Warum Sie den Daten (und nicht Ihrem Bauchgefühl) für den E-Commerce-Erfolg vertrauen sollten

Matts Hintergrund [1:07]

Nimble Gravity ist eine Gruppe von Berater:innen und ein kollaboratives Expertenteam, das von der Kraft der Daten begeistert ist. Sie sind der Meinung, dass Daten in vielen Fällen mehr Gewicht haben als Meinungen, und versuchen, das in die Bereiche einzubringen, in denen sie tätig sind, nämlich E-Commerce, Strategien zur digitalen Transformation, Data Science, Analytik und auch Engineering.
Sie bestehen seit etwa drei Jahren.
Sie sind ein Freundes- und ehemaliges Kolleg:innen-Team.
Sie arbeiten mit 10–20 Organisationen zusammen.

Was macht ein Head of Practice für digitale Transformation, E-Commerce und Strategie? [2:07]

Unterstützung einer jungen Marke beim Launch ihrer ersten Website.
Beratung einer Organisation, die sich in einem großen digitalen Transformationsprozess befindet, hinsichtlich der eigenen Erfahrungen in der Vergangenheit, auf welche Herausforderungen sie gestoßen sind, welche Plattformen sie genutzt oder nicht genutzt haben – und warum.
Unterstützung von Unternehmen bei Auswahlprozessen.
Aus strategischer Sicht:
- Beurteilung der Qualifikation im Unternehmen und Verständnis dafür, wie die Dinge dort ablaufen.
- Mit Agile arbeiten und dieses Konzept ins Unternehmen einführen und coachen.
- Managementberatung und Managementstrategie, wie man sie typischerweise von den großen Beratungshäusern kennt, etwa von einem der Big Four Berater.

Warum ist es wichtiger, Daten zu vertrauen als dem eigenen Bauchgefühl oder Geschäftssinn? [3:55]

Matt gibt ein Beispiel aus seiner vorherigen Firma. Er kam ins Unternehmen und entschied sich dafür, Display-Werbung im Bereich Elektronik zu testen. Ingenieur:innen mochten keine typischen, grell und auffällig gestalteten Werbeanzeigen. Sie bevorzugten Anzeigen, die wie Schaltpläne aufgebaut waren, sich in den Hintergrund einfügen und keine CTA-Elemente haben.
Sie müssen in die Daten eintauchen, denn die Kund:innen zeigen Ihnen, was funktioniert. Vorgefertigte Ideen treffen nicht immer ins Schwarze.
Sie haben A/B-Tests gemacht und festgestellt: Je mehr sie iteriert haben, umso besser wurden die Ergebnisse.

Welchen wichtigen Messwert übersehen Inhaber:innen von E-Commerce-Unternehmen häufig – und warum ist er so bedeutsam? [7:23]

Es gibt eine Dreiergruppe: Wiederkaufsrate, Kaufhäufigkeit und Klickrate.
Wiederkaufsrate: Es ist wichtig zu wissen, wie lange es dauert, bis ein Kunde erneut kauft. Wenn Sie diese Rate kennen und einige Kund:innen sie überschreiten, sollten Sie aktiv werden und sie erneut ansprechen.

Wie hat Matt diesen Wert erfolgreich nachverfolgt? Gibt es Tricks oder Tools, die das erleichtern? [9:40]

Excel ist ein großartiges Werkzeug dafür. Wenn Sie Millionen von Datensätzen haben, müssen Sie allerdings auf ein größeres Daten-Tool ausweichen.
Es gibt tolle Tutorials, wie man Wiederkaufsraten oder RFM-Analysen berechnen kann.
Amazon hat auf Amazon Science Informationen über ihr Modell zu wiederkehrenden Käufen veröffentlicht und wie sie das berechnen.
Jedes Daten-Transformationstool, mit dem Sie gut zurechtkommen, eignet sich.

Wie kann die Nachverfolgung dieser Art von Daten dabei helfen, ein Geschäft auszubauen? [11:47]

Diese Art von Daten lässt sich zur Prognose nutzen, denn Sie können abschätzen, wann ein Kunde voraussichtlich den nächsten Einkauf tätigen wird.
Sie können sich empfohlene Zeitpunkte für E-Mail-Kampagnen an Ihre Kund:innen ansehen, das Messaging Ihrer Webseite anpassen, Outbound-Kampagnen steuern und zeitlich begrenzte Angebote machen. All das können Sie intelligent gestalten – denn wenn Sie eine Winback-Kampagne machen, kennen Sie den kleinen Teil der Verbraucher:innen, die Sie tatsächlich vergessen haben oder sich anderswo umsehen. Das spart Budget, im Gegensatz dazu, die ganze Kundschaft unabhängig vom Verhalten mit Angeboten zu überhäufen.

Lässt sich aus diesen Daten ein Abomodell entwickeln? [14:10]

Kann das Vertrauen auf das eigene Bauchgefühl statt auf Daten auch zum Erfolg führen? [15:52]

Gerade bei Innovationen besteht oft ein Mangel an Daten. Man denke an das iPhone – ein großer Erfolg. Als es entwickelt wurde, gab es allerdings kaum Marktdaten, die dieses Produkt rechtfertigten (vergleichbare Produkte waren Palm Pilots).
Auch in der Musikproduktion: Es gibt zwar KI, die voraussagt, welche Songs Erfolg haben, aber das Bauchgefühl von Künstler:innen ist dennoch wichtig.

Interview-Highlights