Drive to Retail 2.0 – Die nächste Stufe des Händlermarketings (Part 1)
31. März, 2022Intelligentes Geomarketing an & um den Point of Sale
Bei madvertise ist Effizienz allgegenwärtig. Der Werbehandel in Echtzeit, der Einsatz von Machine Learning - all das ist seit vielen Jahren Teil unserer Realität. Aus gutem Grund: Immer neue Technologie- und Datenerweiterungen versprechen den digitalen und stationären Handel performant zu verbinden und gleichzeitig mit den gestiegenen Datenschutzanforderungen der DSGVO Ära, den TCF 2.0 Anforderungen und mit den Herausforderungen durch die Technologieführer, die sich hinter dem Akronym GAFA verbergen, vereinbar zu bleiben.
Trotzdem bleibt die effiziente Verknüpfung der Online-Werbewelt und der Offline-Shoppingwelt eine der größten Herausforderungen innerhalb der Werbebranche.
Drive to Retail 2.0 - What’s that?
Kartendaten, Erkenntnisse aus Online- und Offline Daten, Soziodemografie, Homebase-Daten, Commuting-Daten, Pfade zur Indizierung von Arbeits- und Freizeitumfeld, Drivetime, Daytime, Nighttime - all diese Parameter können zur zielgenauen Ansprache von Usern verfeinert werden, um diese für alternative Angebote, neue Point of Sales, Pop-Up Stores oder Single Events zu aktivieren.
LocatorAds gehören zu den einfacheren Varianten. Dabei wird mittels datenbasierter Lokalisierung eines Device innerhalb der Ad der direkte Weg zum nächstgelegenen Store anzeigt.
Dean & David
Interactive Interstitial mit Map-Integration
Easy soweit, aber es geht effizienter. Auf Basis des gesamten Datensatzes der uns heute zur Verfügung steht und dem Einsatz von Machine Learning lässt sich das Konzept Drive to Retail weit über die einfache Verwendung von Kartendaten hinaus gestalten.
Auf der nächsten Stufe des Händlermarketings können Retail-Kampagen effizienter und schneller aufgesetzt, Reichweiten gesteigert, Streuverluste minimiert und der Uplift der Besucherzahl in Echtzeit messbar und prüfbar gemacht werden.
Klingt überzeugend, aber was meinen wir damit konkret?
Data Layering in Realtime: Mehr Effizienz & optimierte Insights
Wisst ihr, wo eure Kunden leben? Wann sie in euren Store kommen, wie weit ihre Anreise ist und warum sie bei euch shoppen und nicht nebenan bei der Konkurrenz? Durch Surveys lassen sich diese Fragen beantworten, im Alltag passiert das eher selten.
Wir gehen einen anderen Weg zur konsistenten Erhebung und Pflege von verfügbaren Offline- und consented Online-Daten. Unter Einsatz von Machine Learning und mit Hilfe unserer proprietären Targeting- und SDK-Technologie werden Bewegungsmuster mobiler User an und um ausgewählte Point of Interests über ein mehrschichtiges Erhebungsverfahren auf Basis von Echtzeit-Datenpunkten analysiert. Dazu werden Daten-Layer granular strukturierter, geografischer sowie geopolitischer und soziodemografischer Daten miteinander verbunden und mit Targeting-Personas und zusätzlichen Indizes zum Abverkauf, wie beispielsweise Wetterdaten, kombiniert - Ebenfalls in Echtzeit und innerhalb einer Catchment Area, die bis auf die PLZ-Ebene genau definierbar ist.
Dieses Datenpaket wird stetig erneuert und liefert umfassende und reliable Insights zur Kundenstruktur rund um alle Points of Interest. Retailer erhalten so Einblicke über die Customer Distribution und Penetration Rate ihrer Stores sowie deren Visit Share im direkten Vergleich mit ihren Konkurrenten.
POI & Geomarketing Analyse
Erst die Arbeit, dann die Kampagne
Data Safety
Bei den von uns verwendeten Daten handelt es sich um ausschließlich um GDPR-konforme Consented- und ATT-Data. Zusätzlich ist die Datenqualität hinsichtlich unserer Point of Interest-Netzwerke und der Authentizität der Nutzerdaten von der CESP geprüft und zertifiziert.
Auf dieser Basis können Vorhersagemodelle zur Optimierung von Mediabudgets auf die Orte und Kunden erstellt werden, bei denen sie die größte Wirkung erzielen sowie Marketingstrategien- und Ziele fundiert ausgearbeitet werden.
360 Grad Geomarketing - vereint auf einer Plattform
Drive to Retail 2.0, das heißt Einkauf, Aggregation, Interpretation, Mediaplanung, Aussteuerung bis hin zur Erfolgsmessung mittels Footfall Measurement - alles vereint auf unserer proprietären Plattform und unterstützt durch Machine Learning.
Unsere Business Intelligence Solution ist für Retailer jeder Branche der Schlüssel, losgelöst von der Kampagnenaussteuerung, mit wenigen Klicks und innerhalb kürzester Vorlaufzeit für jede einzelne Filiale übersichtliche Insights in Kundenstrukturen und Marktanteile zu erhalten. Damit bieten wir Retailern ein All-in-One-Tool, bei der Analyse ihrer Area, der schnellen und dynamischen Entwicklung der Media Strategy und beim langfristigen Impact am Checkout ihrer Stores live dabei zu sein.
Als Spezialisten mit Mobile-DNA arbeiten wir seit zehn Jahren an der Perfektionierung dieser Modelle, Modellierungen und erfolgreichen Kampagnenumsetzungen. Lasst uns gemeinsam euer Retail-Marketing planen, ausliefern und in Echtzeit messbar machen, wo, wie und wann eure Kampagnen am besten laufen sollten.
24.03.2022 | Drive to Retail - Geo Marketing 2.0
Speaker: Francois Roloff - CEO - madvertise S. A.
Lust auf eine Live-Demo? Schreib uns an unter: geo-demo@madvertise.com
