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 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

Der (E-Book-)Preis ist heiß: Preisaktionen! (Teil 1)

11. Oktober 2018 – Preisaktionen sind heute immer noch das effizienteste Mittel, um E-Books erfolgreich zu bewerben. Klassenprimus ist dabei der gute alte Kindle Deal vom großen a. Warum? Weil dort neben der Reichweite auch alle zur Verfügung stehenden Daten ausgewertet und Aktionen entsprechend von Anfang an optimiert werden. Für erfolgreiche Preisaktionen in Eigenregie gilt es also, ein paar Fragen an die eigenen Datenbestände zu stellen. Und genau dazu liefert dieser Artikel Input: Was sind die richtigen Fragen und wie lauten die Antworten?

Steckbrief Preisaktionen

Zuerst ein Mini-FAQ zu Preisaktionen – nur um ein gemeinsames Verständnis zu schaffen.

  • Was ist denn genau eine Preisaktion?
    Eine zeitlich limitierte Veränderung eines Preises für ein E-Book.
  • Warum sollte ich mehr Geld verdienen, indem ich meine Bücher billiger verkaufe?
    Weil die Shops die reduzierten Titel gesondert bewerben und die verkaufte Menge durch mehr Sichtbarkeit überproportional zur Preisreduktion in die Höhe geht.
    Ein klassischer Effekt ist außerdem, dass solchermaßen beworbene Titel nach Ende der Preisaktion im Umsatz nicht sofort auf den Wert vor der Aktion zurückschnellen, sondern ihre Verkaufskurve durch die verbesserte Sichtbarkeit erst langsam wieder abflacht.
  • Müssen die Preise vor und nach der Aktion gleich sein?
    Nö. Man kann damit sowohl eine Preissenkung als auch -erhöhung durchführen.
  • Verträgt sich das denn mit der Preisbindung?
    Aber sicher doch. Zumindest solange die beworbenen Titel in allen Shops jederzeit denselben Preis haben, also vor, während und nach der Preisaktion.
  • Gibt es eine Vorlaufzeit zum Melden solcher Preisaktionen?
    Da gibt es sogar zwei. Eine sinnvolle und eine, äh, ungeschickte. Siehe unten bei Frage 5.

Also alles ganz einfach. Oder doch nicht?

Im Prinzip ist eine Preisaktion wirklich einfach: Titel aussuchen, reduzierten Preis festlegen, Start- und Enddatum definieren, passende Metadatenaktualisierung an alle Shops schicken, fertig. Handelt es sich um einen Shop-Deal, wird Ihnen bisweilen sogar die Titelauswahl abgenommen. Und dann hoffen, dass alles klappt und Absatz und  Umsatz steigen. Bingo.

Tja, und genau hier geht’s schon mit den Fragen los:

Der (E-Book-)Preis ist heiß: Preisaktionen! (Teil 1) 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.

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.

„Das nächste Spiel ist immer das nächste“ … oder: Chancen und Technologien für eine größere Unabhängigkeit vom Handel

Bild von Czarina Allegre via Flickr

Seit Monaten sammele ich Themen (und von denen gibt’s nicht zu wenige), bei denen ich denke: „Das musst Du verbloggen“ – und dann klingelt das Telefon, kommt eine Mail, eine IM, der Flieger geht, der nächste Termin steht an … Aber irgendwas ist ja immer und deshalb – tadaaa – fangen wir jetzt einfach wieder an, ohne große Worte, einfach so. Demnächst wird sich dann auch der/die ein oder andere Kollege/Kollegin hier zu Wort melden, denn auch die machen sich so ihre Gedanken, wo das mit der Digitalisierung noch so hinführen wird.

Da es gerade noch so schön passt, poste ich während der WM eine kleine Fussballweisheitensammlung – natürlich mit einem tieferen Sinn, denn zur letzten AKEP-Jahrestagung im Vorfeld der Buchtage im Juni in Berlin war ich eingeladen, einen Beitrag zum Thema Technologie und Handelsmarketing zu leisten. Und auch das passt ja gerade in die Zeit, in der die Namen Hachette und Amazon und Bonnier und Amazon und der Börsenverein und Amazon und das Bundeskartellamt und Amazon in den Medien (nicht nur denen der Branche) sehr präsent sind. „Das nächste Spiel ist immer das nächste“ … oder: Chancen und Technologien für eine größere Unabhängigkeit vom Handel weiterlesen