Predictive Analytics – Entwicklungspotential im E-Commerce

Ohne ein gutes Geschäftsmodell kommt ein Unternehmen der Net-Economy nicht über die Start-Up-Phase hinaus. Für den weiteren Erfolg hilft ein innovatives Online-Marketing-Konzept u.a. mit Predicitive Analytics.

E-Commerce

M-Commerce ist bereits etabliert

Mit der Verbreitung der Smartphones und Tablet-PCs begann auch der Aufstieg des M-Commerce. Dieses bietet viele Vorteile sowohl für Anbieter als auch Nachfrager. Dazu gehören ständige Erreichbarkeit, Personalisierung, Sicherheit beim Zahlungsverkehr, Geschwindigkeit und Komfort.

T-Commerce gehört die Zukunft

Etwas unbemerkt hat sich die Internetwirtschaft seit der Markteinführung der ersten Fernsehgeräte mit Internetanschluss zur zweiten Innovationswelle positioniert. Das interaktive Fernsehen (ITV) bzw. T-Commerce ermöglicht den Konsumenten während der Fernsehsendung oder in Werbespots Produkte und Dienstleistungen zu kaufen bzw. zu recherchieren. Auch werden Apps entwickelt, die es ermöglichen die ITV-Anwendung auf einem zweiten Gerät (Second-Screen) zu nutzen. Unternehmen mit neuen Marketing-Trends arbeiten hier bereits an der Umsetzung.

Besonderheiten des E-Commerce

Wichtig für den Markterfolg eines Unternehmens der Net-Economy irrtümlicherweise nicht allein der Verkauf eines Objekts bzw. der Anschluss eines Nutzers an eine Plattform. Vielmehr ist es wichtig, wie der Teilnehmer bzw. Nachfrager das Angebot nutzt. Dies führt von der Bildung der Kauf- und Nutzungsentscheidung (Einstellungsebene) zur freiwilligen Umsetzung (Teilnahme/Kauf – Handlungsebene) hin zur konkreten und problemorientierten Nutzung (Nutzungsebene). Erst wenn die Kunden dort angelangt sind, kann das Unternehmen mit den großteils hauptsächlich variablen Kosten Gewinne erzielen. Zur dritten Stufe gelangt man umso leichter, je mehr man seinen Kunden kennt.

Zielgruppen einteilen

Aufgrund dieser Erkenntnis ist es besonders wichtig seine Kunden, welche heutzutage meist hybride Kunden sind, in die verhaltenstypischen Zielgruppen einzuteilen. Die Marktsegmentierung erfolgt dabei meist nach Verhaltensweise, Einkaufsmotiven, Value&Lifestyle bzw. Produkten&Kanälen. Hierbei bietet das Internet große Vorteile im Vergleich zum stationieren Handel der Real-Economy, da Kundenbedürfnisse im Internet ganz anders und viel kostengünstiger herausgefiltert werden können. Das Kundenverhalten ist über die Nutzungspuren (Cookies), Web Analytics und Clickstream-Analyse detailliert nachvollziehbar. Über die nicht-reaktive Datensammlung entstehen mithin große Datenmengen. Wie schön wäre es als Shopbetreiber, wenn man wüsste, was ein Kunde kaufen möchte und warum.

Wie hilft Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist eine Kombination aus Statistik, Data-Mining und Operations-Research. Damit sind Prognosen möglich, die es dem Unternehmer ermöglicht, die Streuverluste von Marketing-Maßnahmen zu reduzieren. Weiterhin kann einem Kunde, dessen Bedürfnis identifiziert wurde, ein zugeschnittenes Angebot angezeigt werden. Dies verhindert eine Überforderung durch die große Produktpalette im Online-Handel. Weiterhin unterstützt Predictive Analytics im E-Commerce auch Techniken wie das Cross-Selling und sogar das Up-Selling, d.h. dem Kunden ein teureres Produkt zu verkaufen. Weiterhin hilft es auch, die Logistik-Prozesse zu beschleunigen, wenn sich vorhersagen lässt, welches Produkt wann und wo benötigt wird. Bspw. verlagert Amazon bereits die Lagerbestände vorausschauend in Richtung des Lieferorts. Die Technik die dahinter steht ist predictive analytics, welche mit den Zahlen der Vergangenheit die zukünftige Entwicklung vorhersagbar macht.

Closed-Loop-Architektur als Basis

Ein eCRM-System erleichtert den Einstieg dorthin. In diesem werden alle Komponenten des Verkaufs- und Marketingprozesses zur sog. Closed-Loop-Architektur zusammengeführt. Das Analytische CRM stellt darin die Basis dar und dort findet die Datensammlung (Data-Warehouse) bzw. die Datenaufbereitung (Data-Mining) statt. Sämtliche Prozesse im Zusammenhang mit Transaktionen werden sodann im Operativen CRM abgewickelt. Der dritte Bestandteil ist das Kollaborative CRM, welches die Kommunikationskanäle zum Kunden integriert. Das System hilft den Wert des Kunden (Customer Lifetime Value) möglichst auszuschöpfen und hilft aktiv Kundenabwanderung zu minimieren.

Wo anfangen?

Aller Anfang ist schwer, daher sollte zunächst mit direkt messbaren Zielen angefangen werden um später die Methodik Schritt für Schritt zu verfeinern und auszuweiten.

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