Inhaltsverzeichnis

1.  Einleitung  4

1.1.  Begriffsdefinitionen  5

1.2.  Nutzen der Beschreibung verhaltensorientierter Zielgruppen  6

2.  Grundlagen und Rahmenbedingungen  7

2.1.  Datenerhebung  7

  Logdateien  8

  Zusätzliche Nutzerdaten  11

2.2.  Datenschutz  12

3.  Auswertung der Nutzungsdaten  13

3.1.  Logfile-Analyse  13

3.2.  Web Usage Mining  13

3.3.  Beispiel für kommerzielle Analyseverfahren  15

4.  Behavioral Targeting  18

5.  Fazit  21

  Literaturverzeichnis  22

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  Abbildungsverzeichnis  

  Abbildung 1 Verdeckte Beobachtung und Aufzeichnung des  

  Konsumentenverhaltens hinter einem Einwegspiegel  4

  Abbildung 2 Beispiel einer Web-Logdatei im ECLF-Format  8

  Abbildung 3 Anreicherung von Profilen  16

  Abbildung 4 Anreicherung von Profilen durch Projektion  17

  Abbildung 5 Werbung für Behavioral Targeting von YAHOO  19

  Tabellenverzeichnis  

Tabelle 1  Felder des Expanded Common Logfile-Formates (ECLF)  9

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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

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

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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).

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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.

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