Segmentierung und KPIsAT Internet User & Partner Conference     21. November 2012, Hamburg Matthias Bettag, VP Analytics, ...
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Die Herausforderungen der WebAnalyse
Jemand interessiert?• Wer ist potentieller Käufer?• Woran erkennt man wer möglicherweise  interessiert wäre?• Wie und wo p...
Was macht den Unterschied inDigital/Online??
Was ist anders in der Webanalyse?• Datenbank Marketing ist  Zeilenbasiert (1 Zeile = 1 Kunde)• Web Analyse ist stream basi...
Webseitenstruktur bestimmt Stream• Korreliert die Ansicht einer Produkt Seite mit  dem Erwerb des Produktes?  – Ja klar. A...
Warum statistische Methoden in der            Webanalyse scheitern• Wenn der  Elbtunnel ein  Erfolgsfaktor ist,  dann korr...
Datenbank Marketing angewendet auf Web                     AnalyseVerstehen der Kunden                 Statistical Models ...
Datenbank Marketing angewendet auf Web               Analyse                                         10
Hier sind wir                 Digital Database Marketing                          Effective                          Marke...
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Funktionalismus
Funktionalismus• Jede Seite spielt eine spezifische Rolle im Design und Zweck der Webseite   – Richte Messung gezielt am Z...
Funktionale KPIs• Betrachten wir eine „Router Page“: Zweck dieser Seite ist es  Besucher, auf spezifischere Bereiche zu le...
Die Technik• Erstelle eine „Verhaltens  Landkarte” der Webseite• Klassifiziere die Distanz      Find Top     Eingangsseite...
Der Vorteil• Mit einer objektiven Klassifikation der Distanz  zwischen Seiten (Pages) besteht eine Variable  welche die To...
Use Case Analysis
What ist die Intention eines Besuchs?• Use Case Analyse beschreibt:1. Was haben die Besucher zu erreichen versucht?2. Wie ...
Was ist Use-Case Analyse?Die wesentliche Idee der Use-Case Analyse ist die Klassifizierung möglichst   vieler (aller) Besu...
Wie passt das zusammen?Use-Case ist eine FUNDAMENTALER Teil von Analyseprojekten. Es ist eine sehr   guter Rahmen für die ...
Wesentliche SchritteInitiale Use Cases• Definiere die erwarteten Besuchs-Typen einer Webseite     Verhaltens Signaturen   ...
Verhaltens-SignaturenWesentliche Informationen die beim Profil-Erstellen und Signatur Erkennung  zu beachten sind         ...
Rest AnalyseWenn die Segmente erstellt wurden bleiben oft noch einige  Verhaltensweisen übrig. Diese sollte man nicht igno...
Segmentierung
Segmentierung ist alles…                           26
Finanzbereich: KPI Strategie & ReportingSegmentierung als Fundament der Web Analyse                                       ...
Shopping: KPI Strategie & Reporting   Segmentierung als Fundament der Web Analyse                                         ...
Targeting •   Eine Test- und Personalisierungs Strategie pro Segment in der 2-stufigen Segmentierung     Matrix is wesentl...
Finanzbereich: TargetingAuf welche Weise werden die Segmente angesprochen:                 Retirement         Fund Categor...
Es geht nicht um Besuche, Es geht um Besucher!                                                 31
OK, das Ding sollte sich nun endlich verkaufen lassen..                                                          32
33Danke!Fotos:Matthias BettagSergei Brehm| aboutpixel.de, Shopping carts
Matthias BettagVP Analytics, EuropeSemphonic - Berlin Officehttp://semphonic.comTel: +49 173 2008758           Fotos:     ...
35Beispiel Dashboards mit2-Stufen SegmentierungDas Dateiformat ist Excel, aber ohne Makros zu benutzen, damit die Dateien ...
Measuring the Complete SiteThe answer to “How is my site performing?” is the sum of how well the site   is performing for ...
Measuring the Complete SiteWhen clicking on the “Succes Rate” in the middle section you see each  individual component suc...
Drilling-Down to Visit TypesThis approach then blends seamlessly into increasingly levels of detail. To   understand why y...
Drilling-Down to Visit TypesWith the ability to view each individual component success rate:                              ...
Online Intelligence Solutions             AT INTERNET USER & PARTNER CONFERENCE 2012                        21.-22. NOVEMB...
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„Segmentierung und KPIs“ von Semphonic

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Matthias Bettag von Semphonic erläutert, wie man dank Webanalyse und genauer Segmentierung die Ziele der Visitors identifiziert und KPIs pro Visitorkategorie festlegt.

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„Segmentierung und KPIs“ von Semphonic

  1. 1. Segmentierung und KPIsAT Internet User & Partner Conference 21. November 2012, Hamburg Matthias Bettag, VP Analytics, Europe, Semphonic
  2. 2. About Semphonic • Founded in 1997, Semphonic’s roots are in analysis of large scale data bases for: – Marketing – Customer servicing – Operational improvement Headquarter in Novato (San Francisco) • Focused on enterprise-level clients in: Offices in: – Financial Services Boston, Portland, Washington D.C., New – Health & Pharma, York, Berlin – B2B – E-Commerce www.semphonic.com – Media • Trusted advisor to major brands, including:• Host of the Web Analytics Conference X Change: May 2012: First time in Europe (Berlin), 100 participants from 17 countries Sep 2012: US conference sold out for the 6th time in a row EU X Change 2013: 10-12 June 2013, again in Berlin 2
  3. 3. Die Herausforderungen der WebAnalyse
  4. 4. Jemand interessiert?• Wer ist potentieller Käufer?• Woran erkennt man wer möglicherweise interessiert wäre?• Wie und wo platziert man das Produkt sinnvoll? 4
  5. 5. Was macht den Unterschied inDigital/Online??
  6. 6. Was ist anders in der Webanalyse?• Datenbank Marketing ist Zeilenbasiert (1 Zeile = 1 Kunde)• Web Analyse ist stream basiert (wenn man eine Zeile anschaut, was sagt diese über einen Visit ? aus?)• Stream Daten aggregieren nicht gut. Segmentiere eine Zeile nach ihren Werten und man erhält mehr oder weniger sinnlose Ergebnisse die dem Marketing nichts bringen. 6
  7. 7. Webseitenstruktur bestimmt Stream• Korreliert die Ansicht einer Produkt Seite mit dem Erwerb des Produktes? – Ja klar. Aber das ist eine triviale Analyse.• Konvertieren Besucher mit +5 PVs mit höherer Wahrscheinlichkeit, wenn der Konversionsprozess 4 PVs hat? – Ja klar...• Besucher die Seite A aufrufen sind erfolgreicher als Besucher die Seite B aufrufen. – Ja, weil das durch die Seitenstruktur bedingt ist 7
  8. 8. Warum statistische Methoden in der Webanalyse scheitern• Wenn der Elbtunnel ein Erfolgsfaktor ist, dann korreliert die A7 damit auf hohem Niveau• Webseiten verhalten sich in mancherlei Hinsicht wie Verkehr. Die Sturktur definiert die Besucherströme. 8
  9. 9. Datenbank Marketing angewendet auf Web AnalyseVerstehen der Kunden Statistical Models Proven Actionable Online Behavior Demographics Email Marketing Database Web Marketing Analytics Database-Driven Event Driven Social Old SaaS List Enhancement Customer Driven Verstehen der Besuche 9
  10. 10. Datenbank Marketing angewendet auf Web Analyse 10
  11. 11. Hier sind wir Digital Database Marketing Effective MarketingDatabase Marketing Digital The Right Techniques The Key Channels 11
  12. 12. Konvergenz ist die Zukunft im Onlinebereich 12
  13. 13. Funktionalismus
  14. 14. Funktionalismus• Jede Seite spielt eine spezifische Rolle im Design und Zweck der Webseite – Richte Messung gezielt am Zweck der Page aus – Dies kontrolliert viele Formen der Webseiten-Topologie• Functionalism ist ein Satz aus vordefinierten Seitentypen (Navigationsseiten, Commerceseiten, Supportseiten, … alle mit verschiedenen Sub-typen)• Functionalism ist ein Satz an Messungen, die jeweils auf den passenden Seitentyp ausgerichtet sind• Die Messung richtet sich nach der Funktion einer Seite. Einzelne Metriken können hier gutes, und dort schlechtes bedeuten – Datenschutz-Seite: Wer schaut sich das an? Besorgte Besucher. Also, viele Besuche mit Ansicht der Datenschutzseite könnte ein Ausdruck für viele besorgte, wenn nicht sogar misstrauische, Besucher sein! – Bounce rates können für Landingpages eine Erfolgsmetrik sein, wenn das Gesuchte dort direkt gefunden wurde. – Etc. 14
  15. 15. Funktionale KPIs• Betrachten wir eine „Router Page“: Zweck dieser Seite ist es Besucher, auf spezifischere Bereiche zu lenken.• Problem: Wenn Besucher auf die obere Top-Navi klicken und nicht auf Links in der Router page.• Wie funktioniert die Seite wenn sie das zweite Mal in einem Besuch aufgerufen wird? 15
  16. 16. Die Technik• Erstelle eine „Verhaltens Landkarte” der Webseite• Klassifiziere die Distanz Find Top Eingangsseite für >50% zwischen Seiten  Distanz: Level Pages der Seitenbesuche Schritte zwischen Knoten in derHierarchie• Distanz Kalkulation ist Find Next Seiten deren primäre Quelle eine Top Level wertvoll! Wie korreliert Level Down Page ist Distanz zum Erfolg? Repeat Till Klassifiziere Seiten in absteigenden Ebenen Done 16
  17. 17. Der Vorteil• Mit einer objektiven Klassifikation der Distanz zwischen Seiten (Pages) besteht eine Variable welche die Topographie steuert – Steuere Korrelation und Regression mit Distanz – Messe individuelle Pfade und Distanz – (z.B. berechne Pfad von A nach B pro Besuch. Ist das Ergebnis durchschnittlich, schneller, länger? Klassifiziere Besucher nach deren Effizienz) – Vergleiche Verhaltens-Landkarte mit abstrakter (designter) Webseiten-Landkarte (passt diese zum tatsächlichen Verhalten der Besucher?) 17
  18. 18. Use Case Analysis
  19. 19. What ist die Intention eines Besuchs?• Use Case Analyse beschreibt:1. Was haben die Besucher zu erreichen versucht?2. Wie gut passt dieses Verhalten zum geplanten Design der Seite?3. Sind Besucher mehr oder weniger Wahrscheinlich erfolgreich für die verschiedenen Gründe eine Seite zu besuchen?Use Case Analyse betrachtet eine Webseite aus derBenutzerperspektive. Webanalyse richtet sich zu oft nach der“Webseite als Instrument”. Es geht aber um das Messen desmenschlichen Verhaltens und nicht darum, wie sich Seitenverhalten. 19
  20. 20. Was ist Use-Case Analyse?Die wesentliche Idee der Use-Case Analyse ist die Klassifizierung möglichst vieler (aller) Besuche bezüglich der Intention welche die Besucher beim besuch der Webseite hatten, und deren Erfolgsgrad. Verhaltensgesteuert • Use Case Analyse fokusiert auf tatsächliches Verhalten auf einer Seite Visit-Based • Use-Cases sind eigentlich immer besuchsbezogen. Einzelne Besucher können verschiedene Besuchstypen aufzeigen Integriert • Bestehende Design Use-Cases und VoC KANN und SOLLTE miteinander integriert werden 20
  21. 21. Wie passt das zusammen?Use-Case ist eine FUNDAMENTALER Teil von Analyseprojekten. Es ist eine sehr guter Rahmen für die Webseitenmessung, das Reporting, und weitergehende Analysen. Site Design Site Marketing Online Marketing Integrated Marketing• How well does • How can I • Who uses the • How can I use the web site optimize online web channel online behavior work? campaigns? and why? in other channels? Functionalism Use Case Analysis •Measuring your site as a set •Measuring what your visitors of tools that visitors use want to accomplish and how successful they are 21
  22. 22. Wesentliche SchritteInitiale Use Cases• Definiere die erwarteten Besuchs-Typen einer Webseite Verhaltens Signaturen • Identifiziere & Teste das Verhalten eines Use-cases Segmentierung • Erstelle Besuchs-Segmente Rest-Analyse • Erstelle Profile aller nicht-klassifizierten Verhaltensweisen Erfolgsanalyse • Messe die Webseiten-Effizienz für jeden Use-case 22
  23. 23. Verhaltens-SignaturenWesentliche Informationen die beim Profil-Erstellen und Signatur Erkennung zu beachten sind Was kommt zuerst? • First Click / First Page / First Event Was passiert am häufigsten? • Mesit angesehener Inhalt / Meiste Zeit pro Inhaltsbereich / Erfolge Wie kommt man dahin? • Direkt via SEO oder PPC oder Home Page Eingang Navigation • Wurde gesucht – war diese spezifisch? Wer sind sie? • Einige Besuchstypen sind spezifisch für Besuchertypen VoC Integration • Besuchsintention und Zielerreichung 23
  24. 24. Rest AnalyseWenn die Segmente erstellt wurden bleiben oft noch einige Verhaltensweisen übrig. Diese sollte man nicht ignorieren!Was tun mit dem Rest: Einmal da und weg: Diese Population ist vermutlich nicht analysierbar ausser wenn die Eingang auf die Seite dies offenbart (manchemal im SEM- Bereich). Man muss entscheiden was mit dieser Guppe passieren soll und ob diese in Reports einfliesst. Anderer Rest: Erstelle Profile nach Eingangsmethode, 1st click, key content, Erfolg, VoC data, etc. um potentielle Subsegmente zu erkennen die wiederum zu neuen Use-cases führen. Analysiere neue Use-Cases: Neue Use-cases sind oft die interessantesten weil die Webseite nicht dafür designt wurde und diese Besuchstypen daher nicht optimal unterstützt. Falsche Intentionen: Die Webanalyse klassifiziert Besuche als X, aber diese Besucher sagen etwas anderes per VoC aus Affinität: Wenn Besucher einen Use-case erfüllen, wie wahrscheinlich tun sie dies dann für andere Use-Cases? 24
  25. 25. Segmentierung
  26. 26. Segmentierung ist alles… 26
  27. 27. Finanzbereich: KPI Strategie & ReportingSegmentierung als Fundament der Web Analyse Don’t forget the “Why”Start with the Retirement Fund Category General Fund Specific Fund Planning Research Research Research “Who” Category Client Prints / New Portfolio Time to/on Advisors Visit Evaluator Adds Fund Usage Nearly Every Plan Client New Portfolio New Portfolio New Portfolio Meaningful Metric Updates / Managers Month Adds Adds Adds is a product of this Matrix produced by High-Wealth Leads # of Funds # of Funds Time to/on Two-Tiered Generated / Investors Opportunity Viewed Viewed Fund Segmentation General Account # of Funds Time to/on # of Funds Opens / Viewed Fund Investors Opportunity Viewed 27
  28. 28. Shopping: KPI Strategie & Reporting Segmentierung als Fundament der Web Analyse Don’t forget the “Why” Product Start with the Directed Potential Discount Customer Buyer Shopper Service “Who” Shopping Conversion Register Online Value / Visit Satisfaction Rate Rate Nearly Every Store Tie Conversion Circular Rate Online Meaningful Offline Rate to Online Service % Metric is aCustomers Conversion Register Online product of this Multi- View Value Rate Rate Service % Channel Matrix produced Near Store Tie Store Tie Circular Rate - by Two-Tiered Store Rate Rate SegmentationProspects Moderate Conversion Register Value / Visit - Distance Rate Rate Event Conversion Register Value / Visit - Shopper Rate Rate 28
  29. 29. Targeting • Eine Test- und Personalisierungs Strategie pro Segment in der 2-stufigen Segmentierung Matrix is wesentlich (und datengesteuert)! Man kann nicht eine Testing-, Personalisierungs- oder Seitenstrategie erstellen ohne diese Fragen pro Segment in der Matrix zu beantworten. Welchem Wettbewerber sind die Besucher zugeneigt? Was ist die größte Sorge? Was wird beachtet? Welche Kanäle werden benutzt? Wie wird ausgewählt? Welche Funktionen sind wichtig? Welche sind die demographischen Informationen?Warum gehen Besucher woanders hin? 29
  30. 30. Finanzbereich: TargetingAuf welche Weise werden die Segmente angesprochen: Retirement Fund Category General Fund Specific Fund Planning Research Research Research Just the Facts New Portfolio Advisors RT Tool Drive Setup Adds Time to/on Fund Plan Client Updates / Portfolio New Portfolio New Portfolio Month Evaluator Adds Adds Managers High-Wealth Leads Generated Tradition of # of Funds Time to/on Fund / Opportunity Value Campaign Viewed Investors General Account Opens / Brand Fund # of Funds Time to/on Fund Opportunity Campaign Viewed Investors 30
  31. 31. Es geht nicht um Besuche, Es geht um Besucher! 31
  32. 32. OK, das Ding sollte sich nun endlich verkaufen lassen.. 32
  33. 33. 33Danke!Fotos:Matthias BettagSergei Brehm| aboutpixel.de, Shopping carts
  34. 34. Matthias BettagVP Analytics, EuropeSemphonic - Berlin Officehttp://semphonic.comTel: +49 173 2008758 Fotos: • Matthias BettagEmail: mbettag@semphonic.com • Gary AngelTwitter: @MatthiasBettag • Sergei Brehm| aboutpixel.de, Shopping carts 34
  35. 35. 35Beispiel Dashboards mit2-Stufen SegmentierungDas Dateiformat ist Excel, aber ohne Makros zu benutzen, damit die Dateien ohneWarnmeldungen geöffnet werden können – wichtig wenn Distribution ans obereManagement geplant ist
  36. 36. Measuring the Complete SiteThe answer to “How is my site performing?” is the sum of how well the site is performing for each audience type. This can be captured in a high- level site report. Left are the visitor segments, in the middle are the engagements (% and total #) and on the right side are the conversions. Arrows up and down indicate changes month over month (MoM) or Year over Year (YOY) 36
  37. 37. Measuring the Complete SiteWhen clicking on the “Succes Rate” in the middle section you see each individual component success rate: 37
  38. 38. Drilling-Down to Visit TypesThis approach then blends seamlessly into increasingly levels of detail. To understand why you’re successful (or not) with an audience, you need to understand the visit-types they were attempting. Note the “Visit Type” tab on the top section which now displays Visit Types (not Visitor Types) 38
  39. 39. Drilling-Down to Visit TypesWith the ability to view each individual component success rate: 39
  40. 40. Online Intelligence Solutions AT INTERNET USER & PARTNER CONFERENCE 2012 21.-22. NOVEMBER 2012 LESENSIEUNSEREEINDRÜCKEDERUSER&PARTNERCONFERENCE2012 MEHRERFAHRENÜBERATINTERNET KONTAKTIERENSIEUNSÜBERUNSERKONTAKTFORMULAR TEILENSIEIHREERFAHRUNGMITKUNDEN,PARTNERNUNDDEMATINTERNETTEAMAUFDERUSER&PARTNER CONFERENCE2013!DATUMUNDLOCATIONWERDENAUFSOZIALENNETZWERKENODERIMDIREKTENKONTAKTMITUNSBEKANNTGEGEBEN. WWW TINTERNET .A .COM

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