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 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?

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