Neue Wege in Online-Werbung und Direktmarketing durch Predictive Behavioral Targeting
- Art: Diplomarbeit
- Autor: Thomas Stolzenberger
- Abgabedatum: August 2008
- Umfang: 96 Seiten
- Dateigröße: 1,4 MB
- Note: 1,3
- Institution / Hochschule: Fachhochschule Frankfurt am Main - University of Applied Sciences Deutschland
- Bibliografie: ca. 75
- ISBN (eBook): 978-3-8366-2433-6
- Sprache: Deutsch
- Prämierung:
- Arbeit zitieren: Stolzenberger, Thomas August 2008: Neue Wege in Online-Werbung und Direktmarketing durch Predictive Behavioral Targeting, Hamburg: Diplomica Verlag
- Schlagworte: Werbung, Internetwerbung, Onlinewerbung, Werbewirkung, Affiliate-Marketing
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Diplomarbeit von Thomas Stolzenberger
Einleitung:
Nach einem Bericht der BITKOM sind weltweit rund 1,3 Milliarden Menschen online. Das heißt, dass jeder fünfte Mensch den Internetzugang benutzt. In Deutschland sind zirka 52 Millionen Menschen im Netz. Das entspricht 63 Prozent der deutschen Gesamtbevölkerung. Dieser Anteil der deutschen Bevölkerung kreiert, zusammen mit den Möglichkeiten die das WEB 2.0 bietet einen neuen Werbemarkt, den es zu bewirtschaften gilt. Aber Onlinewerbung empfinden immer mehr Menschen als lästig und schenken ihr keine Beachtung. Die Zeiten in denen die User auf blinkende Banner geklickt, oder sich alle Werbemails durchgelesen haben sind vorbei. Der Internetuser erhält Werbebotschaften die nicht auf seine Interessen abgestimmt sind. Nach dem OVK Online-Report von 2008/1 hat die deutsche Werbeindustrie im Jahr 2007 fast 2,9 Milliarden Euro in Online-Werbung investiert. Davon fielen zirka 1,5 Milliarden Euro auf klassische Online-Werbung wie bspw. Bannereinblendungen, Wallpaper und Pop-ups. 1,19 Milliarden fielen auf die Suchwortvermarktung und 0,215 Milliarden auf Werbebudgets in Affiliate-Netzwerke.
Henry Ford sagte einmal: „Half the money I spend on advertising is wasted, the trouble is I don’t know which half.“ Wenn die Hälfte des Werbeetats keinen Nutzen bringt, ist das Grund genug das „hinausgeworfene Geld“ im Zusammenhang mit Online-Werbung zu untersuchen. Es gilt bessere Techniken zu finden, die Werbung auf die Präferenzen und Interessen der Konsumenten abstimmen. Denn 81 Prozent der gesamten Internetuser nutzen das Internet zur Produktrecherche, und 78 Prozent für Onlineeinkäufe.
Diese Diplomarbeit soll zeigen wie der Wirkungsgrad von Online-Werbung mittels der Techniken die das Predictive Behavioral Targeting anwendet, signifikant gesteigert werden kann. Dabei werden für jeden einzelnen Nutzer auf der Basis von Befragungen, Algorithmen und maschinellen Lernverfahren, zusätzlich auch Angaben zu Demographie, Interessen und Lifestyle bereitgestellt.
Die Arbeit ist in sechs Kapitel gegliedert. Dabei ist das Ziel dieser Arbeit, der Werbeindustrie bezüglich Online-Werbung und Direktmarketing Wege aufzuzeigen, wie der Wirkungsgrad gegenüber klassischer Online-Werbung gesteigert werden kann.
Dazu wird im zweiten Kapitel die Entwicklung und Entstehung von Online-Werbung beschrieben, eine Studie zum Nutzerverhalten auf Social Networks vorgestellt, sowie Vorgehensweisen beim Direktmarketing dargestellt.
Das dritte Kapitel beschäftigt sich mit den Marketingkanälen. Hier wird aufgezeigt, auf welche Arten der Internetkonsument Werbung erhalten kann.
Im vierten Kapitel wird der Prozess von Personalisierung erläutert. Dabei werden insbesondere die Techniken zur Profilerstellung näher beschrieben.
Auf den Begriff Targeting wird im fünften Kapitel eingegangen. Es werden verschiedenen Varianten des Targetings vorgestellt. Ebenso werden zwei Studien, bei denen Werbekampagnen mit und ohne Targeting durchgeführt worden sind, präsentiert.
Das sechste Kapitel stellen die Schlussbetrachtungen zu dieser Diplomarbeit dar.
Inhaltsverzeichnis:
| Inhaltsverzeichnis | II | |
| Abbildungsverzeichnis | VI | |
| Abkürzungsverzeichnis | VII | |
| Kurzfassung | VIII | |
| 1. | Einleitung | 1 |
| 1.1 | Problemstellung | 1 |
| 1.2 | Struktur der Arbeit | 2 |
| 2. | Entstehung und Entwicklung von Online Werbung | 3 |
| 2.1 | Anfänge von Online-Werbung | 3 |
| 2.2 | Standards für Werbebanner | 5 |
| 2.3 | Spezielle Werbebanner-Einblendungen | 6 |
| 2.4 | Werbewirkung von Banner und Co | 7 |
| 2.5 | Verhalten und Beweggründe der Internet-Nutzer | 9 |
| 2.5.1 | Verhaltensprofile | 9 |
| 2.5.2 | Online-Verteilung nach Altersgruppen | 11 |
| 2.5.3 | Internetnutzung | 11 |
| 2.5.4 | Studie zum Nutzerverhalten auf Social Networks | 12 |
| 2.5.4.1 | Registrierungsverhalten | 13 |
| 2.5.4.2 | Aktivitätslevel | 15 |
| 2.5.4.3 | Wechselverhalten | 15 |
| 2.5.4.4 | Akzeptanz von Onlinewerbung auf Social Networks | 15 |
| 2.5.4.5 | Fazit der Studie | 16 |
| 2.6 | Marktanteile der Onlinewerbung | 16 |
| 2.7 | Zeitliche Entwicklung | 17 |
| 3. | Marketingkanäle | 21 |
| 3.1 | Direktmarketingkanäle im Überblick | 21 |
| 3.2 | Werbeausgaben der Marketingkanäle | 22 |
| 3.3 | Senkung der Transaktionskosten | 23 |
| 3.4 | Suchmaschinenmarketing | 25 |
| 3.4.1 | Definition | 25 |
| 3.4.2 | Optimierung der Trefferlisten von Suchmaschinen | 25 |
| 3.4.3 | Prozessoptimierung | 26 |
| 3.4.4 | Zahlungsmöglichkeiten innerhalb von Suchmaschinen | 30 |
| 3.5 | Bannermarketing | 31 |
| 3.5.1 | Definition | 31 |
| 3.5.2 | Zahlungsmöglichkeiten innerhalb von Bannermarketing | 31 |
| 3.6 | E-Mail-Marketing | 32 |
| 3.6.1 | Definition | 32 |
| 3.6.2 | Grad der Personalisierung | 32 |
| 3.6.3 | Formen des E-Mail-Marketings | 33 |
| 3.6.4 | Zahlungsmöglichkeiten innerhalb von E-Mail-Marketing | 33 |
| 3.7 | Affiliate-Marketing | 35 |
| 3.7.1 | Definition | 35 |
| 3.7.2 | Vorteile der Affiliate-Netzwerke | 35 |
| 3.8 | Streuverluste der Werbekanäle | 36 |
| 4. | Personalisierung | 38 |
| 4.1 | Definition | 38 |
| 4.2 | Wandel der Zeit | 38 |
| 4.3 | Prozess der Personalisierung | 39 |
| 4.3.1 | Techniken der Personalisierung | 41 |
| 4.4 | Segmentierung | 45 |
| 4.4.1 | Definition | 45 |
| 4.4.2 | Geografische Segmentierung | 45 |
| 4.4.3 | Demografische Segmentierung | 46 |
| 4.4.4 | Psychografische Segmentierung | 46 |
| 4.4.5 | Verhaltensorientierte Segmentierung | 47 |
| 4.4.6 | Technografische Segmentierung | 47 |
| 4.4.7 | Bewertung von Segmentierung | 48 |
| 5. | Predictive Behavioral Targeting | 50 |
| 5.1 | Definition | 50 |
| 5.2 | Geschichtlicher Hintergrund | 50 |
| 5.3 | Targetingziele | 52 |
| 5.4 | Varianten des Targetings | 53 |
| 5.4.1 | Keyword-Targeting | 53 |
| 5.4.2 | Targeting bei Affiliatemarketing | 55 |
| 5.4.3 | Technografisches Targeting | 56 |
| 5.4.4 | Zeitliches Targeting | 57 |
| 5.4.5 | Profilbasiertes Targeting | 58 |
| 5.4.6 | Kontextbasiertes Targeting | 59 |
| 5.4.7 | Psychografisches Targeting | 60 |
| 5.4.8 | Behavioral Targeting | 61 |
| 5.4.8.1 | Prozess | 61 |
| 5.4.8.2 | Technik | 63 |
| 5.4.8.3 | Vorteile | 63 |
| 5.4.8.4 | Probleme | 64 |
| 5.4.8.5 | Fazit | 64 |
| 5.5 | Techniken | 65 |
| 5.6 | Das Model | 68 |
| 5.7 | CRM - Prozess zur Unterstützung des Targetings | 69 |
| 5.7.1 | Ziele | 70 |
| 5.7.2 | Nutzen | 70 |
| 5.7.3 | Aufbau | 71 |
| 5.7.4 | Komponenten | 71 |
| 5.7.5 | Gründe für CRM | 73 |
| 5.7.6 | eCRM | 73 |
| 5.8 | Vergleichsstudien | 74 |
| 6. | Schlussbetrachtungen | 76 |
| Anhang | 78 | |
| Glossar | 78 | |
| Suchmaschinenverzeichnis | 80 | |
| Literaturverzeichnis | 81 | |
| Anlage | 90 |
Textprobe:
Kapitel 2.5.4.1, Registrierungsverhalten: Um das vollständige Potenzial eines Social Networks auszuschöpfen, und um darin ein profitables Werbeportfolio zu integrieren, ist es vorteilhaft, wenn sich die Nutzer registrieren. Aus diesen Registrierungen können wertvolle Daten, wie beispielsweise über Soziodemografie oder Interessen gewonnen werden. Außerdem ist es möglich, das Surfverhalten den Internetnutzern eindeutige zuzuordnen. In der PWC-Studie fällt auf, dass sich unter den fünf beliebtesten und bekanntesten Netzwerken (Youtube, Clipfish, MyVideo, MySpace und Stayfriends) gerade einmal zwei Netzwerke befinden, bei denen ohne vorherige Registrierung nicht der vollständige Nutzungsumfang der Optionen und Dienste gegeben ist. Dabei lassen sich unter den ersten Drei (Youtube, Clipfish und MyVideo) der eigentliche Funktionsumfang, also das Ansehen der Videoclips auch ohne Registrierung, nutzen. Von den Befragten, die Youtube bereits besucht haben, sind 44 Prozent bereits registriert. Im Vergleich zu Clipfish und MyVideo mit jeweils 22 Prozent registrierten Nutzern, ist diese Kennzahl doppelt so hoch. Die Differenz der Potenzialausschöpfung liegt darin begründet, dass Youtube seit 2006 zum Google-Imperium gehört, und es zudem ohne Registrierung nicht möglich ist, Videos auf dieses Portal zu laden. Ein signifikant hohes Registrierungsverhalten kann dagegen auf Plattformen festgestellt werden, die zum Kommunikationsaustausch dienen. Die PWC-Studie begründet dieses Verhalten im Zusammenhang mit der persönlichen Kontaktpflege. Daher kann eine Beziehung zwischen dem persönlichen Nutzen und dem Registrierungsverhalten, besonders bei Plattformen wie Xing, Stayfriends und Studivz festgestellt werden. Hier ist eine hohe Registrierungsbereitschaft von 76 bis 83 Prozent zu erkennen. Das liegt darin begründet, dass ohne Registrierung auf diesen Plattformen nur geringe Nutzeraktionen und Programmoptionen zur Verfügung stehen.
Zusätzlich segmentiert die PWC-Studie die Potenzialausschöpfung von Social Networks in drei Cluster:
Cluster Eins besteht hauptsächlich aus Internetplattformen bei denen der Unterhaltungswert im Vordergrund steht (Youtube, Clipfish, MyVideo und MySpace). Eine Registrierung bzw. Anmeldung für die Nutzung dieser Dienste ist in der Regel nicht erforderlich. Zwar ist hier die Potenzialausschöpfung zwischen dem Besuchergrad und dem Bekanntheitsgrad recht hoch, doch ein Anreiz für eine Registrierung besteht nicht. Deshalb ist die Ausschöpfung des Potenzials zwischen Registrierung und Besucher verschwindend gering.
Das zweite Cluster besticht durch eine hohe Potenzialausschöpfung zwischen Registrierungs- und Besuchergrad. Hier ist vermutlich der Hauptausschlag der Nutzervorteil durch weitere Optionen und Zusatzdiensten, die durch Registrierungen ermöglicht werden. Dagegen ist das Verhältnis zwischen Bekanntheits- und Besuchergrad eher gering. Zu diesem Cluster gehören die Portale Stayfriends, StudiVZ, Lokalisten, SchülerVZ und Xing.
Im dritten Cluster sind Plattformen vertreten bei denen die Potenzialausschöpfung weder zwischen Besucher- zu Bekanntheitsgrad noch zwischen Registrierungs- und Besuchergrad überzeugen. Hier sind Netzwerke wie SecondLife oder Facebook vertreten.
Interessant ist die Erkenntnis, dass 85 Prozent der Befragten bei mindestens einem und 71 Prozent bei zwei oder mehreren Netzwerken registriert sind. Hier liegt der Nutzervorteil von Registrierungen wohl eindeutig über dem Faktor Zeit und der damit doppelten Angabe der eigenen Profile. Dem Kommentar von PWC zufolge rechnet PWC in der Zukunft durch ein größeres Angebot von Netzwerken mit einem Steigen der Quote von Registrierungen.
Kapitel 2.5.4.2, Aktivitätslevel: Wichtige Gründe für den regelmäßigen Besuch von Social Networks sind eindeutig der Nutzervorteil sowie der Informationsgehalt auf diesen Seiten. Der Studie nach gaben 82 Prozent der Befragten an, am Inhalt dieser Plattformen aktiv mitzuarbeiten. Das ist auch einer der wesentlichen Bestandteile für das Überleben dieser Plattformen. Aktualisierung der eigenen Informationen sowie die Kommunikation mit anderen Teilnehmern stehen dabei besonders im Fokus. Da das Vertrauen der Test und Bewerten der Produkte von anderen Teilnehmern immer mehr in den Vordergrund gerät und den Kaufabschluss positiv sowie negativ beeinflussen kann, leisten mittlerweile 57 Prozent der aktiven Mitgestalter einen Beitrag zu diesen Themen.
Kapitel 2.5.4.3 Wechselverhalten: Die Befragten wurden nach der Dauer ihrer Netzwerkzugehörigkeit befragt. Dabei gaben mehr als 80 Prozent an, schon länger als ein halbes Jahr innerhalb der Netzwerke registriert zu sein. 70 Prozent gaben an, dass sie von ihrem wichtigsten Netzwerk überhaupt nicht mehr weg wollen. Ist der Internetkonsument erstmal registriert, lässt sich sein Profil gut vermarkten, denn die Studie besagt auch, dass Konsumenten eher zu einer parallelen Netzwerkregistrierung tendieren, als die Zugehörigkeit zu beenden. Ein wesentlicher Vorteil von Registrierungen ist die Tatsache, dass Internetuser ihre Profile selber anlegen und pflegen. Plattformbetreiber können diese Daten abrufen und auswerten lassen. In diesen stehen demografische Daten sowie persönliche Präferenzen. Diese Daten können genauso behandelt werden wie statistische Umfragen.
Kapitel 2.5.4.4, Akzeptanz von Onlinewerbung auf Social Networks: Auf die Frage ob Werbung ein Abwanderungsgrund der Nutzer sei, antworteten 72 Prozent das sie sich damit arrangieren könnten. Lediglich sieben Prozent würden daraufhin das Netzwerk verlassen. Als Alternative zur Werbung würden von den Abwanderungswilligen allerdings lediglich nur 2 Prozent einen Obolus zur Benutzung bezahlen. Bei Plattformen wie Xing, bei dem ohne Zuzahlung von Mitgliedsbeiträgen nur ein ganz geringer Anteil der Benutzerfunktionen zur Verfügung steht, ist abzuwarten wie sich das Geschäftsmodell weiter entwickelt.
Mit Predictive Behavioral Targeting wird Werbung personalisiert ausgestreut. In der Studie wurde diese Form des Marketings angesprochen. Das Ergebnis, dass 37 Prozent dieser Werbeform zustimmen würden, ermöglicht ein weitaus höheres Potenzial um größere Werbeerfolge zu generieren, wie mit herkömmlicher, nicht personalisierter Werbung (siehe Kapitel 5.8). Personalisierte Werbung basiert dabei auf die persönlichen Präferenzen der Nutzer, welche aus den Profildaten ersichtlich sind. Darauf basierend werden individuell ausgewählte Werbebotschaften an den Nutzer gesendet.
Kapitel 2.5.4.5, Fazit der Studie: Werbevermarkter können auf Web 2.0 Plattformen, wie sie Social Networks darstellen, durch den Einsatz von personalisierter Werbung einen nachhaltigen Effekt generieren. Fast 40 Prozent der Befragten akzeptieren diese Form der Werbung. 26 Prozent sind noch unentschlossen. Hier kann durch Aufklärungsarbeit der Funktionalität des Werbeprozesses und der damit verbundenen Personalisierung, welche Internetkonsumenten auf Social Networks von sich aus „freiwillig“ schon betreiben, noch zusätzliches Potenzial generiert werden. Schließlich kann jeder die Profile einsehen.
Kapitel 2.6, Marktanteile der Onlinewerbung: Die Entwicklung im Onlinemarketingsegment kennt nur eine Richtung: Nach oben. Zenith Optimedia, eine internationale Agenturengruppe die regelmäßig die Entwicklung von Werbe- und Medienmärkten untersucht, korrigiert ihre Prognosen und Zahlen für Werbeausgaben permanent in diese Richtung. So schätzen sie aktuell für 2009 den weltweiten Marktanteil der Werbeausgaben für Onlinewerbung auf zirka 9,4 Prozent. Damit steht Onlinewerbung auf Platz drei, direkt hinter den Printmedien mit 12,1 Prozent, wobei dieser Abstand stetig kleiner wird. Unangefochten auf Platz eins liegen die Werbeausgaben für Fernsehen. Für sie wurde für 2009 ein Marktanteil von 37,5 Prozent prognostiziert. Wie stark der Werbemarkt steigt, sieht man daran, dass der OVK in 2007 ihre Prognosen für dasselbe Jahr um zirka 10 Prozent von 2,533 Milliarden auf tatsächliche 2,8 Milliarden Euro nach oben korrigieren mussten. Schätzungen zur Folge sollten die Werbeausgaben im Onlinewerbemarkt von 2006 bis 2009 um insgesamt 83 Prozent steigen. Aktuell wird eine Steigerung von 95 Prozent diesem Marktsegment prognostiziert. Dagegen können andere Medientypen, wie Printmedien, TV-Medien oder Radio-Medien nur um 13 Prozent zulegen.
Da jetzt schon bestimmte Zielgruppen nur noch Online erreichbar sind, dürfen die Unternehmen und Anbieter es nicht versäumen ihre Produkte und Dienstleistungen auch Online anzubieten.
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Link zur Arbeit:
http://www.diplom.de/ean/9783836624336
Arbeit zitieren:
Stolzenberger, Thomas August 2008: Neue Wege in Online-Werbung und Direktmarketing durch Predictive Behavioral Targeting, Hamburg: Diplomica Verlag
Schlagworte:
Werbung, Internetwerbung, Onlinewerbung, Werbewirkung, Affiliate-Marketing



