Datenanalyse im E-Commerce

Die Rolle der Datenanalyse im E-Commerce

Big Data: ein Buzzword, das in aller Munde ist. Kein Wunder, denn das weltweit generierte Datenvolumen wächst mit steigender Geschwindigkeit – und somit auch die Möglichkeit, aus diesen Daten durch zielgerichtete Analyse wertvolle Informationen zu gewinnen. In diesem Blog-Beitrag stellt Alexander Groß, unser Teamlead Tech&Data, die wichtigsten Aspekte der Datenanalyse im E-Commerce vor.

Was genau bedeutet Datenanalyse?

Grundsätzlich unterscheidet man in der Datenanalyse zwischen der „klassischen“ Webanalyse – also Datenauswertungen aus den Webanalyse-Systemen (Google Analytics, mapp, etc.)  – und der erweiterten Datenanalyse, die es uns ermöglicht, verschiedene Datentöpfe (Google Ads, Search Console, ERP, CRM, Geschäftsdaten etc.) zusammen zu werfen und daraus Erkenntnisse zu generieren.

Durch die Webanalyse können Retailer im Prinzip alle Handlungen des Kunden im Onlineshop einsehen: welche Klicks er tätigt, wie er sich über die Seite bewegt oder diverse Micro-Conversions durch Klicks auf Banner, Anmeldungen zum Newsletter oder Ähnliches. So kann man die einzelnen Schritte der Customer Journey nachvollziehen. Doch wofür kann man diese Daten nutzen?

Optimierung im Onlinemarketing
Wer sein Marketing-Budget nicht im Blindflug aufteilen möchte, kann mit der Webanalyse herausfinden, auf welchem Kanal welcher Effekt erzielt wird und dementsprechend in die Kanäle investieren, die den meisten Erfolg versprechen.

Conversion-Rate Optimierung
Mit den Daten lässt sich auch herausfinden, wann der Kunde welche Aktion in der
Customer Journey ausführt. Dabei kann man auch erkennen, wo auf dem Weg zum Kauf die Absprungrate (Retention Rate) besonders hoch ist. Um die Customer Experience zu verbessern, kann man Templates, Buttons, oder Features wie Filter über A/B Testings testen, und im Anschluss eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Demografische Auswertung
Wer sind eigentlich die User, die unseren Shop nutzen? Natürlich gewinnen Händler Informationen über die Kunden, die sich anmelden und bestellen. Tools wie Google Analytics können jedoch auch Anhaltspunkte über die Nutzer geben, die sich nicht registrieren – indem sie das Verhalten dieser Personen einschätzen und vergleichen. So kann man Fragen wie „Welche Altersgruppen haben ein Conversion-Problem?“ beantworten und vermeidet voreilige Schlüsse über die Zielgruppe.