Von Warenkörben zu Klicks: Warum Reinräume die Zukunft von Retail Media eröffnen

Tiefergehen: Präzises Targeting und messbare Ergebnisse

Hier wird es interessant. RMNs bieten zwar außergewöhnliche Vorteile, aber es ist wichtig zu verstehen, wie sie funktionieren. Ein wichtiger Aspekt ist das Konzept der "Walled Gardens". Dabei handelt es sich um geschlossene Ökosysteme, in denen Daten innerhalb des Netzwerks und seiner vertrauenswürdigen Partner verbleiben und eine einzigartige Umgebung für Targeting und Messung bieten.

So funktionieren Walled Gardens:

• Roundel von Target arbeitet mit dem Werbenetzwerk von Google zusammen. Auf diese Weise können sie Werbetreibenden neben ihren eigenen gezielten Kampagnen auch Zugriff auf Google-Suchanzeigen bieten.

• Walmart Connect hat keine ähnliche Partnerschaft mit Google, daher können sie diese Suchanzeigen nicht anbieten.

• Kroger hat sich mit Disney+ und Roku zusammengetan, so dass Werbetreibende Zuschauer auf diesen Streaming-Diensten über die Plattform von Kroger ansprechen können.

• Amazon hingegen verfügt über eigene Streaming-Plattformen wie Prime Video, sodass Werbetreibende die Zuschauer direkt über Amazon erreichen können.

Da viele Einzelhändler ihre Daten in ihren Walled Gardens aufbewahren, müssen Werbetreibende sorgfältig auswählen, mit welchen RMNs sie zusammenarbeiten, um ihre Zielgruppe effektiv zu erreichen.

Wie meistern RMNs also die Herausforderung einer Zukunft ohne Cookies und ermöglichen gleichzeitig diese wertvollen Vorteile? Die Antwort liegt in "Datenreinräumen". Schauen wir uns diese als Nächstes an.

Den Code knacken: Datenreinräume und die Zukunft von RMNs

Datenreinräume fungieren als sichere Umgebungen, in denen anonymisierte Daten auf Benutzerebene aus verschiedenen Quellen aggregiert, verglichen und analysiert werden. Dies ermöglicht es Einzelhändlern und ihren Partnern, gemeinsam an datengestützten Erkenntnissen zu arbeiten und gleichzeitig die Datenschutzbestimmungen einzuhalten und Verbraucherdaten zu schützen. Diese Technologie untermauert RMNs und ermöglicht die verantwortungsvolle Nutzung von Kundendaten für gezielte Werbung und effektive Messungen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Datenverfügbarkeit in Reinräumen von Vereinbarungen zwischen den Partnern abhängt. Branchenführer wie The Trade Desk setzen sich für ein offeneres Netzwerk ein und setzen sich für die Implementierung von UID2-Identifikatoren in Reinräumen ein.

UID2 bezieht sich hier auf Unified ID 2.0, ein von The Trade Desk entwickeltes Framework, das darauf abzielt, einen alternativen Ansatz zur Verfolgung der Online-Aktivitäten der Nutzer auf datenschutzbewusstere Weise zu bieten. UID2 generiert pseudonyme Identifikatoren für Nutzer, die es Werbetreibenden und Plattformen ermöglichen, sie über verschiedene Websites und Plattformen hinweg zu erkennen und anzusprechen, ohne direkt auf ihre persönlichen Daten zugreifen zu müssen.

UID2-Identifikatoren werden in Reinräumen implementiert, bei denen es sich um sichere Umgebungen für die Analyse aggregierter und anonymisierter Daten auf Benutzerebene handelt. Durch die Integration von UID2-Identifikatoren in Reinräume können Werbetreibende ihre Kampagnen anhand dieser Daten aktivieren und gleichzeitig die Einhaltung der Privatsphäre und den Schutz der Benutzerinformationen gewährleisten.

Wenn beispielsweise eine Plattform wie Disney+ an UID2 teilnimmt, können Werbetreibende, die The Trade Desk nutzen, Zielgruppen auf Disney+ ansprechen, ohne auf die persönlichen Daten einzelner Nutzer zugreifen zu müssen. Das bedeutet, dass Werbetreibende relevante Zielgruppen erreichen können, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden, da die verwendeten Identifikatoren pseudonym sind und Einzelpersonen nicht direkt identifizieren.

Einige Dateneigentümer zögern jedoch aufgrund von Datenschutz- und Eigentumsbedenken bei der UID2-Integration. Infolgedessen bleiben die Walled Gardens vorerst bestehen.

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Jenseits der Wände: Wie Reinräume ein leistungsstarkes Targeting ermöglichen

Data Clean Rooms ermöglichen es Werbetreibenden, abgeglichene Daten plattformübergreifend für plattformbasiertes und plattformunabhängiges Targeting zu nutzen. Dies eröffnet die Möglichkeit, überlappende Zielgruppen zu identifizieren und sie auf der Grundlage der tatsächlichen Kaufhistorie und Verhaltensdaten anzusprechen.

Darüber hinaus ermöglicht die aggregierte Analyse von Reinraumdaten eine Reihe von Targeting-Strategien:

• Zielgruppensegmentierung: Segmentierung von Zielgruppen auf der Grundlage tatsächlicher Kaufgewohnheiten und -verhaltensweisen, z. B. abgelaufene Käufer, hochwertige Kunden oder solche, die noch nie gekauft haben. Sie können auch diejenigen ansprechen, die von Wettbewerbern oder ergänzenden Produkten kaufen.

• Lookalike-Modellierung: Abgleich anonymisierter Kundenprofile mit anonymisierten Profilen in der Datenbank des Einzelhändlers oder der Partnerplattform. Dies hilft dabei, potenzielle Kunden mit ähnlichen Merkmalen wie Ihre bestehenden zu identifizieren.

• Profilanreicherung: Erweitern Sie vorhandene Kundendaten mit Erkenntnissen von Drittanbietern, um ein tieferes Verständnis Ihrer Zielgruppe mit Datenpunkten zu erhalten, die zuvor nicht verfügbar waren.

Betrachten Sie dieses Beispiel aus der Praxis: Im Jahr 2022, inmitten eines landesweiten Mangels an Babynahrung, der durch erhebliche Rückrufe noch verschärft wurde, versuchte Reckitt Nutrition, Eltern über die Sicherheit und Verfügbarkeit ihrer Marke Enfamil zu beruhigen. Ihre Ziele waren klar: Sensibilisierung, Gewinnung neuer Käufer und Steigerung des Umsatzes in den Filialen bei Walmart.

Um diese Ziele zu erreichen, arbeitete Reckitt mit Walmart Connect zusammen und nutzte die umfangreichen First-Party-Shopper-Daten von Walmart, um eine präzise und wirkungsvolle Off-Platform-Connected-TV-Kampagne (CTV) durchzuführen. Die Kampagne, die durch Walmart DSP ermöglicht wurde, zielte darauf ab, Zielgruppen frischgebackener Eltern zu erreichen und gesunde Ergebnisse zu erzielen.

Die Ergebnisse sprechen für sich:

• Die Gesamtzahl der Impressionen erreichte 10 Millionen und erreichte 4,3 Millionen Zuschauer.

• Bemerkenswert ist, dass 48 % der Zuschauer neue Käufer waren, während 27 % treue Kunden waren, die Enfamil-Produkte im Vorjahr mehrfach gekauft hatten.

• Der Return on Advertising Spend (ROAS) übertraf die Benchmarks und erreichte bemerkenswerte 10,97 $ und übertraf damit die Erwartungen um das 7-fache.

Als Reaktion auf die Krise nutzte Enfamil die Gelegenheit, mit Kunden in Kontakt zu treten, die auf der Suche nach sicheren Formeloptionen waren. Obwohl herkömmliche lineare TV-Werbung nicht die Norm war, ermöglichte die Nutzung der DSP- und CTV-Lösungen von Walmart Enfamil, nicht nur die richtige Zielgruppe im richtigen Moment effektiv anzusprechen und anzusprechen, sondern auch die Auswirkungen der Kampagne auf den Umsatz bei Walmart zu verfolgen und so wertvolle Erkenntnisse für zukünftige Strategien zu gewinnen.

Der Targeting-Werkzeugkasten: Strategien im Reinraum aktiviert

RMNs können Käufer- und Nutzerdaten zwischen Einzelhändlern und Inter-Plattform-Touchpoints auf Benutzerebene in Datenreinräumen abgleichen. Dies ermöglicht die Analyse der Überschneidung zwischen Ad Impressions und Conversions und ermöglicht die Rekonstruktion kompletter Customer Journeys, um Attributionsmodelle zu unterstützen.

Stellen Sie sich eine Sportgetränkemarke, XYZ Sports, vor, die auf John abzielt, einen Walmart-Käufer, der TikTok nutzt und Roku TV schaut. Johns Walmart-Einkaufsdaten deuten auf sein Interesse an Sportgetränken hin, was XYZ Sports dazu veranlasste, ihn mit Anzeigen anzusprechen:

• Eine TikTok-Anzeige für XYZ Sports

• Eine Anzeige für XYZ Sports auf Roku

• Ein Gutschein für XYZ Sports, der auf der Startseite seiner Walmart-App angezeigt wird

John kauft dann XYZ Sports im Geschäft mit dem App-Rabatt. Da Nutzer wie John über alle Touchpoints innerhalb des RMN hinweg identifiziert werden können, können Marken eine Closed-Loop-Messung durchführen, um den Weg von der ersten Anzeige bis zur Conversion zu verfolgen, die Anzeigenleistung zu bewerten und den tatsächlichen Return on Ad Spend (ROAS) zu berechnen.

Geschlossener Kreis: Den Regelkreis bei der Messung mit RMNs schließen

Die Closed-Loop-Messung ermöglicht tiefere Einblicke in das Käuferverhalten. Im oben erwähnten Walmart-Beispiel gewann Reckitt wertvolle Kennzahlen, die über den ROAS hinausgehen, wie zum Beispiel:

• Die Anzahl der neu gewonnenen Kunden

• Wiederholungskaufverhalten der Kunden

Darüber hinaus können RMNs durch den Einsatz von Kontrollgruppen neben Testgruppen die Inkrementalität berücksichtigen und die inkrementellen Verkäufe und den ROAS, die durch eine Kampagne generiert werden, genau bestimmen. Diese Vorteile von RMNs fließen direkt in weitere Analysen wie Media Mix Modeling ein.

Während Walled Gardens eine Hürde darstellen, bieten RMNs bereits erhebliche Vorteile für Werbetreibende. Mit der Weiterentwicklung von Datenreinräumen und der zunehmenden Verbreitung datenschutzorientierter Lösungen wie UID2 könnten Walled Gardens ihren Griff lockern, was wiederum Türen für eine noch detailliertere Zielgruppenansprache und eine nahtlose Kampagnenmessung über Plattformen hinweg öffnen wird.

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Nächste Folge in dieser Artikelserie

Wir haben im Laufe der Jahre viel gelernt, indem wir unseren Kunden geholfen haben, und wir werden unsere wichtigsten Erkenntnisse in einer Reihe von Artikeln mit Ihnen teilen – siehe unten die Liste der Themen, die diese Serie abdeckt:

• Vom Regal zum Bildschirm: Wie Retail Media das Marketing für Konsumgüter verändert hat

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