Analytics: Onsite-Targeting nutzen, Cross- und Up-Selling-Potenziale erkennen

 In diesem Jahr stehen einige Fragen im E-Commerce an: Wie lässt sich die Herausforderung des Wandels von Multi- zu Omni-Channel meistern? Welche Payment-Methoden etablieren sich? Welche Händler können gewinnen, welche verlieren?

Längst sind nicht mehr niedriger Preis und großer Bekanntheitsgrad die entscheidenden Argumente dafür, dass Konsumenten einen bestimmten Shop wählen. Usability, Service-Angebote, Erreichbarkeit, Auswahl und „Erlebnis“ sind weitere Differenzierungsmerkmale. Kunden erwarten online einen vergleichbaren Service wie im Laden: das heißt Auswahl, Beratung, Vorschläge, problemlose Lieferung und Umtausch sowie einfache Bezahlung.

Klassisches Onsite-Targeting kommt üblicherweise zum Einsatz, um die Inhalte, die ein Website-Besucher angezeigt bekommt, auf seine aktuellen Interessen abzustimmen. In Webshops ist das Ergebnis eine Produktempfehlung. Die Grundlage für diese Empfehlung bilden zuvor angesehene oder bestellte Produkte, aber auch in Suchmaschinen eingegebene Begriffe. Das gleiche Prinzip gilt übrigens auch für News-Seiten, auf denen den Lesern Artikel mit verwandter Thematik angezeigt werden. Online-Marketing-Verantwortliche wiederum nutzen Onsite-Targeting, um kontextabhängig Werbung einzublenden. Das zeigt: Onsite-Targeting kommt nicht nur im Webshop zum Einsatz, vielmehr lässt sich damit das gesamte Web-Angebot optimieren.

Ein vereinfachtes Szenario für ein suchbegrifforientiertes Onsite-Targeting wäre: Kommt der Besucher über die Suchbegriffe „günstige Hausratversicherung“ auf die Website, sollte er nicht nur auf der üblichen Übersichtsseite für die entsprechenden Versicherungen landen, sondern idealerweise direkt Informationen zu den Basis- oder Einsteigerangeboten angezeigt bekommen; alternativ kann die Übersichtsseite so angepasst werden, dass der Preis deutlicher positioniert wird. Bei einer Suche nach „Hausratversicherung Schlüssel“ sollten dagegen die Tarife angezeigt werden, die die Zusatzleistung „Ersatz für verlorene Schlüssel“ bereits enthalten.

Darüber hinaus zielt Onsite-Targeting darauf ab, dass der Besucher sich schnell beim Shoppen zurechtfindet sowie zügig und intelligent Hilfe findet. Ein Beispiel: Wenn während der Eingabe der Kreditkartendaten eine Pause entsteht, könnte es sein, dass der Kunde die Prüfnummer sucht. Der Webshop-Betreiber kann die Targeting-Lösung so einrichten (lassen), dass sie in einem solchen Fall – und nur dann – ein Dialogfenster einblendet. Es könnte zeigen, wo die Prüfnummer auf der Karte steht. Im zweiten Schritt könnte es alternative Zahlungsmethoden anbieten, und als dritte Stufe die Telefonnummer der Bestell-Hotline. Der Vorteil für den Shop-Betreiber liegt auf der Hand: Je mehr Hilfe er anbietet, desto weniger Kunden brechen die Transaktion ab.

Die Website ist in der Lage, für jeden Schritt Hilfe anzubieten und damit das zu leisten, was in der Offline-Welt einen engagierten Kundenbetreuer ausmacht: Sie nimmt das Verhalten des Kunden detailliert wahr, interpretiert es nach vordefinierten Kriterien und reagiert entsprechend. Voraussetzung dafür ist, dass der Website-Betreiber individuell bestimmen kann, welche Reaktion auf bestimmte Verhaltensweisen folgt. Nur dann lassen sich die unterschiedlichen Reaktionsschemata optimal festlegen. In der Praxis erfolgt zudem ein automatischer Abgleich zwischen hinterlegten Nutzerprofilen und Besucherverhalten.

Rolle des Onsite-Targeting

In der Analyse fließen unterschiedlichste Daten zusammen: Welche Kontaktpunkte haben den Besucher auf die Website gebracht? Über welche Suchbegriffe wurde er auf die Website aufmerksam? Wie verläuft die aktuelle Session? Beim Erfassen der Daten sollte für deutsche Tracking-Anbieter in jedem Fall der Schutz der Privatsphäre im Vordergrund stehen. Das äußert sich darin, dass etwa keine Dritten Zugriff auf die Daten erlangen und indem die Daten anonymisiert sind, keine Verbindung zu personenbezogenen Informationen hergestellt werden kann. Darüber hinaus ermöglicht effizientes Onsite-Targeting bei angemeldeten Bestandskunden, die der Verwendung ihrer Daten in den AGBs zugestimmt haben, abzugleichen, welche Informationen zu ihnen bereits im Warenwirtschaftssystem vorhanden sind.

Onsite-Targeting spielt eine Rolle, um den Erfolg der Website zu gewährleisten. Unternehmen unterscheiden sich in Geschäftsmodell, Website-Zielen, Angeboten, Besucheraufkommen und eingesetzten Marketing-Kampagnen. Das bezieht sich aber auch darauf, welche Reaktionen automatisch auf ein bestimmtes Nutzerverhalten folgen sollen. Lösungsanbieter und Auftraggeber sollten deshalb in engem Austausch stehen und zusammen die Technik immer wieder an die jeweiligen Anforderungen anpassen.

Effiziente Analyse: datengenau, Cookie-frei und lückenlos

Gerade im E-Commerce sollten Analysedaten lückenlos erfasst werden können, um verwertbare Ergebnisse zu bekommen. Nicht jede Methode liefert dabei die bestmöglichen Ergebnisse; manche Technologien erfassen lediglich 85 Prozent der Daten. Viele weit verbreitete Analyse-Programme verpixeln Websites, indem sie einen zusätzlichen Code in den Website-Code einbauen. Die Zählpixel laden teilweise zu langsam, um schnell aufeinander folgende Seitenaufrufe und Aktionen des Users trackbar zu machen. Ein weiterer Grund, warum Daten nicht erfasst werden, kann sein, dass die eingesetzte Lösung nicht leistungsfähig genug ist. Für Unternehmen mit großem Traffic auf einer komplexen Website ist es wichtig, dass die Analyse-Lösung hoch performant ist und mit den sich weiter entwickelnden Anforderungen der Website „mitwachsen“ kann.

Der Echtzeitanalyse des Surfverhaltens kommt besondere Bedeutung zu: Immerhin greift sie auch bei Besuchern, die zum ersten Mal auf der Webseite sind, anonym surfen oder keine Cookies zulassen. In der Regel zeigt sich schon nach zwei bis drei Klicks, wofür sich der Besucher interessiert.

Auf der Website einer Versicherung könnte das beispielsweise so sein: Ein Besucher, der zielgerichtet den Mitgliederbereich ansteuert, ist vermutlich Bestandskunde. Bei ihm sollte das Upselling-Potenzial genutzt werden. Ein Neukunde dagegen sollte Einsteigerangebote finden.

Die Real-Time-Analyse sollte den Besucher aber nicht statisch klassifizieren, sondern sich dessen wechselndem Verhalten anpassen. Ein Beispiel: Wenn ein Shop-Besucher sich zuerst für Schnäppchen interessiert und im Verlauf der Sitzung für hochpreisige Produkte, ist es möglich, automatisch passende Angebote einzublenden. Die fortwährende Klassifizierung erfolgt unter Einhaltung aller Datenschutzvorgaben.

 Zusammenfassung und Fazit

Zusammengefasst kann das Customer Targeting folgende Funktionen in einem Webshop oder anderen Websites übernehmen:

  • - Cross- und Upselling: Publizieren von Kaufempfehlungen passend zum Informationsinteresse eines Besuchers (etwa durch Content-Boxen).
  • - Landingpage-Optimierung: Entsprechend der Herkunft von Besuchern publiziert die Website bestimmte Angebote oder führt den Besucher auf spezifische Landingpages. (zum Beispiel durch dynamische Anpassung von Teasern).
  • - Hilfestellungen: Abhängig vom Verhalten des Besuchers beim Ausfüllen von Formularen, Bestellungen und Anmeldungen zeigt die Website Hilfetexte (zum Beispiel durch Overlays).
  • - Anpassung von Inhalten: Abhängig von Angebot und Nachfrage zeigen Suchergebnisse unterschiedliche Produkte und Preise.

Das Schlüsselelement beim Onsite-Targeting ist eine optimierte und damit positive Online-Erfahrung, die durch die besucherspezifische Auswahl von Inhalten entsteht. Der E-Commerce und andere Geschäftsfelder, bei denen die Website eine strategische Rolle spielt, erkennen jetzt, dass sie für eine vollständige Customer Journey und erfolgreiches Targeting eine hochflexible Software brauchen: Web- Targeting-Lösungen, die zu 100 Prozent genau tracken, sind dringend gefragt.

Autor: Alexander Schreiber ist Head of Product Management bei Mindlab Solutions und Experte für Web-Analyse. Mindlab liefert High-End-Web- und App-Controlling sowie strategische Beratung.

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