Kürzlich haben Aldi Nord und Aldi Süd eine hoch innovative DOOH-Kampagne realisiert. Die Botschaften auf den Screens wurden in Echtzeit an die Frequenz in den einzelnen Filialen angepasst. Ein Gespräch mit Lukas Flöer, Head of Consulting bei ScreenOnDemand. Das MarTech Startup hat zusammen mit der Mediaagentur phd die Kampagne entwickelt.
Herr Flöer, bei der DOOH-Kampagne für Aldi Nord und Aldi Süd wurde getrackt, welche Passanten an einem Screen vorbeigekommen sind und dann eine Filiale besucht haben. Ganz kurz: Wie funktionierte das technisch?
Lukas Flöer: ScreenOnDemand markiert während der Kampagne mittels sogenanntem Live-Geofencing, welche der mobilen Endgeräte sich zum Zeitpunkt der Aktivierung des DOOH-Screens in einem Umkreis von 50 Metern um diesen herum befanden. Diese markierten User übergeben wir in Echtzeit per API-Schnittstelle an ein von uns gewähltes datenschutzkonformes Panel, innerhalb dessen der User das Einverständnis zur Erhebung der Daten gegeben hat – je nach Kunde und Aufgabenstellung kann sich die Panelauswahl natürlich unterscheiden.
In diesem konkreten Fall haben wir das Panel von Adsquare gewählt, welches u.a. die Daten von wetter.com nutzt. Innerhalb dieses Panels werden dann mittels Echtzeit- und Hintergrunds-GPS die anonymen Standortdaten der markierten Smartphones an den Screens mit denen der Filialen abgeglichen.
Das bedeutet: ScreenOnDemand checkt, ob das Handy dann in einem der Läden auftaucht?
Flöer: Genau. Das heißt es wird überprüft, ob das Smartphone einen der sogenannten WiFi Fingerprints der Filialen besucht – dabei handelt es sich um eine individuelle „Karte“ der Filiale, die sich durch umliegende WLAN-Signale ergibt. Diese Karten werden vor Beginn der Kampagne angelegt. Dabei ist anzumerken, dass der Abgleich nur in einem fest definierten Look Back Window, also Zeitfenster, stattfindet und auch nur, wenn der Besuch der Filiale nach dem Kontakt mit dem Werbemittel stattgefunden hat.
Ist das ein Alleinstellungsmerkmal?
Flöer: Ich bin hier mal ganz offensiv und behaupte diese Art der zeitlichen Attribution kann der Großteil des Wettbewerbs nicht abbilden oder nicht weiterverarbeiten. Der größte Vorteil unserer Lösung ist, dass wir eben nicht nur eine Gegenüberstellung von Besuchsraten vor und während der Kampagne machen, sondern deutlich weitergehender attribuieren.
Müssen die User dazu Bluetooth am Smartphone aktiviert haben oder zumindest die WLAN-Suche?
Flöer: Nein, denn zur Ermittlung der Position des Users wird nur die GPS-Koordinate abgefragt. Die Abfrage kann im Hintergrund und ohne Aktivierung von WLAN-Suche oder Bluetooth erfolgen.
Theoretisch kann damit der Abverkauf gemessen werden, den eine digitale Fläche auslöst.
Flöer: Ja, bei einem Kunden wie Aldi kann man diesen mittels des durchschnittlichen Wareneinkaufswerts zumindest „errechnen“. Nur darf man – trotz all unserer geschilderten Bemühungen der Abgrenzung der Filialbesucher in Bezug auf unsere Kampagne – externe Faktoren nicht außen vor lassen. Deshalb sprechen wir hier von einem Marketing-Indikator und nicht von einer unmittelbaren Sales-KPI.
Allerdings könnte auch der Zufall eine Rolle spielen. Die belegten Flächen standen im Umkreis der Filialen und es kann nicht gemessen werden, ob ein Passant die Fläche auch wirklich sieht. Vielleicht war er ganz einfach auf dem Weg zu Aldi…
Flöer: … natürlich und darauf weisen wir unsere Kunden auch immer wieder proaktiv hin. Im speziellen Fall von Aldi zeigen allerdings nicht nur quantitative Faktoren, wie die geschilderte Live Footfall Messung, sondern auch qualitative Faktoren, wie das gestiegene Interesse an veganen Lebensmitteln in der Zielgruppe, dass der Zufall zumindest eine untergeordnete Rolle spielt. Aber da wir uns bei DOOH in einem One-to-many Medium bewegen – eine Ausspielung, viele Kontakte – ist eine detaillierte Auswertung auf die einzelnen Kunden selbstverständlich gar nicht möglich, aber eben auch nicht nötig, wenn man übergeordnete Indikatoren anführt.
Die Kampagne wurde in Echtzeit auf Basis der Daten zu Ladenbesuchen optimiert. Was genau konnte optimiert werden?
Flöer: Richtig, unsere Technologie erlaubt uns erstmals, dass wir innerhalb von Sekunden auf verschiedene Datentrigger reagieren können. Das heißt, wir können die Besucher-Impulse vom Algorithmus automatisch auf die verschiedenen Uhrzeiten und Standorte herunter brechen lassen und auf Basis der Besuchsraten der einzelnen Screens unsere weitergehende Aktivierung optimieren. Dies ist tatsächlich der größte für uns denkbare Hebel hinsichtlich effizienter Aktivierung von DOOH.
Vor allem während des aktuellen Lockdowns müssen Marken eigentlich minütlich die Screen-Auswahl ändern, um sich dem veränderten Geo-Verhalten der Zielgruppe anzupassen. Auswertungen von vor zwei Monaten sind teils nicht mehr tragbar und veraltet. Geoanalyse muss live werden, um relevanten Impact zu generieren!
Wie wird das gegenüber den Kunden dokumentiert?
Flöer: Für unsere Kunden kumulieren wir diese Informationsdichte in der Regel innerhalb von übersichtlichen Reportings, innerhalb derer auf Basis jedes einzelnen Screens die generierten Store Visits betrachtet werden können und durch das Verhältnis zu den generierten Kontakten Bestperformer ersichtlich werden. In unserer bisherigen Kampagne hat sich tatsächlich der ein oder andere „Hidden Champion“ unter den Standorten entpuppt.
Das ist dann auch der Unterschied zu anderen DOOH-Programmatic-Kampagnen, die zwar die Zahl der ausgelösten Besuche im Laden messen, aber das war’s dann auch oder?
Flöer: Es gibt nur wenige AdTech Unternehmen am Markt, welche überhaupt fähig sind, die Kampagnen live mitzumessen und die generierten Daten für die Screen-Auswahl zu Optimierungszwecken nutzen können. Dazu bedarf es eines proprietären Techstacks, der nicht nur eine DSP, sondern auch eine DMP und eine Identifier Lösung umfasst. Zu überprüfen, welche Person in einem definierten Zeitfenster nach Kampagnenkontakt einen Store besucht hat, erfordert weit mehr Aufwand als eine klassische Footfall Study: Die Gegenüberstellung von Filialbesucher vor und während der Kampagne.
Inwiefern lässt Inwiefern sich denn eine Kampagne wie die für Aldi noch weiter optimieren?
Flöer: Wir sind hier schon im Bereich „Rocket-Science“ und man muss immer vorsichtig sein, Kampagnen nicht „kaputt“ zu optimieren, weil man am Ende auf einem zu kleinen User-Kreis eine Konversion erzielen möchte. Aber wenn ich mal abstrakt ein wenig weiter spinnen darf: Die App von Aldi pushen, die 1st Party Daten mit in den Flight einfließen lassen, die App mit dem Kassensystem synchronisieren, Besuch und Abverkauf von App-Nutzern auswerten, Gegenrechnung mit durchschnittlichen Aldi Kunden aufmachen, Bewertung der Gegenüberstellung und eine Optimierung anhand von Motivaussteuerung und Selektion der Screens nach Usern davor. Da die Basis immer ein Smartphone ist, ist die Footfall-Analyse erst der Anfang.
Ist das nun eine Ausnahme oder werden solche Programmatic-DOOH-Kampagnen im nächsten Jahr verstärkt zu sehen sein?
Flöer: Beides. Wir haben Neuland betreten und es werden uns hoffentlich einige folgen.
Diesen Trend sollte man nicht ignorieren, die Kunden tun es definitiv nicht, so viel kann ich sagen…
Wie hoch ist der Aufwand für den Werbungtreibenden?
Flöer: Der Aufwand unterscheidet sich nicht von einer „normalen“ DOOH Kampagne – davon abgesehen, dass wir mit unseren Kunden eng zusammenarbeiten, Optimierungen besprechen und auch für CMO-Level aufbereiten. Im Gegenteil, wir übernehmen den Großteil der Arbeit im Managed Service.
Auf was muss beim Datenschutz genau geachtet werden?
Flöer: Je nach Kampagnen Detail, ändert sich das ein wenig. Aber das Panel des Datenanbieters muss die DSGVO erfüllen, daher arbeiten wir hier gerne mit Adsquare zusammen und das hat sich bewährt. Aber da wir im Gegensatz zu Online keine Bewertung des Users, sondern der Screens vornehmen und die Ansprache über einen öffentlichen Screen und eben nicht dem privaten Endgerät erfolgt, gibt es keine besonderen Hürden. Auch aufgrund der großen Anzahl der Stores und Screens, ist der Datenschutz gegeben.