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DATA & TARGETING

Die Psychologie der App-Nutzung: Wir brauchen Targeting statt Modelling

Stefan Blumenthal, 24. April 2019
Bild: Rami Al-zayat; CC0 - unsplash.com

Die Augen sind der Spiegel Deiner Seele, aber das Smartphone ist der Spiegel Deiner Interessen. Die Smartphone-Nutzung gehört mittlerweile zur täglichen Gewohnheit und allein in Deutschland werden 90 Prozent der mobilen Surf-Zeit in Apps verbracht - wobei durchschnittlich neun Apps pro Tag und sogar 30 Apps pro Monat genutzt werden. Angesichts der Tatsache, dass wir unser Smartphone täglich so intensiv nutzen, gibt es kaum ein anderes Medium, das uns und unsere Interessen besser beschreiben kann.

Welche Apps installieren wir, wie häufig nutzen wir diese und was machen wir in den Apps? All diese Informationen liefern wertvolle Erkenntnisse. Das Smartphone kennt Interessen, Verhaltensweisen und sogar soziodemographische Details, die selbst engste Freunde nicht kennen. Die Ableitung von Interessen anhand der App-Nutzung ist also ein No-Brainer - es ist üblich anzunehmen, dass Nutzer der Spotify App gerne Musik hören und Nutzer von Skyscanner eine Reise buchen möchten.

Ein großes Potential an Erkenntnissen

Bereits 2016 analysierten Forscher der Aalto University in Finnland und des Qatar Computing Research Institutes, die Demografie und App-Nutzung, um Modelle zur Vorhersage des Geschlechts, Alters, Familienstands und des Einkommens mit einer Genauigkeit von bis zu 82 Prozent zu entwickeln. Die Studie zeigte zum Beispiel, dass Frauen mit hoher Wahrscheinlichkeit Pinterest oder Etsy auf ihrem Smartphone nutzen und dass Frauen, die LinkedIn oder Fitbit nutzen, meist ein Einkommen von mindestens 50.000 Euro haben.

Leider basieren all diese Aussagen auf modellierten Annahmen und sind nicht spezifisch genug. Es ist besonders wichtig die tatsächliche Zusammensetzung der eigenen Zielgruppe zu kennen, das heißt: Welche Apps werden wirklich genutzt und wie häufig? Welche Interessen hat mein Nutzer und in welcher Lebenslage befindet er sich? Die Betrachtung mehrerer Datenpunkte ermöglicht es Werbetreibenden in ihrer Planung strategischer vorzugehen und ihre Nutzer auf einer individuellen Ebene zu erreichen.

Vor welchen Herausforderungen steht das In-App Targeting?

Die eigentliche Herausforderung besteht darin, dass Apps geschlossene und isolierte Ökosysteme sind, die nicht miteinander kommunizieren, sodass Werbetreibende nicht immer Zugriff auf das breite Profil eines Nutzers haben. Mit Hilfe von SDKs und anderen Tools können wir relativ einfach erkennen, ob Pinterest, LinkedIn oder auch Tripadvisor auf dem Smartphone eines Nutzers installiert sind und genutzt werden. Viel schwieriger ist es jedoch zu identifizieren, wie diese Apps tatsächlich genutzt werden, was der Nutzer also innerhalb der App macht. Im Allgemeinen haben SDKs nur begrenzte Einblicke in die tatsächliche Nutzung von Apps, basierend auf den Berechtigungen, die ihnen von App-Entwicklern erteilt werden.

Eine weitere Herausforderung ist, dass beliebte Premium-Apps wie z.B. MyTaxi ihre Daten besonders stark schützen. Doch insbesondere die Auskunft über die Häufigkeit der Taxi-Nutzung würde viele Werbetreibende einen entscheidenden Schritt weiterbringen. Wenn Brands beispielsweise eine junge Zielgruppe ansprechen möchten, welche gerne abends in Bars und Clubs unterwegs ist, könnten sie Nutzer im Alter von 21-34 Jahren targeten, die häufig die MyTaxi-App an späten Abenden oder am frühen Sonntagmorgen in städtischen Gebieten nutzen.

Wenn wir also auf die Goldmine des App-Targetings treffen wollen, muss die Branche die technologischen Herausforderungen der Cross-App Silos überwinden und Premium-Apps davon überzeugen, dass ihre wertvollen Daten eine zusätzliche Einnahmequelle darstellen können, während sie dennoch Datenschutz-konform bleiben.

Werbetreibende möchten eine persönliche Beziehung zu ihren Nutzern aufbauen und Verbraucher wiederum wünschen sich relevante Werbung. Daher benötigen wir mehr Transparenz, um App-Daten zusammenzufügen und aussagekräftige Benutzerprofile zu erstellen.

Natürlich hat dabei jeder das Thema DSGVO im Kopf - was auch korrekt und wichtig ist - wir müssen jedoch das richtige Gleichgewicht finden, um Digital Advertising weg von modellierten Annahmen und hin zu aussagekräftigen und genauen Nutzerprofilen zu entwickeln.

Tech Finder Unternehmen im Artikel

Stefan Blumenthal Über den Autor/die Autorin:

Stefan Blumenthal - Country Manager DACH bei zeotap, einer Mobile Data Company aus Berlin, unterstützt Werbetreibende und Agenturen in der DACH-Region dabei, ihre Kundenakquise- und bindung effizienter zu gestalten sowie einen besseren Marketing ROI zu erzielen. Dies gelingt durch die Nutzung deterministischer 1st-Party Kundendaten. Stefan hat mehr als 8 Jahre Erfahrung im digitalen Marketing- und Media-Business. Zuvor arbeitete er bei Scout24Media als Head of Data & Programmatic.

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