Wissen als Wettbewerbsvorteil

Wissen als Wettbewerbsvorteil

Wann ist ein E-Commerce-Auftritt erfolgreich? Wenn er möglichst viele Besucher zu Kunden konvertiert und damit für stetig steigenden Umsatz sorgt. Aber die Konkurrenz schläft nicht. Wer sich aus der Masse herausheben will, braucht ein Alleinstellungsmerkmal. Hier können Daten helfen.

Customer`s Journey

Ein Beispiel für ein solches Merkmal: eine perfekte Ausrichtung auf die Bedürfnisse der eigenen Kundschaft. Von der Bedarfsanalyse über das Shopping-Erlebnis bis hin zum Kundenservice – der Weg vom Interessenten zum Stammkunden, die sogenannte Customer’s Journey, muss von Anfang bis Ende optimal gesteuert werden. Das setzt kluge Planung voraus. Weder das eigene Bauchgefühl noch auf gut Glück erhobene Kennzahlen genügen, um Kundenverhalten wirklich zu verstehen – und das Kundenerlebnis entscheidend zu verbessern. Für verlässliche Aussagen bedarf es einer Spezialdisziplin: Business Analytics.

Ihr Ziel: eine genaue Auskunft darüber, wo man heute steht – und auch, wo man morgen sein sollte. Dies benötigt optimal erhobene und ausgewertete Daten. Quellen dafür gibt es genug, und die meisten sind theoretisch frei verfügbar – aber wie kann man sie richtig erkennen, erschließen und auswerten?

Google genügt doch – oder?

Dass erfolgreicher E-Commerce auf Daten basiert, ist 2018 keine neue Erkenntnis mehr. Die meisten gängigen Webshop-Systeme beinhalten inzwischen eingebaute Mittel zur Analyse von Kundenverhalten. Und viele E-Com-Unternehmen setzen zumindest Google Analytics ein, um via Webtracking – also der Verfolgung von Besucherverhalten auf einer Website – sehr einfach sehr große Mengen an Kennzahlen zu generieren. Ein guter erster Schritt – aber es ist noch viel mehr möglich. Eine unverarbeitete Menge roher Daten bewirkt alleine noch keinen Erkenntnisfortschritt. Im Gegenteil: Sie verwirrt und überfordert Entscheider mehr, als dass sie ihnen sinnvolle Handlungsfelder aufzeigt. Zudem beinhaltet sie mit großer Wahrscheinlichkeit nicht alle relevanten Informationen. Denn Webtracking ist eben nur eine Form der Datensammlung – keine vollständige Analyse. Wer sich nur auf Google verlässt, wird bestenfalls ein oberflächliches Resultat erhalten.

Wichtig: die richtigen Fragen

Ein cleverer Analyseprozess beginnt mit einer ergebnisorientierten Fragestellung. Diese kann etwa lauten: Wie und wo können wir das Erlebnis unserer Kunden im digitalen Vertriebskanal verbessern? Damit ist gleichzeitig der Untersuchungsgegenstand gefunden. Der muss nun im nächsten Schritt genauer betrachtet werden. Dabei ist es sehr hilfreich, E-Commerce als Prozesskette mit drei Phasen* zu verstehen:

Seeking:

Die Phase der Kundenfindung. Durch eine Analyse des sogenannten oberen Verkaufstrichters (Funnel) muss hier überprüft werden, ob es potenziellen Kunden so leicht wie möglich gemacht wird, ein für sie interessantes Angebot zu erkennen und anzusteuern. Eine gründliche Funnel-Analyse identifiziert relevante Kundengruppen, die effektivsten Kontaktkanäle – und Verlustpunkte in der Konversionskette.

Shopping:

Die Phase der konkreten Umsatzgenerierung durch Verkauf von Waren und Dienstleistungen. Von zentralem Interesse ist hierbei, wie effizient Shopbesucher zu Kunden konvertiert werden. Dies kann sehr unterschiedliche Bereiche betreffen: die Erlebnisqualität des Shop-Interface, die Klarheit des Bestell- und Bezahlvorgangs oder etwa die Frage, ob und wie dem Kunden saisonal oder thematisch passende Artikel vorgeschlagen werden.

Sharing & Caring:

Die Phase der Kundenbindung. Das Analyseziel: herauszufinden, wie man den Kunden auf dem Weg vom Gelegenheitskäufer zum Stammkunden begleiten kann. Stimmt der Kundenservice? Wird auch nach dem Kauf über potenziell interessante Artikel informiert? Und vor allem: Sind Marke und Produkt in den sozialen Medien ein Thema – und kann man diese Dynamik beeinflussen?

Business Analytics im Einsatz

Wer so genau nachfragt (und dabei auf die richtigen Methoden und Tools setzt), erhält als Zwischenergebnis eine äußerst umfangreiche und sehr heterogene Datenmenge. Vor der weiteren Verwendung muss diese zusammengeführt und aufbereitet werden – in einem sogenannten Data Warehouse.

Auf dieser Grundlage werden mithilfe einer guten Datenmodellierung und der Einbindung einer leistungsstarken Visualisierungslösung aus Fragen endlich Antworten. In Form von Dashboards und präzisen Übersichten entstehen konkrete Entscheidungshilfen – zum Beispiel für eine Verbesserung des Kundenerlebnisses. Im besten Fall mit eingebauter Zukunftsprognose. So können nicht nur Lehren aus vergangenen Ereignissen gezogen, sondern auch kommende Chancen und Herausforderungen erkannt und proaktiv genutzt werden.

Die perfekte Customer’s Journey

Viel Aufwand! Doch der Vorteil liegt auf der Hand. Denn wer als Shopbetreiber

• genau weiß, wer heute bei ihm einkauft – und wo er die Kunden von morgen anspricht,

• seinen Webshop auf das Kaufverhalten des Kunden optimiert – und diesen dabei ein inspirierendes Kauferlebnis bietet,

• sicherstellt, dass seine Produkte auch nach Kaufabschluss immer im Gespräch bleiben – und dabei schon die Trendthemen der Zukunft antizipiert,

ist seiner Konkurrenz den entscheidenden Schritt voraus. Im E-Commerce steht einem informierten Kunden jederzeit eine Vielzahl vergleichbarer Anbieter zur Verfügung. Den Umsatz macht, wer sein Angebot am besten an den Wünschen und Erwartungen der potenziellen Kunden ausrichtet. Was nur möglich ist, wenn man mehr über diese Gruppe weiß.Mehr Wissen ist Macht – und die beste Grundlage von mehr Wissen ist eine methodisch saubere Datenanalyse. Denn: Daten sind nun einmal objektiver als Bauchgefühl.