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Höhere Deckungsbeiträge im Onlinekanalmanagement: Eine Fallstudie aus dem eCommerce

Web Analytics Customer Journey_klein

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben einen Fashion-Onlineshop und haben ein zusätzliches Marketingbudget von 20.000 Euro erwirtschaftet. Mit diesem Budget möchten Sie neue Onlinekanäle erschließen. Wie gehen Sie vor?

 

Der Testlauf

Von einem Shopbetreiber-Kollegen haben Sie gehört, dass Mode-Blog A und Mode-Blog B als Werbeplattform für Ihr Produktsegment sehr gut geeignet sind. Da Blogs bisher nicht zu ihrem Kanal-Portfolio gehören, beschließen Sie, Ihre zusätzlichen 20.000 Euro Marketing-Budget testweise zu gleichen Teilen in A und B zu investieren – und sich nach einem Monat erfolgsbasiert für einen von ihnen zu entscheiden.

Gesagt, getan: 10.000 Euro fließen in Kanal A, 10.000 Euro in Kanal B. Webanalytics anschmeißen, zurücklehnen, Ergebnisse abwarten.

 

Die Erfolgsmessung

Ein Monat später. Sie checken Ihre Webanalytics und sehen folgendes Bild:

Deckungsbeitrge Onlinekanalmanagement Report minubo
Onlinekanal-Performance gemessen mit Webtracking: Conversion Rate, Umsätze.

Bingo! Das Ergebnis ist eindeutig – künftig werden Sie das komplette Budget von 20.000 Euro in Blog A investieren.

Nach dieser Entscheidung gibt’s erstmal Mittagspause: Lunch mit einem alten Freund, der mittlerweile in der IT-Abteilung eines Onlineshops für Sportschuhe tätig ist. Freudig erzählen Sie von Ihrem geschickten Schachzug im Kanalmanagement – und ernten mahnende Worte:

 

Vorsicht! Webanalytics sind nicht genug!

Ihr Freund weiß, wovon er redet – zusammen mit einem BI-Dienstleister hat er für seinen eigenen Shop erst kürzlich eine Business Intelligence Lösung implementiert. Schon jetzt zeigt die Erfahrung: Nur die Integration von Online- und Offline-Daten (konkret vor allem von Webanalytics und Warenwirtschaft) schützt vor gefährlichen Margen-Vernichtern wie Retouren und hohen Wareneinsatzquoten, die die Deckungsbeiträge einzelner Online-Kanäle entscheidend beeinflussen. In Webanalytics-Systemen bleiben diese Kennzahlen unsichtbar. Was nützt ein hoher Brutto-Umsatz (vor Retouren), wenn er durch zahlreiche (und teure!) Rücksendungen zu einem Großteil wieder zunichte gemacht wird und letztendlich nur einem geringen oder sogar negativen Deckungsbeitrag entspricht?

 

Jetzt aber richtig: Anbindung einer BI-Lösung

Um der Sache auf den Grund zu gehen und schnellen Einblick in Ihre Daten zu erhalten, registrieren Sie sich online für die Demo einer eCommerce SaaS BI-Lösung auf eigenen Daten. Das Bild, das sich Ihnen auf Basis der nun ganzheitlich generierten Kennzahlen bietet, ist erstaunlich:

Deckungsbeitrge Onlinekanalmanagement Report 2 minubo
Onlinekanal-Performance gemessen mit Business Intelligence: Retouren, Wareneinsätze, Deckungsbeiträge.

21.000 Euro Differenz zwischen den resultierenden Deckungsbeiträgen – und zwar zugunsten von Kanal B! Die Investition des vollständigen Budgets in Kanal A erscheint nun geradezu absurd. Stattdessen werden die 20.000 Euro Marketingbudget fortan gänzlich in Kanal B fließen und damit deutlich höhere Profite erzielen.

 

Fazit

Online- und Offline-Prozesse greifen im eCommerce an zahlreichen Stellen ineinander. Um Budgets effizient auszusteuern, ist eine ganzheitliche Darstellung der relevanten Kennzahlen deshalb unabdingbar: Onlinedaten aus den Webanalytics müssen mit Offline-Daten aus der Warenwirtschaft verknüpft werden und ganzheitlich analysierbar sein. Andernfalls können Deckungsbeiträge pro Onlinemarketing- oder Vertriebskanal nicht identifiziert werden – fatal im Falle versteckt bleibender Margen-Vernichter wie zum Beispiel hoher Retourenquoten. Ohne BI-Lösung, nur auf Basis reiner Webanalysedaten, kann es nur allzu schnell passieren, dass große Teile hoher Budgets für vermeidbare Retourekosten verbrannt werden.

 


FAKTEN:

  • Onlineshops verzeichnen bis zu 60% Umsatzeinbußen durch Retouren (Studie: Trusted Shops)
  • 55% Prozent der Onlineshops arbeiten nicht mit Retourewahrscheinlichkeiten (Studie: ibi research)
  • 32% Kostenersparnis, wenn schlecht laufende Kanäle und Kampagnen rechtzeitig abgeschaltet werden (Studie: nextel BI Solutions)



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