11.11.2016

Zenith geht neue Wege und nutzt maschinelles Lernen für digitale Planung


Vittorio Bonori, Global CEO Zenith

Die von Zenith erarbeitete innovative Automatisierung digitaler Planung bringt für Marketingexperten eine wesentliche Verbesserung der Effektivität sowie für Werbeagenturen und ihre Kunden eine grundsätzliche Veränderung  der Einsatzmöglichkeiten für eine optimale Nutzung der digitalen Medien.

In den vergangenen sechs Monaten entwickelte eine aus Datenexperten und Strategen bestehende Arbeitsgruppe bei Zenith in London eine ausgeklügelte Automatisierung der digitalen Planung.  Sie stützte sich dabei auf eine unternehmenseigene Machine-Learning-Technologie und maßgeschneiderte Algorithmen.

Da Marketingprofis  derzeit mit einer verwirrenden Vielfalt an verschiedenen Kontaktpunkten bei Customer Journeys konfrontiert sind, hat Zenith den Einsatz von maschinellem Lernen bei der effizienten Verarbeitung großer Datenmengen und für die Automatisierung der komplexesten und zeitaufwändigsten Aspekte bei der digitalen Planung genauer erforscht.

Die Arbeitsgruppe sammelte bei laufenden Kampagnen des Kunden Aviva Werbe-Cookiedaten vom Technologiestack einer führenden Demand-Side-Platform (DSP) und glich diese mit entsprechenden Vertriebsdaten der Erstpartei ab. Mit Hilfe des maschinell lernenden Zenith-Algorithmus konnte die Arbeitsgruppe damit Verkaufsumsätze ganz konkret bestimmten digitalen Interaktionen zuordnen. 
In der Folge konnte Zenith als Branchenneuheit Avivas digitale Planung automatisch optimieren, indem das Algorithmusergebnis wieder zurück in den DSP-Stack geschoben wurde.  Der Automatisierungskreislauf war damit geschlossen  – Datenerhebung, Zuordnung der Daten und eine Reihe von Planungsänderungen bei verschiedenen digitalen Kontaktpunkten erfolgen alle automatisiert.

Aber damit gibt sich Zenith noch lange nicht zufrieden. Das Unternehmen speist Daten der Erstpartei zur Nachfragesteigerung in den Algorithmus ein, um die Wirksamkeit der automatischen Planungsänderungen zu verbessern. Damit fließen Daten – z.B. wie sich der Preis auf den Umsatz auswirkt oder der Erfolg von kreativen Assets – in die automatisierte Optimierung ein.
Diese radikale Automatisierung der digitalen Planung nutzt Cloud-basierte Technologie, der Kunde bleibt dabei aber immer alleiniger Besitzer seiner Erstparteidaten. 

Aviva konnte durch den Einsatz maschinellen Lernens infolge des Automatisierungsprogramms ihre Kosten pro Angebot bei der Autosuche um 6% verbessern.  Eine Kostenverbesserung pro Angebot um 10% gab es für Aviva im Anzeigenbereich.

Vittorio Bonori, Global Brand President bei Zenith, erklärte: „Zenith ist der Vorreiter bei der Veränderung des Geschäftsmodells für digitale Medien. Dieses wichtige Programm ist Teil unserer Strategie, Daten und Technologie als machtvolles Instrument für ein weiteres profitables Wachstum unserer Kunden zu nutzen.“

James Turner, Head of Marketing (Trading) bei Aviva, sagte: „Wir sind hoch erfreut, im Rahmen unserer digitalen und medialen Transformation bei Aviva mit diesem Pilotprojekt zur Automatisierung unseres Such- und Anzeigenbereichs Neuland zu beschreiten. Die Zuordnungsmodellierung wirkt sich sehr positiv auf den Return on Investment und die operative Effizienz aus.“