Einsatz von Recommendation Technologien zur Responsesteigerung im E-Mail-Marketing

Präsentation der XQueue GmbH auf der dmexco 2015 Frank Strzyzewski Köln, den 16. September 2015

Unternehmensprofil

Eckdaten • Kerngeschäft: E-Mail-Marketing Lösungen, insbesondere Versandsoftware für

Endkunden und Agenturen • Gründung: 2002 • Standorte: Offenbach am Main, Freiburg im Breisgau • Größe: 25 feste Mitarbeiter + Freelancer, Praktikanten und Auszubildende • Kundenbasis: 800 Kunden in 30 Ländern

Produkte • E-Mail Versandsoftware

• E-Mail Tools • AddressCheck • E-Mail-Frequenz Assistent • Spam & Phishing Radar

• E-Marketing Services • Beratung, Konzeption & Design • Kampagnen-Management • Analyse & Optimierung

Ausgewählte Referenzen

Relevanz als Imperativ im E-Mail-Marketing

Der durchschnittliche Newsletter …

… ist nicht oder nur marginal personalisiert (meistens nur Anrede)

… ist konzeptionell wenig anspruchsvoll

… ist nur selten Gegenstand von Tests zur Response-Optimierung

Der durchschnittliche Empfänger …

… investiert immer weniger in eine E-Mail (mehr E-Mails, Zeit beschränkt, mehr mobile Endgeräte) … wird immer besser vor Irrelevanz geschützt (z.B. Gmail mit Engagement basiertem Filter)

The Challenge

Be more relevant or be obsolete

Recommendation Technologien

bieten wirkungsvolle Ansätze

zur Steigerung der Relevanz

im E-Mail-Marketing

Überblick klassische Reco Ansätze und Ziele

• Collaborative Filtering • Association Rules • Contrast Mining • Stereotyping • Predictive Modeling • Taxonomical User Profiling • Sequence Pattern Mining • Tensor Factorization • Deep Learning • Trust-based Recommendations • Logistic Regression • Content based Recommenders • Latent Factor Models • Machine Learning • Clusteranalyse • Semantic Distances • Knowledge-based Recommender • Hybrid Recommender Systems • …

• Produkt und Content Empfehlungen

• Incentive Aussteuerung

Produktempfehlungen im E-Mail-Marketing

Reco Ziele im E-Mail-Marketing

• Collaborative Filtering • Association Rules • Contrast Mining • Stereotyping • Predictive Modeling • Taxonomical User Profiling • Sequence Pattern Mining • Tensor Factorization • Deep Learning • Trust-based Recommendations • Logistic Regression • Content based Recommenders • Latent Factor Models • Machine Learning • Clusteranalyse • Semantic Distances • Knowledge-based Recommender • Hybrid Recommender Systems • …

• Empfehlungen jenseits von Produkten

• Empfehlungen für E-Mail-Versender

„Bestseller“ Content

Autosuggest-Funktion und Mailbox-Existenz

Double Opt-In Bounceraten sinken auf unter 0.5%

emojis auf Basis semantischer Entfernungen

Bounce Prognose mit Versandempfehlung

Besserer Cold Start Content

Personalisierte Versandzeitpunkt-Empfehlungen

• Personalisierung Für jeden Empfänger wird der optimale

Versandzeitpunkt auf Basis der Response-Historie berechnet, und der Versand für jeden Empfänger zum berechneten Optimum ausgelöst.

• Ergebnis Ähnliche unique Öffnungs- und

Klickraten, aber höhere Mehrfach-Öffnungsraten und –Klickraten, und höhere Conversions.

Werbedruck-Empfehlung

• Personalisierung Die optimale Frequenz für Empfänger-

gruppen wird anhand verschiedener E-Mail Engagement Metriken berechnet

• Ergebnis Höhere Umsätze bzw. höherer E-Mail

Lifecycle Value

Empfehlung für optimale Versandfrequenz

Vorschläge für Betreff Syntax Muster

• CC Conditional Content • C Zahl • $ Nichtwort • N Substantiv • A Adjektiv • V Verb • X Satzzeichen • P Pronomen • K Konjunktion • ART Artikel • …

Betreff Keyword Empfehlungen

Ausblick für weitere Reco-Ansatzpunkte

IP Adressen

Deliverability

Abmeldungen

Header Settings

Bilder (Farben, Inhalte, Position)

Texte (Menge, Tonalität, Lesbarkeit)

Öffnungen Betreff

E-Mail-Frequenz

Vertrauensbildende Maßnahmen

Response Stellhebel

Willkommens-Strecken

Klicks

Preisniveau

Text-Bild-Verhältnis

Content

Absender

Angebotsreihenfolge

Incentivierung

Anzahl Angebote

Werbedruck

Paßgrad der Angebote

XQueue GmbH Christian-Pleß-Str. 11-13 D - 63069 Offenbach am Main T: +49.69 83 00 89 80 F: +49.69 83 00 89 89 E: frank.strzyzewski@xqueue.com

Vielen Dank für Ihre Zeit und Aufmerksamkeit! Sie möchten diese Präsentation? Ich sende sie Ihnen gern zu. Visitenkarte oder kurze Mail reicht. Sie möchten nähere Informationen? Meine Kollegen am Stand oder auch ich erkläre Ihnen die Konzepte und Lösungen gern im Detail.

Kontakt

Danke