My presentation for the "Nachwuchsparlament" in Leipzig (June 2016)

1. 1
Leser kennenlernen!
Reader Analytics
hinter jedem Buch steht eine Geschichte

2. 2
Über Uns:
Gegründet Jan. 2011
Firmensitz in London, UK
7 UK Innovationspreise
London, UK

3. Team Jellybooks
3
Internationales Team mit tiefer Erfahrung in
Software, ePub und Machine Learning
Andrew Andy Jeff IsmaelJamie NiallBaldur

4. Teil I
Wer ist der Leser?

5. Der unbekannte Leser…
5
Trotz der digitalen
Umstellung im Verlags-
wesen können Autoren
und Verlage noch immer
nicht Leserengagement
messen!
Lesen denn die Kunden
die gekauften Bücher?

6. Ist doch eh egal, oder?
6
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?

7. Teil II
Wie erforschen wir den Leser?

8. Auf dem Internet: Web Analytics
8
• Google Analytics
• Kissmetrics
• Mixpanel
• Optimizely
• Adobe Site Catalyst
• Flurry Analytics
Gebrauch von
Logdateien (Log files =
Server), Trackingpixels
und Javascript Tags um
Daten zu sammeln.

9. 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.
9

10. 10
Amazon, Apple & Google sammeln Unmengen an Daten
über das Leseverhalten, geben diese aber nicht weiter

11. Wir brauchen Daten!
Wie bekommt man Lesedaten?
11

12. 12
3
=
HTML 5 + CSS 3 + JS
Der Hauptvorteil von ePub 3 ist es, dass es Javascript
unterstützt, wie auch die Speicherung der Daten offline.

13. ... und die Datenverbindung?
Leser einbeziehen!
Wenn der Leser auf einen Link
(Button) drückt wird eine
Datenverbindung hergestellt
13

14. Leser kontrolliert Datenübermittlung
14
1-Click
und die
gesammelten
Daten
werden
hochgeladen

15. Teil IV
Durchführung

16. Verlagspartner - D|UK|USA
16

17. 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
17

18. Rekrutierung der Testleser
18
Verschiedene Wege:
• Marktforschungsseite (PRHUK)
• Marketing E-Mail Liste (FF, S&S)
• Vorablesen (Ullstein)
• Blogrekrutierung (Piper)
• Soziale Medien (HoZ)
…und bei Jellybooks
auf jellybooks.de

19. E-Book Distribution
19

20. Bestehende Leseapplikationen
Testleser können vertraute Leseapplikationen
verwenden (gewisse Einschränkungen)
20
iBooks
iOS
ADE
Windows
Ebook Reader
Android

21. Supported Reading Applications
21
iBooks Vitalsource Adobe
Digital
Editions
Ebook
Reader
Mantano Azardi Cloud-
shelf
iOS
- - -
Android
- - -
Kindle Fire
- - - - - -
Windows
- - - - -

22. “Google Analytics für E-Books”
22
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

23. Teil IV
Resultate

24. Ein Buch in Zahlen
24
1. Completion Rate
„Fertiglesequote“
2. Velocity
„Buchgeschwindigkeit“
3. Recommendationfaktor
„Empfehlungsquote“
und mehr….

25. Completion Rate
Fertiglesequote
25

26. 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/back
matter
26
Fertiglesequote „Completion Rate“

27. 27LQ: 80% ausgezeichnet LQ: 62% sehr gut
Fertiglesquote = Engagement Teil 1
0% 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
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
B

28. 28
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
F
F
1
3
5
7
9
11
13
15
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
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
B
B
B
Fertiglesequote = Engagement Teil 2

29. 29
Wenn die Leser blättern anfangen
0% 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

30. Velocity
Geschwindigkeit
30

31. 31
Susanne L.
Rene U.
Angela B.
Franziska A.

32. 32
Ariane W.
Michael P.Gruppe:
Gemütlichleser
Gruppe:
Nachteule

33. 33

34. Recommendation factor
Empfehlungsquote
34

35. 35
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
Empfehlungs
faktor
= Promoters (%)
(9s and 10s)
Detractors (%)
(0 through 6s)
-

36. 36
• 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%

37. Profil eines Buches
Business Intelligence
37

38. Farbenkodierung der Resultate
38
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

39. 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.”
39
Male CR
29%
NPS
32%
Velocity
10 d
Price Tolerance
$6.27
Completion rate
61%
female CR
66%
<35 CR
50%
>45 CR
78%
35-45 CR
56%
gripping (32%) entertaining (32%) good (20%)great (28%)

40. 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 d
Fertiglesquote (LQ)
(ausgezeichnet)
75%
Frauen LQ
76%
< 35 LQ
74%
> 45 LQ
73%
35-45 LQ
82%
spannend (82%) unterhaltsam (39%) emotionsgeladen (18%)

41. “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 d
Fertiglesquote (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%)

42. Inhalte|Content
Gefahrenzone!
42

43. Leser Engagement – Pausen
43
Erster Teil:
viel Blau = schwieriges Lesen
Zweiter Teil:
kein Blau = flüssigeres Lesen
0 Pausen
1 Pause
2 Pausen
3 Pausen
4 Pausen

44. 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

45. Teil V
Anwendungen!

46. Marketingbudget Priorisieren
Daten sind 4 Wochen bis 6 Monate
vor Publikationsdatum verfügbar:
• Prioritäten
• Welches Buch soll das große
Marketingbudget bekommen?
• Welches Buch wurde
über/unterschätzt?
46

47. 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.
47

48. Daten sind schlecht…
Bedeutet aber nicht dass alles
verloren ist:
Bücher werden auch aus
Prestigegründen gekauft
Literaturpreise
Literarische Rezensionen
48

49. 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
49

50. Hat der Autor Potenzial?
Manche Erstautoren
verkaufen sich ganz gut, aber
wenn sie nicht gelesen
werden ist keine Leserschaft
da, die am nächsten Buch
interessiert ist…
Mit Daten kann man
Ressourcen und Vorschuss
sparen.
50
J.K. Rowling

51. 51
auf jellybooks.de anmelden
und beim testlesen mitmachen

52. … Fortsetzung folgt
(slides by andrew@jellybooks.com abfragen)