Probabilistisches Cross-Device Targeting – Geräteübergreifende Online-Kampagnen ohne Cookies & Co.

Nach einer Studie von Goldman Sachs wird Mobile Commerce bis zum Jahr 2017 zu 44 Prozent des totalen E-Commerce Umsatzes beitragen. Es wird geschätzt, dass das Umsatzvolumen durch Mobile Commerce bis zu diesem Zeitpunkt bei rund 516 Milliarden Dollar liegt.

Während die Konsumenten vermehrt ihre mobilen Geräte verwenden, um Produktrecherche zu betreiben und Kaufentscheidungen direkt am mobilen Gerät umzusetzen, werden Marketingverantwortliche den Fokus stärker darauf richten, die Konsumenten über Gerätegrenzen hinweg zu erreichen. Voraussetzung dafür sind funktionierende Marketingtools, die das Cross-Device Targeting ermöglichen.

Eine Studie von Gartner schätzt das Volumen für Mobile Marketing-Maßnahmen auf 42 Milliarden Dollar im Jahr 2017.

Marketingverantwortliche, die bereits heute dafür sorgen, dass sie in Zukunft in der Lage sind, ihre Werbekunden mit einer zielgruppengerechten Ansprache über Gerätegrenzen hinweg zu versorgen, werden wahrscheinlich einen komparativen Vorteil gegenüber Mitbewerbern besitzen und die Pioniere einer innovativen Marketingtechnologie sein. Bereits heute schätzen viele Marketingverantwortliche die Bedeutsamkeit von Cross-Device-Maßnahmen als sehr hoch ein. Laut einer Studie von ValueClick Media und Greystripe würden 76 Prozent der Befragten in Marketingpositionen gerne Daten zur Cross-Device-Nutzung für das Mobile Targeting sammeln. Sogar 89 Prozent der Teilnehmer dieser Studie geben an, dass es für den zukünftigen Erfolg entscheidend ist, Nutzer über Gerätegrenzen hinweg identifizieren zu können.

Es ist mittlerweile vielfach statistisch belegt, dass ca. 90 Prozent der Nutzer über mehrere Geräte im Internet surfen. Dieses Online-Verhalten in der sogenannten „Customer-Journey“ konnte lange Zeit von den gängigen Targeting-Technologien nicht korrekt erfasst werden. Es konnte lediglich beobachtet werden, ob ein Nutzer mehrere Male im Monat mit demselben PC eine Website besuchte, da der Cookie als lokales Identifikationsmerkmal genutzt wurde.

Das bisherige Cookie-Verfahren ist in einer Multi-Device-Umgebung allerdings nicht mehr ausreichend. Zusätzlich erschweren zunehmende Cookie-Löschungen seitens der Nutzer und eine geringer werdende Unterstützung dieser Technologie durch die Internet-Konzerne die sinnvolle Nutzung des Targeting mittels Cookies.

Neue Cross-Device Targeting-Methoden lassen sich grundsätzlich in zwei verschiedene Herangehensweisen unterteilen. Bei der deterministischen Methode werden die unterschiedlichen Tracking-Systeme der Endgeräte, wie Cookies, Android IDs, Apple IDFAs, MAC-Adressen und andere Technologien kombiniert, um ein möglichst genaues Targeting der Nutzer zu ermöglichen.

Eine weitere Herangehensweise an Cross-Device Targeting sind die sogenannten probabilistischen Methoden. Probabilistische Cross-Device-Identifikation bedeutet, dass ein Geräteprofil anhand verschiedener anonymer Parameter erstellt wird. Die Parameter umfassen zum Beispiel die Betriebssystemversion, die Zeitzone in der sich die Geräte befinden und die eingestellte Systemsprache. Die erstellten Geräteprofile erlauben den Werbetreibenden ihre Zielgruppe mit relativ hoher Wahrscheinlichkeit zu erreichen. In den meisten Fällen kann bei probabilitischen Methoden mit einer 80-prozentigen Wahrscheinlichkeit vorausgesagt werden, dass Geräte zu ein und demselben Nutzer gehören. Die technischen Herausforderungen für das Erstellen der anonymen Geräteprofile sind, gegenüber den deterministischen Methoden, wesentlich geringer, da hier nicht erst eine problematische Normalisierung der verschiedenen Tracking-Technologien erfolgen muss. Es werden keine Cookies oder andere Code-Rückstände auf den Geräten der Nutzer gespeichert und es werden keine sogenannten PII (personally identifiable information) gesammelt. Probabilistische Targeting-Methoden funktionieren auf allen Gerätetypen und in sämtlichen Nutzungsszenarien.

Im Gegensatz zu den deterministischen Methoden, bei denen die Datensammlung in verschiedenen Umgebungen mehr oder weniger problematisch ist (zum Beispiel in Apps oder mobilem Web), gibt es für die Erstellung der Geräteprofile hier keinerlei Beschränkungen.

 

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