Telefónica: Wie gelingt die perfekte Onsite-Experience?

(Leichte Hintergrundmusik) So, meine lieben UMKB-Teilnehmerinnen und Teilnehmer, liebe Community, es ist neun Uhr und wir starten wie immer pünktlich auf der Session Stage und damit herzlich willkommen zum Freitag, zum zweiten Tag an alle, die gestern schon die Beiträge mitgenommen haben, aber auch natürlich an die Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die heute nur dabei sein können. Ich wünsche euch einen spannenden Tag wieder mit vielen vielseitigen Beiträgen, Interviews und Vorträgen. Und wir starten auch heute mit einem, glaube ich, sehr spannenden, denn es geht unter anderem CRM-Datensilos, Personalisierung, die ja laut Studien immer noch sehr wichtig sind für Kunden, für Anbieter, eine dreihundertsechzig-Grad-Einsicht einzunehmen auf die Kunden und einen zielgruppenorientierten Ansatz zu entwickeln. Ich freue mich sehr, dass wir dazu zwei Experten einladen konnten. Das ist einmal Tom Kussmaul, Data Driven Marketing Manager von Telefonica und Felix Schier, CEO von Turbo. Wie gelingt die perfekte Onsite Experience? Feuer frei, ihr beiden, und viel Spaß bei diesem Vortrag. (Hintergrundgeräusch) Vielen Dank erst mal, Roland, äh, damit wir hier die Chance haben, das Ganze vorzustellen. Ähm, Tom und ich wollen das Ganze mal anhand von Telefonica vorstellen, was gemacht wurde, was in der Vergangenheit passiert ist und wie das Ganze vielleicht auch in Zukunft ausschauen kann. Ähm, nachdem ich jetzt schon am Reden bin, stelle ich mich noch mal kurz vor. Servus, ich bin Felix, ähm, bin Geschäftsfundgründer der Turbo. Ähm, was wir machen, erzähle ich gleich noch mal ein bisschen. (Musik) Ja, auch noch mal vielen Dank für die nette kurze Intro. Ähm, ich bin der Tom, ähm, bei der Telefonica, wie gerade schon erwähnt, ähm, dort als Data Driven Marketing Manager. Ähm, wie genau das organisatorisch aufgegangen ist, werde ich euch auch gleich noch mal erzählen. Dann vielleicht ein paar Worte noch zu Turbo. Wer sind wir? Was machen wir? Ähm, Turbo, wir sind der deutsche Marktführer für das ganze Thema Onsite-Personalisierung, Testing und Targeting und Segmentierung. Das heißt, wir versuchen, mit unserer SaaS-Plattform unseren Kunden, ähm, zu helfen, alles wirklich gut zu orchestrieren, Daten zu verbinden, Daten zu verknüpfen. Wie das Ganze genau ausschaut und wie das auch in Praxis ausschaut, zeige ich dann später in den Slides noch mal. (Musik) Ähm, genau. Ich hoffe, äh, allen sind die beiden Consumer Brands O2 und, äh, Blau ein Begriff. Das ist unter dem Mantel der Telefonica. Ähm, was wir quasi primär anbieten, also die Core-Produkte sind, ähm, Mobilfunk, ähm, und Internet at Home. Alle verschiedenen Möglichkeiten. Ähm, aber eigentlich der Weg hin, ist eigentlich ein ganzes digitales Ökosystem anzubieten. Ähm, das heißt, dass man auch im Bereich Value added Services, Streaming, aber auch im Device-Bereich verschiedene Gadgets anbietet, um einfach 'nen Haushalt auf verschiedenen Ebenen Möglichkeiten zu geben, sich digital auszustatten. Ähm, und vielleicht noch auf zweiter Ebene: Ähm, ich persönlich bin im Data-driven-Marketing-Team. Das ist aufgegangen im Online-Sales-Bereich, im Performance-Marketing. Ähm, aber unsere Team-Aufgabe ist so ein bisschen eine Enabler-Funktion, dass wir einerseits Performance-Marketing-Kanäle, aber auch Onsite-Marketing-Kanäle enablen, einfach datengetriebener Themen umzusetzen, Kampagnen zu exekutieren. Das heißt, bei uns liegt unter anderem der Themenblock Personalisierung. Ähm, bei uns liegen aber auch Themen wie Attribution. Das heißt, wir versuchen quasi, ein bisschen die grundlegenden Themen, ähm, zu orchestrieren, auch im Austausch mit Portalmanagements, viel Infrastruktur ranzubringen, dass wir quasi einfach unsere Baseline Stück für Stück erhöhen können, einfach durch solche, ähm, solche Themen. Und ich glaube, das ist auch, ähm, heute so ein bisschen die Reise, die wir geplant haben für diesen ganzen Vortrag. Ähm, wir wollen einmal ein bisschen gucken, okay, in der Vergangenheit oder vielleicht auch noch ein Stück weit jetzt, was haben wir denn für Probleme, vor allem im Bereich Datensilos? Dann aber ein Stück weit sagen: „Okay, wie können wir denn konzeptionell und technisch vor allem mit Turbo einige dieser Probleme lösen und wo ist denn auch der Weg nach vorne? Wo wollen wir denn hingehen? Was, ähm, sehen wir denn überhaupt als Möglichkeit? Wenn man da in die Vergangenheit guckt, dann, ähm, könnte mir vorstellen, dass das einigen vor allem aus einer Konzernperspektive bekannt vorkommt, haben wir eigentlich relativ viel verschiedene Datensilos. Die sind einerseits auf einer konzeptionellen Ebene, wenn man wirklich sagt: „Okay, ich habe hier Offsite-Daten, alles, was Performance-Marketing ist. Ich habe auf der anderen Seite aber-Alles, was auf meiner Domain selbst passiert. Die sind dann natürlich auch verbunden technischer Natur. Ich habe eine andere Infrastruktur, wenn ich über mein AdTech spreche, als wenn ich über mein MaTech spreche. Das kann aber auch wirklich noch mal inhaltlich einfach eine Unterteilung sein. Einerseits habe ich eine starke Prospecting Welt, wo ich einfach immer nur Neukunden möchte. Auf der anderen Seite hatte ich aber Bestandskunden, die vielleicht ein Stück weit mehr statische Daten haben, wo ich aber eigentlich sogar mehr Daten hätte. Aber alles kann eine gewisse Diskrepanz fördern, die aber auch oftmals ein Stück gefördert oder vielleicht auch sogar verursacht ist oder einfach die logische Konsequenz von einer organisatorischen Trennung. Natürlich haben wir Teams, die im Performance Marketing arbeiten und die dort einfach als Spezialisten ihren Kanal oder ihre Kanäle exekutieren und ich habe aber auch wieder andere Teams und teilweise sogar andere Bereiche, die kümmern sich Um Onsitevermarktung oder meine App. Und wenn man da nicht schafft, konzeptionell eine Klammer zu setzen, aber vielleicht auch aus der Organisation heraus, ist es eben sehr schwierig, solche Datensilos aufzubrechen. Und da werden wir heute, glaube ich, auch ein Stück weit drüber sprechen, dass man da einen ganz schönen Hebel hätte, weil einfach das Ziel oder weiß ich nicht, das Potenzial ist einfach in CRM-Daten, vielleicht heute auch als Schwerpunkt, sehr hoch, weil ich schon sehr viel investiert habe, über meine Nutzerdaten zu sammeln. Ich bin schon vielleicht in einem Vertragsverhältnis und weiß, was mein Nutzer alles macht. Und bei uns war das eben so, dass wir innerhalb in diesen Silos sehr, sehr optimiert waren und einen sehr guten Blick drauf hatten und dort, glaube ich, auch eine gewisse Operational Excellence hatten. Aber es halt immer wieder schwierig ist, dann diesen Twist zu schaffen, auch das mit verschiedenen Silos zu verbinden. Und das ist halt eben das, was beim Nutzer teilweise ankommt, wenn ich keine konsistente Ansprache habe. Um das Ganze vielleicht noch mal auch so ein bisschen zu verdeutlichen, haben wir halt in der Offset-Welt, was vielleicht auch einigen bekannt war, eher einen Best-of-Breed-Ansatz gehabt. Ich habe vielleicht verschiedene DSPs, ich habe verschiedene Sachen, wo ich einkaufe, wo ich programmatisch auch noch mal einkaufen kann und die mögen auch für sich oftmals Vorteile haben, was vielleicht eine gewisse Reichweite angeht oder ein gewisses Set. Aber ich selber tue mir eben schwer, eine effektive Steuerung vielleicht hinzubekommen oder auch einfach mal nachzuvollziehen, weil ich als Marke kommuniziere ja mit einem Nutzer und ich kann teilweise nicht genau nachvollziehen, wer wurde wo wie angesprochen. Und das ist dann nur in dem Offsets-Kosmos. Und deswegen war eben für uns das sehr interessant, auf eine Full Stack-Lösung zu gehen, weil wir da vielleicht ein Stück weniger Inventar hatten, auch wenn ich das bei Google gar nicht so extrem sehe. Aber einfach dadurch, dass wir dann einen Datensatz hatten, hatten wir deutlich bessere Nachvollziehbarkeit, was für Personalisierung gut ist, was für Attribution gut ist und einfach für uns eine effektivere Handhabung. Das war in sich in diesem Silo dann schon mal eine Optimierung, wenn man jetzt schon von Silos im Silo spricht. Auf der anderen Seite haben wir aber natürlich einen gewissen Bruch hin zu On-Site-Daten. Das heißt, wenn jemand auf die Seite kommt, also vielleicht der einfachste Use Case, das nachzubeziehen können: Es kann mir natürlich vorher passieren, dass ich in einem Google-Universum jemanden als Android-affinen kategorisiere, entsprechend in der Kommunikation gehe und auf On-Site denke ich aber dann, vielleicht ist er doch Apple-affin und spiele andere Produkte aus. Das ist zum Beispiel eine Ebene, wo wir im Prospecting schon einen hohen Hebel haben. Ich bin relativ sicher, es gibt hier einige Apple-Fans, auf die sich das vielleicht jetzt anhören. Und wenn ich da eine starke Präferenz für habe, sei es über das Betriebssystem, sei es über die Marke, whatever, was mich auch immer daran bindet, dann ist es für mich Kann der Preispunkt oder das Offer vielleicht für ein gewisses Android-Device noch so gut sein? Das ist für mich eigentlich nicht relevant. Es ist dann für mich als Nutzer vielleicht auch nicht die beste Customer Experience, wenn ich einfach in verschiedenen Welten ganz unterschiedlich angesprochen werde. Das heißt, wir hatten da einen gewissen Bruch, der auch vielleicht ein Stück weit organisatorisch getrieben war. Und dann hatten wir immer noch auf der ganz anderen Seite auch noch mal eigentlich einen riesen CRM-Datensatz, der zwar immer mal wieder use case basiert genutzt wurde, aber der auf einer gewissen statischen Ebene ist und wir aber eigentlich nicht So, die Dynamik und die Daten, die uns der Nutzer eigentlich mitgibt, während er auf unserer Seite ist, haben wir eigentlich gar nicht so genutzt, damit Felix noch mal darauf später sprechen, was wir denn da machen konnten. Aber ich glaube, man sieht auf der einen Seite, da gibt es Probleme, aber das ist eigentlich auch wieder ein Potenzial. Wir haben es gerade auch in der Einführung ein bisschen gehört, dass natürlich für Personalisierung ist kommerzieller Hintergrund ein wahnsinniger Treiber. Aber wenn man das ein bisschen abstrahiert, ist es ja eigentlich nur ... Leider die wenigsten Leute wachen in der Früh einfach auf und denken sich: „Ich habe wahnsinnig Bock, jetzt auf die Auto online zu gehen und ich schaue mir das mal an. Das heißt, wir haben da Nutzer, die wir eigentlich schon vorqualifiziert haben und vorangesprochen haben, sei es durch Brand, ATL, Performance Media, da sind alle möglichen Sachen. Als Konzern hat man einfach sehr viele Interaktionspunkte mit einem Nutzer. Das heißt, die meisten Leute, die haben wir schon mal so weit gebracht, dass sie O2 kennen und dass wir irgendwo auch in einem Relevant Set sind, sei es sehr viel auch durch Marken. Das heißt, die kommen jetzt auf die Seite und die haben aber irgendein Bedürfnis. Und ich muss es jetzt natürlich als Nutzer oder als Anbieter schaffen, okay, dass ich relativ schnell rausfinde, was will denn die Person eigentlich? Wieso ist die bei mir auf der Seite? Und umso besser ich dieses Bedürfnis treffe, umso mehr schaffe ich auch Relevanz und das zeigt sich dann natürlich in einer erhöhten CT, einer erhöhten Conversion Rate. Das heißt, ich kann darüber natürlich auch wachsen. Es ist aber auch für mich ein Stück weit ein Effizienz-Case, weil wenn man sich das jetzt aus einer Opportunitätskostenbrille anschaut, ich habe nur eine limitierte Anzahl an Werbeflächen auf meiner Seite und ich habe auch nur eine limitierte Anzahl an Zeit, die der Nutzer bei mir auf der Seite ist. Das heißt, wenn ich jetzt einfach platt irgendeinen Offer ausspiele, was aber für den Nutzer vielleicht gar nicht relevant ist, wieder zu dem Beispiel Android/iOS zu kommen, dann habe ich eigentlich auch wieder eine Werbemöglichkeit verbraucht. Das heißt, für mich ist es eigentlich, dass wir kommerziell eine Relevanz schaffen und eigentlich nicht nur kommerziell, weil das Gleiche kann für mich für einen Service gelten. Wenn ich schon jemanden als Kunde habe und ich kann proaktiv sagen, ich merke, da loggt sich jemand sie auch ein, der schaut öfter ins Forum oder vielleicht haben wir auch einfach gerade eine Netzstörung in dem Bereich. Wenn ich proaktiv.Kann antizipieren, was der Nutzer für ein Problem hat oder für ein Anliegen und auf ihn zugeht, ist es eine bessere Customer Experience und die wird sich langfristig auch immer in 'ner erhöhten CLV oder neue Kundenabschlüsse. Irgendwie wird sich die auch kommerziell widersprechen. Das ist glaube ich, wo man sieht, wir hätten einen riesen Hebel in dem Ganzen, ähm, aber es ist einfach nichts, was von heute auf morgen einfach umgesetzt werden kann. Das heißt, wir müssen da einfach schauen, dass wir Nutzerbedürfnisse relativ schnell identifizieren. Das kann einerseits sein, dass wir explizit einfach vom Nutzer sehen, was er möchte. Das ist zum Beispiel über eine Suchanfrage im Seherbereich oder OnSite-Suche natürlich leichter, weil der Nutzer vielleicht auch schon mehr weiß, was er will. Das kann aber auch genauso sein, dass er implizit einfach mal schaut, hey, was gibt's denn für neue Devices, vielleicht auch in einer gewissen Preiskategorie oder Verträge mit einem gewissen Volumen? Ist es jemand, der eher auf Limited Seiten unterwegs ist oder auf, äh, vielleicht sucht ja auch für jemand anders 'n Vertrag und ist es eher 'n kleinerer Vertrag, weil's für Großeltern, Kinder, whatever ist. Das heißt, ähm, wir haben eigentlich sehr, sehr viele Informationen und müssen uns konzeptionell Gedanken machen, was wir denn daraus lesen können, wie wir dem Nutzer helfen können, damit er schnell und einfach das sucht, was für ihn das perfekte Offer ist. Und ich glaube, das zeigt so 'n bisschen, wo wir eigentlich waren, aber dass da 'n wahnsinniges Potenzial ist, was wir natürlich irgendwie versuchen müssen zu heben, aus 'ner kommerziellen Perspektive gedacht, aber eigentlich auch aus 'ner Nutzererfahrungsperspektive. Und ich glaub, das haben wir oder sind wir gerade dabei, dort sehr viel konzeptionell und technisch mit Turbo zusammen umzusetzen, was glaube ich jetzt der Felix etwas deutlicher machen wird. Vielen Dank, Tom, schon mal dafür. Ähm, Tom hat's 'n bisschen geschildert, was, was bei der Telefonica in der Vergangenheit da war. Und man muss auch eine Sache bedenken, ähm, das hat die Telefonica sehr gut gemacht. Es muss natürlich auch 'n bisschen das Mindset geändert werden. Heißt, die Organisation muss sich natürlich auch anpassen, muss sagen, muss über alle Abteilungen weg, also wirklich die Abteilungen müssen zusammenspielen, es darf nicht mehr Affiliate gegen Brand gegen, ähm, gegen Display kämpfen, sondern alle müssen an einem Strang ziehen und somit auch den Nutzer verstehen. Und das ist natürlich auch wichtig bei dem Ganzen, es geht natürlich bei 'ner Personalisierung und Optimierung immer darum, zu sagen, ich will am Ende mehr Umsatz verdienen. Aber wie kann man nur mehr Umsatz verdienen? Man kann das nur schaffen, indem man seinen Kunden gut kennt und gut anspricht. Also, was ich damit meine, ist schön und gut, dass man sagt, man will jemanden schnell in den Funnel reinbringen, aber man kann eigentlich nur 'ne gezielte und 'ne nachhaltige Ansprache und auch eine Kundenbindung schaffen, wenn man den Kunden gut kennt und die Daten, die man hat, qualitativ nutzt und somit eine sehr gute einheitliche und gesamtheitliche Personalisierung und, und Optimierung damit schafft. Deswegen vielleicht auch noch mal kurz erklärt, was machen wir oder wo konnten wir jetzt da bei Telefonica helfen, das Ganze zu machen und, und wie schaut auch so 'n Kreislauf aus? Deswegen auch bewusst als Kreis dargestellt. Da ganz oben steht die Personalisierung und Personalisierung, dass man Kunden besser ansprechen kann, dass man schaut, was brauchen sie, was, woher kommen sie, was machen sie grad auf der Seite, welche Datentöpfe hat man und mit was für 'ner Message kann man sie grade ansprechen, dass dem Kunden auch wirklich weitergeholfen wird. Klar, das geht auf der einen Seite mit klassischen Recommendations. Das heißt, vielleicht andere Devices anzeigen, andere Tarife anzeigen, andere Bundles anzeigen, also was passt vielleicht besser für den Nutzer zusammen, auch basierend der ganzen Daten, die man hat. Was aber ganz, ganz wichtig ist und das haben wir auch mit Telefonica zusammen gelernt, das Ganze geht nicht ohne Testing. Ähm, das heißt, man kann alles, was man sich schön im Kopf ausdenkt und sagt, hey, das müsste funktionieren, in die Personengruppen, wie man sie hat, die Personalisierung, die Recommendations, die müssten eigentlich funktionieren. Ähm, ist in der Theorie ganz gut. In der Praxis braucht man aber tatsächlich das ganze Thema Varianten-Testing, A/B-Testing schauen, was auf welche Kundengruppe funktioniert, wie spielt etwas zusammen und auch weg von diesem statischen A/B-Testing, sondern ein dynamisches mit rein. Das heißt, nicht mehr nur mal einen Gewinner zu ermitteln, sondern vielleicht mehrere Gewinner zu ermitteln für die verschiedenen Persona und da doch die Rückschlüsse zu ziehen. Und genau das kommt in der Analyse und Optimierung mit raus. Das heißt, die Daten, die man erhoben hat, die Tests, die hier liefen, die Segmente, die drin waren, die Kunden, die man hatte, wie haben die zusammengespielt? Was hat was gebracht, was hat nichts gebracht? Und das muss man dann nutzen, um wieder 'n intelligentes Targeting mit reinzugehen. Heißt, die Erkenntnisse, die man aus seiner Personalisierung, Testing und Analyse rausgekommen hat, ein neues intelligentes Targeting zu entwickeln, sagt, wen will ich denn wirklich wie ansprechen und wann will ich ihn ansprechen und wo will ich ihn ansprechen und wie oft will ich ihn ansprechen? Also wirklich das ganze Targeting so weit intelligent zu gestalten und, ähm, das geht eben nur mit vielen Daten. Das Ganze geht nur mit Machine Learning dahinter, dass man sagt, die Daten können auch so gut verarbeitet werden, dass man wirklich 'n Targeting draus bauen kann. Und last but not least, und das ist das, wo tatsächlich dann der größte Hebel mit ist, ist das ganze Thema dynamische Segmentierung. Dynamische Segmentierung heißt, Kunden nicht mehr in statische Segmente zuzuordnen, sondern dynamisch auf Gruppen aufzuteilen, die Gruppen wieder zu verfeinern und dadurch über den Kunden deutlich mehr zu lernen. Mal schauen, wann bricht aus dem Verhalten aus und wie bilden sich diese Segmente. Dazu später aber noch 'n bisschen mehr. Von den... Tom, kannst du weitermachen? Genau, einmal kurz, wie, wie funktioniert das Ganze? Oder Meta-Level, was für Daten sind da? Das heißt, ähm, wir als, als Onsite-Personalisierungsplattform haben auf der einen Seite sehr viele Daten. Das sind ganz klassische Daten, Browser, Geodaten, das sind unsere Segmente, das sind, ähm, auch historische Kaufverhalten, das sind dann auch CRM-Daten, wo wir jetzt gerade mit Telefonica hingegangen sind, wo wir uns als Mini-CDP, wobei CDP eigentlich der falsche Begriff ist, sondern das ist eigentlich eine Custom, Custom Enrichment, was wir damit machen mit den Frontend-Datenquellen. Wir nehmen das Ganze, wir schauen, welche Faktoren passen wie zusammen, was passt jetzt am besten, schmeißen das in den Tisch rein und lassen dann die Maschine in Echtzeit entscheiden, was für den-- von den Maßnahmen, die wir denn haben, was passt denn jetzt für den Nutzer am besten? Ist es vielleicht auch mal 'n Gamification? Ist das etwas, was für Lead-Generierung da ist? Oder muss man ihn vielleicht über, über Social Sharing, Group Motivation oder ähnliches ansprechen? Das heißt, aus dem Portfolio, was wir haben, was vorher definiert ist, für den Kunden anhand der Faktoren, die man vorher gesammelt hat, in Echtzeit zu entscheiden, was passt jetzt in dem Moment für den Nutzer am besten oder für diese Nutzergruppe am besten. (räuspert sich) Daraufhin, ähm, hatten wir uns mal überlegt, wie, wie wir mit Telefonica das Ganze auflösen können. Also vor allem auch die ganzen Daten-Silos, die jetzt da waren, wie kann man die besser verknüpfen? Wie kann man Daten, die auch schon-Historisch da sind, wie kann man die besser verwenden und auch weitergeben? Das heißt, auf der einen Seite hatten wir CRM-Daten. CRM-Daten von den Kunden, was jetzt aber anonymisiert war. Das heißt, es ging nicht auf Name, E-Mail-Adresse, sondern: Ist der Kunde vielleicht vertragsverlängerungspflichtig? Also kann man den Kunden vielleicht den nächsten Tarif mit reinbringen? Hat er irgendwie eine Möglichkeit für einen Up-Sell-In zum bestehenden Vertrag? Also wirklich mit den Kundendaten, die man hat – und das darf man natürlich bei einer Telefonica nicht vergessen oder generell bei Telcos – ich kaufe nicht jeden Tag ein neues Handy und jeden Tag einen neuen Vertrag, sondern das ist ja schon etwas, was man längerfristig plant und längerfristig hat. Und genau da sind die Kundendaten super wichtig. Das heißt, wir haben geschafft, diese Kundendaten damit anzubinden und auch zu verwenden. Auf der anderen Seite haben wir diese dynamischen On-Site-Profile. Das heißt, was für Bedürfnisse hat der Kunde jetzt? Tom hatte vorhin auch schon gemeint, es ist zwar schön und gut, wenn ich mit einem Apple Device oder über ein Apple Targeting auf die Webseite komme, dann habe ich zwar offensichtlich vielleicht ein Apple-Interesse. Wenn ich dann aber ausbreche und sage, ich bin dann dann eher Android-affin. Ich will, äh, interessiere mich eigentlich für das neue Galaxy, dann muss ich dieses Apple in den Hintergrund stellen und vielleicht das mit dynamischen On-Side-Profilen so weit euch, ähm, so weit nehmen, dass ich es auch besser targeten kann. Aber dann noch ganz wichtig, dass wir die Daten dann eben weitergeben. Das heißt, die Erkenntnisse, die wir gewonnen haben, dass wir die natürlich an den ISP, an E-Mail-Provider, dass wir es in die Google-Marketing-Plattform mit reinschieben, dass dadurch dann wieder eine gezielte Ansprache nicht mehr on-site, sondern auch offsite für eine Telefonnummer möglich ist. Die machen dann zwar nicht wir, die kommt dann quasi aus dem eigenen Team bei Telefonica raus. Wir haben es aber damit geschafft, die Daten, die wir haben, die wir erhoben haben, zu teilen. Und das ist genau das Ziel dahinter, dass wir sagen, wir wollen diese Datensilos, die vorher da waren und nicht ... Also man hatte die On-Site-Daten, man hat die Offsite-Daten, aber es war nicht wirklich verknüpft. Und damit sind wir den ersten Schritt in die Richtung gegangen, dass wir sagen, wir bekommen auf der einen Seite Offline-Daten, also CM-Daten. Auf der anderen Seite können wir aber die Online-und die On-Site-Daten auch dann weitergeben, dass er dann für ein Targeting wieder eingesetzt werden kann. Wie schaut das Ganze auch mit diesen Segmenten, was sich vorhin noch mal gesagt hat, aus? Ähm, das heißt, wir haben bei uns verschiedene Arten von Segmenten. Das eine ist so klassische statische Segmente. Das ist eine feste Zuordnung anhand von Interessen. Genauso was, was ich meinte, vielleicht mit VVL als vertragsverlängerungspflichtig. Das sagt, ja, die jetzt gerade vertragsverlängerungspflichtig sind, zwei Monate davor stehen, dass man denen vielleicht noch was anbieten kann. Das ist relativ statisch, aber auch sehr effizient. Ähm, das heißt, da kann man sehr gezielte Botschaften ausspielen. Das andere ist natürlich das ganze Thema dynamische Segmentierung, dass dynamische Segmente, die in Echtzeit gebildet werden, was wir gerade zum Beispiel schon mit Android, Apple hatten oder mit was für einem Datenvolumen bin ich eher interessiert? Bin ich eher der Student? Will ich einen Business-Tarif? Oder was will ich denn gerade in meiner aktuellen Session haben? Und das ist auch wichtig: Es kann sich natürlich das Interesse auch über die Zeit hinweg verändern. Das heißt, es kann natürlich passieren, dass ich jetzt gerade das eine Intent habe. Ich komme morgen und habe mich vielleicht noch mal umentschieden und will das andere, dass man dann wirklich darauf dynamisch reagieren kann, und zwar das alte nicht vergisst, aber das neue vielleicht in den Vordergrund stellt und so die Impuls setzen kann für das, was der Kunde jetzt gerade wirklich will, aber die Historie natürlich nicht vergessen. Und das Ganze sortiert dann natürlich in Real-Time-Triggern, dass man sagt, aus diesen statischen Segmenten, aus den dynamischen Segmenten, wie kann ich den Kunden jetzt in dem Moment beim nächsten Seitenaufruf, beim Einstieg, wie kann ich ihn so ansprechen, dass es wirklich auch für ihn von Mehrwert ist? Das ist halt das, was ich vorhin meinte: Nur wenn es für den Kunden wirklichen Mehrwert bietet, ohne ihm was aufschwatzen zu wollen, dann kann es auch funktionieren. Nur dann kann es nachhaltig funktionieren. Vor allem wenn es um was Longtailiges geht, wie jetzt im Telco-Bereich. Was wir dann mit der Statusbruch, Personalisierung, Automatisierung und Testing gemacht hatten, ist, was Tom vorhin auch meint, auf Basis auf das Suchverhalten und der Echtzeitdaten. Also wie kommt der User auf die Seite? Wie wurde angesprochen? Was hat er vielleicht gesucht? Ähm, da darf dann dieses Segment zu bilden und versuchen, da darauf hin die dynamische Optimierung zu betreiben. Das heißt, jedem Kunden muss wirklich das beste Angebot angezeigt werden, das Beste nicht für einen selbst. Das kann es natürlich auch mit reinspielen, dass man sagt, man hat zwei ähnliche Angebote, die gleich gut für den Kunden wären. Da kann man natürlich intern noch nach Marge optimieren oder ähnliches. Oder wo hat man vielleicht einen besseren CLV? Aber natürlich primär auf den Kunden bezogen. Und das ist genau dieser automatische Ansatz von Kampagnen. Es gibt dann auch nicht dieses eine Ziel, sondern man muss das Ziel der Kampagne so anpassen, dass es für den Nutzer und für den jeweiligen Moment passt, um wirklich den Kunden einen Mehrwert zu bieten. Was ich eingangs schon bewertet, äh, gesagt hatte, also diese Kombination von Personalisierung und A/B-Test, das ist grundlegend dafür. Ähm, man muss immer wieder seine Daten neu bewerten. Man muss schauen: Was hat funktioniert? Was funktioniert jetzt? Was hat gestern funktioniert? Was könnte vielleicht morgen funktionieren? Ja, es hat keiner eine Glaskugel, aber man kann doch gewisse Predictions treffen aus Historiendaten. Man kann auch vielleicht sagen, morgen ist ein neuer iPhone-Release, dann kann vielleicht das eher interessanter werden. Das Ganze muss aber wirklich auch getestet werden und das ist genau die, die, ähm, Herausforderung, diese Personalisierung und Testing ineinander zu legen, nämlich wenn es sagen, den einen Gewinner gibt, sondern es gibt mehrere Gewinner und diese mehreren Gewinner sind dann genau diese Dyna-- ist dieser automatische Ansatz von dynamischen Kampagnen. Ähm, die vorhandene Datenbasis vielleicht mal aufzuzeigen: Was haben wir jetzt und was Was können wir nutzen? Also auf der einen Seite, wie Tom vorhin schon gesagt hat, ist momentan das Google Full Stack. Das heißt, da hat man schon sehr, sehr viele Daten, die man benutzen kann, ähm, die man auch teilweise schon in Echtzeit benutzen kann. Wir haben die ganzen Onside-Daten, also die First-Party-Daten, die auf der Website erhoben werden. Das heißt, wie bewegt sich der Kunde? Es geht um Geotargeting, Wettertargeting, ähm, Tageszeittargeting und das Wettertargeting in dem Fall ist nicht ganz so relevant tatsächlich, aber Tageszeit ist auch was super Relevantes. Ähm, zum Beispiel, wenn ich jetzt mittags eher unterwegs bin, werd ich, bin ich vielleicht, also unter der Woche vor allem, bin ich erst mal informational unterwegs. Ich bin vielleicht gerade in meiner Mittagspause, informiere mich: Was ist denn vielleicht das neueste Handy, was ich haben will? Was ist denn der beste Tarif, den ich haben will? Da muss man den Kunden vielleicht einfach die Informationen besser bieten, also den Content so darstellen, dass er wirklich informiert wird. Währenddessen abends oftmals ist es dann so: „Ja, ich habe mich tagsüber informiert, über die letzten Tage und Wochen informiert. Ich mache abends meinen Abschluss. Das heißt, da vielleicht besser in den Funnel mit reinbringen. Genau das ist auch mit Sitzungen wiederzuerkennen. Also wie oft, in welcher Zeit bin ich wiedergekommen? Und das kann ja auch einen Rückschluss auf den Kunden bieten, geben, wenn ich das letzte Mal vor drei Wochen da war und wieder jetzt, werde ich mich im Zweifel nicht sofort entscheiden. Je öfter und je näher vielleicht Touchpoints, äh, rutschen, desto näher bin ich an der Entscheidung dran und genau das muss man mit einfließen lassen. Das ganze Thema Marken, Produktaffinitäten, Verweildauer ist natürlich auch super interessant und das kann man jetzt alles schon nutzen.Ähm, die ganzen anderen Daten, wie jetzt in dem Profiltargeting, was ich schon erwähnt hatte, diese Persona-Validierung. Und Kanäle ist etwas, was man aber alles gesamtheitlich jetzt schon nutzen kann aus diesen Datenquellen, die man hat. Kombiniert mit den ganzen Bestandskunden-CM-Daten. Das heißt, was habe ich jetzt gerade? Also diese WinBack-Vorteile, DSL, das heißt, ich habe vielleicht 'nen, 'nen, ähm, Mobilfunkvertrag mit der Telephonica, gab jetzt ein Angebot für DSL-Vorteile, wo man das Ganze noch mal günstiger bekommt. Second SIM oder ähnliches, dass man genau die Daten nutzt und schaut: Wie oft war ich da? Wann hab ich mich informiert? Bin ich informational, bin ich navigational unterwegs? Kombiniert mit den Bestandskundendaten, einfach da eine ganzheitliche Ansprache zu schaffen auf Basis dieser Datensilos, die man jetzt vorher hatte, aber jetzt schon verknüpfen kann. Wie schaut das Ganze dann, ähm, aus? Das heißt, wie kann man das Ganze gestalten? Das heißt, wir haben auf der einen Seite die Kreation. Ähm, das ist quasi die Datenbeschaffung und, äh, die sinnvolle Strukturierung der Daten. Die Aktivierung dann, das sind dann die Profile und die Produkte intelligent zusammenzuführen, intelligent zu matchen und dann die Ausspielung, also die Orchestrierung des Nutzers auf der einen Seite. Das Ganze ist auch ein Flow und es geht immer wieder von neuem los. Das heißt, die Datensammlung ist etwas, was permanent funktioniert. Ähm, mit Daten rein, so Daten zu haben, die platt daliegen, bringen ein wenig. Deswegen müssen sie wirklich gut strukturiert sein. Man muss auch wissen: Wie laufen die Daten ein? Was für Points brauche ich da denn? Was für KPIs brauche ich da denn? Also die wirklich gut zu sammeln, zu strukturieren und dann noch zu aggregieren. Rohdaten anzuschauen, ist zwar schön und gut, aber Millionen von Rohdaten bringen keine Erkenntnis. Deswegen müssen die Daten auch sinnvoll aggregiert werden und damit dann in die Analyse gegangen werden. Das heißt wirklich von Granular-Ebene das Ganze aggregieren, in die Datenanalyse mit rein. Und von der Datenanalyse, also den Datenpunkten, die man hat, muss man sie nämlich auch wieder interpretieren. Das heißt, 'ne Datenanalyse und das ganze Thema AI und ML ist natürlich interessant und schön und gut, aber oft braucht's, bedürft's, äh, bedarf's auch einer manuellen Interpretation des Ganzen. Also wie kann ich das Ganze deuten? Wie kann ich das interpretieren und was für Datenmodelle kann ich mir dann darauf bauen? Und diese Datenmodelle sind genau das dann wieder, was für die ganzen ML- und AI-Ansätze verwendet werden kann. Die Ordinance-Visualisierung ist dann auch noch mal klar. Man muss sich bewusst sein, was für Ordinance habe ich? Wie will ich die ansprechen? Ähm, und diese Ordinance dann eben auch bereitstellen für die Ausspielung. Und das ist genau der Schritt, wo die Verknüpfung von diesen Datensilos auch wieder kommt, wo man sagt: „Wie kann ich sie bereitstellen? Über welche Schnittstellen habe ich? Kann ich das Ganze über asynchrone File upstreamen? Habe ich das Ganze in Echtzeit über echte Rest- oder JSON- oder APIs, wo ich's bereitstellen kann? Heißt, diesen Audience-Transfer gewährleisten. Das Content, die Produkt Matching ist natürlich auch super wichtig. Welche Produktdaten hat man? Was sind Stock-Informationen? Vielleicht, ähm, wie sind jetzt gerade auch Werte? Was für Promotions hat man drauf? Und dann genau aus diesen ganzen Daten, diesen Datensammlungen, Ordinance-Bereitstellungen, dann wirklich auch die Ausspielung, in dem Fall, on Site, wenn wir über Turbo zu machen oder auch diese Daten dann weiterzugeben, eine GMP und eine Offsite-Ausspielung zu machen, was dann nicht über uns wäre. Das ganze Thema Dynamisierung von Kampagnen, was ich vorhin schon erwähnt hatte, ähm, will ich noch mal ein bisschen genauer drauf eingehen. Ähm, es gibt ... Also man darf nicht vergessen, jede Kampagne kann ein anderes Ziel haben. Es gibt nicht das „Ich will einen ROI oder ich will den CPO von XY haben". Die Ziele sind dynamisch und die Ziele sind für jede Kampagne auch anders zu bewerten. Habe ich eine Neukundenansprache? Habe ich eine Prospect-Ansprache? Habe ich ein Up-selling? Habe ich ein Cross-selling mit dabei? Also wirklich, das muss jeder auch bewusst sein. Ähm, nicht einfach sagen: „Ich habe das Ziel, ich will soundso viel Umsatz machen, sondern: „Wie will ich einzelne Kampagnen und die Ziele bewerten?" Ganz wichtig auch: Angebote können verschiedene Customer-Lifetime-Values haben. Das heißt, was ich verkaufe, wie ist meine Marge dahinter? Wie ist mein Customer Lifetime-Value und welche Bedingungen brauche ich, um das Ganze zu erfüllen? Also wirklich sich vorher auch Gedanken machen: Was will ich erreichen und mit was für Angeboten kann ich hantieren, um diese Ange- und diese Ziele zu erreichen? Die Segmente und die Audiences, die reagieren natürlich auch unterschiedlich auf die Ansprache. Das heißt, wenn ich Neukunden- oder eine Lead-Generation-Kampagne habe, reagieren die natürlich komplett anders auf die Angebote und auf die Ziele. Und das ist das, was, glaube ich, jeder bewusst sein muss. Man kann nicht einfach einstellen, ich habe einen I Feel Lucky Button, ich habe mein Ziel, ich will irgendwie hundert Prozent mehr Umsatz erreichen, sondern der Ziel-- das Ziel für jeden Einzelnen soll sein: Was für Ziele will ich erreichen und wie kann ich sie erreichen? Mit welchen Personas und mit welchen Segmenten und mit welchen Audiences kann ich sie erreichen? Und das ist dann auch der wichtigste Verkaufs- Verkaufshebel für das Ganze. Die Personalisierungsmöglichkeiten, die wir dann, ähm, erst mal im Einsatz hatten, auf Meta-Level mit der Telefonica, vielleicht noch mal zusammengefasst: Was, was haben wir bis jetzt gemacht? Ähm, wie geht das Ganze hin? Das ist wirklich bloß ein grober Auszug, um euch das mal, um euch mal eine Vorstellung zu geben, wie das funktioniert hatte. Das eine ist ganz klar, ist Bootstrapping. Also wie kann ich, ähm, Personalisierung mit Bootstrapping erreichen? Das sind ganz klassische Elemente, Einstiegselemente, ähm, relativ schnell ohne wenig Daten, vielleicht ganz, ganz wenig Daten, das eine oder das andere Mal ausprobieren. Wie kann ich auch Feedback vom Kunden wieder einholen, um da vielleicht noch eine Personalisierung hinzu kommen? Also Bootstrapping, ein ganz wichtiger Teil von dem Ganzen, wo man auch sehr schnell mit starten kann. Personalisierung durch User Interface. Das heißt, wie kann ich das User Interface, ähm, so anpassen, so visuell anpassen, dass es den am besten zu dem Nutzer passt, dass es am besten zu den Angeboten passt, dass es der Nutzer auch was damit anfangen kann? Also wie kann ich so aufbereiten, dass sich jeder persönlich angesprochen fühlt? Sei es eine Farbe von einem Button oder ähnliches, oder sei es das Layout der Seite an sich? Äh, will ich was größer, will ich was kleiner haben, Font size et cetera, pp. Da hat man auch schon mal mit Chrome gespielt. Wie kann ich's einfach so anpassen, dass das User Interface, ähm, für den Kunden am besten passt und das wirklich individuell und personalisiert? Wie kann ich die User Experience, äh, anpassen, also die Personalisierung durch UX? Ähm, wie kann ich den Flow für jeden einzelnen Nutzer so gestalten, dass am besten für die Interests und am besten für das Segment passt? Also weg von der rein visuellen Darstellung, sondern: Wie kann ich den Flow, wie kann ich Steps auch so anpassen, dass es für die verschiedenen Audiences und Segmente passt? Produkte: Wie kann ich Produkte so weit personalisieren, so weit bundlen, so weit kombinieren, dass es auch das Beste für den Kunden am Ende ist? Also wie kann ich dem Kunden ganz gezielt sagen: „Der Mobilfunktarif mit dem Device, vielleicht mit dem Gadget zusammenbringen, dass es wirklich einen Mehrwert bietet? Und „Personalisierung durch Inhalte", das ist, ist-Relativ großer Block, weil die Inhalte ist auch sehr wichtig. Also wie kann ich das? Das ist eine Kombination aus User Interface, User Experience Produkte. Also wie kann ich auch Inhalte so wieder anordnen mit Personalisierung, dass am Ende auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden passt. Um jetzt mal ein paar Beispiele einzugehen, was das Einzelne bedeutet Personalisierte Bootstrapping. Wenn man so einfache Ziele hat, ich will irgendwie Lead Generation, ich will Engagement erhöhen, vielleicht eine Conversion Rate erhöhen, wobei das relativ weit hinten ansteht, erstmal die Conversion Rate, sondern ich will erstmal dieses, die Customer, die Action erhöhen, vielleicht bei bei der ganzen Thema Bootstrapping. Das heißt mit relativ wenigen Daten angehen, also vielleicht woher kommt der Kunde und wie kann ich vielleicht dann auch von ihm noch mal einzelnes Feedback einholen? In dem Fall, was man jetzt links sieht, man ist relativ unsicher, man weiß nicht was der Kunde ist und nicht eine Umfrage starten, aber den Kunden einfach mit so einem Like oder Non Like Button auf Interessen abfragen. Das heißt, wie wichtig ist einem jetzt das neue Handy mit einer künstlichen Foto Intelligenz? Ist denn das wichtig oder weniger wichtig? Kunden reagieren auf sowas und das ist nicht auch wichtig. Also man kann da relativ einfach proaktiv vom Kunden Informationen einholen und das gute ist, der Kunde hat ja danach auch was. Also man fragt ihn einmal, was interessiert dich und kann dementsprechend dann natürlich auch die Angebote auch als in der Session in Echtzeit dann auch schon anpassen. Aber noch wichtiger, man kann das Ganze dann am Ende in der CDP, in der GMP überführen, dass die Daten auch nachhaltig genutzt werden können und schon hat etwas aktiv von sich preisgegeben. Der Kunde weiß schon was er will und das wird auch im Nachgang benutzt. Und das ist ja genau das, dass man sagt, der Kunde sagt was, ich will das und danach nicht wieder mit etwas anderem ansprechen. Und genauso ist es, ist diese Nutzung der Daten dann auch mit einer einfachen Bootstrapping ermöglicht. Das ganze Thema personalisieren durch durch das User Interface, einfach im Endeffekt die Darstellung. Wir hatten da den Case gemacht, dass wir gesagt haben, wir wollten anhand von Affinität stärken, also eine Affinität, eine Segmentierung, wie stark ist mein Interesse in dem Fall in Promotion? Das in dem Fall ging es um das ganze Thema Black Friday Deals. Bin ich eher auf Basis meiner Historie, auf Basis der Click in Kanäle, also durch was bin ich reingekommen? Bin ich über Social reingekommen, bin ich über eine Display Kampagne, über Affiliate reingekommen? Wie wichtig und wie stark ist die Affinität zum Beispiel für Deals? Also bin ich eher der absolute Deal Jäger oder ist mir das weniger wichtig und ich will eigentlich nur das passende finden? Was man sieht ganz links, das ist im Endeffekt eine klassische Darstellung, wo man einfach leichter vorbehält. Das ganze ist ein Deck Friday Deal, du kannst aber noch weitere Angebote, kannst dich noch kannst noch weiter dich über andere Angebote informieren. In der Mitte ist so, ja er hat schon einen relativ starken Intent auf das ganze Thema Schnäppchen und auf das ganze Thema Black Friday, also diese typische Black Friday Shopper, der auch an dem Tag nur vorbeikommt, dass man das ganze ein bisschen prominenter macht, aber dann weiter unten auch schon im sichtbaren Preis sagt, es gibt noch weiteres. Und ganz rechts dann eben die die Ausprägung, das ist schon relativ starker Schnäppchenjäger und den sollte man schon sehr stark zum Ziel führen, deswegen was man auch sieht, der Unterschied zwischen der Mitte und rechts. In der Mitte ist im Endeffekt das hervorgehoben oder starke Vorgehoben. Das Ganze ist ein Offer, was jetzt nur am Black Friday da ist. Rechts das Ganze noch prominenter, aber auch ganz wichtig ist, man sieht schon den Preis und man sieht auch die Ersparnis. Das heißt wirklich gleiche Programm. Das ist der Normalpreis, das sparst du dir und du kannst das Angebot dir jetzt sichern. Und genauso kann man personifizieren durch das User Interface, also wirklich durch die Darstellung erreichen. Beim nächsten Case, wie kann man das Ganze durch die User Experience machen? Also wie kann man das Ganze in den Flow besser einbringen? Da auch ein ganz einfaches Beispiel. Wie kann man die eine Darstellung links ist im Endeffekt ein klassischer Auswähler, wo jemand sehr stark und sehr granular weiß, wie er sich auswählen will. Also was für eine, wie viel Datenvolumen will ich haben, was für ein Tarif und so weiter. Also der will das sehr fein auswählen können. Im Vergleich auf der rechten Seite, wo man eben nur noch die Metapoints besser darstellt, den Kunden das schneller und einfacher zu machen. Das ist so ein bisschen der Unterschied zwischen denen, ich bin der akribische Durchschauer, ich will mir alles ganz genau wissen, was ich tue und ganz genau einstellen. Versus denen er sagt, ja ich will eigentlich was haben und ich will bloß ein bisschen auf Top Level ein bisschen die Auswertung haben, was ich denn tatsächlich am Ende nehme. Datenvolumen, Laufzeit, Patz, das war's und ich will das Ganze kaufen. Also wie bin ich als Nutzer drauf und wie kann ich dem Nutzer anhand von seinem Surfhaltungszelt auch so Klickzeiten, Wiederkehr etcetera pp dazu, um diese Audience zu bilden und wie kann ich ihm tatsächlich dann diesen Flow besser darstellen, dass der Kunde auch Mehrwert davon hat und schneller in diesen Funnel mit reinkommt. Das letzte Beispiel mit Inhalten, was ich vorhin meinte, und das ist genau diese Kombination von User Experience, User Interface, Product Recommendations und so weiter. Also wie kann ich das Ganze am besten für den Nutzer gestalten? Das ist auch das Mächtigste, was man am Ende des Tages machen kann. Also ich habe gewisse Informationen über den Kunden. Ich weiß, er kommt jetzt zum Beispiel mit einem Galaxy Device ein oder mit Samsung Device. Dann gehe ich davon aus, er ist eher Android aus Apple affin. Jetzt bricht er in seiner Session oder auch über den Click in Kanal aus und sagt, na, ist dann doch eher, obwohl ich mit einem mit einem Android Device unterwegs bin, eher die iPhone Affinität. Kann man auch in sonem Preis kategorisieren, man kann es mit Geolocations auch noch weitermachen. Also es gibt ganz, ganz viele Datenpunkte, wie man solche Affinitäten und solche Segmente mit rausfinden kann. Wichtige aber auch ist dann in der Session drauf zu reagieren. Das heißt dann wirklich Die Darstellung und diese Inhalte so weit anzupassen, dass ich weg von meiner Galaxy Affinität in eine gemischte Galaxy Apple Affinität und am Ende einen Apple Affinität reinkomme. Und da von die Daten auf der anderen Seite dann nutze, aber auch das ist das ist a ist ein quasi CM System von von Telefonica. Wie kann ich die Daten auch wieder überführen? Was hat er vielleicht als letztes gekauft? Was war das letzte Device? Und wie kann ich jetzt da drauf reagieren? Und das ist genau dieser ganz große Ansatz, Inhalte, die Kombination aus User Interface, User Experience Recommendations so nutzen, dass ich dem Kunden einen guten Flow darstellen kann und dem am Ende auch wirklich Mehrwert bietet und dann natürlich auch am Ende Käufer wird. Und das ist ultimativ das Ziel natürlich von von Tom und Telefonica, dass am Ende des Tages auch ein bisschen mehr unterm Strich auskommt. Das vielleicht jetzt son paar Inhalte und 'n paar Beispiele, wie man das Ganze machen kann, was der Status quo war und was wir bis jetzt erreicht haben, wie die Zukunft ausschaut und was der Way forward ist, kann es Tom noch mal genauer erklären bei Telefonica.Genau, vielen Dank, Felix. Vielleicht auch, um so ein bisschen die Klammer zu schließen zur Intro. Ich glaube, das Wichtigste ist, wenn man sagt, ich möchte Personalisierung, ich möchte eine ganzheitliche Kundenansprache haben. Das Erste ist wirklich, wie Felix gesagt hat, ist so eine Data-In-Perspektive. Ich muss sehr viel Zeit aufwenden, dass meine Daten sauber einlaufen, dass ich weiß, wie aggregiere ich, worauf joine ich zum Beispiel auch mal, was kann ich überhaupt miteinander nutzen und auf welche KPIs steuere ich? Und das ist, glaube ich, einfach die Basis für alles, was danach kommen kann, weil sonst bin ich immer wieder limitiert. Natürlich sollte man gucken, dass das eine relativ breite Datenbasis ist, aber ich glaube, es ist auch wichtig, dass man nicht auf Teufel komm raus einfach nur die Reichweite stärken will, sondern dass man sich auch genauer anschaut: Was habe ich da überhaupt? Vielleicht auch mal den Fokus auch ein bisschen auf Qualität setzen kann, einfach zu verstehen: Was passiert eigentlich mit den Leuten aktuell, die bei mir einkaufen wollen? Woher kommen die? Was sind das für Leute? Was machen die? Und was würde ich denn vielleicht noch über die wissen? Oder was machen die denn noch parallel vielleicht, wovon ich gar nicht so was wahrnehme? Und ich glaube, wenn man das verstanden hat, okay, was kommt rein? Was sind das für Leute? Dann kann ich in der Mitte schauen, okay, was habe ich denn, deren Bedürfnis befriedigen zu können. Und dann muss ich natürlich schauen, okay, wie kann ich die jetzt wieder ansprechen? Auch natürlich muss man dann ein bisschen Kosten-Nutzen abwägen. Ich brauche jetzt nicht für jede einzelne Person eine einzelne Kampagne machen. Ist ressourcenseitig nicht möglich, ist vielleicht auch von den Inhalten gar nicht möglich. Das heißt, ich muss dann auch wieder schauen: „Okay, wie kann ich denn jetzt ein gewisses Segment wieder ansprechen? Welche Orchestrierung in den Kanälen habe ich einerseits inhaltlich? Was kann ich dort ausspielen, auch mein Personalisierungshebel? Zum Beispiel in einem Display Banner bin ich begrenzt, was ich an Informationen weitergeben kann. Aber auch technisch ein Stück: Wie kann ich denn ein Set von IDs zum Beispiel übergeben? Wie kann ich jemanden aktivieren? Ist es in der GMP über einer Custom Dimension? Ist es über meinen E-Mail-Provider? Brauche ich da vielleicht eine API? Damals muss man sich gucken: „Okay, wenn ich jemanden identifiziert habe, wie kann ich den denn auch wieder ansprechen? Was ist daran auch wirtschaftlich? Und dann kann ich eigentlich, wie Felix es ja schon gesagt hat, durchgehend analysieren, ob vielleicht die Hypothesen, die ich auch vorher hatte, was wirklich auch manchmal Sinn macht, zu sagen: „Ich glaube, die Ansprache wäre gut, aber dass man das konstant in einem Test macht. Deswegen ist Turbo mittlerweile auch bei uns die Testing-Agentur, damit wir einfach die Synchronisation zur Personalisierung haben. Und das ist auch unser Ziel für die Zukunft. Was jetzt noch schwieriger ist, dass man alles was man durchgehend analysiert, immer mit einem Audience-Charakter vielleicht mal macht. Dass ich sage: „Ich mache jetzt wirklich vielleicht einen A/B-Test, Button rot oder grün. Dann kommt raus, 55% der Leute reagieren besser auf einen grünen Button. Dann mache ich den meistens 100% grün, ohne dass ich mich eigentlich aktuell noch fragen kann, okay, es gibt ja doch einen gewissen Anteil der Nutzer, die reagieren besser auf einen roten Button. Wie kann ich ihn herausfinden, wem der besser gefällt? Warum? Und schaffe ich es irgendwie, dieses Element dann über Module oder eine Ausspielung in meinem InLife zu integrieren, dass ich für jeden Nutzer die beste Ausspielung habe? Oder genauso, dass ich vielleicht auch diese Audience-Perspektive auch bei einer Kampagnenausspielung nehme. Wenn ich mir jetzt irgendwie eine klassische On-Side-Kampagne nehme, die wird dann verglichen mit einer anderen Kampagne und dann schaue ich mir einfach: „Okay, wo habe ich am Ende vielleicht mehr Conversions? Aber das, was man eigentlich vielleicht auch teilweise schauen müsste: „Okay, wer hat denn überhaupt mit dem unterrichtet? Da interagiert es jemanden, der vielleicht schon Vorqualifikation hatte durch andere Werbemittel, der natürlich dann da auch besser auf die Kampagne interagiert. Aber das sagt mir jetzt dann vielleicht doch ein Stück weniger darüber aus, über das Kampagnen-Setup on-site, wie da die UX ist. Das heißt, sobald ich eigentlich versuche, sobald ich die Infrastruktur habe, dass ich die Audience als signifikante Variable in alle meine Analysen mit reinnehmen kann, kann ich daraufgehend natürlich auch optimieren. Und was dann natürlich für uns spannend ist – ich habe es vorhin gesagt –, dass der Nutzer kommt, weil er von uns möchte und meistens ist das Produkt jetzt Service mal ausgeklammert oder vielleicht auch Inspiration, aber meistens wollen die Leute irgendwie ein Produkt von uns haben. Wenn ich jetzt schauen kann, okay, da habe ich den größten Hebel. Aktuell ist es natürlich, ich kenne vielleicht einige, dass man vor allem in einem Konzern ist, ein neues Offer hat eine gewisse Statik, da liegen Business Cases dahinter, da liegen Kalkulationen dahinter, was auch absolut richtig und gut so ist. Aber wenn ich ein Stück weit schaffe, mir da einen Spielraum zu machen, dass ich sage, jetzt hier bei einem Nutzer, ich weiß, der Nutzer ist vielleicht schon zwei, drei Jahre bei mir im Vertrag, der hat immer sich das Neueste angeklickt. Ich sehe aber auch, der hat vielleicht Interesse an der TV-Option oder ich weiß aus dem Google-Universum, der ist streamingaffin. Dann kann ich ja sagen: „Okay, wir haben O2 TV. Ich kann dir das als Option noch ins Bundle mit reinpacken, weil ich verkaufe ja mehr. Vielleicht kann ich dadurch auch wieder einen Benefit für den Kunden generieren, aber dass man sich genau diese Fragen stellt: Was passt denn am besten zu dem Nutzer? Und daraufhin geht ihm wirklich den Kern der Personalisierung als Offer deswegen dahingehend für ihn personalisiert. Best Case ist natürlich sogar individualisiert. Das ist natürlich noch ein sehr weites Stück, aber dass man dagehend ein Stück weit Nutzerbedürfnisse schon in der Produktgestaltung mit einfließen lassen kann. Und ich glaube, das Ganze ist ein sehr iterativer Ansatz, der sehr viel auch mit Basics zu tun hat, wie der Felix auch gerade schon gesagt hat. Es ist natürlich super, sich Gedanken zu machen über sehr sophisticated Use Cases. Wenn ich aber gleichzeitig einen Nutzer habe, der in vier Kanälen mit vier unterschiedlichen Offern und Inhalten angesprochen wird, dann muss ich erst mal schauen, dass ich da einen Überblick habe, dass überall ich eine gewisse Konsistenz in der Nutzeransprache habe. Ich muss nicht immer komplett das Gleiche zeigen. Vielleicht ist das ja auch eine Reaktion vom Nutzer, wenn er mit einem Medium nicht interagiert, aber ich muss mir da bewusst sein, dass der Nutzer, wenn er zum Beispiel auf was reagiert, dass er das dann auch onside wiederfindet. Wenn ich jetzt einen Prospecting-Newsletter rausschicke und dann ist jemand onside auf der Seite und findet das Offer nicht, das ist dem Nutzer herzlich egal, dass das aus unterschiedlichen Abteilungen mit unterschiedlichen Teams und so weiter kam. Da muss ich einfach gucken, dass ich darüber eine Konsistenz kriege.Und dann kann ich wirklich weitergehen und sagen: „Okay, jetzt habe ich Bestandskunden, über die weiß ich schon sehr, sehr viel. Es ist jemand, ich weiß, der ist für halt Vertragsverlängerung verlässlich. Was kann ich machen? Ich sehe, der surft vielleicht viel. Okay, gibt es einen Upsell, gibt es einen Cross-Sale? Wir haben immer mehr einen Trend zu einer Zweitkarte. Dann muss ich aber natürlich sehen, dass ich vielleicht für eine Zweitkarte bei einer SIM-Karte ein ganz anderes Anforderungsprofil als habe als bei meiner First SIM. Da können vielleicht andere Optionen, vielleicht für das Ausland oder eine andere Datennutzung eine Rolle spielen. Das heißt, ich muss aber mir dessen bewusst sein, was ich da an Daten habe und dann muss ich gemeinsam mit der Fachseite – das kann Vermarktung sein, das kann aber auch Richtung Produkt gehen – sagen: „Okay, was für Hypothesen haben wir denn? Können wir die vertesten? Und das spielt quasi, dass man das dann immer weiterspielt, dass man sagt: „Okay, ich sammle Daten. Ich habe auch eine Form, wo ich die historisiere, wo ich da meine Use Cases draufspielen kann, dass ich das dann immer weiterspiele. Und natürlich ist das für Nutzer umso besser, wenn wir nicht kommerziell ausführen, sondern wenn wir jetzt auch noch sagen, da hat jemand ein Service-Anliegen, jemand ist sehr viel bei uns im Forum unterwegs oder wir haben zum Beispiel eine Netzstörung im Bereich, dann kann man auch mal proaktiv auf den Nutzer zugehen und das kommunizieren, zum Beispiel. Oder ich habe, zum Beispiel, wenn ich jetzt weiß, ich bin jetzt in einer gewissen Region 5G-ready, dass ich dem Nutzer dann sage, weil ich weiß, okay, er ist vielleicht technologieaffin oder er hat einen sehr unlimited-Vertrag, er hat eine sehr hohe Bandbreite, er nutzt das sehr, sehr viel, dass man das auch proaktiv in der Kommunikation mit reingeht. Und ich glaube, dafür ist es einerseits wichtig, dass man einen organisationstechnisch einen Owner für das Thema hat, dass man sagt, es gibt ein Team, die sich dessen bewusst sind, die da konzeptionell arbeiten, die aber auch versuchen, die Kanalmanager und/oder die Onset-Marketeers zu unterstützen, ähm, weil natürlich ist dort auch sehr, sehr viel kommerzieller Druck, auch Kampagnen zu exekutieren. Da gibt es selbst strategische Themen, die mögen auch mal Richtung Personalisierung gehen, dass man sagt, keine Ahnung, wir überarbeiten unsere Anzeigen und gehen vielleicht Richtung mehr auf eine Full-Funnel-Strategie, aber innerhalb von einem Kanal. Und ich glaube, es hilft, dass man da jemanden hat, der mit reingeht, der versucht zu unterstützen als Beratender, der aber auch die Infrastruktur ein Stück weit darauf vorarbeitet, dass das überhaupt möglich ist. Und ich glaube, auf der anderen Seite ist es sehr, sehr wichtig, ähm, dass man das Thema Datenschutz sehr früh integriert, also dass man da Bock oder mehrere Bocks hat, ähm, die zu integrieren, weil ich glaube, ähm, man nutzt dort sehr, sehr viele Daten und das kann man auch tun. Ähm, man sollte aber jemanden haben mit der Expertise und vor allem ist es sehr, sehr wichtig, Transparenz gegenüber dem Nutzer zu sagen: „Hey, bitte erlaubt uns doch, dass wir diese und diese Daten nutzen können. Das ist das, was wir damit tun. Das ist unser Verwendungszweck und diese Daten verwenden wir. Ich glaube, die Transparenz müssen wir schaffen und wenn man da ein sauberes, proaktives Consent-und Permission-Management hat, dann kann man trotzdem noch einiges machen. Aber ich glaube, es ist sehr, sehr wichtig, dort dem Nutzer gegenüber eine Transparenz zu haben. Und wenn man das dann auch wieder in diesen Kreislauf mit rein nimmt, dann ist, glaube ich, auch das Thema ohne Stichwort. Wahnsinnig viele Ansprechpunkte, wo man, äh, Nutzer in ein Segment einführen kann und wo es dann gewisse Anforderungen gibt. Das kann auch... Wir haben jetzt sehr über Online-Daten heute gesprochen und über Website-Daten, weil das an sich ja schon ein riesen Kosmos ist, aber ich kann natürlich auch noch sagen: „Hey, wenn ich einen stationären Handel habe, was hat der Nutzer dort gemacht? Wo war er? Was hat er sich beraten lassen? Was wollte er? Hat er vielleicht Probleme gehabt? Geht er vielleicht gerne in den Shop oder öfter hin? Hat er bei uns mit der Hotline interagiert? Ähm, das sind alles Informationen, die auch wieder dem Nutzer ein Gefühl geben können, dass ich als Partner, als Vertragspartner, ihn ernst nehme, ihm helfen kann. Und ähnlich wie jeder, ich glaube, es kennt jeder, es ist wahnsinnig frustrierend, wenn man zum vierten Mal sein Anliegen oder sein Problem irgendwo darstellen muss und wenn es keine Synchronisation gibt innerhalb von einem Unternehmen zwischen verschiedenen Abteilungen. Klar ist das wahnsinnig schwer, weil das ist dann noch mal organisatorisch eine ganz andere Nutzung hat und vielleicht auch technisch, aber das ist so ein bisschen ein Punkt, wo man sich dem vielleicht bewusst sein muss. Und dass wir dann sagen: „Okay, wir haben schon eine Interaktion mit dem Nutzer. Wir wissen jetzt ungefähr, was er will und jetzt kann ich schauen: „Okay, was ist denn das Beste, was ich habe für diesen Kunden? Oder was möchte ich ihm denn anbieten? Was können wir ihm vielleicht sogar dazu packen? Und wenn man den Nutzer aber dann, ähm, vom Nutzer zum Kunden gewandelt hat, dass man dann nicht aufhört, weil ich glaube, es kann jeder. Es ist sehr viel Aufwand im Prospecting, ähm, aber eigentlich muss man auch sehr viel Arbeit dann reinstecken, Nutzer zu halten. Das heißt auch dann immer noch nicht aufhören, sondern einfach sehen, okay, wie ist denn, welche Daten habe ich denn über seine Verhalten? Ähm, wir wissen selber, dass, ähm, die wenigsten Leute so viel Bock haben, sich permanent mit ihrem Handyvertrag zu befassen oder mit ihrem Device, sondern im Prinzip soll das erst mal alles funktionieren. Und wenn es das nicht tut, dann ist das natürlich erst mal ärgerlich. Das heißt, ich muss selber schauen: Kann ich denn irgendwie sehen, ist jemand vielleicht unzufrieden? Und dass ich dann proaktiv schaue: Wie kann ich das verbessern? Weil dann kann man auch eine Partnerschaft eingehen, die auch länger hält und dann kann man den Kunden wirklich binden, dass man auch das ganze Thema Personalisierung im Service, wo man, glaube ich, einen eigenen Vortrag drüber machen könnte, auch noch genauso wichtig spielt und dem Nutzer, äh, wenn er Probleme hat, sofort bei der Hand steht, einfach wirklich wie ein Beratungsgespräch, obwohl man online ist und einfach nicht diese Eins-zu-Eins-Interaktion hat. Ich glaube, das Ganze dann so ein bisschen zusammenzufassen, ist: Was kann man alles machen mit Personalisierung oder auch mit einem generellen Audience Center vielleicht dahinter? Das eine ist wirklich klassisches Targeting, dass ich sage, ich möchte Nutzer, die die und diese Eigenschaft haben, möchte ich das ausspielen und im Idealfall vielleicht nicht nur in einem Kanal oder ich möchte den Nutzer überall gleich klassifizieren. Das Gleiche ist aber auch, dass ich dadurch nicht nur eine Identifikation habe. Ich habe aber auch gleichzeitig eine Konsistenz und kann die über alle Kanäle durchspielen, weil ich bin als Marke dafür verantwortlich, dass ich einheitlich mit einem Kunden spreche und da spielt eben Personalisierung in der Markenstrategie schon mit rein. Man muss auch einfach viel internes Alignment schaffen, damit man das schafft. Das ist sehr, sehr schwer aufgrund von organisatorischen Sachen, von technischen Sachen, vielleicht auch von konzeptionellen Zielen. Natürlich hat jede Abteilung vielleicht auch ihre anderen Ziele, was natürlich auch gut ist. Und dadurch kann es vielleicht auch mal zu einem gewissen Bruch kommen, aber umso mehr Austausch und-Das ist eine bessere Kundenerfahrung. Das heißt, dass mein Nutzer sich einfach gewertschätzt fühlt, dass er weiß, da funktioniert alles. Wenn ich was brauche, da finde ich ein gutes Offer, das hat für mich gepasst. Es funktioniert gut. Einfach ihm ein gutes Gefühl geben, ohne dass man ihn jetzt nach hundert Sachen fragen muss, dass man vielleicht schon mal einfach eine gewisse, sei es eine kleine Vorverfiltrung, sei es ein initiales Angebot, das man rausschickt, was schon mal in die richtige Richtung geht. Das ist besser, als wenn man einfach den Nutzer sich diesen Aufwand spart, sich alles manuell immer zusammenzustellen zu müssen und dann wieder was nicht zu finden, wo man eigentlich das Gefühl hat, da geht nicht wirklich was vorwärts. Und das alles konsequent unter dem Aspekt analysieren und testen, weil dadurch einfach man so viele Inhalte über seinen Nutzer eigentlich mal sieht, wenn man sich auf die Daten schaut, ähm die wahnsinnig spannend sind. Vielleicht ist für manche Anbieter mag man ja mögen Segmente nach Alter sinnvoll sein. Ähm für andere sind es vielleicht wieder nach Kaufkraft, nach Produktkategorien. Ich glaube, das sollte man immer mal wieder sich auch die Zeit nehmen, einfach in einem Brainstorming zu schauen: „Hey, was könnte es denn geben überhaupt? Oder auch einfach mal zusammen einfach mal eine längere Zeit einfach in die Daten reinschauen und dann sieht man vielleicht auch Muster. Da muss man vielleicht auch gar nicht irgendwelche Clustering-Sachen drüberlegen. Kann man natürlich auch machen, das ist super spannend. Aber immer wieder in diesen Datenschatz, den man sich aufgebaut hat, den nicht als selbstverständlich nehmen, sondern konsequent da reingehen, ähm und einfach mehr über den Nutzer zu erfahren und das dann wieder im nächsten Schritt zu ah nutzen, um einfach eine bessere Experience zu liefern. Ich glaube, da kann Personalisierung eine sehr, sehr wichtige Rolle spielen, einfach den Nutzer auch zu binden und natürlich auch später Abverkauf zu fördern. Aber ich glaube, es ist wirklich einfach auch ein Nutzererfahrungsthema, was einen großen Mehrwert bieten kann von der Seite. Von daher- Genau, vielen Dank von unserer Seite. Erst mal vielen Dank. Weil deine Verbindung auch gerade ... Es gab tatsächlich eine Frage, aber ich glaube, die war nicht wirklich ernst gemeint, welches Netz du zu Hause hast, weil du warst öfter mal gehangen. Ich glaube, das kann man jetzt (lacht) getrost ignorieren beziehungsweise musst du auch gar nicht so weit antworten. Ähm Aber auch von meiner Seite, vielen Dank noch mal und wer Fragen noch hat an uns: Sehr gerne her damit. Muss ich auf unsere Frage runterbeantworte. Ansonsten, falls es keine Fragen geben sollte, außer nach deinem Netz, ähm würde ich von uns zwei sagen: Vielen Dank. Wir warten noch mal kurz, ob noch was kommen sollte, aber falls nichts mehr kommt ... Also Tom, vielen Dank auch noch mal an dich, ähm dass du da dich weiterklärst, dass wir das zusammen machen konnten. Ähm Von unserer Seite hat Anna schon gerade auch im Chat erwähnt, wir haben noch einen Turbostand. Das heißt, wenn es auch dazu noch im Nachgang fragen sollte, Anna ist, glaube ich, ab jetzt auch am Stand, könnt ihr gerne jederzeit bei uns vorbeikommen, also am virtuellen Stand, ähm und euch da noch mit einklinken. Ansonsten vielen Dank an euch. Ähm Euch noch einen schönen Tag. Ahm viel Gutes Leben noch bei der UMKB, gute Vorträge und dann schon mal vorab und ein schönes Wochenende.