+24% Sales
Signifikanter Anstieg der Sales
-43%
Marketingratio Starker R端ckgang der Marketingratio
CASE STUDY MARKETING INTELLIGENCE Fashion | Mai / 2012
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1. Kunde
Unser Kunde gehört zu den weltweit führenden Online-Adressen für Luxusfashion. Das Unternehmen bietet ein hochkarätiges Sortiment an, welches sich aus einer großen Auswahl an Hauptlinien aller international wichtigen Designer zusammensetzt. Die Einkäufer des Retailers besuchen weltweit alle wichtigen Shows und platzieren ihre Orders direkt bei den Anbietern. Für einige der bekanntesten Designer ist das Unternehmen der exklusive Online-Vertriebspartner für den europäischen Raum.
2. Ausgangssituation Seit Anfang 2009 ist QUISMA für die ganzheitliche Betreuung aller Online-Marketing-Maßnahmen des Kunden zuständig, mit dem Ziel der Steigerung von Awareness und Sales. Hierbei werden die Kanäle Affiliate-Marketing, Display-Advertising, Retargeting, Suchmaschinenwerbung und Suchmaschinenoptimierung eingesetzt. Alle Maßnahmen dienen dazu, der Internetpräsenz relevanten Traffic zuzuführen – modeinteressierte Personen mit hohem Einkommen. In Ergänzung erarbeitet QUISMA einen detaillierten Mediaplan, aus dem hervorgeht, wie, wann und mit welchem finanziellen Aufwand die OnlineMarketing-Maßnahmen anzugehen sind.
3. Zielsetzung Über Jahre hinweg musste der Kunde hohe Investitionen in Werbung und Kommunikation tätigen, um die Markenbekanntheit und die Abverkaufszahlen kontinuierlich zu steigern. Diese Ausgaben orientierten
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sich an der zuvor definierten Marketingratio, wobei lediglich die Einzel-Performance des jeweiligen Kanals in Erwägung gezogen wurde. Um stärker zu wachsen, wurde QUISMA damit beauftragt, eine Methode zu entwickeln, auf deren Basis es möglich sein sollte, das Gesamtbudget effizient auf verschiedene Online-Werbekanäle zu verteilen und sich dabei an einer Gesamt-Marketingratio zu orientieren. Nicht mehr die Performance einzelner Kanäle sollte als Entscheidungsgrundlage dienen, sondern vielmehr die Gesamt-Performance über alle Kanäle hinweg.
4. Umsetzung QUISMA hat verschiedene Methoden zur optimalen Budgetallokation untersucht und miteinander verglichen. In den Fokus rückte die Analyse der Customer Journey, welche den Weg des Users vom ersten Kontakt mit dem jeweiligen Produkt bis hin zum Kaufabschluss beschreibt. Zu wissen, welche Pfade die Kunden in der Regel gehen, hilft Unternehmen dabei, ihre Werbemaßnahmen gezielt auf diejenigen Kanäle zu konzentrieren, mit denen sich die Zielgruppe am besten erreichen lässt. Darüber hinaus ist es möglich zu definieren, welche Kombinationen von Kommunikationsmaßnahmen besonders erfolgversprechend sind. Die vorhandenen Werbebudgets werden nach dieser Methode auf die Kanäle mit den besten Erfolgsaussichten verteilt. Der Erfolg schlägt sich in gesteigerten Abverkäufen sowie in der Senkung der Marketingratio nieder. Gerade im schnelllebigen Online-Bereich muss die Budget allokation einer permanenten Überwachung unterzogen werden, um auf kurzfristige Veränderungen reagieren zu können und somit zu jedem Zeitpunkt eine optimierte Budgetverteilung zu gewährleisten. Unternehmen, die den Großteil ihrer Budgets in Online-Werbung investieren, stehen für die Analyse der Customer Journey grundsätzlich zwei Verfahren zur Verfügung: die technische und die ökonometrische Methode. Bei dem gängigen technischen Ansatz erfolgt eine Analyse ausschließlich auf der Grundlage von Tracking-Daten. Diese Methode erlaubt es nur unter bestimmten Bedingungen, ein genaues Ergebnis abzubilden: Zum einen müssen sich alle Werbemaßnahmen auf das Internet konzentrieren und zum anderen sollten alle Kanäle von einem einzigen Tracking-System überwacht werden. Obwohl für unseren Kunden beide Voraussetzungen zutreffen, haben wir uns aus mehreren Gründen gegen die technische Lösung entschieden. 3
Device-Wechsel können von Tracking-Systemen nicht abgebildet werden Mit einer technischen Tracking-Lösung lassen sich Device-Wechsel nicht berücksichtigen. Die meisten User nutzen heutzutage unterschiedliche Endgeräte (Mobiltelefon, Laptop, Tablet PCs etc.), um sich im Internet über Produkte zu informieren. So wird ein Nutzer beispielsweise bereits am Arbeitsplatz im Internet auf ein bestimmtes Produkt aufmerksam, vertieft die Recherche dann zu einem späteren Zeitpunkt auf dem Heim-PC, informiert sich weiter über das Smartphone, und schlussendlich kommt es über den Arbeitsplatz-Computer zum Kaufabschluss. Dieser Pfad kann mit der technischen Methode nicht nachvollzogen werden, da das Tracking-System lediglich die jeweiligen (unterschiedlichen) Unique-IDs erfassen kann. Demselben User wird also für jedes Gerät eine andere Unique-ID zugewiesen. Für unser Beispiel würde das bedeuten, dass lediglich der erste und der letzte Klick vom System erfasst und eindeutig zugeschrieben werden kann. Der Weg des Kunden lässt sich somit nicht komplett darstellen und nachvollziehen. Diese Einschränkung bringt automatisch Fehler in der Darstellung des Kundenpfades mit sich. Die Beiträge der einzelnen Kanäle werden nicht abgebildet, da nicht alle User-Klicks und damit auch nicht alle Stationen erfassbar sind.
Cookie-Löschungen können nicht berücksichtigt werden Eine ähnliche Problematik entsteht bei Usern, die ihre Cookies regelmäßig löschen: ohne Cookies lassen sich Kundenpfade nicht vollständig abbilden.
Externe Faktoren können nicht mit in die Kalkulation einfließen Externe Faktoren, wie beispielsweise Offline-Werbeaktivitäten, können von Tracking-Systemen nicht erfasst werden. Kontaktpunkte, die der User beispielsweise mit Werbung im TV, in Zeitungen oder Zeitschriften hat, sind mit Online-Trackingsystemen nicht abbildbar. Hinzu kommt, dass auch Sonderangebote oder saisonale Schwankungen nicht erfasst und somit nicht berücksichtigt werden können. 4
Nutzung von unterschiedlichen Trackingsystemen verschiedener Anbieter Diese Szenario trifft zwar in diesem Fall nicht zu, soll der Vollständigkeit halber dennoch mit aufgeführt werden: Setzen Unternehmen verschiedene Anbieter zum Tracken ihrer Online-Werbeaktivitäten ein, so lässt sich die Customer Journey nur bedingt abbilden. Verfolgt beispielsweise Anbieter A Display- und Affiliate-Aktivitäten, während SEA und SEO von Anbieter B kontrolliert werden, so kann jeder nur seinen Verantwortungsbereich kohärent darstellen. Eine ganzheitliche Beratung zur optimalen Budgetallokation ist in diesem Fall nicht möglich. Tracking Partner A
Tracking Partner B
Tracking Partner C
Die oben genannten Faktoren verzerren das Bild der Customer Journey, wodurch das Ziel einer optimierten Verteilung des Werbebudgets verfehlt wird. Aus diesem Grund wählte QUISMA die ökonometrische Methode, ein Ansatz, bei dem sich der Beitrag, den jeder Kanal bei der Generierung von Sales leistet, berechnen und eindeutig nachweisen lässt. Die Berechnung beruht dabei nicht auf der Grundlage von einzelnen Userpfaden, sondern auf Wirkungszusammenhängen und Wertbeiträgen. QUISMA führte zur Errechnung des Wertbeitrages das Modelling ein. Dabei handelt es sich um ein multivariates Analyseverfahren, bei dem die tatsächlichen Abverkäufe mit den gesamten Daten, die über Werbeaktivitäten (offline und online) gesammelt wurden, in einen direkten Wirkungszusammenhang gestellt werden. Mit dieser Methode lässt sich präzise nachweisen, wie groß der Beitrag jedes einzelnen Kanals bei der Sales-Generierung tatsächlich ist. Vermeintlich erfolgversprechende Werbeaktivitäten können als wenig effektiv entlarvt werden, unterschätzte Kanäle erweisen sich womöglich als Verkaufs-Booster. Die Ergebnisse des Modellings werden mit den getätigten Investitionen verglichen. Dabei wird betrachtet, wie viel Budget in jeden einzelnen Kanal investiert wurde, woraus sich schließlich eine detaillierte Aufschlüsselung des ROIs jedes einzelnen Kanals ergibt. Mit dieser Methode werden bestimmte Zusammenhänge zwischen Kanälen und Sales herausgearbeitet, die mit „bloßem Auge“ nicht erkennbar wären. Dem Kunden ermöglicht dieses Vorgehen eine permanente Budgetoptimierung, wodurch Fehlinvestitionen vermieden, Abverkäufe nachhaltig gesteigert und Marketingratios gesenkt werden können.
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QUISMA führte zur Errechnung des Wertbeitrages das Modelling ein. Dabei handelt es sich um ein multivariates Analyseverfahren, bei dem die tatsächlichen Abverkäufe mit den gesamten Daten, die über Werbeaktivitäten (offline und online) gesammelt wurden, in einen direkten Wirkungszusammenhang gestellt werden. Mit dieser Methode lässt sich präzise nachweisen, wie groß der Beitrag jedes einzelnen Kanals bei der Sales-Generierung tatsächlich ist. Vermeintlich erfolgversprechende Werbeaktivitäten können als wenig effektiv entlarvt werden, unterschätzte Kanäle erweisen sich womöglich als Verkaufs-Booster. Die Ergebnisse des Modellings werden mit den getätigten Investitionen verglichen. Dabei wird betrachtet, wie viel Budget in jeden einzelnen Kanal investiert wurde, woraus sich schließlich eine detaillierte Aufschlüsselung des ROIs jedes einzelnen Kanals ergibt. Mit dieser Methode werden bestimmte Zusammenhänge zwischen Kanälen und Sales herausgearbeitet, die mit „bloßem Auge“ nicht erkennbar wären. Dem Kunden ermöglicht dieses Vorgehen eine permanente Budgetoptimierung, wodurch Fehlinvestitionen vermieden, Abverkäufe nachhaltig gesteigert und Marketingratios gesenkt werden können.
6. Ergebnis Zunächst wurde rückwirkend für den Zeitraum Januar 2009 bis Juni 2010 ein Modelling errechnet, auf dessen Basis die Einflüsse der Kanäle auf die Gesamtperformance erfasst wurden, unter Einbezug cross-medialer Effekte. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse wurde das Budget bei nahezu gleichbleibendem Umfang für die letzten beiden Quartale des Jahres 2010 neu ausgesteuert und mit den letzten beiden Quartalen des Jahres 2009 verglichen. Im Geschäftsjahr 2009 wurde die Hälfte des Budgets für den Bereich SEA ausgegeben. Mit dem Ziel die Awareness zu steigern, wurde vor allem in generische Keywords investiert. Andere Werbekanäle wurden eher nachrangig behandelt. Der Fokus auf den Bereich SEA führte dazu, dass sich die Marketingratio zunehmend verschlechterte. Die Modellierung ergab, dass der Kanal Display-Advertising Sales in anderen Kanälen initiiert, wovon insbesondere die Kanäle Retargeting, SEA und SEO profitieren. Wegen dieser mithilfe des Modellings identifizierten Cross-Over-Effekte wurde das Budget zu Gunsten von Display-Advertising umverteilt und das SEA-Budget deutlich gesenkt. Die Ergebnisse sind bemerkenswert: Obwohl bis auf Display-Advertising (in starkem Maße erhöht) und SEO (marginal erhöht) die Budgets in allen Kanälen gesenkt wurden, haben die erzielten Sales kaum oder gar nicht abgenommen. Dagegen initiierte Display-Advertising Sales in den Kanälen SEA, SEO und Retargeting. 6
Budgetallokation der Ausgangssituation: Affiliate Marketing
15%
Retargeting
5%
SEA
50%
SEO
10% Display Advertising
Q3-Q4 2009 Quelle: QUISMA
20%
Budgetallokation auf Basis des Modellings: Affiliate Marketing
15%
Retargeting
5%
SEA
38%
SEO
12% Display Advertising
Q3-Q4 2010 Quelle: QUISMA
30%
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Gesch채ftsjahr (Q3-Q4) 2009
10.000 7.500 5.000 2.500 0
9.326
3.206
3.261
1.362
1.456 Quelle: QUISMA
SEA
DisplayAdvertising
SEO
Retargeting
AffiliateMarketing
Gesch채ftsjahr (Q3-Q4) 2010
10.000 7.500 5.000 2.500 0
9.312
3.455
6.191
2.695
1.425 Quelle: QUISMA
SEA
DisplayAdvertising
SEO
Retargeting
AffiliateMarketing
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Bei einem Vergleich der beiden letzten Quartale der Jahre 2009 und 2010 ist festzustellen, dass die Abverk채ufe bei nahezu gleichbleibenden Budgets um 24% gesteigert werden konnten, w채hrend die Marketingratio um 43% gefallen ist. Sales
30.000
+24%
20.000 18.611
10.000 0
23.078
Q3-Q4 Sales-Steigerung, Quelle: QUISMA
Sales 2010 Q3-Q4
Sales 2009 Q3-Q4
Marketingratio
15%
-43%
10% 5% 0
13,13%
MR 2009 Q3-Q4
7,50%
Q3-Q4 R체ckgang Marketingratio, Quelle: QUISMA
MR 2010 Q3-Q4 9
7. Ausblick
Mit der Übernahme der Verantwortung für die Online-MarketingMaßnahmen des Kunden durch QUISMA werden die Kampagnen täglich im Hinblick auf Abverkauf und Marketingratio optimiert. Darüber hinaus plant das Unternehmen derzeit zusätzlich eine Testkampagne für TV-Werbung, die zukünftig als weitere Komponente unter Berücksichtigung der Cross-Effekte zwischen Online- und Offline-Medien in das Modelling einfließen wird.
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