Verhaltenszielgruppen

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
1.1. Begriffsdefinitionen
1.2. Nutzen der Beschreibung verhaltensorientierter Zielgruppen

2. Grundlagen und Rahmenbedingungen
2.1. Datenerhebung
Logdateien
Zusätzliche Nutzerdaten
2.2. Datenschutz

3. Auswertung der Nutzungsdaten
3.1. Logfile-Analyse
3.2. Web Usage Mining
3.3. Beispiel für kommerzielle Analyseverfahren

4. Behavioral Targeting

5. Fazit

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Verdeckte Beobachtung und Aufzeichnung des Konsumentenverhaltens hinter einem Einwegspiegel

Abbildung 2 Beispiel einer Web-Logdatei im ECLF-Format

Abbildung 3 Anreicherung von Profilen

Abbildung 4 Anreicherung von Profilen durch Projektion

Abbildung 5 Werbung für Behavioral Targeting von YAHOO

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Felder des Expanded Common Logfile-Formates (ECLF)

1.Einleitung

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 nicht-virtuellen 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

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Verdeckte Beobachtung und Aufzeichnung des Konsumentenverhaltens hinter einem Einwegspiegel (Institut für Konsum- und Verhaltensforschung 1980)

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 groben 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.

1.1. Begriffsdefinitionen

Eine herkömmliche Zielgruppe umfasst nach GEML und LAUER "diejenigen Personen, Firmen etc., an die ein Unternehmen absetzen möchte bzw. auf die es als Verwender abzielt." (GEML, LAUER 2004, S. 458)

Für die Erforschung von aus Web-Nutzungsdaten generierten Zielgruppen finden sich in der Literatur als auch Praxis unterschiedliche Begriffsdefinitionen.

Der Begriff „Verhaltenszielgruppen“ wird in diesem Zusammenhang eher selten verwendet. Die Suchmaschine Google lieferte dazu im Oktober 2007 nur ein einziges Ergebnis: die Übersetzung einer Beschwerde an die amerikanische Handelsaufsichtsbehörde (vgl. KEHRER 2007, S. 7) zur Übernahme des Onlinewerbeunternehmens DoubleClick durch Google (ROTENBERG 2007). Es handelt sich hierbei um den Vorschlag einer deutschen Übersetzung des Begriffs „Behavioral Targeting“. Der Begriff Behavioral Targeting wird vor Allem in der Werbebranche verwendet. Beim Behavioral Targeting „werden unterschiedliche Werbemittel unterschiedlichen Usern in Abhängigkeit der zuvor von ihnen genutzten Inhalte ausgeliefert.“ (HENNING 2007).

In der Wirtschaftsinformatik fällt die Thematik verhaltensorientierter Zielgruppen in die Kategorie „Web Usage Mining“. “Web usage mining is the application of data mining techniques to discover interesting usage patterns from web usage data” (COOLEY 2000).

Auch vom „Customer Profiling“ wird gesprochen. So stellt H. BUXEL fest: „Beim Besuch des Internet hinterlässt jeder einzelne Nachfrager vielfältige Spuren, die, sofern sie systematisch aufgezeichnet und gesammelt werden, zur Erstellung von Profilen über die Nachfrager, so genannten Customer Profiles, herangezogen werden können, welche dann die Grundlage für kundenindividuelle Marketingkonzepte bilden können.“ (BUXEL 2002)

1.2. Nutzen der Beschreibung verhaltensorientierter ZielgruZielgruppen

Der Nutzen der Beschreibung verhaltensorientierter Zielgruppen liegt vor allem in der dadurch möglichen Optimierung von Marketingmaßnahmen. Das gilt für aus Internetnutzungsdaten generierte Zielgruppen genauso wie für Zielgruppen im klassischen Sinne. Durch die Marktsegmentierung in verschiedene Zielgruppen „können die Marketingaktivitäten an die Einstellungen und Kaufabsichten der Konsumenten besser angepasst werden.“ (KROEBER-RIEHL, WEINBERG 1999)

„Weil Werbekunden immer konkreter die Abverkaufswirkung von Werbung erwarten, rückt auch die Frage der möglichst konkret definierten Zielgruppe immer stärker in den Fokus: Die eingesetzten Werbebudgets machen sich nur dann bezahlt, wenn die richtigen Konsumenten in den richtigen Medien in der richtigen Tonalität angesprochen werden.“(KALKA, ALLGAYER 2007, S. 9)

Das Internet ermöglicht wie kein anderes Medium, den Nutzern Werbemittel in Abhängigkeit ihres Verhaltens, d.h. der zuvor genutzten Inhalte auszuliefern.

Die eingesetzten Marketingmaßnahmen können durch die dadurch gewonnenen Erkenntnisse viel passgenauer auf die jeweilige Zielgruppe zugeschnitten und mit weit geringeren Streuverlusten eingesetzt werden, als in der herkömmlichen medialen Werbung.

2. Grundlagen und Rahmenbedingungen

In diesem Kapitel werden die Grundlagen und Rahmenbedingungen beschrieben, die zum Verständnis im Umgang mit Web-Nutzungsdaten notwendig sind. Zunächst wird ein Überblick über die Art, den Umfang und die Aufbereitung der zu gewinnenden Daten gegeben. Nachfolgend wird auf die Problematik des Datenschutzes eingegangen.

2.1. Datenerhebung

Um eine Zielgruppe oder ein Marktsegment über Verhaltensdaten zu identifizieren bedarf es im ersten Schritt der Auswahl und Gewinnung einer geeigneten Datenbasis. Es gibt verschiedene Arten von Verhaltensdaten aus der Nutzung von Internetseiten, dabei können zwei Hauptgruppen unterschieden werden:

So ist es erstens möglich, aus der Reihenfolge der besuchten Webseiten, also des reinen Surfverhaltens, Nutzersegmente zu generieren. Zweitens können auch aus Verhaltensdaten, die der Nutzer aktiv eingibt, Profile abgeleitet werden. Dabei kann es sich z.B. um Online-Bestellungen oder ausgefüllte Online-Fragebögen handeln.

Das reine Surfverhalten bildet demnach die Grundlage eines eher passiven Erhebungsverfahrens, Eingaben der Nutzer während des Navigierens dagegen eines eher aktiven Erhebungsverfahrens auf Basis einer Partizipation der Nutzer. (WIEDMANN, BUXEL 2004, S. 300)

Ähnliche Klassifikationen unterscheiden zwischen reaktiven und nicht-reaktiven Datenerhebungen. Bei der reaktiven Datenerhebung sind sich die Testpersonen der Mess-Situation bewusst. Ein Beispiel für das wohl reaktivste Verfahren ist das Interview (KROEBER-RIEHL, WEINBERG 1999, S. 33), dessen Abbild im Internet ein Online-Fragebogen ist.

Nicht-reaktive Messverfahren zeichnen sich in der Regel durch Passivität des Nachfragers aus und bleiben so von der Testperson meistens unbemerkt. Das Internet hat den nicht-reaktiven Messverfahren eine neue Dimension eröffnet.

Die Aufzeichnung von Daten im Internet, die sich aus dem Surfverhalten der Internetnutzer ergeben, steht heute im Mittelpunkt nicht-reaktiver Verfahren. (WIEDMANN, BUXEL 2004, S. 302).

Logdateien

Als Datenquelle stehen in erster Linie die aufgezeichneten Seitenaufrufe der Besucher in den Logdateien des Webservers zur Verfügung, des Rechners, der die Webseiten im Internet bereitstellt.

Die Logdateien protokollieren alle Anfragen, die an den Server gestellt werden. Jedes übertragene Element einer Webseite (Texte, Bilder, Videos), bekommt einen eigenen Eintrag, was die Anzahl der Logdateien exorbitant anwachsen lässt. Schon kleinste Webseiten verursachen riesige Datenmengen. Ein Eintrag in einer Standard-Logdatei umfasst jeweils eine Zeile und wird als „Hit“ bezeichnet. (WORZYK, LÖHDEFINK 2004, S. 406 f)

Es gibt verschiedene Formate für Logdateien, die sich bezüglich ihres Inhaltes jedoch nur unwesentlich unterscheiden. Abbildung 2 zeigt ein Beispiel einer Web-Logdatei im Extended Common Logfile Format (ECLF). Die Bedeutung der einzelnen Felder dieser Logdatei wird in Tabelle 1 aufgelistet.

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