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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.

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Wählen Sie Ihre Branche aus:

BANKEN

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

PAYMENT

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

VERSICHERUNGEN

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

ENERGIE

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

TELCO

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

E-COMMERCE

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

GAMES

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

FASHION

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

CLASSIFIED

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