• Like
Daniel Markus Online Marketing Technologie Presentatie Op Imme 2011
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

Daniel Markus Online Marketing Technologie Presentatie Op Imme 2011

  • 776 views
Published

Verhoog website rendement met online marketing technologie. Toelichting op het online marketing technologie ecosysteem en cases met web analytics, on site behavioral targetting, multi variate testen …

Verhoog website rendement met online marketing technologie. Toelichting op het online marketing technologie ecosysteem en cases met web analytics, on site behavioral targetting, multi variate testen en customer experience management.

Published in Business
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
    Be the first to like this
No Downloads

Views

Total Views
776
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1

Actions

Shares
Downloads
4
Comments
0
Likes
0

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 1. Verbeter je rendement met online marketingtechnologie?
  • 2. ClickValue• Online Marketing Services• Amsterdam• 16 medewerkers• Klanten: Essent| SNS| Univé| Landal| Kruidvat| Transavia | KameraExpress | ANWB | NewYorkPizza.
  • 3. Agenda1. Marketingtechnologie speelveld2. Web Analytics3. Testen4. Targetting5. Customer Experience Management6. Een roadmap
  • 4. Follow the Leaders
  • 5. Online Marketingtechnology: Ecosysteem Pre Click On Site Web Analytics Adserving en Performance Google, Omniture, Unica, Nedstat, Dart, Atlas, Eyeblaster, OpenX, Coremetrics, Speedtrap, Yahoo ClearSaling, X+1 Behavioral Targetting Optimost, Omniture, Maxamyzer, Adesa, BTBuckets Bidmanagement Atlas, Omniture, Bidhero, Adcore, Multivariaat Testen Shop2market Google, Optimost, Omniture, sitespect Social Media Measurement Customer Experience MeasurementRadian6, Scoutlabs, Crimson Hexagon Tealeaf, keynote, ClickTale, Crazy Egg Buzzemetrics, Bazaarvoice Site Performance Email Oracle, Keynote, Gomez,eVillage, Tripolis, Cheetah, Exacttarget Watchmouse Responsys Content Quality maxamine, keynote, watchfire SEOTrelian, Wordtracker, ClickEquations Enquête Google Metrixlab, iPerception, Foresee, 4Q
  • 6. Even geen marketing gericht op meer bereik Pre Click • Traffic • Focus van Bureaus Post Click • Conversie • Orderwaarde • Duurzaam
  • 7. Web Analytics Controle en Inzicht • Traffic • Activiteit • Resultaat Acties • Verschuif budget • Aanpassen site • Aanpassen propositie • Verrijk klantprofielen
  • 8. Web Analytics VoorbeeldPagina Bezoek UitvalLandingpagina 100% |||||20%Product catalogus 80% ||||||25%Product groeppagina 60% ||||17%Productdetail pagina 50% |||||20%Winkelwagen start 40% ||||||25%Persoonsgegevens 30% ||||||||||||||||||||80%Betaalpagina 6% ||||||||33%Bevestigen 4% ||||||25%Bedankt voor uw aankoop 3%
  • 9. Customer Experience Management: wat gebeurt er op een pagina?
  • 10. Formulier Analyse
  • 11. Typische CEM Issues• Waarom haken mensen af?• Hoe vaak komt dit probleem voor?• Bij welke betaalmethode haken meer mensen af en waarom?• Is het een usability probleem of een site performance probleem?• Waarom komen er telkens dezelfde klachten binnen bij het call centre• Kun je dat probleem op de site nabootsen?
  • 12. CEM Software
  • 13. A/B testen + 15% conversieverbetering!
  • 14. MVT Testen + 10% conversieverbetering!
  • 15. Testen Banners Headings 1: No cure no Pay 2: Niet goed Geld Terug Call to action 1: Meer informatie 2: Laat u terugbellen 3: Vraag vrijblijvende offerte aan Bedankt voor uw Aanvraag!
  • 16. Software bepaalt het beste alternatiefMethode• Software verdeelt bezoekers over alternatieven• Software bepaalt statistische relevantie
  • 17. Next step: Post Click Optimalisatie Analyseer click 1. Zoekwoord 2. Tijdstip 3. Nieuw/herhaal 1 Rule EngineAnalyseer gedrag 2 Content & 3 TestServer
  • 18. Targetting
  • 19. Profielen zijn voorspellend Site Gedrag Referrer Wat doet de bezoeker en wat deed hij Hoe komt de bezoeker hier en heeft eerder? Content, Aanbiedingen, Zoek hij aangegeven wat hij zoekt? of Menu, etcAnnoniem Tijd Omgeving Hoe laat is het bezoek, wat is de Waar komt de bezoeker vandaan? bezoekfrequentie en wanneer was het laatste bezoek? Klantgedrag Psychografie en Demografie Waarde? Klanttevredenheid, voorkeuren,Bekend Productvoorkeur? levensstijl? Frequentie en recentheid? Leeftijd, geslacht?
  • 20. De Algoritmische Architectuur Schrijf gedrag, tijd en bezoeker- klantkarakteristieken Monitoor Clicks 1 Klantprofielen database Plaats 3 content Content & Ad Server 2 Rule Engine Pas regels toe
  • 21. Producten• Content targetting• Product targetting
  • 22. Stappenplan Target • Gedrag Test • Historie • Design • Proposities Identificeer • Bottlenecks • Kansen Meet KPI’s • Bezoek • Omzet en Winst • Conversie en Ordergrote • Loyaliteit en Klantwaarde
  • 23. Kun je deze technologieën negeren
  • 24. VragenDaniel Markus020 6751 62106 5208 5432daniel@clickvalue.comwww.clickvalue.nlTwitter: @ClickValue