Der Markt für Finanzdienstleistungen ist durch eine fortschreitende digitale Defragmentierung, sinkende Kundenloyalität und einen intensiven Verdrängungswettbewerb geprägt. Traditionelle Filialinstitute und Regionalbanken stehen vor der existenziellen Herausforderung, die signifikanten Kosten ihrer physischen Infrastruktur zu rechtfertigen und diese effizient mit digitalen Vertriebskanälen zu verknüpfen (Omnichannel-Marketing).
Auf der anderen Seite dringen agile Neo-Broker, FinTech-Plattformen, Online-Banken und Krypto-Anbieter mit rein digitalen, algorithmisch optimierten Marketingstrategien in den Markt und konzentrieren die Aufmerksamkeit der Nutzer auf sich. Der Wettbewerb um die begrenzte Aufmerksamkeit der User und der Mediadruck steigen. Im Rahmen dieser stetig schärfer werdenden Konkurrenz ist es immer schwieriger, die eigene Marke und Services bei der richtigen Zielgruppe zu platzieren.
Es ist somit wichtig (mit einem beschränkten Media-Budget) die Zielgruppen effizient zu adressieren und zwar zur richtigen Zeit, am richtigen Ort, um immer Top of Mind bei der stark frequentierten Finanz-Zielgruppe zu sein.
Im folgenden Beitrag zeige ich auf, wie der Einsatz der mobilen Bewegungsdaten, die Bildung von relevanten User-Profilen, gepaart mit der richtigen regionalen Standort-Wahl, den Finanzdienstleistern hilft diese Herausforderungen zu meistern.
In der durch starken Wettbewerb geprägten Finanzbranche ist es essentiell, sich vom Wettbewerb abzuheben, sichtbar und relevant für die Zielgruppe zu sein. Das erfordert heutzutage mehr Varianz bei der Aussteuerung der Werbekommunikation. Die Adressierung der Zielgruppen ist hierbei eine wichtige Herausforderung. Die meisten Advertiser im Finanzsektor kopieren (ohne es zu wissen) die gleichen Targeting-Strategien, wie die Mehrheit ihrer Konkurrenz. Salopp ausgedrückt – die meisten Werbetreibenden nutzen die gleichen Kanäle (Social & SEA) und bespielen die gleichen Zielgruppen von der Meta- und Google-Audience-Stange.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die effiziente, programmatische Verteilung der knappen Budgets. Klassische, starre Mediabuchungen – wie sie zum Beispiel in der traditionellen Außenwerbung (Out-of-Home, OoH) über unflexible Insertion Orders (I/O) für feste Dekaden üblich waren – erweisen sich in diesem Marktumfeld als ökonomisch ineffizient. Die Auswahl von Werbestandorten erfolgt hierbei meist auf Basis makroskopischer, veralteter Frequenzdaten oder reinem „Bauchgefühl“ sowie fehlerhaften Annahmen bezüglich der Zielgruppen Präsenz. Da sich affine Zielgruppen jedoch dynamisch im Raum-Zeit-Gefüge bewegen und nicht den gesamten Tag an einem statischen Ort verweilen, resultieren aus diesem analogen Ansatz massive Streuverluste (Wasted Spend). Das gilt im Übrigen auch für viele DooH-Buchungen.
Eine erfolgreiche, konvertierende Konsumentenansprache im öffentlichen und privaten Raum setzt voraus, dass Werbetreibende exakt bestimmen können, wo (geographischer Kontext) und zu welchem konkreten Zeitpunkt (temporaler Kontext) sich die relevante Zielgruppe an unterschiedlichen Tageszeiten bewegt.
Die Lösung liegt in der flexiblen, programmatischen Media-Buchung, gesteuert durch die Verschmelzung von mobilen Werbe-Identifikatoren (Mobile Advertising IDs) mit Bewegungsdaten und Informationen über die User-Präferenzen.
Banken und Finanzdienstleister, deren USP die persönliche Beratung und ein exklusives Filialnetz sind schalten meistens lokale oder regionale Werbekampagnen. Leider werden diese Maßnahmen hinsichtlich ihres Kampagnenerfolgs oft nur unzureichend ausgewertet und die Kampagnen dahingehend selten optimiert. So werden die Potentiale der lokalen Banking-Kampagne verschwendet. Die häufigsten Fehler sind die falsche Verteilung des Mediabudgets (indem man die falschen Regionen penetriert), die falsche Screens bespielt, die falschen Zielgruppen adressiert oder eine nicht optimale Werbebotschaft präsentiert. Mit mobilen Bewegungsdaten und der Conversion-Messung in der Filiale begegnet man diesen Herausforderungen. Später mehr dazu.
Die methodische und operative Verwertung der aggregierten, raumzeitlichen Bewegungsdaten gliedert sich in drei trennscharfe Anwendungsarten auf. Jede dieser Säulen erfüllt eine spezifische Funktion innerhalb des strategischen Marketing-Funnels von Finanzinstituten.
| Mobile Targeting (Säule 1) | Hyperlocal Scoring (Säule 2) | Performance Messung (Säule 3)
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|---|---|---|---|
| Fokus-Ebene | Das Individuum / Das persönliche Endgerät. | Der physische Raum / Die Werbefläche. | Die empirische Attribution / Der POS. |
| Operative Kanäle | Mobile Display, In-App-Video, Connected TV (CTV). | Klassisches Out-of-Home (OoH), Digital Out-of-Home (DOOH). | Daten-Attributions-Engines, CRM-Abgleich, Store-Visit-Tracking. |
| Zielsetzung | Identifikation hochaffiner Nutzer auf Basis besuchter physischer Orte. | Echtzeit-Lokalisierung von Zielgruppenströmen zur Screen-Auswahl. | Erfassung realer Besucherströme in Filialen zur Kampagnen-Optimierung. |
Diese Säule fokussiert sich auf die Nutzung mobiler Advertiser-IDs (MAIDs) für das direkte, gerätebezogene Targeting. Aus dem realen, historischen Aufenthaltsverhalten der Nutzer lassen sich mathematisch valide Rückschlüsse über deren Affinität, Produktinteressen und sozioökonomischen Status ziehen. Durch das Setzen geografischer Filter werden Nutzer identifiziert, die hochaffine physische Knotenpunkte frequentiert haben:
Durch algorithmisches Data Matching werden diese Rohdaten mit einer präzisen Point-of-Interest-Datenbank (POI) veredelt, um verhaltensbasierte Kohorten zu bilden.
Zusätzlich können diese beiden Datenarten mit Verhaltens-und Affinitäts-Daten weiterer Datenanbieter wie Gfk, Acxiom uvm. kombiniert werden und so genaue und individuelle Targeting-Profile erstellt werden.
Beispielhaft: Einwohner von Berliner, Besucher der Sparkassen-Filialen, weiblich, mit Interesse am Segeln. Solchen Kombinationen von Daten sind kaum Grenzen gesetzt.
Die Ansprache dieser hochgradig qualifizierten User erfolgt über programmatische Plattformen direkt auf ihren Devices mittels Mobile Display, Connected TV (CTV) und In-App-Video.
Im Gegensatz zur individuellen Geräte-Ansprache widmet sich die zweite Säule der Auswahl der richtigen Werbeflächen (zur richtigen Zeit an richtige Zielgruppen)
Hierbei erfolgt ein kontinuierlicher, datenbasierter Abgleich von Finanzinteressen und Produktaffinitäten mit konkreten physischen Standorten im städtischen Raum. Das System beantwortet algorithmisch zwei Kernfragen:
Über das automatisierte Location Scoring wird ein dynamischer Index-Wert für jede verfügbare Werbefläche errechnet. Hierbei werden die Interessen-Daten gematcht mit Bewegungsprofilen Standorten von (D)ooH Werbeflächen. Dies ist eine perfekte Planungshilfe für lokale Marketing-Aktionen, um für eine bestimmte Zielgruppe nur die passenden Standorte auszuwählen. Das maximiert den regionalen Werbedruck und minimiert den Wasted Spend.
Die dritte Säule schließt den Kreislauf und überführt das lokale Marketing in eine exakte, empirische Performance-Marketing-Disziplin. Sie widmet sich der Messung der Kampagnen auf Grundlage der tatsächlichen Anzahl der Filialbesucher.
Da die Interaktionen und Bewegungen über die eindeutige MAID-Infrastruktur sowohl beim digitalen/physischen Werbekontakt als auch beim anschließenden, realen Betreten der Bankfiliale erfasst werden, lässt sich eine präzise Messung der Besucherströme in der Filiale durchführen.
Diese datengestützte Attributions-Systematik erlaubt eine fortlaufende Optimierung der Kampagnen auf Grundlage der realen Performance. Finanzinstitute sind dadurch erstmals in der Lage, Werbemittel (A/B-Kreativtests), regionale Budgets und Screen-Platzierungen anhand harter Konversionsdaten anzupassen und unrentable Kanäle in Echtzeit abzuschalten.
| Optimierungsdimension | Analytischer Ansatz in der Praxis | Direkte Marketing-Konsequenz
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|---|---|---|
| Placement- & Screen-Performance | Mathematischer Vergleich der via Säule 3 gemessenen Filialbesuche zwischen spezifischen DOOH-Screens an Knotenpunkt A und Knotenpunkt B. | Agiles, programmatisches Budget-Shifting hin zu den nachweislich konversionsstärksten geografischen Kontaktpunkten. |
| Asset- & Kreativ-Validierung | A/B-Testing unterschiedlicher Werbe-Hooks (z. B. Spitzenzinsen vs. Fokus auf persönliche Beratungskompetenz) bezüglich der realen Besuchsfrequenz. | Automatisierte Optimierung der Werbemittel (Dynamic Creative Optimization – DCO) hin zum stärksten Konversions-Treiber. |
| Regionale Varianz & Sättigung | Kontinuierliche Analyse der Store-Visit-Dichte aufgeschlüsselt nach Stadtteilen, Postleitzahlen oder Makro-Standorten. | Feinjustierung und Drosselung des lokalen Werbedrucks zur Vermeidung regionaler Marktsättigung und Budget-Verschwendung. |
Die maximale Wirkung des Hyperlocal Finance Marketings entfaltet sich, wenn alle drei Säulen nicht isoliert agieren, sondern technologisch zu einem geschlossenen Regelkreis (Omnichannel-Loop) verknüpft werden. Die Kombination erhöht die Werbeerinnerung (Ad Recall) überproportional und führt den Kunden strukturiert durch den Funnel.
Vor allem die Verlängerung der lokal platzierten OoH oder DooH Werbeflächen durch zusätzliche Hyperlocal-ausgespielte mobile Display Kampagnen, und die Wiedmannssprache der User die die Screens vor Ort gesehen haben (durch Geo Retargeting) ist extrem effektiv. Man kann die User erneut Cross Device ansprechen z.B. via Smart TV (CTV) oder einer Video Ad auf dem Smartphone oder Tablet.
Der dreistufige Synthese-Prozess:
Hyperlocal Finance Marketing markiert den evolutionären Schritt von der klassischen, gießkannenbasierten Regionalwerbung hin zu einer präzisen, verhaltsorientierten und messbaren Omnichannel-Strategie. Durch das Zusammenspiel aus Mobile Targeting (Säule 1), Hyperlocal Scoring (Säule 2) und Lokaler Performance-Messung (Säule 3) gelingt es zukunftsorientierten Finanzinstituten und Filialisten, effiziente Kampagnen zu schalten und im stark umkämpften Finanzsektor zu bestehen.
Sollte Sie das Thema tiefergehend interessieren, oder suchen sie einen Partner für die Umsetzung Cross Medialer Hyperlocal Banking Kampagnen, dann freuen wir uns auf Ihren Kontakt.
