Behavioral Targeting kann auch mit einem modernen Tante-Emma-Laden verglichen werden: Tante Emma kennt alle Kunden persönlich und weiß genau, was diese präferieren und gibt aufgrund dieses Wissens Kaufempfehlungen ab. Bei Behavioral Targeting ist es nicht viel anders. Über das Sammeln von Daten über Cookies wird genau geschaut, wie sich Besucher im Onlineshop verhalten, darauf basierend wird dann passende Werbung (Empfehlung) ausgespielt.
Ziel des Behavioral Targeting ist, Werbung zur richtigen Zeit am richtigen Ort auszuspielen und Streuverluste zu minimieren. Im Endeffekt soll natürlich die Conversion erhöht werden. Da der User die Inhalte sieht, nach denen er gesucht hat, trägt Behavioral Targeting zur besseren Performance der Online-Kampagne bei.
Für den Einsatz von Behavioral Targeting werden Daten über Cookies gesammelt, wie z.B. Informationen über die Nutzer zu Besuchsdauer, Absprungraten, betrachtete Produkte, auf was geklickt wird usw. Im Ergebnis weiß man über den Besucher dann, welche Produkte interessant sind, was nicht interessiert etc. Es werden also Verhaltensmuster und Interessen der User identifiziert und Nutzerprofile angelegt.
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Behavioral Targeting kann auch mit einem modernen Tante-Emma-Laden verglichen werden: Tante Emma kennt alle Kunden persönlich und weiß genau, was diese präferieren und gibt aufgrund dieses Wissens Kaufempfehlungen ab. Bei Behavioral Targeting ist es nicht viel anders. Über das Sammeln von Daten über Cookies wird genau geschaut, wie sich Besucher im Onlineshop verhalten, darauf basierend wird dann passende Werbung (Empfehlung) ausgespielt.
Ziel des Behavioral Targeting ist, Werbung zur richtigen Zeit am richtigen Ort auszuspielen und Streuverluste zu minimieren. Im Endeffekt soll natürlich die Conversion erhöht werden. Da der User die Inhalte sieht, nach denen er gesucht hat, trägt Behavioral Targeting zur besseren Performance der Online-Kampagne bei.
Für den Einsatz von Behavioral Targeting werden Daten über Cookies gesammelt, wie z.B. Informationen über die Nutzer zu Besuchsdauer, Absprungraten, betrachtete Produkte, auf was geklickt wird usw. Im Ergebnis weiß man über den Besucher dann, welche Produkte interessant sind, was nicht interessiert etc. Es werden also Verhaltensmuster und Interessen der User identifiziert und Nutzerprofile angelegt.
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