„Audiences“ – Integration von Analytics mit Target

Von | 17. Februar 2015

Der heutige Artikel ist gefährlich. Die beteiligten Komponenten und Technologien entwickeln sich zur Zeit rapide, und wenn ich Pech habe, ist der Artikel zum Zeitpunkt seiner Veröffentlichung schon obsolet.

Falls dem so sein sollte (und ich werde das im Januar überprüfen), dann muß ich schnell nachlegen. Notiz vom 29.1.: Nee, paßt noch.

Es geht um die Integration von Analytics mit Target, bzw. einen Teilaspekt der Integration: Audiences.

Segmente

Webanalyse lebt von und mit Segmenten, denn nur indem man sich definierten Teilbereiche seiner Daten ansieht, kann man Vergleiche anstellen und eben diese Teilbereiche besser verstehen.

Targeting und Testing sind da nicht anders: Tests sind einfacher zu planen und auszuwerten, wenn man sie auf einen Teil der Besucher beschränkt, und beim Targeting sind Segmente ein integraler Bestandteil der Idee.

Wenn die Dinger auf beiden Seiten so wichtig sind, dann sollten wir uns vielleicht mal ansehen, wo es Überlappungen gibt und wo nicht, oder?

Dumme Frage: Was ist eigentlich ein „Segment“ in Analytics oder in Target?

So dumm ist die Frage gar nicht!

Fangen wir mit Analytics an: Ein Segment wird hier definiert, indem man einen Container mit Regeln bestückt. Je nach Container erhält man dann mehr oder weniger viele Daten.

Es gibt in Analytics bekanntlich 3 Container: hit, visit und visitor. Also gibt es eigentlich 3 Typen von Segmenten. Das ist insofern wichtig, als das bei Target ganz anders aussieht: Dort werden Segmente über den visitor definiert.

Audiences

Sprechen wir also statt über Segmente lieber über „Audiences“, dann mischen sich keine mitgebrachten Vorstellungen in die Suppe.

Seit ein paar Monaten gibt es als Teil der Marketing Cloud die sogenannten „Marketing Cloud Audiences“, formerly known as „Master Marketing Profile“ oder MMP. Die Idee hinter diesen Audiences ist zweierlei:

  1. Den einzelnen Tools die Arbeit abnehmen, wenn es um Segmentierung geht, und
  2. Austausch der Audiences zwischen den Tools zu standardisieren.

Nutzer von Target und Analytics Premium („Data Workbench“, fka „Insight“) wissen vielleicht, daß man visitor IDs aus Data Workbench exportieren und in Target importieren kann, was bedeutet, daß man Gruppen von Besuchern, die man in Data Workbench gefunden hat, ganz gezielt mit Target ansprechen kann.

Diese Fähigkeit quer durch die Marketing Cloud sollen die Marketing Cloud Audiences ermöglichen. Die einzelnen Lösungen müssen dafür Zugriff auf die zentralen Audiences gewähren.

Für Analytics und Target gibt es diese Integration. Wer beide Tools hat und das gern tun möchte, muß eine ganze Reihe Voraussetzungen erfüllen:

  • Marketing Cloud muß verfügbar sein
  • Regional Data Collection statt herkömmlichen Tracking
  • VisitorAPI.js >1.3 muß implementiert sein
  • AppMeasurement.js >1.4 oder s_code.js >H.27.3 ist ein Muß
  • mbox >53 muß auch sein
  • DTM ist nicht zwingend notwendig, vereinfacht aber die Implementierung extrem
  • Man braucht Zeit!

Wie schon ganz oben erwähnt arbeiten die Entwickler an der Integration und an MCA. Das Deployment war bis vor wenigen Wochen noch sehr holprig, hat sich mittlerweile aber gebessert. Wer die Integration ausprobieren möchte sollte Zeit mitbringen. Ganz einfach ist es noch nicht.

Was kann man erwarten?

Man hat nach vollbrachter Integration drei Möglichkeiten, Audiences zu definieren: In Analytics, in MCA und in Target. Was die Benutzung der Audiences in Target angeht (und nur darum soll es hier gehen), hat jede der drei Methoden unterschiedliche Effekte.

Da gibt es zum einen den Aspekt „Verzögerung“. Wann kann ich einen Besucher in Target als Teil der Audience ansprechen? Bzw. wie lange nachdem ich relevante Daten über ihn oder sie gesendet habe?

Beispiel: Eine Audience names „Käufer“ all derer die mal was gekauft haben. Wenn jetzt ein neuer Besucher auf die Site kommt, fällt er nicht in diese Audience. Wenn er aber etwas kauft, dann stellt sich die Frage ab wann genau Target ihn in der Audience „Käufer“ sieht.

Wenn ich die Audience in Target selber definiere und den Kauf Target mitteile, dann kann ich das sofort für’s Targeting benutzen, also sogar schon auf der Bestätigungsseite.

Definiere ich die Audience in MCA und sende den Kauf dorthin, dann finde ich den Besucher ab der nächsten Seite in dieser Audience. Lege ich ein Segment in Analytics an und benutze Analytics zum Tracken, dann müssen die Daten zunächst von Analytics nach Target gelangen. Das passiert in Batches, einmal am Tag, daher gibt es hier die längste Verzögerung. Bis zu 48 Stunden kann es dauern, bis ein Besucher dem Segment zugeordnet wird.

Der zweite Aspekt ist „Komplexität“ der Audience.

In Analytics kann ich ziemlich beliebig segmentieren. Tools wie Processing Rules, Classifications oder Pfadanalyse gibt es nur in Analytics. Wer also komplexere Audiences bilden und ansprechen will, kommt um Analytics nicht herum.

Dazu kommt, daß die Auswertung in Analytics natürlich einfacher ist, wenn ich dort die selben Audiences/Segmente verwenden kann, für die ich in Target getestet habe.

MCA und Target hingegen sind schnell und direkt, und wer auf tiefere Einsichten in Analytics nicht so viel Wert legt, benutzt MCA oder einfach Target. In letzterem Fall bräuchte man die Integration dann nicht.

Eine Anmerkung vielleicht noch, die in Europa vielleicht noch nicht so viel Relevanz hat: Wer Audience Manager Kunde ist, kann AAM vollständig integrieren! MCA basiert teilweise auf AAM und AAM erweiter die Fähigkeiten der Marketing Cloud Audiences um externe Attribute und algorithmische Modellrechnung.

Man kann über AAM also z.B. Daten aus dem CRM oder von Drittanbietern einfliessen lassen und dann in Target benutzen.

In den USA ist das üblich und erlaubt, in Europa sind wir vielleicht etwas vorsichtiger.

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