Daten schlagen das Bauchgefühl
Wie E-Commerce-ler ihre Website mithilfe von Advanced Analytics optimieren.

Im Zentrum der Beziehung zwischen Kunde und Unternehmen steht heutzutage immer häufiger: die Website. Besonders dann, wenn das Unternehmen im E-Commerce tätig ist. Denn ein Online-Shop muss ständig optimiert werden. Sich auf dem Status quo auszuruhen, ist für E-Commerce-Anbieter keine Option, denn das Konkurrenzangebot ist nur einen Mausklick entfernt, und wer im Wettbewerb um Kunden und Besucher mithalten will, muss verstehen, was diese Menschen wollen und ihnen das bestmögliche Einkaufserlebnis bieten – nicht nur heute, sondern auch morgen. Advanced Analytics helfen E-Commerce-lern Kunden nicht nur zu verstehen, sondern auch Vorhersagen zu treffen, die sich auszahlen. Dazu müssen Unternehmen eine Test-And-Improve-Kultur entwickeln und bereit sein, kontinuierlich zu lernen, was funktioniert und was nicht.

Das mag mit einigem Aufwand verbunden sein, aber diese Anstrengungen zu unterlassen, kann teuer werden, wie die Geschichte eines großen amerikanischen E-Commerce-Anbieters zeigt: Dem Unternehmen entgingen rund 300 Millionen Dollar Jahresumsatz, weil die Käufer sich vor dem Bezahlvorgang noch mit Benutzernamen und Passwort registrieren sollten. Deshalb brachen viele Menschen den Einkaufsvorgang ab, was erst eine eingehendere Analyse ans Licht brachte.
Heute gehört die Web-Analyse zu den Grundlagen. Anzahl der Besucher, neue Besucher in Relation zur Zeit, Absprungraten und anteiliges Erreichen von Konversionszielen, etwa Registrierungen von neuen Usern für Accounts und Verkäufe gesamt und pro Kunde – das alles messen Shop-Betreiber inzwischen regelmäßig. Auch verfügen die meisten über ein Monitoring, das den Betriebszustand des Shops überwacht. Ist der Shop erreichbar oder nicht, sind die Ladezeiten im Rahmen des Üblichen, oder klemmt es irgendwo? Immer wichtiger wird hier, auch die Mobile App mit zu überprüfen und die Fehlersuche zu unterstützen, indem beispielsweise protokolliert wird, welches Gerät und welches Betriebssystem verwendet wurden.

Viele E-Commerce-ler haben sich auch bereits der datengetriebenen Optimierung durch A/B Testing, multivariate Tests und Customer Experience Analysis (CXA) angenommen. Sie haben erkannt, dass jeder Kaufvorgang (selbst ein vorzeitig abgebrochener) Daten und Metadaten erzeugt, die – richtig ausgewertet und interpretiert – helfen, die Kundenerfahrung auf der eigenen Website zu verbessern und so Conversion Rate und Einkaufswagengröße zu optimieren. In zunehmend automatisierten Marketingprozessen sind Entscheidungen auf Datenbasis solchen, die auf Bauchgefühl basieren, vorzuziehen.

Hat der Shop nun eine grundsätzliche Reife in seiner generellen Optimierung erreicht, sollte die nächste Impact-Stufe anvisiert werden: die Personalisierung des Einkaufserlebnisses. Während die ersten allgemeinen Optimierungsprozesse noch für immense Zugewinne sorgen, erzielen weitere Verbesserungen nun vielleicht nicht mehr ganz so durchschlagende Gewinne, bilden aber eine wichtige Basis für künftige – größere – Wettbewerbsvorsprünge. Laut der ZenithOptimedia-Studie „2038 – Six Trends in the next 25 Years“ ist die Personalisierung einer der ganz wesentlichen Treiber im On- und Offline-Einkaufsverhalten der Konsumenten. Die Personalisierung kann entweder eine Option für den Kunden sein, das Shop-Angebot selber auf seine eigenen Interessen und Vorlieben hin zu konfigurieren oder auf Grundlage von bestimmten Wenn-dann-Regeln (sogenannten Business Rules) automatisch erfolgen. (…)

Den vollständigen Artikel lesen Sie in der Juni-Ausgabe der „acquisa“ (LINK: https://www.haufe.de/marketing-vertrieb/zeitschrift/acquisa-der-direkte-weg-zum-kunden/jahrgang-2016-40-88934.html) ab Seite 60.

 

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