E-Commerce und Datenanalyse: Steigern Sie Ihren Umsatz

Möchten Sie eine höhere Kapitalrendite erzielen und gleichzeitig ein tieferes Verständnis für E-Commerce und Datenanalyse für effektiveres Marketing?

Wissen Sie, wie Sie die Kundenzufriedenheit sicherstellen, wenn sich ihre Bedürfnisse und Erwartungen ändern?

Eine aktuelle Studie von Forbes 53 % der Online-Käufer kaufen eher bei Unternehmen ein, die personalisierte Erlebnisse bieten. Dies unterstreicht die Bedeutung von E-Commerce-Analysen zur effektiven Überwachung von Kundendaten.

Durch die Nutzung von Datenerkenntnissen können Sie Ihre Kunden besser verstehen, Ihre Marketingmaßnahmen optimieren und Ihr Umsatzwachstum deutlich steigern.

Dieser Artikel behandelt die Definition von E-Commerce und Datenanalyse, untersucht deren Anwendung im E-Commerce und listet sechs Kategorien von Kennzahlen im Zusammenhang mit E-Commerce-Daten auf.

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Was ist E-Commerce und Datenanalyse?

E-Commerce und Datenanalyse bedeutet das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten einer Online-Shopping-Seite, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Die Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Website-Traffic, Kundeninteraktionen, Verkaufsdaten und mehr. Durch die Analyse dieser Informationen können E-Commerce-Unternehmen die Leistung ihres Shops besser verstehen, Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren und datenbasierte Strategien zur Verbesserung ihres Online-Vertriebs und -Marketings entwickeln.

Es gibt viele verschiedene Tools und Methoden für die E-Commerce-Analyse, darunter Webanalyse-Plattformen, Kundendatenplattformen und Business-Intelligence-Software.

Gängige Kennzahlen, die Online-Unternehmen häufig erfassen, sind Website-Besuche, Conversion-Raten, durchschnittliche Bestellgröße, Customer Lifetime Value und die Kosten der Kundengewinnung.

Die Analyse dieser und anderer Kennzahlen ermöglicht es Unternehmen, ein klareres Bild ihrer Kunden zu gewinnen, ihre Marketing- und Vertriebsaktivitäten zu stärken und ihre Gesamtergebnisse zu verbessern.

Zusammenfassend umfasst E-Commerce und Datenanalyse verschiedene Kennzahlen und Key Performance Indicators (KPIs), die Shop-Inhabern und -Managern helfen, die Leistung ihrer Plattform zu verstehen, insbesondere im Hinblick auf Nutzerinteraktion und Surfverhalten.

Die wichtigsten Kategorien von Datenquellen, die häufig in der E-Commerce-Analyse verwendet werden, sind:

1. Datenbanken: Dies sind die gängigsten Datenquellen im Business Intelligence-Bereich. Es gibt zahlreiche Datenbanken verschiedener Anbieter, jede mit ihrem eigenen Design und ihren eigenen Funktionen. Zu den gängigen Datenbanken gehören unter anderem MS Access, Oracle, DB2, Informix, SQL, MySQL und Amazon SimpleDB.

2. Streaming-Daten: Diese Art von Daten wird ständig, oft in Echtzeit, aus verschiedenen Quellen wie IoT-Geräten, Sensoren oder Live-Übertragungen erstellt und gesendet. Sie sind entscheidend für Anwendungen, die schnelle Analysen und Reaktionen erfordern, wie z. B. die Verwaltung der Netzwerksicherheit, die Verfolgung von Live-Events oder den Betrieb automatisierter Systeme.

3. Manuelle Eingabe: Dies beschreibt die Methode, bei der Benutzer oder Bediener Daten direkt in Systeme eingeben. Diese Methode ist manchmal erforderlich, wenn eine automatisierte Datenerfassung nicht möglich ist, kann jedoch zu menschlichen Fehlern führen, die die Datenqualität beeinträchtigen können.

4. APIs oder Anwendungsprogrammierschnittstellen: Es dient als Bindeglied zwischen verschiedenen Softwareprogrammen und ermöglicht ihnen die Kommunikation und den Informationsaustausch. Es vereinfacht die Verbindung mit Webdiensten, Cloud-Plattformen und anderer Software und ermöglicht den schnellen Zugriff auf Echtzeitdaten.

5. Cloud-Dienste: Sie haben die Art und Weise verändert, wie wir Daten speichern, verwalten und abrufen. Top-Unternehmen wie AWS, Google Cloud und Azure bieten flexible Speicherlösungen, mit denen Unternehmen große Datenmengen sicher online speichern können. Diese Dienste erleichtern Teams weltweit den Datenzugriff und verbessern so die Teamarbeit und Datenanalyse.

6. Flachdateien: Flatfiles sind einfache Textdateien, die Daten in einem leicht lesbaren Format speichern. Sie sind in der Regel übersichtlich oder einigermaßen strukturiert angeordnet. Beispiele für Flatfiles sind CSV-Dateien, Excel-Tabellen und Formate wie XML und JSON. Diese Dateien werden häufig verwendet, um Daten zwischen verschiedenen Systemen auszutauschen oder kleinere Datensätze zu verarbeiten.

7. Zusätzliche Datenquellen: Dazu gehören ungewöhnliche Formate wie RSS-Feeds, Social-Media-Updates und Daten aus Web Scraping. Diese Quellen liefern oft unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten und bieten wertvolle Echtzeit-Einblicke in Trends, Kundenmeinungen und Marktveränderungen.

Social-Media-Websites erstellen zahlreiche Inhalte, die von Nutzern erstellt werden. Die Analyse dieser Inhalte kann nützliche Muster und Trends für Marketing und Kundenservice aufdecken. Andererseits ermöglicht Web Scraping Unternehmen, Daten von Websites von Wettbewerbern, aus öffentlichen Aufzeichnungen und anderen Online-Quellen zu sammeln und so fundierte Entscheidungen zu treffen.

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Wie funktionieren Kundendaten und Analysen im E-Commerce?

Sobald Sie die Quellen für Ihre Daten gefunden haben, besteht der nächste Schritt darin, diese Daten zu untersuchen und eine Kundenanalyse für den E-Commerce durchzuführen.

Schritt 1 – Formulieren Sie Ihre Ziele und Forschungsfragen

Eine klare Definition Ihrer Ziele und der Erkenntnisse, die Sie aus der Kundenanalyse gewinnen möchten, gibt Ihrer Forschung einen klaren Weg und hilft Ihnen, relevante Daten zu sammeln.

Mögliche Forschungsfragen sind:

• Welche demografischen Merkmale definieren Ihre wertvollsten Kunden?

• Welche Produkte kaufen sie am häufigsten?

• Auf welche Weise interagieren sie mit Ihrer Website oder Anwendung?

• Welche Elemente beeinflussen ihre Loyalität und fördern Wiederholungskäufe?

Schritt 2 – Etablieren Sie Tracking für wichtige Touchpoints

Betrachten Sie als Nächstes Ihre Customer Journey und identifizieren Sie die wichtigsten Punkte für die Datenerfassung. Sie müssen nicht an jedem Punkt Daten erfassen, insbesondere wenn Ihre Ressourcen begrenzt sind. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf die Punkte, die Ihre Kunden am häufigsten nutzen.

Potenzielle Kontaktpunkte können Folgendes umfassen:

• Webseite

• Anwendung

• Social-Media-Plattformen

• Kundenservicekanäle

Für jeden dieser Kontaktpunkte ist es wichtig, ein Tool zu verwenden, das relevante Daten für den jeweiligen Kanal erfasst und analysiert.

Außerdem ist es wichtig, für jeden Interaktionspunkt wichtige Kennzahlen zu ermitteln. Auf Ihrer Website könnten Sie beispielsweise Kennzahlen wie die Verweildauer der Nutzer auf einer Seite, die Absprungrate und die Konversionsraten erfassen.

Schritt 3 – Daten sammeln und auswerten

Der nächste Schritt umfasst die Datenerhebung. Dabei ist es wichtig, folgende Aspekte zu überwachen:

Nutzerverhalten:

• Wie gestaltet sich die Interaktion der Kunden mit Ihrer Marke?

• Gibt es bestimmte Funktionen, die häufiger genutzt werden?

• Welche Aktionen werden von den Benutzern durchgeführt?

Schmerzpunkte:

• Gibt es wiederkehrende Herausforderungen oder Frustrationen, mit denen Benutzer bei der Interaktion mit Ihrer Marke konfrontiert werden?

Umrechnungskurse:

• Wie effektiv sind Sie bei der Umwandlung von Leads in Kunden?

• Welche Maßnahmen können zur Steigerung der Konversionsraten umgesetzt werden?

Schritt 4 – Muster und Trends analysieren

Sobald Sie Ihre Daten erfasst haben, besteht der nächste Schritt darin, nach Mustern und Trends zu suchen. Nutzen Sie hierfür visuelle Tools wie Diagramme und Grafiken sowie Datenanalysemethoden wie Sortieren und Filtern, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Es ist wichtig, Schwankungen im Zeitverlauf zu beobachten.

• Gibt es bestimmte Zeiträume im Jahr oder Jahreszeiten, in denen Ihre Konversionsraten einen Aufwärtstrend verzeichnen?

• Has a specific marketing initiative led to a notable rise in conversions? 

Entwickeln Sie Dashboards innerhalb Ihrer Analyseplattform, um diese Abweichungen zu beobachten und neue Trends zu erkennen.

Schritt 5 – Erkenntnisse überprüfen und datenbasierte Entscheidungen umsetzen

Nach der Analyse ist es wichtig, die Schlussfolgerungen experimentell zu überprüfen. Dazu verwenden Sie verschiedene Tools wie:

• A/B-Tests

• Kartensortierung

• Klickverfolgung

• Heatmaps

• Live-Benutzertests

Das Verfahren ist wie folgt:

1. Extrahieren Sie ein Muster oder einen Trend aus Ihrer Analyse und wandeln Sie es in eine Hypothese um

Wenn Ihre Untersuchungen ergeben, dass viele App-Benutzer ihren Einkaufswagen verlassen, wenn sie aufgefordert werden, ein Konto zu erstellen, könnten Sie vorschlagen, die Konversionsrate durch das Hinzufügen einer Option zum Gast-Checkout zu steigern.

2. Erstellen Sie einen experimentellen Rahmen zur Bewertung der Hypothese

Ein guter Ansatz hierfür wäre ein A/B-Test. Dabei werden die Nutzer in zwei ähnliche Gruppen aufgeteilt. Eine Gruppe nutzt einen Checkout-Prozess, der Gast-Checkout ermöglicht, die andere Gruppe einen Prozess ohne diese Option.

3. Überwachen Sie die Ergebnisse und werten Sie die Daten aus

In diesem Fall werden wir uns die Konversionsraten für beide Gruppen ansehen, um zu sehen, ob das Hinzufügen einer Option zum Gast-Checkout die Konversionen verbessert hat.

4. Nutzen Sie die Ergebnisse als Entscheidungshilfe

Wenn die Daten zeigen, dass die Hypothese richtig ist und die Option „Gast-Checkout“ zu mehr Konvertierungen geführt hat, können Sie mit dem Hinzufügen dieser Funktion zu Ihrer Anwendung fortfahren.

Welche verschiedenen Arten von E-Commerce und Datenanalyse gibt es? 

Sie können fünf wesentliche Kennzahlen objektiv verfolgen, um Ihrem Geschäft dabei zu helfen, Herausforderungen vorzubeugen und das Umsatzwachstum zum richtigen Zeitpunkt zu optimieren:

1. Kundenlebenszeitwert - CLV steht für den Gesamtgewinn, den ein typischer Kunde Ihrem Unternehmen im Laufe der Zeit bringt. Wenn ein Stammkunde beispielsweise dreimal in Ihrem Geschäft einkauft und jedes Mal etwa 100 $ ausgibt, beträgt der CLV für diesen Kunden bei einer Gewinnspanne von 10 % (was Ihnen 10 $ Gewinn pro Verkauf ergibt) 30 $.

2. Wiederkehrende Besucher - Hier geht es um den Prozentsatz der Nutzer, die nach ihrem ersten Besuch auf Ihre Website zurückkehren. Diese Kennzahl zeigt, dass der Inhalt oder das Erlebnis für sie interessant war.

3. Besucherinteraktionszeit - Dies gibt die durchschnittliche Verweildauer von Nutzern auf Ihrer Website bei jedem Besuch an. Wenn Nutzer länger bleiben, deutet dies darauf hin, dass ihnen Ihre Inhalte gefallen.

4. Seiten pro Besuch - Es gibt die durchschnittliche Anzahl der Seiten an, die Nutzer pro Sitzung auf Ihrer Website aufrufen. Ein höherer Durchschnitt, in der Regel etwa 4 Seiten, bedeutet, dass Besucher engagiert und an Ihrem Angebot interessiert sind.

5. Absprungrate – Dies beschreibt den Prozentsatz der Besucher, die nur eine Seite Ihrer Website aufrufen und diese verlassen, ohne weitere Aktionen auszuführen. Eine hohe Absprungrate, in der Regel über 57 %, deutet darauf hin, dass Ihre Website die Besucher zunächst nicht überzeugt. Gründe für eine hohe Absprungrate können beispielsweise schlechtes Design, die Nichterfüllung der Nutzerbedürfnisse oder lange Ladezeiten sein.

Wenn einige Ihrer Kennzahlen nicht optimal sind, ist es ratsam, die Dinge aus der Sicht Ihrer Kunden zu betrachten. Führen Sie Brainstorming-Sitzungen durch, um Verbesserungsmöglichkeiten für Ihre Website zu finden, und probieren Sie verschiedene Lösungen aus, bis sich die Kennzahlen verbessern.

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Welche Änderungen gibt es im E-Commerce vor und nach der Datenanalyse?

Wie pro Graas.ai, E-Commerce-Unternehmen, die Daten aus ihrem Online-Marketing und -Vertrieb nutzen, verzeichneten nach drei Jahren Anwendung dieser Methoden einen Umsatzanstieg von 40,38 %. Dies zeigt, dass sie Unternehmen, die keine Datenanalyse nutzen, einen Vorteil verschaffen.

Stellen Sie sich vor, Ihr Online-Bekleidungsgeschäft verzeichnet samstags weniger Seitenaufrufe als sonst. Sie fragen sich vielleicht, warum das so ist. Änderungen an Ihren Google Ads-Keywords könnten die Ergebnisse beeinflussen.

Eine andere Möglichkeit ist, dass viele Menschen in Ihrer Zielgruppe gerne unter der Woche einkaufen. Um dies besser zu verstehen, ist es wichtig, die Gründe dafür zu untersuchen.

Nachdem Sie Zugriff auf die Daten erhalten haben, ist es wichtig zu verstehen, was sie bedeuten und wie Sie sie optimal nutzen können. Ihr Analyst könnte Ihrem Bekleidungsgeschäft empfehlen, die Keywords zu ändern, um die Seitenaufrufe samstags zu steigern.

Eine sorgfältige Analyse der Daten ermöglicht es, das Kundenverhalten zu verstehen und Stammkunden in potenzielle Kunden zu verwandeln. Werden die Daten hingegen nicht richtig genutzt, entgehen möglicherweise Kunden, die leicht abgeworben werden könnten.

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Wie arbeiten Kundendatenanalyse und -intelligenz zusammen? 

Im E-Commerce und in der Datenanalyse benötigen generative KI-Modelle große Datensätze, die Kundenverhalten, Transaktionsdaten und aktuelle Markttrends umfassen. Durch die Analyse von E-Commerce und Datenanalyse kann generative KI wichtige Trends erkennen und personalisierte Produktempfehlungen oder maßgeschneiderte Marketingbotschaften generieren.

Datenanalysen liefern regelmäßig Informationen an generative KI-Modelle. Dadurch entsteht ein Kreislauf, in dem Erkenntnisse aus E-Commerce und Datenanalyse die generative KI verbessern und so zu einem verbesserten Kundenerlebnis führen.

Diese Interaktion führt zur Schaffung einzigartiger Erlebnisse mit Inhalten, die auf die Präferenzen jedes Nutzers zugeschnitten sind.

Sehen wir uns nun die Anwendungen an, die sich aus der Integration generativer KI in E-Commerce und Datenanalyse ergeben.

1. Webanalyse für maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse

Generative KI kann schnell personalisierte Produktvorschläge erstellen, während Kunden die Website durchsuchen. Diese Vorschläge verbessern sich basierend auf individuellen Klickmustern und verschiedenen Engagement-Daten aus der Analyse von E-Commerce-Websites.

2. Bestands- und Nachfrageprognosen durch generative Simulationen

Datenanalysen sind wichtig, um Verkaufstrends und das Kaufverhalten der Kunden zu verfolgen. Generative KI hingegen liefert schnell Erkenntnisse, indem sie verschiedene Szenarien zur Prognose des Lagerbedarfs erstellt. Dies ist besonders in Stoßzeiten oder bei besonderen Verkaufsveranstaltungen nützlich.

3. Analyse des Echtzeit-Einkaufsverhaltens und Strategien zur Wiederherstellung abgebrochener Warenkörbe

Durch die Kombination von E-Commerce und Datenanalyse können Unternehmen erkennen, wann ein Kunde seinen Einkaufswagen verlassen möchte. Generative KI kann schnell eingreifen, indem sie personalisierte Nachrichten erstellt oder Rabatte anbietet, um das Risiko von Warenkorbabbrüchen zu verringern.

4. Automatisierte Inhaltserstellung für Produkte und Marketing

Es nutzt wichtige Schlüsselwörter, Produktmerkmale und Kundenpräferenzen basierend auf E-Commerce und Datenanalyse. Generative KI kann SEO-freundliche Produktbeschreibungen erstellen, Inhalte für Marketing-E-Mails schreiben und sogar detaillierte Anzeigen zu Produkten oder Dienstleistungen entwickeln, was Marketingfachleuten viel Zeit spart.

5. Marketinganalysen und dynamische Produktbündelung sowie Cross-Selling-Strategien

Datenanalysen sind wichtig, um das Kaufverhalten von Kunden zu verstehen. Generative KI hilft dabei, flexible und relevante Produktpakete zu erstellen, die auf einzelne Kunden zugeschnitten sind. Auch im Cross-Selling-Bereich kann KI Sonderangebote für verwandte Artikel vorschlagen.

6. Konversations-KI für verbesserten Kundensupport

Der Einsatz von Datenanalysen erweitert den Nutzen von Chatbots und virtuellen Assistenten erheblich. Diese Kombination ermöglicht es generativer KI, häufige Kundenfragen, Probleme und Einkaufsgewohnheiten zu erkennen. Mit diesen Informationen können die digitalen Helfer detaillierte Antworten geben, passende Produkte vorschlagen und manchmal auch bei komplexeren Fragen helfen.

Die wichtigsten Erkenntnisse 

1. E-Commerce und Datenanalyse sind das organisierte Sammeln, Untersuchen und Verstehen von Daten.

2. Datenerfassung zu jedem Punkt Die Art des Kontakts ist nicht unbedingt erforderlich, insbesondere wenn Ihre Ressourcen oder Fähigkeiten eingeschränkt sind.

3. Mithilfe der Datenanalyse kann Ihr Geschäft Herausforderungen meistern und den Umsatz steigern Wachstum in den besten Zeiten.

4. Kundenverhalten analysieren und einen Stammkunden in einen potenziellen Kunden umwandeln.

5. Im E-Commerce und in der Datenanalyse, Generative KI-Modelle erfordern große Datensätze, die Kundenverhalten, Transaktionsaufzeichnungen und aktuelle Markttrends enthalten.