23.11.2021 – Genaue Daten zum Kundenverhalten sind der Schlüssel für eine erfolgreiche Ansprache. Das Data-Intelligence-Unternehmen Econda, Karlsruhe, erfasst täglich weltweit Milliarden von E-Commerce-Daten von tausenden Onlineshops. Diese Daten werden gespeichert, angereichert, Nutzerprofile und Produktempfehlungen berechnet und in Echtzeit an die Onlineshops zurückgespielt. Dadurch erhalten diese Hinweise, wo ihr Shop Schwachstellen aufweist und wie sie ihre Kundenansprache optimieren können. Ein Gespräch mit Markus Bückle, Director Customer Success, Econda.
Herr Bückle, Econda erfasst tagtäglich Milliarden von E-Commerce-Daten. Welche Daten sind das genau?
Das sind all die Daten, die zeigen, was in einem Onlineshop passiert. Also: Wo kommen die Besucher des Shops her und was machen sie dort? Welche Produkte sehen sie sich an, welche legen sie in den Warenkorb, wo finden Kaufabbrüche statt und was wird am Ende gekauft? Es ist wichtig, all diese Daten genau zu erfassen, da man erst mit diesen Erkenntnissen einen Shop optimieren kann. Nur so kann man Schwachstellen aufdecken und beheben.
Wie erfolgt die Erfassung dieser Daten?
Das geschieht ganz einfach über einen Javascript Codeschnipsel. Der Shopbetreiber muss also einen Code im Shop integrieren, daraufhin bekommen wir die Daten übermittelt und können damit arbeiten.
Wissen die User, was mit ihren Daten geschieht?
Selbstverständlich. Wir können nur personenbezogene Daten verwenden, wenn wir dafür die entsprechende Einverständniserklärung der User haben. Das wird über den Consent-Banner abgefragt. Econda besitzt das TÜV-Siegel „geprüfter Datenschutz”, das komplette Hosting findet in Deutschland statt, es gehen also keine Daten ins außereuropäische Ausland. Sämtliche Daten, die wir verwenden, sind pseudonymisiert, es lassen sich keine Rückschlüsse auf die Person ziehen. Es werden keine Daten wie Name oder Anschrift gespeichert.
Welchen Nutzen hat der Shopbetreiber von den Daten, die gesammelt werden?
Stellen Sie sich einen Eimer vor, in den wir Wasser schütten. Dadurch können wir die Löcher im Eimer identifizieren. Es geht erst einmal darum, dass Fehler und Schwachstellen gefunden werden. Das können wir über unsere Analysetools sehr detailliert zeigen. Also: Wo läuft es im Shop nicht rund und wo besteht Optimierungspotenzial? Diese Daten können dann auch für automatisierte Produktvorschläge genutzt werden, die dafür sorgen, dass sowohl die Conversion Rate, als auch der durchschnittliche Warenkorbwert gesteigert werden.
Welche Rolle spielt in diesem Kontext Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz sorgt dafür, dass die passenden Empfehlungen angezeigt werden. Dabei wird auf historische Daten zurückgegriffen, um gewisse Muster zu erkennen. Mit diesen Mustern werden dann Voraussagen getroffen, zum Beispiel, bei welchem Produkt die Kaufwahrscheinlichkeit am höchsten ist. Dieses Produkt kann dann als sogenannte „next best offer“ im Shop angezeigt werden. Das funktioniert nicht nur mit Produkten, sondern auch mit Kategorien, Marken oder auch mit redaktionellen Artikeln. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, umso besser und genauer werden die Empfehlungen.
Ermittelt Econda auch, über welche Kanäle der Kunde zu welchem Zeitpunkt am besten angesprochen werden soll?
Der Kanal wird in der Regel vom Marketing Automation System gesteuert. Mindestens genauso wichtig wie der Kanal, ist aber die Botschaft, die an den Empfänger übermittelt werden soll. Aufgrund der vielen Bewegungsdaten, die wir von den einzelnen Nutzern erfassen, wissen wir sehr genau, was in der Vergangenheit gefallen hat. Nun kann der Versender entscheiden, ob er diese Daten 1:1 verwendet, oder ob mit dieser Basis sogenannte NBO (next best offer) erstellt werden sollen. Im ersten Fall könnte man z.B. das Wissen nutzen, dass sich jemand in einer bestimmten Kategorie bewegt hat. In der Vergangenheit Herrenschuhe gekauft bedeutet dann, dass im Printmailing Herrenschuhe beworben werden. Der nächste Fall ist etwas komplexer, dort wird das Verhalten mit anderen Profilen verglichen und auf Basis dessen herausgefunden, in welchen Bereichen noch Interesse bestehen kann. Z.B. hat in der Vergangenheit ein Sofa gekauft, andere die das auch gemacht haben und sich darüber hinaus ebenfalls ähnlich verhalten haben, kauften danach einen Teppich. Dann ist es natürlich sinnvoll, dem Empfänger aufgrund der ähnlichen Eigenschaften ebenfalls einen Teppich anzubieten. Die Deutsche Post AG bietet durch die Print-Mailing Automation einen Kanal zur Aussteuerung unserer Empfehlungen im Hinblick auf Personalisierung und / oder zum „Next best offer“.
Sie können also mit Ihren Daten die Wirksamkeit einer Print-Mailing-Kampagne noch einmal verbessern.
Genau, darum geht es. Mit der Relevanz der Inhalte steigt die Effizienz. Wir können auch genau messen, was ein personalisiertes Print-Mailing im Shop auslöst und dies mit den Ergebnissen nicht-personalisierter Mailings vergleichen.
