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Smart Data - Unverzichtbare Market Insightsaus über 3 Milliarden Daten

Bern| 16. August 2018| Philipp Benker, Director Scout24 MediaImpact

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10.4 Mio. Besuche/Monat

Big Data3 Milliarden

Datenstränge2017

Relevant Data28 MillionenSignale zu

Kaufabsicht

Relevant Data921

Segmente

15 Mio. Besuche/Monat 1.3 Mio. Besuche/Mio. 6 Mio. Besuche/Monat

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TRANSACTION DRIVEN BUSINESS END2END

OPTIMIERUNG

FÜR B2B KUNDEN

DATA DRIVEN ADVERTISING

FÜR AGENTUREN & NETZWERKE

Datenvermarktungslandschaft

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INTERPRETIERTE DATENFÜR B2B KUNDEN

VOLLZUGRIFFFÜR PARTNER

UserInsights

Real Time Data Analytics

Targetings & User Segmente

Trading DeskProgrammatisch

Big Data3 Milliarden

Datenstränge2017

DATA DRIVEN MARKETING SMART DATA - DATA INSIGHTS

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15 Mio. Besuche/Monat

Desktop/Mobile

30%/70%

ZugriffMobile App

30%

FAKTEN

Marken: 299

Modelle: 1713

Treibstoff: 11

Aufbau: 9

Getriebe: 9

Farbe: 17

Ausstattung: 39

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FallbeispielAudi A6

TREND ANALYSIS SEGMENTATION TARGET GROUP INSIGHTSCOMPETITOR SPIDER

Smart Data – Data InsightsUnterschiedliche Erkenntnisse werten das Marketing auf

Welche soziodemografischen

Merkmale zeichnen Suchende aus?

Für welche Konkurrenzmodelle interessieren sich die Suchenden?

Wie ist die Entwicklung des Suchvolumens und der

Konkurrenzmodelle über 12 Monate?

Welche Segmente lassen sich zuordnen?

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1

BMW 5er

BMW 7er

BMW X5

BMW X6

FORD MONDEO

FORD S-MAX

HONDA ACCORD

MERCEDES-BENZ CLS-Klasse

MERCEDES-BENZ E-Klasse

MERCEDES-BENZ GLE-Klasse

MERCEDES-BENZ M-Klasse

MERCEDES-BENZ S-Klasse

MERCEDES-BENZ X6

OPEL INSIGNIA

OPEL VECTRA

PEUGEOT 508

RENAULT TALISMAN

VOLVO S60

VOLVO S80

VOLVO V90

Competition SpiderNach welchen anderen Modellen suchen die Suchenden auch noch?

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100 000

200 000

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800 000

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Jan Feb Mrz Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez

AUDI - A6 BMW - 5 SERIES FORD - MONDEO MERCEDES-BENZ - E-CLASS OPEL - INSIGNIA VOLVO - S80

Trend AnalysisEntwicklung des monatliches Suchvolumen der Top 5 Konkurrenten

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Trend AnalysisEntwicklung monatliches Suchverhalten nach Kraftstoffart 2017

DIE

SE

LB

LE

IFR

EI

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Audi A6

SegmentationSegmentierung gemäss AGVS* (Illustratives Beispiel)

BMW 5er

Mercedes Benz E-Class

Ford Mondeo

Volvo S80

*AGVS = Auto Gewerbe Verband Schweiz) Seite 10

Target Group Insights(Audi A6 Illustratives Beispiel)

50.7%49.3%

Geschlecht

100 %

27.5 %12.8 %

1.3 %

Awareness

Interest

Consideration

Intent

Marketing funnel

42.5%50-59

Alter

30-39

40-49

33.4%

20.2%

Rest 3.9%

Haushalt

93.5%

4 Personen

Themeninteressen

Automotive Haustierbedarf Telekommunikations-

dienstleistungen

Bildung und

Weiterbildung

Flug- und Bahn-

tickets / Reisen

Bildung

60.2% 39.4%mittel - Lehre/

Berufsschule,

Berufsmatura, Matura,

Höhere Fachausbildung

hoch - Fachhochschule,

Hochschule (Universität,

ETH, etc.)

Rest 0.4%

HH Bruttoeinkommen in CHF

4.5%

unter11’000

4.5%

über15’00011’000.- bis 15’000.-

91%

Smart DataDie richtige Zielgruppe, zur richtigen Zeit, am richtigen Ort mit der richtigen Botschaft erreichen

Scout24

AE

Marke Händler

Data-driven-Advertising im

Scout24 Netzwerk

Data-driven-

Advertising

ausserhalb

des Scout24

Netzwerks

Besucher

Scout24

Segmentierung DDA Scout24

% Audience

Extensions

Evaluation Abschluss

100%

3x in 90 Tagen

3x in 30 Tagen

Teilen / Kontakt

Aufmerksamkeit

Interesse

Berücksichtigen

Absicht

Evaluieren

Kauf

Marke

Händler

Scout24

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Competitor Spider – Different Data InsightsBeispiel BMW M3

Von der generellen Datenanalyse schrittweise vertiefte Erkenntnisse gewinnen

MARKE & MODELL GEWICHTET MARKE, MODELL & VERSION MARKE, MODELL, VERSION & JAHRGANG

MARKE & MODELL UNGEWICHTET

Competitor Spider – Data InsightsBeispiel: BMW M3. Was sind die effektiven Konkurrenzmodelle nach denen gesucht wird?

Für welche Konkurrenzmodelle interessieren die Suchenden?

Gewichtung berücksichtigen Verfeinern auf der Ausstattungz.B. Motorisierung

Verfeinern in der Jahrgangsbetrachtungz.B. Neuwagen-Suche

Version 1 Version 2 Version 3 Version 4

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Version 1Marke & Modell ungewichtet

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Fragestellung:

An welchen anderen Marken-Modellen (Cross-Model) sind die BMW M3 Suchenden auch noch interessiert? Welches ist das affinste Konkurrenzmodell?

Auswertung:

Der VW Golf ist die "Referenz" als Konkurrenzmodell von BMW M3.

Erkenntnisse:

Die Abfrage entspricht einer statistisch relevanten Datenanalyse. Das Ergebnis kann Limitationen zur Folge haben, die in der Interpretation zu berücksichtigen sind.

Beispielsweise ist der VW Golf bei fast bei jeder Marke-Modell Suche ein starkes Konkurrenzmodell, weil es generell sehr viele VW Golf Interessierte gibt.

Version 2Marke & Modell gewichtet

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Fragestellung:

Wie können aus der Datenanalyse heraus Rückschlüsse zu effektiven Konkurrenzmodellen geschlossen werden?

Auswertung:

Die Cross-Model Interessierten werden ins Verhältnis zu allen Interessierten des eigenen Marke-Modells ("Eigenpotential") gesetzt. In dieser Version werden sogenannte „Scores“ festgelegt.

Erkenntnisse:

Nach Berücksichtigung des "Eigenpotentials" jeder Cross-Modelle ist nun der Mercedes-Benz C63 AMG die Referenz als Konkurrenzmodell.

Der VW Golf ist nicht mehr unter den Top 20 Konkurrenten.

Version 3Marke, Modell & Version

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Fragestellung:

Wie können spezifische Angebote die Such-Abfrage beeinflussen?

Auswertung:

Mit der PS-Klasse, Hubraum-Klasse etc. lassen sich die affinen Konkurrenzmodelle noch weiter verfeinern und stellen die Konkurrenten auf Ebene z.B. eines Ausstattungsmerkmales dar.

Erkenntnisse:

Auf Ebene PS-Klasse werden z.B. vom Ausgangsmodell BMW M3 (450 PS), die Affinität zum Mercedes-Benz C63 AMG (460 PS) ermittelt.

Version 4Marke, Modell, Version & Jahrgang

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Fragestellung:

Wie kann eine Such-Abfrage für einen Neuwagen eingegrenzt werden?

Auswertung:

Neuwagen und hochwertige Gebrauchtwagen werden durch Suchende in einer Mehrfachabfrage zwischen Preis, Ausstattung, etc. gefunden. Ein entscheidendes Kriterium ist der Jahrgang des Fahrzeuges.

Mit der zusätzlichen Einschränkung nach neueren Modellen (z.B. in der dargestellten Variante ab Jahrgang 2014) erhält man ein sehr akkurates Konkurrenzbildrund um den Neuwagenkauf.

Erkenntnisse:

Für jede Modellvariante sieht man die direkten Konkurrenten einer Marke und liefert entscheidende Erkenntnisse die im Marketing, im Verkauf, aber auch in der Vorbereitung von Kampagnen verwendet werden können.

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Video Audience Extensions mit relevanten User-Daten

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Fragen

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