Programmatic Marketing


Mit Programmatic Marketing werden alle Marketingmaßnahmen bezeichnet, deren Umsetzung, Steuerung und Ausführung auf Algorithmen und automatisierten Regeln basieren. Somit beschränkt sich diese Marketingform nicht nur auf den automatisierten Einkauf und die Aussteuerung von Werbemitteln, sondern betrifft auch die Gestaltung von Websites oder die Ausprägung von Marketingmaßnahmen über Newsletter oder Mails. Voraussetzung für Programmatic Marketing ist eine entsprechende Infrastruktur, die es ermöglicht, Big Data zu verarbeiten.

Entstehung und Hintergrund[Bearbeiten]

Mit dem Start des kommerziellen Internets in den 1990er-Jahren hat sich nahezu parallel auch die Online-Werbung entwickelt. So wurden schon 1994 im AOL-Netzwerk erstmalig Werbebanner ausgeliefert.[1] Ein Jahr später startete Yahoo mit Textanzeigen. Die Online-Werbebranche hat sich seither kontinuierlich weiterentwickelt. Während viele Werbeformen wie der Banner und die Textanzeige prinzipiell gleich blieben, ist es vor allem die Art der Aussteuerung, die enorme Fortschritte erlebt hat. Vorläufiger Höhepunkt war hier die Einführung des Real-Time Bidding im Jahr 2009. Erstmals übernahmen nicht Menschen den Einkauf von Werbeplätzen, sondern Computer. Diese konkurrierten mit dem besten Angebot für die Platzierung von Bannern und anderen Webemitteln auf Plattformen, die an der Auktion teilnahmen.

Die Konsequenz aus dieser Innovation ist das Programmatic Buying genannte, automatisierte Einkaufen von Werbeplätzen. Schließlich wurde im Jahr 2012 der Begriff „Programmatic Marketing“ erstmals als Überbegriff für alle algorithmenbasierten und maschinell ausgesteuerten Werbemaßnahmen von Digiday 2012 eingeführt. Der Titel des entsprechenden Blogbeitrags lautet „Why programmatic marketing ist the future“.[2]

Die datenbasierte Werbung ist seither immer wieder ein großes Thema auf Marketingkonferenzen weltweit. Zahlreiche Unternehmen haben sich mittlerweile darauf spezialisiert, große Datenmengen so aufzuarbeiten, dass eine Software daraus sinnvolle Algorithmen und Regeln zur Aussteuerung von Werbemitteln erstellen kann.

Voraussetzungen[Bearbeiten]

Damit Anwender die Vorteile von Programmatic Marketing in vollem Umfang nutzen können, benötigen sie eine große Datenbasis. Denn je mehr Daten den jeweiligen Programmen zur Verfügung stehen, desto genauer können Ableitungen aus den Datensätzen für Marketing-Maßnahmen oder die Produktbewerbung gezogen werden. Neben dieser Datenbasis muss die entsprechende Software außerdem Big Data verarbeiten können. Manche Werbeprogramme wie Google AdWords oder auch Affiliate-Programme liefern bereits Ansätze für Programmatic-Marketing-Maßnahmen. Doch es reicht dabei nicht aus, lediglich die Daten aus der Webanalyse heranzuziehen. Diese müssen zusätzlich mit weiteren Datenprofilen angereichert werden, damit zielführende Algorithmen entstehen können.

Anwendungsgebiete[Bearbeiten]

Programmatic Marketing wird oftmals mit Programmatic Advertising gleichgesetzt, da hier bis dato die meisten Anwendungsbereiche angesiedelt sind. So sind es vor allem das Realtime-Advertising bzw. das Real-Time Bidding, die zum festen Bestandteil des Programmatic Marketing gehören. Im gleichen Zusammenhang ist auch das Retargeting zu nennen, das heute vielfach über Algorithmen ausgesteuert wird. So ist es möglich, Werbeangebote individuell auf den jeweiligen Nutzer hin auszurichten. Hierbei muss der Werbetreibende nicht mehr selbst eingreifen, sondern das automatisierte Marketingprogramm ändert das jeweilige Werbemittel auf der Basis seiner verfügbaren Daten selbst.

Im Gegensatz zum reinen Programmatic Buying, bei dem Werbemittel maschinengesteuert eingekauft werden, findet Programmatic Marketing auch direkt auf Websites Verwendung. Im Zuge der immer stärker auf die Zielgruppe ausgerichteten Inhalte ist es dank dieser Marketingform möglich, Webinhalte dynamisch und auf die Bedürfnisse des Users zugeschnitten auszuliefern. Ein Beispiel hierfür sind Reiseangebote, die sich an der Suchhistorie auf der Website orientieren. Sogenannte „Recommendation Engines“ gehören ebenfalls zum Anwendungsgebiet von Programmatic Marketing. Diese Programme verarbeiten Kundeneingaben und Kundenkäufe so, dass der Käufer danach weitere passende Kaufvorschläge erhält. Auf diese Weise wird die Chance erhöht, dass nach einem Kauf weitere Käufe folgen. Besonders große Shoppingportale wie Amazon, Otto oder Ebay machen von dieser Strategie Gebrauch.

Bei E-Mail- und Newslettern bietet Programmatic Marketing eine noch genauere Zielgruppenansprache. Programmatic Marketing optimiert hier Versandzeitpunkte, erinnert an offene Warenkörbe oder informiert User über aktuelle Angebote.

Nutzen für Online-Marketing[Bearbeiten]

Die Vorteile von Programmatic Marketing liegen bei einer sinnvollen Implementierung der Maßnahmen, vor allem in der Effizienz. Durch die exakte Berechnung von Wahrscheinlichkeiten und Potentialen bei der Aussteuerung von Werbemitteln oder Empfehlungen für Kunden, können Streuverluste deutlich minimiert werden. Zugleich sorgen die maschinelle Aufarbeitung von Datenmaterial und die Analyse in Echtzeit dafür, dass Werbekunden viel Zeit einsparen und zugleich schnell auf Veränderungen im Käuferverhalten reagieren können. Allerdings muss bei allen Maßnahmen bedacht werden, dass die Implementierung der Infrastruktur in der Regel eines hohen materiellen und oftmals auch finanziellen Aufwands bedarf. Um zielführende Algorithmen und Regeln aus dem Käufer- und Nutzerverhalten abzuleiten, werden außerdem große Datenbestände benötigt, wenn man nicht auf Benchmark-Daten zurückgreifen will. Somit bleibt vorerst die Frage, ob Programmatic Marketing in seinem vollen Umfang auch für kleine Online-Händler in Frage kommt, wenn Kosten und Nutzen in Relation gesetzt werden. Programmatic Marketing findet allerdings auch schon in kleinerem Umfang Anwendung, wenn zum Beispiel die Aussteuerung von PPC-Kampagnen aufgrund von zuvor festgelegten Regeln erfolgt.

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. The Big Data Bang sociomatic.com Abgerufen am 23.01.2015
  2. Why programmatic marketing is the future digiday.com Abgerufen am 23.01.2015

Weblinks[Bearbeiten]