Bauer / Greve / Hopf | Online Targeting und Controlling | E-Book | sack.de
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E-Book, Deutsch, 296 Seiten, eBook

Bauer / Greve / Hopf Online Targeting und Controlling

Grundlagen - Anwendungsfelder - Praxisbeispiele

E-Book, Deutsch, 296 Seiten, eBook

ISBN: 978-3-8349-6742-8
Verlag: Betriebswirtschaftlicher Verlag Gabler
Format: PDF
Kopierschutz: Wasserzeichen (»Systemvoraussetzungen)



Das Internet verspricht seit seiner kommerziellen Nutzung den 'Gral der Werbewirtschaft' gefunden zu haben: Massenwerbung ohne Streuverluste. Bisher konnte es dieses Versprechen nicht einlösen. Der Einsatz moderner Targeting- und Controlling-Techniken soll dies ändern. Targeting und Controlling von Online-Marketing-Maßnahmen zählen deshalb zu den wichtigsten Entwicklungsgebieten der kommerziellen Nutzung des Internets und werden in naher Zukunft zentraler Bestandteil vieler Online-Geschäftsmodelle sein. Renommierte Fachvertreter aus Wissenschaft und Praxis setzen sich in diesem Buch mit der Entwicklung dieses neuen Forschungszweiges auseinander und zeigen seine Möglichkeiten und Grenzen auf. Die Autoren erläutern Methoden, Anwendungsfelder und rechtliche Grundlagen des Online Targeting, zeigen Verfahren des Controllings von Online-Marketing-Aktivitäten auf und diskutieren zukünftige Trends.

Professor Dr. Christoph Bauer ist Professor für Unternehmensrechnung/Controlling an der Hamburg School of Business Administration und Managing Director des Hamburg Institute for Finance & E-Business Consulting.

Professor Dr. Goetz Greve lehrt Allgemeine Betriebswirtschaftslehre an der Hamburg School of Business Administration und leitet dort das Forschungsdepartment Marketing & Sales.

Professor Dr. Gregor Hopf leitet das Forschungsdepartment Medien & IT an der Hamburg School of Business Administration.
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1;Vorwort der Herausgeber;5
2;Inhaltsverzeichnis;7
3;Herausgeber und Autoren;9
4;Glossar;10
5;Rechtliche Definitionen zudatenschutzkonformen Nutzerprofilen im Internet;14
6;Erster Teil Grundlagen des Online Targeting;16
6.1;1 Einführungin das Online Targeting;17
6.1.1;1.1 Online Targeting;21
6.1.2;1.2 Erscheinungsformen;24
6.1.2.1;1.2.1 Technisches Targeting;24
6.1.2.2;1.2.2 Sprachbasiertes Targeting;25
6.1.2.2.1;1.2.2.1 Keyword Targeting;25
6.1.2.2.2;1.2.2.2 Semantisches Targeting;25
6.1.2.2.3;1.2.2.3 Contextual Targeting;25
6.1.2.3;1.2.3 Behavioural Targeting;26
6.1.2.3.1;1.2.3.1 First-Party Behavioural Targeting;27
6.1.2.3.2;1.2.3.2 Third-Party Behavioural Targeting;27
6.1.2.4;1.2.4 Behavioural Retargeting;28
6.1.2.5;1.2.5 Predictive Behavioural Targeting;28
6.1.2.6;1.2.6 Realtime Targeting;29
6.1.3;1.3 Grenzen des Targeting;29
6.1.4;1.4 Zusammenfassung;31
6.1.5;Literatur;33
6.2;2 In vier Schrittenzum Online-Geschäftsmodell;35
6.2.1;2.1 Einführung: Das reale Paradoxonvirtueller Geschäftsmodelle;36
6.2.2;2.2 Schritt eins: Eigenschaften des Internet;36
6.2.2.1;2.2.1 Neue Form der Telekommunikation;37
6.2.2.2;2.2.2 Kraft der Aggregation und Integration;38
6.2.2.3;2.2.3 Vernachlässigbare Grenzkosten;40
6.2.3;2.3 Schritt zwei: (Rück-)Verknappung des Gutes;41
6.2.3.1;2.3.1 Long-Tail;41
6.2.3.2;2.3.2 Proprietäre Systeme;41
6.2.3.3;2.3.3 Mehrwerte;42
6.2.4;2.4 Schritt drei: Vom Mehrwert zum Erlösmodell;45
6.2.4.1;2.4.1 Systematisierung;46
6.2.4.2;2.4.2 Targeting als (Teil eines) Geschäftsmodell(s);47
6.2.5;2.5 Schritt vier: Der Drei-Stufen-Test;49
6.2.5.1;2.5.1 Erste Stufe: Voraussetzungen;50
6.2.5.2;2.5.2 Zweite Stufe:Zünden der zerstörerischen Kräfte des Internet;51
6.2.5.3;2.5.3 Dritte Stufe:Grundlegende Veränderung der Wertschöpfungskette;51
6.2.6;2.6 Zusammenfassung;52
6.2.7;Literatur;53
6.3;3 Realtime Targeting im Internet;54
6.3.1;3.1 Dynamische Zielgruppenanalyse;55
6.3.1.1;3.1.1 Allgemeine Methodik;57
6.3.1.2;3.1.2 Automatisierung;58
6.3.1.3;3.1.3 Vorteile des Verfahrens;60
6.3.2;3.2 Dynamische Vorhersage von Eigenschaftenin Echtzeit;60
6.3.2.1;3.2.1 Methodenbeschreibung;61
6.3.2.2;3.2.2 Vorteile des Verfahrens;63
6.3.3;3.3 Zusammenfassung;63
6.3.4;Literatur;64
6.4;4 Targeting im Display-Engine-Marketing:Programmatischer Einkauf von Zielgruppen mit Realtime Bidding;65
6.4.1;4.1 Einleitung;66
6.4.2;4.2 Traditionelle Möglichkeiten des Targetingim Internet;66
6.4.3;4.3 Targeting im Display-Engine-Marketing;69
6.4.3.1;4.3.1 Marktteilnehmer des Display-Engine-Marketing;69
6.4.3.2;4.3.2 Realtime Bidding als technologische Basisdes Targeting im Display-Engine-Marketing;71
6.4.3.3;4.3.3 Sechs Hypothesen zur Entwicklungdes werblichen Ökosystems des Targeting;72
6.4.4;4.4 Zusammenfassung und Ausblick;73
6.4.5;Literatur;74
6.5;5 Social Media Targeting;75
6.5.1;5.1 Einleitung;76
6.5.2;5.2 Social Web;77
6.5.3;5.3 Zahlen und Fakten;80
6.5.4;5.4 Die Zukunft des Mobile Social Web;83
6.5.5;5.5 Die Menschen stehen im Mittelpunkt –Von der Umfeldbuchung zum Werbendirekt bei der Zielgruppe;84
6.5.6;5.6 Demand-Side-Plattformen und Datentechnologie;85
6.5.7;5.7 Datenschutz im Social Web;86
6.5.8;5.8 Social (Media)Targeting – Die nächste Generation des Targeting im Social Web;90
6.5.9;5.9 Wo liegen die Vorteile von Social Targeting?;92
6.5.10;5.10 Fazit: Neue Technologien für das Social Webund Data Driven Advertising;97
6.5.11;5.11 Zusammenfassung;98
6.5.12;Literatur;99
7;Zweiter Teil Rechtliche Rahmenbedingungen;100
7.1;6 Datenschutzkonforme Nutzerprofileim Internet;101
7.1.1;6.1 Überblick;102
7.1.2;6.2 Grenzüberschreitende Fragestellungen;103
7.1.3;6.3 Die rechtlichen Rahmenbedingungen;104
7.1.3.1;6.3.1 Das Bundesdatenschutzgesetz;104
7.1.3.1.1;6.3.1.1 Abgrenzung zum TMG;104
7.1.3.1.2;6.3.1.2 Personenbezogene Daten;104
7.1.3.1.3;6.3.1.3 Anonyme Daten;105
7.1.3.1.4;6.3.1.4 Pseudonymisierte Daten;106
7.1.3.1.5;6.3.1.5 Sonderproblem IP-Adressen;106
7.1.3.1.6;6.3.1.6 Aggregierte Daten;107
7.1.3.1.7;6.3.1.7 Erhebung, Verarbeitung und Nutzung von Daten;108
7.1.3.1.8;6.3.1.8 Einwilligung;108
7.1.3.2;6.3.2 Das Telemediengesetz (TMG);111
7.1.3.2.1;6.3.2.1 Grundsätze;111
7.1.3.2.2;6.3.2.2 Nutzungsdaten, § 15 TMG;112
7.1.3.3;6.3.3 Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG;113
7.1.3.4;6.3.4 EU-rechtliche Regelungen;113
7.1.4;6.4 Anonyme Nutzerprofile;115
7.1.4.1;6.4.1 Definition Nutzerprofil;115
7.1.4.2;6.4.2 Datenschutzrechtliche Beurteilung;117
7.1.4.3;6.4.3 Pseudonymisierte Nutzerprofile;118
7.1.5;6.5 Personenbezogene Nutzerprofile;119
7.1.5.1;6.5.1 Rechtliche Anforderungen an die Einwilligungdes Nutzers;119
7.1.5.2;6.5.2 Form der Einwilligung;120
7.1.5.3;6.5.3 Einwilligung durch entsprechende Bestimmungenin Allgemeinen Geschäftsbedingungenbeziehungsweise Datenschutzerklärungen;121
7.1.5.4;6.5.4 Nutzung der vom Nutzer bei sozialen Netzwerkeneingestellten Daten;122
7.1.6;6.6 Zusammenfassung;124
7.1.7;Literatur;125
7.2;7 Zulässigkeit von Online-Marketingauf der Basis von Erkenntnissenaus sozialen Netzwerken;127
7.2.1;7.1 Überblick;128
7.2.2;7.2 Rechtsrahmen – Gesetzliche Grundlagen;129
7.2.2.1;7.2.1 Wesentliche Rechtsvorschriften;129
7.2.2.2;7.2.2 Zusammenspiel nationaler und internationaler Normen;130
7.2.3;7.3 Datenschutzrechtliche Beurteilung;133
7.2.3.1;7.3.1 Personenbezug der verwendeten Daten;133
7.2.3.2;7.3.2 Differenzierung nach Verarbeitungsphasen;135
7.2.3.3;7.3.3 Erheben und Nutzen;136
7.2.3.4;7.3.4 Speichern und Übermitteln;138
7.2.4;7.4 Zusammenfassung;139
7.2.5;Literatur;139
8;Dritter Teil Kontrolle von Online-Marketing-Aktivitäten;140
8.1;8 Thesen zur Steuerungvon Online-Aktivitäten;141
8.1.1;8.1 Controlling-Methodenfür schnelllebige Geschäftsmodelle– ein Widerspruch?;142
8.1.1.1;8.1.1 Die Steuerung von Online-Geschäften stellt vieleUnternehmen vor große Schwierigkeiten;142
8.1.1.2;8.1.2 Der Bedarf an adäquater Steuerung steigt auchim Online-Geschäft;143
8.1.2;8.2 These 1: Die Steuerung muss individuelle Geschäftsspezifika berücksichtigen;144
8.1.2.1;8.2.1 Eine Differenzierung nach Geschäftsmodell,Erlöszweck und Reifegrad ist notwendig;144
8.1.2.2;8.2.2 Führungsphilosophie und Steuerungsinhaltemüssen zueinander passen;144
8.1.3;8.3 These 2: Die Steuerung muss sinnvolle Schwerpunkte setzen;145
8.1.3.1;8.3.1 Steuerungsinhalte müssen ein ausbalanciertes Bildergeben;145
8.1.3.2;8.3.2 Die Bedeutung individueller Erfolgsfaktoren undRisiken muss beachtet werden;146
8.1.4;8.4 These 3: Die Steuerung muss flexibel sein;147
8.1.4.1;8.4.1 Die Dynamik des Online-Marktes mussbei der Steuerung berücksichtigt werden;147
8.1.4.2;8.4.2 Die Controlling-Organisation muss den Qualifikationsanforderungen gerecht werden;148
8.1.5;8.5 These 4: Die Steuerung muss mit geeigneten Controlling-Methoden aufgebaut werden;149
8.1.5.1;8.5.1 Das Lebenszykluskonzept als Bausteinzur Berücksichtigung individueller Geschäftsspezifika;149
8.1.5.2;8.5.2 Die KPI-Klassifikationsmatrix als Bausteinzur Festlegung ausgewogener Steuerungsinhalte;150
8.1.5.3;8.5.3 Kundensegmentierung als Baustein zur Betrachtungstrategischer Erfolgsfaktoren;151
8.1.5.4;8.5.4 Event based Controlling als Bausteinzur Flexibilisierung der Steuerungsprozesse;152
8.1.6;8.6 These 5: Die Steuerung muss regelmäßig überarbeitet werden;152
8.1.7;Literatur;155
8.2;9 Controlling von Online-Marketing;156
8.2.1;9.1 Bedeutung des Online-Marketing;157
8.2.2;9.2 Methoden im Online-Marketing;158
8.2.2.1;9.2.1 Klassische Formen des Online-Marketing;158
8.2.2.1.1;9.2.1.1 Suchmaschinenmarketing;159
8.2.2.1.2;9.2.1.2 Display-Marketing;159
8.2.2.1.3;9.2.1.3 Rubrikenanzeigen;160
8.2.2.1.4;9.2.1.4 E-Mail-Marketing;160
8.2.2.2;9.2.2 Neuere Formen des Online-Marketing;161
8.2.2.2.1;9.2.2.1 Social Web/Community-Marketing;161
8.2.2.2.2;9.2.2.2 Sonderformen im Online-Marketing;161
8.2.3;9.3 Zielgrößen im Controlling von Online-Marketing;161
8.2.3.1;9.3.1 Leistungskennzahlen;162
8.2.3.2;9.3.2 Finanzielle Kennzahlen;164
8.2.4;9.4 Steuerungsmodell für Online-Marketing;165
8.2.5;9.5 Herausforderungen des Controllingim Online-Marketing;167
8.2.6;9.6 Zusammenfassung;168
8.2.7;Literatur;168
8.3;10 Qualitative Wirkungsmessung von Online-Marketing;169
8.3.1;10.1 Grundlagen der qualitativen Wirkungsmessung;170
8.3.2;10.2 Qualitative Kennzahlen;173
8.3.2.1;10.2.1 Imagewirkung;174
8.3.2.2;10.2.2 Zielgruppenerreichung;175
8.3.2.3;10.2.3 Aktivierende Wirkung;175
8.3.2.4;10.2.4 Verhaltenskonservierende Wirkung;176
8.3.3;10.3 Qualitative Wirkungsmessung der Einzeldisziplinen im Online-Marketing;177
8.3.3.1;10.3.1 Suchmaschinenmarketing;177
8.3.3.2;10.3.2 Display-Marketing;177
8.3.3.3;10.3.3 Affiliate-Marketing;178
8.3.3.4;10.3.4 E-Mail-Marketing;179
8.3.3.5;10.3.5 Social-Web-/Community-Marketing;180
8.3.4;10.4 Zusammenfassung;183
8.3.5;Literatur;183
8.4;11 Controlling von Online-Marketing bei Datingservices;184
8.4.1;11.1 Besonderheiten von Datingservicesals Sonderform des E-Commerce;185
8.4.2;11.2 Quantitatives Controlling von Datingservices;186
8.4.3;11.3 Ergänzung des Controllingum qualitative Maßnahmen;188
8.4.4;11.4 Zusammenfassung;190
8.4.5;Literatur;191
9;Vierter Teil Trends im Online Targeting;192
9.1;12 Neue Wege im Online Targeting;193
9.1.1;12.1 Das Problem: bestehende Ansätzeim Targeting greifen oft zu kurz;194
9.1.2;12.2 Drei Säulen gezielter Kundenansprache;195
9.1.2.1;12.2.1 Den Menschen in seiner Gesamtheit verstehen;195
9.1.2.2;12.2.2 Vom Marktschreier zu erfolgreicher Online-Werbung –Innovative Werbeformate:dezent, relevant und effektiv;198
9.1.2.2.1;12.2.2.1 plista Recommendation Ads;199
9.1.2.2.2;12.2.2.2 plista InText;200
9.1.2.2.3;12.2.2.3 plista VideoAds;201
9.1.2.3;12.2.3 Die andere Seite der Medaille –Segmentierung von Endkunden versus Diversifizierungder Werbetreibenden;203
9.1.3;12.3 Zusammenfassung;204
9.1.4;Literatur;205
9.2;13 Brand Optimization;206
9.2.1;13.1 Prolog:Erfolgsgeschichte des Performance-Marketing;207
9.2.2;13.2 Marktlücke Branding-Werbung;208
9.2.3;13.3 Branding Optimization;209
9.2.3.1;13.3.1 Erfassung der Branding-Wirkung;209
9.2.3.2;13.3.2 Optimierung der Branding-Wirkung;211
9.2.3.3;13.3.3 Kontaktklassenoptimierung;212
9.2.3.4;13.3.4 Targeting auf die demografische Zielgruppe;212
9.2.3.5;13.3.5 Branding Optimizer;213
9.2.4;13.4 Zusammenfassung;214
9.2.5;Literatur;215
9.3;14 Zielgruppe 60 plus –Entwicklung, Akzeptanz und Nutzungausgewählter Felder aus Online, Social und Mobile Media;216
9.3.1;14.1 Einleitung: Senioren –eine Online-Zielgruppe mit Zukunft;217
9.3.2;14.2 Grundlegende Besonderheitendes Online-Seniorenmarketing;218
9.3.2.1;14.2.1 Zielgruppeneingrenzung und Heterogenitätdes Segments;218
9.3.2.2;14.2.2 Grundlegende Anforderungenan das Online-Seniorenmarketing;220
9.3.3;14.3 Online-Zielgruppe „Generation 60 plus“;222
9.3.3.1;14.3.1 Das Internet als Einkaufsstätte für Senioren;225
9.3.3.2;14.3.2 Senioren in Social Networks;228
9.3.3.3;14.3.3 Personalisierte Online-Werbung für Senioren;230
9.3.3.4;14.3.4 Mobile Marketing für Senioren;231
9.3.4;14.4 Ausblick:Online-Seniorenmarketing der Zukunft;232
9.3.5;Literatur;233
9.4;15 Targeting mit InVideo Advertising;235
9.4.1;15.1 Einführung in das Online Video Advertising;236
9.4.1.1;15.1.1 Online-Video-Advertising-Formate;237
9.4.1.2;15.1.2 Video Targeting;238
9.4.1.3;15.1.3 Erfolgskontrolle und Abrechnungsmodelle;240
9.4.2;15.2 Targeting mit Online Video Advertisingam Beispiel CAVI;242
9.4.2.1;15.2.1 Motivation und Ausgangslage;242
9.4.2.2;15.2.2 InVideo-Advertising als Antwortauf aktuelle Werbetrends;243
9.4.2.3;15.2.3 CAVI inVideo-Advertising;243
9.4.2.4;15.2.4 Anwendungsbeispiele von In Video-Advertising;245
9.4.2.5;15.2.5 Erfahrungswerte zur Nutzerakzeptanz;248
9.4.3;15.3 Ausblick;249
9.4.4;15.4 Zusammenfassung;250
9.4.5;Literatur;250
9.5;16 Social CRM – Zielgruppenorientiertes Kundenmanagement mit Social Media;252
9.5.1;16.1 Social Media;253
9.5.1.1;16.1.1 Begriffsdefinition;253
9.5.1.2;16.1.2 Marktentwicklung;255
9.5.1.3;16.1.3 Bedeutung von Social Media für Unternehmen;255
9.5.2;16.2 Social Customer-Relationship-Management;257
9.5.2.1;16.2.1 Ziele von Social CRM;258
9.5.2.2;16.2.2 Social-CRM-Aktivitäten und der Kundenlebenszyklus;259
9.5.2.2.1;16.2.2.1 Akquisitionsmanagement;261
9.5.2.2.2;16.2.2.2 Kundenbindungsmanagement;263
9.5.2.2.3;16.2.2.3 Kundenrückgewinnungsmanagement;267
9.5.2.3;16.2.3 Implementierung von Social CRM;267
9.5.2.4;16.2.4 Erfolgsmessung von Social CRM;268
9.5.3;16.3 Ausblick;272
9.5.4;16.4 Zusammenfassung;273
9.5.5;Literatur;273
9.6;17 SiRank – ein webbasiertes „Social Impact Ranking“;276
9.6.1;17.1 Marketing und der „Social Impact Ranking“;277
9.6.2;17.2 SiRank – Klassisch;277
9.6.3;17.3 SiRank – Spezifiziert;279
9.6.3.1;17.3.1 SentiRank als neue Form der Sentimentsanalyse;279
9.6.3.2;17.3.2. LocationRank – die Implementierung von LBS’;281
9.6.3.3;17.3.3 Optimierung personenspezifischer Merkmaleüber den SiRank Dialog Micro;282
9.6.4;Literatur;283


Professor Dr. Christoph Bauer ist Professor für Unternehmensrechnung/Controlling an der Hamburg School of Business Administration und Managing Director des Hamburg Institute for Finance & E-Business Consulting.

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