Digital Intelligence

Mit Kundenwissen den Absatz steigern

 

Digital Intelligence bietet dem Online-Handel neue Lösungen, um den Dialog mit Kunden effizienter zu gestalten und den Umsatz zu steigern. Entscheidend sind das professionelle Sammeln, Zusammenführen und Analysieren von Kundeninformationen. Dabei helfen neue Lösungen für Tag-Management und Targeting.  

Digital Intelligence wird zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor im E-Commerce. Das zeigt sich zum Beispiel am Thema „Warenkorbabbruch“. Im Online-Handel wurden 2014 laut Schätzung von ECC Köln in Deutschland knapp 43 Milliarden Euro umgesetzt. Das Potenzial wäre allerdings wesentlich höher: Branchen-Experten schätzen, dass je nach Produktbereich der Anteil der Warenkorbabbrüche zwischen 40 und 80 Prozent liegt. Da verlieren die Händler Umsatz – und sie versuchen, diese „Warenkorbabbrecher“ über Maßnahmen gezielt zu motivieren.
Die Technik bietet dafür heute eine optimale Lösung: Pre-Targeting. Durch professionelles Daten-Management lässt sich vorhersagen, welcher Shop-Besucher an welcher Stelle des Kaufprozesses womöglich aussteigt. An dieser Stelle können Website- und Shopbetreiber vorsorglich mit gezielten Dialogmaßnahmen eingreifen, um den Kunden zu halten. Dafür müssen sie allerdings die erforderliche Datenbasis schaffen, Daten mithilfe der richtigen Lösungen zusammenführen, analysieren und anschließend in entsprechende Aktionen überführen. Eine wichtige Neuerung stellen in diesem Prozess neue Lösungen zum Tag-Management dar, mit deren Hilfe die Tracking-Codes verschiedener Partner ausgeführt werden – und die die Webanalyse erheblich erleichtern.

Digital Intelligence: ein ganzheitlicher Ansatz

Die Grundlagen für Digital Intelligence leiten sich stark aus der Welt der klassischen Business Intelligence ab – mit  dem Unterschied dass Digital Intelligence primär auf Daten aus Onlinekanälen zurückgreift. Weiterhin finden besondere Analysemethoden Anwendung, die auf anonymisierter Basis hochindividualisierte Ergebnisse zu den einzelnen Nutzern liefern. Ein Feedbackkanal lässt diese Analyseergebnisse direkt und in Echtzeit in das Shopsystem zurückfließen. Ziel ist es dabei, sowohl reaktionsschnell als auch individuell und zielgerichtet zu agieren, um die Konversionsrate erfolgreich zu steigern.
Der Ansatz lässt sich in einem dreischichtigen Framework darstellen, das an die Ergebnisse der Studie „Decipher – The Digital Intelligence Technology Code“ von Forrester Research angelehnt ist.

 

Webanalyse liefert die Grundlage

In Onlineshops ist heutzutage der Einsatz von Tools zur Webanalyse längst ein etablierter Standard. Ob kostenlos oder kostenpflichtig – zahlreiche Anbieter entsprechender Lösungen buhlen um die Gunst der Shopbetreiber. Viele Anbieter setzen  auf die gleiche Messmethodik per Javascript-Messpixel. Jedoch gibt es große Unterschiede bei den Details. Einige Tools arbeiten mit einer vorberechneten Datenbasis, die für entsprechende Fragestellungen schnelle Auswertungen erlaubt. Die Kunden erkaufen sich diesen Umstand aber oft mit fehlender Flexibilität. Andere Anbieter setzen hingegen auf rohdatenbasierte Analysen. Diese erfordern eine etwas längere Rechenzeit, zeichnen sich jedoch durch hohe Flexibilität aus. Allerdings erschließen sich diese Unterschiede den Anwendern leider erst, wenn sie sich intensiver mit den Fähigkeiten der Webanalyse beschäftigt haben. Berater, die das  Zahlenwerk kritisch hinterfragen und aus den Analysen nutzbare Handlungsempfehlungen ableiten, können dabei helfen, die richtige Tool-Entscheidung zu treffen.

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Sind derartige Lösungen eingeführt und ist das Vorgehen verstanden, dann stellt die Webanalyse ganz grundlegende Navigationsanweisungen für den täglichen Betrieb von Shops zur Verfügung. Mit ihr können die Betreiber nicht nur erkennen, dass bestimmte Produkte gerade stark nachgefragt werden, oder dass eine Newsletter-Aktion zum Erfolg führt. Sie verstehen vor allem, warum das so ist. Die Webanalyse liefert damit auch Antworten auf Fragestellungen, wie welche der vielen Kampagnen gerade zum Abverkauf beiträgt, und welche teuren Aktionen sich der Shopbetreiber sparen kann. Sie zeigt zudem, wo es im Warenkorbprozess "klemmt", und ob eine IT-Veränderung am Shop zu einer besseren oder schlechteren Konversionsrate führt.

Tag-Management erleichtert das Handling von Tracking-Codes

Ein innovativer Ansatz besteht darin, eine separate Datenschicht einzuführen. Technologien wie Tag Management stellen die technische Grundlage dafür bereit. Auch hier existieren verschiedene Anbieter auf dem Markt, es gibt sowohl kostenfreie als auch kostenpflichtige Lösungen. Ziel aller ist es, dass nicht mehr sämtliche Drittanbieter einzeln in die Webseite integriert werden. Dieser Prozess ist fehleranfällig, jedes Tool erhält eine etwas andere Datengrundlage, und der Ein- sowie Ausbau erzeugt jedes Mal neue IT-Kosten. Zudem wirken sich die zahlreichen Javascipts (Codes) verschiedener Drittanbieter auch auf die Ladezeiten aus. Und höhere Ladezeiten beeinträchtigen bekanntlich die Conversion.
Bei dem neuen Ansatz wird einmalig eine Art Container in die Webseite integriert, der mit sämtlichen verfügbaren Daten befüllt wird: Artikeldaten, Bestellnummern, Preise, usw. Diese Datenschicht ist auf jeder Seite und auf jedem Template des Shops präsent, und dient dann als Anknüpfpunkt für Drittanbieter. Tags können ohne zusätzlichen IT-Aufwand per Webinterface integriert werden, greifen auf dieselben Daten zu, und werden nach Laden der verkaufsnotwendigen Shop-Funktionen ausgesteuert. Sie sorgen neben einer hohen Datenqualität für schnelle Ladezeiten.

Den Datenschutz beachten

Diese neue Form des Tag-Managements ist der Grundstein für eine erfolgreiche Umsetzung von Digital Intelligence. Die Kür freilich ist die Integration von weiteren Informationen, etwa Bestandsinformationen zu einem Kunden aus dem Customer-Relationship-Management-System. Wichtig ist in diesem Kontext, dass Unternehmen den Datenschutz im Auge behalten müssen. Informationen aus der Webanalyse dürfen nur dann mit Klardaten zu einem Kunden zusammengeführt werden, wenn dieser dafür sein ausdrückliches Einverständnis gegeben hat (Opt-In). Das übliche Opt-Out-Verfahren, das beim Web-Tracking zum Einsatz kommt, bildet dafür keine Grundlage. Ansonsten dürfen die Daten nur in anonymisierter Form zum Einsatz kommen: Das heißt, es darf zu keinem Zeitpunkt die direkte Verbindung zwischen einer konkreten Person und deren Surf-Verhalten herstellbar sein.


Analyse und konkrete Aktionen bietet echten Nutzen

Ein greifbarer Nutzen kann mit Vorhandensein einer Datenschicht allein natürlich noch nicht erzielt werden. Im Rahmen der Analyseschicht wird zunächst auf klassische Methoden wie der Webanalyse zurückgegriffen, die sich natürlich auch auf mobile Apps ausweiten lassen. Damit gewinnen Shop-Betreiber einen ersten Überblick und können ein Bewusstsein dafür entwickeln, wie  Besucher mit dem Shop interagieren und wo es noch Nachbesserungsbedarf gibt.
Hochspannend wird es dann, wenn im Rahmen des so genannten Action Layers (siehe Grafik 1) konkrete Maßnahmen gestartet werden, die sich der Datengrundlage und Analyseergebnisse bedienen – und damit realen Nutzen direkt am Touchpoint des Nutzers generieren. Aktuell gibt es drei Anwendungsmöglichkeiten:
Testing, vor allem bekannt in der Form von A/B-Testing, ist seit vielen Jahren ein grundlegendes Mittel zur Optimierung der Usability von Webseiten. Der aktuelle Stand des Themas wird in einem weiteren Beitrag in diesem Heft beschrieben. A/B-Testing stellt aktuell ein probates Mittel dar, und lässt sich bei Einsatz des oben beschriebenen Container-Tag-Managements mit noch weniger IT-Aufwand umsetzen und schnell in Webseiten und Shops implementieren.
Targeting. Hier kommt vor allem ein neuer Ansatz in den Blick, der auf Basis der Daten und Informationen zu Nutzern deren Verhaltensweisen und Aktionen vorhersagbar macht. Pre-Targeting funktioniert ähnlich wie das aus der Werbung bekannte Predictive Behavioural Targeting. Mit diesem Wissen lässt sich erkennen, wann ein Besucher aus dem Warenkorbprozess aussteigen wird – bevor dieses Event stattfindet, also auf Basis einer Vorhersage. Das geschieht proaktiv, indem unschlüssiges Verhalten im Warenkorb vorab erkannt werden kann, und entsprechende Maßnahmen in Echtzeit eingeleitet werden – und zwar bevor es zu spät ist und der potentielle Käufer den Shop verlässt.
Bislang werden Kunden eher reaktiv über Re-Targeting zurückgeholt: etwa durch Zusenden eines Newsletters wenige Minuten nach dem Aussteigen und in periodischen Abständen danach. Je nachdem, wie wertvoll der Kunde für das Unternehmen ist, greifen besondere Aktionen wie Gutscheine oder besondere Angebote für kostenfreien Versand. Hier machen sich Informationen aus dem CRM zu zurückliegenden Bestellungen und Umsätzen bezahlt. Mit Retargeting kehren laut Studien bis zu 26 Prozent der Kunden zum Bestellvorgang zurück. Diese Funktionalitäten des Targetings sind teilweise schon in Webanalyse-Lösungen enthalten. Zu empfehlen ist jedoch die Evaluation verschiedener Anbieter, da die Ansprüche je nach Shop unterschiedlich ausfallen können.

Recommendations oder Empfehlungen setzen auf Vorhersagealgorithmen. Dabei findet eine Analyse des Nutzerverhaltens und der bisherigen Kaufgewohnheiten statt, mit dem Ziel dem potentiellen Käufer genau das anzubieten, wofür er sich interessiert, und ihn so im besten Fall zum Kauf zu bewegen. Große Online-Shops wie Amazon identifizieren ihre Kunden, greifen auf vergangene Käufe und Suchprozesse zurück und zeigen dem User auf dieser Basis Empfehlungen an. Dies kann  Produkte betreffen, die von anderen Kunden mit ähnlichen Interessen häufig erworben wurden. Durch weitere Daten aus der Webanalyse kann die Informationsbasis für Empfehlungen noch erweitert werden.

 

Fazit: Mit neuen Lösungen den Absatz ankurbeln

User-Daten und Webanalyse stellen noch die Grundlage für das Controlling und die Steuerung von Onlineshops und Webseiten dar. Es empfiehlt sich, diesen Ansatz um ein Container-Tag-Management-System zu erweitern, das die Basis für eine Vielzahl von weiteren Anwendungen schafft. Tag Management zeichnet sich durch eine hohe Zukunftssicherheit aus, hilft die Performance des Shops zu optimieren, nachhaltig IT-Kosten zu senken sowie die Agilität beim Einbau von Drittanbietern zu steigern. Diese Drittanbietern mit vielfältigen Lösungen zu Testing, Targeting und Recommendations haben teils verschiedene Ansätze und Spezialisierungen, je nachdem für welchen Shop und für welches Umfeld eine Lösung gesucht wird. In Zukunft wird es eine immer steigende Zahl an Anbietern und Lösungen geben, die hochagil integriert werden müssen, wenn Shopbetreiber optimale Leistung erzielen möchte, ohne sich abhängig zu machen von einzelnen Anbietern. Die Ganzheitlichkeit der Digital Intelligence sorgt dabei für einen zukunftstauglichen Ansatz, welcher in jeder Shop-Umgebung umgesetzt und sukzessive, je nach Bedarf und Anspruch, ausgebaut werden kann.


  • Über den Autor:

    Der Autor dieses Fachartikels, Tobias Weiß, ist studierter Wirtschaftsinformatiker mit dem Schwerpunkt auf Business Intelligence und arbeitete von 2012 bis 2015 bei der T-Systems Multimedia Solutions GmbH. Hier betreute er die Themengebiete Webanalyse, Tag Management und Digital Intelligence als Consultant.