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Keynote Werbeplanung.at Summit SPEZIAL Wie Data Driven Advertising den Werbemarkt auf den Kopf stellt Nicolas Clasen Autor & Gründer der Strategieberatung digicas Wien, den 03. Dezember 2013

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Data Driven Advertising als disruptive Innovation auf dem Werbemarkt - Real Time Bidding - die Übersetzung des Google Systems - Facebookwerbung stört User - Inhalte als Vorraussetzung für Branding Werbung

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Keynote Werbeplanung.at Summit SPEZIAL

Wie Data Driven Advertising den Werbemarkt auf den Kopf stellt

Nicolas Clasen Autor & Gründer der Strategieberatung digicasWien, den 03. Dezember 2013

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Was ist Big Data?

www.digicas.de 2

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· 8 Bits = 1 Byte· 1000 Bytes = 1 Kilobyte

· 1000 Kilobytes = 1 Megabyte· 1000 Megabytes = 1 Gigabyte· 1000 Gigabytes = 1 Terabyte· 1000 Terabytes = 1 Petabyte· 1000 Petabytes = 1 Exabyte

· 1000 Exabytes = 1 Zettabyte· 1000 Zettabytes = 1 Yottabyte

· 1000 Yottabytes = 1 Brontobyte· 1000 Brontobytes = 1 Geopbyte

www.digicas.de 3

=

4,473 Büchern

Bits, Bytes und Bücher

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www.digicas.de 4

Bits, Bytes und Bücher

12 Terabyte

pro Tag

54 Millionen Bücher

170 MillionenBücher & Medien

100 Terabyte Upload pro

Tag

440 Millionen BücherQuelle: http://wikibon.org/blog/big-data-statistics/

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www.digicas.de 5

über 20 Petabytes

pro Tag

Bits, Bytes und Bücher

5.262 mal die gesamte

British Library

=

Quelle: http://wikibon.org/blog/big-data-statistics/

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0,019 km²Lagerungsfläche der

gesamten Stasi-Akten

200 Aktenkilometer

48.000 Aktenschränke

19.000 m2

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Fläche der Stasi-Akten

http://apps.opendatacity.de/stasi-vs-nsa/

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www.digicas.de 7

http://apps.opendatacity.de/stasi-vs-nsa/

Fläche der NSA-Akten

170 Mio. km²42 Billionen Aktenschränke

5 Zettabyte Daten

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Structured & Unstructured Data

Quelle: IBM 2011

80% unstrukturierte Daten –

Die Walfische im Datenmeer finden

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Grenznutzen der Informationsgewinnung

Quelle: Data Unser,Björn Bloching, Lars Luck, Thomas Ramge

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Datennutzung in der Mediaplanung

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Minimierung der Streuverluste

Data = Targeting

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Der klassische Mediaplanungsprozess

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Medien

selektion

Definition der Zielgruppe Kontrolle

Optimierung

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Datensignale in der Mediaplanung

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Inhalte NutzerdatenKeywords

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Z

i

e

l

g

r

u

p

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Z

i

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l

g

r

u

p

p

e

Werbeträger

WerbebotschaftWerbebotschaft

W

E

R

B

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D

E

Targeting über Inhalte

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Inhalte

Inhalte

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Der Beginn einer neuen Ära

3,9Milliarden EUR

2012

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39Milliarden EUR

2012

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Das Google Ecosystem

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Die drei Grundbausteine des Google-Erfolgs

Das Google System

DATAKeywordssorgen für

Anzeigenrelevanz

KPIRisiko

verteilung&

Erfolgsmessung

in EchtzeitAUKTION

perfektes

Marktgleichgewicht

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Anzeigenrelevanz als Erfolgsfaktor

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Daten: Wenn Werbung zu Information wird

Quelle: Wordpress 2011

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Der Click: Vom Befragenden zum Beobachtenden

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Ex-Post Befragung Optimierung in Echtzeit

OFFLINE ONLINE

RückkanalOne-Way

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Verteilung des Investitionsrisikos des Mediaspends

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Investitionsrisiko des Werbekunden

Investitionsrisiko des WerbeträgersInvestitionsrisiko des Werbeträgers

0%0%

50%50%

100%100%

TKPTausender-Kontakt Preis

100%

CPCCost per Click

50%

CPOCost per Order

0%

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Auktion: Die Enkel des Adam Smith

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Zweitpreisauktion stellt Marktgleichgewicht her

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Suchmaschinenwerbung innerhalb der AIDA

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ActionDesireInterestAttention

KaufSales Funnel

Die Internetsuche als Vorfilter für Kaufinteressierte

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Google dominiert den Onlinewerbemarkt

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Datensignale in der Mediaplanung

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Inhalte NutzerdatenKeywords

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Targetingmodelle

Predictive Behavioral

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Targetingmodelle

Re-Targeting

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Prozessablauf beim Re-Targeting

Cookie/Login

Kauf

Ausspielung

der

Werbeanzeige

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AUKTIONperfektes Marktgleich

gewicht

DATADatenbasis zur

Herstellung der

Anzeigenrelevanz

Das Real Time Advertising Ecosystem

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Die Übersetzung des Google Modells

Real Time

Advertising

DATADatenbasis zur

Herstellung der

Anzeigenrelevanz

AUKTIONReal Time Bidding

KPIRisiko

verteilung&

Erfolgsmessung

in Echtzeit

KPIRisiko

verteilung&

Erfolgsmessung

in Echtzeit

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Prozessablauf im Real Time Bidding

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WerbekundeWerbemedium

Ad Server

Sell Side Platfom

(SSP)

€ 1,50

Login/Cookie/Identifier

Ad Exchange

Demand Side Platform (DSP)

Agency Trading Desk

Advertiser Trading Desk

Re-Targeting Network

€ 1,10

€ 1,50

€ 0,50

€ 1,40

€ 1,15

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Ad Exchange

Sell Side Platform

(SSP)Demand Side Platform (DSP)

Agency Trading Desk

Agency Trading DeskAdvertiser

Desk

AdvertiserTrading

Desk

Publisher/Werbeträger

Ad Server

Technologieanbieter

Bezahlung durch den Werbetreibenden

Bezahlung durch den Werbeträger/Publisher

Die “New Economy of Advertising”?

www.digicas.de

VermarkterMedia AgenturWerbekunde

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Quelle: eMarketer

RTB Marktwachstum

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Höhere Datenliquidität in den USA

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Daten kosten Geld

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Quelle: PubliGroupe, LUMA Partners, Econsultancy

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Amazon Advertiser Trading Desk mit RTB-Anbindung an die Facebook Ad Exchange

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Verkürzung der Wertschöpfungskette

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Real Time Bidding bedroht Googles Geschäftsmodell

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Quelle: LUMA Partners, Terence Kawaja

Re-Targeting ersetzt den Google Datengenerator

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Datensignale in der Mediaplanung

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Inhalte NutzerdatenKeywords

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Das Facebook Ecosystem

Facebook kopiert das Google System

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Das

Facebook

System

KPIErfolgsmessung

in Echtzeit & Verteilung des

Invesitionsrisikos

AUKTIONperfektes

Marktgleichgewicht

DATADatenbasis für

Anzeigenrelevanz

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0,00%

0,05%

0,10%

0,15%

0,20%

0,25%

0,30%

0,35%

0,40%

Facebook Google

Klickraten im Vergleich

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Facebookdaten für Abverkauf nur bedingt geeignet

(Quelle: ifop, Generix Group, eMarketer)

„2/3 der Nutzer fühlen sich durch Werbung auf Facebook gestört.“ Studienergebnis 2013

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Facebookdaten innerhalb der AIDA

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ActionDesireInterestAttention

Datenschatz für Attention, Interest & Desire

Print & TV Online

Sales Funnel KaufDirect

SalesBranding

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Werbeausgaben einzelner Branchen 2012

Quelle: Deutschland 2012, Nielsen Media

0%

50%

100%

Online Print TV

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„Der Markt für Online Displaywerbung beträgt weltweit circa 30 Milliarden Dollar. Lasst uns zusammen einen 200 Milliarden Dollar Markt daraus machen“.

Neil Mohan, VP for

display advertising

products at Google

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Google bläst zum Angriff

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Print

4602

TV

4051

Search

2258

Display

1079

Video

240

0

5000

10000

Klassik Online

Netto-Werbeeinnahmen Deutschland 2012

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Der Sprung in den Premiummarkt

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ActionDesireInterestAttention

Google & Facebook attackieren Print & TV

Print & TV Online

Sales Funnel Kauf

Direct

SalesBranding

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Data

Content

Eine Glaubensfrage?

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Data ersetzt die Funktion der Publisher

Quelle: Terence Kawaja

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Contentqualität und Werbeumsätze in den USA

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Quelle: McKinsey, Dr. Marcus Frerker, Horizont

Medienkongress 2013, angepasste Darstellung

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TV Lesen Search

ActionDesireInterestAttention

Niedriger

Engagement

Level

Passiv

Hoher

Engagement

Level

Aktiv

Data Driven

Push

Traditionell

One Way Pull

We

rbe

au

sga

be

n p

ro

Ze

itein

he

itA

ktiv

ität

En

ga

ge

me

nt Le

ve

l

Sehr hoher

Engagement

Level

Aktiv

Lean-Back als Voraussetzung für Pull-Werbung

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Beispiel: Lean-Forward bei Smartphonenutzung

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Beispiel: Werbeformate im Mobile Advertising

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Wachstum Mobiler Werbemarkt im Vergleich

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Kombination aus Lean-Back & Rückkanal

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Das Brand Advertising Ecosystem der Zukunft

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Übersetzung der Rückkanalmechanik

Brand

Advertising

Ecosystem

DATA

Datenbasis zur

Herstellung der

Anzeigenrelevanz

AUKTIONReal Time Bidding

KPI

Risikoverteilung

& Erfolgsmessung

in Echtzeit?

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Content ist wirklich King!

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Medialogistik

Customer Journey

Action

gut messbar

Die Suche nach dem digitalen Branding-KPI

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„Vom Befragenden

zum Beobachtenden“

?Emotionen

Wünsche

Begehrlichkeiten

kaum messbar

Attention

AIDA„Vom Befragenden

zum Beobachtenden“

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Der Klick als Targetingmessgröße

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CLICK

Werbe relevanz in

der Zielgruppe

Optimierung in Echtzeit

Risiko

split

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Abrechnungsmodell und Investitionsrisiko

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Investitionsrisiko des Werbekunden

Investitionsrisiko des WerbeträgersInvestitionsrisiko des Werbeträgers

0%0%

50%50%

100%100%

TKPTausender-Kontakt Preis

100%

CPCCost per Click

50%

CPOCost per Order

0%

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Wer beherrscht das Brand Advertising Ecosystem?

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Quelle: LUMA Partner, Terence Kawaja

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Google überholt Print in den USA

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Der Kampf zwischen Print & TV

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Das Modell der disruptiven Innovationen

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KINO

RADIO

TELEFONBUCH

PLAKAT

DIREKT MAILING

GOOGLE

ONLINE DISPLAY

& VIDEO

PRINT (Zeitungen

& Zeitschriften)

FERNSEHEN

Entwicklung der disruptiven Technologie in einem Nischenmarkt

Produktleistung

Einführung des

Privatfernsehens

1985 2000

Print

Technologischer Entwicklungspfad

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Das Modell der disruptiven Innovationen

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KINO

RADIO

TELEFONBUCH

PLAKAT

DIREKT MAILING

GOOGLE

ONLINE DISPLAY

& VIDEO

PRINT (Zeitungen

& Zeitschriften)

FERNSEHEN

Entwicklung der disruptiven Technologie in einem Nischenmarkt

Produktleistung

Einführung des

Privatfernsehens

1985 2000

Einführung des

Internets

Print

Technologischer Entwicklungspfad

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Weiterführende Literatur

Nicolas Clasen: Der digitale Tsunami

Clayton Christensen:The Innovator‘sDilemma

Medienwandel Disruptive Innovationen

Nate Silver: The signal and the noise

Data

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Vielen Dank!