Drive-to-Store-Effekte der Subway "Fit Five"- Werbekampagne - Mai - August 2017
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Drive-to-Store-Effekte der Subway “Fit Five”-
Werbekampagne
Mai – August 2017
1
Ziel: Messung der Filialbesuche, die durch die Subway “Fit Five”-Kampagne
generiert wurden
Channel In-App, Mobile Web, Desktop
Impressions 75 Mio
Sportliche, gesundheitsbewusste
Zielgruppe
Frauen im Alter von 20-39
Zeitraum Mai - August 2017
2
Überblick über die Kampagnenergebnisse
141.385
Zusätzliche Ladenbesuche durch die
Kampagne
19,5%
Nutzer mit Kampagnenkontakt haben
Subway-Filialen 19,5% häufiger besucht
3
Details zum Messverfahren
1 2 3 4
Aufteilen des Locarta-Panels Vergleich der Besuchsraten Berechnung des Uplifts Berechnen der zusätzlichen
in zwei Gruppen der beiden Gruppen bei Besuche, die durch die
Subway Kampagne generiert wurden
Panel-
teilnehmer mit
Kontakt zur Besuchsrate mit
Kampagne Kampagnenkontakt
Besuchszunahme bei
Nutzern mit Durch die Kampagne
vs Kampagnenkontakt im generierte zusätzliche
Vergleich zur Besuche
Kontrollgruppe
Kontrollgruppe
ähnlicher
Nutzer ohne
Besuchsrate ohne
Kontakt zur
Kampagnenkontakt
Kampagne
4
1 Über 110.000 Locarta Panelteilnehmer hatten Kampagnenkontakt
75 Mio 119.535
Impressions gemessen
Mit Kampagnenkontakt
(Web und In-App1)
1.079.638
Ohne Kampagnenkontakt
1 Für Mobile Web Anbieter wurden Cross-Device Firmen (Tapad, Drawbridge) genutzt, um Cookies mit mobilen Advertiser IDs zu verbinden und dann mit dem
5 Panel zu vergleichen. Die Daten wurden vom Kampagnenstart bis Freitag, 27.6.2017 gemessen.
2 Die ausgewählten Panelteilnehmer machten 67.646 Besuche in 637
Läden
7.904
Besuche in Subway-Filialen durch
Panelteilnehmer mit Kampagnenkontakt
637
59.742
Besuche in Subway-Filialen durch
Subway-Filialen in
Deutschland
wurden
Panelteilnehmer ohne Kampagnenkontakt berücksichtigt
6
3 Nutzer mit Kampagnenkontakt besuchten Subway ~20% häufiger
Uplift1
19,49%
19,49%
6,61%
5,53%
Besuchsrate2 ohne Besuchsrate2 mit
Kampagnenkontakt³ Kampagnenkontakt4
Konfidenzniveau: 99,9%
1 Uplift ist die Differenz zwischen den Besuchsraten von Personen mit und ohne Kampagnenkontakt
2 Besuchsrate ist die Anzahl der Besuche geteilt durch die Größe der untersuchten Gruppe
3 Ohne Kampagnenkontakt: Stichprobe von Smartphone-Nutzern, die keine Werbemittel der Kampagne gesehen haben
7 4 Mit Kampagnenkontakt: Stichprobe von Smartphone-Nutzern, die mind. ein Werbemittel der Kampagne gesehen haben
4 Dies bedeutet ~140.000 zusätzliche Besuche durch die Kampagne
Zusätzliche Besuche
141.385
Zusätzliche Besuche
141.385
853.382
711.997
Besuche (ohne Inkrementelle Gesamtzahl (mit
Kampagne) Besuche (durch Kampagne)
Kampagne)
8 Basiert auf 12.867.193 Unique Usern, bei denen Kampagnenkontakt gemessen wurde
Das “Yoga” Creative sorgte für die meisten Besuche
Am erfolgreichsten
(Konfidenzniveau: 99%1)
Jogging Reichweite Yoga Reichweite
2.160.317 21.931.385
Besuchs- Besuchs-
zunahme zunahme
10% 32%
Reichweite Reichweite
Fahrrad City Hopper
33.928.635 5.953.166
Besuchs- Besuchs-
zunahme zunahme
15% 11%
1 Behandelt als zweiseitiger Test zwischen Creatives
9 Besuchsraten unterscheiden sich von der Gesamtkampagne, da nur bei Plista Informationen über die Creative-Variante berücksichtigt wurden / verfügbar sind
Mobile Impressions waren effektiver als Desktop
Impressions Am erfolgreichsten
(Konfidenzniveau: 99%1)
Desktop Reichweite Mobil Reichweite
11.083.984 28.797.816
Besuchs- Besuchs-
zunahme zunahme
11% 15%
1 Behandelt als zweiseitiger Test zwischen Channeln
10 Besuchsraten unterscheiden sich von der Gesamtkampagne, da Channel-Informationen nur für Plista Exposures in Phase II verfügbar warenPersonen, die auf die Kampagne reagierten, waren eher jung und weiblich
Demographische Verteilung der Personen, die auf die Kampagne reagierten
Geschlecht Alter
59%
41%
24% 25%
19% 19% 18%
2%
Männlich Weiblich < 21 21-24 25-29 30-34 35-44 45-54
11Personen, die auf die Kampagne reagierten, hatten eher diese Apps
Vergleich der Apps von Nutzern mit Kampagnenkontakt: die, die Subway besuchten vs. die, die es nicht taten
App Score App Score
SUBWAY® SUBCARD™ Deutschland 0,6 Sony Mobile Small Browser 0,2
easy.GO - Für Bus, Bahn & Co. 0,6 DB Navigator 0,2
Taschenlampe für HTC 0,5 Twitter 0,2
Groupon - Shopping, Rabatte &
Gutscheine 0,3 PAYBACK 0,2
Pokémon GO 0,3 BURGER KING® 0,2
Öffi - Fahrplanauskunft 0,2 Meine Bank 0,1
Tagesschau 0,2 Whatsapp Messenger 0,1
Ein höherer Score bedeutet, dass die App häufiger auf den Geräten von Subway-Besuchern installiert ist als bei den Nicht-Besuchern (nur Nutzer mit
12 Kampagnenkontakt berücksichtigt)Anhang 13
Unsere Analysen basieren auf unserem eigenen Smartphone-Panel, einem
der größten in Deutschland
1.800.000
Panelteilnehmer in Deutschland täglich aktiv
1.200.000.000
Datenpunkte täglich gemessen
4.900.000
Ladenbesuche täglich gemessen
14Unsere Panel-Teilnehmer stammen aus drei hochwertigen Quellen
Collekt Evergiving Partner-Apps
Gutscheine als Anreiz Gemeinnützige Keine Anreize für Nutzer
für Nutzer Spenden als Anreiz für Sorgfältige Auswahl um
Nutzer Ausgewogenheit des Panels
zu garantieren
Apps u.a. aus den Bereichen
4,6 Rating 4,8 Rating Navigation, Entertainment,
Rätsel, Benzinpreisvergleich
und Einzelhandel
Alle Daten werden durch unseren eigene Software gesammelt. So erhalten wir hochfrequente und hochqualitative
Standortdaten, bis zu 1.000 Mal pro Tag. Wir kaufen keine Bidstream-Daten von Dritten.
15Wir nutzen Wifi (und GPS) für branchenführende Besuchserfassung
• Der Wifi-Fingerprint eines Ladens ist die Liste der 5-
30 Wifi-Netzwerke, die innerhalb des Ladens
feststellbar sind (sowie deren Signalstärke)
• Der Laden braucht kein eigenes Wifi-Netzwerk, um
einen Fingerprint zu haben – es gibt benachbarte
Wifi-Fingerprint Netzwerke in anderen Läden o.ä.
• Wir wissen, dass der Nutzer im Laden ist, wenn sein
Smartphone den jeweiligen Fingerprint wahrnimmt
16 Wir erfassen den Wifi-Fingerprint eines Ladens durch Nutzerumfragen, die einen Besuch im jeweiligen Laden bestätigenWifi ist genauer und funktioniert auch an Orten, an denen GPS nicht geht
GPS ist nicht immer genau genug für die Wifi-Fingerprints können dagegen viel genauer
Besuchserfassung in einem Laden sein
Besuchsbereich Wifi-
Netzwerksignale
LADEN LADEN
Besuchs-
bereich
LADEN Zielladen LADEN LADEN Zielladen LADEN
• Die tatsächliche Genauigkeit liegt bei etwa 30m (dies • Fingerprint ändert sich sobald man den Laden verlässt, da
erschwert die Messung von nah beieinanderliegenden Läden) Wände die Wifi-Signalstärke verändern
• Selbst den genauen Laden-Footprint zu kennen hilft nicht, wenn • Genauigkeit bis zu 95%
das Standortsignal ungenau ist
• Funktioniert nicht innerhalb von Gebäuden (z.B.
Einkaufszentren)
17Datenschutz ist uns sehr wichtig
Uns wurde von ePrivacy bestätigt, dass wir
die höchsten Standards des deutschen
Datenschutzrechts erfüllen
Wir anonymisieren und aggregieren alle
Daten, so dass einzelne Nutzer nicht
identifiziert werden können
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