Nutzerverhalten auswerten und Optimierung ableiten
Geschäftsprozesse im E-Commerce
01-01 Wichtige Kennzahlen - LF 10.4
Welche Kennzahlen sind für den Online-Vertrieb relevant?
- Warenkorb/Wert und Zusammensetzung nach Sortimentsbereichen:
Sortimentsnachfrage auf unterschiedlichen Online-Vertriebskanälen vergleichen und z.B. dabei Preispunkte, Lieferkosten etc. mit heranziehen. - Klickverhalten:
Die Klickpfade der Nutzer auf der Website/Shop über Google Analytics ermitteln. - Bounce Rate:
Einsprung- und Absprungpunkte ermitteln und die entsprechenden Seiten analysieren (Anmerkung) - Conversion Rate:
Die Conversionrate gibt den Prozentsatz derjenigen Besucher wieder, die eine bestimmte Ziel-Interaktion mit der Website/Shop ausführen im Verhältnis zu den gesamten Besuchern. Oft wird mit der Konversionsrate der Anteil der Käufer zur Gesamtzahl der Besucher gemessen. - Geo-Tracking:
Geo-Tracking in E-Commerce bezieht sich auf die Technologie, die den geografischen Standort eines Besuchers erfasst. Diese Daten können für zielgerichtetes Marketing, personalisierte Inhalte, Preisgestaltung und Logistikoptimierung genutzt werden.
Beispiel: Ein Online-Bekleidungsgeschäft verwendet Geo-Tracking, um Besuchern aus kälteren Regionen Winterkleidung und Kunden aus wärmeren Gebieten Sommerkollektionen anzuzeigen. - Wiederverkaufsquote:
Die Wiederverkaufsquote misst den Anteil der Kunden, die nach einem ersten Kauf zurückkehren und erneut kaufen. Eine hohe Wiederverkaufsquote deutet auf Kundenzufriedenheit und Markentreue hin.
Beispiel: Ein Online-Buchhändler analysiert, dass 30% der Kunden innerhalb von sechs Monaten nach ihrem ersten Kauf zurückkehren, was eine gesunde Wiederverkaufsquote darstellt. - Widerrufsquote:
Die Widerrufsquote bezeichnet den Prozentsatz der Bestellungen, die von Kunden storniert oder zurückgegeben werden. Eine hohe Widerrufsquote kann auf Probleme mit dem Produkt oder der Kundenerfahrung hinweisen.
Beispiel: Ein Elektronik-Webshop bemerkt eine Widerrufsquote von 20% bei einem bestimmten Smartphone-Modell, was auf mögliche Qualitätsprobleme hinweist. - Herkunft nach Endgeräten:
Diese Metrik zeigt, von welchen Endgeräten (Smartphone, Tablet, Desktop) die Besucher auf den Webshop zugreifen. Sie ist wichtig für die Optimierung des Designs und der Funktionalität der Website für verschiedene Gerätetypen.
Beispiel: Analyse zeigt, dass 70% der Besuche eines Mode-Webshops von Smartphones kommen, was die Notwendigkeit einer mobilen Optimierung unterstreicht. - Herkunft nach Browser:
Diese Analyse identifiziert, welcher Webbrowser (z.B. Chrome, Firefox, Safari) von den Besuchern verwendet wird. Diese Information hilft bei der technischen Optimierung der Website.
Beispiel: Ein Online-Shop findet heraus, dass die Mehrheit seiner Nutzer Chrome verwendet, was bedeutet, dass die Seite für diesen Browser optimiert werden sollte.
- Verweildauer pro Besuch (Customer Journey):
Die Verweildauer pro Besuch gibt an, wie lange Besucher durchschnittlich auf der Website verbringen. Eine längere Verweildauer kann ein Zeichen für interessante Inhalte oder eine benutzerfreundliche Website sein.
Beispiel: Ein Reiseblog registriert eine durchschnittliche Verweildauer von 5 Minuten pro Besuch, was auf ein hohes Engagement der Nutzer hinweist.
- Subscription-Based Models:
Beim Subscription-Based Model zahlen Kunden eine wiederkehrende Gebühr, um Zugang zu einem Produkt oder Service zu erhalten. Dieses Modell fördert Kundenbindung und generiert regelmäßige Einnahmen.
Beispiel: Ein Online-Streaming-Dienst bietet monatliche Abonnements für den Zugriff auf sein Film- und Serienangebot an.
- B2B-Plattformen:
Eine B2B (Business-to-Business) Plattform ist eine Online-Plattform, die speziell dafür entwickelt wurde, Transaktionen zwischen Unternehmen zu erleichtern. Sie unterscheidet sich von B2C-Plattformen durch Funktionen wie Großhandelspreise, Bestellungen in großen Mengen und branchenspezifische Dienstleistungen.
Beispiel: Eine B2B-Plattform für Bürobedarf bietet Unternehmen die Möglichkeit, in großen Mengen zu reduzierten Preisen einzukaufen.
Weitere Infos:
1. ryte
2. seokratie
Anmerkung Bounce Rate: (Mittlerweile DEPRECATED - Wird in GA4 nicht mehr verwendet - Stattdessen "Engagement Rate")
Mit der Einführung von Google Analytics 4 (GA4) hat sich der Fokus von der Bounce Rate hin zur Verweildauer und anderen Metriken verschoben. In GA4 wurde die Bounce Rate durch eine neue Metrik namens "Engagement Rate" ersetzt, die ein umfassenderes Bild vom Nutzerverhalten auf einer Website liefert.
In früheren Versionen von Google Analytics war die Bounce Rate ein wichtiger Indikator. Sie misst den Prozentsatz der Besuche, bei denen Nutzer die Website nach dem Aufrufen nur einer Seite wieder verlassen, ohne irgendwelche Interaktionen durchzuführen. Eine hohe Bounce Rate wurde oft als negatives Zeichen interpretiert, da sie darauf hindeuten könnte, dass die Inhalte der Seite nicht relevant oder ansprechend genug für die Besucher sind.
Mit GA4 liegt der Fokus nun mehr auf der "Engagement Rate". Diese Metrik berücksichtigt, wie aktiv Nutzer auf der Website sind, indem sie Faktoren wie die Verweildauer, Scroll-Aktivitäten und die Interaktion mit dem Inhalt einbezieht. GA4 misst auch "engagierte Sitzungen", also Sitzungen, bei denen der Nutzer mindestens 10 Sekunden auf der Website verbringt, eine Conversion-Aktion durchführt oder zwei oder mehr Seitenaufrufe tätigt.
Diese Änderung spiegelt das Bestreben von Google wider, Webmastern und Marketern ein detaillierteres und nuancierteres Verständnis davon zu geben, wie Nutzer mit ihren Websites interagieren. Statt sich nur darauf zu konzentrieren, ob Besucher sofort gehen (Bounce Rate), ermöglicht GA4 eine tiefere Analyse darüber, wie Nutzer mit der Seite interagieren und wie wertvoll ihre Sitzungen sind.