Datenschatz aktiv nutzen: Data-driven E-Commerce kann Effizienz steigern

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Datenschatz aktiv nutzen: Data-driven E-Commerce kann Effizienz steigern

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schatztruhe

Mit dem Datenbestand der Warenwirtschaft und von Webanalysen verfügt praktisch jedes E-Commerce-Unternehmen über einen höchst wertvollen Wissensschatz. Um das volle Marketingpotenzial dieser Informationen auszuspielen, fehlt es jedoch oft an Zeit und IT-Ressourcen. Data-driven E-Commerce ist ein Ansatz, der Onlinehändlern hilft, zielorientiert und strategisch ihren Datenbestand zu nutzen.


Warenwirtschaftssysteme sind in vielen Unternehmen, speziell im Versandhandel, schon lange Zeit zentrales Arbeitsinstrument für Vertrieb und Marketing. Die Warenwirtschaft enthält nicht nur eine Vielzahl von Informationen über Produkte, deren Lagerbestand und Lieferfristen, sondern auch über die Kunden, deren Bestellverhalten und ihre Bonität. Entsprechend verbreitet ist der Wunsch, Maßnahmen, die auf diesen Informationen basieren, auch direkt aus der Warenwirtschaft heraus zu steuern.


Im E-Commerce werden zudem Webanalyse-Techniken angewandt, die Aufschluss über das Verhalten von Kunden im Medium Internet geben. Diese Daten sind für erfolgreiches Marketing im Web von entscheidender Bedeutung. Als Beispiele genannt seien hier Informationen zu Produktinteressen, Besuchshistorie, Kaufprozessabbrüchen, Mikrokonversionsrate und stehengelassenen Warenkörben. Warenwirtschaftssysteme können solche Informationen aber in der Regel nicht liefern.


Eine Auswertung und Verknüpfung von Daten über die Grenzen der Systeme Warenwirtschaft und Webanalyse hinweg eröffnet eine Vielzahl neuer Möglichkeiten, um die Zielgruppenaffinität und Effektivität von Online-Marketingmaßnahmen zu verbessern. In vielen E-Commerce-Unternehmen wird dieses Potenzial aber derzeit noch nicht ausgeschöpft.


Hier setzt das Konzept des Data-driven E-Commerce an. Dieser methodisch-analytische Ansatz zielt auf Lösungen ab, die die in einem Unternehmen gesammelten Daten systemübergreifend so verfügbar machen, dass eine intelligente Nutzung möglich wird, die von der Interpretation der Informationen zu konkreten Aktionen führt. Eine praxistaugliche Lösung für Data-driven E-Commerce benötigt daher eine Schnittstelle, über die Marketingaktionen gesteuert werden können. Das Konzept denkt die Idee der Kundenanalyse konsequent weiter, über die Grenzen von Warenwirtschaft und Webanalyse hinweg, und trägt zugleich dem eingangs erwähnten Wunsch Rechnung, alle Data-driven-E-Commerce-Aktivitäten auf einer zentralen Datenbasis zu bewerten.


Technische und rechtliche Hürden


Versandhändler, die Data-driven E-Commerce konsequent als strategischen Ansatz etablieren möchten, stehen vor einer dreifachen Herausforderung. Die erste besteht im enormen Volumen der zu verarbeitenden Daten. Nicht jedes Datenbanksystem kann in Echtzeit Abfragen über Abermillionen Page Impressions im Shop erstellen. Diese Limitierung erschwert oder verhindert aber den Zugriff verschiedener Marketing- und E-Commerce-Tools auf diese Informationen.


Zweitens stellt der Umbau der hausinternen Datenarchitektur, der die Voraussetzung für die Verbindung von Warenwirtschaftsdaten und Web-Analysedaten und die Kopplung an das Shopfrontend wäre, für die meisten E-Commerce-Unternehmen ein Infrastrukturprojekt sehr großen Ausmaßes dar, dessen Laufzeit sich über viele Monate erstrecken kann, wenn nicht sogar über ein Jahr und länger. Dem langfristigen Nutzen stehen somit hohe Zeit- und Kostenaufwände sowie erhöhte Ausfallrisiken gegenüber, da grundlegende Eingriffe nötig sind.


Drittens stellt sich die Frage, ob die Auswertungen, die nach dem Systemumbau möglich würden, datenschutzrechtlich überhaupt zulässig sind. Da nach deutschem Recht nicht nur personenbezogene, sondern auch potenziell personenbeziehbare Daten geschützt sind, ist eine Verknüpfung zwischen dem Surfverhalten des Nutzers und seinen Adressdaten in der Warenwirtschaft aktuell nur zulässig, wenn im Vorfeld über ein Opt-in seine Zustimmung eingeholt wurde.


Eine Lösung für Data-driven E-Commerce, mit der sich die Vorteile des Konzepts wirtschaftlich sinnvoll ausspielen lassen, muss also die Anonymität oder Pseudonymisierung der verwendeten Daten garantieren. Außerdem sollte sie nicht nur schnell umsetzbar sein, sondern auch im alltäglichen Einsatz Zeitersparnisse erbringen, die eine baldige Amortisierung der Investition ermöglichen.


Cloud-basierte Lösung


Als Antwort auf diese Anforderungen hat Econda seine Web-Analyse-Lösung bereits vor geraumer Zeit grundlegend erweitert, so dass diese als „E-Commerce-Datenzentrale“ zur Steuerung von E-Commerce-Aktivitäten fungiert. Diese wird als Software-as-a-Service auf der Servercloud von Econda betrieben und bindet somit keine Inhouse-Rechenkapazitäten beim Anwender. Langwierige Infrastrukturprojekte entfallen, die Vorlaufzeit für die Einführung eines echten Data-driven-E-Commerce-Ansatzes reduziert sich auf wenige Wochen.


Aufgrund jahrelanger Erfahrung mit On-the-Fly-Webanalysen verfügt Econda über eine In-Memory-Technologie, die mittels spaltenorientierter Datenbanken die Verknüpfung der Informationen aus Warenwirtschaft und Webanalyse-Tools im hochperformanten Direktzugriffsspeicher des Systems erlaubt. Der Nutzer der „E-Commerce-Datenzentrale“ kann somit in Sekundenschnelle Abfragen erstellen, die nahezu beliebige Kombinationen und Segmente erlauben. Die Lücke zwischen Wissen und Aktion schließt das Plug-in-Konzept, über das die Datenzentrale beispielsweise mit Econda-Tools wie der Kaufempfehlungs-Lösung „Cross Sell“ kommuniziert, aber auch mit Drittlösungen wie den E-Mail-Marketing-Programmen Inxmail, eCircle oder Optivo.


Aus der Datenzentrale können Marketingmitarbeiter somit in Echtzeit Maßnahmen initiieren und steuern. Zudem werden regelmäßig, meist über Nacht, neue Analyseergebnisse in die angeschlossenen Systeme eingespielt, wodurch diese automatisch auf einer tagesaktuellen Grundlage arbeiten können. Auf dieser Grundlage basieren beispielsweise die folgenden praktischen Anwendungen.


Empfehlungen optimieren Wenn es gilt, einem Kunden zusätzliche Produkte zu empfehlen, orientiert sich jeder Händler an den Interessen des Kunden. Ein professioneller Webshop wird dem Kunden daher weitere Produkte aus jener Kategorie empfehlen, aus der der Kunde bereits etwas ausgewählt hat. Im Data-driven E-Commerce lässt sich das Marketinginstrument „Empfehlung“ gleichzeitig für das Bestandsmanagement nutzen. Über die Datenzentrale kann der Shopbetreuer auf der Produktdetailseite des Shops ein Widget mit einer gewünschten Anzahl von Produkten einblenden. Für die Auswahl der Produkte kann er, ohne dass zusätzliche Eingriffe in den Quellcode erforderlich sind (dadurch ohne Unterstützung der eigenen IT-Abteilung), sehr einfach Regeln erstellen (und in Echtzeit wieder ändern), die verschiedene Aspekte verknüpfen, beispielsweise: „Zeige aus der für den Kunden interessanten Kategorie nur Produkte mit einem Lagerbestand unter 20 Stück“. Für den Fall, dass dies auf kein Produkt zutrifft, lassen sich weitere Regeln in absteigender Prioritätenreihenfolge festlegen, etwa: „Zeige die Topseller der Kategorie“ oder „Zeige nur Produkte mit einer Marge > x“. Lagerbestand und Marge werden dabei aus der Warenwirtschaft ermittelt. Dass Verhaltensdaten aus der Webanalyse bezogen werden, ist datenschutzrechtlich unkritisch, weil die Datenzentrale das Kundenverhalten nur über anonymisierte Cookies verfolgt.


Bedarfsgerechtes E-Mail-Marketing Die Datenzentrale liefert detaillierte Kennzahlen für den Erfolg von Mailings und einzelnen Links in Newslettern, die mit einer E-Mail-Marketing-Software wie z.B. Inxmail versandt werden. Darüber hinaus kann der Shopbetreiber mit ihrer Hilfe aus seinem gesamten Datenbestand verhaltensbasierte Empfängersegmente bilden. Beispielsweise ist es auf Grundlage der Webanalyse möglich, allen Besuchern, die am Vortag einen Kauf abgebrochen haben, den letzten Inhalt ihres Warenkorbs samt einem Gutschein zu mailen. Auch personalisierte bedarfsgerechte Empfehlungen per E-Mail sind möglich. Dabei erfolgt der Einsatz der Web-Analyse-Lösung beispielsweise bei Econda datenschutzkonform. Weil das Abonnieren eines E-Mail-Newsletters ein Double-Opt-in voraussetzt, muss in diesem Fall auch der E-Mail-Marketing-Dienstleister für die entsprechende Datenschutzkonformität sorgen. Die entsprechende Zustimmung des Empfängers muss also dem E-Mail-Marketing-Dienstleister vorliegen (diese liegt nicht dem Web-Analyse-Anbieter vor).


Shopinterne Suche verbessern Nach welchen Prioritäten die Ergebnisse einer Shopsuche sortiert werden, ist eine zentrale Frage des In-Shop-Marketings. Ob die ganz oben auf der Liste empfohlenen Produkte auch wirklich gekauft werden, kann eine Webanalyse verifizieren. Die Datenzentrale fungiert hier z.B. als Schnittstelle zur Shopsuche-Software Factfinder. Diese erhält regelmäßige Updates über das reale Kaufverhalten der Kunden und optimiert die Darstellung ihrer Resultate von Tag zu Tag auf die Kundenbedürfnisse hin. So ermöglicht ein nahezu vollautomatischer Prozess eine kontinuierliche Verbesserung der Conversion Rate.


Perspektiven


Neben den oben genannten Beispielen gibt es viele weitere Anwendungsfälle für Data-driven E-Commerce wie Retargeting bei Warenkorbabbrechern, Landingpage-Optimierung mittels Testing oder die Vorhersage von Kaufprozessabbrüchen. 


Data-driven E-Commerce ermöglicht es dem Shop, in Echtzeit (oder sehr zeitnah) mit dem Kunden zu interagieren. Weil dies aufgrund im Vorfeld festgelegter Regeln weitgehend automatisch geschieht, werden im Marketing Zeitressourcen, die bisher durch das Tagesgeschäft und die „händische“ Auswertung von Analysen gebunden waren, freigesetzt für zielgerichtete strategische Ausrichtung größerer Kampagnen. Data-driven E-Commerce hebt die Vorteile der klassischen Webanalyse auf eine neue Ebene, weil er eine reichhaltigere Datenbasis nutzt und weil er mittels geeigneter Lösungen schnell sowie aufgrund der Anonymität datenschutzkonform implementiert werden kann. Angesichts dieser Vorteile ist damit zu rechnen, dass Data-driven E-Commerce bald zum Standardansatz jeder professionellen E-Commerce-Struktur wird.


Autor: Sven Graehl, Geschäftsführer Econda

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