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Design Thinking zur Optimierung der Customer Journey

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Veröffentlicht am

Bei der Shift/CX-Konferenz 2019 in Frankfurt hielt Martin Szugat einen Vortrag, wie man Design Thinking zum Lösen von Problemen und der Entwicklung neuer Ideen nutzt und damit die Kundenwege optimiert.

Veröffentlicht in: Business
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Design Thinking zur Optimierung der Customer Journey

  1. 1. Von Martin Szugat auf der Shift/CX am 27.3 in Frankfurt am Main Design Thinking für die Optimierung der Customer Journey
  2. 2. Flop 5 der Customer Journey Fails Aus leidvoller persönlicher Erfahrung.
  3. 3. 5. Die Gießkanne „Wir machen jetzt auch Tik Tok!“
  4. 4. 4. Die Überforderung „Zum Warenkorb … Fan werden … Empfehlen Sie uns …“
  5. 5. 3. Der Flaschenhals „Bitte nennen Sie uns Ihren Namen, Ihr Geschlecht, Ihr Alter, …“
  6. 6. 2. Die Ablenkung „Jetzt für unseren Newsletter anmelden!“
  7. 7. 1. Der Messhaufen „Unsere Verweildauer ist gestiegen.“
  8. 8. Kennzahlentreiberbaum
  9. 9. Beispiel: ProSiebenSat1 Digital
  10. 10. Umsatz: Video Ads Aktivierung: Website Akquisition: Facebook AIs Revenue CPM x Video Views x Ads per View Page Visits x Fans View Rate Relative Reach Post Reach Click Rate Links Clicks Transfer Rate x x x
  11. 11. HINWEIS: Bei dieser Addition werden Nutzer, die sowohl bezahlt als auch organisch erreicht werden, doppelt gezählt. Gesamte Impressionen := [page_impressions] Ø Klickrate (Links) := [Klicks (Links)] / [Gesamte Impressionen] x Klick (Links) := [page_consumptions_b y_consumption_type_li nk_clicks] Virale Reichweite := [page_impressions_ viral_unique] Bezahlte Reichweite := [page_impressions_ paid_unique] x x EdgeRank Gesamte Reichweite := [page_impressions_ unique] x Eingebundene Nutzer := [page_engaged_use rs] x Ø Relative (organische nicht- virale) Reichweite := [Organische (nicht-virale) Reichweite] / [Fans]Nicht-virale Reichweite := [Organische (nicht- virale) Reichweite] + [Bezahlte Reichweite] Ø Viraler Uplift := [Virale Reichweite] / [Nicht-virale Reichweite] Ø Engagement Rate (Reichweite) := [Eingebundene Nutzer] / [Gesamte Reichweite] Ø Impressionen per Nutzer := [Gesamte Impressionen] / [Gesamte Reichweite] Facebook Page Post Performance External Performance Product-View-Performance Revenue Ad-Inventory Ø eCPM x Ø Ad-Inventory per Video View x Ø Video Views pro Facebook Page Sitzungen := [Facebook Page Post Sitzungen] / [Facebook Page Posts Video Views] x Ø Abbruch- & Messfehlerrate x Facebook Page Post Sitzungen := GA.Sessions(source=f acebook, medium=social OR social_paid, term=social_post OR social_post_ad) Facebook Page Post Video Views := GA.Goals(goal=Video Viewed overall, source=facebook, medium=social OR social_paid, term=social_post OR social_post_ad) Facebook Share Button Performance Facebook Share Button Klicks := GA.Events(category =Social Click, action=Facebook) Ø Facebook Share Button Klickrate := [Facebook Share Button Klicks] / [Sitzungen] Sitzungen := GA.Sessions() x Ø Abbruchrate x Facebook Shares := tbd Gesamte Impressionen := tbd Ø Klickrate (Links) := [Klicks (Links)] / [Gesamte Impressionen] x Klick (Links) := tbd Gesamte Reichweite := tbd x Ø Impressionen per Nutzer := [Gesamte Impressionen] / [Gesamte Reichweite] Ø Abbruch- & Messfehlerrate x Ø Video Views pro Facebook Share Button Sitzungen := [Facebook Share Button Sitzungen] / [Facebook Share Button Video Views] x Facebook Share Button Sitzungen := GA.Sessions(source=f acebook, medium=social, term=social_onsite) Facebook Share Button Video Views := GA.Goals(goal=Video Viewed overall, source=facebook, medium=social, term=social_onsite) Ø Reichweite per Share := [Gesamte Reichweite] / [Facebook Shares] x Facebook Other Performance x Ø Video Views pro Facebook Other Sitzungen := [Facebook Other Sitzungen] / [Facebook Other Video Views] x Facebook Other Sitzungen := GA.Sessions(source=f acebook, medium=social, term=<not set> OR social_ad OR social_app OR social_direct OR social_affiliate) Facebook Other Video Views := GA.Goals(goal=Video Viewed overall, source=facebook, medium=social, term=<not set> social_ad OR social_app OR social_direct OR social_affiliate) Klicks := tbd Ø Abbruch- & Messfehlerrate Ad Klicks := tbd App Klicks := tbd Direct Share Klicks := tbd Legende Key Performance Indicator := <Berechnungsformel: [KPI] oder [facebook_insights_ken nzahl] KPI mit direkter Möglichkeit der Optimierung, d.h. keine Abhängigkeit von anderen KPIs. Algorithmus oder Berechnung, deren Details nicht bekannt sind. Bruchstellen, bei denen Messfehler auftreten können oder bei denen der Nutzer abbricht. Die Messung dieser Kennzahlen ist wichtig, um u.a. technische Probleme zu erkennen, wenn bspw. der Wert stark ansteigt. KPI in kursiver Schrift: Berechnungsform el noch nicht bekannt / definiert. Ø Klickrate := tbd Gesamte Reichweite := tbd x Ø Klickrate := tbd Aktive Nutzer := tbd x KPIs, die durch den oben genannten Algorithmus / Berechung beeinflusst werden. Konkrete Kennzahl HINWEIS: Bei den Klicks werden nur Klicks auf Link-Posts berücksichtigt. Links im Post- Text können nicht getrackt werden. Außerdem kann bei Impressionen nicht zwischen Link-Posts und z.B. Bild-Posts unterschieden werden. Entsprechend ist die Klickrate eine Unterschätzung.HINWEIS: Klicks auf Posts können auch auf fremde Websites führen. Umgekehrt kann Facebook Page Post-Traffic auch von fremden Facebook Pages kommen. Affiliate Klicks := tbd Ø Klickrate := tbd Fans := [likes] x Organische (nicht-virale) Reichweite := [page_impressions_ organic_unique] HINWEIS: Bei dieser Addition von Unique Usern findet keine Doppel- bzw. Dreifachzählung statt. Dies entspricht einer Vereinigung dreier Mengen. + Fans := [page_fans] HINWEIS: Der EdgeRank ist ein komplexer Algorithmus (konkret: maschinelles Lernverfahren), welcher abhängig von sozialen Interaktionen die Sichtbarkeit und damit die Reichweite von Posts sowie Likes, Kommentare, Shares etc. steuert. Der EdgeRank wird für jeden Nutzer, für jeden Post und zu jedem Zeitpunkt individuell berechnet und hängt u.a. von der Affinität zwischen Nutzer und Page sowie der Aktualität des Posts ab (und laut Facebook weiteren ca. 1.000 Faktoren mit unterschiedlicher Gewichtung). Für die Sichtbarkeit sind auch die EdgeRanks aller zeitgleich veröffentlichen Posts relevant. HINWEIS: Die Anzahl der Klicks muss nicht zwangsläufig mit der Anzahl der Visits übereinstimmen, weil der Nutzer bspw. das Laden der Seite abbrechen kann (weil er sich z.B. verklickt hat) oder die Mobilfunkverbindung ist unterbrochen. Außerdem messen Google Analytics und Facebook unterschiedlich. +Video Views HINWEIS: Derzeit können wir nicht messen, ob jemand auf Veröffentlichen klickt, nachdem er einen Social Share Button angeklickt hat. HINWEIS: Derzeit können wir die Anzahl der Shares nicht messen, ggf. über Domain Insights möglich (tbd). HINWEIS: Die Anzahl der Klicks muss nicht zwangsläufig mit der Anzahl der Visits übereinstimmen, weil der Nutzer bspw. das Laden der Seite abbrechen kann (weil er sich z.B. verklickt hat) oder die Mobilfunkverbindung ist unterbrochen. Außerdem messen Google Analytics und Facebook unterschiedlich. HINWEIS: Die Reichweite per Share wird u.a. vom EdgeRank beeinflusst, ist also abhängig vom Engagement (Like, Kommentare etc.) für den Share, sowie von der Anzahl der Freunde des Nutzers, der einen Artikel teilt. Des Weiteren können Shares auch mit Ads beworben werden. + HINWEIS: Wichtige Anmerkungen zum jeweiligen KPI. HINWEIS: durch ID-Tracking in der URL kann indirekt die Anzahl der Klicks auf geteilte URLs ermittelt werden anhand der gezählten Visits. HINWEIS: Der EdgeRank ist nicht nur ein dynamischer (d.h. nicht-linearer) Algorithmus, sondern darüber hinaus abhängig von historischen Werten, z.B. vergangenen Interaktionen der Fans mit den Posts der Page. Eine niedrige Engagement- Rate wirkt sich so langfristig auf die relative Reichweite negativ aus und reduziert infolge auch das Engagement, d.h. es existiert eine (positive wie negative) Rückkopplung. Die Anzahl der Sitzungen mit Facebook Sharing-Potential hängt insbesondere wiederum von der Anzahl der Facebook Page Post- Sitzungen ab. HINWEIS: Anzahl der Fans ist per API für jede Seite ermittelbar, z.B.: http://graph.facebook.com/ galileo?fields=likes HINWEIS: Die gesamte Reichweite kann sich durch Shares des Shares (Viralität) nochmals erhöhen, d.h. die Kausalkette Engaged Users -> Viral Reach -> etc. müsste hier der Vollständigkeits wie oben bei Facebook Page Post wiederholt werden. Im Detail.
  12. 12. Wie sieht Ihre Customer Journey aus?
  13. 13. Piratenmodell
  14. 14. Quelle: http://500hats.typepad.com/
  15. 15. Design Thinking Ein Ansatz zum Lösen von Problemen aus Anwendersicht.
  16. 16. „Fail early to succeed sooner.“ Tom Kelley, Mitbegründer des Design Thinkings
  17. 17. Welche Werkzeuge?
  18. 18. Ihren Kopf.
  19. 19. Und ein Canvas-Poster, Notizzettel sowie einen Stift.
  20. 20. Einfacher Design-Prozess für datengetriebenes Marketing 1) Anwendungsfälle mit Nutzenpotential identifizieren. KUNDENKONTAKTPUNKTE ANALYTIK-REIFEGRAD 2) Anwendungsfälle nach analytischem Reifegrad sortieren. DATENSTRATEGIEDATENLANDSCHAFT 3) Analytische Lösung konzipieren: Daten, Werkzeuge etc. 4) Datenquellen erkunden & Datenlieferanten ermitteln.
  21. 21. Legen Sie los. Die kostenlosen Datentreiber-Canvas sowie Anleitungen, Beispiele, Vorträge und vieles mehr finden Sie auf www.datenstrategiedesign.de.
  22. 22. datentreiber.de Web: www.datentreiber.de Blog: www.datentreiber.de/blog/ Martin Szugat Geschäftsführer Telefon: +49 [0]881 12 88 46 53 Email: ms@datentreiber.de

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