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Die AGOF Internet Facts – was wir erfahren können

Wie jedes Jahr beglückt uns die AGOF mit ihrer Studie „Internet Facts“. Auch dieses Jahr lassen sich wieder Trends ablesen, die für alle Teinehmer der Internet Community interessant sein können. Weiterlesen

Grundlagen – Predictive Behavioural Targeting

Beim Predictive Behavioural Targeting wird ein Nutzer anonym beobachtet. Aufgrund von Verhaltensmustern wird dann versucht, Eigenschaften des Nutzers vorherzusagen. Ein einfaches Beispiel macht dies deutlich. Ein Portalanbieter weiss Aufgrund von Anmeldedaten, dass männliche Benutzer in der Altersgruppen von 14 – 18 Jahr bevorzugt ein bestimmtes Spielegenre nutzt. Daraus ist der Schluss möglich, dass ein anonymer Besucher eine Spiels dieses Genres mit einer betimmten Wahrscheinlichkeit in dieses Alterssegment fällt.

Das Beispiel ist zugegebenermaßen trivial. Doch zum einen ist trivial beim Targeting nicht gleichbedeutend mit schlecht und zum anderen wird die Karte der Prädiktion von einigen Anwendern par Excellence gespielt.

Basis für die Vorhersage von Eigenschaften ist immer eine Segmentierung auf der Basis der Eigenschafen, die vorhergesagt werden sollen. Bevorzugt werden hier soziodemographische Eigenschaften genutzt. Es sind in der Praxis aber auch andere Arten der Vorhersage in Gebrauch

Smartclip übernimmt die Videovermarktung vom Last.fm Musik-Player

smartclip-logolastfm_logoDas Musiknetzwerk Last.fm startet mit einem neuen, personalisierten Musikstream-Player, der personalisierte Streaming-Radio-Stationen mit Rich-Media Visuals verbindet. In Deutschland übernimmt Europas führender Bewegtbildvermarkter smartclip die Online-Vermarktung exklusiv.

Für einen Vermarkter ist das natürlich die ideale Basis für ebenso personalisierte Werbung. Aus der Musikkollektion eines Benutzers lassen sich neben reinen Themensegmenten jederzeit auch soziodemoprafische Aussagen treffen.

Musikgeschmack korrelliert mit Alter, Bildung, Geschlecht, u.U. sogar mit dem Wohnort. Eine besser Targeting Voraussetzung findet sich selten.

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Springer kooperiert mit nugg.ad

Um seine Position als Onlinewerbevermarkter auszubauen, holt sich Axel Springer Media Impact (Anm 15.02.2014: Link entfern, da nicht mehr erreichbar) das auf Predictive Behavioral Targeting spezialisierte Werbeunternehmen nugg.ad als Partner an Bord.

Damit schafft nugg.ad es, einen weiteren guten Partner zu angeln. Siehe dazu: „nugg.ad und mobile.de vereinbaren Zusammenarbeit

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Soziodemographische Segmentierung

Soziodemographie ist ein in der empirischen Sozialforschung gebräuchlicher Begriff, der die Bevölkerungsmerkmale beschreibt, nach denen die Mitglieder einer Stichprobe oder einer Zielgruppe beschrieben werden. Eine Segmentierung bzgl. soziodemographischer Merkmale bezieht sich damit auf eine Segmentierung nach der Bevölkerungsstruktur.

Zu den gebräuchlichsten soziodemographischen Daten gehören:

  • Geschlecht
  • Alter
  • Familienstand
  • Schul- und Berufsbildung
  • Tätigkeit
  • Berufstätigkeit (Voll-/Teilzeit)
  • Beruf
  • Hauptverdienereinkommen
  • Soziale Schicht
  • Gesellschaftlich-wirtschaftlicher Status
  • Gebiete (Bundesländer, Nielsen-Gebiete)

In der Marktforschung werden soziodemographische Daten z.B. erhoben, um Produkte besser auf die spezifischen Zielgruppen abzustimmen oder zu evaluieren in welcher Bevölkerungsgruppe ein Produkt am meisten konsumiert wird, um so Rückschlüsse auf die Gestaltung der Marketingstrategie zu ziehen.

Eine Segmentierung nach soziodemogrphischen Merkmalen im Internet macht zudem noch bzgl. des Verhaltens Sinn. Es wird dabei zugrunde gelegt, dass sich soziodemographische Kriterien im Interesse und im Surfverhalten niederschlagen.

Dass soziodemographie und Online Interessen korellieren zeigen Studien, wie z.B. die ARD-ZDF Online Studien. Der Auszug „Nutzung von Onlineanwendungen“ aus der ARD Online Studie 2008 zeigt einen eindeutigen Zusammenhang zwischen Alter und Onlineverhalten.

Interessant zu diesem Thema ist sicherlich das[intlink id=“574″ type=“post“]Targeting bei Facebook[/intlink]