Beseitigen Sie blinde Flecken in Ihrem digitalen Marketing

Management dreht sich alles um Entscheidungen. Beim Management in einem Digital-Marketing-Team dreht sich alles um datengesteuerte Entscheidungsfindung. Heutzutage erschweren Cookie-, Datenschutz- und MarTech-Einschränkungen die Messung und vergrößern blinde Flecken. Einmal außer acht gelassen, erhöhen sie die Anschaffungskosten und erschweren den Nachweis des Marketingwerts.

In diesem Artikel decken wir die wichtigsten blinden Flecken auf, die Sie im digitalen Marketing im Jahr 2023 kennen sollten. Wir teilen auch Möglichkeiten, ihre Auswirkungen auf das Geschäft abzuschätzen, und Best Practices, um damit umzugehen.

Top blinde Flecken im Jahr 2023:

• CRM-Daten sind nicht mit Digital Analytics-Berichten verbunden
• Ein erheblicher Teil des Datenverkehrs stammt aus unbekannten Quellen
• Nicht-Einwilligungsdaten haben selbst für konvertierte Besucher keine Quellen für den Sitzungsdatenverkehr

Digitale Marketingkampagnen werden anhand von Online-Conversions gemessen, aber C-Level suchen nach abgeschlossenen Bestellungen oder qualifizierten Leads, um den Marketingwert zu beweisen. Wenn Ihre CRM-Daten nicht mit Ihren Digital-Analytics-Berichten verknüpft sind, wissen Sie nicht, welche Akquisitionskampagnen aus Sicht des tatsächlichen Geschäftswerts unter- oder überschätzt werden.

Um Berichte zu erstellen, müssen Daten aus verschiedenen Quellen korrekt gruppiert werden. Beispielsweise müssen Benutzeraktionen in Sitzungen gruppiert werden, um Conversions mit Werbekampagnen zu verknüpfen. Ausgaben aus verschiedenen Quellen sollten in eine einzige Struktur umgewandelt werden, um die Effektivität dieser Quellen zu vergleichen. Daten aus Website- und Werbequellen müssen mit Daten aus Ihrem CRM-System kombiniert werden, um die tatsächliche Effektivität des Marketings aus geschäftlicher Sicht zu bewerten.

Analysten sammeln Daten von unterschiedlichen Diensten und Systemen. Und natürlich variieren die Struktur und das Format der Daten je nach Quelle. Außerdem können diese Daten Fehler, Duplikate und Abweichungen enthalten. Schmutzige und fragmentierte Daten müssen bereinigt und normalisiert werden.

Die Bereinigung, Normalisierung und Untersuchung der Kompatibilität von Daten aus verschiedenen Quellen nimmt viel Zeit in Anspruch. Darüber hinaus ist ein regelmäßiges Durchkämmen der Daten erforderlich, da die Quelldaten aktualisiert werden, um die Geschäftslogik gemäß den Geschäftsanforderungen flexibel zu verwalten.

Um ein Berichtssystem vorzubereiten, muss ein Analyst eine ganze Kaskade miteinander verbundener SQL-Datentransformationen erstellen und verwalten. Daraus entsteht in jedem Projekt mit der Zeit ein Gewirr von SQL-Abfragen und Skripten, deren Debugging viel Zeit in Anspruch nimmt und keinen Mehrwert bringt.

Mit OWOX BI müssen Sie nicht mehr nach KPI-Inkonsistenzen suchen und zwischen Tools wechseln. Sie können alle Benutzeraktionsdaten mit Kampagnen- und CRM-Daten abgleichen, um den Marketingwert nachzuweisen. Welche Daten Sie auch immer benötigen, Sie können sie sofort auf Ihrem Dashboard sehen.

Schritt 1. OWOX BI sammelt automatisch Daten in einem praktischen Format zur Analyse aus all Ihren Marketingquellen:

• Google Analytics 4, Firebase und AppsFlyer
• Website (Rohdaten mit vollständiger DSGVO-Konformität)
• Werbeplattformen
• CRM-Systeme
• Andere Marketingquellen

Schritt 2. Mit OWOX BI müssen Sie Daten nicht manuell bereinigen, strukturieren und verarbeiten.Der Dienst normalisiert Rohdaten automatisch in ein analysebereites Format. Sie erhalten präzise strukturierte Informationen: einheitliche Tag-Formate, eine einheitliche Währung, Daten ohne Dubletten und Anomalien, Bot-Erkennung.

Schritt 3. OWOX BI Transformation wendet automatisch die grundlegenden Transformationen an, die jeder benötigt, wie Sessionization, Kostendatenverschmelzung, Erkennung des Benutzertyps (neu oder wiederkehrend), Conversion-Modellierung, benutzerdefinierte Kanalgruppierung und viele andere.Außerdem können Sie ganz einfach Ihre eigenen (benutzerdefinierten) Transformationen erstellen und anwenden.

Mit diesem Ansatz können Sie:

• Steigern Sie den Wert und die Effizienz der Analysearbeit durch:
• Beschleunigen von Änderungen an Berichtsstrukturen und Metrikberechnungslogik
• Reduzierung der Kosten für die Unterstützung von Berichten und Dashboards
• Vereinfachung von Diskussionen und Genehmigungen von Berichten
• Erhöhen Sie die Datenqualität in Berichten durch:
• Vermeidung von Doppelarbeit bei der Implementierung von Parameter- und Metrikberechnungslogik
• Eine Datenschicht zu haben, die die Quelle genauer Daten ist

OWOX BI liefert Ihnen Daten, die bereit für die Analyse sind, wodurch Stunden bei der Datenvorbereitung eingespart werden.

Die erforderliche Struktur der Quelltabellen und die Logik für ihre Bildung hängt von den Besonderheiten Ihres Unternehmens ab. Mit OWOX BI Transformation erhalten Sie beliebige Datenstrukturen mit beliebiger Formationslogik.

Beispielsweise gibt es im nativen GA4 → Google BigQuery-Export nur eine Zugriffsquellen-Zuordnungslogik – Erste Benutzerquelle. Das heißt, nur die erste Quelle für einen bestimmten Benutzer wird berücksichtigt, und alle anderen Quellen, die zu einer Sitzung geführt haben, werden ignoriert. Daher sind einige Zugriffsquellen in Ihren Berichten nicht sichtbar. Dies kann für Analysten ein Problem darstellen, da viele Berichte auf Sitzungen aufbauen. Daher ist es wichtig, die Quelle jeder Sitzung zu definieren.

In OWOX BI können Sie jede Zuordnungslogik für Verkehrsquellen einrichten, einschließlich der Sitzungsquelle, die für Berichte zur Marketingleistung wichtig ist.

Angenommen, Sie benötigen einen Leistungsbericht mit Daten zu Werbekampagnen und Online-Conversions. Viele Website-Aktionen, einschließlich Conversions, folgen jedoch Klicks auf Anzeigen durch einzelne Benutzer. Aus diesem Grund müssen Sie die Online-Benutzeraktivitäten nach Verkehrsquellen gruppieren, bevor Sie die Beziehung zwischen Kampagnen und Online-Conversions untersuchen können.

Der OWOX BI-Algorithmus kombiniert automatisch Treffer/Ereignisse in Sitzungen, ohne auf die Google Analytics-Logik der Sitzungsbildung zurückzugreifen. Sie erhalten sofort einsatzbereite, automatisch aktualisierte Sitzungstabellen in einer praktischen Struktur, ohne komplexe Datentransformationen schreiben zu müssen.

Darüber hinaus kann ein Analyst mit OWOX BI Sitzungen gruppieren, indem er kostenlose Transformationsvorlagen für Google Analytics Universal und Google Analytics 4 verwendet. Als Ergebnis erhält der Analyst Sitzungsdaten in einer einzigen Struktur, die für Berichte oder Kostenzuordnung verwendet werden kann.

Alle Vorlagen sind einfach zu ändern – ein Analyst kann jeden Teil einer Vorlage ändern, um Sitzungen auf einzigartige Weise zu erstellen. Darüber hinaus können Analysten ihre eigenen einzigartigen Algorithmen erstellen, indem sie nur Standard-SQL verwenden.

Für einen Vermarkter ist es wichtig, die Unterschiede zwischen den Zielgruppen zu verstehen. Um beispielsweise Wachstumsziele zu erreichen, müssen Sie die Leistung von Werbekampagnen für neue und wiederkehrende Benutzer separat nachverfolgen. Das ist wichtig, denn Kanäle mit einem hohen Anteil an wiederkehrenden Usern haben zwar die besten KPIs, sind aber kaum skalierbar.

OWOX BI bietet die Möglichkeit, den Benutzertyp (neu oder wiederkehrend) zu definieren, sodass Sie Berichte zu verschiedenen Benutzerkohorten erstellen können. Dazu können verschiedene Arten von Daten verwendet werden, die von OWOX oder anderen Systemen von der Website, dem CRM-System usw. gesammelt werden:

• Cookies und ihre Dauer auf Websites (wie GA, aber mit mehr Genauigkeit und Flexibilität)
• Benutzertransaktionen auf der Website
• Informationen über die Registrierung der Benutzer auf der Website
• Informationen über die Registrierung des Benutzers im CRM-System
• Informationen über Verkäufe aus dem CRM-System
• Alle anderen Informationen, die das Unternehmen über seine Benutzer hat

OWOX BI verfügt über sofort einsatzbereite Algorithmen und Tools, um all diese Daten zu kombinieren und so genau wie möglich festzustellen, ob ein Benutzer neu ist oder zurückkehrt, ohne dass Informationen über den Benutzer verloren gehen.

Analysten können solche Algorithmen aus vorgefertigten Vorlagen anwenden, die in Standard-SQL geschrieben sind. Sie können auch schnell eine Vorlage ändern oder Ihren eigenen Algorithmus zur Erkennung des Benutzertyps schreiben.

Mit OWOX BI können Sie Analysen rund um den Benutzer erstellen, nicht um Browser, Geräte und Kampagnen. Alle Daten über das Nutzerverhalten Ihrer Website sowie verschiedener Geräte und Anwendungen werden in einem einzigen Profil zusammengeführt. Sie erhalten ein vollständiges Bild des Verhaltens jedes Benutzers, um die Qualität von Werbekampagnen zu analysieren.

OWOX BI kombiniert Dutzende von Benutzer-IDs auf den Web- und App-Plattformen in einem einzigen Benutzerprofil (ProfileID):

Mit ProfileID können Sie eine Kette von Quellen auf dem Weg zur Conversion kombinieren. Dies erhöht die Zuordnungsgenauigkeit und ermöglicht es Ihnen, Fragen zur Effektivität von geräteübergreifenden Werbekampagnen zu beantworten.

Google Analytics und andere Analysetools verfügen über vordefinierte Datentransformationsalgorithmen für Sessionization, Attribution, Ad Cost Blending und so weiter. Sie ermöglichen es Ihnen, alles zu tun, was für Marketinganalyse-Transformationen auf allgemeine Weise erforderlich ist. Sie haben einige Anpassungsmöglichkeiten, aber es reicht nicht aus, wenn Sie Ihre eigenen Algorithmen mit geschäftsspezifischen Ansätzen anwenden möchten.

OWOX bietet einen gut entwickelten und effektiven Satz von Transformationen, um marketingspezifische Daten zu transformieren. Jedes ist darauf ausgelegt, Daten so aufzubereiten und umzuwandeln, dass es für die meisten Websites am besten funktioniert. Wir stellen sie als eine Reihe von Transformationsvorlagen bereit.

Wenn Sie eine einzigartige Datentransformation gemäß Ihren spezifischen Anforderungen benötigen, kann OWOX benutzerdefinierte Transformationen bereitstellen. Sie können auf drei Arten entwickelt werden:

• von Grund auf von Ihren Analysten
• von Grund auf von OWOX-Profis nach Ihren Anforderungen
• durch Ändern einer bestehenden Datentransformation aus einer OWOX-Vorlage (der schnellste Weg)

Benutzerdefinierte Transformationen verwenden SQL-Abfragen und haben eine unbegrenzte Anzahl von Abfragen in einer Kette. Sie können unbegrenzt Datentransformationsregeln erstellen. Benutzerdefinierte Transformationen können zusammen mit Transformationen aus Vorlagen verwendet werden, um einen reibungslosen Datenfluss zu schaffen. Sie können eine benutzerdefinierte Transformation als Projektvorlage speichern und in einem anderen Datenfluss innerhalb desselben Projekts wiederverwenden.

Um die richtigen Entscheidungen über Dinge wie die Verteilung des Werbebudgets zu treffen, müssen Sie sicher sein, dass Daten in Berichten rechtzeitig aktualisiert werden.

OWOX BI bietet eine einfache Möglichkeit, Datenaktualisierungen ohne Codierung oder Tools von Drittanbietern zu planen. Ein Planer ist ein Teil jedes Prozesses, der innerhalb der OWOX BI-Plattform erstellt werden kann.

Es gibt zwei Arten von Planern zur besseren Abstimmung von Datenaktualisierungen: nach Zeit und nach Ereignis. Der erste Planertyp stellt den genauen Zeitpunkt bereit, wann die Daten bereit sein werden; Der zweite Typ vereinfacht diese Einrichtung mit einem Abhängigkeitsfluss (wenn Prozesse nacheinander ausgeführt werden). Die Kombination dieser beiden Scheduler-Typen gibt Kunden die Möglichkeit, Daten für Leistungsberichte schnell, einfach und flexibel zu aktualisieren.

Möglicherweise stellen Sie fest, dass ein erheblicher Teil der Sitzungen und Conversions von direkt/keine stammt. Daher ist es fast unmöglich zu verstehen, aus welchen Quellen diese Sitzungen und Konvertierungen wirklich stammen. Die häufigste Ursache ist eine begrenzte Cookie-Lebensdauer, die dazu führt, dass jede nachfolgende Sitzung eines bestimmten Besuchers als neue Sitzung definiert wird und die Verbindung zur allerersten Sitzung verloren geht.

Erstanbieter-Cookies im Safari-Browser haben eine begrenzte Lebensdauer von sieben Tagen. Unter dem Strich wird dieclientId-Kennung verwendet, um einen bestimmten Benutzer in Google Analytics zu identifizieren. Daher wird es von Analysetools als Schlüssel verwendet, anhand dessen Sie die Aktionen eines Benutzers über einen langen Zeitraum nachvollziehen können, woher der Benutzer ursprünglich kam, welche Seiten er besucht hat und so weiter.

Die clientId-Kennung wird in das ga_-Cookie geschrieben und auf dem Gerät des Benutzers gespeichert. Dies wird alsErstanbieter-Cookie betrachtet, aber da es in JavaScript-Skript geschrieben ist, unterliegt es den ITP-Beschränkungen.Eslebt also nicht länger als sieben Tage .

Das heißt, wenn ein Nutzer heute über eine Facebook-Werbung Ihre Website besucht und acht Tage später eine Bestellung aufgibt, dann ist dies für Ihr Analysetool ein neuer Nutzer und die Bestellung wird in keiner Weise der Facebook-Werbung zugeordnet. Der Vermarkter wird für diesen Teil des Datenverkehrs blind und kann unwirksame Werbung auf Facebook deaktivieren, da er die wahre Quelle der Bestellung nicht versteht. Dies könnte zu einem Rückgang von Aufträgen und Geschäftsgewinnen führen. Daher führt eine Erhöhung des Anteils neuer Nutzer in der Analytik zu Einnahmeverlusten.

Der ITP-Auswirkungsrechner für Google Analytics kann hilfreich sein, um zu verstehen, wie sich Cookie-Änderungen auf Sie auswirken.

Mit OWOX BI können Sie die Genauigkeit Ihrer Schätzungen für Werbekampagnen um 70 % erhöhen und die wahren Quellen/Medien/Kampagnen identifizieren, die Einnahmen generieren. Das serverseitige Tracking von OWOX BI überwacht alle Benutzeraktivitäten auf Ihrer Website, verlängert die Lebensdauer von Cookies und wird nicht von Werbeblockern beeinflusst, sodass Sie den gesamten Pfad zur Conversion sehen können.

Mit OWOX BI können Sie eine Erstanbieter-Datenerfassung einrichten, um ITP-Probleme zu lösen. Dazu erstellen wir bei der Integration eine separate Subdomain auf Ihrer Website, auf der die Erfassung erfolgt.

Bei jedem Treffer/Ereignis erstellt OWOX BI eine Cookie-Ouid und erneuert sie für 364 Tage. Dieses Cookie hat eine langlebigere Benutzer-ID, owox.user_id. Auf dieser Grundlage können wir Analyseberichte ohne einen großen Anteil an gefälschten neuen Benutzern erstellen und einen Benutzerpfad für einen längeren Zeitraum erstellen. Dadurch ist es möglich, die Effektivität von Werbekampagnen richtig zu bewerten und die gesamte User Journey zu verfolgen.

Werbedienste stellen Kostendaten in unterschiedlichen Formaten und Datenstrukturen bereit. Aber keine Anzeigendienste stellen Kostendaten im UTM-Format bereit. Um solche Daten bereitzustellen, müssten sie URL-Records mit UTM-Parametern für jeden Klick speichern, was zu teuer wäre.

Das Importieren von Kostendaten in ein beliebiges Data Warehouse führt dazu, dass Schlüssel zum Zusammenführen von Werbekostendaten mit anderen Daten benötigt werden. Um ein vollständiges Bild der Werbewirksamkeit zu erhalten, ist die Zusammenführung solcher Daten ein Muss. UTM-Parameter sind diese Schlüssel.

Beim Import von Werbekosten in Google BigQuery erkennt OWOX BI automatisch UTM-Parameter. Wir wissen, wo wir nach einer URL suchen und wie wir sie abrufen. Für einige der beliebtesten Datenquellen steht eine Reihe dynamischer Parameter zur Verfügung: Facebook Ads, Bing Ads usw.

Wenn Sie Kostendaten zusammen mit UTM-Parametern haben, können Sie Daten aus verschiedenen Anzeigendiensten mit Daten zum Nutzerverhalten zusammenführen und sich so ein echtes Bild davon machen, wie eine bestimmte Kampagne mit der Verkehrsquelle zusammenhängt, und den ROAS genau berechnen. Das Zusammenführen von Daten nach bis zu fünf UTM-Parametern ergibt ein detaillierteres Bild im Vergleich zum Zusammenführen nur nach Kampagnennamen.

Einige Unternehmen verwenden in ihren Anzeigen kurze Links zu ihrer Website. URL-Shortener werden verwendet, um das visuelle Erscheinungsbild einer URL zu verbessern und für zusätzliches Tracking. Es wird jedoch schwierig, Anzeigeneffizienzberichte (ROAS) basierend auf Werbeausgaben zu erstellen, die kurze URLs enthalten. Warum? Weil es unmöglich ist, eine endgültige URL mit UTM-Parametern abzurufen, während es wichtig ist, eine endgültige URL zum Zusammenführen von Daten in einem Bericht zu haben. UTM-Parameter sind der Schlüssel zum Zusammenführen von Daten für die Berichterstellung.

OWOX BI folgt automatisch kurzen Links, um UTM-Parameter aus dem vollständigen (ursprünglichen) Link zu erhalten. Auf diese Weise können Anzeigenkostendaten mit Benutzerdaten zusammengeführt werden, um ein vollständiges Bild der Anzeigeneffektivität zu erhalten.

In OWOX BI können Sie jedes standardmäßige Attributionsmodell mit Ihrem Reporting verbinden, ein datengesteuertes Modell basierend auf OWOX-Conversion-Prognosen einrichten oder ein benutzerdefiniertes Modell basierend auf Ihren eigenen Regeln und Verkaufstrichtern erstellen. All dies kann einfach in der Produktoberfläche ohne die Hilfe von Dateningenieuren durchgeführt werden.

Es gibt einige bekannte Modelle, darunter Last Click, First Click und Rule Based. Darüber hinaus gibt es spezifische und fortschrittliche Algorithmen zum Erstellen von Modellen, um einzigartige Anforderungen zu erfüllen. Alle von ihnen verwenden Standard-SQL-Abfragen zum Transformieren von Daten. Diese Abfragen müssen ständig überprüft, angepasst und angewendet werden.

OWOX BI bietet eine einfache UX zur Verwaltung der Ausführung und Überwachung dieser Transformationen. Die Kombination aus fertigen Modellen mit einfach zu verwaltenden Tools gibt dem Analysten die Möglichkeit, Daten souverän zu verwalten und die Verantwortung für das Ergebnis zu übernehmen. Darüber hinaus bietet die OWOX BI-Funktionalität die Möglichkeit, mehr als ein Attributionsmodell gleichzeitig zu haben und Modelle zu testen, um das für den Vermarkter am besten geeignete zu finden.

Die GDPR und CCPA erfordern die Zustimmung der Benutzer, bevor Analysedaten gesammelt werden. Daher können selbst für Benutzer, die innerhalb einer einzigen Sitzung konvertieren (Daten ohne Zustimmung), die Verkehrsquellen unbekannt sein. Dies führt auch zu einer Diskrepanz zwischen CRM-Daten und Digital-Analytics-Daten.

Unternehmen, die mit EU-Bürgern zusammenarbeiten, müssen die DSGVO-Anforderungen in Bezug auf den Datenschutz der Benutzer erfüllen. Bei Nichteinhaltung können hohe Bußgelder verhängt werden.

Wenn Sie Website-Traffic aus Europa haben und Google Analytics verwenden, werden die DSGVO-Anforderungen definitiv verletzt , da ein Cookie _ga mit einer client_id personenbezogene Daten enthält und diese Daten an Google Analytics gesendet und auf Servern verarbeitet werden, die von Google Analytics selbst bestimmt werden .Sie können sich nicht darauf verlassen, dass die Daten Ihrer Nutzer in der EU bleiben und nur innerhalb der EU verarbeitet werden. Gleichzeitig muss Ihr Marketingteam die Effizienz von Werbekampagnen messen und die Reise der Benutzer ohne blinde Flecken beeinflussen.

Google Analytics 4 bietet klare und detaillierte Optionen zum Verwalten importierter Daten. Es gibt jedoch keine Möglichkeit, Daten nur an einem Ort Ihrer Wahl zu speichern. Sie können die Verarbeitung personenbezogener Daten in der EU beantragen oder Daten exportieren, aber Sie können nicht alle gesammelten Daten nur an dem ausgewählten Ort speichern.

Mit OWOX BI haben Sie die volle Kontrolle über Einwilligungs- und Nichteinwilligungsdaten. Sie können personenbezogene Daten (PII) gemäß den strengsten Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen sammeln und verwenden. Darüber hinaus können Sie mit OWOX BI den Datenstandort (EU, USA oder global) auswählen, PII für Benutzer ohne Zustimmung entfernen und alle Benutzerdaten mit benutzerdefinierten Schlüsseln verschlüsseln.

OWOX BI sammelt Daten am Standort Ihrer Wahl, einschließlich 10 Standorten in der EU. Darüber hinaus speichert OWOX BI gesammelte Daten an einem Ort Ihrer Wahl. Darüber hinaus liefert OWOX alle Details zum Datenfluss für Ihre Rechts- und Sicherheitsteams.

• Im Gegensatz zu GA4 hat OWOX BI einen transparenten Datenfluss.
• Daten können an jedem von Google BigQuery unterstützten Ort gespeichert werden.
• Sie haben die vollständige Kontrolle über alle Ihre gespeicherten Daten und können entscheiden, mit wem Sie sie teilen möchten.
• OWOX BI schneidet PII-Daten automatisch aus, wenn der Benutzer keine Zustimmung zum Tracking gegeben hat. Sie können sich also nicht versehentlich selbst ins Knie schießen, indem Sie gegen die DSGVO verstoßen.
• Es besteht die Möglichkeit, alle Benutzerdaten in Google BigQuery mit eigenen Schlüsseln zu verschlüsseln.

Um die DSGVO-Anforderungen zu erfüllen, muss der Websitebesitzer es ablehnen, Benutzer zu identifizieren, die ihre Cookies nicht teilen möchten, und nicht auf die magische Schaltfläche „Cookies akzeptieren“ klicken. Dadurch reduziert der Zustimmungsmodus die Anzahl der Conversions, für die eine Verkehrsquelle ermittelt werden kann, um 30 %.

Conversion Modeling hilft bei der Lösung dieses Problems. Erstens verarbeiten maschinelle Lernsysteme verfügbare Daten und historische Statistiken. Wenn dann bekannt ist, welcher Prozentsatz der Benutzer das Setzen von Cookies zugelassen hat und wie diese Benutzer konvertiert haben, bestimmt ein ML-System den wahrscheinlichsten Zuordnungspfad für diejenigen, die nicht zugestimmt haben. Auf diese Weise können Sie Kampagnenergebnisse genauer den Kampagnenkosten zuordnen – und gleichzeitig Benutzerentscheidungen in Bezug auf Cookies erfüllen.

OWOX BI verfügt über eine einzigartige Lösung, die die Nichteinwilligungslücke im Leistungsbericht behebt. Diese Lösung ermöglicht es Analysten, den Algorithmus für die Verteilung von Nicht-Zustimmungsdaten auf bestehende Kampagnen zu untersuchen, abzustimmen und sogar zu ändern. Auf diese Weise können Analysten die Daten souverän verwalten und die Verantwortung für das Ergebnis übernehmen.

Der modellierte Konvertierungsalgorithmus wurde auf Standard-SQL entwickelt, ist also transparent und kann von jedem Analysten verstanden werden, der sich mit SQL auskennt. Die OWOX BI-Spezialisten können Analysten dabei helfen, den Algorithmus einzurichten oder bei Bedarf zu ändern.

Die OWOX BI-Funktionalität bietet die Möglichkeit, mit mehr als einem Konvertierungsmodell gleichzeitig zu arbeiten, um verschiedene Konvertierungsmodelle zu testen, um das für einen Vermarkter am besten geeignete zu finden. Solche Algorithmen können manuell oder automatisch ausgeführt werden, mit der Möglichkeit, sie zu überwachen und sicherzustellen, dass sie die richtigen Daten zur richtigen Zeit liefern.

In letzter Zeit haben Einschränkungen bei Cookies, Datenschutz und Marketingtechnologien die Arbeit von Analysten und Vermarktern erschwert. Im digitalen Marketing gibt es immer mehr blinde Flecken, die eine datenbasierte Entscheidungsfindung verhindern.

Die gute Nachricht ist, dass Sie mit Hilfe von OWOX BI diese blinden Flecken beseitigen können:

• Schließen Sie den Kreis zwischen Marketing und Umsatz
• Behandeln Sie direkten/keinen Traffic in Ihren Berichten
• Sammeln und verwenden Sie personenbezogene Daten (PII) in Übereinstimmung mit den strengsten Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen

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