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Zielgerichtetes Audience Management ist einer der Erfolgshebel für Kampagnen – oder größer gedacht, auch für das gesamte Unternehmen. Aber fangen wir mal von ganz vorne an.
Der Datenschatz Ihres Unternehmens
Unternehmen – seien sie groß oder klein – sitzen auf einem mehr oder weniger großen Datenschatz. Über verschiedene Datenquellen (CRM, E-Mail Marketing, Webanalyse, Ad Server ) erfassen sie Daten ihrer Kunden. Dies führt uns schon zum ersten, und wenn nicht sogar wichtigsten, Punkt im Audience Management. Daten müssen zielgerichtet, strukturiert, sauber und zentral gesammelt werden. Das ist das A und O für erfolgreiches Audience Management, sonst wird es schwierig, wenn nicht gar unmöglich AM durchzuführen. Die Daten bilden die Grundlage für alle kommenden Schritte.Segmente bilden – Muster in den Daten erkennen
Nach dem Sammeln und Aufbereiten der Daten, geht es an die Analyse. Die Analyse soll dazu dienen, bestimmte Muster zu erkennen, um darauf basierend Schlüsse treffen zu können. Die Musterung der Daten kann manuell, aber auch mittels künstlicher Intelligenz durchgeführt werden. So können zum Beispiel statistische Zusammenhänge zwischen bestimmten Kundensegmenten und Kauf- oder auch Abwanderungswahrscheinlichkeiten berechnet werden. Und schon sind wir inmitten des Audience Managements. Es geht also zunächst darum aus den Daten, Segmente mit bestimmten Eigenschaften zu bilden, welche Merkmale aufweisen, die sie von anderen Segmenten unterscheiden. Diese können in weiterer Folge als Audience Listen genutzt werden. Die Listen werden weiter in diverse Tools “gepusht” um sie auch im Kampagnen-Management nutzbar zu machen. Eine Audience kann man beispielsweise in GA360, einer Data Management Platform (DMP) oder auch direkt in einer Demand-Side Platform (DSP) wie Display und Video 360 bilden. Eine ordentliche Dokumentation sollte hier selbstverständlich sein, um auch die Nachvollziehbarkeit für andere Personen zu gewährleisten.Segmente nutzen – Aber bitte datenbasiert
In weiterer Folge muss man sich darüber Gedanken machen, wie man mit diesen Segmenten umgehen möchte. Diese Entscheidung sollte nicht einfach aus dem Bauch heraus getroffen werden, sondern auch eine datenbasierte Grundlage haben. Ein Beispiel: Segment – Bouncer einer Website
Diese Datenanalyse zeigt auf, dass Bouncer hinsichtlich Conversion-Generierung eine äußerst schwaches Remarketing-Segment sind. Wollen wir dieses Segment nun ganz aus unserem Kampagnen-Konzept streichen? Die Antwort lautet: Nein! Zwar werten wir den Bouncer nicht als so wertvoll wie andere Remarketing-Segmente (z.B.: Warenkorbabbrecher), aber wir wollen auch nicht ganz auf ihn verzichten! Denn wir haben in der Analyse auch gesehen, dass ein beträchtlicher Teil der Bouncer später doch noch zum Käufer konvertiert. Daher gehen wir im Kampagnen-Management anders mit ihm um und adaptieren in weiterer Folge unter anderem Botschaften, den Geldeinsatz und Frequency Cap für den Bouncer (anders als etwa für einen Warenkorbabbrecher).
