Die Komponenten der Marketing Cloud

Von | 3. Februar 2015

Früher[tm] hat man Omniture SiteCatalyst benutzt, heute sieht man sich seine Daten in Adobe Analytics an. Das klingt erstmal nach reinem Rebranding, es ist aber doch mehr. Adobe Analytics ist Teil der Adobe Marketing Cloud, und ich möchte heute zeigen, was das eigentlich heißt, aus Sicht der Webanalyse natürlich.

In der Marketing Cloud (AMC) ist Analytics (AA) für die Sammlung von Daten zuständig. Diese Daten können analysiert und reported werden, und sie können in anderen Teilen der Marketing Cloud genutzt werden, z.B. in Target (AT), Media Optimizer (AMO) und Campaign (AC).

Die AMC enthält noch den Experience Manager (AEM), ein Framework für Content Management, sowie Audience Manager (AAM), eine Lösung für den Austausch von anonymen Benutzersegmenten mit Drittanbietern.

Jede einzelne der Komponenten hat mehrere „Capabilities“. Für AA sind das z.B. Reports & Analytics (fka SiteCatalyst), Ad Hoc Reporting (fka Discover), Report Builder for Excel, Data Warehouse, Data Workbench (fka Insight).

Und dann gibt es in der MC noch ein paar Tools, die nicht zu einer Komponente gehören. Dynamic Tag Management (DTM) und Master Marketing Profile (MMP) sind zwei Beispiele.

Tag Management

So, was davon ist für einen Webanalysten relevant oder nützlich?

Ganz oben auf der Liste steht DTM. Ich bin ein großer Fan von Tag Management, besonders in Zusammenhang mit einem Data Layer, das dürfte hier niemanden überraschen.

Das Versprechen hinter Tag Management und Data Layer ist die Vermählung von Flexibilität auf Anwenderseite mit Stabilität in der Entwicklung. Ein gewagtes Versprechen, das die Kombination aber leisten kann, wenn sie konsequent eingesetzt wird.

Ich würde heute keine Implementierung mehr ohne einen Tag Manager machen, ob das nun DTM ist oder ein anderer.

Das Zusammenspiel zwischen Tag Manager und Analytics sieht wie folgt aus:

Wo das CMS oder die Webseite früher direkt das AA Javascript geladen und dann explizit zum Tracken s.t() aufgerufen hat, lädt man heute das DTM JS und baut am Ende der Seite einen universellen Call für DTM ein.

Im Grunde hat man damit für DTM zwei Zeitpunkte definiert, nämlich „hier geht’s los“ und „jetzt ist die Seite zuende“. Damit kann DTM arbeiten.

Was genau DTM dann tut, konfiguriert man im Tool selber. Man legt Regeln fest und fügt sogenannte „Tools“ hinzu, AA ist eins dieser Tools. Die Regeln bestimmen, was die Tools tun sollen, z.B. bestimmten Variablen Werte zuweisen, aber auch „tracke wenn die Seite geladen ist“.

Ein Data Layer hilft dabei, indem er Daten in der Seite zur Verfügung stellt. Diese Daten kann man dann per Regeln in AA oder auch anderen Tools benutzen.

Insgesamt vereinfacht das die Implementierung von AA ganz gewaltig. Ich will nicht verschweigen, daß das besser klappt, wenn sich im Analyticsteam jemand mit Javascript und generell im Web gut auskennt.

Segmente

MMP ist das nächste Tool auf der Liste. Es ist noch recht neu und wird sich sicherlich in den nächsten Monaten und Jahren weiterentwickeln. MMP benutzt in Teilen AAM.

Aus diesem Tool stammt der Visitor ID Service, dem wir Analysten das Teilen und Weitergeben von Segmenten verdanken. Das ist ein wichtiger Aspekt unserer Arbeit, einer der uns hilft, von der Analyse hin zu greifbaren Resultaten zu kommen.

Einfachster Anwendungsfall ist die Benutzung von Segmenten, die man mit AA gefunden hat (z.B. mit Ad Hoc oder R&A) in AT.

Man kann in Target ganz gezielt Content ausspielen für einen Teil der Benutzer. Welcher Teil das sein soll, kann dabei anhand von Daten aus AA ermittelt werden.

Man kann Segmente übrigens auch ohne Visitor ID Service aus AA nach AT exportieren, allerdings nur mit Data Workbench, also Analytics Premium. Im UK ist das bei ein paar grösseren Kunden implementiert, im deutschsprachigen Raum habe ich es noch nicht gesehen.

Target & Media Optimizer

Wo wir gerade bei Target sind: Die Integration in die Marketing Cloud bedeutet auch, daß man Target auf Analytics als Datenquelle umstellen kann. AT benutzt dann für’s Reporting nur noch AA und nicht mehr seine eigenen Daten. Vorteil: Analysten und Tester benutzen die gleichen Daten, daraus folgt weniger Verwirrung. Nachteil (noch): Einige Target-spezifische Metriken fallen weg, z.B. die Berechnung von Lift / Confidence ist zur Zeit nicht verfügbar, das sollte sich aber bald ändern.

Für Media Optimizer gilt Ähnliches: Man kann die Daten aus AA in AMO benutzen, um Ads zu bewerten. Damit entfernt man sich von der Bewertung nach Clicks oder Click-throughs hin zu KPIs, die sinnvoller sind weil näher an den eigentlichen Zielen der Website. Und vor allem muß man nicht extra für AMO neu taggen.

Beiden Lösungen gemein ist also, daß Analytics als Datensammlung genutzt werden kann. Die Gesamtlösung bewegt sich langsam aber sicher weg von Insellösungen und inkompatiblen Daten zu einem einzigen Datenpool. Dinge einfacher machen, ganz mein Ding.

Da es nichts umsonst gibt, muß ich das vielleicht nochmal anders beschreiben: Da es einen einzigen, gemeinsamen Datenpool gibt, wird die Arbeit aller Benutzer der Daten einfacher. Das beinhaltet das Analyticsteam, Werber, UI-Tester undsoweiter.

Auf der Implementierungsseite steht erstmal mehr Aufwand an, schließlich wollen die Tools integriert werden. Und daß diese Integrationen zwar mit der Zeit besser (sprich einfacher) werden, durchaus zur Zeit aber noch anspruchsvoll sind, ist sicher allen klar.

Campaign

Adobe Campaign ist die aktuellste Lösung im Strauß, sie kümmert sich um die Kommunikation mit Kunden. Dabei geht es um Emails (natürlich), aber auch Social, SMS oder andere Kanäle.

Ich gehe davon aus, daß auf die Dauer die Analyse der Kommunikation automatisch in Analytics landen wird, und daß es Schnittstellen oder Überlappungen zwischen AC und MMP oder AAM geben wird.

Experience Manager

AEM ist das Schlachtschiff unter den ganzen Tools. Es verspricht flexibles Content Management und eine ganze Latte mehr, daher nennen wir es auch nicht Content Management, sondern Experience Management.

Aus Sicht der Analyse sollte man wissen, daß es für AEM vor der Version 6 ein Anbindung an Analytics gab, seit der Version 6 auch für DTM (was ich natürlich bevorzuge!)

Man sollte auch wissen, daß AEM seinen eigenen, kleinen Data Layer mitbringt, den sogenannten „Client Context“ oder „Context Hub“. Je nach Deployment kann da schon eine ganze Menge an Daten drinstecken, was die Arbeit für uns Analysten vereinfacht, wenn wir einen Tag Manager zur Verfügung haben.

Wie gesagt: Ab AEM 6.0 gibt es eine einfache Einbindung für DTM, einen sogenannten „Cloud Service“. Damit und mit dem Client Context, hat man schon einiges an Daten zur Hand.

Big Picture / Zukunft

Es dürfte Niemanden wundern, daß gute Integrationen nicht vom Himmel fallen, und daß es wegen vieler Überlappungen in der Marketing Cloud oft mehr als einen Weg zum Ziel gibt. Mit dieser Komplexität werden wir leben müssen.

Die Vision hinter der Marketing Cloud dürfte ebenfalls niemanden mehr überraschen: Es geht darum, das gesamte Spektrum des Online Marketing abzudecken.

Dabei geht es um Tools, natürlich, aber auch um Aspekte wie die betriebsinterne Kommunikation (Die Feeds in der Marketing Cloud z.B.).

Ich persönlich bin sehr gespannt, wie es weitergeht!

Und ich freue mich über Erfahrungsberichte! Ich gehe davon aus, daß wir (Adobe) noch ziemlich viel zu lernen haben.

2 Gedanken zu „Die Komponenten der Marketing Cloud

  1. Till

    Hej Jan, da fehlt ein Screenshot im Text -> [Screenshot CMS/DTM/AA mit Datenfluss]

    Ansonsten Danke für die gute Auflistung. Gerade für Analysten und Marketer die neu im Adobe Umfeld sind oder bisher nur SiteCataylst von früher kanneten, ist dies eine schöne Zusammenfassung wie die Tools ineinander fassen.

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    1. Jan Exner

      Autsch, Tatsache.

      Bin gerade aus dem Vaterschaftsurlaub (haha, Urlaub, haha, irre lachend ab) wieder da und kann den Screenshot nicht finden. Merkwürdig.

      Antworten

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