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Wichtige Kennzahlen für erfolgreichen eCommerce (I): Traffic, Average Session Duration, Conversion Rate, Average Order Value

Business Intelligence… wovon reden wir hier eigentlich!?
Ein Ratgeber in 6 Episoden.

In diesem Artikel – Episode 3: Traffic, Average Session Duration, Conversion Rate, Average Order Value – wir geben Ihnen die Definition einiger grundlegender eCommerce-Kennzahlen an die Hand!

 


Darum geht es in dieser Blog-Serie:

Business Intelligence. Simples Bullshit-Bingo oder ein Begriff mit Substanz? Geht mich das was an oder hab ich den Begriff bis morgen eh schon wieder aus meinem Vokabular gestrichen? Oft gehört, doch nie erklärt? So oder so – Business Intelligence ist sicherlich ein Begriff, der in vielen Köpfen Fragen offenlässt.
Abhilfe schafft dieser Ratgeber in Form von sechs aufeinanderfolgenden Blogartikeln – basierend auf unserer umfassenden BI-zentrierten Beratungs- und Entwicklungstätigkeit im Online-Sektor. Für alle, die es genauer wissen wollen. Und speziell für Online-Händler.

EPISODENVERZEICHNIS


 

Wichtige Kennzahlen für erfolgreichen eCommerce (I):
Traffic, Average Session Duration, Conversion Rate, Average Order Value

Und erfolgreicheren. Und erfolgreichereren. Und erfolgreicherereren.

In den Episoden 3 bis 5 unserer BI-Blogserie geben wir Ihnen eine fundierte Einführung in unsere Top-Kennzahlen für den erfolgreichen Onlinehändler. Dabei fangen wir hier, in Episode 3, mit der noch sehr grundlegenden Basis an und werden uns dann durch konkrete Fragestellungen wichtige Zusammenhänge erklären.

Vielleicht erscheint es Ihnen banal, dass wir dabei auch die üblichen Verdächtigen wie z. B. Traffic und Conversion Rate nennen, doch zum einen sind und bleiben klare Definitionen auch dieser grundlegenden Begrifflichkeiten das A und O eines erfolgreichen BI-Projekts, zum anderen liegt der große Mehrwert letztendlich in der bereichsübergreifenden Verknüpfung all dieser und weiterer Elemente.

Eine Auswahl der wichtigsten Kennzahlen, die Sie in Ihrem Data Warehouse täglich im Blick haben sollten, könnte z. B. folgendermaßen aussehen:

  • Traffic, Average Session Duration, Conversion Rate, Average Order Value
  • Umsatz-Kennzahlen, Kosten-Umsatz-Relation
  • Retourenquote
  • Kunden-Kennzahlen, Wiederkaufrate
  • Customer Lifetime Value

Die Erklärungen zum ersten Block erhalten Sie in der vorliegenden Episode unserer BI-Blogserie, der zweite bis vierte folgt in Episode 4 und der Customer Lifetime Value schließlich bekommt eine eigene Episode (5) gewidmet.

Auf geht’s:

 

1. Traffic

  • Datenquelle: Webtracking-Tool/Shop-System
  • Einheit: Anzahl der Unique Visits bzw. der unterschiedlichen Cookie-IDs
  • Berechnung: Unique Visitors je Zeiteinheit
  • Verantwortung: Marketing
  • Wichtigste Fragestellung: [Kurzfristig] Erreiche ich den Traffic, den ich benötige, um eine genügend hohe Anzahl an Conversions zu generieren? Steht mein Traffic in einem adäquaten Verhältnis zu dieser Anzahl an Conversions (s. Punkt 2: Conversion Rate)? [Langfristig] Welcher Kanal generiert, im Verhältnis zum Deckungsbeitrag, den meisten Traffic?

Die erste und wichtigste Kennzahl im eCommerce ist der Traffic. Zunächst einmal misst der Traffic „nur“, wie viele Besucher (Unique Visitors) in Ihren Shop kommen. Aber ohne Traffic keine Conversion, ohne Conversion kein Umsatz. Erste Schritte der Analyse: Woher kommt der Traffic? Was bringt er ein? Doch erfolgreichere Shops gehen noch einen Schritt weiter.

Bezahlter Traffic ist eine sehr direkte Steuerungsgröße, da sie in Echtzeit gemessen und ausgewertet werden kann. Die Allokation von Marketingbudgets in Search Engine Marketing wie z. B. Google Adwords erfolgt meist „nur“ nach dem flachen Prinzip: „Wie viel haben wir bezahlt, um welchen Umsatz zu erzielen?“

Unbezahlter Traffic zeigt an, wie bekannt ein Shop als Marke ist – zu einem großen Teil fließt hier aber natürlich auch die Frage ein, ob das verantwortliche Marketing seine SEO-Hausaufgaben gemacht hat. Der unbezahlte Traffic ist nur mittelfristig beeinflussbar; beim Start eines Online-Shops liegt er nahezu bei 0%. Durch klug umgesetzte Search Engine Optimization (SEO) landet der eigene Shop dann aber immer weiter oben in den unbezahlten Suchergebnissen

Im Idealfall und im Rahmen einer soliden Planung sind Zielwerte, deren Abweichungen im Dashboard täglich einem Soll-/Ist-Vergleich unterzogen werden, je Kanal definiert. Auf Basis einer ganzheitlichen Kanalanalyse sollte der Traffic dann nach verschiedenen Kriterien bewertet und ausgesteuert werden. Welcher Kanal/Unterkanal liefert bessere, wiederkaufende Kunden, weniger Retouren und höhere Bestellwerte je Warenkorb?

 

2. Average Session Duration

  • Datenquelle: Webtracking-Tool/Shop-System
  • Einheit: Zeit
  • Berechnung: Summierte Dauer aller Shopbesuche / Anzahl der Shopbesuche
  • Verantwortung: Marketing
  • Wichtigste Fragestellung: Wie kann ich meinen Webshop und seine Inhalte optimieren, um ihn für Besucher interessant zu machen und ihre Aufenthaltsdauer im Shop entsprechend zu verlängern?

Während der Traffic lediglich Auskunft darüber gibt, wie viele Besucher überhaupt in einem Onlineshop landen, zeigt die Average Session Duration an, wie gut er in der Lage ist, die Besucher auch zu halten. Kann ich einen hohen Traffic verzeichnen, messe aber eine geringe Average Session Duration, muss ich meinen Shop offensichtlich anpassen, um ihn für potentielle Kunden attraktiver zu gestalten. Hierbei kann ich beobachten, wie sich die Average Session Duration mit der Anpassung von Seitenaufbau/-angebot/-layout etc. verändert und bin somit in der Lage, meinen Shop für einen ausgedehnten Aufenthalt meiner Kunden gezielt optimieren.

Auch für eine ganzheitliche Kanalanalyse kann die Average Session Duration relevant sein: Zeigen die über einen bestimmten Kanal gewonnenen Besucher eine auffällig hohe Verweildauer im Shop (dann natürlich differenziert berechnet für den Besucherstrom aus einzelnen Kanälen), in Verbindung vielleicht sogar mit auffällig positiven Werten anderer Kennzahlen wie z. B. der Conversion Rate oder des Average Order Value (s. u.), so kann das einen Ausbau des betreffenden Kanals ratsam machen.

 

3. Conversion Rate

  • Datenquelle: Webtracking-Tool/Shop-System
  • Einheit: Prozent
  • Berechnung: Anzahl Bestellungen je Unique Visits
  • Verantwortung: Marketing
  • Wichtigste Fragestellung: Welche Online-Kanäle bieten die beste Conversion Rate – vor und nach Retouren?

Die Conversion Rate misst, wie gut ein Shop funktioniert. Webtracking-Tools können die Conversion von jedem Knopf oder Produktfoto im Shop messen. Wichtig auch: Wie viele Warenkörbe werden gepackt? Für die Betrachtung auf aggregierter Ebene ist zunächst interessant, wie viele Besucher dann auch tatsächlich etwas gekauft (konvertiert) haben. Je nach Sortiment, Angebot und zum Teil auch dem spezifischen Geschäftsmodell variieren Conversion Rates sehr stark. So ist die Conversion Rate eines „normalen“ Online-Shops in der Regel wesentlich niedriger als die eines Private Shopping Clubs.

Viele Bemühungen, die Conversion Rate zu optimieren, sind auf den Shop ausgerichtet: Stimmt die Usability? Sind die Buttons an der richtigen Stelle, haben die richtige Farbe? Ist der Kaufprozess schnell und einfach? Bei einer ganzheitlichen Betrachtung sollten Sie aber auch Kennzahlen aus der Warenwirtschaft, z. B. die Verfügbarkeit der Artikel in den Kerngrößen, sowie technische Daten wie die Ladezeiten Ihres Shop-Backends hinzuziehen.

 

4. Average Order Value (AOV)

  • Datenquelle: Webtracking-Tool/Shop-System
  • Einheit: Euro (inkl. MwSt.) (oder: Stückzahl)
  • Berechnung: Nachfrage-Umsatz / Anzahl Bestellungen (oder: Bestellte Stückzahl insgesamt / Anzahl Bestellungen)
  • Verantwortung: Marketing
  • Wichtigste Fragestellung: Welche unterschiedlichen AOVs erziele ich je Online-Kanal und Kundengruppe – vor und nach Retouren?

Der AOV zeigt den durchschnittlichen Wert des Warenkorbs an: Wie gut funktioniert das Cross-/Upselling (Cross = Der Warenkorb enthält Artikel aus verschiedenen Produktkategorien; Up = Höherpreisige Artikel werden verkauft)? eCommerce-Profis messen und tracken den Ziel-AOV, der zur Deckung von variablen/fixen Kosten notwendig ist.

 

Weiter geht’s mit Umsatzarten, KUR, Retourenquote, Kunden-Kennzahlen und Wiederkaufrate – in Episode 4 unserer BI-Blogserie!

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