Datengetriebenes Online-Marketing im E-Commerce – Teil 2: Steuerung und Auswertung

Im letzten Beitrag ging es um die Grundlagen eines datengetriebenen Marketings im E-Commerce: um die Strategie und Zielsetzung. Sind diese definiert, kann es an den Aufbau des Controlling-Systems, der Analyse-Technologie und Optimierungscycles gehen.

Identifikation der Key Performance Indicators (KPIs)
Neben der Zieldefinition je Marketingkampagne müssen zudem Key Performance Indicators (KPIs), d.h. relevante Kennzahlen, festgelegt werden. Die Erfolgsauswertung im Rahmen des E-Commerce Controllings funktioniert letztendlich nur auf deren Basis. Sind diese nur „schwammig“ oder gar nicht definiert, lässt sich im Umkehrschluss keine Aussage hinsichtlich des Erfolgs oder Misserfolgs der Kampagne treffen.

Beispiele für KPI-Sets: Google Shopping
Sollen beispielsweise Produkte mit Hilfe von Preissuchmaschinen wie Google Shopping vertrieben werden, könnten KPIs wie folgt aussehen:

  • Anzahl der Klicks
  • Durchschnittliche Verweildauer in Minuten
  • Durchschnittlicher Bestellumsatz
  • Umsatz (Gesamt)
  • Selbstkosten (Gesamt)
  • Werbekosten (pro Klick)
  • Werbekosten (Gesamt)

Auf Basis dieser Kennzahlen lässt sich ermitteln, ob die Kampagne kostendeckend arbeitet und wie viel Traffic mit ihrer Hilfe generiert wurde.

Beispiele für KPI-Sets: Adwords Kampagne
Im Gegensatz hierzu könnten bei einer Google AdWords Kampagne die Kennzahlen „Durchschnittlicher Bestellumsatz“ sowie „Umsatz (Gesamt)“ entfallen, wenn die Zielsetzung ausschließlich in der Steigerung des Traffics und der Generierung von Leads besteht. Aus dieser Zielsetzung würden sich wiederum neue Kennzahlen wie die Anzahl generierter Kontaktdaten ableiten lassen. Die Definition der erfolgskritischen Kennzahlen hängt also primär vom gewählten Marketingkanal und der dem Kanal zugewiesenen Zielsetzung ab.

Ermittlung und Ausnetz98-Zukunftsthemen2017-Datadriven-mögliche-KPIs-Performance-Preissuchmaschinenwertung der gewonnenen Daten
Nun gilt es die Datenerfassung zu konzipieren und technisch umzusetzen. Die zentrale Frage ist dabei immer, welches System zu welchem Zeitpunkt die benötigte Kennzahl bereitstellen kann.
In der Praxis kommt es nur selten vor, dass nur ein System alles Notwendige für ein datengetriebenes Online-Marketing erfassen und aufbereiten kann. In der Regel handelt es sich um ein Zusammenspiel der Systeme, die die IT-Infrastruktur bilden. Am Beispiel der Google Shopping Kampagne wurden etwa folgende Tools ausgewählt:

  • Eine Web-Analyse-Software wie der econda Shop-Monitor konzentriert sich primär auf Bewegungsdaten, die innerhalb des Online-Shops entstehen.
  • Magento als E-Commerce Plattform hat die Datenhoheit in Bezug auf Bestellungen.
  • Das ERP-System enthält hingegen unternehmensinterne Informationen zu Einkaufspreisen und Logistikkosten.
  • Die Kosten der Google Shopping Marketingkampagnen liefert der Anbieter Google.

Kontextualisierung, Zentralisierung und Visualisierung der Daten
Für einen umfassenden und validen Überblick ist es unabdingbar, alle Daten in einen Kontext zu setzen. Wird dies nicht getan, läuft man Gefahr, die Marketingkampagne nur auf Basis der entstandenen Kosten und des vorhandenen Budgets zu bewerten, nicht aber unter dem Aspekt des generierten Umsatzes. Umgekehrt liefern die reinen Bewegungsdaten im Online-Shop interessante Informationen wie die Conversion-Rate, jedoch keine Infos zu den entstandenen Marketing-Kosten.

Eine Business Intelligence Plattform macht Sinn
Um dieses Problem aufzulösen und alle Daten aus den verschiedensten Systemen in einen Kontext zu bringen, gibt es etwa für Magento Shopsysteme mit Magento BI eine Business Intelligence Lösung. BI-Lösungen verhindern durch die Anbindung verschiedenster Datenquellen und die grafische Aufbereitung von Reports in praktischen Dashboards eine isolierte Betrachtung der Kennzahlen und damit ihre fehlerhafte Interpretation verhindert. Nur so lässt sich wirklich sicherstellen, dass die Anstrengungen, um ein datengetriebenes Online-Marketing aufzubauen, nicht umsonst waren.

Datengetriebenes Onetz98-Zukunftsthemen2017-Datadriven-stetige-Optimierung-der-Kampagnen-und-Marketingmaßnahmennline-Marketing – Optimierung und Weiterentwicklung
Wenn alle Kennzahlen pro Kampagne sauber erfasst und ausgewertet werden können, kann man mit der Weiterentwicklung und Optimierung der Marketingaktivitäten beginnen. Bleiben wir beim Beispiel der Google Shopping Kampagne: Hier ließe sich testen, was bei einer Erhöhung des Marketing-Budgets passiert. Stagniert der Umsatz bei stetig steigenden Kosten? Oder steigt der Umsatz schneller, als sich die Ausgaben erhöhen? Und ist es – ganzheitlich betrachtet – profitabler, doppelt so viele Bestellungen zu generieren, oder steigen die Logistikkosten dadurch exponentiell?

An der Realität überprüfen
Bei der Optimierung und Weiterentwicklung der Marketingaktivitäten geht es also in erster Linie um das „Testen“. Bei den Tests sollte jeweils nur an wenigen Stellschrauben gedreht werden, um die Veränderung letztendlich auf eine Anpassung zurückführen zu können.
Es ist fast unmöglich im Voraus zu benennen, welcher Marketingkanal bei welchem Setup wie performt. Daher ist das enge Controlling der Zahlen ein entscheidender Faktor beim datengetriebenen Online-Marketing. Durch eine konsequente und umfassende Datenerfassung, die Fokussierung auf KPIs und messbare Ziele ist es aber möglich, eine Aussage darüber zu treffen, welche Marketingaktivitäten „funktionieren“ und bei welchen Aktivitäten ausschließlich Geld „verbrannt“ wird.

Der Beitrag stammt ursprünglich aus den Zukunftsthemen im E-Commerce 2017, dem Annual zu Trends und Best Practices der Onlinebranche von unserem Partner netz98. Die Zukunftsthemen gibt es hier zum kostenlosen Download!




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