Online Targeting: Psychografische Merkmale für die Kundenansprache nutzen

Um potenzielle Kunden ausfindig zu machen verließen sich Werbetreibende lange Zeit auf demografische Daten der Kunden, wie etwa Alter, Geschlecht, Haushaltseinkommen, Wohnort oder Familienstand. Doch sagst das Geburtsjahr einer Person wirklich darüber etwas aus, ob die Person mein Produkt auch kaufen will? Die Zuordnung einer Person zur Gruppe „Baby Boomer“ oder „Generation Y“ stellt ein sehr grobes Raster dar, das der heutigen Fragmentierung der Gesellschaft nur unzureichend Rechnung trägt. Übergreifende Eigenschaften – gerade bei der jungen Generation – sind selten, und so müssen andere Faktoren hinzugezogen werden, um potenzielle Kunden zu erreichen.

Für eine differenzierte Kundensegmentierung sind deshalb psychografische Merkmale entscheidend. Sie beschreiben beispielsweise Einstellungen, Werte, Vorlieben oder Verhaltensweisen von Personen. Dank der zahlreichen Informationen aus sozialen Netzwerken oder Verhaltensdaten aus Suchanfragen können extrem genaue Vorhersagen über Interessen und Verhalten der Personen gemacht werden. So schlagen Amazons Algorithmen dem Kunden ähnliche Produkte vor oder zeigen ihm an, was „Nutzer wie er“ ebenfalls kauften.

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Social Profile Data

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Profildaten aus sozialen Netzwerken erhalten Marken durch Freigabe der Nutzer. Plattformen wie Facebook und Co. sind eine wertvolle Informationsquelle, da hier Daten wie Beruf, Beziehungsstatus, Interessen oder besuchte Universitäten zugänglich sein können (je nach Einstellung der User). Tools wie GraphEffect oder Janrain Capture managen die Social Network Profildaten. GraphEffect misst beispielsweise die Kaufabsicht eines Kunden durch die semantische Analyse der Facebook Status Updates. Dank der Profilanalysen kann man anschließend Fragen beantworten wie etwa:

  • Kaufen Kunden, die Kajak fahren, mehr Wassersportschuhe als Kunden, die Ruderboot fahren?
  • Geben Audi-Fans bei einem Online-Einkauf häufiger über 100 Euro aus als Mercedes-Fans?
  • Kaufen meine Kunden eher von zu Hause aus oder von unterwegs? Wenn von unterwegs: Sind sie währenddessen in der Stadt oder auf dem Land?

 

Behavioral Targeting

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Manchmal scheint uns eine Online-Werbeanzeige regelrecht zu verfolgen. Sucht man beispielsweise nach einem neuen Auto im Web, wechselt dann aber zur Suche nach einer neuen Brille, erhält man immer noch Werbeanzeigen für Autos am Bildrand. Diese Retargeting Technik nutzt unser Verhalten im Web (Behavioral Targeting), um „verlorene Kunden“ wiederzufinden – immerhin verlassen im Schnitt 98 % der Besucher einer Website die Seite wieder ohne einen Kauf getätigt zu haben. Retargeting soll sie zurückbringen. Große Werbenetzwerke platzieren dafür Cookies im Browser der User, und zeigen den Nutzern die speziellen Werbeanzeigen jedes Mal, wenn der Nutzer eine Seite besucht, die Teil ihres Netzwerks ist.

In Zukunft wird das genaue Ansprechen eines Kunden via Werbung eher einem Geschichtenerzählen ähneln, das sich spezielle Verhaltensweisen und die aktuelle Situation des Kunden ansieht. Werbenetzwerke werden mit Anbietern zusammen arbeiten, die die Click-Historie eines Nutzers speichern, um ihm – passend zum Stand der Kaufabsicht – ein Angebot zu machen.

Auch Seiteninhalte und Produktempfehlungen werden sich ebenfalls an der Clickstream-Analyse orientieren. Unternehmen wie RichRelevance, Certona, Baynote und Monetate bieten die Möglichkeit, den Seitenbesuchern passende Informationen anzuzeigen, je nach gezeigtem Verhalten. So ändert sich eine Website von Besucher zu Besucher, oder auch beim selben Besucher im Laufe der Zeit.

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Customer Lifecycle Data

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Die Profildaten aus sozialen Netzwerken können ebenfalls genutzt werden, um den Kundenlebenszyklus vorherzusagen. So weiß man nicht nur, dass der Kunde Kinder hat, sondern auch in welchem Alter die Kinder sind. Besondere Indikatoren, wie etwa der Kauf von Windeln, zeigen an, dass der Kunde in eine neue Phase des Kundenlebenszyklus eintritt. Andere Indikatoren, wie Adressänderung, der erste Kauf von Möbeln oder hochwertigen Gütern zeigen ebenfalls eine Änderung der Interessen und Verhaltensweisen des Kunden an.

Wer sich ausschließlich auf demografische Daten verlässt, riskiert, irrelevante Werbung und mittelmäßige Kundenbetreuung zu liefern. Mit den heutigen technologischen Möglichkeiten kann man seinen Kunden maßgeschneiderte Lösungen bieten, was zu höheren Klick-Through-Raten, besserem ROI der Werbeetats und gesteigerter Kundenzufriedenheit führt.

Bei allen Targeting-Bemühungen und -Möglichkeiten ist es jedoch wichtig, die Kunden darüber aufzuklären, ob und welche Daten über sie gesammelt werden und welche Sicherheitsstandards bei der Speicherung der Daten vorgenommen werden. Das Vertrauen der Kunden zu gewinnen und zu behalten ist essentiell. Die gesammelten Informationen sollten nicht nur dem Unternehmen, sondern auch dem Kunden Vorteile bringen, wobei es Pflicht der Unternehmen ist, alles zu tun, um Datenschutzpannen zu vermeiden – was leider nicht immer der Fall ist. Die Kunden sind vorsichtiger geworden – und das sollten auch Unternehmen werden.

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