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• Kerngeschäft: E-Mail-Marketing Lösungen, insbesondere Versandsoftware für
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Produktempfehlungen im E-Mail-Marketing
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emojis auf Basis semantischer Entfernungen
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Einsatz von Recommendation Technologien zur Responsesteigerung im E-Mail-Marketing

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Präsentation der XQueue GmbH auf der
dmexco 2015
Frank Strzyzewski
Köln, den 16. September 2015

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Einsatz von Recommendation Technologien zur Responsesteigerung im E-Mail-Marketing

  1. 1. Einsatz von Recommendation Technologien zur Responsesteigerung im E-Mail-Marketing Präsentation der XQueue GmbH auf der dmexco 2015 Frank Strzyzewski Köln, den 16. September 2015
  2. 2. Unternehmensprofil Eckdaten • Kerngeschäft: E-Mail-Marketing Lösungen, insbesondere Versandsoftware für Endkunden und Agenturen • Gründung: 2002 • Standorte: Offenbach am Main, Freiburg im Breisgau • Größe: 25 feste Mitarbeiter + Freelancer, Praktikanten und Auszubildende • Kundenbasis: 800 Kunden in 30 Ländern Produkte • E-Mail Versandsoftware • E-Mail Tools • AddressCheck • E-Mail-Frequenz Assistent • Spam & Phishing Radar • E-Marketing Services • Beratung, Konzeption & Design • Kampagnen-Management • Analyse & Optimierung
  3. 3. Ausgewählte Referenzen
  4. 4. Relevanz als Imperativ im E-Mail-Marketing Der durchschnittliche Newsletter … … ist nicht oder nur marginal personalisiert (meistens nur Anrede) … ist konzeptionell wenig anspruchsvoll … ist nur selten Gegenstand von Tests zur Response- Optimierung Der durchschnittliche Empfänger … … investiert immer weniger in eine E-Mail (mehr E-Mails, Zeit beschränkt, mehr mobile Endgeräte) … wird immer besser vor Irrelevanz geschützt (z.B. Gmail mit Engagement basiertem Filter) The Challenge Be more relevant or be obsolete
  5. 5. Recommendation Technologien bieten wirkungsvolle Ansätze zur Steigerung der Relevanz im E-Mail-Marketing
  6. 6. Überblick klassische Reco Ansätze und Ziele • Collaborative Filtering • Association Rules • Contrast Mining • Stereotyping • Predictive Modeling • Taxonomical User Profiling • Sequence Pattern Mining • Tensor Factorization • Deep Learning • Trust-based Recommendations • Logistic Regression • Content based Recommenders • Latent Factor Models • Machine Learning • Clusteranalyse • Semantic Distances • Knowledge-based Recommender • Hybrid Recommender Systems • … • Produkt und Content Empfehlungen • Incentive Aussteuerung
  7. 7. Produktempfehlungen im E-Mail-Marketing
  8. 8. Reco Ziele im E-Mail-Marketing • Collaborative Filtering • Association Rules • Contrast Mining • Stereotyping • Predictive Modeling • Taxonomical User Profiling • Sequence Pattern Mining • Tensor Factorization • Deep Learning • Trust-based Recommendations • Logistic Regression • Content based Recommenders • Latent Factor Models • Machine Learning • Clusteranalyse • Semantic Distances • Knowledge-based Recommender • Hybrid Recommender Systems • … • Empfehlungen jenseits von Produkten • Empfehlungen für E-Mail-Versender
  9. 9. „Bestseller“ Content
  10. 10. Autosuggest-Funktion und Mailbox-Existenz Double Opt-In Bounceraten sinken auf unter 0.5%
  11. 11. emojis auf Basis semantischer Entfernungen
  12. 12. Bounce Prognose mit Versandempfehlung
  13. 13. Besserer Cold Start Content
  14. 14. Personalisierte Versandzeitpunkt-Empfehlungen • Personalisierung Für jeden Empfänger wird der optimale Versandzeitpunkt auf Basis der Response-Historie berechnet, und der Versand für jeden Empfänger zum berechneten Optimum ausgelöst. • Ergebnis Ähnliche unique Öffnungs- und Klickraten, aber höhere Mehrfach- Öffnungsraten und –Klickraten, und höhere Conversions.
  15. 15. Werbedruck-Empfehlung • Personalisierung Die optimale Frequenz für Empfänger- gruppen wird anhand verschiedener E-Mail Engagement Metriken berechnet • Ergebnis Höhere Umsätze bzw. höherer E-Mail Lifecycle Value Empfehlung für optimale Versandfrequenz
  16. 16. Vorschläge für Betreff Syntax Muster • CC  Conditional Content • C  Zahl • $  Nichtwort • N  Substantiv • A  Adjektiv • V  Verb • X  Satzzeichen • P  Pronomen • K  Konjunktion • ART  Artikel • …
  17. 17. Betreff Keyword Empfehlungen
  18. 18. Ausblick für weitere Reco-Ansatzpunkte IP Adressen Deliverability Abmeldungen Header Settings Bilder (Farben, Inhalte, Position) Texte (Menge, Tonalität, Lesbarkeit) Öffnungen Betreff E-Mail-Frequenz Vertrauensbildende Maßnahmen Response Stellhebel Willkommens-Strecken Klicks Preisniveau Text-Bild-Verhältnis Content Absender Angebotsreihenfolge Incentivierung Anzahl Angebote Werbedruck Paßgrad der Angebote
  19. 19. XQueue GmbH Christian-Pleß-Str. 11-13 D - 63069 Offenbach am Main T: +49.69 83 00 89 80 F: +49.69 83 00 89 89 E: frank.strzyzewski@xqueue.com Vielen Dank für Ihre Zeit und Aufmerksamkeit! Sie möchten diese Präsentation? Ich sende sie Ihnen gern zu. Visitenkarte oder kurze Mail reicht. Sie möchten nähere Informationen? Meine Kollegen am Stand oder auch ich erkläre Ihnen die Konzepte und Lösungen gern im Detail. Kontakt Danke

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