Wie datengetriebenes Marketing für mehr Wachstum und Erfolg im E-Commerce sorgt

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Um im E-Commerce zu bestehen, braucht es Hebel für mehr Wachstum, die häufig beim Marketing zu finden sind. Durch neue Technologien stehen so viele Daten wie nie zur Verfügung, um die Customer Journey und Conversions zu optimieren. Wie datengetriebenes Marketing für mehr Wachstum angegangen werden sollte, erklärt János Moldvay, CEO von Adtriba, in seinem Gastbeitrag.

Der Online-Handel ist stark umkämpft. Mit einem erwarteten Umsatzvolumen von 57,8 Milliarden Euro allein in diesem Jahr bestätigt sich der Trend, dass B2C-Commerce-Anbieter nur einen Weg kennen: den nach oben. Gleichzeitig verdeutlicht die Marktmacht von Anbietern wie Amazon – jeder zweite, im Internet umgesetzte Euro geht an das US-Unternehmen –, dass die Wachstumskurve von vergleichsweise kleinen Online-Shops nicht für immer (so steil) nach oben zeigen muss. Deswegen ist es nötig, dass sich Händler rechtzeitig darüber Gedanken machen, an welchen Stellschrauben sie drehen müssen, um erfolgreich zu bleiben – oder erst richtig durchzustarten.

Im E-Commerce muss sich jeder Cent, der in Werbung und Marketing investiert wird, deshalb gleich mehrfach lohnen, denn je besser der Return on Investment (ROI), desto größer die Aussicht auf Erfolg. Dank neuer Technologien haben Marketer zur Validierung und Optimierung ihrer Online-Kampagnen so viele Daten wie nie zur Verfügung. Doch obgleich datengetriebenes Marketing von den meisten Anbietern als Potenzial erkannt wird, fehlt vielen bislang das dafür so dringend benötigte Mindset, um daraus Kapital zu schlagen.

Datengetriebenes Marketing: Nicht jeder Kunde ist gleich wertvoll

Für E-Commerce-Unternehmen bedeutet ein datengetriebenes Marketing in erster Linie, erkennen zu können, welcher Kunde wertvoll ist und welcher nicht. Denn nicht jeder Kundenverlust ist ein Verlust. Die Idee dahinter ist recht simpel und wir kennen sie auch aus unserem Privatleben: Wir möchten langfristig nur Zeit mit den Menschen verbringen, die uns auch etwas zurückgeben. Genauso verhält es sich für Marketer bei Geschäftsbeziehungen: Sie möchten wissen, welche Beziehung auf Einseitigkeit und welche auf Gegenseitigkeit beruhen. Im Marketing spricht man seit geraumer Zeit deshalb vom Customer Lifetime Value (CLV).

CLV meint dabei eine Schätzung des Werts, den die Geschäftsbeziehung mit einem Kunden über seinen gesamten Lebenszyklus einem Unternehmen bringt – also die Summe aus dem, was ein Kunde für die Produkte und Dienstleistungen eines Unternehmens bezahlt, abzüglich der Produktions- und Marketingkosten für die Gewinnung und Bindung des Kunden.

Datengetriebenes Marketing: Content mit viel Aufwand optimieren

Das Problem hierbei ist, dass viele E-Commerce-Unternehmen derzeit noch damit kämpfen, den CLV in ihrer Strategie zu berücksichtigen, weil ihnen entweder das Wissen oder aber die Daten dazu fehlen. Marketer stecken dann zwar viel Zeit und Ressourcen in das Tracking der Customer Journey ihrer Kunden und optimieren den Content stetig, um die bestmögliche User Experience vom Erstkontakt bis zum Check-out zu ermöglichen. Doch sie wissen nicht, ob es sich am Ende auch wirklich für sie lohnt.

Der Fokus auf kurzfristige Optimierungen mit Metriken wie Cost Per Acquisition (CPA), Cost per Click oder Cost per Mille (CPM) ist deshalb langfristig weder ausreichend noch zielführend. Jegliche Marketingaktivitäten sollten deshalb idealerweise darauf abzielen, Kunden mit dem höchsten (möglichen) CLV zu gewinnen und dauerhaft zu binden.

Datengetriebenes Marketing – auf die Betrachtungsweise kommt es an

Marketer stoßen in diesem Zusammenhang auf folgendes Problem: Der Kunde wird über diverse Marketingkanäle akquiriert, bringt aber bei der ersten Bestellung kaum Gewinn – de facto wird er erst bei Folgebestellungen wirklich profitabel. Im Marketing besteht das Ziel darin, wenig Geld für diese Folgebestellungen bei bspw. Google oder Facebook für bereits bestehende Kunden auszugeben. Häufig kommen hier dann vermeintlich günstigere Marketingkanäle zum Einsatz, wie Paid Search Brand oder Retargeting. Diesen Kanälen werden dann die Folgebestellungen zugerechnet, während die ersten Akquisitionskanäle leer ausgehen.

Mit genauerer Betrachtung mit Blick auf die Kennzahlen stellen Marketer dann fest, dass diese nach einer ROAS- (Return on Advertising Spend) oder CPO-Betrachtung (Cost per Order) zu teuer aussehen. Das heißt, die Akquisitionskanäle müssen bei Folgebestellungen – sprich während der gesamten  Kundenlebensdauer –  ebenfalls berücksichtigt werden.

Damit die Marketingkosten exakt evaluiert und einzelne Kampagnen optimiert werden können, gibt es die CLV-Attribution. Hierbei wird jedem Touchpoint in einer Customer Journey bis zur Conversion ein bestimmter Anteil am CLV beigemessen. Bei jeder weiteren Conversion werden dann allen – also auch denen der ersten Conversion – Touchpoints-Werte zugeordnet, sodass eine genaue Analyse möglich ist. Durch die CLV-Attribution kann somit ein guter Return On Investment (ROI) für auf den ersten Blick „teure“ Kampagnen erreicht und das Marketingbudget gezielt dorthin verschoben werden – weil man überwiegend nur noch die Kunden anspricht, die den größten CLV haben. Vor dem Hintergrund, dass der Wettbewerb im E-Commerce-Bereich stetig zunimmt, stellt dies eine äußerst wertvolle Zukunftsperspektive dar.

Mindset und Know-how für datengetriebenes Marketing

Ganz gleich aber, ob CLV oder CLV-Attribution. Wichtig ist zunächst einmal, dass Online-Händler in Sachen Marketing umdenken. Es geht darum, sich auf die Arbeit mit und Verarbeitung von riesigen Datenmengen einzustellen und diese gezielt dazu zu nutzen, den größtmöglichen Mehrwert für sich selbst aber ganz besonders den Kunden zu erzielen. Wer sich als Marketer darauf einlässt, datengetrieben zu denken und sich technisches Know-how anzueignen, bekommt einen völlig neuen Einblick in die Marketingaktivitäten – und sieht ungeahnte Möglichkeiten, Wachstum im E-Commerce zu forcieren.

Über den Autor: János Moldvay ist Co-Gründer und CEO von Adtriba, einem in Hamburg ansässigen SaaS-Anbieter für dynamisches Attribution Modeling und Customer-Journey-Analysen. Adtriba hilft Marketing-Managern dabei, die verschiedenen Aktionen und Kanäle genauer zu bewerten und zu optimieren. (sg)

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