WIE DIGITAL-ABONNEMENTS WIRKLICH FUNKTIONIEREN Mit … · Piano arbeitet mit Hunderten von Abonnement-Websites zusammen, ermöglicht Tausende von täglichen Transaktionen, und trackt

WIE DIGITAL-ABONNEMENTS WIRKLICH FUNKTIONIEREN

Mit ersten Insights von Pianos Propensity Model LT(x) CLEMENS HAMMACHER | SEPTEMBER 2019

THE DIGITAL BUSINESS PLATFORM

Piano arbeitet mit Hunderten von Abonnement-Websites zusammen, ermöglicht Tausende von täglichen

Transaktionen, und trackt Milliarden von monatlichen User-Interaktionen. Dadurch haben wir einzigartige

Benchmark-Daten über Digital-Abonnements. Daher wissen wir, was funktioniert und was nicht.

Piano bietet eine SaaS-Plattform und Strategische Services für die Optimierung des Digital Content Revenues. Über anonymisierte Daten

verfügt Piano über Benchmark-Daten. Hier ist eine kleine Auswahl unserer weltweit über 1.500 Kunden.


Die Customer Journey

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RetainedConverted

ClickedStopped

PromotedEngaged

Casuals One-offs

• Erneuerung

• Empfehlungen

• Komplettieren

Check-Out

• Wählen unsere

präferierte Option

• Klick auf das

Angebot

• Positive

Darstellung des

Angebots und

der Marke

• Registrierung

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PromotedEngaged

CasualsOne-offs

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Engagement resultiert in mehr Engagement

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Ch

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Anzahl der Pageviews (per Browser)

THE DIGITAL BUSINESS PLATFORM7

Registrierung, Newsletter und Testzugänge fördern Abos.

Newsletter sind ein zentraler Schritt auf dem Weg zum Abonnement. Jegliche Taktik, die

anonyme Besucher in registrierte Besucher umwandelt, hat signifikant höhere

Umwandlungsraten zur Folge. Die durchschnittliche Umwandlungsquote von registrierten

Besuchern ist 10 mal höher als die von anonymen Besuchern.


59,1%TRADITIONALLE REGISTRIERUNG

PROZENTUALE REGISTRIERUNGEN MIT KOMPLETTIERTEM

CHECK-OUT

29,8%SOCIAL SIGN IN (GOOGLE)

PROZENTUALE REGISTRIERUNGEN MIT KOMPLETTIERTEM

CHECK-OUT

Vermeiden Sie Registrierungs- und Check-Out-Hürden



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Promotionen resultieren in signifikanten

Abonnentenspitzen.

Bei einigen unserer erfolgreichsten Kunden konnten mehr

als die Hälfte der Abonnenten durch Promotionen

gewonnen werden.

64%Umsatzzuwachs

im Monat mit

Promotionen

8%Umsatzwachstum

einen Monat nach der

Promotion

Dieser Zuwachs geht

typischerweise auch

nachdem die

Promotion beendet

worden ist weiter.

Average increase in revenue

Non-Closable gegenüber Closable Modellen

Durchschnittlicher Zugewinn an erfolgreichen Umwandlungen

11

14x“Locked Content“

bringt die besten

Umwandlungsquoten.

Piano analysierte sowohl Angebote, bei denen die

Benachrichtigung weggeklickt und weitergelesen

werden konnte, und solche, bei denen das nicht

möglich war. Wenn das Angebot nicht weggeklickt

werden konnte, wurde eine 14x bessere

Umwandlungsquote erreicht.


Nicht Reichweite, sondern

Häufigkeit entscheidet.

Es dauert bis ein User auf ein Angebot klickt. Die Graphik zeigt den Durchschnittswert der betrachteten Titel in

Bezug auf den prozentualen Anteil der Umwandlungen hinsichtlich der Anzahl der gezeigten Angebote. Einige User

wandeln natürlich schnell, aber die Mehrheit wandelt erst nach häufig gezeigten Angeboten um. Das

Geschäftsmodell — Metered, Freemium oder harte Paywall — sowie Promotionen und Angebotstaktiken haben

einen entscheidenden Einfluß auf die erreichten Resultate. Jüngste Piano-Daten zeigen dass der erzielte Preis mit

der Anzahl der gezeigten Angebote ansteigt.

Pro

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Anzahl der gezeigten Angebote



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13

THE BUSINESS PLATFORM FOR DIGITAL MEDIA 14

Piano Benchmark Data

Einige wenige Artikel sind für die meisten Neuabonnenten

verantwortlich.

Besucher konvertieren wesentlich wahrscheinlicher auf Inhaltsseiten mit hohem

Wert. Nur 2% der Artikel generieren 80% der Neuabonnenten aufgrund von

Einzelartikeln.

Cu

mu

lati

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Percent of articles published


Werkstattbericht Piano LT(x)

Unser Piano LT[x] Machine Learning

Model verortet individuelle User nach

ihrer Wahrscheinlichkeit, ein

Abonnement abzuschließen.

Jedes Publikum, jede Website und jedes

Angebot ist unterschiedlich und wird

automatisch optimiert.

Durch LT[x] kann verstanden warden,

welche Faktoren die Wahrscheinlichkeit

am moisten beeinflussen.

Profilierung hoher Wahrscheinlichkeit

TAGESZEIT

60%+ Pageviews am Abend

WOCHENZEIT

80%+ Pageviews an Wochentagen

DEVICE

75%+ Desktop Visits

WEITERLEITUNG

20%+ direkte Desktop Visits

INTENSITÄT

4+ aktive Tage

TIEFE

2+ Segmente gelesen

BesucherHigh likelihood to subscribe

TAGESZEIT

40%+ Pageviews am Morgen

CONSUMPTION

95%+ Artikel-Pageviews

DEVICE

70%+ der Besuche sind mobil

Weiterleitung

20%+ Social Visits

INTENSITÄT

1 Pageview pro Visit

TIEFE

Weniger als 3 Autoren gelesen

BesucherLow likelihood to subscribe

Profilierung niedriger Wahrscheinlichkeit

Piano LT[x] ermöglicht zudem, User mit

niedriger Wahrscheinlichkeit anders zu

behandeln, so dass diese kein

Bezahlangebot sehen, zur Newsletter-

Registrierung aufgefordert werden oder

deren Engagement gefördert wird.

Dieser dynamische Ansatz erlaubt mehr

Flexibilität die für den einzelnen Titel

passende Balance zwischen digitalem Ad

und Content Revenue zu finden.


Jeder Titel ist extrem anders!


Die wichtigsten Metriken variieren von Titel zu Titel

Example Data

19

-40% -30% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40%

Unique sections read

Number of active days

Desktop visits

Number of article pageviews

Pageviews per visit

Share of visits in evening

Number of days with paywall hit

Ratio of visits outside US

Number of visits from social

Share of visits on weekend

Share of visits from social

Mobile visits

ABNEHMENDE SUBSCRIPTION LIKELIHOOD IZUNEHMENDE SUBSCRIPTION LIKELIHOOD


Beispiel 2: Andere Metriken sind wichtigAnother example site

20

-60% -50% -40% -30% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50%

Share of visits from social

Visits from social

Average number of days between visits

Earliest hour visited

Number of mobile visits

Average hour visited

Share of pageviews on weekdays

Registeration state

Pageviews per active day

Weekday pageviews

DECREASED SUBSCRIPTION LIKELIHOOD INCREASED SUBSCRIPTION LIKELIHOOD


Beispiel 3: Wieder andere Metriken sind wichtigThird example site

21

-40% -30% -20% -10% 0% 10% 20% 30% 40%

Average Hour Visited

Weekday pageviews

Number of days with paywall hits

Number of morning pageviews

Ratio of days with paywall hits

Total number of offers seen

Average number of days between visits

Days between first and last visit in period

Share of morning pageviews

Days between paywall hits

DECREASED SUBSCRIPTION LIKELIHOOD INCREASED SUBSCRIPTION LIKELIHOOD

Time period: 07/19/19 to 8/19/19



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0%

3%

7%

10%

13%

16%

Geringes Engagement (1-5 aktive Tage) Mittleres Engagement (6-15 aktive Tage) Hohes Engagement (16-31 aktive Tage)

Kü

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igu

ngs

qu

ote

Kündigungsquoten nach Intensität des Engagements

Kundenengagement bleibt auch nach dem Kauf elementar.


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Ret

enti

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Rat

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Upper + Lower QuartilesMedian

Das größte Risiko für monatliche Abonnements ist in den ersten Monaten

Piano Benchmark Data

MAR2017 JAN MAY JUL SEP NOV MAR2017 JAN MAY JUL SEP NOV

Cumulative subscription revenue

UX change

Design update

Split test variant

Mehr Aktion resultiert in besseren Resultaten.

Diese Graphik von einer Piano Case Study zeigt wie Hunderte von

Marketing Optimierungen und Tests einen stetigen Umsatzanstieg auslösen.

piano.io

One World Trade Center

New York, NY 10007 USA

+1 646 350 1999

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