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intelliAd DSP - RTB real time bidding - user centered marketing
- 2. ©
intelliAd
Media
GmbH
„RTB
spending
expands
faster
than
any
other
segment
of
the
digital
adver<sing
industry
including
hot
areas
such
as
mobile,
video,
or
social
adver9sing.
Worldwide
RTB-‐based
spending
will
grow
from
1.4
billion
$
in
2011
to
13.9
billion
$
in
2016
(a
compound
annual
growth
rate
of
59.2%).“
IDC,
Interna9onal
Data
Corpora9on,
October
2012
2
Weltweit
rasantes
Wachstum
von
RTB
erwartet
- 4. ©
intelliAd
Media
GmbH
Tracking
ermöglicht
die
Bes<mmung
wertvoller
User…
4
Zielgruppenspezifika<on
Fliegt
gerne
Fernstrecken
Mag
Städtereisen
Reisen
- 5. ©
intelliAd
Media
GmbH
…und
die
individuelle
Evaluierung
jedes
einzelnen
Users.
5
Bes<mmung
profitabler
User
- 6. ©
intelliAd
Media
GmbH
6
Performance
Steigerung
durch
RTB
60,000
Conv.
$15
CPA
Bulk
Buying
Impressions
Targe9ng
großer
Zielgruppen
nach
Kategorie
Real
Time
Bidding
(RTB)
Nur
für
wertvolle
User
bezahlen
ALT NEU
- 7. ©
intelliAd
Media
GmbH
Ihre
Daten
ist
Ihr
Rohstoff
„In
der
digitalen
Welt
treten
Daten
als
vierter
Produk9onsfaktor
neben
Kapital,
Arbeitskra]
und
Rohstoffe
auf.“
Kunde
ist
zukün]ig
in
der
Pflicht,
seine
Daten
zentral
zu
sammeln
und
auszuwerten.
7
BITKOM,
2012
- 8. ©
intelliAd
Media
GmbH
8
intelliAd
360°
Cross-‐Channel
Op<mierung
Tracking
Analyse
Bid
Management
Kunden
Scoring
(z.B.
aus
CRM)
CRM
Daten
Mul9-‐
Channel
Tracking
User
Scoring
Acribu9on
Modeling
Placement
Scoring
SEA
GDN
RTB
(z.B.
AdX)
Kunden
BI/ERP
bidding
logic
- 9. ©
intelliAd
Media
GmbH
9
Empfehlung:
Informa<onen
sammeln
über
DataCube
Kundendaten
lagern
in
verschiedenen
Systemen
–
teilweise
nicht
beim
Kunden
Informa9onsintegra9on
durch
intelliAd
ETL
Prozess
Alt: Verteilte User Informationen Neu: Userprofile als Key-Asset des Kunden
BI
CRM
intelliAd
Tracking
ERP
Partner
und
Marktplätze
ERP
Technologie
BI
CRM
intelliAd
Tracking
Selek9ve
Weitergabe
von
userbasierten
Profilen
DSP
Technologien
Zentrale
Datenhaltung
für
den
Kunden
DataCube
- 10. ©
intelliAd
Media
GmbH
10
intelliAd
1:1
Marke<ng
DMP
DSP
Werbemicel
Op9mierung
User
Profil
Sta9s9k
1. Bid Request
2. Bid Response
4. Acceptance
5. Ad Delivery
3. Auction
Adver<ser
DSP
Adserver
DataCube
CRM
BI
ERP
Tracking
A_ribu<on
Model
User
Bewertung
DSP
DSP
oder
Datenpartner/
Dri_seiten
Opt-‐In
Partner
(ohne
Konkurrenzsitua9on)
Fragenportale,
Reg.Daten
Partner,
etc.
Preisvergleiche
- 11. ©
intelliAd
Media
GmbH
» Informa9onen:
» User
suchte
„LG
42LM649S“
bei
billiger.de
» User
hace
Click-‐Out
zu
anderem
Shop
» Conrad
wurde
unterboten
11
Vorteile
von
Datenpartnern
für
Adver<ser
DataCube
Datenpartner/
Dri_seiten
- 12. ©
intelliAd
Media
GmbH
» Informa9onen:
» Was
hat
der
User
in
die
Suchmaske
eingegeben?
» Welches
Produkt-‐Bild
hat
er
gesehen?
» In
welcher
Kategorie
hat
er
gesucht?
» Welches
Produkt
(Name,
EAN)
hat
er
sich
angesehen?
» Welchen
Preis
hat
er
gesehen?
» Ansprache
von
Usern,
die
ein
Adver<ser
noch
nicht
kennt
(kein
Kontakt
mit
der
Website
oder
mit
Werbemiceln).
12
Vorteile
von
Datenpartnern
für
Adver<ser
- 13. ©
intelliAd
Media
GmbH
13
intelliAd
1:1
Marke<ng
DMP
DSP
Werbemicel
Op9mierung
Angereichertes
User
Profil
Sta9s9k
1. Bid Request
2. Bid Response
4. Acceptance
5. Ad Delivery
3. Auction
Adver<ser
DSP
Adserver
DataCube
CRM
BI
ERP
Tracking
A_ribu<on
Model
User
Bewertung
DSP
DSP
oder
Datenpartner/
Dri_seiten
Opt-‐In
Partner
(ohne
Konkurrenzsitua9on)
Fragenportale,
Reg.Daten
Partner,
etc.
Preisvergleiche
- 14. ©
intelliAd
Media
GmbH
» Adver9ser
profi9eren
von
angereicherten
User
Profilen
und
wissen
in
Zukun]
welche
Zielgruppen
in
Wahrheit
auf
Ihre
Ads
reagieren.
» Möglichkeit
der
Ansprache
von
bislang
unbekannten
Usern
über
Datenpartner
–
aber:
man
weiß
bereits,
was
den
User
interessiert!
14
DMP
&
RTB
Konzept
Data
Fee
Overview
of
the
Value
Shi]ing
Process
Inventory
AdX,
….
Adver9ser
Adver9ser
Adver9ser
Adver9ser
Adver9ser
CPM
RTB
Enriched
User
Profiles
- 15. ©
intelliAd
Media
GmbH
Nutzung
der
DMP
Daten
im
Bid-‐Management
für
Display
Suchanfrage
von
Usern
in
Google,
Yahoo,
Bing
und
dem
Suchfeld
der
Seite,
welche
noch
nicht
auf
der
eigenen
Seite
waren
(Neukunden).
intelliAd
erkennt
Interessensgebiete
und
ordnet
den
User
in
Interessens-‐Taxonomie
intelliAd
liefert
passende
Werbung
aus
intelliAd Partner Retargeting intelliAd Search Targeting
User
sur]
auf
Themenseite
und
war
noch
nicht
auf
der
eigenen
Seite
intelliAd
wählt
automa9sch
Partnerseiten
aus,
auf
denen
sich
die
User
des
Kunden
bewegen.
Der
Kunde
kann
ebenso
eigene
Partner
(z.B.
Koopera9onspartner)
integrieren.
intelliAd
liefert
passende
Werbung
an
User
aus,
die
auf
der
gewählten
Seite
waren.
Diese
Werbung
erscheint
insbesondere
auf
Dricseiten
außerhalb
der
Partnerscha].
1.5Mrd.AI
/
Monat
=
max.Reichweite
13.000
AI
pro
Sekunde
- 16. ©
intelliAd
Media
GmbH
Targe<ng
Op<onen
des
intelliAd
bidder
User
Interac9on
Targe9ng
View
Targe<ng
User
mit
Seitenbesuch
(ohne
Klick-‐Out)
auf
dem
DMP
Datenpartner
können
erneut
angesprochen
werden.
Klick-‐Targe<ng
Klick-‐Events
wie
z.B.
Klickouts
können
als
Targe9ng
Ziel
hinterlegt
werden,
so
dass
nur
User
mit
einer
bes9mmten
Klickverhalten
erreicht
werden.
Produk<nteresse
Targe<ng
Targe9ng
anhand
von
ProduktID
der
Produkte,
welche
beim
DMP
Datenpartner
geklickt
wurden.
Conversion-‐Targe<ng
Bes9mmte
Datenpartner
unterstützen
die
Unterscheidung
in
Conversion
Typen,
wie
z.B.
Download,
Lead
oder
Sale.
User
Journey
Targe9ng
Anzahl
der
Interak<onen
Die
Anzahl
Interak9onen
pro
Datenpartner
bzw.
pro
User
kann
vorgegeben
werden
Engagement
High-‐Commitment
Cluster
und
verstärkte
Interak9on
innerhalb
von
kurzen
Zeiträumen
führen
zu
stärkerer
Gewichtung
des
Users
Berücksich<gung
des
CLV
Faktoren
wie
z.B.
Wiederkaufraten,
CLV
und
Warenkorbwerte,
sowie
Kaufwahrscheinlichkeiten
können
im
Display
Bidding
berücksich9gt
werden.
Berücksich<gung
von
Non-‐Converters
Wann
haben
User
nicht
gekau]?
Wie
viele
Kaufabbrecher
gibt
es?
Korrela9on
in
Bezug
auf
Kampagnen-‐Sevngs?
- 17. ©
intelliAd
Media
GmbH
17
Der
Data-‐Cube
zum
Erfolg
DMP
Erfolg
- Nutzung
der
eigenen
und
fremden
Datenquellen
- Transparente
Abrechnung
auf
Basis
einer
Tech
Fee
- Verbessertes
Kampagnenmanagement
- Erhöhter
ROI
- Datenhoheit
mit
der
Möglichkeit
des
Exports
DSP
- Ausspielung
von
Werbung
in
Echtzeit
(RTB)
- Dynamische
Werbemicel
auf
Basis
von
Produkten
- Granulare
Einstellungen
der
Bidding
Strategie
auf
diverse
Targe9ng
Op9onen
DMP
- Onsite
Daten
- Granulare
Segmen9erung
auf
User
Basis
- Customer
Journey
- Dricseiten
Tracking
- Profilierung
- Storno
Daten
- CRM
Datenbank
- CLV
- BI
Daten
- Offline
Daten
- Acribu9on
Model
mit
Engagement
und
Affinitäts-‐Index
- (Datenaustausch
mit
Datenpartnern
wie
z.B.
nugg.ad)
- 18. ©
intelliAd
Media
GmbH
18
Customer
Journey
Daten
als
USP
der
intelliAd
DSP
Pacern
2:
Erfolgswahrscheinlichkeit
5
%
Pacern
1:
Erfolgswahrscheinlichkeit
68
%
Demand
Side
Plazorm
(DSP)
Ganzheitliche
Customer
Journey
Daten
sind
ausschlaggebend
bei
der
rich<gen
Gebotsentscheidung
intelliAd
vervollständigt
die
Conversion
Kece
SEO
Brand
SEO
Brand
SEA
Display
Type In
SEO
Display
Display
News-
letter
Affiliate
Möglicher
Kaufabbruch
ohne
Display
Impression
- 19. ©
intelliAd
Media
GmbH
19
Sta<s<kmodell
als
USP
der
DSP
Conversion Non-Conversion
Start
SEA
SEO
Affiliate
Display
Newsletter
Type In
Removal
Effekt,
Conversion
Value,
Häufigkeit
High-‐Commitment-‐Cluster
SEA,SEO
- 20. ©
intelliAd
Media
GmbH
20
Display
Bid-‐Management
in
der
Praxis
Darstellung
im
Frontend
- 21. ©
intelliAd
Media
GmbH
21
Schri_
1:
Kunde
legt
die
Werbemi_el
an
Werbemittelverwaltung
» Verwaltung
der
sta9schen
Werbemicel
» Integrierter
AdServer/Adhos9ng
» Dynamische
Flash
Werbemicel
mit
Befüllung
aus
Produktlisten
Vorteile
» Volle
Integra9on
in
intelliAd
Tracking
Technologie
» Kein
separater
Adserver
benö9gt
» Dynamische
Werbemicel
auch
ausserhalb
von
DSP
nutzbar
- 22. ©
intelliAd
Media
GmbH
22
Schri_
2:
Kunde
legt
die
Zielgruppe
an
Zielgruppenauswahl
auf Basis von User Segmenten
Auswahl
der
User
Segmente
anhand
diverser
Targe9ng
Op9onen,
u.a.
» Frequency
Capping
auf
Werbemicelkontakte
» Channel
Kontakt
» Erst-‐
und
Letztkontakt
Zeitpunkt
» Anzahl
Seitenkontakte
» Targe9ng
auf
Conversion
Ziele
als
Nega9v-‐
und/oder
Posi9vziel
z.B.
„alle
user,
die
noch
nie
gekau]
haben“.
- 23. ©
intelliAd
Media
GmbH
Channel-‐Kontakte
» User,
die
mit
best.
Produkten
Kontakt
ha_en
» User,
die
sich
über
SEO
informiert
haben
» User,
die
einen
Preisvergleich
angestellt
haben
» …
23
Schri_
2:
Zielgruppeneinstellungen
- 24. ©
intelliAd
Media
GmbH
Onsite-‐Daten
» Verweildauer
» Onsite-‐Klicks
è
Messbares
User-‐
Engagement
24
Schri_
2:
Zielgruppeneinstellungen
- 25. ©
intelliAd
Media
GmbH
» Conversion
Daten
- User
ein-‐
oder
ausschließen,
die
bereits
eine
Conversion
hacen
(Unterscheidung
nach
Conversion-‐
Typen)
- Beispiel:
User,
die
schon
eine
Conversion
(vom
Typ
Lead)
ha_en,
können
direkt
angesprochen
werden,
um
diese
zu
einem
SALE
zu
bewegen.
25
Schri_
2:
Zielgruppeneinstellungen
- 26. ©
intelliAd
Media
GmbH
26
Schri_
3:
Der
Kunde
definiert
den
Gebots-‐Rahmen
Display Bid-Management
Einstellungen
» Kombina9on
aus
Segmenten
und
Bid-‐Management
für
Display
» Targe9ng
auf
Sichtbarkeitskriterien
(z.B.
above
the
fold)
» Zielwertvorgabe
in
CPC
und
CPM
» Placement
Targe9ng
- 27. ©
intelliAd
Media
GmbH
» Auswahl
der
Zielgruppe
» Min-‐
&
Max-‐TKP
» Min-‐
&
Max-‐CPC
» Sichtbarkeit
27
IntelliAd
Bidder
–
Kampagneneinstellungen
- 28. ©
intelliAd
Media
GmbH
Wolpart
Fröhlich
Geschä]sführer
/
CEO
intelliAd
Media
GmbH
Sendlinger
Str.
7
80331
München
T
+49
(0)
89
-‐
15
90
490
-‐
20
E
wol}art.froehlich@intelliad.de
W
www.intelliad.de
Mischa
Rürup
Geschä]sführer
/
COO
intelliAd
Media
GmbH
Sendlinger
Str.
7
80331
München
T
+49
(0)
89
-‐
15
90
490
-‐
21
E
mischa.ruerup@intelliad.de
W
www.intelliad.de
Tobias
Kiessling
Geschä]sführer
/
CTO
intelliAd
Media
GmbH
Sendlinger
Str.
7
80331
München
T
+49
(0)
89
-‐
15
90
490
-‐
10
E
tobias.kiessling@intelliad.de
W
www.intelliad.de
- 29. ©
intelliAd
Media
GmbH
User
Scoring
Algorithmus
intelliAd User Scoring (exemplarisch)
Suchanfrage
von
Usern
in
Google,
Yahoo,
Bing
und
dem
Suchfeld
der
Seite.
„Schuhe
kaufen“
intelliAd
erkennt
Ak9onswort
„kaufen“,
Interessensgebiet
„Mode“
und
Produktart
„Schuhe“
Das
Ak9onswort
lässt
auf
eine
erhöhte
Kauqereitschar
schließen.
intelliAd
weist
dem
User
einen
höheren
Score
zu.
Karl
Klicker
Score:
88
Beispiel
Customer
Journey
» Interessiert
an
Mode,
Reisen,
…
» Hat
4
mal
in
den
letzten
30
Tagen
Ihre
Webseite
besucht.
» Hace
bereits
Kontakt
mit
Ihren
AdWords-‐
und
Display-‐
Kampagnen
» Hat
sich
zum
Newslecer
angemeldet
und
Produktbeschreibungen
heruntergeladen.
» Hat
sich
Produkte
X,
Y,
und
Z
angesehen.
» Suchte
zuletzt
nach
Schuhen.
» Klickwahrscheinlichkeit
96%
» Kaufwahrscheinlichkeit
76%
è
Komplexes
User
Scoring
führt
zu
op9malen
Bietentscheidungen
- 30. ©
intelliAd
Media
GmbH
» intelliAd
als
neutraler
Technologieanbieter
mit
Self-‐
Service
DSP
Solu<on:
Konfigura9on
Ihres
individuellen
Bidders
und
damit
Differenzierung
zu
anderen
Agenturen
(entscheiden
Sie
selbst
über
die
Höhe
Ihres
Gebots).
» Komplexes
User-‐Scoring
» Herleitung
von
Nutzer-‐Interessen
anhand
von
Suchanfragen
» Nutzung
sämtlicher
Informa9onen
aus
allen
verfügbaren
Datenquellen
und
Online-‐Marke<ng-‐Kanälen
30
Ihre
Vorteile
DSP
DataCube