Wie datengetriebener Online-Handel die Effizienz steigert

Der Online-Handel hat in den vergangenen Jahren eine zunehmende Professionalisierung erfahren, die dazu führt, dass die Anforderungen und Aufgabenstellungen, denen sich Unternehmen gegenüber sehen, immer komplexer werden.

Mithilfe von Suchmaschinen und Preisportalen wie Google Shopping haben Kunden die Möglichkeit, Preise und Produkte schnell und einfach miteinander zu vergleichen. Das macht es Unternehmen immer schwerer, ihre Kunden lediglich über ein umfangreiches Sortiment, hohe Verfügbarkeit und attraktive Preise zu gewinnen und zu binden.Über kurz oder lang werden diese Merkmale daher als Unique Selling Points (USPs) immer weniger ins Gewicht fallen. Daher ist es notwendig, Alternativen zu finden, auf die Unternehmen künftig ihr Augenmerk richten sollten.

Mit steigenden Umsätzen nahm die Komplexität im Online-Handel konstant zu. Quelle: netz98, nach Zahlen von Statista.

Beim Online-Handel Traffic generieren und konvertieren

Die Generierung von Traffic sowie die Frage danach, wie man diesen optimal nutzen kann, gewinnt immer mehr an Bedeutung für ein erfolgreiches Online-Business. Allerdings nicht, ohne weitere Problemstellungen aufzuwerfen: Nicht nur, dass es heutzutage anspruchsvoller denn je ist, Besucher zu generieren.

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Bedingt durch die rege Konkurrenz im E-Commerce-Markt wird bezahlter Traffic in Online-Marketing-Kanälen wie zum Beispiel Google AdWords oder Facebook Ads zudem auch immer kostspieliger. Unternehmen sehen sich daher mit der Herausforderung konfrontiert, den wertvollen Traffic verstärkt in Kunden zu konvertieren.

Änderungen auf Basis von Zahlen und Fakten

Das gelingt allerdings nur, wenn Unternehmen einen tiefen Einblick in die Struktur und das Verhalten ihrer Kunden beim Online-Handel haben, in ihre Kanäle und die Performance ihrer E-Commerce-Plattform – und diese Einblicke zu einem ganzheitlichen Bild zusammenführen können. Dazu braucht es allerdings eine umfassende strategische Beratung rund um die Datenerfassung, die Implementierung der dazu nötigen Technologien sowie die Auswertung der Daten.

Dem E-Commerce-Betreiber muss zuvor klar sein, welche Daten er tatsächlich braucht und wie er sie zusammenfasst, um letztlich zu verstehen, wie die potentiellen Kunden auf seiner Plattform agieren – und wie er das vorhandene E-Commerce-Budget am effizientesten einsetzt. Dieser Data Driven E-Commerce Ansatz hat den Vorteil, dass Optimierungen auf Zahlen und Fakten basieren, anstatt auf Intuition und dem Blick auf die Konkurrenz.

Nicht zuletzt kann mithilfe dieser datengetriebenen Vorgehensweise das Risiko minimiert werden, zeitliche und finanzielle Ressourcen für die Entwicklung von nicht benötigten Features zu verschwenden oder funktionierende Prozesse so zu verändern, dass das Resultat am Ende weniger zufriedenstellend ist als zuvor.

Relevante Kennzahlen ermitteln

Soll ein datengetriebener E-Commerce im Unternehmen umgesetzt werden, muss zunächst eine entsprechende E-Commerce-Tracking-Strategie entwickelt und implementiert werden. Hierzu müssen im ersten Schritt relevante Kennzahlen (KPI) identifiziert werden. Diese Key Performance Indicators sind immer abhängig von Faktoren wie Geschäftsmodell, Branche und Zielgruppe. Üblicherweise sind die nachfolgenden jedoch im definierten Set enthalten:

• Hits & einzelne Besucher
• Verweildauer
• Konversionsrate ( Unique Visitor / Anzahl Bestellungen)
• Bounce-Quote
• Anteil der stehengelassenen Warenkörbe
• Umsatz pro Bestellung

Darüber hinaus ist es notwendig, die aktuellen Prozesse der Nutzer beim Online-Handel zu überwachen, da Kennzahlen lediglich einen Status bzw. eine Entwicklung wiederspiegeln. So erlauben sie etwa Rückschlüsse darüber, wie sich die Konversionsrate innerhalb eines bestimmten Zeitraums entwickelt hat. Informationen dazu, warum sich eine Kennzahl auf bestimmte Weise entwickelt, lassen sich hingegen nicht daraus ablesen.

Hierfür ist es unerlässlich, komplette Prozesse zu messen und auszuwerten. Da diese jedoch von der genutzten E-Commerce-Plattform abhängen, können auch hier keine grundsätzlich gültigen Aussagen getroffen werden. Nachfolgend eine Übersicht über gängige Prozesse, die sich in vielen Projekten wiederfinden:

• Registrierung
• Anfragen und Suche
• Kauf- und Checkoutprozess
• Auswahl von Produkten
• Retouren

Durch die Analyse des Kaufprozesses lassen sich Optimierungspotentiale identifizieren, die sich nicht aus der bloßen Kennzahlen-Messung ergeben. So können E-Commerce Verantwortliche genau nachvollziehen, an welcher Stelle ein Kunde den Checkout-Vorgang abbricht, überdurchschnittlich viel Zeit benötigt oder gar nicht weiterkommt.

Sind alle relevanten KPIs und Prozesse identifiziert, kann im weiteren Verlauf die technische Implementierung einer E-Commerce Analyse Software gestartet werden.

Technische Implementierung im Anschluss an die Identifizierung von KPI und Prozessen.

Konversionsrate steigern

Geht es bei der Web-Analyse in erster Linie um die Erfassung und Auswertung von Informationen einer E-Commerce-Plattform geht, zielt die Conversion-Optimierung darauf ab, die beschriebenen Kennzahlen durch Eingriff in die Prozesse positiv zu verändern. Bei der Optimierung einer Plattform steht häufig die Conversion-Rate im Mittelpunkt. Diese ist jedoch eher eine Meta-Kennzahl und setzt sich aus diversen anderen zusammen. Eine Optimierungsstrategie ist aber nur dann erfolgreich, wenn die KPI verwendet werden, die konkret eine Wirkung entfalten.

Optimierungsprozess

Im Zuge der Optimierung diverser KPI kristallisiert sich der nachfolgende iterative Prozess heraus:

1. IST-Zustand erfassen
   Momentaner Wert der zu analysierenden Kennzahl?
2. Bewerten
   Warum ist dieser Wert so hoch wie er ist? Wie kann man ihn beeinflussen?
3. A/B Tests implementieren
   Erstellung unterschiedlicher Versionen und Entwicklung von Ideen zur Optimierung, die als A/B-Tests ausgespielt werden, z.B. mit Optimizely.
4. Die erfolgreichsten Varianten übernehmen
   Der A/B-Test zeigt, welche Version die besten Resultate erzielt und weiter eingesetzt werden sollte.
5. Auswerten
   Nach der Übernahme der besten Variante diese im Live-Betrieb monitoren und analysieren.
6. IST-Zustand erneut prüfen
   Die optimierte Kennzahl erneut analysieren, weitere Optimierungen testen.

Prozess der Conversion-Optimierung.

Commerce-Plattform kontinuierlich weiterentwickeln

Während komplexe Änderungen nur schwer messbar sind, lassen sich kleinere Änderungen deutlich leichter nachverfolgen. Daher ist es sinnvoll, regelmäßig kleinere Änderungen innerhalb der Commerce-Plattform vorzunehmen, die in zeitlich definierten Abständen ausgerollt werden. Auf diese Weise lässt sich eine Plattform besser weiterentwickeln. Beispielsweise lässt sich problemlos nachvollziehen, ob der gesteigerte Umsatz mit der verbesserten Optik oder den schnelleren Ladezeiten zu begründen ist – Informationen, die hinsichtlich weiterer Optimierungsmaßnahmen äußerst hilfreich sein können.