Operational Excellence im eCommerce ist unsexy? Olaf Grüger, Go eCommerce

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Operational Excellence ist "unsexy"?

Olaf Grüger go@goecommerce.de ++49 171 4826523

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Agenda

1. Wer bin ich

2. Erfolgsfaktoren im eCommerce

3. Herausforderungen

4. Pflicht und Kür

5. Zusammenfassung

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Intro: Wer bin ich?

Referenzen:

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Organisation / Know-How der Mitarbeiter

ProzesseundDaten

Technik

Sortiment

+ Preise

Service

WerbungCRM

Website

Image

Erfolgsfaktoren eines Webshops

Herkunft: Javelin-Group 2008, angepasst.

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Relevante DatenquellenDaten aus Online

Marketing Kanälen (zum Beispiel Google

Adwords: Kosten, Impressionen)

Trackingdaten: Bestellungen,

Umsätze, Artikel

Backend: Retouren, Stornierung, Fakturierung,

Lieferzeit

Technische Daten: Devices, Browser, IP

Location, Ladezeiten, etc.

CRM: Kundenart, Kundenwert,

Customer LifetimeValue

Einkaufsdaten: Bestand,

(-sreichweite)Marge

PIM: Anzahl Produktbilder, 3D, Video, Textlänge,

Kundenbewertung, etc.

Weitere Daten von Wirtschaftsauskunftei

en, Social Media Netzwerken, etc.

DWH

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GIGO-Prinzip

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Datenpools und MessmethodikenFehlerquellen

• Pixel nicht / nicht richtig / nicht konsistent eingebaut (z.B. eMail Pixel zur Messung der OR oben oder unten eingebaut?)• Tags/Parameter/Kennungen nicht eineindeutig oder

doppelt vergeben • Falsche Zuordnung / Kategorisierung der Grunddaten

(Produkte, Kunden, etc.) • Unique identifier sind doch nicht so unique oder

führende Systeme für Daten sind doch nicht führend• Wie aktuell sind meine Daten? Near realtime, tagesaktuell,

wöchentlich, monatlich?• Unklare Definitionen – oder Definitionen sind falsch

umgesetzt!• Abweichungen der Messdaten in 2 Systemen bis zu15%• Human factor: no one, Werkstudenten/Trainees, PM, TL, VP?

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Best eCommerce Tool ever?

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Vom Umsatz zum ErtragDetaillierte Kostenrechnung vorhanden?

Quelle: http://www.shopanbieter.de/knowhow/pdf/controlling-ecommerce-low.php

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Verfügbarkeiten von Produkten?

• Same Day• Next Day• Nachlieferung/

Nachbestellungbeim Lieferanten

• Dropship• Etc.

Verfügbarkeits-INDEX entwickeln!!

• Lagerbestand, Lagerbestandsreichweite

• Farben und Größengänge?Variante XS S M L XL XXL Summe Verfügbarkeit

last week 2 4 6 6 2 2 22

L1 0 0 0 0 0 0 0 --

L2 8 4 0 0 3 7 22 -

L3 2 4 6 6 2 2 22 ++

L4 22 0 0 0 12 10 44 -

L5 1 2 3 3 1 1 11 +

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Und was mache ich damit?

• Reihenfolgensteuerung der internen Suche

• Nicht verfügbare / schlecht verfügbare Produkte aus allen Datenfeeds:RE, PSM, Affiliate, Retargeting, Produkt-Display, Marktplätze (amazon, ebay)

• Berücksichtigung in den Google AdwordsKampagnen (Marken, Kategorien, etc.)

• Regionalität? (z.B. Autokauf)

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… und Retourensünder

Produkte (z.B. Abendkleider)

… und Kunden(mehr dazu später…)

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Produktmanagement

•Kundengruppe (NK?)

•Wettbewerbspreise

•Deckungsbeitrag

• Lagerbestands-reichweite

•#Bilder

•# Ratings und ∅Ratings

•Retourenquote

•Weitere Einflußfaktoren?

• Produkt•Marke/Hersteller, Kategorie, etc.•Abverkäufe (Stück/Umsatz)• Traffic, +quellen•Conversion• Preis (+ Gutscheine?)•Marktanteil (z.B. GfK-Zahlen)

Analog für Search, Browse, Category, Brand, etc.Analog für Search, Browse, Category, Brand, etc.

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Amazon.com Add-In-Programm

Werden höhere Warenkörbe vor allem über niedrigpreisige

Ergänzungs- oder Zubehörartikel erzielt, dann besteht die Gefahr,

dass die dadurch verursachten Abwicklungskosten den potentiellen

Ertrag des höheren Warenkorbs mehr als nivelliert!

Herkunft: Amazon.com http://www.amazon.com/JTD-Enterprises-Club-Cleaning-Brush/dp/B007OJY6SC, eigene Recherche Juli 2012

Amazon.com Add-In-Programm verkauft niedrigpreisige Produkte erst ab einem Warenkorbwert von über $25.

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Dynamische Preise und Monitoring

Analysis from price intelligence firm Profitero reveals that Amazon.com implements more than 2.5 million price changesevery day, compared with just over 50,000 total price changes by brick-and-mortar retailers BestBuy and Walmart throughout the entire month of November 2013.

Analysis from price intelligence firm Profitero reveals that Amazon.com implements more than 2.5 million price changesevery day, compared with just over 50,000 total price changes by brick-and-mortar retailers BestBuy and Walmart throughout the entire month of November 2013.

Price-MonitoringPrice-Monitoring

Other analysis from monitoring tools (e.g. Preisanalytics) compare selection and pricing of different retailers on segments such as product, category, price points, etc. per brand and country.

Other analysis from monitoring tools (e.g. Preisanalytics) compare selection and pricing of different retailers on segments such as product, category, price points, etc. per brand and country.

Dynamic PricingDynamic Pricing Price-ElasticityPrice-Elasticity

It is a measure of responsiveness of the quantity of a good or service demanded to changes in its price.

It is a measure of responsiveness of the quantity of a good or service demanded to changes in its price.

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KundenKunden

inaktiv

aktiv

1. Neukunden1. Neukunden 2. Stammkunden*

1

2

4

①①①① Initiierung Kundenbeziehung

②②②② StabilisierungKundenbeziehung

③③③③ IntensivierungKundenbeziehung

④④④④ ReaktivierungKundenbeziehung

3. Reaktivierung

Einmal-Besteller

3. Reaktivierung

Einmal-Besteller

CRM!? – Customer Relationship Management

Interessenten

3. Reaktivierung

ex-Stammkunden

3. Reaktivierung

ex-Stammkunden

Y1Y2 Y3

3

Know-How:• Kosten/NCAC?• Kundenwerte?• Retention Rate?• OMA-Kanal?• Produkte/Marken?• €-Hebel?

Exkludieren:- Retournierer?- Zahlungsverzug?- KS-Problem?

Steuerung:• Kampagne j/n• Frequency Cap • Zahlungsarten• …

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Multi-Kanal-Kampagnen (B2C, B2B) (zeitlich aufeinander abgestimmt)

Onsite/Mobile

PrinteMail Push Notifications Display …

Retargeting

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Otto.de: Testing von monetären Hebeln in Online und Offline Marketingkanälen für die diversen Zielgruppen und Funneloptimierung.

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Kernprozesse optimieren!

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Funneloptimierung ist extrem wichtig!

Abbruchrate um 21,6 % gesenkt

Herkunft: http://blog.optimizely.de/2014/04/23/wie-autoscout24-durch-ab-tests-die-abbruchrate-um-216-senkte/

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A/B Tests nach Ergebnis bewerten

Beispiel 1

Variante Traffic CR0 Orders ASP Umsatz Retourenquote NUMS Ergebnis

1 10.000 2,2% 220 65 14.300 45% 7.865 xx

2 10.000 3,0% 300 65 19.500 65% 6.825 xx

Beispiel 2

Variante Traffic CR0 Orders ASP Umsatz Retourenquote NUMS Ergebnis

1 10.000 2,2% 220 65 14.300 45% 7.865 xx

2 10.000 3,0% 300 65 19.500 45% 10.725 xx

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IT-Problem: „1 second longer page loadtime means 9% lower conversion“

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UX: was sieht der Kunde?browser size tool, etc.

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Tipp: Daten aus IPOs und AGs

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Tipp: Daten aus IPOs und AGs

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Zusammenfassung

Operational Excellence:

• Kenne Deine Tools und KPIs in und auswendig!

• Erhebe die relevanten Daten!

• Fix the Basics!

• Prozesse (technisch – fachlich)!

• Zentralisieren – Standardisieren – Automatisieren - Kontrollieren

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Danke / Fragen?

Kontakt: Olaf Grüger go@goecommerce.de

Web Analyse und Business Intelligence als Basis für die aktive Steuerung von Webshops

eCommerce istunsexy: Operational Excellence imeCommerce

Chancen und Risiken des Verkaufs via Amazon