Data-Driven-Advertising

Data Driven Advertising

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Was ist Data-Driven-Advertising?

Data-Driven-Advertising┬ábetrifft s├Ąmtliche Analysemethoden von Kundendaten. Es kann sich um prim├Ąre Daten aus Konsumentenbefragungen oder sekund├Ąre Daten aus Kaufverhalten oder der Auswertung von Tracking-Ergebnissen handeln. Ziel ist die stete Optimierung der Auswertung f├╝r noch zielgerichtetere Werbung. Hierbei kommen verschiedene Methoden und Techniken der Datenerhebung und -auswertung zum Einsatz. Zu den gr├Â├čten Herausforderungen geh├Ârt der Umgang mit Big Data. Amazon geh├Ârte zu den ersten, welche das Potenzial von Data-Driven-Advertising erkannte und ausnutzte.

├ťberblick und Entwicklung

In der Fr├╝hphase des Online-Marketings spielte das Werbeumfeld noch eine gr├Â├čere Rolle f├╝r die eingesetzten Werbemedien und -mittel. Da nur wenige Daten vorlagen, wurden Kampagnen meist breit gestreut, um die angestrebte Zielgruppe ansprechen zu k├Ânnen. Dies war mit gro├čen Streuverlusten verbunden. Moderne Techniken des Online-Marketings erlauben eine direkte Ansprache der Zielgruppe. Daher r├╝ckt diese immer st├Ąrker in den Fokus von Marketing-Kampagnen und Werbetreibenden. Die zentrale Rolle spielen dabei die Daten der Kunden und potentiellen Kunden. Daher wird vom Data-Driven-Advertising gesprochen. Zahlreiche digitale Schnittstellen erlauben das Sammeln von Big Data.

Die Rohdaten entstammen beispielsweise Browserverl├Ąufen, Cookies und sonstigem Surfverhalten. Werbetreibende ziehen aus diesem Datenmaterial ihre Schl├╝sse auf potentielles Kaufverhalten. Hierbei ist die Frage interessant, welches Produkt zu welchem Zeitpunkt an welchen Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit verkauft werden kann. Mit der Datenmenge und Datenqualit├Ąt steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die Kampagne eines Marketers erfolgreich ist.

Bedeutung von Big Data f├╝r das Data-Driven-Advertising

Als Big Data wird die gro├če Menge an Daten bezeichnet, die im Netz zur Verf├╝gung stehen. Die Masse der Daten macht ihr Zusammenf├╝hren, Analysieren und Auswerten zu einer Herausforderung. Big Data birgt enormes Potential f├╝r Werbetreibende, da die Daten f├╝r eine erh├Âhte Kundentransparenz sorgen und daher eine passgenaue Ansprache der Konsumenten erm├Âglichen.

Die Freigabe der Daten durch die Kunden erfolgt meist unbewusst. Die massenhafte Verbreitung des Internets und insbesondere der mobilen Endger├Ąte hat die Hemmschwelle bei der Freigabe von Daten sinken lassen. Schon die Anmeldung in einem sozialen Netzwerk oder der Zugriff von Apps auf Kontaktlisten und Medien bedeutet eine massenhafte Datenfreigabe.

Das Datenmaterial wird auf den Unternehmens-Servern der Betreiber gespeichert und f├╝r Marketingzwecke verwendet sowie an Werbetreibende verkauft. Prim├Ąre Quelle sind hierbei Tracking-Daten. Diese beinhalten detaillierte Nutzerinformationen ├╝ber die Kontakte mit Webseiten und Werbeanzeigen. Diese Daten sind die Basis f├╝r umfassende Datenanalysen und darauf aufbauende Ma├čnahmen. Kombiniert mit technischem Know-how erlangen Werbetreibende aus diesen Daten enorme Wettbewerbsvorteile.

Herausforderungen beim Data-Driven-Advertising

Die Hauptherausforderungen betreffen zum einen die Notwendigkeit der Systematisierung und Auswertung der enormen Datenmengen und zum anderen die damit verbundenen Kosten. F├╝r viele Unternehmen ist das kleine Budget f├╝r den Umgang mit Daten das haupts├Ąchliche Hemmnis in der erfolgswirksamen Auswertung von Big Data. Zunehmend erkennen jedoch sowohl gro├če etablierte Unternehmen als auch Start-ups die Relevanz der Entwicklung.

Gr├Â├čere Unternehmen bringen das Budget f├╝r Data-Driven-Advertising auf und auch Start-ups richten den Fokus zunehmend auf die Speicherung, Selektion und Anwendung der Kundendaten. Eine andere Herausforderung betrifft die Validit├Ąt der Daten. Da kein direkter individueller Bezug besteht, gibt es keine absolute Gewissheit dar├╝ber, dass die zur Verf├╝gung stehenden Daten glaubw├╝rdig sind.

Auswertung und Nutzung der Daten im Data-Driven-Advertising

Die Aufgabe der Auswertung von Big Data f├Ąllt in den Bereich der Data-Science. Diese Wissenschaft hat es zum Ziel, aus formlosen Daten konkrete Schl├╝sse zu ziehen und daraus Aktivit├Ąten abzuleiten. Auf Basis verschiedener Methoden und Techniken der Mathematik und der Informatik werden Algorithmen und Analysen entworfen, die in Rohdaten Zusammenh├Ąnge identifizieren. Wichtig f├╝r eine wirksame Analyse und Auswertung der Daten sind Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Data-Scientists und Marketern. Der Aufwand solcher Analyse-Projekte wird oftmals untersch├Ątzt, w├Ąhrend Ergebnisse und Nutzen ├╝bersch├Ątzt werden. Nur wenn sich Arbeitsaufwand und Ertrag die Waage halten, lassen sich die Daten von Marketern f├╝r die Optimierung von Werbema├čnahmen verwenden.

Das Data-Driven-Advertising vereint zahlreiche technische Prozesse miteinander. Dies f├╝hrt oftmals zur falschen Auffassung, dass hierbei technische und menschliche Ressourcen gespart werden k├Ânnten. Jedoch bedarf ein sinnvoller Umgang mit den Daten einer fortw├Ąhrenden ├ťberpr├╝fung auf die jeweilige marketingbezogene Bed├╝rfnislage. Die konkreten Aufgaben bestehen in der Beschaffung der Daten, der Datenanalyse, der Aufbereitung der Daten sowie der Gewinnung und Umsetzung von Erkenntnissen aus den Daten. Daher ist das Data-Driven-Advertising eine umfassende Herausforderung, die ein im st├Ąndigen Austausch stehendes Team aus Data-Science-Experten und Marketern erfordert. In der gegenw├Ąrtigen und zuk├╝nftigen Entwicklung des Data-Driven-Advertisings geht es nicht etwa um ein allumfassendes Werkzeug, sondern stets um konkrete marketing- und kampagenbezogene Einzell├Âsungen.

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