25 % Effizienzsteigerung beim Medieneinkauf

Reduzieren Sie Medienabfälle 

Die Marken sehen sich mit einem neuen Umfeld konfrontiert, in dem die Marketingbudgets gekürzt werden, was dazu führt, dass sie mit weniger mehr erreichen müssen. Es besteht auch ein erhöhter Bedarf, die Ausgaben zu rechtfertigen oder die tatsächlichen Geschäftsergebnisse genauer zu prüfen.

Die Anpassung an diese Situation erfordert eine Umstrukturierung des Marketings. Es kann sein, dass die Kürzung einiger Ausgabenposten nicht ausreicht, um die Einsparungen zu erzielen. Wenn Sie bei allen Ausgabenposten kürzen, wird es schwierig, Ihre zentralen Marketingziele zu erreichen. Deshalb erfordert die derzeitige Situation eine Umstrukturierung des Marketings und der Art und Weise, wie das Marketing betrieben wird.

Bessere Nutzung von Einkaufsplattformen 

Durch die Verringerung der Verschwendung in den Kampagnenstrukturen kann viel erreicht werden, und zwar ohne zusätzliche Technologie oder Kosten. Marken planen und kaufen digitale Medien nach wie vor so, als wären es traditionelle Medien. Kampagnen werden in der Einkaufsplattform mit einem festgelegten Zeitintervall und Budget gebucht, und wenn die Kampagne abgeschlossen ist, wird die Buchungslogik verworfen.

Anstelle von diskreten Kampagnen sollte die Struktur digitaler Kampagnen als ein Modell für maschinelles Lernen betrachtet werden. Aus der Sicht des maschinellen Lernens ist es Verschwendung, ein trainiertes Modell und die zugehörigen Daten wegzuwerfen, nur um ein Modell mit denselben Zielen für die nächste Kampagne neu zu trainieren. 

Die Lösung besteht darin, Kampagnen als Modelle für eine bestimmte Produktkategorie, eine Initiative und ein Optimierungsziel zu erstellen. Die Modelle können anschließend kontinuierlich trainiert und wiederverwendet werden, was letztlich die Verschwendung verringert und die Effizienz verbessert.

Ziel ist es, innerhalb Ihres Medienplans beständige Systeme aufzubauen, die es Ihnen ermöglichen, kontinuierlich Daten zu denselben Modellen hinzuzufügen und kostspielige Replikationen zu reduzieren. 

Verbessern Sie Ihr Betriebsmodell

Die Dauerhaftigkeit von Kampagnenstrukturen kann durch die Entwicklung eines iterativen Betriebsmodells verbessert werden. Die "Performance Engine" von Google ist ein gutes Beispiel dafür.  

Durch die Kombination von vier Verfahren können erhebliche Leistungsverbesserungen erzielt werden:

1. Legen Sie die Ziele fest und schaffen Sie messbare KPIs. Das Ziel ist eine Richtung, die von der Unternehmensleitung unterstützt werden kann, am besten aber mit KPIs, die direkt mit Ihren Einkaufsalgorithmen verknüpft werden können. Es ist nützlich, wenn die Ziele und KPIs auch einen finanziellen Ausdruck haben, da die Rentabilität heute eine so häufige Frage ist.

2. Fügen Sie die Daten hinzu, die Ihren Algorithmen zur Optimierung dienen targeting. Dies ist die Phase des Daten-Engineerings, die in der Regel eines der wichtigsten Kostenelemente darstellt und, wenn sie richtig durchgeführt wird, ein großes Potenzial für finanzielle Einsparungen birgt.

3. Wenn Sie die Rentabilität Ihrer Initiativen nachweisen können, warum sollten Sie sich dann auf einige wenige Produkte oder einen einzigen Markt beschränken? Digitale Einkaufsplattformen ermöglichen es Ihnen, jeden Markt mit all Ihren Produkten und services anzusprechen, selbst wenn Sie nur ein Team in einem Markt haben. Ein Großteil dieser Möglichkeiten ist der Entwicklung von Produkt-Feeds und dynamischen Werbemitteln zu verdanken. 

4. Der vierte Schritt ist dieErmittlung und Messung der Ergebnisse und die Berichterstattung über die KPIs. Dadurch wird sichergestellt, dass die Ziele und die Rentabilität des Betriebs im Mittelpunkt stehen. Die Verknüpfung der KPIs mit der Business Intelligence-Berichterstattung sichert die kontinuierliche Zustimmung der obersten Führungsebene und trägt wahrscheinlich zur Sicherung des Budgets bei. Die Auswertung der Ergebnisse sollte dann gegebenenfalls mit einer möglichen Überarbeitung der Ziele verknüpft werden, um einen neuen Zyklus des Leistungsmotors einzuleiten.  

Datenbestände erstellen

Die Beschränkung Ihrer Daten auf das, was Media-Tags auf Ihrer Website sammeln, ist suboptimal. Dies sollte durch das Hochladen von segmentierten Listen Ihrer Kunden verbessert werden, was Google als "Kundenabgleich" bezeichnet. Auf diese Weise können Sie Ihre besten oder schlechtesten Kunden oder Offline-Konvertiten oder jede andere von Ihnen definierte Segmentierung ansprechen. Es erleichtert auch die Erstellung von Kunden-Lookalikes, um Ihr Publikum zu erweitern.

Das Hochladen Ihrer eigenen Listen zum Abgleich mit Google- oder Facebook-Nutzern ist keine technische, sondern vor allem eine operative Herausforderung. Es erfordert die Einbindung mehrerer Interessengruppen und die Verknüpfung mit mehreren Datensilos und ist in der Regel mit einer Vielzahl von Berührungspunkten und manueller Arbeit verbunden.  

Die Verbesserung der Automatisierung dieser Prozesse und die Abschaffung der manuellen Schritte bei der Datenbeschaffung und -verarbeitung ist im Allgemeinen ein Bereich, in dem erhebliche Effizienzgewinne und Kosteneinsparungen erzielt werden können. 

Der Vorteil der Erstellung automatisierter Datenbestände liegt in der Möglichkeit, die Akquisitionskosten zu senken und die Streuverluste zu reduzieren, indem Sie sich auf ähnliche Zielgruppen wie Ihre besten Bestandskunden konzentrieren. Dies kann sich erheblich auf die Rendite Ihrer Werbeausgaben (ROAS) auswirken, vor allem wenn es durch eine solide CLV-Analyse unterstützt wird. Weitere Vorteile sind schnellere Reaktionszeiten, bessere Anpassungsfähigkeit und verbesserte Datensicherheit.  

Gekauften Medien Intelligenz hinzufügen

Wenn Sie Ihre gekauften Medien mit Intelligenz ausstatten, können Sie Ihre Leistung steigern und über die unvermeidlichen Schwellenwerte hinausgehen, an die Unternehmen stoßen. Intelligenz bedeutet, dass Sie Ihre eigenen Algorithmen und Modelle entwickeln, um Ihre Marketingentscheidungen zu treffen.

Dazu könnte die Vorhersage von customer lifetime value (CLV) auf der Grundlage von Google Analytics-Daten gehören, die Segmentierung der Kunden in Zielgruppen auf der Grundlage des vorhergesagten Wertes und die Erweiterung dieser Zielgruppen durch Lookalike-Modelling. Algorithmen können zum Beispiel Regeln in Google Ads sein, um Ihr Gebot für Nutzer mit einem hohen prognostizierten Wert zu erhöhen und Ihr Gebot für Nutzer mit einem niedrigeren prognostizierten Wert zu senken. Dies ist etwas, das jetzt üblich wird, wie in mehreren case studies auf der jüngsten Google Transform-Konferenz gezeigt wurde. 

Der Google Cloud-Dienst BigQuery erleichtert die Extraktion von Daten auf Zeilenebene Nutzer aus Google Analytics, was für diese Art von Anwendungsfällen sehr nützlich ist. Die Webanalysedaten können für verschiedene Kundenmodelle genutzt und in mehrere Algorithmen eingespeist werden. Wenn die Algorithmen und Modelle vorhanden sind, ist es relativ einfach, die Ergebnisse in Google Analytics und Google Ads zu übertragen und den Kreislauf zu schließen.

Die Einführung von datengesteuert Modi und die Umsetzung des algorithmischen Medieneinkaufs ist nicht nur in Google Ads möglich, auch wenn dies einer der wichtigsten digitalen Kanäle ist. Die gleichen Tools und Prozesse können auch auf anderen Plattformen wie Facebook, Adform, Adobe usw. eingesetzt werden. Der Zweck des Hinzufügens von Intelligenz zu Ihrem Media Buying ist es, mit weniger mehr zu erreichen, was plattformunabhängig ist.

Einpacken

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um Ihren Mediaeinkauf auf die neue Normalität vorzubereiten. Ein erster Schritt besteht darin, mit Ihren Agenturpartnern zu sprechen, um zu überprüfen, ob sie die maschinellen Lernfunktionen der Einkaufsplattformen vollständig nutzen. Anschließend sollten Sie sich überlegen, wie Sie Ihre Performance-Maschine mit Daten aus erster Hand anreichern können. Und schließlich sollten Sie Ihren Medieneinkaufsprozess durch die Einbeziehung Ihrer eigenen Algorithmen und Modelle intelligenter machen. 

Die Schritte können unabhängig voneinander durchgeführt werden, aber sie bauen aufeinander auf und profitieren voneinander. Der virtuelle Kreislauf besteht darin, dass je mehr Daten Sie einbringen können, desto mehr Möglichkeiten haben Sie, die Algorithmen zu verfeinern, was wiederum zu noch mehr und besseren Daten führt, mit denen Sie arbeiten können.  

Geschrieben von Oscar Jäderberg

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