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Unser ganzer Stolz: Erfolgreiche Kundenprojekte aus den letzten 10 Jahren
Profitieren Sie von unseren erprobten Best Practices, die wir entlang des Customer Lifecycles in 250 Kundenprojekten mit unseren Kunden umgesetzt haben.
Wählen Sie Ihre Branche aus:
4.000 Zusätzliche Termine
schon nach 6 Monaten Durch automatisiertes Geo Targeting
HERAUSFORDERUNG
- Interessenten werden nicht direkt zum passenden Makler weitergeleitet
- Hohe Google AdWords Kosten pro Keyword
- Terminvereinbarung mit nächstgelegenem Kundenberater verbessern
ANSATZ
- Optimierung der Landing Page pro Suchwort, Kampagne und Endgerät des Besuchers
- Einsatz neuer Landing Pages mit direkter Kontaktmöglichkeit zu einem Kundenberater

ABLAUF

27% MEHR KREDITKARTEN-ABSCHLÜSSE
durch Multi-Kanal Optimierung
HERAUSFORDERUNG
- Neukundenakquise über alle bestehenden Marketing-Kanäle
- 80% Besucher über mobile Endgeräte
- Abschluss soll direkt über Landing Page ohne Antragsstrecke erfolgen
ANSATZ
- Einsatz eines Neuronalen Netz-Algorithmus zur Verarbeitung aller Kanal-Informationen
- Entwicklung dedizierter Mobile-Landing Pages
- Integration und Übermittlung aller Formulardaten auf der Landing Page

ABLAUF

STEIGERUNG DER NEUKUNDEN-AKQUISE
für Kreditkarten und Girokonten
HERAUSFORDERUNG
- Hohe AdWords Kosten und hoher Wettbewerbe auf dem Markt
- Manuelle Anpassung von Landing Pages für über 100 Varianten
ANSATZ
- Mit Machine Learning Algorithmus wird die Segmentierung & Zuordnung zu einer optimalen Landing Page Varianten zu den Besuchern automatisiert
- Optimierung auf Suchbegriff, Kanal des Besuchers, Besuchshäufigkeit und Endgerät
- Key Message und Key Benefits Ausspielung in Echtzeit auf der Landing Page

ABLAUF

AI IN ACTION:
zusätzliche Steigerung durch Neuronale Netze
HERAUSFORDERUNG
- Zusätzliche Steigerung der Abschlussraten bei bestehendem Setup notwendig
- Conversion Rate soll noch weiter gesteigert werden ohne manuelle Aufwände
ANSATZ
- Zusätzlicher Einsatz eines Neuronalen Netzes/AI zur Verarbeitung weiterer Besucher-Informationen
- Verfeinerte Ausspielung der Landing Pages durch erweiterten Interessensinformationen des Besuchers – in Echtzeit

ABLAUF

50% ZUSÄTZLICHE PRODUKTANFRAGEN
HERAUSFORDERUNG
- Keine zielgruppenspezifische Anzeige von Produktseiten
- Ineffiziente Überleitung von Produktseite in Antragsstrecke, niedrige Conversion Rate
ANSATZ
- Entwicklung und algorithmische Ausspielung zielgruppenspezifischer Produktseiten pro Endgerät, Kampagne und Wochentag
- Integration von Rechnerelementen für alle relevanten Produkte

ABLAUF

ACTIVATION AFTER WELCOME
HERAUSFORDERUNG
- Automatisierung der Kundenaktivierung
- Kunden, die nach der Willkommenskampagne inaktiv wurden bzw. nie aktiv geworden sind aktivieren
ANSATZ
- Unterschiedliche Incentives für unterschiedliche Kundenprofile werden per E-Mail versendet
- Zusätzliche Optimierung der besten Ansprache in Bild + Text pro Kunde mittels Machine Learning

INCENTIVIERUNG DER KARTENNUTZUNG
Cross & Upsell Merchant Categories
HERAUSFORDERUNG
- Incentivierung der Kartennutzung durch Kategoriebasierte Emails
- Kreditkartenupsell auf Premiumkarte
- Crosssell von Partnerangeboten
ANSATZ
- Auf Basis der Transaktionsdaten werden personalisierte Informationen und Incentivierungen in Form von Gewinnspielen, Cashback o.Ä. zum richtigen Zeitpunkt an den Kunden per E-Mail gesendet
- Es wird die gleiche und nächst beste Kategorie hierfür vom System berechnet
BEISPIEL
Kunde nutzt Karte sehr viel im Bereich „Essen & Trinken“ und bekommt Information über Partnerangebote und zusätzlich auch zu den Vorteilen einer Premiumkarte, falls er die Standardkarte besitzt

CROSSSELL VON KREDITKARTEN & PRIVATKREDIT
durch Analyse der Transaktionen auf dem Girokonto
HERAUSFORDERUNG
- Der Kunde hat heute schon eine sehr gute Kundendurchdringung
- Problem: Viele Kunden wurden zwar mit neuen Produkten angesprochen, nur der richtige Zeitpunkt und richtige Kanal war nicht immer optimiert. Auch der Kanal Brief/Post ist hier noch sehr wichtig für viele Kunden
ANSATZ
- Analyse des Kundenverhaltens auf Basis der Daten + Abschlusswahrscheinlichkeiten pro Kunde berechnen
- Angebote individuell (Zeitpunkt & Kanal) kommunizieren
- Zusammenführung der Stamm-, Konto- sowie Transaktionsdaten (Girokonto)
- Angebote über Kreditkarte oder Privatkredite zum richtigen Zeitpunkt an den richtigen Kunden senden

STEIGERUNG PARTNERUMSÄTZE
HERAUSFORDERUNG
- Für die Kunden einer Bank ist ein eCommerce Marktplatz in der App etwas neues.
- Die Vorteilwelt enthält Gutscheincodes und soll stärker in den Fokus rücken um das Geschäftsmodell weiter zu stärken
ANSATZ
- Auf Basis der Girokonto-Transaktionen bekommen Nutzer passgenaue Angebote in der App über die Vorteilswelt angezeigt.
- Optional werden personalisierte E-Mails mit Angeboten verschickt

VERBESSERUNG APP RATING
IN APPLE APP-STORE UND GOOGLE PLAYSTORE
HERAUSFORDERUNG
- Bewertung in App-Store und Playstore steigern
ANSATZ
- Messung von „Erfolgsmomenten“ in der App
- Automatischer Versand von NPS Befragung, sofern ein „Erfolgsmoment“ erreicht wurde
- Direkte In-App Nachricht, ob Nutzer die App bewerten möchte, sofern sein NPS über 7 liegt

KONTO AKTIVIERUNGSRATE
IN DER APP UND WEBPORTAL STEIGERN
HERAUSFORDERUNG
- Viele Nutzer registrieren sich zwar für die App, verbinden jedoch nicht sofort ein Bankkonto und bleiben somit inaktiv
ANSATZ
- Zusammenführung der Stammdaten, App-Nutzungsdaten & Zahlungsstromdaten der Kunden
- Automatische Erkennung von inaktiven Neukunden
- Ansprache der inaktiven Kunden zum passenden Zeitpunkt in der Customer Journey automatisieren & personalisieren

ABLAUF

UPSELL VERSICHERUNGSPRODUKTE
HERAUSFORDERUNG
- Der Kunde ist ein Maklerpool mit vielen angeschlossenen Maklern, die meist via Vor-Ort Besuche und Telefon verkaufen
- Viele Makler arbeiten heute noch händisch und ohne strukturierten und automatisierten Bestandskunden Digitalvertrieb
ANSATZ
- Intelligente Zusammenführung der CRM und Produktdaten & Analyse des Potenzials sowie Zielgruppenselektion
- Automatisiertes mehrstufiges Senden von E-Mails an Kunden, die in das passende Segment für KFZ, PKV, Zahnzusatz etc. passen

20% Steigerung der Conversion Rate
durch Personalisierung der Antragsstrecke
HERAUSFORDERUNG
- Kampagnen Themen werden nicht auf der Landing Page dargestellt
- Ineffiziente Überleitung von der Landing Page in die Antragsstrecke, keine Optimierung pro Endgerät des Besuchers
ANSATZ
- Entwicklung Themenspezifischer Landing Pages
- Ausspielung der optimalen Kombination aus Landing Page und Antragsstrecke pro Kampagne, Endgerät und Kontext des Besuchers durch Künstliche Intelligenz

ABLAUF

VERTRAGSVERLÄNGERUNGENIM KUNDENPORTAL STEIGERN
HERAUSFORDERUNG
- Kunden sollen bei der Vertragsverlängerung direkt in höhere Pakete z.B. beim Datenvolumen wechseln
ANSATZ
- Anhand der CRM Daten wird jeder Kunde gescored und Adtelligence verarbeitet den Trigger und spielt an der richtigen Stelle den Crossell aus

ABLAUF

CROSSSELL VON PARTNERKARTEN IM KUNDENPORTAL
HERAUSFORDERUNG
- Kunden sollen bestenfalls im Kundenportal den Vertrag automatisch verlängern und zusätzliche Produkte gleich mit kaufen. Vor allem die Partnerkarte erhöht den CLV stark
ANSATZ
- Optimierung der Customer Experience durch x Varianten
- Anschluss CRM um direkt passende Tarifempfehlungen verarbeiten
- Automatische Einspielung der Partnerkarte an der richtigen Stelle des Verkaufsprozesses und Optimierung durch Machine-Learning Algorithmus

ABLAUF

21% MEHR ABSCHLÜSSE DURCH MARKETINGKANAL-OPTIMIERUNG
HERAUSFORDERUNG
- Trotz hoher Ausgaben für online Marketing keine Steigerung der Online Abschlüsse erkennbar
- Hohe Abbruchrate in der Antragsstrecke für mobile Endgeräte
- Keine Berücksichtigung des Besucher-Segments
ANSATZ
- Entwicklung Device-optimierter Varianten der Produktseite und der Antragsstrecke
- Einsatz eines KI Algorithmus zur optimierten Anzeige von Produktseiten und Antragsstrecken-Kombinationen
- Verarbeitung von Besucher-Informationen aus dem Marketing-Kanal

ABLAUF

STEIGERUNG DER KONVERSIONSRATEN FÜR GOOGLE SHOPPING ANZEIGEN
HERAUSFORDERUNG
- Nur eine Produktdetailseite für alle Kategorien
- Keine zielgruppenspezifische Ausspielung von Produktdetailseiten für Google Shopping Anzeigen
- Keine Berücksichtigung der Anzahl der Besuche
ANSATZ
- Entwicklung zielgruppenspezifischer Produktdetailseiten mit Fokus auf die Kategorie
- Ausspielung der Produktdetailseiten durch den Machine Learning Algorithmus pro Endgerät, Marketingkanal und Kontext des Besuchers
- Unterschiedliche Fokussierung auf CTAs je nach Anzahl der Besuche

ABLAUF

OPTIMIERUNG DER BESTELLWERTE
HERAUSFORDERUNG
- Bestell- und Ertragswerte pro Kauf sind zu gering
- Kostenloser Versand Anreiz mit Mindestbestellwert wird nicht genutzt
ANSATZ
- Erstellung von Produktseiten und Warenkorb-Varianten
- Anzeige des Restbetrags bis zur Gratis-Lieferung
- Verringerung der Abbruchquoten durch Sticky „Zum Warenkorb“ und „Zur Kasse“ Elemente

ABLAUF

OPTIMIERUNG DER PRODUKTREIHENFOLGEN DURCH MACHINE LEARNING
HERAUSFORDERUNG
- Hoher Kosten und Keywordpreise bei Google AdWords
- Neukunden werden überwiegend über Google gewonnen
- Kaum Potential der Conversion Optimierung über Online Marketing
ANSATZ
- Optimierung der Produktreihenfolgen auf Übersichtsseiten
- Einsatz eines Machine Learning Algorithmus zur Ermittlung der optimalen Produktreihenfolge pro Kampagne, Suchbegriff und Endgerät
- Automatische Ermittlung der optimalen Varianten pro Besuchersegment

ABLAUF

STEIGERUNG DER REGISTRIERUNGEN MIT ADTELLIGENCE MACHINE LEARNING
HERAUSFORDERUNG
- Sehr hohe Anzahl unterschiedlicher Landing Pages
- Manuelles AB Testing ist nicht umsetzbar
- Keine Nutzung der Besucher-Interessen pro Affiliate Partner
ANSATZ
- Optimierung der Ausspielung mit einem Machine Learning Algorithmus
- Optimierte Ausspielung der Landing Pages je nach Affiliate Partner, Endgerät und Sprache
- Automatische Ermittlung der optimalen Varianten pro Besuchersegment

ABLAUF

STEIGERUNG DER REGISTRIERUNGEN MIT ADTELLIGENCE MACHINE LEARNING
HERAUSFORDERUNG
- Verarbeitung sehr hoher Besucheraufkommen
- Manuelles AB Testing ist nicht umsetzbar
- Keine Nutzung der Besucher-Interessen pro Affiliate Partner
ANSATZ
- Entwicklung neuer Landing Pages mit dynamischen Bereichen für multivariates Testing
- Optimierung der Ausspielung durch einen Machine Learning Algorithmus pro Affiliate Partner und Endgerät
- Automatische Ermittlung der optimalen Varianten pro Besuchersegment

ABLAUF

STEIGERUNG DER CONVERSION RATE DURCH OPTIMIERUNG DER GESAMTEN USER JOURNEY
HERAUSFORDERUNG
- Alle Besucher erhalten eine statische Seite für Produktdetails, Warenkorb und Abschlussstrecke
- Aktuelle Kampagnen und Rabatte können nicht prominent kommuniziert werden
- Warenkorb und Abschlussstrecke zeigen nicht die ausgewählten Produkte
ANSATZ
- Erstellung von je zwei Landing Page-, Warenkorb-, und Abschlussstrecken-Varianten mit dynamischen Bereichen
- Ausspielung der optimalen Kombination der Varianten je nach Kampagne, Endgerät und Login-Status durch den Machine Learning Algorithmus

ABLAUF

MEHR VERKÄUFE DURCH OPTIMIERUNG DER PRODUKTÜBERSICHTSEITEN AUF ZIELGRUPPEN
HERAUSFORDERUNG
- Eine statische Kategorie- und Produktdetailseite für alle Zielgruppen aus Facebook Kampagnen
- Facebook Zielgruppen werden nicht zur Optimierung genutzt
- Geringe Conversion Rate bei FB Kampagnen
ANSATZ
- Erstellung zielgruppenspezifischer Landing Pages mit dynamischen Bereichen
- Übermittlung von Produktfeed- und Facebook Kampagneninformationen an die Adtelligence Plattform
- Ermittlung und Ausspielung der Landing Pages über Kombination der optimalen dynamischen Inhalte pro Zielgruppe und Endgerät

ABLAUF

1-ZU-1 PERSONALISIERUNG MIT FACEBOOK CUSTOM AUDIENCE TARGETING
HERAUSFORDERUNG
- Keine Optimierung der Produktreihenfolge für Facebook Anzeigen-Klicks
- Facebook Zielgruppen werden nicht zur Optimierung genutzt
- Geringe Effizienz von Facebook Anzeigen
ANSATZ
- Besucher-Informationen (Facebook Zielgruppen) werden in Echtzeit an die Adtelligence Plattform übergeben
- Automatische Ermittlung und Ausspielung der optimalen Produktreihenfolge durch den Machine Learning Algorithmus
- Vorab-Training des Algorithmus mit historischen Transaktionsdaten, um direkt eine optimierte Auslieferung zu gewährleisten

ABLAUF

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