Was hat Big Data Analytics mit den Simpsons zu tun?

Kann Werbeplanung und Werbewirkungsforschung in der Praxis von Big Data Analytics profitieren? Gibt es signifikante Korrelationen etwa zwischen der Platzierung von Werbespots und der Konversionsrate? Diesen Fragen hat sich Esther Cahn, Mitarbeiterin der Suva, dem grössten schweizerischen Unfallversicherer und Studentin an der Hochschule Luzern, in ihrer Masterarbeit gewidmet. Mit der Unterstützung und den Softwarelösungen von SAS kam sie zu einer eindeutigen Antwort.

Was haben Fussball und TV-Comedy gemeinsam? Mehr als erwartet. Das ist eine der überraschenden Erkenntnisse aus der Masterarbeit von Esther Cahn. Natürlich nicht das wichtigste Ergebnis – aber ein repräsentatives. Es zeigt, dass der Einsatz von Big Data Analytics in der Werbewirkungsforschung auch Tatsachen ans Licht bringt, an die zuvor keiner gedacht hat. Unter dem Titel „Advanced Analytics: Nutzen von integrierter Datenanalyse bei Kampagnen in den Massenmedien am Beispiel einer Kampagne der Suva“ widmete sich Esther Cahn einer Herausforderung, mit der sich aktuell zahlreiche Unternehmen konfrontiert sehen: die wirkungsorientierte Steuerung crossmedialer Kampagnen. Denn diese sind mit herkömmlichen Marktforschungsinstrumenten nur noch rudimentär zu beherrschen. Zugleich bestehen bei vielen Unternehmen im Marketing Zweifel an der Effizienz von Big-Data-Analysen und ein erheblicher Respekt vor den Datenmengen, die bei grossen Kampagnen heute anfallen.

Als Mitarbeiterin im Marketing der Suva, dem grössten schweizerischen Unfallversicherer mit Sitz in Luzern, bot sich Esther Cahn ein ideales Untersuchungsobjekt: eine crossmedial konzipierte Kampagne zur Unfallprävention im Fussball. Dieser Sport ist eine der unfallträchtigsten Freizeitbeschäftigungen und stellt mit 45.000 Versicherungsfällen für die Suva einen erheblichen Kostenfaktor dar. Herzstück der Kampagne ist ein Online-Risikotest, der den Probanden konkrete Hinweise für die Prävention liefert. TV-Spots, Bannerschaltungen, Facebook-Aktivitäten und Medienarbeit hatten die Aufgabe, möglichst viele Zielpersonen auf die Landing Page mit dem Test zu leiten. „Damit war die Conversion klar definiert und messbar – ein ideales Untersuchungsobjekt“, so Cahn.

Das sah Marcel Altherr, Leiter des Bereichs CAS Online Customer Management and Integration an der Hochschule Luzern, genauso und gab grünes Licht für diese Masterarbeit: „Im Rahmen von Forschungsarbeiten der Hochschule Luzern hat sich gezeigt, dass bestehende Ansätze im Kampagnencontrolling bei immer komplexer werdenden Kampagnenstrukturen nicht mehr ausreichend sind. Diese Masterarbeit ist deswegen so spannend, weil sie genau da ansetzt und zeigt, was Big Data Analytics hier leisten kann. Solchen Themen wird sich die Hochschule Luzern in nächster Zeit vermehrt widmen."

Robert Schumacher, Customer Intelligence Solutions Manager bei SAS, begleitete die Masterarbeit. Für ihn trifft das Thema die aktuelle Herausforderung der Marketiers auf den Punkt: „Das Marketingbudget bleibt gleich hoch oder wird gar kleiner, aber es müssen immer mehr Kunden-Touchpoints bedient werden. Das heisst, es gilt, das bestehende Budget optimal über alle Kanäle zu verteilen.“

Im Team mit SAS erfolgreich

Klar war: Die klassischen Methoden der Marktforschung reichen nicht aus, um bei einer so umfassend orchestrierten Kampagne die Wirkung einzelner Kunden-Touchpoints zu messen und deren Nutzung zu optimieren. Klar war aber auch: Wenn nicht – wie üblich – aggregierte Daten zur Messung herangezogen werden, sondern alle, geht es um ein echtes Big-Data-Analytics-Ansatz. – Im konkreten Fall handelte es sich trotz der freiwilligen Beschränkung auf Logfiles der Landing Page um 1,7 Millionen Datensätze.

Esther Cahn begab sich deshalb auf die Suche nach einem Partner, der Know-how und Technologie dafür zur Verfügung stellt – und wurde bei SAS rasch fündig. SAS hat eine lange Tradition in der Unterstützung von Wissenschaft und Forschung und bietet aktuell in seiner Hochschulinitiative SAS Analytics U Softwarelösungen und Ausbildungsleistungen kostenlos und unbürokratisch an. „Entscheidend war: SAS hat sofort verstanden, worauf ich hinaus will“, meint Cahn.

In einem Workshop mit SAS wurden zunächst Aufgaben und Ziele entwickelt. Überhaupt sieht Cahn den Team-Ansatz aus Unternehmen und Technologiepartner als Erfolgsmodell: „Business-Know-how alleine reicht ebenso wenig aus wie die Expertise in Statistik und Analytics. Erst in der Zusammenarbeit entstehen die notwendige Kreativität und Motivation, um die richtigen Fragen zu stellen.“

Weniger Beratung erforderte der Einsatz der SAS Lösungen. Für die ersten explorativen Analysen und die Datenvisualisierung kam SAS Visual Analytics zum Einsatz, die dank des intuitiven Charakters der Software lediglich eine kurze Einweisung erforderten. Die eigentlichen statistischen Auswertungen erfolgten dann vorwiegend im SAS Enterprise Miner.

Big Data Analytics liefert klaren Mehrwert

Gibt es sie nun, die Korrelationen zwischen Kampagnendesign und der Konversionsrate, zwischen dem Suva-TV-Spot über Fussballverletzungen und der Bereitschaft von Hobbykickern, sich dem Risikotest zu stellen? „Es gibt sie, und sie sind mit Big Data Analytics eindeutig messbar“, stellt Cahn fest. Zudem förderte die kreative Fragestellung durchaus auch unerwartete Ergebnisse zutage. So liess sich eindeutig nachweisen, dass der TV-Spot nicht etwa im Umfeld von Sportsendungen optimale Ergebnisse erzielte, was wohl jeder klassische Marketier erwarten würde, sondern im Umfeld von Comedy-Sendungen wie den Simpsons im Vorabendprogramm. Ähnliche Erkenntnisse ergaben sich beispielsweise auch für die Platzierung von Bannern. Das Potenzial, das sich mit dem Einsatz von Big Data Analytics im Kampagnenmanagement eröffnet, ist weit umfassender: Jeder Touchpoint wird für jede Kampagne unterschiedliche Wirkungsmuster zeigen und eine kosteneffektive Steuerung ermöglichen.

Für Esther Cahn lassen sich zwei wesentliche Schlüsse über das konkrete Projekt und Unternehmen hinaus ziehen. „Erstens hat die Untersuchung gezeigt, dass mit Big Data wirksame neue Instrumente für die Kampagnensteuerung zur Verfügung stehen. Die Korrelationen sind messbar, signifikant und lassen sich direkt für die Optimierung von laufenden Kampagnen einsetzen. Das Ergebnis ist eine Steigerung des Return on Marketing Investment.“ Zweitens ermutigt sie Unternehmen aller Grössenordnungen, Vorurteile gegenüber dem Einsatz von Big Data Analytics abzubauen: „Wer konsequent auf die Zusammenarbeit von Business-Experten einerseits und kompetenten Analytics-Fachleuten andererseits setzt, braucht keine Angst vor Big Data zu haben. Mit dem richtigen Team und den passenden Werkzeugen ist es gar nicht so kompliziert – und es lohnt sich auf jeden Fall.“