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Propensity-Modellierung: So sorgen Verlage für weiteres Wachstum ihres Abonnementgeschäfts

Eine Gruppe von Menschen sitzt an einem Tisch und arbeitet an Laptops und konzentriert sich auf ihre Bildschirme.

Daten. Jeder spricht darüber, aber wie viele Verlage setzen sie tatsächlich effektiv ein?

Bei den diesjährigen Digital Publishing Awards gewann The Independent den Preis für die beste Datennutzung. Was machte ihre Datenstrategie so besonders? Der Einsatz von Propensity-Modelling – ein Modell, das ihre Leserzahlen auf beeindruckende 98 Millionen Leser pro Monat ansteigen ließ.

In einer Zeit, in der Daten oft als der wertvollste Rohstoff bezeichnet werden, führt kein Weg daran vorbei, Propensity-Modelling zu nutzen, um mehr über Ihre Kunden zu erfahren. Es ist ein unverzichtbares Werkzeug für moderne digitale Verlage und absolut notwendig, wenn Sie das Verhalten Ihrer Leser wirklich verstehen und diese Informationen nutzen möchten, um Ihren Umsatz zu maximieren.

Während Marktsegmentierung schon lange eingesetzt wird, um bestimmte Kundengruppen zu erreichen und bestimmte Verhaltensweisen zu fördern, ist Propensity-Modelling der nächste Schritt. Aber was genau ist ein Propensity-Modell? Wie ermöglicht es digitalen Verlagen, ihre Abonnentenbasis zu halten und auszubauen? Und wie verbessert es bestehende Marktsegmentierungsstrategien?

Was ist ein Propensity-Modell?

Ein Propensity-Modell ist eine spezielle Art von statistischem Modell, das verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Verhaltens oder Ergebnisses auf Basis historischer Daten vorherzusagen. Im Kontext des digitalen Publishings weist ein Propensity-Modell einzelnen Nutzern einen Score zu, der ihre Wahrscheinlichkeit angibt, bestimmte Aktionen durchzuführen, wie z. B. ein Abonnement abzuschließen, zu verlängern oder zu kündigen.

Zentrale Komponenten eines Propensity-Modells:

  • Dateninputs: Das Modell nutzt verschiedene Datenpunkte, darunter demografische Informationen, vergangenes Verhalten (wie Seitenaufrufe und Engagement-Level) und Interaktionshistorien (z. B. Klicks auf E-Mails oder Antworten). Die Qualität und Breite dieser Daten beeinflussen die Genauigkeit des Modells maßgeblich.

  • Algorithmen: Propensity-Modelle können mit verschiedenen Algorithmen erstellt werden, von logistischer Regression bis hin zu maschinellen Lerntechniken wie Entscheidungsbäumen oder neuronalen Netzwerken. Die Wahl des Algorithmus hängt oft von der Komplexität der Daten und den vorherzusagenden Ergebnissen ab.

  • Score-Zuweisung: Nach der Verarbeitung der Eingabedaten erstellt das Modell einen Propensity-Score für jeden Nutzer. Dieser Score quantifiziert die Wahrscheinlichkeit, dass der Nutzer das gewünschte Verhalten zeigt—höhere Scores deuten auf eine größere Wahrscheinlichkeit hin.

Was ist Propensity-Modellierung?

Propensity-Modellierung nutzt Daten, um das zukünftige Verhalten von Kunden vorherzusagen. Dieses Modell kann beispielsweise dabei helfen, zu erkennen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Leser ein Abonnement abschließt oder kündigt. Es liefert eine präzise Vorhersage zukünftiger Handlungen. Jedem Leser wird ein individueller, personalisierter Propensity-Score zugewiesen, der die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Aktion einfach identifizierbar macht – z. B. die Wahrscheinlichkeit, dass er konvertiert.

propensity modeling definition: a statistical technique to predict individual actions like subscribing or purchasing.

Wie funktioniert es?

Propensity-Modelling kann in verschiedenen Formen auftreten. Die Hauptmethode, die es so präzise und vorausschauend macht, ist jedoch das Propensity Score Matching. Das Modell analysiert das Verhalten früherer Leser und Kunden und vergleicht es mit dem neuer Nutzer. Ihr zukünftiges Verhalten kann vorhergesagt werden, da Gruppen mit ähnlichen Propensity-Scores sich gegenseitig nachahmen. Wenn neue Leser dieselben Verhaltensmuster und charakteristischen Hintergründe wie frühere aufweisen, ist es wahrscheinlich, dass sie sich ähnlich verhalten.

Warum ist die Propensity-Modellierung für digitale Verleger nützlich?

Entscheidend ist, dass Propensity-Modellierung ein Werkzeug ist, das digitalen Verlegern sowohl dabei hilft, neue Abonnenten zu gewinnen als auch bestehende zu binden.

Im Bereich der Konversion analysiert das Propensity-Modelling das Verhalten der Leser und liefert ihnen passende Inhalte und Angebote, um die Wahrscheinlichkeit einer Subscription zu maximieren. Zum Beispiel könnte ein Leser, der vom Modell als unwahrscheinlich eingestuft wird, mit einer personalisierten Werbe-E-Mail und einem Angebot angesprochen werden, um ihn zu verlocken. Andererseits sollten Kunden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit konvertieren, ohne weitere Überzeugungsarbeit sofort eine effektive Bezahlschranke sehen, damit sie nicht in der letzten Phase abspringen. Daher fungiert Propensity-Modelling als Werkzeug, um die effektivsten Methoden zur Erweiterung Ihrer Kundenbasis zu ermitteln, den Umsatz zu steigern und Ihr Abonnementgeschäft zu skalieren, ohne Ihre Gewinnspanne durch unnötige Preissenkungen zu verringern.

Im Bereich der Kundenbindung beobachtet Propensity-Modelling, wie engagiert Einzelpersonen mit Ihrem Produkt sind. Das Modell ermöglicht es Ihrem Unternehmen, zu erkennen, welche Kunden eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, ihr Abonnement zu verlängern, und welche nicht. Dies erlaubt es Ihnen, Ihre Zeit und Ihr Budget optimal einzusetzen, indem Sie sich auf tatsächliche Abwanderungsrisiken konzentrieren.

Propensity-Modelling ermöglicht es, Ihre Strategie auf das Verhalten und die Bedürfnisse jedes einzelnen Lesers zuzuschneiden – weg von einer Einheitsstrategie. Während einige Leser unabhängig davon abonnieren, wie viele Artikel sie lesen oder wie viel gezielte Werbung sie erhalten, benötigen andere eine einzigartige Personalisierung.

Durch die Antizipation der Aktionen sowohl bekannter als auch unbekannter Leser nimmt Propensity-Modelling die Unsicherheit aus der strategischen Planung. Mit größerer Sicherheit in Bezug auf Kundenbindung und -konversion können Investitionen in hochrentierliche Kampagnen getätigt werden, was die Einnahmen maximiert.

Welche Arten von Propensity-Modellierung können digitale Verleger nutzen?

Propensity-Modellierung kann viele verschiedene Aspekte des Verhaltens Ihrer Nutzer vorhersagen. Hier sind einige der wichtigsten Typen, die Sie im digitalen Verlagswesen nutzen sollten:

Propensity zur Interaktion: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Leser auf Werbematerial klickt, das er erhält.

Propensity zur Konversion: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Leser ein zahlender Kunde wird – dies hilft Ihnen dabei, zu erkennen, welche Leser mehr Überzeugungsarbeit benötigen, bevor sie konvertieren, und maximiert so ihre Chancen auf ein Abonnement.

Vorhergesagter Lebenszeitwert: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Leser langfristig abonniert bleibt und wie wertvoll er somit für Ihr Unternehmen über seine gesamte Lebensdauer ist. Marketingmaßnahmen sollten sich auf Kunden mit hohem LTV konzentrieren, da sie auf lange Sicht den meisten Umsatz bringen und eine größere Rendite auf die Investition generieren. Ihre treuesten Abonnenten werden wahrscheinlich auch Ihre lautesten Fürsprecher sein.

Propensity zur Abwanderung: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein aktiver Kunde sein Abonnement kündigt. Abwanderungsrisiken müssen so früh wie möglich identifiziert und wiederengagiert werden, wenn es eine Möglichkeit dazu gibt.

Wie passt Propensity-Modellierung zur Segmentierung?

Der Einsatz von Propensity-Modellierung kann helfen, die Marktsegmentierung auf das nächste Level zu heben. Traditionell umfasst die Marktsegmentierung die Aufteilung des Zielmarkts in Gruppen mit ähnlichen Merkmalen und Verhaltensweisen, wie zum Beispiel nach Alter, geografischer Lage oder Benutzerstatus. Dies geschieht unter der Annahme, dass Kunden mit ähnlichen Profilen ähnlich handeln und somit mit den gleichen Methoden angesprochen werden können. Je mehr Datenpunkte Sie zu einer Person sammeln, desto höher kann das Niveau der Ähnlichkeit zwischen den Kunden eingeschätzt werden.

Propensity-Modelling hebt die Segmentierungsstrategie an, indem es einen zusätzlichen, entscheidenden Datenpunkt hinzufügt. Verlage müssen nicht nur berücksichtigen, wer ihre Leser sind, sondern auch wie sie sich verhalten und sollten nicht einfach davon ausgehen, dass ähnliche Personen auf ähnliche Weise handeln.

Segmentierung ist eine wertvolle Strategie, und Propensity-Modelling kann sie vorantreiben, indem es eine mathematische Quelle der Sicherheit hinzufügt.

Zum Beispiel ist es beim Targeting einer Gruppe von 18- bis 24-Jährigen aus Südlondon einfach, eine allgemeine Botschaft zu verwenden, die Sie für die Gruppe als passend erachten. Das Verständnis durch Propensity-Modelling, welche Individuen innerhalb der Untergruppe tatsächlich wahrscheinlich konvertieren, ist jedoch viel wertvoller.

Während Propensity-Modellierung Kundeneigenschaften berücksichtigt, um Propensity-Scores zu erstellen, kann die Segmentierung auch das Propensity-Modellierung unterstützen. Nehmen Sie zum Beispiel zwei Kunden, die beide einen niedrigen Conversion-Propensity-Score haben, aber einer von ihnen kommt aus einem höheren Einkommensumfeld und der andere aus einem niedrigeren. Die Conversion-Strategien für diese beiden Leser werden sich unterscheiden. Während für den Leser mit niedrigem Einkommen eine Conversion möglicherweise Rabatte erfordert, könnte es für den Leser mit hohem Einkommen effektiver sein, Premium-Wert zu demonstrieren, beispielsweise indem sichergestellt wird, dass ihm beim Öffnen der Seite zuerst maßgeschneiderte, interessante Geschichten angezeigt werden.

Herausforderungen bei der Implementierung von Propensity-Modellen

Während Propensity-Modellierung erhebliche Vorteile für digitale Verlage bietet, gibt es auch eine Reihe von Herausforderungen bei der Implementierung. Hier sind einige häufige Hindernisse, die es zu berücksichtigen gilt:

  • Qualität und Verfügbarkeit von Daten: Hochwertige Daten sind für ein effektives Propensity-Modellierung unerlässlich. Verlage kämpfen oft mit unvollständigen, inkonsistenten oder veralteten Daten, was zu ungenauen Vorhersagen führen kann. Es ist ein entscheidender erster Schritt, sicherzustellen, dass die Daten sauber, umfassend und aktuell sind.

  • Ressourcenbeschränkungen: Die Entwicklung und Wartung von Propensity-Modellen erfordert dedizierte Ressourcen, einschließlich qualifizierter Datenanalysten und robuster technologischer Infrastruktur. Kleinere Verlage könnten Schwierigkeiten haben, diese Ressourcen effektiv zuzuweisen, was ihre Fähigkeit, das Modell zu nutzen, einschränken könnte.

  • Komplexität der Modelle: Propensity-Modelling kann komplexe Algorithmen und statistische Methoden beinhalten. Für Teams ohne eine starke Datenwissenschafts-Hintergrund kann die Komplexität überwältigend sein. Dies könnte zu Fehlinterpretationen der Daten oder einer ineffektiven Implementierung der Modelle führen.

  • Integration in bestehende Systeme: Die erfolgreiche Integration von Propensity-Modellen in bestehende Marketing- und Betriebssysteme kann eine logistische Herausforderung darstellen. Verlage müssen sicherstellen, dass ihre CRM-, Marketing-Automatisierungs- und Analysetools nahtlos mit den Propensity-Modellen zusammenarbeiten können, um deren volles Potenzial zu realisieren.

  • Datenschutzbedenken: Angesichts der zunehmenden Vorschriften zum Datenschutz (z. B. DSGVO, CCPA) müssen Verlage rechtliche Überlegungen anstellen, wenn sie Kundendaten für Propensity-Modelling erheben und verwenden. Dies erfordert eine sorgfältige Balance zwischen Personalisierung und Compliance.

Beste Praktiken für erfolgreiche Propensity-Modelle

Um die Effektivität des Propensity-Modellings zu maximieren, sollten Verlage die folgenden Best Practices anwenden:

  • Beginnen Sie mit klaren Zielen: Definieren Sie, was Sie mit Propensity-Modelling erreichen möchten – sei es die Steigerung von Conversions, die Reduzierung der Abwanderung oder die Verbesserung der Kundenbindung. Klare Ziele leiten die Entwicklung des Modells und die Datensammlung.

  • Investieren Sie in Datenqualität: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten genau, konsistent und relevant sind. Implementieren Sie Prozesse zur regelmäßigen Datenbereinigung und -validierung und überlegen Sie, in Tools zu investieren, die die Datenqualität verbessern.

  • Segmentieren Sie Ihr Publikum: Verwenden Sie Propensity-Scores, um Ihr Publikum in bedeutungsvolle Gruppen zu unterteilen. Passen Sie Ihre Marketingstrategien basierend auf diesen Segmenten an, um Relevanz und Effektivität zu steigern.

  • Überwachen und aktualisieren Sie Modelle kontinuierlich: Propensity-Modelle sollten nicht statisch sein. Überprüfen und verfeinern Sie Ihre Modelle regelmäßig anhand neuer Daten und sich ändernder Nutzerverhalten, um ihre Genauigkeit und Relevanz zu erhalten.

  • Nutzen Sie A/B-Tests: Verwenden Sie A/B-Tests, um Ihre Modellannahmen zu validieren und verschiedene Marketingstrategien zu testen. Dies hilft, herauszufinden, welche Ansätze für unterschiedliche Zielgruppen am effektivsten sind.

  • Arbeiten Sie teamübergreifend zusammen: Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Marketing-, Datenanalyse- und IT-Teams. Ein multidisziplinärer Ansatz kann zu umfassenderen Einblicken und innovativen Strategien für die Nutzung von Propensity-Modelling führen.

Wichtige Erkenntnisse

Grundsätzlich ermöglicht Ihnen die Propensity-Modellierung in Kombination mit Segmentierung eine effiziente Ressourcenverteilung bei Ihren Akquisitions- und Bindungsbemühungen.

Es ist entscheidend für moderne digitale Verlage, über die reine Segmentierung hinauszugehen, wenn sie ihre Einnahmen maximieren und eine lebendige Kundenbasis erhalten wollen. Mit so vielen verfügbaren Daten, die genutzt werden können, ist es jetzt möglich, die Zukunft Ihrer Kunden genau vorherzusagen, was entscheidend für die Sicherung der Zukunft Ihres Unternehmens sein könnte.

Eine leistungsstarke Abo-Plattform kann sowohl die Segmentierung als auch die Zukunftsprognosen übernehmen. Zum Beispiel sind Nutzerssegmente in der Abo-Plattform von Zephr unter dem Rules Builder integriert, was einfache, codefreie Personalisierung ermöglicht, während “Optimize” (Zephrs neue leistungsstarke Analysefunktion) das Verhalten Ihrer Kunden überwacht, um kritische Verhaltensweisen frühzeitig zu erkennen.

Häufig gestellte Fragen zu Propensity-Modellen

F: Wie beginne ich mit der Implementierung von Propensity-Modelling?
A: Beginnen Sie, indem Sie Ihre Ziele definieren, qualitativ hochwertige Daten sammeln und die richtigen Tools oder Software auswählen. Es kann auch hilfreich sein, mit Datenanalysten oder Datenwissenschaftlern zusammenzuarbeiten, um das Modell zu entwickeln.

F: Welche Art von Daten benötige ich für ein effektives Propensity-Modelling?
A: Wichtige Datentypen umfassen demografische Informationen, Nutzungsverhaltensmetriken (z. B. Seitenaufrufe, verbrachte Zeit auf der Seite) und frühere Kaufhistorien. Je umfassender Ihre Daten sind, desto genauer werden Ihre Vorhersagen sein.

F: Wie oft sollte ich meine Propensity-Modelle aktualisieren?
A: Es wird empfohlen, Ihre Modelle regelmäßig zu überprüfen und zu aktualisieren – mindestens vierteljährlich. So bleiben sie relevant, da sich Nutzerverhalten und Marktbedingungen ändern.

F: Kann Propensity-Modelling auch für mehr als nur Abonnementdienste verwendet werden?
A: Ja, Propensity-Modelling kann branchenübergreifend eingesetzt werden, um das Kundenverhalten vorherzusagen, einschließlich E-Commerce, Einzelhandel und Dienstleistungsbranchen, um Marketingstrategien und betriebliche Effizienzen zu verbessern.

F: Was sind die potenziellen ROI-Vorteile der Implementierung von Propensity-Modelling?
A: Durch die präzise Vorhersage von Kundenverhalten können Verlage die Marketingeffektivität steigern, die Abwanderung verringern, die Kundenbindung verbessern und letztlich das Umsatzwachstum vorantreiben, was zu einer höheren Rentabilität führt.