big data and the customer journey (it's the funnel of the ...€¦ · zur customer journey...

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Big data and the customer journey

(it's the funnel of the future.) Alexander Gösswein

Franziska Lehner

Dimitrios Haratsis

11.09.2014

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Agenda

• Customer Journey – OnSite – Criteo

• Customer Journey – Off Site – AdClear

• Predictive Analytics • Erläuterung

• Ergebnisse

• Ausblick

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Criteo Kennzahlen

+50 Countries

17 Offices

444 M€1

9.7 Billions $3

R&D represents

40% of the workforce

+7000 Publishers

+5500 Advertisers

+1,000 Employees

90% Retention rate2

Listed on the NASDAQ

since October 2013

1: Revenue in 2013. +63% from 2012

2: Annual rate

3:$ of turnover generated to our clients - turnover post-click ww year 2013

3

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Customer Journey

Advertiser Website

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Big Data und die Customer Journey

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Customer Journey

6

OffSite OnSite CRM

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OffSite CRM

7

OnSite

Copyright © 2014 Criteo 8

OnSite

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Criteo reaktiviert die Shop Besucher

9

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Criteo Engine

10

Verarbeitung der gesammelten User Daten in der Criteo Engine.

Recommendation

Creatives Conversion

optimization

Prediction

Optimierungen

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6ms

Banneroptimierung in Echtzeit

11

Butons

all original #represent

SHOP NOW

Colours Background Layout

WARM MEETS LIGHT

SWEET NOTHING

ADDIDAS IS ALL IN

ALL ORIGINALS #REPRESENT

Slogans

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SEE MORE

CLICK HERE

Call to actions

Opt-out link

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SHOP NOW

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Laufend mehr Variablen für verbesserte Vorhersageleistung

12

CTR-CR

AND MORE

…

Algorithme v1

Algorithme v1+

Algorithme v2

Display

Button

Category

Color

Layout

Repetition Ratings

User’s Activity

Publishers

Behaviour

Engagement

Language

Viewed products

Destination

6 variables

15 VARIABLES

100+ VARIABLES

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Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit

13

7 data

centers

more than

3000

servers

availability

>99.95%

peak traffic (per second)

750k http requests

25k banners

built, set up and

operated

internally

1 H

TT

P r

eq

ue

st =

1 lin

e o

f lo

g

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Customer Journey

Traffic Channels

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• Erste Kollektion: 1978 • Ca. 10 neue Kollektionen pro Jahr • Angebotene Größen: 34 – 48 • Distribution: Katalog, Online, App, Boutiquen • International: DE + 7 Länder (CH, AT, F, UK, BE, NL, GB)

• Zielgruppe: Frauen zwischen 45 - 65 Jahre, höherer

Bildungsabschluss und höheres HHNE.

15

Die MADELEINE Mode GmbH steht für feminine, stilvolle und elegante

Damenmode. Die Kollektion überzeugt mit kompletten Outfits,

hoher Kombinierfähigkeit und hochwertigen Materialien.

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OffSite CRM

16

OnSite

Copyright © 2014 Criteo 17

OffSite

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Von der Customer Journey zur Optimierung

18

Attribution ROI Reloaded CJ-Analyse

Ketten-Betrachtung Algorithmus Optimierung

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CJ - Analyse

• Durchschnittliche Dauer der erfolgreichen CJs

• Durchschnittliche Länge der erfolgreichen CJs

• Popularität erfolgreicher CJs

• Position einzelner Kanäle in den erfolgreichen CJs • ADC- und AIC-Rate

19

Unterstützende Metriken

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Die Assist-Analyse der Kanäle nach aktiv/passiv

20

• ADC: Assistierte Direkte Conversions Passive Unterstützung

• AIC: Assistierte Indirekte Conversions Aktive Unterstützung

Kontakt-Punkt

Kontakt-Punkt

Kontakt-Punkt

Kontakt-Punkt

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Attribution: Die Art der (Um-) Verteilung

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Attribution: Erste Simulationen

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Die Welt ist keine Badewanne!

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Die datengetriebene Attribution

25

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Das AdClear E-Modell für Madeleine

• Datengetriebene Attribution nach einer logistischen Regression

• Abgeschlossene und nichtabgeschlossene CJs

• Attribution berücksichtigt die relevanten Kontaktpunkte

• Click-Ins und Premium AdImpressions

• Attribution berücksichtigt Qualitätsmerkmale der Kontaktpunkte

26

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€

Kanal1 Kanal2 Kanal3 Kanal4 Sale

Die Qualitätsmerkmale der Attribution

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Attributionsvergleich: E-Modell vs. Last Cookie Wins (LCW)

SEM

Display

Affiliate

Retargeting

-9%

+174%

-8%

+95%

Kanäle

Attribution: Δ E-Modell vs. Last Cookie Wins

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Predictive Analytics

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Entwicklung von

singulären Metriken

zur Customer

Journey Evaluation

Ganzheitliche

Erfassung der

Customer Journeys

Eigener, statistisch

fundierter

Attributionsalgorithm

us: Online und

Offline

Innovatives

Verfahren zur

Budget-Optimierung

Customer Journey

basierte

Cookieweiche mit

Echtzeit-Reporting-

Frontend

Entwicklung von

Prognoseverfahren

für das RTA

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Quo vadis Marketing Analytics

31

Value

Difficulty

What happened?

Descriptive

Analytics

Why did

happen?

Diagnostic

Analytics

What will

happen?

Predictive

Analytics

How can we

make it happen?

Prescriptive

Analytics

Hindsight

Insight

Foresight

Optimization

Information

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Predictive Analytics: retrospektiv vs. prospektiv

32

Budget-Reallokationen treffen und die

Ø CJ-Lebensdauer abwarten

Budget-Elastizität und Grenznutzen eruieren für

jede Reallokation

Testen, testen, testen

Aus den historischen Daten eine

Conversionwahrscheinlichkeit ermitteln

Abgeschlossene und nicht abgeschlossene CJs

Prospektiv (Prognose)

Retrospektiv (Analyse)

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Datengrundlage zu Prognoseverfahren / Echtzeitsteuerung

33

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Der AdImpression-Faktor in der Attribution/Prognose

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Das Verhältnis AdImpressions zu Clicks

91%

9%

AdImpressions Clicks

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AdClear for Real Time Advertising (RTA)

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Ermittlung einer

Conversions-

Wahrscheinlichkeit

pro User in Echtzeit

Übermittlung der

Conversions-

Wahrscheinlichkeit in

Echtzeit an DSPs

Definition einer

neuen

Gebotsstrategie

• Berücksichtigung von Onsite- und

Offsite-Faktoren:

inkl. AdImpression Qualität

• Maßgeschneiderte Berechnung für den

jeweiligen DSP

• Berücksichtigung von Neu- vs.

Bestandskunden

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Steuerung der Criteo Kampagnen mit AdClear Predictive

Analytics

37

OffSite Messung und Optimierung

durch AdClear

OnSite Messung zur

Kampagnenoptimierung

durch Criteo

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Zusammenführung AdClear – Criteo

38

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Kampagnenstruktur nach User Segment

39

Gering Conversionwahrscheinlichkeit Hoch

2 3 4 5 1

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Aussteuerung und Ergebnisse nach Segment

40

CPC

CR

Criteo PC

Audience %

Reach %

Sales %

AdClear

CR-W‘keit 1

1,27%

21%

41%

4%

No

Data 2

1,54%

10%

78%

9%

3

2,18%

13%

75%

14%

4

2,96%

13%

81%

21%

5

2,67%

20%

87%

41%

1,53%

23%

61%

11%

SOURCE : Criteo, CPOP, 4.08. – 10.08.2014

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Zunehmendes Engagement bestätigt Kaufinteresse

41

3

4

5

6

7

8

9

1 2 3 4 5

AdClear Segmente nach Conversionwahrscheinlichkeit

Engagement

Engagement: Anzahl der PIs nach dem Klick

AIC: Assist-Rate

Engagement

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Durchschnittliche Klicks pro Klicker

42

-17% 2,9

Segmentierung

3,5

Segmentierung

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Uplift durch AdClear Segmentierung

43

Veränderung einzelner KPIs durch die AdClear Segmentierung im Vergleich zur herkömmlichen Segmentierung

-10,0%

-5,0%

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

AIs CTR Conversions CR E-Conversions E-CPO

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Neukundenanteil nach AdClear Segmentierung

44

Neukunden

1 2 3 4 5

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Ausblick

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OffSite CRM OnSite

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Danke