Mit E-Commerce-Analysen das Wachstum vorantreiben: Strategien, die funktionieren

Konzentrieren Sie sich auf die Skalierung der globalen Marktpräsenz? Markenbekanntheit in Zielsegmenten aufbauen? Oder eine effiziente Kundenakquise und -bindung erreichen?

Der strategische Einsatz von E-Commerce-Analysen bietet die Möglichkeit, all diese Ziele zu erreichen. E-Commerce-Berichte ermöglichen es Marken, fundierte Entscheidungen zu treffen, Marketingbemühungen zu optimieren und letztendlich den Umsatz zu maximieren.

Dieser Artikel zeigt, wie Marken das Verbraucherverhalten entschlüsseln, Marketingkampagnen verfeinern und die Gesamtleistung des Unternehmens durch präzises Tracking und E-Commerce-Datenanalyse verbessern können.

Was ist E-Commerce-Analyse?

Durch die Analyse von E-Commerce-Daten können Vermarkter den direkten Zusammenhang zwischen Marketinginitiativen und Umsatzgenerierung erkennen. E-Commerce-Analysen liefern auch umsetzbare Erkenntnisse zur Optimierung der Marketingausgaben, zur Verbesserung der Kampagnenausrichtung und letztendlich zur Förderung des Geschäftswachstums in einem wettbewerbsintensiven Umfeld.

Die Grundlage der E-Commerce-Analyse

Die Grundlage der E-Commerce-Datenanalyse basiert auf der sorgfältigen Verfolgung und Analyse von Key Performance Indicators (KPIs) und Kennzahlen, die sich direkt auf das Wachstum und die Rentabilität eines Online-Unternehmens auswirken.

Das Verstehen und Analysieren dieser E-Commerce-Kennzahlen liefert umsetzbare Erkenntnisse, die strategische Entscheidungen vorantreiben:

• Verkehrsquellen: Identifiziert, woher Ihre Besucher kommen, und hilft so, Marketingressourcen effizienter zu verteilen.
• Konversionsraten: Misst den Prozentsatz der Besucher, die eine gewünschte Aktion ausführen, und steuert Optimierungen für die Website- und Kampagnenleistung.
• Durchschnittlicher Bestellwert (Average Order Value, AOV): Verfolgt den durchschnittlichen Dollarbetrag, der jedes Mal ausgegeben wird, wenn ein Kunde eine Bestellung aufgibt, und informiert so über Preisgestaltung und Upselling-Strategien.
• Customer Lifetime Value (CLV): Schätzt den Gesamtumsatz, den ein Unternehmen mit einem einzelnen Kundenkonto erwarten kann, und unterstreicht die Bedeutung der Kundenbindung.
• Warenkorbabbruchraten: Hebt den Prozentsatz der Käufer hervor, die Artikel in ihren Warenkorb legen, diesen aber verlassen, ohne den Kauf abzuschließen, und zeigt Bereiche auf, in denen der Checkout-Prozess verbessert werden kann.

Von zentraler Bedeutung für die Nutzung dieser Kennzahlen ist das E-Commerce-Dashboard, ein wesentliches Tool zur Integration und Visualisierung von Daten über mehrere Datenpunkte hinweg. Ein gut gestaltetes E-Commerce-Dashboard bietet einen umfassenden Überblick über den Zustand eines Online-Shops, einschließlich Verkaufsleistung, Kundenverhalten und Bestandsstatus.

Eine wesentliche Funktion eines E-Commerce-Dashboards besteht darin, die Geschäftsleistung auf verschiedenen Plattformen wie Amazon, Shopify und anderen zu messen und zu optimieren.

Ein erstklassiges E-Commerce-Dashboard integriert außerdem nahtlos Daten aus verschiedenen Quellen, darunter CRM-Systeme, E-Mail-Marketing-Plattformen und soziale Medien, um einen ganzheitlichen Überblick über den Zustand des E-Commerce zu erhalten.

All diese Funktionen können Sie von einem Improvado-basierten E-Commerce-Dashboard erwarten. Die Plattform verwaltet jeden Schritt des Prozesses, von der Erfassung von E-Commerce-Daten aus Shopify, Amazon-Datenquellen und Marketingplattformen bis hin zur Zuordnung und Visualisierung dieser Daten.

Improvado ist eine Analyseplattform, die auf große Unternehmen wie ASUS, Illy, Monster Energy und andere zugeschnitten ist. Als zentraler Hub lässt es sich in über 500 Werbe-, E-Commerce- und CRM-Plattformen integrieren und zentralisiert Daten in einem zusammenhängenden Marketingdatensatz. Auf der Grundlage dieses Datensatzes erstellt Improvado Dashboards, die auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Vereinbaren Sie eine Demo, um mehr über die Funktionen von Improvado zu erfahren.

Fortgeschrittene E-Commerce-Analysetechniken

Nachdem eine solide Grundlage für das E-Commerce-Reporting geschaffen wurde, ist es wichtig zu untersuchen, wie ausgefeiltere Analysetechniken die Entscheidungsfindung weiter verbessern, Kundenerlebnisse personalisieren und das Umsatzwachstum steigern können.

E-Commerce-Kundendaten und -Analysen

Techniken wie die Kundensegmentierung ermöglichen es Unternehmen, ihren Kundenstamm anhand gemeinsamer Merkmale in verschiedene Gruppen einzuteilen. Die Segmentierung kann auf demografischen Daten, aber auch auf Verhaltensmustern, der Kaufhistorie und dem Engagement-Level basieren.

Diese E-Commerce-Einblicke ermöglichen personalisierte Marketingkampagnen, die auf einer individuelleren Ebene ankommen und die Konversionsraten deutlich steigern.

Die Kohortenanalyse geht noch einen Schritt weiter, indem sie das Verhalten bestimmter Kundengruppen im Laufe der Zeit verfolgt und Einblicke in langfristige Trends und den Wert des Kundenlebenszyklus liefert.

Prädiktive Analysen

Predictive Analytics nutzt historische Daten und maschinelle Lernalgorithmen, um zukünftiges Kundenverhalten, Verkaufstrends und Lagerbedarf vorherzusagen.

Diese E-Commerce-Analysetechnik ermöglicht es Marken, Marktanforderungen zu antizipieren, Kundeninteraktionen zu personalisieren und Lieferkettenabläufe mit einem höheren Maß an Genauigkeit zu optimieren. Predictive Analytics bietet einen strategischen Vorteil, da es die Identifizierung potenzieller Wachstumschancen und Risikobereiche ermöglicht, bevor diese vollständig zum Tragen kommen.

Zu den wichtigsten Anwendungen gehören die Vorhersage des Customer Lifetime Value, die Identifizierung wahrscheinlicher Produktempfehlungen und die Prognose von Spitzennachfragezeiten, um Marketingbemühungen und Lagerbestände entsprechend anzupassen. Durch die Integration prädiktiver Analysen in ihre Strategie können E-Commerce-Unternehmen ihre Ansätze proaktiv an zukünftige Marktbedingungen anpassen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit, höheren Umsätzen und einer verbesserten betrieblichen Effizienz führt.

Umsatzzuordnung

Ein wesentlicher Bestandteil fortschrittlicher E-Commerce-Analysen ist die Umsatzzuordnung. Durch die Zuordnung von Umsätzen zu bestimmten Marketingkanälen, Kampagnen und Kundeninteraktionen können Unternehmen die wahren Umsatztreiber aufdecken. Diese E-Commerce-Einblicke sind von unschätzbarem Wert für die effiziente Zuweisung von Marketingausgaben und stellen sicher, dass Ressourcen in die Kanäle investiert werden, die die höchsten Erträge erzielen.

Um datengesteuerte E-Commerce-Erkenntnisse zu nutzen, stellen Sie sicher, dass Ihr Umsatzzuordnungsmodell mit wesentlichen Komponenten ausgestattet ist:

• Richten Sie eine einheitliche Tracking-Infrastruktur ein, die jede Kundeninteraktion über alle Kampagnen und Kanäle hinweg erfasst.
• Speichern Sie alle rohen Interaktions- und Werbedaten in Ihrem Data Warehouse. Die Rohdatenspeicherung ermöglicht eine historische Analyse und die Flexibilität, je nach Bedarf verschiedene Attributionsmodelle anzuwenden.
• Implementieren Sie Lösungen zur Verfolgung und Zuordnung von Werbeausgaben direkt von Werbeplattformen aus.
• Nutzen Sie robuste Event-Streaming-Technologie, um Daten in Echtzeit zu erfassen und zu verarbeiten.
• Richten Sie eine detaillierte Konvertierungs- und Ereignisverfolgung ein, die über einfache Verkäufe oder E-Mail-Anmeldungen hinausgeht und Mikrokonvertierungen wie Produktrückgaben oder Kundendienstinteraktionen umfasst.
• Nutzen Sie flexible Identitätsabgleichsoptionen, um Benutzerinteraktionen über verschiedene Identifikatoren hinweg zu verfolgen – wie z. B. Geräte- und Familiengruppierung.

Eine Möglichkeit, an die E-Commerce-Datenanalyse heranzugehen, besteht in der Art der verwendeten Techniken, während eine andere sich auf den spezifischen Zweck oder die Kennzahlen konzentriert, die eine Marke verbessern möchte.

E-Commerce-Analysen für eine effizientere Kundenakquise

E-Commerce-Marken müssen die Kundenakquise überwachen, um Marketingbemühungen direkt mit der Verkaufsleistung zu verknüpfen. Dieses Tracking zeigt, welche Strategien Browser effektiv in Käufer umwandeln und verlassene Warenkörbe wiederherstellen, wodurch die Umsatzgenerierung optimiert wird.

Hier erfahren Sie, worauf Sie sich konzentrieren müssen.

Werbeanalysen für E-Commerce

Wenn Ihr Unternehmen seinen Ansatz zur Kundenakquise verbessern möchte, ist die Werbeanalyse der richtige Ausgangspunkt.

Ein ganzheitlicher Ansatz zur E-Commerce-Leistungsanalyse:

• Bewerten Sie den ROAS nicht nur als Maß für die unmittelbare Rendite, sondern auch im Hinblick auf seinen Beitrag zum Gesamtumsatz und die Auswirkung auf die Gewinnmargen. Ein hoher ROAS ist wünschenswert, aber wenn die damit verbundenen Kampagnen zu Umsätzen mit geringer Marge führen, kann die Auswirkung auf den Gesamtgewinn minimal sein.
• Ebenso erfordert eine ausgewogene Betrachtung des CAC das Verständnis seiner Beziehung zum durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und den Gewinnmargen der gewonnenen Kunden. Ziel ist es sicherzustellen, dass die Kosten für die Akquise eines neuen Kunden nicht den Gewinn aus seinen Einkäufen übersteigen.
• Vergleichen Sie den CAC kanalübergreifend. Kanäle mit einem niedrigeren CAC sind im Allgemeinen effizienter, müssen jedoch im Verhältnis zur Qualität der Kunden, die sie gewinnen, abgewogen werden. Dies erfordert einen detaillierten Einblick in die Konversionsraten und die Kosten pro Lead oder Kosten pro Akquisition pro Kanal.
• Die Beurteilung der Kundenqualität umfasst die Betrachtung des Customer Lifetime Value (CLV) und der Kundenbindungsraten. Kanäle, die möglicherweise einen höheren CAC im Voraus haben, könnten die Kosten rechtfertigen, indem sie Kunden mit einem höheren CLV gewinnen. Die Analyse der Retention-Raten nach Kanal gibt auch Aufschluss darüber, welche Kanäle treuere Kunden gewinnen.

Effektive Werbung sollte auch bei bestehenden Produkten Anklang finden, zu Wiederholungskäufen anregen und deren Lifetime-Wert steigern. Beispielsweise könnte eine Kampagne mit einem scheinbar hohen CAC gerechtfertigt sein, wenn sie Kunden anzieht, die eine hohe Loyalität und Wiederholungskaufraten aufweisen und somit einen höheren CLV bieten.

Analyse organischer Kanäle im E-Commerce

Über Anzeigen hinaus bewerten erfolgreiche E-Commerce-Analysestrategien die Leistung von organischer Suche, sozialen Medien, E-Mail-Marketing und Empfehlungsprogrammen. Die Verfolgung von Kennzahlen wie der Effektivität der Traffic-Quelle, den Engagement-Raten und den Konversionsraten dieser Kanäle bietet einen ganzheitlichen Überblick über die Bemühungen zur Kundenakquise.

Jeder organische Kanal verdient ein eigenes Dashboard zur genauen Überwachung seines Beitrags zum Umsatzwachstum.

E-Commerce-Analysen für ein großartiges Website-Erlebnis

Ausfallzeiten oder Leistungseinbußen auf einer E-Commerce-Website können schnell zu erheblichen finanziellen Verlusten führen.

Die Risiken, die mit Problemen bei der Website-Performance einhergehen, verdeutlichen, wie wichtig es ist, verschiedene Werbeelemente auf der Website eines Unternehmens zu überwachen – eine Katalogseite, Banner, Empfehlungselemente, Pop-ups usw. – und bei wesentlichen Änderungen zu warnen.

Hier sind einige allgemeine E-Commerce-Kennzahlen, die das Dashboard enthalten könnte:

• Metriken zum Website-Traffic: Anzahl der Besucher, woher der Traffic kommt, durchschnittliche Sitzungsdauer usw. Diese Kennzahlen bieten Einblicke in den Grad der Benutzerinteraktion und potenzielle Reibungspunkte.
• Werbeleistungsmetriken: CTR für alle Werbeplatzierungen auf der Website, die Konversionsrate für alle Platzierungen und bei Bedarf Interaktionsmetriken.
• Konvertierungs- und Verkaufskennzahlen: Abhängig von Ihren Zielen können Sie das Verkaufsvolumen, die Abbruchrate des Einkaufswagens usw. verfolgen.
• Kennzahlen zur Website-Leistung: Manchmal handelt es sich nicht um ein Problem der Nachrichtenübermittlung, des Designs oder der Platzierung, sondern vielmehr um ein Problem oder eine Fehlfunktion der Website-Leistung. Verfolgen Sie die Ladezeit der Seite, die Fehlerrate, die Zeit bis zum ersten Byte und andere Kennzahlen, die den Zustand Ihrer Website anzeigen.
• Echtzeitwarnungen: So können Analysten Probleme wie plötzliche Einbrüche beim Engagement oder technische Probleme mit Werbefunktionen sofort erkennen und darauf reagieren. Diese Funktion stellt sicher, dass potenzielle Hindernisse für den Verkauf oder das Benutzererlebnis schnell behoben werden.

E-Commerce-Analysen für eine effektive Kundenbindung

E-Commerce-Analysen ermöglichen es Marken, die differenzierten Bedürfnisse und Verhaltensweisen ihres Kundenstamms genau zu erkennen und darauf zu reagieren, was letztendlich zu höheren Kundenbindungsraten führt.

Wichtige E-Commerce-Reporting-Strategien zur Kundenbindung:

• Sequenzanalyse: Setzen Sie Sequenzanalysetechniken ein, um Muster im Kaufprozess zu identifizieren. Das Verständnis der Reihenfolge, in der Produkte gekauft werden, kann Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten eröffnen, die auf die Lebenszyklusphase des Kunden zugeschnitten sind.
• Warenkorbanalyse: Nutzen Sie die Warenkorbanalyse, um zu verstehen, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden. Diese Erkenntnisse unterstützen die Erstellung gebündelter Angebote, die den durchschnittlichen Bestellwert erhöhen und Wiederholungskäufe fördern.
• Dynamische CLV-Modelle: Führen Sie dynamische Modelle ein, die CLV-Vorhersagen basierend auf Kundeninteraktionen und Feedback in Echtzeit anpassen. Dieser differenzierte Ansatz ermöglicht eine genauere Ausrichtung und Ressourcenzuweisung auf Kundensegmente mit hohem Potenzial.
• Segmentspezifische CLV-Einblicke: Teilen Sie die CLV-Berechnungen nach Kundensegmenten auf, um zu ermitteln, welche Gruppen im Laufe der Zeit den größten Wert darstellen. Passen Sie Ihre Bemühungen zur Kundenbindung an, um diese hochwertigen Segmente zu schützen und auszubauen.
• Ursachenanalyse: Kombinieren Sie Abwanderungsdaten mit Kundenfeedback, um spezifische Probleme oder Trends zu identifizieren, die zur Kundenabwanderung führen. Durch die direkte Behebung dieser Grundursachen können die Abwanderungsraten erheblich gesenkt werden.
• Engagement-Scoring: Entwickeln Sie ein Engagement-Scoring-System, um zu quantifizieren, wie interaktiv Kunden über verschiedene Kanäle hinweg mit Ihrer Marke interagieren. Kunden mit hoher Punktzahl können mit speziellen Treueprogrammen gezielt angesprochen werden, während Kunden mit niedriger Punktzahl möglicherweise Re-Engagement-Kampagnen benötigen.

E-Commerce-Analyse zur Personalisierung

E-Commerce-Daten bieten eine enorme Menge an Erkenntnissen für Marken, die das Einkaufserlebnis an die Vorlieben und das Verhalten der einzelnen Kunden anpassen möchten.

Durch die Nutzung detaillierter Analysen können Unternehmen ein tieferes Verständnis ihrer Kunden erlangen und personalisierte Interaktionen ermöglichen, die Engagement, Loyalität und Verkäufe fördern:

• Verhaltensverfolgung: Nutzen Sie Cookies und Sitzungsdaten, um Benutzeraktionen auf Ihrer Website zu verfolgen. Dazu gehören Seitenaufrufe, auf der Website verbrachte Zeit sowie Interaktionen mit Produktlisten und Inhalten, was ein differenziertes Verständnis der Kundeninteressen und -präferenzen ermöglicht.
• Kundenprofile: Sammeln Sie Daten von verschiedenen Touchpoints, einschließlich Transaktionshistorie, Kundendienstinteraktionen und Social-Media-Aktivitäten, um umfassende Kundenprofile zu erstellen. Diese Profile sind entscheidend für die Bereitstellung hochgradig personalisierter Inhalte und Empfehlungen.
• Personalisierte E-Mail-Kampagnen: Nutzen Sie Kundendaten, um E-Mail-Listen zu segmentieren und Nachrichten entsprechend dem bisherigen Kaufverhalten, dem Browserverlauf und dem Engagement-Level anzupassen. Personalisierte E-Mails übertreffen generische E-Mails bei Öffnungsraten, Klickraten und Konvertierungen deutlich.
• Conversion-Tracking: Überwachen Sie, wie personalisierte Interaktionen über verschiedene Kanäle hinweg zu endgültigen Conversion-Ereignissen beitragen. Dies ermöglicht ein klares Verständnis darüber, welche Personalisierungstaktiken den Umsatz am effektivsten steigern.

Durch fortschrittliche Datenerfassung, dynamische Personalisierungsstrategien und die Verpflichtung, Kundenfeedback zu nutzen, können Unternehmen die Customer Journey erheblich verbessern, was zu mehr Loyalität und Umsatz führt.

Maximierung des Umsatzes mit fortschrittlichen E-Commerce-Analysetools

Vereinfachen Sie die E-Commerce-Analyse durch die Zusammenarbeit mit einer robusten Analyse- und Datenverwaltungsplattform.

Improvado ist eine Marketinganalyselösung, die auf große Unternehmen zugeschnitten ist. Als zentraler Hub lässt es sich in über 500 Werbe-, E-Commerce- und CRM-Plattformen integrieren und zentralisiert Daten in einem zusammenhängenden Marketingdatensatz.

Auf der Grundlage dieses Datensatzes erstellt Improvado ein E-Commerce-Dashboard, ein auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnittenes Umsatzzuordnungs-Dashboard oder andere Visualisierungen. Die solide Datengrundlage von Improvado bietet zeitnahe und zugängliche Erkenntnisse für Optimierungsmöglichkeiten nahezu in Echtzeit.

Häufig gestellte Fragen