(openPR) Berlin, 22. Januar 2013 — Die Wachstumsgeschwindigkeit vieler Startup-Unternehmen hängt entscheidend von ihrer Markenbekanntheit ab. Die Steigerung dieser Bekanntheit über Online- und Offline-Werbemaßnahmen ist jedoch teuer und schwierig messbar: Der Medienbruch zwischen Print-Anzeigen, Plakaten, TV-Spots und Online-Maßnahmen wie Banner, Websites oder App-Werbung führt zu eingeschränkter Übertragbarkeit und erschwert die Effizienzmessung der Maßnahmen deutlich. BI-Analysten- und Beraterhaus mayato hat eine crossmediale Wirkungsanalyse entwickelt und gemeinsam mit 9flats und dem Media-for-Equity-Investor GMPVC German Media Pool über mehrere Monate praktisch erprobt: Die Ergebnisse lieferten valide Prognosen zur Reichweite und zum Einfluss bisher nur schwer vergleichbarer Online- und Offline-Werbekanäle auf die Werbewirkung sowie auf typische Zielgrößen wie Umsatz oder Deckungsbeitrag. Die ausführliche Fallstudie ist unter www.mayato.com erhältlich.
Ausgangssituation
Ausgangspunkt der Analyse war der Start einer TV-Kampagne von 9flats auf drei Sendern, zu stark unterschiedlichen Sendezeiten, mit variierenden Zuschauerreichweiten und Spot-Längen. Diese und zahlreiche weitere Faktoren zusätzlicher Werbemaßnahmen sollten für eine zweite Kampagne analysiert werden, um Streuverluste zu minimieren. mayatos Media Analytics Ansatz ermöglicht durch die Verknüpfung der Offline- und Online-Daten die Prognose des Einflusses einzelner Werbefaktoren der TV-Kampagne auf Online-Zielgrößen.
Intelligente Datenzusammenstellung ermöglicht Berücksichtigung zeitlicher Überlagerung von Werbemaßnahmen
Hierzu wurden unter anderem operative Daten von 9flats, vielfältige Web-Analytics-Daten (etwa Google Analytics), TV-(Planungs-)daten mit detaillierten Sehbeteiligungen sowie Daten städtebezogener Plakatwerbung zusammengeführt und analysiert. Entscheidend für die Qualität der Prognosen ist die Berücksichtigung der Überlagerung unterschiedlicher Werbemaßnahmen zum Beispiel durch parallel auf anderen Kanälen laufende Marketingaktivitäten sowie in den Daten implizit enthaltene Informationen.
Um auch diese „versteckten“ Faktoren zu berücksichtigen, hat mayato Verfahren entwickelt, die diese durch Neuberechnung und Ableitung sichtbar machen. Ein Beispiel ist der individuell unterschiedliche Zeitverzug, mit dem sich Werbung auf die Zielgröße auswirken kann und der die Ergebnisse der Werbewirkungsmessung entscheidend beeinflusst: Die Ausstrahlung eines Spots führt i.d.R. nicht unmittelbar zur Konvertierung, sondern gegebenenfalls erst nach mehreren Tagen: „mayato macht die komplexen Zusammenhänge der Werbewirkung transparent – dies ermöglicht uns eine deutlich effizientere Ausrichtung unserer Wachstumsstrategie“, sagt 9flats-CEO Stephan Uhrenbacher.
Nutzung der Ergebnisse: Aufbau von Szenarien zur Werbewirkung
Die Analyseergebnisse wurden von 9flats in vielfacher Weise genutzt: Über die erstellten Prognosen ließen sich zum Beispiel konkrete Szenarien aufbauen, die zeigen, wie sich die Werbewirkung unter einem bestimmten Werbeeinsatz über die nächsten Monate entwickelt. Weiterhin lassen sich anhand der ermittelten Gewichtungen etwa Streuverluste bei der Medienplanung vermeiden, indem die gewonnenen Erkenntnisse zu den einzelnen Einflussfaktoren einbezogen werden.
Die Media Analytics Prognosen waren in der Treffsicherheit derart hoch, dass 9flats auf dieser Basis die Planung einer weiteren TV-Kampagne mit einem Volumen im siebenstelligen Eurobereich vornahm.
Download Fallstudie 9flats.com: http://www.mayato.com/de_DE/presse/downloads-links/projektberichte.html? download=108%3Amedia-analytics-9flats
Bildmaterial: http://www.mayato.com/de_DE/presse/bilderservice/fotos.html
