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Data Warehouse 1

Data Warehouse – Daten führen zu fundierten Entscheidungen

Ein Data Warehouse ist eine Plattform, die Daten aus unterschiedlichen Datenquellen sammelt, miteinander in Beziehung setzt und so nutzbar macht. Gesammelt werden sowohl eigene (Agentur-)Daten über Trackingverfahren als auch Daten aus weiteren Datentöpfen, z.B. Unternehmens-, Wettbewerbs-, Marktforschungs-, Sales- oder CRM-Daten.

Diese Daten werden in einem Data Warenhouse (DWH) gesammelt, logisch verknüpft und z.B. zur Kommunikations- und Kampagnen-Optimierung genutzt.  Ebenso können auf Basis dieser Daten mediastrategische Entscheidungen hinsichtlich Timing, Budget, Media-Gattung und Werbedruck getroffen werden.

Einsatzgründe:

Die Sammlung und Nutzbarmachung verschiedener Daten trägt zur deutlichen Effizienzsteigerung von Mediastrategien bei. Die gesammelten Informationen und deren Nutzung führen nachweislich zu effizienteren Kampagnen-Ergebnissen.

Anwendungsbeispiele:

Datentopf „Website“

Ein erstes Beispiel ist die Kampagne eines masterplan-Kunden, bei der bestehende Daten mit den Informationen der Website-Analysetools des Kunden angereichert wurden. Mit Hilfe dieser Daten konnte die Auswahl der Werbemittel analysiert und optimiert werden. Ebenso konnte das Budget entsprechend angepasst und optimal eingesetzt werden. Das Ergebnis waren stark verbesserte Performance- und Effizienz-KPIs im Vergleich zu vorherigen Kampagnen dieses Kunden.

Datentopf „In-App“

Derzeit werden mehrere Kampagnen-Set-ups unter Einbezug von Daten aus Kunden-Apps von masterplan aufgesetzt.

In-App-Daten bieten wichtige Informationen, die für die Kampagnen-Optimierung relevant sind, so z.B. auch die Nutzungsfrequenz. Fast alle größeren Unternehmen stellen Kunden-Apps zum Download bereit. Unter Einhaltung der DSGVO bieten In-App-Daten auf anonymisierter Basis wertvolle Nutzer- und damit Zielgruppen-Insights, die die Effizienz von Kampagnen signifikant steigern.

Datentopf „Wettbewerbsanalyse“

Wie entwickeln sich die Sales oder Kampagnenperformancewerte unserer Kunden in Abhängigkeit von den Mediaaktivitäten des Wettbewerbs? Welche Implikationen ergeben sich aus diesen Erkenntnissen für die eigene Strategie? Unter Einbezug von Wettbewerbsdaten können beispielsweise sichere Entscheidungen hinsichtlich notwendiger Budget-Höhen und Timings (Konfrontations- oder Ausweichtaktik) getroffen werden.

Datentopf „Mafo-Daten“

Über Forschungs- und Marketingplattformen wie YouGov oder Civey generiert masterplan repräsentative Antworten auf Kunden-Fragen, beispielsweise zur Brand-Awareness. Häufig gestellt Fragen sind: „Wie hoch ist diese aktuell, wie können wir sie erhöhen, welcher Media-Mix eignet sich, um gesetzte Ziele zu erreichen?“ „Wie entwickelt sich die Brand-Awareness in Abhängigkeit der umgesetzten Maßnahmen im Zeitverlauf?“

Die hier gewonnenen qualitativen und quantitativen Erkenntnisse leisten einen hohen Beitrag zur Kampagnentaktik.

Datentopf „CRM-Daten“

Der Einbezug von CRM-Daten liefert Antworten auf unterschiedlichste Fragen, z. Bsp. auf die Höhe von E-Mail-Öffnungsraten in Abhängigkeit vom Mediabudget und/ oder Media-Mix. Ferner lassen sich Daten zur Kauffrequenz und Wiederkaufsraten in Abhängigkeit von Budgethöhe, Werbeinhalt und Mediagattung analysieren und mediastrategisch nutzen.

Weitere Datentöpfe

Weitere Datentöpfe können ohne größere Aufwände hinzuaddiert werden, z.B. externe Daten mit Sales-Impact – wie etwa Wetterdaten.