Conversion-Optimierung in Echtzeit?!

Andreas Berth, GeschäftsführerB2 Performance GmbH

B2 Performance – das Unternehmen Big Data – die Herausforderungen Beispiele für Datenquellen Big Data – die Umsetzung Marketing KPI´s – Clustering Big Data – Aktueller Stand Kontakt

Inhalt

Firmengründung 2006 durch Andreas Berth & Lars Biewald aktuell ca. 25 Mitarbeiter in Deutschland Büros in Witten (D), Wien (AT), Zug (CH), Palma de Mallorca (ES), Barcelona (ES) international/weltweit tätig in mehr als 20 Ländern und mehr als 10 Sprachen – Ausnahme: asiatischer Raum Mehrsprachige Projektleitung möglich (Deutsch, Englisch, Französisch, Russisch & Spanisch)

B2 Performance – das Unternehmen

Wir bieten mehr als „nur“ Online-Marketing Erarbeitung von Strategien & Visionen Beratung und/oder Umsetzung in allen Online-Marketing-Disziplinen eigene IT, eigene Software-Entwicklung redaktionelle Kompetenz spezielles Team für individuelle Schulungen, Workshops & Weiterbildungen enge Kooperationen mit u.a. Video-Produzenten, Game-Entwicklern, Webdesignern & CMS-Entwicklern fundierte Erfahrungen im Handel/E-Commerce

Unsere Kompetenzen

SEO (Search Engine Optimization), On-/OffSiteSEA, SEM, PPC (Google AdWords™)DisplaySchulungen & ZertifizierungenSocial MediaControlling/Dashboards(Re-) E-Mail MarketingTechnisches & Strategisches ConsultingHomepage-Erstellung, Hosting & Providing

Leistungsübersicht

Eine Auswahl unserer Referenzen

Es gibt eine große Anzahl an Online-Marketing-Instrumenten. Ein Projektleiter hat meist 6-8 verschiedene Tools im Einsatz Allein die Log-In´s, die Aufrufe und das Sichten der wichtigsten Daten würde mehrere Stunden am Tag benötigen. Daher werden die Daten meist aus Zeitmangel weder strukturiert noch regelmäßig ausgewertet. Auch die Detailtiefe fehlt oft.

Big Data – die Herausforderungen

Jedes dieser Systeme kostet Geld und sollte einen entsprechenden ROI bringen. Eine Verknüpfung der Daten und damit eine übergreifende Auswertung fehlt oft. Optimierung wird daher oft nur „oberflächlich“ durchgeführt. Ohne verlässliche Informationen kann aber keine E-Commerce-Strategie aufgebaut werden. Aktuell fehlen allein in den USA schon jetzt mehr als 25.000 Datenanalysten.

Big Data – die Herausforderungen

Dazu kommt noch die „menschliche“ Komponente.

Beispiel 1Ausgangslage: Konzern mit diversen Stabsstellen. Jede Stelle benutzt eigene Tools und ein anderes Reporting. Sinnvoll wäre eine Vereinheitlichung der Tools um vergleichbare Daten zu erhalten und ein einheitliches, zeit- und rechtgesteuertes Reporting.

Ergebnis: „Aber dann sind wir ja vergleichbar.“

Big Data – die Herausforderungen

Beispiel 2Ausgangslage: Konzernreporting auf Basis von Log-Files. Reporting ist seit 10 Jahren unverändert (auch die KPI´s). Vorschlag: andere Tools und KPI´s.

Ergebnis: „Aber dann sieht das so aus als ob ich seit Jahren falsche Zahlen reporte.“

Die Unternehmen verfügen nicht über zu wenig Daten, sondern eher über zu viele Daten die nicht richtig ausgewertet werden. Das Potenzial dieser Daten für das Unternehmen ist riesig. Big Data wird derzeit meist nur in Großkonzernen professionell umgesetzt. Es gibt diverse Anbieter in unterschiedlichen Preisregionen und nicht nur SAP, Oracle oder ADOBE. Big Data ist ein Top/Down Approach ! ROI ist kalkulierbar – zumindest im Bereich E-Commerce

Big Data – die HerausforderungenFazit:

Welche Datenquellen sollten/müssen genutzt und zusammengeführt werden?Beispiele für Datenquellen

Aus den unterschiedlichsten Quellen werden die Daten an einer zentralen Stelle strukturiert zusammengeführt.Dabei werden im Vorfeld zu erreichenden Ziele definiert – die Plattform informiert dann auf einen Blick, ob die Ziele erreicht werden konnten (Soll/Ist Abgleich).Die Validität der Daten wird sichergestellt.Daten werden automatisiert abgeholt und aufbereitet dargestellt.Daten sind historisch verfügbar.Reports sollten zeitgesteuert und mit einem Rechtemanagement versehen sein.

Big Data – Die Umsetzung – Unsere Lösung

Step 1: Definition KPI & Datenquellen

Step 2: Auswahl des Tools & der Plattform

Step 3: Schnittstellenprogrammierung & Testing

Step 4: Datenanalyse & Ermittlung der „To Do´s“

Step 5: Testen, Testen, Testen

Ablauf der Umsetzung

Vergleich mit gleicher Gesellschaft, länderübergreifend- z.B. Kostenstruktur, Umsätze etc.

Vergleich mit anderen Gesellschaften innerhalb eines Landes- z.B. Kostenstruktur, Umsätze etc.

Vergleich aller Gesellschaften eines Konzerns- Wo liegen noch Potenziale? Wie effektiv sind die

Gesellschaften? Grenznutzenermittlung (Wie hoch ist das maximale Budget in einem Kanal?)

- Wann ist es sinnlos, das Budget in einem Kanal zu erhöhen?

Marketing KPI´s (Ziele, exemplarisch I)

Ermittlung von Wechselwirkungen der Kanäle/effektivere Aussteuerung- Welchen Einfluss hat eine TV-Kampagne auf Sales? - Wo liegen noch Potenziale?

Ermittlung Einsparungspotenzial- Wo können Budgets gekürzt/eingespart werden?

Kennzahlen für strategische Entscheidungen- Mit welchem Budget muss für einen Markteintritt in einem

Land gerechnet werden?

Marketing KPI´s (Ziele, exemplarisch II)

Folie: 17

2 Arten von KPI´sManagement KPIs vergleichende KPI´s zwischen

Ländern und/oder Gesellschaften KPI´s für strategische

Entscheidungen KPI´s in grafischer Form zur

schnellen Übersicht aufbereitet immer wiederkehrende KPI´s etc.

Operative KPIs Schnittmenge mit Management

KPI´s KPI´s für das tägliche Geschäft KPI´s auf Detailebene deutlich höhere Anzahl an Reports

und KPI´s projektspezifische KPI´s temporäre KPIs etc.

Beispiel: Screenshoot Umsatz/Kosten pro Kanal

Beispiel: Screenshot Planzahlen Ist-/Soll Vergleich

Conversion/Warenkorb

Regional Verteilung Besucher

Daten werden in Echtzeit aufbereitet und ausgewertet. Jeder User hat einen individuellen Fingerprint der mit bereits abgespeicherten Fingerprints und dessen (Kauf-) Gewohnheiten verglichen wird. Dem User wird die Landingpage angezeigt, die aufgrund seines Fingerprints und der gesammelten Daten die höchste Conversion verspricht. Zu einem Fingerprint könnten zählen: Standort, aktuelles Wetter, Spracheinstellungen, Device, Uhrzeit, Wochentag, Betriebssystem, Quelle (SEO, SEA, Affiliate etc.), Neukunde/Bestandskunde (Cookie vorhanden oder nicht) etc.

Jedem User wird einen individuelle Landingpage angezeigt !

Conversion-Optimierung aktuelle Entwicklung

Alle Systeme basieren auf nachträglicher Analyse. Generelle Vorlieben von Usern mit gleichem Fingerprint bleiben unberücksichtigt. Bisherige Systeme spielen geclusterte „beste“ Alternativen aus und erfordern einen hohen manuellen Aufwand. Die bisherigen System erreichen nicht den möglichen Maximalwert im Bereich der Conversion-Optimierung.

Aktuelle Systeme zur Conversion-Optimierung

Daten werden in Echtzeit aufbereitet und ausgewertet. Anders als bei bisherigen Systemen wird nicht eine oder mehrere „Best-Practice“ Landing-Page angezeigt, sondern die für den User relevanteste Landing-Page. Ein Integrationsaufwand ist nicht erforderlich! Die vorhandenen Daten werden ausgewertet. Das System ist selbstlernend und verbessert sich permanent automatisch. Selbstverständlich auch international, d.h. in allen Sprachen möglich.

Conversion-Optimierung I – Unsere Lösung

Die Conversion Rate der Webseite wird selbständig optimiert. Analyse jedes einzelnen User in Echtzeit (< 20 ms) Jedem Besucher werden über alle Kanäle (Web, Newsletter etc.) die

Inhalte zugewiesen, die seine Conversion-Wahrscheinlichkeit maximieren. Optimale Ausnutzung Ihrer Landingpages – Besucher für Besucher… Unsere Lösung arbeitet nicht mit vorgegebenen, starren Rastern.

Conversion-Optimerung II – Unsere Lösung

Besucherzahlen größer + 100k/Monat, kritische Datenmasse muss erreicht werden. Eigenes Analyse- Know-How auf Kundenseite vorteilhaft. Eigene Kundendaten. Mehrere Datenquellen mit Schnittstellen zur Datenanreicherung von Vorteil. Für ein erstes Projekt reicht eine Datenquelle aus. Tracking-Tool mit der Möglichkeit des Exportierens von Rohdaten. (Webtrekk, Piwik,

Etracker etc.) Internationaler Roll-out Obligo. Auch bei bereits erfolgter Conversion-Optimierung ist erfahrungsgemäß noch hohes

Potential vorhanden. Das Tool kann sowohl intern als auch extern gehostet werden.

Grundsätzliches zum Einsatz unseres Tools

Individuelle Ausspielung von Landingpages

Clusteringder historischenAnalyse-Daten

Simulation unterschiedlicherSzenarien für alternativeVarianten mit aktuellem Aufruf

Anzeige der personalisiertenAlternative

Aufrufinkl. Profil-Daten

Montag 10h-11h

iPadiOS 7.1

Berlin

Metropole

Neukunde

Click: Banner A

Ref: FAZ

Regen

Landingpage 1: 11%Landingpage 2: 9%Landingpage 3: 31%Landingpage 4: 25%

Landingpage 3

Profil Filterung Simulation derConversion Rate

Entscheidung

20 ms

Typischer Ablauf eines Projektes

Automatisierte Nutzung Schrittweise Steigerung Conversion

Grundlagenmodell fürEchtzeit-Optimierung

Import aus vorhandenenSystemen (CSV, CRM etc.)Einige Millionen PI´s notwendigKorrelationsbasierte Big Data AnalysenKunden KPIsErste Optimierungspotentiale

Selbstlernend Zusätzliche Parameter Weiterentwicklung KPI oder neue/Temporäre KPI

Ersterhebung Daten Betrieb Kontinuierliche Verbesserung Einsatz des Ursprungsmodells SaaS Echtzeit Zuweisung höchster Conversion-Wahrscheinlichkeit Auf Kundenserver oder durch uns

Die selbstlernende Optimierung basiert auf kontinuierlichen Tests. Unterschiedliche Alternativen werden zunächst zufällig ausgespielt, später - durch kontinuierliches Lernen - immer gezielter. Mit der Zeit lernt das Tool welche Alternativen für welche Nutzer unter welchen Bedingungen die besten Ergebnisse (im Voraus definierter Ziele) erreichen. Es entscheidet jeweils zum Zeitpunkt der Auslieferung, welche Variante dem jeweiligen Nutzer präsentiert wird. Diese Art der Echtzeit-Personalisierung führt zu einer kontinuierlichen Optimierung der Webseite / des Online-Shops bzw. der digitalen Kanäle.

Wie lernt das Tool?

Das Tool ist eine SaaS-Lösung mit „shared nothing“ Architektur, optimiert für die massiv parallele Verarbeitung größter Datenmengen in Echtzeit.

Das Tool basiert auf einer eigens für diese Anwendung entwickelten In-Memory-Technologie für korrelationsbasierte Big Data Analysen.

Das Tool kann durch den Einsatz dieser Technologie vorhandene Analyse-Daten für jeden Nutzer individuell zum Zeitpunkt der Auslieferung in weniger als 20ms auswerten und auf dieser Basis Entscheidungen für die richtige Variante liefern.

USP´s des Tools

Der Bearbeitungsaufwand für Ihr Unternehmen ist gering.

Ersterhebung – Report inkl. Maßnahmenkatalog als gekapseltes Projekt. Das Folgeprojekt muss nicht beauftragt werden. Das Folgeprojekt beinhaltet die fortlaufende Optimierung und erfolgt nur wenn das Erstprojekt entsprechende, erfolgsversprechende Daten geliefert hat!

USP´s des Tools

Mit Hilfe der aufgeführten Plattformen ist eine umfangreiche Analyse und Darstellung der vorhandenen Daten zeitlich- und personengesteuert jederzeit möglich. Die Conversion-Optimierung erfolgt auf Basis des persönlichen Fingerabdruckes und erlaubt somit eine „persönliche“ Landingpage. Dem User wir keine Landingpage gezeigt die für den größten Teil der User interessant war, sondern eine Landingpage die bei anderen Usern mit dem gleichen Fingerabdruck am besten funktioniert hat.

Big Data/Conversion-Optimierung Zusammenfassung

Andreas BerthGeschäftsführer

Tel: +49 2302 94900-12Mobil: +49 177 8552560

E-Mail: andreas.berth@b2-performance.de www.b2-performance.de

Kontakt

Lars BiewaldGeschäftsführer

Tel: +49 2302 94900-13Mobil: +49 177 8552556

E-Mail: lars.biewald@b2-performance.de www.b2-performance.de

B2 Performance GmbH Friedrich-Ebert-Straße 85

D-58454 Witten