Paywall-Geschäftsmodelle für Verlage neu gedacht

Christian Kallenberg [00:00:02]:

Willkommen, liebe Hörerinnen und Hörer, zur neuen Folge des Audience Development Deep Dives von Sprylab Technologies und We Like Mags. Noch mal kurz worum es hier geht: Einer meiner ersten Gäste im We Like Mags Podcast war Benjamin Kolb, Geschäftsführer von sprylab technologies, mit dem ich damals unter anderem über Audience Development gesprochen hatte und der mir jetzt gegenübersitzt. Benni und ich hatten damals am Ende unseres Gesprächs das Gefühl, dass zu dem Thema eigentlich noch nicht alles gesagt war, und deswegen haben wir beschlossen, dem Thema Audience Development ein Serienspecial zu widmen, in dem wir gemeinsam Gesprächsgäste zu den verschiedensten Aspekten dieses immer wichtiger werdenden Themas interviewen. Und, Benni, ich bin wirklich, wirklich dankbar, dass du als Digitalexperte für Verlage dieses Format mit mir zusammen moderierst. Und erzähle doch mal: Worüber sprechen wir heute?  

Benjamin Kolb [00:00:53]:

Hallo, Christian. Unser heutiger Gast ist York Walterscheid, Managing Director bei CeleraOne, in Deutschland Marktführer im Bereich Paywalls und Monetarisierung für Publisher. Und wir machen heute einen Audience Development Deep Dive tatsächlich, weil dieses Produkt auch

Christian Kallenberg [00:00:02]:

Willkommen, liebe Hörerinnen und Hörer, zur neuen Folge des Audience Development Deep Dives von Sprylab Technologies und We Like Mags. Noch mal kurz worum es hier geht: Einer meiner ersten Gäste im We Like Mags Podcast war Benjamin Kolb, Geschäftsführer von sprylab technologies, mit dem ich damals unter anderem über Audience Development gesprochen hatte und der mir jetzt gegenübersitzt. Benni und ich hatten damals am Ende unseres Gesprächs das Gefühl, dass zu dem Thema eigentlich noch nicht alles gesagt war, und deswegen haben wir beschlossen, dem Thema Audience Development ein Serienspecial zu widmen, in dem wir gemeinsam Gesprächsgäste zu den verschiedensten Aspekten dieses immer wichtiger werdenden Themas interviewen. Und, Benni, ich bin wirklich, wirklich dankbar, dass du als Digitalexperte für Verlage dieses Format mit mir zusammen moderierst. Und erzähle doch mal: Worüber sprechen wir heute?  

Benjamin Kolb [00:00:53]:

Hallo, Christian. Unser heutiger Gast ist York Walterscheid, Managing Director bei CeleraOne, in Deutschland Marktführer im Bereich Paywalls und Monetarisierung für Publisher. Und wir machen heute einen Audience Development Deep Dive tatsächlich, weil dieses Produkt auch im Audience Development angesiedelt ist. Hallo, York.  

York Walterscheid [00:01:15]:

Hallo, Benni. Hallo, Christian. Freue mich sehr, heute hier zu sein. Danke für die Einladung.  

Christian Kallenberg [00:01:19]:

Hallo, York. Erzähle doch noch mal genau: Was ist das Produkt von CeleraOne? Was könnt ihr als Marktführer besonders gut? Und was können die anderen vielleicht noch nicht so gut oder von euch lernen?

York Walterscheid [00:01:29]: Ja, was wir anbieten, ist – im Grunde genommen kann man es teilen in so drei Module. Das eine ist die Paywall, oder ich würde eher sagen ein Gate, der Stopper für den Leser, wo wir ihn nach irgendwas fragen, nämlich zum Beispiel eine Registrierung oder eine Subscription, also ein Abo abzuschließen. Deswegen sage ich immer ganz gerne, es ist eher ein Gate. Irgendwas, was den Content Access beschränkt. Dazu gehört sehr eng verknüpft ein eigenes entwickeltes Realtime Audience Development Modul, das heißt, unsere Gates werden immer basierend auf Tracking, Segmentierung, Regeln also intelligent ausgespielt und nicht einfach nur simpel oder platt, sondern wir versuchen, zur richtigen Zeit mit der richtigen Ansprache eigentlich den Leser davon zu überzeugen, irgendwas zu tun, zum Beispiel ein Abo abzuschließen. Und als letztes, was dazugehört, wenn man so möchte, zu der Paid Content Suite, ist eigentlich das Thema SSO, heißt Identity Management Single Sign-on. Also kennt man ja aus den typischen Facebook-, Instagram-Welten. Irgendwo wird deine Identität gemanagt und die ermöglicht es dann halt auch, über alle Plattformen hinweg sich einzuloggen. Das gehört dazu.

Christian Kallenberg [00:02:44]:

Okay, was ist denn so deine Wahrnehmung generell? Wo stehen die Verlage in Deutschland im Bereich Audience Development?  

York Walterscheid [00:02:51]:

Sehr heterogen wie die ganze Branche, würde ich sagen, in allen Bereichen der Software. Also es gibt natürlich irgendwie die großen Vorreiter im Markt, also da gehört Axel Springer dazu, aber auch extrem spannende Ansätze beim Tagesspiegel, natürlich bei der Süddeutschen Gruppe, die NOZ ist in vielen Bereich sehr progressiv. Also man kann es ein bisschen schwierig sagen. Es ist immer so getrieben von: Wer ist da eigentlich gerade im Lead? Wer hat Erfahrungen in diesem Bereich gemacht? Und wer sieht das Thema Audience Development als ein wichtiges an? So, und deswegen haben wir so eine wahnsinnig heterogene Landschaft von Vorreitern und Verlagen, die wahnsinnig mit Daten und Audience Development spielen, und Verlage, die auch nicht klein sind, die aber eher hinterherhinken.  

Benjamin Kolb [00:03:42]:

SPRYLAB und CeleraOne haben ja eigentlich das gemeinsame Ziel auch, das Geschäftsmodell der Publisher zu verbessern, sage ich mal. Wir sind natürlich mit unserer Publishing Suite auch teilweise eben auf der Produktionsseite mit Effizienzthemen, aber eben auch bei den Apps und den Websites natürlich dann auch mit Payment-Modellen, aber auch Advertising und Third-Party-Monetarisierung beschäftigt. Was glaubst du denn, was so das Zukunftsmodell für Publisher ist? Also wo liegt der Schwerpunkt der Erlösgewinnung zum Beispiel? Was siehst du als gute Möglichkeiten für Publisher, ihr Geschäftsmodell auf der Erlösseite zu verbessern?  

York Walterscheid [00:04:15]:

Also ich würde schon sagen, dass es nicht so das eine Modell gibt, sondern ich glaube, das Wichtige, was sich die Publisher überlegen müssen, ist eigentlich, wenn man so welche möchte: Welche Umsatzsäulen gibt es denn eigentlich? Es gibt nicht die Umsatzsäule. Am Anfang haben ja alle gedacht, die Umsatzsäule für die Zukunft ist die Werbung. Werbung hat aber ganz viel mit Reichweite zu tun, und wenn man irgendwie pro Klick 0,X Cent bekommt und keine Reichweite hat, dann ist das eben nicht das richtige Umsatzmodell. Ein zweites Umsatzmodell ist ganz klar sowas wie das Abo, aber es gibt auch noch weitere Umsatzmodelle wie irgendwie Affiliate oder irgendwas, was man in seiner Region vielleicht macht und daraus dann Vorteile ziehen kann – vielleicht bis reingehen in irgendwelche Produkte verkaufen, Tickets verkaufen. Es gibt ja Marken, die sind so wahnsinnig stark – also wir arbeiten derzeit ja nicht nur zusammen mit SPRYLAB an einem spannenden Kunden in Hamburg, die Hamburger Morgenpost, sondern es ist ja auch unser Kunde. Und die haben so ein starkes Brand. Also ich würde sagen, wenn man durch Hamburg läuft und die Leute fragt: „Kennst du die Hamburger Morgenpost?“, dann würde ich sagen, 90% kennen die Hamburger Morgenpost. Also hat man ja ein ganz starkes Brand, also sollte man auch darüber hinausdenken: Was kann man neben Advertisement und Werbeerlöse und Subscription-Erlöse – welche Erlössäulen gibt es denn vielleicht noch, die extrem spannend sind?  

Benjamin Kolb [00:05:38]:

Was ist denn bei CeleraOne in der Produkt Suite? Du hast gesagt, ihr macht auch Audience Development. Also Audience Development ist ja ein weites Feld von User Engagement, Loyalty hin zu eben den Optimierungen von Monetarisierung, Churn Prevention, alles, was eben die Zuhörerschaft oder in dem Fall eben die Leserschaft erweitert oder hält. Was macht ihr da im Speziellen? Was zeichnet euch vielleicht da besonders aus?  

York Walterscheid [00:06:02]:

Einen Ticken breiter angefangen, ist es, glaube ich, wichtig zu sagen, dass wir als CeleraOne schon von Anbeginn gesagt haben, man muss das eigentlich so leben wie in anderen Industrien schon lange, nämlich in diesem Denken eines Marketeers und im Denken eines Funnels. Und wenn man den Funnel sich überlegt, dann gibt es genau das, was du gerade gesagt hast, Benni: Unterschiedliche Stages des Lesers oder des potenziellen zukünftigen Abonnenten. Und entlang dieses Life Cycles und entlang der unterschiedlichen Touchpoints, die man hat von ganz vorne – die nennen wir ganz gerne so „Flybys“ – die kommen rein und raus und rein und raus, lesen auf multiplen Seiten, bis hin zu denjenigen, die man schon konvertiert hat zu einem Subscriber und eher aufpassen muss, dass man sie nicht wieder verliert, beziehungsweise sich überlegen kann: Wie kann man die Share-of-Wallet erhöhen, also das Cross-Selling, oder Up-Selling treiben? An allen diesen Stellen haben wir schon immer versucht, zu überlegen: Wie können wir dort als Software unterstützen? Und haben deswegen auch an allen diesen Stellen in irgendeiner Form unsere Software so aufgestellt, dass sie da unterstützen kann. Das fängt vorne an bei den Flybys, die ja erst mal anonym sind, auch die in irgendeiner Form zu segmentieren auf Basis ihres Surf-Verhaltens und denen dann passgenaue Angebote einzuspielen. Das kann sein: „Wenn du weiterlesen möchtest, registriere dich mal“, oder: „Hey, ich habe gesehen, du liest ganz viel in den und den Bereichen. Was hältst du denn davon, wenn ich dir einen Newsletter zu diesen Bereichen schnüre?“ Schon dort vorne fängt es an bei den anonymen Lesern in irgendeiner Form, die zu segmentieren und auf Basis dieser Segmente irgendwie intelligent mit ihnen in die Interaktion zu gehen. In diesem Bereich des Engagements da vorne ist, glaube ich, auch noch spannend: Wir haben eine kleine eigene Recommendation Engine gebaut, das heißt, die Intelligenz, die wir da haben, die können wir halt auch zurückgeben an die ausspielenden Content-Plattformen, also klassischerweise ein CMS. Mit dem CMS, wenn es dynamisch gebaut ist – so, wie ihr ja auch Software baut – kann man diese Daten, die wir da tracken, und die Segmente, die wir haben, auch interpretieren und Personen-genau oder, sagen wir mal, Kohorten-genau Content anzeigen, was natürlich irgendwie, wenn man mehr davon sieht, was man gerne liest, dann vielleicht auch das Engagement treibt und dadurch natürlich die Wahrscheinlichkeit steigt, überhaupt die Möglichkeit zu haben, zu konvertieren zu einem Subscriber.  

Christian Kallenberg [00:08:26]:

Wer sind denn in den Verlagen eure Ansprechpartner? Seid ihr auf der technischen Seite oder ist es eher im Marketing? Wie hat sich das vielleicht auch verändert im Laufe der Zeit?  

York Walterscheid [00:08:35]:

Es hat sich auf jeden Fall verändert. Früher waren die Ansprechpartner in der Gründungszeit und in den ersten fünf Jahren von CeleraOne ganz klar Techniker, CTOs, CIOs, eher Bereiche mit technischem Hintergrund. Was man jetzt ganz klar merkt in den letzten ein, zwei, drei Jahren, ist, dass wir viel mehr Kontakt haben mit Produktern oder mit Marketeers. Also das ist ganz klar dieses ganze Marketing-Denken und dass ein Marketeer dort auch am meisten mitarbeitet im Täglichen. Das ändert sich ganz klar in der Industrie. Das, was in – hatte ich ja vorhin schon gesagt – anderen Industrien schon lange gang und gäbe war, kommt jetzt auch mehr und mehr bei allen Verlagen an. Und auch hier wieder: Es gibt natürlich Vorreiter, die das schon ganz lange so machen oder viel länger machen, aber es gibt jetzt, merkt man, schon ganz viele potenzielle Kunden, mit denen ich spreche, die genau dort sind. Also meine Gespräche, meine Sales-Pitches gehen jetzt viel mehr auf Produkte und Marketeers als auf die Techniker.  

Christian Kallenberg [00:09:38]:

Wie ist das bei SPRYLAB?

Benjamin Kolb [00:09:40]:

Bei SPRYLAB ist es so, dass wir auch schon eine Veränderung hatten in dem Feld der Ansprechpartner. Also wir waren früher auch sehr bei den CTOs, CIOs angesiedelt mit unseren Produkten – klar, Publishing Suite. Aber es ist schon immer klarer, dass die Entscheidungen nicht mehr alleine bei denen liegen, sondern vor allem auch in den Möglichkeiten, die man im Bereich Audience Development eben bieten kann. Also welche Möglichkeiten hat man, Marketing Automation zum Beispiel anzuschließen oder selber zu machen? Das ganze Thema Recommendation wird immer wichtiger. Also diese ganzen Themen, die so in Richtung Marketing Sales gehen, die tragen immer mehr zur Entscheidungsfindung bei. Und dadurch haben wir jetzt eigentlich immer mehrere Ansprechpartner eigentlich, wenn man so will. Klar, weil wir in der Produktion auch drin sind, ist natürlich das Thema Technik auch wichtig, weil das ist an sehr viele andere Systeme angeschlossen. Das heißt, diese Ansprechpartner haben wir nach wie vor, um Schnittstellen zu besprechen und so weiter. Aber die Entscheidungsfindung, die wandert schon. Also die geht ganz klar in Richtung: Wie kriegen wir mit einem solchen Produkt, was wir einführen, mehr Erlöse, unser Geschäftsmodell besser auf die Beine gestellt? Und solche Fragestellungen spielen eine immer größere Rolle.  

York Walterscheid [00:10:47]:

Ich würde vielleicht da noch mal ganz kurz auch darauf eingehen, weil du hast natürlich recht. Genau so ist es bei uns auch. In der Entscheidungsfindung kommen immer mehr die Produkte und Marketeers mit an Bord, aber dadurch, dass unsere Software auch ein Bestandteil der Gesamtarchitektur des Kunden ist und auch integriert wird in die Gesamtlandschaft, ist natürlich der Techniker ganz wichtig. Im Rahmen unserer Integration ist der Schwerpunkt auch gewandert in der letzten Zeit, dass wir viel stärker auch Business Workshops in der Integration schon mit integrieren, weil die sind ja die späteren, die das eigentlich nutzen. Also die Business-Leute, die müssen sich ja überlegen: Welche Produkte wollen sie verkaufen? Was sollen die kosten? Welche Segmente wollen wir eigentlich ansprechen? Und so weiter. Also das sieht man schon. Das ist eine große Veränderung gewesen jetzt auch.

Benjamin Kolb [00:11:34]:

Okay, York, lass uns doch noch zurückkommen auf das Thema Audience Development. Was ist da im Prinzip die für euch wirksamste Methode? Was könnt ihr am besten? Wie weit geht eure Automatisierung? Was sind so die Stärken eures Produkts, wo ihr vielleicht auch Vorreiter seid in Deutschland?

York Walterscheid [00:11:50]:

Vorreiter mit unserem Produkt in Deutschland sind wir ganz klar. Da gibt es nichts, muss ich sagen, was uns da in irgendeiner Form das Wasser wirklich reichen kann. Aber im internationalen Kontext gibt es natürlich schon noch mal spannende Wettbewerber, die auch gut sind. Aber ich glaube, was wir besonders gut können, weil das ist von Anfang an so ein bisschen die Idee und Philosophie von CeleraOne gewesen, ist das ganze Thema Tracken von Daten, die Daten zu nutzen, um daraus Segmente zu bauen, auf den unterschiedlichsten Segmenten Regeln anzuwenden, Angebote anzuwenden, die Angebote auch in A/B/X-Testings zu überprüfen. Das ist, glaube ich, so das, was wir wirklich extrem gut können, und das können wir halt in Echtzeit. Also wir haben da eine – wir nennen das „In-Memory“ – Technologie selber entwickelt und mit dieser In-Memory-Technologie können wir natürlich alle Daten in Echtzeit aufnehmen, bearbeiten, erweitern und dann nutzen in der Targetierung, also pro Klick und das bei zehntausenden gleichzeitigen Lesern. Und das ist, glaube ich, gerade das Spannende, dass man sagen kann: „Es gibt jetzt in dieser Sekunde oder in dieser Minute zehntausend Leser oder zehntausende Leser und jeder dieser einzelnen Leser könnte basierend auf seiner Kohorte oder seinem Segment ein anderes Angebot bekommen. Und genau im dem Moment, wo er klickt, wird er wieder neu kategorisiert, neu eingeteilt in ein Segment und in diesem Segment läuft dann halt irgendeine Regel, die ihm ein Angebot ausgibt.“ So, und das ist nicht irgendwie 2 Tage später, dass man ihn anspricht, sondern genau in diesem Moment, wo er Interesse zeigt oder übergeordnetes Interesse an irgendeinem Thema. Das, glaube ich, ist das, was wir extrem gut können, und da kam auch die Gründungsidee am Ende her, eine Streaming-Technologie zu entwickeln von User Streams und auf Basis dieser User Streams irgendwelche Aktionen zu fahren. Und das endete dann halt mit Aktionen für die Verlagsindustrie.  

Benjamin Kolb [00:13:48]:

Wie kann man sich das vorstellen, was der Impact davon ist, wenn man so eine Realtime Technologie in der Marketing Automation anwendet? Könnt ihr aufzeigen, wie der Impact ist? Also, keine Ahnung: „25% mehr Subscriber im Vergleich zu herkömmlichen Produkten“, oder wie argumentiert ihr das?

York Walterscheid [00:14:04]:

Genau so, wie das bei allen Software-Herstellern im Bereich Conversion ist, glaube ich: Wenn man spielen kann und gucken kann, also wenn man einfach mit der Software arbeiten kann und immer wieder irgendwelche Parameter ändern kann, darauf basierend dann in den Reportings schauen kann, ob das was gebracht hat. So funktioniert SEO und so funktioniert am Ende natürlich auch irgendwie eine Konvertierung im Bereich Subscriptions. Umso mehr man spielen kann, umso mehr Transparenz man kriegt über seine Ideen, die man hatte, die man da einspielt, umso besser kann man natürlich auch irgendwie konvertieren. Wissen wir übergreifend genau, wie viel das gebracht hat? Ist ein bisschen schwierig für uns, weil wir sind ja entstanden und gewachsen, als es im Grunde genommen keinen Paid Content so richtig gab. Das heißt, es gab nicht jemanden, den wir unbedingt abgelöst haben, sondern es gab vorher nichts und dann gab es uns. Ich kann das halt immer nur so beschreiben, dass wir natürlich mit allen Maßnahmen, die wir haben, und alles, was wir da so einbauen, versuchen, dass mehr Transparenz und mehr Möglichkeiten des Spielens gegeben werden, um genau bessere Conversions Monat für Monat, Jahr für Jahr aufzustellen. Das heißt, das, was man sich überlegt, ist natürlich immer innerhalb eines Verlages zu gucken: Bin ich jetzt besser gewesen als im letzten Jahr? Jetzt ist natürlich die Corona-Zeit extrem spannend und alle unsere Kunden haben natürlich wahnsinnige Zuwächse gehabt im Surf-Verhalten oder in ihren Page Impressions. Man hat es aber auch gesehen, dass es alles sich natürlich auch irgendwie übertragen hat in mehr Subscriptions. Das kann man jetzt nicht eins zu eins sagen, dass es nur unsere Software ist, aber zumindest hat die Software dem ganzen Stand gehalten und hat da positiv mitgewirkt.  

Benjamin Kolb [00:15:41]:

Jetzt ist die Corona-Zeit ja hoffentlich bald insofern vorbei, als dass die großen Einschränkungen erst mal vorbei sind im Sommer zumindest mal, deswegen ist natürlich die nächste spannende Frage: Jetzt haben die Kunden viele Subscriber – was könnt ihr bieten im Bereich der Churn Prevention? Das heißt also, wenn Subscriber wieder aussteigen wollen. Da gibt es ja so einiges am Markt, was so in die Richtung geht, dass man analysiert, wie das Nutzungsverhalten der Kunden ist, der Subscriber ist, und darauf reagieren kann, oder dass man mitbekommt, wenn zum Beispiel Zahlungen, Abonnements storniert werden oder sowas. Was genau bietet ihr da?

York Walterscheid [00:16:16]:

Basis des Ganzen ist genau wie vorne im Funnel hin zur Konvertierung, auch später im Funnel natürlich unser Tracking und unsere Segmentierung. Und die Verlage, unsere Kunden, haben natürlich die Möglichkeit, relativ simpel Segmente aufzusetzen, die auch in diese Richtung gehen könnten. Also sie könnten zum Beispiel ein Segment aufsetzen, wo sie sagen: „Alle Nutzer, alle Leser, die Subscriber sind und nur noch einmal in der Woche kommen, und wenn sie kommen, dann auch nur noch eine Session Duration von wenigen Minuten haben, die sind für mich gefährdet.“ Also jeder Verlag muss natürlich schon selber definieren, was für ihn ein gefährdeter potenzieller Abgänger ist, aber genau das kann dann der Verlag einstellen bei uns und das Segment danach benennen. Und alle Nutzer, die dieses Verhalten aufweisen, die landen dann in diesem Segment. Und mit diesem Segment kann man natürlich jetzt unterschiedlichste Sachen machen. Also zum Beispiel wenn man sagt: „On-Page kommen sie ja nicht mehr oft, also sie besuchen ja meine Website nur noch einmal in der Woche“, dann könnte man dieses Segment und die dazugehörigen Nutzer des Segments auch zum Beispiel in Richtung eines CAM- oder Mailing-Systems exportieren und sie Off-Page ansprechen durch eine Mailing-Kampagne. Das sind so ganz klare, klassische Retention-Maßnahmen.  

Das andere ist natürlich: Wenn die auf die Seite dann doch mal kommen – sie kommen ja ab und zu mal – kann man ihnen natürlich auch in dem Moment ein Angebot machen, also eine Notification ausspielen, die ihn jetzt als Wiederkehrer mit dem Flag: „Vorsicht, er könnte churnen“, irgendwas besonders bekommt, also irgendwie eine besondere Offerte. Oder – und das ist eigentlich ganz spannend, das macht derzeit ein Kunde von uns – der überlegt sich so ein bisschen in die Richtung: Was sind diese Subscriber oder diese Abonnenten, die ich dazugewonnen habe? Was machen die eigentlich? Also was lesen die eigentlich? Um zu verstehen: Was ist eigentlich das Surf-Verhalten von denen? Und kann ich daraus irgendwas ableiten, um darauf basierend dann wieder ein Angebot zu machen? Also ich glaube, das ist das Spannende, dass man sich jetzt genau anguckt: Welche Leute haben denn eigentlich ein Abo abgeschlossen? Und was machen die? Und was hat die eigentlich dazu getrieben? War es jetzt wirklich nur Corona oder war es auch was anderes? Und dementsprechend dann eigentlich irgendwie sich zu überlegen und Strategien zu entwickeln und Angebote zu entwickeln, die diese Abonnenten auch in Zukunft irgendwie begeistern könnten.  

Christian Kallenberg [00:18:48]:

Jetzt hast du es gerade schon gesagt: Manche Verlage machen das selbst. Wie ist so das Verhältnis bei den ganzen Maßnahmen, die du eben beschrieben hast? Wie weit kommen die Verlage da selbst auf die guten Ideen und inwieweit gebt ihr da ein bisschen Hilfestellung und beratet?

York Walterscheid [00:19:00]:

Sowohl als auch. Also wir haben das Thema Consulting, Business Consultancy – jetzt nicht nur Technical Consultancy – da kommen wir ja her, wir sind ja eine Tech-Firma – sondern auch dieses Thema Business Consultancy haben wir jetzt in den letzten Monaten und letzten Jahren vielleicht wesentlich verstärkt, also viel mehr Inputs zu geben auf der Ebene Business Consultancy. Wir haben jetzt auch angefangen, regelmäßig Kunden-Events zu organisieren, wo alle Kunden zusammen kommen und sich auch mal untereinander austauschen: „Was geht eigentlich bei dir gut? Was geht bei dir gut? Und wie können wir daraus irgendwelche Gemeinsamkeiten ableiten? Oder was kann ich als Impuls mitnehmen zurück in meine Firma?“ Das Gleiche machen wir so auf Produktebene, dass wir jetzt quartalsweise auch dort mit den Kunden noch mal ein bisschen enger zusammenarbeiten, sagen: „Was ist eigentlich auf unserer Roadmap?“, die Kunden noch mal bitten, ihnen zu sagen: „Was sind denn gerade so die großen Themen, die ihr seht?“ Also wir gehen viel stärker in den Dialog mit unseren Kunden, haben ein eigenes Customer Success Management auch etabliert. Früher hieß das ja typischerweise im Tech-Bereich immer nur „Customer Care“. Wir sehen aber eigentlich: Wir müssen unterstützen, dass der Kunde Erfolg hat. Nämlich nur wenn der Kunde Erfolg hat, dann wird er uns natürlich positiv wahrnehmen und möglichst lange bei uns bleiben. Also das Thema Customer Success und Beratung ist ein ganz, ganz wichtiges und großes.

Benjamin Kolb [00:20:19]:

Was du vorhin gesagt hast mit dem: „Wir erreichen sie noch mal auf anderem Wege über ein Mailing“, das fand ich ganz spannend, weil jetzt auch gerade in der letzten Zeit auch die großen Plattformen noch mal darauf reagiert haben, wie man eigentlich Churn Prevention verbessern kann gerade bei Subscribern, indem sie eben Möglichkeiten geschaffen haben, dass man, auch wenn man zum Beispiel die App gar nicht nutzt und unter iOS aber eine Subscription abgeschlossen hat, dass man dann darüber auch Notifications bekommt, wenn die Subscription dann wieder gecancelt wurde irgendwie in iTunes, dass man dann reagieren kann als jemand, der sozusagen das Angebot gemacht hat, und darüber eben auch Churn Prevention dann schaffen kann. Es gibt super Möglichkeiten natürlich jetzt mittlerweile auch da wieder mit Einstiegsangeboten, mit Promotions, die hinzugekommen sind bei den Subscriptions, dann ein Audience Development zu schaffen in dem Sinne, dass man seine Subscriber-Basis besser hält oder eben über Einstiegs-Subscriptions, sagen wir mal, softe Möglichkeiten schafft, in so eine Subscription reinzukommen. Also da wurde viel auf den großen Plattformen Google und Apple auf jeden Fall gemacht bei den einfachen Payments. Wo du gerade noch mal da warst bei dem Thema Corona: Gibt es da irgendwelche in dieser Zeit, die ja sehr, sagen wir mal, schnell angefangen hat auch für uns, wo viele Verlage kamen und: „Wir müssen jetzt ganz schnell digitale Angebote schaffen“? Gab es denn da für euch jetzt auch so ein paar spannende Kundenprojekte, spannende Sachen, die du erzählen kannst, die so in dem Bereich dieser extrem interessanten Zeit natürlich stattgefunden haben?

York Walterscheid [00:21:35]:

Corona – was das natürlich gemacht hat als Beschleuniger ganz klar: Die grundsätzliche Digitalisierung, die Verminderung des Umsatzes im Bereich Offline und dadurch natürlich der viel stärkere Fokus auch der Geschäftsführung der einzelnen Verlage, also nicht nur derjenigen, die schon immer da im Produktbereich und Marketing gearbeitet haben – die wollten was wahrscheinlich schon immer – sondern dass halt auch die Ressourcen freigestellt werden und dass die Geschäftsführung auch sieht: Man muss da viel mehr tun. Also das war natürlich schon ganz klar eine Beschleunigung, dass viele Themen da noch mal neu diskutiert wurden. Man hat auch gemerkt, dass viele Projekte gestartet wurden in der Zeit, jetzt nicht nur Paywall oder Paid-Strategy-Projekte, sondern auch ganz oft: Sie gucken sich eigentlich noch mal ihre Architektur an. Das haben wir ganz klar gesehen, was superspannend war. Leider auch manchmal wurde man dadurch vertröstet, weil sie gesagt haben: „Na ja, du, Paywall – super, aber ich glaube, wir müssen erst mal unser CMS aufräumen.“ Also ganz spannend, dass da viele, viele Themen – alte Legacy Systeme irgendwo noch rumstehen, wo sie sagen: „Bevor ich eigentlich an das Thema Paid gehe – ich muss erst mal mein CMS aufräumen. Das kann nichts. Das ist statisch. Ich bin auch immer noch bei SAP angebunden. Ich muss mich eigentlich auch mal fragen, ob das eigentlich das richtige System ist für die Zukunft.“ Das merkt man schon, ja. Also es wird in allen Bereichen noch mal diskutiert, ob das System eigentlich das Richtige ist, ob die Architektur eigentlich das Richtige ist. Was man auch gesehen hat, ist natürlich, dass auch kleinere und mittlere Verlage sich dem Thema gewidmet haben. Und das ist vielleicht so das, was sich am meisten geändert hat. Also die Leads, die ich jetzt als CeleraOne als Verkäufer reinbekommen habe, die waren halt natürlich gerade auch in diesen Bereichen. Auch der kleine und der mittlere Verlag muss etwas da tun, um Geld in den Bereichen zu verdienen.  

Christian Kallenberg [00:23:21]:

Bleiben wir mal bei den spannenden Kundenprojekten, jetzt nicht nur aus dem Corona-Bereich, sondern insgesamt im Bereich Retention und Loyalty. Gibt es da Praxisbeispiele, über die du reden kannst?  

York Walterscheid [00:23:31]:

Ja, ich glaube, ein Thema habe ich hier schon so ein bisschen angeschnitten so in dem Churn-Thema. Das ist sicherlich das, was ein Kunde von uns macht. Noch mal genauer zu analysieren und besser zu verstehen: Wer hat denn da eigentlich das Abo abgeschlossen? Das ist schon, glaube ich, extrem spannend. Und welche Angebote kann man jetzt anbieten, dass man den vielleicht doch hält und nicht nach Corona dann alle wieder abspringen? Das ist das eine Thema. Das andere, was spannend ist, fand ich das ganze Thema Scoring. Also wie kann man eigentlich mit all den Daten, die man hat, also sowohl unsere Daten, aber vielleicht auch andere Daten, die man sich sonst noch so im Verlag sammelt – wie kann man daraus vielleicht – man nennt es so „Propensity Scores“. Das heißt, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass diese Kohorte, die gerade da ist, bereit ist, zu subscriben, also ein Abo abzuschließen? Dass man eigentlich noch mal viel mehr mit Daten da auch reingeht. Gibt auch einige von unseren Kunden, die haben sich Teams geleistet in Richtung Business Intelligence. Also auch dort merkt man, da passiert viel mehr in diesem Bereich Daten und mit Daten clever umzugehen. Ein anderer Kunde von uns benutzt auch genau so ein Scoring, um das Metering-Modell dynamischer auszuspielen. Metering bedeutet ja, man zählt die Anfragen eines Nutzers, also beispielsweise man stellt ein auf ein Segment Politik – wer zu diesem Segment Politik gehört und ein paar andere Parameter noch aufweist, der darf in diesem Bereich, in diesem Segment drei Artikel lesen, dann passiert irgendwas. Dann ist ja immer die Frage: Wie oft ändert man dieses „Dann passiert irgendwas“? Jetzt sagt man vielleicht, drei Artikel, aber wäre es nicht viel besser, vier Artikel freizugeben, weil dann die Conversion Rate steigt? Und das kann man natürlich jeden Tag manuell hin- und herschieben und gucken, was eigentlich besser ist. Sind zwei Artikel besser oder zehn Artikel besser? Aber auch dort gibt es Kunden von uns, die jetzt anfangen, mit so Scorings zu arbeiten, die berechnen lassen oder auch teilweise selber berechnen, aber insbesondere berechnen lassen und dann diese Einstellung des richtigen Werts – ob es nur drei Artikel sind oder zehn Artikel sind – dann von einer Engine machen lassen und nicht mehr selber.

Christian Kallenberg [00:25:49]:

Lass uns noch mal ganz kurz bei den Segmenten bleiben. Und, Benni, vielleicht kannst du da auch noch was zu sagen. Das ist ja auch ein Thema, was wir in einer der vorherigen Folgen schon mal ein bisschen besprochen haben: Je mehr Inhalte der User ausgespielt bekommt, die genau auf seine Interessen zugeschnitten sind, desto größer ist ja die Gefahr, dass er sich in seiner Information Bubble ein bisschen verliert. Wie ist da dein Blick darauf?

Benjamin Kolb [00:26:09]:

Genau, das ist richtig. Man kann natürlich mit Recommendation Engines den Endkunden Content vorschlagen, die natürlich in genau so einer Bubble landen. Da gibt es allerdings sehr gute Mechanismen, damit genau das nicht passiert. Recommender-Modelle gibt es sehr viele, also man kann ja einfach Inhalte vorschlagen, die jetzt ähnlich zu dem sind, den ich gerade lese, oder man kann das basierend auf seiner eigenen User Historie machen oder man kann zum Beispiel auch die Historie von allen anderen Benutzern einbeziehen, um eben Kohorten mit ähnlichem Leseverhalten zu bilden. Und in das Ganze kann man dann auch noch einmischen, dass man eine gewisse Diversifikation der ausgespielten Inhalte erreicht. Und wenn man diese Modelle alle mischt, das heißt, eben nicht nur die eigene Historie einbindet, sondern vielleicht auch stärker auf das setzt, was man gerade aktuell liest und was in dem Zusammenhang vielleicht auch andere Kunden gelesen haben, dann kommt man eigentlich ziemlich schnell aus dieser Bubble raus. Und was wir bei unseren Kunden dann eben auch machen, ist, einen gewissen Anteil an Diversifikation auch mit einzuspielen, das heißt, auch gerade mal nicht Themen einzuspielen, die den Kunden vielleicht jetzt unmittelbar interessieren auf Basis seiner Historie. Das kann man sehr gut machen, wenn man zum Beispiel sich so eine Recommendation oft anschaut. Unterhalb von Artikeln sind so vier bis sechs Slots irgendwie, die einem Artikel vorschlagen. Da kann man sehr gut mit der Reihenfolge der Platzierung aus unterschiedlichen Modellen spielen, das Ganze dann analysieren und dann tatsächlich auch über KI auswerten, was eigentlich so das beste ist vom Klick-Verhalten. Und das ist jetzt auch nicht unbedingt das, was den Nutzer in der Bubble hält. Das ist eigentlich auch ganz spannend zu sehen, sondern das ist dann häufig so, dass die Kunden dann auch vom Thema mal abspringen. Das ist auch das Entscheidende, dass man das Angebot eben nicht Bubble-mäßig aufbaut.

Christian Kallenberg [00:27:41]:

York, wie ist das bei euch? Inwieweit setzt ihr KI ein bei der Paywall und der Dynamisierung der Paywall?  

York Walterscheid [00:27:47]:

Vielleicht einen ganz kurzen Punkt auch noch mal zu Benni, weil ich sehe das genauso. Wir haben auch eine eigene Recommendation Engine entwickelt einfach aus dem Grund, weil ihr habt das halt in eurem Produktangebot mit dabei, was super ist, wir haben aber auch Kunden, dessen CMS sowas nicht kann. Und deswegen hatten wir irgendwann mal auf Basis dieser Daten, die wir da tracken – auch gerade so in Richtung Conversion-Daten machen wir das eigentlich auch genau so, dass wir Impulse geben können an Redaktionssysteme oder CMSe oder Content Delivery Systeme, um halt genau so ein Vorschlagswesen zu machen. Und auch dort machen wir genau das, was du gesagt hast, Benni. Wir nehmen nicht nur die eigene User-Historie oder ähnliche Artikel, sondern wir gucken eigentlich, dass man möglichst viele Parameter da mit einfließen lässt, damit es irgendwie so Lookalikes hat, also ein bisschen Ähnlichkeiten hat und dadurch auch von anderen Segmenten und Kohorten, die so ein bisschen ähnlich sind, dann ist diese Bubble weniger stark, weil ich glaube, das ist schon entscheidend, dass man da auch Inhalte rein gibt, die eben nicht nur immer im gleichen Kosmos liegen. Zu deiner anderen Frage: Also wir benutzen so in dem Sinne noch nicht KI. Natürlich berechnen wir mit unserer Realtime Engine auch Themen in Realtime, nutzen unterschiedlichste Statistikmodelle, um zum Beispiel Scores zu rechnen. Ist das jetzt gleich künstliche Intelligenz? Schwierig zu sagen. Mein Partner und Mitgeschäftsführer, Moritz Hilger, der auch die Firma gegründet hat, der würde sagen, das ist nicht künstliche Intelligenz, sondern das ist Statistik. Ich glaube, zu künstlicher Intelligenz, wenn man sich jetzt so mal eine Definition angucken würde, da gehört noch ein bisschen mehr dazu, deswegen würde ich sagen, unser derzeitiger Stand ist: Wir nutzen unterschiedlichste Statistikmodelle, um genau sowas auch zu berechnen. Und das läuft natürlich vollautomatisch. Da sitzt jetzt keiner, der das berechnet. Damit spielen wir rum. Ist es jetzt gleich künstliche Intelligenz? Nutzen wir viele externe Datenquellen, die da auch noch mit reingehen, um dann diesen gesamten Datenkopf zu erweitern? Nein. Wir machen das meist auf den Daten des Verlages. Vielleicht gerade in der Diskussion rund um GDPR, also DSGVO, und den Themen First-Party-Daten ist es, glaube ich, wichtig zu sagen: Jeder Kunde von uns hat sein eigenes Setup, das heißt, wenn wir mit Scorings arbeiten, dann immer auf nur den Daten von dem jeweiligen Kunden. Wir machen das nicht übergreifend über mehrere Kundensysteme, sondern das läuft dann wirklich nur da drin. Aber, klar, KI, künstliche Intelligenz, Dynamisierung ist ein ganz, ganz großes Thema auch bei uns, was wir in allen unseren Diskussionen immer mitlaufen lassen.  

Benjamin Kolb [00:30:32]:

Und kannst du da ein bisschen was über euren aktuellen Forschungsstand bei dem Thema erzählen? Also was ich mir vorstellen könnte, ist, dass man erweiterte statistische Methoden oder vielleicht sogar künstliche Intelligenz einsetzen könnte, um Preisbestimmungen zu machen, wenn man ein dynamisches Pricing haben will, um, was du vorhin gesagt hast: Ab wie vielen Artikeln und vielleicht bei welchem Thema bringt man für welche Kundengruppe eigentlich am besten überhaupt mal eine Paywall hoch? Da gibt es ja ganz viele Parameter und Stellschrauben, wo man, glaube ich, jetzt so als Mensch, der da rangeht, wahrscheinlich nicht die optimale Lösung auf Anhieb findet, weil es gibt einfach viel zu viele Parameter in dem ganzen System, wo man aber eine Maschine natürlich, wenn man genügend Nutzer hat – das muss man immer dazusagen: Daten spielen da natürlich die entscheidende Rolle – dann könnte man darauf ja wunderbar eigentlich Modelle bauen, die eben lernen.

York Walterscheid [00:31:18]:

Ja, ist natürlich ganz klar. Also ich bin da völlig bei dir, Benni, weil ein Mensch kann gar nicht in dem Bereich so tiefgreifende Entscheidungen ganz, ganz sauber fällen, weil natürlich eine Maschine, die kann so viele Daten in Millisekunden verarbeiten, das kann kein Mensch. Deswegen ist immer die Frage: Wo kommen eigentlich die Entscheidungen derjenigen her, die dort mit der Software arbeiten? Egal ob das jetzt bei euch in den Bereichen ist Keyword-Suche oder Ähnliches oder bei uns. Woher weiß jemand, welches Metering das Richtige ist oder welches Segment eigentlich das Richtige ist? Oder welche Paywall-Angebote eigentlich das Richtige sind? Deswegen glaube ich schon, dass die Maschine, KI oder grundsätzlich so Statistik-Modelle da wahnsinnig helfen können. Man kann es ja auch etwas softer anfangen, dass man sagt: Am Anfang gibt es ein Vorschlagswesen. Das muss ja nicht eine Maschine sein, die man nicht mehr irgendwie noch mal aufhalten kann oder die da ungesteuert arbeitet, ohne dass man genau weiß, was da eigentlich passiert. Aber ich glaube, die Zukunft liegt ganz klar da, weil so viele Daten kann man da gar nicht einfließen lassen in seine Entscheidung, dass die Entscheidung wirklich fundiert ist. Was wir da gemacht haben: Wir haben vor ein paar Jahren ein extrem spannendes Projekt gemacht zu dem Thema Dynamic Paywall. Da ist ja genau die Frage: Welcher Artikel ist eigentlich paid und welcher Artikel ist free? Wenn man so eine klassische Schranke hat von Freemium, da ist ja immer die Frage: Was setzt man da eigentlich heute auf paid und was nicht? Haben wir mit Google News Initiative und einem Verlag in Luxemburg einen Piloten gefahren, der extrem erfolgreich war. Also verschiedenste einzelne Schritte sind wir durchgegangen von natürlich der Fragestellung: Wie groß ist die Kohorte, die wir eigentlich kriegen, auf der man dann seine Tests fahren kann? Also dieses „N=“, was ist das eigentlich? Und dann ging es wirklich darum, zu sagen: Der Redakteur entscheidet, was Plus ist oder was Premium ist, versus die Maschine entscheidet mal. Und das war so eine längere Zusammenarbeit, ein längerer Pilot auf der Ebene. Am Anfang ist es eher so eine random Entscheidung. Die Maschine sagt einfach 50/50, den setzt sie paid und den nicht, und entscheidet das so bis hin zum Schluss, wo man dann wesentlich mehr Parameter einfließen lässt in die Entscheidung, was eigentlich paid ist. Und diese Parameter kann man natürlich beliebig hochskalieren. Und umso mehr Parameter da einfließen, umso besser wird natürlich in irgendeiner Form die Entscheidung und umso weniger kann so eine Entscheidung eigentlich von einem Menschen getriggert werden, weil diese ganzen Parameter in diese eine Entscheidung einfließen zu lassen – eigentlich gar nicht denkbar und auch vom zeitlichen Aufwand überhaupt nicht schaffbar.  

Benjamin Kolb [00:33:58]:

Du hast jetzt viel über die Dynamic Paywall erzählt, das heißt also, wann sozusagen die Bezahlschranke oder das Gate, wie du es vorhin genannt hast, hochkommt, aber spannend ist ja auch noch mal, was dann letztendlich darauf für ein Preis erscheint. Das könnte man ja auch dynamisieren, das heißt, bestimmten Segmenten, Zielgruppen eben unterschiedliche Preise für das Gut, das es zu erwerben gilt, anzubieten.  

York Walterscheid [00:34:19]:

Absolut, ja, das Dynamic-Paywall-Projekt ist ja schon ein bisschen länger her. Das konnten wir bisher auch noch nicht so im Markt etablieren, wie wir es vielleicht gerne gemacht hätten. Jetzt kam in der Tat vor kurzem ein Kunde auf uns zu und mit dem machen wir das Thema Dynamic Pricing. Mal gucken, was da rauskommt, aber da geht es genau darum: Wie kann man eigentlich unterschiedlichen Segmenten unterschiedliche Preise zeigen? Und was hat das eigentlich für Effekte auf die Conversion? Also da bin ich sehr gespannt. Wir sind da gerade volle Pulle dran und ich nehme an, dass die erste Version, die Version 1, irgendwo nach dem Sommer rauskommt, wo man mal guckt, was da eigentlich so Spannendes geht mit dem Thema dynamische Preissetzung.  

Christian Kallenberg [00:35:01]:

Das kratzt natürlich am Selbstbewusstsein eines jeden Journalisten – ich darf das sagen, ich bin ja selbst einer – wenn man nicht mehr weiß, was für die Leser am besten ist. Wie sind da eure Erfahrungen? Und wie geht ihr da vielleicht auch mit Ängsten aus Redaktionen um?  

York Walterscheid [00:35:14]:

Ist natürlich ein großes Thema. Das begleitet mich schon auch ein paar Jahre, das Thema künstliche Intelligenz im Softwarebereich der Verlage, ob es nun Produktionssoftware ist oder ob es jetzt Monetarisierungs-Software ist. Die Vorbehalte gegenüber einer Maschine sind riesig. Also egal wo wir mit so Themen – und das ist jetzt nicht nur bei dieser Google News Initiative gewesen, sondern auch vorher hatte ich so Themen, dass dann sofort es heißt: „Okay, das ist ja Robo-Journalismus. Oder es ist die Maschine. Ich habe keine Kontrolle mehr darüber, was die macht und ob sie es eigentlich wirklich gut macht.“ Natürlich hat der Redakteur, weil er es schon lange macht, ein extrem gutes Gefühl, nur mittlerweile sind ja die Surf-Verhalten, die Daten, die es gibt, so mannigfaltig, dass, ich glaube, eine Maschine zumindest in dem Impuls „Ich helfe dir dabei“ absolut hilfreich ist, weil keiner kann so schnell prozessieren 365 Tage, 24 Stunden am Tag, nie krank, ist immer da und kann diese Daten weiter bearbeiten und ein Vorschlagswesen machen oder auch die Entscheidungen treffen. Deswegen glaube ich, ist das genau die richtige Richtung da zu gehen. Und es gibt wahnsinnig große Vorbehalte, was ein bisschen schade ist, weil man auch merkt, dass die Offenheit in der Industrie schon auch – nicht bei allen natürlich – beschränkt ist, weil entweder gibt es im Content-Bereich den Totschläger Robo-Journalismus und bei uns gibt es halt ähnliche. Im Bereich Monetarisierung gibt es auch ähnliche Totschlagargumente, deswegen ist es so ein bisschen schade, dass die Offenheit da so – nicht bei allen, wie gesagt, aber schon bei einigen Verlagen auch so ein bisschen sehr zurückhaltend ist, anstatt da Tests zu fahren oder Piloten zu fahren oder sich mal da reinzutrauen. Es gibt ja andere Bereiche, andere Industrien, die da ganz viel schon testen und auch guten Erfolg damit haben.

Benjamin Kolb [00:37:15]:

Ja, was ich besonders schade finde eigentlich an der ganzen Geschichte, ist, dass mit solchen automatisierten Systemen oder auch jetzt im Einsatz von KI in bestimmten Bereichen ja auch so viel weggenommen wird von dem, was eigentlich nicht Aufgabe des Journalismus im eigentlichen Sinne ist, also was Verbreitung angeht oder, sagen wir mal, Suchmaschinen-Keywords zu finden, die am besten passen und dauernd zu optimieren, oder Links zwischen Artikeln zu setzen. Also das, was wir auch in der vorhergegangenen Folge schon hatten, dass durch die Digitalisierung im Prinzip so viele Aufgaben dazugekommen sind, dass das Journalistische immer weiter in den Hintergrund tritt. Es ist eigentlich kaum nachvollziehbar, dass das nicht etwas offener angegangen wird, dass man all diese Bürden wieder durch eine Maschine abschafft. Jetzt ist es ja bei uns auch so, dass man merkt: Klar, das goldene Ei im Bereich der Publishing Industrie ist jetzt ja noch nicht gefunden in dem Sinne, dass jeder Verlag weiß, wie er am besten monetarisiert – gerade im Digitalen natürlich. Im Digitalbereich wollen die ja häufig rumprobieren. Und gerade im Audience Development ist natürlich der spannendste Teil, da auch rumzuprobieren und da flexibel zu sein, was wir da mit unserer Software machen, dass man halt möglichst flexibel sich am Frontend da austoben kann und Geschäftsmodell auch ausprobieren kann. Im Bereich Paywall ist es ja wahrscheinlich vor allem das Metering, die Offer Page. Was Marketeers ja immer gerne machen, wenn sie ausprobieren wollen, sind A/B-Tests, beziehungsweise am liebsten natürlich A/B/C/D/E-Tests. Auch da spielt natürlich auch vielleicht Automatisierung eine Rolle. Was ist denn da so euer Stand der Technik oder das, was ihr im Markt anbieten könnt?  

York Walterscheid [00:38:44]:

Also wir bieten in dem Bereich Offer Pages in der Tat A/B/N-Testing Möglichkeiten an. Die sind leider heute noch nicht dynamisiert, also Vorschlagswesen oder sogar die Maschine entscheidet, was für Offer Pages oder was für Offers für dieses Segment eigentlich genau das Richtige ist, sondern heute ist es eher noch sehr einfach über unser Cockpit einzustellen, dort natürlich dann A/B/C/D-Offer-Pages auszuspielen, natürlich auch dann die Performance der einzelnen Seiten sich anzugucken: Was hat eigentlich funktioniert und auf welchem Pfad gehe ich dann weiter? Das funktioniert natürlich, aber das Thema dort auch Dynamisierung reinzubringen, steht auf der Agenda – scheitert leider des Öfteren auch an Kapazitäten. Also das ist natürlich ein Invest, den man gehen muss, den wir auch gerne gehen wollen, aber der muss halt natürlich irgendwie zum Gesamtgeschäftsmodell auch von uns passen, aber das sehen wir natürlich schon. Wenn wir über Innovationen und Möglichkeiten, sich weiterzuentwickeln, reden, dann sind diese Themen Dynamisierung der Offer Pages extrem spannend, auch dass datenbasierte KI-Modelle oder Statistikmodelle eigentlich Segmente vorschlagen. Also warum muss der Verlag sich selber die Segmente zusammenklicken, was einfach geht, aber woher weiß der das eigentlich, dass das ein gutes Segment ist oder ein schlechtes Segment?

Christian Kallenberg [00:40:08]:

Und gibt es dort jemanden, der das kann im Verlag? Nicht jeder Verlag hat jetzt selber die Kapazitäten, sowas aufzubauen, Knowledge aufzubauen.

York Walterscheid [00:40:17]:

Genau, also Knowledge aufzubauen. Richtig, wir sagen natürlich allen unseren Kunden: „Vorsicht, du kaufst hier halt jetzt nicht ein simples Plug-in, was irgendwo mal eine Wand hochfährt, und dann konvertiert da jemand oder nicht, sondern du kaufst eine Conversion-Software.“ Deswegen sehe ich mich ja auch nicht unbedingt als Paywall, sondern als Conversion-Software. Und wenn man sich so eine mächtige Software ins Haus holt, muss jedem klar sein, dass man dafür auch Ressourcen braucht. Also irgendjemand muss das schon bedienen und damit auch spielen. Wenn man das nicht möchte, dann würde ich jedem zu einer statischen Paywall raten, weil dafür hat man dann zu viele Möglichkeiten. Aber, ja, man merkt es. Die Kapazitäten sind manchmal nicht da oder das Knowledge auch nicht, aber auch dort ist spannend – weil du vorhin gefragt hast, Christian – auch dort merkt man, dass auch die Verlage Leute einstellen aus anderen Industrien, die genau aus diesem Thema Audience Development kommen. Also auch das sieht man jetzt in unserer Industrie, dass mehr und mehr „Quereinsteiger“ in die Industrie kommen, die nämlich vielleicht irgendwo anders gelernt haben, im E-Commerce Business gelernt haben und jetzt rüberkommen in die Verlagsindustrie und ihr E-Commerce-Wissen eigentlich da mit einspielen. Das superspannend.

Benjamin Kolb [00:41:32]:

Jetzt kann ja aber nicht jeder Verlag auch gleich, sagen wir mal, das Knowledge selber aufbauen und sich für so ein Thema auch so langfristig committen. Habt ihr da auch eine Lösung für Verlage, wo ihr sagt: „Also wir machen euch die Beratung, wir erstellen das alles für euch und wir sorgen einfach dafür, dass euer Umsatz hochgeht“? Oder habt ihr Partner, die das für euch übernehmen?

York Walterscheid [00:41:47]:

Ich hatte das vorhin ja schon so ein bisschen angeschnitten. Wir haben halt einen Bereich geschaffen vor einiger Zeit – nennt sich „Customer Success“ – und genau dort wollen wir eigentlich so diese Business Beratung aufbauen. Haben da jetzt auch Kollegen, die sich genau damit auseinandersetzen und unseren Kunden helfen auf einer Ebene der Beratung, also wirklich Business Beratung. Das kann so weit gehen, dass man sich regelmäßig trifft und eigentlich über Segmente, über die Daten, die man getrackt hat, über die Möglichkeiten der Ausspielung unterhält und da dann natürlich auch Impulse auch durch unsere Erfahrung über all unsere Kunden mitbekommt und die da einfließen lässt. So, haben wir einen Kunden, der sagt: „Mach du doch Full Service und stelle mir das alles ein“? Das haben wir nicht. Das wird auch nicht so funktionieren. Ich glaube, die Leute merken schon, dass sie im Bereich dieser Themen Conversion – und es fängt ja schon vorne bei SEO an – schon irgendjemanden brauchen, der sich damit beschäftigt. Und jetzt ist immer die Frage: Wie stark beschäftigt man sich damit? Aber dann macht halt der SEO-Mann oder -Frau halbe-halbe, also halbe SEO und halbe Paid Content. Also irgendjemand muss sich schon darum kümmern, ja.

Christian Kallenberg [00:42:56]:

Ist jetzt ein krasser Cut. Das hat sich jetzt ja auch zum Standard entwickelt, dass wir anscheinend hier nur Gesprächsgäste haben, die wahnsinnig fit nicht nur am Rechner, sondern auch in der Küche sind. York, du hast im Vorgespräch gesagt, auch du bist zumindest ein begeisterter Koch. Wir haben letztes mal schon Rezepte geshared mit unserem Gesprächspartner. Da vielleicht noch irgendeinen schnellen Einwurf, so Corona-freundliches Familienessen oder irgend sowas in der Richtung? Jetzt sag nicht Lieferando.

York Walterscheid [00:43:19]:

Na ja, ein bisschen Lieferando ist es schon mehr geworden, muss man ganz klar sagen, oder ein Lieferservice – ist ja im Grunde genommen egal, wen. Weil wenn man so einen ganzen Tag Homeschooling macht und Homeoffice und dann irgendwie sich noch zu motivieren, am Abend zu kochen – manchmal ist man einfach platt und nutzt dann doch die App, um irgendwie Essen zu bestellen. Aber, ja, koche nach wie vor gerne. Koche extrem gerne natürlich mit Freunden. Das ist, glaube ich, das, was dann das Nette daran ist. Hat ein bisschen gelitten, wobei meine Tochter sagt, das beste Saltimbocca kommt immer noch von mir und deswegen: Kochen ist schon cool.

Benjamin Kolb [00:43:57]:

Gut, York, ganz herzlichen Dank. Fand ich superspannend.  

York Walterscheid [00:44:00]:

Sehr gerne, sehr gerne. Hat Spaß gemacht, danke.  

Christian Kallenberg [00:44:03]:

Und wenn Sie, liebe Hörerinnen und Hörer, Feedback zu dieser Folge haben, sagen Sie uns Bescheid. Hat es Ihnen gefallen? Was würden Sie anders machen? Wollen Sie selbst mit uns reden? Schicken Sie uns eine Mail an podcast@welikemags.com. Vielen Dank für das Zuhören und bis zum nächsten Mal.

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