UZO Erfolg messen
Mit Hublify Analytics

Data driven Commerce bei uhrzeit.org

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Der Use Case - kurz und knapp

Kunde: uhrzeit.org - der gro√üe Online-Shop Deutschlands f√ľr hochwertige Uhren seit 2003 mit Store in der Hamburger City

Branche: Luxusg√ľter

Technologie: Eigene Shop-Technologie

Aufgabe: Analyse der Auftrags-, Produkt- und Kundendaten, um zu erkennen, welche Produkte und Marken bei wem zu h√∂herem Umsatz f√ľhren k√∂nnen

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Das √ľbergreifende Ziel war, teure Neukunden zu kosteng√ľnstigeren Bestandskunden zu konvertieren. Neukunden sto√üen √ľber die Niedrigpreisgarantie oder durch gezielte Rabatte beispielsweise am Black-Friday auf uhrzeit.org. Wie k√∂nnen diese Neukunden zielgerichtet angesprochen werden, damit sie nicht nur aufgrund des Preises, sondern aufgrund des passenden Angebots wiederkaufen?

Um dem Ziel, das sich viele Shop-Betreiber w√ľnschen, einen Schritt n√§her zu kommen, erfolgten mehrere Analysen mit Hublify (alle Daten sind ver√§ndert, geben aber im Verh√§ltnis die Situation wieder). 

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1. Wer sind die Wiederkäufer?

Je nachdem, welche Daten √ľber Kunden zur Verf√ľgung stehen, kann das Wiederkaufverhalten nach verschiedenen Kriterien wie Alter, Geschlecht, Wohnort, Firmen- oder Privatkunden bis hin zu intern angelegten Kundengruppen/Personas analysiert werden.

Bei uhrzeit.org spielt das Geschlecht bei der Produktauswahl, im Absatz und Umsatz eine große Rolle. Das sowieso schon männlich geprägte Klientel kauft auch häufiger wieder.

Entsprechend sollten Marketing-Botschaften noch stärker ausgerichtet werden auf männliches Publikum.

2. Wann kaufen Wiederkäufer wieder?

Gibt es besondere Zeitpunkte, die f√ľr Reaktivierungsma√ünahmen besonders g√ľnstig sind? Zeichnen sich Muster in den Kaufintervallen ab?

Mit Hilfe einer Kohortenanalyse √ľber Folgek√§ufe wird deutlich, dass die meisten Wiederk√§ufe im selben Monat oder im Folgemonat stattfinden. Im After-Sales-Prozess k√∂nnten also Reaktivierungsma√ünahmen mit hohen Erfolgschancen umgesetzt werden.

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3. Wie entwickelt sich der Warenkorbwert √ľber Folgek√§ufe?

Inwiefern lohnt es sich √ľberhaupt, in Bestandskunden zu investieren? Haben Wiederk√§ufer einen h√∂heren Warenkorbwert als Erstk√§ufer?

Es zeigt sich, dass der Warenkorbwert im Mittel leicht zunimmt, Wiederkäufer also im Durchschnitt einen höheren Umsatz generieren.

4. Welche Produktke eignen sich f√ľr Folgek√§ufe?

Was sind die Top-Seller f√ľr Erst- und Wiederk√§ufer? Bleiben Wiederk√§ufer einer Marke treu, das hei√üt, kaufen sie dieselbe Marke wieder? Wie bedeutungsvoll sind Preissegmente? Wer einmal eine Luxusuhr kauft, kauft immer Luxusuhren? Oder m√∂chte ein K√§ufer immer hochwertigere Uhren f√ľr sich kaufen oder angesagte Modelle?

Auch hier kann eine Kohortenanalyse √ľber Folgek√§ufe in Bezug auf Marken, Preissegmente oder Produktkategorien Aufschluss geben. Die Kunden von uhrzeit.org kaufen zu einem hohen Prozentsatz dieselbe Produktkategorie wieder. Produktvorschl√§ge sollten also fokussiert sein auf deren Lieblingskategorien.

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Quality Checks f√ľr fast 120.000 Produkte

Die Analysen sind nur so gut wie der Dateninput: Jede Analyse braucht eine fundierte und zuverl√§ssige Datenbasis. Wer eine Markenanalyse durchf√ľhren will, braucht zu jedem Produkt den dazugeh√∂rigen Brand. Mit einem Quality Check hat Hublify auf Knopfdruck die Vollst√§ndigkeit der Produktinformationen gepr√ľft, beispielsweise f√ľr das Datenfeld ‚Äěbrand‚Äú

Beliebige Datensätze miteinander in Bezug bringen

Interessant werden Analysen erst, wenn mehrere Datens√§tze miteinander verkn√ľpft werden k√∂nnen. Wenn beispielsweise Kaufhistorie, Marken oder Kundenmerkmale miteinander in Verbindung gebracht werden k√∂nnen.

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Manuellen Auswertungsaufwand durch vorgefertigte Reports sparen

Prinzipiell kann f√ľr fast jede Fragestellung ein individueller Report angelegt werden. Hublify enth√§lt f√ľr eine Vielzahl von eCommerce KPIs vorgefertigte Reports, damit die wichtigen Kennzahlen sofort abrufbar sind.

Insights into Execution: Aus Daten werden Taten

Was helfen viele Zahlen, KPIs und bunte Bilder, wenn aus der Erkenntnis keine Aktion wird? Eine Analyse, die ergibt, dass Kunden in Folgek√§ufen einer Marke treu bleiben, f√ľhrt nur zu mehr Umsatz, wenn am Ende eine Mailingliste entsteht, damit diese Kunden mit ihren Lieblings-Marken auch pers√∂nliche Empfehlungen bekommen k√∂nnen. Hublify bietet die M√∂glichkeit, diese Empf√§ngerlisten via csv zu exportieren, oder direkt √ľber eine Schnittstelle an andere Systeme weiterzugeben oder das Mailing direkt in Hublify auszuf√ľhren.