Vortrag User Journey und Attributionmodelling

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  • 1. uniquedigital - Kamingespräche 2012Neue Wege in der Performancebewertung von Online-Werbung – wie mit Datamining kanalübergreifendeWerbeerfolge sichtbar gemacht werden20. JUNI 2012
  • 2. 01 Status Quo Performancebewertung02 Last-Click ist tot03 Statische Attributionsmodelle04 Ein Dynamisches Attributionsmodell05 Cross-Channel Management06 Praxisbeispiele
  • 3. John Wanamaker (1838- 1922): „Half the money I spend on advertising is wasted, the trouble is: I don´t know which half.“3
  • 4. 01Status Quo Performancebewertung
  • 5. Status Quo• Wer von Ihnen kennt Ihren aktuellen Return on Marketing Invest / CPO / KUR (kanalspezifisch) ?• Wer weiß wie diese KPIs ermittelt/berechnet werden?• Wer von Ihnen setzt Last-Click, Last-Contact, Post-Click, Post-View zur Performancebewertung ein?• Wer glaubt diesen KPIs, wenn ja warum?• Beruhen Ihre Marketing-Invest Entscheidungen auf diesen KPIs?• Wer weiß was eine Customer/User Journey ist?• Wer weiß was ein Attribution Model ist?01 STATUS QUO 5
  • 6. 02Last-Click ist tot, es lebe die User Journey
  • 7. Last Click ist tot !• Vergleich der CPX-Werte von Display und Retargeting führen zu einer fehlerhaften Bewertung beider Kanäle• Das „Last-Cookie-Wins“ Prinzip ordnet den Sale nur dem Kanal zu, der als letzter vor der Kaufentscheidung liegt• Überbewertung des Retargetings, Herabstufung der Displayaktivitäten• Folge: suboptimale Budgetallokation !!!!01 LAST-CLICK IST TOT 7
  • 8. Die User-Journey im Marketing Funnel02 LAST-CLICK IST TOT 8
  • 9. 03Statische Attributionsmodelle
  • 10. Statische Attributionsmodelle02 STATISCHE ATTRIBUTIONSMODELLE 10
  • 11. Statische Attributionsmodelle02 STATISCHE ATTRIBUTIONSMODELLE 11
  • 12. uniquedigital.de/leistungen/cross-channel-management Für welches Attributionsmodel würden Sie sich entscheiden und warum?02 STATISCHE ATTRIBUTIONSMODELLE 12
  • 13. 04Ein dynamisches Attributionsmodell
  • 14. Attribution Modelling - Data Mining Unabhängige Variablen • Quantifizierung der Werbewirkung einer jeden Contact Type Attribution Value Kontaktart Display 2.4 Affiliate 2.3 • Wird kundenindividuell Retargeting 3.3 Etc. … modelliert • Aufteilung der Abverkäufe/ Umsätze auf die Kanäle gemäß der User Journey Abhängige Variablen Lead, Sale, Revenue, CLV04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 14
  • 15. Attribution Modelling Anteil Sale 0.98Retargeting0.05 0.93 Affiliate 0.45 0.48 Display 0.39 0.09 Attribution Value Contact Type Attribution Value 1. Display 2. Affiliate 3. Retargeting Display 2.4 Affiliate 2.3 Retargeting 3.3 User Journey Etc. 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 15
  • 16. Attribution Modelling - Dynamic Anteil SaleDisplay 1.000.01 0.99 0.48Display0.39 0.09 Attribution Value Contact Type Attribution Value Display DisplayDisplay 2.4Affiliate 2.3Retargeting 3.3 User JourneyEtc. 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 16
  • 17. Attribution Modelling Anteil Sale 0.98Retargeting Retargeting 0.05/0.890.05 0.05 =0.05 0.93 + Affiliate Affiliate 0.45/0.89 0.45 0.45 =0.51 0.48 + Display Display 0.39/0.89 0.39 0.39 =0.44 0.09 Gesamte Werbeleistung 0.05+0.45+0.39 = 0.89 Attribution Value Contact Type Attribution Value 1. Display 2. Affiliate 3. Retargeting Display 2.4 Affiliate 2.3 Retargeting 3.3 User Journey Etc. 04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 17
  • 18. Attribution Modelling Last Cookie Kanal Kosten Sales CPO Retargeting 2,75 € 1 2,75 € Display 1,05 € 0 - (unrentabel) Affiliate 1,35 € 0 - (unrentabel)04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 18
  • 19. Attribution Modelling Last Cookie Attribution Model Kanal Kosten Sales CPO Sales CPO Retargeting 2,75 € 1 2,75 € 0,05 55,00 € Display 1,05 € 0 - (unrentabel) 0,44 2,40 € Affiliate 1,35 € 0 - (unrentabel) 0,51 2,60 €04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 19
  • 20. Attribution Modelling auf kundenindividuellerDetailebene Kanäle • SEA • SEO • Display • Facebook • Retargeting • Email • Etc. Display- Display-Formate SEM- Email-Kategorien Vermarkter • Popunder Keywordgruppen • Neukunden • Interactive Media • Medium Rectangle • Generisch • Bestandskunden • Microsoft • Superstitial • Branded • Newsletter • G&J EMS • Bewegtbild • KW-Gruppe I • Etc. • Ebay • Etc. • KW-Gruppe II • Tomorrow Focus • Etc. • Etc.04 EIN DYNAMISCHES ATTRIBUTIONSMODELL 20
  • 21. 05Cross-Channel Management
  • 22. Der Cross-Channel Management Prozess05 CROSS-CHANNEL MANAGEMENT 22
  • 23. 06Praxisbeispiele
  • 24. Beispiel I: Vergleiche der Sale Zuweisung nach altem und neuen Modell Post View Attribution Model Betrachtung Betrachtung Google_SEA_Generisch 80 Google_SEA_Generisch 87,40 Google_SEA_Content4 10 Google_SEA_Content4 10,50 Google_SEA_Content3 0 Google_SEA_Content3 2,6 Google_SEA_Content2 20 Google_SEA_Content2 20,00 Google_SEA_Content1 20 Google_SEA_Content 1 27,00 Google_SEA_Brand 1640 Google_SEA_Brand 1550,20Display_Retargeting impression 120 Display_Retargeting impression 116,90 Display_Retargeting click 40 Display_Retargeting click 24,10 Display impression 170 Display impression 272,50 Display click 60 Display click 61,10 Affiliate 70 Affiliate 57,70 Total: 2230* Total: 2230* 06 PRAXISBEISPIELE 24
  • 25. Beispiel II: Cross-Channel Betrachtung optimiert CPL-Ranking von Vermarktern CPL nach Last-Click CPL nach Attribution Model TripleDoubleU 20.13 AdScale 36.57 IQ Media 39.88 IQ Media 38.42 AdScale 41.43 G-J EMS 46.76InteractiveMedia 49.47 Ebay 49.05Tomorrow Focus 50.28 Tomorrow Focus 53.67 IP Interactive 53.37 Microsoft 54.80 Ebay 56.13 InteractiveMedia 56.39 G-J EMS 57.14 Unister GmbH 56.75 Quality Channel 57.93 OMS Vermarktungs 60.54 Valuebrand 60.24 Valuebrand 62.02 Über die Cross-Channel Analysen wird ein Attribution Model ermittelt, welches den Erfolgs- Beitrag eines jeden Kanals/Vermarkters im Cross-Channel Kontext quantifiziert. 06 PRAXISBEISPIELE 25
  • 26. Beispiel III: Sog-Wirkung Display auf First-Search (erste Suchclicks in der Kontaktkette) Keyword- Keyword- Gruppe A Gruppe B OHNE Display Kontakt 12,11% 8,50% signifikant mehr Brand Keywords signifikant weniger 79,11% NUR Inhalt A Display NUR Inhalt B Display Allg. Display Kontakt Kampagne Kampagne Keyword- Keyword- Keyword- Gruppe B Gruppe B Gruppe B Keyword-Keyword- 12,29% 10,51% Keyword- 15,43% Gruppe AGruppe A Gruppe A 15,29% 14,31% 13,99% Brand Brand Brand Keywords Keywords Keywords 72,40% 73,25% 70,16% Display reduziert die Brand-Keywords Suchen signifikant, spezifischere Suchen werden durch spezifische Displaykampagnen signifikant erhöht, d.h. Sog-Wirkung bzw. Branding-Effekt der Kombination Marke/Produkt statistisch nachgewiesen. 06 PRAXISBEISPIELE 26
  • 27. ToDos• uniquedigital.de/downloads/whitepaper-unique-cross- channel-management• unique-labs.de/cross-channel-management-teil-1- marketingeffizienz-jenseits-des-last-clicks06 ZUSAMMENFASSUNG/TODOS 27
  • 28. KontakteALEXANDER FRERICHSHead of Data Sciencee a.frerichs@uniquedigital.det +49 (0)40 88 1414 308DENNIS LANDAUHead of Business Developmente d.landau@uniquedigital.det +49 (0)40 88 1414 221
  • 29. Follow us uniquedigital.deFach-Blog unique-labs.de uniquedigital_DE @uniquedigitalDE uniquedigital.de/googleplus feeds.feedburner.com/uniquelabs slideshare.net/uniquedigitalDERelated Companies:
  • 30. ImpressumDie in dieser Präsentation dokumentierten Gedanken undVorschlägesind geistiges Eigentum der uniquedigital GmbH und unterliegen dengeltenden Urhebergesetzen.Die unautorisierte Nutzung, die ganze oder teilweise Vervielfältigungsowie jede Weitergabe an Dritte sind nicht gestattet.uniquedigital GmbH Geschäftsführer: Deutsche Bank AGNeuer Wall 10 Markus Baier20354 Hamburg Konto 0177 907 Benjamin Tange BLZ 200 700 00T +49 (0)40 881414-10 HRB 88134F +49 (0)40 881414-14 Amtsgericht HamburgE info@uniquedigital.de UST-ID-NR. DE 813 764 166UNIQUEDIGITAL.DE
  • 31. Backup 31
  • 32. Beispielhafte Customer-Journey Product Product Warenkorb Product Warenkorb View View Abbruch View bestätigt Facebook- Retargeting- Display Fanpage Such-Anzeige Banner SALE Zeit 32
  • 33. Marketing Funnel 100% der Internetnutzer Trigger / Awareness Phase ● Der Nutzer wird auf ein Produkt bzw. Marke erstmals aufmerksam. Hier wird initial ein Bedarf beim Nutzer geweckt. 35% Research & Compare ● Der Nutzer informiert sich über Preise und Eigenschaften von Produkt bzw. Marke und vergleicht diese mit Konkurrenzprodukten 20% und -marken. Conversion ● Der Nutzer kauft das Produkt 0,5% Loyalty & Retention ● Der Nutzer wird vom Einmal-Käufer zum Stammkunden (Wiederkäufer) 0,2% Word of Mouth & Viral ● Der Nutzer sammelt positive Erfahrung mit einem Produkt bzw. Marke und teilt diese direkt oder soziale Medien mit 0,1% Bekannten/Freunden oder Communities. 33
  • 34. Exkurs Regressionsanalyse bekannt: y : Körpergewicht x : Körpergröße gesucht: Einfluss x auf Y Einfache lineare Regression: Y    *x Multiple lineare Regression: Y    1x1  2 x2  ... n xn 34
  • 35. Beurteilung der Modellgüte Modell 3 Modell 1 Modell 2 35