Prognose-Modell steigert Auflagen und Umsätze im Verlagswesen

Ein großes Verlagshaus hat mit Hilfe eines Prognose-Modells seine Vertriebsprozesse umfassend optimiert. Relavante Kennzahlen – wie Haltbarkeiten, Wandlungsquoten oder Auflagen – können zuverlässig vorhergesagt und gezielt beeinflusst werden.

Prognose-Modell steigert Auflagen und Umsätze im Verlagswesen
(Bild: istockphoto, Eronika)

Ausgangssituation

Der digitale Wandel setzt die Verlage unter Handlungsdruck: Einerseits gilt es, den Übergang von Print zu Online erfolgreich zu bewältigen. Andererseits bieten gut gepflegte Datenbestände und leistungsfähige Analyseplattformen die Möglichkeit, Vertriebsprozesse umfassend zu optimieren. So zeigt das Beispiel eines großen deutschen Verlagshauses, wie sich branchenrelevante Kennzahlen – wie etwa Haltbarkeiten, Wandlungsquoten oder Auflagen – zuverlässig prognostizieren und gezielt beeinflussen lassen.

Lösung

Bis heute bewerten die meisten Verlage den Erfolg von Vertriebsaktionen erst im Nachhinein. Bei Beendigung einer Leadkampagne werden die gewonnen Adressen gezählt, die Responses folgen im Zuge der – teils mehrstufigen – Nachfassaktionen. Die Wandlungsquoten werden schließlich erst nach definierten Zeiträumen wie 30, 90 oder sogar 365 Tagen erhoben. Mitunter liegen die Kampagnenergebnisse also erst nach einem Jahr vor.

Ziel des Prognose-Modells ist es, alle signifikanten Kennzahlen kontinuierlich zu ermitteln. Zu diesem Zweck werden bereits vorhandene Auftrags-, Kunden- und Kampagnendaten in jeder Kampagnenphase auf verschiedene Weise kombiniert und mit weiteren Informationen angereichert. Heißt konkret: Bereits bei der Planung lassen sich auf Basis von Kampagnendaten, wie Angeboten, Werbemedien, Prämieninformationen oder saisonalen Faktoren, erste Aussagen zu Responsequoten, Wandlungsverhalten und resultierenden Auflagen treffen. Diese Erkenntnisse werden mit jeder weiteren Aktionsstufe verfeinert. So kommen im Rahmen der Adressselektion allgemeine Informationen über die Kunden hinzu, wie zum Beispiel Geo-Daten oder spezielle Interessen. Mit Kampagnenbeginn kann schließlich das konkrete Kundenverhalten einbezogen werden, wie etwa das digitale Nutzungsverhalten, Zahlungsinformationen oder die Interaktion mit dem Kundenservice. Das Modell passt sich also auch kontinuierlich den aktuellen Entwicklungen an.

Kundennutzen

Somit erlaubt das Modell dem Verlag nicht nur eine kontinuierliche und verlässliche Auflagenprognose. Vielmehr wird der Erfolg einer Kampagne schon im Vorfeld gemessen, und nicht erst nach Monaten. Daher können die Verantwortlichen bei Bedarf in die Planung eingreifen und durch konkrete Maßnahmen nachjustieren – mit entsprechend positiven Effekten auf die relevanten Kennzahlen. Darüber hinaus sind kurz- und mittelfristige Erlösprognosen, Cashflow-Erwartungen und Vorhersagen zu Kündigungen möglich. Und was ganz entscheidend ist: Erstmals können langfristige Ziele, wie die Verbesserung von Wandlungsquoten, Haltbarkeitskurven und Bezahlquoten, gezielt gesteuert werden.

Produkte

  • Microsoft SQL Server
  • Microsoft Integration Services (SSIS)
  • Microsoft Reporting Services (SSRS)
  • Microsoft Analysis Services (SSAS)
  • Microsoft Dynamics CRM
Teilen auf

We turn data into value! Kontaktieren Sie uns.

Gerne beraten wir Sie persönlich!
Rufen Sie uns an oder schreiben Sie eine E-Mail.

Jetzt kontaktieren