WEBVTT

00:00:00.270 --> 00:00:07.090
Bereit für 10 Tage Microsoft 365, Co-Pilot, KI, Azure und die Menschen, die die Zukunft der Arbeit gestalten, addern.

00:00:07.770 --> 00:00:12.290
Diesen Januar ist die M365-Con zurück und wird noch größer. Und wird noch größer.

00:00:12.830 --> 00:00:17.970
Seien Sie dabei bei Live-Sessions, Demos aus der Praxis und praktischem Wissen von MVPs und Branchenexperten aus aller Welt.

00:00:18.770 --> 00:00:21.030
Keine generischen Folien. Keine endlosen Schlagworte.

00:00:21.890 --> 00:00:23.150
Wir stellen uns in echten Herausforderungen.

00:00:23.770 --> 00:00:28.450
Co-Pilot Studio, KI-Agents, Fabric, Sicherheit, Governance und Automatisierung.

00:00:28.450 --> 00:00:33.970
Ganz gleich, ob Sie IT-Experte, Entwickler oder Führungskraft sind, es gibt für Sie konzipierte Sessions.

00:00:35.010 --> 00:00:40.010
An 10 vollen Tagen können Sie verschiedene Technologien kennenlernen und sich mit einer globalen Community vernetzen.

00:00:40.890 --> 00:00:44.250
Sehen Sie sich die Live-Übertragung an und nehmen Sie praktische Einblicke mit nach Hause in Ihr Unternehmen.

00:00:45.110 --> 00:00:50.530
Januar 2027. 10 Tage. Eine Microsoft-Community. Die Registrierung ist ab sofort möglich.

00:00:52.150 --> 00:00:58.170
Gehen Sie noch heute zu Ihrem Standort. Das ist M300.net.

00:00:58.170 --> 00:01:04.800
Melden Sie sich jetzt unter m3065.net an und wir sehen uns im Januar live. Haben Sie, haben Sie.

00:01:05.360 --> 00:01:10.240
Schon einmal eine E-Mail-Kampagne in Dynamics 365 erstellt und sich gefragt, warum das Engagement einfach nachlässt.

00:01:10.920 --> 00:01:16.540
Heute befassen wir uns mit der Erstellung von Customer Journeys, die tatsächlich auf die Aktivitäten ihrer Benutzer reagieren und nicht nur auf das, was sie sich von ihnen erhoffen.

00:01:16.540 --> 00:01:22.760
Verwandeln wir jeden Website-Besuch, jede Formularübermittlung und jeden In-App-Klick in einen Trigger, der Ihr Marketing-Live-Maß schneidert.

00:01:23.560 --> 00:01:27.940
Sind Sie bereit zu erfahren, wie Sie Schritt für Schritt eine reaktionsschnelle Marketingmaschine in D365 entwerfen?

00:01:28.960 --> 00:01:30.240
Verfehlen Sie auf Ihren Journeys das Ziel.

00:01:30.240 --> 00:01:38.140
Wenn Sie jemals eine Kampagne in Dynamics 365 Marketing mithilfe der vorgefertigten Vorlagen eingerichtet haben, wissen Sie, wie verlockend es ist, Ihre gesamte Zielgruppe einzubeziehen,

00:01:38.580 --> 00:01:42.820
drei sorgfältig erstellte E-Mails im Abstand von einer Woche zu versenden und sich zurückzulehnen und auf die Ergebnisse zu warten.

00:01:43.680 --> 00:01:44.700
Auf Mapier sieht das sauber aus.

00:01:45.660 --> 00:01:49.960
Jeder erhält die gleiche Serie, niemand fällt durchs Raster und Sie können das Ganze mit einem einzigen Bericht nachverfolgen.

00:01:49.960 --> 00:01:53.060
In der Realität endet es jedoch meist gleich.

00:01:53.720 --> 00:01:56.500
Die Öffnungsrate beginnt stark und sinkt dann nach der zweiten E-Mail rapide.

00:01:57.080 --> 00:02:01.980
Das Engagement sinkt, die Nutzer klicken nicht mehr und ihre besten Leads springen möglicherweise ab, bevor sie überhaupt wissen, dass sie interessiert waren.

00:02:02.680 --> 00:02:10.200
Es fühlt sich effizient an, aber genau dieser Ansatz des Spray & Pray ist der Grund, warum die meisten Teams nie diese großen Sprünge beim Engagement-ROE sehen.

00:02:10.820 --> 00:02:12.640
Schauen Sie uns einmal genauer an, was da tatsächlich schiefläuft.

00:02:12.980 --> 00:02:14.920
Stellen Sie sich vor, Sie führen eine Kampagne für eine Softwareentführung durch.

00:02:14.920 --> 00:02:21.100
Sie senden die erste E-Mail an 6000 Kontakte, Partner, Testnutzer und zufällige Webinaranmeldungen.

00:02:22.000 --> 00:02:26.140
Die E-Mail stellt die neuen Funktionen vor, lädt zum Ausprobieren ein und enthält einen Link zu einer Demo.

00:02:27.020 --> 00:02:28.740
Am ersten Morgen sind die Nachrichten ziemlich gut.

00:02:29.340 --> 00:02:31.940
Eine Öffnungsrate von 15% eine Handvoll Demo-Buchungen.

00:02:32.540 --> 00:02:37.040
Das Leben ist schön, aber wenn die zweite E-Mail verschickt wird, hat sich fast die Hälfte Ihrer Liste von Ihnen abgemeldet.

00:02:37.580 --> 00:02:39.560
Es trudeln viele Abmeldeanfragen ein.

00:02:40.160 --> 00:02:42.360
Die dritte Nachricht geht an eine kalte, stille Menge.

00:02:42.880 --> 00:02:44.640
Die einzigen, die die E-Mail noch öffnen, sind Ihre Stammkunden.

00:02:45.120 --> 00:02:49.860
Der Rest schaltet ab und Sie fragen sich, ob die Kampagne Ihr Ziel verfehlt hat oder Ihr Angebot wirkungslos war.

00:02:50.740 --> 00:02:51.960
Eine Geschichte ist mir im Gedächtnis geblieben.

00:02:52.360 --> 00:02:57.200
Ein B2B-Unternehmen, das Dynamics 365 einsetzt, wollte seine hochwertigen Leads erneut ansprechen.

00:02:57.740 --> 00:03:01.640
Große Logos, lange Verkaufszyklen und genügend potenzielle Einnahmen, um wirklich etwas zu bewegen.

00:03:02.140 --> 00:03:04.100
Sie planten eine lineare, dreistufige Customer Journey.

00:03:04.680 --> 00:03:06.920
Einführungs-E-Mail, Follow-up-E-Mail und ein Last-Chance-Angebot.

00:03:07.740 --> 00:03:09.960
Einfach einzurichten, unmöglich zu personalisieren.

00:03:10.520 --> 00:03:14.240
Sie erwarteten, dass sich Ihre heißen Leads nach zwei Erinnerungen endlich melden würden.

00:03:15.320 --> 00:03:16.120
Was geschah tatsächlich?

00:03:17.240 --> 00:03:20.040
Diese wichtigen Kunden interagierten nach der ersten Nachricht kaum noch.

00:03:21.320 --> 00:03:24.860
Bei genauerer Betrachtung stellte sich heraus, dass einige große Deals auf den ersten Link klickten,

00:03:24.960 --> 00:03:27.480
Zeit auf der Website verbrachten und sich sogar nach neuen Produkten umsahen,

00:03:27.580 --> 00:03:30.520
aber die gleiche allgemeine Aufforderung erhielten wie alle anderen.

00:03:31.460 --> 00:03:32.580
Niemandem im Unternehmen fiel das auf.

00:03:32.960 --> 00:03:36.220
In der dritten Woche landeten in ihren Posteingängen die Mitbewerber mit individuellen Demos.

00:03:36.220 --> 00:03:38.040
Die Investitionen des Teams in die Kunden fliegen?

00:03:38.400 --> 00:03:38.800
Bleib bleiben.

00:03:39.200 --> 00:03:40.380
Das ist kein Einzelfall.

00:03:41.300 --> 00:03:44.660
Laut einer Studie von Litmus verwenden mehr als zwei Drittel der Marken immer noch einfache,

00:03:44.860 --> 00:03:47.940
einheitliche E-Mail-Sequenzen, selbst wenn sich die Erwartungen der Kunden ändern.

00:03:48.920 --> 00:03:51.580
Marketing-Experten lieben Vorhersehbarkeit, die Zielgruppen jedoch nicht.

00:03:52.360 --> 00:03:56.440
Menschen sind schnell, vergleichen Angebote, melden sich mit unterschiedlichen Absichten für Testversionen an

00:03:56.440 --> 00:03:58.760
und wechseln zehnmal täglich zwischen Geräten.

00:03:58.760 --> 00:04:03.360
Wenn jeder Kontakt die gleiche Behandlung erhält, verschwinden ihre vielversprechendsten Käufer in der Masse.

00:04:04.200 --> 00:04:07.200
Dynamics 365 weiß, was passiert und zeichnet alles auf,

00:04:07.280 --> 00:04:10.620
von Link-Klicks und Webseiten-Besuchen bis hin zu Produktanmeldungen, Veranstaltungsteilnahme

00:04:10.620 --> 00:04:13.460
und sogar Button-Move-Aktionen, sofern sie diese Funktion aktiviert haben.

00:04:14.640 --> 00:04:19.020
Die meisten Teams verwenden diese umfangreichen Daten jedoch nur für die Frage, ob die Person die E-Mail geöffnet hat.

00:04:19.840 --> 00:04:21.180
Wenn ja, senden Sie die nächste E-Mail.

00:04:21.740 --> 00:04:26.800
Es ist, als würden Sie ein Auto mit GPS, Verkehrsberichten und Echtzeitkarten fahren, aber nur auf dem Tacho schauen.

00:04:26.800 --> 00:04:28.800
Ab. Warum ist das so wichtig?

00:04:29.140 --> 00:04:33.800
Bei adaptiven Journeys geht es darum, auf echte Signale zu reagieren und nicht nur auf die Zeit zu achten.

00:04:33.960 --> 00:04:37.420
Anstatt allgemeine Erinnerungen zu versenden, kann D3-565 sie kennzeichnen,

00:04:37.600 --> 00:04:40.580
wenn sich jemand ihr vollständiges Demo-Video ansieht, aber das Kontaktformular überspringt.

00:04:41.440 --> 00:04:45.080
Es kann erkennen, wenn ein Besucher der sich ihre Preisseite plötzlich zweimal innerhalb einer Woche ansieht,

00:04:45.380 --> 00:04:46.360
wiederkehrende Besucher hat.

00:04:46.900 --> 00:04:48.260
Sie kosten, wenn sie diese Muster übersehen.

00:04:49.040 --> 00:04:51.100
Es sind nicht nur ein paar Punkte ihrer Öffnungsrate.

00:04:52.040 --> 00:04:56.140
Es ist eine verlogene Vertragsverlängerung, ein ausgabefreudiger B2B-Kunde, der kalt wird

00:04:56.140 --> 00:04:59.640
oder eine einst engagierte gemeinnützige Organisation, die plötzlich kein Interesse mehr zeigt.

00:05:01.080 --> 00:05:04.040
Der Unterschied zwischen linearen und adaptiven Journeys besteht darin,

00:05:04.100 --> 00:05:07.940
zwischen dem stillen Verlust von Geschäften ohne es zu wissen und dem Auftauchen von Signalen.

00:05:08.140 --> 00:05:10.560
Die sagen, hey, dieser Kontakt ist bereit für etwas anderes.

00:05:11.700 --> 00:05:14.140
Behandeln Sie ihn nicht wie die letzten Tausend, die bereits weitergezogen haben.

00:05:14.940 --> 00:05:17.820
Sie können Geld in die Kreativität, stecken ihre Betreffzahlen umschreiben

00:05:17.820 --> 00:05:20.160
oder zehn verschiedene Sendezeiten testen, aber das wird nicht das beheben,

00:05:20.240 --> 00:05:21.860
was im Grunde ein Problem mit dem Journey-Design ist.

00:05:21.860 --> 00:05:25.840
Wenn Sie jeden Kontakt so behandeln, als ob er im luftleeren Raum stattfindet,

00:05:25.880 --> 00:05:28.800
verpassen Sie den Zeitpunkt, an dem Ihnen jemand ein Kaufsignal gibt oder zur Kasse geht.

00:05:29.440 --> 00:05:33.520
Statische Skripte sind einfacher zu messen, aber Sie ignorieren die Echtzeit-Natur Ihrer Zielgruppe.

00:05:34.140 --> 00:05:37.860
Die Teams, die bessere Renditen mit Dynamics 365 erzielen, senden nicht unbedingt näher,

00:05:37.960 --> 00:05:40.720
sondern entwickeln Journeys, die sich mit dem Kunden bewegen, nicht nur auf ihn zu.

00:05:41.760 --> 00:05:42.440
Der kleine Gewinn.

00:05:42.920 --> 00:05:46.800
Wenn Sie Verläufe nicht mehr als statische Skripte, sondern als lebendige Systeme betrachten,

00:05:47.020 --> 00:05:49.280
zeigt die Interaktionskurve tatsächlich nach oben.

00:05:49.860 --> 00:05:50.060
So.

00:05:50.060 --> 00:05:53.300
Hochwertige Leads erhalten eine zusätzliche Einladung zur Demo.

00:05:53.760 --> 00:05:55.840
Wiederkehrende Kunden sehen ein maßgeschneidertes Angebot

00:05:55.840 --> 00:05:57.820
und selbst Kaltakquise-Kontakte erhalten einen Anstoß,

00:05:57.880 --> 00:06:00.760
der tatsächlich zu dem passt, was Sie getan haben und nicht nur zu dem, was Sie sich erhofft haben.

00:06:01.740 --> 00:06:04.380
Live Journeys verwandeln Einheitslösungen in Erlebnisse,

00:06:04.640 --> 00:06:08.220
die auf die aktuellen Aktivitäten des Benutzers abgestimmt sind.

00:06:09.660 --> 00:06:13.360
Wenn sich Verläufe also mit den Aktionen jedes Benutzers ändern sollen, sollten wir konkret werden.

00:06:14.400 --> 00:06:17.540
Welche realen Eingaben können Sie in Dynamics 365 tatsächlich nutzen,

00:06:17.540 --> 00:06:20.680
um diese Verläufe so intelligent zu gestalten, wie sie klingen, wie sie klingen?

00:06:21.880 --> 00:06:23.760
Verhaltensbedingte Trigger, von Klicks bis hin zu Unterhaltungen.

00:06:24.320 --> 00:06:27.360
Lassen Sie uns konkret auf die Signale eingehen, die die meisten Teams in Dynamics treffen

00:06:27.360 --> 00:06:28.920
und würden 60 Marketing kaum bemerken.

00:06:29.560 --> 00:06:32.320
Sie haben jedoch Ihre neue Kampagne eingerichtet und fühlen sich ziemlich sicher,

00:06:32.440 --> 00:06:34.660
aber die Verläufe des Benutzers sehen oft ganz anders aus als geplant.

00:06:34.660 --> 00:06:35.780
Stellen Sie sich das vor.

00:06:36.160 --> 00:06:38.240
Jemand ruft Ihre Preisseite auf, verbringt geschlagene 5 Minuten,

00:06:38.340 --> 00:06:40.320
damit sich über die Preisstufen zu informieren, klickt vielleicht auf die FAQ,

00:06:40.400 --> 00:06:42.000
springt dann aber wieder ab, springt dann aber wieder ab.

00:06:42.320 --> 00:06:44.380
Kein Formular ausgefüllt, keine Testversion, registriert einfach weg.

00:06:44.740 --> 00:06:46.800
Die meisten Systeme würden sich zurücklehnen und nichts tun.

00:06:48.080 --> 00:06:50.220
Dieser kleine Funkenabsicht verpufft im Nichts.

00:06:51.240 --> 00:06:53.520
In 9 von 10 Fällen gibt es niemanden in Ihrem Team, der bemerkt,

00:06:53.580 --> 00:06:55.200
dass ein warmer Lead einfach das Weite gesucht hat.

00:06:55.820 --> 00:07:00.280
Das Lustige daran ist, dass Sie nicht einmal ein Entwicklungsteam oder ein weiteres SaaS-Tool benötigen,

00:07:00.380 --> 00:07:03.080
das in Ihren Stack integriert ist, um diesen Website-Besuch zu verfolgen.

00:07:03.080 --> 00:07:05.920
Die meisten Marketing-Experten bleiben an der gleichen Stelle stecken.

00:07:06.460 --> 00:07:09.100
Wir wissen, ob Sie die E-Mail geöffnet haben, aber alles andere ist eine Blackbox.

00:07:09.920 --> 00:07:12.340
In Dynamics 365 erfassen Sie jedoch bereits viel mehr Daten.

00:07:12.980 --> 00:07:16.100
Es gibt drei Arten von Verhaltensweisen, die Journeys auslösen können und sollten.

00:07:16.980 --> 00:07:19.780
Welche Seiten Benutzer besuchen, welche Formulare Sie beginnen oder beenden

00:07:19.780 --> 00:07:22.460
und wie Sie mit Ihren Produkten oder Dienstleistungen interagieren.

00:07:23.040 --> 00:07:25.020
Jeder dieser Faktoren erzählt eine etwas andere Geschichte.

00:07:25.540 --> 00:07:26.700
Beginnen wir mit Website-Besuch.

00:07:27.380 --> 00:07:30.560
Wenn Sie das D3-Trip-65-Marketing-Insight-Script installiert haben,

00:07:30.660 --> 00:07:31.960
beobachten Sie still und heimlich,

00:07:31.960 --> 00:07:35.800
wann immer jemand auf Ihren Artikeln, Events oder sogar auf der versteckten Preisseite landet.

00:07:36.960 --> 00:07:39.780
Kein benutzerdefinierter Code, keine separate Analyse ist wieder erforderlich.

00:07:40.300 --> 00:07:42.440
D3-Trip-65 protokolliert jeden Treffer,

00:07:42.520 --> 00:07:45.200
sodass Sie mehr als nur einen Anstieg des allgemeinen Datenverkehrs sehen können.

00:07:45.620 --> 00:07:47.400
Sie können erkennen, welcher Kontakt die Seite besucht hat

00:07:47.400 --> 00:07:48.940
und sogar wie oft er wiedergekommen ist.

00:07:49.480 --> 00:07:51.020
Dieser Besuch kann jedoch zu einem Auslöser werden.

00:07:51.020 --> 00:07:54.680
Sobald jemand von ACMECORP die Fallstudienseite zum dritten Mal aufruft,

00:07:54.760 --> 00:07:58.220
müssen Sie nicht darauf warten, dass er in großen Großbuchstaben sein Interesse bekundet.

00:07:58.880 --> 00:08:00.440
Tardessen können Sie Ihre Journey so einrichten,

00:08:00.560 --> 00:08:02.900
dass Sie gezielt eine Einladung zu einer personalisierten Demo senden

00:08:02.900 --> 00:08:04.540
oder den Vertrieb darauf hinweisen, Sie sich anzusehen.

00:08:05.000 --> 00:08:05.520
Jetzt so ein Formular.

00:08:06.100 --> 00:08:09.520
Die meisten Teams investieren viel Energie in die Gestaltung ihres Kontakt- oder Demo-Formulars,

00:08:09.800 --> 00:08:11.640
werten aber nur eine vollständige Übermittlung als Erfolg.

00:08:12.400 --> 00:08:15.820
Hier macht sich das native Event-Tracking von D3-Trip-65 bezahlt.

00:08:15.820 --> 00:08:18.880
Das kennzeichnet nicht nur Übermittlungen, sondern auch begonnenen Vorgänge.

00:08:19.380 --> 00:08:19.920
Das ist Gold wert.

00:08:20.200 --> 00:08:23.020
Wenn jemand ein Formular ausfüllt, es aber nach der Hälfte seiner Daten wieder verlässt,

00:08:23.080 --> 00:08:25.920
ist das ein Lied, der sich zu erwärmt, aber zögert manchmal nur wegen einer kleinen Frage,

00:08:26.000 --> 00:08:27.000
die Sie hätten beantworten können.

00:08:28.460 --> 00:08:30.760
Ein konkretes Beispiel stammt von einem SaaS-Unternehmen.

00:08:31.540 --> 00:08:35.200
Bei der Anmeldung zu einer Testversion brachen 40% der Nutzer nach der Hälfte des Formulars ab.

00:08:36.140 --> 00:08:38.620
Mithilfe von D3-Novon-Wertig stünden Sie einen Trigger für Formular gestartet,

00:08:38.720 --> 00:08:39.580
aber nicht abgeschlossen ein.

00:08:39.980 --> 00:08:41.720
Am nächsten Morgen erhielten alle, die den Vorgang abbrachen,

00:08:41.720 --> 00:08:43.200
eine persönlich wirkende E-Mail vom Support.

00:08:43.200 --> 00:08:46.000
Ich habe gesehen, dass Sie eine Testversion gestartet haben, aber nicht abgeschlossen.

00:08:46.360 --> 00:08:46.940
Können wir Ihnen helfen?

00:08:47.380 --> 00:08:48.580
Die Rücklaufquote stieg sprunghaft an.

00:08:48.980 --> 00:08:50.580
Die Leute antworteten tatsächlich auf die E-Mails.

00:08:51.040 --> 00:08:52.860
Mehrere schlossen die Anmeldung ab, und das alles,

00:08:52.960 --> 00:08:55.060
weil halb ausgefüllte Formulare im Rahmen der Customer Journey

00:08:55.060 --> 00:08:57.820
als Chance zur erneuten Interaktion und nicht als Sackgasse betrachtet wurden.

00:08:58.720 --> 00:09:01.860
Dann ist dann noch die Produktnutzung die wahrscheinlich am häufigsten ignorierte Goldgrube,

00:09:01.920 --> 00:09:03.260
wenn Sie diese Daten nicht synchronisieren.

00:09:04.020 --> 00:09:05.840
Wenn Ihre Plattform mit Dynamics verbunden ist,

00:09:05.920 --> 00:09:08.400
wissen Sie, wer sich angemeldet hat, welche Funktionen ausprobiert wurden

00:09:08.400 --> 00:09:09.440
und was übersprungen wurde.

00:09:10.240 --> 00:09:12.920
Ein Nutzer, der fünf Tage hintereinander Berichte und Analyse-Module nutzt,

00:09:12.920 --> 00:09:15.320
sollte eine erneute Anmeldung oder ein maßgeschneidertes Angebot

00:09:15.320 --> 00:09:16.520
für Premium-Berichte auslösen.

00:09:17.300 --> 00:09:19.820
Wenn Sie diese Vorteile nicht nutzen, lassen Sie Geld liegen.

00:09:20.800 --> 00:09:22.540
Schon die Grundlagen wie eine einfache Markierung,

00:09:22.620 --> 00:09:24.260
wenn ein Benutzer eine Woche lang aktiv war

00:09:24.260 --> 00:09:26.160
oder sich seit dem Onboarding nicht angemeldet hat,

00:09:26.240 --> 00:09:28.680
reichen aus, um Kundenbindungs- und Upselling-Kampagnen zu fördern.

00:09:29.620 --> 00:09:32.420
Klingt einfach, aber viele Teams modellieren diese Signale.

00:09:33.760 --> 00:09:35.860
Doppelte Trigger treten auf, wenn Ihre Logik doppelt zählt.

00:09:35.860 --> 00:09:40.580
Eine einzelne Aktion, wie das Neuladen einer Seite, führt dann zu drei E-Mails.

00:09:41.940 --> 00:09:45.180
Oder jemand konfiguriert das Tracking nur auf der Hälfte der Seiten der Website,

00:09:45.260 --> 00:09:47.480
was große Lücken in Ihren Kundeninformationen hinterlässt.

00:09:48.680 --> 00:09:51.980
Ohne eine strikte Konfiguration entgehen Ihnen subtil aber wichtige Muster,

00:09:52.100 --> 00:09:56.420
wie wiederholte Besuche von Support-Artikeln vor einem Abwanderungs- oder Verlängerungsereignis.

00:09:56.420 --> 00:10:00.000
D365 deckt zwar die meisten Szenarien sofort ab,

00:10:00.080 --> 00:10:01.840
manchmal stoßen Sie jedoch an Grenzen, wie zum

00:10:01.840 --> 00:10:05.020
wie das Tracking eines Schaltflächenklicks in einer benutzerdefinierten App

00:10:05.020 --> 00:10:06.880
oder einer wirklich maßgeschneiderten Benutzeraktion.

00:10:07.420 --> 00:10:08.700
Hier kommt Power Automate ins Spiel.

00:10:09.180 --> 00:10:12.500
Sie können benutzerdefinierte Ereignisse von Ihrer App an D36565 senden

00:10:12.500 --> 00:10:14.660
und sie als Trigger für Journeys verwenden, um die Lücken zu schließen,

00:10:14.720 --> 00:10:16.240
die die integrierten Funktionen nicht füllen können.

00:10:17.300 --> 00:10:21.460
Aber für 90% aller Anwendungsfälle, also die klassischen Besuche, Formulare und Anmeldungen,

00:10:21.460 --> 00:10:24.560
können Sie bei der Plattform bleiben, unnötige Komplexität vermeiden

00:10:24.560 --> 00:10:26.800
und Ihre Kampagnenlogik für alle sichtbar halten.

00:10:27.720 --> 00:10:29.180
Die Veränderung ist subtil, aber wirkungsvoll.

00:10:29.640 --> 00:10:31.260
Sie reagieren nicht mehr auf breite Segmente.

00:10:31.800 --> 00:10:34.140
Sie antworten auf tatsächliche spezifische Aktionen der Nutzer.

00:10:34.840 --> 00:10:39.140
Plötzlich fühlt sich Ihr Marketing nicht mehr wie eine roboterhafte, tröpfchenweise Zuführung an,

00:10:39.220 --> 00:10:40.720
sondern ähnelt einem echten Gespräch,

00:10:40.820 --> 00:10:44.180
bei dem jede Antwort auf der Grundlage des aktuellen Geschehens Sinn ergibt.

00:10:45.240 --> 00:10:48.000
Aber seien wir ehrlich, die Auswahl der richtigen Eingaben ist nur die halbe Miete.

00:10:48.240 --> 00:10:50.320
Die wahre Magie liegt in den nächsten Schritten,

00:10:50.440 --> 00:10:53.740
wie D365 diese Signale verarbeitet, Trigger kombiniert

00:10:53.740 --> 00:10:56.220
und tatsächlich entscheidet, wer wann welche Nachricht erhält.

00:10:57.020 --> 00:10:59.660
Hier kann die Logik der Customer Journey entweder glänzen oder völlig versagen.

00:11:00.420 --> 00:11:02.980
Entwicklung intelligenter Journeys Trigger, Bedingungen und Verzweigungen.

00:11:03.680 --> 00:11:06.240
Wenn Sie jemals eine Journey in D365 geplant haben

00:11:06.240 --> 00:11:08.780
und Ihre Kontakte in der scheinbar falschen Konversation feststecken,

00:11:08.900 --> 00:11:10.400
sind Sie definitiv nicht allein.

00:11:11.200 --> 00:11:11.820
Aber wir sind das ständig.

00:11:12.240 --> 00:11:14.680
Eine einfache Nachfassnachricht, die eigentlich nur ausgelöst werden soll,

00:11:14.740 --> 00:11:16.300
wenn jemand die erste E-Mail tatsächlich öffnet.

00:11:16.480 --> 00:11:19.860
Aber irgendwie erhält die Hälfte Ihres Segments sie trotzdem, sie trotzdem.

00:11:19.860 --> 00:11:22.980
Die Absicht ist klar, Engagement belohne ich alle mit Spam überhäufen.

00:11:23.960 --> 00:11:25.840
Stattdessen kratzen sich die Leute am Kopf und fragen sich,

00:11:25.920 --> 00:11:28.800
warum sie Nachfassaufforderungen für Dinge erhalten, die sie sich gar nicht angesehen haben.

00:11:29.160 --> 00:11:31.160
Diese Art von Verwirrung ist in der Regel darauf zurückzuführen,

00:11:31.240 --> 00:11:32.960
wie die Journey-Logik hinter den Kulissen aufgebaut ist.

00:11:34.280 --> 00:11:36.520
D36565 bietet Ihnen im Hintergrund jede Menge Möglichkeiten.

00:11:36.960 --> 00:11:38.940
Aber das bedeutet auch, dass es Raum für Verwechslungen gibt.

00:11:40.520 --> 00:11:42.960
Viele Teams vermischen Trigger, Bedingungen und Verzweigungen,

00:11:43.180 --> 00:11:45.020
reihen sie manchmal in der falschen Reihenfolge aneinander

00:11:45.020 --> 00:11:46.220
und übersehen sie manchmal komplett.

00:11:46.220 --> 00:11:50.860
Das Ergebnis ist, dass Kontakte in die falschen Verzweigungen rutschen,

00:11:50.940 --> 00:11:52.960
doppelte Touchpoints erhalten oder, schlimmer noch,

00:11:53.080 --> 00:11:55.180
trotz all der Verhaltensdaten, die das System verfolgt,

00:11:55.340 --> 00:11:56.360
alle gleich behandelt werden.

00:11:57.700 --> 00:11:58.800
Versuchen wir es mit Amrian ablaufen.

00:11:59.220 --> 00:12:00.300
Stellen Sie sich diesen Interessenten vor.

00:12:00.600 --> 00:12:03.700
Er sieht Ihre LinkedIn-Anzeige, wird neugierig und klickt sich zu Ihrer Website durch.

00:12:04.240 --> 00:12:06.880
Sie stöbern herum, sehen sich Ihre Infoseite und eine Falschstudie an

00:12:06.880 --> 00:12:08.340
und verlassen die Seite dann wieder jedoch nicht,

00:12:08.420 --> 00:12:11.160
ohne dass ein Cookie gesetzt und Sie mit Ihrer Marketing-Datenbank abgeglichen werden.

00:12:11.600 --> 00:12:13.340
Ihre Customer-Journeys sollte intelligent sein.

00:12:13.340 --> 00:12:16.340
Vielleicht haben Sie festgelegt, dass bei jedem, der sich mit LinkedIn beschäftigt

00:12:16.340 --> 00:12:19.360
und Ihre Website besucht, ein Nurture-Stream ausgelöst wird, wird.

00:12:19.800 --> 00:12:22.440
Sie möchten aber auch nachfassen, wenn der Nutzer Ihre nächste E-Mail öffnet.

00:12:23.260 --> 00:12:25.280
Allerdings ist die Bedingung, die prüft, ob die E-Mail geöffnet wurde,

00:12:25.340 --> 00:12:27.360
nicht in der richtigen Reihenfolge oder fehlt möglicherweise ganz.

00:12:28.400 --> 00:12:29.820
Manchmal wird mehr als ein Zweig ausgelöst.

00:12:30.260 --> 00:12:32.380
Dieser Nutzer, der Ihre Inhalte nur oberflächlich betrachtet hat,

00:12:32.440 --> 00:12:34.540
erhält jetzt eine Verkaufsanfrage sowie ein Demo-Angebot.

00:12:34.980 --> 00:12:37.060
Ach ja, und noch ein weiterer allgemeiner Nurturing-Effekt obendrauf.

00:12:37.060 --> 00:12:39.940
Wenn Sie schon einmal erlebt haben, dass Kontakte mit drei E-Mails

00:12:39.940 --> 00:12:41.360
für den Preis von einem Klick bombardiert wurden,

00:12:41.440 --> 00:12:42.560
liegt das meist an einem Verbindungsproblem.

00:12:43.040 --> 00:12:44.600
Was passieren sollte, ist ziemlich strukturiert.

00:12:45.060 --> 00:12:46.660
Die Customer-Journey sollte mit einem Trigger beginnen.

00:12:47.320 --> 00:12:48.920
Das ist das Ereignis, das sagt, los geht's.

00:12:49.800 --> 00:12:52.020
Das kann der LinkedIn-Klick sein, der Aufruf einer Produktseite

00:12:52.020 --> 00:12:53.120
oder die erste geöffnete E-Mail.

00:12:53.940 --> 00:12:57.140
Dann sollte eine Bedingung prüfen, was der Kontakt als nächstes tatsächlich getan hat.

00:12:57.520 --> 00:12:58.840
Hat er die Folgenachricht geöffnet?

00:12:59.340 --> 00:13:01.780
Haben Sie sich für das Webinar angemeldet oder sind Sie einfach verschwunden?

00:13:02.600 --> 00:13:03.980
Diese Bedingungen sind Ihre Kontrollpunkte.

00:13:03.980 --> 00:13:07.080
Erst nachdem Sie diese Verhaltensweisen ausgewertet haben,

00:13:07.160 --> 00:13:08.060
verwerten Sie Verzweigungen,

00:13:08.380 --> 00:13:10.520
die den Kontakt über eine bestimmte Reihe von Aktionen leiten.

00:13:11.460 --> 00:13:14.080
Eine Verzweigung könnte eine Lead-Benachrichtigung an den Vertrieb senden,

00:13:14.120 --> 00:13:16.720
wenn Personen sich über Preise informieren und ein Demo-Video ansehen.

00:13:17.720 --> 00:13:19.880
Eine andere könnte kalte Leads in eine Drip-Kampagne

00:13:19.880 --> 00:13:21.800
mit weniger informativen Inhalten umwandeln.

00:13:22.520 --> 00:13:25.060
Wenn die Logik stimmt, passiert etwas Interessantes.

00:13:26.180 --> 00:13:27.860
Sie müssen nicht raten, was relevant ist.

00:13:28.900 --> 00:13:31.280
Nehmen wir an, Ihre Karte teilt hochwertige Interessenten,

00:13:31.280 --> 00:13:34.080
also diejenigen, die mindestens dreimal über verschiedene Kanäle interagiert haben,

00:13:34.140 --> 00:13:35.960
direkt einer Vertriebsaufgabe zu, zu.

00:13:36.360 --> 00:13:39.380
Ihre Vertriebsmitarbeiter erhalten frische, warme Leads mit einer digitalen Dokumentation.

00:13:40.760 --> 00:13:43.480
Alle anderen, die nur Bummeln oder Blogartikel lesen,

00:13:43.660 --> 00:13:47.120
werden kontinuierlich betreut, anstatt aufdringlich zu verkaufen.

00:13:48.240 --> 00:13:49.480
Sie verwenden eine einzige Journey,

00:13:49.580 --> 00:13:51.040
bieten aber völlig unterschiedliche Erlebnisse,

00:13:51.100 --> 00:13:53.560
die auf echten Aktionen und nicht auf vorgefertigten Personas basieren.

00:13:54.200 --> 00:13:55.580
Auch die Wahl des Kanals ist wichtig.

00:13:55.580 --> 00:13:58.640
D3M560 macht es einfach, sich auf E-Mails zu verlassen,

00:13:58.820 --> 00:14:02.800
aber das Versenden von In-App-Nachrichten oder SMS im richtigen Moment kann den Ausschlag geben.

00:14:03.700 --> 00:14:07.020
SMS können sich hervorheben, wenn Sie die Teilnehmer an ein Webinar in einer Branche erinnern,

00:14:07.100 --> 00:14:08.980
in der die Leute alle fünf Minuten auf ihr Handy schauen.

00:14:09.800 --> 00:14:11.900
In-App-Messaging ist Gold wert für SaaS-Anmeldungen.

00:14:12.920 --> 00:14:15.260
Vielleicht hat ein neuer Kunde die Onboarding-Schritte übersprungen.

00:14:15.660 --> 00:14:18.540
Äh, wenn er sich das nächste Mal anmeldet, wird ein hilfreicher Tipp angezeigt.

00:14:19.260 --> 00:14:22.280
Das ist zielgerichtet und wirkt ehrlich gesagt weniger aufdringlich als eine Flut von E-Mails,

00:14:22.280 --> 00:14:25.380
als wenn sich jemand intensiv mit Ihrer Plattform befasst, äh...

00:14:25.380 --> 00:14:27.900
Trotz all dieser Flexibilität tauchen immer wieder die gleichen Fehler auf.

00:14:28.800 --> 00:14:32.040
Doppelte oder widersprüchliche Nachrichten wie im vorherigen Szenario treten auf,

00:14:32.120 --> 00:14:34.100
wenn die Logik in Ihren Zweigen nicht schlüssig genug ist.

00:14:35.180 --> 00:14:37.840
Ein häufiger Fallstrick ist das Einrichten von zwei verschiedenen Bedingungen,

00:14:37.920 --> 00:14:39.540
die beide ein ähnliches Verhalten überprüfen.

00:14:39.660 --> 00:14:42.420
Zorn, B-Preise aufgerufen und E-Mail-Link angeklickt.

00:14:42.980 --> 00:14:45.220
Wobei jedoch vergessen wird, dass eine einzelne Person beides auslösen kann.

00:14:45.220 --> 00:14:49.240
D3M560 stellt gerne beide Zweige bereit, es sei denn, sie fügen explizite Ausschlüsse zu.

00:14:49.240 --> 00:14:52.860
Oder Teams beendet standardmäßig Zweigaktionen für alle,

00:14:52.960 --> 00:14:57.060
sodass die Journey unübersichtlich wird und die Leute, die ständigen Eingaben, leid sind.

00:14:58.240 --> 00:15:00.680
Die Vorteile liegen jedoch auf der Hand, wenn sie es endlich richtig machen.

00:15:01.040 --> 00:15:03.820
Die Customer Journey, der ergeht nun so, als ob ein echter Mitarbeiter dahinter steckt.

00:15:04.500 --> 00:15:07.460
Kontakte werden logisch weitergeleitet, Interaktionen wirken natürlich

00:15:07.460 --> 00:15:11.240
und der Vertrieb sieht nur wirklich interessierte Leads, ähm...

00:15:11.240 --> 00:15:14.360
Ein Kunde konnte schließlich seine Vertriebsaufgaben halbieren,

00:15:14.520 --> 00:15:16.820
da nur die aktivsten Leads eine Übergabe auslösten,

00:15:16.920 --> 00:15:20.240
während die Pflege von Inhalten aller anderen ohne versehentliche Überschneidung einbezog.

00:15:21.500 --> 00:15:23.320
Das Endergebnis sind nicht nur wenige Abmeldungen.

00:15:23.780 --> 00:15:26.420
Die Pipeline konzentriert sich auf Personen, die tatsächlich von Ihnen hören möchten,

00:15:26.520 --> 00:15:28.000
und zwar auf die Weise, die ihren Interessen entspricht.

00:15:28.380 --> 00:15:31.120
Aber selbst die reibungsloseste Verkabelung der Welt bedeutet nichts davon viel,

00:15:31.180 --> 00:15:32.520
wenn es nicht durch Beweise untermauert wird.

00:15:33.200 --> 00:15:35.380
Auf einem Whiteboard können Journeys effizient aussehen,

00:15:35.500 --> 00:15:38.040
aber was sie verfolgen und messen, ist die Stelle an der Teams leeren Lücken zu schließen

00:15:38.040 --> 00:15:39.200
und echte Ergebnisse zu zeigen.

00:15:39.740 --> 00:15:42.320
Wie können Sie feststellen, ob das System in den richtigen Phasen ausgelöst wird?

00:15:42.740 --> 00:15:45.560
Und was lohnt sich tatsächlich zu verfolgen, wenn Sie es mit dem ROI verknüpfen möchten?

00:15:46.280 --> 00:15:49.580
Ergebnisse aus der Praxis, Analysen, LinkedIn und häufige Fallstricke.

00:15:50.240 --> 00:15:53.760
Sie haben viele Stunden damit verbracht, die gesamte Journey-Logik in Dynamics 365 einzurichten,

00:15:53.840 --> 00:15:55.520
Trigger, Verzweigungen und alles, was dazugehört.

00:15:56.580 --> 00:15:59.520
Wenn die Customer Journey dann aber endlich live ist, stellt sich die große Frage,

00:15:59.800 --> 00:16:01.860
erfüllt die Customer Journey tatsächlich ihre Erwartungen

00:16:01.860 --> 00:16:04.200
oder werden Kontakte nur im Kreis herumgereicht?

00:16:04.720 --> 00:16:07.380
Auf den ersten Blick scheint die Analyse-Dashboards vollgepackt mit Antworten zu sein.

00:16:07.380 --> 00:16:11.160
Die Diagramme steigen und fallen, die Öffnungsraten werden in übersichtlichen kleinen Spalten dargestellt

00:16:11.160 --> 00:16:14.320
und beim Start von Kampagnen lassen sich einige Spitzen erkennen, lassen sich einige Spitzen erkennen.

00:16:14.460 --> 00:16:17.420
An dieser Stelle halten die meisten Teams innen, nicken vielleicht und verabschieden sich von der Aufgabe.

00:16:18.200 --> 00:16:21.000
In Wirklichkeit kratzen diese wichtigen Zahlen nur an der Oberfläche dessen,

00:16:21.040 --> 00:16:23.120
was in ihrer Customer Journey tatsächlich vor sich geht.

00:16:23.340 --> 00:16:27.080
Wenn Sie sich an Öffnungen und Klicks halten, werden Sie keine Ahnung haben,

00:16:27.160 --> 00:16:29.600
warum die Hälfte Ihrer Zielgruppe nach dem ersten Schritt abgesprungen ist,

00:16:29.680 --> 00:16:32.220
geschweige denn, wer am Ende zweimal mit derselben Nachricht bombardiert wurde.

00:16:32.220 --> 00:16:34.660
Das kommt überraschend häufig vor.

00:16:35.240 --> 00:16:38.120
Eine Woche lang werden in Support-Tickets doppelte Erinnerungen erwähnt.

00:16:38.760 --> 00:16:42.100
Das Marketing-Team verzeichnet direkt nach einem Update der Customer Journey einen Anstieg der Abmeldung.

00:16:42.440 --> 00:16:45.380
Wenn niemand die detaillierten Signale auf Customer Journey-Ebene verfolgt,

00:16:45.480 --> 00:16:46.820
häufen sich diese kleinen Probleme.

00:16:47.000 --> 00:16:49.820
Heiter, Sie können beobachten, wie Kontakte nach Schritt 1 abspringen.

00:16:50.260 --> 00:16:52.660
Wenn Sie jedoch nicht wissen, warum und wo Sie sich abgemeldet haben,

00:16:52.720 --> 00:16:54.220
können Sie nur raten, wie Sie das Problem beheben können.

00:16:54.220 --> 00:17:00.020
Die Journey-Analysen in D3-565 bieten Ihnen viel mehr als nur die alten Öffnungs- und Klickroutinen.

00:17:01.120 --> 00:17:04.280
Sie können genau sehen, wo Personen abspringen, welche Zweige nicht funktionieren

00:17:04.280 --> 00:17:06.120
und ob jemand in einer Schleife feststeckt.

00:17:06.800 --> 00:17:08.860
Nehmen wir an, Sie haben eine fünfstufige Onboarding-Journey.

00:17:10.080 --> 00:17:11.920
Schritt 1 und 2 halten Schritt aber bei Schritt 3.

00:17:12.100 --> 00:17:14.760
Vielleicht einer Webinareinladung sehen Sie in den Analysen einen großen Exodus.

00:17:15.100 --> 00:17:15.800
Einen großen Exodus.

00:17:16.140 --> 00:17:16.700
Das sind Hinweise.

00:17:17.140 --> 00:17:19.820
Wenn Sie sich durchklicken, sehen Sie, dass die meisten Kontakte das Webinar überspringen

00:17:19.820 --> 00:17:21.260
oder diese E-Mail komplett ignorieren.

00:17:21.920 --> 00:17:23.180
Jetzt ist es nicht mehr so rätselhaft.

00:17:23.180 --> 00:17:27.180
Vielleicht war das Angebot zu allgemein gehalten oder Sie senden zu viele Schritte zu schnell.

00:17:27.700 --> 00:17:30.500
Das ist das Signal, die Reihenfolge zu ändern oder die Einladung für Personen,

00:17:30.560 --> 00:17:33.060
die von Anfang an nicht auf Lerninhalte reagiert haben, sogar zu überspringen.

00:17:34.240 --> 00:17:37.620
Mit dem LinkedIn-Connector in D3-565 wird dies noch differenzierter.

00:17:38.540 --> 00:17:41.640
Auf dem Papier klingt die Verknüpfung Ihres Marketings mit LinkedIn nach einem Kinderspiel.

00:17:42.260 --> 00:17:44.220
Sie erhalten Zugriff auf das Tracking bezahlter Kampagnen

00:17:44.220 --> 00:17:47.160
und können Kontakte zu Journeys hinzufügen, sobald diese mit ihrer Anzeige interagieren.

00:17:47.440 --> 00:17:49.340
Wenn alles funktioniert, verläuft die Integration reibungslos.

00:17:49.460 --> 00:17:52.360
Sie können LinkedIn-Leads automatisch mit der richtigen Journey synchronisieren,

00:17:52.360 --> 00:17:56.120
wenn sie schnell anstoßen und nachverfolgen, welche Anzeige die meisten Interaktionen erzielt.

00:17:56.940 --> 00:17:59.420
Sobald Kampagnen jedoch komplex werden, werden die Schwachstellen deutlich.

00:17:59.420 --> 00:18:03.180
Beispielsweise ist das Tracking nicht nahtlos für erneut angesprochene Nutzer,

00:18:03.300 --> 00:18:05.700
die zwischen zwei verschiedenen LinkedIn-Kampagnen hin und her wechseln

00:18:05.700 --> 00:18:08.940
oder von einer anderen Empfehlung zu ihnen wechseln, bevor sie überhaupt ihre Journey erreicht haben.

00:18:10.640 --> 00:18:13.960
Manchmal werden Kontakte in parallele Journeys aufgenommen, was zu der klassischen Beschwerde führt.

00:18:14.080 --> 00:18:17.060
Warum habe ich gerade drei sehr ähnliche E-Mails von derselben Marke erhalten?

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Ein Unternehmen hat dies in Echtzeit beobachtet.

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Es hat zwei LinkedIn-Anzeigenströme für verschiedene Produkte geschaltet.

00:18:23.140 --> 00:18:27.600
Die Analysen von D365 haben ergeben, dass Dutzende von Kontakten,

00:18:27.920 --> 00:18:29.600
die zu beiden Zielgruppenprofilen passten,

00:18:29.700 --> 00:18:32.340
am selben Tag Werbe-E-Mails für beide Produkteinführungen

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sowie einen allgemein monatlichen Newsletter erhielten,

00:18:35.220 --> 00:18:35.780
Sojeevow.

00:18:36.420 --> 00:18:39.740
Die Daten zeigten auch, dass dieselben Kontakte die höchste Abmelderate aufwiesen.

00:18:40.100 --> 00:18:40.560
Er aufwiesen.

00:18:41.360 --> 00:18:43.220
Bei genauerer Betrachtung stellte das Unternehmen fest,

00:18:43.260 --> 00:18:44.620
dass ihre Journey-Logik nicht so eingerichtet war,

00:18:44.680 --> 00:18:47.140
dass ein Kontakt aus einem Zweig entfernt wurde, wenn einem anderen weiterer weiterer.

00:18:47.640 --> 00:18:50.080
Alles, was es dazu brauchte, war eine Änderung der Verzweigungsregeln

00:18:50.080 --> 00:18:51.900
und eine schnelle Aktualisierung der Journey-Konfiguration.

00:18:52.220 --> 00:18:53.840
Im nächsten Monat gingen die Abmeldungen zurück

00:18:53.840 --> 00:18:55.120
und die Klickraten stiegen wieder an.

00:18:55.560 --> 00:18:56.980
Diese Verbesserungen sind jedoch nur möglich,

00:18:57.080 --> 00:18:59.620
wenn Sie den vollen Umfang der Journey-Analysen von D365

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tatsächlich nutzen, tatsächlich nutzen.

00:19:01.460 --> 00:19:03.720
Ein paar grundlegende Konfigurationsprüfungen machen den Unterschied.

00:19:04.120 --> 00:19:06.060
Überprüfen Sie noch einmal, ob Ihre Trigger eindeutig sind.

00:19:06.520 --> 00:19:08.800
Wenn ein Ereignis einen Kontakt an zwei Stellen registrieren kann,

00:19:08.880 --> 00:19:10.360
bereinigen Sie Ihre Trigger-Definitionen.

00:19:10.880 --> 00:19:12.860
Stellen Sie sicher, dass Ausschlusszweige verwendet werden,

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damit Kontakte nicht doppelt in parallele Journeys eintauchen.

00:19:16.500 --> 00:19:18.460
Überprüfen Sie außerdem den Endstatus Ihrer Journey,

00:19:18.460 --> 00:19:21.220
damit die Nutzer die Journey nach dem Ende ihres Parts ordnungsgemäß verlassen,

00:19:21.320 --> 00:19:23.000
anstatt durch unnötige Pflege-E-Mails zu wechseln.

00:19:23.780 --> 00:19:25.400
Ein Vorher-Nachher sagt am besten alles.

00:19:26.160 --> 00:19:28.940
Früher verließ sich die Onboarding-Journey nur auf das Öffnen von E-Mails,

00:19:29.040 --> 00:19:30.040
um Nutzer voranzubringen.

00:19:31.480 --> 00:19:34.140
Zwischen der Begrüßung und der Schulungseinladung kam es zu Abbrüchen,

00:19:34.280 --> 00:19:35.260
aber niemand wusste warum.

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Nachdem das Team die Nachverfolgung von Seitenbesuchen hinzugefügt

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und die Interaktion mit Schulungsinhalten gemessen hatte,

00:19:40.620 --> 00:19:42.920
leitete es nicht interagierende Nutzer zu einem vereinfachten Check-in

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mit nur einer Nachricht um, anstatt sie durch ein aggressives Verkaufsgespräch zu drängen.

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Die Engagementraten stiegen, die Beschwerden gingen zurück und zum ersten Mal