Der Faktor Zeit beim Targeting mit atript

Zeit spielt beim Targeting mit atript eine entscheidende Rolle. Mit atript haben Sie die Möglichkeit detailliert nachzuvollziehen, wann sich ein User über ein Produkt oder Problem informiert und zu welchem Zeitpunkt er schließlich bei Ihnen die Conversion tätigt. Die Kunst ist es dabei herauszufinden in welchem Zeitraum der User am ehesten zu einer Conversion bereit ist und wann es vielleicht schon zu spät ist und Ihre Werbeaufwendungen verschwendet sind.

Warum der Faktor Zeit beim Targeting so wichtig ist

Der Wert eines Datensatzes, welchen Sie über atript einkaufen beschränkt sich in den meisten Fällen nur auf eine kurze Zeitspanne. Diese liegt (in den meisten Cases) vor der Conversion. Stellen Sie die Cookielaufzeit Ihrer Listen zu lange ein kann es sein, das ein Großteil der User, welche Sie targeten bereits das von Ihnen beworbene Produkt gekauft oder einfach kein Interesse mehr an dem Produkt haben. Ihr Datenset ist dann durch nicht mehr interessierte User so verwässert, dass die Performance Ihrer Kampagne deutlich sinkt.

Sehr schön sieht man dies an einer Studie, welche wir mit eine unsere Kunden durchgeführt haben. Der Kunde betreibt einen eCommerce-Shop und vertreibt über diesen Haushaltsgeräte. User werden auf Vergleichsseiten zu diesen Produkten markiert. In der Fallstudie haben wir untersucht wie sich die CTR im zeitlichen Verlauf entwickelt. Das heist wir haben geschaut wie sich User X-Tage nach der Markierung verhalten.

CTR im zeitlichen Verlauf

In den ersten drei Tagen nach der Markierung erzielte die Display-Kampagne noch sehr gute CTRs, anschließend brach die Leistung ein wenig ein. Bereits 5 Tage nach der Markierung des Users waren die Anzeigen für diese eigentlich irrelevant und die CTR lag nur noch bei 0,20%.

Hätten die Daten also eine „Lebensdauer“ von 10 Tagen (was nicht einmal sehr hoch ist standartmäßig laufen AdWords-listen auf 30 Tagen Cookielaufzeit) und die User würden wären dieser Zeit gleichmäßig bespielt wären 50% der Werbausgaben eigentlich rausgeschmissen (auf TKP-Basis beim Anzeigeneinkauf gesehen). Durch das stoppen der Anzeigeauslieferung nach 5 Tagen weist die Kampagne allerdings sehr gute CTRs auf, was zu einem extrem niedrigen CPC und abschließend einem sehr guten CPS führt.

Unterschiede nach Branchen

Die Zeit bis zur Conversion ist stark vom Produkt bzw. der Branche abhängig, in welcher Sie tätig sind. Es gibt hier leider keine Faustformel welche sich auf alle Produkte anwenden lässt. So kann der Kaufprozess teilweise nur wenige Stunden andauern, während er bei anderen Entscheidungen sich über Wochen erstrecken kann.

Sie selbst müssen herausfinden wie lange Sie den User mit welcher Botschaft am besten abholen können. Zudem kommt hinzu festzustellen wo im Kaufprozess bzw. Rechercheprozess sich ein User befindet. In diesem Artikel konzentrieren wir uns lediglich auf den Rechercheprozess eines Users. Dieser stellt lediglich einen Ausschnitt des Kaufprozesses dar. Einen ausführlichen Artikel zum Targeting eines User anhand dessen Kaufprozesses nach Kotler finden Sie hier. Der Rechecheprozess lässt sich Online allerdings am besten verfolgen und so auch am gezieltesten Targeten. Ein Targeting von Usern, welche sich in einem anderen Kaufprozess befinden ist zwar auch möglich meist jedoch mit deutlich mehr Aufwand und höheren Kosten verbunden.

Unterteilung des Rechercheprozesses in drei Phasen

In verschiedenen Cases haben wir immer wieder festgestellt, das sich der Online Rechercheprozess eines User grob in drei Teile untergliedern lässt, wobei aber nicht alle bei der Kaufentscheidung vorkommen müssen:

  1. USER, DIE VOR EINEM PROBLEM STEHEN
  2.  USER, DIE EIN PRODUKT ERWERBEN WOLLEN
  3. USER, DIE SICH BEREITS AUF EIN PRODUKT FESTGELEGT HABEN

Eine detaillierte Beschreibung, sowie Beispiele zu den einzelnen Phasen finden Sie hier. In diesem Artikel beschäftigen wir uns lediglich mit dem Faktor Zeit dieser Phasen.

Nehmen wir einmal an das unser fiktiver User Ulf in diesem Beispiel einen kleinen Blumenladen betreibt und er auch Online auf sich aufmerksam machen. Hierfür benötigt Ulf eine Webpräsenz.

In der ersten Recherchephase verschafft sich Ulf also erstmal einen Überblick über verschiedene Möglichkeiten, die sein Problem (fehlender Webauftritt) lösen könnten. Hier findet er z.B. einfache Drag and Drop Homepagebaukästen, Freelancer und Agenturen, welche ihm eine Seite erstellen könnten und CMS-Lösungen wie z.B. WordPress. Ulf entscheidet sich nach dem ersten Rechercheschritt für eine Lösung: Er will einen einfachen Webseitenbaukasten verwenden um seine Webpräsenz zu erstellen.

Im nächsten Schritt informiert sich Ulf über diese Homepagebaukästen und schaut sich hier verscheidene Anbieter an. Auf Testseiten und Vergleichsplattformen beschäftigt sich Ulf tiefgreifend mit den verschiedenen am Markt befindlichen Angeboten. In diesem Beispiel gibt es keine dritte Phase.

Zeitliche Unterteilung beim Targeting

Nach Abschluss des Rechercheprozesses fällt Ulf eine Entscheidung und wählt einen Anbieter aus. Zeitlich gesehen könnte dieser Prozess folgendermaßen ausgesehen haben.

Zeitliche Unterteilung nach Phasen

Der komplette Rechercheprozess von Ulf hat in diesem Fall 10 Tage gedauert. Dieser lässt sich allerdings noch in zwei Phasen unterteilen. Zum einen in die erste Phase, bei welcher Ulf nach einer Lösung für sein Problem gesucht hat welche 7 Tage gedauert hat und somit zwischen 3 und 10 Tagen vor dem Kaufabschluss lag und einmal in die zweite Phase, bei welcher Ulf sich bereits für eine Lösung entschieden hatte und nur noch Anbieter verglichen hat. Die zweite Phase dauerte 3 Tag an und lag somit zwischen Tag 3 und 0 vor der Conversion.

Anpassung der Werbeausspielungen

Als Marketer können Sie mit atript sehr gut unterscheiden in welcher Phase sich der User gerade befindet, da in den unterschiedlichen Phasen unterschiedlicher Content konsumiert wird, auf welchem Sie die User markieren können. So war Ulf in der ersten Phase eher auf Webseiten unterwegs, welche die verschiedenen Lösungen, die es auf dem Markt gibt vorstellen und vergleichen (z.B. http://www.webschmoeker.de/webdesign/7-moeglichkeiten-eine-homepage-zu-erstellen/). In der zweiten Phase konsumierte Ulf dann Content welcher sich nur noch mit Homepagebaukästen beschäftigt (z.B. http://www.homepage-baukasten-vergleich.de/) . Eine mögliche Listenstruktur eines Marketers könnte in diesem Fall wie folgt aussehen.

Listen zeitlich anpassen

User welche sich in Liste A befinden werden 10 Tage getarget, danach hätte Ulf seine Kaufentscheidung spätestens schon getroffen gehabt. User in der Liste B werden gerade einmal 3 Tage verfolgt.

Bei der Ausspielung der Ads kann zudem noch der Content und die Intensität der Werbemaßnahmen angepasst werden. Ist der User noch dabei generell eine Lösung für sein Problem zu suchen ist er vielleicht mehr an Werbung interessiert, die ihn dabei unterstützt. Eine Webseiten-Agentur hätte Ulf so vielleicht von den Vorzügen einer Agentur als Lösung für sein Problem überzeugen können. User in der Liste B sind aber wahrscheinlicher an konkreten Anbietern und deren Vorteilen interessiert. Da die User der Liste B deutlich näher an einer Conversion sind würde es sich für einen Homepagebaukastenanbieter hier lohnen die Werbeintensität deutlich zu steigern, indem er das Frequency Capping runter und die Gebote hochschraubt.

Der Ausschluss der beiden Listen ist nötig, um zum einen nicht gegen sich selbst zu bieten und zum anderen um der Phase, in der sich der User befindet möglichst gerecht zu werden.

Erste Annäherung an die Recherchedauer

Das größte Problem in der Praxis ist herauszufinden wie lange die typischen Recherchezyklen Ihrer Kunden andauern. Nur in den wenigsten Branchen gibt es verlässliche Studien, die dies abbilden und selbst dann ist ungewiss ob Ihre Kundschaft in diesem Fall dem Durchschnitt entspricht.

Befragung Ihrer Kunden

Eine sehr gute Annäherung erhalten Sie durch Userbefragungen. Diese werden Ihnen zwar nicht mitteilen wie lange Sie in welcher Phase verweilt haben, können Ihnen aber eine Idee davon geben wie viele Zeit zwischen dem Auftreten des Problems/Bedürfnisses und dem Kauf des Produktes vergangen sind.

Die Daten aus Ihrem Webanalysetool

Sie haben in Google Analytics die Möglichkeit nachzuvollziehen wie viel Zeit zwischen dem ersten Besuch eines Users auf Ihrer Seite und der Conversion verstrichen ist. In Ihrem Analytics-Account finden Sie diese Information unter: Conversions >> Multi-Channel-Trichter >> Zeitintervall

Diese Daten können Ihnen eine erste Idee davon geben wie lange der Rechercheprozess eines User dauert. Der Account einer unserer Kunden weist folgende Daten auf:

Zeitintervall in Google Analytics

Um das ganze besser analysieren zu können erstellen wir aus den Werten ein Diagramm

Diagramm der Analytics Daten

Der größte Anteil an Conversions fällt Usern zu, welche direkt am Tag des Erstkontakts konvertieren. Ein beachtlicher Anteil von 22% fällt an User, die einen Tag zwischen Erstkontakt und Kaufabschluss benötigen. Interessant sind zudem noch User zwischen 2 und 4 Tagen, kumuliert machen diese immer noch einen Anteil von ca.30% an den Conversions aus. Danach wird es schon deutlich uninteressanter, die Anteile der weiteren Tage fällt vergleichsweise gering aus.

Auch für die Einstellung des Remarketings sind das extrem wertvolle Informationen. Wir sehen extrem oft Remarketinglisten mit einer Laufzeit von 30 Tagen, hier befinden sich sicherlich extrem viele User in den Listen, die eigentlich gar nicht mehr an einer Conversion interessiert sind oder woanders den Artikel erworben haben.

Bei unserem oberen Beispiel handelte es sich um einen Shop welcher wirklich nur User kurz vor der Conversion über Search-Maßnahmen abholt. Einen Contentbereich, der über SEO User im Kaufprozess abholen gibt es nicht. Die Zeitintervalle kann der Shop also nur zum Targeting von Usern verwenden, welche Content konsumieren, der darauf hinweist, dass der User in seinem Kaufprozess schon sehr weit fortgeschritten ist.

Verfügt Ihre Webseite über Bereiche, die User an einer frühen Stelle im Kaufprozess abholt müssen Sie bei der Auswertung die Daten in Analytics zerlegen. Dies erreichen Sie über Conversion-Segmente. Nehmen wir einmal an Sie haben einen Magazinbereich (z.b. www.ihre-seite.de/magazin), der sich mit Ihrem Thema beschäftigt und die User „früh“ abholt, sowie einen reinen Kaufbereich auf den User geleitet werden die z.B. „[Ihr Produkt] kaufen“ bei Google eingegeben haben.

Anlegen von Conversion-Segmenten in Google Analytics

  1. Navigieren Sie z.B. zu der Zeitintervallanalyse (Conversions >> Multi-Channel-Trichter >> Zeitintervall)
  2. Klicken Sie oben rechts auf Conversion-Segmente
Conversion Segmente in Google Analytics
  1. Wählen Sie neues Conversionsegment erstellen aus
Neues Conversionsegment erstellen
  1. Hier können Sie nun das Segment anlegen. In unserem Beispiel wollen wir wissen wie lange User bis zur Conversion gebraucht haben, die wir früh im Kaufprozess über unser Magazin abgeholt haben
Conversionsegment anlegen
  1. Über den Button „Segment speichern“ erstellen Sie das Segment und können es jederzeit nutzen

Wie oben bereits erwähnt sind die Erkenntnisse, die Sie aus diesen Daten gewinnen sind nicht nur für Ihr Prospecting mit atript sondern auch für Ihre Remarketingeinstellungen interessant.Die Erkenntnisse, die Sie aus Userbefragungen und Analytics gewinnen sind eine erste gute Annäherung in den meisten Fällen Bedarf es allerdings noch einiger Tests um die perfekte Einstellung der Laufzeiten zu finden.

Anlegen von zeitabhängigen Remarketinglisten in AdWords

  1. Starten Sie den Dateinkauf über atript wie gewohnt, indem Sie ein Tript anlegen und die Daten in Ihren AdWords-Account pushen lassen.
Anlegen eines Tripts
  1. Legen Sie in AdWords anstatt einer Remarketingliste, welche die Daten der Domain einfängt mehrere an. In unserem Beispiel legen wir zwei an, da wir einmal User die erste 5 Tage mit auf Conversions ausgelegte Werbung bespielen wollen und anschließend nochmals 30 Tage auf für die User interessanten Content auf unserer Webseite hinweisen wollen.
  2. Die erste Remarketingliste, welche wir anlegen hat eine Gültigkeitsdauer von 5 Tagen. Bei AdWords lässt sich das beim Anlegen der Liste einstellen.
Anlegen einer Remarketingliste mit 5 Tagen
  1. Die zweite Remarketingliste, welche wir anlegen stellen wir auf eine Gültigkeitsdauer von 35 Tagen.
Anlegen einer Remarketingliste mit 35 Tagen
  1. Nun haben wir zwei Remarketinglisten. Eine mit Usern, welche 5 Tage gültig sind und einmal eine mit Usern, welche wir 35 Tage verfolgen können. Mit der 5-Tages Liste können wir bereits arbeiten, in der 35 Tages-Liste stecken allerdings noch unsere User, welche wir auch in der 5-Tages-Liste targeten wollen. Diese müssen wir jetzt noch ausschließen.
    Das lässt sich im AdWords-Account auf zwei Arten einstellen. Einmal könnten wir die Kampagnen und Anzeigengruppe für die 35-Tages Liste anlegen und ausschließen, dass die User, welche sich in der 5-Tages-Liste angesprochen werden.
    Die zweite und etwas sauberere Methode ist es eine Liste zu erstellen, welche die bereits für uns übernimmt.
  2. Hierfür legen wir in unserem AdWords-Account eine neue Remarketing-Liste für Webseitenbesucher an.
Anlegen einer neuen Remarketingliste
  1. Wählen Sie bei „Der Liste hinzuzufügende Nutzer“ im Dropdown „Benutzerdefinierte Kombination“ aus.
Benutzerdefiierte Kombination AdWords Remarketing
  1. Nun geben wir an, dass wir in dieser Liste gerne alle User der „xyz.de_35-Tage“ Liste aber keinen der User welcher sich in der Liste „xyz.de_5-Tage“ befindet hätten. Ist die Markierung eines Users älter als 5 Tage und er fällt aus dieser Liste heraus befindet er sich immer noch in der 35-Tages-Liste. Da er nicht mehr durch die 5-Tages Liste ausgeschlossen wird kann nun das Targeting unserer neu angelegten Liste greifen (xyz.de_5-35-Tage).
Ausschliesen einer Remarketingliste in einer anderen