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Leser kennenlernen!
Reader Analytics
hinter jedem Buch steht eine Geschichte
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Über Uns:
Gegründet Jan. 2011
Firmensitz in London, UK
7 UK Innovationspreise
London, UK
Team Jellybooks
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Internationales Team mit tiefer Erfahrung in
Software, ePub und Machine Learning
Andrew Andy Jeff Ismael...
Mein komischer Dialekt
Kopenhagen – Chicago – Innsbruck – Rom - Boston – London
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@arhomberg
@jellybooks
Fragen, Fragen, Fragen!
Bitte unterbrechen…
• wenn etwas unklar ist!
• mehr Details benötigt!
• irgend etwas anderes!
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Teil I
Wer ist der Leser?
Der unbekannte Leser…
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Trotz der digitalen
Umstellung im Verlags-
wesen können Autoren
und Verlage noch immer
nicht Leser...
Ist doch eh egal, oder?
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Wenn Kunden meine
Bücher kaufen und ich
bezahlt werde (Umsatz) ist
es doch egal ob die Bücher
ge...
Teil II
Wie erforschen wir den Leser?
Auf dem Internet: Web Analytics
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• Google Analytics
• Kissmetrics
• Mixpanel
• Optimizely
• Adobe Site Catalyst
• Flurry...
Was ist ein E-Book?
• Ein E-Book ist zu 90% HTML = „Webseite“
• Leseapplikation (iBooks, Tolino) = „Browser“
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Amazon, Apple & Google sammeln Unmengen an Daten
über das Leseverhalten, geben diese aber nicht weiter
Wir brauchen Daten!
Wie bekommt man Lesedaten?
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HTML 5 + CSS 3 + JS
Der Hauptvorteil von ePub 3 ist es, dass es Javascript
unterstützt, wie auch die Speicherung de...
... und die Datenverbindung?
Leser einbeziehen!
Wenn der Leser auf einen Link
(Button) drückt wird eine
Datenverbindung he...
Leser kontrolliert Datenübermittlung
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1-Click
und die
gesammelten
Daten
werden
hochgeladen
Teil IV
Durchführung
Verlagspartner - D|UK|USA
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E-Book Modifizierung
Verlag:
• ePub3 Files and Jellybooks senden
• Metadaten (incl. Cover) senden
Jellybooks
• Candy.js wi...
Rekrutierung der Testleser
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Verschiedene Wege:
• Marktforschungsseite (PRHUK)
• Marketing E-Mail Liste (FF, S&S)
• Vorab...
E-Book Distribution
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Bestehende Leseapplikationen
Testleser können vertraute Leseapplikationen
verwenden (gewisse Einschränkungen)
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iBooks
iO...
“Google Analytics für E-Books”
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1. Modifizierte E-Books werden an Leser ausgeschickt,
die auf iBooks, Adobe Digital Edit...
Teil IV
Resultate
Ein Buch in Zahlen
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1. Completion Rate
„Fertiglesquote“
2. Velocity
„Buchgeschwindigkeit“
3. Recommendationfaktor
„Empfe...
Completion Rate
Fertiglesquote
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0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Über das Buch /Über die Autorin
Impressum
Erste Worte
Kapitel 2: Lieder von fr...
28LQ: 80% ausgezeichnet LQ: 62% sehr gut
Fertiglesquote = Engagement Teil 1
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• Fertiggelesen: 413
• Survey beantwortet: 212 (51%)
• Fertiggelesen: 178
• Survey beantwortet: 149(83%)
Frage: Würden ...
Profil eines Buches
Business Intelligence
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Farbenkodierung der Resultate
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Fertiglesquote Empfehlungsrate Geschwindigkeit
ausgezeichnet 75 - 100% >60% < 7 Tage
Sehr...
U.S. Beispiel
“I really want to read the next book.“
“Even as a forty-something woman, I find myself really
enjoying YA dy...
Deutsches Beispiel I
“Es hat mich von Anfang an gefesselt.“ (w/49)
“Wow! Dieser Thriller hat mich von der ersten Seite an ...
“Das Buch spricht vielen Frauen direkt aus der Seele.“ (w/26)
“Das sollte man gelesen haben, nicht nur die Frauen sondern ...
Inhalte|Content
Gefahrenzone!
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Leser Engagement – Pausen
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Erster Teil:
viel Blau = schwieriges Lesen
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kein Blau = flüssigeres Lesen
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Absturz in
Buchmit...
Teil V
Anwendungen!
Marketingbudget Priorisieren
Daten sind 4 Wochen bis 6 Monate
vor Publikationsdatum verfügbar:
• Prioritäten
• Welches Buc...
Zielgruppe finden
Wen spricht das Buch an:
• Männer/Frauen?
• Jung oder Alt?
• Stadt oder Land?
Die Daten sind manchmal se...
Daten sind schlecht…
Bedeutet aber nicht dass alles
verloren ist:
Bücher werden auch aus
Prestigegründen gekauft
Literatur...
Leser besser verstehen
Besseres Customer Relationship
Management (CRM) mit
detaillierten Daten zum
Leseverhalten
Leserscha...
Hat der Autor Potenzial?
Manche Erstautoren
verkaufen sich ganz gut, aber
wenn sie nicht gelesen
werden ist keine Lesersch...
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Jellybooks ebcmuc v_4 (feb'16)

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Meine Folien vom ebookcamp Vortrag in Munchen am 19 Februar 2016.

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Jellybooks ebcmuc v_4 (feb'16)

  1. 1. 1 Leser kennenlernen! Reader Analytics hinter jedem Buch steht eine Geschichte
  2. 2. 2 Über Uns: Gegründet Jan. 2011 Firmensitz in London, UK 7 UK Innovationspreise London, UK
  3. 3. Team Jellybooks 3 Internationales Team mit tiefer Erfahrung in Software, ePub und Machine Learning Andrew Andy Jeff IsmaelJamie NiallBaldur
  4. 4. Mein komischer Dialekt Kopenhagen – Chicago – Innsbruck – Rom - Boston – London 4 @arhomberg @jellybooks
  5. 5. Fragen, Fragen, Fragen! Bitte unterbrechen… • wenn etwas unklar ist! • mehr Details benötigt! • irgend etwas anderes! 5
  6. 6. Teil I Wer ist der Leser?
  7. 7. Der unbekannte Leser… 7 Trotz der digitalen Umstellung im Verlags- wesen können Autoren und Verlage noch immer nicht Leserengagement messen! Lesen denn die Kunden die gekauften Bücher?
  8. 8. Ist doch eh egal, oder? 8 Wenn Kunden meine Bücher kaufen und ich bezahlt werde (Umsatz) ist es doch egal ob die Bücher gelesen werden (Engagement), oder? Ah, verkaufen Verlage Papier oder Unterhaltung und Bildung?
  9. 9. Teil II Wie erforschen wir den Leser?
  10. 10. Auf dem Internet: Web Analytics 10 • Google Analytics • Kissmetrics • Mixpanel • Optimizely • Adobe Site Catalyst • Flurry Analytics Gebrauch von Logdateien (Log files = Server), Trackingpixels und Javascript Tags um Daten zu sammeln.
  11. 11. Was ist ein E-Book? • Ein E-Book ist zu 90% HTML = „Webseite“ • Leseapplikation (iBooks, Tolino) = „Browser“ aber, aber, aber: o Server Logdateien = Apple, Tolino, Amazon und Content wird offline verarbeitet/gelesen o App Benutzungsdateien = Apple, Amazon etc. 11
  12. 12. 12 Amazon, Apple & Google sammeln Unmengen an Daten über das Leseverhalten, geben diese aber nicht weiter
  13. 13. Wir brauchen Daten! Wie bekommt man Lesedaten? 13
  14. 14. 14 3 = HTML 5 + CSS 3 + JS Der Hauptvorteil von ePub 3 ist es, dass es Javascript unterstützt, wie auch die Speicherung der Daten offline.
  15. 15. ... und die Datenverbindung? Leser einbeziehen! Wenn der Leser auf einen Link (Button) drückt wird eine Datenverbindung hergestellt 15
  16. 16. Leser kontrolliert Datenübermittlung 16 1-Click und die gesammelten Daten werden hochgeladen
  17. 17. Teil IV Durchführung
  18. 18. Verlagspartner - D|UK|USA 18
  19. 19. E-Book Modifizierung Verlag: • ePub3 Files and Jellybooks senden • Metadaten (incl. Cover) senden Jellybooks • Candy.js wird via Jellyfactory von Jellybooks eingebaut • „Lesedaten senden” Buttons werden automatisch mittels Jellywrapper eingebaut • Modifizierung wird dem Leser via „Candystripe” verdeutlicht 19
  20. 20. Rekrutierung der Testleser 20 Verschiedene Wege: • Marktforschungsseite (PRHUK) • Marketing E-Mail Liste (FF, S&S) • Vorablesen (Ullstein) • Blogrekrutierung (Piper) • Soziale Medien (HoZ) …und bei Jellybooks auf jellybooks.de
  21. 21. E-Book Distribution 21
  22. 22. Bestehende Leseapplikationen Testleser können vertraute Leseapplikationen verwenden (gewisse Einschränkungen) 22 iBooks iOS ADE Windows Ebook Reader Android
  23. 23. “Google Analytics für E-Books” 23 1. Modifizierte E-Books werden an Leser ausgeschickt, die auf iBooks, Adobe Digital Editions und (Tolino) lesen 2. Eingebettete candy.js Software sammelt Lesedaten 3. Leser klickt auf „Lesedaten senden” Button am Ende jedes Kapitels um Daten an Jellybooks zu übermitteln 4. Autoren und Verlage erhalten Daten & Grafiken Modified E-Book Tracking 1-Click sync Analytics
  24. 24. Teil IV Resultate
  25. 25. Ein Buch in Zahlen 25 1. Completion Rate „Fertiglesquote“ 2. Velocity „Buchgeschwindigkeit“ 3. Recommendationfaktor „Empfehlungsquote“ und mehr….
  26. 26. Completion Rate Fertiglesquote 26
  27. 27. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Über das Buch /Über die Autorin Impressum Erste Worte Kapitel 2: Lieder von früher Kapitel 4: I have a dream Kapitel 6: Vienna Kapitel 8: Girls just want to have fun Kapitel 10: Captain of her heart Kapitel 12: Da ist Feuer unterm Eis Kapitel 14: I still haven't found what I'm looking… Kapitel 16: Er war gerade 18 Jahr Kapitel 18: Sag zum Abschied leise Servus Kapitel 20: Ring my bell Kapitel 22: Überlandpartie Kapitel 24: Etwas Wärme suchen Kapitel 26: Es lebe der Zentralfriedhof Kapitel 28: Up where we belong Sail on Feedback an den Verlag narrative Front/back matter 27 Fertiglesquote „Completion Rate“
  28. 28. 28LQ: 80% ausgezeichnet LQ: 62% sehr gut Fertiglesquote = Engagement Teil 1 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% F 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 B B B 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% F 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 B
  29. 29. 29 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% F F 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 B B LQ: 30% gut LQ: 20% schwach 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% F F F 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 B B B Fertiglesquote = Engagement Teil 2
  30. 30. 30 Wenn die Leser blättern anfangen 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% F 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 B Viel “blättern” (Kapitel werden übersprungen), typisch für ein Buch an dem Leser das Interesse verlieren, aber noch nicht so richtig aufhören wollen… Scharfer Abfall während der ersten 100 Seiten
  31. 31. Velocity Geschwindigkeit 31
  32. 32. 32 Susanne L. Rene U. Angela B. Franziska A.
  33. 33. 33 Ariane W. Michael P.Gruppe: Gemütlichleser Gruppe: Nachteule
  34. 34. Recommendation factor Empfehlungsquote 34
  35. 35. 35 Würden Sie das Buch einem Freund empfehlen? 0 = bestimmt nicht 5 = neutral 10 = auf jeden Fall 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Empfehlungs faktor = Promoters (%) (9s and 10s) Detractors (%) (0 through 6s) -
  36. 36. 36 • Fertiggelesen: 413 • Survey beantwortet: 212 (51%) • Fertiggelesen: 178 • Survey beantwortet: 149(83%) Frage: Würden Sie das Buch einem Freund empfehlen? 62% 33% 5% 9,10s 7,8s 0-6s 27% 33% 40% 9,10s 7,8s 0-6s Empfehlungsrate: 57% Empfehlungsrate: -13%
  37. 37. Profil eines Buches Business Intelligence 37
  38. 38. Farbenkodierung der Resultate 38 Fertiglesquote Empfehlungsrate Geschwindigkeit ausgezeichnet 75 - 100% >60% < 7 Tage Sehr gut 50 - 75% 30 - 60% 7 – 14 Tage gut 25 - 50% 0 - 30% 14 – 21 Tage schwach 0 - 25% <0% > 21 Tage
  39. 39. U.S. Beispiel “I really want to read the next book.“ “Even as a forty-something woman, I find myself really enjoying YA dystopian fiction.” 39 Male CR 29% NPS 32% Velocity 10 d Price Tolerance $6.27 Completion rate 61% female CR 66% <35 CR 50% >45 CR 78% 35-45 CR 56% gripping (32%) entertaining (32%) good (20%)great (28%)
  40. 40. Deutsches Beispiel I “Es hat mich von Anfang an gefesselt.“ (w/49) “Wow! Dieser Thriller hat mich von der ersten Seite an gepackt. Die Story ist spannend, fesselnd und verschafft Grauen ohne besonders blutige Detailschilderungen. M. B. bekommt definitiv einen Platz in der Riege meiner Lieblingsautoren.“ (w/39) 40 Männer LQ 71% Empfehlungsrate (gut) 29% Geschwindigkeit (schnell) 8 d Fertiglesquote (LQ) (ausgezeichnet) 75% Frauen LQ 76% < 35 LQ 74% > 45 LQ 73% 35-45 LQ 82% spannend (82%) unterhaltsam (39%) emotionsgeladen (18%)
  41. 41. “Das Buch spricht vielen Frauen direkt aus der Seele.“ (w/26) “Das sollte man gelesen haben, nicht nur die Frauen sondern auch Männer.“ (w/51) „Ich fand das Buch von der Thematik gut. Aber dachte es wäre humorvoll geschrieben. Der Schreibstil hat mich leider sehr gelangweilt. Deshalb habe ich es abgebrochen.“ (w/50) 41 Männer LQ - Empfehlungsrate (schwach) 0% Geschwindigkeit (sehr schnell) 5 d Fertiglesquote (LQ) (gut) 32% Frauen LQ 32% < 35 LQ 43% > 45 LQ 18% 35-45 LQ 33% Deutsches Beispiel II belanglos (18%) unterhaltsam (73%) witzig (45%) langweilig (10%)
  42. 42. Inhalte|Content Gefahrenzone! 42
  43. 43. Leser Engagement – Pausen 43 Erster Teil: viel Blau = schwieriges Lesen Zweiter Teil: kein Blau = flüssigeres Lesen 0 Pausen 1 Pause 2 Pausen 3 Pausen 4 Pausen
  44. 44. Leser Engagement – Pausen 44 0% 20% 40% 60% 80% 100% F F 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 B B Kapitel 8-12: Absturz in Buchmitte sehr, sehr unüblich
  45. 45. Teil V Anwendungen!
  46. 46. Marketingbudget Priorisieren Daten sind 4 Wochen bis 6 Monate vor Publikationsdatum verfügbar: • Prioritäten • Welches Buch soll das große Marketingbudget bekommen? • Welches Buch wurde über/unterschätzt? 46
  47. 47. Zielgruppe finden Wen spricht das Buch an: • Männer/Frauen? • Jung oder Alt? • Stadt oder Land? Die Daten sind manchmal sehr Zielgruppen spezifisch. Für die einen ist es ein Hit, für andere hingegen ein Flopp. 47
  48. 48. Daten sind schlecht… Bedeutet aber nicht dass alles verloren ist: Bücher werden auch aus Prestigegründen gekauft Literaturpreise Literarische Rezensionen 48
  49. 49. Leser besser verstehen Besseres Customer Relationship Management (CRM) mit detaillierten Daten zum Leseverhalten Leserschaft segmentieren um relevanter zu werden E-Mails und Kampagnen zielgerichteter durchfuhren 49
  50. 50. Hat der Autor Potenzial? Manche Erstautoren verkaufen sich ganz gut, aber wenn sie nicht gelesen werden ist keine Leserschaft da, die am nächsten Buch interessiert ist… Mit Daten kann man Ressourcen und Vorschuss sparen. 50 J.K. Rowling
  51. 51. 51 auf jellybooks.de anmelden und beim testlesen mitmachen
  52. 52. … Fortsetzung folgt (slides by andrew@jellybooks.com abfragen)

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