Köln (ots)
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11. Mai 2021 – Reset-Knopf gedrückt, BrandAid gelauncht – DATA Alliance, das Center of Excellence der Mediengruppe RTL für Data und Analytics sowie Research hat Werbewirkungsanalyse neu gedacht. Künstliche Intelligenz (KI) wurde sich zur Entwicklung der Steuerungssoftware BrandAid zu eigen gemacht, um automatisierte und crossmediale Werbewirkungsanalysen durchzuführen. Das im Februar angekündigte Tool ist ab sofort bei Ad Alliance im Einsatz und kandidiert um den Platz als Vermarktungs-Sparringspartner – mit guten Aussichten, wie das positive Feedback aus den ersten Terminen mit großen Agenturgruppen und Werbungtreibenden zeigt. Frank Vogel, CSMO der Ad Alliance, erklärt dazu: “Die ersten Feedbacks zeigen bereits, dass wir mit BrandAid einen Nerv treffen. Das Tool hat einen immensen Datenschatz, liefert spannende und wichtige Aspekte, die den Kundendialog qualitativ auf eine andere Ebene hebt. Wir freuen uns auf den weiteren intensiven Austausch und die Impulse unserer Marktpartner.”
Kirsten Latour, Head of Media & Brand Communication, MCM Klosterfrau: “Hinter BrandAid steckt ein spannender Ansatz. Bei unserem Produktportfolio mit unterschiedlichen Zielgruppen sind der jeweils richtige Mediamix sowie die Budget-Allokation entscheidend und Erkenntnisse zur Werbewirkung daher sehr wichtig. Nach dem ersten Einblick kann das Tool der Ad Alliance dazu einen wertvollen Beitrag leisten und relevante Analysen liefern. BrandAid kommt zum richtigen Zeitpunkt und wir sind gespannt auf Insights und Learnings, die uns bei der Media-Planung unterstützen können.”
Die Module
BrandAid ist in drei Modulen aufgebaut von denen zwei ab sofort nutzbar sind: das Brand-KPI-Tracking sowie die Wirkungsanalyse. Der Fokus liegt auf der Werbewirkungsanalyse ex-post und ex-ante für insgesamt sechs Kennziffern entlang der Customer Journey: Ad Awareness (Werbewahrnehmung), Brand Awareness (Markenbekanntheit), Brand Impression (Markenimage), Consideration (Kaufüberlegung), First Choice (Kaufabsicht) und Recommendation (Empfehlung). Mit diesen KPIs liefert das Tool einen ganzheitlichen Blick auf die Performance einer Marke und deren jeweilige KPI-Entwicklung. Werbewirkung wird somit gattungsübergreifend erfasst und der Wirkbeitrag einzelner Mediengattungen wird auf Basis von Machine Learning Modellen berechnet. Basierend auf einer sehr breiten und tiefen Datenbasis werden die Analysen mithilfe eines automatisierten Modellings durchgeführt. Ab Sommer wird ein drittes Modul – die Prognosefunktion – integriert, so dass durch Simulation zukünftige KPI-Entwicklungen vorhergesagt und relevante Einflussgrößen analysiert werden können.
Das Modell
Hierfür werden Machine Learning Ansätze und ein automatisiertes KI-Data-Modell eingesetzt, die aktuell auf zwei Datensäulen basieren: den YouGov-Befragungsdaten und der Nielsen-Werbestatistik. Dabei liefern die Paneldaten aus dem Markentracker YouGov BrandIndex mit seinen mehr als 1.300 Marken aus rund 35 Branchen Informationen zu Wahrnehmung von Marken, Unternehmen und deren Wettbewerb. Täglich werden rund 2.500 Teilnehmende ab 18 Jahre online befragt. Daten, die YouGov rückwirkend bis 2017 liefert plus die neuen Daten die täglich hinzukommen, so dass nahezu in Echtzeit greifbar wird, wie sich Sichtweisen von Konsumenten verändern. Durch die Fusion mit den Brutto-Werbespendings nach Nielsen wird der unmittelbare Einfluss von Werbeausgaben einer Marke auf die Wahrnehmung der Marke sichtbar. Aus diesen beiden Quellen fließen täglich aktuelle Daten in das Tool, die durch mathematische Algorithmen analysiert werden. Hierbei identifiziert das Machine Learning Modell die Korrelation zwischen Werbeausgaben und Entwicklung der Marken-KPIs.