Es gibt tatsächlich Leute, die den Eindruck vermitteln, mit Targeting grundsätzlich zu 100% die richtige Zielgruppe erreichen zu können, und damit in sträflicher Weise falsche Erwartungen wecken. Tatsächlich gibt es beim Predictive Targeting immer Streuverluste. Es lohnt sich aber eine differenzierte Betrachtung.

Der Streuverlust ist immer ein Trade-off zwischen Präzision und Reichweite. Je größer die Präzision desto kleiner die Reichweite und umgekehrt. Das Diagramm zeigt diesen Zusammenhang beispielhaft für die Zielgruppe Frauen auf einer Website, auf der 20% der User Frauen sind:

Um 90% Präzision (d.h. 10% Streuverlust) zu erreichen, muss man sich in diesem Beispiel auf die TOP 10% Reichweite innerhalb der Zielgruppe beschränken. Es ist dann im Einzelfall zu prüfen, ob diese Reichweite für die Auslieferung einer entsprechenden Kampagne ausreicht. Es kann sich durchaus lohnen einen größeren Streuverlust von bspw. 20% in Kauf zu nehmen. Im Beispiel würde man dadurch die Reichweite auf 50% der Frauen auf der Website steigern.

Streuverlust ist auch nicht immer gleich Streuverlust. Ein Beispiel: Wer kann schon genau sagen, dass seine Zielgruppe exakt 20-29 Jahre alt ist und ein Anfang-30-Jähriger sich nicht mehr für das Produkt interessiert? Da PBT um das Ziel streut, entfällt der größte Teil des Streuverlustes auf die benachbarten Zielgruppen (14- bis 19-Jährige und 30- bis 39-Jährige) und das kann durchaus im Sinne des Kampagnenziels sein. Außerdem können daraus nützliche Erkenntnisse gezogen werden, wenn sich z.B. herausstellt, dass die Kampagne unter den 30- bis 39-Jährigen besser performt.

Einmal mehr zeigt sich hier, dass der Streuverlust nur eine von 4 möglichen Zielgrößen einer Kampagne ist (vgl. Irrtum Nr.4) und ein Minimum an Streuverlust nicht notwendig das Optimum in Bezug auf die anderen Zielgrößen bedeutet. Es ist vielmehr wichtig, den „richtigen“ Streuverlust zu wählen, um das jeweilige Kampagnenziel bestmöglich zu erreichen.

Einen schönen Blog-Post zu diesem Thema hat übrigens mein Kollege Bernd Henning letztes Jahr im OMD-Blog geschrieben.

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