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Sprechen wir über ein Framework für
datengetriebenes Arbeiten
Prozesse, KPIs, Team Setup
Über mich
Background
•  Studium Psychologie mit Schwerpunkt Wirtschaftspsychologie & Psychologische
Diagnostik
•  Lektor FHWien Studiengänge der WKW - Institut für Unternehmensführung (seit
2012)
•  CMO KochAbo GmbH, DACH (2012-2014)
•  CMO durchblicker.at (seit 2015)
alexander.leopoldinger.haiden@gmail.com
xing.com/profile/Alexander_LeopoldingerHaiden
Agenda
Let‘s see how far we go....
1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)?
2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an?
3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen?
4.  Exkurs: AARRR
5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines
Beispiels aus der klassischen Werbung.
Track and analyze the right KPIs during
different steps over time
Find a framework approach to focus and don‘t lose overall view
Op#mierung:	CAC,	Traffic,	CRV,	CLV	
€€€€€€€€																																€€€€€																																									€€€																																					€€																										€	
t0	
(Gründung)	
t1	
Cash	out	
CAC	
X	Euro	 CLV	
X*3	Euro
Track and analyze the right KPIs during
different steps over time
Find a framework approach to focus and don‘t lose overall view
Fragen:	
•  Wer	kauJ	das	Produkt?	
•  Welche	Kanäle	funk#onieren?	
•  Welche	WerbemiRel?	
•  Funk#oniert	Website?	
KPIs:	
•  CVR,	CAC,	CTR,	Bounce	rate	
•  Start	to	collect	data!	All	data!	
à	Business	Analy#cs	Approach	
•  Simples	Beispiel:	Google	Analy#cs	vollständig	
Launchphase	
Ziele:	
•  Monetarisierung	Kundenstamm	
•  Vorhersagen	treffen	
•  Skalierung	in	leistungsstärksten	und	effizientesten	
Kanälen	
•  Detaillierte	Op#mierung	der	KPIs	
KPIs:	
•  Life#me	value	(CLV),	reten#on,	cohorts	
•  Detailed	CVR,	CAC		
Skalierung	
€€€€€€€€																																€€€€€																																									€€€																																					€€																										€	
t0	
(Gründung)	
t1	
Cash	out	
Op#mierung:	CAC,	Traffic,	CRV,	CLV
Welche Daten sammle ich in welcher Struktur
und wann fokussiere ich auf welche Daten?
ü  Alle Daten sammeln in
guter Struktur, damit sie
analysierbar sind
ü  Auf Kennzahlen
fokussieren, die zentral
für Erfolg sind
ü  Nicht mit Dingen
beschäftigen, die nicht
wichtig sind
Agenda
Let‘s see how far we go....
1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)?
2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an?
3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen?
4.  Exkurs: AARRR
5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines
Beispiels aus der klassischen Werbung.
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PR
Datentiefe in zentralen Kanälen,
Integration und Team-Setup
In Tiefe analysieren und in Breite verbinden
Jeder zentrale Kommunikationskanal hat detaillierte KPIs:
•  Hoher Detailgrad und Datentiefe für Optimierung notwendig
•  Spezialist inhouse für bestimmte Exzellenz notwendig (Monotonie)
Adwords SEO Display TV/OOH/Radio
Affiliate Conversion (CRO) E-Mail
Aktivitäten integriert betrachten und miteinander in Bezug setzen!
Social
etc.
CRM
Arbeiten in interdisziplinären Teams
Schnelle und inkrementelle Iteration à Optimierung
Marke1ng	 Product	
IT
Arbeiten in interdisziplinären Teams
Schnelle und inkrementelle Iteration à Optimierung
Marke1ng	 Product	
IT	
Beispiel	
Usability	Tes1ng
Agenda
Let‘s see how far we go....
1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)?
2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an?
3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen?
4.  Exkurs: AARRR
5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines
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✓
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Fragen:	
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€€€€€€€€																																€€€€€																																									€€€																																					€€																										€	
t0	
(Gründung)	
t1	
Cash	out	
Op#mierung:	CAC,	Traffic,	CRV,	CLV	
Example	
Startup	
metrics:	
AARRR!!
AARRR Startup Metrics Model
1) Acquisition
2) Activation
3) Retention
4) Revenue
5) Referral
Tribute to:
•  Dave McClure (500 Startups)
•  Nico from tourradar.com
AARRR Startup Metrics Model
1) Acquisition
2) Activation
3) Retention
4) Revenue
5) Referral
AARRR Startup Metrics Model
1) Acquisition
2) Activation
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4) Revenue
5) Referral
AARRR Startup Metrics Model
1) Acquisition
2) Activation
3) Retention
4) Revenue
5) Referral
AARRR Startup Metrics Model
1) Acquisition User comes to website
from various channels
2) Activation
The user uses the
product, indicating a
happy first visit
3) Retention
The user comes back,
indicating they like the
product
4) Revenue
The user conduct some
monetization behavior.
Yay!
5) Referral
The user likes the
product so much, he
refers other users
•  Time	on	site	
•  Bounce	rate	
•  Pages	per	visit		
•  Conversion	to	email	/	leads	
•  Social	media	shares		
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customers	
•  Cohort	Analysis		
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Success	
metrics
Agenda
Let‘s see how far we go....
1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)?
2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an?
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5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines
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Datengetriebene Klassik
Richtige Dateninterpretation
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MaFo, Kreation, begleitende Evaluation
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Marktforschung Marketingplan
Mittel Ziel
Wachstum durch
effiziente & smarte
Kundengewinnung
Identifikation der Potenziale
entlang der Werbewirkungskette
KNOWLEDGE	 LIKING	
IMAGE	/		
POSITIONING	
AWARENESS	
CONVICTION	/	
PURCHASE	
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Gestützt/ungestützt
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Aufbau, Saisonen, Konkurrenz)
•  Definition der Ziele/Benchmarks
–  Awareness (gestützt/ungestützt)
–  Produktwissen (Autoversicherung, etc.)
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–  Traffic (Website)
–  Sales (Abschlüsse)
•  Pretest vor Produktion & Launch
•  Posttest nach Initialphase
–  Höchster Werbedruck in den ersten 4 Wochen
–  Danach Prüfung der Zielerreichung
•  Posttest nach Werbepause
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ü  Vielen Dank!
ü  Mille grazie!
ü  Thank you!

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PERFORMIX.Wien 2016 – Startschuss für Start-ups – so startet man durch – Alexander Leopoldinger-Haiden (durchblicker.at)

  • 1. Sprechen wir über ein Framework für datengetriebenes Arbeiten Prozesse, KPIs, Team Setup
  • 2. Über mich Background •  Studium Psychologie mit Schwerpunkt Wirtschaftspsychologie & Psychologische Diagnostik •  Lektor FHWien Studiengänge der WKW - Institut für Unternehmensführung (seit 2012) •  CMO KochAbo GmbH, DACH (2012-2014) •  CMO durchblicker.at (seit 2015) alexander.leopoldinger.haiden@gmail.com xing.com/profile/Alexander_LeopoldingerHaiden
  • 3. Agenda Let‘s see how far we go.... 1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)? 2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an? 3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen? 4.  Exkurs: AARRR 5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines Beispiels aus der klassischen Werbung.
  • 4. Track and analyze the right KPIs during different steps over time Find a framework approach to focus and don‘t lose overall view Op#mierung: CAC, Traffic, CRV, CLV €€€€€€€€ €€€€€ €€€ €€ € t0 (Gründung) t1 Cash out CAC X Euro CLV X*3 Euro
  • 5. Track and analyze the right KPIs during different steps over time Find a framework approach to focus and don‘t lose overall view Fragen: •  Wer kauJ das Produkt? •  Welche Kanäle funk#onieren? •  Welche WerbemiRel? •  Funk#oniert Website? KPIs: •  CVR, CAC, CTR, Bounce rate •  Start to collect data! All data! à Business Analy#cs Approach •  Simples Beispiel: Google Analy#cs vollständig Launchphase Ziele: •  Monetarisierung Kundenstamm •  Vorhersagen treffen •  Skalierung in leistungsstärksten und effizientesten Kanälen •  Detaillierte Op#mierung der KPIs KPIs: •  Life#me value (CLV), reten#on, cohorts •  Detailed CVR, CAC Skalierung €€€€€€€€ €€€€€ €€€ €€ € t0 (Gründung) t1 Cash out Op#mierung: CAC, Traffic, CRV, CLV
  • 6. Welche Daten sammle ich in welcher Struktur und wann fokussiere ich auf welche Daten?
  • 7. ü  Alle Daten sammeln in guter Struktur, damit sie analysierbar sind ü  Auf Kennzahlen fokussieren, die zentral für Erfolg sind ü  Nicht mit Dingen beschäftigen, die nicht wichtig sind
  • 8. Agenda Let‘s see how far we go.... 1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)? 2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an? 3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen? 4.  Exkurs: AARRR 5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines Beispiels aus der klassischen Werbung. ✓ ✓
  • 9. PR Datentiefe in zentralen Kanälen, Integration und Team-Setup In Tiefe analysieren und in Breite verbinden Jeder zentrale Kommunikationskanal hat detaillierte KPIs: •  Hoher Detailgrad und Datentiefe für Optimierung notwendig •  Spezialist inhouse für bestimmte Exzellenz notwendig (Monotonie) Adwords SEO Display TV/OOH/Radio Affiliate Conversion (CRO) E-Mail Aktivitäten integriert betrachten und miteinander in Bezug setzen! Social etc. CRM
  • 10. Arbeiten in interdisziplinären Teams Schnelle und inkrementelle Iteration à Optimierung Marke1ng Product IT
  • 11. Arbeiten in interdisziplinären Teams Schnelle und inkrementelle Iteration à Optimierung Marke1ng Product IT Beispiel Usability Tes1ng
  • 12. Agenda Let‘s see how far we go.... 1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)? 2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an? 3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen? 4.  Exkurs: AARRR 5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines Beispiels aus der klassischen Werbung. ✓ ✓ ✓
  • 13. Track and analyze the right KPIs during different steps over time Find a framework approach to focus and don‘t lose overall view Fragen: •  Wer kauJ das Produkt? •  Welche Kanäle funk#onieren? •  Welche WerbemiRel? •  Funk#oniert Website? KPIs: •  CVR, CAC, CTR, Bounce rate •  Start to collect data! All data! à Business Analy#cs Approach Launchphase Ziele: •  Monetarisierung Kundenstamm •  Vorhersagen treffen •  Skalierung in leistungsstärksten und effizientesten Kanälen •  Detaillierte Op#mierung der KPIs KPIs: •  Life#me value (CLV), reten#on, cohorts •  Detailed CVR, CAC Skalierung €€€€€€€€ €€€€€ €€€ €€ € t0 (Gründung) t1 Cash out Op#mierung: CAC, Traffic, CRV, CLV Example Startup metrics: AARRR!!
  • 14. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition 2) Activation 3) Retention 4) Revenue 5) Referral Tribute to: •  Dave McClure (500 Startups) •  Nico from tourradar.com
  • 15. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition 2) Activation 3) Retention 4) Revenue 5) Referral
  • 16. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition 2) Activation 3) Retention 4) Revenue 5) Referral
  • 17. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition 2) Activation 3) Retention 4) Revenue 5) Referral
  • 18. AARRR Startup Metrics Model 1) Acquisition User comes to website from various channels 2) Activation The user uses the product, indicating a happy first visit 3) Retention The user comes back, indicating they like the product 4) Revenue The user conduct some monetization behavior. Yay! 5) Referral The user likes the product so much, he refers other users •  Time on site •  Bounce rate •  Pages per visit •  Conversion to email / leads •  Social media shares •  Repeat visitors / Returning customers •  Cohort Analysis •  CVR Success metrics
  • 19. Agenda Let‘s see how far we go.... 1.  Wie sieht ein datengetriebener Prozess aus (Startups, Produkteinführung, etc.)? 2.  Welche Daten/Analysen sehe ich mir wann in welchem Detailgrad an? 3.  Wie kann ein Team-Setup dafür aussehen? 4.  Exkurs: AARRR 5.  Warum das GESAMTE MARKETING DATENGETRIEBEN funktionieren soll anhand eines Beispiels aus der klassischen Werbung. ✓ ✓ ✓ ✓
  • 21. Richtige Dateninterpretation Beispiel Conversion zu Kampagnenstart Kampagnenstart
  • 22. Richtige Dateninterpretation Beispiel Conversion zu Kampagnenstart Entscheidungsphase
  • 23. Klassische Werbekampagne MaFo, Kreation, begleitende Evaluation Wünsche & Verhalten: Konsumenten Ausgangspunkt Marktforschung Marketingplan Mittel Ziel Wachstum durch effiziente & smarte Kundengewinnung
  • 24. Identifikation der Potenziale entlang der Werbewirkungskette KNOWLEDGE LIKING IMAGE / POSITIONING AWARENESS CONVICTION / PURCHASE Bekanntheit Gestützt/ungestützt Produktwissen Was wird angeboten? Wie beliebt ist die Marke? Wie wird die Marke wahrgenommen, wofür steht sie? Kaufentscheidung Vergleichspla`orm vs Abschluss
  • 25. Systematische Evaluation Überprüfung der Zielerreichung je Stufe •  Mediaplanung –  Überlegungen zu Mediaplan KPIs (effektive Reichweiten, Kampagnen- Aufbau, Saisonen, Konkurrenz) •  Definition der Ziele/Benchmarks –  Awareness (gestützt/ungestützt) –  Produktwissen (Autoversicherung, etc.) –  Image/Liking –  Positionierung (Abschluss möglich) –  Traffic (Website) –  Sales (Abschlüsse) •  Pretest vor Produktion & Launch •  Posttest nach Initialphase –  Höchster Werbedruck in den ersten 4 Wochen –  Danach Prüfung der Zielerreichung •  Posttest nach Werbepause –  4 Wochen offAir im Dezember –  Danach Prüfung der Zielerreichung und Veränderung der Werte
  • 26. ü  Vielen Dank! ü  Mille grazie! ü  Thank you!