Tag Archiv für "Performance Marketing"

Der CPO ist tot! Was, der CPO ist tot? Nein, natürlich nicht. Aber der Cost per Order, die zentrale Messgröße für Erfolg im Performance Marketing, verliert seine dominierende Position, die er die vergangenen Jahre innehatte. Warum? Der CPO ist zu eindimensional und bewertet nur das kurzfristige Vertriebsergebnis, notwendige markenbildende Maßnahmen lassen sich über diese Kenngröße nicht darstellen.

Viele Werbungtreibenden suchen aber nach einer ganzheitlichen Lösung, um markenbildende Maßnahmen und Vertriebsmaßnahmen in ein gemeinsames, übergreifendes Meßmodell zu bringen. mediascale-Geschäftsführer Wolfgang Bscheid plädiert in der neuen Folge von „Bscheid gsagt“ für ein „Kundenwertmodell“, um den Paradigmenwechsel im Performance Marketing besser abzubilden.

Weitere Folgen von Bscheid gsagt gibt es auf dem YouTube-Kanal von mediascale.

Zugegeben, auch wir haben das zarte Pflänzchen lange gegossen und gedüngt, aber jetzt trägt es Früchte und sie schmecken auch noch nach etwas! Ich spreche vom Profiling in Newslettern, also dem Sammeln von Profilinformationen bei Newsletter-Abonnenten, um damit individuell passendere und relevantere Informationen oder Angebote versenden zu können.

Das ist nun grundsätzlich nichts Neues, aber mal ehrlich liebe Newsletter-Versender: wer macht das bisher tatsächlich? Und wir sprechen hier ausdrücklich nicht davon, nur einen Absatz im Newsletter für zwei oder drei unterschiedliche Zielgruppen entsprechend aufzubereiten. Gemeint ist eine echte Profilierung mit einer Abfrage von zumindest mehreren Profilmerkmalen und einer dann folgenden „volldynamischen“ Auslieferung der Newsletter.

Beispiel gefällig? Nehmen wir z.B. ein Reiseportal, bei dem Versender auf 17 Profilmerkmale zugreifen können. Danach bekommen Abonennten einmal wöchentlich, entsprechend ihres Profils, individuell passende Reisen mit tagesaktuellen Verfügbarkeiten und Preisen im Newsletter zugesendet…

Wir erleben gerade, dass sich das Newsletter-Marketing in vielen Branchen genau in diese Richtung bewegt. Und auch wenn die Vorteile auf der Hand liegen, die Umsetzung einer solchen Profilierung ist alles andere als trivial. Im Wesentlichen geht es dabei um zwei Fragenkomplexe:

1. Wie kommt man zu den entsprechenden Profilinformationen?
2. Und wie nutzt man sie für eine effizientere und relevantere Newsletter-Kommunikation?

Zu Frage eins: Wie kommt man zu den Profilinformationen?

Am besten ist es, gleich bei der Registrierung zum Newsletter die entsprechenden Wünsche oder Interessen der Empfänger mit abzufragen. Anders als beispielsweise bei vielen Kundenclubs, ist eine Profilierung aber in den meisten Fällen nicht die Pflicht, sondern freiwillige Zusatzangabe, da zuallererst möglichst viele Newsletter-Abonnenten gewonnen werden sollen. Es ist also wichtig, durch die optionale Profilierung die eigentliche Registrierung nicht zu behindern oder deren Conversion zu senken. In der Regel werden daher zuerst die unverzichtbaren Basisdaten zum Newsletter-Opt-in abgefragt, und erst NACH dem Absenden dieser Daten (und dem entsprechenden Hinweis, die Daten per Double-Opt-In zu bestätigen) werden dann zusätzlich die Profildaten nachgefragt.

Eine größere Herausforderung besteht meist darin festzulegen, welche konkreten Profilinformationen man sinnvollerweise abfragen möchte, um daraus später individuellere und relevantere Angebote generieren zu können. Wenn man sich z.B. im Winter für eine Fernreise in die Karibik interessiert, tut man dies auch ein halbes Jahr später noch? Oder wenn man sich im Februar für Winterstiefel interessiert, was bedeutet das im April? Oder wenn man an Schnäppchen interessiert ist, heißt das man möchte keine hochwertigen Neuheiten? Es ist also schon beim Erfassen der Profilinformationen wichtig eine konkrete Vorstellung zu haben, wie und wie lange man die Informationen sinnvoll nutzen kann. Und welche situativen und saisonalen Einflüsse – oder sich verändernde Einstellungen – eine Profilinformation nutzlos machen können. Es gibt hier keine Pauschallösungen, aber in den meisten Fällen ist weniger mehr: mit einer geschickten Auswahl an wenigen aber sinnvollen Profilinformationen, lassen sich oft relevantere Angebote generieren, als durch viele aber verwirrende oder nur kurzfristig aktuelle Informationen.

Stichwort Aktualität: genauso entscheidend wie das Sammeln von Profilinformationen ist es dem Empfänger die Möglichkeit zu geben, diese Angaben einfach und schnell wieder zu ändern. Die einfachste Lösung ist dabei in unmittelbarer Nähe zu den individuellen Informationen oder Angeboten im Newsletter per Link die Möglichkeit anzubieten, diese Angaben auf einer Landingpage ändern zu können.

Eine oft noch viel wichtigere Herausforderung ergibt sich aus dem Bestand an bereits vorhandenen Interessenten-Daten. Denn in den meisten Fällen liegen zu Beginn eines Projektes von den bestehenden Newsletter-Empfängern keine oder kaum Informationen darüber vor, was den einzelnen Interessenten am meisten interessiert. Hier ist es in der Regel das Beste, diese direkt im Newsletter zu einer Profilierung einzuladen. Sinngemäß hat diese Aufforderung den Tenor: „Sie erhalten Angebote und News von uns, aber Sie können noch bessere Angebote und News von uns erhalten, wenn Sie uns sagen, was Sie persönlich besonders interessiert“. Wir haben in der letzten Zeit eine Vielzahl von Mitteln und Methoden entwickelt wie, wo und wann dies im Newsletter am besten und effizientesten eingesetzt werden sollte. Die Bandbreite bewegt sich von einem kleinen Button mit zwei Wörtern im Header bis hin zu großen graphischen Contentboxen im unteren Bereich eines Newsletters, die bereits das aktuelle Profil eines jeden Empfängers individuell anzeigen. So sieht man bereits im Newsletter selbst, welches individuelle Profil vorhanden ist und kann es bei Bedarf sofort ändern.

Es kann auch sehr sinnvoll sein, eine Profilierung im Newsletter durch eine zusätzliche Incentivierung zu unterstützen. Je nach Branche und Versandfrequenz kann dadurch eine so viel bessere Conversion entstehen, dass sich die Zusatzkosten einer Incentivierung sehr schnell wieder amortisieren…

Wie man diese Profilinformationen nun im Newsletter nutzt und welche konzeptionellen und technischen Herausforderungen es dabei gibt, lesen Sie im zweiten Teil dieses Beitrags, der in den nächsten Wochen erscheint…

Nach meinem werten Chef, darf ich nun ein wenig zum Thema Customer Journey beitragen. Ginge es nach Douglas Adams, sollte man auf der Suche nach den Nutzerpfaden des Kunden niemals seinen Reiseführer, seinen Bubble Fish und sein Handtuch vergessen. Sie werden sich nun zu Recht fragen, ob der rührige Autor genau das für die Nutzeranalysen vorschlägt und da kann ich Sie gleich beruhigen: Ja, genau das tue ich!

So ganz alleine bin ich da allerdings nicht, denn es gibt viele, die sich mit der prophetischen McGyver Methode  („Ich brauche eine Avocado, eine Zeitung und ein altes Ofenrohr) an das Thema heranwagen. Das Beste daran ist eigentlich immer das Versprechen eines „AdServerum Mobile“, welcher alle Userströme darstellt und einem auf Knopfdruck sagt, wohin man welches Budget packt, damit sich am Ende der Umsatz verdreifachen möge. Hätte jemand ein solches Tool tatsächlich erfunden,  hätten wir längst davon erfahren. Denn dieser Jemand müsste es schnell zu Ruhm und Reichtum bringen und das wäre irgendeinem in der Branche vermutlich schon aufgefallen. So einfach ist es dann aber doch nicht. Anders als beim Tracking von Websites, bei denen die Zahl der möglichen Ströme zwar schon sehr mannigfaltig ist und die Festplatten zu terrabytieren kann, ist die Lage im real existierenden Kampagnenuniversum ungleich komplexer.

Betrachten wir die eigene Homepage als Oort’sche Wolke, so ist die dazugehörige Maßnahmenübergreifende Kampagnenbetrachtung die Milchstraße. Und durch diese wurde bislang noch kein Schnellweg hindurch gebaut. Man kann vieles aus der Distanz erkennen und Rückschlüsse ziehen, wann z.B. der User das Netz betreten hat, auf welchen abwegigen Websites er sich herumtreibt und welche (Un-)Logiken dem zu Grunde liegen. Das erfordert allerdings neben exakt justierten Messgeräten viel Zeit und analytisches Geschick, um  aussagekräftige Ergebnisse zu bekommen, denn es gibt genauso viele chaotische Verläufe wie uniforme Muster.  Letzten Endes wird man nicht umhin kommen, die IST-Situation eines Kunden unter die Lupe zu nehmen und zu schauen, welches Modell sinnvoll und auch praktikabel ist. Alle gemein haben sie, dass sie sehr zeitintensiv sind und zumeist nicht auf Wochen- oder Monatsbasis ermittelt werden können. Das gilt zumindest ab dem Zeitpunkt, bei dem Affiliate neben Search und Display mit in die Betrachtung rückt. Aber fangen wir mit den beiden zuletzt genannten Kandidaten an.

Display und Suchmaschine unterscheiden sich sehr grundlegend von ihrer Wirkungsweise. Während Suche in den meisten Fällen vorhandenen Bedarf abgreift – und ja, es gibt auch Awareness-Kampagnen bei Google & Co., aber auch diese sind einer Off- wie Onlinewerbung eher nachgelagert – weckt Display Bedürfnisse und steht in der Wertschöpfungskette zumeist am Anfang. Hierzu gibt es auch inzwischen relativ standardisierte Verfahren die sehr schön dokumentieren inwieweit Display den Search CPO positiv beeinflusst, inwieweit Image-Kampagnen die Nachfrage nach – trotz Brand Bidding immer noch günstigen – Brandkeywords verstärkt oder wie ganz allgemein ein Leistungszuwachs in der Suche (SEO wie auch SEM!) einer Kampagne zugeschrieben werden kann. So einfach diese Welt erklärt ist, also im Grunde ein zweidimensionaler Kosmos, so sehr steckt der Teufel auch hier bereits im Detail, wenn ich über Optimierungen auf Keyword(gruppen)- oder Platzierungsebene nachdenke. Denn dann fällt erst auf, wie viele Daten überhaupt benötigt werden, um neben der besten Budgetallokation auf Makroebene, die mindestens genauso wichtige Detailoptimierung in den Kampagnen durchführen zu können.

Richtigen Spaß bekommt der fleißige Datensammler aber erst, wenn er mit Affiliate die dritte Dimension hinzubekommt, welche zugleich auch die diffuseste ist. Hier treffen Pull- und Push Kommunikation im bunten Sammelsurium aufeinander. Es werden View-Möglichkeiten einbezogen, die zum Teil zu einer wahren View-Schwemme führen können, sofern sie denn alle real erzeugt bzw. mitgetrackt werden. Nehmen wir dann zu guter Letzt noch eCRM und SEO dazu, darf sich Sysiphos durchaus als glücklicher Mensch schätzen.

Das Arbeiten mit vereinfachenden Modellen („Last Four“ oder „3-Touchpoints“) wird hier zum Teil unumgänglich. Die Frage bleibt allerdings, welches Modell nun die realen Wirkmechanismen am besten widerspiegelt? Im Regelfall helfen hier nur Vergleichsrechnungen und individuelle Anpassungen, um für jeden Kunden das beste Modell abzuleiten. Für derartige Iterationen bedarf es gerade zu Beginn hohen Abstimmungs- und Diskussionsaufwand zwischen Kunde und Agentur und jede Menge Hirnschmalz. Als Arbeitsmittel empfehle ich: Ein Handtuch (weil man es immer gebrauchen kann), einen Bubble Fish (um den Homo Technicus zu verstehen) und den Reiseführer (eine Technik, die alle Informationen bereit hält).

P.S.: Und wie immer wird am Ende die Antwort auf die Frage nach dem großen Ganzen lauten: „42“

Nach der dmexco ist vor den Jahresgesprächen – so lässt sich wohl am Einfachsten eine immer gültige Agenturweissheit zusammenfassen. Und da interessiert den geneigten Onliner selbstverständlich, welches die Themen sind, die uns Mediaplaner sowie die Publisher im nächsten Jahr beschäftigen werden. Denn schon heute werden die Weichen dafür gestellt.

Bleiben wir bei den Gleichungen: Mobile keimt, Bewegtbild wächst und Targeting beginnt zu blühen. Targeting blüht? Ist hier nicht eher der Wunsch Vater des Gedankens? Nein, und zwar aus zwei Gründen:

1.    Auch die Publisher kommen an Bord

Sie haben sich lange öffentlich gewehrt, die Zusammenarbeit nach außen hin dementiert und meist doch unter dem Deckel der Verschwiegenheit mitgemacht. Inzwischen hat das Thema Targeting seinen Weg in die breite Öffentlichkeit und damit auch in die breite Akzeptanz der Publisher gefunden: nach AdAudience fanden sich kurz vor der demexco auch so Schwergewichter wie ASMI oder ebay zur sogenannten Brand Targeting Initiative zusammen, um doch nun selbst auch ein Stück des Targeting-Kuchens abzubekommen. Doch beide Allianzen haben eines gemeinsam: sie wissen, dass sie auf einen Zug aufspringen, der schon in voller Fahrt ist und bei dem sie diesmal (selbstverschuldet) nicht im Führerhaus sitzen. Denn sowohl die technischen Innovationen als auch die besten Umsetzungsbeispiele liefern bis dato nicht die beiden Allianzen, sondern die Agenturen mit Ihren proprietären Systemen und wirklich vermarkterübergreifenden Ansätzen. Dennoch, und auch das wurde auf der Messe klar, dem Thema Targeting tut es gut, wenn alle Marktpartner endlich versuchen, werbungtreibenden Unternehmen seine Möglichkeiten aufzuzeigen.

2.    Die Agenturen forcieren den Einsatz massiv

Auch wenn die Publisher nun wenigstens mit einem Fuss mit an Bord sind, so sieht man vor allem bei den Agenturen, dass hier verstanden wurde, wie zentral Targeting für deren Kunden wird oder schon lange ist. Die Ergebnisse des auf der demexco alljährlich durch die FOMA (das Fachforum Onlinemediaagenturen im BVDW) und den BVDW vorgestellten Trendmonitors für den Bereich Targeting sprechen eine deutliche Sprache. Die wichtigsten Erkenntnisse in aller Kürze:

  • Targeting ist aus den Kinderschuhen entwachsen. Über 90 Prozent aller Agenturen bieten Ihren Kunden Online Behavioral Advertising an.
  • Targeting ist nicht mehr Nische! Laut Aussage der deutschen Onlinemediaagenturen werden über eindrittel aller Kampagnen mit über 25 Prozent des gebuchten Budgets bereits mit Targeting ausgesteuert – Tendenz steigend!
  • Targeting wird weiter an Relevanz gewinnen. Dreiviertel aller Agenturen gehen von einem steigenden Anteil von OBA Kampagnen aus, hier vor allem Re-Targeting als Treiber und Einstieg in den Bereich der  profilbasierten Kampagnen

Die komplette Veröffentlichung finden Sie hier.

Zusammenfassend heisst das für uns: Targeting beginnt zu blühen – doch noch lange nicht alle Knopsen haben sich göffnet! There is more to come, freuen wir uns drauf!

Leider entspricht diese These nicht den Erfahrungen, die viele User bis heute gemacht haben. Vielmehr fühlen sie sich oft eher verfolgt, statt gut beraten. Denn wer hat das nicht schon erlebt: Da sucht man im Netz nichts ahnend neue Reifen für sein Auto, ein Hotel in der Türkei oder ein Paar Schuhe und schon geht es los: Egal auf welcher Seite man sich bewegt, man sieht nur noch mehr oder weniger aufdringlich gestaltete Kaufaufforderungen für genau das Produkt, das man kurz zuvor angesehen hat. Und das nicht nur zwei oder drei Mal täglich, sondern über Wochen hinweg. Teilweise werben sogar mehrere Anzeigen auf einer Seite für ein und dasselbe Produkt, das man nun doch endlich zu kaufen hat. Nach solch einem Erlebnis kann ich sehr gut verstehen, dass schon alleine das Wort Re-Targeting bei vielen Nutzern unbeliebt ist (so sie es denn kennen!).

Aber nicht nur User bauen zunehmend mehr Aversion gegen diese nervige Angebotspenetration auf. Auch immer mehr Kunden stellen sich die Frage, ob die wirtschaftlichen Vorteile dieser Technik nicht sehr teuer erkauft sind. Gerade Markenartikler und grosse Reseller befürchten zu Recht, dass die auftretende Reaktanz der Kunden am Ende an der eigenen Marke hängen bleibt. Daher macht sich nach anfänglicher Euphorie mehr und mehr Skepsis breit.

Bevor wir nun aber Re-Targeting grundsätzlich verdammen, sollten wir uns die Frage stellen: Lässt sich dieses Instrument nicht auch intelligenter einsetzen? Und hier wären wir wieder bei meiner Ausgangsthese: Gutes (Re-)Targeting sieht man nicht!

Um die Einsatzmöglichkeiten von Re-Targeting zu veranschaulichen, stellt man sich am besten die klassische Verkaufssituation im „realen“ Shop vor: Haben Sie hier schon einmal einen „guten“ Verkäufer erlebt, der Ihnen so lange dasselbe Produkt vorlegt, bis Sie genervt den Laden verlassen? Sicher nicht! Ein guter Verkäufer reagiert situativ und individuell auf jeden Kunden. Gleichzeitig versucht er ein Gespür dafür zu entwickeln, was den Kunden am Kauf hindert:  Ist er gedanklich einfach noch nicht soweit, hat er Schwierigkeiten mit dem Preis oder fehlt ihm das Vertrauen in die Garantie und Serviceleistung des Herstellers? In jedem Fall wird er versuchen, eine passende Alternative anzubieten – sowohl was die Produktauswahl als auch die entsprechende Verkaufsargumentation betrifft. Und er wird vor allem eines tun: Er wird kontinuierlich aus dem jeweiligen Kundenverhalten lernen. Und je schneller er lernt, desto mehr hat der Kunde das Gefühl im richtig  Shop zu sein und verstanden zu werden.

Genau so kann intelligentes Re-Targeting funktionieren: Individuell und situativ, aber vor allem lernend.

Dazu genügt es jedoch nicht, das zuletzt gesehene Produkt abzuspeichern, aus dieser Information ein Werbemittel zu generieren und es anschliessend so lange auszuspielen bis der Arzt kommt. Wer seine Kunden auch im Netz wie ein guter Verkäufer bedienen möchte, muss zuerst verstehen und dokumentieren, wie dieser das macht. Das bedeutet im übertragenen Sinne, dass alle Kundenreaktionen erfasst und anschliessend für jede dieser Reaktionen eine entsprechende Erwiderung bereitgestellt werden muss. Natürlich ist nicht gesagt, dass alle diese Erwiderungen auch aus Kundensicht richtig oder passend sind. Genau hier kommt das „Lernen“ ins Spiel. Am Anfang sind die Kundenreaktion und die darauffolgende Erwiderung eine reine Hypothese. Da sich im Online Marketing jedoch alle Hypothesen detailliert messen bzw. auf ihre Stimmigkeit und  Leistungsfähigkeit hin überprüfen lassen, zeigt sich sehr schnell mit welcher kommunikativen Erwiderung man das Kundeninteresse weckt. So ergibt sich sukzessive ein stimmiges und relevantes Regelwerk für das Steuern individueller Kommunikationsbausteine.

Auf diese Art läßt sich aber nicht nur die Kampagneneffizienz signifikat steigern, sondern man lernt seine Kunden immer besser verstehen. Nur leider wurde dem „lernenden System“ Re-Targeting bisher viel zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt. Denn am Ende ist auch hier nicht die Technik entscheidend, sondern die Intelligenz, mit der man sie bedient. Sollten Sie also zukünftig wieder einmal von platten Produktangeboten „verfolgt“ werden, denken Sie immer daran: „Gutes Re-Targeting sieht man nicht!“

Im Performance-Marketing hat sich in den letzten Jahren eine Kenngröße als dominierend heraus kristallisiert: der CPO (Cost per Order). Direkt verbunden mit diesem Leistungswert ist die zentrale Frage, wem bzw. welcher Disziplin soll oder kann die entsprechende Order zugerechnet werden?

Anfangs haben die unterschiedlichen Disziplinen wie Display, Affiliate oder Search vorwiegend auf ihre eigenen Trackingsysteme gesetzt.

Da diese Vorgehensweise aber immer zu einem mehr oder weniger großen Anteil an „Doppelzählungen“ – und damit meist auch „Doppelvergütungen“ – führt, haben sich in der Zwischenzeit viele Kunden zu einem übergreifenden Tracking mittels einer so genannten Cookie-Weiche entschieden. Die entsprechende Zuweisungsregel lautet dabei „Last Cookie wins“. Damit bekommt immer der letzte Klick vor dem anschließenden Kauf die Order zugesprochen. Im Prinzip eine saubere und transparente Lösung. Zumal der Kunde das zentrale Problem der Doppelvergütung gelöst sieht.

Bei genauerer Betrachtung birgt die Regelung „Last Cookie wins“ jedoch einige schwerwiegende Schwachpunkte.

Neben der Möglichkeit, diese „Last Clicks“ technisch zu erzeugen (siehe auch Affiliate-Betrug) ist vor allem die sehr einseitige Gewichtung der Kommunikationsleistung ein zentrales Problem dieser Bewertungssystematik. So finden zum Beispiel Sichtkontakte, die eventuell einen maßgeblichen Anteil am Aufbau der Markenbekanntheit, der Sympathie und nicht zuletzt der Kaufbereitschaft haben, keinerlei Berücksichtigung. Aber auch der Tatsache, dass unterschiedliche Kommunikationsangebote typischerweise  an unterschiedlichen Positionen innerhalb des Kaufentscheidungsprozesses genutzt werden, wird bei einer „Last Cookie wins“ Regelung nicht berücksichtigt. Dies führt zum Beispiel dazu, dass Search bei den „Last Clicks“ überproportional  stark vertreten ist, da die meisten User Google vor dem Kauf als Navigationshilfe nutzen. Das Problem stellt sich also wie folgt dar: Mit „Last Cookie wins“ verfügt der Markt zwar über eine einfache und durchaus praktikable Lösung für die Zuweisung der Orders. Leider ist diese Systematik jedoch nicht in der Lage, eine wirkliche Dokumentation der benötigten Kommunikationsleistung zu erbringen.

In der Diskussion um einen Lösungsweg taucht ein Begriff immer häufiger auf: Die Customer Journey. Sie umfasst  den gesamten elektronischen Weg des Konsumenten – vom ersten Sichtkontakt mit einem Banner bis zur Kaufbestätigung und evtl. sogar noch darüber hinaus. Aber nicht nur die vollständige Erfassung aller so genannten Tuchpoints versteckt sich hinter der Vision einer „Customer Journey“, sondern gleichzeitig soll endlich auch eine Leistungsbewertung jedes einzelnen Kommunikationsbeitrags entstehen. Damit wäre Online gelungen, was alle anderen Medien seit Jahren vergeblich versuchen: ein individueller, kampagnenbezogener Leistungsnachweis, der alle nur denkbaren Kommunikationsbausteine innerhalb eines Bewertungssystems vergleichbar macht.

Das Ergebnis für den Kunden: Maximale Transparenz, optimale Planungsgrundlagen, sichere Budgetverteilung.

In den ersten beiden Folgen unseres Targetinglexikons haben wir uns  mit  Technischem Targeting und Umfeldtargeting beschäftigt.  Die meisten  Ausprägungen dieser Targetingtypen  existieren schon lange, manche davon erfüllen wichtige Aufgaben, sind aber wenig spektakulär. Wo immer jedoch über das Thema Targeting heiß und teilweise auch kontrovers diskutiert wird, dort  wird über Profiltargeting gesprochen. Profil? Welches Profil ist hier gemeint? Bereits bei dieser Frage gibt es viele Missverständnisse.

Ein Profil, das durch ein Targetingsystem angelegt wird, ist immer ein anonymes Profil. Es basiert auf Zielgruppen, nicht auf Zielpersonen. Das bedeutet, dass die Informationen in einem Profil nicht einer Person zugeordnet werden, sondern  sie sind lediglich an die Identifkationsnummer eines Cookies gebunden, das im Browser des Internetusers abgelegt wird. Es geht beim Profiltargeting also darum, Verhaltensmuster im Netz zu erkennen und daraus Profile für zielgruppengerechte Werbung abzuleiten. Der User kann das Cookie jederzeit löschen und somit auch jede Verbindung zwischen dem Browser und den Profilinformationen.

Welche Informationen im Profil gesammelt werden, hängt  von der Form des Profiltargetings ab. Beim Re-Targeting werden die User beim Besuch einer E-Commerce-Webseite markiert. Wenn sie sich dort über Angebote informieren oder einen Kaufvorgang begonnen, dann aber abgebrochen haben, werden sie mit einem Cookie versehen. Solche Interessenten versucht man dann über eine auf das Produktprofil zugeschnittene Saleskampagne, häufig verbunden mit einer zusätzlichen Incentivierung, als Käufer zu gewinnen. Je nach Branche und Sortiment können die auf der Shop-Webseite gewonnenen Informationen natürlich auch für Cross- und Upsalekampagnen genutzt werden. Aufgrund der Vielzahl an Profilmöglichkeiten und des umfangreichen Sortiments entwickelt bei größeren Shops ein Re-Targetingsystem seine optimale Wirkung erst im Zusammenspiel mit einem dynamischen Werbemittelgenerator. Dieser stellt in Echtzeit bei der Werbemittelanforderung das zum Profil passende Produktbanner zusammen.

Einen anderen Schwerpunkt bei der Profilbildung setzt das Behavioural Targeting. Hier geht es darum, aus dem Verhalten eines Users auf einer oder vielen Webseiten, Rückschlüsse auf seine Zugehörigkeit zu einer medialen Zielgruppe zu gewinnen.

Dazu zwei grob vereinfachte Beispiele: Ein User, der sich häufig auf Inhalten bewegt, die sich mit der Band Tokio Hotel beschäftigen, wird mit erhöhter Wahrscheinlichkeit der Altersgruppe der unter 25jährigen angehören, während das Profil eines Surfers, der sich über Golf informiert und Börseninhalte studiert nur in seltenen Ausnahmefällen mit einem Haushaltsnettoeinkommen im Bereich des Existenzminimums korreliert.

Das Profil dient also dazu, Usergruppen so zu qualifizieren, dass die Kampagnenansprache möglichst zielgruppengenau und streuverlustfrei ist. Manche Zielgruppe lässt sich im Netz sogar nur durch ein Targetingprofil eingrenzen, da sich über eine konventionelle Umfeldplanung die Streuverluste nicht ausreichend reduzieren lassen.

In der Informationsaufnahme überschneiden sich Re-Targeting und Behavioural Targeting in der Praxis natürlich häufig. So kann das Verhalten eines Users auf einer Webseite, etwa das Durchführen eines Preisvergleichs, wichtige Informationen für die Re-Targeting-Ansprache liefern. Auf der anderen Seite  gibt die zu Re-Targeting-Zwecken im Shop aufgenommene Produktliste unter Umständen Hinweise auf die Soziodemographie des Profils. Re-Targeting und Behavioural Targeting unterscheiden sich also weniger im Verfahren, als in der Zielsetzung: Hier Abverkauf, dort punktgenaue Zielgruppenansprache.

Einige Targetinganbieter bieten Behavioural Targeting auch als sogenanntes Predictive Behavioural Targeting an. „Predictive“ bedeutet, dass das Zielgruppenprofil eines Users nicht mehr in jedem Einzelfall real erhoben wird. Anhand von prototypischen  Einzelprofildaten werden  für die Masse der User über Ähnlichkeitsalgorithmen die Zielgruppenzughörigkeiten prophezeit, ohne sie tatsächlich zu kennen. Der Vorteil einer solchen Vorhersage liegt darin, dass die targetbare Reichweite für ein Merkmal sich deutlich erhöht. Voraussetzung ist allerdings, dass das gewählte Verfahren ausreichend seriös ist, die Vorhersage also geglaubt wird.

In der Onlinepraxis haben sich Profiltargetingformen bis jetzt unterschiedlich entwickelt. Re-Targeting-Kampagnen setzen sich rasant durch und werden das weiter tun, da der Performanceanstieg den sie gegenüber einer ungetargeten Kampagne erzielen, in fast allen Fällen beeindruckend ist.

Schwieriger gestaltet sich die Lage bei den von Vermarktern angebotenen Zielgruppen, die auf (Predictive) Behavioural Targeting bauen. Hier müssen teure Systeme refinanziert werden und deshalb werden die Profilreichweiten mit entsprechend hohen Aufschlägen gelistet. Die zielgruppengenauere Ansprache bringt im Regelfall keine ausreichend hohe Mehrleistung in Richtung Klickrate oder Abverkauf, um die höheren Kosten  direkt zu kompensieren.

Den Vorteil einer streuverlustfreien Ansprache führen auch namhafte Vermarkter ad Absurdum, indem sie sich auf der Jagd nach der Erreichung der Quartalszahlen völlig gegen ihr ureigenstes Interesse verhalten. Beispielsweise wird sich kaum ein Kunde finden, der für ein Zielgruppentargeting  für Tausend Kontakte einen deutlich zweistelligen Eurobetrag  bezahlt. Vor allem nicht,  sobald er mitbekommen hat, dass der Vermarkter das identische Inventar ohne Targeting für einen Bruchteil der Kosten über Drittvermarkter anbieten lässt. Das gewaltige Preisgefälle macht die  Streuverlustvermeidung unwirtschaftlich, selbst  die engste Zielgruppe wird in diesem Fall ohne Targeting billiger angesprochen. Und seine Planzahlen erreicht der Vermarkter auf diesem Weg vermutlich erst recht nicht. Aber das ist dann schon nicht mehr Teil dieser Geschichte.

Vor einigen Tagen hat Dr. Bernd Henning von Nugg.ad einen interessanten Beitrag über agenturgesteuertes Targeting veröffentlicht. Darin ging es um die Targeting-Systeme der Agenturen und deren seitenübergreifendes Sammeln von Profilinformationen. Dabei hat Bernd Henning jedoch eine wichtige Facette vergessen, die ich gern ergänzen möchte.

In seinem Beitrag dokumentiert er auf sehr transparente Art und Weise die derzeitigen Targeting-Aktivitäten deutscher Online-Agenturen. Er erklärt auch für Laien verständlich die Targeting-Technik und wie diese funktioniert.  Das Ergebnis: Targeting ist kein „Geheimnis“, in das nur Experten Einblick haben. Vielmehr kann jeder User ganz einfach über seinen Browser nachverfolgen, wer auf seinem Rechner ein Cookie ablegt. Ich hoffe, sein Beitrag versachlicht  die gelegentliche „Big Brother“-Diskussion etwas.

Aber funktioniert agenturgesteuertes Targeting tatsächlich so einfach? Um die Ergebnisse der Recherche von Bernd Henning richtig interpretieren zu können, muss man sich die Arbeitsweise von Agenturen genauer ansehen. Die Dotierung – also das Setzen und Beschreiben von Cookies – findet in der Regel während der normalen Kampagnenauslieferung statt. Wird ein Werbemittel angezeigt, wird gleichzeitig immer ein Cookie gesetzt oder mit neuen Informationen beschrieben. Dabei wird z.B. auch vermerkt, wie oft ein User eine Kampagne oder ein Werbemittel bereits gesehen hat. Diese Information dient dann zum entsprechenden Aussteuern der Kontaktdosis und verhindert unter anderem, dass der User ein und dieselbe Kampagne unnötig oft angezeigt bekommt. Natürlich können hier auch Informationen zum redaktionellen Umfeld aufgenommen werden. Aber das war´s dann auch schon mit der ach so gefährlichen Überwachung. Denn mehr relevante Informationen sind im Cookie beim besten Willen nicht zu finden. Zumal die Information, auf welcher Seite der Leser gerade unterwegs ist, auch nur bedingte Aussagekraft bzgl. seiner Produkt- oder Markenpräferenzen hat. Und nur das interessiert Agenturen und Kunden.

Was die Quote betrifft: Man muss berücksichtigen, dass viele der Buchungen so genannte Rotationsbelegungen sind. Das bedeutet, dass die eigene Kampagne  gleichzeitig im Karussell mit vielen anderen Kampagnen läuft. Und wer schon mal versucht hat, innerhalb einer Rotationsbelegung sein eigenes Werbemittel zu finden, kann ein Lied davon singen, wie oft man die Seite „reloaden“ muss, bis man endlich einen Treffer landet.
Hinzu kommt ein zweiter Aspekt: Da auf einem Cookie nur eine begrenzte Menge Daten gespeichert werden kann, kann auch nur eine begrenzte Anzahl an Aspekten pro User erfasst werden. Daher geht es im Profiling immer auch darum, möglichst effizient zu arbeiten. Natürlich ist es interessant zu wissen, für welche Inhalte sich ein Leser interessiert. Aber es macht keinen Sinn, hundertmal zu vermerken, dass der User ein und dieselbe Seite besucht hat. Diese Information kann üblicherweise vernachlässigt werden. Viele Agenturen verzichten aus diesem Grund darauf, mehrfache Seitenbesuche zu tracken.

Unter diesen Gesichtspunkten ist die Erhebung von Bernd Henning nur bedingt aussagekräftig. Idealerweise sollte man die entsprechenden Stichproben beim nächsten Mal deutlich erhöhen, um einen wirklich realistischen Eindruck der wirklichen Trageting-Aktivitäten zu erlangen. Sollte ein zweiter Durchlauf geplant sein, bieten wir gerne unsere Unterstützung bei der Berechnung an.

Eine neue Studie zum Thema Behavioural Targeting bewegt die Branche und klärt uns auf, was der User von neuen Targetingmodellen hält. Ich habe noch ein paar andere Schlagzeilen:

Erotikindustrie geht Pleite! Nur 2,57% aller Männer konsumieren laut neuster Studie pornografische Inhalte.

Tempolimit überflüssig! 97%  Autofahrer wollen der Umwelt zu Liebe nur noch an ungeraden Tagen Vollgas geben.

Reichtum für alle! 100% aller Nichtmillionäre wären gerne welche.

Fällt Ihnen was auf? Die Headline sorgt für die Aufmerksamkeit, die Erklärung ist banal. Wenn nun eine Studie den User fragt: „Wie finden Sie personalisierte Werbung“, ist es doch nur logisch, dass der User mehrheitlich mit „finde ich uncharmant“ antwortet. Was wäre auch anderes zu erwarten in Zeiten von Datenschutzskandalen und fröhlichem Google-Bashing. Eigentlich müsste es heißen: „50% stört die profilierte Werbung nicht und geben es auch noch zu“. Das wäre aber sicherlich nicht so auflagenträchtig gewesen. Letzen Endes läuft die Befragung auf folgende Quintessenz hinaus: „Sind Sie für die totale Überwachung oder nicht?“. Analog würde es für die obenstehenden Headlines heißen: „Sind sie ein notgeiler Tropf, der bei Frauen nicht ankommt?“, „Sind Sie ein Umweltarsch?“ oder „Wollen Sie immer armer Schlucker bleiben?“ Solche Fragestellung drängen den Befragten immer automatisch in eine Ecke, in der man nicht mehr wahrheitsgemäß antworten wird. Ob im Zuge dessen dann auch wirklich 50% der Befragten personalisierte Werbung wahrgenommen haben oder dies nur fälschlicherweise annehmen, stünde dann noch auf einem anderen Blatt. Was kann man also nun über den Mehrwert dieser Studie sagen?

Ich bin jedenfalls so schlau wie vorher und ich finde profilierte Werbung sowieso unter aller Kanüle. Für 2010 habe ich mir deshalb vorgenommen, ALLE Cookies zu löschen, nur noch im Internetcafé zu surfen und mit einer falschen Identität online zu bestellen. Sollte das alles nicht helfen, ziehe ich ins Google Opt Out Village.

Wann ist ein Targeting-Kampagne erfolgreich? Wenn sie für den Kunden mindestens 30 Prozent mehr Leistung erbringt als eine herkömmliche Kampagne, sagt Wolfgang Bscheid im Video-Gespräch mit Christian Faltin. Schließlich muss sich der Mehraufwand für alle an einer Targeting-Kampagne rentieren, wenn dieses Planungsmodell dauerhaft bei den Werbetreibenden Erfolg haben will.  Wolfgang Bscheid erklärt außerdem, warum modernes Targeting mit Profilen statt Umfeldern agiert. Und warum Kreativität im Targeting eine große Rolle spielt.

Sie haben an Wolfgang Bscheid noch Fragen zum Thema Targeting, Online Behavioral Advertising oder Online-Mediaplanung? Schreiben Sie uns doch einfach an info@mediascale.de.

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