jellybooks leipzig v_12_abbr (june'16)
TRANSCRIPT
Team Jellybooks
3
Internationales Team mit tiefer Erfahrung in Software, ePub und Machine Learning
Andrew Andy Jeff IsmaelJamie NiallBaldur
Der unbekannte Leser…
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Trotz der digitalen Umstellung im Verlags-wesen können Autoren und Verlage noch immer nicht Leserengagement messen!
Lesen denn die Kunden die gekauften Bücher?
Ist doch eh egal, oder?
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Wenn Kunden meine Bücher kaufen und ich bezahlt werde (Umsatz) ist es doch egal ob die Bücher gelesen werden (Engagement), oder?
Ah, verkaufen Verlage Papier oder Unterhaltung, Inspiration und Bildung?
Auf dem Internet: Web Analytics
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• Google Analytics
• Kissmetrics
• Mixpanel
• Optimizely
• Adobe Site Catalyst
• Flurry Analytics
Gebrauch von Logdateien (Log files = Server), Trackingpixelsund Javascript Tags um Daten zu sammeln.
Was ist ein E-Book?
• Ein E-Book ist zu 90% HTML = „Webseite“• Leseapplikation (iBooks, Tolino) = „Browser“
aber, aber, aber:
o Server Logdateien = Apple, Tolino, Amazon
und Content wird offline verarbeitet/gelesen
o App Benutzungsdateien = Apple, Amazon etc.
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10
Amazon, Apple & Google sammeln Unmengen an Daten über das Leseverhalten, geben diese aber nicht weiter
12
3
=
HTML 5 + CSS 3 + JSDer Hauptvorteil von ePub 3 ist es, dass es Javascriptunterstützt, wie auch die Speicherung der Daten offline.
... und die Datenverbindung?
Leser einbeziehen!
Wenn der Leser auf einen Link (Button) drückt wird eine Datenverbindung hergestellt
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E-Book Modifizierung
Verlag:
• ePub3 Files and Jellybooks senden• Metadaten (inkl. Cover) senden
Jellybooks
• Candy.js wird via Jellyfactory von Jellybooks eingebaut
• „Lesedaten senden” Buttons werden automatisch mittels Jellywrapper eingebaut
• Modifizierung wird dem Leser via „Candystripe” verdeutlicht
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Rekrutierung der Testleser
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Verschiedene Wege:
• Marktforschungsseite (PRHUK)• Marketing E-Mail Liste (FF, S&S)• Vorablesen (Ullstein)• Blogrekrutierung (Piper)• Soziale Medien (HoZ)
…und bei Jellybooksauf jellybooks.de
Bestehende Leseapplikationen
Testleser können vertraute Leseapplikationen verwenden (gewisse Einschränkungen)
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iBooksiOS
ADEWindows
Ebook ReaderAndroid
Supported Reading Applications
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iBooks Vitalsource Adobe Digital
Editions
EbookReader
Mantano Azardi Cloud-shelf
iOS���� ���� - - ���� - ����
Android - ���� - ���� ���� ���� -Kindle Fire - ���� - - - - -Windows - ���� ���� - - - -
“Google Analytics für E-Books”
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1. Modifizierte E-Books werden an Leser ausgeschickt, die auf iBooks, Adobe Digital Editions und (Tolino) lesen
2. Eingebettete candy.js Software sammelt Lesedaten
3. Leser klickt auf „Lesedaten senden” Button am Ende jedes Kapitels um Daten an Jellybooks zu übermitteln
4. Autoren und Verlage erhalten Daten & Grafiken
Modified E-Book
Tracking 1-Click
sync
Analytics
Ein Buch in Zahlen
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1. Completion Rate „Fertiglesequote“
2. Velocity„Buchgeschwindigkeit“
3. Recommendationfaktor„Empfehlungsquote“
und mehr….
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Über das Buch /Über die Autorin
Impressum
Erste Worte
Kapitel 2: Lieder von früher
Kapitel 4: I have a dream
Kapitel 6: Vienna
Kapitel 8: Girls just want to have fun
Kapitel 10: Captain of her heart
Kapitel 12: Da ist Feuer unterm Eis
Kapitel 14: I still haven't found what I'm looking…
Kapitel 16: Er war gerade 18 Jahr
Kapitel 18: Sag zum Abschied leise Servus
Kapitel 20: Ring my bell
Kapitel 22: Überlandpartie
Kapitel 24: Etwas Wärme suchen
Kapitel 26: Es lebe der Zentralfriedhof
Kapitel 28: Up where we belong
Sail on
Feedback an den Verlag
narrative
Front/backmatter
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Fertiglesequote „Completion Rate“
27LQ: 80% ausgezeichnet LQ: 62% sehr gut
Fertiglesquote = Engagement Teil 10% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
35
B
B
B
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
1
3
5
7
9
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13
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17
19
21
23
25
27
29
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33
B
28
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
F
1
3
5
7
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11
13
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17
19
B
B
LQ: 30% gut LQ: 20% schwach
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
F
F
1
3
5
7
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25
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B
B
B
Fertiglesequote = Engagement Teil 2
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Wenn die Leser blättern anfangen0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
1
5
9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
53
57
61
65
69
73
B
Viel “blättern” (Kapitel werden übersprungen), typisch für ein Buch an dem Leser das Interesse verlieren, aber noch nicht so richtig aufhören wollen…
Scharfer Abfall während der ersten 100 Seiten
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Würden Sie das Buch einem Freund empfehlen?
0 = bestimmt nicht 5 = neutral 10 = auf jeden Fall
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Empfehlungsfaktor
= Promoters (%)(9s and 10s)
Detractors (%)(0 through 6s)
-
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• Fertiggelesen: 413
• Survey beantwortet: 212 (51%)
• Fertiggelesen: 178
• Survey beantwortet: 149(83%)
Frage: Würden Sie das Buch einem Freund empfehlen?
62%
33%
5%
9,10s
7,8s
0-6s
27%
33%
40% 9,10s
7,8s
0-6s
Empfehlungsrate: 57% Empfehlungsrate: -13%
Farbenkodierung der Resultate
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Fertiglesquote Empfehlungsrate Geschwindigkeit
ausgezeichnet 75 - 100% >60% < 7 Tage
Sehr gut 50 - 75% 30 - 60% 7 – 14 Tage
gut 25 - 50% 0 - 30% 14 – 21 Tage
schwach 0 - 25% <0% > 21 Tage
U.S. Beispiel
“I really want to read the next book.“
“Even as a forty-something woman, I find myself really enjoying YA dystopian fiction.”
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Male CR
29%
NPS
32%Velocity
10 dPrice Tolerance
$6.27Completion rate
61%
female CR
66%<35 CR
50%>45 CR
78%35-45 CR
56%
gripping (32%) entertaining (32%) good (20%)great (28%)
Deutsches Beispiel I
“Es hat mich von Anfang an gefesselt.“ (w/49)
“Wow! Dieser Thriller hat mich von der ersten Seite an gepackt. Die Story ist spannend, fesselnd und verschafft Grauen ohne besonders blutige
Detailschilderungen. M. B. bekommt definitiv einen Platz in der Riege meiner Lieblingsautoren.“ (w/39) 40
Männer LQ
71%
Empfehlungsrate(gut)
29%Geschwindigkeit
(schnell)
8 dFertiglesquote (LQ)
(ausgezeichnet)
75%
Frauen LQ
76%< 35 LQ
74%> 45 LQ
73%35-45 LQ
82%
spannend (82%) unterhaltsam (39%) emotionsgeladen (18%)
“Das Buch spricht vielen Frauen direkt aus der Seele.“ (w/26)
“Das sollte man gelesen haben, nicht nur die Frauen sondern auch Männer.“ (w/51)
„Ich fand das Buch von der Thematik gut. Aber dachte es wäre humorvoll geschrieben. Der Schreibstil hat mich leider sehr gelangweilt. Deshalb habe ich es
abgebrochen.“ (w/50) 41
Männer LQ
-
Empfehlungsrate(schwach)
0%Geschwindigkeit
(sehr schnell)
5 dFertiglesquote (LQ)
(gut)
32%
Frauen LQ
32%< 35 LQ
43%> 45 LQ
18%35-45 LQ
33%
Deutsches Beispiel II
belanglos (18%) unterhaltsam (73%) witzig (45%) langweilig (10%)
Leser Engagement – Pausen
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Erster Teil:viel Blau = schwieriges Lesen
Zweiter Teil: kein Blau = flüssigeres Lesen
0 Pausen
1 Pause
2 Pausen
3 Pausen
4 Pausen
Leser Engagement – Pausen
44
0% 20% 40% 60% 80% 100%
F
F
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
B
B
Kapitel 8-12: Absturz in
Buchmitte sehr, sehr unüblich
Marketingbudget Priorisieren
Daten sind 4 Wochen bis 6 Monate vor Publikationsdatum verfügbar:
• Prioritäten
• Welches Buch soll das großeMarketingbudget bekommen?
• Welches Buch wurde über/unterschätzt?
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Zielgruppe finden
Wen spricht das Buch an:
• Männer/Frauen?
• Jung oder Alt?
• Stadt oder Land?
Die Daten sind manchmal sehr Zielgruppen spezifisch. Für die einen ist es ein Hit, für andere hingegen ein Flopp.
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Daten sind schlecht…
Bedeutet aber nicht dass alles verloren ist:
Bücher werden auch aus Prestigegründen gekauft
�Literaturpreise
�Literarische Rezensionen
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Leser besser verstehen
Besseres Customer Relationship Management (CRM) mit detaillierten Daten zum Leseverhalten
Leserschaft segmentieren um relevanter zu werden
E-Mails und Kampagnen zielgerichteter durchfuhren
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Hat der Autor Potenzial?
Manche Erstautoren verkaufen sich ganz gut, aber wenn sie nicht gelesen werden ist keine Leserschaftda, die am nächsten Buch interessiert ist…
Mit Daten kann man Ressourcen und Vorschuss sparen.
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J.K. Rowling
… Fortsetzung folgt(slides by [email protected] abfragen)