First Party Data Targeting

Wie PIA Group für CHRIST Juweliere mithilfe von First Party Data und Machine Learning das perfekte Targeting entwickelte.

6xhöherer Umsatz pro Ad Impression als Retargeting Banner

2,3xniedrigere Cost Per Action als Retargeting Banner

1,5xhöherer ROI als die Retargeting Kampagnen

Die Aufgabe

Im Dezember wird es immer plötzlich stressig. Es muss noch schnell das perfekte Geschenk für die Liebsten organisiert werden. Doch wie wird dies in der Menge von irrelevanten Angeboten gefunden, welche das Netz regelrecht überfluten?

Gemeinsam mit unserem Kunden Christ wollten wir eine Alternative zu den klassischen Retargeting Bannern entwickeln.

Wäre es nicht schön, wenn ein Machine Learning Algorithmus für uns das perfekte Geschenk berechnen könnte und dieses in einem Banner präsentiert?

Die Zielsetzung

Entwicklung eines Algorithmus zur Berechnung des Produktes mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit: „Next-Best-Offer“

Realtime Targeting auf Basis von First-Party Daten zur gezielten Ansprache von Bestandskunden

Beweisen, dass gezieltes Bestandskunden-Targeting mehr Abverkäufe generiert als klassisches Retargeting

Die Umsetzung

Abhängig vom Klick- & Kaufverhalten der Besucher auf Christ.de, haben wir Kunden, anhand von First Party Cookies, unterschiedlichen Zielgruppenclustern zugeordnet. Im Fokus unseres Targetings: Die Zielgruppencluster, "Fans" und "Schenker".

Die Zuordnung erfolgte natürlich datenschutzkonform und in Echtzeit.  

Traf einer dieser Kunden im Kampagnenzeitraum auf unseren Real-Time-Advertising-Banner, bekam dieser das für ihn individuell berechnete, dynamisch erstellte Next-Best-Offer angezeigt. 

Das Motiv und die Ansprache rund um das Next-Best-Offer wurde passend zum Zielgruppencluster und dem berechneten Produkt, für den Kunden individuell, ausgespielt.

Facts

1.Mehr als 1,5 Millionen erreichte Kunden
2.Individuelle Kaufanreize durch Machine Learning
3.Gezieltes Targeting dank First Party Data

Next-Best-Offer

Wir haben einen Algorithmus geschaffen, der die Kauf- sowie Verhaltensdaten der Kunden analysiert und mit der Christ-Datenbank verknüpft. Daraus entstanden programmatisch ausgespielte Banner mit individuellen Angeboten, die die Kunden wirklich interessieren.

Mitwirkende Gesellschaften

Projektanfragen

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