Besseres Targeting im Personalmarketing

Alex hat Euch ja gestern in die Bedeutung des Real-Time-Advertisings fürs Personalmarketing eingeführt: Heute wird in Echtzeit um die Werbeplätze geboten, die wir bei der Nutzung eines Online-Angebots angezeigt bekommen – je nach dem individuellen Wert, den ein Nutzer für mich als Werbetreibenden hat. Umso wichtiger wird es also, den Nutzer noch besser identifizieren zu können. Gutes Targeting spielt nun nicht erst seit RTA eine entscheidende Rolle, es ist die Basis jeder vernünftigen Online-Kampagne. Allerdings bringt die Komponente Echtzeit noch eine Reihe neuer Faktoren dazu: darunter den Zeitpunkt des Besuchs und die jüngste Surfgeschichte des Besuchers.

Kriterien zur Bewertung des Nutzer-Verhaltens

Wer ist der Nutzer X, der jetzt gerade meinen Werbeplatz zu sehen bekommt? Wie viel Geld ist es mir wert, dass dieser Nutzer genau jetzt meine Anzeige zu sehen bekommt?

Im einfachen Fall wurden Anzeigen nach dem simplen Prinzip „Eine Website über Blumen – der Besucher interessiert sich für Blumen“ ausgeliefert. Oder allenfalls: „Der Nutzer liest einen Text in dem die Worte „Blumen“ und „Strauß“ vorkommen – er interessiert sich für Blumen, auch wenn er diesen Text gerade auf Spiegel Online liest“. Letztendlich wird der Nutzer hier nur über seine momentane konkrete Handlung typisiert, also mit allen Nutzern die gerade diesen Artikel lesen über einen Kamm geschert.

Mit den neuen Möglichkeiten des sogenannten „(Predictive)-Behavioral-Targetings“ werden weitere Parameter in die Bewertung genommen. Zum (vereinfachten!) Beispiel:

  • Auf welchem Gerät wird der Werbeplatz angezeigt?
  • Welches Betriebssystem wird genutzt?
  • Welcher Browser wird genutzt?

Hier lassen sich schon grobe Typisierungen ableiten. Ein Linux-Nutzer, der mit Opera meine Seite aufruft, ist höchstwahrscheinlich ein technikaffiner Mensch und kein 13-jähriges Schulkind. Eine hohe Auflösung spricht für einen aktuellen, ggf. teuren Bildschirm. Also kann man von einem gewissen Lebensstandard ausgehen oder zumindest von einem hohen Stellenwert der technischen Ausstattung.

  • Welche PlugIns sind installiert?

Hier wird es spannend: Ein „Ich färbe dein Facebook grün“-PlugIn wird mit relativer Sicherheit von keinem ITler verwendet, die Nutzung von Schrift- oder Farberkennungs-PlugIns spricht unter Umständen für einen Grafiker.

  • Auf welchen Seiten war der User vorher?
  • Was hat er dort getan?

Den Ansatz kennen wir alle von Amazon-Produkten, die uns noch Tage durchs Netz verfolgen: Ist mein Nutzer gerade beim Planen des Urlaubs und surft zwischen Reiseberichten, Schwimmflossen-Angeboten und Wettervorhersagen? Dann hat er im Moment vermutlich kein Interesse an meinen Stellenangeboten. Oder kommt er gerade vom Gehaltscheck auf FocusMoney? Dann kann ich ihm durchaus einen Wechsel anbieten, auch wenn er gerade auf Kicker.de den Tabellenstand seines Fußballvereins checkt.

  • Wie viel Uhr ist es?

In der Nacht von Samstag auf Sonntag sucht keiner Jobs! Und keiner klickt aus reinem Interesse auf etwas, das damit zu tun hat. Das Geld kann man sich also gleich sparen und muss gar nicht erst mitbieten. Oder doch? Verrät die Browser-History, dass unser Kandidat samstagnachts anscheinend auf Business-Seiten unterwegs war, dann ist das eventuell genau der Workaholic, den Ihr sucht! Und dann ist er Euch auch was wert – unter Umständen mehr, als er der Poker-Seite wert ist, die sonst Samstagnachts auf diesem Platz wirbt.

Fazit zu Targeting im Personalmarketing

Diese Beispiele sind nun alle sehr simpel, aber sie verdeutlichen, wie wichtig es ist, das individuelle Verhalten des einzelnen Nutzers zu kennen – bzw. die Informationsbruchstücke zu interpretieren und daraus auf ein Verhalten zu schließen. Hier werden also (Echtzeit-)Daten über Statistiken, Studien und Erfahrungen gelegt und so eine vermutete Zielsetzung errechnet. Aus dem „Behavioral Targeting“ wird so das „Predictive Behavioral Targeting“. Ein riesiges Potential, sich zu täuschen – aber auch die Möglichkeit, echte Volltreffer zu landen. Die gute, alte Rasterfahndung lässt grüßen ;)

Aus meiner Sicht spielen diese Tools in Zukunft eine besondere Rolle, auch ohne jetzt Begriffe wie „Big Data“ zu bemühen. Selbst wer heute Facebook-Ads nutzt, der steckt schon mit beiden Beinen in diesem System, er bekommt es nur nicht so deutlich mit. Für das Personalmarketing ist hier noch viel Acker zu pflügen (und Ernte einzufahren)!

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