Kundenindividuelle Preise – Market-Based Pricing für Abonnements

Tageszeitungsverlage kämpfen mit einer Vielzahl von Herausforderungen – sinkende Printauflagen, sinkende Anzeigenerlöse und steigende Kosten. Um weiterhin wirtschaftlich zu arbeiten, haben viele Verlage deshalb in den letzten Jahren die Abo-Preise kontinuierlich erhöht. Steigende Abo-Preise führen allerdings dazu, dass es immer schwieriger wird, neue Kunden zu dem höheren Preisniveau zu gewinnen.

Quelle: SCHICKLER/BDZV Trendumfrage 2019

Verlage öffnen sich daher dem Market-Based Pricing (MBP). Mehr als 2/3 der Verlage sehen in einer Differenzierung von Preisen mehr Chancen als Risiken.

MBP bedeutet, dass unterschiedlichen Kunden unterschiedliche Preise für ein identisches Produkt (z.B. ein Print-Abo) angeboten werden. Zwei Kunden, die ein Abo mit identischem Leistungsumfang gebucht haben, zahlen entsprechend nicht zwangsläufig den gleichen Preis. In vielen anderen Branchen hat sich diese Praktik bereits breit etabliert. So werden Ihnen online bei Reiseportalen oder Airlines unterschiedliche Preise je nach Ihrer Browserhistorie anzeigt. Auch im Pay-TV-Bereich und bei Telefon-/Internetanbietern wird dies eingesetzt.

Ziel des Market-Based Pricings ist es Kunden mit hoher Zahlungsbereitschaft ein Abo zum Normalpreis zu verkaufen. Kunden mit einer niedrigeren Zahlungsbereitschaft werden gleichzeitig mit einem geringeren Preis gewandelt. In Summe werden dadurch mehr Neukunden gewonnen, ohne das Preisniveau strukturell zu senken.

Die Crux eines erfolgreichen MBP-Systems besteht darin herauszufinden, welche Kunden eine hohe Zahlungsbereitschaft besitzen und welche eher eine niedrige. Nur wenn dieses Wissen vorhanden ist, kann auch jedem Kunden der Preis angeboten werden, den er maximal zu zahlen bereit ist und bei dem der Verlag mit diesem Kunden die bestmögliche Marge verdient.

Entscheidend hierfür ist, Daten über Kunden zu sammeln, operativ verfügbar zu machen und datengestützt Vorhersagen zu treffen, was der optimale Preispunkt für jeden Kunden ist, den wir z.B. aus der Probe in das Abo wandeln möchten. Die Einführung und Umsetzung von MBP ist auch immer ein Daten-Thema.

Je mehr ich über Kunden weiß, desto besser kann seine Preisbereitschaft vorhergesagt werden. Relevante Daten sind z.B. Daten über das demographische Umfeld des Kunden und sämtliche bisherigen Interaktionen mit dem Verlag (vorherige (Probe-)Abos, Reklamationen, Anrufe im Service-Center, Online-Nutzungsdaten). Sind diese Daten für sämtliche Kunden gesammelt und in guter Qualität verfügbar, können Zusammenhänge zwischen diesen Merkmalen und der Preisbereitschaft durch Datenanalyse-Methoden gewonnen werden. Durch den Einsatz von K.I. (Künstliche Intelligenz) -Algorithmen, lässt sich für jeden Kunden ein optimaler Preis vorhersagen.

Preisbereitschaft ist ein wichtiges Kriterium, um ggf. Preise zu differenzieren. Die eigene Kostenbasis ist es jedoch auch. Die Margen je Abo unterscheiden sich teilweise extrem, wenn wir unterschiedliche variable Kosten berücksichtigen, insbesondere im Bereich der Logistikkosten. Für die Ermittlung der optimalen Preispunkte ist daher auch eine kontinuierliche Bereitstellung von Kostendaten sinnvoll. Mit Hilfe dieser Kostendaten wird verhindert, dass der optimale Preis für jeden Kunden kein Preis ist, mit dem der Verlag sich einen zu niedrigen Deckungsbeitrag oder sogar negativen Deckungsbeitrag je Monatsstück einkauft.

MBP ist eine weitere sinnvolle Methode, mit Hilfe von Daten und Methoden der datengestützten Vorhersagen das Kerngeschäft von Verlagen zu optimieren – und gleichzeitig eine Methode, die auch bei neuen digitalen Produkten zum Einsatz kommt oder kommen wird. Für die digitalen Paid-Content-Produkte steuern wir schließlich ebenfalls eine „Customer Journey“ – aus Leads, Conversion und Retention – und differenzierte Preise sind auch hierfür ein wichtiges Instrument.

Schickler Media Index: Das geben Unternehmen 2019 für die Medienkanäle TV, Print, Digital & Co aus

Quelle: Pixabay

Der Werbemarkt wächst weiter – wenn auch etwas schwächer. Das zeigt der Schickler Media Index, eine der umfassendsten Statistiken über den deutschen Werbemarkt. Neben den klassischen Gattungen sind nahezu alle Formen digitaler Werbung enthalten, sowie Messen und Sponsoring.

Wir schätzen, dass im Jahr 2018 der Gesamtnettoumsatz um 3,3 Prozent auf fast 47,3 Milliarden Euro gestiegen ist. In 2019 hält der Trend der letzten Jahre weiter an, auch wenn das Wachstum etwas schwächer ausfallen dürfte.

Ungebremst ist der Trend, dass Unternehmen ihre Budgets in die direkte Kommunikation zu ihren Kunden erhöhen. Dazu gehören alle Wege des Corporate Publishing, insbesondere die digitalen Kanäle. App-Entwicklung, Corporate Social Media, die Erstellung von Corporate Videos und die Weiterentwicklung von Corporate Websites profitieren davon.

Online-Werbung wächst auch weiter, allerdings langsamer – mit Ausnahme der Werbung auf mobilen Endgeräten. Wir erwarten für mobile Werbung weiterhin ein deutliches Wachstum.

Die Print-Werbeträger entwickeln sich weiterhin rückläufig – wie in den letzten Jahren. Wir erwarten, dass stärkere Investitionen in neue Produkte und in die Vermarktung der Verlage diesen Trend verlangsamen – auch wenn dies noch nicht in diesem Jahr in den Gesamtmarktzahlen zu sehen sein dürfte. Wir sehen vor allem in der Zusammenarbeit mit regionalen Kunden bei einigen regionalen Verlagen schon vielversprechende Wege.

Für den Media Index wertet SCHICKLER zahlreiche Quellen aus. Der Index umfasst die Ausgaben für alle Formen kommerzieller Kommunikation und zeichnet daraus ein Gesamtbild des Marktes.

Mehr zu den Studienergebnissen lesen Sie hier.

Chatbots – Funktionsweise & Relevanz für Medienunternehmen Teil 2/2

Aufgrund der potentiell hohen Effizienzsteigerungen, sieht SCHICKLER eine hohe Anwendungsrelevanz von Chatbots in Medienunternehmen. Wie bereits in Teil 1 angekündigt, besuchten ein Kollege und ich drei Chatbot Anbieter in Berlin, um Anwendungsfälle zu diskutieren und deren Chatbots kennenzulernen.

parlamind

Das Start-up parlamind wurde im Jahr 2015 gegründet. Der Fokus liegt auf der Optimierung des Kundenservices unter anderem mittels eines Chatbots. Parlamind kann an verschiedene Ticketsysteme (z.B. salesforce desk) angebunden werden und bietet zudem eine Omni-Channel Verknüpfung. Das bedeutet, dass Anfragen sowohl über E-Mail als auch über Formulare auf Websites und Chatbots in das System einfließen. Die KI von parlamind selektiert alle Anfragen und weist sie automatisch den entsprechenden Ansprechpartner zu. Einfache (standardisierte) Anfragen kann das System automatisch und in Echtzeit beantworten. Bei komplexeren Anfragen wird weiterhin ein menschlicher Servicemitarbeiter benötigt. Allerdings bietet parlamind dem Mitarbeiter eine Vorauswahl von Antwortbausteinen an, welche durch Anklicken direkt in das Antwortformular eingefügt werden. Zu Beginn der Einführung von parlamind in ein Unternehmen muss ein Skript für mögliche Anfragen und Antworten geschrieben werden. Dann kann ein Konfidenzlevel ausgewählt werden, jenseits dessen das System Anfragen eigenständig beantwortet. Wählt man beispielsweise ein Level von 90% aus, beantwortet das System eine Anfrage nur wenn es sich zu 90% (oder mehr) sicher ist, die Anfrage korrekt identifiziert zu haben und ihr eine passende Antwort zu weißen kann. Die parlamind KI arbeitet auch mithilfe von Machine Learning, das bedeutet je mehr Anfragen bearbeitet werden, desto besser kann es diese zukünftig beantworten. Das System kann zusätzlich durch Menschen trainiert werden, um einen schnelleren und besseren Lernprozess zu ermöglichen. Dazu muss der „Trainer“ Anfragen, bei denen sich das System unsicher war, im Nachhinein die korrekte Antwort zuweisen. Da parlamind hauptsächlich zur Beantwortung von Kundenanfragen dient, ist der vornehmliche Anwendungsbereich in Medienunternehmen das Kundenservicecenter. Parlamind arbeitet bereits mit einigen namhaften deutschen Verlagen zusammen. In dem Gespräch erfuhren wir zu dem, dass sich der Aufwand den parlamind Chatbot zu implementieren, sich erst ab ca. 10.000 Kundenanfragen pro Monat lohnt. Bei weniger Kundenanfragen lohnt es sich nicht, da der Bot nicht ausreichend Daten zum Lernen hat.

scalableminds

Das zweite Start-up, das wir Ihnen vorstellen möchten, ist scalableminds. Scalableminds arbeitet zusammen mit dem Start-up rasa, welches eine Open-Source Software für Chatbots anbietet. Scalableminds entwickelt seine Chatbots basierend auf der Software von Rasa. Grundsätzlich funktioniert der Chatbot von scalableminds ähnlich wie der von parlamind. Beide benötigen bei der Einführung ein geschriebenes Skript, beantworten Anfragen basierend auf einem festgelegten Konfidenzinterval und durch menschliche Unterstützung lernt der Chatbot dazu. Auch scalableminds bietet eine Omni-Channel Verknüpfung mit Kanälen wie E-Mail, Website und allen bekannten Messanger-Diensten. Zusätzlich kann der Chatbot in verschiedenen Sprachen aufgesetzt werden. Die aktuell größte Limitation des Chatbots sind Kundenanfragen, die sich aus mehreren Komponenten zusammensetzen. Möchte beispielsweise ein Zeitungskunde gleichzeitig seine Adresse ändern, die Zeitung für die nächsten 2 Woche abbestellen und noch eine Reklamation anmelden, fällt es dem Chatbot schwer eine passende Antwort zu finden, da das Problem nicht eindeutig zugeordnet werden kann und somit nicht automatisch beantwortet werden kann.

Twyla

Das dritte Start-up, das wir im Rahmen unserer Berlin Tour besuchten, ist twyla. Der Inkubator der Deutschen Telekom hub:raum investiert seit 2017 in das Start-up. Der twyla Chatbots bietet Anschlüsse an viele bekannte Ticketsysteme wie zendesk, salesforce und SAP. In den Funktionalitäten unterscheidet der twyla Bot sich nicht von deren der anderen zwei Start-ups. In Zusammenarbeit mit der Deutschen Telekom hat twyla einen „conversational store“ aufgesetzt. Anders als auf traditionellen E-Commerce Plattformen, interagiert man im conversational store mit einem Chatbot. Man teilt dem Chatbot mit, nach welchen Produkten man sucht anstatt sich selbständig durch die Website zu klicken. Damit bietet twyla auch andere Anwendungsgebiete als die Bearbeitung von Kundenanfragen. Zusätzlich setzt twyla auf eine sehr einfach zu bedienende Benutzeroberfläche, sodass nach der initialen Aufsetzung des Chatbots, jeder Mitarbeiter den Chatbot trainieren und somit optimieren kann, ohne IT-/Programmierkenntnisse zu benötigen.

Chatbots – Funktionsweise & Relevanz für Medienunternehmen Teil 1/2

Chatbots sind in unserem digitalen Alltag überall präsent: Auf Buchungsseiten für Hotels und Flüge, auf Seiten von Handyanbietern. Sie beantworten Fragen zu Produkten, unterstützen beim Lösen von Problemen und bearbeiten viele weitere Formen von Anfragen. Von vielen Nutzern oft nur als nettes Gimmick ohne wirkliche Hilfsfunktion gesehen, variieren Chatbots stark in ihrer Qualität und ihren Fähigkeiten. Doch was genau sind Chatbots und gibt es potentielle Anwendungsbereiche in Medienunternehmen?

Definition & Erklärung

Das Wort Chatbot setzt sich zusammen aus den Begriffen „Chat“ und „Robot“ und beschreibt somit einen Computer (Robot), der mit einem Nutzer interagiert (Chat). Das Ziel von Chatbots ist es, die Kommunikation mit Kunden zu automatisieren und somit ein qualitativ höherwertiges Serviceerlebnis zu ermöglichen (kein Kunde möchte 30 Minuten in einer Telefonwarteschleife feststecken). Aus Unternehmenssicht können Chatbots außerdem die Effizienz im Kundenservice steigern.

Chatbots interagieren („chatten“) mit Nutzern in Echtzeit. Dabei funktionieren die meisten Chatbots auf Textbasis. Es gibt aber auch einige, die auf Basis von Spracherkennung mit dem Nutzer kommunizieren. Die ersten Chatbots basierten auf vorgeschriebenen Dialogen. Das limitierte die Anwendung stark, denn die Chatbots konnten nur auf wenige vordefinierte Fragen antworten. Mittlerweile setzen Entwickler Künstliche Intelligenz (KI) ein, um eine individualisierte und realistische Konversation zu ermöglichen. Nutzer können mit den Chatbots über verschiedenste Kommunikationskanäle wie Websites, Social-Media-Plattformen und Instant-Messaging-Systemen interagieren. Auch der iPhone Sprachassistent Siri ist im Prinzip ein Chatbot.

Funktionsweise

Die Funktionsweise eines Chatbots lässt sich in zwei Schritte unterteilen: dem Analysieren der Anfrage und der Auswahl der Antwort. Im ersten Schritt wird der Text nach vordefinierten Regeln analysiert, oftmals sucht der Chatbot nach Schlagwörtern. Durch die Analyse kann er idealerweise die Anfrage des Kunden identifizieren. Der nächste Schritt hängt stark von der Qualität des Chatbots ab. Wie eingangs erwähnt arbeitet ein Großteil der Chatbots skript-basiert. Das bedeutet, dass einer limitierten Zahl von Anfragen eine vordefinierte Antwort zugeordnet wurde. Kann der Chatbot die Anfrage nicht eindeutig einordnen, ist er nicht in der Lage eine passende Antwort auszuwählen. Komplexere Chatbots, auch bezeichnet als selbstlernende Chatbots, agieren basierend auf Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.  Ähnlich wie bei den eingeschränkten Chatbots basieren solche, die mithilfe von Künstliche Intelligenz agieren, in der Einführungsphase auf vorformulierten Skripten. Er kann jedoch dazulernen und somit durch den kontinuierlichen Aufbau einer Wissensdatenbank immer komplexere Anfragen beantworten. Je mehr Anfragen der Chatbot bearbeitet, desto besser funktioniert er. Dabei wird sowohl die Analysefunktion als auch die Antwortfunktion kontinuierlich optimiert. Im Rahmen des Trainings ist zu Beginn jedoch immer noch eine menschliche Komponente notwendig, welche bei nicht lösbaren Anfragen die korrekte Antwort zuweist. Der Chatbot lernt dadurch hinzu und kann die Anfrage das nächste Mal eigenständig beantworten.

Relevanz für Medienunternehmen

Aktuell sieht SCHICKLER den Anwendungsbereich von textbasierten Chatbots vor allem im Kunden Service Center. Chatbots bietet dort eine gute Möglichkeit, Standardanfragen, wie z.B. das Abbestellen von Zeitungen im Urlaub, zu automatisieren und somit den Servicemitarbeitern mehr Zeit für die Bearbeitung komplexere Anfragen oder zusätzliche Aufgaben wie die Bewerbung von Kunden zu ermöglichen. Die potentiellen Kostenersparnisse im Kundenservice durch Chatbots sind enorm. SCHICKLER schätzt den Aufwand der Zeitungsbranche für Kundenservice auf 60-80 Mio. € pro Jahr. IBM gibt an, mit ihrem Chatbot Watson 80% der Kundenanfragen automatisieren zu können, was angesichts des hohen Anteils an Standardanfragen in der Zeitungsbrache realistisch erscheint. Dadurch ergibt sich ein Effizienzpotential von 48-64 Mio.€ pro Jahr. Der wesentliche Vorteil von Chatbots im Kundenservice Center bezieht sich allerdings nicht ausschließlich auf das Senken von Kosten, sondern bietet vor allem eine deutliche Steigerung der „User Experience“. Immer mehr Kunden erwarten durchgängige Erreichbarkeit im Kunden Service Center. Chatbots gewähren diesen Wunsch und eliminieren zusätzlich Wartezeiten, was schlussendlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Mit voranschreitender Entwicklung von KI sind zukünftige Anwendungen in Bereichen wie der Kundengewinnung oder dem Marketing denkbar. Sprachbasierte Chatbots existieren bereits in Form von Siri, Alexa und Google Assistant. Bis sie jedoch eins zu eins einen menschlichen Mitarbeiter ersetzen können, wird noch einige Zeit vergehen. Textbasierte Chatbots werden einen Großteil der Anfragen automatisieren können, jedoch werden sie weiter Limitationen haben. Die menschliche Komponente bleibt also auch in naher Zukunft ein großer Bestandteil in der Kundenbetreuung, die von den aktuellen Chatbots nicht ersetzt werden kann.

Um potentielle Anwendungsfälle von Chatbots in Medienunternehmen zu diskutieren, trafen ein Kollege und ich uns in Berlin mit verschiedenen Chatbot Anbietern. Lesen Sie unsere Erkenntnisse über die Arbeit in Teil 2.

Abseits der Letzten Meile: Logistik-Geschäftsmodelle

Das Mindestlohngesetz wirkte als entscheidender Katalysator. Die Verlagslogistik befindet sich im Umbruch. Besonders auf der „Letzten Meile“ verändert sich viel. Das ist die Strecke, die der Zusteller von der Abladestelle bis zur Zustellung des letzten Objekts in seinem Bezirk zurücklegt (s. SCHICKLER KOMPAKT).

Doch auch abseits der Letzten Meile tut sich derzeit eine Menge. Verlage entdecken die Logistik, um die Beziehungen zu ihren Bestandskunden auszubauen und gleichsam neue Kunden zu generieren. In einem kurzen Überblick zeigen wir hier verschiedene Ansätze, die wir derzeit auch in unseren Projekten diskutieren. Im Fokus stehen dabei die Themen Mobilität, Fulfillment und Planungsdienstleistungen.

Mobilität

In Sachen Mobilität sind die Verlage in Sachsen ganz vorne am Start. Bereits seit fünf Jahren ist die DD+V Mediengruppe Mehrheitseigner an 8mal8. Der Chauffeur-Service aus Dresden kutschiert Privat- und Geschäftskunden mit hochwertigen Fahrzeugen zu ihrem Ziel. Die Kunden müssen jede Fahrt vorab bestellen – so sieht es das Personenbeförderungsgesetz vor. Das unterscheidet den Chauffeur-Dienst vom klassischen Taxi. Ordern können die Kunden den Dienst unter anderem per App. Wie auch bei den folgenden Angeboten.

Eine weitere Lösung hat die DD+V-Mediengruppe für Zweiradfahrer parat. Die Sächsische Zeitung betreibt das Fahrradleihsystem sz-bike. Das Besondere daran: Das Konzept ist im Stadtkern nahezu uneingeschränkt free floating. Das bedeutet, Kunden können die Räder an jeder öffentlich einsehbaren Straßenkreuzung ausleihen und wieder abstellen. Lediglich wenn sie die Räder außerhalb des Kerngebiets nutzen möchten, sind sie an die Abgabestationen gebunden. Betreiber des Services ist nextbike aus Leipzig.

Ebenfalls Leipzig: Hier wagt die Verlagsgruppe Madsack als erste ihrer Art den Schritt ins Ride-Sharing. Das ist so etwas wie die Mitfahrzentrale 2.0. Ein System bündelt Fahrgäste mit ähnlichen Routen. Sie teilen nicht nur das Fahrzeug, sondern auch die Kosten. Das schont die Umwelt gleich doppelt, denn der Fahrdienst CleverShuttle ist ausschließlich mit Elektrofahrzeugen unterwegs. Im Spätsommer 2017 hat Madsack die Mehrheit an CleverShuttle übernommen. Das StartUp aus Berlin finanzieren u.a. die Deutsche Bahn und Daimler.

Fulfillment

Der E-Commerce-Umsatz mit Waren entwickelt sich in Deutschland rasant. Die Wachstumsraten liegen klar im zweistelligen Bereich. Händler, die davon profitieren wollen, benötigen Lösungen, um die Warenströme des Online-Handels abzuwickeln. Die Nordkurier Mediengruppe aus Neubrandenburg (mit EUROTAPE) und die Augsburger Mediengruppe Pressedruck (mit MIMO) haben sich in diesem Feld bereits positioniert. Warehousing, Zusammenstellung und Verpackung von Waren, Versand und Retourenmanagement sind die Kernleistungen beider Unternehmen. Lettershop-, Pre- und After-Sales-Dienstleistungen runden das Angebot ab.

Gemeinsam mit Online-Shop-Lösungen für den Einzelhandel ist das Fulfillment ein wichtiges Puzzleteil, das die Bindung zu den bedeutenden regionalen Werbekunden stärkt.

Planungsdienstleistungen

Die Veränderungen im Bereich Letzte Meile betreffen natürlich auch die Planer. Wegen der Mehrkosten durch den Mindestlohn müssen die Verlage ihre Strukturen im Bereich Logistik bis ins letzte Detail optimieren. Und zwar immer wieder neu, weil sich die Mengengerüste der Zustellung verändern. Genauer gesagt: Die Wege und Wegzeiten aller Boten, Fahrer und Fahrzeuge müssen möglichst kostenoptimal sein. Das funktioniert nur mit spezieller Software. Die besten Ergebnisse in der Optimierung erzielen diejenigen, die bereits ein herausragendes Knowhow entwickeln konnten – nämlich die „großen“ Verlage und Verlagsgruppen. Sie erbringen sogar schon erste Planungsdienstleistungen für Fremdverlage – auch wenn sie diesen Service noch nicht offensiv vermarkten.

Wie das funktioniert? Sie übergeben die Zustelladressen, ein Planungssystem importiert sie und bereitet sie – wo nötig – nach. Genauer gesagt: Die Adressen werden geocodiert, damit das System sie lesen kann. Dann erfolgt die softwaregestützte Optimierung der Bezirke. Hier ist mehr als ein „Knopfdruck“ erforderlich: Um optimale Bezirksstrukturen für Zeiten und Wege zu erstellen, bedarf es oft mehrerer Iterationen zwischen System und Planer. Das Ergebnis der Optimierung geht dann wieder an den Auftraggeber, der es in sein Vertriebssystem importieren kann.

Ausschlaggebend für einen erfolgreichen Prozess sind das Knowhow der Planer und der Zugriff auf ein leistungsfähiges System. Die Erfahrung zeigt: Verlage, die sich die Investitionen in beides sparen möchten, sind meist besser beraten, für die Bezirksoptimierung Experten zu beauftragen als die Bezirke mit einfachen Bordmitteln „nebenbei“ zu optimieren.