Ist meine Marke bereits bekannt, kennen potentielle Kunden mein Produkt bereits oder muss ich erst Aufmerksamkeit bei meiner Zielgruppe erregen? Dies sind essentielle Fragen, welche sich Online Marketer stellen müssen, um zu definieren, in welchem Part des Funnels sich ihr Produkt befindet. Wie bereits erwähnt gibt es drei Phasen des Funnels:
In dieser Phase soll Reichweite und Aufmerksamkeit generiert werden, damit neue Kunden die Kampagne sehen und die Vorteile wahrnehmen. Es sollen somit auch User erreicht werden, die noch gar keinen Bedarf haben. So kennen uns die User bereits, wenn ein Bedarf besteht.
Gleichzeitig wird aber natürlich auch versucht, User zu erreichen, die bereits eine erste Affinität für das Thema haben. Ziel ist es, die Zielgruppen in den „Upper Funnel” zu holen, um sie in weiterer Folge gezielt mit personalisiertem Content zu bespielen und (dynamisch) retargeten zu können.
Klassische Online-Kanäle in diesem Teil des Funnels sind: Das Targeting ist hier noch relativ breit: Man sollte nicht zu sehr einschränken und sich hauptsächlich auf demographische Merkmale sowie die Zielregion stützen.
In dieser Phase versuchen wir Zielgruppen zu erreichen, die sich bereits mit dem Produkt auseinandersetzen, aber noch nicht direkt vor dem Kauf stehen. Hier spielt SEA eine große Rolle. User, die bereits nach bestimmten Produkten suchen, leitet man auf die jeweiligen Websites. Zusätzlich wird mittels datengetriebenem Marketing auch versucht, User zu erreichen, die bereits Interesse oder einen Kaufwunsch für Produkte haben. Weiters werden nun User, die bereits im Upper Funnel waren, segmentiert und mit Retargeting nochmal gezielt mit den Produkten angesprochen, die sie interessieren. Klassische Online-Kanäle in diesem Teil des Funnels sind: Potentielle Targeting Möglichkeiten sind hier Dynamisches Retargeting, Datengetriebenes Behavioural Targeting (Interesse für das Produkt, Kaufinteresse) oder Lookalike-Targeting.
In der Decision Phase müssen User noch konvertiert werden, die bereits großes Interesse gezeigt haben. Hier spielt also hauptsächlich Retargeting eine Rolle. User, die schon auf der Seite waren und sich dort informiert haben, aber noch keine Conversion erzielt haben, werden wieder angesprochen. Hier zahlt es sich aus, z.B. Warenkorb-Abbrecher gezielt erneut ansprechen. Klassische Online-Kanäle in diesem Teil des Funnels sind: Jedoch sollte hauptsächlich das Ziel “Conversions maximieren” im Fokus stehen und das Targeting sollte sich auf “Retargeting” beschränken. Dynamisches Product Retargeting ist hier beispielsweise eine effektive Idee.
In einer perfekten Welt sollten alle KPIs – nämlich absolute Impressionen, absolute Klicks, CTR, CPC, CPM, Conversions und Cost/Conversion – auf einem optimalen Niveau sein. In den meisten Fällen optimieren die Kampagnen jedoch nur auf ein bestimmtes Ziel. Aus diesem Grund ist es notwendig, sich bewusst zu werden, in welcher Phase des Funnels man sich befindet. Folgende KPIs sind in der jeweiligen Phase die wichtigsten und sollten als Grundlage für Optimierungen herangezogen werden:
Absolute Impressionen, CPM und CPV sind hier die drei wichtigsten KPIs. Natürlich sollte man, um die größtmögliche Reichweite zu generieren, viele absolute Impressionen zu einem billigen Preis erreichen. Achtung: um hier Trash-Traffic zu verhindern, empfiehlt es sich, mit einer Domain-Whitelist oder Blacklist zu arbeiten.
Klicks/Landing Page Aufrufe, CTR, CPC sind in der Consideration Phase die wichtigsten KPIs. Da hier das Ziel ist, die Personen auf die Landing Page zu bringen, sollte man möglichst viele absolute Klicks bzw. Landing Page Aufrufe erzielen. Die Click-Through-Rate sollte außerdem auf einem für den Kanal angepassten Niveau liegen. Darüber hinaus sollte der Klick nicht zu teuer sein.
Conversions, Cost per Conversion sind in dieser Phase die zwei wichtigsten KPIs. Als Konsequenz aus der Tatsache, dass in der Lead-Phase möglichst viele Kaufabschlüsse generiert werden sollen, sollten hier die Conversions maximiert werden. Außerdem sollte ein Lead nicht zu teuer sein und deswegen sind die Kosten pro Conversion hier ebenfalls eine wichtige Kennzahl. Tipp: Es ist sinnvoll, vor einer Lead-Kampagne einen logischen Zielwert für einen Lead zu definieren. So kann man die Kosten pro Conversion besser einschätzen.
Grundsätzlich ist die klare Empfehlung, den Funnel von Beginn bis zum Ende für ein bestimmtes Produkt zu gehen. Kennt man die Marke oder das Produkt bereits (aus TV- oder HF-Werbung beispielsweise) macht es durchaus Sinn, direkt in die Consideration Phase einzusteigen. Ist das Produkt in der jeweiligen Zielregion noch unbekannt, sollte man zuerst eine Awareness-Kampagne anstreben, relativ breit streuen und Daten sammeln. Nachdem man eine zufriedenstellende Anzahl an Impressionen (und optimalerweise auch bereits einige Klicks) erreichen konnte, kann man die gewonnenen Daten verwenden, um Lookalike-, Retargeting- oder Interessens-Audiences zu erstellen. Da nun bereits das Targeting genauer abgestimmt ist, ist die Chance erhöht, Leads zu generieren. Die dritte Phase sollte wirklich erst dann gestartet werden, wenn man mit seinen gewonnenen Daten zufrieden ist, beispielsweise schon einige Soft-Conversions sammelte und die jeweiligen Retargeting Audiences sinnvoll einsetzen kann.
“Das ist relativ!”, würde ein Online Marketer sagen, der sich darüber bewusst ist, dass in unterschiedlichen Phasen des Funnels unterschiedliche Anforderungen gelten. Eine Consideration Phase, welche eine hohe Anzahl an Impressionen und einen niedrigen CPM erreichte, aber eine geringe Anzahl an Klicks sowie einen hohen CPC, ist als nicht erfolgreich einzustufen. Eine Awareness-Kampagne wiederum, welche einen niedrigen CPM, viele Impressionen, aber dafür hohe Kosten pro Conversion vorweist, hat ihren Zweck erfüllt. Wichtig zu erwähnen ist noch, dass die angesprochenen Phasen des Funnels durchaus parallel laufen können, da nicht jeder potentielle Kunde eines Produktes in der gleichen Funnel-Stufe steht. Dennoch ist es unbedingt notwendig, vor einer Kampagne die Phase(n) des Funnels sowie die wichtigsten Ziel-KPIs zu überlegen. Das hilft, die Erwartungshaltung zu definieren und die Ziele realistisch einzuschätzen.
Step 1: In welchem Teil des Funnels befinden sich mein Produkt sowie meine Kunden?
Awareness:
Consideration:
Decision:
Step 2: Was sind die wichtigsten KPIs in meiner Phase?
Awareness:
Consideration:
Decision/Lead:
Step 3: Wie komme ich in die nächste Phase meines Funnels?
Fazit
Kategorie: Performance Marketing
Was steckt hinter dem Namen “Customer Relationship Management“?
Ein Customer Relationship Management (CRM) umfasst die vollständige Planung, Steuerung und Durchführung aller Prozesse mit den potenziellen oder vorhandenen Kunden. Einer der wichtigsten Bestandteile ist es, mit Hilfe des CRM-Systems Beziehungen mit dem Kunden aufzubauen und zu festigen um keine weiteren Kernaktivitäten und Follow-ups zu verpassen. Das CRM-System ermöglicht somit jedem Unternehmen mitzuverfolgen, in welcher Phase sich der Kunde aktuell befindet und welche Touchpoints dementsprechend getriggert werden müssen. Ziel ist es hierbei, dem Kunden zum richtigen Zeitpunkt auf dem richtigen Kanal, mit dem richtigen Content anzusprechen, um potentielle Kunden für “sich” zu gewinnen und den vorhandenen Kunden zum Re-buyer und Promoter zu machen.
Quelle: Studie CRM in der Praxis 2017/2018, Trovarit GmbH
Wie Sie die Vorteile eines CRM-Systems maximal nutzen
Es gibt immer einen Schritt VOR dem Realisieren der Vorteile – die Implementierung. Der Einsatz eines CRM-Systems kommt nicht umsonst mit unzähligen Vorteilen. Dementsprechend muss die Planung und Vorbereitung gut durchdacht sein und weise gewählt werden. Die Implementierung eines CRM-Systems unterstützt Ihr Unternehmen dabei, Zeit zu sparen, effizienter zu arbeiten und mehr Abschlüsse durch höhere Kundenzufriedenheit zu erreichen.
Aufgrund der enormen Anzahl von CRM-Systemen (Hubspot, Salesforce, Zoho, Pipedrive etc.) ist es wichtig, dass Sie bereits im Vorhinein definieren, welche Vorteile Sie durch die Implementierung konkret haben und nutzen möchten. Dementsprechend sollten folgende Punkte bereits vorab geklärt werden:
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Welches Ziel verfolge ich mit der Implementierung eines CRM-Systems?
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Wo liegen aktuell meine Daten und wie transferiere ich die vorhanden Daten in das CRM System?
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Wer soll mit dem CRM-System arbeiten?
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Was, wann, wo und wie kann ich interne Prozesse zur Kundengewinnung automatisieren?
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Welche Phasen durchläuft ein potentieller Kunde (Customer Journey)?
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Zukünftige Möglichkeiten definieren – was möchte “ich” in Zukunft noch integrieren ?
Entsprechend der vordefinierten Kriterien wählen Sie das richtige Tool für sich aus. Durch die klare Vorstellung, was genau gebraucht wird und wofür das Tool verwendet werden soll, lassen sich hohe Kosten durch potentielle Systemwechsel einsparen.
„Zu sagen ‘Ich habe keine Zeit für CRM’ ist so, als würde man sagen: ‘Ich habe keine Zeit, auf mein GPS zu schauen, da ich zu sehr damit beschäftigt bin, den besten Weg von hier nach dort zu finden’.“
Bobby Darnell
Business Development und CRM-Berater bei AEC Industry
Doch warum genau Pipedrive?
Das von uns gewählte CRM-System Pipedrive basiert auf unzähligen Aspekten und Kriterien, die von uns im Vorfeld definiert wurden. Uns war es besonders wichtig, ein benutzerfreundliches, effektives und zeitsparendes System zu finden, bei dem wir den Weg des jeweiligen potentiellen Kunden von A nach B, individuell, personalisiert und automatisiert begleiten können.
Pipedrive bietet als CRM-System vor allem für den Sales-Bereich enormes Potenzial. Neue Leads können automatisiert zugeordnet werden, Deals je nach aktueller Phase in der Customer Journey (Pipeline) individualisiert, personalisiert und automatisiert bespielt werden und bereits vorhandene Kunden durch persönliche Anschreiben und Angebotslegungen – je nach Bedürfnissen – gebunden oder erneut akquiriert werden. Der Preis unseres CRM-Systems “Pipedrive” beträgt monatlich 69$ pro User. Deshalb ist es hier besonders wichtig im vorhinein klar zu definieren, wer mit dem System arbeiten soll, um dadurch hohe Kosten im Vergleich zu anderen CRM-Systemen mit vergleichbaren Funktionen zu sparen.
“Die Implementierung eines CRM-Systems erfordert nicht nur präzise Arbeit, sondern auch einen klaren Plan mit definierten Strukturen. Wenn jedoch alle notwendigen Aspekte berücksichtigt werden, öffnen sich durch die Integration eines CRM-Systems viele neue Türen zum Erfolg.”
Alexander Schurr
TRAINEE MARKETING AUTOMATION
Fazit
Definieren Sie Ihre Ziele und Erwartungen bei der Implementierung eines CRM-System im Vorhinein um anschließend die richtige Wahl zu treffen! Sparen Sie in Ihrem Unternehmen Zeit, begleiten Sie den Kunden automatisiert durch die ganze Customer Journey und personalisieren Sie jegliche Interaktionen mit dem Kunden, um deren Zufriedenheit zu erhöhen und um Ihren Umsatz zu steigern.
Quelle Titelbild: https://www.it-daily.net/it-management/erp-sap/26886-das-sind-die-crm-trends-2021
Grundsätzlich sind Cookies ja nichts Schlechtes. Immerhin bieten sie Marketing-Verantwortlichen die Möglichkeit, Usern im Web auf sie zugeschnittene Werbung zu sehen. Wer, so wie ich, 31 Jahre alt ist und sich für teure Gerätschaften aus Cupertino interessiert, dem kann mit Retargeting und Audience Building geholfen werden. Oder neue Deals im PlayStation-Store? Gerne! Yoga-Kurse in meiner Umgebung? Eher nicht. Problematisch wird es aber dann, wenn Dritte meine Schritte im Web verfolgen, ohne dass ich genaueres darüber weiß. Aber gehen wir ins Detail.
First-Party-Cookies vs. Third-Party-Cookies
Ein Großteil der Verwirrung ist dadurch entstanden, dass im Diskurs über Google überraschende Ankündigung zwar von Third-Party-Cookies die Rede war, oft aber Cookies im Allgemeinen gemeint waren. Es gibt aber einen fundamentalen Unterschied, zwischen diesen Cookies. First-Party-Cookies werden nämlich von einem Website-Betreiber ganz bewusst in seine Website eingebaut um beispielsweise später User mit personalisierter Werbung ansprechen zu können – die bekanntesten Beispiele sind hier der Facebook-Pixel oder der Google Remarketing Tag. Third-Party-Cookies werden wiederum von Dritten auf einer Website gesetzt, ohne dass der User (informiert durch einen Cookie-Consent-Banner) oder der Website-Betreiber zwingend davon erfahren. Gesetzt werden diese Cookies in der Regel von Werbung, die auf einer Website eingebunden ist, auf der Werbung geschalten wird (zum Beispiel eine Nachrichtenseite). Dadurch können von diesen Werbenetzwerken Bewegungsprofile von Usern erstellt werden, während sie sich durch das Web bewegen, und so genauer analysiert werden. Das ist alles nicht sehr transparent und wird von Apple oder Firefox auch nicht gerne gesehen (Hallo ITP.). Google reiht sich nun ein in die Gruppe derer, die solch ein Tracking gerne auflösen würden. Wer sich hier noch genauer einlesen möchte, kann sich im Blog unseres Partners Piwik genauer informieren.
Ok, aber wie geht’s jetzt zukünftig mit meinen Kampagnen weiter?
Kurzfassung: Es ist kompliziert. Aber die gute Nachricht vorab: Remarketing über die eigene Website bleibt nach wie vor bestehen. Audience Building über Traffic auf der eigenen Website ebenfalls. Der Einkauf von Third-Party-Targeting auf Programmatic-Marktplätzen wird allerdings einen schweren Schlag erleiden (aus DSGVO-Aspekten war diese Art des Dateneinkaufs aber ohnehin seit Jahren schon mehr als fraglich). Unternehmen, die sich auf das Sammeln solcher Bewegungsprofile spezialisiert haben, werden ihre Geschäftsmodelle ebenfalls stark überdenken müssen. Aber auch auf den eigenen Websites werden kleinere Änderungen nötig werden. So kann über ein SameSite-Attribut den eigenen Cookies eine Freigabe erteilt werden, damit diese nicht von Browsern geblockt werden. Vergleichbar ist das auch mit der Domain-Verifizierung, die aktuell bei Facebook-Pixeln bereits seitens Facebook verlangt wird – für Details und Fragen stehen wir gerne zur Verfügung.
Technische Alternativen
Aber halt! Verfügt Google nicht auch über ein riesiges Werbe-Netzwerk? Beschneidet man sich hier nicht selbst im wichtigsten Geschäftsfeld? (Sorry, Google Glass.) Auf jeden Fall. Hier arbeitet man in Mountain View aber schon an Alternativen: Federated Learning of Cohorts, kurz FLoC. Hierbei nutzt man die recht anschauliche Userbasis von Google für statistische Hochrechnungen, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen, die man über Third-Party-Cookies aktuell erreicht. Aktuelles Ergebnis (zumindest laut Google): Eine vergleichbare Performance von 95%. Man wird sehen, wie gut sich dieses System dann in freier Wildbahn etabliert und bewährt.
Fazit
Wir haben’s ja in einem Blogartikel schon prophezeit: 2021 bleibt spannend. Die Auswirkungen auf Tracking auf der eigenen Website sind aber nicht so schlimm, wie teils vermutet wurde. Alles in allem ist die Änderung hin zu einem transparenten Web aber auch für uns im Online Marketing als positiv anzusehen. Auch hat die DSGVO bei ihrer Ankunft alle Arten von Baustellen aufgetan, war aber am Ende des Tages auch ein Schritt in die richtige Richtung: Mehr Transparenz für alle Seiten.
Aufgabenstellung
Ziel des Projektes sollte es sein, User und Userinnen, welche sich einen bestimmten Kurs auf der Website angeschaut haben, mit einem Banner, das genau diesen Kurs darstellt, zu retargeten. Da es sich hierbei um ein riesiges, sich ständig änderndes Kursangebot handelte, konnte diese Aufgabenstellung nicht mit statischen Bannern gelöst werden.
Wir entschieden uns dafür, das Produkt Retargeting mithilfe von dynamischen Ads über die AdForm DSP umzusetzen.
Herausforderung
Zuerst wurde ein Tracking auf der Kundenwebsite verbaut, und zwar so, dass bei Produktseitenaufrufen die jeweilige Kurs-ID des vom User gesehenen Kurses mit an die AdForm DSP übergeben wird.
Außerdem wurde uns vom Kunden ein sich ständig aktualisierendes File mit Informationen zu den jeweiligen Kursen zur Verfügung gestellt.
Dieses File beinhaltet sämtliche angebotenen Kurse sowie pro Kurs unter anderem folgende Parameter:
– Kurs-ID
– Kursname
– Kurspreis
– Startdatum des Kurses
– Produktbild (als Link)
– Mindestanzahl an Teilnehmern, damit der Kurs stattfindet
– Maximalteilnehmerzahl
– Produktseite des Kurses
Da wir mit diesem Tracking-Setup (mit Hilfe der Kurs-ID) wissen, welchen Kurs sich ein User angesehen hat, können wir diese ID mit der Liste, welche in diesem Fall als unser Datenfeed fungiert, abgleichen. (Mehr zu dynamischen Ads finden Sie hier: https://www.506.ai/506-blog/detail/der-datenfeed-das-gehirn-des-dynamic-advertisings .)
Der dynamische Banner baut sich automatisch aus den definierten Parametern, wie zum Beispiel den Kursnamen und dem Kursbild, zusammen, wobei hiermit für jeden Kurs ein separates Banner entsteht.
Mithilfe dieses Files und einer vordefinierten Logik wird jedem Kurs außerdem eine von drei möglichen Kategorien zugewiesen.
Kurse, die erst in einer bestimmten vordefinierten Zukunft stattfinden, und zugehörige Banner werden mit einer anderen Kampagnenoptimierung beworben als Kurse, bei denen das Startdatum schon in naher Zukunft liegt. Kurse, die einer dieser beiden Kategorien zugewiesen werden, werden mit dem CTA „Jetzt anmelden“ beworben.
Eine weitere Logik prüft, ob die Mindestanzahl der Kursteilnehmer bereits erreicht wurde. Ist dies nämlich der Fall, fallen diese Kurse in die dritte Kategorie, und die zugehörigen Bannersujets werden mit einem dringlicheren „Jetzt letzte Plätze sichern“-CTA versehen.
Das Ergebnis
Obwohl das gesamte Setup anfangs einen relativ großen technischen Arbeitsaufwand bedeutete, funktionierte die gesamte Kette nun vollautomatisch:
Sobald ein neuer Kurs auf der Website verfügbar ist, wird automatisch ein darauf zugeschnittenes Banner für das Retargeting erstellt, das nur an jene User ausgespielt wird, welche sich den Kurs online angeschaut haben. Außerdem wird das Banner entsprechend dem Startdatum sowie der aktuellen Teilnehmerzahl mit dem jeweiligen zugewiesenen Optimierungsziel und dem jeweiligen CTA-Text beworben.
“Durch das genauere Retargeting, das durch diese Vielzahl an Banner möglich wurde, konnten die erreichten Kosten pro Kursanmeldung um teilweise bis zu 50 % reduziert werden.”
Marvin Mitterlehner
PERFORMANCE MANAGER
Fazit
In Summe wurden somit bereits mehrere Tausend unterschiedliche Banner erstellt, was manuell nicht möglich gewesen wäre. Das Prinzip des Produkt Retargeting mit dynamischen Ads kann grundsätzlich auf jeden Onlineshop umgemünzt werden und ist nicht nur mit der AdForm DSP möglich, sondern auch mit der DV360 oder mit Facebook & Instagram.
#1 – First Party Data & Customer Segmentation
Mit Einzug der DSGVO kam zum ersten Mal bei vielen Unternehmen die Einsicht, dass man einen besseren Überblick über das eigene Datenmanagement haben sollte. Während manche einfach die gesammelten Visitenkarten in verschließbare Fächer steckten, sahen andere bereits, was das auch im Bereich von CRM-Systemen und Online Marketing bedeuten würde. Mit dem Aufstieg der Customer Data Platform war dann rasch klar, wohin die Reise gehen wird. Alle Daten im eigenen Haus zu haben und diese dann auch zentral verwalten und einsetzen zu können bietet einen klaren Vorteil am Markt: Neben einer lückenlosen Customer Experience für Kunden (“Wie war noch einmal Ihre Kundennummer?”) kann hier zusätzlich Customer Segmentation vorangetrieben werden, ohne ständig von vorgefertigten 3rd-Party-Targetings wie beispielsweise von Facebook abhängig zu sein. Oder anders gesagt: Weniger Streuverlust, mehr Relevanz, höhere Kundenbindung.
#2 – eCommerce & native Shoppingfunktionen
“In Österreich kaufen die Leute anders ein.” Was damals das Totschlagargument gegen Investitionen in den Online-Absatz war, klingt mittlerweile eher wie ein Satz aus der Kategorie “berühmte letzte Worte”. Laut einer Studie des Handelsverbands steigt der Umsatz im eCommerce 2020 auf das Rekordniveau von 8 Milliarden Euro. Der Umsatz im mobile Shopping, also allen Einkäufen, die auf dem Smartphone getätigt wurden, erhöht sich um satte 50% auf 1,2 Milliarden Euro. Eine Studie der Johannes Kepler Universität Linz erhob außerdem, dass heuer 350.000 Personen online eingekauft haben, die das vorher noch nie gemacht haben. Die Coronakrise zeigt immer mehr, dass sie keinesfalls ein Treiber für Veränderung ist, sondern vielmehr ein Beschleuniger von Trends, die schon über Jahre zu beobachten waren.
Als wäre das nicht ohnehin schon genug Bewegung, schielt Facebook immer neidischer auf den Umsatz, den der Online-Shopping-Gigant Amazon für sich vereinnahmt. Schon länger besteht die Möglichkeit, dass man Produkte seines Online-Shops auf Instagram oder Facebook anzeigen lassen kann.
Die große Änderung für’s Jahr 2021? In-App-Käufe. Zukünftig werden diese Produkte nicht mehr einfach nur auf die Produktdetailseite des eigenen Webshops verlinken, sondern direkt in Instagram in den Warenkorb gehen und bezahlt werden. Was auf den ersten Blick als keine große Neuerung erscheint, hat aber bedeutende Implikationen: Jede Kampagne kann dann ohne On-Site-Conversion-Tracking auf Online-Umsatz ausgerichtet werden und bietet so mittelfristig für Facebook Inc. eine Funktion, die eCommerce-Anbietern wie Amazon, WooCommerce oder Shopify das Wasser abgraben soll. Aktuell noch auf den Markt in den USA beschränkt, wird dieses Feature im Laufe der nächsten Monate wohl auch für den europäischen Markt ausgerollt werden.
#3 – Der bröselnde Keks
Mit den ITP-Updates von Apples Safari und der Privacy Sandbox-Initiative von Google Chrome wird der kontinuierliche Niedergang des Cookies weiter voranschreiten. Das verlangt im Online Marketing nach neuen Lösungen. Mit dem neuen Google Analytics 4-Update werden hier auch erste Schritte hin zu Server-Side-Tagging gesetzt. Weitere Ansätze sind Digital Fingerprinting oder Log-In-Systeme wie bei Online-Auftritten von Tageszeitungen. Auch der IAB arbeitet aktuell gemeinsam mit Digital-Riesen wie Google an einem Ansatz, der einen ID-Standard über alle Plattformen hinweg anbietet. Es bleibt abzuwarten, wie andere Anbieter von Online Marketing-Tools zukünftig moderne Lösungen ohne Cookies präsentieren werden.
Zugabe: Back to Basics
Neben allen Neuerungen bleibt in einem dynamischen Bereich wie Online Marketing dennoch einiges auch so, wie es immer schon war. Gerade die Thematik rund um First-Party-Daten zeigt, dass es wichtig ist, über eine stabile Ausgangsbasis zu verfügen. Wer schlechte Daten in seine Systeme speist, wird auch schlechte Daten herausbekommen. Das bedeutet: saubere (und korrekt erhobene) Daten, klare Strategien, flexibel bleiben und das große Ganze nicht aus den Augen zu verlieren. Klar, das ist alles einfacher gesagt als getan. Aber Taktik ohne Strategie ist schließlich nur der Lärm vor der Niederlage. (Dieser Spruch kam sicher von Sun-Tzu.)
Fazit
2021 bleibt spannend – weniger wegen neuer, bahnbrechender Tools oder Services, sondern eher weil so mancher Trend im nächsten Jahr noch deutlicher an Bedeutung gewinnen wird: Online Marketing und das Datenhandling im Hintergrund wird in jedem Unternehmen zur “Chefsache” werden. Online Shopping wird nicht auf Vorkrisen-Niveau zurückgehen, sondern ist gekommen um zu bleiben. Die Industrie wird sich auf neue Tracking-Standards zur Ablöse der bestehenden Cookies einigen. Das heißt zum Schluss: Wer seine Hausaufgaben nicht macht und keine klare Strategie im Online Marketing verfolgt, wird im Rennen um Kunden und Marktanteile den Anschluss verlieren.
Mit 1.7.2023 wird Google Universal Analytics in der kostenfreien Version keine Daten mehr verarbeiten. Der Umstieg von Google Universal Analytics ist also sowieso notwendig. Die beste Zeit sich also um Alternativen umzusehen.
Es gibt aktuell auf dem Markt bereits einige Alternativen zu Google Analytics Universal wie zum Beispiel die europäischen Hersteller Piwik PRO, etracker, Smartlook oder Simply Analytics, sowie die Opensource Lösung Matomo, oder den kanadischen Anbieter fathom (mit Servern in Deutschland).
In dieser Summary wollen wir die Web Analytics Tools Matomo (Open Source) und Piwik PRO (Kostenpflichtig) mit Google Analytics Universal und Google Analytics 4, vergleichen.
Verbreitung
Weltweit verwenden 86 % der Websites, die ein Analysetool im Einsatz haben, den Marktführer Google Analytics. Eine kurze Analyse bei Google Trends zeigt klar, dass auch in Österreich kaum nach den Alternativen gesucht wird. Interessant ist hierbei, dass sich die Suchanfragen nach Matomo und Piwik PRO hauptsächlich auf Wien konzentrieren.
Seit den jüngsten Ereignissen rund um die Entscheidung der österreichischen Datenschutzbehörde zum Verstoß von Google Analytics, in der behandelten Form, gegen die DSGVO, ist jedoch ein klarer Anstieg der Suchanfragen für Alternativen bemerkbar.
Gründe, sich mit den Alternativen zu beschäftigen
Google Analytics ist Marktführer – und das nicht ohne Grund: Es ist gratis und bietet einen guten Überblick über die wichtigsten Metriken für die Analyse von Websites. Der große Vorteil des Tools ist die einfache Verwendung und Handhabung. Es muss nur der Analytics Code in der Seite verbaut werden, und schon kann man loslegen.
Die Usability ist sehr gut: Selbst wenn man die Oberfläche noch nie vorher gesehen hat, kann man sich innerhalb weniger Stunden gut zurechtfinden. Trotzdem ist nicht für jedes Unternehmen Google Analytics 4 die richtige Wahl. Die Mitbewerber Matomo (früher Piwik) und Piwik PRO sind zwar weitaus weniger bekannt am Markt, haben aber in manchen Bereichen klar die Nase vorn.
- Datenhoheit:
Ein großer Unterschied der Web Analytics Tools liegt in der Kontrolle der Daten. Der Speicherort der Daten kann bei Google Analytics nicht beeinflusst werden und liegt somit in den USA. Zusätzlich nutzt Google die Daten aller Websites, die Analytics im Einsatz haben, um seine eigenen Services zu verbessern. So werden beispielsweise die Daten mit Google Ads geteilt, um Targeting und Personalisierung zu verbessern. Bei Piwik PRO und Matomo gehören die Daten wirklich dem Unternehmen selbst, und sie werden auch mit keiner dritten Partei geteilt. Piwik PRO ermöglicht sichere Hosting Optionen wie z.B. Cloud, Private Cloud und On-Premises. Somit kann man die User IDs (personenbezogene Daten) sicher verwalten und erreicht regionale Daten Residenz, da sich die Hosting Standorte in Deutschland, Europa und Amerika befinden.
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- Rohdaten & Single Customer View:
Google Analytics Universal & Google Analytics 4 aggregieren die Daten im User-Interface. Mit Google Analytics 4 wurde die Anbindung zu BigQuery kostenfrei und somit können nun auch Rohdaten außerhalb der 360-Version ausgelesen werden. Auch Matomo und Piwik PRO können Rohdaten an Data-Warehouses oder Datenvisualisierungs-Software bereitstellen. Wer also mit einer Customer Data Platform arbeiten möchte oder einen Single Customer View anstrebt, hat bei allen drei Tools die Möglichkeit.
<br> - Traffic Limits:
Oft ist der Grund auch ganz banal, warum man starten sollte, sich mit Alternativen zu beschäftigen: Die gratis Version von Google Analytics stößt bei 10 Millionen Hits pro Monat an ihre Grenzen. Das logische Update auf Google Analytics 360 wird aber oft aus Kostengründen gemieden. Grund genug, sich nach günstigeren Web-Analytics-Alternativen umzusehen.
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- Aktualität der Daten:
Bei Google Analytics 4 werden Daten erst mit einer Zeitverzögerung von bis zu 24h in der Analyse angezeigt. Wer also nicht so lange warten möchte, kann beim Mitbewerber bereits nach etwa 30 min die aktuellen Daten analysieren.
Vergleich von Features
Die obigen Gründe zeigen bereits, dass Piwik PRO und Matomo in manchen Bereichen besser abschneiden als Google Analytics. Im Folgenden haben wir noch eine übersichtliche Tabelle erstellt, welche Features bei welchem Tool vorhanden sind.
Bei den Features schneidet Piwik PRO am besten ab. Dieses Tool bietet neben dem Analytics- und Tag-Manager-Modul, das alle drei beinhalten, auch noch einen eigenen Consent Manager. Zudem hat Piwik PRO den Vorteil, dass auch direkt im Tag Manager Datenschutz-Features (Opt-out/Opt-in) enthalten sind und auch Einstellungen basierend auf den Datenschutz-Präferenzen von Besuchern getroffen werden können, wie und ob Tags ausgelöst werden.
Datenhoheit
Einer der Hauptgründe, warum man sich mit den Alternativen beschäftigen sollte, ist die Datenhoheit und der Zugriff auf Rohdaten. Wenig überraschend finden sich rund um das Thema Daten und Datenhoheit viele Unterschiede zwischen den Tools, die in folgender Tabelle zusammengefasst sind.
Besonders Unternehmen, die mit sensitiven Daten oder in Industrien arbeiten, welche starken Datenschutz verlangen, arbeiten gerne mit Matomo oder Piwik PRO. Diese Web Analytics Tools stellen nicht nur die Möglichkeit zur Verfügung, First-Party-Daten zu sammeln und auf die Rohdaten zurückzugreifen, sondern diese können auch auf eigenen Servern gehostet werden. Mit beiden Tools hat man volle Kontrolle über die eigenen Daten, und bei Piwik PRO kann man auch entscheiden, wo diese gesammelt werden (Public Cloud, Private Cloud, eigene Server).
Fazit
Wie bei vielen Dingen im Leben muss auch am Ende dieses Vergleichs wieder geschlussfolgert werden, dass es keinen klaren Sieger unter den drei Web Analytics Anbietern gibt. Alle drei haben seine Vorzüge und können gerechtfertigt verwendet und weiterempfohlen werden, und je nach Unternehmensgröße und Anforderungen kann jedes der Tools das Richtige sein.
Google Analytics Universal wurde von Google Analytics 4 abgelöst und kann nur mehr knapp 14 Monate verwendet werden. GA4 stellt ein ganzheitlich neues Web Analytics Tool dar. Angefangen vom Interface bis zur Datenerhebung. Google Analytics 4 muss neu gelernt werden und Marketer müssen sich an neue Kennzahlen, Prozesse und Interpretationen gewöhnen. Wer bei altbekannten Hit-basierten Datenmodellen bleiben mag, sollte auf jeden Fall eines der Alternativen berücksichtigen.
Wer zwar kein Geld ausgeben will, aber größeren Wert auf Dateneigentum legt, wird in Matomo oder Piwik PRO Core den richtigen Partner finden. Die Analytics Suite von Piwik PRO ist kostenlos als Piwik PRO Core erhältlich, gewährt detaillierte Einblicke in das User Verhalten und bietet ein einfaches, benutzerfreundliches Interface, welches sehr ähnlich aufgebaut ist wie Google Analytics Universal, um auch den Umstieg vom bekannten Analytics Tool zu erleichtern. Während die anderen beiden Tools nur Cloud Hosting (Google Analytics) und Self-Hosting (Matomo beides) anbieten, gibt es bei Piwik PRO auch noch die dritte Möglichkeit einer Private Cloud – somit wird kein eigener leistungsstarker Server benötigt, während die Datensicherheit aber weiterhin gewährleistet ist. Ein weiterer Vorteil von Piwik PRO ist der schnelle Single Customer View: Obwohl Matomo und GA auch die Rohdaten sammeln, werden diese dort nicht zusammengetragen, und so ist ein Single Customer View dort nicht so einfach möglich.
Mit einer erweiterten Lizenz ist die Piwik PRO Analytics auch mit einer Customer Data Platform (https://www.506.ai/506_analytics_platform_uebersicht/customer-data-platform/) erhältlich. Innerhalb einer Customer Data Platform, können nicht nur die Website Daten gesammelt, sondern auch weitere Datenquellen datenschutzkonform integriert werden. Alle Daten können so zentral abgebildet, analysiert und segmentiert werden. Durch die Darstellung der nicht aggregierten Daten können verschiedene Audiences zentral gebildet und auf verschiedenen Kanälen unter Berücksichtigung der Customer Journey wieder aktiviert werden.
QUELLEN
https://piwikpro.de/blog/der-ultimative-vergleich-piwik-pro-vs-google-analytics/
https://w3techs.com/technologies/details/ta-googleanalytics https://www.getapp.com/business-intelligence-analytics-software/a/google-analytics/compare/piwik-pro/
https://blog.jdrgroup.co.uk/digital-prosperity-blog/piwik-vs-google-analytics-a-quick-comparison
https://matomo.org/matomo-vs-google-analytics-comparison/
Formulierung von Hypothesen
Hypothesen folgen meist dem Wenn-Dann-Weil Prinzip. Selbst erklärend bedeutet dies, wenn ein Ereignis X eintritt, dann passiert ein Folge-Ereignis Y, weil Z eintraf. Essentiell ist, dass die Hypothese eine klare und unmissverständlich messbare Aussage ist.
Hier ein Beispiel für den Ablauf einer Hypothesenbildung:
- Ausgangslage: Die Webanalyse und das Reporting einer Kampagne hat ergeben, dass die Zielseite eine hohe Absprungrate bei der Bestellung der Produkte hat.
- Ziel: Abbruchrate auf der Zielseite beim Online Shop senken.
- Allgemeine Hypothese: Der Bestellvorgang ist für die Besucher der Zielseite zu kompliziert.
- Konkrete Hypothese: Wenn wir den Bestellvorgang etwas schlanker und schneller gestalten und mit Auto-Fill-Funktion die persönlichen Daten automatisch ausfüllen lassen, wird der Bestellvorgang komfortabler gestaltet und die Anzahl der Bestellungen erhöht sich.
Diese Hypothese kann nun getestet werden und wird somit konkrete Ergebnisse liefern. Entweder es lag tatsächlich am Bestellvorgang, dass so viele Personen abgesprungen sind – dann kann diese Hypothese verifiziert werden. Oder aber es lag nicht am Bestellvorgang und die Hypothese wird falsifiziert. Auch in diesem Fall gibt es einen Lerneffekt und die verworfene Hypothese trägt zu einer Optimierung der Kampagne bei, weil dadurch ein möglicher Grund für eine schlechte Performance ausgeschlossen werden kann und stattdessen eine neue Hypothese aufgestellt und getestet werden kann.
Warum Hypothesen?
Angenommen man würde eine Kampagne starten ohne ein konkretes Ziel vor Augen zu haben. Am Ende der Laufzeit kann man weder zufrieden noch unzufrieden mit den Ergebnissen sein – man fliegt sozusagen im Blindflug. Darüber hinaus kann man wenige Learnings für weitere Folge-Kampagnen mitnehmen. Hypothesen und Prognosen helfen hier, um einen gewissen Korridor für Erfolg zu gestalten und um eine Benchmark zu setzen, an der sich Marketer orientieren können. Verschiedene Hypothesen können einem nach der Beendigung der Kampagne helfen, ob man mit den Ergebnissen zufrieden sein kann und wo die Gründe für eine etwaige schlechtere Performance zu finden sind.
Jeder Marketer stellt bereits bei der Budget- und Mediaplanung für eine neue Kampagne (bewusst oder unbewusst) verschiedene Hypothesen auf, indem er beispielsweise dem einen Kanal mehr Budget zuweist als dem anderen. Diese Aufteilung impliziert die Aussage “Ich gehe davon aus, dass wir auf diesem Kanal bessere Ergebnisse erreichen als auf diesem Kanal, weil wir hier an mehr interessierte Nutzer ausspielen können”. Jede Budgetumschichtung während einer Kampagne ist somit die Falsifizierung einer Hypothese: “Der Kanal performt nicht so gut wie ich dachte – ich muss meine Mediaplanung abändern und das Budget für einen anderen Kanal verwenden, welcher bessere Klickzahlen und Conversion-Werte liefert.”
Fallbeispiele:
Im Folgenden sollen zwei Fallbeispiele für Hypothesen-Tests vorgestellt werden.
Der A/B-Hypothesen Test:
Angenommen man möchte ein Produkt bewerben, welches viele unterschiedliche Vorteile für den Endkunden bereit hält. Um hier am effektivsten herauszufinden, welcher Vorteil beim Endkunden am besten ankommt, sollte man die unterschiedlichen Vorteile gegeneinander testen. Hier arbeitet man also ebenfalls mit Hypothesen. Eine dieser Hypothesen könnte beispielsweise sein: Der Vorteil “günstiger Preis” wird auf dem Kanal Facebook besser funktionieren als der Vorteil “großer Komfort”. Anhand dieser Hypothese gestaltet man zwei unterschiedliche Werbemittel mit den jeweiligen Vorteilen und testet sie gegeneinander.
Nach der Anfangsphase der Kampagne kann man bereits erste Rückschlüsse ziehen, ob die formulierte Hypothese verifiziert oder falsifiziert werden kann. Das Ergebnis würde in unserem Fall ein Deaktivieren des weniger erfolgreichen Werbemittels sein. Somit wird die Effektivität der Kampagne gesteigert.
Hypothesen zum Treffen von Vorhersagen:
Wie schön wäre es, wenn man vor dem Beginn einer Kampagne die Conversion Rate vorhersagen könnte? Wie durch Zauberhand könnte man sagen, dass man mit einem bestimmten Budget eine bestimmte Anzahl an Conversions erreichen kann. Hat man als Unternehmen also das Ziel mit einer Kampagne eine Anzahl von X Conversions zu erreichen, könnte man somit vorhersagen, wieviel man an Budget dafür verwenden muss. Leider sind selbst erfahrene Performance Marketer keine Wahrsager. Mit Hilfe von Reverse Engineering kann man sich aber an ein Ergebnis herantasten und somit eine Prognose erstellen. Und so funktioniert’s:
Füge in eine Excel Tabelle deine Kanäle und Targetings ein, welche du für deine Kampagne verwenden möchtest. Alle grau hinterlegten Felder sind geschätzte Werte, welche du aus deiner Erfahrung als Online Marketer einschätzen kannst. Alle anderen Werte ergeben sich nun automatisch in Abhängigkeit der ausgefüllten Spalten, sobald du ein beliebiges Budget eingibst. Nun kannst du sehen wieviel Budget du verwenden musst, um eine bestimmte Anzahl an Conversions zu erreichen. Die Tabelle fungiert wie eine Art Budget-Conversion-Umrechner.
Während der Kampagnenlaufzeit beziehungsweise nach der Kampagne kann ich dann feststellen, ob ich meine Hypothese zu optimistisch oder pessimistisch formuliert habe. Sollte die Conversion Rate am Ende der Kampagne höher liegen weiß ich, dass ich bei meiner nächsten Kampagne den Wert nach oben korrigieren kann. Liegt die Conversion Rate schlussendlich jedoch unter meinen prophezeiten %, liegt der Fehler womöglich an meiner Landing Page. Hier gibt es viele unterschiedliche Anhaltspunkte, was hier das Problem sein könnte: die Landing Page hat eine zu lange Ladezeit, die Landing Page ist unübersichtlich, die Landing Page weist Bugs auf, das Ausfüllen des Kontaktformulars ist zu kompliziert oder eine zu große Hürde für die Nutzer uvm. Man sieht, das auch hier der bereits oben beschriebene Merkspruch gilt: auch eine falsifizierte Hypothese bringt aufschlussreiche Erkenntnisse für die Zukunft. Sieht man in der Tabelle nämlich, dass sich alle anderen Parameter, welche mit der Qualität der Werbemittel oder der Effektivität des Targetings in Verbindung stehen (nämlich CPM, CTR, CPC und auch qualitative Werte wie die Zeit auf der Seite und Scrolltiefe), auf dem erwarteten Niveau bewegen, erhält man die Erkenntnis, dass man hier nicht zwingend etwas ändern muss, da das Problem eher an der Landing Page liegen wird.
Fazit
Am Ende einer Kampagne steht meist ein und dieselbe Frage:
Ist die Kampagne zufriedenstellend gelaufen und falls nicht, woran hat es gelegen? Schlussendlich kann man vieles vermuten und glauben, jedoch richtige Beweise dafür, dass es am Werbemittel, am Targetings oder an der Landing Page gelegen hat, hat man selten. Mit Hilfe des Ausschlussverfahrens und verifizierten/falsifizierten Hypothesen kann man bereits einige Faktoren eliminieren und zielgerichtet das jeweilige Problem angehen. Dies ist von großer Bedeutung, wenn man im Anschluss eine Folgekampagne startet und hier bessere Ergebnisse erreichen möchte. Hypothesen im Performance Marketing sind somit nicht nur ein echter Gradmesser für Erfolg, sondern generieren auch Learnings und Optimierungsvorschläge für die Zukunft.
Der Aufstieg des Dynamic Advertisings
Um die Rolle des Datenfeeds im Online Marketing verstehen zu können, müssen wir zuerst die Grundprinzipien von dynamischen Werbemitteln und deren Wichtigkeit begreifen.
Denn Dynamische Werbung ist in den letzten Jahren zu einem essentiellen Teil von jeder erfolgreichen Digital Marketing Kampagne geworden (einen tollen Anwendungsfall, unser Digitales Flugblatt, findest Du übrigens hier). Der Erfolg der dynamischen Werbemittel beruht nämlich darauf, dass mit wenig Budget und verhältnismäßig geringem Zeitaufwand eine Vielzahl an verschiedenen Werbemitteln erstellt werden kann und diese akribisch genau an die richtige Zielgruppe ausgespielt werden können.
Ein dynamisches Werbemittel unterscheidet sich dahingehend von einem statischen, dass sich das Werbemittel automatisch und in Echtzeit aus den Informationen eines zugrundeliegenden Datenfeeds zusammenbaut.
Grundsätzlicher Aufbau eines Datenfeeds
Ein Datenfeed ist im Grunde eine riesige Datentabelle bestehend aus einer Vielzahl an Informationen und Attributen. Grundsätzlich müssen in einem Datenfeed einige plattformspezifische Einstellungen, Produktinformationen und Attribute hinterlegt sein – optional auch noch Targetingeinstellungen.
Die Größe von so einem Datenfeed kann dabei stark variieren, es kann jedoch schon mal vorkommen, dass er aus mehreren hundert, sogar tausenden Zeilen und einer Vielzahl an Spalten besteht. Handelt es sich bei dem Advertiser um einen klassischen Einzelhändler enthält der Datenfeed meist Informationen der zu bewerbenden Produkte. Sämtliche Produktattribute, welche zum Großteil auf den Werbemitteln vorkommen sollen, werden hier tabellarisch aufgelistet.
Jede Zeile steht für ein Produkt (ist also ein eigenes Werbemittel) und besteht zumeist aus Informationen wie Preis (ggf. auch Stattpreis und Aktionspreis), Marke, Verfügbarkeit, Größe, Farbe und Produkt-ID.
Auch die zugehörigen Produktbilder (meist als Image-URL) sowie die Produktseiten-URLs findet man in diesem Datenfeed. Statische Elemente, wie zum Beispiel ein Logo, welches auf jedem Werbemittel vorkommen sollen, werden weiterhin klassisch auf der Werbemittel-Vorlage eingebaut (im Fachjargon oft als Creative Shell bezeichnet). Zusätzlich werden hier Platzhalter für die dynamischen Elemente platziert.
Durch das Verbinden, das sogenannte Binding, dieser Vorlage und des Datenfeeds entsteht dann in einem Augenblick eine riesige Menge an unterschiedlichen Werbemitteln.
Targetingeinstellungen bereits im Datenfeed und somit auf Werbemittelebene?
In einem Datenfeed werden, wie bereits erwähnt, nicht nur Produktinformationen sondern zum Teil auch sehr granulare Targetingeinstellungen hinterlegt. Man kann hier auf Werbemittelebene (in dem oben genannten Fall, also auf Produktebene) beispielsweise sehr spezifische geo- sowie demographische Einstellungen festlegen.
Dadurch ergeben sich eine Vielzahl an erfolgversprechenden Möglichkeiten. Man kann somit, je nachdem wo sich der User gerade befindet, im Werbemittel genau auf die nächstgelegene Filiale hinweisen und somit effektiv die Besuchszahlen steigern oder bestimmte Produkte nur bestimmten Zielgruppen anzeigen lassen. Auch 1st Party Daten lassen sich bereits auf Datenfeed-Level einpflegen, um potentielle Kunden, in Abhängigkeit ihres momentanen Abschnitts auf der Customer Journey entsprechend mit den richtigen Werbemitteln punktgenau anzusprechen.
3rd Party Data in den Datenfeed einbinden? Geht das?
Bei der Komplexität eines solchen Datenfeeds gibt es nach oben hin kaum Grenzen. Denn der Datenfeed kann beispielsweise auch durch 3rd Party Daten, also mit Daten, die von einem Drittpartner, wie beispielsweise einem Wetterdatenanbieter kommen, angereichert und modifiziert werden.
Dies eröffnet weitere erfolgversprechende Möglichkeiten. Produkte und Dienstleistungen können so in Abhängigkeit des Wetters an einem bestimmten Ort mit verschiedenen Produktbildern oder mit abgestimmten Werbebotschaften beworben werden.
Die Beispiele für den erfolgreichen Einsatz von 3rd Party Daten in einem Datenfeed sind endlos:
- Finanzdienstleister könnten in Abhängigkeit von aktuellen Börsenkursen Werbung schalten oder direkt Echtzeitdaten mit im Werbemittel übergeben,
- Reiseveranstalter können aktuelle Flugpreise vom Standort des Users zum gewünschten Zielort anzeigen oder anhand der Preise Werbemittel adjustieren.
All dies ermöglicht uns ein ausgeklügelter Datenfeed der für uns im Hintergrund die Werbemittel anhand eines automatischen Regelwerks steuert.
Fazit
Zusammenfassend, lässt sich sagen, dass der Datenfeed ein essentieller, wenn nicht sogar der wichtigste Bestandteil des Dynamic Advertisings ist. Die Flexibilität, die damit einhergehende Ressourceneffizienz und die endlosen Gestaltungsmöglichkeiten, machen den Datenfeed zu dem, was er ist – ein nicht mehr wegzudenkendes Powerhouse im Digital Advertising. Mit seiner Hilfe ist es uns möglich, jedem User genau die für ihn relevanten Produkte auszuspielen und somit die Relevanz deutlich zu erhöhen.
Unser Tipp: Awareness sowie Performance Kampagnen profitieren maßgeblich aus der Vielfalt an Werbemitteln, die ein ordentlich aufgebauter Datenfeed mit sich bringt. Der Einsatz dieses leistungsstarken Tools sollte deshalb Teil jeder Kampagnenstrategie sein.
Eine von uns entwickelte Produktlösung, welche die Stärken des Datenfeeds ideal nutzt, findest du hier.
Totgesagte leben länger – Snapchat ist zurück
Mit witzigen Filtern, coolen Kameralinsen und sich selbst-löschenden Nachrichten und Storys war der Instant-Messaging Dienst lange auf dem Vormarsch und wurde bereits als Ablöse von Facebook und Instagram gehandhabt. Es dauerte jedoch nicht lange, bis Herr Zuckerberg auf die Konkurrenz reagierte und gefühlt alle erfolgreichen Formate kopierte. Als dann auch das Redesign der App zum absoluten Desaster wurde, musste Snapchat im Laufe des Jahres 2018 erstmals einen Rückgang an täglich aktiven Nutzern verzeichnen. Trotz allem hat es der Dienst geschafft, diesen Rückschlag zu überstehen und feiert nun wieder steigende Nutzerzahlen.
Hier ein paar aktuelle Zahlen:
- In Österreich gibt es über 2 Mio aktive Snapchat User (im gesamten D-A-CH-Raum ca 14 Millionen)
- Snapchat User nutzen die App bis zu 20x am Tag
- Die durchschnittliche Verweildauer der App liegt bei über 30 Minuten
- 67% der deutschen Nutzer sind jünger als 25 Jahre
- Weltweit werden täglich 4 Milliarden Snaps verschickt
Das klingt doch schonmal nicht schlecht, oder?
Snapchat vs. Instagram & Co –
Das Alter macht den Unterschied
Bei Snapchat geht es weniger darum, Follower zu sammeln, sondern eher darum, mit Freunden in Kontakt zu sein. Genau das hob der Konzern am Tag der Freundschaft 2019 mit der “Real Friends”-Kampagne wieder einmal hervor und machte dadurch mit Positiv-Schlagzeilen auf sich aufmerksam. Das Netzwerk möchte sich so von Facebook und Instagram abheben, wo Beziehungen zwischen den Nutzern meist eher oberflächlich sind.
Ein mittlerweile doch recht großer Unterschied lässt sich außerdem erkennen, wenn man die demografischen Nutzerdaten genauer unter die Lupe nimmt. Während Facebook für die Teenies heutzutage sowieso gar keine Rolle mehr spielt, steigt auch auf Instagram die Anzahl der “älteren” Nutzer (Sorry, in diesem Fall zählt man auch mit 30 schon dazu ;-)) stetig. Unsere Millennials und die noch jüngere Gen-Z weichen deshalb auf Plattformen wie Snapchat aus, denn mit Blumenkranz- oder Bärchen-Ohren-Filtern können oft selbst hippe Mamas nichts mehr anfangen.
Snapchat als Werbeplattform
Bei diesem Punkt sind sich alle Werbetreibenden einig: die junge Zielgruppe online zu erreichen wird für Unternehmen immer herausfordernder. Doch wie oben bereits erwähnt, begeistert die Gesichts-verändernde App vor allem die junge Zielgruppe, was nur einer der Gründe ist, warum man den Kanal als Werbeplattform nutzen sollte.
Wie Facebook verfügt auch Snapchat über einen Ads Manager, über den Werbung auf der Plattform geschalten werden kann.
Snapchat Advertising eignet sich übrigens besonders gut um:
- Lehrlinge zu akquirieren
- die Brand Awareness zu stärken
- Traffic, Leads oder App-Installs zu steigern sowie
- andere Conversions zu erzielen
Als Anzeigenformat steht nicht nur die klassische Snap Ad zur Verfügung, bei der die User durch ein Hochwischen auf die gewünschte Website, zum App-Store oder zum Download eines Whitepapers gelangen. Selbst gebrandete Filter und kreative Kameralinsen können nun auch schon relativ einfach (direkt im Ad Manager oder mit dem Snap Lens Studio) erstellt werden.
Ein weiterer Grund, der für die Ausspielung auf diesem Kanal spricht, sind die Kosten.
Da auf Snapchat vor allem hierzulande, noch eher wenige Werbetreibende Ads schalten, ist die Konkurrenz noch sehr niedrig und das zeigt sich auch bei den Preisen: die Kosten pro Swipe-Up – also der “Klickpreis” auf Snapchat – liegt meist noch unter 10c! Unser Performance Manager sagt:
„Auf Snapchat erreicht man Preise pro Klick/Swipe-Up wie in den Anfangstagen von Facebook.“
Marvin Mitterlehner
PERFORMANCE MANAGER
Und das ist noch immer nicht alles! Laut der Forecast der Anzeigenmanager beträgt die potenzielle Reichweite in Oberösterreich mit dem Alters-Targeting “14-18 Jährige” alleine in Oberösterreich 90.000 User. Wir erreichen auf Snapchat mit diesem Targeting also doppelt so viele User als auf Instagram und sogar 6x mehr Nutzer als auf Facebook.
Fazit
Wer ein junges Publikum mit Werbung erreichen möchte, kommt an Snapchat definitiv nicht mehr vorbei! Es reicht einfach schon lange nicht mehr, einen Facebook Account zu haben – wer die Gen-Z ansprechen will, muss auch auf ihren Kanälen vertreten sein.
Wir sind uns jedenfalls sicher, dass Snapchat auch in Österreich bei Werbetreibenden immer beliebter werden wird und sich in ein paar Jahren auch die Konkurrenz sowie der Preis verändern werden.
Unser Tipp: Seien Sie schneller als Ihr Mitbewerb! Sollten Sie ein passendes Thema parat haben und die junge Zielgruppe damit ansprechen wollen, dann nutzen Sie jetzt die niedrigen Preise der Plattform und die hohe Aufmerksamkeit der User. Wir helfen Ihnen gerne dabei, eine Snapchat-Kampagne aufzusetzen und die anspruchsvolle Gen-Z von Ihrem Unternehmen zu überzeugen.
Inbound vs. Outbound Marketing
HubSpot unterstützt im Wesentlichen beim Inbound Marketing. Dabei wird eine Strategie entwickelt, wie ein Kunde das Unternehmen findet. Beim Outbound Marketing hingegen sollen Unternehmen den Kunden finden (just sayin). Diese Formen werden auch als “Fishing” und “Hunting” oder “Pull-” und “Push-Marketing” bezeichnet.
HubSpot selbst setzt im Inbound auf drei wichtige Komponenten:
- Content
- SEO
- und Social Media
Damit potentielle Kunden Interesse bekommen, braucht es guten Content. Dieser führt auf die Unternehmensseite, wodurch der Kunde durch eine gute Customer Experience gefesselt werden soll.
Durch Suchmaschinenoptimierung wird der Content, der verfasst wird, besser gefunden um so einem möglichen Abschluss ein Stückchen näher zu kommen. Zu guter Letzt kann der Content auf den unterschiedlichsten Social Media Kanälen, die für Unternehmen als relevant gelten, verbreitet werden.
Quelle für Grafik: https://blog.hubspot.de/marketing/outbound-vs-inbound-marketing
HubSpot in a nutshell
Damit die Einsatzmöglichkeiten und der Umfang des Tools deutlicher werden, haben wir nachstehend die für uns wichtigsten Features ausgearbeitet und zur Veranschaulichung mit Praxisbeispielen von 506 Data & Performance hinterlegt.
Datenbank/CRM
Im HubSpot CRM werden die Daten unserer Website-Besucher (+Bestandskunden und Leads) erfasst und zentral gesammelt. Ist ein Nutzer in der Datenbank (durch sein eigenes Handeln = Consent) so wird sein Verhalten im Tool festgehalten. Dadurch können wir potenzielle Kunden individuell betreuen und Maßnahmen treffen, die eine Beziehung aufbauen bzw. stärken. Eine Strukturierung aller Datensätze wird durch den Einsatz von Listen möglich, dabei werden Bedingungen erstellt, die auf die Listenmitglieder zutreffen. Ein Beispiel: Jemand lädt sich auf unserer 506 Product Seite Informationen zum digitalen Flugblatt herunter und wird in die Liste “506 Produktlösungen Digitales Flugblatt” aufgenommen.
E-Mail Marketing
Ein für uns essentielles Asset ist das E-Mail Marketing Tool, wodurch wir beispielsweise unseren 506 Newsletter (BTW Sign up), unsere Whitepaper sowie Produktlösungen für 506 Products versenden.
Dafür wurden unterschiedliche Design-Vorlagen mittels Drag&Drop erstellt, responsive optimiert und personalisiert. Nachstehend auch ein Screenshot zum Thema: Wie Personalisierung nicht funktioniert. 🙂 Neben dem manuellen Versenden unserer E-Mails, besteht auch die Möglichkeit, diese automatisiert zu versenden. Mithilfe eines übersichtlichen Reportings werden unsere Kennzahlen nach jedem Newsletter-Versand ausgewertet, Insights abgeleitet und die Erkenntnisse für den nächsten Versand berücksichtigt.
Social Media
Das integrierte Social Media Management Tool ermöglicht meiner Kollegin voll automatisiert ihre Beiträge in den unterschiedlichen Social Media Kanälen (z.B. Facebook) zu posten und ist gleichzeitig eine Option für einen Social Media Calendar. Ein personalisiertes Dashboard übernimmt dabei die Rolle des Reporting und gibt uns die Möglichkeit, unsere Ziele immer im Auge zu behalten.
Website
Der Bereich Website umfasst zum einen die Möglichkeit einen Blog zu erstellen, zu warten und zu hosten. Zum anderen verwenden wir Landing-Pages in HubSpot um mit One Pagern möglichst schnell, eigenständig und problemlos live zu gehen. Dies ist auch meist der wesentliche Vorteil für unsere Kunden, da keine Abhängigkeit von der IT-Abteilung besteht. Dafür haben wir uns einige Templates im 506 CI erstellt, die wir nach Bedarf mit Bild und Content und den passenden Formularen befüllen, um so auch unsere Kunden auf dem Laufenden zu halten.
» Hier ein Beispiel für eine 506 Produkt-Landingpage
Leaderfassung mittels Formularen
Um eine Lead-Generierung zu ermöglichen, werden auf vielen unserer Seiten – insbesondere den Produktlösungen – Formulare integriert. Dabei ist es uns wichtig, dass der Nutzer einen kurzen Weg bis zum Abschluss hat, wir aber im Gegenzug alle für uns relevanten PII (Persönlich identifizierende Informationen) Daten der Nutzer bekommen. Ein guter Tausch für beide Seiten bedeutet immer, einen Mehrwert gegen Daten zu bieten.
Sales mittels Deals
Hier werden all unsere Deals zusammengefasst und mittels einem Canvas Board übersichtlich dargestellt. Dadurch wird zum einen Transparenz für das Team möglich und zum anderen werden auch mögliche Abschlüsse in absoluten Zahlen festgehalten. Der größte Mehrwert liegt jedoch in der Follow-Up-Kommunikation. Oftmals wird in Unternehmen vergessen oder verabsäumt, ein bereits gesendetes Angebot beim potentiellen Kunden nachzufassen. Mit den Deals innerhalb von HubSpot werden automatisiert Erinnerungen für den Vertriebs-Mitarbeiter erstellt.
Marketing Automatisierung mit Workflows
Damit unsere Konzepte nicht manuell gesteuert werden müssen, verwenden wir sogenannte Workflows. Wichtig ist, dass vor der Implementierung einer Automatisierung die Logik und der Inhalt festgehalten werden. Beim Aufbau der Automatisierung wird dann die für uns logische Abfolge der Ereignisse erstellt.
BTW: mein Kollege Hans-Peter hat einen Welcome E-Mail Workflow skizziert
Ein Beispiel ist unser Bewerbungsprozess, welcher im Screenshot nachstehend dargestellt wird. Wenn sich ein Bewerber auf einer unserer 506 Jobseiten bewirbt und das Formular “HR_Form_BewerbungJobs” abschickt, so wartet das System 2 Minuten (Timeslot zum Erfassen der Daten im HubSpot System) und unser potentieller Bewerber wird in den Workflow “Anrede Sg Herr/Frau” aufgenommen. Dabei wird durch die Angabe einer Anrede im Formular die für den Nutzer passende Begrüßung hinterlegt. Abschließend bekommt der Bewerber eine E-Mail mit von uns definieren Inhalten und die Unterlagen werden an die verantwortliche HR-Person im Unternehmen weitergeleitet.
Wer das gerne ausprobieren möchte: We are hiring! 😉
Berichte
HubSpot bietet eine Vielzahl an Möglichkeiten um Berichte zu erstellen, die an Ihre Unternehmensbedürfnisse angepasst werden können. Mit den personalisierten Reports können die Online-Marketing-Aktivitäten im Überblick behalten werden und es besteht die Möglichkeit, schnell zu reagieren.
Fazit
HubSpot ist kein Allheilmittel und schon gar nicht die Lösung für alle Ihre Herausforderungen. Viel wichtiger ist es, vorab Ihre Anforderungen zusammen zu tragen und dann ein für Ihr Unternehmen passendes Tool zu implementieren, mit dem Sie langfristig glücklich sind. Dabei stehen wir als Berater und Implementierer jederzeit zur Verfügung und erfüllen Ihre Wünsche rund um Inbound Marketing, Leadmanagement oder Marketing Automatisierung.
Und sollte es am Ende wirklich HubSpot sein, dann sind wir als zertifizierter Agenturpartner bereit zum lift-off!
Falls Sie gerne mal unter die Haube von HubSpot sehen möchten, so können wir Ihnen sehr gerne bei einem persönlichen oder digitalen Hangout Termin Einblicke in das Tool geben.
