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Programmatic Advertising 3 mds

Programmatic Advertising (Teil 3): Marketing & Big Data

Immer häufiger hört man von „Programmatic Advertising“ (PA) als dem neuen, zukunftsträchtigsten Paradigma im Onlinemarketing. PA sei die Werbung der Zukunft, das „neue Betriebssystem der Werbung“, der „jüngste Wachstumstreiber des Werbemarktes“. Doch was ist überhaupt das „Programmatische“ an PA und wie funktioniert das? Wir widmen der neuen Methode eine Mini-Serie.

Bisher erschienen:

Teil 1: Programmatic Advertising – was ist das?

Teil 2: Plattformen, Publisher und private Plätze

Heute:

Teil 3 – Programmatic Advertising und Big Data

Im wahrsten Sinne des Wortes groß: Die Datenmengen, die heute anfallen, sind fantastisch und verdoppeln sich dabei alle zwei Jahre. Big Data heute in Zahlen heißt: Über 2,5 Trillionen (eine Zahl mit dreißig Nullen) Bytes werden innerhalb von 24 Stunden erzeugt. Pro Sekunde sind das über 30 Terabyte voller Einsen und Nullen. Darunter zum Beispiel: über 10.000 Tweets, über 51.000 Google-Anfragen, 2.875 Fotos bei Instagram und fast 2,5 Millionen E-Mails – wie erwähnt in jeder einzelnen Sekunde!

Lesen Sie auch unser Strategie-Whitepaper: Die Zukunft der Facebook-Werbung – Trends, Auswertungen und Praxistipps

Big Data und Marketing

Doch diese an der Oberfläche „sichtbaren“ elektronischen Fußabdrücke sind nicht unbedingt gemeint, wenn das Stichwort Big Data im Zusammenhang mit Marketing fällt. Denn es gibt auch immense Datenströme, die für den Einzelnen unsichtbar fließen: von Websitebesuchen über Kreditkartenaktivitäten, Übertragungen von Mautstellen bis hin zu GPS-Daten von Smartphones und Navigationssystemen und vieles mehr. Diese Daten sind gemeint, wenn man von Big Data im Zusammenhang mit Werbeaktivitäten redet. (Zu weiteren Bedeutungen des Begriffs, etwa in Verbindung mit komplexen industriellen Produktionsprozessen, gibt es bei Wikipedia eine Big-Data-Liste.)

Big Data als neues Marketing-Tool

Ist die Auswertung der Daten nun als neue Form des Marketings zu betrachten? Ganz sicher nicht, denn Unternehmen nutzen personenbezogene Informationen bereits seit Jahrzehnten, um ihre Produkte zu bewerben. Denken wir nur an traditionelle Katalog-Versandhäuser, die natürlich ihre Adressdatensätze für die Kundenpflege (neudeutsch: CRM = Customer Relationship Management) nutzen. Ein weiteres Beispiel wäre eine Supermarktkette mit Treueprogramm. Hier werden in Form von Kundenkarten sogar eigene Datenträger ausgegeben: Dies erleichtert neben der Kundenbindung auch das Erstellen von Kundenprofilen, die Rückschlüsse auf das Kaufverhalten zulassen und damit personalisierte Kaufanreize ermöglichen. Kreditkartenunternehmen sind ein weiteres Beispiel: Auch diese sammeln seit geraumer Zeit fleißig Daten ihrer Nutzer.

Wordcloud zu Programmatic Advertising

Tendenz Echtzeit

Für das Versandhaus ist es keine große Sache, eine Abfrage über die eigenen verschiedenen Datenbanken zu starten. Aber: Dabei wird der Zeitfaktor zum Problem. Dauert die Abfrage zu lange, kann sie zum Hindernis werden – denn 24 Stunden sind in der schnelllebigen digitalen Welt bereits eine kleine Ewigkeit. Das Versprechen, das Programmatic Advertising Unternehmen macht, bezieht sich unter anderem auf die Prozessgeschwindigkeit: Entscheidungen sollen möglichst in Echtzeit getroffen werden können.

So kann beispielsweise eine Anzeige für einen Urlaub in der Sächsischen Schweiz so ausgespielt werden, dass sie einem momentan aktiven User angezeigt wird, der in Berlin lebt, in den letzten 180 Tagen keine Reise gebucht hat und einen Tag zuvor auf einer Website mit 40 Angeboten für Rundreisen in die Region war. So funktioniert Programmatic Advertising – welche Möglichkeiten sich dabei ergeben, dürfte insbesondere für das Thema Performance-Marketing, Targeting und Bidding (siehe Teil 2 unserer Serie zu Programmatic-Advertising-Plattformen und -Publishern) auf der Hand liegen.

Zur rechten Zeit am rechten Ort

Für Werbetreibende stellen sich die Big-Data-Berge als Landschaften voller Möglichkeiten dar: Inhalte können hier ganz auf den Konsumenten zugeschnitten und in Echtzeit ausgespielt werden. So bekommt der Verbraucher Inhalte zu sehen, die (statistisch gesehen) seinen momentanen Bedürfnissen genau entsprechen, und zwar zu einem Zeitpunkt, an dem dies noch der Fall ist. Dadurch können Kampagnen fortlaufend analysiert und verbessert werden – ein entscheidender Unterschied zu den „klassischen“ Insertions-, Audio- und Videomedien wie Zeitungen, Zeitschriften, Rundfunk, TV und Kino.

Grubenlampe auf, Rohdiamanten finden

Um bei der Metapher mit den Bergen zu bleiben: „Data-Mining“, der Bergbau in den Datengebirgen, bringt immer neue Faktoren, Informationen und damit Möglichkeiten hervor, um Werbebotschaften maßzuschneidern. Diese auf dem Silbertablett servierten Häppchen versprechen neben einer höheren Akzeptanz durch die Verbraucher natürlich auch eine höhere Conversion Rate: der erste Schritt auf dem Weg zu einer Customer Journey, an deren Ende tatsächlich auch ein Abschluss und vielleicht sogar eine Empfehlung steht.

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Im Allgemeinen setzt die Werbebranche dabei auf drei Arten von Datensätzen:

1. Daten aus erster Hand (first party data)

Diese stammen aus Kundenpflegesystemen (CRM) sowie Daten aus Websitebesuchen, Werbeinhalten oder aus plattformübergreifenden Daten. Sie können Informationen zu Kundenverhalten, -handlungen und -interessen beinhalten.

2. Daten aus zweiter Hand (second party data)

Aus Statistikauswertungen verschiedener Cookie-Tools externer Plattformen und Veröffentlichungen. Die Daten stammen direkt von einem Anbieter (zum Beispiel Adserver, Analysediensten oder Social-Media-Host-Diensten). Mit bestimmten Anbietern kann man auch über die Bereitstellung spezifischer Datenpunkte und Audiences verhandeln.

3. Daten aus dritter Hand (third party data)

Werden oft von zahlreichen unterschiedlichen Websites aggregiert und von externen Anbietern bereitgestellt. Der Verkauf erfolgt dabei über unterschiedliche Distributionspfade.

Wie Big Data das Marketing ändern wird

Die ständig wachsende Menge von Daten bringt natürlich große Herausforderungen mit sich, erzeugt aber auch bedeutende Geschäftsmöglichkeiten für Vertrieb und Marketing – auch für Profis in kleinen und mittleren Unternehmen. Für den Mittelstand bedeutet die Ära von Big Data deswegen zunächst einmal, Vertrieb und Marketing auf die richtige digitale Spur zu setzen.

Big Data bietet hier nämlich deutliche Vorteile: Marketingbudgets können viel präziser eingesetzt werden. Aus den Datenmengen lassen sich genaue Erkenntnisse gewinnen: Wo kann welches Budget sinnvoll verwendet werden? Welche Buchungen von Werbeplätzen und das Ausliefern welcher Anzeige für welchen zukünftigen Kunden sind Erfolg versprechend?

Diese Methode wird sich zunehmend verfeinern – wir sind auf die weiteren Entwicklungen sehr gespannt.

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Blogbeitrag von Robert Nagel

Robert Nagel ist Redakteur bei der mds. Agenturgruppe. Er schreibt in Berlin zu strategischen und operativen Themen der Produkt- und Vertriebskommunikation.
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