Kunde: RTL Deutschland
Branche: Medien- und Unterhaltung
Anwendung: Algorithmische Segmentierung, programmtische Media-Aktivierung
RTL+ ist eine Streaming-Plattform, die eine Reihe verschiedener Sendungsformate bietet. Das Angebot reicht von TV-Inhalten (bereits vor TV-Ausstrahlung), über Sport-Livestreams und exklusive Serien bis hin zu eigens für die Plattform produzierten Originals.
Für die Bewerbung des Streamingservices RTL+ hatte der Kunde die Herausforderung, dass seine Reichweiten-Zielgruppe nicht differenzierend und damit trennscharf war. Folglich wäre eine targetierte Ansprache nur mit enormen Streu- und damit Effizienzverlusten möglich gewesen.
Die Zielgruppe der Streaming-Plattform RTL+ wurde von RTL in 11 verschiedene Communities of Interest segmentiert, die in mediale Zielgruppen übersetzt und im Rahmen der Digitalkampagnen aktiviert werden sollten.
Die Leistungswerte des daraus resultierenden Targetings sollten mit denen eines intuitiv gebildeten Interessen-Targetings sowie denen einer nicht mit der Kampagne erreichten Kontrollgruppe verglichen werden. Um die Auswirkungen auf die Brand Metriken zu beobachten, sollte die Kampagne von einer Brandlift-Messung begleitet werden.
"Wir konnten die Brand Metriken für RTL+ effektiv steigern und haben wesentlich bessere Ergebnisse erzielt als mit dem Einsatz klassischer, interessensbasierter Targetings. Wir sind überzeugt!"
Kirsten Nachtigall, Vice President Brand & Marketing, RTL Deutschland
Die Zielgruppe wurde in AIlon nachgebildet und analysiert. Hierbei wurde ersichtlich, dass die Zielgruppe in ihren Merkmals-Ausprägungen sehr heterogen ist.
Über eine Principal-Component- Analysis (PCA) konnten die Omni-Streamer in sinnvolle Subsegmente eingeteilt werden. Die Heterogenität dieser vielseitig Interessierten kristallisierte sich am Ende in zwei signifikante Eigenschaftsmodelle:
Die beiden Subsegmente konnten im Hinblick auf die unterscheidenden Eigenschaften analysiert und anschließend in Targetings für die programmatische Aussteuerung überführt werden.
Das KI-basierte Targeting erzielte jeweils 15 ppt Uplift in der ungestützten Markenbekanntheit und im Ad Recall im Vergleich zur Kontrollgruppe.
Gleichzeitig lieferte es höhere CTRs, geringere CPS & CPO sowie einen höheren Anteil neuer Nutzer als das Interessen-Targeting.
AIlon bietet vielfältige Möglichkeiten Zielgruppen im unterschiedlichen DSPs zu targetieren.
Wir sind zudem fest verdrahtet in dem Trading Desk der PIA Advertising, wodurch wir auch hochkomplexe Zielgruppen direkt in der DMP modellieren können. Diese Kooperation nennen wir NEO Audiences.
Segmentierung im Marketing macht aus breiten Zielgruppen relevante Audiences. Sie zeigt Motive & Werte und übersetzt Insights direkt in Kreation und...
Menschen verstehen, Audiences aktivieren: So macht AIlon die Sinus-Milieus unmittelbar operativ nutzbar – von der Analyse bis zur direkten...
RIMC Hotel & Resorts steigern mit AIlon die Kampagnen-Performance um 22% durch algorithmischer Zielgruppen-Segmentierung und KI-basiertem Targeting.