Location-based Advertising im Wandel

Von Francois Roloff, CEO madvertise

Werbetreibende, insbesondere Händler:innen, sind schon lange von der Möglichkeit fasziniert, Werbung auf die Mobiltelefone der Verbraucher:innen zu schicken, die auf umliegende Geschäfte hinweist, um sie auf regelmäßig besuchte Stores erneut aufmerksam zu machen oder für neue zu aktivieren. Location-basiertes Targeting war einst das Lieblingsszenario für Mobile Advertising-Visionen.

Die Realität sah allerdings anders aus. Online- und Offline-Marketing fanden größtenteils in getrennten Sphären statt, während im Mittelpunkt des digitalen Targeting lange Zeit Cookies und IDs standen. Diese Zeiten sind nun bald vorbei: Im Zusammenhang mit den bevorstehenden Cookie- und anderen Restriktionen suchen Advertiser verstärkt nach alternativen Targeting-Methoden, die ohne personenbezogene Daten auskommen. Location Based Advertising rückt damit erneut stärker ins Blickfeld.

Damit der Durchbruch dieses Mal gelingt, ist ein besseres Verständnis für Datenqualität und die Anforderungen an Marketer bezüglich des Datenschutzes und der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Location Based Advertising entscheidend.

Standort ist nicht gleich Standort 

Die häufigste Form von Location Data sind Bidstream-Daten, die von Publishern als Teil eines Bid Requests an eine DSP weitergegeben werden. Ihre Genauigkeit reicht in der Regel nicht aus, um den Standort von Nutzer:innen für das Targeting genau zu bestimmen. Außerdem basieren die Informationen nur auf einem einige Sekunden kurzen Zeitfenster, in dem eine Person eine Anzeige sieht, was eine Vorausplanung der Kampagnen kaum möglich macht. Der Mehrwert dieser Daten ist also begrenzt.

GPS-Daten hingegen geben bis auf fünf Meter genau die Position eines Gerätes wieder, sofern Nutzer:innen hierzu ihr Einverständnis gegeben haben und das mehrmals über den gesamten Tag hinweg. Die höhere Anzahl an Datenpunkten sowie deren Genauigkeit und Eindeutigkeit steigern die Datenqualität signifikant und machen sie zur wertvollsten Traffic-Quelle für Location Based Advertising-Kampagnen und Targeting-Modelle. Ein Device, das mehrfach pro Woche in einem Fitnessstudio erkannt wird, darf durchaus als im Besitz eines Menschen mit Affinität zu Freizeitsport assoziiert werden. Der Standort gibt also mehr als nur die Verortung eines Endgerätes in Raum und Zeit her.

Für die qualitative Einordnung der Daten zur Modellierung ist entscheidend, woher diese bezogen werden. Am präzisesten sind Daten, die durch spezifische GPS-SDK-Integration erhoben werden. Durch die benötigte Zustimmung der User:innen mittels eines Opt-In-Verfahrens entspricht diese Form der Datenerhebung den GDPR-Richtlinien. Die anonymisierten Device-Daten lassen keine personenbezogenen Rückschlüsse zu und können nach der Einwilligung der User:innen fürs Targeting genutzt werden. Hingegen ist die Kombination aus Standort, Zeit, Richtung und Geschwindigkeit förderlich für die Präzision in der Modellierung von Audiences mit Geo-Kontext und deren Anwendung im Targeting.

Location allein genügt nicht 

Standortdaten allein sind jedoch nicht automatisch wertvoll, sondern zunächst eine große Menge an Datenpunkten, die für sich betrachtet nicht viel Aussagekraft, etwa über den User Intent, besitzen. Erst wenn sie verarbeitet und ihrerseits in Kontext gesetzt werden können, sind sie für Advertiser überhaupt anwendbar.

Hier wurden durch Machine Learning in den letzten Jahren große Fortschritte erzielt: So können bei einer Drive-to-Retail-Lösung komplexe Bewegungsmuster mobiler User:innen an und um ausgewählte Point of Interests auf Basis von Echtzeit-Datenpunkten analysiert und mit Targeting-Personas und soziodemografischen Daten verbunden werden. Das geschieht ebenfalls in Echtzeit innerhalb eines Gebiets, das bis auf die Postleitzahl genau definierbar ist.

Als Teil einer Multichannel-Kampagne bieten sich bei der Ausführung strategischer Marketingmaßnahmen in den Einflussbereichen der Point of Sale-Netzwerke unterstützend Kampagnen auf Social Media-Netzwerken oder eine crossmediale Begleitung durch OOH an.

Wie können Händler:innen Location-Daten smarter nutzen?

Mithilfe dieser Technologie können Location-basierte Kampagnen für unterschiedlichste Marketingziele rund um den Point of Sale aufgesetzt werden. Prognosemodelle auf Basis der vorangegangenen Analysen erlauben eine Optimierung von Mediabudgets auf die Orte und Nutzer:innen, bei denen sie die größte Wirkung erzielen werden. So werden gleichzeitig Streuverluste vermieden und Nutzer:innen entlang ihrer Bewegungspfade nachweislich für alternative Angebote und neue POS gewonnen.

Durch den Echtzeit-Ansatz kann zudem eine schnelle Ausgestaltung und dynamische Anpassung der Marketingstrategie erfolgen. Innerhalb weniger Minuten können so hypergranulare Kampagnen für unterschiedliche Marketingziele rund um den Point of Sale aufgesetzt werden. Dazu können die Creatives dynamisch nach Ort ausgespielt und optimiert werden, um so für eine möglichst positive, ungestörte Nutzer:innen-Experience der mobilen User:innen zu sorgen, um sie für die Produkte und Services zu interessieren.

Drive to Retail hat sich bereits für eine Reihe von Zielen bezahlt gemacht, unter anderem für die Kundenbindung. So konnten Stammkundinnen und -kunden, die oft eine bestimmte Filiale besuchen, dauerhaft gehalten werden. Ebenso lassen sich in dicht mit Konkurrenz besetzten Gebieten Kundinnen und Kunden von Konkurrenz-Filialen gewinnen oder auch gezielt neues Business in Gebieten mit wenig Marktanteilen etablieren.

Location Based Advertising bietet heutzutage einen sicheren, datenschutzkonformen Weg, Kundinnen und Kunden unterwegs mit relevanten kontextbezogenen Ads anzusprechen und unterschiedliche Marketingziele zu erreichen. Außerdem können Händler:innen damit endlich das wahre Talent von Mobile entfalten: Die richtigen Nutzer:innen genau zum richtigen Zeitpunkt genau dort ansprechen, wo sie gerade sind.

Über den Autor:

Als CEO von madvertise verantwortet Francois Roloff seit Juli 2019 die Umsetzung der Gesamtstrategie sowie die Weiterentwicklung der Unternehmensgruppe. Zuvor steuerte er als COO die operative und technologische Weiterentwicklung des Mobile-Spezialisten. 2014 übernahm er als Managing Director DACH den Ausbau der deutschen Dependence von madvertise media, der er bereits seit 2011 angehört. In seiner Zeit vor madvertise engagierte sich Francois Roloff beim TV- und Digital-Vermarkter Viacom Brand Solutions für die Vermarktung der TV Brands VIVA und MTV im TV und den digitalen Kanälen.

Über das Unternehmen:

Der Mobile-Ad-Tech-Pionier madvertise wurde 2008 gegründet und ist seit 2022 Teil der Azerion Unternehmensgruppe,  der digitalen niederländischen Unterhaltungs- und Medienplattform.  Als Premium-Vermarkter ist madvertise spezialisiert auf innovative Branding-Lösungen mit aktivierenden, hyperlokalen Werbeformen inklusive Video und Sonderplatzierungen für mobile Endgeräte. Seit dem Launch der proprietären Technologie BlueStack stellt madvertise die erste europäische DSGVO-konforme in-App-Header-Bidding-Plattform für Publisher und Vermarkter bereit. Dank der Inhouse-Kreationsabteilung liegt der Fokus auf lebendiger Mobile-Konzeption mit Special-Formaten und interaktiven Video-Lösungen. Werbetreibende erreichen im madvertise Premium-Netzwerk rund 25 Millionen Unique User monatlich. Das ausgewählte Portfolio umfasst eine Vielzahl von hochwertigen Publishern aus dem Nachrichtenumfeld, sowie dem Lifestyle- und Entertainment-Segment. madvertise arbeitet für nahezu alle Agenturnetzwerke und Mediaagenturen, wie GroupM, Havas, OMD und Pilot. Zu den Kunden von madvertise zählen Brands wie Flaconi, Lego oder Microsoft. Das Unternehmen operiert unter der Führung von CEO Francois Roloff vom Hauptsitz Berlin aus.

Weitere Informationen unter: https://madvertise.com/de/

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