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Masse ist gut, Verständnis ist besser © CNN International/Martin Bissig

Rob Bradley ist seit Mai 2015 als Head of Digital Advertising Revenue and Data für CNN International tätig. In dieser Position beaufsichtigt Bradley unter anderem die globale Optimierung der Reichweite von CNN International und den internationalen Ausbau der Programmatic-Strategie des Unternehmens.

© CNN International/Martin Bissig

Rob Bradley ist seit Mai 2015 als Head of Digital Advertising Revenue and Data für CNN International tätig. In dieser Position beaufsichtigt Bradley unter anderem die globale Optimierung der Reichweite von CNN International und den internationalen Ausbau der Programmatic-Strategie des Unternehmens.

Redaktion 22.04.2016

Masse ist gut, Verständnis ist besser

Rob Bradley über Datenmengen und den Nutzen dieser.

Gastkommentar••• Von Rob Bradley

MÜNCHEN. Daten sind zum Zeitgeist moderner Medien geworden und sind aus dem Alltagsgeschäft eines Medienkonzerns nicht mehr wegzudenken; dienen sie doch dazu, User besser zu verstehen, einen Algorithmus zu unterfüttern oder Real Time-Bidding durchzuführen.

Das gilt vor allem für Unternehmen wie CNN. Im Laufe der Jahre haben wir es geschafft, eine riesige digitale Userschaft aufzubauen, doch der Wert dieser User wird geschmälert, wenn wir sie nicht verstehen, nicht auf ihr Verhalten reagieren und die daraus gewonnenen Erkenntnisse nicht für unsere Werbekunden nutzen. Das klingt nach einer gewaltigen Aufgabe, die ohne Data Insights nicht zu bewältigen ist.

Große und kleine Datensets

Doch wie können Daten beispielsweise dazu beitragen, ein Publikum zu verstehen und gezielt anzusprechen? Nachdem ich vier Jahre lang mit Mediendaten gearbeitet und verschiedene Plattformen zum Data Management genutzt habe, weiß ich, dass die Balance zwischen dem Sammeln von und der Arbeit mit großen sowie kleinen Datensets für den Erfolg datengesteuerter Kampagnen unerlässlich ist. Die Plattform zu nutzen, um sowohl breit- als auch engmaschige Datasets zu kreieren, die dynamisch optimiert werden können, ist entscheidend. Spezifische Segmente sollten nicht zu starr angelegt sein, da ein bestimmtes Publikum nicht bei jeder Werbekampagne gleich reagiert. Durch Nutzung der Dateneinblicke in Echtzeit sowie Rückmeldung an den Kunden kann die Marketing-Nachricht so zugeschnitten werden, dass sie den bestmöglichen Erfolg bei der aktuellen oder der nächsten Kampagne erzielt.

Wollen keine Bots ansprechen

Stehen kleineren Medienhäusern keine großen Datenmengen zur Verfügung, können größere Datensets natürlich auch auf anderen Wegen erkauft werden – riesige Userzahlen stehen jedem Werbetreibenden offen, der ziellos im Ozean des Inventars der Medienhäuser treiben möchte.

Jeder von uns könnte Geld in Facebook stecken und so einen Post auf einer Hobby-Seite nach oben schieben, gefiltert nach Kriterien wie Demografie oder Interessen. Doch was ist mit dem Kontext, der Umgebung und dem natürlichen Publikum, das man über Jahre an sich binden konnte, indem man ihm Qualitätscontent geboten hat? All das ist von Bedeutung – noch bevor Daten überhaupt ins Spiel kommen. Programmatic Trading musste zwar in den Anfangsjahren um Glaubwürdigkeit ringen, doch als Premium-Anbieter wie CNN auf der Bildfläche erschienen, wurde daraus ein Werkzeug, durch das auch ein gehobenes Publikum angesprochen werden konnte.
Premiumanbietern wird ein Vertrauen gegen betrügerische Werbung entgegengebracht – wir möchten, dass Menschen unsere Anzeigen sehen, nicht irgendwelche Bots.
Wir müssen nur aufpassen, uns nicht zu sehr auf die Daten zu verlassen, da eine großartige kreative Werbung in der richtigen Umgebung auch auf sich allein gestellt funktionieren kann. Und wir wollen es keinesfalls riskieren, einen User zu verlieren, indem wir ihn zu oft ansprechen. Datenbasierte Entscheidungen können über Frequency Capping und Retargeting die Usererfahrung verbessern und dazu führen, dass User mit geringerer Wahrscheinlichkeit diesen nervigen Ad-Blocker installieren.

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