COOKIEBOX CMP
Usercentrics Opt-In-Optimierung
Steigerung der Einwilligungsraten mithilfe von Datenanalysen, A/B-Tests und Marketingkompetenz
Um nach der Integration einer CMP nicht mit weniger Daten arbeiten zu müssen, kann die CMP von Beginn an so konfiguriert werden, dass eine möglichst hohe Nutzerzahl möglichst viele Zustimmungen erteilt. Durch eine gezielte Opt-In-Optimierung werden Werbeeinnahmen geschützt, ein größerer Satz an Statistikdaten ausgewertet und Kunden besser targetiert.
DefinitionEN
Opt-In: Eine erteilte Einwilligung – der Nutzer stimmt der Verwendung seiner Daten zu
Opt-Out: Eine entzogene Einwilligung – der Nutzer lehnt die Verwendung seiner Daten ab
Explizites Opt-In/Opt-Out: Eine explizit erteilte/entzogene Einwilligung - zum Beispiel über einen "Akzeptieren" oder "Ablehnen" – Button
Implizites Opt-In/Opt-Out: Eine implizit erteilte/entzogene Einwilligung - zum Beispiel aufgrund von Standardwerten ("Google Analytics ist standardmäßig deaktiviert und wird erst nach einem Opt-In-Ausgespielt = implizites Opt-Out" oder "Trusted Shops ist standardmäßig aktiviert, kann aber deaktiviert werden = Implizites Opt-In") oder nach einem Timer ("Wenn nach z.B. 30 Sekunden keine Entscheidung getroffen wurde, akzeptiert der Nutzer alles").
Warum brauche ich eine Opt-In Optimierung?
Ein implizites Opt-In (siehe Definition) klingt gerissen und wurde/wird (noch) viel praktiziert – ist aber seit den neuesten Rechtssprechungen nicht mehr erlaubt und somit abmahnfähig. Wer trotzdem möglichst viele (explizite) Einwilligungen und somit für Marketingzwecke nutzbare Daten durch seine Nutzer erhalten möchte, sollte seinen Cookie-Banner klug konfigurieren und durch Testläufe die bestmögliche Variante für seine Website / sein Unternehmen herausfinden.
Opt-In-Optimierung mit der Cookiebox
1.
Analyse & Datenauswertung
Wir führen die Daten aus verschiedenen Quellen zusammen und erstellen genaue Statistiken und Datensets. Die Daten werden dann gemeinsam mit dem Kunden ausgewertet. Mithilfe unserer Erfahrung setzen wir die Ergebnisse dann in einen Kontext und machen Vorschläge zum weiteren Vorgehen.
2.
Erweitertes Consent-Tracking mit COOKIEBOX Analytics
Mithilfe unseres eigenen Analyse-Tools können wir gezielt anonymisierte Informationen über die Interaktion mit dem Banner sammeln – völlig im Einklang mit der geltenden DSGVO und ohne weitere Einwilligung des Nutzers.
3.
A/B-Tests zur Optimierung der Raten
Mithilfe des A/B-Tests werten wir Zustimmungsdaten aus und lassen verschiedene Bannerkonfigurationen gegeneinander testen, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Bereits kleine Veränderungen wie die Farbe eines Buttons oder die Position des Cookie-Banners können bemerkenswerte Veränderungen in der Zustimmungsrate bewirken. Gerade für Unternehmen, deren Marketing auf individualisierter Werbung basiert, kann eine Opt-In-Optimierung einen großen Mehrgewinn bedeuten. Aus diesem Grund hat sich das A/B Testing zu einer der wichtigsten Testmethoden im Online-Marketing entwickelt.
ABLAUF DES A/B TESTS
- Analysieren der zu optimierenden Webseite
- Erstellung eines A/B-Testing-Konzepts
- Layout & Umsetzung der Testvarianten
- Durchführung des Tests
- Auswertung der Ergebnisse
- Umsetzung der besten Variante
Beispiele zwei möglicher Banner-Varianten eines A/B-Testings
Welche verschiedenen Raten gibt es?
Bei dem Begriff "Opt-In-Rate" muss erstmal relativiert werden. Je nach Berechnung erhält man nämlich verschiedene Ergebnisse. Im folgenden erklären wir kurz die Unterschiede:
Total Opt-In-Rate (TOIR)
Zeigt das totale Verhältnis von Opt-In und Opt-Out – egal ob explizit oder implizit. Berechnet wird die Rate anhand der folgenden Formel:
Summe aller Opt-Ins geteilt durch die Summe aller Opt-Ins + Opt-Outs.
Explicit Opt-In-Rate (EOIR)
Zeigt, wie viele der Gesamtnutzer eine explizite Einwilligung erteilen. Berechnet wird die Rate anhand der folgenden Formel:
Summe expliziter Opt-Ins geteilt durch die Summe aller Nutzer.
Interaction Opt-In-Rate (IOIR)
Gibt Informationen über das Verhältnis zwischen "Akzeptieren" und "Ablehnen". Berechnet wird die Rate anhand der folgenden Formel:
Summe expliziter Opt-Ins geteilt durch die Summe aller explizit erteilten Zustimmung (Opt-In/Opt-Out).
Quelle der Zahlen: Usercentrics (verschiedene CMPs, 106.109.588 individuelle Nutzer)
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