Effiziente Kommunikation wird immer wichtiger, relevante immer schwieriger. Für agile Unternehmen bieten sich allerdings auch immer mehr Chancen. Voraussetzung ist ein reibungslos funktionierendes Zusammenspiel von Kreation und Media, zugeschnitten auf die individuellen Bedürfnisse des Konsumenten. Bei Plan.Net Performance, einer Spezialagentur für Performance-Marketing-Kanäle, funktioniert das optimal. Die Agentur sorgt für eine effizientere Kommunikation bei Hidden Champions, Mittelständlern und Großunternehmen wie der BMW Group ‒ und das entlang der gesamten Customer Journey. Wie die Spezialisten das en détail anpacken, erfahren Sie in dieser Best Practice.
In ihrer Anfangszeit fokussierte Plan.Net Performance sich ausschließlich auf Suchmaschinenmarketing ‒ damals ein absolutes Nischen-Business. Um mit der zunehmenden Automatisierung und der wachsenden Bedeutung von Data Driven Marketing Schritt zu halten, ist die Agentur schnell zu einer ganzheitlichen Beratung übergegangen. Der Slogan von Plan.Net Performance lautet "Creating Relevance". Und der macht klar, was das Ziel der Agentur ist: eine effiziente Kommunikation relevanter Inhalte, um die Aufmerksamkeit der Nutzer zu erhalten. Das ist heute schwerer denn je. Denn längst ist nicht mehr nur der direkte Wettbewerber ein Konkurrent um die Aufmerksamkeit des Kunden, sondern auch alle Nachrichten, Meldungen und Freunde des Nutzers.
Daten schaffen Relevanz im Kampf um Aufmerksamkeit
"Um heutzutage Relevanz zu schaffen, ist ein reibungslos funktionierendes Zusammenspiel von Kreation und Media notwendig, zugeschnitten auf die individuellen Bedürfnisse des Konsumenten, auf die Etappe in der Customer Journey und auf die jeweilige Plattform", sagt Michael Neuner, Geschäftsleiter bei Plan.Net Performance. Die Voraussetzungen dafür seien eine konsistente Datenbasis sowie ein einheitliches Verständnis der unterschiedlichen Daten und Kanäle.
Um ihrem Motto "Creating Relevance" gerecht zu werden, hat Plan.Net eine eigene Strategie entwickelt: A.C.T. now. Das bedeutet, dass Audience (Zielgruppe), Content (Kreation) und Targeting (Media) immer im Jetzt, also now, optimal zusammenarbeiten sollen. Diese Mechanik wendet Plan.Net Performance bei Kundenkampagnen an und arbeitet dabei nicht nur mit ihren internen Schwester-Agenturen der Serviceplan Gruppe, der größten inhabergeführten Agenturgruppe Europas, sondern auch mit anderen externen Agenturen zusammen.
Doch damit die drei Elemente (A.C.T.) jeweils in Echtzeit (now) und automatisiert zusammenspielen können, benötigt es eine einfache und klare Datenstrategie. Denn je besser jeder Berührungspunkt dem Bedürfnis des Nutzers angepasst ist, desto effizienter werden der Mediakontakt und das Targeting.
Mithilfe von Daten den Nutzer optimal ansprechen
Seit der Gründung der Agentur im Jahr 2007 arbeitet Plan.Net Performance eng mit Google zusammen. Google berät die Agentur bei Suche, Display und allen Fragen rund ums Thema YouTube. Außerdem werden die Mitarbeiter darin geschult, wie sie mit Datenanalyse und Machine Learning das Optimum für den Kunden herausholen können.
"Wir nutzen Daten, um zu antizipieren, ob unsere Botschaft für einen Nutzer relevant ist", erklärt Neuner. Soziodemografische Merkmale, Personas, statistische Zwillinge und Daten, wie sie Google beispielsweise mit Custom Intent Audiences zur Verfügung stellt, werden dynamisch mit Nutzer- und Anwendungsdaten angereichert, um automatisiert angepasste Anzeigenformate so früh wie möglich individualisiert auszuspielen.
Je weiter die Customer Journey fortgeschritten ist, desto größer wird der Anspruch des Nutzers, relevante Informationen zu erhalten. Hier werden die Werbemaßnahmen dann, der "A.C.T. now"-Mechanik folgend, mit Erkenntnissen aus dem Verhalten der Nutzer angepasst.
"Am Ende geht es immer darum, für Nutzer relevante Botschaften zu platzieren", sagt Neuner. "Was ist der richtige Content für das Bedürfnis dieser Person? Alle Daten, die wir haben, nutzen wir, um den Content oder das Targeting zu optimieren. Oder beides."
Damit das gelingt, sitzt die Kreativabteilung immer mit am Tisch. Kreation meint dabei alle sichtbaren Berührungspunkte von Textanzeigen, Landing- und Check-out-Pages über Produktfeeds bis hin zum Bewegtbild. Nicht nur dort müssen kreative Leitideen für unterschiedliche Zielgruppen und verschiedene Formate ‒ vertikal oder horizontal, in zwei und in 30 Sekunden ‒ funktionieren. "Wir schaffen die Brücke zwischen Kreation und Media auf Basis von Daten", fasst Neuner zusammen.
Mit First-Party-Daten die Kunden zum Erfolg führen
Eine wichtige Aufgabe von Plan.Net Performance ist es, den Kunden aufzuzeigen, welche Möglichkeiten sich durch Datenintegration und Automatisierung, also Machine Learning, ergeben. Hier spielt der Einsatz der richtigen Daten eine große Rolle. First-Party-Daten sind eine enorme Chance, Wettbewerbsvorteile zu erreichen. Das beginnt mit Nutzerdaten der am besten konvertierenden Nutzer und geht bis zum Ausschluss von Bestandskunden zur gezielten Ansprache von Neukunden. Auch Sales-Daten verbessern die digitale Wertschöpfung von Kunden. So kann die tatsächliche Marge als Wert einer Conversion zugrunde gelegt werden, um dann mithilfe von Machine Learning automatisiert Content und Targeting zu optimieren.
Ein Kunde, der besonders weit fortgeschritten in der Nutzung eigener Daten ist, ist der Schuhhersteller LLOYD. Hier wird auf Geschäftsziele und nicht mehr auf Onlinemetriken optimiert. "In der täglichen Auseinandersetzung mit den Erfolgen nehmen wir den Umsatz des Onlineshops aus dem Warenwirtschaftssystem des Kunden", berichtet Neuner. "Das heißt, dass wir uns dieselben Zahlen angucken wie der Chef." Der Erfolg kann sich sehen lassen: Seit Beginn der Zusammenarbeit im Februar dieses Jahres ist der gesamte Onlineumsatz alleine bis Mai um 64 Prozent im Vergleich zum Vorjahreszeitraum gewachsen.
Auch der langjährige Kunde Sunny Cars, europaweit einer der bedeutendsten Mietwagenvermittler, profitiert davon, eigene Daten mithilfe der Google Marketing Platform anzureichern. "So haben wir im Jahresvergleich einen über 20-prozentigen Effizienzgewinn für unseren Kunden herbeiführen können. Durch ein gemeinsames Datenverständnis und das Abbilden des kompletten Funnels"”, führt Thomas Herrmann, Geschäftsführer bei Plan.Net Performance, aus.
Shopping-Anzeigen
"Was ist wann, wie, wo zu welchem Preis verfügbar, mit welcher Beschreibung und welchen Eigenschaften? Das muss man in strukturierten Daten darstellen, um die Produkte beispielsweise auch mit Googles Shopping-Kampagnen korrekt anzubieten", sagt Herrmann. Doch viele Unternehmen verfügen gar nicht über ausreichende Produktbeschreibungen. Daraufhin sucht eine eigene KI von Plan.Net Performance die notwendigen Informationen und trägt so zum Aufbau und zur Dynamisierung von Produktdatenbanken bei. Häufig setzt die Agentur auch eigene Skripte ein, zum Beispiel von Google zur Verfügung gestellte Informationen. Mit diesen Daten kann die Google-KI dann noch effizienter arbeiten.
Die Versandapotheke Vitalsana, Teil der Zur Rose Group, zum Beispiel wirbt mit Shopping-Anzeigen von Google in einem Umfeld mit starker Wettbewerbsdynamik. Im Kampf um die Gunst einer preissensiblen Kundschaft ändern sich die Produktpreise teilweise sogar täglich – bei Vitalsana und beim Wettbewerb. Mithilfe eines Daten-Crawls ermöglicht das Plan.Net-Team, die richtige Produktauswahl zu bewerben. Mit Daten von Preisvergleichsplattformen werden täglich die Produkte mit wettbewerbsfähigen Preisen identifiziert. Über dynamisch vergebene Labels im Produktfeed werden diese Artikel in den Shopping-Kampagnen hochpriorisiert. Auf diese Weise konnte Plan.Net Performance den Umsatz für Vitalsana um 80 Prozent steigern – bei nur 25 Prozent zusätzlicher Mediainvestition.
Mit neuen Technologien vom reinen Performance-Marketing zur ganzheitlichen Wertschöpfung
Um all diese Leistungen zu erbringen, ist eine kontinuierliche Weiterentwicklung unabdingbar. Von Technologien, um beispielsweise alltägliche Aufgaben effizient zu verwalten, aber auch von Mitarbeitern, die Unternehmen immer holistischer beraten. "Wir suchen Leute, die Spaß haben an der Thematik und am Lernen", beschreibt Neuner das Profil. Bei der Wissensvermittlung kommen unter anderem Trainings und Schulungen mit internen oder externen Experten zum Einsatz, auch die Zertifizierungen für die von Google angebotenen Tools und Produkte spielen eine wichtige Rolle.
Obwohl Machine Learning die Arbeit sehr erleichtere, ersetze sie keine Mitarbeiter, sagt Herrmann. "Automatisierung und künstliche Intelligenz ermöglichen mehr, werden aber keinen Einzigen von uns ersetzen. Im Gegenteil, das wird jeden von uns in Zukunft noch wertvoller machen." Neuner fügt hinzu: "Die Arbeit wird vielschichtiger, interessanter. Wir sehen nicht, dass uns Arbeit weggenommen wird. Stattdessen steigt das Bedürfnis nach Agenturen, die Dinge vereinfachen und in eine gemeinsame Richtung schieben."
