Future Demand nutzt ein fortschrittliches Attributionsmodell, um die Marketingstrategien unserer Kund:innen zu verbessern und Ressourcen effizient zu nutzen.
Dieser Artikel ist relevant für: FD Live
Future Demand lässt sich nahtlos in dein Facebook-Business-Konto integrieren, um wichtige Daten zu Ihren Werbekampagnen zu sammeln. Dazu gehören Benutzerinteraktionen wie Anzeigenklicks, Impressionen/Reichweite und verschiedene Conversion-Metriken.
Mit der Einführung der App Tracking Transparency (ATT)-Richtlinie von Apple und ähnlichen Datenschutzinitiativen gibt es jedoch erhebliche Einschränkungen bei den Messmöglichkeiten von Werbeplattformen. Dies hat zu gravierenden Änderungen in der Art und Weise geführt, wie Conversions berechnet werden. Die Live-Entertainment-Branche war nicht die Einzige, die sich an die Herausforderungen von ATT angepasst hat und ihren Fokus von der Abhängigkeit von der Verfolgung durch Dritte auf die Pflege direkter Beziehungen zu den Nutzer:innen verlagerte. Heutzutage sagt maschinelles Lernen voraus, wie viele Conversions stattgefunden haben. Da es auf riesigen Datensätzen und statistischen Modellen basiert, funktioniert es zuverlässig nur für Werbetreibende mit hohen wöchentlichen Werbeausgaben, über die viele aufgrund der Art ihres Geschäfts nicht verfügen.
Future Demand bietet eine alternative Lösung, die kleineren Werbetreibenden einen Einblick in die Effizienz ihrer Werbeausgaben ermöglicht. Durch die Kombination mehrerer Datenquellen wie Ticketing-Daten, Konvertierungsmetriken und aggregierter Verhaltensdaten von Werbeplattformen sowie unserer benutzerdefinierten branchenspezifischen Attributionsmodelle ermöglicht Future Demand eine aussagekräftige Kampagnenmessung für Performance-Marketing-Kampagnen für nahezu jede Budgetgröße. (Einschränkungen für Kampagnen mit weniger als 300-400 EUR/USD Werbeausgaben und Kampagnen kürzer als 14 Tage).
Während der gesamten Dauer einer Kampagne bewertet unser Algorithmus kontinuierlich die Wirksamkeit deiner Anzeigen und ermöglicht es unserer Plattform, alle notwendigen Anpassungen vorzunehmen, um die Leistung zu verbessern. Maßgeschneiderte Algorithmen analysieren Kampagnendaten, um die Auswirkungen jeder Kampagne auf den Ticketverkauf zu ermitteln.
Unser Attributionsmodell geht außerdem davon aus, dass andere Marketingaktivitäten (z. B. E-Mail-Marketingkampagnen, Newsletter, Gruppenrabatte usw.) die Nachfrage beeinflussen und bei jeder Analyse berücksichtigt werden müssen. Dies bedeutet, dass bei der Zuordnung von Guthaben zu Kampagnen die Nachfragemuster anderer Marketingkampagnen ausgeschlossen werden.
Durch den Ausschluss dieser anderen Nachfragemuster werden mögliche Störungen oder Verzerrungen aus der Datenanalyse entfernt. Dadurch wird sichergestellt, dass sich die Erkenntnisse aus unserem Attributionsmodell auf die Wirkung von Future Demand-Kampagnen beschränken und die datengesteuerte Kampagnenoptimierung unserer Plattform den Ticketverkauf für Ihre Veranstaltung steigert.
Unser Attributionsmodell ist ein statistisches Modell, das von der Genauigkeit der empfangenen Daten abhängt. Unsere Plattform verwendet unterschiedliche Modelle, die verschiedene Datenpunkte analysieren und integrieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Obwohl Attributionsmodelle entscheidend sind, um die Customer Journey zu verstehen und Marketingstrategien zu optimieren, stellen sie nur ein Puzzlestück im größeren Gesamtbild dar. Der Erfolg einer Kampagne wird von zahlreichen Faktoren beeinflusst, die über die Zuordnung von Tickets auf eine Kampagne hinausgehen. Daher bietet unser Modell eine umfassendere Perspektive, da es branchenspezifische Kontexte berücksichtigt.
Bitte beachten:
- Da es sich um ein statistisches Modell handelt, können Kampagnen, die kürzer als zwei Wochen dauern, nicht ausgewertet werden, da uns nicht genügend Datenpunkte zur Verfügung stehen, um die Kampagne sinnvoll zu bewerten.
- Falls wir keinen Vergleichszeitraum haben (z. B. weil der Verkauf am selben Tag wie die Kampagne begonnen hat), können wir die Kampagne aufgrund der Funktionsweise unseres Attributionsmodells (siehe oben) nicht ordnungsgemäß auswerten .
- Je genauer die Verkaufsdaten hochgeladen werden, desto präziser wird die Auswertung sein. Hier findest du die verschiedenen Möglichkeiten, Verkaufsdaten hochzuladen (nur relevant für FD Live Select).
Wir vergleichen und bewerten unser Attributionsmodell kontinuierlich mit anderen Methoden. Die Ergebnisse zeigen, dass unser Modell mindestens genauso präzise und in einigen Fällen spezifischer ist, da wir unser Modell für die darstellende Kunst- und Unterhaltungsbranche angepasst haben.