"Die Partnerschaft zwischen Artefact und Reckitt ist phänomenal, und wir betrachten das Team von Artefact als Teil der Reckitt-Familie. Die Mitarbeiter sind der wichtigste Erfolgsfaktor der Audience Engine; sie treiben die Gespräche über jeden Schritt, den wir unternehmen müssen, voran und bringen wichtige Stakeholder mit Professionalität und Geschick ins Gespräch."
Stanley Wang - Audience Engine Product Owner, Reckitt

ArtefactDie Wissenschaftler von data , die Ingenieure und Berater von data arbeiteten mit dem Transformationsteam von Reckitt zusammen, um eine leistungsstarke und skalierbare Lösung zu implementieren, die es Reckitt ermöglicht, data intelligent zu nutzen, um die Effektivität seiner digitalen Marketingaktivitäten zu steigern. Die Audience Engine genannte Plattform wird nun täglich von den Reckitt-Teams in aller Welt genutzt.

CHALLENGE

Verwandeln Sie sich in ein digitales Unternehmen und nutzen Sie data effektiv zur Umsatzsteigerung.

Reckitt ist ein multinationales Unternehmen für Konsumgüter mit Niederlassungen in der ganzen Welt. Sein Ziel ist es, eine sauberere und gesündere Welt zu schaffen. Zu seinen Produkten gehören beliebte Haushaltsprodukte wie Dettol, Durex, Harpic, Lysol, Nurofen und Vanish.

Wie viele andere Unternehmen erkannte auch Reckitt, dass es sich auf traditionelle Methoden verließ, um seine Kunden zu verstehen - Verbraucherpanels, die audience Einblicke auf der Grundlage von Umfragen, Markenkenntnissen, demografischen Daten, Verbrauchs- und Marktstatistiken lieferten; die Kunden wurden vor allem durch Fernsehwerbung erreicht.

Reckitt wollte sich in ein data-first Unternehmen verwandeln, um den Wert seiner eigenen data zu nutzen, um seine Verbraucher besser zu verstehen und von dort aus seine digitale Werbung effektiver zu gestalten, um den Umsatz zu steigern.

"Wir wissen, dass sich die Welt verändert hat; wir wollen unsere data effektiver nutzen, um den Umsatz zu steigern."
Stanley Wang - Audience Engine Product Owner, Reckitt

LÖSUNG

Die Artefact Audience Engine: maschinelles Lernen und AI Modelle verwandeln data in umsetzbare Erkenntnisse

Die Artefact Audience Engine verfolgt einen skalierbaren und artificial intelligence (AI)-gesteuerten Ansatz für data.

Die Betrachtung der User Journey (auf seinen Websites) gibt Reckitt Aufschluss über die Absichten der Nutzer und ihre Kaufneigung. ArtefactDie maßgeschneiderten maschinellen Lernmodelle von Reckitt nutzen diese data , um zielgerichtete Zielgruppen für digitale Marketingkampagnen zu erstellen. Diese Zielgruppen werden erstellt und über API-Verbindungen direkt an eine Demand Side Platform (DSP) der Wahl gesendet und als Seed-Segmente für DSP-Lookalike-Modelle verwendet , um Skaleneffekte zu erzielen. Die Audience Engine ermöglicht es den Marken, ihre spezifischen Geschäftsfragen zu beantworten, ihre Kunden besser zu verstehen und sie entsprechend ihren Bedürfnissen anzusprechen.

Als einer der wenigen Google-Partner, die sowohl für die Google Cloud Platform (GCP) als auch für die Google Marketing Platform (GMP) zertifiziert sind, nutzte Artefact beide Plattformen, um die Reckitt Audience Engine aufzubauen.

"Die gleichzeitige Nutzung von GCP und GMP ermöglicht es uns, data in eine Umgebung zu verlagern, in der wir unsere Modelle für maschinelles Lernen und artificial intelligence anwenden und dann direkt auf die GMP-Plattformen zurückführen können, um Erkenntnisse und Aktivierungen zu erhalten."
Derek Li - Senior Data Berater, Artefact

Die Audience Engine hilft den Marketingspezialisten von Reckitt, Kampagnen zu entwickeln, die die wichtigsten Verbraucher effektiver erreichen. Aber die Vorteile erstrecken sich auch auf das gesamte Unternehmen: Das Medienteam kann effizientere Medienkampagnen erstellen; die Kommunikationsstrategen können die Leistung von audience besser verstehen und dies nutzen, um künftige Geschäftsziele und -aktivitäten zu priorisieren; während das CRM-Team in der Lage ist, stärkere Programme und Inhalte zu erstellen.

EINSATZ

Multidisziplinäre Teams führen die Audience Engine im gesamten globalen Geschäft von Reckitt ein und skalieren sie

Artefact arbeitete mit dem Transformationsbüro von Reckitt zusammen, um die Audience Engine auf globaler Ebene einzusetzen. Data Wissenschaftler entwickelten das Produkt in Bezug auf seine Fähigkeiten und Algorithmen; Berater rollten es auf alle Märkte und Marken aus; und data Ingenieure arbeiteten daran, das Tool zu industrialisieren, indem sie eine Plattform aufbauten, so dass jeder Mitarbeiter von Reckitt die Audience Engine automatisch für alle Marken einsetzen kann. Dies geschah in vier Phasen, wobei Artefact eine robuste Projektmanagement-Methode einführte, um ein Programm dieser Größenordnung zu realisieren:

  • Das Einführungsteam arbeitete bei der Einführung des Tools direkt mit den Verantwortlichen für den Bereich Marketing, den Medienmanagern und den Marken zusammen.

  • Das Produktinnovationsteam, das sich aus Wissenschaftlern und Beratern von data zusammensetzt, hörte sich die Bedürfnisse des Unternehmens an und entwickelte neue Funktionen für die Audience Engine, mit denen diese Bedürfnisse erfüllt werden konnten.

  • Das Team für die Produktindustrialisierung arbeitete an der Skalierung des Produkts und entwickelte ein Tool, mit dem die Audience Engine automatisch läuft.

  • Das Adoptionsteam demonstrierte den Wert der Audience Engine für das gesamte Unternehmen, indem es die Ergebnisse konsolidierte und mit verschiedenen Interessengruppen darüber sprach, wie die Engine ihnen bei ihren eigenen täglichen Aufgaben helfen könnte.

"Wir brauchten eine sehr starke Mischung aus data Wissenschaftlern, data Ingenieuren und Beratern, um das zu erreichen, was Reckitt von der Audience Engine erwartete. Die Einführung hat Effizienz- und Effektivitätssteigerungen in allen Märkten gezeigt, und wir konzentrieren uns jetzt auf die Produktinnovation mit dem Team bei Reckitt."
Manuela Mesa - Beratungsleiterin, Artefact

ERGEBNISSE

Test- und Lernkampagnen zeigen eine durchschnittliche Steigerung des ROI der Medienausgaben um 21 %.

Reckitt hat große Ambitionen für seine Audience Engine und möchte sicherstellen, dass sie in allen wichtigen Marken und Märkten eingesetzt wird. Um dies zu erreichen, wählte das Unternehmen einen methodischen Ansatz, indem es zunächst digitale Kompetenzzentren in bestimmten Regionen einrichtete, um wichtige Märkte abzudecken, und dann agile Teams einsetzte, um Entwicklung und Innovation voranzutreiben.

In Mexiko glaubte die Marke für sexuelle Gesundheit Sico, dass ihre Hauptkunden junge Männer seien, doch die Audience Engine widerlegte diese langjährige Vorstellung und zeigte, dass junge Frauen ebenso wichtig sind und dass die Botschaft an die Verbraucher nicht nur auf männliche Interessen ausgerichtet sein sollte. Die Audience Engine förderte auch eine noch aufregendere neue Erkenntnis zutage: Sie fand heraus, dass diejenigen, die sich auf der Website audience auf Artikel zum Thema Safer Sex und STI-Prävention konzentrierten, im Kern überwiegend junge Frauen waren. Dies führte zu der Erkenntnis, dass es in Mexiko ein großes Interesse daran gibt, dass junge Frauen verstehen, wie Sico ihnen bei der Anwendung von Safer-Sex-Praktiken helfen kann, und dass gezielte Anstrengungen unternommen werden müssen, um junge Frauen auf andere Weise zu erreichen.

Das zweite Beispiel stammt aus den USA, wo die Medienplanung und der Medieneinkauf auf den von der Oracle Data Platform vorgegebenen data Segmenten basieren, die sich mit den spezifischen Produkten oder Produktkategorien befassen, die die Menschen kaufen. Versuche haben jedoch gezeigt, dass die Modellierung von Rohdaten data mit den Algorithmen des maschinellen Lernens der Audience Engine die Rendite der Medienausgaben um 30 % steigern kann. Da die Audience Engine die Kontrolle darüber hat, welches Modell auf einen bestimmten Datensatz angewendet wird, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, hat sie sich als wesentlich effektiver bei der Beeinflussung des ROI erwiesen und gleichzeitig die Effizienz des Medieneinkaufs erhöht. Durch die Senkung der Mediakosten um 20 % in diesem Test & Learn konnten wir relevantere Personen erreichen, die sich mit höherer Wahrscheinlichkeit auf unsere Verkäufe auswirken - die Audience Engine sorgt dafür, dass das Mediabudget intelligenter und effizienter eingesetzt wird.

Die Audience Engine soll Reckitt in die Lage versetzen, data in einer hochentwickelten Weise zu nutzen, die effektiver ist als die herkömmliche digitale targeting. Die Test- und Lernkampagnen, mit denen der Wert der Audience Engine nachgewiesen werden sollte, haben die Glaubwürdigkeit des Produkts gefestigt und Vertrauen geschaffen, um die Akzeptanz zum Nutzen von Reckitt zu fördern. Test- und Lernkampagnen wie diese weckten Vertrauen, indem sie zeigten, dass die Audience Engine äußerst glaubwürdig ist; nachdem die Vorteile quantifiziert waren, konnte Reckitt damit beginnen, die Einführung voranzutreiben, damit sie in so vielen Kampagnen wie möglich eingesetzt wird.

"Die strategische Denkweise der multidisziplinären Teams von Artefacthat dazu beigetragen, dass wir die verschiedenen Arten von Verbrauchern, die wir haben ( data ), nutzen und ein ausgeklügeltes Produkt entwickeln konnten, das global skaliert werden kann und nun täglich von unseren Teams auf der ganzen Welt genutzt wird."
Stanley Wang - Audience Engine Product Owner, Reckitt

ZUKUNFTSPLANUNGEN

Nutzung der Audience Engine, um sich als digitales und data geführtes Unternehmen weiterzuentwickeln

Das Ziel von Reckitt ist es, dass die Audience Engine weiterhin einen Mehrwert liefert und das Unternehmen effektiver und effizienter macht; dies wird dazu führen, dass sie sowohl große als auch kleine Marken in all ihren Märkten unterstützt, indem sie ihnen ermöglicht, ein tiefes Verständnis für ihre Kunden zu gewinnen. In dem Maße, wie sich die Technologie weiterentwickelt, wird das Unternehmen nach neuen Möglichkeiten suchen, data zu nutzen, und die Audience Engine so anpassen, dass sie mit der zunehmenden Digitalisierung des Unternehmens und data Schritt hält.

"Die Audience Engine hat die Art und Weise verändert, wie unser Unternehmen arbeiten kann, und wir werden uns weiter entwickeln, da sie uns eine bessere und effektivere Nutzung unserer data ermöglicht."
Stanley Wang - Audience Engine Product Owner, Reckitt