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<\/span><\/div>2021 war ein Jahr des \u00dcbergangs, das durch einen starken Anstieg der data-Reife f\u00fcr gekennzeichnet war:<\/h2><\/div>- <\/i><\/span>\n
Unternehmen<\/strong>: Data wird absolut strategisch: 90% der Unternehmen haben laut einer Umfrage der \u201cmission num\u00e9rique gouvernementale des grands groupe\u201d (staatliche digitale Mission der Gro\u00dfunternehmen) in data eingestellt<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
B\u00fcrger und Verbraucher<\/strong>: Es gibt ein wachsendes Bewusstsein f\u00fcr die Bedeutung des data-Schutzes (wir sahen es in diesem Jahr sehr \u00f6ffentlichkeitswirksam reports \u00fcber die Gefahren von Fake News und die Auswirkungen von Echokammern)<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Vorschriften & Regierungen<\/strong>: Die Datenschutz-Grundverordnung schl\u00e4gt weiterhin Wellen auf der ganzen Welt, in den USA mit dem CCPA in Virginia (VCPA) und Colorado (CPA) und sogar in China mit dem PIPL, das seit dem 1. November in Kraft ist.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Die Trends, die wir beobachten, sind Teil dieser Reihe von Ver\u00e4nderungen, mit Fortschritten in der Technologie kombiniert mit einem gr\u00f6\u00dferen Respekt f\u00fcr den data-Schutz<\/p>\n
Das Bed\u00fcrfnis, seine 1. Partei zu kontrollieren data<\/strong>, denn es wird immer wichtiger, sich auf saubere, genehmigte und kontrollierte data verlassen zu k\u00f6nnen. Dies erfordert zwei Voraussetzungen: data-Sammelprogramme und ein geeignetes \u00d6kosystem von Tools<\/p>\n<\/div>- <\/i><\/span>\n
Beschleunigen Sie die Erfassung von 1P data:<\/strong><\/p>\n\n- data von Drittanbietern ist auf dem R\u00fcckzug: Die drei gro\u00dfen Browser haben die Verwendung von cookies von Drittanbietern abgeschafft oder werden dies noch tun, so dass wir mehr Anstrengungen erwarten, gro\u00dfe Mengen von 1P data \u00fcber innovativere Programme zu sammeln.\n
\n- So hat McDonald's in Frankreich seine j\u00e4hrliche Monopoly-Kampagne in ein digitales 100%-Programm umgewandelt, das die Erstellung eines Kontos auf der McDonald's+ App erfordert, wo Sie Ihre Sticker scannen m\u00fcssen, um Ihren Preis zu erfahren.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/li>
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Der CDP (Verbraucher data platform):<\/strong><\/p>\n\n- Marken ben\u00f6tigen ein umfassendes CDP-Framework, um audience Daten zu sammeln, zu speichern und zu verwalten, die data Verbraucherdaten enthalten, sowohl PII als auch Nicht-PII. Derzeit gibt es keine technische L\u00f6sung auf dem Markt, die 100% des Anspruchs abdecken kann, so dass wir uns damit begn\u00fcgen m\u00fcssen, mehrere Tools zusammenzustellen. Wir verlassen uns stark auf den Google-Stack und haben ein Angebot erstellt, das auf der Google Marketing Platform als Hauptstack basiert, den wir mit Technologien wie Tealium, Treasure Data und vielen anderen erg\u00e4nzen.<\/li>\n
- Zur Erfassung: Die Verwendung von \u201cdata-Reinr\u00e4umen\u201d f\u00fcr die Aufnahme und Verarbeitung von Medien data wird immer wichtiger, um die Privatsph\u00e4re und die Zustimmung zu respektieren: Google ADH, Amazon Marketing Cloud, FB Advanced Analytics...<\/li>\n
- Letzter Punkt: Wir sind der Meinung, dass einige wichtige Funktionalit\u00e4ten intern entwickelt werden m\u00fcssen. So haben wir beispielsweise eine Methode namens Audience Engine eingef\u00fchrt, die es Ihnen erm\u00f6glicht, Ihre eigenen audiences zus\u00e4tzlich zum CDP zu verwalten, damit Sie nicht auf genau dieselben Modelle wie Ihre Konkurrenten angewiesen sind (wir tun dies f\u00fcr gro\u00dfe Marken wie Reckitt oder Samsung).<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/li><\/ul>
Eine konkrete Anwendung dieser Ver\u00e4nderungen ist die Entwicklung der Leistungsmessung:<\/h2><\/div>In der Vergangenheit haben wir uns stark auf deterministische Messungen auf der Grundlage von Identifikatoren (haupts\u00e4chlich cookies von Drittanbietern) verlassen, um den Weg des Verbrauchers von Anfang bis Ende online zu verfolgen. Mit dem Ende der 3rd-Party-IDs werden die traditionellen Attributionsans\u00e4tze schnell an Bedeutung verlieren. Sie werden weiterhin in einem reduzierten Umfang innerhalb von Walled Gardens funktionieren (Sie werden Ihre FB-Performance-Messung und die Attribution f\u00fcr die gesamte Google-Umgebung haben - ger\u00e4te\u00fcbergreifend dank GA4), aber sie werden weniger effektiv sein, wenn es darum geht, die Vision eines Walled Gardens zu verwirklichen.<\/p>\n<\/div>
Wir erwarten also eine Zunahme probabilistischer Ans\u00e4tze, die darin bestehen, historische Leistungen mathematisch zu verkn\u00fcpfen, um Verk\u00e4ufe mit Marketingaktionen zu verbinden. Diese Ans\u00e4tze haben den gro\u00dfen Vorteil, dass sie ersch\u00f6pfend sind (sie ber\u00fccksichtigen alle Verk\u00e4ufe und alle Marketing-\/Verkaufsaktionen).<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Allerdings ist der Ansatz noch nicht perfekt:<\/p>\n
\n- Probleme mit der Granularit\u00e4t - es ist schwierig, relevante Einblicke auf Kampagnenebene zu erhalten.<\/li>\n
- Probleme mit der Komplexit\u00e4t: Die Modelle beruhen auf so gro\u00dfen data-S\u00e4tzen, dass es zwischen 3 und 6 Monaten dauert, sie zu aktualisieren.<\/li>\n
- Erkl\u00e4rbarkeit: Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung besteht darin, dass diese Modelle gr\u00f6\u00dftenteils auf historischen Korrelationen zwischen Verk\u00e4ufen und Marketing-\/Medienausgaben beruhen, die keine Kausalit\u00e4t implizieren - es gibt eine starke Korrelation zwischen der Anzahl der j\u00e4hrlichen Pool-Todesf\u00e4lle in den USA und der Anzahl der Auftritte von Nicolas Cage in einem Film - aber es ist ziemlich schwer, hier einen kausalen Zusammenhang zu finden...<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>\n
Um diese Probleme zu l\u00f6sen, hat Artefact in Partnerschaft mit Google und der Boston University ein Forschungszentrum er\u00f6ffnet, das an neuen probabilistischen Modellen arbeitet. Wir haben einige sehr vielversprechende Ans\u00e4tze getestet, insbesondere mit Reckitt Benckiser, unter Verwendung von Bayes'schen Netzwerken, die auf der Wahrscheinlichkeitsanalyse und nicht auf der linearen Regression beruhen. Sie k\u00f6nnen sehr granulare data verarbeiten, sind schnell zu trainieren und sind auch f\u00fcr Gesch\u00e4ftsteams ohne fortgeschrittene Kenntnisse in data-Wissenschaft sehr verst\u00e4ndlich.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>
Konvergenz zwischen Verkauf & data<\/h2><\/div>Nachdem wir jahrelang dar\u00fcber gesprochen haben, ist dies das erste Mal, dass wir tats\u00e4chlich eine Konvergenz dieser Teams sehen. In Asien ist dies bereits der Fall, wo wir Kunden haben, bei denen der E-Com-Kanal bis zu 60% des Umsatzes ausmacht. Die Besonderheit dort ist, dass Plattformen wie T-Mall und JD.com sowohl die traditionellen Einzelhandelsverhandlungen (Verkaufsbedingungen, Werbeinvestitionen, Sortimentsentwicklung) UND die Medieninvestitionen umfassen. Das bedeutet, dass Marken nicht nur SALES-Teams, sondern auch MEDIA\/MARKETING-Teams und immer mehr DATA & TECH-F\u00e4higkeiten gleichzeitig in ihre Diskussionen einbeziehen m\u00fcssen, daher die Notwendigkeit der Konvergenz<\/p>\n<\/div>
\nDie ersten Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr diese Konvergenz sind vor allem im Medienhandel zu finden<\/p>\n<\/div>\n
\n\n- (Nutzung des Medienbudgets einer Marke auf der Einzelhandelsfl\u00e4che zur Werbung f\u00fcr Marken mit einer sehr starken Nutzung von data, um Kunden oder Interessenten anzusprechen, die in der Datenbank des Einzelh\u00e4ndlers gespeichert sind) Wir erwarten auch eine starke Beschleunigung des Online-Handelsmarketings: In der Tat sind die Budgets f\u00fcr Handel und Medien gleich gro\u00df, aber wo die Digitalisierung bei den Medien 50% ausmacht, sind es beim Handelsmarketing kaum 10%! Wir erwarten eine starke Anpassung an dieser Front.<\/li>\n
- Dies wird dank einer Explosion von \u201cRetail Tech\u201d-Technologien m\u00f6glich sein: Verbindungen mit Carrefour (wo Artefact einer der offiziellen Partner ist und Kampagnen f\u00fcr Unilever-Marken durchf\u00fchrt), die Liveramp- und Google-Technologien nutzen, Relevancy for Casino, Walmart Connect...<\/li>\n
- Neben den Medien f\u00fcr den Einzelhandel sehen wir weitere sehr interessante Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Zusammenarbeit zwischen Marken und Einzelh\u00e4ndlern, z. B. im Bereich Category Management, wie personalisierte Werbung, Sortimentsmanagement, Preiskontrolle oder die Integration der Lieferkette mit einer VMI-Logik, bei der die Marke k\u00fcnftig Teil der Lieferkette des Einzelh\u00e4ndlers sein kann.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div>
Fazit<\/h2><\/div>\nAbschlie\u00dfend m\u00f6chte ich \u00fcber die data-Kultur in Unternehmen sprechen<\/p>\n<\/div>\n
\n\n- Heute sehen wir, dass der Reifegrad der Unternehmen in diesen Bereichen deutlich gestiegen ist. Die \u201cKernteams\u201d sind nun vorhanden und es ist an der Zeit, den Rest der Organisation zu schulen. Bei Artefact nennen wir das data Demokratisierung<\/strong><\/li>\n
- Laut APEC explodiert die Nachfrage nach data-Experten, Experten f\u00fcr data-Manipulation, Verst\u00e4ndnis und Messung: +x2 f\u00fcr DS\/DE , f\u00fcr DAs x4 zwischen 2020 und 2021<\/li>\n
- Um diesem Bedarf gerecht zu werden, haben wir unsere Artefact School of Data ins Leben gerufen, insbesondere um Menschen, die sich in einer Situation der beruflichen Umstellung befinden, dabei zu helfen, M\u00f6glichkeiten in den data-Sektoren zu finden<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Unternehmen<\/strong>: Data wird absolut strategisch: 90% der Unternehmen haben laut einer Umfrage der \u201cmission num\u00e9rique gouvernementale des grands groupe\u201d (staatliche digitale Mission der Gro\u00dfunternehmen) in data eingestellt<\/p>\n<\/div><\/li> B\u00fcrger und Verbraucher<\/strong>: Es gibt ein wachsendes Bewusstsein f\u00fcr die Bedeutung des data-Schutzes (wir sahen es in diesem Jahr sehr \u00f6ffentlichkeitswirksam reports \u00fcber die Gefahren von Fake News und die Auswirkungen von Echokammern)<\/p>\n<\/div><\/li> Vorschriften & Regierungen<\/strong>: Die Datenschutz-Grundverordnung schl\u00e4gt weiterhin Wellen auf der ganzen Welt, in den USA mit dem CCPA in Virginia (VCPA) und Colorado (CPA) und sogar in China mit dem PIPL, das seit dem 1. November in Kraft ist.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Die Trends, die wir beobachten, sind Teil dieser Reihe von Ver\u00e4nderungen, mit Fortschritten in der Technologie kombiniert mit einem gr\u00f6\u00dferen Respekt f\u00fcr den data-Schutz<\/p>\n Das Bed\u00fcrfnis, seine 1. Partei zu kontrollieren data<\/strong>, denn es wird immer wichtiger, sich auf saubere, genehmigte und kontrollierte data verlassen zu k\u00f6nnen. Dies erfordert zwei Voraussetzungen: data-Sammelprogramme und ein geeignetes \u00d6kosystem von Tools<\/p>\n<\/div> Beschleunigen Sie die Erfassung von 1P data:<\/strong><\/p>\n Der CDP (Verbraucher data platform):<\/strong><\/p>\n In der Vergangenheit haben wir uns stark auf deterministische Messungen auf der Grundlage von Identifikatoren (haupts\u00e4chlich cookies von Drittanbietern) verlassen, um den Weg des Verbrauchers von Anfang bis Ende online zu verfolgen. Mit dem Ende der 3rd-Party-IDs werden die traditionellen Attributionsans\u00e4tze schnell an Bedeutung verlieren. Sie werden weiterhin in einem reduzierten Umfang innerhalb von Walled Gardens funktionieren (Sie werden Ihre FB-Performance-Messung und die Attribution f\u00fcr die gesamte Google-Umgebung haben - ger\u00e4te\u00fcbergreifend dank GA4), aber sie werden weniger effektiv sein, wenn es darum geht, die Vision eines Walled Gardens zu verwirklichen.<\/p>\n<\/div> Wir erwarten also eine Zunahme probabilistischer Ans\u00e4tze, die darin bestehen, historische Leistungen mathematisch zu verkn\u00fcpfen, um Verk\u00e4ufe mit Marketingaktionen zu verbinden. Diese Ans\u00e4tze haben den gro\u00dfen Vorteil, dass sie ersch\u00f6pfend sind (sie ber\u00fccksichtigen alle Verk\u00e4ufe und alle Marketing-\/Verkaufsaktionen).<\/p>\n<\/div> Allerdings ist der Ansatz noch nicht perfekt:<\/p>\n Um diese Probleme zu l\u00f6sen, hat Artefact in Partnerschaft mit Google und der Boston University ein Forschungszentrum er\u00f6ffnet, das an neuen probabilistischen Modellen arbeitet. Wir haben einige sehr vielversprechende Ans\u00e4tze getestet, insbesondere mit Reckitt Benckiser, unter Verwendung von Bayes'schen Netzwerken, die auf der Wahrscheinlichkeitsanalyse und nicht auf der linearen Regression beruhen. Sie k\u00f6nnen sehr granulare data verarbeiten, sind schnell zu trainieren und sind auch f\u00fcr Gesch\u00e4ftsteams ohne fortgeschrittene Kenntnisse in data-Wissenschaft sehr verst\u00e4ndlich.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Nachdem wir jahrelang dar\u00fcber gesprochen haben, ist dies das erste Mal, dass wir tats\u00e4chlich eine Konvergenz dieser Teams sehen. In Asien ist dies bereits der Fall, wo wir Kunden haben, bei denen der E-Com-Kanal bis zu 60% des Umsatzes ausmacht. Die Besonderheit dort ist, dass Plattformen wie T-Mall und JD.com sowohl die traditionellen Einzelhandelsverhandlungen (Verkaufsbedingungen, Werbeinvestitionen, Sortimentsentwicklung) UND die Medieninvestitionen umfassen. Das bedeutet, dass Marken nicht nur SALES-Teams, sondern auch MEDIA\/MARKETING-Teams und immer mehr DATA & TECH-F\u00e4higkeiten gleichzeitig in ihre Diskussionen einbeziehen m\u00fcssen, daher die Notwendigkeit der Konvergenz<\/p>\n<\/div> Die ersten Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr diese Konvergenz sind vor allem im Medienhandel zu finden<\/p>\n<\/div>\n Abschlie\u00dfend m\u00f6chte ich \u00fcber die data-Kultur in Unternehmen sprechen<\/p>\n<\/div>\n\n
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Eine konkrete Anwendung dieser Ver\u00e4nderungen ist die Entwicklung der Leistungsmessung:<\/h2><\/div>
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Konvergenz zwischen Verkauf & data<\/h2><\/div>
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Fazit<\/h2><\/div>
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