Welche Bedeutung hat der Start von Oracle Fusion Marketing?: Daily Brief vom Dienstag

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Guten Morgen, Marketer, und haben Sie mich vermisst?

Ich habe letzte Woche einige Urlaubstage verbraucht und wurde mit schönem Wetter belohnt, als ich einen Ausflug nach Rhode Island machte. Im September zählen ein paar Stunden Nieselregen gemischt mit Sonnenschein noch als schönes Wetter.

Das Letzte, was ich tat, bevor ich mich abmeldete, war die Live-Präsentation von Larry Ellison, in der er den Start von Oracle Fusion Marketing erklärte. Ich fand das eine wichtige Neuigkeit, zumal es die Rolle des CRM implizit auf ein Aufzeichnungssystem für die letzten Phasen des Kaufzyklus reduziert.

Es sieht so aus, als ob die Nachrichten bei vielen von Ihnen Anklang gefunden haben, dem Verkehr nach zu urteilen, und ich würde gerne wissen, warum. Welche Bedeutung hat dieser Schritt aus Sicht der Marketingteams? Senden Sie mir hier eine E-Mail (und lassen Sie es mich wissen, wenn Sie vertraulich bleiben möchten): [email protected] .

Kim Davis

Redaktionsleiter

Wie NYC & Co wissen, wohin Sie gerne gehen

NYC & Co ist verantwortlich für nycgo.com, den offiziellen Reiseführer für die Stadt, und steht auch hinter der beliebten Veranstaltung Restaurant Week mit ermäßigten Preisen. Das ist alles klar ersichtlich. Weniger bekannt ist der Werteaustausch mit seinen Geschäftsmitgliedern, der im Gegenzug für Mitgliedsbeiträge Forschung und Erkenntnisse bereitstellt. Die Qualität und Spezifität der bereitgestellten Erkenntnisse hat sich durch die Verwendung von Near, der globalen People-and-Places-Intelligence-Plattform, verändert, sagte Jon Tesser, VP Research and Insights.

„Near ist die wichtigste neue Datenquelle, die wir uns hätten wünschen können. Bei Tourismusdaten ist im Grunde nichts davon in Echtzeit. Die einzigen Echtzeitdaten, die wir erhalten, sind Hoteldaten; es kommt jede Woche und wir erfahren etwas über die Hotelauslastung – das ist das einzige, was uns den Puls der Branche gibt. Darüber hinaus wissen wir nicht wirklich, was die Leute tun, wenn sie hier ankommen.“

Die Wurzeln von Near liegen in der Aggregation, Auflösung und Segmentierung großer Mengen von Verbraucherdaten für Targeting- und Werbezwecke. Durch zwei strategische Akquisitionen – Teemo im November 2020 und UberMedia im April dieses Jahres – erwarb das Unternehmen umfangreiche Standortintelligenz-Fähigkeiten, was zu dem People-and-Places-Intelligence-Angebot führte. Es verwaltet rund 1,6 Milliarden Benutzerprofile in etwa 44 Ländern, alle anonymisiert und streng konform.

NYC & Co ist nun in der Lage, nahezu in Echtzeit Daten darüber zu liefern, was Besucher in der Stadt während ihrer Reise tun, und bietet seinen Handelsmitgliedern die Möglichkeit, Menschen dort zu treffen, wo sie sich mit den richtigen Botschaften befinden.

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Google Ads kündigt auf maschinellem Lernen basierende Attributionsmodelle in einer neuen Datenschutzlandschaft an

„In Abkehr vom Last-Click wird Data-Driven Attribution [DDA] bald das standardmäßige Attributionsmodell für alle neuen Google Ads-Conversion-Aktionen sein“, twitterte Ads Liaison Ginny Marvin am Montagmorgen. Während Google auf ein datenschutzorientiertes Sucherlebnis für Nutzer hinarbeitet, passt es auch die verfügbaren Attributionsmodelle für Werbetreibende an.

DDA funktioniert, indem alle Berührungspunkte wie Klicks und Videointeraktionen in Ihren Such- (einschließlich Shopping-), YouTube- und Display-Anzeigen in Google Ads betrachtet werden, um die Pfade von Kunden, die konvertiert haben, mit denen zu vergleichen, die dies nicht getan haben. Das Modell identifiziert dann Muster zwischen diesen Interaktionen, die zu Gesprächen führen. In den kommenden Monaten wird Google Ads bestehende Conversion-Aktionen für viele Werbetreibende in den kommenden Monaten auf DDA migrieren, sagte Marvin.

Warum es uns interessiert. Attribution ist seit langem ein Thema für Marketer. Dieses Rätsel ist besonders auffällig, da FLoC droht, Suchmaschinen-Werbetreibenden noch mehr Daten wegzunehmen – und sie damit zurücklässt, Daten selbst zusammenzuschustern. Das Attributionsmodell für maschinelles Lernen von Google Ad scheint Googles Lösung für diesen Datenmangel zu sein. „Privacy-centric, DDA trainiert auf echten Konversionspfaden und verwendet maschinelles Lernen, um Konversionspunkte über Berührungspunkte hinweg zu messen und zu modellieren, selbst wenn Cookies fehlen“, fügte Marvin hinzu.

Außerdem war DDA bisher nur für Konten mit genügend Conversions in der jüngsten Vergangenheit verfügbar. Jetzt können alle Konten es ausführen und es ersetzt den letzten Klick als Standard.

Viele Werbetreibende haben behauptet, dass der Mangel an Daten und die Abhängigkeit von maschinellem Lernen ihre Arbeit erschweren (wie können wir optimieren, wenn wir nicht genau wissen, was Erfolg oder Misserfolg verursacht?). Dies ist ein weiterer Fall, in dem sie einfach den Informationen vertrauen müssen, die Google Ads ihnen gibt, ohne das Innere des Prozesses zu sehen. Wenn es jedoch gut gemacht wird, könnte es vielen Werbetreibenden helfen, besser zu verstehen, welche Kampagnen und Anzeigen zum Gesamterfolg im gesamten Trichter beitragen.

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Datenüberholung bei Michael Kors

Michael Kors hat sich den Herausforderungen einer sich abzeichnenden Welt ohne Cookies und strengeren Datenschutzbestimmungen gestellt, indem es in den letzten vier Jahren eine Datenüberholung durchgeführt hat. Sie haben ihre First-Party-Daten im ActionIQ CDP zentralisiert und ihre Strategie erweitert, um Segmentierung, Orchestrierung und Targeting von Lookalikes einzubeziehen.

Der Erfolg innerhalb des Marketingteams von Michael Kors hat sich laut Sharon Kratochvil, Vice President Global Analytics bei Michael Kors, durchgesetzt. Jetzt wird das Playbook auf zwei weitere Marken der Muttergesellschaft Capri Holdings Limited ausgeweitet – Versace und Jimmy Choo.

„Den Verbrauchern ist es egal, dass Marketing separate Teams haben kann, die für bezahlte Medien oder E-Mail-Marketing oder CRM oder Geschäfte verantwortlich sind“, sagte Tamara Gruzbarg, Head of Customer Insights bei ActionIQ. „Sie möchte nur von der Marke als Verbraucher anerkannt werden. Sie erwartet konsistente Botschaften und ein konsistentes Markenerlebnis über alle Berührungspunkte hinweg, unabhängig davon, wo sie mit der Marke interagiert.“

Gruzbarg verwies auf eine Gartner-Studie, die vorhersagt, dass bis 2025 60 Prozent der Direct-to-Consumer-Marken nach Funktion und nicht nach Kanal organisiert sein werden. Um sich an diese kanalunabhängige Erfahrung anzupassen, müssen Marken ihre First-Party-Kundendaten verdoppeln, um alle Grundlagen abzudecken.

„Gardner hat dies als eine sehr wichtige Veränderung in der Branche wahrgenommen“, sagte Gruzbarg. „Da sich Marken darauf konzentrieren, dieses ganzheitliche Kundenerlebnis zu schaffen, erkennen sie die Goldmine, die sie in den First-Party-Daten haben.“

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Zitat des Tages

„B2B-Marketing wird zunehmend systematischer, angetrieben durch die übermäßige Akzeptanz und übermäßige Abhängigkeit von Technologie. Das Ergebnis ist ein ausstechformenartiges Marketing im Fließbandstil, das der Messung Vorrang vor den Kundenbedürfnissen einräumt. Dadurch wird der Messung von leicht zu verschiebenden Vanity-Metriken Vorrang vor der tatsächlichen Effektivität eingeräumt.“ Chris Walker, CEO, Refine Labs