Big Data im Digitalen Dialog entlang der Customer Journey. Frankfurt am Main, 26. Februar 2013
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- Johanna Hase
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1 Big Data im Digitalen Dialog entlang der Customer Journey Frankfurt am Main, 26. Februar 2013
2 Das Potenzial einer starken Konzernfamilie 19 Standorte in Europa, den USA und weltweit über Mitarbeiter einer der führenden Webhoster in Europa mit 19 Mio. Domains führender Anbieter im deutschen DSL-Markt führender Portalbetreiber in Deutschland mit WEB.DE, GMX, 1&1, mail.com, top.de und SmartShopping.de Nr. 1 bei Services seit zwei Jahren erfolgreich im Mobilfunkmarkt Provider1&1: Internet- Mehrwertdienste von von DSL, über Mobile Internet bis Telefonie afffilinet & Sedo: hochwertige Online-Marketing- Lösungen führender Domain-Registrierer 12 Mio Kundenverträge Seite 2 Version United Internet Dialog
3 Der Partner für Ihren Werbeerfolg Vermarkter der Top-Portale WEB.DE, GMX sowie 1&1, top.de und mail.com Shopping Performance Network SmartShopping Mail.com - Tagesaktuelle globale Nachrichten und -Services aus einer Hand Wien Regio.Online für lokale und regionale Online-Werbung United Internet Dialog der Spezialist für digitalen Dialog AD Europe Global, internationales Online-Vermarkternetzwerk Werbung auf 5 Kontinenten in über 60 Ländern München über 250 Mitarbeiter in Deutschland und Europa Düsseldorf Karlsruhe Hamburg Seite 3 Version United Internet Dialog
4 Big Data und das Daten-Paradoxon Es gibt einen großen Hype um Big Data. Doch es gibt noch einen großen Graben: Zwar sammeln Unternehmen vermehrt Informationen und versuchen diese auch zu nutzen, doch wirklich datenbasierte Entscheidungen sind rar. Ein Grund ist der falsche Umgang: Die Leute füllen Seiten mit Informationen. Doch oft seien die Informationsmassen nicht mehr als Datenkotze. Wir müssen lernen, die Daten zu interpretieren, welche Vorteile man daraus ziehen könne gibt es zur Genüge: Doch ein großer Teil der Firmen hat Folien, aber keine Strategie: Big Data ist wie Teenagersex. Jeder redet darüber, keiner weiß, wie es geht, jeder denkt, dass es jeder andere macht, und deshalb behauptet jeder, es auch zu tun. Auszüge aus WiWo Artikel vom zu Vortrag von DJ Patil vom Wagnisfinanzierer Greylock Partners (ehemals Leiter Analyseabteilung des Business-Netzwerks Linkedin und 2011 vom Forbes Magazin zum zweitbesten Data Scientist hinter Google-Gründer Larry Page gekürt), DLD 2013 Seite 4 Version United Internet Dialog
5 Relevanz im Digitalen Dialog entlang der Customer Journey
6 Der Kunde ist durch mediale Reizüberflutung immer schwerer zu erreichen! Klassische Kommunikationsstrategien stoßen an ihre Grenzen! Seite 6 Version United Internet Dialog
7 Eigentlich sendet der Kunde diverse Signale, die auf seine Bedürfnislage rückschließen lassen Kurzfristig Anliegen Aktuelle Situation im Alltag Mittelfristig Interessen Vorlieben & Hobbies Langfristig Lebenssituation Umfeld, Träume und Pläne Seite 7 Version United Internet Dialog
8 empfängt aber dennoch zu viele irrelevante Botschaften Kurzfristig Anliegen Aktuelle Situation im Alltag? Mittelfristig Interessen Vorlieben & Hobbies Langfristig Lebenssituation Umfeld, Träume und Pläne Seite 8 Version United Internet Dialog
9 Warum ist das so?
10 Kunden-Insights liegen in getrennten Silos Relevanter Dialog erfordert ein vollständiges Kundenbild Media Insights CRM Insights 3rd Party Insights und damit die gemeinsame Betrachtung der verschiedenen Silos (Big Data) Seite 10 Version United Internet Dialog
11 Big Data-driven Dialog
12 Unsere Assets für datengetriebenen Dialog UI-Marktanteil s* 1. Hochfrequente Reichweite 30 Mio. Nutzer = > 50% Marktanteil bei primär genutzten -Accounts, die nahezu täglich abgerufen 2. Übergang Offline - Online Eindeutige Zuordnung der Adresse zur postalischen Adresse 3. Vielzählige Touchpoints , Newsletter, Banner Ads, Video, Digitale Flyer,... mit Closed-Loop Tracking 4. Media Insights Targetingsystem TGP mit umfangreichem Wissen über das Online-Verhalten eines Nutzers 5. Know-how und Technologie für Big Data Computer Center, IT-Infrastruktur and Ressourcen für Big Data Ansätze *Source: Studie zum Kommunikationsverhalten von Nutzern im Internet (2011) / Convios Consulting GmbH 2011 **Source: Deutscher Dialogmarketing Monitor 2011 Seite 12 Version United Internet Dialog
13 Unsere Media Insights Einzelattribute aus diversen Quellen Intern + Extern Registrierung Befragungen Befragungen Surfverhalten Befragungen Kaufverhalten Befragungen Mediennutzung Das Surfverhalten fließt täglich in die Profilbildung ein Data Mining mit TGP Zahlreiche standardisierte Profilmerkmale Demografe Media Insights Affinitäten für bestimmte Themen Klassische Marketingzielgruppen Zugehörigkeit zu Milieus Kaufverhalten Mediennutzung Vermarktertest Qualität des Targeting Seite 13 Version United Internet Dialog
14 kombiniert mit den CRM Insights des Kunden Media Insights * eröffnet neue Optimierungsmöglichkeiten im Kundenmanagement * Überschnitt auf Basis von Microsegmenten Seite 14 Version United Internet Dialog
15 Ein erstes einfaches Beispiel: Unterscheidung zwischen potenziellen Neu- und Bestandskunden Bestandskunden-Targeting Identifikation von Bestandskunden auf den Portalen WEB.DE, GMX und 1&1 Media Insights * Neukunden-Targeting Erkennung von potenziellen Neukunden, die den Bestandskunden ähnlich sind * Überschnitt auf Basis von Microsegmenten enabled by Seite 15 Version United Internet Dialog
16 DRP die Plattform für datengetriebene Dialogprodukte CRM & 3rd Party Insights UIM Touchpoints Offsite Client Touchpoints Onsite Cross Media Touchpoints Offsite *Das D -Produktportfolio von United Internet Dialog wird in Zusammenarbeit mit dem Technologie-Partner 1&1 D GmbH bereitgestellt und nach erfolgter D - Akkreditierung von 1&1 D GmbH durch das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik voraussichtlich im ersten Halbjahr 2013 verfügbar sein. Seite 16 Version United Internet Dialog
17 DRP Technologie Stack Data Management Big Data Warehouse-Plattform zur Zusammenführung großer Datenmengen aus internen und externen Quellen (Targeting, CRM,...) unter Beachtung von Datenschutz und IT-Security (Multi-Mandanten) Analytics Flexible Data Mining Suite (Predictive Analytics) für Modelling von Standard-/ Individual-Zielgruppen Campaign Management Best-in-Class Workflow-Lösung zum Management von datengetriebenen Multichannel-Kampagnen Touchpoints Ad-Server ADITION & Micro-CMS Revenue Path Inxmail/ Elaine & Digital Print FreeReader Cross-Media (Mail, Postwurf, Plakat etc.) über Kooperationen Tracking & Controlling Closed-Loop durch Pixel-Box-Tracking & Reporting- Lösung Internal Insights UIM Touchpoints Data Management (Hadoop, Exasol) Analytics (SPSS) Campaign Management (Unica) Client Touchpoints External Insights Cross Media Touchpoints (ADITION, Inxmail, Elaine, FreeReader, Revenue Path, Microstrategy) Seite 17 Version United Internet Dialog
18 Optimierung des Kundenmanagement
19 DRP Produkte unterstützten alle Phasen des Kundenlebenszyklus Seite 19 Version United Internet Dialog
20 Herausforderungen im Kundenmanagement Online Akquisition Werthaltige Kunden effizient und in relevanter Größenordnung akquirieren Retention Abwanderungsgefährdete Kunden rechtzeitig erkennen und verlorene Kunden zurückgewinnen Entwicklung Den richtigen Bestandskunden zur richtigen Zeit über den richtigen Kanal mit dem richtigen Angebot ansprechen Seite 20 Version United Internet Dialog
21 Predictive Modelling Strategie 360 o -Sicht auf den Nutzer/ Kunden Zusammenfassung aller relevanten Kundensignale (Soziodemografie, Online-Verhalten, Psychografie, Kaufverhalten, Mediennutzung, CRM & externe Daten + Effizientes Preprocessing der Daten Imputation/ Cleansing fehlender Daten zur Ergänzung der Profile und Erweiterung der Reichweite ( Hypervariate Similarity Modeling ) + Passende Komplexität bei Predictive Modelling Data Mining mit Decision Trees, MVR, Neural Nets etc.: Hoch-dimensionale Superposition der beschreibenden Attribute & nicht-lineares Mapping der Features Meta Modelling: Trimmung auf Robustheit & hochfrequente Remodellierung + Business Rules für Modellkonsistenz = Quality (Minimale Streuverluste auf maximaler Reichweite) Seite 21 Version United Internet Dialog
22 Predictive Modelling Workflow Generierung Vor-Evaluierung Seite 22 Version United Internet Dialog
23 Predictive Modelling Auswahl (KPI & Plausibilität) No. Modellierung ROC Lift 1 Logistische Regression Trefferquote 0,71 1,531 65,320% 2 CHAID 0,704 1,522 64,654% 3 Neuronales Netz 0,703 1,541 65,600% 4 Logistische Regression 0,736 1,614 66,111% 5 CHAID 0,725 1,592 66,939% 6 Logistische Regression 0,727 1,572 66,294% 7 CHAID 0,714 1,564 66,490% 8 Logistische Regression 0,737 1,606 67,535% 9 CHAID 0,72 1,626 68,346% 10 Neuronales Netz 0,719-1,591 66,478% 11 Logistische Regression 0,767 1,834 65,972% 12 CHAID 0,767 1,86 70,845% 13 Logistische Regression 0,783 1,854 67,424% 14 CHAID 0,753 1,792 70,772% Seite 23 Version United Internet Dialog
24 Test im Spitzensegment blue yonder 0,91 0,9 0,89 0,88 0,87 0,86 Trefferquote (UIM) Trefferquote (BY) 0,85 0,84 0,83 0, Seite 24 Version United Internet Dialog
25 1. Präzise Neukundengewinnung effiziente Akquise von Neukunden, die (Top-)Bestandskunden ähnlich sind Customer Acquisition Campaigns Ähnliche Neukunden ( statistische Zwillinge ) zu Bestandskundensegmenten (z.b. A-Kunden) finden Bestandskunden in der Ansprache ausschließen Potenzielle Neukunden mit Sonderkonditionen ansprechen Response-Lift entlang des Scores für Top- Kunden* 6,4 400% 4,1 2,8 3,0 3,3 2,0 2,4 2,6 1,6 1,7 Nicht-Reagierer erkennen und mit einem verbesserten Angebot nachfassen *Vorhersage über die Ähnlichkeit eines Nutzers zu A-Bestandskunden (100 = hohe Ähnlichkeit) Seite 25 Version United Internet Dialog
26 2. Verlängerung des Kunden-CRM auf die Portale WEB.DE, GMX und 1&1 Entwicklung und Retention von Bestandskunden CRM Campaigns Klickraten-Lift von Reichweite vs. Top-Kunde 70% Reichweite Top-Kunde Entwicklung: Bestandskunden oder qualifizierte Besucher auf den Portalen WEB.DE, GMX und 1&1 ansprechen Basierend auf Kundenhistorie und Predictive Modelling besondere Angebote unterbreiten Einmalbesteller aktivieren Inaktive Kunden erreichen Retention: Abwanderungsgefährdete oder verlorene Kunden gezielt mit Win- Back-Kampagnen ansprechen Kundenbindungssysteme auf die Portale WEB.DE, GMX und 1&1 verlängern Seite 26 Version United Internet Dialog
27 3. Retargeting Optimierung der Conversion durch intelligentes Nachfassen Retargeting Campaigns Conversion-Abbrecher direkt auf Portalen nachfassen Personalisierte Ansprache durch Einbettung betrachteter Produkte in das Werbemittel Genaue Steuerbarkeit von Kontaktfrequenz und Beendigung bei erfolgreicher Conversion Klickraten-Lift Reichweite vs. Produkt-Retargeting 672% Ansprechbare Zielgruppe kann durch automatisierte Ermittlung von ähnlichen Kunden erweitert werden Erhöhung der Relevanz der Botschaft durch zusätzliche Insights über den Abbrecher (z.b. Geschlecht) Reichweite Produkt-Retargeting Seite 27 Version United Internet Dialog
28 Zusammenfassung Marketing betrachtet bisher nur einen Ausschnitt des Kundenverhaltens und führt zu irrelevanten Botschaften => Die Effizienz der Werbekampagnen sinkt Ein Big Data -Ansatz ist nötig, um ein tieferes Verständnis für den heute multioptionalen Kunden zu erhalten und einen individuellen Dialog zu ermöglichen United Internet Dialog hat dazu DRP entwickelt, eine Plattform, die verschiedene Informationssilos zu einem 360 -Kundenbild zusammenfügt und mittels Predictive Modelling Anliegen & Bedarfssituation des Kunden prognostiziert Das integrierte Multi-Channel-Kampagnen-Management-System ermöglicht intelligenten Dialog an relevanten Touchpoints: z.b. Banner, , Direct-Mail, Out-of-Home Höhere Effizienz im Kundenmanagement ist das Hauptziel der datengetriebenen Dialogkampagnen! Seite 28 Version United Internet Dialog
29 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Fred Türling Leiter Media Information Technology/ Mitglied der Geschäftsbereichsleitung Telefon: Mobil: United Internet Dialog Brauerstrasse Karlsruhe
30 TGP Technologie Stack Data sources Campaign Sur fver halten surfing Profiling & Targeting Data Warehouse Befrsurveys agungen TGP -Products Kaufver halten shopping Data: 25 Terabytes Knowledge: 30 mill. users characteristics 700 Predictive Propensity Scores Modeling: media M edienver halten W eiter e exter ne external data Quellen 41, , , , , , , Seite 30 41, , , , , , , , , , , , , , Version United Internet Dialog
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