Generali
Umsatzmaximierung für Generali mittels E-Commerce-Setup
Generali, eines der weltweit grössten und erfolgreichsten Versicherungsunternehmen, begann 2019 mit der Umsetzung einer neuen digitalen Strategie für die Schweiz. Das Credo: Ein E-Commerce Mindset für die digitalen Kanäle aufbauen. Der Versicherungsanbieter verstärkte dafür die seit 2014 bestehende Partnerschaft mit DEPT® in den Bereichen SEA und Analytics vor allem aus strategischer Sicht.
Das nächste Level
Trotz der Komplexität der Versicherungsbranche und zum Teil langen Customer Life Cycle, wollten wir den Account von Generali auf das nächste Level bringen.
Die Herausforderungen bei diesem Projekt waren vielfältig:
- Komplexe Produkte mit unterschiedlichen Umsätzen (z.B. Finanzprodukte vs. klassische Versicherungen)
- Vielfältige Kaufentscheidungsprozesse und Prämienrechner auf der Website
- Sehr kompetitives und preissensitives Umfeld
Drei Handlungsfelder
Nach eingehender Analyse kristallisierten sich drei grosse Handlungsfelder heraus. Die Account-Struktur sollte nach den neusten Google Best Practices angepasst, das Conversion-Setup an der kompetitiven Marktsituation profitorientiert ausgerichtet sowie die neuste Bidding Technologie adaptiert werden.
1. Account-Struktur – Der Fullistic Approach nach Google
Wir fassten die verschiedenen Produkte in Kategorien zusammen, um eine ähnliche Struktur wie auf der Website abzubilden. So konnte die Anzahl an individuellen Kampagnen massiv reduziert werden. Ebenfalls wurde die Zahl der Anzeigengruppen in den Kampagnen verringert, DSAs (Dynamic Search Ads) implementiert und neue First Party-Audiences für den Algorithmus erstellt. Dies befähigt den Mechanismus, innerhalb einer Kampagne mehr Datensignale zu sammeln, Zusammenhänge zu erkennen und lässt das Machine Learning sein volles Potenzial entfalten.
2. Conversion Setup – Full Funnel E-Commerce-Tracking
Kein Schritt der Websiteformulare von Generali darf beim Algorithmus ausser Acht gelassen werden. Daher haben wir uns für ein sehr granulares Conversion Setup entschieden. Dies umfasst die Integration von dynamischen Werten basierend auf der gerechneten Versicherungsprämie für die Hard-Conversions sowie gewichteten Werten für die Soft-Conversions. So werden alle Schritte in diesem Full-Funnel Ansatz beim Bidding gemäss ihrer Wertschöpfung mit einbezogen.
3. Bidding – 4th Gen: Von Reacting zu Predicting
Jede Suchanfrage ist sehr individuell und muss daher auch individuell betrachtet werden – dafür hat Google ein neues Bidding-System basierend auf Echtzeit-Signalen lanciert. Auction Time Bidding kombiniert die SA360 Budgetsteuerung mit Smart Bidding in Google Ads. Es nutzt mehr Signale und Echtzeit-Daten, um ein spezifisches Gebot für die Suchanfrage jedes Users in der Auktion zu bestimmen. Die retrospektivische Gebotsbestimmung wird so durch granulare Vorhersagemodelle in Echtzeit abgelöst. Um das volle Potenzial von Auction Time Bidding nutzen zu können, haben wir bei Generali für alle Kampagnen ein einziges, allumfassendes Conversion-Ziel auf Account-Ebene erstellt, das die zuvor implementierten Werte für Hard- und Soft-Conversions adäquat verarbeitet. Dieses massgeschneiderte Ziel stellt die Grundlage für unsere ROAS-maximierenden Gebotsstrategien dar.
Digital Vermarkter:innnen sollten sich bei SEA-Kampagnen nicht hinter Clicks oder Conversions verstecken. Es geht darum, die Geschäftseinheiten bestmöglich zu unterstützen. Genau deshalb haben wir zusammen mit DEPT® unsere Messgrössen komplett überarbeitet. Dabei führten wir den Umsatz als KPI ein, was für die Versicherungsbranche untypisch ist. Basierend darauf messen und optimieren wir unsere Kampagnen in Echtzeit und voll automatisiert
Maurizio Miggiano, Head of Customer Journey, Generali Schweiz
Verbesserung der KPIs in wenigen Tagen sichtbar
Im Vergleich zum Vorjahr konnten die Conversions um 41% gesteigert und die Kosten pro Conversion nach allein 2 Monaten um 33% gesenkt werden. Dadurch haben wir im Monat Juni 2020 das beste Conversion-Ergebnis im Jahresvergleich erzielt.
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VP of Growth, Creative & Marketing
