Adobe Audience Manager

Transcription

Ingest. Segment. Activate.
Audience Manager Breakfast Hamburg
Tim Weber | Agency Sales Director
Marco Niebuhr | Senior Solution Consultant
© 2014 Adobe Systems Incorporated. All Rights Reserved. Adobe Confidential.
1
ADOBE MEDIA OPTIMIZER
Adobe®
Creative Cloud™
Adobe®
Marketing Cloud
2
Adobe Marketing Cloud Solutions
Adobe® Marketing Cloud
Adobe Target
Adobe Analytics
Adobe Social
Adobe Media Optimizer
Adobe Campaign
Adobe Dynamic Tag Manager
Adobe Experience Manager
3
Adobe Marketing Cloud
Solutions
MEDIA
OPTIMIZER
ADOBE
SOCIAL
EXPERIENCE
MANAGER
ADOBE
TARGET
ADOBE
CAMPAIGN
ADOBE
ANALYTICS
Shared Capabilities
Profile and Audience Management
Assets
Dynamic Tag Management
Marketing Cloud Exchange (APIs/SDKs)
Platform
Master Marketing Profile
Third-party data and
applications
Collaboration
Major Digital Marketing Acquisitions
DAY CQ
AUDITUDE
Q3, 2010
• Web Experience Management
• Content Management
• Personalization
2009
OMNITURE
Q3, 2009
• Site Analytics
• Multi-Channel Analytics
• Content Optimization
NEOLANE
Q3, 2013
•
Marketing Automation and
Campaign Management
•
Email Campaigns
Q4, 2011
Video Advertising Monetization &
Management
2010
2011
2012
DEMDEX
EFFICIENT FRONTIER
Q1, 2011
Audience Management
Q1, 2012
Search, Display, and Social
Advertising Management and
Optimization
5
2013
SATELLITE
Q3, 2013
Tag Management Platform
Warum Adobe Audience Manager?
“Adobe leads the pack as a result of significant time, technical, and financial invests”
Forrester Report Q3/2013
1.
Vom Grund auf an als DMP entwickelt
2.
Riesiges und kontinuierlich wachsendes,
unkompliziertes Partner Eco-System
3.
Starke Advertiser und Publisher Use Cases
4.
Über 100 weltweite Kunden
5.
Native Integration mit der Adobe Marketing Cloud
(Analytics, Target etc.)
6.
Zukunftsfähige Lösung
7.
Etablierter Business Partner mit primärem Fokus
auf Digital Marketing
6
Vertrauen: Kunden vertrauen dem Adobe Audience Manager
7
Display Advertising – wie man häufig Geld verschwendet ?
1. OTTO: Suche Miele und dann…
2. Online Kauf auf der Otto Website
8
3. Und danach ?
9
4. Auch in Google Adwords!
10
Ergebnis
Obwohl der Kunde bereits gekauft
hat, wird ihm das Produkt immer
wieder angeboten und der
Advertiser „verbrennt“ Geld.
11
Advertiser
Versucht …

… kanalübergreifend die
richtige Zielgruppe zu
erreichen

… personalisierte und
relevante Inhalte
kanalübergreifend
auszuspielen

… Site Engagement und/oder
Conversions zu steigern.
Publisher

… die Seiten-Besucher und deren
Merkmale besser zu verstehen.

… Site Engagement durch
personalisierte Inhalte zu erhöhen.

… höhere Werbeeinahmen/TKP
(Display, Video ) durch das
Erreichen der richtigen Zielgruppe
zu erzielen.
Ziel: Maximierung durch “Customer Centric Targeting” gegenüber “Blind Prospecting”
CURRENT
HIGH EFFICIENCY AREA
SITE
RE-TARGETING
% SPEND
●
OPTIMAL
LOW EFFICIENCY AREA
●
10%
PROSPECTING
20%
●
SITE
RE-TARGETING
●
30%
40%
●
60%
●
●
50%
CUSTOMER SEGMENT
LOOKALIKE
80%
●
●
90%
100%
●
PROSPECTING
IMPROVED EFFICIENCY THROUGH
INCREASED DATA POINTS
HIGH EFFICIENCY AREA
●
70%
13
Was können Advertiser damit erreichen?
S E E K
Kundenakquise
Produkt & Funnel basiertes site retargeting
Cross-sell targeting (regel-basiert &
algorythmisch)
2nd & 3rd Party Datenintegration
A V O I D
Kundenbindung
Kampagnenunterdrückung
CRM Daten integration
Auschluss-Segmente
Lifecycle targeting
Global frequency capping
Survey/NPS targeting
Ausschluss aus Lifecycle (Beschwerde)
14
Das Publisher Dilemma
€25
Breaking the fall
Uh oh!
€20
Preis (TKP)
Direct Sales
(garantiert)
1.
Das Premium Sales Team kann nur einen kleinen Teil des
Inventars zu hohen TKPs verkaufen
2.
Das restliche Inventar wird zu einem TKP von weniger als €1,00
monetarisiert
3.
Relevantes und dynamisches Zielgruppen-Targeting kann
einerseits dazu beitragen, die Einnahmen zu erhöhen und
andererseits efolgreiche Geschäftsfelder auszubauen
€15
€10
Premium Network Audiences:
Secondary Premium Class
€5
€0
DR – Performance (nicht garantiert)
Anzahl (Impressions)
15
Programmatic Share (Quelle: Magna Global)
16
Customer Acquisition und Offline Daten
Modellieren Sie
Ansprechen von
Kunden und
potenziellen
Kunden off-site
durch DSP(s) für
Media
weitere
Offline CRM
Zielgruppen-
Daten auch
Segmente auf
Online
Basis Ihrer
nutzbar
“besten” Kunden
On-site
Content
Optimierung
Benutzen Sie
Offline Daten für
die Optimierung
Ihrer Google
Nutzen Sie Web
Analyse Daten in
Echtzeit
Adwords
Campaigns
17
Audience Manager – Profilanreicherung
Offline Variables
Online Behavior
Variables
Environment
Variables
+
+
+
+
+
+
Country of origin
Time zone
Device type
Operating system
Browser type
Screen resolution
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
Customer / Prospect
New/return visitor
Time on site
CRM
Loyalty
Call center
3rd-party data
Pathing
Previous product interests
Video engagement
Searches
Previous online purchases
Temporal
Variables
Category affinity
Display ad engagement
+ Day of week
+ Recency
+ Frequency
18
Referrer
Variables
+
+
+
+
+
+
Referring domain
Campaign ID
Affiliate
PPC
Direct
Social graph/login
Audience Optimization and Cross-Channel Marketing
ADOBE EXPERIENCE MANAGER
ADOBE AUDITUDE
ADOBE CAMPAIGN
ADOBE TARGET
Site
Mobile
ADOBE AUDIENCE
MANAGER
Display
Search
Social
Data Sync / Segmentation
Video
Email
Audience
Segment
Standardization
Data
Audience Segment
Delivery /Analysis
1st Party
3rd Party
2nd Party
ADOBE ANALYTICS
Partner Data
Data Ingestion
CRM
19
TARGUSinfo
Datalogix
Exelate
AddThis
janrain
epsilon
Experian
V12 group
LiveRamp
bizo
Alliant
IXI
Acxiom
Quantcast
3rd Party Providers
Forecasting
DSPs
Cross
Device
Inventory Sources
Social
Graph
Video
Ad Servers
Attribution
20
Segmente
Young South America Travelers
Look-alike Segment
-
-
Visited Site, Abandoned App
3 rd
-
$100k+ HH income,
-
High Value recurring Customer, CRM
Modeled Segment of Converters /
Completed Brazil Purchase
Party Data
-
Algo Finds Users with Similar
Traits (Characteristics)
Traits
Signale
Click here
Enter ZIP
Fashion Score
780
Sign
in
21
Lightroom + Photography
354,678
Exelate – HHI 100K+
5,652,903
CRM – Photoshop and High Purchaser
15,945,275
60,364
402,897
120,385
22
OMNICHANNEL
MANAGE
INGEST
1st Party
0
Geschlecht
25%
50%
75%
MANN
100%
FRAU
ADOBE ANALYTICS
Newsletter
JA
Site
NEIN
ADOBE TARGET
CRM
CRM
Tablet
JA
Alter
18-34
35-55
55+
Avg. Order Value
<100
100-200
>200
NEIN
„Adidas“ Suche
2nd Party
ADOBE ANALYTICS
Page Views
Domain
Interesse
Interesse
3rd Party
Chat
epsilon
Experian
V12 group
BlueKai
LiveRamp
0-1
1-5
>1
6-10
Mobile
10+
Display
Partner Data
TARGUSinfo
Datalogix
Exelate
AddThis
janrain
0
<100€ AOV
Frauen ohne
Tablet
(1.5M Profiles)
lezten 7 Tagen
bizo
Alliant
IXI
Acxiom
Quantcast
HH Income
3rd Party
Reise
Lifestyle
NEIN
JA
Sneaker
iPhone
Sport 5
Adidas
NEIN
JA
<50K€
>50K€
Privat
Business
OUTDOOR
>100K€
MODE
23
TECH
>200€ AOV
Männer +
Schuhe + Adidas
(100k Profiles)
letzten 7 Tagen
Video
Email
DYNAMIC CREATIVE
MANAGE
INGEST
1st Party
0
Geschlecht
25%
50%
75%
MANN
100%
AD
ADOBE ANALYTICS
Newsletter
JA
20%
Off
NEIN
10%
Off
ADOBE TARGET
CRM
CRM
Tablet
JA
Alter
18-34
35-55
55+
Avg. Order Value
<100
100-200
>200
NEIN
„Adidas“ Suche
2nd Party
ADOBE ANALYTICS
Page Views
Partner Data
Domain
Interesse
Interesse
0-1
1-5
>1
6-10
Sneaker
Call to Action 1
<100€ AOV
Frauen ohne
Tablet
(1.5M Profiles)
lezten 7 Tagen
Call to Action 2
10+
SITE
NEIN
JA
Image 1
iPhone
Sport 5
Adidas
Hero 1
3rd Party
TARGUSinfo
Datalogix
Exelate
AddThis
janrain
0
Image 2
FRAU
Chat
epsilon
Experian
V12 group
BlueKai
LiveRamp
bizo
Alliant
IXI
Acxiom
Quantcast
HH Income
3rd Party
Reise
Lifestyle
NEIN
JA
<50K€
>50K€
Privat
Business
OUTDOOR
>100K€
MODE
24
>200€ AOV
Männer +
Schuhe + Adidas
(100k Profiles)
letzten 7 Tagen
Hero 2
TECH
Analytics On-Boarding: Geringer Aufwand, voller Datenzugriff
Audience Manager (DIL) Code: in s_code.js von SiteCatalyst
Audience Manager kann dann SiteCatalyst Daten benutzen
25
CRM Data On-Boarding
AAM
Unique
User ID
Web Server
User Logs In
AAM Unique
User ID
Appended to
User Profile
Customer CRM
Segment
membership by
unique user ID
26
Unify Profiles & Personalize the Customer Journey
Adobe
User ID
Turn ID
1298
574983
48937
515253
123456
1928
348587
15985
676869
789112
5769
687593
95847
939475
131415
5783
657930
76859
585047
171819
2997
234595
47830
105921
212223
8588
690859
32984
489372
262728
5702
590483
56749
958473
303132
8020
689050
78675
637840
343637
4081
345459
32458
647937
343536
DoubleClick AppNexus
ID
ID
O.com
Cust ID
Awareness
Phase
Trait A
Trait B
27
Intent
Phase
Trait C
Trait D
Conversion
Phase
Trait E
Trait F
Loyalty/
Endorsement
Trait G
Trait H
Look-a-Like Modeling: Expand addressable market of consumers
28
Reports: Erkenntnisse für Ihre Business-Ziele
Audience Reports
• Unique Users, Trends, Look-alike, Overlap
Reports – by Segment, Trait
Campaign Reports
• Key business metrics and KPIs - by Segment,
Trait, Ad Delivery Partner
Ad Hoc/Custom Reports
• Any data in the system can be queried and
reported on via Tableau customer views
29
30
Adobe & Datensicherheit
• EU Richtlinien
• Datenschutz
• Adobe Audience Management als Tool für “Datenverarbeitung”
• Adobe Audience Management speichert und verarbeitet personenbezogene Daten (PII)
nur wie von unseren Kunden (Data Controller) gewünscht.
• Erfüllt alle geltenden Datenschutzgesetze
• Die Deutsche Rechtsprechung sieht die IP Adresse als persönliche DatenquelleKunden können entscheiden, ob sie die IP Adresse speichern und für das Targeting
verwenden möchten.
• “Cookie Directive” (Richtlinie für Datenschutz in der elektronischen Kommunikation)
• Cookie Benachrichtigung
• Zustimmung für die Speicherung und den Zugriff auf Informationen auf dem Endgerät des
Kunden
• Die Kunden müssen zustimmen
• Vereinfachte Verlinkung von eDAA opt out page
• Audience Manager verwendet keine Daten für das Profiling / Targeting, wenn User auf
der Opt-out-Liste
31
Adobe & Datenschutzinitiativen
•
•
•
•
•
•
Unterstützung für kundenspezifische und globale opt outs
Teilnahme am eDAA Selbstregulierungsprogramm
Unterstützt “DO NOT TRACK” Signale von Browsern
Vertragliches Verbot von PII in das System einzugreifen
Dedizierte Privatsphäreabteilung berät Produktteams und überprüft Produkt-Releases
Adobe ist Teil aller führenden Datenschutzinitiativen
 IAB Policy Committee
 eDAA Policy Committee
 MAA Privacy Committee
 W3C Traffic Protection Working Group
 Future of Privacy Forum
 Global Privacy Alliance
 NTIA Multi Stakeholder Process
32
Die Implementierung einer Segmentierungs-Strategie mit einer
Vielzahl von Datenquellen zur Umsetzung von Akquise-Initiativen
und der Ausspielung personalisierter Inhalte und Werbung
Das Bild kann zurzeit nicht angezeigt werden.
33
Verbindung wertvoller Datenquellen

Offline Datenbank von Abonnenten

Bevorzugte Offline Abonnenten

Umfragedatenbank

Webseitenanalyse

3rd Party - Demografie und Interessen
Data
Match
34
Verwaltung einheitlicher Segmentierungsquellen

Condé Nast Zielgruppe in Design-Segmenten

“Anmeldungs-Lifecycle” (heute, früher, Renewal)

Personalisierung von Profilen

“Social Share” Daten

Demographische Segmentierung

Jede oben genannte Kombination
Benutzt
L’oreal
Fährt einen
Lexus
Trägt
Bottega
Veneta
Abonniert
Glamour
Besucht
allure.com/skin
Weekly
35
Expertin für
Beauty
Produkte
Zehn unterschiedliche Segmente
BIG-BASKET
BEAUTY
PRESTIGE
PIONEER
ALPHAMILLENNIAL
RIGHT FROM
THE RUNWAY
LOVEMARK
MOM
ON-THETOWNERS
ECLECTIC
STYLIST
MOTOR
MAVEN
36
SHOPPING
WITHOUT
BORDERS
TECHTHUSIAST
Condé Nast - Segment Aktivierung

Audience-Targeted Digital Advertising Campaigns via DFP

Offer Testing via Adobe Test&Target

Personalisierung durch Adobe Experience Manager

Targeting E-Mail Marketing Kampagnen (Cross-Sell / Up-Sell
für Abonnenten)
37
Case Study: Improve Display Advertising Efficiency
Problem


Benötigt eine vereinfachte
kanalübergreifende Sicht auf
Kunden bei Display Impressionen,
Webseitenbesucherverhalten, EMail Newslettern und
Werbeaktionen
Der Wunsch einer einheitlichen
Datenquelle, um weitere
Zielgruppen zu identifiuieren und
das digitale Marketing zu
verbessern
Solution: 360° View of the Customer

American Express Kundendaten wurden in den
AudienceManager geladen

Verknüpfung der Kundendatenbank &
Webseitenbesucherverhalten durch
SiteCatalyst

Anreicherung mit 3rd party Daten

Anpassung von Vertriebswegen anhand von
personalisierten Inhalten

Neukundenakquise durch verbesserte
Einblicke in weitere Kundensegmente
38
Amex Use Cases
Internal Use Cases
Partner Programs
Einheitliche Ansicht der
Benutzer, über alle Customerund Prospect Touch-points
Personalize & Reward:
Verwendung von CRM- und
Partnerdaten zur Erstellung
von personalisierten
Angeboten
Business Insights für die
wichtigsten Marken aus der
Kaufhistorie binden AMEX
Kunden
Erstellen von High Value
Audience Segments &
Reichweitenerhöhung durch
Look-Alike modeling
Nutzung von On-SiteBehavior und aktuellen
Kundendaten für effiziente
Email-Marketing Kampagnen
Erstellen Sie neue Segmente
auf Merchant Center Basis
Aktivierung und
Monetarisierung Ihrer 1st
Party-Daten (SiteCatalyst und
CRM)
Verwenden Sie aktuelle
Kunden- und 3rd Party-Daten
zur Personalisierung des
“Path to conversion”
Datenübertragung an
strategische Partner für die
Kundengewinnung und
Personalisierung der
Customer Journey
39
Google Adwords RLSA: Audience Targeted Search Ads
Problem


Große Menge von 1st und 3rd
party “audience data” für
Display
ABER… schwierig diese Daten
für AdWords Optimierung zu
nutzen

Steigerung der Verkaufszahlen
von „beats pills“ bei
bestehenden- und Neukunden
Lösung: Audience Targeted Search Marketing

Erstellung individueller Zielgruppen in
AAM durch Nutzung von 1st party
Analyse-und CRM-Daten

Platzierung des Adwords Remarketing
Pixels in AAM, um wertvolle “Custom
Audiences” mit ihren Search Ads
anzusprechen

Nutzung von Portfolios, um Keywords zu
optimieren und RLSA Audiences via
AMO Search anzusprechen

Ermöglichung von “Audience Targeting”
und kanalübergreifender
Kommunikation (Display, Search und
Social)
Adobe Media Optimizer
Audience Management
AMO Search
Adobe Analytics
40
Sears: Audience Manager und eCommerce
Problem
Lösung: Adobe Audience Manager
•
Sears investiert stark in digitale
Werbung
•
Webanalyse “SiteCatalyst” Daten in Echtzeit
nutzbar machen
•
ABER… optimiert diese Werbung
nicht anhand der bereits
vorliegenden Kundendaten
•
Offline CRM Daten für Online anpassen und
so bestehende Kundenprofile erkennen und
verbinden
•
UND… individualisert das
Shopping Erlebnis nicht auf Basis
der User Interessen
•
Ansprechen von Kunden und potenziellen
Kunden off-site durch DSP(s) für Media
•
Cross-site Werbung sowohl für interne, als
auch für Partner-Unternehmen
•
Webseiten Segmente-Individualisierung
durch die Nutzung von CQ5
Partners:
41
Photo credit: http://visual.ly
 SDK for Mobile
 Declared ID Support
 Standard Integration with
AudienceManager
Mobile App
Declared ID
43





App Engagement
Return Frequency
Geography
Device Type / OS
Date and Time
Photo credit: http://visual.ly
Vorteile Adobe Audience Manager
Einfache Integration mit 1st, 2nd und 3rd Party für Online und Offline Daten
Sowohl Server-to-Server- als auch Cookie-Integration möglich
Segmentstruktur kundenindividuell anpassbar
Kunde ist im vollen Besitz seiner Daten
Integration mit Adobe Marketing Cloud
Algorithmische Segmentierung und Look-alike Modeling
Umfassende visualisierte Reports zu Kampagnenergebnissen
44
45

Adobe Audience Manager

Transcription

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