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 Google AdWords-Kosten und hoher Wettbewerb auf dem Markt
- Manuelle Anpassung von Landing Pages für über 100 Varianten
ANSATZ
- Mit Machine Learning-Algorithmus wird die Segmentierung und 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 erweiterte 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 E-Mails
- Kreditkarten-Upsell auf Premiumkarte
- Cross Sell 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 nächstbeste 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 DER AKTIVIERUNGSRATE BEI NEUEN NUTZERN
+ NUTZUNG DER BANKING APP
durch Neukunden Aktivierung + Engagement entlang des Lifecycles
HERAUSFORDERUNG
- Der Kunde ist eine Neobank und Tochter einer größeren Bank und betreibt eine Multibanking-App und ein Banking Webportal
- Problem: Viele Nutzer registrieren sich zwar für die App, verbinden aber nicht sofort ein Bankkonto und bleiben somit inaktiv.
ANSATZ
- Intelligente Zusammenführung der Stamm- und App-Nutzungsdaten
- Automatisierte tägliche Selektion der inaktiven Kunden und Versand von mehrstufigen Emailkampagnen zur Aktivierung, Engagement und Upsell
- Automatische Reminder Emails nach 7 Tagen, falls keine Reaktion stattfindet
ABLAUF
STEIGERUNG TOPLINE REVENUES
durch Neukunden Aktivierung, Cross- und Upsell
HERAUSFORDERUNG
- Es konnten nur eine begrenzte Anzahl an Kampagnen pro Monat ausgespielt werden
- Die meisten Aufgaben mussten manuell geplant und ausgeführt werden.
ANSATZ
- Intelligente Zusammenführung der Stamm- und App-Nutzungsdaten
- Automatisierte tägliche Selektion der inaktiven Kunden und Versand von mehrstufigen Emailkampagnen zur Aktivierung
- Automatische Reminder Emails nach 7 Tagen, falls keine Reaktion stattfindet
ABLAUF
Steigerung der Abverkäufe an Bestandskunden
durch Analyse von Girokonto und CRM Daten
HERAUSFORDERUNG
- Die Bank 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 und zeigen sehr großes Potenzial. Auch der Kanal Brief/Post ist hier noch sehr wichtig für viele Kunden
ANSATZ
- Intelligente Zusammenführung der Stamm- und Kontodaten
- Planung von verschiedenen Upsell Use Case
- Selektion der inaktiven Kunden und Versand von mehrstufigen Emailkampagnen zur Aktivierung
- Automatische Reminder über Email und Brief
ABLAUF
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
CROSS- & UPSELL DER NÄCHST BESTEN VERSICHERUNG
Durch Cross-Selling Kampagnen & Automatisierung des E-Mail-Marketings
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 und Zielgruppenselektion
- Automatisiertes Senden der E-Mails an Kunden die in das passende Segment für KFZ, PKV, Zahnzusatz etc. passen
- Automatische mehrstufige E-Mail Kampagnen, falls keine Reaktion stattfindet
ABLAUF
16% MEHR ABSCHLÜSSE
Durch SEA-Optimierung pro Suchwort
HERAUSFORDERUNG
- Geringe Conversion Rates in der Neukundenakquise
- Hoher Wettbewerb und hohe Kosten bei Keywords im Versicherungsbereich
- Keine gezielte Ansprache einzelner Besuchergruppen
ANSATZ
- Optimierung der Landing Page pro Suchwort, Kampagne und Endgerät des Besuchers
- Einsatz neuer Landing Pages mit Fokus auf die Vorteile der Versicherung pro Zielgruppe
- Nutzung von unterschiedlich langen Varianten pro Device
ABLAUF
47% mehr Leads
Durch Personalisierung in über 100 Varianten
HERAUSFORDERUNG
- Eine statische Seite für alle Versicherungen
- Besucher muss umständlich zum gewünschten Produkt navigieren
- Keine Anpassung der Seite an die Besucherbedürfnisse
ANSATZ
- Optimierung der Leadgenerierung für alle Versicherungsprodukte
- Einsatz von über 100 Landing Pages für unterschiedliche Produkte und Besucherbedürfnisse
- Optimierung auf Suchwort, Kanal, Device und Häufigkeit der Besuche durch den Adtelligence KI-Algorithmus
ABLAUF
20% MEHR ABSCHLÜSSE
Durch Onsite-Optimierung pro Suchwort
HERAUSFORDERUNG
- Geringe Conversion Rates in der Neukundenakquise
- Extrem hohe Kosten bei Keywords für Lebensversicherungen
- Steigerung der Effizienz von Marketing Budgets ist nur über Onsite Optimierung möglich
ANSATZ
- Optimierung der Landing Page pro Suchwort, Kampagne und Informationsstand des Besuchers durch den Adtelligence Algorithmus
- Einsatz unterschiedlicher Landing Pages unter Berücksichtigung der Anzahl der Besuche und der Abschlusswahrscheinlichkeit
ABLAUF
12% MEHR ABSCHLÜSSE
Durch Landing Page Optimierung mit Machine Learning
HERAUSFORDERUNG
- Begrenztes Marktvolumen der Schweiz und entsprechend teuer skalierbar
- Eine statische Landing Page für alle Besucher aus allen Kanälen
- Unflexibler CMS Eigenbau
ANSATZ
- Einsatz zielgruppenspezifischer Landing Page Varianten
- Automatische und algorithmisch optimierte Ausspielung der Landing Pages
- Optimierung auf Besucherdaten wie Kampagne, Suchwort, Device und Uhrzeit
ABLAUF
10% CONVERSION STEIGERUNG
Durch KI-gesteuerte Landing Pages
HERAUSFORDERUNG
- Die Neukundenakquise über Online Kanäle ist ausgereizt
- Komplexe Webseite mit komplizierter Navigation
- Optimierung unterschiedlicher Ziele von Terminvereinbarung bis Online-Abschluss
ANSATZ
- Auslagerung der relevanten Produkte auf separate Landing Pages
- Automatische und algorithmisch gesteuerte Ausspielung der Landing Pages pro Produkt und Zielgruppe
- Optimierung der Ausspielung auf alle Besucherdaten durch den Adtelligence KI-Algorithmus
ABLAUF
8% MEHR ABSCHLÜSSE
Durch Optimierung pro Besuchergruppe
HERAUSFORDERUNG
- Hoher Wettbewerb bei Keywords für Autoversicherung
- Einsatz von Landing Pages nicht möglich
- Vielfältige Versicherungsoptionen für die KFZ Versicherung
ANSATZ
- Integration mittels JavaScript auf der Hauptdomain zur Optimierung der KFZ-Versicherung
- Echtzeit-Entscheidung der optimalen Besucher-Variante durch den Adtelligence Algorithmus
- Fokus auf unterschiedliche Versicherungsmerkmale pro Besuchergruppe
ABLAUF
20% MEHR ABSCHLÜSSE
Durch algorithmische Optimierung der Besucherführung
HERAUSFORDERUNG
- Komplexe Navigationsstruktur der Webseite
- Viele Klicks von der Einstiegsseite über das Produkt bis zum Abschluss
- Zu geringer Brand- und Trust-Fokus
ANSATZ
- Integration mittels JavaScript auf der Hauptdomain zur Optimierung der Seitenstruktur
- Verkürzung des Funnels durch algorithmisch optimierte Besucherführung auf der Webseite
- Einsatz unterschiedlicher Device-optimierter Varianten pro Besuchergruppe
ABLAUF
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
VERTRAGSVERLÄNGERUNGEN IM 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
OPTIMIERUNG DER CALLCENTER-EFFIZIENZ
durch Zusammenführung und Scoring von Kundendaten
HERAUSFORDERUNG
- Callcenter haben das Ziel einer 100% Kundenabdeckung pro Quartal, schaffen dies aber fast nie und benötigen daher eine intelligente Priorisierung, wen Sie als erstes anrufen sollten.
ANSATZ
- Intelligente Zusammenführung von sämtlichen Datenquellen, wie z.B. Salesforce CRM und Stammdatenbank oder 3rd Party Daten wie z.B. Stat. Bundesamt
- Intelligentes Scoring der einzelnen Bestandskunden, welches über die Zeit lernt und sich automatisch optimiert
- Zurückspielen der Priorisierung an Callcenter
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
Unsere Produkte im Überblick
Welche Use Cases kann man umsetzen?
Wie können wir Ihnen weiterhelfen?