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DIGITAL PROSPECT LIFECYCLE FÜR AUTOMOBILHERSTELLER

PROJEKT INFO

BRANCHE

Automotive

PRODUKTE

Tracking-Audit
Ziel- & KPI-Framework
Anforderungen-Workshop
Zusammenführung von Datenquellen
KPI Dashboard
Laufende Betreuung des Analytics-Frameworks
Testing-Workflows
Adhoc-Datenanalysen
ROI- & Kampagenen-Optimierung

EINGESETZTE TOOLS

Adobe Analytics
Adobe Launch/ Dynamic Tag Management
Adobe Target
Adobe Campaign
Adobe Experience Manager
Google Cloud Platform
Klipfolio
R Studio

HERAUSFORDERUNG

Das Marketing Team eines Automobilbauers wollte die Lücke in der Customer Journey zwischen digitalem Produktinteresse auf der Website und der Vereinbarung einer Probefahrt beim Händler schließen.

UNSER VORGEHEN

Zur Schließung der beschriebenen Lücke in der Customer Journey wurde der Digital Prospect Lifecycle vom ersten digitalen Kontakt mit dem Produkt über den Autokonfigurator bis hin zur Probefahrtbuchung konzipiert. Ferner wurden gezielte Kommunikationsszenarien entwickelt, welche es dem Automobilkunden erleichterten, den nächsten Schritt in seiner Customer Journey zu gehen. Für den Bereich Paid Display Retargeting konnte die Conversion-Effizienz somit nachhaltig um ein Vielfaches gesteigert werden.

Zunächst wurde ein KPI Steuerungsdashboard konzipiert und in Klipfolio implementiert, um die künftigen Optimierungen der Customer Journey zu messen. Das daraus abgeleitete Analytics-Framework war die Basis für die künftige Tracking-Architektur. Getestet wurden verschiedene Personalisierungsszenarien, um Händler-Terminanfragen und Probefahrtbuchungen zu erhöhen. Technisch fand dies auf Basis der Adobe Experience Cloud Tools statt – Adobe Analytics, Adobe Target, Adobe Audience Manager und Adobe Campaign.

Mit der neuen Analytics-Architektur konnten kanalübergreifend personalisierte Anzeigen und E-Mails an interessierte Kunden ausgespielt werden. So konnten beispielsweise Kunden mit bekanntem Interesse an einer bestimmten Fahrzeugkonfiguration darüber personalisiert angesprochen werden.

Durch die strukturierte Ausrichtung der Adobe Experience Cloud Tools und deren Datenströme auf die Marketing-Zielmessung gelang es nicht nur, künftig Features der Kundenplattform datenbasiert zu priorisieren – auch das Media-Budget für Retargeting-Kampagnen konnte nun deutlich effizienter eingesetzt werden. Für die Priorisierung von Plattform-Features kamen Machine Learning Algorithmen zum Einsatz, die den Einfluss auf die Konversionswahrscheinlichkeit optimierten.

Datenbasierte Priorisierung von Plattform-Features

Personalisierte Nutzer-Ansprache innerhalb des Digital Prospect Lifecycle

Monitoring & Proaktive Steuerung mit Hilfe des KPI Dashboards