Table Of ContentSilvia Boßow-Thies
Christina Hofmann-Stölting
Heike Jochims Hrsg.
Data-driven
Marketing
Insights aus Wissenschaft und Praxis
Data-driven Marketing
Silvia Boßow-Thies ·
Christina Hofmann-Stölting ·
Heike Jochims
(Hrsg.)
Data-driven Marketing
Insights aus Wissenschaft und Praxis
Hrsg.
Silvia Boßow-Thies Christina Hofmann-Stölting
FOM Hochschule HAW Hamburg
Hamburg, Deutschland Hamburg, Deutschland
Heike Jochims
HAW Hamburg
Hamburg, Deutschland
ISBN 978-3-658-29994-1 ISBN 978-3-658-29995-8 (eBook)
https://doi.org/10.1007/978-3-658-29995-8
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Planung/Lektorat: Rolf-Günther Hobbeling
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Geleitwort
Noch nie standen den Menschen so viele Daten so einfach zur Verfügung
wie heute. eCommerce-Unternehmen tracken heutzutage alle Aktivitäten
(Click-Verhalten) von potenziellen Käufern im Internet. Werden verschiedene
Webseiten aufgerufen, können daraus bereits pro Besuch Hunderte von Einzel-
informationen entstehen. Werbetreibende können aus Informationen in Social
Media wie z. B. Facebook herausfiltern, welche Personen sich für bestimmte
Produkte interessieren könnten und diese dann mit Werbe-Banner oder anderen
Werbeformen bewerben. Handelsunternehmen können über Sensorik das Ver-
halten von Personen in ihren Läden erfassen, was wiederum zu Zigtausenden
von Datenpunkten führt. Das Datenvolumen betrug 2018 insgesamt 33 Zettabyte
(1021) und 137 Gigabyte pro stationärem Festnetzanschluss in Deutschland.
Entsprechend dieser Bedeutung sind im Gebiet der Daten-Analytik viele neue
Methoden entstanden, mit denen man besser vorhersagen kann, welche Personen
am ehesten auf Werbung reagieren und schließlich auch kaufen werden. Auf der
anderen Seite wird der Konsument immer gläserner, wodurch die Probleme der
Privatsphäre und des Datenschutzes immer wichtiger werden.
Bei einem solchen Trend-Thema ist es nicht weiter verwunderlich, dass es
dazu schon viele Beiträge gibt. Allerdings sind diese entweder aus einer rein
wissenschaftlichen oder praktischen Sicht geschrieben worden. Ich finde es des-
halb reizvoll, dass in diesem Buch versucht wird, ausgewählte Themen des
Data-driven Marketing gleichzeitig sowohl von der Wissenschaftsseite als auch
aus Praxissicht näher und kritisch zu beleuchten. Das heißt, in den Beiträgen
wird exemplarisch gezeigt, wie man wissenschaftlich anspruchsvolle Lösungen
implementieren kann, die gleichzeitig pragmatisch bei der Datensammlung und
Aufbereitung vorgehen, so dass ein gutes Verhältnis zwischen praktischem Ertrag
und Aufwand herauskommt.
V
VI Geleitwort
Das Buch umfasst eine Sammlung von Artikeln, die von der Datensammlung,
der Datenvisualisierung bis hin zur Analyse und der Ableitung von Handlungs-
empfehlungen geht, und schließlich auch die Probleme des Datenschutzes
anspricht. Es wird herausgegeben von Wissenschaftlerinnen angewandter
Forschung mit den Schwerpunkten Quantitatives Marketing und Digitales
Marketing. Alle drei haben nicht nur jahrelange praktische Erfahrungen in diesen
Bereichen, sondern sind auch an meinem damaligen Lehrstuhl für Innovation,
Neue Medien und Marketing ausgebildet worden, der sich schon frühzeitig mit
dem Marketing im Internet beschäftigt hat. Damit ist ein Buch mit attraktiven
Inhalten entstanden, das ich einer an praktischem Nutzen interessierten Leser-
schaft wärmstens empfehlen kann.
Prof. Dr. Dr. h. c. Sönke Albers
Inhaltsverzeichnis
Teil I Data-driven Marketing im Überblick
1 Das Öl des 21. Jahrhunderts – Strategischer Einsatz
von Daten im Marketing. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
Silvia Boßow-Thies, Christina Hofmann-Stölting und Heike Jochims
Teil II Datenmanagement als Grundlage für
Marketingentscheidungen
2 Qualität von Kundendaten – Ansätze zur Analyse
und Verbesserung als Basis für effiziente
Marketingentscheidungen .................................. 29
Heike M. Wolters
3 Die Kraft effektiver Daten-Visualisierung – CLEAR(I):
Ein Leitfaden zur wirkungsvollen Dashboard-Gestaltung ........ 43
Luise Jacobs und Susanne Hensel-Börner
Teil III Smarte Insights fürs Marketing
4 Psychografisches Targeting – Wirkung und Funktionsweise
als eine besondere Form des Micro-Targetings in den sozialen
Medien .................................................. 79
Gregor Hopf
5 Programmatic Advertising – Möglichkeiten und Grenzen
bei Display-Advertising am Beispiel hedonistischer
und utilitaristischer Produkte ............................... 105
Goetz Greve und Mareike Scheibe
VII
VIII Inhaltsverzeichnis
6 Uplift von Werbemaßnahmen – Case-Study zur
Marketing-Optimierung .................................... 135
Björn Goerke und Dennis Proppe
7 A/B-Testing – Verfahren zur Optimierung der digitalen
Interaktion zwischen Konsumenten und Unternehmen .......... 159
Manuel Stegemann und Thomas Suwelack
Teil IV Data-driven Marketing in der realen Welt
8 Data-driven Marketing im Outernet – Geointelligenz
als Basis für ort-, zeitspezifische und psychografische
Zielgruppenansprache ..................................... 179
Carsten Köster, Terence Lutz und Kai-Marcus Thäsler
9 Live goes digital – wie digitale Komponenten
Messen bereichern ......................................... 199
Gwen Kaufmann und Lars-Gunnar Frahm
10 Data-driven Marketing in the Carsharing
Economy – Focus on Privacy Concerns ....................... 213
Doreén Pick
Teil V Datenschutz und Ethik im Data-driven Marketing
11 Datenschutz gemäß DSGVO im datengetriebenen
Marketing – ein Überblick .................................. 237
Christian Westerkamp
12 Digital Trust für KI-basierte Mensch-Maschine-Schnittstellen .... 257
Annette Corves und Eva-Maria Schön
13 Ethische Grenzen der Datennutzung im Marketing ............. 283
Nicole Fabisch
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1.1 Eine Minute im Internet 2019 .......................... 9
Abb. 1.2 Ausgewählte Datenquellen für Big Data .................. 10
Abb. 1.3 Reifemodell für Data Analytics ......................... 12
Abb. 1.4 Data-driven Marketing entlang der Customer Journey
inklusive beispielhafter Touchpoints ..................... 15
Abb. 1.5 Digitalisierungsgrad (in Prozent) von Industrieunternehmen
und unternehmensnahen Dienstleistern in Deutschland
(Befragung von 1304 Unternehmen) ..................... 19
Abb. 3.1 Die Visualisierung stellt den letzten und besonders für die
Praxis relevanten Schritt der Datenanalyse dar ............. 45
Abb. 3.2 Zu verstehen, welche Auswirkungen inhaltliche und visuelle
Komponenten haben, kann die Effektivität und Effizienz der
Informationsübermittlung erhöhen ....................... 46
Abb. 3.3 Am Wahrnehmungsprozess sind das visuelle und kognitive
System gleichermaßen beteiligt ......................... 49
Abb. 3.4 Illustration präattentiver Wahrnehmung am Beispiel des
Attributs Farbe ...................................... 50
Abb. 3.5 Eine Datenreihe kann auf unterschiedliche Weise visualisiert
werden ............................................ 51
Abb. 3.6 Abgeschnittene y-Achsen täuschen die Wahrnehmung und
verfälschen den Inhalt ................................ 52
Abb. 3.7 Die Faktoren des Dashboard-Designs lassen sich in drei
Gestaltungsebenen unterteilen .......................... 55
Abb. 3.8 Inhaltliche und visuelle Klarheit sind von zentraler
Bedeutung aus Nutzersicht ............................. 57
IX
X Abbildungsverzeichnis
Abb. 3.9 Der © CLEAR(I) Leitfaden unterstützt bei der Gestaltung
wirkungsvoller Dashboards hinsichtlich inhaltlicher und
visueller Aspekte .................................... 62
Abb. 3.10 Bereits mithilfe weniger Diagrammtypen lassen sich
Informationen effektiv darstellen ........................ 65
Abb. 3.11 Indem non-data pixel reduziert und wichtige
Informationen hervorgehoben werden, wird die
inhaltliche Aussage verstärkt ........................... 69
Abb. 4.1 Nutzerzentrierte Targeting-Möglichkeiten ausgewählter,
in Europa und Nordamerika beliebter
Social-Media-Kanäle ................................. 80
Abb. 5.1 Programmatic-Advertising-System ...................... 109
Abb. 6.1 Unterschiedliche Kundensegmente in Abhängigkeit
von ihrem Potenzial für Uplift .......................... 141
Abb. 6.2 Ableitung der Zielvariable für die Modellierung
nach dem „Flip the target“-Ansatz ....................... 145
Abb. 6.3 Klassische Zielbildung in Response-Modellen ............. 145
Abb. 6.4 Auswertung der Werbeaffinität über zehn
Kundenlebenswert-Klassen ............................ 155
Abb. 7.1 A/B Varianten durch unterschiedliche Positionierung
des Kaufbuttons auf einer Website ....................... 161
Abb. 7.2 Typischer Prozess des A/B-Testing und des
multivariaten Testings ................................ 163
Abb. 7.3 Elemente eines A/B Tests .............................. 169
Abb. 7.4 Möglicher Conversion-Funnel am Beispiel
einer Website ....................................... 174
Abb. 8.1 Prozess Zielgruppen-Mapping, Geointelligenz
und (werbliche) Kommunikation ........................ 181
Abb. 8.2 Innerstädtische Verdichtung der Zielgruppe „City Life“ ...... 187
Abb. 8.3 Tagesverlauf der Zielgruppe (ZG) „City Life“ ............. 188
Abb. 8.4 Mapping nach Psychografien ........................... 189
Abb. 8.5 Ausspielung einer klassischen, algorithmusbasierten
Kampagnensteuerung in ausgewählten Metropolen ......... 191
Abb. 8.6 Ausspielung durch geointelligente
Kampagnensteuerung in ausgewählten Metropolen ......... 191
Abb. 8.7 Heatmaps der Zielgruppen-Lokalisierung ................. 194
Abb. 8.8 Entwicklung der Reichweite im Kampagnenverlauf ......... 195
Abb. 9.1 Zusätzliche Informationsebene durch
Augmented Reality Titel .............................. 204
