1. User Erkennung und
personalisierte Aussteuerung
am Beispiel
Churn Management
Köln, 12.09.2017
DICONIUMMARKETING|STUTTGART04.10.2017

2. 04.10.2017 2
MARCUS NOWAK-TRYTKO
Principal digital analytics
Kompetenzen:
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 Digital Analytics
 Predictive Analytics
 Marketing Automation
 Usability Optimierung

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.)
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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
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5. Situation realisieren
User erkennen
User ansprechen
04.10.2017 6
Herausforderungen
Ziel ist die Rückgewinnung
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6. Situation realisieren
User erkennen
User ansprechen
04.10.2017 7
Herausforderungen
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Ziel ist die Rückgewinnung

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
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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.
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9. Situation realisieren
User erkennen
User ansprechen
04.10.2017 11
Herausforderungen
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Ziel ist die Rückgewinnung

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
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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
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Welchen Problemen steht man gegenüber?
14

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
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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
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14. Situation realisieren
User erkennen
User ansprechen
04.10.2017 17
Herausforderungen
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Ziel ist die Rückgewinnung

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.
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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. 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.
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Identifizierung und personalisierte Aussteuerung

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. 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
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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. 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