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E-Commerce
Digital Shelf Analytics: Neue Technologie soll Umsatzpotenziale im E-Commerce aufdecken

Digital Shelf Analytics: Neue Technologie soll Umsatzpotenziale im E-Commerce aufdecken

Ein Gastbeitrag von Sebastian Klumpp | 27.08.24

Die Vielzahl an Online-Marktplätzen stellt Händler:innen und Marken vor große Herausforderungen. Der manuelle Aufwand, der schon bei wenigen Produkten auf mehreren Plattformen entsteht, wächst schnell über den Kopf. Dabei geht die Übersicht der wichtigsten KPIs verloren und beeinträchtigt die Wettbewerbsfähigkeit erheblich. Um mitzuhalten, bedarf es optimaler Preise, hoher Rankings und einer einwandfreien Produktdarstellung – das erfordert ein intensives Monitoring. In den USA bereits etabliert, gewinnt nun KI-basierte Digital Shelf Analytics (DSA) auch im deutschsprachigen Raum an Bedeutung. Ein Beispiel aus der Modebranche zeigt, wie mit DSA ein Umsatzwachstum von 6,3 Prozent und ein sechzehnfacher ROI realisiert werden konnte.

Ein Blick auf die hinteren Seiten von Suchergebnissen in Online Shops zeigt, welche Fehler im E-Commerce häufig gemacht werden: Unvollständige Produktangaben, mangelhafte Beschreibungen, unattraktive Präsentationen oder veraltete Verfügbarkeitsinformationen. Solche Probleme sind in den digitalen Regalen der Marktplätze oft zu finden und beeinträchtigen nicht nur das Image eines Produkts, sondern auch die Verkaufszahlen. Artikelseiten, die schlecht gepflegt werden und in den Suchergebnissen auf die zweite Seite zurückfallen, verschwinden praktisch aus dem Blickfeld der Kund:innen. Händler:innen und Hersteller:innen bemerken das häufig erst, wenn der Umsatz spürbar zurückgeht. Dann beginnt die mühsame Suche nach den Ursachen, denn oft fehlt der Überblick über das Gesamtbild.

Durchblick im Datendschungel des E-Commerce

Die Menge an Daten und Marktplätzen hat dramatisch zugenommen. Es sind längst nicht mehr nur die großen Plattformen wie Amazon, Otto oder Zalando, sondern zahlreiche weitere Online Shops und Verkaufskanäle, die ständig optimiert werden müssen. Da kommen viele Marktteilnehmer:innen nicht mehr hinterher. Mit den neuen Herausforderungen wächst auch das Risiko, Umsatzpotenziale ungenutzt zu lassen. Die neue Disziplin im E-Commerce, Digital Shelf Analytics (DSA), zielt darauf ab, diese Lücken zu schließen und Umsatzpotenziale aufzudecken.

Was Digital Shelf Analytics bewirkt

Digital Shelf Analytics beschreibt die automatisierte Erfassung und Auswertung von produktbezogenen Daten auf Retail-Plattformen und im E-Commerce. DSA ermöglicht Händlern und Hersteller:innen Einblicke in die Performance ihrer eigenen Produkte sowie der Konkurrenz. Über eine Vielzahl von Plattformen hinweg werden die relevanten Daten zentralisiert und analysiert – größtenteils unterstützt durch KI. In den USA wird diese Technologie bereits seit einigen Jahren erfolgreich eingesetzt. Der Boom der Künstlichen Intelligenz ermöglicht dabei immer leistungsfähigere Analyse- und Monitoring Tools.

DSA vereinfacht komplexe Zusammenhänge und bietet klare Entscheidungsgrundlagen, die dabei helfen, brachliegendes Umsatzpotenzial zu aktivieren. Die Funktionen der jeweiligen DSA Software variieren je nach Anbieter und können unterschiedlich tiefgreifende Analysen liefern – von der Plattformüberwachung bis hin zu Nutzer:innenverhalten und Produktverfügbarkeit.

DSA-Anwendung in der Praxis: Sechzehnfaches ROI

Für viele E-Commerce-Unternehmen war das vergangene Jahr von Umsatzrückgängen geprägt. Hier kann DSA einen entscheidenden Vorteil bieten, indem es auf bereits bestehende Vorarbeit aufbaut und diese optimiert. Die Platzierungen der Produkte sind schon vorhanden, die Verkäufe laufen, aber DSA setzt gezielt dort an, wo Potenziale ungenutzt bleiben oder die erwarteten Umsätze ausbleiben. Die Praxis zeigt, dass Marken und Hersteller:innen bisher einiges an Umsatzpotenzial liegen lassen.

Ein gutes Beispiel dafür ist ein Kunde aus der deutschen Modebranche, bei dem wir DSA-Maßnahmen umsetzen durften. Es ging um rund 200.000 Artikel, die auf über 40 Plattformen angeboten wurden, was manuelles Monitoring unmöglich machte. Durch den Einsatz von DSA erhielt der Konzern umfassende Transparenz über seine Produkt-Performance und erkannte bisher ungenutzte Umsatzpotenziale. Mithilfe automatisierter KI-Unterstützung konnten außerdem sogenannte „Abverkaufsblocker“ wie falsche Keywords oder fehlende Informationen identifiziert und behoben werden.

Wenn Fehler den Umsatz kosten

DSA-Anwendungen warnen vor sinkenden Suchergebnissen und zeigen automatisch mögliche Ursachen auf, wie unzureichende Inhalte oder schwache Produktbilder. Darüber hinaus überwacht DSA die Produktverfügbarkeit – und das nicht nur für die eigenen Artikel. Ein ausverkauftes Konkurrenzprodukt kann durch gezielte Werbemaßnahmen, wie Retail Media, genutzt werden, um das eigene Produkt stärker zu positionieren. Außerdem sammelt und analysiert die Lösung Kund:innenbewertungen von verschiedenen Marktplätzen, um häufige Fehlerquellen zu identifizieren und das Produkt oder den Service entsprechend zu verbessern. Durch die Implementierung von DSA erhielt der Modekonzern einen Überblick über sein gesamtes Sortiment. Diese Transparenz und die weiteren Maßnahmen führten zu einer Steigerung der Konversionsrate um 0,3 Prozent und einem Umsatzwachstum von 6,3 Prozent. Das Ergebnis war ein sechzehnfacher ROI, erzielt allein durch die bessere Nutzung bestehender Ressourcen.

DSA auf dem Vormarsch

Während sich DSA im englischsprachigen Raum bereits etabliert hat, steckt die Technologie im DACH-Raum noch in den Kinderschuhen. Doch die stetige Weiterentwicklung und die wachsende Zahl an Anbieter:innen lassen erwarten, dass sich DSA auch hierzulande bald etablieren wird. Die Umsatzpotenziale sind vorhanden – man muss nur die richtigen Werkzeuge nutzen, um sie zu heben.

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