Het is geen nieuws meer dat onze gegevens te koop zijn. Gegevensmakelaars gebruiken vaak online browsegegevens om digitale consumentenprofielen te maken die vervolgens aan marketeers worden verkocht als vooraf gedefinieerde doelgroepen voor gerichte advertenties.

Vaak wordt aangenomen dat de tools die worden gebruikt om klantgegevens te analyseren en te categoriseren zo geavanceerd zijn dat marketeers berichten en targeting op betrouwbare wijze kunnen afstemmen. Maar nieuw onderzoek uit het INFORMS-tijdschrift Marketingwetenschap heeft onthuld dat het proces voor het maken van die digitale profielen misschien niet zo betrouwbaar is als velen denken.

De studie, te verschijnen in de novembereditie van het INFORMS-tijdschrift Marketingwetenschap , is getiteld "Grenzen:hoe effectief is consumentenprofilering door derden? Bewijs uit veldonderzoek." Het is geschreven door Nico Neumann van Melbourne Business School, Catherine Tucker van MIT en het National Bureau of Economic Research, en Timothy Whitfield van Burst SMS in Australië.

De onderzoekers onderzochten twee demografische basiskenmerken (leeftijd en geslacht), en drie verschillende interessegebieden van internetgebruikers (sport, reizen en fitness). Ze analyseerden gegevens van meer dan 19 verschillende datamakelaars, wat resulteerde in meer dan 90 gevalideerde digitale doelgroepen van internetgebruikers. En ze voerden drie verschillende veldtesten uit.

"In het algemeen, het proces dat ten grondslag ligt aan het maken van gebruikersprofielen en segmenten voor targeting is een 'black box, ' wat uitdagingen creëert voor het begrijpen van de betrouwbaarheid en de nauwkeurigheid van digitale profielen", aldus Tucker. "Bovendien, adverteerders hebben weinig kans om te beoordelen hoe nauwkeurig de profielen die ze kopen zijn.

"In onze eerste veldtest, we voerden een online campagne uit op vrijwel dezelfde manier als een adverteerder een campagne zou voeren en beoordeelden of de advertentie werd gezien door het gevraagde demografische segment, "zei Tim Whitfield. "In onze tweede veldtest, we vernauwden onze focus en keken direct of datamakelaars in staat zijn om de leeftijd en het geslacht van een specifiek paar oogbollen nauwkeurig te bepalen. En in onze derde veldtest, we hebben onze beoordeling van de gegevenskwaliteit uitgebreid van demografie naar segmenten met interesse in het publiek."

"In onze eerste veldtest, we ontdekten dat onze advertentie 59 procent van de tijd aan het juiste demografische segment werd getoond, " zei Neumann. "In onze tweede veldtest, we ontdekten dat gegevensmakelaars in principe geslacht ongeveer hetzelfde konden identificeren als willekeurig toeval. Uit de derde veldtest bleek dat de nauwkeurigheid van op interesses gebaseerde doelgroepen hoger is (gemiddeld 72,8 -87,4 procent). Echter, dit hogere classificatiepercentage leek eerder verband te houden met het feit dat de geteste eigenschappen heel vaak voorkomen in de bevolking - er zijn bijvoorbeeld veel mensen die van sport houden in Australië en de VS, dus het identificeren van iemand die geïnteresseerd is in sport is niet zo moeilijk. "De relatieve verbetering van het gebruik van doelgroepgegevens versus het willekeurig kiezen van mensen is nog steeds over het algemeen teleurstellend in al onze tests", voegde Neumann toe.

De drie gecombineerde onderzoeken illustreren dat het belangrijk is om de kosten en baten van het gebruik van doelgroepgegevens voor advertentietargeting in overweging te nemen. Omdat doelgroepgegevens tot grote extra kosten leiden, het biedt mogelijk geen bruikbare businesscase voor elke situatie met betrekking tot ongerichte reclame. Bijvoorbeeld, de gemiddelde extra kosten voor display-advertentietargeting op basis van gekochte doelgroepgegevens liggen rond de 151%. Echter, in het beste geval was de relatieve verbetering bij het vinden van de juiste klant slechts 123% (bij vergelijking van doelgroeptargeting versus willekeurige mensenselectie).

Echter, de businesscase hangt af van de expertise- en technologiekosten van de individuele organisatie, de geselecteerde data brokers en gebruikte media. Vooral, duurdere media (bijv. videoadvertenties) zullen veel waarschijnlijker resulteren in positieve afwegingen tussen kosten en baten voor het gebruik van publieksinformatie die is gekocht van datamakelaars.