DATENANALYSE
Halten falsche Daten Sie vom Erfolg ab?
Die Notwendigkeit, Benutzerdaten zu verarbeiten und zu analysieren, ist für die Existenzfähigkeit von Medien- und digitalen Verlagsunternehmen von entscheidender Bedeutung.
Präsident und CEO von FIPP, James Hewes, sagt, dass „Daten heute im Mittelpunkt der Geschäftsmodelle von Nachrichtenverlagen stehen. Ohne digitale Daten können Nachrichtenunternehmen ihre Zielgruppe nicht verstehen.“
Es ist zwar klar, dass Verlage bestrebt sind, so viele Kundendaten wie möglich in die Hände zu bekommen, doch nicht alle Metriken bieten den gleichen Wert, und einige können sie sogar davon abhalten, ihre Umsatzziele zu übertreffen – was Zeit und Geld verschwendet, wenn sie ihnen zu viel Aufmerksamkeit schenken.
Erfolgreich sind die digitalen Verlage, die die richtigen Prioritäten setzen und geeignete Daten verfolgen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dadurch können sie die Beziehungen zu ihren Lesern stärken, was zu robusten Einnahmequellen führt.
Vor diesem Hintergrund wird es entscheidend zu erkennen, was die „richtigen Daten“ tatsächlich sind. Lesen Sie weiter, um mehr über die verschiedenen Datentypen, die zu beachtenden Fallstricke und die Art und Weise zu erfahren, wie Sie sicherstellen können, dass Ihre Teams Metriken verfolgen, die den Umsatz verbessern.
Nützliche zu verfolgende Metriken im Verlagswesen
Leistungsmetriken erleichtern die Verfolgung wichtiger Ziele, ohne große Datenmengen analysieren zu müssen. Das erreichen sie, indem sie positive oder negative Abweichungen von Verhaltensnormen hervorheben. Sobald die Grundlinie für ein bestimmtes Benutzerverhalten verstanden worden ist, müssen keine großen Mengen dieser Daten mehr analysiert werden. Stattdessen können Sie einfach auf Abweichungen vom Durchschnitt achten, die darauf hinweisen könnten, dass eine Strategieänderung erforderlich ist.
Hier sind einige Beispiele für nützliche Leistungsdaten, die Sie beim Digital Publishing verfolgen können:
Monatliches Engagement: Die Häufigkeit, mit der ein Benutzer jeden Monat mit Ihren Inhalten interagiert, ist eine wichtige Metrik, da Sie damit Trends in seinem Verhalten erkennen können. Wenn das Engagement abnimmt, ist das ein Zeichen dafür, dass der Inhalt nicht den Vorlieben eines Benutzers entspricht und dass etwas getan werden muss, um ihn wieder anzulocken.
Leistungsmetriken erleichtern die Verfolgung wichtiger Ziele, ohne große Datenmengen analysieren zu müssen. Das erreichen sie, indem sie positive oder negative Abweichungen von Verhaltensnormen hervorheben. Sobald die Grundlinie für ein bestimmtes Benutzerverhalten verstanden worden sind, müssen keine großen Mengen dieser Daten mehr analysiert werden. Stattdessen können Sie einfach auf Abweichungen vom Durchschnitt achten, die darauf hinweisen könnten, dass eine Strategieänderung erforderlich ist.
Bindungs- und Abwanderungsrate: Durch die Verfolgung der Bindungs- und Abwanderungsrate können Verlage besser verstehen, wie gut sie ihre Kunden bedienen. Schwankungen in beidem können Verlage darüber informieren, ob bestimmte Änderungen von ihrer Zielgruppe gut angenommen wurden oder nicht. Wenn ein Verlag feststellt, dass die Abwanderungsrate nach einer bestimmten Änderung an einem Abonnementpaket zunimmt, kann er eindeutig erkennen, dass es sich um einen falschen Schritt handelte.
Neben der Verfolgung von Abweichungen von der Norm kann es auch hilfreich sein, Muster zu untersuchen, die zur Abwanderung von Nutzern führen. Wenn die Daten darauf hindeuten, dass es nach drei Monaten zu einem allmählichen Rückgang des Engagements und einem Rückgang der gesamten Abonnentenbindung kommt, können Verlage verschiedene Strategien innerhalb der Abonnenten-Journey testen, um Abwanderungsindikatoren in Zukunft zu entschärfen. Zum Beispiel können sie an diesem Punkt der Journey eine Re-Engagement-Kampagne kreieren.
Weitere Hilfe beim Verfolgen und Verstehen der Abonnentenabwanderung finden Sie in unserem Artikel „So reduzieren Sie die Abonnentenabwanderung“.
Customer Lifetime Value (CLV): Die Untersuchung der Kaufhistorie, der durchschnittlichen Abonnementdauer und einmaliger Transaktionen während eines bestimmten Zeitraums kann Verlagen dabei helfen, eine Vorstellung davon zu bekommen, wie viel Wert Kunden von ihrem Service erhalten.
Je mehr Wert Kunden wahrnehmen, desto wahrscheinlicher ist es, dass der CLV steigt. Niedrige CLV-Zahlen deuten darauf hin, dass ein Verlag möglicherweise neue Pakete oder Preisoptionen in Betracht ziehen muss, um den wahrgenommenen Wert besser mit dem Service in Einklang zu bringen.
Zu vermeidende Metriken
Vanity-Metriken: Hierbei handelt es sich um Datenpunkte von geringem Wert, die sich hauptsächlich auf das Markenimage konzentrieren, aber kaum dazu beitragen, ein Unternehmen tatsächlich seinen greifbaren Zielen näher zu bringen. Ein Beispiel: Die Gesamtzahl der Seitenaufrufe pro Benutzer und Monat. Die Gesamtzahl der Seitenaufrufe ist in der Regel eine Vanity-Metrik, da der Kontext fehlt, der erforderlich ist, damit die Zahlen aussagekräftig sind. Wenn man sich nur die Gesamtzahl der Seitenaufrufe anschaut, kann man nicht alle anderen kontextuellen Faktoren berücksichtigen, die sich auf diese Metrik auswirken können, etwa von wo ein Benutzer weitergeleitet wird (direkt auf die Website, über soziale Medien oder über eine gerade laufende Werbekampagne). Viele Vermarkter sind damit beschäftigt, diese Metriken zu verfolgen, ohne wirklich zu wissen, was sie daraus ableiten und wie sie die Daten nutzen sollen.
Es ist nicht so, dass eine Vanity-Metrik an sich immer nutzlos ist, aber wenn ein Verlag sie nicht im richtigen Kontext für ein bestimmtes Ziel verwendet, fehlt den Zahlen die nötige Substanz, um eine lohnende Entscheidung zu treffen.
Deep Data: Deep Data stehen oft am anderen Ende des Spektrums als Vanity-Metriken und bringen ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Normalerweise handelt es sich bei Deep Data um eine groß angelegte, qualitativ hochwertige Datenerfassung für sehr spezifische Ziele. Leider gehen mit diesen großen Datenmengen viele Analysen einher. Einige Arten von Daten zu intelligenten Paywalls erfordern beispielsweise so viel Kontext, dass die tatsächlichen Zahlen nur schwer umsetzbar sind. Sie benötigen einen Vollzeit-Produktmanager oder Datenwissenschaftler, der Möglichkeiten für umsetzbare Erkenntnisse analysiert und identifiziert.
„Viele Verlage haben ihre Leserdaten in 10 bis 15 verschiedenen Buckets und haben Schwierigkeiten, aus all diesen Daten eine Einzelansicht auf ihre Kunden zu erstellen. Verlage versuchen, Wege zu finden, all diese Daten digital zusammenzuführen und dafür die richtige Technologie zu nutzen.“ James Hewes, FIPP
Mehr aus Daten herausholen
Während es von Vorteil ist, die Arten von Metriken zu verstehen, die einen echten Einfluss auf die Geschäftsziele haben können, ist die Ausstattung mit den richtigen Daten nur ein Aspekt einer effektiven Nutzung. Um die einzigartigen Vorteile, die First-Party-Daten bieten, wirklich nutzen zu können, müssen Verlage außerdem Folgendes berücksichtigen:
Daten schnell analysieren: Wenn während einer Testphase eine Kundenbeschwerde eingeht, kann es nur wenige Tage dauern, bis Maßnahmen ergriffen werden, bevor der Kunde für immer verloren ist. Vor diesem Hintergrund müssen Daten in Echtzeit zugänglich sein. Wenn Sie viele Daten aus verschiedenen Quellen analysieren und unterschiedliche Fachkenntnisse benötigen, ist eine hohe Latenz oft ein Problem. Abonnement-Erlebnistools stellen sicher, dass alle Datensätze vollständig sind und aussagekräftige Dateneinblicke für technische und nicht-technische Teams gleichermaßen liefern und sie dadurch befähigen, Fragen zu beantworten, zu reagieren und Maßnahmen zu ergreifen.
Zusammenarbeit ermutigen: Wenn ein Abonnent ein Offline-Problem hat und dennoch von anderer Stelle versucht wird, ihn zum Kauf zu ermutigen, kann das zu einem unzusammenhängenden Erlebnis für den Benutzer führen. Es sollte eine Abstimmung und klare Kommunikation zwischen den Funktionen geben. Daher umfasst eine starke Abonnenten Journey mehrere Abteilungen – Kundenservice, Marketing und Vertrieb –, die über eine gemeinsame Schnittstelle Zugriff auf dieselben Daten benötigen.
Technische Trade-offs verstehen: Ein zu tiefes Eintauchen in umfangreiche Daten hat seinen Preis. Stellen Sie fest, ob die Analyse ein absolutes Muss ist und ob es Tools gibt, die eine Alternative zur Automatisierung des Prozesses bieten können.
Wenn Verlage auf die richtigen Daten zugreifen können und über die Infrastruktur verfügen, um diese schnell zu analysieren und zu verarbeiten, sind sie in der Lage, die Beziehungen zu ihren Lesern zu stärken und ihre Einnahmequellen zu steigern.
Kunden ein Leben lang halten
4 Datentypen, die Verlage optimal nutzen sollten
Nicht alle Arten von Daten haben den gleichen Wert, und Verlage, die mit den richtigen Datentypen die richtigen Prioritäten und Ziele setzen können, sind besser in der Lage, sowohl die Beziehungen zu ihren Lesern als auch ihre Einnahmequellen zu stärken.
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