Jeder Medieneinkäufer weiß, dass Daten der Schlüssel zu einer erfolgreichen Kampagne sind. Je mehr Sie über Ihre Zielgruppe wissen, desto mehr können Sie sie auf eine Weise ansprechen, die auf Resonanz stößt.
Aber jeder Einkäufer weiß auch, dass nicht alle Daten gleich sind und dass der Einsatz von minderwertigen Daten zu enttäuschenden Kampagnenergebnissen führen kann. Die Datenqualität ist daher für die Kampagnenleistung von größter Bedeutung.
Aber nur allzu oft, Datenqualität ist eine Art Blackbox. Die Vermarkter haben nur wenig Einblick darin, wie Datensegmente erstellt werden, wann sie erstellt wurden und wie oft sie aktualisiert werden. Infolgedessen können Vermarkter und Medienkäufer Zielgruppen von Verbrauchern kaufen, die bereits gekauft haben oder falsch etikettiert wurden.
Dies sind schwierige und hartnäckige Herausforderungen, die Medienkäufer und Vermarkter seit den Anfängen der digitalen Werbung plagen. Glücklicherweise stellen sich Echtzeitdaten diesen Herausforderungen von Anfang an. Als relativ neue Klasse von käuflichen Daten ermöglichen Echtzeitdaten den Vermarktern, Verbraucher zum günstigsten Zeitpunkt anzusprechen, ihnen ein relevanteres Erlebnis zu bieten, die Effizienz ihrer Medienausgaben zu steigern und greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Was sind Echtzeitdaten?
Echtzeitdaten basieren per Definition auf echten Signalen, die Verbraucher in ihrem digitalen Leben erzeugen. Sie setzen sich aus Shares, Likes, Kommentaren, Suchanfragen, Klicks und Seitenaufrufen zusammen, die im gesamten Web beobachtet werden, sobald sie auftreten.
Echtzeitdaten unterscheiden sich von vorgefertigten Daten dadurch, dass sie deterministisch, nicht proxy. Wenn ich den Videotrailer für einen neuen Film in den sozialen Medien teile, ist das ein klares Zeichen dafür, dass ich Interesse daran habe. Echtzeitdaten treffen diese Entscheidung auf der Grundlage meiner persönlichen Handlungen und nicht, weil ich wie andere Verbraucher aussehe, die diesen Film wahrscheinlich sehen werden.
Dies unterscheidet sich von probabilistischen oder stellvertretenden Daten. Proxy-Daten stellen Annahmen über Verbraucher auf der Grundlage früherer Handlungen auf; wenn ein Nutzer eine Baby-Website besucht, muss er eine neue Mutter sein. Die größte Herausforderung bei Proxed-Daten? Sie können nicht zwischen einer frischgebackenen Mutter und einem Onkel, der ein Geschenk für seine neue Nichte kauft, unterscheiden. Sie können ein ziemlich stumpfes Instrument sein.
Die andere Herausforderung besteht darin, dass die Denkweise der Verbraucher nicht berücksichtigt wird. Eine frischgebackene Mutter ist zwar sehr an Babyausstattung interessiert, aber vielleicht auch an einem neuen Unkrautstecher oder Winterreifen für ihr Auto. Der Kontext - das Hier und Jetzt einer Internetsitzung - ist ein aussagekräftiger Indikator für Interesse und Absichten, geht aber bei vorgefertigten Daten, die auf alten Signalen basieren und einem Vermarkter erst lange nach der tatsächlichen Aktion verkauft werden, weitgehend verloren.
Aus diesem Grund ist die Aktualität von Echtzeitdaten so wegweisend. Sie kann die Ergebnisse bei bestimmten Anwendungen, mit denen viele Medienkäufer und Vermarkter konfrontiert sind, drastisch verbessern. Beispielsweise sind manche Verkaufszyklen kurz, da sich die Phasen der Aufmerksamkeit, der Überlegung und des Kaufs auf wenige Stunden verkürzen. Die gezielte Ansprache von Verbrauchern auf der Grundlage von Echtzeitdaten ist in solchen Fällen der Schlüssel zur Steigerung der Medieneffizienz, denn es macht keinen Sinn, einen Verbraucher anzusprechen, der bereits konvertiert hat.
Aber auch bei längeren Verkaufszyklen sorgen Echtzeitdaten für mehr Effizienz, da sie reale und messbare Signale dafür liefern, dass ein Verbraucher die kritischen Phasen der Kaufentscheidung durchlaufen hat, so dass Marketingexperten so schnell wie möglich handeln können.
Echtzeitdaten haben auch einen hohen Grad an Genauigkeit - entweder haben die Verbraucher diesen Inhalt geteilt oder nicht, sie sind auf dieser Produktdetailseite gelandet oder haben diesen Produktkonfigurator aufgerufen oder nicht. Auch dies ist von entscheidender Bedeutung, da diese Echtzeitsignale in Werbe- und Marketingplattformen eingespeist werden können, um intelligente, datengesteuerte Strategien zu automatisieren, einschließlich Kampagnenoptimierung und Eins-zu-eins-Personalisierung.
Schauen wir uns das in Aktion an.
Segmentieren Sie die Verbraucher in die Stufen Ihres Verkaufstrichters
Echtzeitdaten sind äußerst nützlich, wenn es darum geht, zu verstehen, wo sich die Verbraucher in ihrer Kaufentscheidung befinden, und zu beurteilen, welche Art von Informationen für sie zu diesem Zeitpunkt am nützlichsten und relevantesten sind.
Verbraucher, die in den nächsten 12 Monaten den Kauf eines neuen Autos planen, besuchen zu Beginn des Prozesses wahrscheinlich Websites mit Fahrzeugbewertungen - ein Echtzeitverhalten, das einer Automarke zeigt, dass sich diese Verbraucher in der Bewusstseinsphase befinden. Als Automarke sollten Sie ein Segment dieser Nutzer erstellen und ihnen Nachrichten über die Sicherheit, die Kraftstoffeffizienz oder andere Vorteile senden, die für Ihre Marke einzigartig sind.
Als Nächstes besuchen sie möglicherweise die Websites der einzelnen Automarken, um sich über Modelle zu informieren und ein Auto zu konfigurieren, um ein Gefühl für die Endkosten zu bekommen - klare Verhaltenssignale dafür, dass sie sich in der Überlegungsphase befinden. Sie können diese Nutzer segmentieren und sie mit neuen Botschaften ansprechen, z. B. über Ihre Finanzierungsoptionen oder die Verfügbarkeit von Modellen.
Sobald diese Kunden nach einem lokalen Händler suchen oder eine Probefahrt vereinbaren, wissen Sie, dass sie einem Kauf näher kommen. Dies ist ein günstiger Zeitpunkt, um sie mit einem lokalen Händleranreiz anzusprechen.
Zuordnung von Engagement-Verhalten und Seiteninhalt zu Interesse und Intention
Hochwertige Echtzeitdaten, kombiniert mit fortschrittlicher Datenwissenschaft und maschinellem Lernen, ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Datenerfassungsplattformen, Verhaltenssignale zu organisieren und in bedeutungsvolle Taxonomien zu kategorisieren. Auf dieser Grundlage können Medienkäufer und Vermarkter Zielgruppen auf der Grundlage von Interesse und Absicht segmentieren. So kann beispielsweise eine Marke für Heim- und Bettwaren ihr Publikum nach Interesse (Outdoor-Möbel) oder Zielen (Renovierung einer Küche) segmentieren.
Sie können diese Segmente dann in großem Umfang in einer Vielzahl von Initiativen aktivieren, von der gezielten Ansprache von Verbrauchern mit einer Nachricht, die ihre Interessen in sozialen Medien anspricht, bis hin zur Anpassung ihrer Erfahrungen, wenn sie ihre Webseite besuchen, oder der Aufforderung, sich für ein Treueprogramm anzumelden.
Wenn eine Verbraucherin ein Foto einer tollen Terrasse auf Houzz.com teilt, ist das ein ziemlich gutes Zeichen dafür, dass sie ihren Außenbereich aufwerten möchte. Das ist die perfekte Gelegenheit für eine Haus- und Gartenmarke, sie mit einer Anzeige für ihre neue Kollektion von Outdoor-Teppichen anzusprechen.
Intelligente Strategien über ein ganzes Leben hinweg anwenden
Da die Daten in Echtzeit vorliegen, können die Vermarkter die Entwicklung der Interessen ihrer Zielgruppe verfolgen und sie nahtlos in ein neues Kaufsegment überführen. Zum Beispiel können Verbraucher eine Marke entdecken, wenn sie nach einem Esstisch für den Außenbereich suchen. Später bereiten sich diese Kunden vielleicht auf ein Haus- oder Gartenrenovierungsprojekt vor und senden dabei wichtige Signale an die Marke. Wenn Sie wissen, was Ihre Kunden im digitalen Universum tun, können Sie ihnen Nachrichten und Angebote schicken, die für die Projekte relevant sind, an die sie gerade denken.
Echtzeitdaten - tatsächliche Handlungen, die von Verbrauchern in ihrem digitalen Leben ausgeführt werden - werden auch Ihre Produktentwicklungs-Roadmap informieren. Echtzeit-Klicks und -Shares helfen Ihnen zu verstehen, wann und warum Kunden andere Marken erkunden, und liefern Ihnen die Daten, die Sie benötigen, um Lücken in Ihrem Produktangebot zu identifizieren und zu schließen.
Echtzeit-Daten gehören in den Werkzeugkasten eines jeden Media-Einkäufers
Die Identifizierung potenzieller Kunden wird immer eine Herausforderung sein, aber es ist möglich, genaue, relevante Echtzeitdaten zu nutzen, um den Prozess so weit wie möglich zu rationalisieren. Sie können die First-Party-Daten einer Marke ergänzen, um die Effizienz der Medien zu steigern und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Und das ist der Grund: Potenzielle Kunden suchen im Internet, teilen relevante Inhalte und beschäftigen sich mit möglichen Lösungen für ihre Probleme. Mit Echtzeitdaten können Sie sie zur richtigen Zeit erreichen. Deshalb sollte Echtzeit zum Handwerkszeug eines jeden Medienkäufers und Vermarkters gehören.
