Daten statt Blindflug E-Commerce optimieren: Datengetriebenes Marketing für bessere Ergebnissen

Anbieter zum Thema

Computop Paygate GmbH

KNAPP AG

Marken-MEDIA Iji GmbH

Im E-Commerce sind Daten essenziell, um gezielt und effizient zu agieren. Datengetriebenes Marketing verknüpft Daten, Tracking und Kampagnen, um nicht nur Klicks zu generieren, sondern Shop-Ergebnisse zu verbessern.

Daten sind im E-Commerce kein „Nice to have“, sondern ein Werkzeug, um Streuverluste zu reduzieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Eine Performance Marketing Agentur kann dabei helfen, Datenquellen, Tracking und Kampagnen so zu verbinden, dass am Ende nicht nur mehr Klicks entstehen, sondern messbar bessere Ergebnisse für den Shop. Entscheidend ist: Daten müssen verständlich sein, zur richtigen Zeit verfügbar sein und zu konkreten Aktionen führen.

Was „datengetrieben“ im E-Commerce wirklich bedeutet

Datengetriebenes Marketing heißt nicht, dass Sie „alles messen“ müssen. Es heißt, dass Sie gezielt die Informationen nutzen, die Ihre wichtigsten Fragen beantworten, zum Beispiel:

• Welche Produkte verkaufen sich profitabel über welche Kanäle?
•  Welche Zielgruppen kaufen wieder – und welche nur einmal?
• Welche Kampagnen bringen echten Mehrwert statt nur „Traffic“?

Im Kern geht es um einen Kreislauf: messen → verstehen → verbessern → erneut messen. Wer diesen Kreislauf sauber aufsetzt, wird mit der Zeit schneller, sicherer und effizienter.

Warum Effizienz im Online-Handel an Daten hängt

Onlineshops haben viele Stellschrauben: Preise, Versand, Produktseiten, Creatives, Zielgruppen, E-Mail-Flows, Paid Ads, Marktplätze. Ohne Daten wird Optimierung schnell zur Bauchentscheidung.

Mit Daten sehen Sie dagegen:

• wo Geld wirklich verdient wird (nicht nur Umsatz),
• welche Maßnahmen zuverlässig funktionieren,
• welche Tests sinnvoll sind,
• und welche Aktivitäten Sie reduzieren sollten, weil sie wenig bringen.

Effizienz bedeutet dabei: mit gleichem Budget mehr Ergebnis oder das gleiche Ergebnis mit weniger Aufwand.

Die wichtigsten Datenquellen im Shop-Alltag

Shop- und Produktdaten – Die Basis liegt oft direkt im Shop-System:

• Produktmargen (oder zumindest grobe Deckungsbeiträge)
• Lagerbestand und Lieferzeiten
• Bestseller und Ladenhüter 
• Warenkorbwert, Kaufabbrüche, Retourenquote (wenn verfügbar)
• Rabattnutzung und Gutschein-Effekte

Diese Daten helfen, Marketing nicht „blind“ zu machen. Denn es ist ein Unterschied, ob Sie ein Produkt mit hoher Marge oder ein Produkt mit vielen Retouren aggressiv bewerben.

Marketing- und Kampagnendaten – Dazu kommen Daten aus Ihren Kanälen:

• Klicks, Kosten, Conversions
• Kampagnen, Anzeigengruppen, Keywords, Creatives
• Zielgruppen- und Placementsignale 
• Produktfeed-Performance (bei Shopping- und Katalogformaten)

Wichtig: Diese Daten sind hilfreich, aber oft nur ein Teil des Bildes. Sie zeigen, was in der Plattform passiert. Für echte Effizienz brauchen Sie zusätzlich Shop- und Profit-Sicht.

Kundendaten aus CRM und Service – Gerade im Handel liegt viel Wert in Bestandskunden:

• Erstkauf vs. Wiederkauf
• Kaufhäufigkeit und Zeit bis zum zweiten Kauf
• Reklamationen und Support-Anfragen 
• Newsletter-Interaktionen und Präferenzen

Damit können Sie Zielgruppen smarter ansprechen: nicht „alle“, sondern die richtigen Kundentypen mit passenden Botschaften.

KPIs, die wirklich steuern (statt nur zu berichten)

Viele Teams schauen zuerst auf Klickpreise oder Reichweite. Das kann sinnvoll sein, aber meist steuern diese Werte nicht das Business. Praxisnah sind oft diese Kennzahlen:

• Deckungsbeitrag pro Bestellung: Was bleibt nach variablen Kosten übrig?
• CAC (Akquisekosten): Was kostet ein Neukunde wirklich?
• LTV/CLV (Kundenwert): Was bringt ein Kunde über Zeit?
• ROAS: Wie effizient ist ein Kanal oder eine Kampagne?
• Conversion Rate: Wie gut verwandelt der Shop Besucher in Käufer?

• AOV (Warenkorbwert): Wie hoch ist der Durchschnittsbon?
• Wiederkaufrate: Wie viele Kunden kommen zurück?

Tipp: Wählen Sie wenige KPIs als „Lenkrad“. Zu viele Kennzahlen machen Entscheidungen langsamer.

So optimieren Daten Ihre Marketing-Maßnahmen

Budget nach Profit und Nachfrage verteilen: Ein häufiger Effizienzhebel: Budgets nicht gleichmäßig verteilen, sondern nach Wert.

• Produkte mit guter Marge und niedriger Retourenquote bekommen mehr Budget
• Produkte mit knapper Verfügbarkeit oder schlechter Profitabilität werden reduziert
• Saisonale Peaks werden früh erkannt, wenn Nachfrage- und Shopdaten zusammenlaufen

So vermeiden Sie, dass Marketing zwar Umsatz bringt, aber am Ende zu wenig hängen bleibt.

Zielgruppen segmentieren und personalisieren: Daten helfen, Zielgruppen nicht nur demografisch, sondern nach Verhalten zu unterscheiden: 

• Neukunden mit hohem Interesse (zum Beispiel mehrere Produktseiten, Warenkorb)
• Wiederkäufer mit passenden Ergänzungsprodukten
• Preissensible Käufer (reagieren stark auf Bundles oder Vorteilspakete)
• Kunden, die abgewandert sind (Reaktivierung)

Das spart Budget, weil Sie weniger „Gießkanne“ machen und mehr Relevanz schaffen.

Kreatives Testing systematisieren: Im Onlinehandel entscheiden Creatives oft stark über Performance. Datengetrieben heißt hier: 

• Sie testen pro Woche gezielt wenige Hypothesen (zum Beispiel „Lieferzeit als Hauptargument“)
• Sie messen nicht nur Klickrate, sondern auch Kaufqualität (zum Beispiel Profit, Retouren)
• Sie übernehmen Gewinner-Elemente in neue Varianten (zum Beispiel Hook, Bildstil, Angebot)

So wird Kreativität messbar besser, ohne dass sie „steril“ wird.

Lifecycle-Marketing für Wiederkäufe nutzen: Effizienz steigt, wenn Sie nicht ständig nur Neukunden einkaufen müssen. Daten zeigen, wann Folgekäufe typischerweise passieren und welche Produkte zusammenpassen. Daraus entstehen automatisierte Strecken wie:

• Welcome-Serie nach Newsletter-Anmeldung
• Abandoned Cart
• Post-Purchase (Pflege, Tipps, Zubehör) 
• Replenishment (Nachkauf zum passenden Zeitpunkt) 
• Reaktivierung nach Inaktivität

Das ist oft günstiger als reine Neukundenkampagnen und stabilisiert Umsatz.

Messung ohne Blindflug: Tracking, Attribution und Tests

Datengetrieben funktioniert nur, wenn die Messung zuverlässig genug ist. In der Praxis bedeutet das:

• Sauberes Event-Setup: Wichtige Aktionen wie Produktansicht, Warenkorb, Kauf.
• Datenqualität: Stimmt der Umsatz? Werden Stornos/Retouren berücksichtigt, wenn möglich?
• Consent & Datenschutz: Einwilligungen sauber einholen und respektieren.
• Attribution realistisch nutzen: Attribution ist ein Modell, keine absolute Wahrheit.
• Tests einplanen: Kleine Experimente (zum Beispiel Regionen, Zeitfenster, Kampagnen-Splits) helfen, Wirkung besser einzuordnen

Ziel ist nicht Perfektion, sondern ein System, das zuverlässig genug ist, um bessere Entscheidungen zu treffen als „Gefühl“.

Fazit: Mehr Effizienz, wenn Daten und Entscheidungen zusammenpassen

Datengetriebenes Marketing macht den Online-Handel effizienter, weil es Streuverluste reduziert, Budgets besser verteilt und Kunden passender anspricht. Der Schlüssel liegt nicht in „mehr Daten“, sondern in **besseren Entscheidungen**: mit klaren KPIs, sauberen Grundlagen und einem einfachen Test- und Verbesserungsprozess. Wer so arbeitet, baut ein Marketing-System auf, das auch bei Veränderungen stabil bleibt – und das Wachstum planbarer macht.