Warum auf Analysen in der heutigen Multi-Device- und Multichannel-Landschaft oft kein Verlass ist

Die meisten Konsumenten nutzen sechs oder mehr Kanäle und mindestens zwei Geräte, bevor sie auf den Bestell-Button drücken. Sie recherchieren auf Marken-Webseiten zu einem Produkt, während sie auf ihrem Arbeits-Laptop verschiedene Aufgaben erledigen. Falls du das nicht glaubst, empfehle ich unsere Studie „Reimagining Commerce 2020“. Auf die Frage, wo denn die meisten Einkäufe beginnen, lag die Antwort „bei der Arbeit“ an zweiter Stelle nach „auf dem Sofa“. Verbraucher erkundigen sich in der mobilen App eines Händlers, ob das Produkt im Geschäft erhältlich ist. Sie prüfen den Preis in der mobilen App von Amazon, während sie im Ladengeschäft eines Händlers stehen, kurz nachdem sie seine E-Mail erhalten und eine Retargeting-Anzeige auf Instagram gesehen haben. Wie behalten Sie bei den vielen Kanälen die Übersicht?

Zwei digitale Trends zusammen betrachten

Vernetzte Geräte gehören heute fest zum Alltag von Konsumenten. Das bedeutet wiederum, dass es zahlreiche Kanäle gibt, über die sie mit Unternehmen in Kontakt treten und interagieren können. Gemeinsam schauen wir uns diese zwei sich überlappenden und ständig größer werdenden digitalen Entwicklungen genauer an. 

Bei fast jeder Customer Journey verwenden Verbraucher mehrere Geräte. Es ist selten, dass die gesamte Customer Journey, beginnend bei der Aufmerksamkeit für eine bestimmte Marke bis hin zum Kauf des Produkts, nur auf einem einzigen Gerät stattfindet. Denn Konsumenten nutzen inzwischen je nach Situation und Tageszeit verschiedene Geräte. Das bereitet jedoch manchen Marketing Analyse Tools Schwierigkeiten. 

Smartphone-Nutzung legt stark zu

Untersuchungen des Softwareunternehmens Episerver zeigen, dass der Besuch von E-Commerce Websites über mobile Geräte im Dezember 2019 einen Höhepunkte erreichte. 59 Prozent aller Sessions stammten von Smartphones. Sie überflügeln Desktop-Computer und Notebooks. Doch wenn es die Situation erfordert, wechseln Konsumenten vom Smartphone zu Desktops oder Notebooks, was die höheren Konversionsraten für letztere belegen. Doch damit noch nicht genug: Die Zahl der smarten, vernetzten Geräte ist in den vergangenen Jahren explodiert. Denken Sie zum Beispiel an smarte Lautsprecher wie Google Home oder Amazon Echo. 52 Millionen Google-Home-Geräte hatte Google laut eigenen Angaben bis Ende 2018 weltweit verkauft. Amazon berichtete von über 100 Millionen verkauften Alexa-fähigen Geräten, davon rund 32 Millionen Amazon-Echo-Geräte im Jahr 2018. 

Vielfältige Kanal-Optionen

Die schnelle Verbreitung von Geräten pro Konsument hat zu vielfältigen Kanal-Optionen entlang der Customer Journey geführt. 73 Prozent der Konsumenten verwenden mehrere Kanäle, während sie sich in einem Kaufprozess befinden. 70 Prozent der von Episerver Befragten gaben an, dass sie auf die eine oder andere Art online einkaufen und die Ware im Geschäft abholen (Click and Collect). Nutzer interagieren während einer Customer Journey im Schnitt über sechs verschiedene Kanäle mit einem Unternehmen. Fast die Hälfte verwenden regelmäßig mehr als vier. Wenn wir auf das stationäre und das mobile Web schauen, sehen wir, dass Social Media, E-Mail, Live Chat, Unternehmens-Websites und mobile Apps eine große Rolle in diesen Multichannel Journeys spielen.

Analyse-Lösungen für verschiedene Kanäle finden

Betrachtet man die vielen verschiedenen Geräte und Kanäle, wird schnell klar, warum 84 Prozent der Marketing- und Technologie-Experten sagen, dass sie die zunehmenden Erwartungen ihrer Kunden an die digitalen Kontaktpunkte als eine der größten Herausforderungen für ihr Unternehmen sehen. Alle diese Geräte und Kanäle produzieren jede Menge Daten, mit denen Marketing-Teams geradezu überschwemmt werden.  Marketing Analyse Tools wurden Marketern als „Heiliger Gral“ mit dem Versprechen angepriesen, klare Informationen darüber zu liefern, welche Kanäle auf welchen Geräten gut funktionieren. Doch Analyse-Lösungen wurden in erster Linie für Websites entwickelt, nicht unbedingt jedoch für andere Kanäle.

Der Nebel ist schwer zu durchblicken

Auf Marketing-Analyse-Lösungen ist deshalb kein Verlass, weil Marketing-Verantwortliche damit nicht den Nebel lichten können, der von isoliert agierenden und Session-basierten Analyse-Plattformen verursacht wird. Die meisten Lösungen für die Betrachtung von Kanälen fokussieren sich auf einen bestimmten Kanal oder ein bestimmtes Gerät. Erschwerend kommt hinzu, dass herkömmliche Analyse-Plattformen Nutzer nach der Art der Session gruppieren. Sie vergleichen Sessions miteinander, anstatt Nutzer mit anderen Nutzern zu vergleichen. Das mag eine interessante Information sein, wird aber in der heutigen Multi-Device- und Multichannel-Welt bedeutungslos.

Ein klassisches Beispiel für so eine schwer zu überblickende Customer Journey, ist die Beziehung zwischen der mobilen Konversionsrate und dem Wert ihrer mobilen Webseite. Sie lässt Marketing-Verantwortliche falsche Schlüsse ziehen. Die mobile Konversionsrate ist traditionell niedriger als die von Desktop-Computern. Von Episerver erhobene Daten zeigen, dass die mobile Konversionsrate (2,3 Prozent) auf E-Commerce-Webseiten um 30 Prozent niedriger ist als die Desktop-Konversionsrate (3,3 Prozent). Aber: Die mobile Konversionsrate mag niedriger sein, doch mobile Nutzer kehren wieder und schließen ihren Einkauf häufig auf dem Desktop ab. Vielleicht kennst du das aus eigener Erfahrung? Oder anders herum: Du hast einen Einkauf auf dem Desktop begonnen und die Bestellung später über das Smartphone abgesendet. Ein anderes Beispiel ist die wachsende Bedeutung der Besucher, die von Social Media auf Unternehmens-Websites weitergeleitet werden. Dieser Social Media Traffic auf E-Commerce Websites hat sich 2019 auf neun Prozent des gesamten Traffics gesteigert. Das ist fast doppelt so viel wie im Jahr 2018. Der von Social Media weitergeleitete Traffic erzielt im Schnitt eine Konversionsrate von 1,3 Prozent. Das ist knapp die Hälfte der Konversionsrate von weitergeleitetem Traffic aus dem E-Mail-Marketing (2,8 Prozent) und knapp 60 Prozent weniger im Vergleich zum Traffic, der von der organischen Suche stammt (3,2 Prozent Konversionsrate). 

Welche Schlussfolgerung würde eine Session-basierte Analyse ziehen? Dass Social Media nicht so wichtig ist wie E-Mail-Marketing oder die organische Suche. Doch das stimmt nicht. Social Media entwickelt sich bei den Kunden zum kritischen Punkt ihrer Aufmerksamkeits- und Entdeckungsreise. Sie kaufen vielleicht nicht sofort über Social Media Touchpoints ein. Aber wenn sie über E-Mail, die organische Suche oder einen anderen Kanal zurück auf die Webseite des Händlers finden, hat Social Media eine ausschlaggebende Rolle während der Customer Journey dieser Kunden gespielt.

Customer-Journey-Analyse schlägt Webseiten-Analyse

Aus den oben genannten Beispielen wird deutlich, dass Marketer fähig sein müssen, Multi-Device und Multichannel Journeys zu analysieren, zu interpretieren und entsprechend zu handeln. Es kann gut sein, dass sich Analyseplattformen, wie Google Analytics, die Session-basiert arbeiten, irgendwann überleben, wenn sie sich nicht verändern. Die Customer-Journey-Analyse, eine relativ neue Unterdisziplin der digitalen Analyse, vertreibt den dichten Nebel, der über der Customer Journey liegt. Wie? Indem die Bewegungen jedes Nutzers über die verschiedenen Geräte und Kanäle hinweg erfasst werden, statt einzelne Sessions isoliert zu betrachten. Um das zu erreichen, muss man ein Identity Management in die Customer-Journey-Analyse integrieren. Wenn Nutzer über Geräte und Kanäle hinweg wiedererkannt werden, kann die Analyse-Lösung die Profile eines einzelnen Users zusammenführen und – mit der richtigen Personalisierungs-Engine – jedem einzelnen Besucher personalisierte Inhalte oder Produktempfehlungen zeigen. 

So entsteht auch ein klareres Bild der tatsächlichen Reihenfolge von Kontaktpunkten, die jeder einzelne Nutzer auf seinem Weg zum Kauf mit einem Unternehmen hat. Ein weiterer Vorteil: Diese Journeys können zusammengefasst und visualisiert werden, so dass Marketing-Verantwortliche unterschiedliche Journeys statt nur Sessions vergleichen können. Das kann zu signifikant besseren Entscheidungen der Marketing-Teams führen, an welchen Punkten sie das Kundenerlebnis verbessern und wo sie ihr Werbebudget ausgeben sollten. Die besten Analyselösungen nutzen diesen Datenschatz auch als Treibstoff für Künstliche Intelligenz. Sie kann damit die personalisierten Erfahrungen verbessern, auf die der Nutzer während seiner Customer Journey trifft. Und sie kann Muster in der Customer Journey entdecken, auf die Marketing-Verantwortliche von selbst nicht gestoßen wären.