Das ständige Wachstum der E-Commerce-Branche hat zur schrittweisen Übernahme von Praktiken geführt, die sich in anderen Sektoren als erfolgreich erwiesen haben. Mit Praktiken meinen wir viele Prozesse, Berichte, Kennzahlen, Ansätze und mehr.
Business Intelligence wird definiert als der Prozess des Sammelns, Analysierens und Interpretierens von Daten, um die Ergebnisse im Entscheidungsprozess zu nutzen. Im Kontext des E-Commerce zielt Business Intelligence darauf ab, verfügbare Daten zu nutzen, um Einblicke zu geben und Strategien zur Optimierung und zum Wachstum von E-Commerce-Unternehmen anzupassen.
Business Intelligence umfasst das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten, um die Entscheidungsfindung zu informieren.
Obwohl Business Intelligence abstrakt erscheinen mag, reduzieren sich ihre Aufgaben im Fall des E-Commerce darauf, jeden Aspekt des Betriebs eines Online-Shops zu unterstützen:
- Verkäufe
- Kunden
- Marketing
- Bestand und Logistik
- Markttrends
Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA)
In allgemeinen Interpretationen dieser Begriffe ist der Unterschied zwischen diesen beiden Konzepten erheblich. Im Kontext des E-Commerce ist die Unterscheidung jedoch weniger ausgeprägt und kann auf mehrere Definitionen eingegrenzt werden:
- BI konzentriert sich typischerweise auf aktuelle Key Performance Indicators (KPIs) und die Berechnung zahlreicher Kennzahlen, wodurch die Entscheidungsfindung auf der Grundlage aktueller und historischer Daten unterstützt wird;
- BA hingegen konzentriert sich auf tiefere Analysen, die Identifizierung von Trends und Mustern, den Aufbau von Verhaltensmodellen und mehr.
- BI hat einen großen Einfluss auf die aktuellen oder operativen Aktivitäten eines Online-Shops;
- BA hingegen hat mehr Einfluss auf strategische Aspekte, da es langfristige Trends untersucht.
Typische Business Intelligence Berichte für E-Commerce
Im E-Commerce wird BI genutzt, um eine umfangreiche Palette von Shopify-Berichten zu erstellen. Da die vollständige Nutzung der BI-Funktionen die Arbeit mit einem breiten Spektrum von Daten umfasst, ist die Erstellung eines maßgeschneiderten Data Warehouses eine Möglichkeit, nützliche und genaue Einblicke aus BI zu gewinnen.
Daten sind das neue Öl. Sie sind wertvoll, aber wenn sie unraffiniert sind, können sie nicht wirklich genutzt werden.
Obwohl es keine definitive Liste von Berichten gibt, da diese je nach Art der verkauften Produkte und Lieferanten variieren können, können grundlegende Berichte aufgezählt werden.
Verkaufsberichte
Shopify Verkaufsberichte sind das häufigste Beispiel:
- Allgemeine Verkäufe für einen bestimmten Zeitraum: Ein typischer Bericht, der Verkäufe nach Tag/Woche/Monat über einen festen Zeitraum anzeigt;
- Shopify Verkaufsbericht nach Produkt: Identifizierung der beliebtesten Produkte;
- Shopify Verkaufsbericht nach Kollektion: Entdeckung der beliebtesten Produktgruppen;
- ABC-Bericht: Segmentierung aller Produkte in drei Gruppen
(A - 70% des Umsatzes, B - 15%, C - alle anderen Produkte).
All diese Berichte können mit Daten aus der Webanalyse verknüpft werden, was ein Verständnis der Konversion für jedes Produkt ermöglicht. Auf diese Weise können grundlegende Gründe für gute oder schlechte Verkäufe bestimmter Produkte identifiziert werden.
Konversionsberichte (Webanalyse)
Dieses Set von Berichten ermöglicht eine detaillierte Verfolgung des Nutzerverhaltens während der Besuche eines Online-Shops.
Die Konversionsrate selbst bestimmt, wie effektiv ein Online-Shop Besucher in Kunden umwandelt.
Da Nutzer während des Auswahl- und Kaufprozesses mehrere Phasen durchlaufen, liegt der Schwerpunkt auf der Erkundung des gesamten Verkaufstrichters und der Konversion von Übergängen zur nächsten Phase.
Das Ergebnis der Arbeit mit Konversionsberichten ist die Verbesserung bestimmter Teile des Online-Shops, wie der Produktliste, der Produktseite, der Filterung, der Suche, der Auftragsbearbeitung, der Platzierung von FAQs und ähnlichen Elementen.
Kundenberichte
Diese Gruppe von BI-Berichten umfasst eine Reihe von Berichten, die das Kundenverhalten analysieren. Typische Beispiele sind die Berechnung des Customer Lifetime Value (CLV), RFM-Analyse und Segmentierung basierend auf verschiedenen Parametern. Shopify Verkaufsbericht nach Kunde bildet wiederum die Grundlage für den Aufbau oder die Verbesserung von Marketinginitiativen.
Marketingberichte und Werbung
Diese umfangreiche Gruppe von Berichten berechnet Dutzende von Indikatoren, wobei ROI ein wichtiger ist. ROI kann sowohl insgesamt als auch für jeden spezifischen Marketingkanal zu Optimierungszwecken berechnet werden.
Es ist erwähnenswert, dass zur Erstellung dieser Gruppe von Berichten die in der Datenbank des Shops gespeicherten Daten (Shopify, Magento oder andere Plattformen) nicht ausreichen.
Daten aus verschiedenen Marketing- und Werbeplattformen, die verwendet werden, müssen ebenfalls integriert werden.
In diesem Stadium wird die Schaffung eines maßgeschneiderten Data Warehouses, in dem Informationen aus verschiedenen Quellen gespeichert werden, entscheidend. Der sogenannte ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) wird hier nützlich.
Finanzberichte
Die Analyse von Gewinnen und Ausgaben, Margen und Rentabilität im E-Commerce ist ein Grundpfeiler des effektiven Geschäftsmanagements. Diese sind auch Elemente von BI.
Berichte können sowohl eine allgemeine Sicht als auch einen Fokus auf spezifische Produktgruppen, Anbieter usw. haben.
Es ist erwähnenswert, dass eine ganze Reihe von Steuerberichten ebenfalls in diese Gruppe fällt, die besondere Aufmerksamkeit erhalten sollte.
Bestandsberichte und Prognosen
Diese Gruppe von Berichten behandelt den verfügbaren Bestand und dessen effektives Management (wenn der E-Commerce mit seinem eigenen Bestand arbeitet). Beispiele sind Shopify Bestandswertberichte, Kostenberichte, Bestände nach Standorten und Shopify Bestandsplanungsberichte, unter anderem.
Supportberichte
Das Niveau der Kundenzufriedenheit mit dem Service ist entscheidend für die Gestaltung einer Marke und die Optimierung von Marketingaktivitäten. Daher müssen Berichte, die Indikatoren für die Kundenzufriedenheit mit der Kommunikation mit dem Supportdienst, NPS oder ähnlichen Kennzahlen ausgeben, auf der Überwachungsliste stehen.
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Was ist mit Daten?
Da Business Intelligence (BI) verschiedene Bereiche umfasst, erfordert eine qualitativ hochwertige Analyse auch eine erhebliche Menge an Daten.
Allein auf die in der Datenbank des Shops gespeicherten Daten zu vertrauen, reicht nicht aus.
Darüber hinaus ist es wichtig, Daten aus verschiedenen analytischen und Marketingdiensten unter einem einheitlichen Dach zu konsolidieren. In BI wird dies durch ein Data Warehouse erreicht.
Ein Data Warehouse dient als primäre Datenquelle für BI und integriert Daten aus dem Shop (Kunden, Bestellungen, Warenkörbe, Produkte, Bestand) und Drittanbieterdiensten wie Mailchimp, Facebook, Google Ads, Google Analytics und Search Console, Twilio, Help Scout, Zendesk und ähnlichen Plattformen.
Ein Data Warehouse ist die primäre Datenquelle für Business Intelligence, die Informationen aus verschiedenen verfügbaren Datenquellen enthält.
Sobald die Daten in einer einzigen Datenbank vereinheitlicht sind, werden sowohl einfache Berichte als auch gemischte Berichte, bei denen Daten aus mehreren Kanälen stammen, möglich.
BI-Tools für E-Commerce
Zunächst ist es erwähnenswert, dass die meisten E-Commerce-Systeme (Shopify, Magento, Shopware, Bigcommerce) über integrierte Berichtsfunktionen verfügen, die oft die grundlegenden Anforderungen an BI erfüllen. Für zusätzliche Verbesserungen kann man auf speziell für diese Plattformen entwickelte Lösungen zurückgreifen:
- Zum Beispiel wäre es für Shopify ein bedeutender Schritt in der Business Intelligence, Mipler Shopify benutzerdefinierte Berichte zu nutzen;
- Magento-Nutzer können eine ähnliche Erweiterung wie Mirasvit Advanced Reports in Betracht ziehen.
Die Vorteile dieser Lösungen umfassen relativ niedrige Kosten, nahtlose Integration mit E-Commerce-Systemen und sofort einsatzbereite grundlegende Konfigurationen und Berichte. Diese Systeme bieten auch zusätzliche Funktionen wie anpassbare Shopify Dashboards, E-Mail-Benachrichtigungen, Berichtsteilung und Integration mit Google Sheets.
Wenn eine umfassendere (und kostspieligere) Lösung erforderlich ist, sollte der Aufbau eines maßgeschneiderten Data Warehouses unter Verwendung von Extract, Transform und Load (ETL)-Prozessen und die Integration professioneller BI-Analysesysteme wie Microsoft Power BI oder Google Looker Studio in Betracht gezogen werden. Die Arbeit mit diesen Systemen erfordert mehr Investitionen in der Startphase und den Aufbau eines grundlegenden Satzes von Berichten. Langfristig erhält man jedoch eine Lösung, die nahezu vollständig die Anforderungen an Datenanalysen (BI) erfüllt.
Abschließende Gedanken
BI dreht sich um Daten, Antworten und Entscheidungen, die auf Daten basieren. Jedes E-Commerce-Unternehmen nutzt BI bis zu einem gewissen Grad, aber für kontinuierliches Wachstum sollten Entscheidungen zunehmend datengestützt sein. Dies ist mit der Implementierung eines umfassenden BI-Ansatzes erreichbar.
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