Das Internet bietet im Vergleich zu herkömmlichen Medien völlig neue
Möglichkeiten zur Aufzeichnung des Konsumentenverhaltens. Jeder Klick auf
eine Webseite hinterlässt einen Daten-Eintrag auf dem eingesetzten Server.
Anhand der aufgezeichneten Seitenaufrufe lassen sich detailliert Angaben über
Informationsverhalten, Kaufabsichten und Kaufverhalten der Nutzer
nachvollziehen. Außerdem können über die gewonnenen Verhaltensdaten
verschiedene Kundensegmente identifiziert werden.
Das nutzt die Online-Werbebranche. Derzeit findet dort laut Michael Kleindl
(Präsident des Branchenverbands der europäischen Online-Vermarkter EIAA) ein
Paradigmenwechsel statt: weg von der Werbung im redaktionellen Umfeld, hin zu
den Menschen selbst als Umfeld durch anonyme Nutzerprofile. Der neue Trend
heißt „Behavioral Targeting“ (LISCHKA 2007). Dabei wird das Surfverhalten der
Nutzer anonym aufgezeichnet und in Echtzeit statistisch ausgewertet, um auf die
Nutzer persönlich zugeschnittene Werbung unmittelbar auszuliefern.
Die Idee, Marketinginstrumente auf der Grundlage einer umfassenden Sammlung
von Kundendaten auszurichten, wie z.B. im Rahmen der Marktsegmentierung, ist
grundsätzlich nicht neu. In der Offline-Welt ist eine Datenerhebung aber
mit einem hohen zeitlichen, konzeptionellen und kostenmäßigen Aufwand
verbunden, wie beispielsweise eine verdeckte Beobachtung von Konsumenten
(vgl. Abb. 1). Je detaillierter die Profile sein sollen, desto höher ist hier der Aufwand, vor allem wenn es um zeitraum-übergreifende Beobachtungen geht.
(WIEDMANN, BUXEL 2004, S. 294) Durch das Internet haben sich hierbei völlig
neue Möglichkeiten ergeben.
Ziel dieser Studie ist es, einen systematischen Überblick über die Methoden und
Werkzeuge zu geben, die im Zusammenhang mit aus Web-Nutzungsdaten
generierten Verhaltenszielgruppen eine Rolle spielen.
Den Anfang bildet ein Überblick über die informationstechnischen Grundlagen,
die zum Verständnis der Analyse von Web-Nutzungsdaten erforderlich sind. Darin
werden Art und Umfang des in der Regel zur Verfügung stehenden
Datenmaterials beschrieben. Anschließend werden die gängigsten Web-
Analysemethoden zur Zielgruppensegmentierung vorgestellt, um danach auf den
aktuellen Marketing-Trend Behavioral Targeting einzugehen. Es folgt ein kurzes
abschließendes Fazit.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Begriffsdefinitionen
- Nutzen der Beschreibung verhaltensorientierter Zielgruppen
- Grundlagen und Rahmenbedingungen
- Datenerhebung
- Logdateien
- Zusätzliche Nutzerdaten
- Datenschutz
- Auswertung der Nutzungsdaten
- Logfile-Analyse
- Web Usage Mining
- Beispiel für kommerzielle Analyseverfahren
- Behavioral Targeting
- Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit untersucht die Möglichkeiten, verhaltensorientierte Zielgruppen anhand von Daten aus der Nutzung von Internetseiten zu beschreiben. Sie gibt einen Überblick über aktuelle Methoden und Werkzeuge, die für diese Analyse relevant sind. Der Fokus liegt dabei auf der Datenerhebung, der Auswertung von Nutzungsdaten und dem Einsatz dieser Erkenntnisse im Behavioral Targeting.
- Analyse von Web-Nutzungsdaten zur Bildung von verhaltensorientierten Zielgruppen
- Methoden und Werkzeuge zur Datenerhebung und -auswertung
- Datenschutz und ethische Aspekte
- Einsatz von Verhaltensdaten im Online-Marketing, insbesondere im Behavioral Targeting
- Potenzial und Herausforderungen der Nutzung von Verhaltensdaten für Marketingzwecke
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Diese Kapitel führt in die Thematik der Verhaltenszielgruppen ein. Es erläutert die Bedeutung der Beschreibung verhaltensorientierter Zielgruppen und beleuchtet die neuen Möglichkeiten, die das Internet für die Datenerhebung bietet.
- Grundlagen und Rahmenbedingungen: Dieses Kapitel beschreibt die Grundlagen der Datenerhebung im Zusammenhang mit Web-Nutzungsdaten. Es geht auf die verschiedenen Arten von Logdateien ein, die zusätzliche Nutzerdaten und die relevanten Datenschutzbestimmungen.
- Auswertung der Nutzungsdaten: In diesem Kapitel werden die gängigsten Methoden zur Auswertung von Web-Nutzungsdaten vorgestellt, darunter die Logfile-Analyse, Web Usage Mining und kommerzielle Analyseverfahren.
- Behavioral Targeting: Dieses Kapitel widmet sich dem aktuellen Marketing-Trend Behavioral Targeting. Es erklärt die Prinzipien und Einsatzmöglichkeiten dieses Ansatzes, der auf der Auswertung von Nutzerverhalten basiert.
Schlüsselwörter
Verhaltenszielgruppen, Web-Nutzungsdaten, Logdateien, Web Usage Mining, Behavioral Targeting, Online-Marketing, Datenschutz, Datenerhebung, Zielgruppenanalyse, Marktsegmentierung.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Behavioral Targeting?
Dabei wird das Surfverhalten von Nutzern anonym aufgezeichnet und ausgewertet, um ihnen in Echtzeit persönlich zugeschnittene Werbung anzuzeigen.
Wie werden Nutzungsdaten im Internet erhoben?
Die Erhebung erfolgt primär über Server-Logdateien, Cookies und zusätzliche Nutzerdaten, die jeden Klick auf einer Webseite dokumentieren.
Was ist der Unterschied zwischen Logfile-Analyse und Web Usage Mining?
Die Logfile-Analyse wertet einfache Serverdaten aus, während Web Usage Mining komplexe Muster und Verhaltensweisen der Nutzer identifiziert.
Welchen Nutzen haben Verhaltenszielgruppen für Unternehmen?
Unternehmen können Kundensegmente genauer identifizieren, Streuverluste bei Werbung minimieren und Kaufabsichten besser nachvollziehen.
Welche Rolle spielt der Datenschutz beim Behavioral Targeting?
Datenschutz ist zentral, da Profile anonymisiert sein müssen und rechtliche Rahmenbedingungen die Erfassung und Auswertung personenbezogener Daten einschränken.
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- Gisela Kopp (Author), 2007, Verhaltenszielgruppen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/91564
