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COOKIEBOX CMP

Usercentrics Opt-In-Optimierung

Steigerung der Einwilligungsraten mithilfe von Datenanalysen, A/B-Tests und Marketingkompetenz

Opt-In-Optimierung

Um nach der Integration einer CMP nicht mit weniger Daten arbeiten zu müssen, kann man die verschiedenen Einwilligungsraten optimieren. Durch eine gezielte Opt-In-Optimierung werden Werbeeinnahmen geschützt, ein größerer Satz an Statistikdaten ausgewertet und Kunden besser targetiert.

Definition

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 bei 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 30 Sekunden keine Entscheidung getroffen wurde, akzeptiert der Nutzer alles")

Welche Möglichkeiten der Optimierung gibt es?

Die CMP kann von Beginn an so konfiguriert werden, dass eine möglichst hohe Nutzerzahl möglichst viele Zustimmungen erteilt. Durch unsere vielen abgeschlossenen Projekte haben wir eine große Zahl an Daten und Erfahrungen gesammelt, um bestmögliche Raten erreichen zu können.

Dennoch ist jedes Projekt anders - was beim ersten Case gut funktioniert hat, muss nicht gleichzeitig auch beim zweiten mal klappen. Daher stützen wir uns hier auf Datenauswertung und A/B-Testing. Wir werten die Zustimmungsdaten aus und lassen verschiedene Bannerkonfigurationen gegeneinander testen, um das bestmöglichste Ergebnis zu erziehlen.

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:

%
TOIR

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.

%
EOIR

Explicit Opt-In-Rate (EOIR)

Zeigt, wieviele der Gesamtnutzer eine explizite Einwilligung erteilen. Berechnet wird die Rate anhand der folgenden Formel:

Summe expliziter Opt-Ins geteilt durch die Summe aller Nutzer.

%
IOIR

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)

Opt-In-Optimierung mit der Cookiebox

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.

ICN_suche

Erweitertes Consent-Tracking mit COOKIEBOX Analyze

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.

A-B-Testing

A/B - Tests zur Optimierung der Raten

Vor der Integration analysieren wir die Seite manuell und automatisiert und erstellen eine Liste mit den gefundenen Diensten. Die gefundenen Services werden kategorisiert (Funktional, Essentiell, Marketing, usw.) und mit einer Implementationsempfehlung (Opt-In/Opt-Out/Erwähnung in der DSE/usw.) versehen.

Usercentrics Premium Implementation Partner

Wir arbeiten eng mit Usercentrics zusammen und konnten bis heute viele Projekte verschiedener Größe umsetzen. Von kleinen Online-Shops bis hin zu großen Enterprise-Kunden durften wir Erfahrungen sammeln und unser umfangreiches Know-How aufbauen.

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