relevant. Den Erfahrungen von HubSpot zufolge, das eine Plattform für Inbound-Marketing betreibt, sind personalisierte Zielseiten und Websites um 42 % effektiver als allgemeine Zielseiten, die auf alle Nutzer ausgerichtet sind. Anhand von Daten zu Nutzern kann auch die Werbebotschaft selbst optimiert werden. Wenn wir mehrere Versionen der gleichen allgemeinen Botschaft präsentieren und die jeweiligen Reaktionen darauf analysieren, können wir die Anzeige so optimieren, dass Nutzer effektiver angesprochen werden. Diese Vorgehensweise wird beim Suchmaschinenmarketing tagtäglich angewendet. Jetzt sind wir aber auch in der Lage, diese Test- und Analysemethode ohne weitere Umstände und kostengünstig bei visuellen Medien einzusetzen (z. B. soziale Netzwerke oder Displaywerbung). Beispielsweise hat Fravega, ein argentinischer Einzelhändler für Elektronik, vor Kurzem mehr als 200 soziale Anzeigen erstellt und geschaltet, um herauszufinden, wie Nutzer auf unterschiedliche Kombinationen von Bildern, Werbebotschaften und Kontext reagieren. Die so gewonnenen Daten werden für künftige Anzeigen berücksichtigt.
Keyword-Suchanfragen i. Vgl. zu eigentlichen Fragen "sulfatfreies shampoo”
Datengetriebene Umsetzung und Optimierung
Dem Verbraucher von heute werden über verschiedene Medienkanäle, Formate und Geräte zahlreiche Werbebotschaften präsentiert. Deshalb ist es wichtig, anhand von Daten den Kaufprozess nachzuzeichnen und den Wert der einzelnen Touchpoints zu erfassen. So gelangen wir von einer rein kanalorientierten zu einer attributionsbasierten Optimierung, die auf einer genaueren Kenntnis der verschiedenen Momente im Kaufprozess von der ersten Wahrnehmung der Anzeige bis zur Conversion beruht.
Bessere Nutzererfahrungen durch genauere Erkenntnisse
Die Zahl der Touchpoints in sozialen Medien, im Suchnetzwerk und in Kommunikationskanälen nimmt stetig zu, und es werden immer mehr Daten produziert, durch die wir Aufschluss über unsere Kunden erhalten. Gleichzeitig verfügen wir über immer mehr Tools, die uns die Analyse und Interpretation der Daten erleichtern. Das Bild ist noch längst nicht vollständig. Aber im Mittelpunkt steht der Wunsch, umfassendere Erkenntnisse über unsere potenziellen Kunden zu erhalten, damit wir ihnen eine bessere Nutzererfahrung bieten können. Für mich ist das ein sehr interessantes Ziel, auf das wir hinarbeiten sollten.
