Erfolgsmessung beim Retargeting über Facebook E-Book

Andreas Arndt

• Herausgeber: GRIN Verlag
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2015

Beschreibung

Masterarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Philipps-Universität Marburg (Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Retargeting – die gezielte Ansprache von Kunden, die bereits den Internetshop des Unternehmens besucht haben – wird von immer mehr Werbetreibenden genutzt. Retargeting macht bei vielen Unternehmen bereits einen Großteil ihres Werbebudgets aus. Ebenso gewinnt Facebook zunehmend an Bedeutung im Hinblick auf die Steigerung der Markenbekanntheit und ermöglicht Unternehmen einen direkten Kundenkontakt. Social Media ist mittlerweile von großer Bedeutung für den Kommunikationsmix von Unternehmen. Es ist deutlich, dass sich Kunden stark von ihrem eigenen Netzwerk aus Freunden bezüglich der Kaufentscheidung beeinflussen lassen. Diese Word-of-Mouth Kommunikation sollte also bei der Bewertung von Social Media Marketing eine entscheidende Rolle spielen. Bisher herrscht keine Einigkeit über die Erfolgsmessung von Social Media Marketing. Die vorliegende Arbeit soll aufzeigen, unter welchen Umständen Retargeting mittels Facebook erfolgreich ist, welche Vorteile sich daraus ergeben und wie Unternehmen den Erfolg einer solchen Retargeting-Kampagne messen können. Grundlage hierfür sind aktuelle Journals, die der theoretischen Fundierung dienen und mithilfe derer relevante Kennzahlen für die Erfolgsmessung identifiziert wurden. Im zweiten Abschnitt wird zunächst der Begriff des Retargeting näher erläutert und ein Überblick über Möglichkeiten des Marketings mittels Social Media gegeben. Der dritte Abschnitt veranschaulicht, dass Retargeting zu besseren Ergebnissen führt, wenn zusätzlich ein Rabatt gewährt wird. Im vierten Teil wird diese Erkenntnis mittels eines Experimentes verdeutlicht, sowie weitere Faktoren untersucht, welche den Nutzen von Retargeting unterstreichen. Die Daten wurden mittels logistischer Regression analysiert und bewertet. Abschließend folgen eine Empfehlung zur Nutzung des Potenzials von Retargeting und ein Fazit.