Responsesteigerung im E-Mail-Marketing (von mercateo)

Responsesteigerung im E-Mail-Marketing Neue konzeptionelle u. technologische Ansätze, Recommendation Technologie

Sabine Donix für den DialogSummit, Frankfurt am Main 28. April 2015

Die Beschaffungsplattform für Geschäftskunden 2

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung Mercateo und Email-Marketing bei Mercateo

2. Stellhebel-Modell zur Responsesteigerung

3. Weitere Einsatzformen von Recommendation Engines

4. Ihre Fragen


Mercateo in Zahlen Über Mercateo

18.654.445

verfügbare Artikel

700 Lieferanten

1.269.014 registrierte Geschäftskunden

35.000 Besucher pro Tag

3.200 Neukunden pro Monat

4.000

Bestellungen pro Tag

11.500 Hersteller

12

europäische Länder

April 2015


Wachstum Mercateo Über Mercateo

0,9 4,4 7,4 13,5

24,0 34,0

43,0 54,8

76,0

111,0

130,0 135,0

160,0

Handelsumsatz in Mio. €

54

27 46

74 91

117 107 114

167

210

270 285

310

Mitarbeiteranzahl

April 2015


Wöchentl. Produkt-Newsletter

E-Mail-Marketing bei Mercateo Über Mercateo

Stand Alones (Lieferanten, Kunden,

Events, Mitarbeiter, …)

Zentraler Kanal seit Gründung mit hohem ROI

E-Mail sehr gut geeignet wegen Push, 1:1

Personalisierbarkeit, geringen Kosten, hoher

Durchdringung

Versanddienstleister Xqueue (Maileon)

Messung der Newsletter-Effizienz u. a. durch

Customer Journey Modelle (intelliAd)

Einsatzformen:

- wöchentlicher Produkt-NL an alle Abonennten

inkl. Vermarktung von Werbeplätzen

- quartalsweise Newsletter an Vertriebs- und

Lieferantenkontakte

- diverse Stand Alones

- Trigger- und Transaktionsmails während

Registrierungs- und Bestellprozess


Stellhebel-Modell zur Responsesteigerung (1/2) Das Ziel: mehr Response

Erhöhung Adressbestand

Erhöhung Versand-frequenz

Erhöhung Öffnungen pro

Versand Response Stellhebel Erhöhung CTR

(Klicks / Öffnung)



Response Stellhebel

Versandzeitpunkt

Betreff

Absender

Deliverability



Versand

Erhöhung CTR (Klicks / Öffnung)

Erhöhung Versand-frequenz Preisniveau

Texte

Bilder

Passgrad der Angebote

Anzahl Angebote

Text-Bild-Verhältnis

Incentivierung

Angebotsreihenfolge



Response Stellhebel

Betreff

Absender

Deliverability



Versand



Texte

Bilder


Anzahl Angebote


Incentivierung

Angebotsreihenfolge

Versandzeitpunkt


Personalisierte Versandzeitpunkte Ansatz 1

Datenbasis für optimalen Versandzeitpunkt auf

Einzelempfänger-Ebene

Diverse Einstellmöglichkeiten im Tool


Ergebnis der Versandzeitpunkt-Personalisierung Ansatz 1

Personalisierte Versandzeitpunkte können signifikant mehr Klicks produzieren! (Empfänger investiert mehr Zeit in die E-

Mail)

Response-Maximierung erfordert ausreichend Responsehistorie (Trainingsdaten) und Tuning der Parameter für die

Berechnung der optimalen Versandzeitpunkte

-5% 0% 5% 10% 15% 20% 25%

Öffnungsrate

Klickrate

Response-Uplift durch personalisierte Versandzeitpunkte

Test-Zeitraum KW17/2015



Response Stellhebel

Absender

Deliverability



Versand



Texte

Bilder


Anzahl Angebote


Incentivierung

Angebotsreihenfolge

Versandzeitpunkt

Betreff


Personalisierte Betreff-Keywords Ansatz 2

1. Statischer Content 2. Keyword Extraktion

Tastatur

Funkmaus

USB Stick

Headset

Webcam

Whiteboard

Whiteboard-Marker

Etikettendrucker

Sommerreifen

Verbandskasten

Warnweste

…

3. Matching mit User Profilen 4. Betreff Keywords

Headset, Whiteboard, …

Tastatur, Funkmaus, …

USB Stick, Sommerreifen, …

Recommendation Technologie


Hybrid-Recommendation Technologie als Basis Ansatz 2

Ziel: Berechnung der Affinität eines Empfängers X zu Keyword Y

Hybrid Recommendation = mehrere Recommendation-Lösungen parallel einsetzen

Laufende Masterarbeit in Kooperation mit XQueue und der Universität Freiburg (Informatik)

Wer sich für A interessiert, interessiert sich auch für B

Pizza Bier

Öffnungen, Klicks, Käufe

Produktkategorien (eClass)

Datenbasis Mechanismus

Empfänger mit ähnlichem Profil, interessieren sich

auch für ähnliche Produkte

Branche

Empfänger-Stammdaten

Kunde A bestellt immer von Hersteller B oder Marke C

Saisonalität (Winterreifen im Winter), Standort

Käufe

Wetter, Zeitpunkte, Standorte

Association Rules

Collaborative Filter

Constraint Filter


Beispiel für Affinitäten von Betreff-Wörtern Ansatz 2


Ergebnisse der Betreff-Personalisierung (1/3) Ansatz 2

Reco Subjects sind in der Lage, konsistent höhere Öffnungsraten zu produzieren!

Bei 1 Keyword Subjects (Testreihe E) ist die Reco manchmal im Nachteil (single shot problem)

-1,00 -0,50 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00

E

D

C

B

A

Uplift der Öffnungsraten (Reco vs. Static)

Testreihen A-E; Zeitraum KW23/2014 bis KW16/2015

KW13/2015: Einzelne Reco-Komponenten

KW14/2015: Weight-Tuning der Reco-Komponenten

KW15/2015: Anzahl Keywords (1-5)

KW16/2015: Weight-Tuning Reco-Komp., max. 2 Keyw.

KW23/2014: Keyword- Affi-nitäten u. Positionierung


Ergebnisse der Betreff-Personalisierung (1/3) Ansatz 2

Reco Subjects können substantiell höhere Klickraten generieren, sind aber bislang nicht immer konsistent

-5,00 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00

E

D

C

B

A

Uplift der Klickraten (Reco vs. Static)

Testreihen A-E; Zeitraum KW23/2014 bis KW16/2015

KW23/2014: Keyword- Affi-nitäten u. Positionierung

KW13/2015: Einzelne Reco-Komponenten

KW14/2015: Weight-Tuning der Reco-Komponenten

KW15/2015: Anzahl Keywords (1-5)

KW16/2015: Weight-Tuning Reco-Komp., max. 2 Keyw.


1-2 Keywords im Betreff funktionieren besser als 3, 4, … Keywords

1 Keyword = Gefahr, dass die Reco Fehler macht

Recommmendation-Technologie braucht Trainingsdaten!

bei 18+ Mio. Produkten aus ca. 40.000 Kategorien sind Keyword-Recos manchmal nur

für 15% der Empfänger möglich Uplift limitiert

Variieren Sie Betreffs! Recos lernen daraus!

Lessons learned über Betreffs Ansatz 2


Reco Keywords wirken tatsächlich als Filterkriterium für Empfänger

Produkte, deren Keywords im Betreff auftauchen, erhalten mehr Klicks

Key Visuals mit starker Wirkung

Egal was im Betreff steht, der Eyecatcher/Headerbanner erhält die meisten Klicks

(Trotz Bildblockrate von knapp 30% (mobile Öffnungen ca. 12%))

Klickverteilung ist konzentriert

Top 5 Produkte vereinen oft > 65% aller Klicks

Mehr Produkte = mehr Klicks

Auch besser für die Reco, bei Single-Offer E-Mailings hat die Reco kein Potential

Lessons learned über Klicks Ansatz 2


Weiteres Tuning der Hybrid-Recommender Algorithmen

umfangreichere Tests

mehr und bessere Trainingsdaten

bessere Lernmechanik (z.B. Nichtöffnung oder Nicht-Klick = Desinteresse)

Quantifizierung der Stärke der Recommendation (Confidence, Support) mit Cut-Off

Vollautomatisierung der Betreff-Generierung

Anwendung der Reco auf Preheader, Snippet-Texte und Artikelreihenfolge

Detail-Auswertungen der Conversions und Abmeldungen

Erweiterung der Keywords (Adjektive, Verben, Hersteller/Marken, …)

Multi-Reco (Versandzeitpunkt + Keywords + Artikelreihenfolge personalisieren)

Nächste Schritte für Mercateo Ansatz 2



Response Stellhebel



Versand



Versandzeitpunkt

Betreff

Absender

Deliverability

Preisniveau

Texte

Bilder


Anzahl Angebote


Incentivierung

Angebotsreihenfolge


Domain Recommendation auf Anmeldeseiten Weitere Einsatzformen

Autocomplete-

Vorschlagsfunktion beim

Tippen analog zu Google

halbiert die Tippfehlerrate

in Eingabeformularen

Dadurch Double Opt-In

Bounceraten unter 1%, und

mehr valide E-Mail-

Adressen

Beispiele für Tippfehler von

T-Online-Adressen


Recommendation Engine generiert Newsletter Content Weitere Einsatzformen

Jeder Newsletter-Empfänger erhält von einer Recommendation Engine

berechnete persönliche Angebote

Berechnung zum Zeitpunkt der Generierung der E-Mail oder sogar live

zum Zeitpunkt der Öffnung



Response Stellhebel



Versand



Versandzeitpunkt

Betreff

Absender

Deliverability

Preisniveau

Texte

Bilder


Anzahl Angebote


Incentivierung

Angebotsreihenfolge

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Ihr Ansprechpartner:

Sabine Donix

Direct Marketing Manager CRM

[email protected]

Date post:	21-Jul-2015
Category:	Business
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