Brand Trackings gehören zu den wertvollsten, aber gleichzeitig am wenigsten genutzten Datensätzen im Marketing. Es ist ein frustrierender, aber allzu bekannter Zyklus: Einmal im Quartal oder im Jahr wird mit erheblichem Budget ein umfassendes Tracking in Auftrag gegeben. Die Daten werden erhoben, von Agenturen oder internen Teams aufbereitet und in Dutzenden von Slides präsentiert.
In diesen Meetings wird eifrig genickt. Man bespricht die "Key Takeaways", identifiziert Verschiebungen in der Awareness oder alarmiert über einen leichten Rückgang in der "First Choice". Und dann?
Dann geschieht meistens nichts. Die Präsentation wird als PDF oder PowerPoint auf einem Server abgelegt. Sie verstaubt digital. Das Marketing-Team kehrt zurück zur operativen Hektik, das Tracking gerät in Vergessenheit.
Danke ChatGPT für das tolle Beispielbild. Aber weiter im Text...
Das Kernproblem ist eine tiefe Kluft zwischen strategischem Insight und operativer Aktivierung. Das Brand Tracking liefert das "Was" (Wir verlieren Consideration), aber es scheitert am "Wen verlieren wir denn genau" und am "Wie erreichen wir genau diese am effektivsten?".
Dabei ist dein Brand Tracking der unangefochtene Schlüssel zu echten, markenstrategischen Zielgruppen. Es ist die einzige Datenquelle, die dir sagt, wie Menschen tatsächlich über deine Marke denken. Es ist die Blaupause für Zielgruppen, die auf realen Markenbeziehungen, psychologischen Entscheidungswegen und den entscheidenden Category Entry Points (CEPs) basieren.
Brand Tracking ist die einzige Datenquelle, die dir sagt, wie Menschen tatsächlich über deine Marke denken.
Wir glauben, dass diese wertvollen Daten nicht in einem Silo verenden dürfen. AIlon wurde entwickelt, um diese Brücke zwischen Insight und Aktivierung zu schlagen. Statt vager Analysen kannst du nach der nahtlosen Integration deines Trackings präzise Zielgruppen auf Knopfdruck erstellen, die bisher verborgen oder schlichtweg nicht aktivierbar waren:
Diese Zielgruppen sind nicht nur analytisch. Sie sind direkt aktivierbar. AIlon fungiert als Übersetzer und kann jede strategische Zielgruppe in präzise Targetings für sämtliche digitale Kanäle übersetzen – von Social Media über Programmatic (Open Web) bis hin zu Connected TV (CTV) und sogar Digital Out-of-Home (DOOH). So machst du in wenigen Schritten aus einem strategischen Insight eine fertige, zielgerichtete Kampagne.
Interessiert? In diesem Artikel zeige ich dir, wie du dein Brand Tracking mit AIlon operationalisierst. Wir befreien es aus dem Reporting-Ordner und verwandeln es in den Motor für deine Kampagnen, Zielgruppen und Targetings.
Wir schauen uns im Detail an:
Los geht's!
Der erste Schritt ist oft der, der die meisten Fragen aufwirft: "Wie könnt ihr mein spezifisches Tracking, das ich bei Institut X mit meinen eigenen Fragen erhoben habe, überhaupt nutzbar machen?"
Die Antwort liegt in einem intelligenten Prozess, der auf sogenannten Brückenmerkmalen basiert. Wir fusionieren deine Daten nicht einfach, sondern wir bauen eine algorithmische Brücke, um dein Wissen auf den gesamten AIlon-Datenraum zu projizieren.
Das Prinzip ist einfach:
Stell dir vor, dein Datensatz (das Brand Tracking) enthält Merkmale wie "Marken-Awareness (Ja/Nein)", "Consideration (Skala 1-5)", "Alter", "Geschlecht", "Wohnort (Bundesland)" und vielleicht "Haushaltseinkommen".
Der AIlon-Datenraum ist ein riesiges Netzwerk, das auf umfangreichen Panel-Daten, Verhaltensdaten und Daten-Partnerschaften basiert. Es enthält bereits Tausende von Merkmalen, darunter eben auch "Alter", "Geschlecht", "Wohnort" und "Haushaltseinkommen", aber auch unzählige psychografische Merkmale, Interessen, Mediennutzungsgewohnheiten und vieles mehr.
AIlon erkennt nun automatisch die überlappenden Variablen – in diesem Fall Demografie und Geografie. Diese dienen als Übersetzungsschlüssel oder Brückenmerkmale.
Über diese Brücke werden dann alle weiteren, einzigartigen Merkmale deines Trackings (wie "Awareness" oder "Consideration") algorithmisch verknüpft. AIlon analysiert die statistischen Korrelationen und rekonstruiert, wie sich deine spezifischen KPIs – z.B. eine hohe Awareness für deine Marke – über den gesamten, viel reichhaltigeren Datenraum verteilen.
Schauen wir uns das Bild oben an:
Zum Beispiel:
Dein ehemals flacher Datensatz hat Tiefe und Tausende von neuen Dimensionen gewonnen. Je mehr gemeinsame Merkmale (Brücken) zur Verbindung genutzt werden können, desto präziser und robuster wird die Integration. So wird aus einem statischen Datensatz ein lebendiges, atmendes Modell deiner Marke im Markt.
Sobald die Integration abgeschlossen ist (ein Prozess, der oft nur wenige Tage dauert), beginnt der wirklich spannende Teil. Der erste und stärkste Hebel liegt darin, dein Brand Tracking ab sofort als Fundament für deine tägliche Zielgruppenarbeit zu verwenden.
Nehmen wir ein klassisches Problem: Dein Tracking-Report zeigt, dass deine Marke zwischen Awareness und Consideration deutlich verliert. Sagen wir, 80 % der Zielgruppe kennen dich, aber nur 30 % ziehen dich in Betracht. Das ist ein "Leck" von 50 Prozentpunkten im Funnel. In einer klassischen Präsentation würde diese Folie zu Sorgenfalten führen und die Diskussion anstoßen: "Wir müssen unsere Consideration-Maßnahmen verstärken."
Aber wer SIND diese 50 %? Warum ziehen sie uns nicht in Betracht? Sind es falsche Preiswahrnehmungen? Fehlende relevante Botschaften? Starke Konkurrenz?
In AIlon verwandelst du diesen KPI von einem Problem in eine Zielgruppe. Du kannst genau diese Funnel-Stufe als Kriterium nutzen, um eine konkrete Zielgruppe zu definieren:
Zielgruppen-Definition: "Conversion-Loss-Segment"
Das ist der Moment, in dem alles anders wird.
Statt eines vagen "Wir müssen was tun", hast du jetzt eine echte Zielgruppendefinition vorliegen. Und diese kannst du sofort tiefgehend analysieren.
Die beispielhafte Analyse im Dashboard (siehe Bild oben) zeigt, was nun passiert:
Du hast deine Zielgruppe "Conversion-Verlust: Awareness -> Consideration" geladen. Das AIlon Dashboard zeigt dir auf einen Blick, wer diese Menschen sind:
Jetzt wird aus Daten eine Strategie: Dein Haupt-Branding ist vielleicht jung, dynamisch und abenteuerlustig. Das funktioniert super bei der urbanen Gen Z, aber du verlierst massiv bei dieser älteren, konservativen Gruppe. Sie kennen dich (Awareness), aber deine Botschaft führt nicht dazu, dass sie dich in Betracht ziehen. Sie fühlen sich möglicherweise nicht angesprochen oder verstehen dein Produktversprechen nicht.
Aber du siehst: So wird aus einem "toten" Reporting-Datensatz eine lebendige, greifbare Personengruppe. Und du kannst nun datenbasiert entscheiden, wie du sie gezielt ansprichst.
Der zweite, noch mächtigere Hebel ist die Dynamisierung deines Trackings.
Traditionell sind Brand Trackings statisch. Sie zeigen Durchschnittswerte für die "Gesamtbevölkerung 14+" oder vielleicht für eine vordefinierte, breite "Kernzielgruppe". Das Problem? Dein Marketing ist nicht für die "Gesamtbevölkerung". Dein Marketing zielt auf Nischen, auf Personas, auf spezifische Verhaltensgruppen. Du willst wissen, wie deine Marke bei "jungen Müttern", "Finanz-Interessierten" oder "Netflix-Heavy-Usern" performt. Ein klassisches Tracking kann dir das nicht beantworten, es sei denn, du hast exakt diese Gruppen vorab als Segmente definieren und erheben lassen – was teuer und unflexibel ist.
Mit AIlon wird dein Brand Tracking dynamisch. Da es nun Teil des gesamten Daten-Netzwerks ist, kannst du es für jede beliebige, selbst erstellte Zielgruppe in Echtzeit neu berechnen.
Beispiel: Schokoladen-Tracking Du hast ein allgemeines Brand Tracking für den Schokoladenmarkt erhoben. Du kennst deinen Funnel für die Gesamtbevölkerung.
Jetzt möchtest du aber wissen: Wie performt meine Marke eigentlich bei unterschiedlichen Generationen? Du definierst in AIlon zwei einfache Zielgruppen: "Gen Z" und "Gen X". Und dann wendest du dein Tracking auf diese Gruppen an.
Das Ergebnis siehst du im Dashboard (Bild oben):
Das System berechnet deinen Markenfunnel für jede dieser Gruppen komplett neu.
Folgende strategische Implikationen lassen sich treffen:
Diese Art der "Was-wäre-wenn"-Analyse kannst du auf unendlich viele Zielgruppen anwenden:
Dein Brand Tracking wird von einem starren Rückspiegel zu einem flexiblen Analyse-Tool für die Zukunftsplanung.
Hier schließt sich der Kreis. All diese Analysen (die "Conversion-Loss-Gruppe" aus Schritt 2, die "Gen Z" aus Schritt 3) wären wertlos, wenn sie wieder nur auf einer PowerPoint- Folie landen würden.
Das Beste an der Integration: Sobald deine Brand-Tracking-Daten in AIlon verknüpft sind, kannst du aus jeder einzelnen Zielgruppe direkt aktivierbare Zielgruppen-Targetings generieren.
Das ist der entscheidende Schritt, der die "Activation Gap" schließt. Egal, ob du Social Media, CTV, Open Web oder Digital Out-of-Home bespielen möchtest - für nahezu alle Kanäle kannst du innerhalb des AIlon Dashboards präzise Targetings berechnen. Dies gewährleistet die Operationalisierung in Media.
Nehmen wir die Zielgruppe aus Punkt 2, "Kennen Marke, aber ziehen sie nicht in Betracht" (Siehe Bild oben)
Wir können für sie ein Targeting für Open-Web (Display Ads) berechnen und wissen exakt, welche Targeting-Parameter wir wie kombinieren müssen. Dieses Targeting lässt sich anschließend direkt per Klick in eine DSP (Demand-Side Platform) überführen.
Dieser Prozess funktioniert für nahezu alle Kanäle:
Statt dein Brand Tracking im nächsten Reporting-Ordner verstauben zu lassen, kannst du es in AIlon zu einem echten strategischen Werkzeug für datengetriebene Markenführung machen.
==> Wir laden dich ein: Schau dir gemeinsam mit uns ein Beispielprojekt an oder starte direkt mit der Integration deines eigenen Brand Trackings.
In einem kurzen, gemeinsamen Call besprechen wir alles Wichtige:
Schreib dafür einfach Kilian von unserem Team. Er hilft dir gerne beim Einstieg und begleitet dich durch die ersten Schritte.
Mach mehr aus deinem Brand Tracking. Lass es nicht einfach liegen. Nutze es, um die Zukunft deiner Marke aktiv zu gestalten.