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Cookieless Kampagnen mit statistischen Daten ermöglichen Ansprachen sobald Zielgruppen-Kriterien erfüllt wurden.

Im Kontext von Cookieless Targeting ermöglicht die Verwendung von statistischen Daten die Identifizierung von Trends und Verhaltensmustern auf aggregierter Ebene, um personalisierte Werbung bereitzustellen.

Diese Daten entstammen behördlichen, politischen oder amtlichen Datenbanken sowie kommerziellen Umfragen, Erhebungen, anonymisierten Messungen und Prognosen.

Tanzfläche im Club
Spotlight auf einem Rapper

Statistische Daten 

Anstatt auf individuelle Nutzerdaten zurückzugreifen, werden anonymisierte und zusammengefasste Informationen verwendet, um allgemeine Profile und Zielgruppen zu erstellen. 

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  • Öffentliche Daten​

  • Staatliche Statistiken​

  • ​Öffentliche Statistiken

  • Politische Daten​

  • Geologische Daten​

Good to Know: Converto ist Vorreiterin bei der Verwendung und präzisen Nutzung dieser Informationen. Zahlreiche sehr granulare Polit-Kampagnen in verschiedenen Ländern konnten so umgesetzt werden. 

Dieser Ansatz respektiert die Privatsphäre der Nutzer, da keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden, und ermöglicht dennoch eine effektive Zielgruppenansprache basierend auf allgemeinen statistischen Mustern.

Image by Ramón Salinero
Image by Susan Wilkinson

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Cookieless Targeting Kampagnen lassen sich unkompliziert umsetzen. Melde Dich bei uns und wie kümmern uns un eine passende Lösung für Deine Ziele, Wünsche und Möglichkeiten.

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Anwendungsbeispiele und Inspirationen für Cookieless Targeting auf Basis von statistischen Daten:

Zielgruppensegmentierung: Durch die Analyse aggregierter Daten können Zielgruppen auf Basis von gemeinsamen Merkmalen und Verhaltensmustern identifiziert werden. Beispielsweise können Personen, die häufig nach Reisezielen suchen und Reiseblogs lesen, als "Reisebegeisterte" eingestuft werden, um ihnen relevante Werbung für Reiseangebote anzuzeigen.

Trendanalyse: Durch die Auswertung statistischer Daten können aktuelle Trends und Interessensgebiete erkannt werden. Werbetreibende können diese Informationen nutzen, um Werbekampagnen zu erstellen, die im Einklang mit den aktuellen Präferenzen der Zielgruppe stehen. Zum Beispiel können Modeunternehmen basierend auf statistischen Daten erkennen, dass nachhaltige Mode im Trend liegt und entsprechende Werbung schalten. Lookalike-Targeting: Anhand aggregierter Daten können allgemeine Profile von Zielgruppen erstellt werden. Diese Informationen werden verwendet, um ähnliche Benutzer zu identifizieren, die ähnliche Verhaltensweisen oder Interessen aufweisen. Werbetreibende können dann gezielt Werbung an diese "Lookalike"-Zielgruppe ausspielen, um ihre Reichweite zu erweitern. Marktforschung: Statistische Daten können für die Marktforschung verwendet werden, um Erkenntnisse über das Konsumentenverhalten und Präferenzen zu gewinnen. Werbetreibende können diese Informationen nutzen, um ihre Werbebotschaften und Produkte besser auf die Bedürfnisse der Zielgruppe abzustimmen. Regionale Analysen: Durch die Verwendung von aggregierten Standortdaten können regionale Analysen durchgeführt werden. Werbetreibende können gezielt Werbung für bestimmte geografische Gebiete schalten, basierend auf dem Verhalten und den Interessen der Nutzer in diesen Regionen. Diese Beispiele verdeutlichen, wie statistische Daten im Rahmen von Cookieless Targeting verwendet werden können, um personalisierte Werbung basierend auf aggregierten Informationen und allgemeinen statistischen Mustern bereitzustellen. Dieser Ansatz respektiert die Privatsphäre der Nutzer, da keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden, und ermöglicht dennoch eine effektive Zielgruppenansprache basierend auf allgemeinen Trends und Verhaltensmustern.

Lookalike-Targeting: Anhand aggregierter Daten können allgemeine Profile von Zielgruppen erstellt werden. Diese Informationen werden verwendet, um ähnliche Benutzer zu identifizieren, die ähnliche Verhaltensweisen oder Interessen aufweisen. Werbetreibende können dann gezielt Werbung an diese "Lookalike"-Zielgruppe ausspielen, um ihre Reichweite zu erweitern.

Marktforschung: Statistische Daten können für die Marktforschung verwendet werden, um Erkenntnisse über das Konsumentenverhalten und Präferenzen zu gewinnen. Werbetreibende können diese Informationen nutzen, um ihre Werbebotschaften und Produkte besser auf die Bedürfnisse der Zielgruppe abzustimmen.

Regionale Analysen: Durch die Verwendung von aggregierten Standortdaten können regionale Analysen durchgeführt werden. Werbetreibende können gezielt Werbung für bestimmte geografische Gebiete schalten, basierend auf dem Verhalten und den Interessen der Nutzer in diesen Regionen.

Diese Beispiele verdeutlichen, wie statistische Daten im Rahmen von Cookieless Targeting verwendet werden können, um personalisierte Werbung basierend auf aggregierten Informationen und allgemeinen statistischen Mustern bereitzustellen. Dieser Ansatz respektiert die Privatsphäre der Nutzer, da keine personenbezogenen Daten verarbeitet werden, und ermöglicht dennoch eine effektive Zielgruppenansprache basierend auf allgemeinen Trends und Verhaltensmustern.

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CASES UND REFERENZEN

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