Jelklybooks presentation at the "Ebooks Reloaded" conference in Munich on 30th November 2016.

1. Reader Analytics
Wird das Buch denn fertig gelesen?
Wie, wo und wann wird gelesen?
Empfehlen Leser das Buch?
@jellybooks
@arhomberg

2. 2
Lesen Kunden
die gekauften Bücher?
Mit den neuen Tools kann man jetzt
das Leserengagement digital messen!

3. „Google Analytics für E-Books”
E-Book
+
candy.js
Tracking 1-Klick
sync
Analytik
3

4. 3
HTML 5 + CSS 3 + JS
Der Vorteil von ePub 3 ist es, dass es Javascript unterstützt,
wie auch die Speicherung der Daten offline. 4

5. 5

6. 6
Unterstützte Leseapplikationen
iBooks Vitalsource Adobe
Digital
Editions
Ebook
Reader
Mantano Azardi Overdrive Bluefire
Cloud-
reader

7. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
F
F
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
B
B
Darstellung wie Inhaltsverzeichnis:
Jeder horizontale Balken =
Anzahl Leser des Kapitels
„Geschichte“ (narrative)
front- and back matter
Buchkapitel
Fertigleserate („Completion Rate“)
7

8. 8
Beispiele einer Hohen Fertigleserate
8FLR: 80% ausgezeichnet FLR: 62% sehr gut
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
35
B
B
B
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%100%
F
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
B

9. 0% 25% 50% 75% 100%
F
F
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
B
B
FLR: 30% gut FLR: 20% schwach
0% 25% 50% 75% 100%
F
F
F
1
3
5
7
9
11
13
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19
21
23
25
27
B
B
B
Niedrige Fertigleserate: Beispiele
9

10. 10
Wenn die Leser zu blättern anfangen
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
B
Viel “blättern”
(Kapitel werden übersprungen)
= typisch für ein Buch an dem Leser das
Interesse verlieren, aber dass sie noch
nicht so richtig weglegen wollen…
Scharfer Abfall während
der ersten 100 Seiten

11. 11
Susanne L.
Rene U.
Angela B.
Franziska A.

12. 12

13. 13
8 Kurze Fragen: am Ende des Buches

14. 14
Mundpropaganda Potential
Empfehlungsfaktor (EF)
Wird mit Hilfe des
Net Promoter Score (NPS) Konzept
für jedes Buch separat gemessen

15. 15
Würdest Du das Buch einem
Freund/einer Freundin empfehlen?
Empfehlungsfaktor = Befürworter (%)
(9 und 10s)
Kritiker (%)
(1 bis 6)
-
• ganz bestimmet = 9,10 (Befürworter)
• Wahrscheinlich = 7,8 (Neutral)
• eher nicht = 4-6 (lauwarme Kritiker)
• Ganz bestimmt nicht = 1-3 (abweisende Kritiker)

16. 16
Buch 1 Buch 2
45%
-11
28 d
56
14 d
65%Fertigleserate
Empfehlungsrate
Velocity
Verkaufte Einheiten (eBook)
Verkaufte Einheiten (PB)
3.000
18.000
45.000
135.000

17. Cover Effekt!
17
A|B Covertest
• Anziehungskraft
Generiert das Cover Interesse?
• Signalwirkung
Was verspricht das Cover?
• Wahrheit
Hält es was es verspricht

18. 18
A|B Testen von Covers

19. 19
A|B Testen von Covers
+25%

20. 20
Fertigleserate Empfehlungsfaktor Covermatchfaktor Velocity
Gesamt 63% (70) 57 (56) 38 (55) 7.2 (44)
Frauen 63% (60) 51 (47) 43 (46) 8.0 (38)
Männer 60% (10) 89 (9) 11 (9) 4.0 (6)
<35 27% (11) 60 (5) 80 (5) 6.9 (3)
35 – 45 76% (17) 33 (15) 29 (14) 10.6 (13)
> 45 67% (42) 67 (36) 36 (36) 7.2 (28)
Gibt es Unterschiede zwischen Lesern?

21. 21
Book Candy for Readers
Data Candy for Publishers