Lookalike Zielgruppenadressen

Mit Lookalike Audiences Neukunden gewinnen

Lookalike und höhere Conversion Rates 

Unternehmen müssen viel für die Kun­de­nakquise investieren. Auch wenn es eine kost­spielige Angele­gen­heit ist, ist die Gewin­nung neuer Kun­den für das Wach­s­tum eines Unternehmens uner­lässlich. Um dieses Prob­lem anzuge­hen, set­zen viele Unternehmen auf Looka­like Audi­ences, denn durch die Erstel­lung von Looka­like-Mod­ellen kön­nen Ziel­grup­pen ange­sprochen wer­den, die den beste­hen­den Kun­den ähn­lich sind.

Was ist eine Looka­like Audi­ence und wie funk­tion­iert Looka­like? Dieser Artikel liefert eine Ein­führung in dieses Themengebiet.

autor alexandra tovoteAutor: Clau­dia Patri­cia Krieger, Online Mar­ket­ing
Veröf­fentlichung: Juni 2021
Lesedauer: 2 Minuten

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Was ist eine Lookalike Audience?

Der Begriff Looka­like Audi­ence ste­ht für den deutschen Aus­druck „sieht gle­ich aus“. Im Mar­ket­ing wer­den Looka­like Audi­ences als Dop­pel­gänger der eigentlichen Ziel­gruppe beschrieben. Die Funk­tion von Looka­like Audi­ences ist es, anhand von bere­its vorhan­de­nen Infor­ma­tio­nen wie Inter­essen und bes­timmten Merk­malen, poten­zielle Ziel­grup­pen anzus­prechen, die den bere­its definierten Ziel­grup­pen ähneln. Aus diesem Grund eignet sich dieser Ziel­grup­pen-Typ ide­al, um neue Kun­den zu erre­ichen, die mit hoher Wahrschein­lichkeit ein Inter­esse für Pro­duk­te und Dien­stleis­tun­gen des Unternehmens besitzen, aber bish­er noch keine Touch­points mit dem Unternehmen hat­ten. Die Looka­like Audi­ences basieren auf den Cus­tom Audi­ences eines Unternehmens und gel­ten damit als ein­ma­lige Kon­stel­la­tion, denn wenn die Looka­like Audi­ences aus den bish­eri­gen Käufern erstellt wird, ist die Wahrschein­lichkeit ger­ing, dass die Konkur­renz diesel­ben Käufer und somit auch diesel­ben Looka­like Audi­ences besitzen. Mit Looka­like kön­nen indi­vidu­elle Ziel­grup­pen aus­gewählt wer­den, geringe Streuver­luste erzielt wer­den und hohe Con­ver­sion Rates erzeugt werden.

Welche Vorteile haben Lookalike Audiences?

Einige Vorteile kön­nen anhand von Looka­like erzielt werden:

Niedrigere Akqui­si­tion­skosten

Durch den Ein­satz von Looka­likes kön­nen Unternehmen Nutzer find­en, die ihren besten Kun­den ähn­lich sind und auch deren Ver­hal­ten wider­spiegeln, was zu gerin­geren Kosten pro Akqui­si­tion führt. Dies wäre mit anderen Ad-hoc-Tak­tiken nicht möglich.

Effizien­tere Aus­gaben für Werbung

Das Tar­get­ing von Inter­essen­ten, die ähn­liche Eigen­schaften wie die beste­hen­den Kun­den aufweisen, ermöglicht es Mar­ketern, das Bud­get nur auf diejeni­gen zu konzen­tri­eren, die am ehesten kon­vertieren werden.

Intel­li­gen­tere Datenverwendung

Mar­keter kön­nen alle Dat­en von E‑Mail-Kam­pag­nen, Unternehmensweb­siten und dig­i­tal­en Anzeigen effizient nutzen, um die Ziel­gruppe bess­er zu ver­ste­hen und geziel­ter anzusprechen.

Wie funktioniert Lookalike?

Das Ver­ste­hen der Ziel­gruppe ist der Schlüs­sel eines erfol­gre­ichen Unternehmens. Dafür kann Looka­like einge­set­zt wer­den. Anhand dieses Tools kann auf effiziente und kostengün­stige Weise eine max­i­male Reich­weite bei der Ziel­gruppe erzielt werden.

Looka­like-Tar­get­ing hil­ft dabei, Anzeigen an Per­so­n­en auszuliefern, die genau­so han­deln wie die bere­its beste­hende Ziel­gruppe. Ähn­lich wie die meis­ten anderen Dinge im dig­i­tal­en Mar­ket­ing- und Werbe-Ökosys­tem funk­tion­iert auch Looka­like durch den Ein­satz von Dat­en und Algo­rith­men. Aus diesen ergibt sich ein bes­timmtes Nutzerverhaltensmuster.

Die Hauptvorteile von Looka­like sind:

  • Erweiterung der Zielgruppe
  • Erhöhung der Click-Through-Rate
  • Erhöhung der Con­ver­sion Rate
  • Echtzeit Aktu­al­isierung, dank maschineller Lernfunktionen

Daten­er­he­bung

Der erste Schritt bei der Durch­führung von Looka­like ist das Sam­meln von zahlre­ichen Dat­en. Um eine höhere Genauigkeit zu gewährleis­ten, müssen ver­schiedene Arten von Dat­en aus ein­er Rei­he von Online- und Offline-Quellen gesam­melt wer­den. Ein­er­seits kön­nen Unternehmen Erst‑, Zweit- und Dritt­dat­en ver­wen­den. Auf der anderen Seite kön­nen Quellen wie CRM-Sys­teme, Mar­ket­ing-Automa­tisierungsplat­tfor­men, Dritt­da­te­nan­bi­eter und Web-Analyse-Tools herange­zo­gen wer­den. Auch Plat­tfor­men wie DMPs, DSPs und Social-Media sind für den Erfolg der Looka­like Audi­ences unerlässlich.

Def­i­n­i­tion der Attribute und Ver­hal­tensweisen der wertvoll­sten Kunden

Sobald die Dat­en gesam­melt sind, soll­ten die Attribute und Ver­hal­tensweisen der besten Kun­den definiert wer­den. Unternehmen soll­ten dabei mehr Attribute und Ver­hal­tensweisen definieren, um die Chance zu erhöhen, die richtige Ziel­gruppe zu find­en. Weniger inten­siv kann jedoch vorge­gan­gen wer­den, wenn der Fokus eher auf Reich­weite und Bekan­ntheit liegt als auf höhere Con­ver­sion Rates.

Iden­ti­fizieren von Kun­den mit ähn­lichen Merkmalen

Der dritte Schritt bein­hal­tet die Analyse der angere­icherten Seed-Dat­en, um Ähn­lichkeitsmuster mit der gesamten Ziel­gruppe zu find­en. Basierend auf diesen angere­icherten Dat­en wer­den die Ziel­grup­pen iden­ti­fiziert, die ähn­liche Charak­ter­is­ti­ka und Eigen­schaften aufweisen und let­z­tendlich wie die Seed-Ziel­gruppe “ausse­hen”. Diese Daten­punk­te wer­den in eine zen­tral­isierte Plat­tform einge­speist und mit Hil­fe von Algo­rith­men analysiert. Die Auswahl der Seed Audi­ence ist extrem wichtig. Im Wesentlichen möcht­en Unternehmen vor allem sich­er­stellen, dass Ziel­grup­pen­lis­ten auf der Grund­lage, der leis­tungsstärk­sten Ziel­grup­pen entwick­elt wer­den. Dafür kön­nen Unternehmen zum Beispiel Per­so­n­en, die sich für eine kosten­lose Testver­sion eines Pro­duk­ts angemeldet haben und Per­so­n­en, die das Pro­dukt tat­säch­lich gekauft haben, auswählen. Zunächst sollte mit der Ziel­gruppe begonnen wer­den, die das Pro­dukt tat­säch­lich gekauft hat — denn dies sind die Nutzer, die Umsatz gener­ieren und Unternehmen wollen mehr Nutzer find­en, die genau diesen Kun­den beson­ders ähn­lich sind.

Eine ide­ale Seed Audi­ence Größe muss außer­dem fest­gelegt wer­den. Die richtige Ziel­grup­pen­größe für Looka­like-Tar­get­ing sollte zwis­chen 1.000 und 10.000 liegen, denn bei den meis­ten Dien­sten reichen Dat­en mit weniger als 1.000 Nutzern nicht aus, um ein Looka­like-Seg­ment zu entwick­eln. Gle­ichzeit­ig wer­den bei ein­er Stich­probe, die größer als 10.000 Nutzer ist, die gemein­samen Merk­male der Basis-Ziel­gruppe all­ge­mein­er und damit weniger effektiv.

Seed-Pub­likum segmentieren

Wenn Unternehmen einen großen Kun­den­stamm haben, sollte dieser nicht ein­fach in die Daten­bank aufgenom­men und direkt dafür genutzt wer­den Looka­like Audi­ences zu erstellen. Stattdessen soll­ten die Ziel­grup­pen anhand von definier­baren Merk­malen seg­men­tiert werden.

Kri­te­rien für die Seg­men­tierung im Überblick:

  • Demogra­phie
  • Lebensstil und Lebenssituation
  • Ein­stel­lun­gen und Werte
  • Vorge­hen im Kaufentscheidungsprozess
  • Medi­en­nutzung und Touchpoints
  • Wet­tbe­werb­spro­duk­te
  • indi­vidu­elle Vorlieben
  •  Nutzungsverhalten

Looka­like Ad Sets 

Die Looka­like Audi­ences liegen zwis­chen 1 % und 10 %. Das bedeutet, dass die 1 % die Ziel­grup­pen sind, die in Bezug auf Ähn­lichkeit­en, Eigen­schaften und Ver­hal­tensweisen am näch­sten an der Basis-Ziel­gruppe liegen. Die 10 % sind in Bezug auf Ähn­lichkeit­en am weitesten von dem Start­pub­likum ent­fer­nt und stellen ein weitaus größeres Pub­likum dar. Unternehmen soll­ten daher mit 1% begin­nen und zu höheren Prozentsätzen überge­hen, wenn die Effizienz erre­icht wird und Skalierun­gen vorgenom­men wer­den müssen.

Stufe des Kauftrichters beachten

Eine Ziel­gruppe sollte für jede Phase des Kauftrichters sorgfältig aus­gewählt wer­den. Beste­ht das Ziel darin, die Marken­bekan­ntheit zu erhöhen, sollte die Looka­like Audi­ence aus den Besuch­ern der Web­site aufge­baut wer­den. Um den Umsatz zu steigern, kön­nen diejeni­gen herange­zo­gen wer­den, die bere­its kon­vertiert sind.

Aktu­al­isierung der Basiskundendaten

Wenn Unternehmen die ursprüngliche Kun­den­liste zu lange ver­wen­den, kann diese an Effek­tiv­ität ver­lieren. Daher soll­ten regelmäßig neue Kun­den­lis­ten hochge­laden wer­den, um neue Looka­like Audi­ences erstellen zu können.

Ver­schiedene Ziel­grup­pen­typen testen

Nicht alle Kun­den in der ursprünglichen Liste wer­den die gle­ichen Eigen­schaften haben. Daher ist es sin­nvoll, ver­schiedene Lis­ten von Kun­den zu erstellen, um genaue Ergeb­nisse zu erhal­ten. Außer­dem soll­ten ver­schiedene Ziel­grup­pen­typen regelmäßig getestet werden.

Welche Arten von Lookalike Audiences gibt es?

Looka­like Audi­ences unter­schei­den sich vor allem nach der Art der Basis-Zielgruppe:

  • Web­site Cus­tom Audiences
  • Cus­tom Audi­ences auf Basis von Kundendaten
  • Mobile App Cus­tom Audiences
  • Video Cus­tom Audiences
  • Can­vas Cus­tom Audiences
  • Cus­tom Audi­ences auf Basis von Beitragsinteraktionen

 

Diese Quellen für Looka­like Audi­ences unter­schei­den sich dabei in sta­tis­che und dynamis­che Looka­like Audi­ences. Sta­tis­che Looka­like Audi­ences aktu­al­isieren sich nur, wenn Unternehmen auch die sta­tis­che Aus­gangsquelle aktu­al­isieren. Dynamis­che Looka­like Audi­ences aktu­al­isieren sich automa­tisch alle drei bis sieben Tage.

STATISCHE LOOKALIKE AUDIENCES

Alle Looka­like Audi­ences, welche auf Basis ein­er sta­tis­chen Source Audi­ence erstellt wer­den, sind gle­ich­bleibend und aktu­al­isieren sich nicht automa­tisch. Sta­tis­che Source Audi­ences sind dabei alle Ziel­grup­pen beziehungsweise Cus­tom Audi­ences, welche auf Kun­den­dat­en wie zum Beispiel E‑Mail-Adresslis­ten basieren. Wenn Unternehmen beispiel­sweise eine Looka­like Audi­ence auf Basis ein­er Cus­tom Audi­ence erstellen, aktu­al­isiert diese sich erst dann, wenn die Source Audi­ence aktu­al­isierst wird.

DYNAMISCHE LOOKALIKE AUDIENCES

Nutzt ein Unternehmen hinge­gen eine dynamis­che Cus­tom Audi­ence, die beispiel­sweise auf ein­er Web­site oder App basiert, aktu­al­isiert sich diese Ziel­gruppe in regelmäßi­gen Abstän­den automa­tisch, und zwar im Abstand von drei bis max­i­mal sieben Tagen, je nach­dem wie oft sich die Cus­tom Audi­ence ändert. Dynamis­che Looka­like Audi­ences wer­den daher in regelmäßi­gen Abstän­den mit neuen Usern verse­hen, nutzen sich als Ziel­gruppe weniger schnell ab und gel­ten daher als lan­glebiger als sta­tis­che Looka­like Audiences.

Wofür braucht man Lookalike?

Wenn Unternehmen wach­sen, kann es immer schwieriger wer­den, Inter­essen­ten zu find­en, die ange­sprochen wer­den sollen. Mit Looka­like kön­nen effek­tiv neue und einzi­gar­tige Inter­essen­ten ange­sprochen wer­den, die sich wie die “besten Kun­den” ver­hal­ten und kaufen. Looka­like wird haupt­säch­lich für das Prospect­ing ver­wen­det, bei dem es darum geht, neue poten­zielle Kun­den oder Besuch­er zu find­en. Es kann aber auch ver­wen­det wer­den, um die Reich­weite von Online-Wer­bekam­pag­nen zu erhöhen.

Fazit

Looka­like Audi­ences zählen zu den einzi­gar­tig­sten und überzeu­gend­sten Möglichkeit­en, den Kun­den­stamm zu erweit­ern. Vor allem müssen sich Unternehmen ständig bemühen, poten­zielle Kun­den an jedem Touch­point anzus­prechen und dadurch für ihr Unternehmen zu gewin­nen. Genau hier­bei greift die Looka­like Audi­ence Mod­el­lierung. Dabei wird mehr Sicht­barkeit erzielt und der ROI (Return on Invest­ment) wird durch einen voll­ständig automa­tisierten Prozess verbessert. Daher gilt dieses Instru­ment heute als eine der gefragtesten Ad-Tech-Funk­tio­nen für Unternehmen.

Fazit

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