Data Driven E-Commerce als Schlüssel für erfolgreiche Commerce-Plattformen

Warum ist Data Driven E-Commerce ein so entscheidender Ansatz? Die seit Jahren zunehmende Professionalisierung des E-Commerce sorgt bei Unternehmen für immer komplexere Aufgabenstellungen und Anforderungen. Durch die schnelle Vergleichbarkeit von Produkten und Preisen mit Hilfe von Suchmaschinen und spezialisierten Preisportalen wie Google Shopping wird es für Unternehmen zudem immer schwieriger, sich rein über ein breites Produktsortiment, Verfügbarkeit und Preis beim Kunden zu positionieren. Diese in der Vergangenheit gerne und häufig verwendeten USPs werden perspektivisch immer stärker an Kraft verlieren. Alternativen müssen entwickelt und in den Vordergrund gestellt werden. Darüber hinaus spielt die Traffic-Generierung und deren optimale Nutzung eine immer präsentere Rolle. Die Generierung von Besuchern ist heutzutage jedoch komplexer denn je ist und bezahlter Traffic wird durch den Wettbewerbsdruck in Online-Marketing Kanälen wie Google AdWords, Facebook Ads und Affiliate-Programmen immer teurer. Unternehmen müssen daher den kostbaren Traffic innerhalb der Commerce Plattform optimal nutzen, das heißt in Kunden konvertieren. Dafür braucht es ein möglichst umfassenden Überblick über Kunden, Kanäle und die eigene Plattform.

Daten rücken in den Mittelpunkt

Für einen erfolgreichen E-Commerce ist es aufgrund der beschriebenen Entwicklung wichtiger denn je, das vorhandene IT-Budget sowie den generierten Traffic gezielt zu verwenden. Die Grundlage hierfür ist die Implementierung einer umfangreichen Datenerfassungsstrategie und -technologie sowie die konstante Auswertung der aus den Daten abgeleiteten Informationen. Denn nur wenn ein Verständnis darüber geschaffen werden kann, welche Merkmale und Eigenschaften die potentiellen Kunden auszeichnen und wie diese sich innerhalb der Commerce-Plattform bewegen, kann eine effiziente und zielgerichtete Weiterentwicklung stattfinden. Diese datengetriebene Vorgehensweise unterstützt E-Commerce Verantwortliche und Entscheider dabei, Änderungen und Anpassungen schlussendlich auf Basis von Zahlen und Fakten zu treffen. Bei einem Data Driven E-Commerce sinkt der Anteil an Entscheidungen, die rein auf einem diffusen „Bauchgefühl“ basieren oder von Entwicklungen bei Marktbegleitern abgeleitet werden. Daraus resultiert eine effizientere Verwendung des vorhandenen E-Commerce-Budgets und eine Fokussierung auf die Stellschrauben, die tatsächlich einen Impact aufweisen. Das Risiko, unnötige Features und Funktionen zu entwickeln sowie bereits funktionierende Abläufe zu verschlimmbessern, lässt sich minimieren.

Web-Analyse als Basis einer Commerce-Plattform

Die Voraussetzung für einen Data Driven E-Commerce besteht im ersten Schritt in der Entwicklung und Implementierung einer E-Commerce Tracking Strategie. Bei der Entwicklung einer solchen Strategie gilt es, wichtige Key Performance Indicators (KPI) zu identifizieren und ein Bewusstsein dafür zu schaffen, welche Kennzahlen besonders relevant sind. Die Kennzahlen unterscheiden sich grundsätzlich durch das Geschäftsmodell, die Branche und die Zielgruppe. Daher sind allgemeingültige Aussagen zu den KPI in der Regel nicht möglich. Dennoch gibt es übergreifende Daten, die in so gut wie jedem E-Commerce-Projekt erfasst werden und als Basis dienen können:

• Conversion-Rate
• Umsatz pro Bestellung
• Bounce-Quote
• Verweildauer
• Hits & Unique Visitors
• Quote der nicht bestellten Warenkörbe

Neben der Definition von KPI sind zudem eine Identifikation von vorhandenen Prozessen und das damit verbundene Monitoring essenziell. Denn Kennzahlen geben letztendlich nur einen Status bzw. eine Entwicklung wider. So lässt sich beispielsweise ablesen, wie sich die Conversion-Rate innerhalb der letzten Wochen und Monate entwickelt hat, eine Schlussfolgerung, warum sich diese Kennzahl jedoch in dieser Art weiterentwickelt, lässt die reine Betrachtung der Information nicht zu. Genau aus diesem Grund spielt das Monitoring und die Auswertung ganzer Prozesse eine wichtige Rolle. Wie auch bei den KPI hängen die Prozesse stark von der jeweiligen E-Commerce Plattform ab, weswegen auch hier allgemeingültige Aussagen schwierig sind. Prozesse, die in vielen Projekten vorkommen, sind folgende:

• Kundenregistrierung
• Kaufprozess/Checkout
• Anfrageprozess
• Produktsuche
• Produktauswahl
• Retouren

Im Gegensatz zu der reinen Betrachtung von Kennzahlen erlaubt die Analyse des Kaufprozesses die eigentliche Identifikation von Optimierungspotentialen, da in diesem Fall exakt gemessen und abgeleitet werden kann, in welchem Schritt und bei welcher Funktionalität ein Kunde beispielsweise den Checkout-Vorgang abbricht, sich ungewöhnlich lange aufhält oder schlicht nicht weiterkommt. Sobald diese Informationen vorliegen, kann im nächsten Schritt die technische Implementierung auf Basis einer E-Commerce Analyse Software erfolgen. Essenziell bei der Implementierung ist die Tatsache, dass alle relevanten KPIs und Prozesse im Vorfeld identifiziert und spezifiziert wurden und es bei der technischen Implementierung fokussiert nur noch um die Erfassung dieser Informationen – und nur genau dieser – geht.

Conversion-Optimierung für eine kontinuierliche Weiterentwicklung

Geht es bei der reinen Web-Analyse primär darum, Informationen innerhalb einer Commerce-Plattform zu erfassen und auszuwerten, beschäftigt sich die nachgelagerte Conversion-Optimierung mit der Steigerung dieser Kennzahlen. Die Conversion-Optimierung kann dabei grundsätzlich nur als nachgelagerte Tätigkeit zur Web-Analyse erfolgen, da für eine Optimierung von Kennzahlen diese zuerst identifiziert und sauber erfasst sein müssen.

Innerhalb eines definierten Conversion-Optimierungsprozesses wird in einer iterativen Arbeitsweise versucht, die Kennzahlen durch verschiedene Maßnahmen zu optimieren. Im Fokus steht oftmals die Conversion-Rate. Allerdings basiert diese nur eine auf Basis verschiedener Faktoren abgeleitete Kennzahl ist. Aus diesem Grund macht es bei einer Optimierungsstrategie nur Sinn, diejenigen Kennzahlen zu optimieren, die eine faktische Auswirkung besitzen. Am Beispiel der Conversion-Rate müsste also, um diese zu steigern, an anderen Stellen angesetzt werden. Das könnten die Geklickt/Gekauft-Quote bei Produkten, die Bounce-Quote auf der Einstiegsseite oder die Abbrüche innerhalb des Checkout-Prozesses sein. Denn diese Stellschrauben beeinflussen schlussendlich die Conversion-Rate und haben somit einen direkten Einfluss auf den Erfolg der Commerce-Plattform.

Bei der Optimierung der verschiedensten Kennzahlen ergibt sich daraus ein iterativer Prozess.

Ablauf

• Erfassung IST-Zustand
  Welchen Wert besitzt aktuell die zu analysierende Kennzahl.
• Bewertung
  Aus welchem Grund ist dieser Wert so hoch wie er ist und welche Möglichkeiten gibt es, diesen Wert zu beeinflussen?
• Implementierung eines A/B Tests
  Ausarbeitung verschiedener Varianten und Ideen zur Optimierung der Kennzahl und Implementierung in Form von A/B Tests, beispielsweise auf Basis von Optimizely.
• Übernahme der erfolgreichsten Variante
  Durch den A/B Test ergibt sich eine „beste“ Variante für die Optimierung, welche dann übernommen wird.
• Auswertung
  Nach der Übernahme der „besten“ Variante wird diese in den nächsten Wochen im Live Betrieb überwacht / ausgewertet.
• Erneute Prüfung IST-Zustand
  Die bereits optimierte Kennzahl wird erneut analysiert und die nächste Optimierung wird entwickelt und getestet.

Viele kleine Schritte statt Sprung ins Blaue

Die Zielsetzung besteht darin, konstant kleinere Änderungen innerhalb der Commerce-Plattform vorzunehmen und dadurch die Plattform auch konstant weiterzuentwickeln. Der Erfolg bzw. Misserfolg von Änderungen im kleineren Umfang lässt sich dabei wesentlich besser messen, als komplexe und umfangreiche Anpassungen. So könnte nach einem kompletten Relaunch einer E-Commerce Plattform nie mit Sicherheit festgestellt werden, ob die neu implementierte Benutzerführung, die verbesserte Optik oder die schnelleren Ladezeiten zu einer Steigerung des Umsatzes geführt hat. Bricht man jedoch Änderungen auf kleine Einheiten herunter und rollt diese in zeitlich terminierten Abständen aus, lassen sich Aussagen zum Erfolg bzw. Misserfolg von Anpassungen wesentlich einfacher treffen.

Data Driven E-Commerce – Fazit

Die Web-Analyse und damit verbundene Conversion-Optimierung ist die Antwort auf einen immer komplexer werdenden E-Commerce mit gleichzeitigen erhöhtem Wettbewerbsdruck. Nur wenn potentielle Kunden möglichst gut bekannt sind und problemlos identifiziert werden können, ist eine zielgerichtete Optimierung der Commerce-Plattform möglich. Dieses Vorgehen sorgt auf der einen Seite für steigende Umsätze, da Prozesse und Funktionen besser auf die Nutzer abgestimmt werden können, auf der anderen Seite zudem für sinkende Kosten, da das vorhandene E-Commerce-Budget effizienter eingesetzt werden kann. Wichtig ist jedoch das Bewusstsein, dass es sich bei der Web-Analyse und Conversion-Optimierung nicht um ein singuläres Projekt handelt, welches zu einem fixen Datum abgeschlossen ist. Data Driven E-Commerce ist kein One-Hit-Wonder. Es handelt sich um Arbeitsleistungen, die konstant erbracht werden müssen und deren Auswirkungen meistens erst nach einigen Wochen und Monaten ersichtlich sind. Die datengetriebene Optimierung einer Commerce-Plattform geschieht also nicht über Nacht, sondern ist ein langfristiger und kontinuierlicher Prozess.