Streuverlust

Was ist Streuverlust?

Werbemaßnahmen verteilt das Marketing über verschiedene Kanäle an die Empfänger. Dies nennt man Streuung. Bei den Menschen, die die Werbemaßnahme zwar erreicht, aber die sich nicht dafür interessiert, handelt es sich um den Streuverlust. Den umgangssprachlichen Begriff „Gießkannenprinzip“ kennt wohl fast jeder. Es bedeutet, dass die Werbemaßnahmen unabhängig von den persönlichen Interessen der Kunden gestreut werden. Sinnbildlich werden die Inhalte über der gesamten Kundschaft ausgegossen.

Vor allem bei klassischen Werbeformen wie Print-Anzeigen oder Radiowerbung ist der Streuverlust hoch. Hier lassen sich für die Aussteuerung der Maßnahmen nur die Mediadaten heranziehen. Diese ermöglichen jedoch meist keine feine Eingrenzung der Zielgruppe, sodass es sich sich hierbei um eine Zufallsstreuung handelt. Doch auch im Online-Handel gehört Streuverlust noch zur gängigen Praxis. Als Beispiel: Ein Modehändler verkauft Schuhe und Kleidung. Er schickt einen Newsletter an seine Kunden zum Thema Kleidung. Dieser Newsletter wird an alle Kunden geschickt, obwohl sich 30 % der Leser ausschließlich für Schuhe interessieren. Der Streuverlust beträgt in diesem Fall mindestens 30 %.

Streuverlust minimieren

Um den Streuverlust zu minimieren, gehört an den Anfang einer Werbemaßnahme eine genaue Untersuchung der Zielgruppe. Das beginnt bei der Klassifizierung nach Fakten wie Alter, Geschlecht oder Wohnort. Darüber hinaus werden auch Interessen, Nutzer- und Kaufverhalten in die Betrachtung mit einbezogen. So entsteht eine gezielte Streuung und die Werbemaßnahme erreicht die Menschen, die sich für das Produkt oder das Angebot interessieren. Online bestehen hier wesentlich mehr Möglichkeiten für die Messung der Interessen und die Minimierung des Streuverlustes. Bleiben wir bei dem Beispiel des Newsletters, wird ein Newsletter für Kleidung nur an die Kunden versendet, die schon einmal Kleidung gekauft haben, im Newsletter auf Kleidung geklickt haben oder sich generell für Kleidung interessieren. Es kann auch noch tiefer gefiltert werden und bei den Interessen die Kleidungsfarbe oder die Kleidungsart berücksichtigt werden.

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