Data Science × Verlage

KI im Verlag: Ihre Leser zeigen längst,
was sie abonnieren würden

6 Module. 6 Abo-Probleme, die jedes Medienhaus kennt. 6 datengetriebene Lösungen aus den Daten, die Sie schon haben - Paywall-Logs, Nutzungsdaten, Newsletter-Klicks, Abo-Historie und CRM. Keine externen Daten, keine neue Infrastruktur.

Errechnetes Umsatzpotenzial pro Jahr
€0
Modellrechnung für einen Muster-Verlag mit 25.000 Digital-Abos · konservativ gerechnet

Abo-Zahlen, die sich herleiten lassen

Basierend auf einem regionalen Medienhaus: 42 Mio. € Umsatz, 55.000 Print- und 25.000 Digital-Abos, 900.000 Unique User im Monat. Alle Beträge sind aus den hinterlegten Annahmen abgeleitet - die Hebel stammen aus veröffentlichten Branchen-Benchmarks.

6
Module
25.000
Digital-Abos im Muster-Verlag
€760.000
Umsatzpotenzial/Jahr
4 Wo.
Pilot-Zeitrahmen

Jedes Modul löst ein konkretes Abo-Problem

Klicken Sie auf ein Modul für den vollständigen Use Case mit Visualisierungen, transparenter Modellrechnung und Business-Impact.

Umsatzpotenzial nach Modul - Gesamtübersicht

Der Abo-Wachstums-Simulator

Stellen Sie die Regler auf Ihre Größenordnung: Der Simulator projiziert den Digital-Abo-Bestand über 24 Monate - einmal mit Ihren heutigen Werten, einmal mit den Hebeln der sechs Module.

Digital-Abos heute
Kündigungsquote je Monat
ARPU je Monat
Paywall-Conversion
Zusätzliche Abos nach 24 Monaten
Zusätzlicher Jahresumsatz
Vermiedene Kündigungen in 24 Monaten
Digital-Abo-Bestand über 24 Monate - Status quo vs. mit KI-Modulen

Modellrechnung, keine Prognose: Neuabos je Monat = Paywall-Kontakte × Conversion; die Paywall-Kontakte sind mit dem 6-fachen des Abo-Bestands angesetzt. Die Modul-Hebel entsprechen den in den Modulen hergeleiteten Annahmen: Kündigungsquote −20 % relativ (Module 01 und 05), Paywall-Conversion +30 % (Modul 02).

Keine Theorie - Ergebnisse in Wochen

Wir arbeiten mit den Daten, die Sie bereits haben. Kein Vendor-Lock-in, keine Cloud-Pflicht, keine versteckten Kosten.

📰
Branchenwissen + Data Science
Wir verstehen Meterung, Churn-Kurven und Vertriebs-Saisonalität. Unsere Modelle lösen echte Verlagsprobleme - auf Ihrer Infrastruktur, mit Ihren Daten.
Ergebnis vor Perfektion
Wir liefern ein Pilot-Dashboard mit echten Zahlen aus Ihren Daten. Kein 6-Monats-Konzept - Sie sehen den ROI, bevor Sie investieren.
🔒
Ihre Daten, Ihre Systeme
Paywall-Logs, Nutzungsdaten, Newsletter-Klicks, Abo-Historie und CRM - wir verbinden, was in Ihrem Haus bereits anfällt. Kein neues System, keine externen Daten, DSGVO-konform.
Hinweis zum Kontext dieses Portfolios

Die folgenden sechs Module zeigen anhand eines fiktiven regionalen Medienhauses (55.000 Print- und 25.000 Digital-Abos, 42 Mio. € Umsatz), wie Data Science entlang des Abo-Geschäfts eingesetzt werden kann - von der dynamischen Paywall bis zum Winback.

Alle EUR-Beträge sind Modellrechnungen. Sie werden transparent aus klar benannten Annahmen hergeleitet (Annahme-Baseline → Hebel → Ergebnis). Die Hebel orientieren sich an veröffentlichten Branchen-Benchmarks (u. a. Mather Economics, INMA, FT Strategies, Piano) und sind bewusst konservativ angesetzt - keine Versprechen.

In einem realen Projekt ist die Kenntnis Ihres Hauses der entscheidende Faktor: Wie ist Ihre Paywall heute eingestellt? Welche Daten liegen in Abo-System, CRM und Web-Analytics? Wo verlieren Sie Abonnenten - am Anfang, im Bestand oder am Preis? Auf dieser Grundlage entwickeln wir Modelle, die zu Ihrer Realität passen.

Dieses Portfolio zeigt, welche Fragen Data Science im Verlag beantworten kann - die konkreten Antworten entstehen erst mit Ihren Daten.

Bereit, Ihre Daten arbeiten zu lassen?

Wir arbeiten mit den Daten, die Sie bereits haben. Kein Vendor-Lock-in, keine Cloud-Pflicht, keine versteckten Kosten.

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