Cross-Device-Tracking: Wo bewegen sich Ihre Kunden?

Für Werbeagenturen und Markenhersteller ist es entscheidend, sogenannte „Intent-Signale“ zu erkennen, das heißt Signale, die auf eine Kaufabsicht ihrer möglichen Kunden hinweisen. Klickt ein Besucher beispielsweise im Web-Katalog auf einen bestimmten Fernseher, wird dies zwar wahrgenommen, gilt jedoch als sogenanntes Low-Quality-Signal, das in einen Topf mit 300 Millionen anderen „Flat Screen Fernseher-Interessierten“ wandert. Für sich genommen ist der Klick daher nicht gerade aussagekräftig – andernfalls würden Unternehmen täglich 300 Millionen Fernseher verkaufen. Besucht er jedoch die Website während er bei einem Elektronik-Händler im Showroom steht, gewinnt der Klick mit einem Mal an Bedeutung.

Die Erfolgsfaktoren beim Cross-Device-Tracking

Zeitpunkt und Genauigkeit sind hier wichtige Erfolgsfaktoren. Es gilt, alle Informationen zu durchsuchen und qualitativ „schlechte“ von „guten“ Signalen zu trennen. Die Unterscheidung solcher Signale wird jedoch mehr und mehr zu Herausforderung: Zum einen nutzen Verbraucher mehrere unterschiedliche Geräte wie Smartphone, Tablet, Notebook, Desktop für eine Vielzahl von Aktionen auf verschiedenen Plattformen (Web, Cloud, App), was die Nachverfolgung verkompliziert. Zum anderen verlaufen die Wege der Verbraucher nicht immer linear. Jeder Weg ist anders. So erkundigt sich ein Nutzer beispielsweise über ein Produkt zuerst in der Filiale, überprüft den Preis später auf dem Nachhauseweg online per Smartphone und bestellt den Artikel schließlich später vom Heim-PC. Neue Endgeräte und die Gewohnheit, Browser-Cookies zu löschen, erschweren die Rückverfolgung der dynamischen Daten zusätzlich.

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Im Retail setzten Händler deshalb verstärkt auf geräteübergreifendes Tracking. Dabei wird ein Nutzer nicht mit einem Cookie versehen, sondern mit einer User-ID markiert, die direkt an eine Tracking-Software übermittelt wird. Auch bei späteren Besuchen wird der Nutzer automatisch mit dieser ID und den entsprechenden Benutzerdaten erkannt – unabhängig davon welches Gerät er dazu nutzt.

Kenne deinen Kunden

Marketingmaßnahmen, die auf einem solchen geräteübergreifenden Tracking basieren, lassen sich in drei grundlegende Phasen gliedern:

1. Die richtigen Daten erheben: Dazu gehören Kunden mit eindeutigen Intent-Daten, die von mehreren Geräten stammen und einer einzelnen Person zugeordnet werden können. Diese lassen sich dann zu entsprechenden Benutzergruppen zusammenfassen.
2. Den richtigen Kontext verwenden: Neben den Kundendaten gilt es auch Kontextdaten zu sammeln, um Botschaften gezielt zum passenden Zeitpunkt an das richtige Gerät zur richtigen Zeit und in optimalen Abständen zu senden.
3. Die richtige Nutzung erfassen: Der ganzheitliche Blick auf alle Aktivitäten über unterschiedliche Geräte hinweg sowie die Auswertung von Metriken und eine Persistenz trotz fehlender Cookies ermöglichen die Erfassung fortlaufender Aktivitäten mit transparenter Offenlegung des gesamten Wegs bis zum Kauf.

Kontinuierlichen Datenstrom managen

Die ganzheitliche und transparente Erfassung der Customer Journey setzt ein umfassendes Netzwerk an Daten voraus. Cross-Screen-Marketinglösungen ermöglichen es in Kombination mit Geolokalisierung und Online-Verhalten, die Wege der Verbraucher vom Intent-Signal bis zur Kaufentscheidung nachverfolgen. Die Systeme stützen sich dabei auf einen kontinuierlichen Datenstrom, der über Cookies und andere Tracking-Mechanismen im Web erhoben wird. Zu den gesammelten Daten gehören unter anderem Mitteilungen, Emotionen (z. B. „Likes“ in sozialen Medien), konsumierte Inhalte, Anmeldungen oder Hashtags. Beim Empfang eines Signals von einem Gerät werden die IDs des Ursprungsgeräts bzw. die Cookie-IDs erfasst, die wiederum auf den Gerätebesitzer verweisen. Anschließend werden das Gerät und alle zugeordneten Signale abgefragt und anhand der Benutzer-ID verarbeitet.

Customer Journey = Graph

Das dabei entstehende Datenmodell entspricht einem Graphen: Jeder potenzielle Kunde wird als Knoten abgebildet, der über sogenannten Kanten mit besuchten Seiten, Produkten, Cookies und IDs verknüpft ist. So entsteht eine baumartige Struktur mit Eltern-Kind-Beziehungen. Haushalte umfassen so nicht nur mehrere Personen, sondern auch die dort genutzten Computergeräte sowie die jeweiligen Identifikationsnummern. Über den Graphen lässt sich ermitteln, auf welchem Gerät mit welcher Identifikationsnummer ein Signal erzeugt wird, so dass ein intelligentes Modell entsteht, das Rückschlüsse auf die Absichten von Nutzern zu einem bestimmten Zeitpunkt erlaubt.

Customer Journey greifbar machen: Im Graphen lassen sich unterschiedlichste Informationen aus CRM, Versandsystem, Support oder Online-Shop anschaulich abbilden und zu einem semantischen Kontext verknüpfen. Quelle: Neo4j

Dabei schafft die native Graph-Clustering-Architektur trotzt der Komplexität der Daten eine hohe Transparenz und erleichtert die Verfolgung dieser Verbindungen und die Abfrage der Daten in Echtzeit, im großen Maßstab und über einen großen Kundenstamm-Graphen hinweg. Von einem beliebigen Ausgangspunkt lassen sich die Verbindungen traversieren, so dass beispielweise das komplette Einkaufs-Verhaltens eines bestimmten Haushalts einsehbar wird. Das ermöglicht einen besseren Blick auf Kunden sowie schnellere und einfachere Abwicklung von Aufträgen, automatisierte Preisoptimierung und höhere Cross- und Upselling-Effekte.

Geräteübergreifende Datenanalysen sind auch mit relationalen Datenbanken möglich – allerdings nicht in Echtzeit und nur verbunden mit sehr hohem Aufwand. Für eine Abfrage von Datenbeziehungen in Millisekunden ist Graphtechnologie daher unverzichtbar, um Informationen zu Geräten, Nutzern und User-IDs zusammenzuführen, anschaulich zu visualisieren und intelligent zu strukturieren. Damit wird die Customer Journey deutlich transparenter und die Ansprache des Kunden deutlich persönlicher und effektiver.

^{Foto/Thumbnail: ©acarapi/Depositphotos.com}