Die größte niederländische Fluggesellschaft KLM setzt in ihrem Marketingprogramm darauf, die Kunden mit personalisierter und relevanter Werbung individuell anzusprechen. Mit einem datengestützten Ansatz wollte KLM intelligentere und effektivere Modelle für den Media-Einkauf entwickeln, die der zunehmenden Aufsplitterung von Marketingkanälen Rechnung tragen. Weil relevantere Anzeigen bereitgestellt und die Media-Ausgaben optimiert werden sollten, wurden alle Touchpoints im Kaufprozess durch die Kombination von Daten miteinander verknüpft.
Ziele
Mit Daten intelligentere und effektivere Modelle für den Media-Einkauf entwickeln
Relevante Werbung bieten
Prognosemodelle an allen Touchpoints im Kaufprozess einsetzen
Strategie
Kombination von Kontextdaten für die Erstellung eines detaillierten Prognosemodells
Einsatz von Echtzeitdaten
Ergebnisse
40 % weniger Kosten pro Buchung
Mehr als doppelt so viele Buchungen bei gleichen Ausgaben
1,4-mal höhere Klickrate bei der Testgruppe als bei der Kontrollgruppe
KLM setzte auf die Datenverwaltungsplattform von Relay42, mit der eine datengestützte Personalisierung in großem Ausmaß möglich ist. Bei dieser Plattform werden alle Touchpoints und Datenquellen, darunter auch Google-Produkte, miteinander verknüpft, sodass der Kaufprozess in Echtzeit beeinflusst werden kann. Anhand der vereinheitlichten Daten lassen sich die Geschäftsergebnisse verbessern und nutzerfreundliche Angebote erstellen.
Relay42 und KLM konzipierten einen Datenfluss mit der Plattform von Relay42 im Mittelpunkt. Durch das Tag-Management-System von Relay42 können alle Nutzerinteraktionen auf der Website und in der APP von KLM sowie wichtige Signale aus anderen Kanälen und Datenquellen wie z. B. E-Mails, sozialen Medien, CRM oder Callcenter erfasst und in Google Analytics 360 eingepflegt werden.
Auch Daten, die über die eigenen Tags von Relay42 und DoubleClick-Floodlight-Tags gesammelt werden, können von der Datenverwaltungsplattform an DoubleClick gesendet werden, um relevante Anzeigen auf passende Zielgruppen auszurichten.
Für detaillierte Analysen exportiert KLM die Primärdaten einfach in BigQuery, und zwar aus DoubleClick mittels Datenübertragung und aus Google Analytics 360 dank direkter Integration. BigQuery ordnet das Nutzerverhalten auf der Website dann Anzeigenimpressionen zu, sodass Relay42 anhand der Daten Prognosemodelle erstellen kann.
“Wir sind überzeugt, dass durch Daten und neue Technologien eine intelligentere und relevantere Werbung an jedem Touchpoint möglich ist. Indem wir in Echtzeit verschiedene Datenquellen sowie selbst erhobene Daten miteinander verknüpfen, kann Werbung in Form eines persönlichen Dialogs mit dem Kunden erfolgen, sodass eine angenehme individuelle Interaktion stattfindet. Die Zeiten unpersönlicher Massenwerbung sind vorbei.”
- Kevin Duijndam, Cross Channel Marketing Manager, KLM
Prognosemodell für besseres Remarketing im Displaynetzwerk
KLM beschloss, beim Remarketing einen neuen Ansatz auszuprobieren. "Wir wollten keine irrelevanten Anzeigen mehr schalten, die einfach nur nerven", erklärt Kevin Duijndam, Cross Channel Marketing Manager der Fluggesellschaft. "Unsere Überlegung war, dass Gäste, die häufig Flüge bei KLM buchen, uns bereits kennen. Es macht also wenig Sinn, ihnen immer wieder die Vorteile unserer Fluggesellschaft in Erinnerung zu rufen. Allerdings waren wir uns nicht sicher, wie genau sich ein Vielflieger definieren lässt. Je mehr wir darüber nachdachten, desto komplexer erschienen uns die geschäftlichen Zusammenhänge. Schließlich erkannten wir, dass man sich nicht einfach auf Vielflieger konzentrieren kann, sondern mithilfe maschineller Lernalgorithmen herausfinden muss, wann Anzeigen irrelevant sind."
KLM entwickelte ein Modell für Echtzeitkäufe, das Prognosen einbezieht. Hierbei werden Interaktionen auf der Website und in der App mit dem Tag-Management-System in der Datenverwaltungsplattform von Relay42 erfasst. Relevante Nutzerinteraktionen können in Echtzeit an ein Prognosemodell übertragen werden, das KLM in der Google Cloud Platform entwickelt hat. Die Ergebnisse werden dann direkt an die Datenverwaltungsplattform zurückgesendet, die daraufhin regelbasierte Segmente aktiviert. Schließlich können durch die Synchronisierung mit DoubleClick relevante und ausgerichtete Anzeigen bereitgestellt werden.
Das Team wollte herausfinden, ob mit dem neuen Prognosemodell eine Leistungssteigerung erzielt wurde. KLM entschied sich bewusst gegen einen Jahres- oder Monatsvergleich und für einen A/B-Test über einen bestimmten Zeitraum. Diese Methode ist zuverlässiger, da saisonbedingt plötzliche Schwankungen auftreten können, interne Kapazitäten fehlen oder durch Mitbewerber hervorgerufene externe Faktoren die Ergebnisse beeinflussen.
Unternehmensgewinne und mehr Nutzerfreundlichkeit
Für den Test verknüpfte KLM die Daten zu Nutzerinteraktionen aus der Datenverwaltungsplattform von Relay42 mit seinem Prognosemodell, um die Relevanz der Anzeigen vorherzusagen. Dadurch konnte in Echtzeit entschieden werden, ob einem Nutzer eine bestimmte Anzeige präsentiert werden soll.
Beim A/B-Test wurde deutlich, dass das neue Modell tatsächlich einen deutlichen Anstieg der Buchungen bewirkte. Da die Kosten pro Buchung im Testzeitraum um 40 % geringer waren, erreichte KLM bei gleichen Ausgaben mehr als doppelt so viele Buchungen.
Der Test hatte außerdem positive Auswirkungen auf die Nutzerfreundlichkeit. Die Klickrate bei der Testgruppe war mehr als 1,4-mal höher als bei der Kontrollgruppe – ein deutliches Indiz dafür, dass man die Nutzer dank des neuen Modells mit Anzeigen erreichte, die sie als relevant und nicht als lästig empfanden.
KLM optimierte durch die Maßnahmen nicht nur das Remarketing im Displaynetzwerk. "Noch wichtiger ist, dass wir den Datenfluss konfiguriert haben – so kann KLM die Daten in allen Onlinemarketingkanälen nutzen und erheblich von unseren Prognosemodellen profitieren", sagt Kevin Duijndam. "Wir können flexibel andere Modelle anwenden und unsere Maßnahmen auch auf Onlinemedienkanäle wie die Suche oder Videos ausweiten."
