KUNDENBERICHT
Gregory Welteroth Advertising (GWA) ist ein preisgekröntes nationales Werbe- und Marketingunternehmen in Privatbesitz, das sich auf Strategien für den Medieneinkauf, kooperative Programme für Einzelhändler und nationale Markenkampagnen spezialisiert hat. Die in Pennsylvania ansässige Agentur kann auf eine 30-jährige Erfolgsgeschichte zurückblicken, in der sie nationalen und internationalen Marken bei der Entwicklung von Programmen geholfen hat, die den Umsatz steigern und das Markenbewusstsein erhöhen.
GWA ist stolz darauf, anders zu sein. Die Botschaft für seine Kundinnen und Kunden: „Wir sind nicht im Geschäft, um Preise zu gewinnen. Wir sind im Geschäft, um Ihnen Geld zu sparen, Produkte zu verkaufen, die Konkurrenz zu schlagen und einen spürbaren Unterschied in Ihrem Geschäftsergebnis zu machen.“
Angesichts des vielfältigen Kundenstamms von GWA und des erklärten Ziels, diesen Kundinnen und Kunden zu helfen, Geld zu sparen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, war klar, dass Data Analytics bei den Bemühungen von GWA immer eine herausragende Rolle spielen würde.
Laut Cory Hubbard, VP of Strategic Analytics bei GWA, wurde der Bedarf an umfangreichen und vielfältigen Datenquellen schon früh erkannt. „Unser Gründer arbeitete zunächst mit vielen lokalen Einzelhändlern zusammen“, erzählt Hubbard. „Er begann, darüber hinaus mit lokalen John-Deere-Händlern zu arbeiten und sie in Gruppenprogrammen zusammenzufassen, um dadurch Effizienzsteigerungen zu erzielen. Das führte dazu, dass er im ganzen Land mit ihnen zusammenarbeitete.“
Diese Strategie, durch die Bündelung von Kunden Effizienzgewinne bei Medieneinkäufen zu erzielen, wurde zu einem Eckpfeiler des Wachstums von GWA. Aber sie wussten, dass sie so viele Daten – und so viel Automatisierung – wie möglich brauchten, um die Effizienz für ihre Kundinnen und Kunden zu maximieren.
Hubbard erzählt, dass das Unternehmen schon immer mehrere Audit-Quellen für Rundfunk, Digital und Print abonniert hat. „Aber obwohl wir Zugriff darauf hatten“, sagt er, „haben wir sie nicht wirklich genutzt und alles manuell erledigt.“
Das Analyseteam der Agentur stieß vor etwa sieben Jahren zum ersten Mal auf Alteryx. „Wir waren auf der Suche nach einer Geodaten-Analyselösung“, erinnert sich Hubbard. „Wir führten unser erstes Verkaufsgespräch, sahen uns die Produktdemo von Alteryx an und erfuhren dann, was sonst noch alles möglich ist.“ GWA kaufte eine Alteryx Lizenz, um es auszuprobieren. Und dann noch eine. Es dauerte nicht lange, und sie hatten vollständige Datenlizenzen und eine Serverlizenz. Sie waren nicht mehr zu stoppen. „Wir entwickelten Analyseanwendungen und stellten sie für die breite Masse bereit“, erzählt Hubbard. „Wir gaben jedem die Erkenntnisse, die er brauchte.“
Das Team erstellte automatisierte Berichte für Personen mit wenig Datenerfahrung oder -verständnis. „Wir hatten Leute, die nicht einmal eine Pivot-Tabelle in Excel bedienen konnten“, scherzte Hubbard. Sie vereinfachten das Ganze so sehr, dass man nur noch „auf Ausführen zu klicken“ brauchte, sagt er. Sie begannen mit den Grundlagen und bauten ihre Modelle von dort aus auf.
Das langfristige Ziel von GWA war es, den richtigen Medienmix für ihre Kundinnen und Kunden effizient zu bestimmen und dies in großem Umfang zu tun. „Alle Medien funktionieren immer noch“, so Hubbard. „Sie funktionieren nur nicht zu 100 % für alles und jeden, oder? Sie möchten jemanden erreichen, und die Realität ist, dass viele Unternehmen dazu übergegangen sind, sich vollständig auf digitale Medien zu konzentrieren. Das liegt nicht unbedingt daran, dass digital besser funktioniert. In einigen Fällen ist das definitiv nicht der Fall. Es ist einfach besser nachverfolgbar.“
Schon bald nutzte GWA Alteryx, um seine datengesteuerte Entscheidungsfindung zu unterstützen, seine Fähigkeiten zu erweitern und die Vertriebs- und Marketingbemühungen seiner Kundinnen und Kunden zu intensivieren. Das Team verfeinerte das Verbraucher-Targeting und die Medientaktiken, um über einen iterativen Prozess potenzielle Kundinnen und Kunden zu erreichen. Dadurch konnte GWA den ROI für alle Beteiligten steigern, von Herstellern bis hin zu einzelnen Einzelhändlern. Dies geschah fast ausschließlich mit Alteryx, wobei in einigen Fällen die Daten an Dashboard-Visualisierungen in Tableau weitergegeben wurden. Und sie taten dies in vier verschiedenen Schritten.
Schritt 1: Identifizierung des idealen Zielkunden
Das erste, was GWA für Kunden tat, war, zu verstehen, wer ihre bestehenden Kundinnen und Kunden waren. Sie begannen mit der Nutzung von Verbraucher- und Geschäftsdaten-Feeds (von Experian, D&B usw.), um vorhandene Vertriebs- und Lead-Daten anzureichern. Anschließend wurde mithilfe einer Segmentierungsanalyse ermittelt, welche Gruppen die höchste Neigung hatten, mit der Marke zu interagieren oder von ihr zu kaufen. Dies half GWA dabei, Messaging- und Zielstrategien auf die häufigsten Kundenbedürfnisse zuzuschneiden.
Schritt 2: Mehr gleichgesinnte Kunden finden
Ein Unternehmen kann nicht wachsen, ohne neue Kundinnen und Kunden zu gewinnen. Vor diesem Hintergrund half GWA seinen Kunden, mehr gleichgesinnte Kundinnen und Kunden zu finden, an die sie verkaufen konnten. Wie? Indem sie feststellten, welche Märkte in den wichtigsten Kundensegmenten, die eine natürliche Kaufneigung aufweisen, über dem Index liegen. Dies ermöglichte es den Kunden von GWA, ihre Mittel effizient und zuverlässig zu planen und zuzuweisen.
Schritt 3: Verstehen, wie bestimmte Gruppen Medien konsumieren
Nachdem die Zielgruppe verfeinert und Märkte mit vielen potenziellen Kundinnen und Kunden identifiziert worden waren, segmentierte GWA die Verbraucher:innen in demografische und psychografische Cluster und ordnete diesen Gruppen allgemeine Verhaltensweisen zu. Dies lieferte Erkenntnisse über den Medienkonsum und informierte über Messaging-Strategien und Bereitstellungstaktiken für die Zielgruppenansprache in jeder Phase der Customer Journey.
Schritt 4: Bestimmen, wie Menschen effektiv erreicht werden können
GWA nutzte Alteryx, um eine wichtige Frage zu beantworten: Wo befinden sich Zielkunden in der Nähe von Einzelhandelsstandorten oder Vertriebsgebieten und wie können wir sie am besten erreichen? Zunächst wurden Branchen-Datasets wie Nielsen, FCC, AAM und Geopath herangezogen. Anschließend wurden sie mit Verbraucher- und geografischen Daten angereichert.
GWA entwickelte zahlreiche Apps, um die verschiedenen Medien-Audit-Quellen aufzunehmen und zu bereinigen, und kombinierte sie in Alteryx, um ein wertvolleres Dataset zu erstellen. Schließlich führte das Unternehmen Geoanalysen durch, um zu bestimmen, welche Medienobjekte die Zielkundinnen/-kunden ihrer Kunden innerhalb der bedienbaren Handelsbereiche am effektivsten erreichen, ohne dass überschüssige Media-Impressions verschwendet werden.
Mithilfe der Computer-Vision-Funktionen der Alteryx Intelligence Suite ist GWA in der Lage, den Prozess des Einlesens von PDF-Medienrechnungen zu automatisieren, Daten einzulesen, mit den für die Ausführung geplanten Daten abzugleichen und dann für Katalogisierungszwecke umzubenennen.
Der zeitaufwendige, langwierige Prozess konnte mit Alteryx mit nur einem Klick auf Sekunden reduziert werden, was zu einer geschätzten Zeitersparnis von mehr als 270 Arbeitsstunden innerhalb eines Jahres führte.
Die Wirkung von Alteryx bei GWA war bemerkenswert, so Hubbard. „Wenn die Leute nach unsere Methodik fragen“, sagt Hubbard, „können wir sie mit Alteryx viel leichter erklären und beweisen. Es macht es einfacher, ihnen zu erklären, was vor sich geht. Die Daten sind nuanciert.“ Hubbard weist auch darauf hin, wie wertvoll es ist, bei jedem Schritt ein klares Prüfprotokoll zu haben.
Zeitersparnis sei das große Thema gewesen, sagt er. Aber es geht darüber hinaus, da einige Mitarbeiter:innen im Unternehmen Analysen erhalten, die sie vorher nie hätten bekommen können.
Hubbard nennt Datenaggregation und -automatisierung als die beiden einschneidensten Veränderungen in der Alteryx Ära von GWA. Bevor GWA alles unter Alteryx zusammenfasste, dauerte es drei Tage oder sogar eine ganze Woche, Dinge miteinander zu verknüpfen und Berichte für verschiedene Teams zu erstellen. „Wenn man drei Tage pro Händler auf maximal eine Minute persönlicher Zeit reduziert“, so Hubbard, „und man mit Tausenden und Abertausenden von Händlern zusammenarbeitet, fängt das an, sich zu summieren.“
GWA habe „wahnsinnig viel“ Zeit eingespart, sagt er, und zwar „Jahre und Jahre an Zeit“. Er verweist auf die breiteren Auswirkungen: „Jetzt wird alles nach einem festen Zeitplan und in regelmäßigen Abständen durchgeführt. Es wird zusammengestellt und per E-Mail verschickt. Dann ist es in Dashboards verfügbar, damit wir die Leute durch das Ganze führen können. Das sind ein paar Jahrzehnte Arbeit, die wir in nichts verwandelt haben.“
Wenn GWA heute Medien für einen Kunden bzw. eine Kundin bereitstellt, kann es genau verfolgen, welche Anzeigen gut funktionieren, und sehen, wie Kundinnen und Kunden sowohl auf Messaging als auch auf Platzierungen reagieren. Sie sammeln lediglich Lead- und Vertriebsdaten in Verbindung damit, wann und wo die Medien in dem Markt laufen. Dadurch können sie über die einfache First- oder Last-Touch-Attributionsmodellierung hinausgehen und echte Erkenntnisse darüber erhalten, wie sich ergänzende Medien auf die Markenbekanntheit auswirken und Verbraucheraktionen fördern.
Durch kontinuierliche Messungen und Offenheit für ständige Optimierung ist GWA in der Lage, den Marketing-ROl für seine Kundinnen und Kunden durch einen kontinuierlichen iterativen Prozess zu verbessern. Es ist gut, wenn es anfängt, und es wird mit der Zeit nur noch besser.
Mit diesem Ansatz hat GWA zusammen mit seinem Agenturpartner The MX Group einen nationalen Preis gewonnen, den B2B Marketing Elevation Awards „Best Use of Customer Insight“, für einen gemeinsamen Kunden aus dem Technologiesektor.
Der iterative datengesteuerte Prozess mit Alteryx hat zu neuen Nettoumsätzen in Millionenhöhe geführt. „Jetzt beginnt jeder Pitch und jede Strategie mit Daten und Erkenntnissen“, so Hubbard. „Die Medien selbst sind zu einem weiteren Tool geworden, um sie zu aktivieren.“
Personen in der Agentur, die keine Datenexpert:innen sind, können das Tool nutzen, um Daten abzurufen und Workflows und Berichte zu erstellen.
Wiederholbare Workflows können schnell erstellt werden, was manuelle und fehleranfällige Prozesse reduziert.
Alteryx unterstützt GWA bei allem, von Machine Learning bis hin zu Datenbereinigung und Berichterstellung.