Erfahre Mehr Über Medialyzer!

Das heutige Marketing ist fragmentiert, vielseitig, komplex und spiegelt die Konsumerreise wider, die verschiedene Kanäle und Medien berührt. Deshalb müssen Marketing Experten einen breiteren Medienmix mit zunehmender Art und Anzahl von Daten verwalten. Das Messen von Return on Investment (ROI) unter diesen Bedingungen ist echt schwierig.

Der AI-basierte Algorithmus von Medialyzer misst die Auswirkungen der TV-Werbungen auf die Online-Aktivität. Unsere hochmoderne Videoerkennungstechnologie liefert Werbetreibenden aktuelle Daten in Echtzeit.

Die Auswertung der Wirkungen Ihrer Investitionen in Medien auf das digitale Verhalten des Konsumenten ist der Schlüssel zur Steigerung Ihres ROI. Beherrschen Sie Ihre Kundenreise mit unserer integrierten Marketingplattform.
Request a demo

Wer Wir Sind?

Wir sind ein Team für Technik- und Medienbegeisterte, das nach neuen Wegen sucht, um die Auswirkungen von Werbung auf das Konsumentenverhalten zu messen. Unsere Reise beginnt als wir das erkennt haben, dass werbetreibende Marken sich auf alte Techniken verlassen müssen, die sich eher auf Quantität konzentrieren und nicht auf Qualität, um die Rolle von Offline Medien bei der Steigerung der Marketing-Return on Investments zu verstehen.



Wir bieten ausführliche Einblicke, die es Werbetreibenden ermöglichen, sich ein umfassendes Bild davon zu machen, wo der Umsatz getrieben werden..

Wir haben drei Auszeichnungen an der MARTECH Event in 2020 gewonnen.

• Best Measurement Technology
• Best Martech Startup
• Best Data usage with our in TV attribution solution together with GroupM and Garanti BBVA.

testimonial
testimonial
testimonial

Unsere Partner

  • ,
  • ,
  • ,

Fälle

GROUPM / SHOP & FLY / TVLYZER

Da Shop & Fly nach vielen Jahren die erste von Garanti BBVA herausgegebene Kreditkarte ist, wollten wir durch die Planung einer groß angelegten TV-Kampagne eine enorme Wirkung erzielen. Auf der anderen Seite hatte das Produkt eine enge Zielgruppe, die sowohl in Inlands- als auch nach Ausland fliegen, mit monatlichen Kreditkartenausgaben über einem bestimmten Betrag. Weil das Publikum, das wir mit 55 Millionen Zuschauern aus dem Medium heraus erreichen möchten mehrere Millionen nicht überschreitet, haben wir uns entschieden, nach einer anderen Lösung zu suchen.

Wir wollten die Auswirkungen der 3000 geplanten TV-Spots auf die Ziele wie Website-Besuche, Formulare und Verkauf von Karten, transparent sehen. Es gab jedoch einige Schwierigkeiten, die Auswirkungen eines Offline-Kanals auf die Online-Rückgabe zu ermitteln. Die Filterung der Auswirkungen von TV-ausgeschlossenen Medienplattformen und die Trennung der Auswirkungen aufeinanderfolgender Spots in der intensiven Medienplanung konnten nicht manuell durchgeführt werden. Aus diesem Grund haben wir das Produkt Tvlyzer TV Attribution entwickelt, das gemäß unseren Anforderungen entwickelt wurde und mit Machinelles Lernen Technologie funktioniert.

Am Ende des ersten Zeitraums der Kampagne, der im Januar 2019 endete, konnten wir die Auswirkungen der Variablen wie Fernsehkanal, Zeitplan, Wochentag, Tageszeit, Hauptsendezeit sehr klar auf unsere Return on Investment beobachten. In der zweiten Phase unserer Kampagne im Mai 2019 haben wir anhand dieser Ergebnisse verschiedene Tests und Änderungen in unserem Medienplan durchgeführt. Auf diese Weise erhielten wir 26% mehr Kreditkartenanträge als die relevanten Online-Kanäle mit einem um 35% niedrigeren TV-Budget, wodurch unsere Produktivität um 93% gesteigert wurde.

Wir haben die Betriebsergebnisse erheblich gesteigert, durch Erreichen der richtigen Zielgruppe, mit der gemeinsamen Bearbeitung von Daten aus Online- und Offline-Kanälen.