So bringen Werbetreibende AdTech und MarTech zusammen  

So bringen Werbetreibende AdTech und MarTech zusammen   

30.05.2018

 

AdTech und MarTech laufen in Zukunft zusammen. Dennoch sind Lösungen, die die Daten- und Performancevorteile beider miteinander verbinden, bisher mehr Ausnahme als Regel. Und das, obwohl Kunden sowohl über Paid als auch Owned Media eine konsistente und ganzheitliche User Journey haben sollten.

 

Diese kann jedoch nicht entstehen, solange beide Bereiche getrennt betrachtet werden. Doch wie kann die Zusammenführung der Bereiche gelingen? Die Antwort liefert unser Blogpost.

 

 

Die Unterschiede zwischen AdTech und MarTech verstehen

 

Während Adtech und Martech beide wesentliche Werkzeuge für jeden Werbetreibenden sind, dient jede einen bestimmten Zweck. Martech wird in erster Linie für bekannte oder bestehende Kunden eingesetzt, während Adtech auf anonyme Zielgruppen abzielt.

 

Hier die wichtigsten Unterschiede zusammengefasst:

 

  • AdTech-Lösungen nutzen performance-basierte Modelle, MarTech-Lösungen setzen hingegen auf annuitätsbasierte Preismodelle.
  • AdTech-Lösungen setzen bei der Identifikation auf Cookies, während MarTech sich normalerweise mit persönlich identifizierbaren Informationen (PII) befasst.
  • AdTech-Plattformen operieren vor allem in one-to-many Umgebungen, MarTech-Plattformen in one-to-one Umgebungen.
  • Agenturen und Partner sind fester Bestandteil der AdTech-Welt, bei MarTech arbeiten Marken hingegen direkt mit Anbietern.
  • Die Preismodelle beider Disziplinen unterscheiden sich, weshalb sie vom Markt auch unterschiedlich bewertet werden.

 

Diese Unterschiede machen die Verschmelzung auf den ersten Blick schwieriger. Die Vielzahl der Vorteile spricht aber für eine Zusammenführung beider Disziplinen.

 

AdTech und MarTech konvergieren, wenn wertvolle Interaktions- und Audience-Daten aus Kernsystemen wie Customer Relationship Management und Marketing Automation Software in Programme wie Email, Suchmaschinenmarketing und Display Advertising einfließen.

 

 

AdTech- und MarTech-Methoden ergänzen sich gegenseitig

 

Die Herausforderung für Marketer besteht darin, all diese unterschiedlichen Daten zu vereinen, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, die zur Information und Verbesserung von Marketingprogrammen genutzt werden können.

 

Durch eine Verschmelzung profitieren sie unter anderem von einer präzisen Personalisierung, mit der sie die Customer Journey optimieren können. MarTech-Taktiken können mit Data-Science-Ansätzen aus dem AdTech-Bereich verbessert werden. Traditionelle MarTech-Kampagnen über Web, Email oder Produkterfahrungen werden dann durch Modellierungsergebnisse von AdTech-Data-Science-Teams angereichert und nicht mehr vom Targeting basierend auf statistischen Regeln diktiert.

 

Auf der anderen Seite lassen sich Daten und Systeme, die die Effizienz von MarTech vorantreiben, wiederum nutzen, um AdTech-Kampagnen zu optimieren. So können AdTech-Kampagnen an hochwertige Zielgruppen gestreut und das Bidding durch Lifetime-Value-Kennzahlen oder Optimierungsalgorithmen angetrieben werden, die interne MarTech-Tools und -Teams liefern.

 

 

AdTech Data Science für ein effizientes MarTech Modeling

 

Im AdTech-Universum werden statt manueller Methoden und individuellem Targeting längst Maschinen zur Analyse der riesigen Datenmengen genutzt. Im MarTech ist andererseits ein auf genau definierte Segmente zugeschnittenes Targeting vor Kampagnenstart enorm wichtig. Dennoch hat die Integration von Machine Learning in den MarTech-Bereich das Potenzial, insbesondere alltägliche Aufgaben zu verbessern und Prozesse zu verschlanken.

 

Die Herausforderung liegt hierbei vor allem darin, Ressourcen zu finden, die in der AdTech-Welt reichlich vorhanden sind – nämlich Daten und Data Scientists. Denn im MarTech-Bereich sind Umfang und Genauigkeit der Daten oft nicht gut genug für ein effizientes Modeling. Dies kann überbrückt werden, indem grundlegende Daten zur Interaktivität wie Opens oder Klicks mit Kundeninformationen angereichert werden, die aus der AdTech gesammelt wurden.

 

 

AdTech mit MarTech First-Party-Daten anreichern

 

Im Gegensatz zum MarTech-Bereich sollte im AdTech ein Rückgang der Data-Science-Investitionen stattfinden. Die großen Geldmengen, die für die manuelle Analyse ausgegeben werden, sind aus ROI-Sicht nämlich nicht mehr gerechtfertigt – vor allem in Anbetracht der Machine-Learning-Investitionen großer AdTech-Plattformen. Dennoch ist es nicht der richtige Weg, sich voll auf diese Plattformen zu verlassen.

 

MarTech arbeitet generell mit einer viel geringeren Zahl an Kunden, Kontakten oder Leads. Allgemein beinhaltet es First-Party-Erfahrungen wie Email- oder Mobile-Kampagnen. Die richtige Strategie sollte also so aussehen, dass Marken angemessene Conversion-Ziele festlegen und das Modeling mit sehr genauem Feedback in Form ihrer First-Party-Daten ergänzen. Genau diese Vorgehensweise wurde in den letzten Jahren im MarTech-Bereich kontinuierlich verfeinert.

 

 

Fazit: Bewährte Methoden übertragen

 

Viele Marken stehen sich selbst im Weg, indem sie Budgets und Teams für Paid und Owned Media aufteilen. Dabei könnte der Zusammenschluss von AdTech und MarTech den Weg für eine ganzheitlichen User Journey freimachen, aus der Werbetreibende ganz neue Einsichten und Ergebnisse erhalten.

 

Es müssen dafür nicht einmal neue Konzepte und Methoden entwickelt werden – die vorhandenen Techniken aus AdTech und MarTech lassen sich einfach übertragen. Mit diesem Vorgehen können Unternehmen und Marken langfristig Silos aufbrechen und eine Welt erschaffen, in der Paid- und Owned-Taktiken im Einklang arbeiten, um einen Markendialog zu bieten, der über jeden digitalen Touchpoint intelligent und einzigartig ist.

 

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