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Wie messe ich Engagement in der Probe-Phase?

Zur Wandlung von Probe-Abos gibt es zwei große Hebel: Das Payment und das Engagement. Mögliche Taktiken für das Payment haben wir uns auf diesem Blog schon angeschaut (Der optimale Zahlarten-Mix (Abre numa nova janela)).

Für das Engagement habe ich Dir hier schon das Engagement-Framework gezeigt (Engagement-Framework für die Probe-Phase (Abre numa nova janela)). Aber welche Möglichkeiten hast Du, um Engagement in der Probe-Abo-Phase zu messen?

Vergangene Woche durfte ich ein Seminar für die MFVP-Akademie hosten, in den wir uns den gesamten Abo-Lebenszyklus angeschaut haben. Noch einmal vielen Dank an alle Teilnehmer – auch für das sehr gute Feedback. 🚀

60 % der Seminarteilnehmer gaben an, dass sie in irgendeiner Form das Engagement ihrer Abonnenten messen. 40 % hingegeben tracken kein Engagement. Grund genug, sich die Möglichkeiten der Messung genauer anzuschauen und zu klären, ob es schlimm ist kein Engagement zu messen und was eine Sprach-Lern-App damit zu tun hat.

Gehen wir dafür zunächst einen Schritt zurück: Was bedeutet Engagement überhaupt? Am Ende des Tages wollen wir mit Engagement wiedergeben, wie stark unsere Abonnenten das Abo bzw. Produkt tatsächlich nutzen. Aus meiner Sicht gibt es drei Alternativen, wenn es um das Messen eben jener Nutzung geht:

  1. Du misst Engagement gar nicht.

  2. Du misst Engagement mit einer einzigen KPI.

  3. Du misst Engagement mittels Scoring.

1. Du misst gar kein Engagement

Im ersten Moment mag es komisch erscheinen, kein Engagement zu messen, obwohl eine ganze Branche davon spricht. Doch das ist kein Grund, den Kopf in den Sand zu stecken. Oft fehlen einfach die Ressourcen im Data-Bereich.

Wenn Du aktuell kein Engagement misst, mach Dir bewusst: Engagement im Probe-Abo ist in der Regel eine Hilfsmetrik, um Deine Wandlung zu erhöhen. Auch ohne Engagement-Messung kannst Du also Hypothesen zur Erhöhung des Engagements aufstellen und Maßnahmen testen. Hierbei schaust Du auf Deine Wandlungsquote als Haupt-KPI.

Natürlich gibt es hier einen Nachteil: Gründe für Up- oder Downlifts in Deiner Wandlungsquote kannst Du nie zu 100 Prozent auf das Engagement zurückführen. Ich möchte Dir dafür ein Beispiel geben:

Wahrscheinlich wird jeder Verlag bestätigen können, dass die App-Nutzung die Wandlungsquote erhöht. Aus meiner Erfahrung muss das aber nicht zwangsweise mit einem höheren Engagement korrelieren. Viel mehr sorgt die Installation und das Einrichten einer App für ein höheres Commitment Deiner neuen Abonnenten. Die App macht das neue Abo im Gegensatz zu einer Webseite im Internet greifbarer.

Solche Erkenntnisse kannst Du ohne Engagement-Messung nicht herausarbeiten. Trotzdem: Auch wenn Du kein Engagement misst, fahre Maßnahmen, von denen Du glaubst, dass sie die Abo-Nutzung vorantreiben. Prüfe diese Maßnahmen dann auf ihre Wandlungs-Effekte.

Nehme die fehlende Messung nicht als Vorwand, um keine Engagement-Maßnahmen durchzuführen.


2. Du misst Engagement mit einer einzelnen KPI

Die zweite Möglichkeit: Du misst Engagement mittels einer einzelnen KPI. Mögliche Beispiele hierfür sind:

  • Durchschnittliche Page Impressions pro Abonnent.

  • Durchschnittliche Visits pro Abonnent.

  • Durchschnittliche Verweildauer pro Abonnent.

  • Durchschnittliche aktive Tage pro Abonnent.

Das Positive vorweg: Aus meiner Erfahrung korrelieren alle dieser einzelnen KPI stark mit der Wandlungsquote. Zudem ist diese Art der Engagement-Messung für alle verständlich: Egal ob Produkt, Marketing, Redaktion oder Geschäftsführung. “Aktive Tage” oder “Verweildauer” verstehen alle.

Dieses grundsätzliche Verständnis für Engagement ist ein wichtiger Faktor, wenn Du gemeinschaftlich am Engagement arbeiten möchtest.

Der Nachteil dieser Alternative: Du misst eindimensional. Wer den Artikel zum Engagement Framework (Abre numa nova janela) gelesen hat, weiß, dass sich Engagement aus Frequenz, Intensität und Feature-Nutzung zusammensetzt. Bei einer einzelnen KPI bildest Du nur eines dieser Felder ab.

Nehmen wir die Verweildauer: Sie misst vor allem die Intensität. Das heißt, Maßnahmen die v.a. auf die Frequenz abzielen (Newsletter, Push-Nachrichten etc.) wirst Du nicht optimal mit der Verweildauer messen können.

Best-Case: Duolingo

Dass diese Art der Engagement-Messung trotzdem sehr erfolgreich sein kann, zeigt die Sprach-Lern-App Duolingo. Mit über 7 Millionen zahlenden Abonnenten ist Duolingo eines meiner Lieblings-Benchmarks.

Duolingo arbeitet seit einigen Jahren mit dem eigenes entworfenen “Daily Active User”-Modell. Vereinfacht gesagt, unterteilt Duolingo mit dem Model seine Abonnenten in folgende Zielgruppen:

  • Abonnenten, die täglich im Produkt sind (DAUs / Current Users)

  • Abonnenten, die wöchentlich da sind (WAUs = Weekly Active User)

  • Abonnenten, die monatlich da sind (MAUs = Monthly Active Users)

  • Schläfer, die in den letzten 30 Tagen nicht da waren (Dormant User)

Das Model und seine Bewegungen ist an sich sind noch etwas komplexer:

Quelle: https://blog.duolingo.com/growth-model-duolingo/ (Abre numa nova janela)

Aber allein die Einteilung in die oberen vier Gruppen hilft Dir maßgeblich, wenn es um das Messen und Optimieren von Engagement geht. Je mehr die Frequenz abnimmt, desto höher ist die Kündigungswahrscheinlichkeit.

Duolingo richtet seine Maßnahmen und Produktfeatures danach aus, möglichst viele Abonnenten in die tägliche Nutzung zu führen. Dafür entwickelte die App unter anderem sogenannte “Streak”-Kampagnen.

Mit diesem Gamification-Ansatz wird mir als Abonnent angezeigt, wie viel Tage am Stück ich bereits in der App eine Sprache lerne. Dadurch steigt meine Motivation auch am nächsten Tag wiederzukommen, denn ich möchte meinen Streak auf gar keinen Fall brechen.

Optimale Frequenz

Bei der optimalen Frequenz kommt es natürlich auf Dein Abo-Modell an. Wenn Du ein wöchentliches E-Paper oder einen wöchentlichen Newsletter veröffentlichst, ist Deine optimale Frequenz die wöchentliche Nutzung (also die WAUs). Wenn Du aber ein Paid Content Model im Tageszeitungs-Markt betreibst, solltest Du wie Duolingo die tägliche Nutzung anstreben (also die DAUs).

Wenn Du Dich näher für das Modell interessiert, ist dieser Blog-Artikel von Duolingo (Abre numa nova janela) ein guter Startpunkt. Kontaktiere mich dazu auch gerne bei Bedarf.

3. Du misst Engagement mit einem Score

Kommen wir zu unserer letzten Alternative: Du misst Engagement mittels eines Scores. In diesen Score fließen unterschiedliche Metriken ein. Als Beispiel die Visits, die Verweildauer und die Nutzung der Merkliste.

Der Vorteil ist hier die mehrdimensionale Abbildung. Durch die Visits wird die Frequenz, durch die Verweildauer die Intensität und durch die Merkliste die Feature-Nutzung abgebildet. Du kannst also breitgefächerte Maßnahmen zur Engagement-Steigerung fahren und bildest diese mittels Score ab.

Im Gegensatz zur “Einzelnen KPI” hat der Score aber auch zwei Nachteile:

  • Er ist nicht greifbar. Ein Engagement-Wert von bspw. 6,8 sagt deutlich weniger aus als beispielsweise “10 von 30 möglichen aktiven Tagen”.

  • Es ist aufwendig solch einen Score zu entwickeln und ihn auch zu pflegen.

Best-Case: Financial Times

Der wohl bekannteste Engagement Score in der Publisher Branche stammt von der Financial Times: RFV. Der RFV setzt sich aus 3 Dimensionen zusammen:

  1. Recency: Wann war der Abonnent das letzte Mal bei uns?

  2. Frequency: Wie oft war der Abonnent bei uns?

  3. Volume: Wie viel liest der Abonnent bei uns?

Du siehst: Hier fließen alle Dimensionen mit ein. Die Financial Times rief den RFV sogar als ihren Northstar aus (Abre numa nova janela).

Vergleichbarkeit und Mess-Zeitraum

Nachdem wir uns nun die drei Alternativen zur Messung von Engagement angeschaut haben, möchte ich Dir noch zwei generelle Empfehlungen mit geben.

Vergleiche Dich nur mit Dir selbst

Ich würde sehr davon abraten, das eigene Engagement (bspw. die durchschnittlichen Visits der Abonnenten) mit dem Engagement anderer Verlage zu vergleichen. Nutze das Engagement also nur um Dich im Verlauf selbst zu vergleichen und zu prüfen, ob sich Dein Engagement nach oben bewegt.

Mess-Zeitraum

Ich empfehle Dir sehr, das Engagement immer individuell über die Probe-Phase zu messen und dem Abo-Start-Monat zu zu ordnen. Als Beispiel:

  • Deine Abo-Abos laufen einen Monat.

  • Das Probe-Abo startet am 14.5. und geht bis zum 14.6.

  • Du misst das Engagement demnach vom 14.5. bis zum 14.6. und ordnest es dem Monat Mai zu.

Der Vorteil dieser Betrachtung ist, dass Du Maßnahmen zur Engagement-Steigerung in der Probe-Phase als auch Vertriebs-Kampagnen (die ggf. das Engagement mindern) zeitlich immer korrekt dem Engagement zu ordnen kannst.

Was Du aus diesem Artikel mitnimmst:

Wenn Du kein Engagement messen kannst, dann ist das erst einmal kein Weltuntergang. Nutze diese Tatsache nicht als innerliche Ausrede, um keine Maßnahmen auszutesten. Arbeite trotzdem an Deinem Engagement und schaue, ob Deine Maßnahmen Deine Wandlungsquote erhöhen.

Wenn Du aber die Ressourcen dafür hast, dann messe das Engagement Deiner Abonnenten. Hierfür gibt es zwei Möglichkeiten: Die einzelne Metrik und den Score, der sich aus mehreren Dimensionen zusammensetzt.

Die einzelne Metrik hat den Vorteil, dass sie leicht verständlich und nicht zu komplex in der Realisierung ist. Der Nachteil ist, dass die Bewertungsgrundlage eher eindimensional ist. Sei Dir aber bewusst, dass eine einzelne Metrik nicht schlechter als ein Score ist. Internationale Abo-Dienste wie Duolingo nutzen sehr erfolgreich eine einzelne Metrik (aktive Tage) um das Engagement zu bewerten.

Der Score bietet Dir aber die beste Bewertungsgrundlage, weil du Metriken für Frequenz, Intensität, Feature-Nutzung etc. einfließen lassen kannst. Das beste Beispiel ist hierfür der RFC-Score der Financial Times.

Wie immer hoffe ich, dass dieser Artikel Dir den ein oder anderen Impuls geben konnte. Falls Dir mein Blog gefällt, würde ich mich freuen, wenn Du ihn an Deine Kolleginnen und Kollegen weiter empfiehlst.

Sascha

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