Case-RTL+

Case Study

RTL+ senkt den CPO um 40% mit algorithmischer Zielgruppen-Segmentierung und KI-basiertem Targeting.

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Herausforderung

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.

Zielsetzung

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.

Case Study

Algorithmische Segmentierung & Media-Aktivierung.

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 Young Professionals und die Best Ager. Die beiden Subsegmente konnten im Hinblick auf die unterscheidenden Eigenschaften analysiert und anschließend in Targetings für die programmatische Aussteuerung überführt werden.

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Young-Professionals

SITUATION Q4 2024

Herkömmliche Targeting-Ansätze waren zu ungenau für MediaMarkt SATURN mit ihren diversen Produktkategorien. Hochspezifische Zielgruppen, steigender Kampagnenvielfalt, hoher Performanceanspruch.

Ansatz

Zielgruppen werden in AIlon modelliert und nahtlos in die DSP überführt. Ohne Übersetzungsverluste, komplett GDPT-konform.

Ergebnisse

+27% CTR

-36% CPC

Deutlich bessere Leistungswerte als mit herkömmlichen Datentargetings. Die Kampagnenperformance wurde nachhaltig gesteigert.

SITUATION

Breite Zielgruppe, die basierend auf ihren Content-Affinitäten im Bereich Streaming in elf unterschiedliche Cluster segmentiert wurde. Diese Cluster waren mit klassischen Targeting-Optionen kaum fassbar.

Ansatz

Durch die algorithmische Segmentierung der Zielgruppen konnten überlappungsfreie Segmente gebildet und aktiviert werden, denen bestimmte Arten von Content zugeordnet werden konnten.

Ergebnisse

-40% CPO

+15pp Markenbekanntheit

3x höherer Ad-Recall

Eine begleitende Brand-Lift Messung bewies neben Performance KPIs die Qualität der Segmentierung und des Targetings.

SITUATION

Agenturen leben in einem kompetitiven Marktumfeld. Vergleichbarkeit der Leistungen ohne USPs bei gleichzeitig steigenden Ansprüchen der Kunden erschweren Pitch-Situationen.

Ansatz

AIlon geht über klassische Persona-Beschreibungen hinaus, erlaubt die Analyse hochkomplexer Zielgruppen wenigen Minuten und schafft durch die Verknüpfung von Kreation & Media USPs.

Ergebnisse

AIlon wird heute sowohl in der Strategie, Planung, Vertrieb und Generierung von Neugeschäft als strategisches Tool und Profit Center eingesetzt. Mit den Erkenntnissen aus AIlon gewinnen wir Pitches und haben einen neuen Umsatzkanal innerhalb der Agentur etabliert.