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.

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