Cross Device Programmatic Attribution
Inhaltsverzeichnis
Was ist Cross Device Programmatic Attribution?
Definition
Basis der Cross Device Programmatic Attribution sind die Cross Device Attribution und das Programmatic Buying. Cross Device Programmatic Attribution soll es Werbetreibenden ermöglichen, die Customer Journey von Kunden vollständig zu erfassen. Und zwar unabhängig von den verwendeten Endgeräten. Die umfassende Kenntnis des Nutzerverhaltens ermöglicht es, Marketingkampagnen und Werbeanzeigen relevanter zu gestalten und an die Nutzaktivitäten angepasst auf verschiedenen Geräten zielgerichtet zu schalten.
Automatisierung durch Programmatic Buying
Die Automatisierung durch Programmatic Buying hat zwar dazu beigetragen, die CPM-Kosten zu senken, doch das Ziel der Vermarkter – die Verbindung mit den Verbrauchern zum richtigen Zeitpunkt – ist nach wie vor eine Herausforderung. Hürden wie die Anzeigen- und Datenqualität, Cross Device Attribution und Anzeigenblockierung haben dazu geführt, dass Programmatic seine Versprechen nicht vollständig erfüllen kann.
Verbraucher bewegen sich jeden Tag über mehrere digitale Geräte hinweg und werden dadurch zu einem schwer zu erreichenden Ziel. Programmatic ist es möglicherweise gelungen, niedrigere Kosten pro Impression zu erzielen. Aber Werbetreibende verlangen mehr: Targeting-Effizienz, Cross-Channel-Identitätsauflösung und die beste Qualität der Impressionen beim niedrigen CPM. Das Ergebnis ist eine Bewegung der Vermarkter hin zu Cross Device Programmatic Attribution, um bekannte Kunden überall und jederzeit erreichen zu können.
Cross Device Attribution
Cross Device Attribution ist die Messung und Analyse von Conversions, die nach mehreren Interaktionen über verschiedene Geräte hinweg stattfinden. Beispielsweise kann ein Nutzer auf einem Gerät auf eine Anzeige klicken, die gewünschte Aktion jedoch auf einem anderen Gerät abschließen. Studien zeigen, dass Verbraucher im Durchschnitt mehr als 3 verschiedene Geräte verwenden. Und meist mehrfach pro Stunde zwischen den Geräten wechseln, bevor eine Conversion stattfindet. Laut Google starten etwa 90 % der Nutzer eine Aktivität auf einem Gerät und beenden diese auf einem anderen Gerät.
Daten, die bei der Nutzung von Standardanalysen und anderen Attributionsmodellen gesammelt werden, führen meist zu einer falschen Ausrichtung der Marketingstrategie. Die Cross Device Attribution ermöglicht eine realistische Analyse, wie ein Nutzer unabhängig von seinen verwendeten Geräten mit einem Unternehmen online und offline interagiert.
Die erhaltenen Daten können Marketern helfen, die Leistung von digitalen Marketingstrategien und –kampagnen besser zu verstehen. In der heutigen wettbewerbsorientierten Welt kann eine korrekte Interpretation von Analysen den Unterschied zwischen Gewinnen und Verlusten bedeuten. Mit vereinheitlichten Daten für alle Geräte wird ein Unternehmen mit den Daten ausgestattet, die für Marketingentscheidungen erforderlich sind.
Die erste Methode beruht auf persönlich identifizierbaren Informationen (PII) wie Login-Informationen oder Geräte-IDs. Dies wird als deterministisches Matching bezeichnet. Das deterministische Modell vergleicht Benutzer auf verschiedenen Geräten mit einer Mischung aus Benutzer- und Geräte-IDs. Benutzer-IDs enthalten Login-IDs, beispielsweise wenn sich ein Benutzer auf seinem Computer und seinem Smartphone bei Facebook anmeldet.
Deterministisches Matching kann aber auch Daten auf CRM-Ebene wie E-Mail-Adressen und Kunden-IDs nutzen. Unternehmen mit ubiquitären Apps und riesigen Datensammlungen wie Google, Facebook und Twitter sind am besten geeignet, um einen Nutzer-ID-Abgleich durchzuführen. Für Online-Handelsgiganten wie Amazon und eBay gilt dies ebenfalls.
Zu den Daten auf Geräteebene, die zur Identifizierung von Benutzern verwendet werden, gehören Geräte-IDs wie IDFA für iOS-Geräte von Apple und Google Advertising IDs für Android-Geräte. Geräte-IDs ähneln einem gerätespezifischen Cookie, mit dem Werbetreibende Nutzer mit In-App-Anzeigen identifizieren und ihre Werbung auf die Nutzer ausrichten können. Nutzer können bei Bedarf die interessenbezogenen Anzeigen deaktivieren oder die Anzeigenverfolgung einschränken sowie ihre ID zurücksetzen, wodurch die Fähigkeit des Werbetreibenden, diese Nutzer zu finden, stark eingeschränkt wird.
Die zweite Methode, probabilistisches Matching genannt, nutzt spezielle Algorithmen, um eine einzelne Identität basierend auf möglicherweise Tausenden von nicht-persönlich identifizierbaren Datenpunkten zu verifizieren. Zu diesen Daten können Informationen wie Cookies, IP-Adressen, Uhrzeit, GPS-Signale, Gerätedaten oder Browserdaten gehören. Einige Anbieter verwenden eine rein probabilistische Methode, während andere ihre probabilistischen Daten mit einer Reihe von deterministischen Daten von Drittanbietern abgleichen, um die Gesamtübereinstimmungsrate zu verbessern.
Dies ermöglicht es Vermarktern, einen vollständigen Überblick darüber zu erhalten, wie Besucher mit ihrer Website interagieren. In der zunehmend mobilen Welt von heute ist es wichtig sicherzustellen, dass Nutzer sich unabhängig von der Anzahl der Gerätewechsel optimal mit einer Marke auseinandersetzen.
Auch um entscheiden zu können, wo sie mehr in Werbung investieren müssen. Eine effektive Cross Device Strategie hilft Vermarktern dabei, den logischsten und am besten abgestimmten Werbemix zu verwenden, der dem Verbraucher das bestmögliche Erlebnis bietet. Es führt den Benutzer schneller in Richtung Conversion. Diese Art der Attribution hilft Unternehmen zu erkennen, wo ihre Werbemaßnahmen auf maximale Wirkung ausgerichtet sein sollten. Unter anderem auch um den Return on Investment ROI zu verbessern.
Cross Device Programmatic Marketing Plattformen zentralisieren die Nutzerprofile von allen Geräten und geben den Vermarktern in Echtzeit umsetzbare Daten (Datenverkehr auf verschiedenen Geräten, Benutzerdaten usw.) für die Nutzerausrichtung, Verfolgung der Customer Journey und Bereitstellung effektiver und relevanter contentgestützter Kundenerfahrungen durch den Nutzerzyklus unabhängig vom verwendeten Gerät.
Die verschiedenen Geräte zeigen nicht das gleiche Maß an Benutzerinteraktion. Um unnütze Ausgaben zum Beispiel durch Geräteüberschneidungen zu reduzieren und die Leistung zu steigern, müssen Unternehmen Cross Device Messinstrumente zur Verfügung haben, die einen Verbraucher und die verwendeten Geräte genau identifizieren und ein detailliertes Bild der Customer Journey aufzeigen können.
Cross Device Programmatic Attribution und Datenschutz
Abgesehen von den technischen Herausforderungen der Cross Device Programmatic Attribution spielt die Privatsphäre der Benutzer eine wichtige Rolle. Verschiedene Regierungsorganisationen drängen darauf, Datensätze wie IP-Adresse und Geräte-IDs als personenbezogene Daten (PID) und persönliche Daten aufzunehmen. Unternehmen, die das deterministische und probabilistische Matching für die Cross Device Programmatic Attribution nutzen, müssen die Datenschutzbestimmungen und –gesetze ständig überprüfen, um sicherzustellen, welche Daten sie ohne Zustimmung der Nutzer sammeln können und welche nicht.
Die Cross Device Programmatic Attribution wird sich in den kommenden Jahren voraussichtlich rasant entwickeln. Die Cross Device Programmatic Attribution bietet Möglichkeiten, Einsichten in das Verbraucherverhalten zu sammeln. Und herauszufinden, welche Strategien und Taktiken gut funktionieren und welche nicht.
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