Was sind die wichtigsten Kennzahlen und KPIs in der E-Commerce-Analyse?
Die wichtigsten Kennzahlen und KPIs in der E-Commerce-Analyse sind spezifische, quantifizierbare Kennzahlen, die Ihnen helfen, das „Wohlergehen“ eines Online-Geschäfts zu überwachen.
• Konversionsrate: Der Anteil der Website-Besucher, die sich zum Kauf entschließen. Mit anderen Worten, diese Kennzahl spiegelt wider, wie Ihre Website diejenigen, die nur stöbern, in Käufer umwandelt.
• Durchschnittlicher Bestellwert (AOV): Der Durchschnittswert der in einer Transaktion gekauften Produkte oder Dienstleistungen. Ein höherer AOV kann sich zudem auf die Umsatzsteigerungsrate im Vergleich zum Traffic auswirken.
• Customer Lifetime Value (CLV): Die Schätzung des gesamten Umsatzzuflusses, der von einem Kunden während der gesamten Partnerschaft mit dem Unternehmen erwartet wird.
• Warenkorbabbruchrate: Ist die Kennzahl, die erfasst, wie viele Kunden den Bestellvorgang beginnen, indem sie Artikel in ihren Warenkorb legen, die Transaktion aber nicht abschließen. Metriken in diesem Bereich deuten auf einen Zusammenhang zwischen dem Checkout-Prozess des Shops und dessen Komplexität hin.
• Rendite der Werbeausgaben (ROAS): Der Geldbetrag, der aus jedem für Werbung ausgegebenen Dollar generiert wird. Diese Kennzahl misst direkt die Rentabilität Ihrer Marketingkampagnen.
Wie sammeln Unternehmen Daten für die E-Commerce-Analyse?
Unternehmen sammeln Daten für E-Commerce-Analysen, indem sie eine spezialisierte Analyseplattform in ihren Online-Shop integrieren. Diese Methode kann mit der Fähigkeit der Tools’ verbunden sein, Nutzerverhaltensdaten wie Klicks und Konversionen zu sammeln (dies könnte sich auf einen Datenfluss beziehen, der weniger komplex ist und einen geringeren manuellen Aufwand erfordert). Google Analytics, ein beliebtes und kostenloses Tool, wird oft in E-Commerce-Plattformen wie Shopify oder WooCommerce integriert. Darüber hinaus können Sie andere Arten von Daten aus Ihrem CRM (Customer Relationship Management) System, Marketingplattformen wie Facebook Ads, oder sogar von Tools, die visuelle Heatmaps der Nutzeraktivität auf Ihrer Website erstellen.
Welche Tools werden für die E-Commerce-Analyse verwendet?
All-in-One-Plattformen:
• Google Analytics 4 (GA4) ist ein frei verfügbares Tool zur Analyse von Website- und App-Daten.
• Adobe Analytics: Eine Lösung, die einen höheren Grad an Anpassungsmöglichkeiten bietet und oft in Unternehmensumgebungen eingesetzt wird.
• E-Commerce-Plattform-Analysen: Dashboards in Plattformen wie Shopify und BigCommerce bieten eine grundlegende Einführung.
Business Intelligence (BI) Tools:
• Tableau und Microsoft Power BI: Wird für die erweiterte Datenvisualisierung und zum Verbinden mit mehreren Datenquellen verwendet.
Spezialtools:
• Hotjar: Erzeugt Heatmaps und Sitzungsaufzeichnungen, die Nutzern helfen, das Nutzerverhalten visuell zu erfassen.
• Ahrefs oder semrush: Hauptsächlich für SEO verwendet, liefern sie auch Daten zum wettbewerbsorientierten organischen Traffic.
• Klaviyo: Eine E-Mail-Marketing-Plattform, die Analysen zur Kundensegmentierung bereitstellt und die Verfolgung der Kampagnenleistung ermöglicht.
Wie hilft die E-Commerce-Analyse, die Customer Journey zu optimieren?
E-Commerce-Analysen können die Customer Journey beeinflussen, indem sie in verschiedenen Phasen, von der Entdeckung bis zur Kundenbindung, datengestützte Erkenntnisse liefern. Dieser Prozess ist entscheidend, da er die Identifizierung von Reibungspunkten zur Behebung ermöglicht und somit die Konversionsraten und die Kundenloyalität beeinflusst.
Was ist der Unterschied zwischen deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Analytik im E-Commerce?
• Deskriptive Analysen: Konzentriert sich auf vergangene Ereignisse. Sie ist die Grundlage der Analytik. Sie beinhaltet die Verwendung vergangener Daten, um Standardberichte bereitzustellen, wie z. B. “Wie viele Verkäufe wurden letzten Monat getätigt?“
• Prädiktive Analysen: “Was wird passieren?“ Sie nutzt statistische Modelle und Techniken des maschinellen Lernens, um zukünftige Trends vorherzusagen. Zum Beispiel, “Wie viel Umsatz werden wir voraussichtlich im nächsten Quartal erzielen?“
• Präskriptive Analysen: Dies kann als komplexe Variante angesehen werden. Es nutzt Daten, um zu einer bestimmten Aktion zu leiten, zum Beispiel, “Welche Kunden sollen wir mit 15 % Rabatt ansprechen, um unseren Gewinn zu maximieren?“
Wie wird eine Kohortenanalyse eingesetzt, um das Kundenverhalten über die Zeit zu verstehen?
Eine Kohortenanalyse ist eine Methode zur Analyse des Kundenverhaltens, die Kunden über einen bestimmten Zeitraum verfolgt und diejenigen gruppiert, die ein gemeinsames Merkmal aufweisen, wobei das häufigste Merkmal das Registrierungs- oder Erstkaufdatum ist. Diese Technik kann vorteilhaft sein, um das Verhalten einer spezifischen Gruppe zu beobachten, was die Untersuchung potenzieller Auswirkungen von Marketing- oder Produktanpassungen auf die Kundenbindung und den Kundenwert ermöglicht. Der Vergleich verschiedener Kohorten ermöglicht es Ihnen, die langfristigen Auswirkungen Ihrer Geschäftsentscheidungen zu bewerten.
Fazit
E-Commerce-Analysen liefern Kennzahlen, die für das Kundenverständnis und die Geschäftsplanung genutzt werden können. Die Untersuchung spezifischer Kennzahlen und der Einsatz geeigneter Werkzeuge ermöglichen die Umwandlung von Rohdaten in Informationen, die für Entscheidungsprozesse genutzt werden können und langfristige Perspektiven beeinflussen.
