Damit alle Begriffe zu verstehen sind, die ich in den folgenden Artikeln verwenden werde, ist es notwendig, auf die grundsätzliche Architektur einer DMP einzugehen.
Eine DMP wird vorrangig dazu genutzt, um Segmente auf Basis verschiedener Datenquellen zu erstellen und an unterschiedliche Kanäle zu schicken. Technisch gesehen sprechen wir von Inbound- und Outbound-Data.
Datenquellen stellen also Inbound Data dar und werden meist Data Sources genannt. Typische Data Sources sind Webanalysedaten aus bspw. Adobe Analytics oder CRM-Daten.
Datenziele sind Outbound und werden Destinations bezeichnet. Typischerweise sind dies meist die Digitalmarketingkanäle oder -tools, die man für die Personalisierung nutzt: Email, Search, Adobe Target, Mobile etc.
Die folgende Abbildung visualisiert diesen Datenfluss:
Importiert man nun beispielsweise CRM- oder Analyticsdaten, werden diese Daten erstmals als Signale (Signals) getrackt. Signals sind einfache Key-Value-Pairs wie „gender“=“male“ oder „prop1″=“homepage“.
Im Audience Manager werden dann die Signale benutzt, um Traits zu erstellen. Im einfachsten Fall besteht ein Trait aus einem einzigen Signal. Wenn ich also einen Trait „Pageview: Homepage“ erstellen möchte, verwende ich das Adobe Analytics-Signal „prop1″=“homepage“ als Bedingung für die Qualifikation des Traits. Sobald ein User diese Bedingung durch den Aufruf der Homepage erfüllt, fällt er in den Trait.
Wer mit dem Audience Manager arbeitet, muss in solchen Fällen allerdings das Präfix „c_“ verwenden, also „c_prop1″=“homepage“. Dies soll vorrangig verhindern, dass man gleichnamige Signale aus unterschiedlichen Data Sources im System hat, die sich gegenseitig überschreiben. Man merke sich also, bei der Traiterstellung immer „c_“ zu verwenden, wenn man mit Analytics-Signalen arbeitet. Bei Header-Informationen ist dies im übrigen „d_“ 🙂
Zurück zu den Traits: „c_prop1″=“homepage“ ist die einfache Definition für unseren Trait. Wenn ich in einer eVar1 dann bspw. noch den Wochentag („Monday“) tracke und ich möchte einen Trait mit allen Usern, die die Homepage an einem Montag aufgerufen haben, weil ich montags eine besondere Promotion platziere, hätte ich zwei Bedingungen: „c_prop1″=“homepage“ && „c_eVar1″=“monday“.
GANZ WICHTIG IST: Bei einer Traitdefinition im Audience Manager mit zwei Signalen werden beide Signale gleichzeitig geprüft und müssen mit dem gleichen Call erfüllt sein. Wenn ich mit dem Aufruf der Startseite am Sonntag die erste Bedingung „c_prop1″=“homepage“ erfülle, die zweite jedoch erst am Montag beim Aufruf einer anderen Seite, dann bin ich nicht für das Trait qualifiziert, da beide Signale nicht mit demselben Hit/Call ins System kamen.
Nun haben wir sowohl Signals als auch Traits kennengelernt. Den letzten wichtigen Term in dieser Hinsicht bilden die Segmente. Aus Signalen werden also Traits und aus Traits letztendlich Segmente. Bei der Erstellung von Segmenten kann ich auswählen, welche Traits erfüllt sein müssen, damit ein User in ein Segment fällt.
Folgende Darstellung verdeutlicht diese Terminologie:
Ich möchte nun auf mein Beispiel mit dem montäglichen Aufruf der Startseite zurückkommen. Wenn ich die beiden Signale also im gleichen Trait verwenden möchte, müssen sie auch im selben Hit vorkommen, damit sich der User für das Trait bzw. für das Segment qualifiziert. Sollte es aber gar nicht notwendig sein, dass beide Kriterien im selben Hit vorkommen, kann ich zwei Traits mit jeweils einem Signal bauen und diese dann im Segment verwenden. Oftmals liegt es genau daran, warum Segmente nicht so funktionieren, wie man es geplant hat. Man kennt diese Funktionsweise einfach nicht.
Jetzt haben wir Data Sources und Destination kennengelernt. In späteren Artikeln werde ich diesbezüglich noch einen Deep Dive machen. Außerdem kennen wir nun Signale, Traits und Segmente im Audience Manager. Eigentlich kennen wir jetzt alles, um mal ein wenig in die Tiefe zu gehen.
