Globale FMCG-Marke verbessert Konversionsraten mit First-Party-Daten und fortschrittlicher Analytik

DIE BESCHLEUNIGTE ANWENDUNG PRÄDIKTIVER UND FORTSCHRITTLICHER ANALYSEN VERHALF UNSEREM KUNDEN ZU EINER 2,5-FACHEN STEIGERUNG DER KONVERSIONSRATE MIT EINEM ANSATZ, BEI DEM DER DATENSCHUTZ IM VORDERGRUND STEHT.

Für eine internationale Getränke- und Einzelhandelsmarke war die Verwaltung ihrer Kundeneinblicke und Konversionen mit Cookies von Drittanbietern komplex geworden. Da die Cookies von Drittanbietern immer wieder in Frage gestellt wurden und die Trefferquoten sanken, bat uns das Marketingteam um eine Lösung, die First-Party-Cookies und Daten, die auf den Websites der Kunden generiert wurden, als neue Grundlage für den Aufbau von Segmenten nutzen würde.

In einem wettbewerbsintensiven Sektor benötigte unser Kunde eine globale Lösung, die die Transparenz seiner Kundenkontaktpunkte, Konversionen und Einblicke verbessern und einen neuen Ansatz zur Kundensegmentierung unterstützen würde.

UNSER KÜHNER EHRGEIZ

Unser Kunde wollte die Datensignale seiner Website-Besuche nutzen, um ein Segmentierungsmodell zu entwickeln und eine Targeting-Strategie zu entwickeln, die ihm dabei helfen sollte, die Messung der Häufigkeit und des monetären Wertes (Recency Frequency and Monetary - RFM) sowie die Audience Journey, die Konversionen und die erweiterten Analysen zu verbessern.

UNSERE LÖSUNG

Acceleration@Wavemaker implementierte in Zusammenarbeit mit dem Marketingteam des Kunden und seiner Tagging-Agentur eine Lösung in drei Schritten:

• Wir haben BigQuery in eine Kundendatenplattform (CDP) verwandelt, indem wir Daten auf Log-Ebene verbunden und Benutzer-IDs durch Tag-Management erstellt haben,
  , so dass Segmentlisten an Marketingplattformen gesendet werden konnten.
• Wir haben eine ML-Analyse durchgeführt, um die Nutzer auf der Grundlage ihres Kaufverhaltens aufzuteilen, und wir haben ein RFM der einzelnen Kunden implementiert
  Durch die Kombination der Daten mit ML haben wir die Konversionswahrscheinlichkeit auf der Grundlage des digitalen Verhaltens berechnet
• Schließlich passten wir die Nachrichtenübermittlung und die Website-Erfahrung an die Datenfindung und das Vorhersagemodell an.

UNSERE ERGEBNISSE

• Die Erstellung eines Datenflusses mit Tag Manager, Ads DataHub und Campaign Manager 360 (CX360) hat es uns ermöglicht, BigQuery in eine Kundendatenplattform (CDP) zu verwandeln, die erweiterte ML-Analysen ermöglicht.
• Mit diesem Ansatz konnte unser Kunde 2,5 Mal höhere Konversionsraten erzielen als mit herkömmlichen Retargeting-Strategien.
• Die Cloud-Einrichtung lieferte tiefere Einblicke in die Kundentypen und ihr Kaufverhalten und ermöglichte eine datengestützte Segmentierung des Kundenstamms auf der Grundlage der Konversionswahrscheinlichkeit sowie eine langfristige Verbesserung der Konversion.