Operational Excellence ist "unsexy"? - So steuern Sie Ihren Onlineshop datengetrieben! eCommerce Best Practices by Olaf Grüger Erfolgsfaktoren eines Webshops, GIGO-Prinzip, Dynamische Preise und Preis-Monitoring, Preiselastizoität, Price-Elasticity, CRM, Customer Relationship Management, NCAC, Neukunden, Kundenbindung, Retention Rate, Bestandskunden, Reaktivierung, Multi-Channel, Omni-Channel, Cross-Channel

1. Operational Excellence ist "unsexy"?
Olaf Grüger go@goecommerce.de ++49 171 4826523
So steuern Sie
Ihren Onlineshop
datengetrieben!
eCommerce Best Practices
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2. Agenda
1. Wer bin ich
2. Erfolgsfaktoren im eCommerce
3. Herausforderungen
4. Pflicht und Kür
5. Zusammenfassung
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3. Intro: Wer bin ich?
Referenzen:
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4. Erfolgsfaktoren eines Webshops
Organisation / Know-How der Mitarbeiter
Prozesse
und
Daten
Technik
Sortiment
+ Preise
Service
Image
Website
CRM Werbung
Herkunft: Javelin-Group 2008, angepasst.
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5. Relevante Datenquellen
Daten aus Online
Marketing Kanälen
(zum Beispiel Google
Adwords: Kosten,
Impressionen)
Trackingdaten:
Bestellungen,
Umsätze, Artikel
Backend: Retouren,
Stornierung,
Fakturierung,
Lieferzeit
Technische Daten:
Devices, Browser, IP
Location,
Ladezeiten, etc.
DWH
CRM: Kundenart,
Kundenwert,
Customer Lifetime
Value
Weitere Daten von
Wirtschaftsauskunftei
en, Social Media
Netzwerken, etc.
PIM: Anzahl
Produktbilder, 3D,
Video, Textlänge,
Kundenbewertung, etc.
Einkaufsdaten:
Bestand,
(-sreichweite)
Marge
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6. GIGO-Prinzip
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7. Datenpools und Messmethodiken
Fehlerquellen
• Pixel nicht / nicht richtig / nicht konsistent eingebaut
(z.B. eMail Pixel zur Messung der OR oben oder unten
eingebaut?)
• Tags/Parameter/Kennungen nicht eineindeutig oder
doppelt vergeben
• Falsche Zuordnung / Kategorisierung der Grunddaten
(Produkte, Kunden, etc.)
• Unique identifier sind doch nicht so unique oder
führende Systeme für Daten sind doch nicht führend
• Wie aktuell sind meine Daten? Near realtime, tagesaktuell,
wöchentlich, monatlich?
• Unklare Definitionen – oder Definitionen sind falsch
umgesetzt!
• Abweichungen der Messdaten in 2 Systemen bis zu15%
• Human factor: no one, Werkstudenten/Trainees, PM, TL, VP?
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8. Best eCommerce Tool ever?
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9. Vom Umsatz zum Ertrag
Detaillierte Kostenrechnung vorhanden?
Quelle: http://www.shopanbieter.de/knowhow/pdf/controlling-ecommerce-low.php
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10. Verfügbarkeiten von Produkten?
• Same Day
• Next Day
• Nachlieferung/
Nachbestellung
beim Lieferanten
• Dropship
• Etc.
• Lagerbestand, Lagerbestandsreichweite
• Farben und Größengänge?
Variante XS S M L XL XXL Summe Verfügbarkeit
last week 2 4 6 6 2 2 22
L1 0 0 0 0 0 0 0 --
L2 8 4 0 0 3 7 22 -
L3 2 4 6 6 2 2 22 ++
L4 22 0 0 0 12 10 44 -
L5 1 2 3 3 1 1 11 +
Verfügbarkeits-INDEX entwickeln!!
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11. Und was mache ich damit?
• Reihenfolgensteuerung der internen Suche
• Nicht verfügbare / schlecht verfügbare
Produkte aus allen Datenfeeds:
RE, PSM, Affiliate, Retargeting, Produkt-
Display, Marktplätze (amazon, ebay)
• Berücksichtigung in den Google Adwords
Kampagnen (Marken, Kategorien, etc.)
• Regionalität? (z.B. Autokauf)
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12. … und Retourensünder
Produkte
(z.B. Abendkleider)
… und Kunden
(mehr dazu später…)
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13. Produktmanagement
• Kundengruppe (NK?)
•Wettbewerbspreise
•Deckungsbeitrag
• Lagerbestands-reichweite
• #Bilder
• # Ratings und ∅Ratings
• Retourenquote
•Weitere Einflußfaktoren?
• Produkt
•Marke/Hersteller,
Kategorie, etc.
•Abverkäufe
(Stück/Umsatz)
• Traffic, +quellen
•Conversion
• Preis (+ Gutscheine?)
•Marktanteil (z.B. GfK-Zahlen)
AAnnaalloogg ffüürr SSeeaarrcchh,, BBrroowwssee,, CCaatteeggoorryy,, BBrraanndd,, eettcc..
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14. Amazon.com Add-In-Programm
Amazon.com Add-In-
Programm verkauft
niedrigpreisige
Produkte erst ab einem
Warenkorbwert von
über $25.
Herkunft: Amazon.com http://www.amazon.com/JTD-Enterprises-Club-Cleaning-Brush/dp/B007OJY6SC, eigene Recherche Juli 2012
Werden höhere Warenkörbe vor allem über niedrigpreisige
Ergänzungs- oder Zubehörartikel erzielt, dann besteht die Gefahr,
dass die dadurch verursachten Abwicklungskosten den potentiellen
Ertrag des höheren Warenkorbs mehr als nivelliert!
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15. Dynamische Preise und Monitoring
DDyynnaammiicc PPrriicciinngg PPrriiccee--EEllaassttiicciittyy
Analysis from price intelligence
firm Profitero reveals that
Amazon.com implements more
than 2.5 million price changes
every day, compared with just
over 50,000 total price changes
by brick-and-mortar retailers
BestBuy and Walmart
throughout the entire month of
November 2013.
PPrriiccee--MMoonniittoorriinngg
Other analysis from monitoring
tools (e.g. Preisanalytics)
compare selection and
pricing of different retailers on
segments such as product,
category, price points, etc.
per brand and country.
It is a measure of
responsiveness of the
quantity of a good or service
demanded to changes in its
price.
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16. CRM!? – Customer RelationshipManagement
KKuunnddeenn
aktiv
2
11.. NNeeuukkuunnddeenn 2. Stammkunden*
inaktiv
1
4
3. Reaktivierung
Einmal-Besteller
Interessenten
① Initiierung Kundenbeziehung
② StabilisierungKundenbeziehung
③ IntensivierungKundenbeziehung
④ ReaktivierungKundenbeziehung
Y1
Y2 Y3
3
3. Reaktivierung
ex-Stammkunden
Know-How:
• Kosten/NCAC?
• Kundenwerte?
• Retention Rate?
• OMA-Kanal?
• Produkte/Marken?
• €-Hebel?
Exkludieren:
- Retournierer?
- Zahlungsverzug?
- KS-Problem?
Steuerung:
• Kampagne j/n
• Frequency Cap
• Zahlungsarten
• …
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17. Multi-Kanal-Kampagnen (B2C, B2B)
(zeitlich aufeinander abgestimmt)
eMail Print Push Notifications Display …
Onsite/Mobile
Retargeting
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18. Otto.de: Testing von monetären Hebeln in Online und
Offline Marketingkanälen für die diversen Zielgruppen und
Funneloptimierung.
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19. Kernprozesse optimieren!
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20. Funneloptimierung ist extrem wichtig!
Abbruchrate um 21,6 % gesenkt
Herkunft: http://blog.optimizely.de/2014/04/23/wie-autoscout24-durch-ab-tests-die-abbruchrate-um-216-senkte/
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21. A/B Tests nach Ergebnis bewerten
Beispiel 1
Variante Traffic CR0 Orders ASP Umsatz Retourenquote NUMS Ergebnis
1 10.000 2,2% 220 65 14.300 45% 7.865 xx
2 10.000 3,0% 300 65 19.500 65% 6.825 xx
Beispiel 2
Variante Traffic CR0 Orders ASP Umsatz Retourenquote NUMS Ergebnis
1 10.000 2,2% 220 65 14.300 45% 7.865 xx
2 10.000 3,0% 300 65 19.500 45% 10.725 xx
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22. IT-Problem: „1 second longer page load
time means 9% lower conversion“
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23. UX: was sieht der Kunde?
browser size tool, etc.
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24. Tipp: Daten aus IPOs und AGs
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25. Tipp: Daten aus IPOs und AGs
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26. Zusammenfassung
Operational Excellence:
• Kenne Deine Tools und KPIs in und auswendig!
• Erhebe die relevanten Daten!
• Fix the Basics!
• Prozesse (technisch – fachlich)!
• Zentralisieren – Standardisieren – Automatisieren - Kontrollieren
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27. Danke / Fragen?
Kontakt: Olaf Grüger go@goecommerce.de
Web Analyse und
Business Intelligence
als Basis für die aktive
Steuerung von
Webshops
eCommerce ist
unsexy: Operational
Excellence im
eCommerce
Chancen und Risiken
des Verkaufs via
Amazon
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