Meinen Blogging-Kollegen hat die neue Pinterest Analytics ziemlich gut gefallen. Diese hat sich gegenüber dem Ansatz, den Pinterest davor über ein Jahr verfolgte, erheblich geändert. Früher war das Modul auf die Pins der eigenen Website konzentriert. Nun gibt es Daten in einer Umfänglichkeit, die sonst nicht üblich ist. Das Modul ist richtig toll geworden. Es ist übersichtlich und bietet viele verschiedene Sichten auf die Daten, die auch exportierbar sind. Die Daten stehen für Business Accounts zur Verfügung.

Pinterest Analytics Dahboard

Pinterest Analytics Dahboard

Pinterest Analytics – Reichweiten von Pins werden angezeigt

Nun bekommen Sie die Reichweiten Ihrer Pins angezeigt. Rich Pins sind entsprechend markiert und es fällt auf, dass diese bei meinen Infografiken viel mehr Interaktion abbekommen als normale Pins. Es wäre spannend zu erfahren, wie die Interaktionsraten sich hinsichtlich der Integration von Preisen etc. verändern. Auf jeden Fall erfährt man jetzt etwas über das Ausmaß der erzielten Reichweite. Das bezieht sich sowohl auf einzelne Pins als auch auf die Reichweiten der Boards.

Zielgruppen-Informationen – Demografie und Interessen

Ich war schon überrascht zu sehen, dass immerhin 42 Prozent meiner Zielgruppe aus Deutschland kommen. 6000 Personen aus Deutschland, die auf Infografiken gucken – das ist schon eigenartig. Mit Klamotten oder Möbeln wäre ich wohl ein Gigant geworden! Aber Spaß beiseite.

Pinterest Analytics: Zielgruppe

Pinterest Analytics: Zielgruppe

Sie sehen, dass das Dashboard noch nicht so perfekt ist. Ich wünsche mir neben den absoluten Werten noch Prozentangaben. Das würde es einfacher machen, weil nicht alle Länder in der Tabelle auftauchen. “City” wurde offensichtlich mit “Innenstadt” übersetzt. Facebook wählt hier den Begriff “Stadt”. Dieser sollte auch von Pinterest benutzt werden, und zu gegebener Zeit werden sicher auch die Namen der Städte erscheinen. Freuen wir uns einfach darauf.

Einen Screenshot hinsichtlich der Interessen meiner Zielgruppe möchte ich nicht vollständig publizieren. Ich müsste zu viel retuschieren – Datenschutz. Was ich zeigen kann ist die Darstellung des Interessenprofils meiner Nutzer. Besonders Bekleidungshersteller können hier unendlich viel lernen. Sie müssen lediglich auf eines der Bildchen klicken und schon bekommen sie eine wunderhübsche Ergebnisliste mit Pins angezeigt, die mit einem Profil überschrieben ist. Mir fällt dazu nur eines ein: Die Frage danach, wo man ansonsten noch solche Daten bekommen kann.

Pinterest Analytics: Interessen

Pinterest Analytics: Interessen

Ach ja – dann gibt es noch die Daten, die auch bisher von Pinterest Analytics geliefert wurden: Das was von der eigenen Website gepinnt wurde, und ziemlich viele Werte drumherum.

Insgesamt finde ich diese neue Version von Pinterest Analytics richtig toll. Es wurde intensiv gearbeitet und man hat sich viele Gedanken darüber gemacht, was Marketer an Daten benötigen und wie diese aufbereitet sein sollen. Es sieht eben alles sehr viel hübscher aus als bei Facebook und bei Twitter. Die Voraussetzungen für einen erfolgreichen Start in Deutschland sind geschaffen. Dann legt mal los!

 

 

Es ist eigenartig. Im vergangenen Quartal II/2014 sanken die Marktanteile aller anderen Social Networks hinsichtlich ihrer Referral-Leistung – Facebook legte zu. Der Markführer gewann über 10% Marktanteil. Die Wettbewerber Twitter, Pinterest und Reddit erleiden Rückgänge von unter 20 %. Damit sollten sie zufrieden sein. Einst ruhmreiche Verfolger wie StrumbleUpon geht die Luft aus. Noch im März lag der Marktanteil bei 0,99%, im Juni bei 0,60%. Das ist ein Verlust von knapp 40%.

Social Media Traffic Referrals Juli 2013 bis Juni 2014

Social Media Traffic Referrals Juli 2013 bis Juni 2014

Es scheint, als ob nur Facebook, Pinterest und Twitter eine relevante Rolle bei den Referrals spielen.  Sie haben alle einen Marktanteil von über einem Prozent der generierten Referrals bei den untersuchten Websites. Shareaholic untersuchte im Rahmen seiner Studie mehr als 200.000 Websites mit zusammen über 250 Millionen Besuchern (pro Monat). Das muss nicht repräsentativ sein. Es ist keine Zufallsstichprobe. Dennoch ist davon auszugehen, dass die Anteile verhältnismäßig realistisch wiedergegeben werden.

Veränderungen des Feeds und Reichweitenausbau Ursache für Gewinne bei Referrals

Auch im Jahresvergleich ist die Lage nicht viel anders. Facebook wächst bei den Referrals um 150%. Aus meiner Sicht sind die Veränderungen im Feed ursächlich. Die Bilder werden bei geteiltem Content erheblich größer dargestellt und es gibt Werbung mit großflächigen Visuals im Feed. Die Nutzung von Facebook veränderte sich vergangenen Jahr kaum. Bei Pinterest ist der Zuwachs der Leistung um knapp 70% auf die gestiegene Nutzung sowie die Anreicherung des Feed um zusätzliche Pins zurückzuführen. Nachdenklich stimmt allerdings die Tatsache, dass Twitter nicht vom Fleck kommt. Die Nutzung scheint nicht mehr zu steigen. Bei den Zuleitungen gab es eine Einbuße von knapp 20%. Es ist wohl ein Medium, das bei den Medienmachern Relevanz hat, beim Durchschnitts-Internetnutzer spielt es kaum eine Rolle.

Bücher habe ich bisher noch nicht auf meinem Blog besprochen. Nun fange ich mit Andre Alpars Interview-Band „SEO auf Deutsch“ an. Darin befragt der Geschäftsführer von AKM3 insgesamt 35 wichtige Persönlichkeiten aus dem Bereich Suchmaschinenoptimierung aus dem deutschsprachigen Raum. Demnach scheint SEO eine Männerdomäne zu sein – nur eine Frau ist darunter. Schade! Jedenfalls ist SEO mittlerweile eine enorm wichtige Disziplin und für einen enormen Anteil der Zuleitungen auf viele Websites verantwortlich.

SEO auf Deutsch

SEO auf Deutsch

Ich schaue SEO dabei eher aus der Brille des Online-Marketers an, der sich auch schon seit mehr als 15 Jahren damit beschäftigt. Für mich ist es noch immer erstaunlich, dass sich aus den ersten Bemühungen zur Mitte der 90er Jahre ein derart komplexes Arbeitsfeld gebildet hat. Es bietet vielen Absolventen mit wirtschafts- oder sozialwissenschaftlichem Background ein attraktives Berufsfeld. OK – IT-Spezialisten bringen sicher auch einen gehörigen Teil brauchbaren Know-hows mit. Es ist die Ambivalenz zwischen Worten, Zahlen und Technik, in der bei der SEO agiert wird. Gerade das macht SEO interessant.

Toller SEO Karriereratgeber

Wenn man Blut geleckt hat, SEO interessant findet und sich auf sie als Berufsfeld konzentrieren möchte – genau dann ist Andre Alpars Buch besonders hilfreich. Andre erfasst nicht nur das Fachliche. Es werden auch Fragen zur Demographie und der privaten Einordnung gestellt. Aus der Sicht eines Sozialwissenschaftlers sind es qualitative Interviews, die hier geführt wurden. Diesen hätte man ruhig zusätzlich auch quantitativ zu Leibe rücken können. Die Fragen sind immer sehr ähnlich und es ist spannend zu lesen, wie heterogen die Lebensführung der Leute ist, die SEO machen. Es ist schön zu lesen, wie die Spezialisten arbeiten, welche Erfolge und welche Reinfälle sie hatten. Gell – die robots.txt kann schon nerven ;-)

Alle Interviewpartner scheinen mit ihrem Leben zufrieden zu sein. SEO ist wohl die willkommene stete Herausforderung. Es ist etwas, was kaum langweilig wird, etwas woran es sich zu arbeiten lohnt, woran man Erfolge festmachen kann. Das ist wichtig. Denn nichts ist schlimmer als ein langweiliger Job. Das ist zumindest bei mir so. Ja – und langweilig ist das Buch von Andre Alpar ganz bestimmt auch nicht. Es gewährt Einblicke, die man sonst nur durch irre viele Kontakte und eine Menge Jahre als Branchen-Insider bekommt. Das Buch ist damit auch ein sehr guter Karriereführer.

BTW: Ganz unaufwändig ist dieses Buch als SEO nicht…

Andre Alpar: SEO auf Deutsch! Berlin: AKM3

Frauen stellen den Großteil der Pinner – das wussten wir schon immer. Huch ein Reim. Das war keine Absicht, aber ich lasse das mal so stehen. Nach verschiedenen Studien, die ich hier nicht nochmal extra raussuchen möchte, waren es etwa 66 bis 80 Prozent der Nutzerschaft. Jetzt hat RJMetrics nachgemessen und noch erstaunlichere Ergebnisse veröffentlicht. Es sind nicht nur 80 Prozent Frauen und nur 20 Prozent Männer die pinnen. Die Nutzungsintensität der Damen ist auch sehr viel höher als die der Männer. So sind 92 Prozent der Pins von Frauen und nur 8 Prozent von Männern.

Wenn Sie sich jetzt fragen, wie diese Ergebnisse ermittelt wurden, dann ist das gut. Es handelt sich um Methoden der Social Media Analytics. Es wurde eine Zufallsstichprobe der öffentlich verfügbaren Daten von 50.000 Pinnern gezogenen und deren Pinnverhalten ausgewertet.

Social Media Analytics: Frauen beherrschen Pinterest

Dass dabei das Pinnverhalten nach Tageszeit ausgewertet werden kann ist klar. Man muss nicht mehr analysieren als die Zahl von Pins zu den jeweiligen Zeitpunkten – das ist alles.

Pinnen nach Stunde

Pinnen nach Stunde

Wenn man dann noch ein wenig mehr Informationen hat, die man mit den Pins verbinden kann, dann lassen sich noch weitere Analysen durchführen. Aus den Einrichtungsdatum des Accounts und der dem Zeitpunkt des letzten Pins desselben Accounts kann man beispielsweise zu folgendem Ergebnis kommen:

Männer drop off

Männer drop off

Frauen sind nach 4 Jahren noch zu 80 Prozent bei Pinterest, Männer haben sich zu 50 Prozent verabschiedet. Schon aus dieser Analyse ist es zulässig zu folgern, dass der Frauenanteil auf Pinterest in absehbarer Zeit nicht sinken wird. Pinterest ist das Frauennetzwerk – oder besser: die Social Media Plattform für Frauen. Eine weitere Analyse von RJMetric verdeutlicht das noch stärker:

Geschlechter und Pins pro Jahr

Geschlechter und Pins pro Jahr

Während Frauen immer mehr pinnen je länger sie dabei sind, lassen Männer bereits nach einem Jahr nach. Die Sammelleidenschaft von Bildern scheint Damen einfach mehr zu packen als Herren.

Auch wenn dies im Detail interessante und spannende Ergebnisse sind, so sollte die Analyse zusätzlich deutlich gemacht haben, auf welche Weise Analysen mit öffentlich zugänglichen Analytics-Daten durchgeführt werden können. Es sind Ergebnisse möglich, die in dieser Form mit reaktiven Methoden kaum in dieser Sicherheit möglich sind. Die Beschäftigung mit den APIs der Netzwerke lohnt sich durchaus.

 

Eigentlich ist es kein großes Ding – aber einer kurzen Meldung wert. Pinterest erlaubt seit letzter Woche offiziell UTM Parameter von Google-Analytics. Es ist ja beinahe schon der Standard-Weg, um den Werbeeffekt von Meldungen in sozialen Netzwerken zu messen: Man fügt dem URL die UTM Parameter hinzu und kann hinter in Google-Analytics oder in Universal Analytics die Traffic-Menge, Conversions etc. von Werbeaktivitäten analysieren. Das funktioniert eigentlich bei allen Social Networks ganz wunderbar – nur eben bei Pinterest nicht wirklich zuverlässig.

UTM Parameter wurden früher ab und an gelöscht

Der Grund dafür war aus meiner Sich ziemlich unverständlich – man könnte überspitzt auch vermuten, dass es ein Ergebnis jugendlichen Leichtsinns war: Pinterest muss Geld verdienen. In diesem Zuge möchte sich Pinterest für Referrals entlohnen lassen. Das ist schön und gut. Wenn nun Pinterest-Nutzer in den URLs ihrer Pins Affiliate-Parameter von Amazon oder von anderen Programmen haben, findet das Pinterest nicht so dolle und will selbst daran verdienen. Also wurden beispielsweise vor etwa 2 Jahren einfach alle URL-Erweiterungen entfernt. Das betraf sowohl Affiliate-Parameter als auch Tracking-Parameter von Google-Analytics und anderen Analytics-Werkzeugen. Einzusehen war das aus der Sicht kommerzieller Nutzer nicht. Auch mir kamen mehrfach Parameter abhanden – URLs wurden von Pinterest manipuliert. Das soll nun ein Ende haben: UTM-Parameter sind erlaubt uns sollen nicht wieder entfernt werden.

So funktioniert das Einfügen von UTM Parametern in Pinterest

Hier erklärt Google ziemlich knapp und sehr anschaulich, wie man UTM Parameter zum Tracking von Kampagnen einsetzen kann.

UTM-Parameter

UTM Parameter

Es ist ziemlich einfach. Probieren Sie es einfach mal aus. Generieren Sie einen URL, für ein Bild das Sie von Ihrer Website pinnen und hängen Sie den URL auf Pinterest an das Bild. Dazu müssen Sie zuerst das Bild pinnen, dann den Pin aufrufen und auf den kleinen Stift unterhalb des Bildes klicken. Dann können Sie den URL editieren. Sie sehen das in der nächsten Abbildung.

Edit URL in Pinterest

Edit URL in Pinterest

Kommen Sie aber bitte nicht auf die Idee, mehr als die URL-Erweiterung zu manipulieren. Das ist bei Pinterest verboten.

 

 

Pinterest-Analytics Tools hab ich schon einige beschrieben. Die Tailwind App ist mittlerweile ziemlich wichtig geworden. Sie hat 9.000 Kunden. Das ist nicht zu unrecht so. Mir gefällt das Werkzeug ausgesprochen gut. Es ist für alle alle Unternehmensgrößen einsetzbar und eine richtig gute Hilfe wenn man den eigenen Erfolg auf Pinterest monitoren und Potenziale zu Optimierung finden möchte. Ich kann den Test des Werkzeugs nur empfehlen. Immerhin hat das Unternehmen jetzt 15 Mitarbeiter. Das garantiert aus meiner Sicht den stabilen Bestand des Werkzeugs.

Das Tailwind App Dashboard

Der gute Eindruck beginnt schon mit dem Dashboard. Es ist aufgebaut wie das bei einem Dashboard der Fall sein sollte. Am Kopf sieht man 4 KPIs und deren Entwicklung. Darunter befindest sich eine Abbildung, die sich auf jede der Kennzahlen anwenden lässt. Die Übergänge in den Ansichten sind wirklich sehr schön gelöst. Ich muss sagen, dass ist wirklich toll gemacht. Neben Standard-Zeitschnitten kann man das Tailwind App Dashboard auch auf selbst gewählte Zeitschnitte anpassen.

Das Tailwind App Dashboard

Das Tailwind App Dashboard

Das ist nicht alles. Das Dashboard hat im unteren Bereich drei Performance Scores. Dabei wird der für Pinterest wichtigste Wert zuerst gezeigt: Die Viralität. Also der Wert der angibt, wie stark sich die Pins verbreiten. Im Engagement Score wird dies dann zusätzlich auf die Zahl der Follower bezogen. BTW: Ich finde es sympathisch und professionell, dass die Kennzahlen im FAQ des Hilfebereichs alle sauber definiert werden. Das gibt es auch nicht bei jedem Werkzeug.

Die Zahlen kann man sich übrigens auch noch bezogen auf die einzelnen Boards eines Accounts ausgeben lassen. Gerade bei Unternehmen mit vielen Produktsparten erleichtert das die Übersicht. Alle Daten sind übrigens in der Professional Version als CSV exportierbar. Erschrecken Sie bitte nicht, wenn Sie das zum ersten mal machen. Sie erhalten für jeden einzelnen Tag einen Eintrag. Was im ersten Moment vielleicht ein wenig unübersichtlich wirkt, ist super, wenn man die Daten weiterverarbeiten möchte.

TailwindApp Engage Modul

Die TailwindApp zeigt einem übrigens auch bei welchen Nutzern sich ein wenig Engangement lohnt. Dabei ist bekommt man Übersichten hinsichtlich der Pin- und Repin-Aktivitäten. Es wird gezeigt, welchen der Pinner man folgt und welchen nicht. Durch einen einfachen Klick gelangt man zu den Accounts der relevanten Pinner.

TailwindApp Followers

TailwindApp Followers

Was hier noch ganz hübsch und sinnvoll aussieht, wir dann datenschutzrechtlich bedenklich, wenn man die Übersicht der Pinner von der eigenen Website ansieht. Diese Option hilft herauszufinden wer ein wahrer Fan ist. Gleichzeitig ist diese Transparenz schon ein wenig erschreckend – auch wenn in diesem Fall nur der Eigentümer eines Accounts diese Information bekommt.

TailwindApp Content Optimierer & ROI

Ich zweifele ein wenig – ist es schwer oder leicht über die Tailwind App zu schreiben? – Das Werkzeug ist einfach ziemlich umfangreich und dafür, dass es Pinterest erst so kurz gibt gewaltig gut. Man kann damit die Engagement-Zahlen zu den eigenen Pins entsprechend verschiedener Zeitschnitte bekommen. Es ist möglich zu filtern. Das ist einfach toll und zeigt wohin die Reise gehen soll. Man sieht eben sehr schnell, welche Pins erfolgreich sind und welche nicht. Dies kann sogar abhängig vom Pin-Zeitpunkt analysiert werden. OK – es ist auch stark vom Zeitpunkt des Pinnens abhängig.

TailwindApp Engagement Zeitpunkte

TailwindApp Engagement Zeitpunkte

Die Entwickler wählen die mittlerweile für diesen Zweck übliche Darstellung – vielleicht kennen Sie diese im Zusammenhang mit Twitter aus SocialBro. Noch ist es nicht möglich europäische Zeitzonen zu wählen. Das wird mit zunehmender Aktivität von Pinterest ist Europa sicher bald kommen. Mir wurde gesagt, dass dieses mit einem der nächsten Updates kommen wird.

Möglich ist schon die Verknüpfung mit einer Google Analytics Property. Das sollte in den meisten Fällen ausreichend sein, um den ROI vom Pin an sich bis zu Käufen durchzumessen. Wenn man allerdings mehrere Websites betreibt und diese mit unterschiedlichen Properties misst, wäre die Verbindung mit mehreren Properties hilfreich. Auch dies kann ja noch kommen – es wurde wohl schon von einigen Kunden gewünscht.

 

TailwindApp Konkurrenzbeobachtung

Wie gesagt: Die TalwindApp hat schon ziemlich viel von dem drin, was man in den Social Media Analytics so braucht. Möglich ist ja an einigen Stellen deutlich mehr als bei der Analyse der eigenen Website. So können viele Daten auch für Wettbewerber analysiert werden. Das ist in der TailwindApp sehr leicht konfigurierbar und ziemlich gut gestaltet.

TailwindApp Benchmarks

TailwindApp Benchmarks

In der Abbildung können Sie sehen, wie cipr, Klaus Eck und ich eigentlich relativ einträchtig nebeneinender die Zahl von Pins aufbauen. Der Kollege Klaus Eck fällt etwas ab, dafür schließt Christian Müller, den Sie vielleicht von der Karrierebibel kennen, stark auf. Man kann das Ganze auch auf der Basis weiterer Kriterien – Followern, Repins, Likes und Kommentaren – analysieren. Viel spannender dürften für Unternehmen jedoch die Domain-Benchmarks sein. Darin wird gezeigt, wie stark von den Websites der Wettbewerber gepinnt wird.

Resümee

Die TailwindApp hat auch eine Nutzerverwaltung, man kann sich auch Reports per E-Mail zuschickten lassen (auch mit CSV-Anhang) und es gibt noch einige weitere Merkmale, die das Tool richtig erwachsen und andere kleinere Werkzeuge überflüssig erscheinen lassen.  Ich finde das Werkzeug richtig gut. Die 99 US$ für die Pro Version ist angemessen und lohnend für Unternehmen, die sich auf Pinterest engagieren. Das wir immer wichtiger, das Pinterest nun in der Werbemarkt einsteigt und sich schon große Markenartikler für Werbung auf Pinterest interessieren.

 

Ist das nicht nett was der Jeff Sauer da gebaut hat. Ich mag die Infografik gerne und bedanke mich höftlichst bei Jeff!

Periodic Table of Google Analytics
Courtesy of: Depth of Knowledge by Jeffalytics

Am 11. Februar fand in Hamburg zum 4. Mal die d3con statt. Das ist so etwas wie das Klassentreffen der RTB-Branche – also rund um Real Time Bidding. Ich fand die Veranstaltung ziemlich gut und werde mit größter Sicherheit im kommenden Jahr wieder hingehen. Man erfährt so einiges wichtiges zur Raketentechnologie der Online-Werbung. Es geht um Retargeting und um die Direktansprache von Zielgruppen – also Zielgruppen-Targeting mit möglichst geringen Streuverlusten.

d3con

Klassentreffen?

Ein Klassentreffen an sich ist ja eine geschlossene Veranstaltung mit vielen Interna. Das ist gleichzeitig die Schattenseite eines Klassentreffens, wenn die Klasse wachsen möchte. Es gab viel Buzzword-Sprech von Referenten der außerhalb der Klasse nie im Leben verstanden worden wäre. Naja – vielleicht gab’s auch Gäste, die Verständnisprobleme hatten. Deshalb hier schonmal die Bitte sich hinsichtlich Abkürzungen und Spezialausdrücken zu mäßigen. Das wirkt aus meiner Sicht überheblich und zeugt von Unsicherheit. Viele der Sätze – v.a. in den Podiumsdiskussionen hätten auf deutsch reichlich banal und platt gewirkt. So ist es schwierig den Markt zu vergrößern. Es wurde viel auf Features eingegangen und Benefits unzureichend belegt. Das war ein wenig schade.
Gleichzeitig weit dies jedoch auch auf den Zustand des Marktes an sich hin: Dieser ist noch jung und muss sich entwickeln. Es müssen klare Linien herausgearbeitet werden. Darum muss man sich keine Sorgen machen. Das wird kommen. Es gibt einfach Schritte, die zu absolvieren sind und Klippen, die umschifft werden müssen.

Real Time Bidding – was taugt der Begriff?

Es fängt schon beim recht technischen Begriff “Real Time Bidding” an. Der geneigte Werbungtreibende ohne größeres Verständnis für den Ausdruck wird sich an dieser Stelle sofort fragen, ob und wie er den nun bieten muss. Mit etwas Glück wird er auf die Idee kommen, dass es um etwas ähnliches wie das Bietverfahren von Google im Rahmen der AdWords geht. Das wäre aus meiner Sicht ein großes Glück. Kleinere Kunden, werden durch die Begrifflichkeit abgeschreckt. Das scheint ja auch nicht so schlimm zu sein. Die Beschwerden viele Diskutanten waren dahingehend, dass Publisher zu wenig Inventar zur Verfügung stellen. Dazu weiter unten noch etwas mehr.
Dann gab es da auch noch Jannette Flores von Google. Sie benutzte den Begriff “Audience Buying”. Wirklich geschickt ist die Einführung dieses Begriffs durch Google auch nicht. Der nicht dem RTB-Tunnelblick verfallene Online-Markter wird schnell auch an Fan- bzw. Follower-Käufe für Facebook, Twitter und Pinterest denken. Die taugen nunmal absolut nichts – was soll denn dann Audience Buying taugen? – Wahrscheinlich nicht viel. Dennoch muss man Google für die Suche nach einem Begriff dankbar sein. Nur mit einfach zu verstehenden Begriffen und klar erkennbaren Benefits wird der Markt wachsen.

Zielgruppen-Targeting

Zugegeben – mir fällt auch kein wirklich supertoller Begriff ein. Die Tatsache, dass Retargeting recht gut läuft ist ein Hinweis darauf, dass der Begriff gut verstanden wird. Im Eröffnungsvortrag erläuterte Konrad Feldman (quantcast) ziemlich ausführlich und anschaulich, dass Retargeting alleine nicht ausreicht. Das hätte auch ohne den Vortrag klar sein können. Es handelt sich dabei um eine Bindungsmaßnahme. Dadurch werden keine neuen Kundenschichten erreicht – nicht die Reichweite erhöht und nicht die Bekanntheit gesteigert.
Retargeting ist eben einfach zu verstehen: Der Kunde kommt zur Website, bekommt ein Cookie gesetzt und wird an anderer Stelle wieder eingefangen. Wie ist es jedoch mit anderen Methoden der Ansprache. Sobald der Kunde das Gefühl hat, dass zu viel Hokuspokus dabei ist oder die Sache zu intransparent läuft, ist er nur schwer zu einer Entscheidung zu bewegen. Hier sind Google und Facebook die Vorreiter von denen die Branche lernen sollte. Es wird in einfach gestaltet Interfaces zu den Schaltungen geführt und der Kunde weiß, dass er seine Zielgruppe anspricht, dass diese nach Alter, Geographie und Interessen einschränken kann. Das reicht dann völlig: Zielgruppen-Targeting. Der Florian Heinemann (Project A) stellt deshalb aus meiner Sicht völlig zurecht fest, dass Google und Facebook das Rennen machen werden.

Vielleicht wären an dieser Stelle auch andere Abrechnungsmodelle ratsam. Für Reichweite sind die Kunden traditionell bereit zu bezahlen. Reichweiten-Kampagnen sind bei einer klaren Zielgruppen-Ansprache überaus sinnvoll. Prinzipiell, gibt es diese Möglichkeiten ja schon. Schaut man auf die Seiten der großen Vermarkter, so sind die Informationen unzureichend und versteckt. Ob das ein Hinweis darauf ist, dass mit klassischen Umfeldbuchungen einfach mehr verdient wird? – Die Wahrscheinlichkeit dafür ist hoch. Möglicherweise liegt es auch daran, dass die Agenturen im Umfeld zu sehr an CpC und CpO denken – Gedanken für den E-Commerce-Markt – nicht für Marken und Reichweite. Doch in diese Richtung muss sich der Markt entwickeln.

Ich war richtig erfreut, dass hin und wieder der Begriff TV genannt wurde. Das ist nunmal die Riesenschaufel hinsichtlich der Reichweite und der TV-Markt bekommt noch immer den größten Batzen vom Werbekuchen ab. Dabei denke dabei nicht nur an die Reichweitenwerte, die sich in das eine oder andere Tool integrieren lassen. Mir geht es ganz konkret um die Verknüpfung der Daten auf individueller Ebene. Das wird in einigen Jahren zweifellos einen Schub bringen.

Unternehmensbeispiele

Am weitaus besten hat mir auf der d3con 2014 ein von Ralf Scharnhorst moderiertes Panel zu den Erfahrungen von Werbungtreibenden mir Real Time Advertising gefallen. Trivago, Vodafone und Zalando berichteten über Erfolge, Schwierigkeiten und Verfahren. Das war wirklich wertvoll. Damit kann man Kunden die Angst nehmen. Die Kollegen zeigten, wie anderswo gekocht wird. Eigenartigerweise gestanden diese Werbungtreibenden, dass sie mal auf die Schnauze fliegen. Dienstleistern scheint das zu peinlich zu sein. Zudem ist die Tatsache, dass trivago und Zalando Werbemitte intern produzieren und nur ungern Agenturen an diese Arbeit lassen, ein wichtiger Hinweis. Die Kreativen haben sich wohl noch nicht auf diese neue Art und Weise der Online-Werbung eingestellt. Nach Aussage der Unternehmen scheint es vor allem den ungenügend schnellen Abläufen zu liegen. Hier müsste also noch optimiert werden. Ich persönlich lassen auch am liebsten intern produzieren, weil so einfach eine bessere Feinabstimmung erfolgen kann.

Datenschutz

Das ganze Spiel um Real Time Advertising – Retargeting und Zielgruppen-Targeting – kommt ohne die Identifikation der Nutzer-Clients nicht aus. Die EU-Datenschutzverordnung drohte mit beträchtlichen Einschränkungen. Nun scheint diese nach Aussagen des BVDW umgesetzt. Wie und warum konnte nicht genau nachvollzogen werden. Klar scheint nur, dass es etwa ist wie mit dem US-Waffengesetz. Cookies dürfen in Deutschland benutzt werden, wenn darin keine personenbezogenen Daten stehen. Wenn doch, dann muss der Nutzer des Clients vorher gefragt werden. Das sorgt für etwas Klarheit. Also gerade, wenn es um die Verbindung mit CRM-Daten geht, sollte man den Nutzer explizit darauf hinweisen. Das hätte man auch ohne gesetzliche Vorschriften schon so machen sollen. Genauso wie man hinsichtlich des Retargeting nicht einfach drauf losballern sollte und dem Kunden nach einem Kauf beispielsweise Komplementärprodukte zeigen sollte und nicht noch drei Monate lang ein Produkt, das der Kunde schon besitzt.

Jochen Schlosser von uniquedigital  zeigte, dass man auch ohne Cookies Clients identifizieren kann – und das mitunter noch besser als mit den üblichen Identifikationsstrings. Das war schon schwer beeindruckend, weil so tatsächlich auch Nutzer angesprochen werden könnten, deren Clients Cookies ablehnen – aus welchen Gründen auch immer. Allerdings liegt Schlosser falsch, wenn er der Meinung ist, dass dies aus datenschutzrechtlicher Sicht unbedenklicher ist. Insbesondere dann, wenn die eindeutigen Clients mit Personendaten gekoppelt werden, muss der Nutzer nach seinem Einverständnis gefragt werden. Einfach so mal mit dem CRM koppeln ist also nicht ratsam.

Ich für meinen Teil freue mich auf jeden Fall schon jetzt auf das nächste Jahr und hoffe etwas mehr über die Verbindung mit Reichweitendaten zu hören, etwas mehr TV und ein paar mehr Belege für getroffene Aussagen zu bekommen.

 

compete.com hat die Dezember-Werte veröffentlicht, so dass wir endlich erfahren, wie es nun wirklich mit den Reichweiten der Social Networks in den USA gelaufen ist. Um es kurz zu machen: Das schon fast vergessene MySpace schießt den Vogel ab und liegt auf Platz 2 der Social Networks in den USA. Es konnte im Jahresvergleich seine Reichweite mehr als verdreifachen. Schaut man auf die vergangenen 7 Monate, so war es sogar mehr als eine Versechsfachung. Dem gebührt eine Gratulation. Insgesamt bin ich mir allerdings nicht ganz sicher, ob man MySpace wirklich als noch als Social Network bezeichnen sollte. Es ist mittlerweile sehr ähnlich wie YouTube oder SoundCloud, die ihre Reichweite hauptsächlich über den Konsum von Inhalten und nicht durch die Vernetzung von Nutzern generieren.

Reichweiten Social Networks USA 2013

Reichweiten Social Networks USA 2013

Es gibt noch Luft nach oben für die Reichweiten der Social Networks in der zweiten Reihe

Nicht schlecht ist es auch für Google+ gelaufen: Eine Verdopplung der Reichweite bringt nun 50 Millionen Besucher in der USA und Platz 3 der Social Networks ein. Es sah zwischenzeitlich nicht danach aus, dass es mittlerweile knapp ein Drittel der Reichweite von Facebook erreicht. Der Marktführer dümpelt locker bei 167 Millionen monatlichen Besuchern vor sich hin. Ich verstehe die Prognosen hinsichtlich der großen Nutzerverluste nicht. Da wollte wohl wer einfach nur Aufmerksamkeit haben. Zudem hat das Netzwerk mit Instagram eine würdige Komplementär-Plattform, die 2013 um 75 Prozent an Traffic zugelegt hat. Mittlerweile sind es rund 27 Millionen Webnutzer die das mobile Fotonetzwerk hat.

Die Verlierer des Jahres sind Photobucket (-23%) und Flickr (-15%). Dabei sind die Verluste bei Flickr wohl nur durch den Eingriff von Yahoo! geringer ausgefallen.

Was zeigen die Reichweiten der Social Networks in den USA 2013 also? – Facebook hatte schon 2012 die Marktsättigung erreicht. Mehr Reichweite geht einfach nicht. Deutlich wurde allerdings auch, dass es für weitere Netzwerke Luft nach oben gibt. Weder für Google+ noch für Pinterest scheint die Marktsättigung nahe. Klar wurde jedoch auch, dass man Netzwerke nicht einfach so abschreiben sollte. MySpace hat einen klasse Lauf auf den am Jahresbeginn sicher kaum einer gewettet hat.

In diesem Beitrag schildere ich, welche Daten in Analytics Systeme integriert werden sollten, um Marketing-Aktionen umfassender zu kontrollieren und zu optimieren. Angeregt wurde ich durch zwei Veranstaltungen, die mir eigentlich recht gut gefallen haben: Die d3con und der Analytics Summit. Beide finden auch 2014 wieder in Hamburg statt. Auf beiden wurde viel über Performance diskutiert. Allerdings wurde auf beiden – zumindest unterschwellig – formuliert, dass Facebook nicht wirklich der Hit ist. Social Media ganz allgemein scheint aus der Perspektive der Performance Marketer nicht wirklich so dolle zu sein. Pinterest ist dabei eine Ausnahme, zumindest in den USA.

Was die Überleitungen auf die gewünschten Zielseiten betrifft, stimmt das tatsächlich. Dabei schneiden Pinterest und Twitter erheblich besser ab als Facebook. Wahrscheinlich hat die Abwertung durch die Referenten mit den Veranstaltungen an sich zu tun. Wer auf Perfomance aus ist, ignoriert offensichtlich emotionale und kognitive Effekte von Werbemaßnahmen. Man verschwendet kaum einen Gedanken daran – was zählt, ist die Generierung von Goals.

In der Analytics werden Handlungen gemessen

Dabei ist man mittlerweile so weit, dass man die Customer Journey wenigstens in Form von Kontakten mit einer Zielseite misst. In Google Analytics kann man diese Kontakte mittlerweile mit relativ einfachen Modellen optimieren. Es ist nicht mehr der letzte oder der erste Cookie, der gewinnt, wenn es um die Bewertung von Werbemaßnahmen geht. Wenn es sinnig erscheint, kann man auch mit der “Badewanne” arbeiten. Dabei werden die Haupteffekte dem ersten und letzten Kontakt vor der Conversion zugeschrieben. Komplexere Modellberechnungen können in der nicht ganz billigen Premium-Version von Google-Analytics erfolgen. Soweit ist das schön und gut. Allerdings scheint mir diese Optimierung ein wenig kurzfristig und mehr oder weniger für den E-Commerce geeignet. Je länger die Beschaffungszyklen für Produktklassen sind, umso mehr sollte man aufpassen. Die alleinige Konzentration auf die Optimierung von Goals ist zu wenig (auch wenn in vielen Fällen Goals denkbar sind, die sehr lange vor einem erneuten Beschaffungsvorgang liegen). Klassifiziert man den derzeitigen Stand der Web-Analytics nach sozialwissenschaftlichen Maßstäben, handelt sich dabei um non-reaktive Forschung, wobei eine Vollerhebung angestrebt wird.

Modellverschiebung im Vergleich zur klassischen Mediaforschung

Es handelt sich dabei um eine grundsätzliche Modellverschiebung im Vergleich zur Vor-Internet-Zeit und im Vergleich zur noch üblichen TV- oder Print-Mediaforschung. Dabei handelt es sich größtenteils um reaktive Forschung – Befragungen. Im Bereich der non-reaktiven Forschung handelt es sich um Testverfahren, die in den meisten Fällen auch noch weit von Repräsentativität entfernt sind. Auch werden nur in Ausnahmefällen die Goals dokumentiert:  Beispielsweise im GfK-Testmarkt Hassloch. Diese Verfahren werden vorwiegend bei der Produktneueinführung eingesetzt, um die Erfolgswahrscheinlichkeit derselben zu testen.

Beurteilung von Pint-, Radio-, TV-Werbung etc.

Um die Sinnhalftigkeit von Werbemaßnahmen im Fernsehen, in Zeitungen- und Zeitschriften zu beurteilen, gibt es großangelegte Markt-Media-Studien – beispielsweise die Studien der agma.

Das Allmedia-Dach der agma

Das Allmedia-Dach der agma (Quelle: agma)

Wie ersichtlich, wird hier auch Online einbezogen. Allerdings höre ich gerade von Analytics-Experten immer wieder Aussagen wie “Was ist den das für ein Quatsch!” oder “Das taugt doch nix!”. Aus meiner Sicht disqualifizieren solche Aussagen zu unrecht.  Haben Markenartikler seit über 50 Jahren nur Quatsch gemacht? – Wohl kaum. Es wahr und ist der wichtigste Ansatz, um im weitesten Sinne emotionale und kognitive Effekte von Werbung zu messen. Die Schaltung und Optimierung erfolgt dann nach Kontaktklassen. Parameter, nach denen optimiert wird, sind  Markenerinnerung und Kaufbereitschaft. Diese werden beispielsweise in der Typologie der Wünsche abgebildet. Dabei werden u.a. auch die so wichtigen Sinus Milieus als zusätzlicher Parameter genutzt.

Emotionale und kognitive Effekte sind den Handlungen vorgelagert

Idealtypisch müssten beide Methodenklassen ineinandergreifen. Prinzipiell sind emotionale und kognitive Effekte den Handlungen vorgelagert. Sie bilden sozusagen die Grundlage für Handlungen:

Methoden und Ziele

Methoden und Ziele

Im klassischen Marketing ist es so, dass das was da in der Analytics gemessen wird, eine Blackbox darstellt, während im aktuellen Online-Marketing die emotionalen und kognitiven Effekte – zumindest die außerhalb des Internet – die Blackbox darstellen. An der Verbindung beider Welten muss gearbeitet werden. Allerdings beschleicht mich der Eindruck, dass das Interesse auf beiden Seiten nicht sonderlich groß ist.

Die Ansatzpunkte sind auf beiden Seiten verhalten. Planung erfolgt unter Zuhilfenahme der AGOF-Zahlen, die mit Hilfe von connect direkt in die Datenbanken von Mediaganturen transferiert werden können. Das betrifft Großunternehmen oder solche, die auch in größerem Maße auf Print- und TV-Werbung setzen. Mitunter werden TV-Einschaltquoten mit in die Online-Planung und die Auswertung einbezogen. IntelliAd erlaubt beispielsweise diese Form des Multi-Channel-Tracking. Allerdings weiß man noch immer nicht, ob ein Fernsehzuschauer nun tatsächlich auch einen Werbespot gesehen hat, bevor er danach eine messbare Aktion startete. Ein gewaltiger Fortschritt ist dies dennoch – auch wenn noch ein sehr langer Weg bevorsteht. Zumindest scheint sich der BVDW bereits in den Gremien zu engagieren. Matthias Ehrlich, Präsident des BVDW, äußerte dies kürzlich in einem adizne-Interview.

Werbemaßnahmen ohne Goal ignorieren? – Nein!

Wo will ich hin? – Zurück zu Facebook und den mageren Referrals, die es liefert. Wenn ein Kanal vorgelagert ist und besser für die Kundenbindung, CRM und Markenbildung geeignet ist als zur Generierung von Referrals, was soll man dann machen? Soll man das Pontenzial ungenutzt liegen lassen? – Nein. Ganz sicher nicht.

Man kann natürlich wie Thomas Hutter argumentieren und fordern, dass das Community-Management stärker auf die Generierung von Referrals und Goals ausgerichtet wird. In vielen Fällen ist das auch die Richtung, die man zusätzlich einschlagen sollte – das “Weg vom Blabla-Dialogkanal zur Performance Marketing Plattform” und die Professionalisierung des Community-Management im Sinne der Erreichung von Marketingzielen ist notwendig.

Ich sehe das Dilemma an einer anderen Stelle: Die alleinige Konzentration auf das was im Rahmen der Web-Analytics messbar ist, führt möglicherweise dazu, dass sinnvolle Maßnahmen unterbleiben, weil deren Erfolg nicht quantifiziert werden kann. Was man derzeit in der Analytics versucht, kann man vielleicht so beschreiben: Das was Touchpoints in einen Trichter gegossen wird, soll möglichst bis zur Conversion optimiert werden. Mit Tag-Management-Systemen schafft man es auch Sichtkontakte mit Werbemitteln in die Analyse einzubeziehen. Das ist schon der richtige Weg. Man sollte nur nicht den Fehler machen, die Sichtkontakte alleine als Größe im Rahmen des Werbedrucks zu verstehen. Sie bauen auch Bekanntheit und Image auf und das sollte man eben auch versuchen einer Erfassung zuzuführen.

Ziele und der Conversion Prozess

Gehen wir einfach nochmal einen Schritt zurück und sortieren die Marketing-Maßnahmen entsprechend ihrer Rolle im Online-Marketing und insbesondere im Conversions-Prozess ein. Gleichzeitig wird dadurch auch deutlich, dass Maßnahmen, die besonders nahe an einer Conversion liegen auch Bindungsinstrumente sind. Ich habe das in der folgenden Abbildung einfach mal in einen Trichter sortiert. Im oberen Bereich sehen Sie den Prozess. Im unteren Bereich Marketing-Ziele.

Werbeziele und Conversions-Prozess
Werbeziele und Conversions-Prozess

Von der Platzierung von Facebook in der Abbildung habe ich mich gedrückt. Es ist aus meiner Sicht ein klasse Bindungsinstrument, das jedoch im Bereich der Conversions abschmiert und nicht wirklich dolle ist. Das trifft vielfach auch auf Smartphone-Apps zu. Diese sind auch ein gutes Bindungsinstrument – im Bereich der Conversions schneiden sie meist bescheiden ab.

Wenn nun versucht werden soll weitere Daten zu integrieren, dann muss strukturiert vorgegangen werden. Mit der Abbildung sollte deutlich geworden sein, dass

  • Maßnahmen unterschiedliche – und auch mehrere Positionen – im Verlauf des Prozesses zu Conversion einnehmen (können),
  • die Durchführung von Maßnahmen aufgrund der Notwendigkeit zum erreichen unterschiedlicher Ziele erfolgt und
  • es Werbemaßnahmen gibt, die gleiche oder ähnliche Ziele verfolgen, die online Goals erzeugen, jedoch nicht (oder nur bedingt) messbar sind.

Daneben gibt es noch eine weitere Dimension: Es gibt Online-Werbekontakte, die zu Offline Goals führen, die ebenfalls nicht gemessen werden oder nur mit größter Anstrengung mit den Online-Werbemaßnahmen in Verbindung gebracht werden können.

Ansatzpunkte zum Auf- und Ausbau einer umfassenden Analytics

Die Web-Analytics darf nicht weiter im eigenen Brei kochen und sich auf die Erfassung und Auswertung von Nutzerhandlungen im Web beschränken. Die Verfahren sind mittlerweile derart elaboriert, dass man sich daran machen sollte einen Schritt weiter zu denken und die Analytics auf weitere Bereiche des Werbemarkts auszudehnen. Hier skizziere ich einige Ansatzpunkte.

Ansatzpunkt 1: Mehr vorhandene Daten in das Analytics System integrieren und analysieren

Die Universal Analytics von Google werden hierbei eine große Rolle spielen. Es ist relativ einfach Fremddaten zu integrieren, um darüber zu optimieren. Dabei handel sich um Daten, die ohnehin schon recht gut strukturiert vorliegen. Man kann diese Daten in verschiedene Klassen unterteilen:

1.1 Im Rahmen des Online-Marketing entstandene Daten

  • Linkverkürzer – also bit.ly & Co. inklusive Eigenentwicklungen. In vielen Fällen wird dies bereits praktiziert.
  • Social Media Analytics Daten aus den Schnittstellen der Netzwerke. Eine spannende Frage aus diesem Bereich ist beispielsweise, ob die Fans eines Unternehmens oder eine Marke auf einem bestimmten Netzwerk mehr kaufen als solche die keine Fans sind
  • Daten aus Tag Management Systemen
  • Daten aus AdServern, v.a. Reichweiten und Platzierungsinformationen. So kann man beispielsweise auch feststellen, ob Goals ohne Handlung in Form von Klicks durch den direkten Aufruf einer Website auf Werbekontakte zurückzuführen sind.
  • Auffüllen mit demographischen Daten, wie dies derzeit mit Google Analytics möglich ist.

1.2 Daten zu Offline-Werbemaßnahmen und mit Offline-Verfahren erhobenen Daten

Diese Daten können dann mit den bereits vorhandenen demographischen Daten gematcht werden:

  • Daten der agma & AGOF
  • GfK-Zahlen
  • Daten aus weiteren Markt-Mediastudien

Es handelt sich auf dieser Ebene um aggregierte Daten.

1.3 Rahmendaten

  • Wetterinformationen (hier hat Timo Aden aus dem Analytics Summit gezeigt wie es geht und Ed Brocklebank war sehr früh dran mit dieser Idee)
  • Fernsehprogramm
  • Verkehrssituation
  • etc.

Auch hier handelt es sich um aggregierte Daten.

Ansatzpunkt 2: Verbindung mit Offline-Convertions

Hier geht es darum, den Weg aus dem Netz zu kontrollieren und zu erfassen. Vielfach informieren sich Konsumenten vor der Beschaffung höherpreisiger und längerlebiger Produkte im Web und beschaffen diese dann offline. Auch hierbei sollte die im Internet erbrachte Media-Leistung bewertet werden.

Die Herausforderung besteht an dieser Stelle darin einen Identifizierungmerkmal zu finden, das die Zusammenführung der Daten erlaubt. Voll umfänglich wird dies nicht gelingen. Barverkäufe sind an dieser Stelle der kalte Schrecken des Analysen, wenn der Käufer nicht zufällig noch ein anderes Identifikationsmerkmal hinterlässt. Die Datenschutzbestimmungen stellen einem mitunter auch ein Bein.

Um es etwas zu vereinfachen: Es wird immer wichtiger werden Nutzer zur Registrierung und zum Login zu führen und sei es nur eine Minimal-Registrierung über ein Social Login von Facebook, Twitter oder Google+, um Wissen über seine Kunden zu erlangen, das mit Daten in der Offline-Welt verknüpft werden kann. So freundlich in beiden Fällen – On-und Offline – eine Kreditkartennummer zu hinterlassen, werden nur wenige Kunden sein.

Merkmale können beispielsweise sein:

  • Name
  • Geburtsdatum
  • Telefonnummer / Mobilnummer
  • Adresse
  • GPS-Koordinaten

Ansatzpunkt 3: Gewinnung von Rohdaten für weitere elektronische Medien

Aus meiner Sicht fehlt fehlt noch der Schritt zu Kontaktdaten übrigen elektronischen Medien auf individueller Ebene. Hier habe ich ohnehin den Eindruck, dass Google eine weitere Lead-Funktion übernehmen wird und in absehbarer Zeit zu einem der wichtigsten Fernsehvermarkter aufsteigen kann. Schon jetzt sollte es bald möglich sein, die wirklichen Kontaktzahlen von Werbespots zu messen. Smart-TVs können Zusatzmaterial der Sender einblenden und ermöglich den direkten Response. Dabei sollte man nicht vergessen, dass dieser Response eine Unterbrechung der Tätigkeit darstellt, die der Nutzer ausüben möchte – nämlich die Sendung ansehen. Aus dieser Perspektive sollten die Erfolge von Werbeformen, die auf den direkten Response ausgerichtet sind, nicht all zu groß sein. Deshalb wird es noch wichtiger die Reichweiten der Spots zu qualifizieren.

Etwas nachdenklich stimmt an dieser Stelle die Tatsache, dass die in der AGF versammelten Fernsehforscher an ihren Panels festhalten. Es wurde ein 25.000er Panel aufgebaut, um die Online-Einschaltquoten zu messen. Wegargumentiert wurde dies mit der Vermutung, dass der zeitversetzte TV-Konsum nur einen geringen Teil der gesamten Sehzeit ausmache. Aus meiner Sicht ist das falsch und von der Seite der Web-Analytics sollte gezeigt werden, welche Möglichkeiten es gibt. Wenn man schon einen Fernsehspot auf SAT1.de, voxnow.de oder sonstwo im Web schaltet nicht auch die Reichweite mit einem AdServer oder Google Analytics messen?

Ansatzpunkt 4: Gewinnung von Rohdaten Printmedien und weitere Werbemaßnahmen

Als Verlierer in diesem Spiel könnten sich ein weiteres Mal die Printmedien herausstellen. Ohne elektronischen Anschluss sind diese nur bedingt messbar. Integrationsansätze gehen häufig schief. So war der QR-Code beispielsweise ein Hoffnungsträger der Anzeigen und Plakatwerbung den Anschluss zum Internet eben sollte. Leider stellte sich das Verfahren mehr oder weniger als Holzweg heraus. Ausgesprochen selten werden damit dreistellige Resultate erreicht. Meist bleibt das Ergebnis im einstelligen Bereich und kommt bei Plakaten nicht über die Testklicks hinaus.

Man wird also etwas tiefer in die Trickkiste greifen und auf technische  Innovationen warten müssen, um solche Werte auf individueller Ebene erheben zu können. Wieder einmal spielt hier Google die Vorreiterrolle. So könnte Google Glas die erste Applikation sein, mit der die Verbindung von Print und Internet erfolgreich hergestellt werden kann. Ähnliches darf man von Assistenz-Anwendungen in Fahrzeugen erwarten, wenn diese von Internet-Konzernen und nicht von Automobilherstellern entwickelt werden.

Web-Analysen legt los und arbeitet an der Datenintegation

Bisher habe ich sorgfältig einen Begriff vermieden: Big Data. Genau das ist es worum es hier geht. Es geht darum Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zusammenzuführen und daraus zu optimieren. Ich bin überzeugt davon, dass Web-Analysten hier die besten Vorraussetzungen mitbringen. Sie müssen nur stärker konzeptionell arbeiten, über den Tellerrand hinausschauen, sich dem allgemeinen Marketing und den Anforderungen der Mediaplanung für Print und TV öffnen, dann wird das etwas. Dass es Hürden in den Bereichen Datenschutz und Technik gibt sollte als Herausforderung verstanden werden. Man sollte eben immer brav ein Einverständnis der Konsumenten einholen und mit anonymisierten Daten arbeiten.