Lesen fördern, mehr Bücher verkaufen … aber wie?

9. November 2018 – „Redaktion und Zeitung für moderne Wirtschaft“ – so lautet der Untertitel des TREND-REPORT, der als Printmagazin dreimal jährlich die Gesamtausgabe des Handelsblatt begleitet und online alle Inhalte als „Open Content“ frei verfügbar macht (Hintergrund siehe https://trendreport.de/ueber-uns/open-content-redaktionskonzept/).

Ich hatte Gelegenheit, dem TREND-REPORT ein paar Fragen zu beantworten rund um den Themenkomplex „Welchen Herausforderungen durch die Digitalisierung müssen sich Verlage stellen und wie schaffen wir es, das Buch als Medium gegen Netflix & Co. zu behaupten?“. Keine einfachen und schon gar nicht einfach umfassend zu beantwortenden Fragen. Ich hab’s dennoch versucht und mich (klar …) vor allem dem Marketingaspekt gewidmet – wie also die Branche die relevanten Zielgruppen besser erreichen und mehr Menschen zu aktiven Lesern machen kann.

Der Text ist im Original hier erschienen und darf gemäß CC BY-SA 4.0 DE bearbeitet und geteilt werden (bitte beachten Sie die Bedingungen unten am Ende des Interviews).

 

„Neu auf den Leser zugehen“

2016-09 readbox CEO Ralf Biesemeier 3klein v2Trend Report (TR): Herr Biesemeier, analog zu jeder anderen Branche auch, stellt sich für Verlage die Frage: auf welche kommenden Herausforderungen im Kontext der Digitalisierung müssen Sie sich einstellen?

Ralf Biesemeier (RB): Die kommenden Herausforderungen werden nicht wesentlich andere sein als die, mit denen wir uns in den vergangenen 10 Jahren schon beschäftigen mussten (oder sollte ich besser sagen: hätten beschäftigen müssen?). Nur sind eben die Auswirkungen erst mit einiger Verzögerung spürbar. Dass die Buchbranche seit 2013 mehr als 6 Millionen Buchkäufer verloren hat, ist eine signifikante Auswirkung und lässt sich letztendlich auf eine recht einfache Umschreibung der Herausforderungen herunterbrechen: Die Wettbewerbssituation der Medien hat sich komplett gewandelt und mit ihr die Machtverhältnisse zwischen Anbietern und Konsumenten.

Denken wir mal an die Zeit vor dem kommerziellen Internet zurück, vielleicht 1994, das Jahr in dem Amazon gegründet wurde (vielleicht zur Erinnerung: Google wurde sogar erst 4 Jahre später, 1998, gegründet), und bleiben wir mal beim Buch: Wer lesen wollte, musste in den Buchhandel (oder man war im Bertelsmann Buchclub). Verlage und Händler hatten die Entscheidungshoheit und Macht über den Marketing-Mix: Welches Produkt erscheint in welchem Format zu welchem Preis in welchem Verkaufskanal. Was im Handel nicht im Regal stand, existierte schlichtweg nicht – und die Wertschöpfung der Verlage lag vor allem im Produkt (inhaltlich/Lektorat und Satz, Papier, Covergestaltung) sowie in der Kontrolle des Marktzugangs: Ohne Verlag kam ein Buch nicht in den Handel.

Das Internet hat hier zu einer Demokratisierung geführt. Die Produktion und die Veröffentlichung von Inhalten sind heute keine Hürde mehr – und die Verlage (und Händler) haben in diesem Bereich ihre wertschöpfende Stellung verloren. Der Konsument hat gelernt, dass er jederzeit die Information oder Zerstreuung findet, die er in diesem Moment gerade sucht oder braucht. Und dazu geht er auch nicht mehr zu einem Händler, sondern fragt Google nach einem Suchbegriff – dazu braucht er heute nicht einmal mehr einen Bildschirm oder eine Tastatur, der Zuruf „OK Google“ (oder „Hey Siri“ oder „Alexa“) reicht. Er hat gelernt, dass relevante Inhalte schnell zu finden und günstig zu bekommen sind: Ein Wikipedia- oder Blog-Artikel kostet nichts, eine App für 5 Euro wird als hochpreisig wahrgenommen, ein Monat Netflix kostet 7,99 Euro in der Basisversion. Tatsächlich ist Aufmerksamkeit die wichtige Währung und das genaue Wissen darüber, was der Kunde/die Kundin wann und wo sehen/hören/lesen will – und welchen Preis er/sie bereit ist, dafür zu zahlen.

TR: Mara Dellius schrieb „Das Buch wird das Smartphone überleben„; es geht eher darum, neu auf den Leser zuzugehen. Inwiefern teilen Sie diese Ansicht?

RB: Dieser Artikel spiegelt eindrücklich das Dilemma wider, in dem sich die Buchbranche befindet. Sie war und ist sehr behütet und unternimmt große Anstrengungen, dass Sonderregelungen wie die Buchpreisbindung erhalten bleiben. Über 6 Millionen verlorene Buchkäufer innerhalb von vier Jahren zeigen jedoch, dass die Buchpreisbindung keine geeignete Waffe im Kampf um die Aufmerksamkeit des Kunden ist. Eigentlich ist es sogar noch schlimmer: Sie wiegt uns in einer Sicherheit, die den Blick auf die Realität verklärt. Und so sind viele Branchenteilnehmer nach wie vor verhaftet in Durchhalteparolen und Ignoranz der wirklich wichtigen Aufgaben, denen wir uns stellen müssen, nämlich die digitalen Kompetenzen aufzubauen, die die DNA der Wettbewerber Amazon, Google, Netflix, Wattpad & Co. ausmachen: Daten sammeln, auswerten, verstehen und Prozesse automatisieren. Nur so können richtige Produkt- und Marketingentscheidungen in der nötigen Geschwindigkeit getroffen und umgesetzt werden.

In der Psychologie gibt es ein Modell, das beschreibt, wie Menschen mit einschneidenden, lebensverändernden Situationen umgehen. z.B. der Diagnose einer zum Tode führenden Krankheit (beschrieben in Elisabeth Kübler-Ross „Interviews mit Sterbenden“). Die Digitalisierung ist für Unternehmen und die Menschen, die die Unternehmen bilden, eine solch „lebensverändernde“ Situation, der Vergleich ist also gar nicht so weit hergeholt. Auf Kübler-Ross geht das „Phasenmodell“ zurück, das fünf Phasen beschreibt:

  • Nicht wahrhabenwollen
  • Zorn/Ärger
  • Verhandeln
  • Depression
  • Akzeptanz

Die Buchbranche steckt (je nach Teilnehmer) nach wie vor irgendwo zwischen Phase 1 und 4. Die wenigsten haben tatsächlich akzeptiert, dass lang gelernte und in der Vergangenheit erfolgreiche Organisationsmodelle, Kompetenzen, Verhaltensweisen angepasst und neu gelernt werden müssen, um auch in Zukunft weiter bestehen zu können. Schon der Titel des oben genannten Artikels zeigt, dass wir von der Stufe der Akzeptanz noch ein gutes Stück entfernt sind – und damit wertvolle Zeit verlieren, den entstandenen Rückstand aufzuholen und 6 Mio. verlorene Leser zurückzugewinnen.

Wie helfen bei diesem „neu auf die Leser zugehen“ insbesondere Automatisierungslösungen?

Wir müssen beginnen, den Leser (oder die Menschen, die wir zu – aktiveren – Lesern machen wollen) zu verstehen. Damit beginnt es: Wer ist die Zielgruppe? Wo und wie informiert sie sich? Welche Alternativen hat sie zum Buch? Wie ist ihre Preissensitivität? Mit welchen Botschaften, auf welchen Kanälen kann ich sie erreichen? Zu welchem Zeitpunkt sind sie am empfänglichsten für diese Botschaften? Das sind Fragen, die sich viele Verlage nie gestellt haben, weil sie diese Aufgaben dem Handel überlassen haben. Heute fällt diese originäre Marketingarbeit auf die Verlage zurück.

Die Herausforderung besteht dabei insbesondere darin, dass sich die Konsumenten zu viel komplexeren und auch flüchtigen Wesen entwickelt haben. Die „Customer Journey“ ist schon lange nicht mehr linear, es passieren viele Dinge gleichzeitig und in viel kürzeren Zeiträumen. Zielgruppen werden insgesamt kleiner, vielfältiger: Monatlich werden inzwischen 390.000 unterschiedliche Buchtitel verkauft, jeder davon im Schnitt nur 50-mal, Zehntausende davon genau nur einmal. In dieser Struktur mögliche Käufer zu erreichen, Umsatzwachstum zu schaffen und (trotzdem) die Profitabilität des Portfolios zu erhalten – das geht nur mit konsequenter Automatisierung der Prozesse und einer datengetriebenen Infrastruktur.

Nehmen Sie das Beispiel Keyword-Optimierung: Besonders im Verlagswesen haben wir den immensen Vorteil, dass wir es mit textbasierten Produkten zu tun haben. Bisher ist es so, dass die Verschlagwortung der Produkte mit hohem Aufwand manuell von Menschen im Verlag gemacht wird, die zwar vielleicht das Buch gelesen haben, aber keinerlei Sicht haben auf die Suchbegriffe, die die Zielgruppe, die erreicht werden soll (für die das Produkt also relevant ist) bei Google, Facebook, Amazon & Co. eingibt. Wir automatisieren diesen Prozess komplett und sorgen so nicht nur dafür, dass viel schnellere, sondern auch viel bessere Ergebnisse erzielt werden: Die Maschine liest den Text, analysiert die Metadaten und spiegelt die Ergebnisse gegen eine Vielzahl von externen Quellen, die uns Informationen darüber geben, zu welchen Suchbegriffen, welchen Wettbewerbsprodukten, welchen Genres etc. das jeweilige Produkt passt und in welchem Kontext es oben in den Ergebnislisten erscheinen muss. Auch in der Qualität kann das kein Mensch so leisten – und dort, wo das System im Einsatz ist, sind die Ergebnisse recht eindeutig: 30% mehr Umsatz durch die erreichte bessere, relevantere Sichtbarkeit sind keine Seltenheit.

In Kombination mit weiteren automatisieren Marketingverfahren lassen sich noch signifikantere Ergebnisse erzielen. Wo ich mit einem intelligenten Keyword-Marketing in den relevanten Kanälen Sichtbarkeit für ein Produkt geschaffen habe, kann ich in digital und on-demand hergestellten Produkten z.B. Werbung ausspielen, die sich der Markt- und Nachfragesituation dynamisch anpassen kann. Mit diesem In-Book-Marketing schaffe ich relevante Empfehlungen aus meinem Portfolio für Leser, die schon einmal eines meiner Produkte gekauft haben – und halte Sie als meine Kunden in meinem Programm.

Auch der E-Commerce hat sich in den letzten 2 Jahren enorm weiterentwickelt. Inwiefern konnten Sie Mechanismen daraus für Ihre Lösungen adaptieren?

Wir beobachten sehr genau, was sich im Bereich SEO, SEA, Content Marketing im weitesten Sinne und dem Online-Handel tut. Vieles davon nutzen wir als Impuls für unsere Produktentwicklung, wobei im Zentrum unserer Aktivitäten immer zunächst die Frage steht, wie wir für unsere Kunden noch besser und automatisierter eine noch größere und relevante Reichweite in ihrer jeweiligen Zielgruppe schaffen können. Mit welchem Marketing-Mix (Produkt, Preis, Kanal, Botschaft) schaffe ich die größtmögliche Conversion? Das ist die zentrale Herausforderung, der wir uns jeden Tag stellen.
Dafür investieren wir auch viel in unsere Grundlagentechnologie, die wir „Lingomatik“ nennen (eine Kombination der Disziplinen „(Computer-) Linguistik“ und „Neuroinformatik“. Daneben ist das Thema „Business Analytics“ ein weiterer Schwerpunkt. Wir haben immer den internen Blick auf Produkte und Prozesse sowie den externen Blick auf das Konsumverhalten. Wenn wir beides zusammenbringen, entsteht ein echter Wertgewinn für unsere Kunden.
Dabei entstehen täglich neue Ideen – unsere größte Herausforderung intern ist, die Prioritäten zu managen und uns auf die Dinge zu fokussieren, die in der Anwendung möglichst schnell möglichst große Ergebnisentwicklungen ermöglichen, d.h. Umsatz und Erträge steigern und/oder Kosten durch die Automatisierung von Prozessen senken. Meist gehört beides zusammen.

Welche Rolle spielt das Thema „künstliche Intelligenz“ bei der Weiterentwicklung Ihres Geschäftsmodells?

Klar ist: Online verkaufen keine Menschen, sondern Algorithmen. Schlagworte, Beschreibungstexte, Klassifizierungen, Bilder – all diese Informationen müssen so angelegt und optimiert werden, dass Produkte einer relevanten Suchanfrage/einem relevanten Kontext entsprechend zugeordnet werden können. Das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt mit der richtigen Botschaft im richtigen Kanal – das ist die Herausforderung und ein ständiges Rennen, der Wettbewerb um die Aufmerksamkeit des Kunden ist sehr intensiv.
Als Softwareunternehmen investieren wir seit 10 Jahren in die Forschung und Entwicklung von Technologien, die vor allem Verlagen und Händlern helfen, ihre Inhalte schneller, kostengünstiger und nachfrageorientierter zu planen, herzustellen, zu vermarkten und zu verkaufen. Die Kernleistung besteht darin, Texte automatisch zu verstehen und so zu verarbeiten, dass bewertbare und vergleichbare Datensets entstehen („Text-DNA“ genannt), die unterschiedlichste Kriterien umfassen („Gene“ genannt). Die ‚Text-DNA‘ wird in der Folge u. a. mit täglich abgefragten externen Marktdaten abgeglichen (Suchanfragen, Preis-/Absatz-Statistiken, Genre-, Zielgruppen- und andere Klassifizierungen, Umsatzanalysen etc., hier zusammengefasst Business Analytics genannt). Auf Basis dieser Prozesse werden im Ergebnis Produkte, Meta- und Katalogdaten absatz-, umsatz- und ertragsoptimiert sowie Marketingaktivitäten Conversion-optimiert.

Um das zu erreichen, setzen wir auch KI-Technologien ein. In der Entwicklung unserer Grundlagentechnologie kommen unterschiedliche Ansätze und Methoden zur Anwendung, die sich grob im Umfeld der „Approximationsmethoden“ (maschinelles Lernen), „wissensbasierter Systeme“, „Musteranalyse, -erkennung und -vorhersage“ einordnen lassen. Dabei kommen auch neuronale Netze zur Identifikation von Text-Parametern zur Anwendung. Für die Weiterentwicklung unseres Geschäftsmodells ist diese Arbeit an der Grundlagentechnologie immens wichtig: Denn wenn wir darüber sprechen, wie wichtig es ist, Prozesse zu automatisieren, dann spielt KI automatisch eine große Rolle.

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Der (E-Book-)Preis ist heiß: Preisaktionen! (Teil 3)

25. Oktober 2018

6. Wie kann ich kontrollieren, dass der Preis überall rechtzeitig gesenkt und später wieder erhöht wird?

Manuell ist das eine mühselige und aufwändige Tätigkeit, die außerdem keinen Spaß macht, denn dazu müssten Sie für jeden Titel die Produktdetailseite jedes Shops sowohl am Tag des Aktionsstarts als auch am Tag nach dem Aktionsende abgrasen und die Preise prüfen. Hier hilft nur Automation. Sowas können Dienstleister wie Aggregatoren und Distributoren, die haben dazu spezielle Werkzeuge. Bei readbox heißt unser Tool //shc  shop check. Es fragt alle gängigen Shops ab und prüft auf das Vorhandensein und die Korrektheit des Preises.

7. Was kann ich tun, um eine Preisaktion zu unterstützen?

Eine wichtige Frage, wenn man nicht allein auf Hoffnung bauen möchte. Und ja natürlich können Sie etwas tun! Nutzen Sie Ihre eigene Reichweite mit Ihren Marketingmöglichkeiten, um Ihre Kunden zu Informieren. Also via Newsletter, Hinweis auf der Website, Posts in den sozialen Medien, feuern Sie aus allen Rohren.

Außerdem gibt es eine ganze Reihe von Websites, die vergünstigte Preisaktionen promoten und die alle E-Book-Schnäppchenjäger auf dem Schirm haben. Prüfen Sie, ob Ihre Titel dort bereits über andere Wege auftauchen und falls nein, nehmen Sie Kontakt zu den Websitebetreibern auf. Ein bekanntes Beispiel ist https://www.lesen.net/ von Johannes Haupt.

8. Wann gilt eine Preisaktion als erfolgreich?

Klingt nach einer einfachen Frage. Die Antwort kann je nach Zielsetzung einer Aktion allerdings recht unterschiedlich ausfallen.

Zentrale KPIs für Preisaktionen

Wie oben in den Szenarien der Fragen 1 und 2 geschildert, zielen Preisaktionen entweder auf mehr Umsatz oder mehr Reichweite ab. Diese beiden Aktionstypen sollte man bei der Aus- und Bewertung möglichst getrennt betrachten, sonst entsteht schnell ein verfälschter Eindruck.

Vergleich macht schlau

Ob eine Preisaktion erfolgreich war, ergibt sich im Vergleich mit den Zahlen vor und nach der Aktion. Geht es um Geld, ist die Rechnung auf den ersten Blick einfach: Man nehme die Umsätze im Zeitraum vor der Aktion und vergleiche sie mit denen während der Aktion. Sind sie höher, ist alles gut. Aber so ganz einfach ist es dann leider doch wieder nicht. #seufz Aber dazu kommen wir gleich.

Bei Reichweiten-Aktionen ist der Erfolg auf zweierlei Weise messbar: Erstens ein Vergleich der erzielten Downloads mit den Zahlen von anderen, ähnlichen Aktionen als Benchmark und die Konversionsrate, falls in dem Titel z. B. In-Book-Anzeigen enthalten waren.
ACHTUNG: Bei der Konversions-Bewertung ist das Analysefenster ein anderes als bei den Downloadzahlen, denn stehen die Anzeigen – wie in der Belletristik üblich – am Ende des Titels, muss der Kunde das Buch erstmal zu Ende lesen, bevor er sie zu Gesicht bekommt. Hier entsteht also ein Zeitversatz und der hängt vom Umfang des Buches ab.

Vergleichszeiträume: davor und danach

Welchen Zeitraum vor einer Aktion betrachtet man denn nun? Immer den, der genauso lange ist wie die Aktion selbst oder einen festen Zeitraum? Bei Daily Deals wird schnell klar, dass es mäßig sinnvoll ist, den Erfolg einer 1-Tages-Aktion ausschließlich an den Ab- oder Umsätzen des Vortags zu bemessen, bei einer Aktion über zwei Wochen schaut das schon wieder ganz anders aus. Wie so oft geht es hier um die Fragestellung:
Um die Effizienz von Aktionen unterschiedlicher Dauer miteinander vergleichen zu können, ist eine Betrachtung mit einem Zeitraum erforderlich, der immer gleich ist. Nur so finden Sie heraus, welche Aktionslänge ideal ist. Wir empfehlen hier einen Zeitraum von 30 Tagen.
Wollen Sie hingegen die Performance von Aktionen derselben Dauer miteinander vergleichen, lohnt es sich, die Zeiträume in Relation zu ihrer Länge zu betrachten, denn gerade kurze Aktionen sind so besser zu beurteilen.

Möchten Sie außerdem die Nachhaltigkeit einer Aktion in die Bewertung mit einfließen lassen, sollten Sie auch den Zeitraum nach Ende der Preisaktion berücksichtigen. Damit fangen Sie zwei mögliche Fälle ab: Sind die Umsätze wie erhofft noch eine Weile lang höher als vor Beginn der Aktion oder stürzen sie ins Bodenlose, weil sich erstmal niemand mehr für den Titel interessiert?

Fazit: Ein guter Betrachtungszeitraum sind 30 Tage vor und 30 Tage nach der Preisaktion. 

Zahlen: absolut und durchschnittlich

Welche Zahlen erlauben eine objektive Bewertung des Aktionserfolgs? Absolute Zahlen sind immer gut, führen sie doch sofort eine messbare und verständliche Summe von Um- oder Absätzen vor Augen. Frei nach dem Motto viel hilft viel und nix war nix. Diese Betrachtungsweise allein kann allerdings in die falsche Richtung weisen, denn es ist durchaus denkbar, dass zwei kurze Preisaktionen in relativ kurzem Abstand mehr bringen als eine lange Aktion – was man bei einer reinen Summenbetrachtung nicht herausfinden würde. Hier helfen Durchschnittswerte, die Um- und Absätze pro Tag berechnen und damit die Aktionseffizienz unabhängig von ihrer Dauer sichtbar machen.

Aus- und Bewertungsbeispiele

In unserem Preisaktions-Analytics-Tool //ppr werten wir alle Varianten aus, um maximale Transparenz zu erzeugen.

Variante 1: Absolute Zahlen mit Vergleichs-Zeiträumen, die der Aktionsdauer entsprechen.

absolut
Auswertung einer 7-tägigen Aktion im Vergleich zu den Zeiträumen jeweils 7 Tage davor und danach. Diese Preisaktion war ein voller Erfolg, selbst nach ihrem Ende war der Umsatz deutlich höher als davor. Quelle: meine.readbox-Modul price promotion

Variante 2: Durchschnittswerte mit einem Vergleich-Zeitraum von 30 Tagen nur VOR der Preisaktion

vorherwaehrend
Auch hier wird deutlich, dass diese Aktion in Absatz, Umsatz und Vergütung so richtig gut gelaufen ist. Quelle: meine.readbox-Modul price promotion

Variante 3: Durchschnittswerte mit einem Vergleich-Zeitraum von 30 Tagen VOR und NACH der Preisaktion

vorherdanach
Alle Werte zeigen, dass diese Aktion einen nachhaltig positiven Effekt auf den Verkauf des Titels hatte. Genau so soll es sein. Quelle: meine.readbox-Modul price promotion

9. Wie sieht die Performance einer Aktion im Vergleich zu ähnlichen Aktionen aus?

Das große Thema Benchmarking. Auch hier gibt es wieder zwei Ebenen: Einerseits der Vergleich von Aktionen mit anderen Aktionen innerhalb des Verlags oder der Verlagsgruppe und andererseits der Vergleich mit Aktionen anderer Verlage.

Wie immer bei Auswertungen ist die Fragestellung an die Daten wichtig: Möchte ich z.B. die Aktions-Performance innerhalb eines Genres, also beispielsweise ähnlicher Imprints, Autoren, Reihen miteinander vergleichen oder vielleicht sogar ganze Genres bewerten, um mein Marketingbudget möglichst optimiert einzusetzen?

Benchmarking innerhalb des eigenen Hauses ist dabei die einfachere Variante – sofern Sie die nötigen Daten korrekt und präzise erfassen und auswerten. An Vergleichsdaten aus dem Markt kommen Sie nur über spezialisierte Dienstleister. Bei readbox haben wir im Laufe der Jahre zigtausende an Aktions-Datensätzen gesammelt und stellen diese in unserem Analyse-Tool als Benchmarks in anonymisierter Form zur Verfügung.

10. Warum war eine Aktion erfolgreich oder eben auch nicht?

Tja, das ist eine Frage, auf die es eine ganze Menge möglicher Antworten gibt. Um hier ein wenig Licht ins Dunkel zu bringen, messen wir in unserem Analyse-Tool eine ganze Reihe von Faktoren, die sich im Laufe der kommenden Monate mit Sicherheit noch erweitern wird.

Das Ergebnis einer solchen Analyse kann z. B. so aussehen:

erfolgsanalyse
Beispiel für die Zusammenfassung einer Erfolgsanalyse. 
Quelle: meine.readbox-Modul price promotion

Neben den hier gezeigten Parametern verfolgen wir noch einige andere Faktoren, die hochinteressante Einblicke liefern. Allerdings wollen wir an dieser Stelle nicht mehr verraten, der Artikel ist ja schließlich lang genug geworden, nicht wahr? Alles Weitere zeigen wir Ihnen gerne persönlich, melden Sie sich also gerne beim Autor dieses Blogbeitrags oder unsere Website bei meinen Kollegen Christian Körner oder Stephanie Rahmede.

Der (E-Book-)Preis ist heiß: Preisaktionen! (Teil 2)

18. Oktober 2018 – Neben mehr Umsatz kann auch mehr Reichweite das Ziel einer Preisaktion sein. Und die meiste Reichweite erzielen Sie mit kostenlosen E-Books, die Downloadzahlen dieser Titel sind in der Regel enorm:

2. Wann machen 0-€-Aktionen Sinn?

Ein klassisches Szenario für eine 0-€-Aktion ist der Einstieg in eine Reihe mit einem kostenlosen Band 1 in der Hoffnung, dass die Leser so begeistert sind, dass sie gleich weiterlesen wollen und für die Folgebände bezahlen. Wie oben im Szenario 2 sorgen auch hier In-Book-Marketing-Anzeigen für eine hohe Konversion.

Kostenlose Aktions-E-Books werden von verschiedenen Websites gescannt und z. B. per Newsletter promotet.

Bei der Erfolgsauswertung von Preisaktionen ist es wichtig, reichweitenorientierte Aktionen von umsatzorientierten zu trennen – von wegen Äpfel mit Birnen vergleichen und so. Eine erfolgreiche Reichweitenaktion mit einem kostenlosen Titel ist automatisch umsatzmäßig eine Katastrophe – aber halt eine geplante!

3. Um wie viel Prozent sollte man den Preis senken?

Erfahrungsgemäß sind Senkungen ab 50% erfolgreich, weniger wird von den Kunden als nicht sonderlich attraktiv wahrgenommen. Als untersten ansatzweise erfolgversprechenden Wert zeigen unsere Daten eine Preisminderung um 25%, eine 10%ige Preissenkung können Sie sich also getrost schenken. Shop-Deals schreiben zumeist eine minimale Senkung vor, die ebenfalls zwischen 30% und 50% liegt.

Das Ausmaß der Senkung hängt auch vom Ausgangspreis und von Schwellenwerten ab. Unterschreitet ein teurer Titel die 10-€-Schwelle kann das effizienter sein, als eine prozentuale Preisreduzierung.

Um hier präziser bei der Gestaltung von Preisaktionen zu werden, ist es notwendig, die eigenen Aktionen kontinuierlich auszuwerten, zu lernen und sich an die ideale Preissenkung heranzutasten.

scatterplot
Die X-Achse zeigt die Preissenkung in %, die Y-Achse den Erfolg. Ab 50% steigt die Anzahl der erfolgreichen Aktionen signifikant. Quelle: meine.readbox-Modul price promotion

4. Welche Endpreise sind besonders erfolgversprechend?

Die Marktplätze – darunter vor allem Apple – geben gewisse Preisstrukturen vor, an die sollte man sich auf jeden Fall halten. Wie bereits unter 3 kurz angesprochen, ist das Unterschreiten bestimmter Preisschwellen besonders effizient, um Interessenten in Käufer zu verwandeln. Da sind E-Books genau wie alle anderen Waren.

Der (E-Book-)Preis ist heiß: Preisaktionen! (Teil 2) weiterlesen

Getrieben von Daten? Vom Sinn und Unsinn datengetriebenen Publizierens

29. Juni 2018 – Data Driven Publishing. Ist das schon wieder eins dieser rasch vergänglichen Buzzwords, die es nicht mal in den Gartners Hype Cycle geschafft haben oder doch eine ernstzunehmende Strategie, um das Verlagsgeschäft planbarer, umsatzstärker und rentabler zu machen?

Dieser Artikel ist der erste einer kleinen Serie, die zeigt, wie wir bei readbox mit diesem Thema umgehen, warum wir davon überzeugt sind, dass es das Arbeiten in der Verlagsbranche nachhaltig verändern wird und welche Tools wir dafür in den nächsten Monaten auf den Markt bringen werden.

Daten? Was für Daten?
Wovon wir eigentlich reden.

Produkte erzeugen Daten (und bestehen daraus), Prozesse erzeugen Daten, Leser und Kunden erzeugen Daten. Was davon ist denn jetzt relevant? Und ab wann sind Daten so weit aufbereitet, dass man damit effizient und zuverlässig sein Geschäft steuern kann, wann werden Zahlen wirklich zu Key Performance Indicators (KPIs)?

Die üblichen Daten

Damit gehen wir täglich um, das kennen wir. Aber nutzen wir das Potenzial all dieser Informationen auch wirklich aus oder starren wir zu häufig nur auf Zahlenkolonnen, die uns nicht wirklich weiterbringen? Also, was haben wir normalerweise so im Haus?

Sales-Daten wie Absatz- und Umsatzzahlen, Vormerker und Retouren.
medienform-, ausgaben- und auflagenübergreifend inkl. E-Book, Hörbuch,
HC, TB, Readerausgaben, Ramscherlösen, Auslandslizenzen. Aufgeschlüsselt nach Shops, Ländern, Imprints, Genres, Reihen, Herausgebern Autoren und allen möglichen anderen Faktoren. Tagesaktuell, monatlich, quartalsweise, jährlich. Retourenbereinigt oder auch nicht.

Kosten aus allen Bereichen: Lektorat, Marketing, Vertrieb, Herstellung, Auslieferung, Lagerhaltung, Makulatur, Honorare, Gemeinkosten, Umlagen, Steuern, Personal, Abschreibungen, Mitgliedsbeiträge des Börsenvereins, Anwaltskosten für die DSGVO-Umsetzung, you name it. Ach ja, aus Erlösen und Kosten ergeben sich Ertrag und Deckungsbeitrag.

Metadaten zu Produkten waren früher noch stärker unterschätzt als heute, sind aber noch immer fast überall qualitativ und quantitativ ausbaufähig. In einer Welt, in der die Kunden mehr und mehr online einkaufen, wird relevante Sicht- und Findbarkeit erst durch richtig gute Metadaten erzeugt. Da können Inhalt und Ausstattung Ihres Buches so gut sein, wie sie wollen, ohne passende Metadaten wird kein Mensch Ihren Titel finden, geschweige denn kaufen.
Dazu gehören unter vielen anderen Angaben vor allem Titel, Untertitel, Keywords, Sachgruppen (THEMA, WGS, BISAC) und Beschreibungstexte.

Der Content selbst. Jeder weiß es, aber nur ganz kurz zusammengefasst zur Erinnerung: Im gesamten Entstehungsprozess eines Printbuches ist nur der allerletzte Schritt analog, der Rest ist rein digital und besteht aus Datenflüssen: Der Autor schreibt in einer Textverarbeitung, schickt das Manuskript per Mail, das Lektorat redigiert per Software, der Setzer arbeitet mit einem DTP-Programm und die Satzfahne geht als PDF-Datei via FTP-Server an den Drucker. Dazu kommen die rein digitalen Produktformen wie E-Book, Hörbuch und Apps.
Und es klingt fast verrückt, aber das Potenzial des Inhalts eines Buches schöpfen wir heute noch kaum aus, denn wir machen „nur“ ein Buch daraus. Die Analyse der Inhalte ermöglicht noch viel mehr: Quantitative Methoden, also das automatisierte Auswerten der Worte, der Sätze, der Absatz- und Kapitellängen erlauben z. B. einerseits Aussagen über Zielgruppeneignung, Genre und helfen andererseits bei der Optimierung von Metadaten wie Keywords und Sachgruppen-Einstufung. Qualitative Analysen ermöglichen komplexere Erkenntnisse, wie z. B. über Handlungsstränge, die einzelnen Protagonisten, über Epochen, Orte und Schauplätze, ja sogar über die zu erwartenden Emotionen des Lesers beim Lesen selbst. Allesamt höchst wertvolle Daten für Marketingaktionen, Programmgestaltung und Empfehlungsmanagement.

Daten aus Marketingaktionen, hier hängt viel davon ab, was gemessen und nach welchen Kriterien Erfolge definiert werden. Also z. B. Öffnungs- und Konversionsraten von Newslettern, Umsatz- und Reichweiteneffekte von E-Book-Preisaktionen, AdWords- und Social-Media-Anzeigen-Kampagnen, Leadgenerierung auf Messen, Impact von Social-Media-Reichweiten-Kampagnen, Erfolg von Pressearbeit und Bloggerrelations, Aktionen im Buchhandel, Lesereisen und vieles mehr.
Und, Hand aufs Herz, hier bleiben gar nicht mal so selten offensichtliche Potenziale auf der Strecke: Die Nachpflege und Qualifikation von Adressen im (hoffentlich vorhandenen) CRM, die Rezensionskontrolle und damit verbundene laufende Optimierung des Presseverteilers und die kombinierte Betrachtung und Bewertung von Aktionen, wie z. B. die Auswirkungen einer E-Book-Preisaktion auf die Printausgabe.

Die teuren Daten

Spätestens beim PoS hört es dann mit den Daten meistens erstmal auf. Es sei denn, man nimmt Geld in die Hand und kauft selbige ein. Kundenverhalten, Verkaufstrends, und Benchmarks liefern die altbekannten Panels und Charts von media control (METIS) und GfK.

Amazon bietet ebenfalls einen kostenpflichtigen einen Blick in seinen Online-Laden an, das Ganze heißt Amazon Retail Analytics Premium (ARA) und ist in zweierlei Hinsicht anstrengend: Erstens ist der Service vorsichtig formuliert nicht gerade geschenkt und zweitens gibt es statt schick aufbereiteter Charts und Tabellen sprödes Excel – das ohne weitere Aufbereitung eher schwere Datenkost darstellt. (Anmerkung des Autors: Eigentlich schon irgendwie ein cooles Geschäftsmodell, oder? Man erzeugt mit den Produkten der Handelspartner nicht nur Umsätze, sondern auch Daten, die man ihnen dann wieder verkauft. Fies, aber schlau.)

Und dann gibt es natürlich ein reichhaltig-vielfältiges Angebot an Studien und Statistiken diverser Institutionen zu ebenso diversen Preisen. Hier seien nur beispielhaft der Börsenverein des deutschen Buchhandels, das Statistische Bundesamt (Destatis), Statista und IfD Allensbach genannt.

Die Kunden- bzw. Leserdaten

Je buchhandels-orientierter der Verlag, desto schattenhafter ist im Branchenschnitt das Bewusstsein für die Bedeutung von Leserdaten. Das ist eigentlich auch für den Buchhandel schade, denn auch die dortigen Kollegen profitieren von der zielgruppengerechten Ansprache und Programmgestaltung der Verlage. Also stellen wir folgende Frage: Wo hinterlassen Kunden und Leser denn überhaupt Spuren, die man auswerten kann?

Relativ offensichtlich sind ihre Fußspuren auf den Webangeboten eines Verlags, also
z. B. Bewegungen auf Internetseiten – Landingpages von Autoren, Reihen und Marketingaktionen nicht vergessen – Online-Shops und den Social-Media-Angeboten. Datenschutzgerecht eingesetzt, liefern Tools wie Google Analytics und die plattformeigenen Analysewerkzeuge der Social-Media-Kanäle eine Fülle von Daten, aus denen man eine Menge u. a. über die Usability einer Website und vor allem eines Shops lernen kann.

In vielerlei Hinsicht hochspannend sind die Suchbegriffe, mit denen Website- und Shop-Besucher etwas zu finden hoffen – nicht nur bei den eigenen Webangeboten, sondern auch z. B. bei Google und Amazon. Passen diese Begriffe bei Produktsuchen zu den Metadaten? Sind die Treffer auch tatsächlich relevant, sprich die Konversion hoch? Suchen die (potenziellen) Kunden vielleicht nach ganz anderen Dingen und falls ja, was lässt sich daraus für das eigene Angebot und/oder die eigene Positionierung ableiten?

Hat der Verlag eigene Social-Media-Kanäle, bieten einerseits die jeweiligen Plattformen eigene Tools zur Auswertung an, aber Tools zum übergreifenden Social-Media-Monitoring gibt es reichlich. Diese Daten geben Aufschluss über die Zusammensetzung der Follower = Zielgruppe und deren Bereitschaft zur Interaktion – was wiederum Rückschlüsse auf die Qualität der eigenen Social-Media-Angebote erlaubt.

Mindestens ebenso spannend wie Suchbegriffe und (gute) Social-Media-Postings sind die Bewertungen, Rezensionen und Kommentare in Online-Shops. 1-Sterne-Bewertungen mit passend schlechter Rezension können sich fatal auf die Verkaufszahlen auswirken, an dieser Stelle ist es wichtig, solche Ereignisse möglichst rasch zu bemerken und passend darauf zu reagieren. Eine passive Überwachung reicht an dieser Stelle nicht aus, hier sind Alerts und Push-Services gefragt, um die Reaktionszeit möglich niedrig zu halten und Umsatzverluste zu minimieren.

Nutzen Sie das richtige Tool zur Anzeige von Leseproben, erhalten Sie zur Auswertung Daten über das Nutzungsverhalten der Leser. Also, wie lange und wie weit gelesen wurde, ob und wann auf einen Kaufbutton zu welchem Shop geklickt wurde, wann im Tages- und Wochenverlauf am meisten gelesen wurde und welche Geräte zum Lesen benutzt wurden. K(l)eine Überraschung aus unseren Analysen: Der Mobil-Anteil steigt deutlich!
Ach ja, über solche Daten verfügen die Shop-Dickschiffe wie Amazon und Google natürlich reichlich und richten die Darstellung Ihrer Online-Angebote nach den Ergebnissen aus. Nur werden sie den Teufel tun, dass auch an die Verlage zurückzuspielen. Diesen Vorteil der Shops wollen wir bei readbox aufheben und diese Informationen für die Verlage nutzbar machen. Auch A/B-Tests von Leseproben und Covern werden dadurch möglich.

Unter bestimmten Voraussetzungen ist auch das Nutzungsverhalten kompletter E-Books mess- und auswertbar. Hier wird sichtbar, wie weit Leser tatsächlich in einem Buch vorgedrungen sind, ob sie es zu Ende gelesen, aufgegeben oder einfach nach einer Pause weitergelesen haben. Die bekannteste Lösung hierfür bietet Jellybooks an.

Ebenfalls zu haben sind ähnliche Nutzungsdaten aus Streamingdiensten wie z. B. der E-Book-Flatrate skoobe. Das gehört dort zum normalen Reporting. Auch aus den track-genauen Abrechnungsinformationen von Hörbuch-Streams lässt sich ermitteln, wie weit ein Hörbuch genutzt wurde.

Daten sind einsam.
Von Silos, historisch gewachsenen Strukturen und der Notwendigkeit, diese aufzubrechen.

2018-06-28 Illustration rbx-Data-Framework
Die readbox-Systemarchitektur: Was im Frontend als meine.readbox erscheint, basiert im Backend auf der readbox-Basistechnologie, in die alle möglichen und verfügbaren Daten aus externen und internen Systemen einfließen, verarbeitet und verfügbar gemacht werden.

Zur Gewinnung und Verwaltung von Daten hat fast jeder Verlag seine Standardausstattung an Tools, deren Typen sich zumeist mit drei Buchstaben abkürzen, ERP, CMS, CRM, PIM und vielleicht noch MAM. Jedes System ist für etwas anderes zuständig, die Anschaffung hat sich im Laufe der Jahre irgendwann irgendwie ergeben und es wurde in der Vergangenheit dabei eigentlich nie vernetzt gedacht oder geplant. Bitte nicht falsch verstehen, das ist kein Vorwurf, sondern eine Feststellung. Jede Fachabteilung hat ihre eigenen Anforderungen und was dabei herauskommt, ist mein persönlicher Lieblings-Euphemismus: Eine „historisch gewachsene Systemlandschaft“. Super!

Das große Problem: Die Systeme sind nur selten darauf ausgelegt, miteinander zu reden, sprich, Daten miteinander auszutauschen und werden so zu mehr oder weniger isolierten Datensilos. Und irgendwann ist es IMMER soweit, dass man z. B. für Auswertungen von Marketingaktionen Daten aus mehreren Systemen braucht. Mir sind bislang zwei Möglichkeiten bekannt, damit umzugehen:

  1. Irgendein armer Mitarbeiter zieht sich aus den jeweiligen Systemen manuell die Daten und fummelt (entschuldigung, ist doch so) diese in wahlweise einer Exceldatei oder einer PowerPoint-Präsentation zusammen. Jeden. Monat. Wieder.
  2. Eine Schnittstelle zwischen den Systemen wird gebaut. Entweder von einem der Systemhersteller oder einem Dienstleister (unser täglich Brot bei readbox). Je nach Datenstruktur kann das so richtig teuer werden, weswegen so manche Verlage die Kosten scheuen.

Und jetzt? Letzten Endes ist es ein Rechenspiel: Wie viel kosten mich die Mitarbeiter, die regelmäßig ihre Arbeitszeit mit dem zeitfressenden und fehleranfälligen Zusammentragen von Daten aus verschiedenen Silos verbringen? Was kosten mich im Vergleich die nötigen Schnittstellen, um die Daten an einer Stelle automatisiert zusammenzubringen, auszuwerten und in Grafiken, Dashboards oder wie auch immer zu visualisieren?

Bei dieser Rechnung werden die beiden letzten Punkte erfahrungsgemäß gerne unterschätzt: Daten aus verschiedenen Systemen in einem zu vereinigen, ist nur die  halbe Miete, denn ohne die richtige Fragestellung zur Auswertung und der leicht verständlichen Darstellung der Daten bringt mir das Ganze ja nicht viel. Damit kommen wir zum letzten Punkt dieses Artikels: Was können Daten eigentlich leisten? Welche Fragen können sie mir denn überhaupt beantworten?

Enttäuschung kommt von Erwartung. Daten liefern Antworten, die so schlau sind wie die Fragen, die man an sie stellt.

Verstehen – Analytics

4V
Das „4V-Modell“ von readbox: Verstehen, Verbessern, Verschlanken, Vorhersagen

Vor dem Hintergrund der oben skizzierten Datenlage in voneinander getrennten Silos, der zunehmenden Menge an Medienformen sowie Marketing- und Sales-Kanälen, wird es immer schwieriger, einen Überblick aber alle relevanten Zahlen zu bekommen. In diesem Sinne bedeutet Data Driven Publishing, sein Geschäft besser zu verstehen, indem man alle wichtigen Daten aggregiert, möglichst automatisiert und smart auswertet und verständlich darstellt. Und das auf unterschiedlichen Ebenen und möglichst individualisiert, schließlich braucht ein Lektor oder ein Vertriebsmitarbeiter einen höheren Detailgrad an Informationen als ein Abteilungsleiter oder Geschäftsführer.

Dem Verstehen folgt das Steuern: Heute liefern viele Standard-Software-Systeme bereits ansehnliche Tabellen und Grafiken aus, aber die Darstellung allein reicht noch nicht aus, um zu verstehen, warum die Zahlen so sind wie sie sind. Wenn ich sehe, dass die Absatzzahlen eines Buches nach unten oder oben ausreißen, kann ich das passiv beobachten und hoffen, dass es wahlweise vorbei geht oder so bleibt – oder ich kann versuchen, herauszufinden, wo die Ursachen liegen und nach- bzw. gegensteuern. Das wird erheblich einfacher, wenn ich mir z. B. als Lektor die Marketingmaßnahmen einblenden kann, die zum Zeitpunkt eines solchen Ausreißers gerade stattgefunden haben. Oder wenn ich sehen kann, ob es besondere Bewertungen und Rezensionen in den wichtigsten Shops zu diesem Titel gab.

Auch die Performance von Produkten und Marketingmaßnahmen lässt sich mit der Kombination der richtigen Daten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten. Wie gut die verschiedenen Medienformen eines Titels im Vergleich oder aggregiert laufen, ist dabei noch das einfachste, aber wie reagiert z. B. ein Printtitel auf eine E-Book-Preisaktion? Welchen Effekt haben Optimierungsmaßnahmen von Metadaten auf die Verkäufe in On- und Offline-PoS? Passen meine Keywords für die Shops zu den Suchbegriffen auf meiner eigenen Website?

Nur mit dem Aufbrechen von Datensilos werden Antworten zu Fragestellungen wie diesen überhaupt möglich. Um die richtigen Fragen zu finden, brauchen wir die richtigen Parameter (KPIs), die wir messen müssen und deren Auswertungen uns erlauben, Absatz und Umsatz zu steigern. An genau dieser Stelle eine besondere Menge hochwertiges Hirnschmalz zu investieren, dürfte eine gute Idee sein, denn Zahlen sind so ein bisschen wie Treibsand oder facebook: Wer sich davon einfangen lässt, kommt nicht so leicht wieder raus. Und stellt zu allem Übel auch noch fest, dass er Äpfel mit Birnen verglichen hat und die Auswertung zwar schick, aber wenig aussagekräftig ist.

Welche Parameter das sind? Tja, dieses Spiel kann man beliebig komplex spielen, aber letzten Endes sollten es unserer Erfahrung nach möglichst einfach verständliche und klar messbare Faktoren sein, anhand derer man konkrete Maßnahmen ableiten kann, um sein Business zu steuern. In unseren Lösungen geben wir einige KPIs standardisiert aus, erstellen das finale KPI-Set aber stets erst zusammen mit unseren Kunden.

Auf die folgenden Punkte werden wir in weiteren Artikeln eingehen, hier seien exemplarisch nur ein paar Punkte aufgeführt.

Verbessern – Intervention

  • Ziel ist es, möglichst direkt aus den Auswertungen z. B. die passenden Marketingmaßnahmen zum richtigen Zeitpunkt zu ergreifen.
  • Das Messen, Bewerten und Nachsteuern der Maßnahmen gehört ebenfalls dazu.

Verschlanken – Automation

  • Arbeit haben wir alle genug und Ressourcen meist zu wenig. Automation schafft hier Entlastung. Dabei soll der Mensch nicht ersetzt,  sondern unterstützt werden.
  • Automation beschleunigt Prozesse, verbessert ihre Qualität und vereinfacht sie.
  • Automation sorgt für die effizientere Nutzung vorhandener Ressourcen nutzen und spart Kosten.

Vorhersagen – Prediction

  • Die hohe Kunst des datengetriebenen Publizierens. Das Ziel: Die Maschine wertet große Datenmengen aus und schlägt aktiv vor, Dinge zu tun. Oder sie zu lassen.
  • Stichwort „Predictive Analysis„: Bei der Berechnung von Forecasts und bei der Businessplanung können Algorithmen vorhandene Salesdaten um aktuelle Trenddaten anreichern und so Vorhersagen ermöglichen.
  • Und dann geht es um ideale Zeitpunkte. Um passende Preise und Preisänderungen. Um neue Produkte. Um die richtigen Marketingmaßnahmen im richtigen Kanal zum richtigen Zeitpunkt: Preditive Analysis führt zu  Predictive Marketing. Und zu Predictive Sales.

PS: Falls jemand überraschender Weise beim Buzzword-Bingo noch nicht fertig sein sollte: Big Data, Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze & Co. sind hier nicht explizit aufgeführt. Warum? Weil sie auch nichts anderes sind als Tools, Methoden und Verfahren, die genau dann zum Einsatz kommen, wenn sie gebraucht werden. Genau wie ein Dreisatz oder das Malnehmen. Nur weil irgendwo „KI“ drauf steht, heißt das nicht automatisch, dass es besser ist. Höchstens teurer.

Was ist eigentlich ein gutes Keyword?

24. April 2018 – Produkt-Metadaten sind für den erfolgreichen Verkauf fast so wichtig wie die Inhalte eines Buches, das hat die Verlagswelt mittlerweile verstanden und arbeitet fleißig an deren Vollständigkeit und Optimierung. Dabei kommt den Schlagwörtern oder Keywords besondere Bedeutung zu, weil über sie Bücher oftmals erst gefunden und damit für den (Ver)Käufer sichtbar werden. Aber was zur Hölle ist denn eigentlich ein gutes Keyword?

Wirft man diese simpel erscheinende Frage in einen Raum voller Verlagsmenschen ist eine rasche Einigung auf eine gemeinsame Antwort vorsichtig formuliert eher unwahrscheinlich. Vor allem, wenn die Zusammensetzung ein Mix aus Verlegern, Autoren und Mitarbeitern aus Marketing, Vertrieb sowie Lektorat ist. Meine Vermutung: Es wäre eine lebhafte bis hitzige Diskussion, bei der sehr verschiedene Meinungen mit einer gewissen Vehemenz aufeinanderprallen. Aber warum eigentlich?

Der Arbeitsauftrag eines Keywords

Wird eine Diskussion emotional, ist die Auffassung der Diskutanten in der Regel aus unterschiedlichen Quellen entstanden, die unterschiedliche Standpunkte vertreten. Gleichzeitig fehlt zumeist das detaillierte Fachwissen, um sich selbst eine unabhängige Meinung bilden zu können. Wer im Netz nach Informationen zum Thema Keywords sucht, findet wenige Fakten und viele Meinungen. Und die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass man irgendetwas findet, was dem eigenen Bauchgefühl entspricht, einen aber doch irgendwie unzufrieden und unsicher zurücklässt. Und jetzt?

Vielleicht vergessen einfach die ersten beiden Textabsätze und stellen eine andere, viel konkretere Frage: Was soll ein Keyword eigentlich leisten, was ist sein Job? Auch darauf gibt es verschiedene Antworten, hier einige Beispiele:

  • Es soll mehr Bücher verkaufen. Aber wie?
  • Es soll für mehr Sichtbarkeit eines Titels sorgen. Auch richtig. Aber wo genau? Und was bedeutet „Sichtbarkeit“ eigentlich?
  • Es soll dafür sorgen, dass ein Buch besser gefunden wird. Sehr gute Antwort. Bei welchen Suchvorgängen denn? Und wer soll es finden? Und – genauso wichtig – wer nicht?

Gehen wir diese drei Punkte doch mal etwas detaillierter durch:

Mehr Bücher verkaufen

Ein Keyword ist kein eigenständiges Marketinginstrument und kein aktives Tool, insofern sollten wir von ihm an dieser Stelle nicht zu viel Eigeninitiative erwarten. Drei Dinge sind hier besonders relevant:

  1. Keywords sind nicht gleich Keywords. Sollen direkte Verkäufe z. B. über Google Ad-Words-Kampagnen generiert werden, greifen zumindest teilweise andere Kriterien bei der Keyword-Auswahl als beim Zusammenstellen der Schlagwörter für Produkt-Metadaten für einen Online-Shop.
  2. Ein Keyword kommt selten allein. Bzw. sollte eigentlich nie alleine auftreten. Bei Metadaten sorgt erst der richtige Mix verschiedener Schlagwörter zu einem Keyword-Set dafür, dass Keywords ihre wahre Kraft entfalten können. Mindestens 10 Stück pro Set sollten es dabei schon sein.
  3. Bessere Verkaufszahlen durch optimierte Keyword-Sets sind Tatsachen, keine Fiktion. Sie sind die Folge erhöhter Findbarkeit und vor allem hoher Relevanz in den Trefferlisten von passenden Suchanfragen. Dazu gleich mehr.

Mehr Sichtbarkeit erzeugen

Wo? Blöde Frage, im Internet natürlich und nicht im Schaufenster des nächsten Buchhändlers. Und genau hier steckt ein Problem bei der Begrifflichkeit. Hohe Sichtbarkeit ist nicht automatisch gut, sondern kann sogar gefährlich sein. Wird ein Buch zu jeder Suchanfrage und auf jedem Kanal gefunden, ist die Sichtbarkeit zwar enorm hoch, aber die Relevanz niedrig. Das hat mehrere Nachteile:

  1. Es ist teuer. Bedient man sich reichweitenstarker und deswegen meist vielgenutzer Keywords z. B. für eine Google AdWords-Kampagne, verbrennt man in ziemlich kurzer Zeit ziemlich viel Geld mit ziemlich wenig Erfolg. Hier kommt es darauf an, möglichst zielgruppenspezifische Keywords zu einem guten Klickpreis zu finden und im Laufe einer Kampagne immer wieder nach zu justieren.
  2. Es ist schlecht fürs Image. Sie kennen das: Sie öffnen morgens ihre Lieblings-Nachrichten-Website und es knallt Ihnen eine wahlweise magenta-, rot- oder dunkelblaue Werbebannerfront entgegen, idealerweise noch mit animierten Grafiken, um Sie maximal beim Lesen der News zu stören. Flüchten Sie nach der Lektüre in Ihren Webmail-Account, öffnet sich ein Pop-Up-Fenster, in dem derselbe Farbton mit derselben Botschaft auf Sie wartet. Loggen Sie sich wieder aus, startet sich auf der Abmelde-Seite selbsttätig ein Video, das Sie mit voller Lautstärke erneut über den neuartigen Handy-Vertrag von vorhin und vorvorhin informiert. Auf jeden Fall ist der Werbekunde sehr sichtbar, sammelt so aber vermutlich wenig Sympathiepunkte.
    Ok, das ist für einen Buchtitel vielleicht etwas überspitzt dargestellt, aber kurz gesagt: Zu viel Sichtbarkeit nervt!
  3. Es sorgt für Frust beim potenziellen Käufer: Landet Ihr Buch in den Ergebnissen einer Suchanfrage, mit der es nichts zu tun hat, wird der Suchende wohl kaum darauf klicken oder wird sogar sauer, weil er seine Zeit verschwendet. Irrelevante Suchtreffer sind also schlecht investierte Sichtbarkeit.
  4. Es verursacht Unmut beim Suchmaschinen- oder Shopbetreiber: Google, Amazon & Co sind immer darauf bedacht, dass ihre Nutzer genau das finden, was sie suchen – dafür investieren sie eine Menge Zeit und Geld. Verursachen irreführende Keywords irrelevante Suchergebnisse werden die Titel automatisiert abgestraft und abgewertet. Das ist einfach zu messen: Taucht ein Buch immer wieder in den Ergebnislisten zu bestimmten Suchbegriffen auf und wird selten angeklickt und noch seltener gekauft, sorgt ein Algorithmus dafür, dass der Titel nicht mehr angezeigt wird.

Das Fazit: Ohne Relevanz bringt Sichtbarkeit nichts oder verursacht sogar Ärger.

Die Findbarkeit erhöhen

Findbarkeit klingt irgendwie blöd, der englische Begriff „Discoverability“ macht das Ganze meiner Meinung nach etwas klarer. Es geht um die „Entdeckbarkeit“ eines Titels im Sinne von hoher Relevanz, also der hohen Kunst, genau dann in der Trefferliste einer Suchanfrage zu erscheinen, wenn das Buch möglichst präzise passt.

Um für dieses Ziel die besten Schlagwörter zu finden, ist ein mentaler Schritt nötig, der für Verlagsprofis und Autoren manchmal ganz schön schwer ist: Man muss sich konsequent und kompromisslos in die Perspektive des Suchenden begeben und sich fragen, bei welchen Suchbegriffen der Titel auftauchen soll.

Lektoren und Autoren stecken häufig viel zu tief in den Inhalten, um diesen Perspektivenwechsel problemlos vollziehen zu können, Vertriebsmitarbeiter denken logischerweise in erster Linie an ihre Kunden und Marketer an Social-Media-Kampagnen und SEO. Deswegen hilft genau an dieser Stelle die Unterstützung einer Maschine, die die Kundenposition einnimmt, die wichtigsten Online-Quellen abfragt und mit den Buch-Inhalten und anderen Metadaten vergleicht und auswertet. Dafür haben wir die readbox keyword.box gebaut.

Ein paar Relevanz-Dos and -Don’ts für Metadaten-Keywords, die wir im Laufe der Zeit gelernt haben:

  • Neben einzelnen Worten gehören auch passende Phrasen zu einem guten Keyword-Set. Also zum Beispiel Begriffe wie „Künstliche Intelligenz“ im Fachbuch oder Namen von Protagonisten wie „Gregor Samsa“ bei belletristischen Titeln.
  • Nicht nur inhaltliche Aspekte spielen eine Rolle, auch produktbeschreibende Begriffe wie „Geschenkbuch“ oder „Bilderbuch“ helfen dem Suchenden weiter. Vor allem, falls es dazu keine Kategorien in den Shops gibt.
  • Begriffe wie Autorennamen und Titel haben in den Keywords nichts verloren, das sind nur unnötige Dubletten zu anderen Metadatenfeldern.
  • Zweischneidige Keywords sind z. B. die Namen anderer Autoren, Protagonisten oder Titel ähnlicher Bücher. Siehe oben, sie erhöhen vielleicht die Sichtbarkeit, verringern aber die Relevanz (–> akute Abwertungsgefahr)!
  • Völliger Unsinn sind Begriffe wie „Bestseller“, „Bestseller-Autor“, „Spiegel-Bestseller“ oder Medienform-Angaben wie „E-Book“ und „Printausgabe“. Ersteres wird durch die großen Shops ohnehin automatisch gelöscht und letzteres über andere Metadaten codiert.

Die Zeit nagt auch an Keywords

Und um es noch ein wenig komplizierter zu machen, so ein mühsam erarbeitetes Keyword-Set hält nicht für ewig: Begriffe ändern sich, neue Trends ergeben sich, neue Buzzwords entstehen – und damit ändert sich auch das Suchverhalten der Kunden. Um in dieser sich stets verändernden Welt stets aktuell zu bleiben, braucht man entweder viele gute Mitarbeiter oder die Unterstützung einer Maschine, die dabei hilft, existierende Schlagwörter zu bewerten, neue und bessere Begriffe zu identifizieren, diese in das Keyword-Set aufzunehmen und ggfs. veraltete Schlagwörter zu entfernen.

Die keyword.box von readbox kann das. Über unser auf titelspezifischen und externen Quellen basierendes und nach Relevanz gewichtetes Scoring-System bewerten wir jedes einzelne Keyword und machen Schlagwörter so miteinander vergleichbar – ein hoher Score bedeutet gleichzeitig hohe Relevanz. Das hilft dem Metadaten-Verantwortlichen beim Einschätzen des Schlagworts und erlaubt ihm, die Intelligenz der Maschine mit seiner Erfahrung zu kombinieren und so jederzeit ein aktuelles Schlagwort-Set zu erzeugen. Wahlweise ist auch eine vollautomatische Schlagwort-Überarbeitung möglich, die ausschließlich auf dem Scoring-System beruht.

Von Büchern, Keywords & Conversion: readbox in Zahlen, Ausgabe 2018

17. April 2018 – Es ist ja inzwischen schon sowas wie Tradition geworden … und so haben wir auch in diesem Jahr wieder unsere Ärmelschoner angezogen, Ordner gewälzt und unsere Taschenrechner aus der Schublade geholt (okay, stimmt nicht ganz, aber klingt besser als „SQL-Abfragen laufen lassen“). Et voilà: Herausgekommen ist der hochoffizielle statistische Jahresrückblick auf unser Geschäft im Speziellen und die Buchbranche im Allgemeinen: readbox in Zahlen, Ausgabe 2018.

Diesmal hatten wir so viel Material, dass wir es in zwei Teile aufteilen mussten:

 

Teil 1 (<– hier Klicken!)

Über die Entwicklung des Digitalvertriebs (14.211.368 Bücher haben wir in 2017 für unsere Verlage verkauft),

Distributionswege, Preisentwicklung (vier Handelspartner decken >90% des deutschen E-Book-Marktes ab),

E-Bundles (19-facher Umsatz in weniger als 10 Minuten …)

und In-Book-Marketing (mit In-Book-Anzeigen haben wir für unsere Verlage in 2017 über 21 Mio. Leser erreicht).

 

Teil 2 (<– hier Klicken!)

Über Leseproben und Ghostreader (13,13% der Nutzer von readbox-Leseproben kaufen am Ende auch),

Preismarketing (21%ige Preisabschläge bringen den größten Umsatzzuwachs),

Amazon Sales Rank (62.303 Abfragen pro Tag, auf die unsere Verlage zentral zugreifen können – 22.740.640 Datenpunkte insgesamt),

Schlagworte und Warengruppen (und ein paar Fun Facts – wussten Sie z.B., dass Verlagsleiter gern gesehene Protagonisten in Horrorgeschichten sind?).

 

Viel Spaß bei der Lektüre. Und sollten Sie sich dafür interessieren, wie Daten auch Ihr Geschäft erfolgreicher machen können, dann sollten wir uns unterhalten. Über Ihren Anruf unter +49 (0)231 586933-44 oder Ihre Nachricht per Kontaktformular (<– Klick!) freuen wir uns!

Mehrfachverwertung – Activate your Backlist!

22. März 2018 – Mehrfachverwertung von Content muss nicht schwierig sein: Digitale Sammelbände schaffen Spaß beim Leser und Freude beim Verleger – richtige Inhalte, Preise und Veröffentlichungszeitpunkte vorausgesetzt. Data Driven Publishing hilft dabei enorm.

Die klassischen beiden Mehrfachverwertungsmethoden in der (Buch)Verlagswelt sind einerseits Lizenzvergaben – vor allem zur Übersetzung ins Ausland – und andererseits verschiedene Ausgaben mit unterschiedlicher Ausstattung: Hardcover, Taschenbuch, Readerausgabe, E-Book, Hörbuch usw. So gut, so bewährt, so langweilig.

Mehrere Faktoren in der aktuellen Entwicklung des Medienkonsumverhaltens begünstigen eine weitere Methode, die besonders für digitale Produkte gut geeignet ist: den guten alten Sammelband in seiner modernen Reinkarnation als E-Book-Bundle.

Faktor 1:

Kurze Texte und einzelne Anleitungen sind zunehmend beliebt. Überall. Nicht nur im Internet. Als Fiction zum Lesen, als Rezept zum Kochen, als Video-Rezension eines Buches etc.

Faktor 2:

Serien-Inhalte sind in allen Medienformen ungemein erfolgreich. Das Konzept à la „Staffel 3, Episode 4“ gilt heute nicht mehr nur für Fernseh-Serien, sondern auch für Heftromane, E-Book-Reihen und Comics. Es ist also beim Endkunden mittlerweile bekannt, gelernt und verstanden.

Faktor 3:

Selbstbestimmung als Wert. In Netflix-Zeiten hat niemand mehr Lust, sich vorschreiben zu lassen, wann er die nächste Folge einer Serien-Staffel schauen darf. Das gilt auch fürs Lesen. Wer Band 1 einer Serie liest, will gleich mit Band 2 weitermachen. Gibt es dann auch noch Band 1-10 als günstiges Angebot, ist es umso besser, die Kaufmotivation ist hoch.

Klar, aus solchen kleineren Inhalten dicke Sammel- oder Themenbände zu erstellen, ist keine neue Idee, der Autor dieser Zeilen besitzt seit vielen Jahren ein eigenes Perry-Rhodan-Silberband-Regal von Band 1 bis 140 und (fast) alle erdenklichen Star-Trek-Serien-DVD-Boxen. Warum also sollte das alles ausgerechnet jetzt wieder spannend sein?

Mit dem meine.readbox bundle creator erstellen Sie neue Produkte aus existierenden Titelbeständen. In Minuten. Und mit großem Umsatzpotenzial: 2017 stieg der Umsatz der „gebundleten“ Titel im Durchschnitt um das 19-fache (ggü. dem Umsatz der Einzeltitel vor Veröffentlichung des Bundles)!

Weil es via Technologie mittlerweile einfach, kostengünstig und ungemein schnell möglich ist, aus mehreren kleinen E-Books ein großes herzustellen. Neues Cover, neuer Metadatensatz, automatisch generiertes epub (und mobi – die 50%+ Kindle-Nutzer im Markt sollten nicht ignoriert werden), fertig. Das dauert Minuten. Keine Tage oder gar Wochen. Weil der gesamte Vorgang durch Software automatisiert gesteuert wird. Wahlweise im Marketing, im Lektorat oder im Vertrieb. Und ohne die begrenzten Ressourcen in der Herstellung noch zusätzlich belasten zu müssen

Weil wir heute durch Tausende von Verkaufsdaten wissen, wann der ideale Zeitpunkt für die Erstellung und Veröffentlichung eines Sammelbandes im Verhältnis zu seinen Einzelbänden ist.

Weil wir durch Analysen wissen, wie hoch der ideale Verkaufspreis für ein E-Book-Bundle sein muss, um einerseits für die Endkunden attraktiv zu sein und andererseits den Umsatz zu maximieren.

Weil wir durch semantische Auswertung der Inhalte in Verbindung mit den Verkaufszahlen sehr gut prognostizieren können, welche Themen besonders beliebt sind und welche Einzelbände sich für Bundles eignen.

Die wichtigsten readbox-KPIs für E-Book-Bundles in 2017:

  • 429 verschiedene Bundles von 11 Kundenverlagen standen zum Verkauf.
  • Sie wurden insgesamt 56.385 mal verkauft. Also durchschnittlich 131 Verkäufe pro Sammelband.
  • Mit eBundles wurden so 512.791 € Umsatz erwirtschaftet, das sind 1.195 € pro Bundle. Zusatzumsatz bei minimalen Kosten wohlgemerkt. Durch reine Zweitverwertung von Backlisttiteln.

Fazit: Wer über modulare Inhalte wie Serien, Anleitungen, Rezepte, Zeitschriften-Artikel aus Rubriken verfügt, kann mit etwas Zielgruppen-Know-how und geringem finanziellen Einsatz via E-Book-Bundles signifikanten Zusatzumsatz generieren.

Ob es sich lohnt? Im Durchschnitt haben unsere Verlage im vergangenen Jahr (2017) den Umsatz der „gebundleten“ existierenden Titelbestände durch die automatisch erstellten Mehrfachbände (Bundles) ver-19-facht (sic!).

Falls Sie das einfach mal ausprobieren wollen, melden Sie sich bei uns. In diesem Sinne: Activate your Backlist!

PS: Das readbox-Bundle mit dem absolut größten Umsatz (hier: Vergütung für den Verlag) war 2017 übrigens kein Serienstoff, sondern ein Autorinnen-Sammelband:

Karin Slaughter, „Thriller-Bundle Vol. 1 (Tote Blumen / Pretty Girls)“, HarperCollins, 9783959677448 – epub, mobi – 8,99€

 

Facebook? Convertiert!

14. März 2018 – Alle behaupten, dass man über facebook nichts verkauft. Stimmt aber nicht. Unsere Erfahrungen mit Leseproben zeigen das Gegenteil.

Bevor wir uns direkt auf die facebook-Conversion-Rates stürzen, erstmal ein wenig Theorie: E-Books sind aufgrund ihrer technischen Beschaffenheit ungemein praktisch für verschiedenste Automatisierungsvorgänge. So ist das Einbauen von Anzeigen (In-Book-Marketing), das Erstellen von Sammelbänden und von Leseproben (inklusive Kauflinks) ohne manuellen Aufwand problemlos möglich. Die so erzeugten Dateien sind in wenigen Momenten ohne zusätzliche Herstellungskosten generiert und für Verkauf und Marketing einsatzfähig. So weit, so gut.

Mit UTM-Parametern zum Tracking des Kunden

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Jede readbox-Leseprobe enthält vollautomatisch generierte und eingebettete Direktlinks zum Kaufen der Bücher auf den wichtigsten und frei wählbaren Shopzielen.

Aber damit allein ist es nicht getan, denn die entscheidende Frage lautet: Wie erfolgreich ist denn eigentlich eine Leseprobe? Um das zu beantworten, braucht man eine größere technische Infrastruktur, die in der Lage ist, einen kompletten Verwertungsablauf zu verfolgen („tracking“) – und zwar vom Erstellen bzw. Versenden einer Leseprobe bis hin zum Kauf des zugrunde liegenden eBooks via Kauflink. Die geschieht mittels sogenannter UTM-Parameter (Urchin Tracking Module), die anonymisierte Angaben enthalten, z.B. über

  • das verwendete Medium eines Users: Wo hat er den Link zur eBook-Leseprobe zuerst gesehen (Website / E-Mail)?
  • die Kampagne: im Rahmen welcher Kampagne wurde die Leseprobe aufgerufen
  • die Suchbegriffe: Welche Suchanfragen haben den User zur Leseprobe geführt?

Wir unterscheiden grob fünf Startpunkte, die einen User zum Aufruf einer Leseprobe führen:

  1. Eine Anzeige auf Facebook
  2. Ein Posting auf Facebook
  3. Ein Posting auf einer unbekannten Seite
  4. Eine Suchanfrage bei Google
  5. Ein E-Mail-Versand

Hierbei haben die Facebook-Anzeige und der E-Mailversand den Vorteil, dass die Kette der Conversion Rate einen weiteren Punkt erhält, da hier Zahlen zur Verfügung stehen zu „Wie häufig wurde eine facebook-Anzeige gesehen und geklickt?“ und „Wie viele E-Mails wurden versandt?“.

Facebook vs. Google 15:5

Um es kurz zu machen, von den fünf Startpunkten hat die facebook-Anzeige die beste Conversion Rate:

  • Knapp 90% aller User, die eine via facebook-Anzeige eine Leseprobe aufrufen, lesen diese tatsächlich.
  • Von diesen Lesern klicken knapp 15% auf einen der angebotenen Kauflinks zu den Produktdetailseiten diverser Shops. Zum Vergleich: bei Usern, die via Google gekommen sind, besuchen weniger als 5% die angebotenen Shops.
  • Zusammengenommen besuchen 13,8% aller User, die über eine facebook-Anzeige gekommen sind, eines der Shop-Angebote.
  • Die tatsächliche Entscheidung hängt dann von externen Parametern wie z.B. dem Preis ab. Legt man im Shop eine Rate von 20% zugrunde, erhalten wir insgesamt eine Conversion Rate von ca. 3%.
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Die Zielgruppe kennen, die Anzeige für die Zielgruppe gestalten und sie gezielt ansprechen: Relevanz erzeugt Conversion (hier ein Beispiel des Arena Verlags, erzeugt über das meine.readbox-Leseproben-Modul und die meine.readbox socialmedia.box (weiterlesen,de ist ein Dienst von readbox).

Der Grund für diese relativ hohe Rate liegt auf der Hand: facebook-Anzeigen können so gestaltet werden, dass sie nur einer wirklich interessierten Zielgruppe angezeigt werden – spezifiziert hinsichtlich Geschlecht, Alter und inhaltlicher Vorlieben.

Je heterogener eine User-Gruppe ist, desto niedriger ist die Conversion Rate. Dies ist z.B. deutlich zu sehen bei der Gruppe „User, die eine Leseprobe via Google gefunden haben“: diese extrem heterogene Gruppe hat eine Conversion Rate von unter 5%. Breite Massenmailings oder einfach nur das Veröffentlichen einer Leseprobe auf einer Verlagswebsite konvertieren noch schlechter.

Das Fazit lautet damit: Eine Leseprobe ist ein erfolgreiches = verkaufsförderndes Instrument, sobald sie an eine klar umrissene Zielgruppe gekoppelt ist und auf dem passenden Kanal veröffentlicht wird. Zum Beispiel facebook.

Interesse mehr zu erfahren? Gerne informieren wir Sie: einfach anrufen unter +49 (0)231 586933-44 oder über eine kurze Anfrage über unser Kontaktformular.

Von veränderter Mediennutzung, Viellesern, Preispolitik, der Automatisierung von Geschäftsprozessen und der Pflicht zu forschen und zu entwickeln (Buchmarkt Sonntagsgespräch vom 11.6.2017)

Das folgende Interview ist zuerst als „Sonntagsgespräch“ im Buchmarkt erschienen. 

Vor einem Jahr sprachen wir mit Ralf Biesemeier (Geschäftsführer readbox) darüber, wieso sich die Branche um neue, jüngere Zielgruppen (und ihre individuellen Anforderungen) bemühen müsse – heute fragen wir im Sonntagsgespräch noch einmal nach:

BuchMarkt: Herr Biesemeier, erläutern Sie doch noch einmal kurz, was Sie mit dem „Richtungswechsel für Verlage“ gemeint ist und welchen neuen Herausforderungen sich Verlage stellen müssen…

Ralf Biesemeier: Neu sind die Herausforderungen eigentlich nicht, sie entwickeln sich aber kontinuierlich weiter. Im Zentrum steht, die Zeit und Aufmerksamkeit gerade der jüngeren, nachwachsenden Konsumenten zu gewinnen (eben die nicht klassischen „Vielleser“ ). Die Entwicklung des Konsum-und Mediennutzungsverhaltens hat sich in diesen Zielgruppen ein ganzes Stück vom Buch entfernt. Wir müssen dafür sorgen, dass uns die jüngeren Konsumenten als zahlende Buchkäufer nicht verloren gehen.

Wo liegen die Aufgaben?

In vielerlei Hinsicht hat das vergangene Jahr gezeigt, wo die Aufgaben liegen. Die Digitalisierung und die mit ihr einhergehende Transparenz, Sichtbarkeit und Verfügbarkeit von Informationen und Inhalten hat für eine enorme Machtverschiebung von der Anbieter- zur Nachfragerseite gesorgt. Alles ist verfügbar und einem kurzen „Hey Siri“, „OK Google“, „Hey Cortana“ auch findbar. Gleichzeitig wächst das Medienangebot betändig an, ebenso die Anzahl der Kontaktpunkte (Touchpoints), an denen wir die Menschen erreichen. Das Ergebnis: Die Menschen bringen immer weniger Zeit für einzelne Themen, sie beschäftigen sich (zumindest im ersten Kontakt) immer oberflächlicher mit Themen und Angeboten – eine Microsoft-Studie zeigte gerade kürzlich: Das durchschnittliche Aufmerksamkeitsvermögen liegt inzwischen bei gerade mal 8 (!) Sekunden.

Der Trend scheint eindeutig: Das Konzept „Buch“ hat es im Wettbewerb um die Aufmerksamkeit der Konsumenten schwer: Immer weniger Menschen lesen Bücher, die Zielgruppe der „Vielleser“ schrumpft kontinuierlich. (Klick auf das Bild öffnet eine größere Ansicht)

In der Gemengelage hat es das „Konzept Buch“ schwer. Als Medium sind Bücher oftmals nicht schnell genug, und ein Buch eignet sich eben auch nicht für den schnellen Konsum oder die kurzfristige Informationsbeschaffung nebenbei. Hier gewinnen mehr und mehr Medien wie Video-oder Audiostreaming, Browserspiele – das ist der Wettbewerb, der uns in den vor uns liegenden Monaten und Jahren intensiver beschäftigen muss. Hier genau liegen die Herausforderungen, und Statistiken belegen dies: Während wir uns (vielleicht aus Gewohnheit oder Bequemlichkeit) immer wieder zurückziehen auf die (alternde und damit natürlich kleiner werdende Zielgruppe der „Vielleser“ , haben wir für die jüngeren und nachkommenden Generationen offenbar noch kein zeitgemäßes, zufriedenstellendes Angebot gefunden. Insgesamt haben 2015 2,37 Mio. (!) Menschen ab 14 Jahren weniger als noch 2012 mindestens einmal pro Monat ein Buch gelesen. Das ist ein Rückgang um 6,6 % – eine Zahl, die nochmal eine andere Dimension bekommt, wenn man bedenkt, dass laut Statistischem Bundesamt im selben Zeitraum die Bevölkerungszahl in dieser Altersgruppe sogar um knapp über 2% gestiegen ist.

Von veränderter Mediennutzung, Viellesern, Preispolitik, der Automatisierung von Geschäftsprozessen und der Pflicht zu forschen und zu entwickeln (Buchmarkt Sonntagsgespräch vom 11.6.2017) weiterlesen

Datenanalyse und Literaturbetrieb – als Chance

odometer-922377_640„The End of the Human Publisher?“ titelte vor kurzem etwas plakativ Flavorwire. Dem vermeintlichen Untergang des Abendlandes lag eine Meldung des Berliner Startups Inkitt zugrunde, die auf der Grundlage von Lesevorlieben ihrer Community einen Titel mit hohem Absatzpotential identifiziert hatten (auf der Plattform können Autoren ihre Texte einreichen, die dann von der Community gelesen werden können), der bei Tor Books, einer Tochter von Macmillan, nächstes Jahr in gedruckter Form erscheinen soll. Data Driven Publishing also, wie es der buchreport betitelte.

Daraufhin ging ein Grummeln durch die Branche, so etwa ein Hamburger Verleger: „Das hat die Welt gebraucht: Bücher, die mit einem ähnlichen Verfahren kompiliert werden, wie der Facebook-Newsfeed. Spannend! Innovativ! Bullcrap!“

Hier liegen schlicht Missverständnisse darüber vor, was Maschinenlogik für den Verlagsbetrieb bedeutet – Grund genug, einmal die Hintergründe genauer zu beleuchten. Im Kern geht es nämlich um auf Datenanalyse beruhende Programmplanung.

Auch wenn die Berichterstattung um Inkitt sehr missverständlich war: es geht im Prinzip nur darum, aufgrund einer Zielgruppenanalyse ein passendes Produkt, eine passende Produktform zu generieren. Das ist seit Bestehen der Branche täglich Brot des Verlegers: ein Produkt (idR gedruckt) für eine bestimmte Zielgruppe zu machen, und zwar auf einer wirtschaftlich möglichst ertragreichen Basis.

Auch die viel gerühmte „Überraschungs-Literatur“ mit dem Impetus, den Leser mit etwas zu überraschen, das er eigentlich im ersten Moment gar nicht gesucht hat, unterliegt diesem Prozess. Auch hier kann man jemand nur überraschen wenn man möglichst viel von ihm weiß. Und es darf auch nicht vergessen werden, dass die Diskussion um ach so böse Algorithmen gerne stimmgewaltig von Verlegern autorengetriebener Belletristik geführt wird. Tatsächlich stehen diese nur für einen Bruchteil der Verlagsbranche – Diskussionen um analysegestützte Programmplanung werden mit einem Fachbuch- oder gar Fachzeitschriftenverleger anders oder gar nicht geführt.

„Predictive data analysis is the way of the future” sagt folgerichtig Ali Albazaz, Inkitts Gründer und CEO, und er meint damit eine mit heutigen technologischen softwaregestützen Mitteln mögliche Sammlung an Markt- und Kundenwissen, die in dieser Form in der Vergangenheit nicht möglich war. Man mag dies „Big Data“ oder „Small Data“ nennen, am Ende ist es entscheidend, die relevanten Daten für Management- oder Produktentwicklungsprozesse zur Verfügung zu haben. Welche Inhalte für welche Zielgruppe in welcher Produktform in welchen Quantitäten? Diese Fragen müssen valide beantwortbar sein.

Gleichzeitig kommt ein weiterer Punkt zum Tragen: relevante Daten müssen schnell zur Verfügung stehen. Nicht, weil Software-Analysesysteme dies können – sondern weil Märkte, Zielgruppen, Leser heute viel fragmentierter, viel schneller, auch „sprunghafter“ in ihren Lese- und Kaufentscheidungen sind. Und, genauso wichtig: die angeschlossenen Prozesse müssen ähnlich schnell sein. Das auf der Basis der Zahlen von Inkitt ermittelte „optimale“ Buch wird gedruckt erscheinen – irgendwann 2017. Ob der Leser von heute ein Jahr auf sein Wunschprodukt warten will? Eher unwahrscheinlich. Und schlimmer: Was, wenn ein Mitbewerber mit schlankeren Prozessen ein adäquates Produkt nicht 2017, sondern noch in diesem Sommer veröffentlicht?

Aus diesem Grund beschäftigt sich readbox seit Jahren mit Themen wie „Data Analytics“, „Business Intelligence“ und vielem mehr. Ziel ist es, unseren Kunden ein Set an wirklich relevanten Daten für eben jene oben erwähnten Management-Prozesse an die Hand zu geben, um die richtigen Entscheidungen heute treffen zu können – und nicht die falschen morgen. Sprechen Sie uns an!