Bessere eCommerce Performance durch intelligente Clickstream-Datenanalyse

Wie Sie mit Process Mining kostspielige Stolpersteine aus der Customer Journey entfernen

Ob Website Tracking oder eCommerce Tracking: als Online Marketer kennen Sie die goldene Regel “Setzen Sie sich messbare Ziele, die Sie mit Ihrer Website / mit Ihrem Shop erreichen wollen”. Entsprechende Wegweiser können nun Marketing KPIs (z. B. Return on Advertising Spend, Net Promoter Score, Email Open Rate), Operational KPIs (z. B. Average Delivery Time, Time to Market) oder auch Sales KPIs (z. B. Number of Leads in Sales Funnel, Average Time for Conversion) sein. Sehr wichtige eCommerce KPIs sind außerdem Conversion Rates, Cost-per-Click und Cart Abandonment Rates. All diese KPIs sind bedeutende Faktoren und geben Ihnen Orientierung, wie gut Ihre Website / Ihr Shop „performt“. Soweit so gut. Im Optimalfall erhalten Sie relativ verlässliche und aussagekräftige Messwerte. Was Sie jedoch noch nicht wissen: WIE und WARUM kommt es zu diesem Analyse-Ergebnis? Schauen wir uns das Beispiel Cart Abandonment Rate an …

Beispiel „Cart Abandonment“ | Warum brechen User im letzten Moment ab?

Angenommen, Sie sind unzufrieden mit Ihrer Rate an „Warenkorb-Abbrechern“: Wie finden Sie nun heraus, WARUM ein potenzieller Käufer es sich doch noch einmal anders überlegt hat? Waren ihm die Versandkosten zu hoch? Hat der Gutscheincode nicht funktioniert? Mussten Kreditkarteninformationen oder Adressdaten erneut eingegeben werden?

Viele Dinge können zu einem – für Sie höchst ärgerlichen – Abbruch „im letzten Moment“ führen – nicht zuletzt auch technische Ungereimtheiten.

Um entsprechende Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Sie sich die User bzw. Customer Journey genauer anschauen. Je nachdem, wie gut Ihre Möglichkeiten in puncto Customer Journey Analytics sind, fällt Ihnen das schwerer oder leichter. Wenn Sie nach Möglichkeiten googeln, die Customer Journey, den Warenkorb- und/oder Bezahlprozess zu analysieren, finden Sie etliche Suchergebnisse mit Bezug zu Google Analytics oder sonstigen Customer Journey Mapping Tools. Was Sie in diesem Kontext aktuell noch wenig finden werden, ist die Datenanalyse-Methodik & -Technologie Process Mining.

Vollständige Customer-Journey-Transparenz dank Process Mining

Process Mining nutzt die Clickstream-Daten der Website, d. h. die digitalen Spuren, die Ihre User hinterlassen, um automatisch das Nutzerverhalten in Form der gelebten Prozesse und Prozessvarianten abzubilden und mit prozessbezogenen Kennzahlen zu versehen. Prozessschwachstellen und problematische Muster werden automatisiert aufgedeckt und das Nutzerverhalten wird vollkommen transparent. Im IT Service Management wird Process Mining beispielsweise schon etwas routinierter als im eCommerce dazu eingesetzt, die Service-Qualität zu verbessern, indem z. B. Gründe für lange Ticket-Bearbeitungszeiten oder Ticket-Ping-Pong aufgedeckt und beseitigt werden. Grundsätzlich ist Process Mining dazu in der Lage, jegliche Benutzerflüsse und Prozessdaten auszulesen und automatisiert abzubilden – auch über mehrere IT-Systeme hinweg. Im eCommerce könnte eine Process-Mining-Analyse beispielsweise aufdecken, dass eine bestimmte Bezahlmöglichkeit Probleme bereitet und signifikant höhere Abbruchraten erzeugt.

Da ein Abbruch im Bestell-/Bezahlvorgang bares Geld bedeutet, lohnt sich die Customer-Journey-Analyse des eigenen Shops mit dem digitalen Analyse- und Diagnoseprofi Process Mining ganz besonders.