Rückblick - MAS Berlin Agenda

05 - 06 Oktober 2022 - Berlin

DIE Konferenz für Digital Analysts

Knowing when not to use AI will save you from overinvestment, underachievement, and a round of embarrassment. Sometimes, a coin toss is the right tool. Sometimes, an AI point solution is just the ticket. Then there are situations that call for a full-on data science department. 

Data quality and quantity, the anticipated impact on the business, and corporate culture are just a few of the variables to evaluate before resorting to the most powerful tool in your toolbox. Considerations also include an organization’s need to move from descriptive analytics, through diagnostic and predictive to prescriptive analytics and beyond, project complexity, and a firm grasp of data bias and ethics. Sterne offers a framework for choosing the right tool for the job.

Personalisierte Erlebnisse sind für die Beziehung zu Ihrem Publikum und für die Kontaktpflege entscheidend. Sie fördern kontinuierlich das Engagement und die Weitergabe von Informationen, verleiten Nutzer dazu, länger auf der Website zu bleiben und bauen letztendlich das Vertrauen in die Marke auf, was zur Konversion und Kundenbindung führt. 

In dieser Sitzung wird Adrien Guenther, Director of Analytics bei Piano, erörtern, welche neuen Personalisierungsmöglichkeiten Analytics bieten kann, um digitale Kunden und Interessenten besser zu verstehen und dadurch die Kommunikation und Interaktion mit ihnen anhand dieser Daten anzupassen.

Die meisten Unternehmen sammeln Unmengen an Daten, die niemals genutzt werden. Das kostet nicht nur Geld, Zeit und Nerven, sondern erzeugt oft Konflikte mit dem Datenschutz und ist schlecht für Umwelt und Klima.

In diesem Vortrag erläutert Matthias Böck, wie du im Jahr 2022 deine Datenprojekte value-driven, agil, effizient und nutzer:innenzentriert konzipieren und umsetzen solltest. Du erfährst, wie du mit Data Thinking am Anfang die richtigen Fragen stellst, was Datenethik ist und warum es sie braucht, wieso die Data-Value-Chain zum Data-Value-Loop werden sollte und wie du mit deinen Datenprojekten echten Mehrwert generieren kannst – ethisch, ökologisch, sozial und wirtschaftlich. Inzwischen hängt alles zusammen: Gute Taten, gute Daten, gute Raten.

Seit Bekanntgabe des Abschalten von Universal Analytics gilt es nun, sich auf das neue GA4 einzulassen. Die gravierendste Änderung ist wohl das neue Datenmodell, welches mit völlig neuen Daten und Berichten einhergeht. Startete es noch mit sehr vielen Kinderkrankheiten, arbeiten die Google Entwickler ständig an neuen Features um das Tool abzurunden und zu verbessern. Seit einigen Monaten arbeiten wir nun schon intensiv mit dem neue GA4, angefangen von der Implementierung bis zu den Reportings. Es wird notwendig, die Datenauswertung völlig neu zu überdenken und sich auf das neue Berechnungsmodell einzustellen. Wir müssen umdenken und uns der neuen Technik anpassen.

In dieser Session verschafft euch Bernadette einerseits einen generellen Überblick, erläutert aber auch das ereignisbasierte Erfassungsmodell. Außerdem geht sie anhand einiger Beispiele auf ein paar Besonderheiten ein, welche zu beachten sind, und gibt euch ein paar Tipps und Tricks zur Hand, die euch das Leben mit GA4 leichter machen.

Tina und Meinert nehmen euch mit auf die Reise, wie sie auf Basis von Analysen für Klienten zielgerichtete und kunden-zentrierte CRM-Strategien entwickeln. Sie zeigen euch wie aus 1st Party Kundendaten mit einem innovativen Datenmodell sprechende Daten werden. Aus ihrem Kundenwanderungsmodell können leicht wertvolle Insights identifiziert werden. Die Kundenwanderungen werden getrackt und im Kundenwanderungsmodell mit Attributen (Opt-in-Quote, Versandfrequenz, Verweildauer, Kaufinformationen) verknüpft beschrieben. Sie beobachten, wie sich die Interessenten- und Kundenströme entwickeln. Gepaart mit Strategie entsteht so echter Nutzen.

„Universal Analytics wird abgeschaltet!“ Für viele Unternehmen mit ausgefeiltem, jahrelang erprobtem Tracking-Setup und dem Bedarf nach Vorjahresvergleichen kam diese Meldung trotz des Wissens um den Nachfolger GA4 durchaus noch überraschend.

In dieser Session werden Carina und Timo anhand eines konkreten Use Cases am Sneaker- und Streetwear Einzelhändler SNIPES einen praktischen Einblick darin geben, wie sie die Migration angegangen sind, welche Hürden sie dabei zu überwinden hatten/haben und wie es ihnen gelungen ist, diverse Länder-Shops wie auch eine hybride ReactNative-App in einer einheitlichen GA4-Property zusammenzubringen.

Angefangen mit einer geeigneten Account-Struktur, über die Datastream-Planung, eine übergreifende Trackingkonzeption inkl. eCommerce-Events bis hin zu den technischen Anforderungen an die Devs aller Platformen – mit ihrem individuellen und komplexen Setup möchten sie Euch Anregungen für Eure eigene Tracking-Landschaft geben.

Ein Deep Dive beginnend beim Konzept über die Herausforderungen bei der Umsetzung bis zum Launch. Betrachtet wird, warum es sich lohnt, sich direkt auf die Schultern der Großen wie Google Analytics zu stellen, um beim Konzept Zeit zu sparen und blinde Flecken zu vermeiden (mit Einblicken in Datenmodell und Pipeline), warum in diesem Projekt die Zusammenarbeit mit der IT nachhaltig herausragend gut funktioniert und was es bedeutet, das vertraute Analyse-UI der alten Trackinglösung hinter sich zu lassen und dennoch den Fachbereichen weiter Zugang zu ihren nötigen Kennzahlen zu gewährleisten.

Diese B2B-Fallstudie konzentriert sich auf die Account-basierte Analyse der Customer Journey. Die Analyse des Nutzerverhaltens – mit Hilfe von KI – zieht Rückschlüsse auf Geschäftsinteressen, bevor der Kontakt zum Vertrieb hergestellt wird. Wie definiert man die richtigen Forschungsfragen für ein gegebenes Geschäftsmodell und eine bestehende digitale Customer Journey? Wie identifiziert man relevante Datenquellen (1st und 3rd Party)? Wie präsentiert man die Ergebnisse auf eine wirkungsvolle Weise? Georg beschreibt den zweijährigen Prozess der Forschung, der Erstellung des Datenmodells, der Definition der Datenqualitätsdimensionen und der Lösung für das „imbalanced dataset“ Problem.

With more data available than ever, organizations are relying on analytics to improve marketing campaigns, including customer segmentation and optimizing campaign content and distribution channels. However, incorporating these more sophisticated approaches come with a cost. Solutions often take too much time to create and risk missing the mark so badly that they are never deployed. 

This talk will connect the dots between analytics concepts and actionable solutions by describing what analytics does well and what it can not do on its own without input from decision-makers. Examples from retail analytics and financial services will illustrate the principles. 

Hellofresh takes data collection very seriously. They have been using server side tagging through GTM server since mid-2021 and this has helped them to achieve more control over their tracking in their platform, present in over 17 countries, 25 websites and 8 apps.
Which problems did it help Hellofresh solve, how did it streamline their tagging implementation and how is it helping them to comply with an increasing need for user privacy, especially with recent EU regulation? All of this using Google Cloud Platform, their own custom templates in both GTM client and server and no additional or external libraries/scripts. 
Alejandro wants to share with you the technical solution that helped them achieve this so it can work as a template for others.

In dieser Session erläutert Jasper zuerst, welche neuen Datenquellen sich aus der wachsenden Verbreitung von SmartTVs ergeben, z.B. über HbbTV oder Streaming, und welche Herausforderungen sich bei der Erhebung und Anreicherung dieser Zuschauerdaten in Bezug auf Content und Werbung stellen. Er zeigt dann, welche neuen Möglichkeiten diese Daten hinsichtlich Werbewirkungsmessung bieten, sei es bezüglich Reach oder Impact, und dass diese sogar als neue Datenquelle für Targeting genutzt werden können.

One of the biggest pains for everyone working in Data (and not only) is to spend weeks delivering the solution (be it an algorithm, an analysis, or a dashboard) just to realize some weeks later that no one is using it. Not the stakeholders that applied so much pressure, not your peers, not even yourself. We are trained to get to the bottom of difficult issues every day, but can we figure out a seemingly easy one: ensuring the work we do creates an impact? In this talk, we will discuss what last mile analytics are and why they so rarely work. And how can we make it work? How do we assess the impact before we get started, optimize the scope, negotiate with stakeholders, establish appropriate ownership and governance, and organize our teams, processes and ourselves to ensure we actually solved the business problem and not created a new one while burning the company money on top. We have all the tools to make it happen, so let us talk about what they are and when is the right time to unpack them.

Every Marketing professional is constantly screaming for new insights to gain competitive momentum. Learn what happens if insights generation is fully connected into the overarching business process landscape and hear what proved to be critical success factors to bring Market Intelligence to the next level. Join a step-by-step journey from reporting monkey/PowerPoint ninja to trusted advisor.

2023 wird das Jahr der großen Veränderung für Ihr Marketing Setup. Pixum hat es vorgemacht. Mit Server Side Tracking von JENTIS wurde eine First-Party Daten Strategie entwickelt, durch die sich die Anzahl der erhobenen Conversions um bis zu 29,2% steigerte und 55% der Customer Journeys korrigiert wurden – ein Resultat, das starken Einfluss auf die Medien-Aussteuerung und damit auch auf den Umsatz hat. 

Willst auch du deine Marketing-Mix und damit einhergehende Online Erfolge auf das nächste Level bringen? Hast du schon von Server Side Tracking gehört, bist aber noch unsicher, wie diese Technologie optimal zu nutzen ist, um den Wettbewerb zu schlagen? Dann ist dieser Vortrag ideal für dich! 

Denn in 15 Minuten erfährst du aus erster Hand wie es Pixum geschafft hat,

• Online Marketing und Analytics zukunftssicher aufzustellen
• Datenqualität zu maximieren ohne Datenschutz zu vernachlässigen
• Attribuierung mit den besseren Daten zu verbessern
• Mediabudget entsprechend für bessere Performance umzuverteilen

Der Vortrag erklärt die aktuellen rechtlichen Grundlagen – von DSGVO über TTDSG bis hin zu aktuellen Urteilen – und zeigt deren konkrete Umsetzung in der Praxis. Wie müssen Consent-Banner rechtskonform gestaltet sein? Welche Anwendungen sind im Sinne des TTDSG tatsächlich „erforderlich“? Welche Möglichkeiten bietet Cookie-loses Tracking? Wie können MarTech US-Anbieter rechtskonform eingesetzt werden? Welche Fallstricke gibt es im Tag- und Consent-Management? Auf diese und viele weitere Fragen gibt Christian Bennefeld umfassende Antworten, die sich sofort in der Praxis umsetzen lassen.

Data-driven marketing as we experience it today is dead. Stricter regulations and privacy scandals are forcing us to completely rethink the way we work. With Sir Tim Berners-Lee’s Solid framework, there is an alternative that offers many opportunities.

Solid is a standard for sharing data where control remains with the data subject and you, as the controller, only get the right of usage. The idea is that, as an organisation, you no longer compete on the basis of the amount of collected data, but on the basis of what you can offer thanks to that data.

Don’t we all long for a world where marketers don’t have to spend their time extracting data from their customers, but can really focus on improving the customer experience? The question is how we all can contribute to the adoption of such a new standard?

Traffic is the key to unlocking greatness when developing digital products or services. Producing high quality traffic is what makes a marketer advanced and valuable for his company. However, data strategists are noticing that most marketers put too much focus on raw numbers, which leads to disappointing outcomes and a lot of wasted resources. So, let’s talk about how to put the horse before the carriage and not the other way around to generate good quality traffic. In this session, Lucy will talk about how we can use existing data to generate insights needed to meet the customers where they are in the journey and speak to them like we know them (because we do). You will walk away with a list of strategic To-Do’s that will help you generate high-quality traffic that contributes to the overall value generation.

Egal ob MarTech, AdTech oder SalesTech – oft investieren Teams viel Zeit und Ressourcen in Tools und den Tech Stack und verlieren dabei die Business Values aus dem Auge. John zeigt aus seiner Praxis Stolpersteine und Learnings solcher Projekte auf. Wie können diese mit einem Use-Case basierten Ansatz umgesetzt werden? Wie können Digital Analysten Ihre Anforderungen unter Berücksichtigung des Return-on-Investments definieren? Du lernst außerdem im Austausch, wie ein gut aufgebautes MarTech Projekt aussieht. John Muñoz gibt dir ein Framework zur Evaluierung deines Projekts und zahlreiche Tipps, die dir zum Erfolg helfen. Sei dabei!

Adam Greco has been in the digital analytics industry for over two decades. In this session, Adam will share his thoughts on where the industry has been and is going. Topics to be covered include Marketing Analytics, Product Analytics, Experience Analytics and the convergence of marketing and product teams to address the needs of the new digital world.

Uninterpreted data is hard to understand for editors and measures are hardly actionable. We wanted to give active feedback and action recommendations.

Since the common IAB topic classification is indistinct for the local news market in many cases, we implemented a tailor-made topic classifier on all our published content. Each published article’s content profile is stored in a database. Linking first-party userdata and traffic data, the following scores are calculated:

• Conversion: Which articles / topics drive subscriptions?
• Reach: Which articles / topics drive traffic?
• Engagement: Which articles / topics keep readers on the site?
• Anti-Churn: Which articles / topics bring subscribers back to the site?
• Monetary: Which articles / topics create high revenue and CLV?

Based on the data, we are creating the following data tools:

• The Editors Dashboard: We created a responsive dashboard which helps the editors to monitor and improve their article performance. Above all it is supposed to give valuable feedback and actionable optimization recommendations.
• The Topic Analyzer: The Topic Analyzer is the engine room especially made for sophisticated data science purposes. Based on raw data it allows us to generate various insights, reports and data models and gives us a big picture on our topics and helps making the right strategic decisions.

Übung macht den Meister! In den letzten Monaten hat Florian etliche Google Analytics 4 Implementierungen vorgenommen und das Tool dabei lieben, aber manchmal auch hassen gelernt. In diesem Vortrag erzählt er von einigen Kopfnüssen, die GA4 ihm bisher bereitet hat, damit du dir nicht bei den selben Problemen nochmals den Kopf zerbrechen musst. Ganz nach dem Motto: Aus Fehlern lernt man mit am besten.

After several false starts, Europe’s leading perfume and beauty platform radically changed their operations to foster self-service, putting structures in place to cater to different demands at a higher speed. It started paying off right away in terms of more engaged stakeholders, more data-oriented questions, and ease of onboarding (thank you video training!). Yael shares the story of their approach and will give some tips on how to start and what it takes to keep it up and running.

Die Benutzeroberfläche von GA 4 kann sehr verwirren – vor allem wenn man erst kürzlich umgestiegen ist. Wo sind meine Daten? Und sind das die die ich suche? Dazu gesellen sich weitere Fragen wie: Was sind Event-Scopes? Wie oder wo finde ich meine neuen Event-Parametern? Wo ist mein E-Commerce Funnel? Und wo meine Sekundären Dimensionen?

All das hemmt den Spaß an Google Analytics 4 – doch damit ist Schluss! Mit dem BigQuery Export bekommt ihr die Kontrolle zurück – frei von Limitationen, selbst ohne SQL-Kenntnisse. Michael Raetzsch zeigt Euch in dieser Session welche Stolpersteine, Kosten, aber vor allem welche Potenziale mit der Nutzung von Big Query und Google Data Studio verbunden sind.

Welches Werbemittel ist für welche Conversion verantwortlich? – Einfacher könnte die grundlegende Frage der Attributionsmodellierung scheinbar kaum sein, doch neben einer Vielzahl verschiedener Ansätze und weitreichenden strategischen und organisatorischen Auswirkungen gibt es vor allem eines nicht: die eine richtige Antwort.

Nach 16 Jahren „Last-Click“ erlaubt nun sogar Google mit GA4 die Anpassung des Attributionsmodells. Auf der anderen Seite ziehen abnehmende Datenqualität und lückenhafter werdende User Journeys die Komplexitätsschraube immer weiter an. In seinem Vortrag geht Marco Szeidenleder auf strategische Fragestellungen und Modellierungsansätze ein und zeigt wie man Datenlücken, z.B. mittels Synthetic Attribution, schließt.