Ein Blick auf die Technik hilft E-Commerce, Ziegel und Mörtel
Hinter jedem profitablen Webshop steht ein Team mit beeindruckendem Wissen, das dazu beitragen kann, den Umsatz in stationären Geschäften zu steigern. So wie wir die Besucherzahl, die Konversionsraten, den Reingewinn und die Einkaufswege unserer Online-Kunden messen können, können wir das auch für unsere Shops tun.
Zu den Strategien, die wir erforscht haben, gehören:
Zählung der Besucherzahlen in unseren Filialen durch den Einsatz von Kameratechnik, die Ein- und Ausgänge erkennt.
Erfassung der Informationen der erfassten Kundenein- und -ausgänge und deren Übermittlung an Google Analytics über deren API.
Unser POS-System sendet Informationen über alle Einkäufe an Google, auch über deren API.
Wir haben jetzt eine Situation, in der wir Google Analytics für die Geschäfte nutzen können, so wie wir es für unser Online-Geschäft nutzen können. Wir können die Anzahl der Besucher, die Konversionsraten und die Korbwerte sehen. Wir können auch Spitzen- und Tiefstzeiten sehen. Der Zugriff auf diese Informationen in einer Echtzeitumgebung ermöglicht es uns, auf bestimmte Parameter zu reagieren - wie niedrige Konversionsraten, geringe Kundenzahlen und Kombinationen aus beidem.
Für jedes der oben genannten Szenarien erstellen wir dann verschiedene Aktionspläne (niedrige Konversionsraten entsprechen Superangeboten mit hohen Preissenkungen, Neuanordnung von Ladenauftritten usw.). Wir verfolgen den Kundenfluss anhand der Analyse der Aufzeichnungen der Kameras, um eine Reihe von Informationen herauszufinden, wie z.B. den Kundendurchlauf in den Geschäften, die Zeit, die Kunden in jedem Abschnitt des Geschäfts verbringen, und die Muster, in denen sie sich an einen Besucher wenden, um ihn in einen Verkauf umzuwandeln.
In unserem Fall, da jeder Laden seine eigenen Kampagnen, Rabatte usw. durchführen durfte, hatten wir Probleme damit, zu überprüfen, ob diese Kampagnen oder Rabatte auch korrekt waren. So haben wir Power Business Intelligence implementiert, das alle Aufträge durchsucht und nach vordefinierten Parametern inakzeptable Aufträge findet, und auf der Grundlage dieser Informationen werden die richtigen Maßnahmen ergriffen (wie das Stoppen der Kampagne oder das Ändern von Preisen.) Wir können jeden Auftrag aufschlüsseln, um genau herauszufinden, was der Grund dafür war, dass dieser Auftrag nicht abgeschlossen wurde.
Täglich werden die unvollständigen Aufträge überprüft und bei Bedarf Maßnahmen ergriffen. Mit Power BI versuchen wir, Produktgruppen wie z.B. Kondome zu segmentieren. Wir haben herausgefunden, dass der durchschnittliche Nettogewinn aus dem Verkauf von Kondomen (allein bei Kondomen) sehr niedrig war. Aber Bohraufträge, die Kondome enthalten, konnten wir sehen, dass Aufträge, die nur Kondome enthalten, uns etwa 8 Prozent der Nettogewinnmarge einbrachten. Beim Blick auf die Körbe fanden wir heraus, dass nur ein Bruchteil der Kondombestellungen Einzelbestellungen waren - 88 Prozent hatten mehrere Produkte in der Bestellung. Betrachtet man diese 88 Prozent der Aufträge mit mehreren Produkten, so stellte man fest, dass die durchschnittliche Reingewinnmarge 54 Prozent betrug.
Dies ermutigte uns, Kondome mit einem Nettoverlust zu verkaufen - aber damit verdoppelten wir den Umsatz mit Kondomen (obwohl wir bei Einzelproduktbestellungen Geld verloren) und erhielten dadurch achtmal so viele der 88 Prozent, die mehrere Produkte enthalten - und 54 Prozent des Nettogewinns. Damit haben wir unseren Reingewinn sogar deutlich gesteigert.
Mit Power BI kombinieren wir Aufträge und die Adwords-Daten. Hier sehen wir den tatsächlichen Nettogewinn für jede Kampagne. Mit diesem Tool konnten wir unseren ROI in Adwords um 90 Prozent steigern. Die Verwendung eines Echtzeit-Tools zur Überprüfung der Rentabilität von Adwords gab uns auch die Möglichkeit, die Auswirkungen von Verkaufspreisänderungen zu testen - in bestimmten Bereichen, zu unterschiedlichen Tageszeiten, an einem bestimmten Wochentag. Wir haben die Möglichkeit, die Verkaufspreise und das Aussehen des Produkts zu segmentieren, so dass wir verschiedene Szenarien testen können, um den besten Umsatz und Gewinn zu erzielen.
Darüber hinaus gibt uns der Einsatz von Google Analytics als strategisches Instrument die Möglichkeit, den Umsatz sowohl für unseren Webshop als auch für unsere stationären Geschäfte zu verfolgen. Diese Echtzeit-Tools sind über Mobiltelefone zugänglich und ermöglichen es so, auch aus der Ferne zu überwachen und proaktiv zu reagieren, um den maximalen Umsatz und Gewinn zu erzielen.
Die Datenerhebung gibt uns auch die Möglichkeit, den erwarteten Umsatz für einen bestimmten Tag zu prognostizieren, indem wir alte Verkaufsdaten für den gleichen Zeitraum verwenden, damit wir Entscheidungen auf der Grundlage der vorherigen Verkaufsperiode treffen können. Wir können die Anzahl der Personen, die für die Geschäfte an einem bestimmten Tag oder einer bestimmten Zeit benötigt werden, vorhersagen. Wir können Engpässe vorhersagen und Pläne machen, um dies zu vermeiden und so dem Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten.
Auch unsere Kaufprognosen können auf den Umsätzen der Vortage basieren. Wenn wir alle Aufträge gesammelt haben, können wir voraussagen, wann wir die Preise (Verkaufs- oder Einkaufspreise) ändern werden, indem wir aus früheren Aufträgen den neuen Nettogewinn auf der Grundlage geänderter Verkaufs- oder Einkaufspreise berechnen.
Henrik Castenlund ist E-Commerce-Manager des schwedischen Einzelhändlers M Shop.
