Unter Frage 3 findet sich folgendes Kriterium: „Hat die Agentur ein eigenständiges, leistungsfähiges Tracking- und Analysesystem, um eine kanalübergreifende Auswertung der Customer Journey vorzunehmen? Käufer werden nicht nur über eine Werbemaßnahme gewonnen. Meist macht erst der Kontakt mit verschiedenen Werbemitteln den User zum Käufer. Nur wer die sogenannte Customer Journey misst und auswertet, kann seine Marketingmaßnahmen effizient aussteuern und bei Bedarf optimieren. Die Verteilung des Budgets in die verschiedenen Kanäle ist ausschlaggebend für den Erfolg.“

Diesen ambitionierten Forderungen wird der ActionAllocator mehr als gerecht, denn explidos Tracking-Tool ermöglicht als Cookieweiche unter anderem auch die Analyse der Customer Journey und sorgt somit für mehr Transparenz im Onlinemarketing. Der Prozess lässt sich in drei Schritte aufteilen:

• Schritt 1: beim Aufruf eines Werbemittels wird ein Cookie gesetzt
• Schritt 2: nach vorher definierten Regeln (Last Cookie Wins, Last Click-Cookie Wins, First Cookie Wins, %uale Verteilung nach Participation, Kombination verschiedener Regeln) werden die Cookies analysiert und das entsprechende „Gewinner-„Pixel ausgespielt
• Schritt 3: die tiefschürfende Analyse der Customer Journey (optional) ermöglicht ein strategisches Management aller eChannel-Marketingaktivitäten

Aus Marketingsicht liegen die Vorteile auf der Hand:

• Schaffung von kanalübergreifender Transparenz
• Vermeidung von Mehrfachvergütungen für unterschiedliche Netzwerke

Doch neben diesen offensichtlichen Vorzügen können weitere Vorteile realisiert werden, denn ein zusätzlicher Pluspunkt lässt sich im enormen Optimierungspotential hinsichtlich der technischen Integration von Online-Kampagnen festmachen. Da nur noch ein Tracking-Code im Quelltext hinterlegt werden muss, ist beim Schalten neuer Kampagnen kein Eingriff der Webtechnik mehr erforderlich. Neben einer massiven Reduzierung der Fehleranfälligkeit im Kampagnentracking ermöglicht dies auch eine unübertroffene Reaktionsschnelligkeit und Flexibilität. Zeigt sich anhand der Auswertungen zur Customer Journey, dass ein bestimmter Kanal die jeweilige Phase im Kaufentscheidungsprozess maßgeblich positiv beeinflusst, können diese begünstigenden Effekte z.B. durch Ausweiten der Kampagne auf ein weiteres Affiliate-Netzwerk ohne Hinzuziehen der hauseigenen Webtechnik unverzüglich verstärkt werden. Genauso lassen sich natürlich defizitäre Kampagnen mühelos identifizieren und umgehend eliminieren.  Der Kaufentscheidungsprozess wird dabei in folgende 5 Phasen eingeteilt:

• Phase 1: Awareness (Bedarfs- bzw. Mangelerkennung)
• Phase 2: Favorability (Suche nach Angeboten und Alternativen)
• Phase 3: Consideration (Bewertung von Angeboten und Alternativen)
• Phase 4: Intent to Purchase (Kaufentscheidung)
• Phase 5: Conversion (Kauf)

Der Einsatz des ActionAllocators spart also nicht nur Zeit (technische Integration von Kampagnen) und monetäre Ressourcen (keine Mehrfachvergütung), sondern ermöglicht darüber hinaus durch die präzise Messung der Customer Journey eine optimale Budgetallokation in jeder einzelnen Phase des Kaufentscheidungsprozesses. Dass die daraus gewonnen Erkenntnisse sofort operativ umgesetzt werden können, verstärkt noch einmal die finanziellen Effekte, die durch den Einsatz dieser innovativen Tracking-Technologie realisiert werden.

Begleiten Sie die Reisen ihrer Kunden im Netz in optimaler Weise? Wissen Sie auf welcher Webseite er abbiegt oder wo er rastet?

Stecken Sie die Reiserouten ab
Mit unseren professionellen Tools erkennen Sie die Wege von der Bedarfserkennung bis hin zum Kaufabschluss des Kunden und verstehen wohin die Reise geht. Wir messen die relevanten Kontaktpunkte im Netz, sehen welche Bannereinblendungen der Reisenden für sehenswert hält und wohin er navigiert.

Das zentrale Tracking System AdTraxx verfolgt und analysiert sämtliche Trafficquellen, Kampagnen und Online Aktivitäten. Der Action Allocator stellt die gesamte Customer Journey dar und hilft, als intelligente Cookie-Weiche, Doppelvergütungen zu vermeiden.

Das bringt für Werbetreibende einen entscheidenden Vorteil: Sie wissen, welche Maßnahmen einzeln oder in Kombination Erfolg bringen. Mit diesen Reiseinfos versehen, können Sie die Route optimieren und Ihren Budgeteinsatz entsprechend anpassen.

Erfahren Sie mehr zur Customer Journey und besuchen Sie uns auf der dmexco.

Das Deaktivierungs-Add-on für Browser von Google Analytics ist für Internet Explorer (7 und 8), Google Chrome (4.x und höher) und Mozilla Firefox (3.5 und höher) verfügbar. http://tools.google.com/dlpage/gaoptout?hl=de

Zusätzlich hat der Websitebetreiber die Möglichkeit nur verkürzte IP-Adressen zu übertragen. Dies kann durch eine entsprechende Anweisung im Analytics Code auf der Website erreicht werden.

Wenn nun Nutzer die Möglichkeit haben das Tracking zu deaktivieren, wird das dazu führen, dass die Nutzerzahlen auf den mit Google Analytics trackenden Websites sinken. Ich bin gespannt wie viele Nutzer von ihrem neuen Recht Gebrauch machen werden.

Die Resonanz auf den Vortrag war enorm (wegen Überfüllung konnten einige Teilnehmer den Raum nicht mehr betreten), was für mich ein klares Signal dafür ist, dass das Thema so langsam größere Kreise zieht. Es war ja bereits auf der großen Podiumsdiskussion im Rahmen unserer Affiliate Tactixx das Schwerpunktthema und wurde vom Publikum lebhaft mitdiskutiert. Hier das

Video der Diskussion:

Video: Customer Journey by explido (weitere Videos von der  diesjährigen Affiliate Tactixx: Affiliate Tactixx 2010 Videos)

Welche Erkenntnisse können wir aus der Analyse der Customer Journey ziehen? Gibt uns die Analyse der Touchpoints handlungsrelevante Informationen an die Hand? Und welchen Vorteil hat der Kunde im Vergleich zum Aufwand? Im Vortrag auf der A4U waren es 3 wesentliche Punkte:

• Die Werbemittel-Views müssen in die Messung einbezogen werden (Post View Tracking) -> Chart 22
• Die Customer Journey Analysis ist ein fortwährender Prozeß (kein kurzfristiges Projekt) -> Chart 28
• Jede Branche und jedes Geschäftmodell hat seine eigenen „Journeys“, es gibt keinen allgemeinen Fall -> Chart 28
• Das Vergütungssystem „Last Cookie Wins“ erlaubt keine wirkungsvolle kanalübergreifende Steuerung -> Chart 24
• Eine Verteilung der Publisher-Provisionen im Affiliate Marketing auf mehrere Touchpoints begünstigt z.B. Content-Publisher -> Chart 26

Eine der Aufgaben besteht in der umfassenden Messung aller Daten. Dazu hat explido in 2009 den „ActionAllocator“ auf den Markt gebracht. Damit können alle Touchpoints erfasst werden, Szenarios zu verteilten Vergütungsmodellen durchgespielt werden und beim Kaufabschluß auch Vergütungsanteile nach frei wählbaren Regeln auf die verschiedenen Kontaktpunkte verteilt werden. In der Praxis ist dies derzeit erst begrenzt möglich, da im Affiliate Marketing das „Last Cookie counts“-Prinzip Gültigkeit hat. Deshalb arbeiten wir z. B mit Affilinet eng zusammen, um in Pilotstudien Alternativen zu erarbeiten.

Die breite Resonanz, die dieses Thema (Customer Journey) derzeit findet gibt uns auch die Motivation, hier weiter Zeit und Geld zu investieren, um zu besseren Lösungen fürs gesamte Performance Marketing zu kommen.

Weitere Berichte z. B. hier:

• 100partnerprogramme – a4uexpo: Neue Vergütungsmodelle im Performance Marketing gefordert
• Internet World – Trends im Affiliate Marketing – Zehn große Affiliatethemen für das Jahr 2010
• iBusiness – A4uexpo: Wo bleiben die intelligenten Vergütungsmodelle?

Die Entscheidung der FOMA  über das Manifest mehr Aufmerksamkeit auf dieses Thema zu lenken, ist sehr gut. Eine einheitliche und transparente Regelung dürfte sowohl Vertrauen schaffen, als auch Zeit und Geld sparen.

Microsoft und Mediabrands wollen zusammen eine Software bauen, die dem “heiligen Gral des OnlineMarketings” sehr nahe kommt: das System soll alle Werbekanäle unter einem Dach vereinen und die Zusammenhänge zwischen SEM, Email, CRM und sogar TV Werbung tracken und darstellen.

Dadurch wäre es dem Werbetreibenden erstmalig möglich, die Werbeausgaben optimal zu verteilen und effizient einzusetzen, da alle Seiteneffekte gemessen werden können und sich folglich auf die Kennzahlen auswirken.

Damit ein solches System funktioniert, muss ein Nutzer über alle Kanäle hinweg identifizierbar sein. Online ist das noch relativ leicht über ein gemeinsames Cookie möglich – soweit dieses nicht gelöscht wird oder der Nutzer im Büro surft und zuhause kauft. Schwierig wird es immer dann, wenn ein Medienbruch erfolgt und der Nutzer z. B. im CallCenter anruft,  per Fax bestellt oder in den Laden um die Ecke geht, um dort zu kaufen.

TV und Print

Ebenfalls schwierig ist die Einbindung der  Medien TV und Print. Bisher wurde meist versucht, über spezielle in den Anzeigen und Spots verwendete Domains das Feedback auf eine Schaltung zu messen. Dazu  wird in der Print-Anzeige oder im TV Spot eine eigens erstellte URL oder Domain beworben.  Um nun diese Nutzer in einen Zusammenhang mit der SEM Kampagne zu bringen, muss lediglich von der speziellen URL über einen Trackinglink auf die eigentliche Webseite des Werbetreibenden weitergeleitet werden, so dass im Zuge der Weiterleitung der Nutzer ein entsprechendes Cookie bekommt. Erfolgt das Tracking ohne einen 3rd Party System, kann das Cookie auch direkt gesetzt werden.

CRM Systeme und Call Center

Immer wenn nun ein bereits bekannter User (Cookie vorhanden) auf einen anderen Kanal wechselt und im Call Center anruft oder direkt mit einem Mitarbeiter spricht, muss der Inhalt des Cookies – sozusagen die Nutzerkennung – erfasst werden und vom Call Center gespeichert werden bzw. im CRM hinterlegt werden. Dazu wird dem bereits gekennzeichneten Nutzer z. B. ein Support-Ticket angezeigt, das die Cookiekennung enthält und das dann im Call Center oder CRM erfragt wird. Ebenfalls möglich, aber technisch aufweniger, ist die Übermittlung dieser Kennung über die angezeigte Telefonnummer.
Anschliessend werden alle Order, die eine solche Kennung haben, wieder ins Trackingsystem eingespielt, wo ein entsprecheneder Sale im richtigen Kanal und sogar beim richtigen Keyword (SEM) angelegt wird. Diese Methodik ist übrigens auch mit unserem Trackingsystem AdTraxx umsetzbar.

ROPO – Research Online, Purchase Offline

Ein weiteres Szenario kommt wohl sehr häufig vor – jeder kann das an den eignen Surf- und Kaufgewohnheiten nachvollziehen. Die Produktsuche, die Produktauswahl und der Preisvergleich fiinden online statt, der tatsächliche Kauf findet aber im Ladengeschäft statt. Einer Studie von Google und GfK “ROPO (Research Online, Purchase Offline): Informations- & Kaufverhalten im Internet – Anteil der Online-Medien an Offline Absatz und Umsatz im GfK Consumer Panel” beziffert diesen Effekt branchenabhängig auf bis zu 25%.

Auch diese Effekte lassen sich im Prinzip mit der gleichen Methodik tracken und den Online-Maßnahmen zuordnen. Denkbar wäre hier z. B., dass sich der Nutzer auf der Webseite des Werbetreibenden einen Coupon, einen Gutschein o. ä. ausdrucken kann, mit dem er dann im Laden einen Vorteil geniesst. (Rabatt, Bonus, Startguthaben, kleines Geschenk, …). Auch hier wird wieder die Nutzerkennung aus dem Cookie in den Gutscheincode eingearbeitet, so dass diese Sales wieder erfasst werden können, wenn ein Rückkanal in Form eines Softwaresystems oder einer manuellen Erassung besteht. Dieses Prinzip mag lediglich an der Akzeptanz von Rabattmarken oder ähnlichen Kundenbindungsformen scheitern.

Ausblick

Aktuell möglich im Rahmen jedes Trackingsystems, das die Click-Historie der Nutzer speichert (z.B. der explido AdTraxx) ist eine Auswertung, wie sich zwei Kanäle gegenseitig beeinflussen. Dadurch lässt sich auf Basis der entstandenen Sales und Leads sagen, an welchen Aktionen beide Kanäle beteiligt sind und welche nicht entstanden wären, wenn nicht Kanal 1 oder Kanal 2 vorhanden gewesen wäre.

Deutlich schwieriger stellt sich die Situation dar, wenn zum einen die Wechselwirkung mehrerer bzw. aller Kanäle dargestellt werden soll und wenn dies nicht nur auf Basis der erfolgten Online und Offline-Sales ex-post erfolgen soll, sondern wenn diese Betrachtung pro Click und im Extremfall sogar pro View (Impression) gewünscht wird. Hier wären dann Auswertungen möglich, welche Banner-Views welchen Einfluß auf die ConversionRates in allen anderen Kanälen haben.