Converting on cruise control via Copilot for Ford Europe

Herausforderung

Das Team von Ford Norwegen wollte die Conversions auf seiner Website steigern. Eine umfangreiche Analyse zeigte, dass die Besucher von Ford.no große Unterschiede im Nutzerverhalten aufweisen. 13,4 Millionen historische Datenpunkte wurden analysiert, und es wurde deutlich, dass Variablen wie Geografie, Automodell, Wochentag und Tageszeit einen erheblichen Einfluss auf die Konversionsrate und die Kosten haben. Unsere Hypothese war, dass diese ganzheitlichen Erkenntnisse genutzt werden könnten, um die maßgeschneiderten Algorithmen für den programmatischen Einkauf zu verbessern, die in der Vergangenheit auf Basis von selbst generierten Kampagnen-Konversionsdaten optimiert wurden. Ziel war es, sowohl die Kosteneffizienz als auch die Performance von Kampagnen zu steigern.

Anfahrt

Wir haben ein ganzes Jahr an Adobe Analytics-Daten von Ford verwendet, um so gründlich wie möglich zu sein. Alle programmatischen Käufe wurden analysiert, zusammen mit Website-Traffic und Conversions aus allen digitalen Quellen - IO-Display, Suche, Social, Content und organisch. Wir haben dann markenspezifische Gebotsalgorithmen entwickelt, die auf den allgemeinen Verhaltensmustern basieren, die auf der Ford-Website beobachtet wurden, und Copilot, die firmeneigene KI von Xaxis, verwendet, um diese einzigartigen Algorithmen zur Optimierung anzuwenden.

Ergebnisse

Xaxis und Mindshare entwickelten maßgeschneiderte und automatisierte Gebotsstrategien für jedes der Fords-Namensschilder, basierend auf 8,4 Millionen historischen Datenpunkten. Die tiefgehende Analyse der Daten von Ford zahlte sich aus und führte zu deutlich verbesserten Ergebnissen bei allen KPIs. Diese Strategie war kosteneffizienter und leistungsfähiger als alle anderen Kanäle des Mediaplans und führte zu deutlich verbesserten Ergebnissen bei allen KPIs mit einem durchschnittlichen CPA-Rückgang von 44,6 % und einem Rückgang des CPA bei härteren Conversions um 55 %.** *Konversionspunkte, die die höchste statistische Korrelation zu tatsächlichen Autoverkäufen aufweisen. **Die Ergebnisse basieren auf allen programmatischen Ford-Aktivitäten vor dem Projektstart (Q1/Q2 2018) im Vergleich zum Fallzeitraum, Q3/Q4 2018. Dies umfasst alle von Ford beworbenen Marken. Aus der Analyse von fast 5 Millionen historischen Datenpunkten auf Ford.nl entwickelten Xaxis und Mindshare ein einzigartiges automatisiertes Gebotsmodell pro Fahrzeugtyp. Während der Kampagne haben wir die benutzerdefinierte Strategie neben den besten Q3-Copilot-Strategien A/B-getestet. Das benutzerdefinierte Modell übertraf die anderen Strategien in Bezug auf CPA, CR (Klick) und ROAS*. Dies führte zu deutlich besseren Kampagnenergebnissen mit einer durchschnittlichen Steigerung des ROAS von 47% und einer durchschnittlichen CPA-Senkung von 43%. *Die Ergebnisse basieren auf allen programmatischen Ford-Aktivitäten von Oktober 2018 bis EOD.

44,6%

Senkung des Gesamt-CPA

43%

Senkung des Gesamt-CPA

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