6 Wege deine Kundenumfragen zu vergeigen (und wie du sie korrigierst)

By | 2018-01-17T15:52:42+00:00 12. Januar 2018|Categories: Checklisten, In-Page Analyse, Tools, User Testing|Tags: , , |0 Comments

Was ist besser, qualitative Forschung oder quantitative Forschung? Es ist egal, wenn du es falsch machst.

Früher wurde die qualitative Forschung in CRO-Kreisen unter den Teppich gekehrt, aber die meisten Menschen wissen mittlerweile, dass es wichtig ist, das „Warum funktioniert es nicht“ hinter dem „Was soll ich testen“ zu entdecken. Das ist es, was dir die quantitative Analyse zeigt.

Die Ermittlung deiner primären Zielgruppe ist wichtig für die Steigerung von Conversions. Du musst herausfinden, was sie wollen, was für sie wichtig ist und was die die Hürden für die Durchführung der gewünschten Aktionen sind.

Qualitative Forschung ist ein guter Weg, dies zu tun. Es geht hauptsächlich darum zu lernen, wer die Kunden sind, was sie wollen und welche Sprache deine Kunden verwenden. Kundenumfragen sind ein Schlüsselelement in diesem Puzzle. Es gibt 1.000 Gründe, Kundenbefragungen durchzuführen, aber eine der besten Anwendungen ist die Conversionforschung – um Erkenntnisse zu gewinnen, die bessere Hypothesen generieren. Aber hier warten eine ganze Reihe Stolperfallen, die dazu führen können, dass du wichtige Erkenntnisse verpasst.

Hier sind alle Möglichkeiten, wie du deine Kundenumfragen vermasseln kannst (und wie du sie richtig angehst):

1. Du vergisst deine Geschäftsziele

Du hast wahrscheinlich Websites von Mitbewerbern gesehen, die Exit-Umfragen verwendet. Das bedeutet natürlich, du solltest es au

Beispiele Kundenumfragen

ch tun, oder? Die gleichen Fragen werden wahrscheinlich auch bei dir funktionieren…

Nein, kopiere nicht deine Wettbewerber, sie wissen auch nicht was sie tun. Einfach mitzulaufen und das Gleiche wie alle anderen zu tun, führt nicht dazu deine spezifischen Ziele zu erreichen. Stelle dir stattdessen einige Fragen wie:

  • Warum sammelst du qualitative Daten?
  • Was ist der Zweck?
  • Was wirst du mit den Antworten machen?

Wenn du Feedback-/ Exit-Umfragen durchführen möchtest, musst du dir dir noch ein paar andere Fragen stellen:

  • Lenkt das Widget vom Seitenziel mit der höchsten Priorität ab?
  • Ist deine Frage relevant für den Inhalt der Seite?
  • Bietet die Exit-Umfrage einen Mehrwert für die Seite oder führt sie zu Verlusten?

Auch wenn du bereits andere Websites mit Exit-Umfragen gesehen hast, bedeutet dies nicht, dass diese blind blind implementieren solltest. Du musst dich vorab mit deinen Geschäftszielen auseinandersetzen. Jen Havice, Conversion-Texter und Gründer von Make Mention Media, sagt, dass fehlende Ziele deine Zeit und die Zeit deiner Kunden verschwenden:

Jen Havice:

“I’d say a common problem centers around businesses or organizations not having goals they want to achieve or at least insights they’re looking to gain. This goes to relevancy. Don’t waste your time or your respondent’s patience with questions you’re simply interested in knowing the answers to versus ones that you need the answers to. You run the risk of having to survey them again unnecessarily and being ignored.”

Es gibt viele Gründe, Kundenumfragen durchzuführen. Unser Ziel ist die Conversionrate Optimierung. Unser Hauptziel ist es, mehr über unsere Kunden und seine Conversion-Hürden zu erfahren. Hier sind einige Beispiele, was wir mit Kundenumfragen lernen möchten:

  • Wer sind die Besucher? Was sind ihre gemeinsamen Merkmale? Können wir eine Hypothese zu verschiedenen Kundenpersönlichkeiten formulieren?
  • Was für Probleme lösen sie für sich selbst? Wir können diese Informationen in unserem Werteversprechen verwenden.
  • Was sind die genauen Wörter und Phrasen, die deine Besucher benutzen? Du kannst genau diese Sätze für deine Texte und Vorteilsargumente stehlen. Die lässt deine Besucher ihre eigenen Texte für dich schreiben.
  • Was sind die größten Reibungspunkte (Friction)? …Zweifel? …Zögern? Oder unbeantwortete Fragen? Wenn wir dies wissen, können wir Maßnahmen ergreifen, um die Reibung zu verringern.
  • Auf welchen Weg würden sie lieber kaufen?
  • Vergleichen sie mit anderen Seiten? Wie intensiv? Wenn sie viel springen beim Einkaufen, ist es wichtig, unsere einzigartigen Vorteile mehr zu betonen. Wir müssen sichtbar anders oder besser als der Wettbewerber sein.
  • Kannst du irgendwelche Einsichten über ihren emotionalen Zustand entdecken?

2. Du befragst die falschen Leute

Noah Kagan hat einen Blog-Post über eine E-Mail-Kampagne geschrieben, die an 30.000 Abonnenten versandt wurde und das Produkt Monthly1K bewerben sollte. Obwohl die Kampagne sehr zielgerichtet war, haben nur 30 Personen das Produkt gekauft. In der E-Mail wurde bereits bestätigt, dass das Produkt nach Erfahrungen früheren Kunden großartig war. Was war also das Problem?

Um das herauszufinden, schickten sie eine Kundenumfrage an die richtigen Leute. Noah sagt: „WEN ich befragt habe, war die wichtigste Entscheidung für den Erfolg der Umfrage.“
Hier sind die Kriterien, an wen Noah seine Kundenumfrage geschickt hat:

Adressaten die…

  1. Die E-Mail geöffnet haben.
  2. In der E-Mail geklickt haben.
  3. Schlussendlich nicht gekauft haben.

Natürlich hat er auch die richtigen Fragen gestellt (mehr dazu später). Aber es fing damit an, dass er die richtigen Leute befragt hat.

Wen solltest du befragen?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie du das entscheiden kannst und alle hängen von deinen spezifischen Zielen ab.

So wie Noah, kannst du vor allem beobachten, welche Leute interessiert sind, aber nicht gekauft haben. Das könnte sofort zu wichtigen Erkenntnissen führen.

Eine anderer Weg ist, die Kundenumfrage an Menschen zu verschicken, die sich noch an ihren Einkauf und die Hürden erinnern, die sie im Kaufprozess erfahren haben. Sprich in diesem Fall nur mit deinen neuen Erstkunden (die keine vorherige Beziehung oder Erfahrung mit deiner Website haben, die ihre Antworten beeinflussen könnte).

In diesem Fall solltest du also wiederkehrende Käufer oder Besucher, die vor langer Zeit gekauft haben, herausfiltern. Wenn jemand vor 6 Monaten oder vor noch längerer Zeit gekauft hat, wird er sich wahrscheinlich nicht an die Details seines Einkaufs erinnern und dir nur falsche/sozial erwünschte Antworten liefern.

Es gibt andere Möglichkeiten deine Auswahl zu treffen, wer befragt werden soll. Hier sind einige Szenarien für qualitative Umfragen:

  • Wenn du deinen Kaufprozess verbessern möchtest, überprüfe brandneue Käufer (und die neue Besucher, die nicht gekauft haben).
  • Wenn du ein Kundenbindungsprogramm starten möchtest, um mehr Stammkunden zu gewinnen, solltest du Wiederholungskäufer befragen.
  • Wenn du ein VIP-Programm für deine Wale (die Käufer mit den größten Warenkörben) starten möchtest, befragen die Kunden, die viel Geld bei dir ausgeben.

3. Du befragst nicht die richtige Anzahl Personen

Da du deine Kundenumfrage aus qualitativen Gründen durchführst, musst du keine numerischen Vergleiche zwischen zwei Datensätzen durchführen. Das bedeutet, dass du dich mit weniger Antworten wohlfühlen wirst. ABER, je weniger Antworten du aufzeichnest, desto größer wird deine Fehlerquote. Hier siehst du ein Diagramm, das dein Konfidenzniveau für verschiedene Stichprobengrößen zeigt:

Stichprobenberechnung - Kundenumfrage

Berechnung des Sample Size in Abhängigkeit von Fehlermarge und Populationsgröße

Eine Fehlerquote von ± 6% ist für qualitative Umfragen für CRO völlig in Ordnung. Wenn du ganz sicher gehen willst sind 3% dein Ziel. Für die Conversion-Optmierung versuchst du vor allem Muster zu erkennen und nutzt die Kundenforschung für das bilden Hypothesen, die nochmal in einem A/B-Test validiert werden.

Die Populationsgröße gibt immer die Grundgesamtheit aller möglichen Kandidaten einer Befragung an. In unserem Fall also immer die Gruppe, von der wir eine Antwort auf ihr Verhalten bekommen möchten.

Hier gibt es einen guten Rechner für deine Stichprobengröße

Du solltest es also vermeiden zu wenige Menschen befragen. Fragst du 10 Personen, werden besonders meinungsfreudige Stimmen deine Daten verfälschen.

Nehmen wir an, wir hätten herausgefunden, dass irgendwo zwischen 100 und 200 die ideale Menge an Adressaten ist. Nach 200 Antworten tendieren die Antworten dazu, sich zu wiederholen und keinen Mehrwert zu liefern (und du benötigst mehr Zeit für die Analyse und verbrauchst mehr Ressourcen). Wenn du aber weniger als 100 Antworten hast wird es möglicherweise nicht genug Daten geben, um Trends zu erkennen oder daraus Schlüsse zu ziehen.

UX Matters hat dazu eine gute Meinung:

“Following data collection, rather than performing a statistical analysis, researchers look for trends in the data. When it comes to identifying trends, researchers look for statements that are identical across different research participants. The rule of thumb is that hearing a statement from just one participant is an anecdote; from two, a coincidence; and hearing it from three makes it a trend. The trends that you identify can then guide product development, business decisions, and marketing strategies.”

Wenn du spezifische und quantifizierbare Fragen stellest z. B. die Nutzung des Net Promoter Score, solltest du die Daten aus einer großen Stichprobe sammeln.In allen anderen Fällen solltest du auf eine Balance zwischen vorhandenen Ressourcen und den erwarteten Erkenntnissen finden, die du gewinnen möchtest. Wenn du weniger als 100 Leute hast, die vor kurzem bei dir gekauft haben, dann arbeite mit dem was du hast. 10 Antworten sind besser als Null.

4. Du stellst die falschen Fragen

Egal wie viele oder welche Personen du befragst, wenn du ihnen die falschen Fragen stellst, erhältst du irrelevante Antworten.


Zurück zu Noah Kagans Blogpost. Er hat nicht nur die richtigen Leute gefragt, sondern auch die richtigen Fragen gestellt. Seine Umfrage hatte vier Fragen:

  1. Waren Sie zumindest am Kauf interessiert? Ja oder Nein
  2. Erklären Sie ihre Antwort ausführlich
  3. Was hält dich davon ab, dein Unternehmen zu gründen?
  4. Sollten wir unser Support-Sumo ein Tanzvideo machen lassen?

Damit fanden sie die vier wichtigsten Gründe, die die Leute vom Kauf abgehalten haben. Sie verwendeten auch die Sprache des Kunden auf der Landingpage und ordneten die Seite neu. So konnten die wichtigsten Fragen weit oben auf der Landingpage beantwortet werden, während die Hürden abgebaut wurden indem die Fragen, Ängste und Zweifel von der Seite beantwortet wurden.


Bildquelle: http://www.appsumo.com/how-to-make-your-first-dollar/

(Hier gehts zum kompletten Artikel )

Noah wusste, was er herausfinden wollte und stellte die richtigen Fragen an die richtigen Leute. Wie stellst du gute Fragen?

Um deine Zielgruppe besser zu verstehen, empfehlen wir die folgenden Fragen (pass gerne den genauen Wortlaut an, wie du es für richtig hälst):

  • Wer bist du? (Besorge dir die demographischen Daten und schau, ob es irgendwelche Trends gibt)
  • Wofür verwenden Sie [dein Produkt]? Welches Problem löst es für dich? (Problem verstehen und unbeabsichtigte Verwendungen aufdecken)
  • Wie wird Ihr Leben besser/einfacher? Welche konkreten Verbesserungen in Ihrem Leben oder Geschäft haben Sie gesehen?
  • Was mögen Sie an unserem Produkt am meisten?
  • Haben Sie Alternativen zu unserem Produkt (vor der Registrierung) in Erwägung gezogen? Wenn ja, welche?
  • Warum haben Sie sich für unser Produkt angemeldet? Was hat Sie davon überzeugt, dass es eine gute Entscheidung ist?
  • Warum haben Sie uns den anderen vorgezogen?
  • Welche Zweifel und Bedenken hatten Sie vor Ihrem Beitritt?
  • Welche Fragen hatten Sie, konnten aber keine Antworten finden?
  • Möchten Sie uns noch etwas mitteilen?

Dr. Karl Blanks von Conversion Rate Experts erwähnt in einem früheren Artikel, was die goldenen Fragen für ihn sind:

  • Was hat dich fast davon abgehalten bei uns zu kaufen?
  • Was war deine größte Angst oder Sorge, unseren Service/Produkt zu nutzen?

Wie auch immer du deine Fragen genau stellst, stelle sicher, dass deine Fragen klar und verständlich sind.
Jen Havice hat ein großartiges Beispiel für die auftretenden Probleme, wenn die Fragen verwirrend sind:

Jen Havice:

“Another one falls into the camp of “don’t make people think” or have to interpret what you’re asking. For instance, I asked a question in a survey asking “What types of online copywriting frustrate you the most?” The problem was that some people thought I meant copy to read instead of to write. Needless to say, this gave me some unhelpful answers.”

Offene Fragen vs spezifische Fragen

Zur nächsten Fragen gibt es durchaus kontroverse Meinungen, aber in den meisten Fällen denke ich, dass es klug ist, Ja / Nein-Fragen und Multiple-Choice Fragen zu vermeiden. Dies gilt vor allem dann, wenn man Conversion-Research machen und Erkenntnisse für Hypothesen aufdecken will. Vor allem, wenn du dich für die Stimme der Kunden interessierst oder Erkenntnisse zu Ängsten, Zweifeln und Unsicherheiten sammeln möchtest, führen eingegrenzte Fragen zu begrenzten zu begrenzten Antworten.

Es gibt jedoch bestimmte Anwendungsfälle für Multiple-Choice und geschlossene Fragen.
Paul Dunstone empfiehlt, „diese Art von Fragen zu stellen, wenn Sie Daten erzeugen, die Sie messen können (z. B. Daten, die leicht in Statistiken übertragen werden können – wie Multiple-Choice- oder Net Promoter Score-Daten).“

Natürlich führen diese Fragen-Gruppen zu unterschiedlichen Ergebnissen. Daher ist es immer wichtig, dass deine eigenen Ziele der Umfrage berücksichtigst.

Zusammenfassend wird die Qualität der Fragen die Qualität der gewonnenen Erkenntnisse bestimmen. Stelle also die richtigen Fragen.

5. Du analysierst deine Daten falsch

Unter qualitativen Forschern herrscht kein allgemeiner Konsens über den Prozess der qualitativen Datenanalyse. Es gibt vielleicht keinen einzigen und besten Weg, dies zu tun.

Hier ist unser Prozess. Er benötigt Handarbeit und braucht Zeit:

  1. Sei dir über deine Ziele klar. Wonach suchst du?
  2. Führe eine erste Überprüfung aller Informationen durch, um einen ersten Eindruck von den Daten zu erhalten.
  3. Kodiere die Daten. Dies wird oft als „Reduzierung der Daten“ bezeichnet und beinhaltet normalerweise die Entwicklung von Codes oder Kategorien (unter Beibehaltung der Rohdaten).
  4. Interpretiere die Daten.
  5. Schreibe einen zusammenfassenden Bericht über die Ergebnisse.

Dies ist kein linearer Prozess. Es ist interaktiv und kontinuierlich. Es ist normal, zwischen diesen Schritten zu springen und während der Analyse mal hierhin und dorthin zu gehen. Bereite dich darauf vor, ein paar Stunden, mindestens 4-6, mit der Analyse zu verbringen.

Erste Überprüfung der Daten

Tauche in die Daten ein und schau dir Antworten einzeln an. Einige Fragen können zu Gruppen zusammengenommen werden wie Zweifel / Zögern / unbeantwortete Fragen und Kunden-Personendaten usw.

Das Ziel bei der ersten Überprüfung besteht darin, allgemeine Trends zu ermitteln und anschließend einen Code für jeden Trend zu erstellen. Der Code ist normalerweise ein Wort oder ein kurzer Satz, der angibt, wie die zugehörigen Daten uns helfen, die in den vorherigen Schritten festgelegten Ziele zu erreichen. Achte darauf, dass du die Codes aufschreibst!

Mit der Kodierung kannst du große Textmengen organisieren und Muster erkennen, die durch das Lesen allein schwer zu erkennen sind. Codes beantworten die Fragen „Was sehe ich hier?“ Oder „Wie kategorisiere ich die Informationen?“

Kodifizierung

Jetzt, wo du eine Liste mit Codes hast, solltest du wieder in die Daten einsteigen und deinen Codes so viele passende Antworten wie möglich hinzufügen. Nicht alle Antworten können auf diese Weise zugeteilt werden, und es ist völlig in Ordnung, Codes zu optimieren, hinzuzufügen und zu eliminieren, wenn du die Daten damit besser verstehst. Das Ziel besteht darin, Elemente der Daten zu verknüpfen, die scheinbar Gemeinsamkeiten aufweisen.

Zum Beispiel gibt es einen Kunden, dessen Produkt „vegane, gesunde Ernährungspläne“ war. Eine wöchentliche Einkaufsliste mit Rezepten für jedes Frühstück, Mittag- und Abendessen für 7 Tage.

Beim durchlesen der Antworten würden drei typische Anwendungsfälle klar:

  1. Viel beschäftigte Mutter – Die Personen waren zu beschäftigt, um darüber nachzudenken, was sie kaufen und was sie kochen sollen.
  2. Übergewichtige oder kranke Menschen, die gesund werden wollen, indem sie den Ernährungsplänen folgen
  3. Veganer / Menschen mit Zöliakie – Menschen, die es wegen der glutenfreien und veganen Zutaten gekauft haben.

Das waren also die drei Codes. In der zweiten Lesung können den Antworten also die Codes „beschäftigt“, „übergewichtig“ oder „vegan“ hinzugefügt werden und die Anzahl der Antworten pro Code gezählt werden, um eine Vorstellung von der Verteilung zu bekommen.

Interpretiere die Daten

Jetzt, wo du die Daten so oft duchgegangen bist, dass du sie nicht mehr sehen kannst satt hast, welche Muster erkennst du? Schreibe auf, welche hypothetischen Personas du entdeckt hast (so viele wie du entdecken kannst), und zähle, wieviele viele Antworten pro Code du erhalten hast um die Probleme zu priorisieren.

Schreibe eine Zusammenfassung

Hier stellst du die Ergebnisse zusammen. Stelle sicher, dass du die Schlüsselerkenntnisse aufschreibst (dein Gedächtnis ist nicht so groß wie du vermutest). Halte sie griffbereit und kombiniere sie mit anderen Formen des Conversion Research, um Hypothesen zu formulieren.

Eine andere Sache, die bei der Visualisierung helfen kann, sind Schlagwort-Wolken. Obwohl für sich allein nicht viel aussagen, können sie das Lesen der Antworten sinnvoll ergänzen.

6. Vorsicht vor Verzerrungen und Befangenheit (Bias)

Wir alle haben einen tendenziellen blinden Fleck oder eine Tendenz zu glauben, dass wir weniger von Voreingenommenheit betroffen sind als andere. Das ist allerdings falsch, denn wir unterliegen einer Vielzahl von kognitiven Verzerrungen sowie Fehlern und Voreingenommenheiten, die spezifisch für die qualitative Forschung gelten.

Eins der häufigsten Vorurteile, vor denen du dich hüten solltest, ist der Bestätigungs-Bias: „Deine Meinungen sind das Ergebnis jahrelanger Aufmerksamkeit für Informationen, die bestätigt haben, was du bereits geglaubt hast, während du Informationen ignorierst, die deine vorgefasste Meinungen herausfordern.“

Verwandt, aber etwas anders ist der Backfire-Effekt. Das ist der Zeitpunkt, an dem du angesichts neuer Informationen, die sich deinen bestehenden Sichtweisen widersetzen, sogar noch stärker an deinen eigenen Glaubenssätzen festhältst um den ungenauen Glauben stärken. Du kannst dies in den meisten Test-Kontexten erkennen: Deine Ergebnisse sagen eine Sache; Der HiPPO möchte etwas anderes tun. Du bist dir noch sicherer, dass deine Meinung die einzig richtige ist.

Vorurteile treten auch im gesamten Forschungsprozess auf: Planung, Sammlung und Analyse von Daten. Nach einem Artikel mit dem Titel „Identifizieren und Vermeiden von Verzerrungen in der Forschung„:

“Bias is not a dichotomous variable. Interpretation of bias cannot be limited to a simple inquisition: is bias present or not? Instead, reviewers of the literature must consider the degree to which bias was prevented by proper study design and implementation. As some degree of bias is nearly always present in a published study, readers must also consider how bias might influence a study’s conclusions.”

Einige der häufigsten Voreingenommenheiten haben mit Selektionsverzerrung zu tun, insbesondere der Selbstselektions-Bias. Wie ihn WiderFunnel in einem Artikel erwähnt:

“Self-selection bias is a significant problem when users volunteer to be in a study…You’ll also never be able study people who don’t want to participate in studies. Look out for real customer motivations for giving feedback.”

Es gibt viele andere Vorurteile zu beachten. Ich werde nicht zu sehr ins Detail gehen (das wäre und ist ein eigener Artikel), aber wenn du interessiert bist, schau dir Artikel diese an:

Oder schau dir einen dieser Artikel 1, Artikel 2 an.

Tipps und Tricks

Hier sind nur ein paar Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass du nicht nur gute Antworten, sondern überhaupt Antworten bekommst.

Erstens: wenn du eine Einladungen für die Umfrage verschickst, halte die E-Mail kurz und einfach. Gib an, wie lange die Umfrage dauern wird (2-Minuten-Umfrage) oder sage einfach, wie viele Fragen zu beantworten sind (5 kurze Fragen). Nutze Anreize, z.B. die Chance eine Amazon-Geschenkkarte zu gewinnen.

Zweitens: Erzeuge Dringlichkeit durch relativ kurze Fristen (Ende der Umfrage <1 Woche). Danach folgen Erinnerungs-E-Mails. Nach unserer Erfahrung werden etwa 80% der Antworten innerhalb der ersten 24 Stunden nach dem Versand der E-Mail eingehen.

Hier sind einige Tools, die du für deine Kundenumfragen verwenden kannst:

Was du mitnehmen solltest

Kundenbefragungen sind wichtig. Sie sind ein Weg, den Dialog mit Interessenten, bestehenden Kunden und ehemaligen Kunden zu starten, um Schwachstellen zu erkennen und ein besseres Nutzererlebnis zu schaffen (und die Conversions zu steigern). Aber sie werden oft falsch durchgeführt (oder zumindest nicht so gut, wie sie sein könnten).

Meistens hängt der Erfolg davon hängt davon, deine Geschäftsziele genau zu verstehen und wie Kundenumfragen dir dabei helfen können, diese Ziele zu erreichen.
Beachte also bei der Implementierung von Kundenumfragen Folgendes:

  1. Denke über deine Geschäftsziele nach.
  2. Befrage die richtigen Leute.
  3. Befrage die richtige Anzahl von Personen.
  4. Stelle die richtigen Fragen.
  5. Analysiere deine Daten richtig.
  6. Versuche deine Vorurteile zu begrenzen und sie in den Antworten wiederzuerkennen.

Finaler Hinweis: Verwende die gewonnenen Daten richtig – und verwende sie überhaupt. Häufig kommt es vor das alle Schritte gemacht werden und der Datenberg nie ausgewertet oder umgesetzt wird. Dies hängt häufig damit zusammen, dass die Umfrage nicht auf klaren Geschäftsziele aufgebaut wurde und damit wenig wert hat. Das Wichtigste ist, die Erkenntnisse zu nutzen.

About the Author:

Upliftr-Gründer Valentin Espagné hat bereits einen ganzen Weihnachtsmann-Sack mit Landingpages, A/B-Tests und Conversion Optimierungs-Projekten gesehen und betreut. Er ist überzeugt, dass Conversion Marketing Wissen kein Monopol-Wissen bleiben sollte. Wer es dann immer noch falsch macht, der muss eben dafür bezahlen, dass es jemand für ihn erledigt. Als Speaker trifft man ihn auf Online-Marketing-Veranstaltungen auf seiner Mission, die digitale Welt ein Stückchen besser zu machen. Du solltest Valentin auf Twitter folgen. » Mehr Blog-Artikel von Valentin Espagné