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User Erkennung und personalisierte Aussteuerung am Beispiel Churn Management

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Bei Online Geschäftsprozessen der Marketing Automation ist es notwendig die definierte Usergruppe nicht zu verlieren. Jeder Kontakt ist relevant.
Jedoch verliert man in Prozessen, wie dem Churn Management, Besucher durch AdBlocker, do-not-track Einstellungen, durch unterschiedliche Devices oder durch Online Marketing Maßnahmen, die über unterschiedliche Domains ausgespielt werden.

Wie kann man die Usergruppe langfristig erkennen? Welche Maßnahmen ermöglichen dies?

Published in: Data & Analytics
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User Erkennung und personalisierte Aussteuerung am Beispiel Churn Management

  1. 1. User Erkennung und personalisierte Aussteuerung am Beispiel Churn Management Köln, 12.09.2017 DICONIUMMARKETING|STUTTGART04.10.2017
  2. 2. 04.10.2017 2 MARCUS NOWAK-TRYTKO Principal digital analytics Kompetenzen: diconium marketing | Adtelligence 2017  Digital Analytics  Predictive Analytics  Marketing Automation  Usability Optimierung
  3. 3. 04.10.2017 3 Das Churn Management bezeichnet den Versuch Kundenabwanderungen zu vermeiden. Beim Churn Management sind abwanderungsgefährdete Kunden rechtzeitig vor Vertragsauslauf anzusprechen und vom Bleiben zu überzeugen. Quelle: Wikipedia „Churn Management“ Churn Management (Def.) diconium marketing | Adtelligence 2017
  4. 4. 04.10.2017 5 Beim Churn Management sind abwanderungsgefährdete Kunden rechtzeitig vor Vertragsauslauf anzusprechen und vom Bleiben zu überzeugen. Situation realisieren User ansprechen User erkennen diconium marketing | Adtelligence 2017
  5. 5. Situation realisieren User erkennen User ansprechen 04.10.2017 6 Herausforderungen Ziel ist die Rückgewinnung diconium marketing | Adtelligence 2017
  6. 6. Situation realisieren User erkennen User ansprechen 04.10.2017 7 Herausforderungen diconium marketing | Adtelligence 2017 Ziel ist die Rückgewinnung
  7. 7. Situation realisieren 04.10.2017 8 Reporting Analytics Was ist passiert?  -Kunden verlängern nicht  - Kunden kündigen aktiv Warum ist es passiert?  Messen und Analyse der Daten  Besucherverhalten  Intentionsanalyse  Zeitliche Kontaktanalyse  … Wer?  Suche nach Gruppen mit Gemeinsamkeiten  Identifikation von Personenprofilen diconium marketing | Adtelligence 2017
  8. 8. 904.10.2017 Kündig.- wunsch Auslöser Interesse/ Reaktion PROAKTIVE KÜNDIGUNGSPRÄVENTION Zeitliche Analyse der Gruppe „Kündiger“: - Zeitraum – ca. 5 Monate vor Kündigung (Report) - WinBack Actionen – Kundenkommunikation Notwendig ist ein hoher Grad der Identifikation der Gruppe in der jeweiligen Phase der WinBack Action. diconium marketing | Adtelligence 2017
  9. 9. Situation realisieren User erkennen User ansprechen 04.10.2017 11 Herausforderungen diconium marketing | Adtelligence 2017 Ziel ist die Rückgewinnung
  10. 10. Identifizierung – „Kündiger“ - Analyse Indikatoren Wie werden diese identifiziert? Bestandskunde Kam durch online Werbung Hamburg iPhone Montag - morgen Google Suchanfrage Wiederkehrer Wiederkehrer Tablet Wechselkunde Kündiger Erstbesucher München  Web Analytics Daten  Verhalten (Customer Journey Tools / offsite + onsite)  2nd Party – Kooperationen (Unternehmens interne + externe)  3rd Party – Werbepartnern  CRM Daten diconium marketing | Adtelligence 2017 12
  11. 11. Identifizierung Wie können diese unterschiedlichen Personenprofile langfristig erkannt werden? Bestandskunde Kam durch online Werbung Hamburg iPhone Montag - morgen Google Suchanfrage Wiederkehrer Wiederkehrer Tablet Wechselkunde Kündiger Erstbesucher München diconium marketing | Adtelligence 2017 Welchen Problemen steht man gegenüber? 14
  12. 12. Wann geht der User im Tracking verloren? 04.10.2017 15 Facebook Ads Display Targeting RTB Referral Marketing Affiliate/SOM Brand Search Bing/Google Retargeting Display/Affiliate Video Youtube Generic Search Google/Yahoo Price Checker Display/Google/ Aff. Couponing Affiliate/Mobile Conversion Optimisation Standard- Banner Display Wechsel der Domains Wechsel der Devices Cookies werden gelöscht AdBlocker Do-not-track Browser- Einstellung Lösung: Advanced User Tracking diconium marketing | Adtelligence 2017
  13. 13. Maßnahmen der Wiedererkennung Unterschiedliche Maßnahmen, die eingesetzt werden User nachhaltiger tracken zu können.  Einsatz einer Klick Domain  ID Profil Stiching  Cross Domain Tracking aktivieren  Cross Device Tracking aktivieren Einrichtung – ständige technische Optimierung 04.10.2017 16 Advanced User Tracking diconium marketing | Adtelligence 2017
  14. 14. Situation realisieren User erkennen User ansprechen 04.10.2017 17 Herausforderungen diconium marketing | Adtelligence 2017 Ziel ist die Rückgewinnung
  15. 15. 1804.10.2017 Kündig.- vormerk. (Kündigungsf ormular) Kündig.- wunsch Neu-Tarif (VVL), Alt- Tarif (Withdr.) WinbackAuslöser Interesse/ Reaktion Start Save Desk Prozess Bestätigung/ Animation PROAKTIVE KÜNDIGUNGSPRÄVENTION REAKTIVE KÜNDIGUNGSPRÄVENTION Zeitliche Analyse der Gruppe „Kündiger“: - Zeitraum – ca. 5 Monate vor Kündigung (Report) - WinBack Actionen – Kundenkommunikation Notwendig ist ein hoher Grad der Identifikation der Gruppe in der jeweiligen Phase der WinBack Action. diconium marketing | Adtelligence 2017
  16. 16. 04.10.2017 20 Reporting Analytics Adaptive AngebotPredictive Was ist passiert? Warum ist es passiert? Was möchte ich das passiert? Was wird passieren? Was kann offeriert werden? Operational Was passiert ? diconium marketing | Adtelligence 2017 Ziel Contentkonzept / Maßnahmen Optimierungskreislauf Situation analysieren / User erkennen
  17. 17. Personalisierung der Ansprache 04.10.2017 22 Welcher Content … 1 … wird auf Basis welcher Kriterien … 2 § … mit welchen Regeln … 3 … für welchen User ausgegeben. 6 … zu welchem Zeitpunkt … 5 … über welchen Kanal … 4 Je länger die Gruppe identifiziert werden kann, umso bessere Möglichkeiten einer personalisierten, situativen, motivgerechten Ansprache der Rückgewinnung, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit der Rückgewinnung. diconium marketing | Adtelligence 2017 Identifizierung und personalisierte Aussteuerung
  18. 18. 04.10.2017 23 Automatische generierte Segmente spielen situativ optimierten Content für Personenprofile aus Ansprache - Individualisierte Website – Onsite Optimierung Conversion-Rate: 1,52% Conversion-Rate: 1,3% Conversion-Rate: 1,48% Bestandskunde Kam durch online Werbung Hamburg iPhone Montag - morgen Google Suchanfrage Wiederkehrer Wiederkehrer Tablet Wechselkunde Kündiger Erstbesucher München diconium marketing | Adtelligence 2017
  19. 19. 04.10.2017 24 PERSONALISIERUNG DES GESAMTEN VERTRIEBSTRICHTERS ECHTZEIT VERARBEITUNG, PROFILIERUNG UND MACHINE LEARNING ANALYSE DER BESUCHER KONTEXT INFORMATIONEN MARKETING DATEN SEITEN UND ANALYTICS DATEN UNTERNEHMENS- DATEN BESUCHERDATEN % Steigerung CONVERSION STEIGERUNG Nachhaltiger Erfolg durch Advanced User Erkennung und selbstlernender, automatisierten Ansprache diconium marketing | Adtelligence 2017
  20. 20. 04.10.2017 25 Reporting Analytics Adaptive AngebotPredictive Was ist passiert? Warum ist es passiert? Was möchte ich das passiert? Was wird passieren? Was kann offeriert werden? Operational Was passiert ? diconium marketing | Adtelligence 2017 Ziel Contentkonzept / Maßnahmen Optimierungskreislauf Situation analysieren / User erkennen
  21. 21. Marcus Nowak-Trykto Principal Digital Analytics E-Mail: marcus.nowak- trytko@diconium.com Tel.: 0711 601747 1123 Web: diconium.com/marketing 26 Danke für Ihre Aufmerksamkeit

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