Erfolgreich online HandelnVon Big Data zum Data-Driven Business
von Florian Lüft
Lesedauer: 6 Minuten
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Daten allein haben keinen signifikanten Einfluss auf den Geschäftserfolg. Ihr Potenzial entfaltet sich durch die Analyse und prädiktive Nutzung, insbesondere in der Kundeninteraktion. Moderne Algorithmen ermöglichen die Vorhersage des Kundenverhaltens und personalisierte Inhalte, was die Relevanz für den Einzelnen steigert und die Loyalität fördert. Diese Entwicklung leitet die Ära des Customer Centric Commerce ein, in der Unternehmen, die Daten optimal nutzen, langfristig erfolgreich sein werden. Dieser Artikel beleuchtet die zentrale Bedeutung von Big Data im E-Commerce und dessen Transformation von der bloßen Datensammlung hin zur Echtzeitanalyse und -vorhersage.
Die Online-Branche bringt immer wieder neue Schlagworte hervor, die ebenso in regelmäßigen Abständen ausgetauscht werden. Eines davon, das sich schon seit Jahren in der Top-Liste hält, ist Big Data, also die große und komplexe Ansammlung von Daten. Dabei ist im Lauf der Jahre aber festzustellen, dass sich ein gemeinsames Verständnis über die Bedeutung des Begriffes immer weiter durchsetzt. Big Data ist nicht nur die Ansammlung von Daten, sondern vielmehr die Analyse und Vorhersage zukünftiger Daten. Verantwortlich dafür sind die zunehmende Digitalisierung und die damit einhergehende Datenflut, die aus einem immer transparenter werdenden Online-Geschäftes entsteht.
Laut Marktforschungsagenturen sind Daten der wichtigste Rohstoff des E-Commerce. Allerdings muss betont werden, dass Daten und deren Speicherung allein noch keinen großen Einfluss auf das Business haben. Vielmehr geht es um das enorme Potenzial, das dieser Datenschatz mit sich bringt, wenn die Daten entsprechend analysiert und am besten in Echtzeit in die jeweiligen Handlungen konvertiert werden können.
Ist die unternehmenseigene E-Commerce-Strategie so aufgesetzt, dass Big Data das Herzstück der entsprechenden Kundeninteraktion und deren Optimierung ist, so lässt sich heute sogar das Verhalten der Besucher eines Online-Shops mit hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen. Auf Basis dieser Prädiktion lassen sich relevante Inhalte für den individuellen Kunden identifizieren und den Kunden vorschlagen. Fakt ist, dass die dadurch entstehende Relevanz für den Einzelnen zu einer signifikanten Steigerung der Performance des Shops führen wird. Big Data wird damit von einem Technologie- zu einem Business-Thema.
Vorhersagen in Echtzeit: Der Schlüssel zum Erfolg im E-Commerce
Big Data wird heute nicht allein über die Sammlung und Analyse von Daten definiert. Laut einer Studie aus dem Jahr 2013 von GP Bullhound wird hierbei ein neues Zeitalter eingeleitet. Wo bislang Daten zunächst nur gespeichert wurden, ist der Schlüssel zum Erfolg heute die Vorhersage von Daten in Echtzeit. Für den Online-Handel bedeutet dies, dass das Verhalten der Kunden über aktuell übermittelte Daten relativ genau vorherbestimmt werden kann. Zu Zeiten der Business-Intelligence-Tools seit den 1960ern bis in die 2000er Jahre sowie in den Anfängen von Big Data (2000 bis heute) basierten 95 % auf deskriptiven Daten und nur 5 % auf voraussagenden Daten. Heute nutzen Software-Tools immerhin zu 90 % voraussagende Daten. Das Ganze wird nun mit dem Schlagwort „Data-Driven Business“ beschrieben.
Entsprechende Software-Tools, die Data-Driven Business ermöglichen, können dabei nicht nur die Daten der Historie eines Online-Shops auswerten, sondern sind darüber hinaus in der Lage diese in Echtzeit in Korrelation mit den Live-Daten eines aktuellen Users zu setzen. Die gewonnenen Erkenntnisse können dann noch in derselben Session zur Verbesserung und Individualisierung der angezeigten Inhalte für jeden Einzelnen umgesetzt werden. Wir kommen damit der Vision einer zentralen Plattform mit individuellen Inhalten ziemlich nahe, die Vision des Customer Centric Commerce wird nun Realität.
Relevanz als Erfolgsfaktor im E-Commerce
Am Ende des Tages fassen Experten das Ergebnis in einem Wort zusammen: Relevanz. Relevanz für den einzelnen Kunden – nicht größer und nicht kleiner ist die Mission des E-Commerce der nächsten Jahre. Schließlich sorgt Relevanz für eine deutliche Emotionalisierung des Betrachters, da er sich individuell angesprochen fühlt. Der Kunde fühlt sich zuhause, fühlt sich gut beraten. Damit kauft er natürlich mit einer deutlich erhöhten Wahrscheinlichkeit und kommt gerne für einen erneuten Einkauf auf den Online-Shop zurück. Die Loyalität der Kunden steigt.
Nach einer von Apptus in Auftrag gegebenen Studie haben 88 % der Befragten eine Lieblingswebsite, die sie regelmäßig zum Einkauf nutzen, da sie mit dieser positive Online-Shopping-Erlebnisse verbinden. Vor diesem Hintergrund scheint es logisch, dass sich auf lange Sicht nur Unternehmen durchsetzen werden, deren Kunden eine Loyalität zum Anbieter aufbauen können. Der allgegenwärtigen „Die Karawane zieht weiter“-Mentalität, die vor allem auf Preisen beruht, lässt sich damit eine wirksame Maßnahme entgegensetzen.
Algorithmen und Automatisierung: Die Zukunft von Prediction-Tools
Wie machen Online-Händler mit der Analyse von Big Data nun ihren Shop erfolgreicher und gewinnbringender? Nach der Studie von GP Bullhound ist die Vorhersage basierend auf umfangreichen Daten ein zentraler Erfolgsfaktor [1]. Während die deskriptiven Analysen mit geringer Komplexität lediglich erfassen, was passiert ist (Reporting), warum es passiert ist (Analysis) und was aktuell passiert (Monitoring), kann mittels höherer komplexer Algorithmen vorhergesagt werden, was passieren könnte (Vorhersage). Für den Online-Handel hat dies eine zentrale Bedeutung. Wer mit hoher Wahrscheinlichkeit weiß, was Kunden kaufen könnten, steigert den Geschäftswert und damit auch den Umsatz des Shops.
Die Performance entsprechender Prediction-Tools lässt sich weiter erhöhen, wenn diese in der Lage sind, mit den zusätzlichen Daten zu lernen und automatisiert die entsprechenden Anpassungen vorzunehmen. Das Schlagwort dabei: Mathematische Algorithmen, die mit jedem Zugewinn an Daten treffsicherer und genauer werden.
Ziel einer Big-Data-Strategie, die der Nutzen-Definition entspricht, muss es also sein, Daten in Echtzeit zu erfolgskritischen Erkenntnissen zu verarbeiten, die selbstlernend und automatisiert die für den Kunden relevanten Inhalte auswählen und darstellen und so als Nebeneffekt die Shopmanager der Unternehmen entlasten.
Darüber hinaus sollten Shopbetreiber bei der Evaluierung entsprechender Tools darauf achten, dass diese alle gängigen Funktionen zur Verbesserung aus einer Hand anbieten, da nur so das volle Potenzial einer derartigen Vorgehensweise gehoben werden kann. Eine automatisierte, selbstlernende Software stellt die Meta-Intelligenz auf Basis von Big Data für Suche, Navigation, Produktinhalte, Empfehlungen, Promotions, Banner und Online-Anzeigen, Category-Pages und Landing-Pages zur Verfügung.
Wer also langfristig im Online-Handel erfolgreich sein will, kommt um eine wirkliche Nutzung von Big Data nicht herum. Wir sehen gerade, dass die dritte Evolutions-Stufe des E-Commerce ihren Anfang nimmt – die Ära des Customer Centric Commerce oder Me-Commerce, die den Kunden in den Mittelpunkt stellt.
Der neue Differenziator und langfristige Erfolgsfaktor wird maßgeblich daraus entstehen, wie Unternehmen in der Lage sind, Data-Driven Commerce in Perfektion umzusetzen. Nur so kann der zentrale Vorteil des Online-Geschäftes hervorgehoben werden – die umfassenden Daten eines Kunden und seiner Interessen. Wirtschaftlich führt das in puncto Rentabilität zum Erfolg und letztlich zu zufriedenen Shopbetreibern.
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