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PERFORMIX.Wien 2016 – Startschuss für Start-ups – so startet man durch – Alexander Leopoldinger-Haiden (durchblicker.at)

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Unternehmen müssen datengetrieben arbeiten um in einem kompetitiven Umfeld erfolgreich zu sein. Das gilt für Startups genauso wie für traditionelle Unternehmen.

Um Dinge systematisch schnell besser zu machen als andere braucht es ein sinnvolles und funktionierendes KPI Framework.
Es gibt allerdings Daten wie Sand am Meer und nur begrenzte kognitive Kapazität und Personal. Ein solches Framework muss also die Frage beantworten welche Daten aufgezeichnet und welche Daten zu welchem Zeitpunkt analysiert werden und im Fokus stehen. Lassen Sie uns ein solches Framework skizzieren und darüber sprechen, welche Skills es braucht um es in unternehmerischen Erfolg umzusetzen.

Published in: Marketing
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PERFORMIX.Wien 2016 – Startschuss für Start-ups – so startet man durch – Alexander Leopoldinger-Haiden (durchblicker.at)

  1. 1. Sprechen wir über ein Framework für datengetriebenes Arbeiten Prozesse, KPIs, Team Setup
  2. 2. Über mich Background •  Studium Psychologie mit Schwerpunkt Wirtschaftspsychologie & Psychologische Diagnostik •  Lektor FHWien Studiengänge der WKW - Institut für Unternehmensführung (seit 2012) •  CMO KochAbo GmbH, DACH (2012-2014) •  CMO durchblicker.at (seit 2015) alexander.leopoldinger.haiden@gmail.com xing.com/profile/Alexander_LeopoldingerHaiden
  3. 3. Agenda Let‘s see how far we go.... 1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)? 2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an? 3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen? 4.  Exkurs: AARRR 5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines Beispiels aus der klassischen Werbung.
  4. 4. Track and analyze the right KPIs during different steps over time Find a framework approach to focus and don‘t lose overall view Op#mierung: CAC, Traffic, CRV, CLV €€€€€€€€ €€€€€ €€€ €€ € t0 (Gründung) t1 Cash out CAC X Euro CLV X*3 Euro
  5. 5. Track and analyze the right KPIs during different steps over time Find a framework approach to focus and don‘t lose overall view Fragen: •  Wer kauJ das Produkt? •  Welche Kanäle funk#onieren? •  Welche WerbemiRel? •  Funk#oniert Website? KPIs: •  CVR, CAC, CTR, Bounce rate •  Start to collect data! All data! à Business Analy#cs Approach •  Simples Beispiel: Google Analy#cs vollständig Launchphase Ziele: •  Monetarisierung Kundenstamm •  Vorhersagen treffen •  Skalierung in leistungsstärksten und effizientesten Kanälen •  Detaillierte Op#mierung der KPIs KPIs: •  Life#me value (CLV), reten#on, cohorts •  Detailed CVR, CAC Skalierung €€€€€€€€ €€€€€ €€€ €€ € t0 (Gründung) t1 Cash out Op#mierung: CAC, Traffic, CRV, CLV
  6. 6. Welche Daten sammle ich in welcher Struktur und wann fokussiere ich auf welche Daten?
  7. 7. ü  Alle Daten sammeln in guter Struktur, damit sie analysierbar sind ü  Auf Kennzahlen fokussieren, die zentral für Erfolg sind ü  Nicht mit Dingen beschäftigen, die nicht wichtig sind
  8. 8. Agenda Let‘s see how far we go.... 1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)? 2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an? 3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen? 4.  Exkurs: AARRR 5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines Beispiels aus der klassischen Werbung. ✓ ✓
  9. 9. PR Datentiefe in zentralen Kanälen, Integration und Team-Setup In Tiefe analysieren und in Breite verbinden Jeder zentrale Kommunikationskanal hat detaillierte KPIs: •  Hoher Detailgrad und Datentiefe für Optimierung notwendig •  Spezialist inhouse für bestimmte Exzellenz notwendig (Monotonie) Adwords SEO Display TV/OOH/Radio Affiliate Conversion (CRO) E-Mail Aktivitäten integriert betrachten und miteinander in Bezug setzen! Social etc. CRM
  10. 10. Arbeiten in interdisziplinären Teams Schnelle und inkrementelle Iteration à Optimierung Marke1ng Product IT
  11. 11. Arbeiten in interdisziplinären Teams Schnelle und inkrementelle Iteration à Optimierung Marke1ng Product IT Beispiel Usability Tes1ng
  12. 12. Agenda Let‘s see how far we go.... 1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)? 2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an? 3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen? 4.  Exkurs: AARRR 5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines Beispiels aus der klassischen Werbung. ✓ ✓ ✓
  13. 13. Track and analyze the right KPIs during different steps over time Find a framework approach to focus and don‘t lose overall view Fragen: •  Wer kauJ das Produkt? •  Welche Kanäle funk#onieren? •  Welche WerbemiRel? •  Funk#oniert Website? KPIs: •  CVR, CAC, CTR, Bounce rate •  Start to collect data! All data! à Business Analy#cs Approach Launchphase Ziele: •  Monetarisierung Kundenstamm •  Vorhersagen treffen •  Skalierung in leistungsstärksten und effizientesten Kanälen •  Detaillierte Op#mierung der KPIs KPIs: •  Life#me value (CLV), reten#on, cohorts •  Detailed CVR, CAC Skalierung €€€€€€€€ €€€€€ €€€ €€ € t0 (Gründung) t1 Cash out Op#mierung: CAC, Traffic, CRV, CLV Example Startup metrics: AARRR!!
  14. 14. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition 2) Activation 3) Retention 4) Revenue 5) Referral Tribute to: •  Dave McClure (500 Startups) •  Nico from tourradar.com
  15. 15. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition 2) Activation 3) Retention 4) Revenue 5) Referral
  16. 16. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition 2) Activation 3) Retention 4) Revenue 5) Referral
  17. 17. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition 2) Activation 3) Retention 4) Revenue 5) Referral
  18. 18. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition User comes to website from various channels 2) Activation The user uses the product, indicating a happy first visit 3) Retention The user comes back, indicating they like the product 4) Revenue The user conduct some monetization behavior. Yay! 5) Referral The user likes the product so much, he refers other users •  Time on site •  Bounce rate •  Pages per visit •  Conversion to email / leads •  Social media shares •  Repeat visitors / Returning customers •  Cohort Analysis •  CVR Success metrics
  19. 19. Agenda Let‘s see how far we go.... 1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)? 2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an? 3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen? 4.  Exkurs: AARRR 5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines Beispiels aus der klassischen Werbung. ✓ ✓ ✓ ✓
  20. 20. Datengetriebene Klassik
  21. 21. Richtige Dateninterpretation Beispiel Conversion zu Kampagnenstart Kampagnenstart
  22. 22. Richtige Dateninterpretation Beispiel Conversion zu Kampagnenstart Entscheidungsphase
  23. 23. Klassische Werbekampagne MaFo, Kreation, begleitende Evaluation Wünsche & Verhalten: Konsumenten Ausgangspunkt Marktforschung Marketingplan Mittel Ziel Wachstum durch effiziente & smarte Kundengewinnung
  24. 24. Identifikation der Potenziale entlang der Werbewirkungskette KNOWLEDGE LIKING IMAGE / POSITIONING AWARENESS CONVICTION / PURCHASE Bekanntheit Gestützt/ungestützt Produktwissen Was wird angeboten? Wie beliebt ist die Marke? Wie wird die Marke wahrgenommen, wofür steht sie? Kaufentscheidung Vergleichspla`orm vs Abschluss
  25. 25. Systematische Evaluation Überprüfung der Zielerreichung je Stufe •  Mediaplanung –  Überlegungen zu Mediaplan KPIs (effektive Reichweiten, Kampagnen- Aufbau, Saisonen, Konkurrenz) •  Definition der Ziele/Benchmarks –  Awareness (gestützt/ungestützt) –  Produktwissen (Autoversicherung, etc.) –  Image/Liking –  Positionierung (Abschluss möglich) –  Traffic (Website) –  Sales (Abschlüsse) •  Pretest vor Produktion & Launch •  Posttest nach Initialphase –  Höchster Werbedruck in den ersten 4 Wochen –  Danach Prüfung der Zielerreichung •  Posttest nach Werbepause –  4 Wochen offAir im Dezember –  Danach Prüfung der Zielerreichung und Veränderung der Werte
  26. 26. ü  Vielen Dank! ü  Mille grazie! ü  Thank you!

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