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Marketingkampagnen mit Wetterdaten optimieren

Unternehmen können umfassend von jeder Wetterlage profitieren, wenn sie es richtig anstellen. Wie das geht, zeigt der folgende Beitrag.
Christian Schneider | 11.10.2021
„Weather Matters“: Warum man Marketingkampagnen mit Wetterdaten optimieren sollte © Pixabay / Ana_J
 

Wir stehen morgens auf, schauen nach dem Wetter und planen entsprechend unseren Tag. Was wir anziehen, wohin wir gehen, was wir kaufen – das Wetter spielt immer eine Rolle. Das gilt für das alltägliche wie auch für das wirtschaftliche Leben. Letztendlich gibt es kaum eine Branche, deren Erfolg nicht auch wetterabhängig ist. Makroökonomisch betrachtet hängen nach Schätzungen der Weltorganisation für Meteorologie 80 Prozent der Weltwirtschaft vom Wetter ab. Psychologisch betrachtet beeinflusst das Wetter nicht nur unsere Entscheidungen, sondern auch unsere Zahlungsbereitschaft, die laut der Studie „The effect of weather on consumer spending“ bei Sonnenlicht deutlich höher ausfällt. Und blickt man auf den Abverkauf können schon kleine Unterschiede große Auswirkungen haben. Das haben auch viele unserer eigenen Analysen gezeigt. Neben dem klassischen Beispiel vom steigenden Bier- und Wasserkonsum bei höheren Temperaturen, ist dagegen weniger erwartbar, dass auch der Absatz von Milch mit den Temperaturen steigt, der von Joghurt aber sinkt. Scheint die Sonne weniger, steigt der Absatz von Erkältungsprodukten und der Absatz von Jacken wird stark vom Niederschlag beeinflusst.

Der Absatz von freiverkäuflichen Erkältungsprodukten sinkt mit zunehmender Sonnenscheindauer. Der Absatz von Jacken steigt mit zunehmendem Niederschlag, sinkt jedoch ab einer bestimmten Niederschlagsmenge wieder.

Der Absatz von freiverkäuflichen Erkältungsprodukten sinkt mit zunehmender Sonnenscheindauer. Der Absatz von Jacken steigt mit zunehmendem Niederschlag, sinkt jedoch ab einer bestimmten Niederschlagsmenge wieder.

 

Wetter – ein wichtiger Impact-Hebel im Marketing

Die Liste von Wetter-Effekten lässt sich beliebig weiterführen. Klar ist, dass das Wetter einen großen Einfluss auf unsere Mobilität, auf unser Konsum- und Freizeitverhalten hat. Ergo können Wetterdaten wertvolle Einblicke in das Verhalten der Kunden liefern und die Relevanz von Marketingbotschaften deutlich erhöhen. Wer um die Zusammenhänge zwischen Kaufverhalten und Wetter weiß und den Grad der Wetterabhängigkeit seiner Produkte kennt, erhöht die Chance, potenzielle Käufer im passenden situativen Kontext zu erreichen, maßgeblich. Ein Punkt, der übrigens auch im Kontext der bevorstehenden Cookie-Apokalypse sehr relevant ist. Denn wenn Cookies nicht mehr existieren, sind Nutzer- bzw. Zielgruppeninformationen aus alternativen Quellen gefragt. Situatives Targeting auf Wetter-, Kalender-, Geo- und Absatzdaten wird dann gerade bei reichweitenstarken Produkte sehr hilfreich sein.

 

Wetter-Targeting 2.0: Geokontextuelles Targeting mit Wetter-Indizes

Wetter-Targeting per se ist nichts Neues. Doch die bisherige Erfolgsbilanz dieses Kampagnensteuerungstools ist relativ überschaubar. Zum einen liegt das daran, dass die richtigen Wetter-Trigger nur vage bis gar nicht bekannt sind. Denn Wetter ist nicht gleich Wetter: Je nach Produktkategorie sind entweder eher die Temperaturen oder die Sonnenstunden oder eine Kombination von Wetterparametern auschlaggebend. Zudem sind wetterbedingte Konsum-Effekte regional sehr unterschiedlich: Kommen beispielsweise Hamburger schon bei rund 20 Grad in Eiscreme-Stimmung, muss es in Süddeutschland dafür mindestens fünf Grad wärmer sein. Doch lokalbedingte Ausprägungen produktspezifischer Wetter-Trigger werden häufig nicht berücksichtigt. Das liegt unter anderem auch daran, dass man je nach Setup bzw. System dafür sehr viele Line Items regional einbuchen müsste.

Was bedeutet das nun für die Optimierung des Marketings mit Wetterdaten? Und wie lässt sich ein gut gemachtes Wetter-Targeting bewerkstelligen? Der Clou besteht darin, für das jeweilige Produkt das Kaufverhalten je Standort, Tag und Wetter in einen Index zu übersetzen, der automatisiert angibt, wo, wann und bei welcher Wetterlage sich der Absatz bestimmter Produkte positiv oder negativ entwickelt. Die Datengrundlage dafür bildet die Kombination von Wetterdaten und Verkaufsdaten des GfK Consumer Panels.

 

Produkt-Wetter-Indizes: die Wettervorhersage für den Marktabsatz

Produkt-Wetter-Index = Prognose des Absatz-Uplift je Produkt, Ort und Tag

 

Bier-Wetter, Heimwerker-Wetter, Streaming-Wetter: Für jedes Produkt kann ein spezifischer Index gebildet werden, der als Targeting-Segment in alle gängigen AdTech-Systeme und in jede Kampagne integrierbar ist. Im Gegensatz zu klassischen Targeting-Segmenten wie beispielsweise Geschlecht ändert sich die Zielgruppe einer wetterbasierten Kampagne täglich. So können immer genau diejenigen Kunden angesprochen werden, die aktuell an dem Produkt interessiert sind bzw. wo der Index zu diesem Zeitpunkt entsprechend hoch ist. Die Kampagne fokussiert sich damit auf Regionen mit dem besten Produktwetter. Ein Beispiel: Ist es im Nordosten eher kühl und trüb, ist Werbung für Bier nicht so relevant wie im Südwesten, wo es sonnig und warm ist. Also ist es in diesem Fall deutlich effizienter, die Kampagne nicht bundesweit, sondern regional zu schalten. Das funktioniert programmatisch, aber auch auf allen anderen Kanälen. Zudem lassen sich je nach Wetter verschiedene Werbemittel ausspielen und wetterabhängig anpassen. Ein Hotel etwa kann bei gutem Wetter mit den umliegenden Outdoor-Aktivitäten, bei schlechtem Wetter mit der hauseigenen Spa-Landschaft werben.

 

 

Relevante Sales Pushes mit Produkt-Wetter-Indizes

Welches Optimierungspotenzial in Wetterdaten liegt, lässt sich auch an unterschiedlichen Touchpoints zeigen. Im Rahmen eine Display-Kampagne für einen Getränkehersteller konnte zum Beispiel durch den Einsatz des Produkt-Wetter-Index für Wasser die Klickrate um 65 Prozent erhöht werden. Und auch in Sachen Produktempfehlungen in Webshops zeigen die Indizes Wirkung und sorgen – einfach in die bestehende Recommendation Engine integriert – für eine Steigerung der Conversion Rate von mehr als 20 Prozent.

 

Fazit: „Don´t blame it on the weather”

Wir können das Wetter nicht ändern, es aber wirtschaftlich nutzbar machen. Der Einfluss von Regen, Sonnenschein und Temperatur ist schlichtweg zu groß, um die Chancen, die sich dadurch ergeben, ungenutzt zu lassen. Wetterdaten sind sehr wertvolle Daten, die besonders in Kombination mit Abverkaufs- oder anderen Nutzerdaten großes Optimierungspotenzial bieten, und das auf vielen verschiedenen Kanälen.

 

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Über Christian Schneider

Als Machine Learning Expert entwickelt Dr. Christian Schneider innovative Datenlösungen für zahlreiche namhafte Kunden von METEONOMIQS.