Unser ganzer Stolz:
Erfolgreiche Kundenprojekte aus den letzten 10 Jahren

STEIGERUNG PARTNERUMSÄTZE

• Die Kunden einer Bank sind mit dem appbasierten eCommerce Marktplatz nicht vertraut
• Die Vorteilswelt (mit Gutscheincodes) soll betont werden, um das Geschäftsmodell weiter zu stärken

• Auf Basis der Girokonto-Transaktionen bekommen Nutzer passgenaue Angebote in der App über die Vorteilswelt angezeigt.
• Optional werden personalisierte und automatisierte E-Mails mit Angeboten verschickt

VERBESSERUNG APP RATING

IN APPLE APP-STORE UND GOOGLE PLAYSTORE

• Bewertung in App-Store und Playstore steigern

• Messung von „Erfolgsmomenten“ in der App
• Automatischer Versand von Net Promoter Sscore (NPS)-Befragung, wenn ein „Erfolgsmoment“ erreicht wurde
• Direkte In-App Nachricht zur Bewertung der App, sofern sein NPS über 7 liegt

KONTO AKTIVIERUNGSRATE

IN DER APP UND WEBPORTAL STEIGERN

• Viele Nutzer registrieren sich zwar für die App, verbinden jedoch nicht sofort ein Bankkonto und bleiben somit inaktiv

• Zusammenführung der Stammdaten, App-Nutzungsdaten & Zahlungsstromdaten der Kunden
• Automatische Erkennung von inaktiven Neukunden
• Ansprache der inaktiven Kunden zum passenden Zeitpunkt in der Customer Journey – automatisiert und personalisiert

CROSS- & UPSELL DER NÄCHSTBESTEN VERSICHERUNG

durch Cross-Selling Kampagnen & Automatisierung des E-Mail-Marketings

• Das Unternehmen – ein Maklerpool mit vielen angeschlossenen Maklern – verkauft hauptsächlich über via Vor-Ort Besuche und Telefon
• Viele Makler arbeiten noch händisch und ohne strukturierten und automatisierten Bestandskunden-Digitalvertrieb

• Intelligente Zusammenführung der CRM- und Produktdaten
• Algorithmische Zielgruppenbildung und Analyse des Potenzials
• 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 erfolgt

16% MEHR ABSCHLÜSSE

durch SEA-Optimierung pro Suchwort

• Geringe Conversion Rates in der Neukundenakquise
• Hoher Wettbewerb und hohe Kosten bei Keywords im Versicherungsbereich
• Keine gezielte Ansprache einzelner Besuchergruppen

• Algorithmische 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

47% MEHR LEADS

durch Personalisierung in über 100 Varianten

• Eine statische Seite für alle Versicherungen
• Besucher muss umständlich zum gewünschten Produkt navigieren
• Keine Anpassung der Seite an die Besucherbedürfnisse

• 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

20% MEHR ABSCHLÜSSE

durch Onsite-Optimierung pro Suchwort

• Geringe Conversion Rates in der Neukundenakquise
• Hohe Kosten bei Keywords für Lebensversicherungen
• Steigerung der Effizienz von Marketing Budgets ist nur über Onsite Optimierung möglich

• 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

12% MEHR ABSCHLÜSSE

durch Landing Page Optimierung mit Machine Learning

• Begrenztes Marktvolumen in der Schweiz und entsprechend teuer skalierbar
• Eine statische Landing Page für alle Besucher aus allen Kanälen
• Unflexibler CMS Eigenbau

• Einsatz zielgruppenspezifischer Landing Page Varianten
• Automatische und algorithmisch optimierte Ausspielung der Landing Pages
• Optimierung auf Besucherdaten wie Kampagne, Suchwort, Device und Uhrzeit

10% CONVERSION STEIGERUNG

durch KI-gesteuerte Landing Pages

• Die Neukundenakquise über Online Kanäle ist ausgereizt
• Komplexe Webseite mit komplizierter Navigation
• Optimierung unterschiedlicher Ziele von Terminvereinbarung bis Online-Abschluss

• 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

8% MEHR ABSCHLÜSSE

durch Optimierung pro Besuchergruppe

• Hoher Wettbewerb bei Keywords für Autoversicherung
• Einsatz von Landing Pages nicht möglich
• Vielfältige Versicherungsoptionen für die KFZ Versicherung

• Integration mittels JavaScript auf der Hauptdomain zur Optimierung der KFZ-Versicherung
• Echtzeit-Auswahl der optimalen Besucher-Variante durch den Adtelligence Algorithmus
• Fokus auf unterschiedliche Versicherungsmerkmale pro Besuchergruppe

20% MEHR ABSCHLÜSSE

durch algorithmische Optimierung der Besucherführung

• Komplexe Navigationsstruktur der Webseite
• Viele Klicks von der Einstiegsseite über das Produkt bis zum Abschluss
• Zu geringer Brand- und Trust-Fokus

• 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

20% STEIGERUNG DER CONVERSION RATE

durch Personalisierung der Antragsstrecke

• Kampagnen-Themen werden nicht auf der Landing Page dargestellt
• Ineffiziente Überleitung von der Landing Page in die Antragsstrecke
• Keine Optimierung pro Endgerät des Besuchers

• Entwicklung themenspezifischer Landing Pages und unterschiedlicher Antragsstrecken zur Ermittlung der optimalen Kombination pro Besuchergruppe
• Automatische Ausspielung der optimalen Kombination aus Landing Page und Antragsstrecke pro Kampagne, Endgerät und Kontext des Besuchers durch Künstliche Intelligenz

VERTRAGS­VERLÄNGERUNGEN IM KUNDEN­PORTAL STEIGERN

• Bestandskunden sollen bei der Vertragsverlängerung in höherwertige Tarife wechseln

• Optimierung der Besucherführung in der Vertragsverlängerung durch Einsatz des Machine Learning Algorithmus
• Intelligente Verarbeitung von Backend-Informationen zur Ausspielung von kundenspezifischen Tarif-Angeboten durch Adtelligence

CROSSSELL VON PARTNERKARTEN IM KUNDENPORTAL

• Der Anteil der Vertragsverlängerungen mit Partnerkarte ist in den Shops um ein vielfaches höher als bei der Online-Vertragsverlängerung

• Integration unterschiedlicher Partnerkarten-Module in den Prozess der Vertragsverlängerung
• Automatische und algorithmische Ausspielung des optimalen Partnerkarten-Moduls pro Besucher

21% MEHR ABSCHLÜSSE

DURCH MARKETINGKANAL-OPTIMIERUNG

• 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

• 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

OPTIMIERUNG DER CALLCENTER-EFFIZIENZ

durch Zusammenführung von sämtlichen Datensilos und Anwendung von Scoring-Methoden auf Bestandskunden

• 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 sollen

• Zusammenführung von sämtlichen Datensilos wie Salesforce Sales Cloud, Salesforce Marketing Cloud, NPS Datenbank und verschiedenen Umsatzdatenbanken
• Automatischer und selbstlernender Scoring-Prozess für jeden einzelnen Bestandskunden zur Definition der Anruf-Reihenfolge nach Abschlusswahrscheinlichkeit und Deckungsbeitrag
• Etablierung eines Feedbackprozesses der Callcentermitarbeiter, um Algorithmen mit Informationen zum Lernen zu „füttern“

OPTIMIERUNG DER NEUKUNDENACQUISE UND STEIGERUNG DER MOBILFUNK-VERTRAGSABSCHLÜSSE

durch conversionoptimierten Vertriebstrichter

• Viele Besucher springen in der komplexen Abschlussstrecke ab
• Durch CMS Eigenbau ist die Webseite nicht optimiert auf Endgeräte bzw. Bildschirmgrößen
• Kontext des Nutzers wird ignoriert und jeder potentielle Kunde sieht die gleiche Webseite

• Personalisierung der Abschlussstrecke durch verschiedene Varianten mit unterschiedlichen Feld-Gruppierungen
• Unterschiedliche lange Varianten der Strecke je nach Besucher, z.B. Schnellabschluss für Bestandskunden
• Optimierung auf User Journey im Shop sowie Kontext des Besuchers wie Endgerät, Uhrzeit, usw.

STEIGERUNG DER KONVERSIONSRATEN

FÜR GOOGLE SHOPPING ANZEIGEN

• Nur eine Produktdetailseite für alle Kategorien
• Keine zielgruppenspezifische Ausspielung von Produktdetailseiten für Google Shopping Anzeigen
• Keine Berücksichtigung der Anzahl der Besuche

• Entwicklung zielgruppenspezifischer Produktdetailseiten mit Fokus auf die Produktkategorie
• Ausspielung der Produktdetailseiten durch den Machine Learning Algorithmus pro Endgerät, Marketingkanal und Kontext des Besuchers
• Unterschiedliche Fokussierung auf CTAs je nach Anzahl der Besuche

OPTIMIERUNG DER BESTELLWERTE

• Mindest-Bestellwerte für kostenlosen Versand werden nicht beworben und selten erzielt

• Algorithmische Ausspielung von Produktseiten- und Warenkorb-Varianten mit intelligenter Anzeige des Restbetrags bis zur Gratis-Lieferung
• Verringerung der Abbruchquoten durch Sticky „Zum Warenkorb“ und „Zur Kasse“ Elemente

OPTIMIERUNG DER PRODUKTREIHENFOLGEN

DURCH MACHINE LEARNING

• Hohe Kosten und Keywordpreise bei Google AdWords
• Neukunden werden überwiegend über Google gewonnen
• Kaum Potenzial für Conversion Optimierung über Online Marketing

• 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

STEIGERUNG DER REGISTRIERUNGEN

MIT ADTELLIGENCE MACHINE LEARNING

• Sehr hohe Anzahl unterschiedlicher Landing Pages
• Manuelles AB Testing ist nicht umsetzbar
• Keine Nutzung der Besucher-Interessen pro Affiliate Partner

• 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

STEIGERUNG DER REGISTRIERUNGEN

MIT ADTELLIGENCE MACHINE LEARNING

• Verarbeitung sehr hoher Besucheraufkommen
• Manuelles AB Testing ist nicht umsetzbar
• Keine Nutzung der Besucher-Interessen pro Affiliate Partner

• 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

STEIGERUNG DER CONVERSION RATE

DURCH OPTIMIERUNG DER GESAMTEN USER JOURNEY

• 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

• 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

MEHR VERKÄUFE

DURCH OPTIMIERUNG DER PRODUKTÜBERSICHTSEITEN AUF ZIELGRUPPEN

• Eine statische Kategorie- und Produktdetailseite für alle Zielgruppen aus Facebook Kampagnen
• Facebook Zielgruppen werden nicht zur Optimierung genutzt
• Geringe Conversion Rate bei Facebook Kampagnen

• 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

1-ZU-1 PERSONALISIERUNG

MIT FACEBOOK CUSTOM AUDIENCE TARGETING

• Keine Optimierung der Produktreihenfolge für Facebook Anzeigen-Klicks
• Facebook Zielgruppen werden nicht zur Optimierung genutzt
• Geringe Effizienz von Facebook Anzeigen

• 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

STEIGERUNG DER ABSCHLÜSSE FÜR FLÜGE AUF DER LANDINGPAGE

durch Personalisierung und Engagementsteigerung

• Komplett statische Landingpage für Flugsuchende aus allen Kanälen
• Informationen aus den Marketingkanälen oder Kontextinformationen der Nutzer werrden bisher ignoriert
• Adtelligence hostet alle neuen Landingpages und integriert Such-Formular von Originalseite

• Generierung verschiedener thematischer Landingpages
• Vorausgefüllte Formulare für schnelleren Abschluss
• Vollautomatische Ausspielung von personalisierten Varianten je nach Besucherstandort und weiteren Kontextparametern

STEIGERUNG DES PROVISIONSUMSATZES & DER WEITERLEITUNGSRATE AN REISEANBIETER

durch personalisierte Reise-Landingpage

• Eine statische Seite für alle Segmente aus allen Kanälen
• Ineffiziente Verteilung des Marketingbudgets und teuere Keywords

• Generierung von Keywordbasierten dynamischen Landingpages
• Nutzer gibt „Flug New York“ ein und bekommt eine LP mit Freiheitsstatue ausgespielt
• Automatische Ausspielung je nach Kontext des Nutzers, um Relevanz zu steigern