Wachstum – aber richtig! Wie Regionale Briefdienste erfolgreich sind

Bauer Postal Network stellt das Geschäft ein – es war nicht mehr wirtschaftlich. Postcon wird an Quantum Capital Partners verkauft – einen Finanzinvestor mit Fokus auf Restrukturierungsfälle. Der alternative Briefmarkt wird aktuell schwer durchgeschüttelt. Welche Perspektive haben Regionale Briefdienste in diesem stürmischen Markt?

Die Antwort liegt in regionalen werthaltigen Briefmengen. Doch dieses Kundensegment wurden bei vielen Briefdiensten lange Zeit vernachlässigt. Zu viel Fokus wurde auf Menge, Menge, Menge gelegt – und diese Menge kam über Einspeiser und über große Ausschreibungskunden. Doch damit kann kein Geld verdient werden, da die Stückerlöse zu gering sind. Diese Mengen sind notwendig, um die Infrastruktur aus Sortierung und Zustellung auszulasten und diese „zu finanzieren“. Doch auf dieser finanzierten Infrastruktur müssen zusätzlichwerthaltige regionale Mengen akquiriert, abgeholt, sortiert und zugestellt werden, um Deckungsbeiträge zu erwirtschaften. „Menge aus der Region für die Region“ lautet die Devise. Doch wie können Regionale Briefdienste diese Mengen akquirieren?

Deutschland ist im Vergleich zu anderen Ländern ein guter Markt für Briefdienste. Die Briefmenge je Einwohner ist mit 390 Briefe pro Jahr (davon 230 Briefen pro Jahr aus dem lizenzpflichtigen Bereich) deutlich höher als in anderen Ländern. Auch der Gesamtmarkt entwickelt sich mit -1% pro Jahr bei den Mengen und -0,5% pro Jahr bei den Umsätzen nur leicht negativ. In diesem geringfügig rückläufigen Markt konnten alternative Briefdienste kontinuierlich wachsen und haben bereits einen Marktanteil von stolzen 16% erreicht. In Summe gute Voraussetzungen, um ein profitables Geschäft zu betreiben. Doch die meisten Briefdienste hängen den Erwartungen hinterher.

Der Schlüssel zum Erfolg: das regionale Geschäft. Um dieses zu entwickeln, müssen Briefdienste vier Schritte durchführen:

1. Marktanteile kennen und Potentialkunden identifizieren
Wie hoch ist der Marktanteil eines Regionalen Briefdienstes? Die häufig verwendete Definition des Marktanteils als Anteil der durch den Briefdienst zugestellten Menge im Gebiet in Relation zur Gesamtmenge im Gebiet führt nicht zum Ziel. Relevant ist vielmehr die „Sales-Sicht“. Welcher Anteil der werthaltigen regionalen Mengen wird durch den Regionalen Briefdienst akquiriert und abgeholt? Um diese Frage zu beantworten, muss die Größe des regionalen Markts der werthaltigen Mengen „aus der Region für die Region“ bestimmt werden. Schickler hat eine Methodik entwickelt, um diese Frage zu beantworten und Transparenz über die Größe des werthaltigen regionalen Markts und der möglichen Wachstumsperspektiven zu schaffen.

2. Deckungsbeiträge nach Segmenten im Blick haben
Die Deckungsbeiträge je Brief sind zwischen den Kundensegmenten stark unterschiedlich. Das Verständnis über diese segment-spezifischen Deckungsbeiträge und die Kundenstruktur legt die Grundlage für die Verkaufsstrategie – sie nicht zu kennen gleicht einem Blindflug. Um belastbare Werte zu erhalten, müssen eine Vielzahl an Faktoren einbezogen werden: neben Kosten und Erlösen/Pauschalen für Abholung müssen Kundenbesonderheiten in der Sortierung, DPAG-Quoten und natürlich die Stückerlöse einbezogen werden.

3. Schlagkräftige Verkaufsorganisation und Sales-Funnel etablieren
Das Marktpotential und die Deckungsbeiträge nach Kundensegmenten sind die Grundlage für die Verkaufsorganisation. In welchen Segmenten wird ein Hunter-Verkauf benötigt? In welchen Segmenten ein Tandem aus Verkauf und Terminierer? In welchen Segmenten sollte der Verkauf auch der langfristige Ansprechpartner für den Kunden sein, in welchen besser nicht? Die Struktur der Verkaufsorganisation ist eine der Kernfragen für die erfolgreiche Akquise von Kunden im Briefgeschäft. Auf Basis der Segmente und Verkaufslogiken kann die notwendige Stärke der Verkaufsorganisation berechnet werden. Ein klar definierter Sales-Funnel beschreibt den kompletten Akquise Zyklus mit klar definierten Zielvorgaben für Conversions von einer Stufe zur nächsten des Funnels.

4. Verkaufsprozesse, KPIs und CRM professionalisieren
Die letzten Schritte sind die Etablierung strukturierter Verkaufsprozesse, die Implementierung notwendiger Kennzahlen und Zielvorgaben sowie die Einführung eines praktikablen CRM-Systems, welches den Sales-Funnel abbildet. Die Aktivitäten im Verkaufsprozess müssen durch ein CRM-System strukturiert und messbar gemacht werden. Nur auf Basis der messbaren KPIs kann der Prozess kontinuierlich optimiert werden. Dabei ist für eine Verkaufsorganisation im Briefgeschäft kein ausgeklügeltes high-end CRM-System notwendig. Pragmatische Lösungen, die schnell umgesetzt werden können, sind zielführend.

Die Chancen für regionale Briefdienste sind groß und erfolgreiche Briefdienste machen es vor: Profitabilität liegt in der bestmöglichen Ausschöpfung des regionalen Marktes. Weg von „Menge, Menge, Menge“ und großen Wachstumszahlen hin zu werthaltiger Menge mit hohen Deckungsbeiträgen.

Wenn wir Ihr Interesse geweckt haben senden wir Ihnen gerne unseren Schickler Einblick „Wachstum – aber richtig!“, in dem wir detailliert die Methoden zur Optimierung der Verkaufsorganisationen bei regionalen Briefdiensten darstellen. Melden Sie sich gerne bei Dr. Christoph Mayer unter c.mayer@schickler.de

Schickler Data Science: Künstliche Intelligenz für Medienunternehmen

Google wird bei allen seinen Angeboten in den nächsten Jahren Machine Learning einsetzen. Das gibt CEO Sundar Pichai bekannt.

Was daran bemerkenswert ist: Google sieht die größten Potenziale offenbar nicht in der Entwicklung neuer Produkte und Services, sondern im Einsatz Künstlicher Intelligenz in bestehenden Produkten, Services und Prozessen.

Und was noch bemerkenswerter ist: Die Chancen, die Google mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning hat, hat jedes Unternehmen – und Medienunternehmen ganz besonders: Da die Prozesse und Geschäftsbeziehungen hin zu Kunden und Unternehmen hier so vielfältig sind, ergeben sich durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz vielfältige Chancen – und zwar ebenfalls in der deutlichen Verbesserung bestehender Produkte, Services und Prozesse.

Schickler Data Science

Um Medienunternehmen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz zu unterstützen hat Schickler ein eigenes in-house Data Science Team aufgebaut. Es arbeitet in Projekten Hand in Hand mit den Schickler-Beratern. Gemeinsam identifizieren sie Chancen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz, entwickeln Algorithmen und programmieren Prototypen.

Hier einige Beispiele dafür, wie Künstliche Intelligenz das Google-Angebot verbessert:
Mithilfe Künstlicher Intelligenz kann…

  • Google Translate noch natürlicher übersetzen,
  • dem Nutzer noch passendere und relevantere Werbung angezeigt werden,
  • Google Suche noch besser verstehen, wonach der Nutzer sucht,
  • der Smartspeaker Google Home wissen, wer gerade mit ihm spricht und der Person auf sie zugeschnittene, passende Antworten geben
  • Google Maps Staus noch besser vorhersagen und Autofahrer bestmöglich zum Ziel bringen.

Diese Verbesserungen stehen natürlich nicht nur Google gut. Use Cases für Künstliche Intelligenz in Medienunternehmen gibt es viele. Einige Beispiele hierfür sind:

  • Verkaufssteuerung: Erstellen von Empfehlungen, welche Werbekunden wann und mit welchem Angebot angesprochen werden sollen,
  • Identifizierung von Upselling Möglichkeiten: Wo es sie gibt und bei welchen Kunden die höchsten Verkaufschancen bestehen; welche Leser für ein E-Paper Upselling angesprochen werden sollten und wer die höchsten Upselling-Chancen hat,
  • Paid Content: einen Online-Leser in Echtzeit klassifizieren und entscheiden, welche Inhalte vor und welche hinter die Paywall müssen und so die Conversion auf ein Paid Content-Abo erhöhen,
  • Vermeidung von Zustellproblemen Historische Daten, Wetter, Druckspezifika etc. geben preis, in welchen Bezirken der Zustelllogistik es am nächsten Tag Herausforderungen geben kann – so dass rechtzeitig gegengesteuert werden kann,
  • Prognosen im Produktionsprozess: Früherkennung, wo Herausforderungen auftauchen können, die bereits pro aktiv gelöst werden könnten (z. B. in Druckereien)
  • Die Liste lässt sich beliebig fortführen. Das Schickler Data Science Team hat einen umfassenden Katalog an Anwendungsfällen von Künstlicher Intelligenz in Medienunternehmen zusammengestellt: die Schickler Data Science Landkarte gewährt einen exklusiven Einblick.

Produkte, Services und Prozesse werden durch Künstliche Intelligenz günstiger, maßgeschneiderter und effizienter.

Welche Chancen ergeben sich bei Ihnen?

Digital Out Of Home – Smart, persönlich, datengetrieben

Die Digitalisierung schreitet voran. In den meisten Branchen bringt sie neue Chancen und Risiken. Die Wirtschaft fordert sie in nahezu allen Bereichen zur (Weiter-)Entwicklung auf. In der Werbung äußert sich das im „Kampf der Werbegattungen“ um die Aufmerksamkeit der Werbetreibenden – und vor allem um die Budgets.

 

Einer der Gewinner dieses Prozesses: Out Of Home. Im Jahr 2017 legte die Gattung mit einem Umsatzvolumen von 2,2 Milliarden um 12,4% gegenüber dem Vorjahr zu. Damit landet sie auf dem zweiten Platz – hinter Mobile (26,1 % Wachstum). Treibender Faktor der Entwicklung: die digitale Sparte der Außenwerbung, Digital Out Of Home. Über die dynamisch bespielbaren Außenflächen können Werbetreibende ihre Zielgruppe immer spezifischer erreichen. Das lockt auch neue Player an.

 

 

DOOH befeuert Out-of-Home-Wachstum

 

Während andere Branchen unter der Digitalisierung leiden, begrüßen die Marktbeteiligten das digitale Pendant hier sogar. Die Entwicklung zeigt: Der Anteil am Umsatz von digitaler Außenwerbung an klassischem Out Of Home steigt seit 2015 stetig an. Im 4. Quartal 2017 generierten die digitalen Außenflächen 26 % der Umsätze in Deutschland.

Ein Blick über die Grenzen zeigt: wie so häufig hinkt Deutschland auch hier einen Schritt hinterher. In UK, USA und China lag der Anteil digitaler Umsätze innerhalb der Gattung Out Of Home bereits 2016 über 40 %. Es ist also auch hierzulande ein weiterer Anstieg zu erwarten.

Als Werbeflächen dienen neben großen 18/1-Flächen, City Lights und Litfaßsäulen auch der POS: im Wartezimmer, in öffentlichen Verkehrsmitteln – aber auch in Fitnesscentern, Bildungseinrichtungen und Flughäfen. Kurzum: alle Plätze, an denen Menschen warten und empfänglich sind für Inspiration.

Und die kommt längst nicht mehr ausschließlich aus der Werbung: Content spielt auch hier eine immer größere Rolle.

 

Snackable Content auf digitalen Werbetafeln

 

Die Inhalte gehen über den klassischen Werbe-Kontext hinaus. Auf digitalen Außenwerbeflächen spielt sich immer mehr redaktioneller Content ab. Marktführer auf diesem Gebiet ist Stöer, der Inhalte vom Onlineportal T-online.de verwertet. Vor knapp drei Jahren hat sich Pro7Sat1 mit der Tochterfirma 7Screens auf dem Markt positioniert. Über 7000 Screens hat 7Screens an öffentlichen, vielbesuchten Plätzen deutschlandweit eingerichtet: Einkaufszentren, Flughäfen, Bahnhöfe. Sie zeigen nicht nur Werbung, sondern auch verschiedene redaktionelle Inhalte des TV-Senders – wie beispielsweise Ausschnitte aus taff, Frühstücksfernsehen oder Galileo. Als sogenannter „Snackable Content“ laufen die schnell konsumierbaren und gleichzeitig informativen Inhalte dann im Wechsel mit Werbung über die Screens – distribuiert von der ProSiebenSat. 1 Tochter.

 

Potenziale für Content-Hersteller

 

Werbung und Content verknüpfen auch die sogenannten Mediaboxen, die z.B. die Sparkasse in ihren Filialen einsetzt. Die Verlagsgesellschaft Madsack vermietet bzw. verkauft sie vor allem an lokale Einzelhändler, Arztpraxen oder Gastronomen. Madsack stellt redaktionellen Content zur Verfügung, mit dem die Kunden ihre eigenen Inhalte (z.B. Werbeaktionen) anreichern können. Content-Produzenten können über Digital Out Of Home ihre Präsenz beim Nutzer ausbauen und die große Reichweite des Mediums nutzen. Innerhalb einer Woche erreichen digitale Außenflächen immerhin 60 % der deutschen Gesamtbevölkerung ab 14 Jahren – in zwei Wochen sogar 75 %.

Fazit: Jeder Content-Hersteller kann Teil der DOOH-Wertschöpfungskette werden!

 

 

Trends: Digital Out Of Home meets Mobile

Mit digitalen, smarten Möglichkeiten verbessern sich zudem die zielgruppengerechte Ausspielung und die Qualität der Inhalte – die sich je nach Location, Wetter- oder Verkehrssituation automatisiert anpassen. Personalisierter Content erreicht zielgenau den (potenziellen) Kunden. Er kann ihn an beliebigen Punkten der Customer Journey abholen: die Technologie erlaubt das Erkennen der Betrachter in Echtzeit und spielt entsprechenden Content aus. Die Verbindung von Digital Out Of Home und Mobile sorgt dabei für die erweiterte Kommunikation mit dem Kunden und versorgt ihn an weiteren Touchpoints mit neuen Informationen.

Ein Blick auf die bisherige Nutzung von programmatischen Digital Out Of Home-Buchungen zeigt: Sie steht noch ganz am Anfang ihrer Möglichkeiten. Aufgrund der Mobilfunkdaten von Personen in der Nähe kann Werbung künftig gezielt auch mobil ausgespielt werden und so direkte Interaktionen anregen (beispielsweise durch Gutscheine bei einem Shop in der Nähe). Die Verknüpfung von programmatischem Digital Out Of Home und Mobile dient daher nicht nur einer höheren Reichweite, sondern auch dem punktuellen Aussteuern von Kampagnen und redaktionellen Inhalten.

Da ein radikaler Anstieg von programmatischem Digital Out Of Home zu erwarten ist – 60% in den nächsten fünf Jahren – sollten Produzenten von Inhalten bereits bestehende Verbindungen zu Anbietern festigen und Möglichkeiten zukünftiger Synergien in Betracht ziehen.

 

Machine Learning, Big Data & Co. – wie intelligente Algorithmen Medienunternehmen auf die Überholspur bringen

  • Mai 1997: IBM Rechner Deep Blue schlägt den Schachweltmeister Garry Kasparov.
  • Oktober 2015: Google Deepmind Rechner Alpha Go schlägt den Europameister Fan Hui im Brettspiel „Go“ – ein auf Grund der Vielzahl an Spielkonstellationen hochkomplexes Spiel.
  • Mai 2017: Google verkündet ein selbstlernendes System, das sich „selbst entwickelt“.
  • August 2017: Google stellt den Übersetzungsservice Google Translate auf ein Machine Learning-System um und erhöht die Qualität der Übersetzungen deutlich.

… die Liste wächst rasant.

Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Smart Analytics. Die Revolution der Daten und intelligenter Algorithmen hat viele Namen. Doch woher kommt die aktuelle Revolution der Algorithmen? Und welche Anwendungsfälle ergeben sich für Medienunternehmen?

Drei Faktoren sind für die Revolution der Daten verantwortlich

  • Wachstum der Rechenpower: Rechenkapazität ist praktisch unbegrenzt vorhanden. Zum Beispiel über Dienstleister wie Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform.
  • Verfügbarkeit von Daten: Durch das Internet ist die Verfügbarkeit von Datenmaterial, zum Beispiel Fotos, massiv gewachsen. Diese Verfügbarkeit von Daten ist essentiell, damit intelligente Algorithmen „lernen“.
  • Abkehr von regelbasierten Systemen: Früher waren regelbasierte Systeme „state-of-the-art“. Zum Beispiel wurden für die maschinelle Spracherkennung große formalisierte Regelwerke zur Beschreibung menschlicher Sprachen entwickelt. Heutige Systeme benötigen keine Regelwerke, sondern „lernen“ – ähnlich wie das menschliche Gehirn.

Wir funktionieren selbstlernende Algorithmen?

Das menschliche Gehirn besteht aus ca. 100 Milliarden Nervenzellen, den Neuronen. Neuronen speichern einfachste Informationen. Im Falle eines künstlichen, computergestützten Netzwerks wird in einem Neuron eine einzelne Zahl gespeichert.  Neuronen sind miteinander verschaltet und geben Impulse über diese Verschaltung weiter. Auf gleiche Weise arbeiten intelligente Algorithmen.

Die intelligenten Algorithmen passen in der Lernphase die Informationen in den Neuronen iterativ an. Zudem wird in jedem Schritt einer solchen Lernphase zufällig Information aus einigen Neuronen gelöscht. Der Grund: vor Betriebsblindheit schützen. Das zufällige Löschen von Information – im Fachjargon auch „Dropout“ genannt – hilft, das Netzwerk vor Überlernen („Overfitting“) zu bewahren. Ein „überlerntes“ Netzwerk kann nur noch die in der Lernphase gezeigten Fälle identifizieren und kann nicht mehr generalisieren. Aber gerade Generalisierung ist der Kern eines intelligenten Systems und zwingend notwendig, um das aus spezifischen Fällen gelernte Wissen auf unbekannte Fälle zu übertragen.

Mit den beschriebenen Modellen kann man Sprache erkennen, Fotos identifizieren, Situationen im Straßenverkehr bewerten und vieles mehr. Die Modelle funktionieren auch andersherum: Inhalte können „erschaffen“ werden, zum Beispiel Sprache, Texte, Musik oder Bilder.

Wie Medienhäuser von intelligenten Algorithmen profitieren können

Was hat das alles mit Medienhäusern zu tun? Einige Beispiele, wie Medienhäuser von intelligenten Algorithmen profitieren können:

Case 1: Roboterjournalismus zur automatisierten Generierung von Texten

Roboterjournalismus ist der wohl bekannteste Fall von intelligenten Algorithmen bei Medienhäusern. Vergleichsweise einfache und standardisierte Texte werden automatisch durch Algorithmen generiert. Heute wird Roboterjournalismus zum Beispiel eingesetzt für Börsenmeldungen, Wetter, Sportmeldungen, Finanzberichte oder Polizeimeldungen. Das Ziel: der Redaktion mehr Freiräume für inhaltlich anspruchsvolle und komplexe Inhalte zu schaffen.

Case 2: Steuerung der Aktivitäten in der Werbevermarktung

Zu welchem Werbekunden, zu welchem Zeitpunkt, mit welchem Angebot? Wer diese Kombination von Fragen optimal beantwortet, gewinnt das Rennen um die Werbeerlöse. Um diese Fragen zu beantworten, sind jedoch Unmengen an Daten notwendig. Kein Verkäufer kann diesen umfassenden Blick auf Markt, Kunden und Angebote leisten. Maschinen schon. Andere Unternehmen verkaufen bereits erfolgreich über Produktempfehlungen intelligenter Algorithmen. Amazon macht heute 35% des Umsatzes über solche persönlichen individuellen Empfehlungen. Ein großes Netzwerk, gefüttert mit allen Käufen der Amazon-Kunden arbeitet im Hintergrund. Auch für Netflix sind Empfehlungen eine essentielle Komponente im Geschäftsmodell. Für Medienunternehmen wird die Steuerung des Verkaufs durch intelligente Algorithmen die nächste Stufe im Kampf um die Werbeerlöse sein.

Case 3: Automatisierte Bearbeitung von Vorgängen im Aboservice

Kosteneffizienz und kurze Bearbeitungszeiten werden im Aboservice immer wichtiger. Intelligente Algorithmen können schriftliche Anfragen (E-Mails oder handschriftliche Briefe) automatisch klassifizieren und Standardvorgänge eigenständig beantworten: Urlaubsunterbrechungen, Abbestellungen oder Zustellreklamationen können so automatisiert, kostengünstig und schnell bearbeitet werden.

Case 4: Optimierung der Abogewinnung

In welchen Gebieten schaffen welche Aboaktionen welchen Erfolg? Diese Frage lässt sich mit heutigen Methoden auswerten. Intelligente Algorithmen helfen aber zusätzlich auch bei der Beantwortung der Frage: „Warum?“ Sie helfen, die inhärenten versteckten Eigenschaften von Gebieten, Abonnenten und erfolgreichen/nicht erfolgreichen Aktionen zu extrahieren. Hiermit gewinnen Sie einen wertvollen Einblick und können die Abogewinnung kontinuierlich optimieren.

Case 5: Frühwarnsystem für Kündiger

Welcher Abonnent ist aktuell unzufrieden und wird voraussichtlich bald sein Abonnement kündigen? Wie können Sie Ihre Ressourcen bestmöglich einsetzen, um Kündigungen proaktiv zu vermeiden? Am besten, noch bevor der Abonnent überhaupt selbst weiß, dass er bald kündigen wird? Intelligente Algorithmen können auch in dieser Aufgabe unterstützen.

Case 6: Vorhersage für Probleme in der Zustellung

Mit der Winterzeit wird die Zustellung von Zeitungen und Zeitschriften zur Zitterpartie. Spätestens mit dem ersten Glatteis schnellen die Reklamationen in die Höhe. Intelligente Algorithmen können unter Einbezug der früheren Zustellqualität einzelner Zusteller, der Bezirke, des Wetters, der geplanten Produktion vorhersagen wo mit höchster Wahrscheinlichkeit Probleme entstehen. Hierdurch können Medienunternehmen proaktiv handeln – statt reaktiv, wenn es meist schon zu spät ist.

Die Liste der Cases kann beliebig weitergeführt werden. Die Anwendungsfälle intelligenter Algorithmen sind schier unbegrenzt.

Auch Medienunternehmen trifft die Revolution der Daten – schneller als gedacht.

16 Jahre Umwälzungen in der Werbebranche durch Digital

Im deutschen Werbemarkt ist seit 2000 kein Bereich der Branche von tiefgreifenden Veränderungen verschont geblieben. Unter dem Einfluss der Digitalisierung entstehen beachtenswerte Trends, die den genaueren Blick lohnen. SCHICKLER hat frühzeitig begonnen, die relevanten Marktdaten in seinem Media Index zu sammeln und wertet sie durch eine neue Methodik unter digital relevanten Gesichtspunkten aus. So macht der Media Index die wichtigsten Entwicklungen der Werbebranche sichtbar, spezifiziert sie und füllt damit eine Lücke im Branchen-Research.

Drei Trends sind besonders bemerkenswert:

1) BTL drängt ATL zurück

Die Dominanz von Above-the-Line-Werbung (ATL) hat in den letzten Jahren klar an Dynamik verloren. Damit ist die Bedeutung der Massenmedien ist rückläufig, während Below-the-Line-Werbemaßnahmen (BTL) ihren Anteil stets ausbauen konnten. ATL-Werbung umfasst Reichweitenwerbung, mit der z.B. im Fernsehen Marken-Images aufgebaut werden, aber auch Online-Display. BTL-Werbung spricht hingegen kleinere, aber klare abgegrenzte Gruppen von Werberezipienten durch Methoden wie Content Marketing oder Telemarketing an und generiert im Vergleich zu ATL-Werbung eine deutlich höhere Konversion.

Wesentlicher Treiber von BTL-Werbemaßnahmen ist die fortschreitende Digitalisierung, denn die im Internet gesammelten Datenschätze ermöglichen eine neue Dimension des Targeting: Zielgruppen können immer genauer mit passender Werbung bedient werden. Da BTL-Werbemaßnahmen konversionsstärker sind und notwendige technische Voraussetzungen es in den letzten Jahren in den Massenmarkt geschafft haben, steigt die Nutzung von BTL-Werbemaßnahmen erwartungsgemäß stetig an. Seit 2000 ist der Anteil der BTL-Werbung von 45% auf 65% der Werbeausgaben angewachsen. Die eher „traditionelle“ Werbung gerät damit zahlenmäßig am Markt ins Hintertreffen.

Starke Marken sind allerdings weiterhin ein großer Wettbewerbsvorteil. Markenbildung wurde traditionell über ATL-Werbung betrieben, während BTL-Werbemaßnahmen hierzu meist vernachlässigt wurden. Dennoch kann auch BTL-Werbung für den Aufbau einer starken Marke genutzt werden. Gute Beispiele hierfür sind in den Content Marketing Aktivitäten verschiedener großer deutscher Konzerne zu sehen. Im Rahmen integrierter Corporate Media Strategien wurden in der Vergangenheit eigene Newsrooms etabliert, um relevante Inhalte für unterschiedliche Zielgruppen über diverse Kanäle bereitzustellen.

BTL-Werbemaßnahmen bieten letztlich für Verlage großes Wachstumspotenzial, z.B. indem sie eigene Messen veranstalten oder Agenturleistungen im Bereich Website-Erstellung, SEO und ähnlichem anbieten. Vom Reichweitenanbieter in Print und Online entwickeln sich erfolgreiche Verlage so zum ganzheitlichen Lösungsanbieter für ihre Werbekunden.

 

2) Fragmentierung des Werbemarkts

Das Wachstum von BTL-Werbung wird gespeist von einem zweiten großen Trend auf dem deutschen Werbemarkt: die zunehmende Fragmentierung. Dieser Trend stellt besonders für die unterjährige Steuerung von Werbemaßnahmen eine große Herausforderung dar, denn alle neu entstehenden BTL-Kanäle repräsentieren neue Erlösquellen im Werbegeschäft. Für diese sind jedoch sowohl Volumen als auch Return-On-Investment zunächst unklar. Daher sind diese Kanäle im Rahmen einer optimalen Werbebudgetallokation nur schwer zu berücksichtigen. Analysemethoden, die über die bekannten ATL-Mechanismen hinausreichen, müssen meist noch entwickelt und passgenau angewendet werden.

Doch nicht nur Kanäle entstehen neu, auch die physischen Werbeträger haben sich in den letzten 16 Jahren vervielfacht. Die technische Diversifikation wirkt ebenso wie die Vielfalt an Kanälen und Formaten in Richtung einer zunehmenden zielgruppenspezifischen Aussteuerung von Werbemaßnahmen, da neue Endgeräte von verschiedenen Konsumentengruppen unterschiedlich stark genutzt werden. Die Konzeption, Umsetzung und der Verkauf passgenauer Werbung über verschiede Gerätetypen hinweg ist jedoch aufwändig und kostspielig. Der SCHICKLER Media Index kann hierbei als Analysegrundlage dienen, um Faktoren zu identifizieren, mit denen eine sinnvolle und effiziente Ressourcenallokation erfolgt. Weitere, stärker ausdifferenzierte digitale Werbeformate und Werbeinnovationen sind erst nach 2000 entstanden. Belastbare Prognosen erfordern wegen dieses relativ kurzen Zeitraums eine besonders detaillierte und fehlerkorrigierte Betrachtung. SCHICKLER verfügt hierfür über eigene mathematische Tools.

Übersicht der explosionsartigen Zunahme von Kanälen, Geräten und Werbeformaten:

3) Brutto überholt Netto

Werbung kostet – nicht nur die Werbekunden, sondern zunehmend auch die Werbeanbieter.

Der deutsche Werbemarkt hat heute eine Nettogröße von 43,7 Mrd. € (siehe auch „Horizont“ Nr. 48, Dez. 2016). Im Bereich der ATL-Werbung sind die Nennpreise auf dem Werbemarkt dabei noch stärker gestiegen. Allerdings bleiben auf den Mindererlösen der immer weiter klaffenden Brutto-Netto-Schere meist die Werbeanbieter sitzen. Mangels Zahlungskraft und -willigkeit der Werbekunden müssen sie immer höhere Rabatte und Preisnachlässe geben. Betrug die Brutto-Netto Schere im Jahr 2000 noch rund 5%, sind es heute 53%. Werbeanbieter verdienen somit heute nur noch knapp die Hälfte von den für die Werbeplätze veranschlagten Preisen. Als Konsequenz fahren sie die Bruttopreise hoch, um netto noch auf ihre Kosten zu kommen. Die Rabattspirale kann sich allerdings nicht unbegrenzt weiterdrehen und wird bald zu einem noch stärkeren Einbruch in den Netto-Werbeerlösen der Medienhäuser führen.

Mit zunehmender Öffnung der Brutto-Netto-Schere sind auch etablierte Marktanalysen mit Vorsicht zu genießen. Während vor über zehn Jahren im Wesentlichen noch „Brutto gleich Netto“ galt, kann von dieser Faustregel heute nicht mehr die Rede sein. Brutto-Analysen, wie sie von Nielsen oder IP Deutschland angeboten werden, sollten daher bestenfalls als Indikator dienen, welcher Werbekanal im Vergleich zu anderen schneller wächst – über absolute Relationen zwischen den Werbekanälen sagen diese Analysen jedoch wenig aus.

 

Wandel als Chance für Medienunternehmen

Die drei Trends verdeutlichen, wie nachhaltig der Umbruch in der Werbebranche einzuschätzen ist. Getrieben durch die Digitalisierung ergeben sich für Medienunternehmen neue Ansätze: Mit ganzheitlichen Werbeangeboten, die Werbekunden genau das bieten, was sie benötigen, können Verlage ihre Marktposition stärken. Als Anbieter von integrierten Above- und Below-the-Line-Werbemaßnahmen können sich Verlage gegenüber ihren Kunden bestens positionieren. Auch wenn die zunehmende Kanalvielfalt eine gewisse Komplexität in sich birgt, überwiegen die positiven Effekte. Wichtig ist, dass Verlage die mit dem Wandel verbundenen organisatorischen Anpassungen im Anzeigenverkauf konsequent angehen und sich auf die neuen Rahmenbedingungen einlassen.