So steigern Sie Ihren Umsatz mit Data Science

AppSphere Fachartikel Data Science

Optimieren Sie Ihren Onlineshop für mehr Besucher:innen, eine bessere Conversion und einen höheren Warenkorbwert

Der E-Commerce boomt. Demnach haben Online-Shop-Betreibende die Möglichkeit, viele Daten über Ihre Nutzer:innen und deren Verhalten zu sammeln. Online-Shopper:innen produzieren mit jedem Seitenaufruf, jedem Klick und jedem Scroll Daten. Den Unternehmen stehen daher riesige Datenmengen zur Verfügung. Dieser Trend wird als Big Data umschrieben. Im Big-Data-Markt herrschen jedoch noch Unsicherheiten und viele Unternehmen fragen sich: „Was ist Big Data? Brauchen wir das oder verpassen wir sonst einen unternehmenskritischen Trend? Welchen Nutzen können wir daraus ziehen?“

Big Data ist eine spezielle Anwendung von Data Science. Data Science setzt Wissen und Methoden aus unterschiedlichen Disziplinen ein, um Informationen und Wissen aus Daten zu extrahieren. Data Science umfasst u. a. die Verarbeitung, Analyse, Modellierung, Visualisierung, Interpretation und Präsentation von Daten, unabhängig von der zu verarbeitenden Datenmenge.
Doch Daten sind überall und stehen in riesigen Mengen zur Verfügung. Um die rasant wachsende Datenmenge bewältigen zu können, sind spezielle Verfahren, technische Lösungen und IT-Systeme notwendig. Hier kommt Big Data zum Einsatz.

Big Data ist ein unausweichlicher Trend und bietet auch für Ihr Unternehmen bisher ungenutztes Potenzial. Wie Sie dieses Potenzial voll ausschöpfen, erfahren Sie in diesem Artikel.

Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Daten voll aus

Sie sitzen als Online-Shop-Betreiber:in auf einem Berg von Daten und fragen sich nun, wie Sie diesen sinnvoll einsetzen?

Dann sind Sie nicht allein. Unternehmen profitieren noch nicht in ausreichendem Maße von ihren gesammelten Daten. Denn die Rohdaten allein liefern noch keine nützlichen Informationen oder Erkenntnisse. Die Informationen liegen in den Daten verborgen, doch konventionelle Werkzeuge wie Tabellenkalkulationsprogramme (z. B. Excel) stoßen an ihre Grenzen, denn komplexe Zusammenhänge und Muster sind damit nicht erkennbar. Blinde Flecken bleiben deshalb bestehen und zentrale Fragestellungen unbeantwortet. Es gilt, die Daten effektiv zu verarbeiten, um Muster, Trends und Zusammenhänge in Datenbeständen zu erkennen. Diese Methode nennt sich Data Mining, eine Teildisziplin von Data Science.

Mit Hilfe von Data Mining können Erkenntnisse gewonnen werden, die beispielsweise Aufschlüsse über das Nutz- und Kaufverhalten auf Ihrem Online-Shop geben. Dies liefert mitunter Antworten auf die folgenden Fragen:

  • Welche Besucher:innen sind auf dem Online-Shop und wie gelangen sie dorthin?
  • Wie lange verweilen die Besucher:innen auf welcher Seite?
  • Welche Artikel im Online-Shop werden betrachtet und welche gekauft?
  • An welcher Stelle brechen Benutzer:innen ihren Besuch ab?

Daraus können wiederum Optimierungspotenziale Ihres Online-Shops abgeleitet werden.

Wie kann mithilfe von Data Mining der E-Commerce angekurbelt werden?

Die Benutzerdaten jeder Online-Shop-Besucher:in werden in Logfiles erfasst. Damit kann das Verhalten Ihrer Nutzer:innen entlang der Customer Journey verfolgt werden. Abhängig vom Traffic auf dem Online-Shop und dem betrachteten Zeitraum können durchaus mehrere Millionen bis Milliarden Dateninstanzen mit einer Vielzahl von Merkmalen vorliegen. Aus dieser Datenfülle gilt es, die für den Anwendungsfall relevante Datenteilmenge zu identifizieren und aufzubereiten. Um aus diesem Datensatz Muster und Zusammenhänge zu extrahieren, werden für den Anwendungsfall geeignete Data-Mining-Methoden angewandt. Dabei werden auf statistische Konzepte und Machine-Learning-Verfahren wie Klassifikation, Regression, Clustering oder Assoziationsanalyse zurückgegriffen. Damit können zuvor erstellte Hypothesen validiert und Vorhersagemodelle entwickelt werden.

Vorhersagemodelle über zukünftiges Kundenverhalten erleichtern Ihre Verkaufsplanung und schaffen ein tiefes Wissen über Ihre Kund:innen. Dank der Kenntnis um Produktpräferenzen können auf die Kundschaft zugeschnittene Angebote erstellt und eine personalisierte Customer Experience umgesetzt werden. Darüber hinaus können wertvolle Erkenntnisse über Möglichkeiten von Up- und Cross-Selling sowie Warnhinweise über Abbruch- und Abwanderungsrisiken gewonnen werden.

Ein Überblick über gängige Data-Science-Techniken
Große Datenmengen (Big Data) bringen eine Komplexität mit sich, die nur mit speziellen Techniken analysiert werden können.

Data Mining
Muster, Trends und Zusammenhänge werden aus vorhandenen Datenbeständen extrahiert.

Machine Learning
IT-Systeme werden auf Basis von vorhandenen Datenbeständen und Algorithmen in die Lage versetzt, selbstständig dazu zu lernen.

Process Mining
Digitale Prozessdaten werden aufbereitet und visualisiert, so dass Prozesse einfach analysiert und optimiert werden können.

Anwendungsfälle für Big-Data-Analysen im E-Commerce aus einer Studie von BARC*:

  • Kundenverhalten verstehen, vorhersagen und besseres Kundenverständnis aufbauen (360-Grad-Kundensicht)
  • Maßnahmen zur Steigerung der Kundenbindung und Verhinderung der Kundenabwanderung (Customer Experience/Journey)
  • Personalisierung von Vertriebs-/Marketingaktivitäten
  • Identifizierung von Cross- und Upselling-Potenzialen
  • Analyse von Kundenverhalten
  • Identifikation von Kund:innen, bei denen ein Abwanderungsrisiko besteht
  • Customer Conversion

*Quelle: Big Data Use Cases 2015 – A BARC Research Study

From data to value: Generierte Mehrwerte aus der Online-Shop-Analyse

Aus der datengetriebenen Analyse Ihres Online-Shops können konkrete Maßnahmen zur Umsatzsteigerung entlang der folgenden drei Fokusthemen abgeleitet werden:

  1. So wird Ihr Traffic gesteigert.
    Insights darüber, wie die Besucher:innen auf Ihren Online-Shop gelangen, ermöglichen Ihnen ein gezieltes Online-Marketing und eine erfolgreiche Suchmaschinenoptimierung (SEO).
  2. So werden Ihre Nutzer:innen zu Käufer:innen.
    Erkenntnisse über abgebrochene Käufe werden genutzt, um Maßnahmen zur Steigerung der User Experience zu entwickeln.
  3. So wird Ihr Warenkorb maximiert.
    Eine gesteigerte Interaktion von und mit den Kund:innen durch Produktplatzierung und -empfehlungen maximiert die Kaufabschlussquote und den Warenkorbwert.

Darum sind wir der beste Partner für die datengetriebenen Optimierung Ihres Online-Shops

Expertise & Know-how
Ein kompetentes Team aus Data Engineers, Data Scientists und Softwareentwickler:innen mit relevanter Projekterfahrung berät Sie ganzheitlich und wendet State-of-the-Art-Technologien an, um Mehrwert aus Ihren Daten zu generieren.

Als Microsoft-Partner wurden unsere Fähigkeiten bei der Erstellung von Business-Intelligence-Lösungen, beim Verknüpfen von Datenquellen und bei der Transformation, der Modellierung und Visualisierung von Daten von Microsoft mit der Gold-Kompetenz in Data Analytics ausgezeichnet.

Prinzipiell sind unsere Methoden unabhängig von der Art der Datenerfassung. Die über Web Analytics Tools (z. B. Google Analytics oder Matomo) gesammelten Daten werden transformiert, sodass sie als Input für Visualisierungen und für mächtige Data-Mining- und Machine-Learning-Algorithmen dienen.

Der Schutz Ihrer Daten ist uns wichtig. Die zu analysierenden Daten werden selbstverständlich so anonymisiert, dass keinerlei Rückschlüsse auf einzelne Personen gezogen werden können.

Ganzheitliche Betrachtung
Getreu unserem Motto „Wir machen da weiter, wo andere aufhören!“ erhalten Sie ein ganzheitliches Beratungs- und Betreuungsspektrum. Wir hören nicht mit der Analyse auf, sondern entwickeln mit Ihnen geeignete Maßnahmen und Lösungen mithilfe von nutzerorientierten Methoden wie Design Thinking, um Ihren langfristigen Fortschritt und Erfolg zu sichern.

Data Mining hat darüber hinaus noch mehr zu bieten als Online-Shop-Optimierung. Die Anwendungsgebiete sind grenzenlos: Kundensegmentierung, Minimierung von Mitarbeiterfluktuation, Betrugserkennung, Optimierung von Geschäftsprozessen und Lieferketten – all diese Problemstellungen können Sie datengestützt mithilfe von Data Mining bewältigen.

Marion Hennegriff
Data Scientist, AppSphere AG

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