| 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 |
