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🟢 So optimiert ihr die Abo-Journey
4 Learnings von Upscore-CEO Andreas Demuth
Lennart Schneider
January 09, 2025
Der Weg vom ersten Website-Besuch bis zum Abo-Abschluss ist oft sehr lang. Dazwischen können hunderte Seitenaufrufe liegen und je besser ihr die versteht, desto besser könnt ihr eure Angebote auf einzelne Nutzer zuschneiden oder zumindest aus den Bewegungsmustern lernen.
Damit das gelingt, braucht ihr drei Dinge:
Gute Daten
Tools, mit denen ihr sie auswerten könnt
Eine Daten-Kultur, um gute Schlüsse daraus zu ziehen
In der neuen Podcast-Folge spreche ich mit Upscore-Gründer und CEO Andreas Demuth und er erklärt uns, wie man die User Journey trackt und optimiert. Das Thema ist ein bisschen nerdy, aber gerade deshalb finde ich, dass man sehr viel aus dem Gespräch lernen kann - auch und vor allem, wenn ihr keine Daten-Experten seid.
Falls du Upscore nicht kennst: Sie beschreiben sich als Content Intelligence Plattform für Publisher. Das klingt ein bisschen kryptisch, aber du kannst es dir wie ein Google Analytics vorstellen, das speziell für Redaktionen und Abo-Marketing entwickelt wurde. Außerdem haben sie Tools für personalisierte Content-Empfehlungen und einfache AB-Tests auf der Paywall.
Sie sind bei über 350 Websites in zehn Ländern im Einsatz, darunter stern, heise online und die Passauer Neue Presse. In Summe können sie pro Monat über 10 Milliarden Seitenaufrufe und 200 Millionen Paywall-Ausspielungen tracken.
In der heutigen Newsletter-Ausgabe lernst du, wie das Tracking der User Journey genau funktioniert und welche Tipps Andreas gibt, um die Datenkultur im Team zu stärken.
Kleiner Disclaimer: Upscore sponsert regelmäßig meinen Podcast und Newsletter, aber die heutige Ausgabe ist keine bezahlte Werbung. Vielleicht interessiert es überhaupt niemanden, aber mir ist die klare Trennung zwischen Werbung und Inhalt wichtig.
1. Wie misst man überhaupt die Nutzung?
Was machen Tools wie Google Analytics oder Upscore eigentlich genau? Ich vermute, die meisten haben davon ein grobes Verständnis, aber ich glaube, es hilft, mal eine Ebene tiefer zu schauen. Und da sind wir bei einem Begriff, der in diesem Kontext häufig auftaucht: Events.
Ich spreche hier nicht von Partys, sondern Events sind im technischen Sinne Aktionen, die ein Nutzer auf einer Website auslöst. Also:
Nutzer öffnet eine Website
Nutzer klickt auf einen Button
Nutzer scrollt nach unten
Nutzer spielt ein Video ab
…
Webtracking-Tools (also Google Analytics, Upscore und Co.) speichern jedes dieser Events in einer Datenbank ab (stellt euch das wie eine riesige Excel-Tabelle vor) und ergänzen den Klick mit zusätzlichen Infos. Also:
Wann war der Klick?
In welchem Browser?
Auf welchem Gerät?
War der Nutzer schon mal auf der Seite?
…
Spannend wird es jetzt, wenn man diese Basisdaten noch mit anderen Quellen anreichern kann. Zum Beispiel mit …
Daten aus dem Content Management System: Wie lautete die Überschrift? Wer war die Autorin? Sollte der Text eher unterhalten oder Informieren (User Needs)
Daten aus der Abo-Verwaltung: Ist der Nutzer Abonnent? War er schon mal Abonnent?
Daten aus dem SSO: Ist der Nutzer gerade eingeloggt? Mit welchem Account?
…
Durch die Kombination dieser Daten kann man dann tiefergehende Analysen anstellen und Nutzungsmuster erkennen, oder sogar personalisierte Angebote auf Basis des bisherigen Nutzungsverhaltens ausspielen.
Aber Vorsicht: Was ihr wann abspeichern dürft ist rechtlich komplex und hängt mit den Cookie-Bannern zusammen, die uns bei jedem Seitenaufruf ins Gesicht springen.
2. Warum ihr eine Single Source of Truth braucht
Ihr kennt das sicherlich: Zwei Abteilungen sind sich uneinig, also will man auf Basis von Daten entscheiden, was der richtige Weg ist.
Das Problem: Jeder bringt seine eigene Excel-Tabelle mit und die Daten, die eigentlich das gleiche messen sollten, unterscheiden sich eklatant.
Leider kommt das im Geschäftsalltag noch viel zu oft vor, weil die Abteilungen als Silos arbeiten und jedes Silo eigene Tools und Business-Logiken betrachtet.
In diesen Situationen braucht man eine Single Source of Truth, also eine Datenquelle, auf die sich alle einigen können. Dann passen die Seitenaufrufe, über die sich die Redakteure freuen auch endlich zu den Paywall-Kontakten, die das Marketing-Team ins Abo konvertieren möchte.
3. Bringt die Daten zu den Menschen
Nicht jeder Mitarbeiter ist ein Datenprofi und auch nicht jeder muss täglich in den Dashboards arbeiten. Aber inzwischen haben die meisten verstanden, dass Daten für den Erfolg wichtig sind und wollen wissen, ob ihre Texte oder Kampagnen ein Erfolg waren.
Gerade für Nutzer, die eher selten mit Daten zu tun haben, empfiehlt Andreas morgendliche E-Mail-Reportings. Denn wenn die Performance-Daten vom Vortrag schon im Postfach liegen, wenn man sich auf den Weg ins Büro macht, können auch Daten-Laien eine Leidenschaft für KPIs entwickeln.
4. Die Personalisierungsrate wird überschätzt
Je individueller man die Interessen der Website-Besucher anspricht, desto eher schließen sie ein Abo ab oder bleiben. In der Theorie total naheliegend, in der Praxis leider nicht so einfach.
Denn um sinnvoll zu personalisieren, braucht man erst mal Daten über die Nutzer. Und weil viele Nutzer auf Nachrichtenseiten keine regelmäßigen Besucher sind, ist diese Datenbasis relativ dünn.
Andreas spricht davon, dass die sogenannte Coverage, also der Anteil der Nutzer, denen man ein personalisiertes Angebot ausspielen kann, meist unter 50 % liegt. Das liegt darin, dass sie weniger als drei Sessions innerhalb der letzten Monate hatten.
Deswegen empfiehlt er, mehr Fokus auf die Default-Experience zu legen, denn die wird ein Großteil der Nutzer sehen. Das soll nicht heißen, dass Personalisierung keine gute Idee ist, nur in der Praxis werdet ihr damit nur einen kleinen Teil eurer Website-Besucher überhaupt erreichen.
Im Podcast verrät Andreas noch, welche AB-Tests an der Paywall besonders erfolgreich waren und warum er Neukundenakquise wichtiger findet als Kundenbindung.
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