Data-Science Methoden im E-Commerce einszusetzen zahlt auf ein gemeinsames Ziel vieler Disziplinen ein: Die richtigen Schlussfolgerungen aus Daten gewinnen zu können. Der ROI soll erhöht und der Verkaufsprozess deutlich verbessert werden.
Auch wenn das Bewusstsein für »Daten« zunimmt, so findet man kaum einen strukturierter Umgang damit vor. Daten werden gesammelt, teils auch im Rahmen einer KPI Bewertung genutzt. Aber bei weitem nicht ausgeschöpft. Ein kompetenter Umgang mit Daten hebt den Umsatz im E-Commerce auf ein neues und vor allem planbares Level.
Dazu können Spezialisten unterstützen und folgende Aufgaben übernehmen:
- Datenanalyse (Schlüsse aus Daten ziehen)
- Data Wrangling (Umwandlung von Daten in ein gemeinsames Format zur Ermöglichung der Anwendung gewählter Analyseverfahren)
- Visualisierungsentwurf (Kurvendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme, andere Visualisierungen)
- Kommunikation (Die Bedeutung der Daten und der Erkentnisse müssen an Entscheider kurz, knapp und klar vermittelt werden)
Was das konkret bedeutet schauen wir uns im Folgenden an. Dazu ist wichtig zu verstehen, dass es nicht um das Erfassen der Daten am »Kaufbutton« geht, sondern vielmehr um den gesamten Prozess des Verkaufens und Kaufens.
Dazu bieten wir hier ein Modell zum besseren Verständnis an:
AARRR
AARRR ist die Abkürzung für Acquisition, Activation, Retention, Revenue und Referral und beschreibt die in Fachliteratur genannten üblichen Phasen im Verkaufsprozess. Das ist EINE mögliche Deifinition eines Prozesses und dient hier lediglich als Beispiel, um es im Folgenden daran zu erläutern.
Akquise: Die Gewinnung von Neukunden findet über SEO und/ oder SEA statt
Aktivierung: Meint die gewonnen Kunden über Abos, wie E-Mail zu aktivieren
Beibehaltung: Aktivierte Kunden zeigen eine Art Reaktion (z. B. Kauf aus der E-Mail heraus)
Empfehlung: Kunden empfehlen den Shop an neue Kunden
Ertrag: Kunden kaufen ein
Bevor die einzelnen Phase einmal genauer angeschaut werden, hier noch ein kleiner Überblick (unvollständig) über einige Analysemethoden, die sich etabliert und bewährt haben.
Analysemethoden
- Google Analytics (www.google.com/analytics)
- Adobe Analytics (www.adobe.com/de/marketing-cloud/web-analytics/marketing-analytics-capabilities.html)
- IBM Digital Analytics (www-03.ibm.com/software/products/en/digitalanalytics)
- Webtrends (https://www.webtrends.com)
- Google Tag Manager (https://marketingplatform.google.com/about/tag-manager/)
- Ausgewählte soziale Analyseinstrumente (URL Shortener zur Verfolgung von Links, Facebook Page Insights, Pinterest Analytics, Statistic for Instagram,…)
Akquise
Der Vorteil von Analyse im Schritt der Akquise liegt auf der Hand: Die Wirksamkeit der Maßnahmen steht somit schnell auf dem Prüfstand und man kann ein tiefergehendes Verständnis der Zielgruppe erlangen. Ebenso lässt sich beurteilen, wie die Leistungsfährigkeit der Wachstumsstrategie ist.
Die Akquiseleistung selbst wird hochgefahren durch die Identifizierung der Zielgruppe, Optimierung der Kanäle, sowie eine Optimierung unter Einzbeziehung der sozialen Kanäle und Netzwerke.
Aktivierung
Anhand der Analyse der Phase der Aktivierung kann über Langstrecke ermittelt werden, was tatsächlich dazu führt, dass Kunden aktiviert werden. Dazu können natürlich auch Registrierungen der Kunden für jeden Kanal optimiert werden.
Dafür spielen natürlich zum einen die Registrierungsrate eine Rolle, sowie die durchschnittliche Dauer einer Sitzung auf der Website.
Übrigens: Es empfiehlt sich eine Heatmap zu nutzen, um die Website besser optimieren zu können. Dabei werden Bereiche der Website visualsiert, die wenig und viel genutzt werden. Für Shops ist es enorm wichtig zu wissen, welche Bereiche der Website für den Nutzer am interessantesten ist. man kann so Rückschlüsse daraus ziehen, welche Wirksamkeit die Aktivierungsstrategie tatsächlich hat.
Hilfreiche Tools:
Beibehaltung
Die Loyalität der Kunden stärken oder die Zeit der Nutzer erhöhen, die sie auf die Marke verwenden – dafür hilft eine genaue Analyse der Phase der Beibehaltung.
Dazu gehören Beobachtungen von Öffnungsraten der E-Mails, Einleseraten von RSS-feeds, sowie natürlich auch die Kontrolle der Zufriedenheit der Kunden.
Controlling
Etwas weiter als die Analysen gehen die Testverfahren, die in der Optimierung von Inhalten und Design eine große Rolle spielen. Bei der Analyse geht es darum, dass man eine allgemeine Vorstellung über die Zielgruppe bekommt und wie sich Maßnahmen auf Langstrecke wohl auszahlen werden.
Sobald diese Informationen vorliegen kann den Besuchern Testversionen präsentiert werden, um deren Wirksamkeit zu untersuchen.
Tests sind der perfekte Schritt, um an den einzelnen Punkten des Kaufprozesses optimieren zu können.
Natürlich gibt es unterschiedliche Arten von Methoden, wenn es um Wachstum geht:
- A/B Test
- Multivariabler Test
- Test duch Mouse-Click-Heatmaps
Der A/B Test wird als Optimierungsstrategie genutzt, um Varianten einer Website oder Aussagen zur Marke zu testen. Anhand der Reaktionen kann sich für eine Variante entschieden werden und Aussage zu Conversion-Elementen getroffen werden.
Bei einem multivariablen Test werden verschiedene Conversionfaktoren gleichzeitig über einen größeren Zeitraum getestet. Diese Art Test ermöglicht aufzudecken, wie die Beziehungen und Zusammenhänge zwischen Variablen und Ergebnissen sind.
Möchte man sehen, wie es um die Aufmerksamkeit bestellt ist kann man Mouse-Click-Heatmaps einsetzen, um genau das zu überprüfen. Das hilft bei der Auswahl des Designs und natürlich des Inhalts.
Hilfreiche Tools:
https://www.optimizely.com/de/
https://marketingplatform.google.com/about/optimize/
Anhand dieser Testmethoden kann jede einzelne Maßnahme in den unterschiedlichen Phasen überprüft werden.
Auch wie der Ertrag sich entwickelt kann relativ sauber und schnell überprüft werden.
Testverfahren unterstützen das durch ihre Fährigkeit der ständigen Optimierung.
Professionalisierung des E-Commerce
Es wird immer deutlicher, dass das Shoppingerlebnis anspruchsvoller wird und sich Shops intensivieren müssen, was ihre Prozesse angeht.
Eine herausragende Option ist die Segemntierung und Zielgruppenansprache.
teilt man Kanäle und Zielpuplikum auf, so ermöglicht es Unternehmen auf besondere Interessen und Wünsche einzugehen. Auch hier kann zielgerichtet und individuell optimiert werden.
Ergänzend zu anderen Tools, die das ebenfalls können (z. B. Adobe Analytics) sei hier noch der Google Analytics Segment Builder erwähnt, der es leichter macht, Segmente zu gruppieren und dementsprechend Filter einzubauen.
Die Segmentierung kann selbstverständlich auch bereits in der Phase der Akquise stattfinden. Je relevanter ein Lead, desto höher die Chance auf eine verbesserte Conversionrate.
Wenn Unternehmen ihre Zielgruppen klar benannt haben, dann können sie sie auch zielgerichtet ansprechen.
In der Phase der Aktivierung ist die Segmentierung von Vorteil, da mehr informationen über den Kunden zur Verfügung stehen (Bedarfsanalyse) und ihm zielgreichter weitere Informationen zugespielt werden können.
In der Beibehaltungsphase geht es um das Verstehen der Wünsche und Interessen und darauf reagieren zu können. Kunden können in so genannte Kohorten eingeteilt werden, die sich in einem bestimmten Merkmal einen. Werden diese sauber analysiert können Faktoren identifiziert werden, die zur Abwanderung führen. Daraus ergeben sich gegensteuernde Maßnahmen.
Sobald ein Shop die Bedürfnisse, Interessen und Wünsche der Kunden versteht und darauf reagiert, steigert sich der Ertrag. Eine Segmentierung ist natürlich auch hier von
Vorteil, alleine durch die Möglichkeit einer Optimierung der Landing- und Salespages (Kriterien, wie Alter, Geschlecht, Verhalten,…), sowie den Einsatz und Optimierung von Empfehlungsdiensten.
Fazit
Wer langfristig im E-Commerce eine Relevanz für Kunden bekommen und/ oder halten möchte, der sollte sich mit einem professionallen Setup einer Daten getriebenen Strategie beschäftigen.
Wenn Sie dabei Unterstützung benötigen oder einfach mal über Ihre Optionen sprechen möchten, dann schicken Sie uns eine Anfrage an: info@stapelundlampl.de