Inwieweit können Unternehmen anhand von gesammelten Daten ihre Nutzer auch offline steuern? Wer sich heute an Verbraucher richtet, muss nicht mehr für teure Werbekampagnen mit Streuverlust bezahlen. Die heutigen Innovationen erlauben es, die richtige Zielgruppe exakt in dem Moment zu erreichen, in dem bei den potenziellen Kunden Interesse besteht.
Auch bei Unternehmen, die mit Direktmarketing arbeiten, haben veraltete Modelle wie undifferenzierte Mailings ausgedient. Inhalte werden auf die Interessen der potenziellen Kunden ausgerichtet. Hierbei spielt Predictive Targeting eine große Rolle. Es kann voraussagen, welches Angebot bei einem Empfänger auf die höchste Kaufbereitschaft trifft. Doch diese Masse an Informationen hat auch Schattenseiten. Das Konsumenten damit angelockt und zum Kauf verleitet werden können, ist hierbei für Datenschützer nur die Spitze des Eisberges. Bis zu welchem Grad ist es noch ethisch vertretbar, solche Daten zu generieren und eventuell am Ende sogar an Dritte zu verkaufen? Und welche Daten besitzen Unternehmen überhaupt über ihre Nutzer und wie werden sie gewinnbringend eingesetzt?
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Neue Wege - mehr Daten
2.1 Personenbezogene Kundendaten
2.2 Transaktionsdaten
2.3 Erhobene Profilirungsdaten
2.4 CRM-Daten
3. Web-Analystics-Daten
3.1 Daten sammeln leicht gemacht
3.2 Werbemittelkontakt- und Responsdaten
4. Datenschutz vs. Wirtschaft
4.1 Emotionale Ansteckung
4.2 The Big datarobbery
5. Fazit/Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die Herausforderungen und ethischen Konflikte, die durch die zunehmende Datengenerierung im modernen Marketing entstehen, und analysiert, wie Unternehmen Big Data zur Konsumentensteuerung einsetzen sowie welche Auswirkungen dies auf die informationelle Selbstbestimmung hat.
- Methoden der Datenerhebung im digitalen Marketing
- Einsatz von Predictive Targeting und CRM-Systemen
- Psychologische Beeinflussung durch emotionale Persuasion
- Konfliktfeld Datenschutz versus ökonomisches Gewinninteresse
- Gesellschaftliche Auswirkungen von Überwachungskapitalismus
Auszug aus dem Buch
4.2 The Big datarobbery
Im ökonomischen Interesse: Wenn Datenschutz und Wirtschaft aufeinandertreffen Operative Vorgänge die bewusst unkenntlich und undurchsichtig gemacht wurden. Harvard-Professorin Shoshana Zuboff legt in ihrem Buch „The Age of surveillance capitalism“ die dubiosen Mechanismen der digitalen Wirtschaft offen. Private und persönliche Erfahrungen werden von Facebook generiert und als Rohmaterial für äußerst profitable Produkte verwendet. Durch sein Navigationssystem und seine Suchmaschine weiß Googel immer, wo sein Nutzer gerade sind und was sie denken. Marissa Mayer Vicepresident von Google, versicherte in einem Interview 2006 „Die Daten dienen der Qualitätssicherung, wie zum Beispiel für unsere Rechtschreibprüfung. Man muss mehr als 30 Tage Daten einholen, um eine erstklassige Rechtschreibprüfung zu erstellen.“ Nutzer wissen nicht was Algorithmen heute über sie vorhersagen oder welche Verhaltensdaten dazu verwendet werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Die Einleitung beleuchtet den Übergang von manueller Datenanalyse zu automatisierten Echtzeit-Tools und formuliert die ethische Problematik der Datennutzung im Marketing.
2. Neue Wege - mehr Daten: Dieses Kapitel klassifiziert verschiedene Datentypen wie Personen-, Transaktions- und CRM-Daten und beschreibt deren Rolle bei der Analyse des Kundenverhaltens.
3. Web-Analystics-Daten: Das Kapitel erläutert die technischen Möglichkeiten des Datensammelns im Internet und die Herausforderungen der Verknüpfung dieser Informationen zu einem vollständigen User-Profil.
4. Datenschutz vs. Wirtschaft: Hier werden Fallbeispiele wie die Facebook-Studie zur emotionalen Ansteckung und die Funktionsweise des „Überwachungskapitalismus“ im Kontext von Manipulation kritisch analysiert.
5. Fazit/Ausblick: Das Fazit fordert mehr Transparenz und die Einführung verbindlicher ethischer Leitplanken sowie Zertifizierungsstellen, um die informationelle Selbstbestimmung der Kunden zu wahren.
Schlüsselwörter
Big Data, Marketing, Datenschutz, Wirtschaft, Web-Analytics, Kundenverhalten, Überwachungskapitalismus, Persuasion, CRM, Datengenerierung, Ethik, Predictive Targeting, Algorithmen, Digitale Spur, Kundenbindung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit grundlegend?
Die Arbeit analysiert die Mechanismen hinter der heutigen Datennutzung im Marketing und hinterfragt die ethischen Grenzen bei der Analyse und Beeinflussung von Konsumenten.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die zentralen Felder umfassen die Datengenerierung im Online-Handel, die Methoden der Verhaltensanalyse sowie die Auswirkungen auf den Datenschutz und die politische bzw. gesellschaftliche Beeinflussung.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie Unternehmen Daten gewinnen und einsetzen, um Nutzerverhalten zu steuern, und dabei die Problematik der ethischen Vertretbarkeit dieses „Überwachungskapitalismus“ zu beleuchten.
Welche wissenschaftliche Methodik liegt der Arbeit zugrunde?
Es handelt sich um eine Literaturarbeit, die auf einer umfassenden Auswertung von Studien, Medienberichten und wissenschaftlichen Veröffentlichungen basiert.
Welche inhaltlichen Schwerpunkte bilden den Hauptteil?
Der Hauptteil gliedert sich in die technologische Datensammlung, die Analyse von Kundenprofilen, die Methoden der psychologischen Beeinflussung durch Storytelling und Fallstudien zum Überwachungskapitalismus.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit am besten charakterisieren?
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Big Data, Datenschutz, Überwachungskapitalismus, emotionale Persuasion und Kundenwertoptimierung beschreiben.
Wie nutzen Unternehmen laut der Arbeit „Lockmodule“ bei Pokemon Go?
Unternehmen kauften gezielt digitale Module, um Spieler physisch in bestimmte Geschäfte zu locken, was als Beispiel für die Fernsteuerung von Verhalten in der realen Welt dient.
Welches Fazit zieht die Arbeit in Bezug auf die Transparenz von AGBs?
Die Arbeit stellt fest, dass aktuelle Allgemeine Geschäftsbedingungen für Nutzer kaum verständlich sind, was eine informierte Zustimmung unmöglich macht und daher eine Vereinheitlichung erfordert.
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- Anonym (Autor:in), 2021, Big Data im Marketing. Wenn Datenschutz und Wirtschaft aufeinandertreffen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/993986
