E-Commerce-Datenanalyse: Ohne geht’s nicht!

Wer im E-Commerce erfolgreich sein möchte, kommt um eine solide Datenanalyse nicht herum. Der Online-Handel ist dynamisch, Kundenbedürfnisse verändern sich rasch und Händler:innen müssen Prozesse schnell anpassen können. Doch damit das funktioniert, brauchen sie verlässliche Daten – und das möglichst in Echtzeit.

Durch die Analyse von Daten kann nahezu jedes Unternehmen seinen Gewinn steigern. Händler:innen im E-Commerce bilden hier keine Ausnahme. Auch für sie sind Daten digitales Gold, denn ein erfolgreiches E-Commerce-Unternehmen braucht Datenanalysen, um Zusammenhänge, Prozesse und Strukturen zu verstehen und auf neue Anforderungen zügig reagieren zu können. Nur mit den richtigen Daten können Händler:innen den Überblick über ihre Gewinne, Verluste und Bedürfnisse der Kund:innen behalten.

E-Commerce-Datenanalyse – Definition

Im Grunde ist die Datenanalyse für den E-Commerce eine Datenanalyse wie jede andere – nur mit Fokus auf die relevanten Daten für den Online-Handel. Sie sammelt und analysiert verschiedene Daten, die für Online-Händler:innen von Bedeutung sind. Die zusammengetragenen Informationen werden dann in Form von zuvor definierten Key Performance Indicators (KIPs) für Händler:innen aufbereitet. Aus diesen KPIs können sie dann objektive und fundierte Entscheidungen rund um ihr E-Commerce-Business treffen.

Darum ist eine Datenanalyse für den Online-Handel so wichtig

Eine detaillierte E-Commerce-Datenanalyse ist essentiell, um ein vollständiges Bild der Prozesse und Strukturen im eigenen Unternehmen und über die Bedürfnisse der Kund:innen zu erhalten. Data Analytics fördert einerseits die Zusammenarbeit und die effiziente Unternehmensstruktur, indem – im Idealfall – jede:r Mitarbeiter:in Zugriff auf die für sie oder ihn relevanten Informationen hat. 

Andererseits können Händler:innen durch eine optimale Datenanalyse Erkenntnisse gewinnen, mit denen sie ihre Prozesse weiter optimieren sowie Kundenwünsche noch besser bedienen können. Ein Wettbewerbsvorteil, der nicht zu unterschätzen ist. Doch damit die Analyse der Daten auch wirklich diese Vorteile bietet, muss sie hohen Anforderungen genügen.

Kriterien für erfolgreiche E-Commerce-Data Analytics

Händler:innen, die mit Data Analytics ihre Prozesse und nicht zuletzt auch die Preispolitik ihrer Produkte gewinnbringend anpassen möchten, brauchen leistungsstarke Data Analytics-Tools. Sie sollten die folgenden Kriterien erfüllen.

1. Einfache Integration in die Systemlandschaft

Ein gutes E-Commerce-Analysetool lässt sich leicht in die bestehende Systemlandschaft der Händler:innen einbinden. Dabei ist es wichtig, dass sich die jeweilige Lösung mit allen relevanten Systemen und Tools nahtlos verknüpfen lässt, um einen reibungslosen und vollständigen Datenaustausch und damit eine umfassende Datenanalyse zu ermöglichen. Nicht zuletzt ist es notwendig, dass Analyse -Tools für verschiedene Vertriebskanäle – etwa unterschiedliche, landesspezifische Marktplätze wie bei Amazon – funktionieren und Daten für alle diese generieren und auswerten können.

2. Intuitive Bedienung

Ebenso wichtig wie eine einfache Integration ist die intuitive Bedienung des Analyse-Tools. Händler:innen sollten ihre Daten mit nur wenigen Klicks abrufen und nach ihren Bedürfnissen analysieren können. Gute Analyse-Tools übernehmen den Datenimport aus den verknüpften Systemen automatisiert und nahezu in Echtzeit. So können Händler:innen wichtige Informationen jederzeit abrufen und schnellstmöglich auf neue Anforderungen und Entwicklungen reagieren.

3. Vielseitige Analyse-Optionen

Das Analyse-Tool sollte Händler:innen eine Vielzahl an Funktionen für verschiedene Entscheidungshilfen bieten. Zu den wichtigsten auszuwertenden Daten und KPIs gehören dabei:

Neben der Ausgabe zentraler KPIs sollten Analyse-Tools Retailer dabei unterstützen, die Performance ihrer Produkte granular zu verfolgen – auf Account-Level, auf verschiedenen Marktplätzen und auf Produktebene. Ideal ist dabei eine Analyse nahezu in Echtzeit, um so schnell wie möglich fundierte Entscheidungen im E-Commerce treffen zu können. Daten sollten dabei nicht nur über einen kurzen Zeitraum hinweg aufgerufen werden können, sondern möglichst eine breite Verkaufshistorie abdecken. Nur so lassen sich belastbare Vergleiche anstellen und Händler erhalten einen umfangreichen Überblick über ihr Business.

Ein zentraler Aspekt der Analyseoptionen ist außerdem Individualität. Welche Daten Retailer benötigen, variiert mit den Informationen, die sie erhalten möchten. Gute Analyse-Tools bieten Händlern daher Anpassungsmöglichkeiten, mit denen sich individuell Daten in Sekundenschnelle analysieren lassen. So können Händler mit dem passenden Tool beispielsweise eine genaue Gewinnkalkulation für jedes ihrer Produkte vornehmen. Analysen sollten dabei zudem unter unterschiedlichen Schwerpunkten erfolgen können, zum Beispiel im Hinblick auf verschiedene Kostenarten oder auch unterschiedliche Währungen.

Je granularer die Analyse-Möglichkeiten für Retailer sind und je besser Händler Analysen an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen können, desto wertvoller sind auch die generierten Informationen für das E-Commerce-Business. Damit diese Retailer dann auch überall dort zur Verfügung stehen, wo sie die Informationen brauchen, sollten Händler nicht zuletzt die vorhandenen Daten für unterschiedliche Zwecke exportieren können. Und das bedeutet: Analyse-Tools brauchen gängige Export-Funktionen. So sollten Händler Daten etwa zur Weiterverarbeitung in anderen Systemen als .csv- oder .xlsx-Datei exportieren können.

4. Übersichtliche Visualisierung der Informationen

Die Daten alleine zu analysieren und bei Bedarf zu exportieren, ist aber am Ende nur die halbe Miete. Gute Analyse-Tools visualisieren die gewonnenen Informationen so, dass Händler:innen die wichtigsten Erkenntnisse auf einen Blick erfassen können. Das ermöglicht es ihnen, schnell herauszufinden, ob etwa Maßnahmen im Marketing gewirkt haben oder nicht – und entsprechend rasch zu reagieren. Analyse-Tools sollten daher ein übersichtliches Dashboard anbieten, das den individuellen Bedürfnissen des Händlers entsprechend anpassbar ist. Ein zusätzliches KPI-Widget liefert relevante Informationen ohne viele Klicks.

Amazon-Retailer sind auf eine gute Datenanalyse angewiesen

Amazon ist der wichtigste Online-Marktplatz für Händler:innen. Denn er bietet ihnen eine enorme Reichweite und damit die Gelegenheit, Kund:innen zu gewinnen. Aber: Der Wettbewerbsdruck auf Amazon ist hoch. Eine schnelle und umfangreiche Datenanalyse ist für Amazon-Retailer essentiell, um im Wettbewerb mithalten zu können und ihr Angebot der Nachfrage oder auch im Krisenfall sofort anpassen zu können. SellerLogic hat speziell für Amazon-Händler:innen ein Analyse-Tool entwickelt, das Händler:innen genau den Überblick zu ihren Daten liefert, den sie für fundierte Entscheidungen brauchen: SellerLogic Business Analytics.

SellerLogic Business Analytics: Leistungsstarkes Tool für Amazon-Retailer

Mit SellerLogic Business Analytics können Amazon-Händler:innen die Performance ihrer Produkte nahezu in Echtzeit verfolgen. Und das auf allen Accounts und Amazon-Marktplätzen. Die Gewinn- und Verlustdaten sind übersichtlich im Dashboard dargestellt und können intuitiv bedient sowie benutzerdefiniert gefiltert werden. So erhalten Händler:innen bis zu zwei Jahre rückblickend eine Übersicht ihrer Performance und können datenbasiert Entscheidungen für ihr Business treffen.

Datenanalyse ist die Basis des Erfolgs

Um erfolgreich zu verkaufen, müssen Händler:innen jederzeit ihre Daten im Blick haben. Die durch Data Analytics-Tools gewonnenen Erkenntnisse unterstützen sie dabei, die Bedürfnisse ihrer Kund:innen noch besser zu erfüllen. Das stärkt am Ende nicht nur die Kundenbindung, sondern ermöglicht ihnen auch den Umsatz deutlich zu steigern.

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