Big Data und Data-Driven-Advertising sind aktuell zwei der großen Schlagwörter im Online-Marketing. Dahinter versteckt sich weit mehr als ein Mode-Hype. Die oft großen Bestände von Nutzerdaten der eigenen Website lassen sich für gezieltere Werbung und damit für erfolgreichere Kampagnen nutzen. Targeting und Retargeting sind Gebiete, in denen Big Data besonders nützlich ist.

Die Unternehmens-Website und die mit ihr verknüpften Werbeanzeigen sind eine unerschöpfliche Quelle von Daten: Pro Tag werden je nach Größe des Unternehmens Hunderte, Tausende oder gar Millionen Nutzer erfasst. Jeder Besuch lässt wiederum zahlreiche Kennzahlen entstehen, etwa Bounce-Rate, Klickfrequenz und Verweildauer auf der Webpräsenz. Online-Shops und andere Websites mit einer Login-Funktionalität verfügen oft auch über persönliche Daten der Kunden.

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Die Customer Journey erfassen und nutzen

Die Herausforderung, der sich die Unternehmen heute stellen müssen, ist die intelligente Analyse und Nutzung der großen Datenbestände. Mit Werkzeugen wie Google Analytics und spezialisierten Software-Tools lassen sich die Daten sortieren und verknüpfen. Um sie für erfolgversprechende Werbekampagnen nutzen zu können, ist eine Filterung und Kontextualisierung der Daten notwendig. So wird aus dem unüberschaubaren „Big Data“-Datenberg „Smart Data“.

Die Customer Journey umfasst die „Geschichte“ eines Kunden oder Nutzers. Sie beginnt mit dem ersten Kontakt mit der Website und umfasst alle weiteren Besuche und Aktionen, etwa einen Kauf oder die Registrierung. Gewöhnlich wird neben den persönlichen Daten, die der Kunde bei seiner Registrierung angibt, ein Cookie genutzt, das den Benutzer eindeutig identifiziert. Ebenfalls lassen sich Social Media mit bestimmten Tools auswerten. So kann über die Analyse der Nennung des Markennamens über die Zeit hinweg verfolgt werden, welche Eigenschaften Kunden und Interessenten dem Unternehmen zuschreiben.

Die erfassten Daten können genutzt werden, um die Benutzerfreundlichkeit der Seite zu verbessern und Targeting- und Retargeting-Kampagnen zu erstellen. So wird beispielsweise das Zurückgewinnen von Nutzern möglich, die aufgrund von Schwierigkeiten bei der Benutzung die Webseite nach gezeigtem Interesse nicht mehr besucht haben.

Bei der Analyse der Daten ist darauf zu achten, dass die Variablen nicht fehlinterpretiert werden. Ein Beispiel: Eine große Anzahl von Klicks bei einem Besuch kann sowohl auf einen zufriedenen, interessierten Kunden als auch auf einen verunsicherten Besucher hinweisen, der das Gesuchte nicht finden kann. Durch die Verknüpfung der Klickrate mit anderen Parametern wie der Verweildauer auf der Seite oder auch des Vorhandenseins eines Kaufs kann hier Klarheit gewonnen werden.

Data-Driven-Advertising: Big Data, Targeting und Retargeting

Mit dem Begriff Data-Driven-Advertising wird der Trend bezeichnet, Datenanalysen automatisiert für den Einsatz von Werbung zu nutzen – etwa in Form von Targeting und Retargeting.

Targeting umfasst dabei Techniken, die das Ziel haben, einem Nutzer personalisierte Werbung einzublenden, wodurch die Effizienz der Kampagnen erhöht und Streuverluste vermieden werden. Bestände von Nutzerdaten sind beispielsweise für das sogenannte Behavioral Targeting nützlich. Der Nutzer wird hier aufgrund seines Verhaltens in ein Segment eingeordnet, um typische Interessen dieser Gruppe bei Werbekampagnen zu berücksichtigen.

Von besonderem Nutzen ist Big Data für das Retargeting: Über Ad-Netzwerke wird personalisierte Werbung auf Basis des Verhaltens bei vorherigen Besuchen der eigenen Website angezeigt. Einem Nutzer, der sich auf einer Shop-Seite ein bestimmtes Produkt angesehen hat, kann so ein ähnliches Produkt über eine Werbeanzeige auf einer anderen Website empfohlen werden. Zu diesem Zweck wird ein Cookie auf seinem Rechner gespeichert, welches ihn identifiziert. Dieses wird von den Werbenetzwerken, an denen das Unternehmen teilnimmt, erkannt und für die Einblendung spezifischer Anzeigen genutzt. Möglich wird dies durch Real-Time-Bidding – der Werbeplatz wird in Millisekundenschnelle erst dann gebucht, wenn ein Besucher mit entsprechendem Cookie erfasst wird.

Gezielte Personalisierung der Werbung

Mit Big Data ist dabei eine sehr gezielte Personalisierung möglich. Ein wichtiger Schritt ist die Segmentierung der Kunden aufgrund der Benutzerdaten. Damit kann einerseits erkannt werden, ob ein Benutzer zu einer wertvollen Gruppe gehört und es sich damit lohnt, per Retargeting eine Anzeige zu buchen. Andererseits ist es so möglich, gezielt Produkte zu bewerben, für die sich sein Segment statistisch gesehen interessiert.

Der Websitebetreiber kann sich dabei auf eigene Beobachtungen verlassen, indem er analysiert, wie die verschiedenen Parameter des Nutzerverhaltens auf der eigenen Website zusammenhängen. So kann etwa der Aufruf von bestimmten Produktkategorien mit der Kaufwahrscheinlichkeit zusammenhängen. Ebenfalls sind Beziehungen zwischen einzelnen Produkten erfassbar: Kunden, die ein bestimmtes Produkt kauften, interessieren sich oft auch für bestimmte andere Produktgruppen. Sind in der Kundendatenbank persönliche Daten vorhanden, so lassen sich diese mit den Nutzungsdaten verknüpfen.

Eine weitere Möglichkeit ist es, als Ergänzung statistische Datenbestände von Drittanbietern zu nutzen. Diese erfassen auf Tausenden von Websites das Verhalten klar abgrenzbarer Kundensegmente, die als „Marketing Persona“ bezeichnet werden. Einem Benutzer, der aufgrund seines Nutzungsverhaltens und seiner persönlichen Daten etwa in das Segment „jung, männlich, Sport-Fan“ eingeordnet wurde, können aufgrund der Analysen dieser Daten-Anbieter bestimmte Interessen zugeordnet werden.

Fazit: Big Data macht Werbung effizienter

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich für Unternehmen durch die Nutzung von Data-Mining-Techniken neue Möglichkeiten bieten. Werbekampagnen können durch die Nutzung von Kunden- und Nutzungsdaten gezielter personalisiert werden. Dabei kann auch die User Experience verbessert werden: So werden Anzeigen, welche die eigenen Interessen berücksichtigen, als weniger lästig empfunden und besser akzeptiert.

Streuverluste beim Targeting und Retargeting werden noch effizienter vermieden, da dank der Segmentierung die Werbung nur wertvollen Kundengruppen angezeigt werden kann. Die Erfassung der Customer Journey über die Analyse der Nutzerdaten kann darüber hinaus auf Stärken und Schwächen der eigenen Website und der Advertising-Strategie hinweisen. Big Data hilft damit, die Marketing-Maßnahmen zu optimieren und dabei Effizienz und ROI signifikant zu verbessern.

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