Dateninfrastruktur für Werbung — wo sollten Sie anfangen?

Dateninfrastruktur für Werbung — wo sollten Sie anfangen?

Die Umstellung auf datengesteuertes Marketing, das in den letzten 5 Jahren zu einem Muss für die Geschäftsentwicklung geworden ist, ist nicht nur eine Denkweise, die man annehmen sollte.

Daten für die effiziente Entscheidungsfindung zu nutzen, bedeutet nicht, datenlastige Diagramme in Geschäftspräsentationen zu erstellen, die Ihnen helfen, Ihre nächsten Geschäftsschritte zu bestimmen. Sie brauchen eine Infrastruktur, um diese Datensätze zu sammeln, aber auch, um die Daten zu kompilieren und in Dashboards zu visualisieren, damit Sie sie nutzen können. Sie müssen in der Lage sein, die relevanten Daten zu erhalten, zu organisieren und zu lesen, damit Sie intelligentere Geschäftsentscheidungen treffen können.

Die manuelle Aufbereitung von Berichten und Daten kann zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein, was zu Doppelarbeit und Fehlern führen kann, die sich durch die Automatisierung von Abrufvorgängen und Aktualisierungen leicht vermeiden lassen. 

Inhalt:

Gibt es ein spezielle Herausforderungen bei der Datenerfassung in der Werbeindustrie?

Seit Beginn der Ära der Mediadigitalisierung hat jeder einzelne Verlag und Dienstleister sein Bestes getan, um mit den technologischen Entwicklungen auf dem Markt Schritt zu halten. Die Branche als Ganzes hat es jedoch nicht geschafft, Standardprozesse für den Kauf und die Auslieferung von Werbung festzulegen (einige Länder haben unabhängig voneinander einen standardisierten Ansatz geschaffen, aber das ist nicht die Norm). Das Fehlen von Standards macht es schwierig, schnelle und eindeutige Lösungen für die Datenverbindung zu finden, die für alle funktionieren. Marketing-Teams, die einen klaren Überblick über ihre Mediaaktivitäten erhalten möchten, müssen die Daten von den notwendigen Plattformen wie Social Media, Programmatic, DMPs, Verlagen, TV-Buchungssystemen usw. individuell verbinden.

Wie verbinden Sie Datenströme?

Lösung 1: Third-party provider

Some companies have made it their mission to help marketing teams easily get these connections by acting as a third-party service provider. They have developed adapted solutions that deliver formatted data to their client’s warehouse (or theirs if their client does not have one) where they organize the data. This has made connecting data provision fast and resulting in quick launch times for data-driven projects, offering speed and simplicity at a cost. If businesses do not have the team or the experience needed to build the data infrastructure necessary to run their own solution, these providers can be extremely helpful. 

This connection still needs to be leveraged through an additional visualization solution, as the connection system does not include a direct interface to “read” what it has extracted. What’s more, the meta-connectors do not offer ad-hoc offers, and small businesses end up paying for a more complex service that they do not need.

This also deprives marketers of transparency regarding data delivery and control as it means being dependent on the provider’s ability to offer the required connection and regular updates no matter what happens and because update issues that may arise are not always anticipated (e.g. the database does not update properly the day you have the largest budget presentation of the year).

Einige Unternehmen haben es sich zur Aufgabe gemacht, Marketing-Teams dabei zu helfen, diese Verbindungen einfach aufzubauen, indem sie als Drittanbieter agieren. Sie haben angepasste Lösungen entwickelt, die formatierte Daten an das Warehouse ihres Kunden liefern (oder an ihr eigenes, wenn der Kunde keins hat), wo sie die Daten organisieren. Dies hat dazu geführt, dass die Bereitstellung von Daten schnell erfolgt und datengetriebene Projekte in kürzester Zeit gestartet werden können, was Geschwindigkeit und Einfachheit zu einem relative hohen Preis bietet. Wenn Unternehmen nicht über das Team oder die Erfahrung verfügen, um die für den Betrieb einer eigenen Lösung erforderliche Dateninfrastruktur aufzubauen, können diese Anbieter äußerst hilfreich sein. 

Zusätzlich muss jedoch eine Visualisierungslösung genutzt werden, da das Ssystem keine direkte Schnittstelle zum "Lesen" der extrahierten Daten bietet. Darüber hinaus bieten die Meta-Connectoren keine Ad-hoc-Angebote an, und kleine Unternehmen zahlen am Ende für einen komplexeren Service, den sie nicht benötigen.

Dies beraubt die Werbetreibenden auch der Transparenz bezüglich der Datenlieferung und der Kontrolle, da es bedeutet, dass sie von der Fähigkeit des Anbieters abhängig sind, die erforderliche Verbindung und regelmäßige Updates anzubieten, egal was passiert, und weil eventuell auftretende Update-Probleme nicht immer vorhergesehen werden (z. B. die Datenbank wird an dem Tag, an dem Sie die größte Budgetpräsentation des Jahres haben, nicht richtig aktualisiert).

Positiv:

Die Datenverbindung wird schnell und einfach zu einer sehr großen Anzahl von Partnern hergestellt. API greift direkt auf Ihre Anwendungen zu.

Negativ:

Dies kann zu einem Mangel an Transparenz und Flexibilität an verschiedenen Punkten führen: Datenverfügbarkeit (wann neue Daten zur Verfügung stehen) & Fehlersuche. Keine Einsparungen möglich: Sie zahlen für einen Ferrari, wenn Sie einen Fiat brauchen.


Lösung 2: API Verbindung

Moderne Plattformen bieten meist einen API-Zugang, um Daten anzubinden. API ist die Softwareebene, die die Kommunikation mit einer anderen Anwendung ermöglicht, um eine Datenextraktion zu regelmäßigen Zeiten zu ermöglichen und eine aktualisierte Datenbank zu pflegen. Einige machen es möglich, auch einen Dateneinzug zu generieren, was es möglich macht, eine zentralisierte Self-Service-Lösung zu schaffen, die sowohl Befehle geben als auch Informationen empfangen kann.

Aber auch hier ist die API in den Code einer Anwendung eingebaut und folgt keinem bestimmten Standard in der Marketingbranche, was Unternehmen dazu zwingt, die Datenquellen einzeln anzubinden, um ihre eigenen Daten zu erhalten. Die Verbindung zu einigen dieser APIs ist extrem anspruchsvoll. Nur erfahrene Ingenieure können eine funktionierende Verbindung programmieren und es schaffen, die relevanten Daten zu holen.

Auf der positiven Seite bieten APIs Transparenz und Kontrolle über den Datenfluss und Ingenieure können schnell Probleme lösen und Verbindungen üerprüfen, wenn etwas passiert.

Positiv:

Bietet direkten Zugriff auf Ihren Datenfluss von einer bestimmten Plattform mit Kontrolle und Transparenz.

Negativ:

Erfordert qualifizierte Entwickler für den Anschluss und die Wartung der Verbindungen zu Ihrer Anwendung. Es bettet die API in Ihre Anwendung ein => das bedeutet, dass auch Ihre Anwendung eine API haben muss.


Lösung 3: RPA

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Automatisierungssoftware auf Oberflächenebene, die dazu verwendet werden kann, dass Anwendungen miteinander sprechen.

Für diejenigen, die noch kein dediziertes Protokoll für den Datenaustausch integriert haben, können menschliche Aktionen mit einem Stück Programm "nachgeahmt" werden, das die notwendigen Informationen abruft. Dies wird als robotische Prozessautomatisierung oder RPA bezeichnet und kann, einmal kodiert, Aufgaben übernehmen, die sonst von menschlicher Hand ausgeführt würden, wie z. B. einfache Chatbot-Lösungen oder ein Berichtsgenerator auf einer Plattform-UI. Es ist ein einfaches Stück Automatisierung, keine KI, und führt sich wiederholende Aufgaben wie Kopieren und Einfügen, das Anmelden bei Anwendungen, das Ausschneiden von Daten und das Erstellen eines Rechners sehr gut aus. Es ist schnell zu implementieren und hat keinen Einfluss auf die Struktur Ihrer Software-Anwendungen, wodurch es bereits vorhandenes nicht stört. Allerdings kann es bei einer Störung der Umgebung leicht zu einem Absturz oder zu Leistungseinbußen kommen. Ein einfaches RPA kann nur mit den Schlüsselwörtern umgehen, die es kennt, und wird keine Rechtschreibfehler erkennen. Es wäre jedoch eine perfekte Möglichkeit, eine Datenbank zu aktualisieren, wenn Formulare zum Ausfüllen von Dropdown-Menüs und angekreuzten Feldern verwendet werden.

Positiv:

RPA ist eine gute Lösung für das Abrufen von Daten, wenn keine API verfügbar ist. Sie ist kosteneffizient und kann ein effektiver Weg sein, um sich wiederholende menschliche Aufgaben zu ersetzen und dadurch mögliche menschliche Fehler zu reduzieren.

Negativ:

RPA kann nicht feststellen, ob die Aufgabe gut ausgeführt wurde. Es kann sich nur auf vorformatierte Informationen verlassen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu garantieren.


Next steps

Bei MMT haben wir die auf dem Markt verfügbaren Konnektoren studiert, und unser Team ist in der Lage, sowohl mit APIs zu interagieren als auch RPA zu schreiben. Wir passen unsere Kundenangebote an die relevantesten Lösungen für Sie, ihr Geschäft und ihre Bedürfnisse an, sowohl langfristig als auch kurzfristig. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf, um mehr zu erfahren.

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Quellen: 

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