MarTechSnack #8 | Google Ads Automatisierung mit GA4 BigQuery Daten
MarTechSnack #7 | Marketing Kosten Attribution
MarTechSnack #6 | Realtime Marketing Attribution
MarTechSnack #5 | Basic Integration adjust SDK
MarTechSnack #4 | Onsite Optimierung mit Produktgruppen Indizes (meteonomiqs API)
MarTechSnack #3 | Wetterdaten in Google Analytics 4
MarTechSnack #2 | Google Consent Mode (beta)
MarTechSnack #1 | A/B Testing in Firebase
Wie man die richtige CDP für das Unternehmen auswählt.
Marketing Kanäle tauschen kaum Daten untereinander aus. Das Ergebnis ist eine Fragmentierung der Kundenprofile über unterschiedliche Plattformen, Netzwerke und Anbieter hinweg. Es entstehen Datensilos, die eine konsistente Zielgruppenansprache im Marketing über über alle Touchpoint verhindern. Das ist nicht nur ineffektiv, sondern äußerst ineffizient, wenn eine einheitliche, personalisierte, geräte- und kanalübergreifende Kundenansprache gefragt ist. Eine Customer Data Platform bietet Abhilfe und verschafft durch eine einheitliche Zielgruppenbestimmung erstmals die Möglichkeit für eine konsistente Zielgruppenansprache über die gesamten Touchpoints der Customer Journey.
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Wie man eine CDP datenschutzkonform implementiert.
Eine CDP bietet erstmals die Möglichkeit, personenbezogene Daten und First Party Daten datenschutzkonform zusammenzubringen und darauf aufbauend Segmente an die jeweiligen Marketingtools zu übergeben. Damit ist eine konsistente Zielgruppenansprache über alle Marketingmaßnahmen möglich.
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mit Google Analytics 4 und der AI Platform (GCP)
Marketing Attribution wird von Unternehmen genutzt, um die Effektivität ihrer Marketingmaßnahmen hinsichtlich der gesamten Customer Journey zu beurteilen. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um das Marketing-Budget besser zwischen den einzelnen Marketingkanälen (Cross-Channel) zu verteilen.
Leider findet die Optimierung innerhalb der Marketingkanäle (Intra-Channel) nicht hinsichtlich dieses Attributionsmodells statt. Die Optimierung Cross-Channel und Intra-Channel finden damit nicht auf der gleichen Datengrundlage statt, was zu Fehlentscheidungen führt. Um dem Abhilfe zu schaffen, empfehlen wir eine Realtime Marketing Attribution der Conversion Values zum Zeitpunkt des Kaufs basierend auf der individuellen Customer Journey.
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mit Firebase und Google Analytics 4
Durch den kontinuierlichen Anstieg der mobilen Internetnutzung gewinnt das Thema App Tracking stetig an Relevanz. Für das App Tracking ist neben der technischen Grundlage und ihrer Funktionsweise entscheidend, wofür die generierten Daten Verwendung finden und an welche Systeme diese weitergereicht werden sollen. Für die zahlreichen Anforderungen haben sich dementsprechend diverse Lösungsansätze für das Tracking von Apps am Markt etabliert. Um optimale Unterstützung bei der Wahl der richtigen Lösung zu bieten, zeigen wir in diesem Whitepaper welche Optionen es für das App-Tracking gibt und welche sich für die jeweilige technische Gegebenheit am besten eignet.
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Seit Mitte 2020 setzt Google mit dem Server-Container des Google Tag Managers neue Maßstäbe in puncto Erhebung und Weiterverarbeitung von Nutzerdaten. Im Fokus der Lösung stehen vielversprechende Themen wie „Data Ownership“. Neben wachsenden technischen Anforderungen an Nutzer steigt somit auch die Gefahr einer missbräuchlichen oder nicht-rechtlichen Nutzung der Daten, da Themen wie Consent Management, Datenmodellierung und Datenschutz in alleiniger Verantwortung des GTM Servers liegen.
Unser neuestes Whitepaper soll einen Einblick in die Funktionsweise des serverseitigen Trackings mit seinen Vor- und Nachteilen geben, um eine Entscheidungsgrundlage für einen Wechsel auf einen GTM Server zu schaffen.
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Durch Plattform-Strategien wie die der Google Marketing Platform (GMP) und Google Cloud Platform (GCP) werden einstige Eintrittsbarrieren in der Arbeit mit Rohdaten mehr und mehr aufgelockert. Das reine Arbeiten mit aggregierten Daten im Tool-Interface weicht immer mehr komplexeren Analysen mit Rohdaten. In diesem Whitepaper stellen wir Ihnen die Möglichkeiten und Vorteile der Rohdaten-Analyse mit Google BigQuery vor und zeigen anhand praktischer Use Cases, wie die Analyse von Rohdaten zur Erklärung komplexer Sachverhalte dienen kann.
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Case Study
Welchen Einfluss hat eigentlich das Wetter auf die Kaufintention von Onlineshop-Nutzern?
Das haben wir in der gemeinsamen Case Study mit unserem Kunden DePauli AG für den Shop herrenausstatter.de analysiert. Hierfür nutzen wir die Wetter API METEONOMIQS.
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A/B Testing in Firebase | MarTechSnack #1
Google Consent Mode (beta) | MarTechSnack #2
Wetterdaten in Google Analytics 4 | MarTechSnack #3
Onsite Optimierung mit Produktgruppen Indizes (meteonomiqs API) | MarTechSnack #4
Basic Integration adjust SDK | MarTechSnack #5
Realtime Marketing Attribution | MarTechSnack #6
Marketing Kosten Attribution | MarTechSnack #7
Google Ads Automatisierung mit GA4 BigQuery Daten | MarTechSnack #8