Schlüsselfaktoren im E-Commerce: Insights ins fünfte Kapitel!
Endlich ist es soweit! Die 2. Auflage der erfolgreichen Ausgabe „Schlüsselfaktoren im E-Commerce“ ist ab jetzt erhältlich. Bekommen Sie hier schon einen kleinen Vorgeschmack und erlangen erste Einblicke. Wenn Sie die ersten Kapitel noch nicht kennen, klicken Sie hier für das erste, hier für das zweite, hier für das dritte und hier für das vierte.
Prof. Dr. Richard C. Geibel und Robin Kracht vom E-Commerce Institut haben das Werk gemeinsam überarbeitet und aktualisiert. Sichern Sie sich ab sofort hier eine Auflage als eBook oder Softcover!
5. Data Driven Marketing Seiten
Aus dem konsequenten Einsatz digitaler Technologie resultiert das Potenzial, Nutzungs- und Prozessdaten zu analysieren. Mithilfe solcher Analysen wiederum kann die Qualität operativer und strategischer Entscheidungen im E-Commerce signifikant erhöht werden.
Daraus ergibt sich ein Vorteil für alle E-Commerce-Unternehmen, welche die Nutzung ihrer digitalen Plattform systematisch analysieren (vgl. Kollmann 2019, S. 414 ff.). Ein wesentlicher Erkenntniszuwachs erfährt dabei das Marketing für den Onlineshop. Datengestütztes – oder Data Driven – Marketing erhöht die Ziel- genauigkeit von Werbekampagnen und hilft, den Onlineshop an die Präferenzen der Nutzer anzupassen.
5.1 Daten und die Digitalisierung der Werbung
Der Vorteil von Marketing und Werbung in den klassischen Massenmedien war jahrzehntelang, dass eine große Zahl von Rezipienten gleichzeitig erreicht werden konnte. Allerdings blieb die unmittelbare Wirkung der Werbung beim einzelnen Empfänger unklar, denn diese konnte und kann auch heute noch nur indirekt gemessen werden. Es fehlt ein Rückkanal, bei dem über Art und Umfang der Rezeption der Werbung Informationen bereitgestellt werden.
Doch der fehlende Rückkanal für Werbeaktivitäten gehört mit der Digitalisierung von Marketing und Werbung der Vergangenheit an. Dafür ver- antwortlich sind die technologischen Veränderungen im Online-Marketing, das die Kommunikation von Unternehmen zunehmend digital organisiert. Je stärker eine Kampagne online durchgeführt oder unterstützt wird, desto größer ist der Umfang speicher- und vor allem interpretierbarer Daten zum Empfang und zur Reaktion der Empfänger. Die Daten fallen gewisser Maßen als Nebenprodukt an, das in der Analyse erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen kann (Donnelly 2018, S. 5 ff.). Das gilt vor allem für E-Commerce-Unternehmen, bei denen der Haupt- anteil der Geschäftsprozesse digital abgewickelt wird.
Beispiel: Email-Newsletter
Während die Versendung eines Briefes im Rahmen einer Postwurfsendung keine Schlüsse über die tatsächliche Rezeption der Inhalte des Briefes zulässt, kann im Rahmen eines Software-gestützten Versands von Email-Newslettern identifiziert werden, ob eine E-Mail geöffnet wurde und wie intensiv die Nutzer den Inhalt der Email sowie verlinkte Inhalte genutzt haben.
5.2 Nutzen von Data Driven Marketing
Werden die verfügbaren Daten herangezogen, um den Empfang von Werbung zielgenauer zu machen und die Wirkung zu optimieren, wird von Data Driven Marketing gesprochen. Data Driven Marketing bedeutet eine Objektivierung und Rationalisierung des Marketingprozesses mit Hilfe von Daten, welche die Ziel- Mittel-Relation jeder Kampagne und einzelnen Maßnahme in den Fokus des Marketings stellt.
Data Driven Marketing wird eingesetzt, um die Reaktion der Nutzer und Kunden auf die Gestaltung von Werbung und den Onlineshop im Detail zu messen. Die wesentlichen Bereiche der dabei erfassbaren Nutzungsbereiche sind:
- Zugang zum Onlineshop über verschiedene Kanäle
- Zeitliche Aspekte der Nutzung des Shops
- Inhaltliche Nutzung der Shop Angebote
- Technische Aspekte der Nutzung
- Art und Umfang der im Onlineshop getätigten kommerziellen Transaktionen
Mit Daten zu diesen und vielen weiteren Nutzeraktivitäten sind E-Commerce- Unternehmen in der Lage, die Akzeptanz und Nutzung der Plattform, einzel- ner Inhalte und Produkte zu analysieren und zu steuern. Vor allem kann die Zielgenauigkeit einzelner Maßnahmen bestimmt werden, um Streuverluste zu reduzieren (Kotler et al. 2017, S. 147 ff.).
