Aktualisiert am 03.12.2016

Zielgruppen spielen für Wahlkämpfe eine enorme Rolle und haben sich in den letzten Jahrzehnten stark gewandelt – weg von großen Lagern innerhalb des gesamten Landes hin zu immer kleineren Segmenten, die eine zielgenauere Ansprache ermöglichen und die kommunikative Wirkung verstärken.

Die digitale Disruption umfasst nicht nur die Industrie- und Arbeitswelt, sondern auch die Kommunikationsbranche. Viele Menschen denken beim Thema “digitaler Wahlkampf” zunächst an soziale Netzwerke wie Facebook oder Banner-Werbung auf Portalen wie Spiegel-Online. Den Kern bildet allerdings vor allem ein Bereich: Datenmanagement. Warum Datenmanagement? Ganz einfach: Der größte Satz an Daten bringt einer Agentur/ Partei nichts, wenn diese nicht nutzbar gemacht werden können. Es geht also nicht um Big Data, sondern um Smart Data.

Der neue Datenschatz im digitalen Raum ermöglicht es uns, Zielgruppen neu zu denken. Sogenanntes Mikro-Targeting erlaubt es individuelle Wählergruppen mit speziell für diese zugeschnittenen Werbebotschaften anzusprechen. Wir kennen das bspw. aus dem Retargeting im E-Commerce. Wir sehen uns einen Artikel bei Amazon bspw. an und dieser Artikel erscheint dann über verschiedene Websites hinweg in Anzeigen. Verantwortlich dafür ist ein Cookie, den wir uns auf Amazon.de eingefangen haben, der unser Verhalten auf Amazon gespeichert hat und es Werbeservern erlaubt die passende Werbung an uns auszuspielen. Andere Wege sind die Erstellung von Lookalike und Custom Audiences, bei denen häufig anhand vorhandener Daten klassische Käufer modelliert werden und Personen, die diesem Modell entsprechen, angesprochen werden.

Um die Zielgruppen möglichst genau anzusprechen und eine hohe Trefferquote zu erzielen, muss zunächst ein breiter Datensatz erworben werden. In den USA werden dazu bspw. Wählerprofile angelegt. Millionen von Menschen, die sich bei den Vorwahlen entweder für die Demokraten oder die Republikaner eingetragen haben, landen in der entsprechenden Datenbank (“Voter Files”). Diese Daten werden dann mit Daten des Zensus, von Kreditkartenfirmen, Profilen in den sozialen Medien, Zeitschriftenabonnements, Pay-TV, Musik-Streaming-Anbietern etc. angereichert.

Durch diese Datenbanken ist die Ausfilterung von Wählern, die ohnehin unerreichbar sind, da sie dem konkurrierenden Lager angehören, viel einfacher. Diese Möglichkeit besteht in Deutschland nicht. Die größte Herausforderung besteht also in den USA zunächst darin, erreichbare Wechselwähler in der kritischen Masse, die nicht an Vorwahlen teilgenommen hat, zu identifizieren.

Sind Wechselwähler identifiziert, gilt es diese in verschiedene Segmente zu unterteilen, um sie möglichst effektiv ansprechen zu können. Wie diese Segmente aussehen sollten, ist strittig. In den USA ist man dabei weiter als in Deutschland. Ted Cruz revolutionierte in diesem US-Präsidentschaftsvorwahlkampf das Mikro-Targeting und führte es auf eine neue Stufe. Nach den Vorwahlen übernahm Donald Trump diese Methodik und die vorhandenen Daten. Heute wird dies als Schlüssel für den Wahlsieg angesehen

Konkret funktionierte dies so: Das Team nutzte für das Targeting eine Segmentierung der kritischen Wählergruppen nach psychologischen Profilen. Für diese Methode zahlte Cruz 3 Millionen US-Dollar an das Unternehmen “Cambridge Analytica“, das zunächst durch Seeding und anschließend durch massenhafte Facebook-Umfragen der Universität Cambridge über die notwendigen Daten verfügte, um die Personen in die klassische psychologische Typologie einordnen zu können.

Für das Seeding, das 2014 durchgeführt wurde, nutzte man den Amazon Dienst “MTurk”. Über diese Anwendung wurde Facebook-Nutzern das Angebot gemacht für das Beantworten einer Frage einen Dollar zu erhalten. Um die Frage zu beantworten, mussten die Nutzer sich allerdings einloggen und gaben dabei ihren Namen, ihren Wohnort, ihren Geburtstag, das Geschlecht und ihre Facebook-Likes, aus denen schon einiges über die Persönlichkeit abgeleitet werden kann, preis. Zudem erlaubten die Nutzer das Auslesen der Daten ihrer Freunde auf Facebook. Da jeder Facebooknutzer im Jahr 2014 im Schnitt 340 Freunde hatte, wuchs die Datenbasis schnell dramatisch an. Innerhalb von einem halben Jahr lagen Datensätze von über 40 Millionen US-Amerikanern vor. Diese Methode des “Seeding” ist heute verboten. Die Daten werden allerdings weiterhin genutzt, u.a. im Rahmen der Kampagnen von Ted Cruz und Donald Trump.

Quelle: Guardian

Quelle: Guardian

Das Kampagnenteam von Ted Cruz passte die Datensätze so an, dass, abgeleitet aus den Analysen von Cambridge Analytica, fünf eigene psychologische Profile für mögliche republikanische Wähler entwickelt wurden. In jedem kommunikativen Akt mit dem Wähler wurde nun diejenige Botschaft kommuniziert, die dem jeweiligen psychologischen Profil entsprach.

Dies ist deshalb so effektiv, weil so überzeugendere Botschaften möglich sind. Ein Beispiel: Zwei Republikaner sind für die Lockerung des Waffenrechts. Der eine ist allerdings für eine Lockerung, weil er mehr Freiheit für sich haben möchte, er möchte leichter an Waffen kommen, um selbst damit in seiner Freizeit schiessen zu können. Der zweite Typus ist ein unsicherer Mensch. Er möchte eine Lockerung des Waffenrechts nur, um sich im Zweifelsfall verteidigen zu können. Er würde niemals aus Freude schießen gehen. Aus den Datenmodell leitet sich ab, dass beide, obwohl sie zu dem gleichen Thema die gleiche Haltung haben, unterschiedlich angesprochen werden sollten.