So nutzen Sie Big Data für Ihren Onlineshop

Der eCommerce boomt. Das bedeutet für Onlineshops: Die Konkurrenz nimmt ständig zu. Ein Schlagwort, das in diesem Zusammenhang immer trendiger wird, ist „Big Data“. Viele Onlineshopbetreiber fragen sich: „Big Data im eCommerce? Brauche ich das überhaupt? Verpasse ich da gerade was? Oder kann ich mich in Ruhe zurücklehnen?“

Wir sagen: An Big Data führt mittlerweile auch für kleine und mittlere Unternehmen kein Weg mehr vorbei. Viele Unternehmer wurden damit berühmt, Trends vorzeitig aufzuspüren. Bei Apple schaffte es Steve Jobs mehrmals, mit neuen Produkten den Nerv des Zeitgeists zu treffen. Heutzutage brauchen Sie als Betreiber eines Onlineshops keine genialen Trendsetter mehr. Big Data ermöglicht es, künftige Entwicklungen frühzeitig zu entdecken – und kurzfristig wichtige Geschäftsentscheidungen aufgrund von Fakten zu treffen, zum Beispiel beim Repricing.

Erfahren Sie hier, wie Big Data den eCommerce revolutioniert. 

Was ist Big Data eigentlich genau?

Der Begriff „Big Data“ hat zwei unterschiedliche Bedeutungen: Er bezeichnet große Datenmengen und die Analysemethoden, um Big Data für eCommerce und andere Unternehmen auszuwerten.

Allen Firmen stehen heute riesige Mengen von Daten zur Verfügung und fast die Hälfte aller Menschen hat heute Zugang zum Internet. Das sind weltweit rund 3,4 Milliarden Personen. Suchmaschinen und soziale Netzwerke, aber auch Überwachungskameras, mobile Endgeräte sowie Kunden- und Kreditkarten – um nur ein paar Beispiele zu nennen – produzieren eine riesige Flut von Informationen in unterschiedlichen Formaten. 

In einer Sekunde im Internet ereignen sich beispielsweise:

  • 55.000 Suchen mit der Google-Suchmaschine
  • 520.000 Facebook-Nachrichten
  • 687.000 Besucher auf Amazon
  • 125.000 Views von Videos auf Youtube

Besonders Unternehmen im eCommerce profitieren davon, mit geeigneten Programmen und Tools Pfade in diesen Informationsdschungel zu schlagen. Wann immer ein Kunde beispielsweise ein Produkt kauft, teilt er dem Verkäufer persönliche Daten über seine Gewohnheiten und sein Konsumverhalten mit. Der Verkäufer kann herausfinden,

  • was dem Kunden gefällt,
  • was er braucht,
  • ob er Gutscheine verwendet und
  • wenn ja, welche. 

Alles, woran ein Kunde beim Einkauf denkt, finden Sie in diesen Datensätzen. Wenn ein Shop 50.000 Besucher im Monat hat und man davon ausgeht, dass jeder Besucher mindestens 3 Klicks durch den Shop macht (beispielsweise Suchanfragen für bestimmte Produkte, oder Klicks durch dein Bestellprozess), sind das allein 150.000 verschiedene Verhaltensflüsse über die Website pro Monat.

Aus diesen Daten können Erkenntnisse gezogen werden: 

  • Welche Produkte sind im Aufschwung, also werden trendy?
  • Welche Produkte sind am Ende ihres Lebenszyklus?

Aber das macht man nicht manuell, das geht nur über Big Data.

Big Data: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit

Big Data lässt sich mit Hilfe folgender Kriterien von anderen großen Datenmengen unterscheiden:

  • Volumen: Big Data muss eine große Menge generierter und gespeicherter Daten enthalten.
  • Vielfalt: Big Data besteht aus Informationen von vielseitigen Quellen mit unterschiedlichen Formaten. Neben Text werden Bilder sowie Audio- und Videodateien ausgewertet. 
  • Geschwindigkeit: Die Informationen von Big Data sind aktuell und oft in Echtzeit verfügbar.

Mittlerweile verdoppelt sich das Datenvolumen alle zwei Jahre. Die Datenmenge auf allen Rechnern ist so groß, dass sie demnächst ein Yottabyte erreichen wird. Das ist eine Eins mit 24 Nullen, eine kaum überschaubare Menge an Informationen. Deshalb boomt der Markt der Big Data Produkte und verzeichnet zweistellige Zuwachsraten. Experten schätzen, dass Unternehmen im Jahr 2019 weltweit rund 49 Milliarden US-Dollar in die Verarbeitung von Big Data investieren.

Das ist eine Goldgrube für eCommerce-Unternehmen, die wissen was sie mit Big Data anfangen können. Viele Plugins und Software für Onlineshops nutzen bereit Big Data, ohne dass es Ihnen vielleicht bewusst ist.

Die Vorteile der Verwendung von Big Data im eCommerce

Laut einer Studie von BARC, beinhaltet die Verwendung großer Datenmengen die folgenden Vorteile für eCommerce-Unternehmen:

  • Treffen von besseren strategischen Entscheidungen (69%)
  • Verbesserte Kontrolle der betrieblichen Abläufe (54%)
  • Besseres Verständnis der Kunden (52%)
  • Kostensenkungen (47%)

Dies sind entscheidende Faktoren für eCommerce-Unternehmen. Datengesteuerte eCommerce-Unternehmen messen und verbessern regelmäßig die folgenden Punkte:

  • Verbesserung der Käuferanalyse
  • Verbesserung des Kundenservice
  • Personalisieren Kundenerfahrung
  • Bieten eine sicherere Verarbeitung von Online-Zahlungen
  • Bessere zielgerichtete Werbung

So erfassen Sie Big Data und setzen es erfolgreich für eCommerce ein

Es gibt eine Menge guter Quellen für den Datenschatz Ihres Unternehmens. Sie haben die Daten bereits zur Hand, aber es ist wichtig sie zu erkennen und die Informationen für zukünftige Analysen richtig zu katalogisieren. Es ist daher ratsam für Ihren Onlineshop Plugins und Programme zu installieren und anzupassen, um diese Daten an einem sicheren Ort für zukünftige Analysen zu sammeln und zu speichern.

Eines der wichtigsten Dinge, die Sie in einem Datenspeicher benötigen, sind kontextbezogene Daten. Dies sind Datenpunkte, die mehrere Variablen beinhalten. Wenn ein Kunde Sie für Ihre Waren und Dienstleistungen bezahlt, wissen Sie:

  • Wie viel sie gekauft haben
  • Was sie gekauft haben
  • Wann sie gekauft haben
  • Welche Promotionen oder Coupons sie dazu gebracht haben, auf Kaufen zu klicken
  • Wie sie für ihren Kauf bezahlt haben

Es gibt so einige bekannte Online-Tools und Softwares, die Sie bei der Erfassung von kontextbezogener Big Data unterstützen:

  • Google Analytics ist in der Lage, Ihnen demographische Daten über jeden Shopbesucher anzugeben, wie beispielsweise Alter, Geschlecht, Region, Interessen. Diese Informationen helfen Ihnen dabei, Ihre Marketingkampagnen vorzubereiten.
  • Darüber hinaus können Heatmaps wie Crazy Egg oder Hotjar Ihnen dabei helfen zu verstehen, welche Abschnitte jeder Seite auf Ihrer Website die meisten Mausklicks oder Interaktionen erzeugen.
  • Social Media Analytics wie Facebook Analytics kann Ihnen helfen, mehr über Ihre Anhänger von Social Media zu erfahren – und Facebook-Marketing-Tools helfen dabei Zielgruppen zu vermarkten, die Ihre aktuellen Follower widerspiegeln.

Darüber hinaus gibt es aber auch einige Shop-spezifische Plugins und Programme, die Big Data in für eCommerce erfassen und die Sie auf unterschiedliche Weise nutzen können.

1. Frühes Erkennen von Trends

Was beschäftigt soziale Netzwerke besonders? Welche Produkte berühren die Emotionen der Menschen? Welche Werbung betreiben die Marketing-Abteilungen der Konkurrenz?

Onlineshops können die Antworten auf diese Fragen in Big Data finden – und so schnell auf gerade entstehende Trends reagieren.

Google Trends ist beispielsweise einer der einfachsten und bekanntesten Big Data-bezogenen Dienste. Google Trends sammelt Informationen darüber, wer mit der Google Suchmaschine nach was gesucht hat. Das klingt vielleicht nicht nach viel, ist aber ein ausgezeichneter Indikator dafür, welche Themen die Neugierde der Öffentlichkeit wecken, und daher ein starker Prädikator für zukünftige Entwicklungen. Tatsächlich werden die Daten von Google Trends sogar als nützlich für die Vorhersage des Branchendurchschnitts von Dow Jones angesehen.

Die Möglichkeit, das Volumen und die Popularität von Suchanfragen zu vergleichen, kann einen guten Überblick über Angebot und Nachfrage für eCommerce-Unternehmen geben.

2. Marktanalyse via Social Media

Auch Social Media ist ein guter Indikator für sich entwickelnde Trends. Neben den in den Social Media Plattformen eingebauten, bereits erwähnten Analytics Tools gibt es weitere Tools, mit denen Sie die sozialen Medien nach Schlüsselwörtern durchsuchen können. Diese vermitteln Ihnen im Wesentlichen ein aktuelles Bild davon, was die Leute über Ihr Unternehmen und Ihre Branche posten oder tweeten. Sie bieten Ihnen einen konstanten Strom an Ideen und Meinungen, die

  • Ihre Marktforschung ergänzen,
  • Sie in den aktuellen Zeitgeist Ihrer Nische einweihen und
  • Sie wissen lassen, wie Sie sich an den sich verändernden Markt anpassen können.

Solche Tools sind beispielsweise SocialMention.com oder Datameers große Auswahl an Apps für genau diesen Zweck.

3. Exakte Bedarfsprognosen

Für die Prognose der Nachfrage mussten sich Geschäftsleute früher oft auf ihr Bauchgefühl oder Faustregeln verlassen. Wenn ein Unternehmen über genügend historische Daten verfügt, können geeignete Tools exakte Bedarfsprognosen erstellen – etwa, welche Hemdenfarbe sich am besten verkaufen wird. Im Prinzip ersetzen dank Big Data rationale Fakten emotionale Werte. Das erleichtert das Planen und vermeidet teure Überproduktion.

StockTrim für Shopify, das eine einfache automatisierte Bedarfsprognose und Bestandsplanung für 99 USD/Monat anbietet. Der „Machine Learning“ Algorithmus von StockTrim findet automatisch den besten Weg um die Nachfrage vorherzusagen und vergleicht dann im Laufe der Zeit den vorhergesagten Bedarf mit dem tatsächlichen Bedarf – der gesammelten Big Data. So lernt StockTrim Ihre Prognosen in Echtzeit für eine möglichst genaue Trendanalyse anzupassen.

4. Käufer analysieren

Große Datenmengen sind hilfreich bei der Entwicklung von Käuferpersönlichkeiten oder Käuferprofilen, so genannten Buyer Personas. Auf diese Weise können Sie Kundenpräferenzen ermitteln, beispielsweise welche Produkte ihnen am besten gefallen oder zu welchen Zeiten sie normalerweise einkaufen.

Diese Erkenntnisse können zur Verbesserung Ihrer Abläufe genutzt werden. Sie können zum Beispiel die Informationen über Spitzenzeiten nutzen, um Überbestände zu Schlussverkaufspreisen loszuwerden oder Werbeanzeigen auf Social Media während dieser Zeiträume zu schalten.

eCommerce Big Data kann auch einige unerwartete Einkaufsverhalten aufdecken. Walmart entdeckte beispielsweise anhand großer Datenmengen, dass Menschen, die Windeln kaufen auch dazu neigen, Bier zu kaufen. Stellen Sie sich die Möglichkeiten der Cross-Promotion vor.

Die bereits erwähnten Google Analytics sowie Heatmaps sind für solche Käufer-Analysen sehr hilfreich. Für Shopify empfehlen wir darüber hinaus Good Data in Verbindung mit Stitch. Stitch sammelt Daten aus all Ihren Quellen (einschließlich Shopify) in einem zentralen Lager. Von dort aus ist es einfach, GoodData zu verwenden, um die von Ihnen benötigte detaillierte Analyse durchzuführen um Ihre Daten in konkrete Handlungen umzusetzen. Stitch gibts für bis zu 5 Mio. Datenreihen monatlich umsonst, ab 5 Mio. Datenreihen geht es bei 100 USD/Monat los.

5. Optimaler Kundenservice

Im eCommerce ist effizienter Kundenservice überlebensnotwendig. Im Durchschnitt brauchen vier von fünf Online-Kunden eine Art von Beratung, bevor sie sich zum Kauf entschließen. Big Data ermöglicht es, den Kundenservice zu automatisieren und zu optimieren. Schlüsselworte sind dabei „Künstliche Intelligenz“, „Chatbots“ und „Machine Learning“.

Online-Händler können Big Data verwenden, um Kundendiensterfahrungen zu verfolgen, beispielsweise um zu zeigen, wie schnell Ihre Reaktionszeiten sind – was einen großen Einfluss auf den Kundenservice hat.

Big Data kann auch verwendet werden um Lieferzeiten und Kundenzufriedenheit zu verfolgen und Unternehmen dabei zu unterstützen, potenzielle Probleme zu identifizieren und zu beheben bevor ein Kunde involviert wird.

Tools wie Reamaze können Ihnen dabei helfen, dies in wenigen Minuten zu erreichen. Sie sind heute dazu in der Lage, Kundendaten aus unterschiedlichsten Quellen zu vereinen und so ein genaues Bild vom Kunden zu erstellen. Das Ergebnis: Optimaler Kundenservice und ein angenehmes Einkaufserlebnis – mit entsprechendem Umsatz und Feedback für den Onlineshop.

6. Höhere Umsatzzahlen

Big Data wertet unter anderem aus, warum Kunden ihre Einkaufswagen aufgeben. Fast 70 Prozent aller potenziellen Verkäufe werden vorzeitig abgebrochen, obwohl sich ein Produkt bereits im Einkaufswagen befindet.

Die Erkenntnisse von abgebrochenen Einkäufen können eCommerce-Unternehmen nutzen, um einen Verkauf erfolgreich abzuschließen. Das Zusammenfügen von Informationen aus unterschiedlichsten Quellen macht es möglich, das Angebot in Echtzeit genau auf einen Kunden abzustimmen. 

Mit Metorik für WooCommerce sehen Sie beispielsweise leicht, wie viele Einkaufswagen in einem bestimmten Zeitraum gestartet wurden, wie viel Prozent davon ausgecheckt wurden und wie viel Prozent vor dem Kaufabgebrochen wurden. Metorik bietet darüber hinaus hunderte weitere Big-Data-basierte Funktionen, Filter und Berichtsmöglichkeiten. Mit diesen können Sie analysieren, welche Bereiche Ihres Unternehmens Zeitverschwendung sind und welche mehr Aufmerksamkeit verdienen.

Umsatzsteigerung durch Big Data im eCommerce

Die Analyse von Big Data ist für alle Unternehmen im eCommerce bald unverzichtbar. Neben dem frühzeitigen Erkennen von Trends erlaubt Big Data

  • Onlineshops zu personalisieren,
  • Bedarfsprognosen exakt zu berechnen sowie
  • den Kundenservice zu optimieren.

Einer der wichtigsten Vorteile von Big Data ist das Ermitteln haargenau passender Preise. Auch BENY Repricing nutzt Big Data, um Ihre ideale Preisstrategie umzusetzen. Die Preisgestaltung der Konkurrenz wird automatisch ermittelt um Ihre Preise wettbewerbsfähig anzupassen und so den Umsatz kräftig zu erhöhen.