Auch wenn Retargeting als digitale Werbemöglichkeit gesetzt ist, ist es für viele Unternehmen eine Herausforderung, das Potenzial dieses Kanals auszuschöpfen. Der Online Shop für Spielwaren und Kinderprodukte Mytoys hat gemeinsam mit der Online-Marketing-Agentur Tectumedia einen Ansatz entwickelt, um die Aussteuerung von Retargeting-Kampagnen so genau wie möglich zu gestalten. Verantwortlich für das Projekt sind Davina Engelbrecht, Marketing Manager Display und Retargeting, Mytoys, und Kevin Wasmund, Head of Business Intelligenc bei Tectumedia. Im Interview erklären beide, welche Rolle Data Driven Marketing bei Mytoys spielt.

Wie würden Sie die Data-Driven-Marketing-Strategie von Mytoys beschreiben?
Davina Engelbrecht: Erstens zielgerichtet: Mytoys hat einen sehr datengetriebenen Ansatz. Anhand eines dynamischen Attributionsmodells stellen wir sicher, dass wir entlang der Customer Journey optimieren und den User von seiner Recherche bis zum Kauf mit passenden Artikeln begleiten. Und zweitens Nutzer-orientiert: Die Segmentierung der Nutzer ist ein unabdingbarer Schritt, um User sinnvoll wieder anzusprechen. Ziel ist es, optimale Kampagnen- und Kategoriestrukturen zu entwickeln.

Welche Daten ziehen Sie für Ihre Performance- und Retargeting-Kampagnen heran?
Engelbrecht: Wir ziehen Daten aus drei Hauptquellen: Offsite-Daten, Onsite-Daten und Daten aus unserem Data Warehouse. Die Verknüpfung dieser Daten bildet ein umfassendes Bild des Nutzerverhaltens und ermöglicht es uns, die Nutzer zu segmentieren, unsere Kommunikation gezielt auszurichten und die Kampagnen weiter zu optimieren. Sämtliche Daten werden dabei grundsätzlich pseudonymisiert, bevor wir damit arbeiten.

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Davina Engelbrecht, Marketing Manager Display und Retargeting bei Mytoys

Mytoys

Wie gelingt es Ihnen, Marketingkanäle unter Einbeziehung von Customer-Journey-Daten weiterzuentwickeln?
Engelbrecht: Die Verschmelzung von Offsite- und Onsite-Daten bildet die Basis für eine erfolgreiche Retargeting-Kampagne und dient einer sinnvollen User-Segmentierung. Man benötigt jedoch eine klare Struktur, um sich nicht im Big Data zu verlieren. Werbungtreibende Unternehmen brauchen entsprechend Mitarbeiter mit sehr ausgeprägten analytischen Fähigkeiten, um die Daten technisch aufzubereiten, zu modellieren und zu interpretieren.

Die bisher entwickelten Attributionsmodelle auf dem Markt sind noch recht rudimentär und das Verständnis der eigenen Customer Journey ist eine Herausforderung. Welche Key Performance Indikatoren, insbesondere Micro-KPIs, haben einen sichtbaren Effekt auf die Entwicklung einer Customer Journey? Dies ist eine elementare Frage, die jedoch hoch komplex zu beantworten ist. Daher ist das Attributionsmodell nicht starr, sondern wird kontinuierlich auf Grundlage der Business-Intelligence-Erkenntnisse weiterentwickelt.

Bitte beschreiben Sie die Schritte.
Engelbrecht: Zunächst findet die Zielsetzung entlang der Unternehmensstrategie mit einer klaren KPI-Definition von primären und gegebenenfalls sekundären KPI wie Neukunden, Kosten-Umsatz-Relation, Umsatz etc. statt. Eine Optimierung auf zwei Key Performance Indikatoren stellt dabei schon eine Herausforderung dar. Es ist also wenig sinnvoll, eine Liste mit fünf KPI als Ziel zu erstellen.

Danach folgen die Datensammlung und die Analyse. Um sich im Labyrinth von Big Data nicht zu verlieren, ist die Interpretation der Daten der Erfolgsschlüssel für den Aufbau der Kampagnen. Als dritter Schritt folgt eine User-Segmentierung: Welche User retournieren? Welche kaufen regelmäßig? Solche Daten sind wertvoll, um Nutzer zu segmentieren.  Anschließend wird die Kampagne in die erarbeiteten Segmente unterteilt und die Nutzer, je nach ihrem Shopping-Verhalten, unterschiedlich wieder angesprochen.

Danach geht es an die Werbemitteloptimierung. Am Anfang jeder Kampagne sollten unterschiedliche Konzepte entwickelt und getestet werden. Die theoretische Nutzersegmentierung bildet die Grundlage der Kampagnen, jedoch ist der Banner das entscheidende Element, damit der User die Botschaft beziehungsweise das Produkt wahrnimmt. Zum Schluss kommt die Datenoptimierung. Unser Dienstleister Tectumedia nutzt den Bidding-Algorithmus von der Software Performates, um automatisch die Criteo-Kampagnen anhand der Offsite-, Onsite- und Daten aus dem Data Warehouse zu optimieren.

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Herr Wasmund, Tectumedia misst bestimmt, ob diese Optimierung gelingt. Wie machen Sie das?
Kevin Wasmund: Zur Auswertung der Performance werden sowohl Macro- als auch Micro- beziehungsweise Engagement- Daten berücksichtigt wie das Onsite-Verhalten: Wie lange bleibt der User auf der Webseite? Hat er bereits mehrere Seiten besucht?

Allgemein betrachtet: Was gelingt noch nicht so gut im datenbasierten Marketing?
Wasmund: Technik in der Umsetzung. In der Theorie können KI und Big Data sehr viel. In der Umsetzung - und hier sprechen wir im Allgemeinen vom Werbemarkt - scheitert aber schon viel an der Einbindung eines Pixels oder einer Cookie-Weiche!

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Kevin Wasmund, Head of Business Intelligence bei Tectumedia

Tectumedia

Womit tun sich Online-Shops im data-driven Marketing noch schwer?
Wasmund: Bei der Ermittlung der wichtigsten Touchpoints haben Unternehmen noch Schwierigkeiten. Das Verständnis der Customer Journey stellt, noch vor der Gestaltung der Kampagne, nach wie vor einen wesentlichen Aspekt dar und ist eine Voraussetzung für die Umsetzung einer Strategie. Häufig werden Proof of Concept und Testphasen vernachlässigt: Die Auswahl eines Attributionsmodells, die Nutzer-Segmentierung und ähnliche Parameter müssen auch nach einer intensiven Analyse- und Planungsphase getestet und natürlich weiterentwickelt werden.

Davina Engelbrecht und Kevin Wasmund stellen den Optimierungsansatz für Retargeting am 6. November 2018 bei der Data Driven Marketing Conference vor.