Benchmark-Dashboards für die Optimierung von Werbekampagnen
Wir entwickelten Benchmark-Dashboards für ein digitales Medienunternehmen zur Überwachung von Werbekampagnen und zur Vorhersage ihrer Ergebnisse und halfen dem Unternehmen, seine Benchmark-Ergebnisse um das 8-fache zu verbessern.
Kontext
Der Kunde ist ein führendes digitales Medienunternehmen mit über 1,5 Millionen Abonnenten und mehr als 50 Millionen Followern in den sozialen Medien weltweit. Seine Content-Marketing-Kanäle sind zahlreich und umfassen mobile Apps, Podcasts, soziale Medien, Landing Pages und Markenseiten. Der Kunde nutzt diese umfangreiche Marketingplattform, um die Marken seiner Kunden über organische und bezahlte Werbemethoden zu fördern, und verpflichtet sich, bestimmte Ergebnisse zu liefern.
Angesichts der Anzahl der Kunden, der Inhaltskanäle und der Arten und Stufen von Werbepaketen hatte das Unternehmen Schwierigkeiten, den Fortschritt der Werbekampagnen zu überwachen. Es hatte auch Schwierigkeiten, die Benchmarks zu erreichen, weil sie statisch waren und verschiedene Faktoren nicht berücksichtigten. Aus diesem Grund führten statische Tabellen die Marken der Kunden oft in die Irre, indem sie unrealistische Erwartungen weckten. Außerdem konnten die Vertriebsteams anhand der statischen Tabellen die Ergebnisse der Werbekampagnen nicht genau vorhersagen und das zugewiesene Budget nicht einhalten, so dass am Ende nur 62 % der Kunden die festgelegten Benchmarks erreichten.
Darüber hinaus würde der Kunde seine Inhaltskanäle ständig aktualisieren oder erweitern, neue Inhaltstypen einführen und neue Methoden zur Einbindung der Zielgruppe und zur Konvertierung einführen. Das bedeutete, dass er nicht nur neue Metriken verfolgen, sondern sie auch mit historischen Daten vergleichen musste.
Angesichts dieser Herausforderungen beschloss der Kunde, seine Datenanalyse- und Visualisierungsprozesse neu zu gestalten. Das Unternehmen entschied sich für Itransition als Beratungspartner aufgrund früherer erfolgreicher Kooperationen mit uns und unserer Expertise in der Bereitstellung von Big-Data-Services für Medien- und Unterhaltungsunternehmen.
Lösung
Itransition entwickelte mehrere datengesteuerte Analyse- und Optimierungslösungen für die Überwachung von Werbekampagnen und die Vorhersage ihrer Ergebnisse anhand dynamischer Benchmarks.
Lösung für die Vorhersage
Die von unserem Team entwickelte Prognoselösung ist ein System konsolidierter Dashboards, die historische Daten verwenden. Um die Vertriebsleiter bei der Erstellung genauer Prognosen zu unterstützen, haben wir eine Tabelle mit Referenz-Benchmarks und einen Algorithmus zur Berechnung multifaktorieller Benchmarks für sechs Filter erstellt: Impressionen, CTR, Kanal, Region, Produkt und Dauer.
Wir haben auch Kampagnenmodell-Visualisierungen entwickelt, um die Anzahl der Impressionen über verschiedene Kanäle hinweg im Laufe der Zeit mit CTR-Ergebnissen besser zu veranschaulichen. Kampagnenmodelle können verschiedene Arten von Veränderungen in linearen, logarithmischen, parabolischen und gemischten Verläufen visualisieren.
Anhand der simulierten Modelle kann das Produktionsteam Inhalte für jeden Kanal auf der Grundlage spezifischer Nutzererwartungen erstellen, während das Medienteam die Gesamtleistung sowie die Leistung der einzelnen Kanäle überwachen kann.
Auf der Basis von klar visualisierten dynamischen Multifaktor-Benchmarks kann das Vertriebsteam des Kunden Werbekampagnen simulieren, Abweichungen von etablierten Benchmarks berechnen, verlässliche Prognosen erstellen, realistische Erwartungen bilden und Änderungen an Werbekampagnen empfehlen.
Monitoring-Lösung
Das Team von Itransition hat außerdem eine Monitoring-Lösung namens Campaign Monitor entwickelt, mit der sich die Ad Impressions durch die Auswahl verschiedener Filter verfolgen lassen. Die Lösung soll digitalen Strategen und Medienmanagern helfen, die Effektivität von Kampagnen zu messen und die Werbestrategie entsprechend zu optimieren.
Wir haben die Monitoring-Lösung auch mit einer Funktion zur Modellierung empfohlener Aktivitäten ausgestattet. Der digitale Stratege wählt eine Priorität und einen wünschenswerten Benchmark und erhält eine Liste empfohlener Aktivitäten, um die gewünschten Ziele in jedem Kanal zu erreichen. Diese Funktion soll verhindern, dass zu viel Geld ausgegeben wird, und ermöglicht die Überwachung von Werbekampagnen in Echtzeit.
Mit der Lösung kann das Medienteam des Kunden auch Plan-Fakt-Analysen durchführen, geplante und tatsächliche Kennzahlen vergleichen und die Fertigstellung von Werbeplänen verfolgen, während Analysten Bereichsdiagramme überwachen und Prognosediagramme erstellen können.
Technologien
Wir haben die Lösung für die Kampagnenoptimierung auf der Basis von Tableau entwickelt, damit die Benutzer die Daten nicht nur ansehen, sondern auch über die Schnittstelle der Lösung mit ihnen arbeiten können. Wir haben auch eine Tableau-Erweiterung Data Writer verwendet, um Daten aus vom Benutzer ausgewählten Parameterwerten zu übertragen und es ihm zu ermöglichen, seine Datenquellen zu verbinden und Tableau-Parameter zu den Datenbankfeldern der Lösung hinzuzufügen.
Unser Team entwickelte auch einen Python-Algorithmus, der mit der Datenbank kommuniziert und die Berechnung von multifaktoriellen Korrekturkoeffizienten ermöglicht. Außerdem haben wir einen Algorithmus zur Entscheidungsfindung entwickelt, der Parametersätze und historische, aktuelle und prognostizierte Daten kombiniert.
Auf diese Weise umfasst die gelieferte Lösung Management-Tools wie Dashboards, visuelle Analysen wie Vergleichsdiagramme und den Python-Datenbankalgorithmus sowie die Tableau-Erweiterung, die mathematische Berechnungen durchführt.
Verfahren
Das Itransition-Team begann mit der Entwicklung des PoC für die künftige Lösung und testete sie mit historischen Daten für die bestehenden Produkte des Kunden und den neuesten Quartalsdaten für neue Produkte. Anschließend erstellten wir das Analysemodell und führten Tests mit synthetischen Daten durch, um festzustellen, welche Parameter fehlten, und ergänzten den ursprünglichen Datensatz mit Informationen aus allen Abteilungen des Kunden.
Nachdem wir die Lösung in Übereinstimmung mit dem Kundenfeedback verbessert hatten, erstellten wir den zweiten Prototyp, testeten ihn und erhielten nach mehreren Verfeinerungen die Zustimmung der Beteiligten. Nach erfolgreichem Abschluss der Tests erstellten wir eine ausführliche Dokumentation für die Lösung, in der die aktualisierten Skripte und deren Verwendung für die Schulung von Vertriebs-, Produkt- und Medienteams beschrieben wurden.
Ergebnisse
Wir haben für ein führendes digitales Medienunternehmen eine Reihe von Analyse- und Optimierungslösungen entwickelt, die mit dynamischen Dashboards und anpassbaren kampagnenspezifischen Benchmarks ausgestattet sind. Unser Kunde kann damit realistische Prognosen für die Ergebnisse von Marketingkampagnen erstellen, genaue Vorhersagen in Echtzeit erhalten und die Leistung von Werbekampagnen über benutzerfreundliche Dashboards überwachen.
Nach der Implementierung unserer Analyselösung gelang es dem Kunden, die Benchmark-Ergebnisse um das 8-fache zu verbessern und die Mehrausgaben um das 7-fache zu reduzieren, was zu einer spürbaren Verbesserung der Kundenzufriedenheit führte.
