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Universal AJAX Live Search

E-Commerce Search

E-Commerce Search Optimierung

Customer Journey Analytics im E-Commerce

Use Case: Customer Experience

Use Case: Customer Centricity

Use Case: Personalisierung

 

E-Commerce Search

 

Knapp 90% der Onliner in Deutschland suchen im Internet nach Informationen über Waren und Dienstleistungen und beschäftigen sich mit elektronischem Handel bzw. E-Commerce. Innerhalb eines Online-Shops ist die Suche ein zentraler Bestandteil, da sie die Bedürfnisse von Konsumenten direkt mit dem Angebot eines Online-Shops verbindet. Die Suche ist daher zentral sowie geschäftskritisch und bedarf daher fortwährender Überwachung, Verbesserung und Optimierung. Denn was nicht gefunden wird, existiert für den Kunden nicht und wird nicht gekauft.

 

Nicht der Sucher, sondern die Suchfunktion muss intelligent sein

Eine Suchapplikation sollte Konsumenten bestmöglich bei der Suche unterstützen und deren Absichten frühzeitig erkennen. Konsumenten springen schnell ab, sofern sie infolge einer Suchanfrage nicht das finden, wonach sie gesucht haben, oder schlimmstenfalls gar nichts finden. Für die Conversion Rate ist die Suche daher ein zentraler Faktor. Dies stellt hohe Anforderungen an die Gestaltung der Nutzerfreundlichkeit und die technische Implementierung. Eine zentrale Herausforderung ist insbesondere die Anpassung der Suche an das Warenangebot, das je nach Online-Shop stark variiert. Wir unterstützen Sie dabei, aus Ihrer  Suchapplikation eine intelligente Suchfunktion zu machen, welche perfekt auf ein vorhandenes Warenangebot und  die jeweiligen Konsumentengruppen ausgerichtet ist.

 

Conversion-Optimierung mit Apache Solr

Loesungen-E-Commerce

 

 

Solr ist als E-Commerce-Search-Lösung in Online-Shops ideal geeignet. Mit Solr lassen sich sämtliche Funktionalitäten implementieren, die Nutzer von großen Suchmaschinen und E-Commerce-Anbietern gewohnt sind. Dazu zählen Such-Features wie

-    Facetten (z. B. Markennamen, Preisspannen),
-    Autovervollständigung (bereits während der Eingabe des Suchbegriffs werden dem Nutzer Vorschläge unterbreitet, wie der Suchbegriff aussehen könnte),
-    „Meinten Sie…“ (Anbieten von Korrekturvorschlägen bei fehlerhafter Eingabe),
-    Highlighting (optische Hervorhebungen werden in der Trefferliste ausgegeben),
-    Umgang mit Synonymen,
-    Sortierung (z. B. nach Preis, Erscheinungsdatum, Titel etc.) oder
-    Relevanzberechnung (für jeden Treffer wird ein Relevanz-Score berechnet).

Weiterführend kann die Suche in Solr den Geschäftszielen entsprechend angepasst werden, die Möglichkeiten hierbei sind nahezu grenzenlos. Beispielsweise kann die Relevanzberechnung durch die Gewinnspanne beeinflusst werden (z. B. durch sog. Boosting), sodass Produkte mit einer höheren Gewinnspanne weiter oben in der Trefferliste landen. 

 

 

 

 

Neben der inhaltlichen Relevanz (z. B. Häufigkeit der gesuchten Begriffe im Titel oder in der Produktbeschreibung) oder der Gewinnspanne kann die Relevanz der Treffer durch beliebig viele weitere Faktoren beeinflusst werden. Dazu zählen beispielsweise die Aktualität oder die Beliebtheit (beispielsweise operationalisiert durch Anzahl an Klicks oder Kaufhäufigkeit eines Produkts). Berücksichtigen Sie weiterführend Modeerscheinungen, Jahreszeiten oder bevorstehende Feiertage, um Ihre Kunden bestmöglich zu den von Ihnen vorgesehenen Produkten zu führen. Die Suche kann an spezifische Nutzergruppen oder Sortimente flexibel angepasst werden, um jeweils das Optimum herauszuholen.
E-Commerce-Search mit Solr ist zudem hochperformant und ausfallsicher. Da Solr zu 100% Open-Source ist, können Sie mit Solr nicht nur Ihre Conversion Rate optimieren, sondern reduzieren zudem Ihre Kosten durch die Einsparung von Lizenzgebühren.

Erfahren Sie mehr über Apache Solr
Optimieren Sie Ihren Shop und Ihre Suche durch Analytics
Steigern Sie Ihre Conversion Rate und Ihre Kundentreue durch Recommendations

 

E-Commerce Search Optimierung


Site Search in Online-Shops: Der digitale Verkaufsberater von heute oder  klassische Suchfunktion? 
Tatsächlich sind die beliebtesten Aktivitäten im Internet der Versand/Empfang von E-Mails und die Suche nach Informationen über Waren und Dienstleistungen. Knapp 90% beschäftigen sich also mit dem elektronischen Handel bzw. dem E-Commerce.
 

E commerce Search1
 
http://de.statista.com/infografik/3307/internetaktivitaeten-in-deutschland/

 

Eine moderne, lernfähige und intelligente Suchfunktion wird aus keinem Online-Shop mehr wegzudenken sein. Suche als zentraler Punkt der E-Commerce-Search ist  geschäftskritisch und bedarf daher fortwährender Überwachung, Verbesserung und Optimierung. Ein technischer Austausch ist oftmals kein triviales Unterfangen. Die Suche, so wie wir sie heute kennen und erleben, beinhaltet Funktionen, wie Navigation, Rechtschreibprüfung, Autovervollständigung, Hervorhebung oder „Meinten Sie?“-Reaktion bei einem Nulltreffer. Außerdem ist eine intelligente Suchfunktion fehlertolerant, erkennt Singular und Plural, Groß- und Kleinschreibung und bestimmt die Relevanz der angezeigten Vorschläge bzw. Produkte. Diese Eigenschaften sind  in vielen Online-Shops heute Standard und daher sicher nicht unbekannt. E-Commerce-Search geht noch eine Stufe weiter und  beschäftigt sich darüber hinaus unter anderem mit Recommendations. Denken Sie an stationäre Läden mit abgerundetem Sortiment: Ein guter Berater wird seinen Kunden zu einem Produkt passende weitere Produkte oder Accessoires anbieten. Kauft ein Kunde einen Anzug, dann wird ihm der Berater z. B. ein schickes, passendes Hemd und eine Krawatte dazu empfehlen. Der Kunde freut sich über die Erfüllung seiner Wünsche, der Laden über eine höhere Abverkaufsquote und der Berater über Provision. Recommendations im E-Commerce sind nichts andres. Basierend auf den Kundeninteraktionen, wie  Surfverhalten  und anderen hinterlassenen Spuren während des Einkaufs im Online-Shop, wird einem Käufer zum gewünschten Produkt ein Zubehör, eine Ergänzung oder ein Service angeboten. Es können auch Artikel vorgeschlagen werden, die in den Informationsdatenbanken des Online-Shops als gleichartig katalogisiert sind oder aber auch Produkte, welche andere Käufer ergänzend bestellt haben. Durch den Einsatz von Recommendations erzielen große Online-Händler wie Amazon, Otto oder Zalando bereits signifikante Umsätze. Untersuchungen zeigen, dass viele deutsche Online-Shopper  Produktempfehlungen gerne annehmen. Wichtig ist vor allem, dass die Datenbestände richtig eingebunden sind, damit sinnvolle Recommendations geliefert werden können.

Grenzen sind hier  keine gesetzt. Je besser Sie Ihren Kunden kennenlernen, desto besser können Sie Ihr Angebot auf seine Bedürfnisse abstimmen  undund infolgedessen Ihre Abschlussrate steigern und die Conversion optimieren. Zahlreiche Technologien, die diese Möglichkeiten beispielsweise durch Machine Learning erweitern gibt es auch in der Open-Source-Community und damit lizenzfrei.

Auch die nächste Stufe der E-Commerce-Search ist mittlerweile keine Zukunftsmusik mehr: Customer Analytics. Die gesammelten Daten über den Kunden, Käufer oder Nutzer werden interpretiert und so miteinander verknüpft, dass wertvolle Informationen daraus gewonnen werden können.  Daten der Customer Journey aus unterschiedlichen Systemen werden aggregiert, normalisiert und damit analysierbar gemacht. Das Einbeziehen aller Datenquellen in die Customer Journey Analyse ermöglicht es, passende Recommendations für jeden Kunden zu generieren, sodass nur Produkte mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit angeboten werden. Das verbessert nicht nur die Customer Experience, sondern führt infolgedessen auch zu Umsatzsteigerungen in Ihrem Online-Shop. E-Commerce-Search geht also weit über das herkömmliche Suchfeld hinaus. Besonderer Vorteil von Customer Analytics ist die vielseitige Einsetzbarkeit der gewonnenen Informationen. Sie können beliebige Touchpoints der Customer Journey für die Platzierung von Recommendations nutzen. Wieso also nicht den Warenkorb kurz vor der Bezahlung analysieren und an dieser Stelle weitere homogene Empfehlungen aussprechen?  Analytics geben Auskunft über Geschmack, Stil, Wünsche, Ziele, Erlebnisse und Zahlungsweisen der Kunden und verbinden damit die Bereiche SEO, CRM, ERP, Social Media und Online-Shop. So wird es dem Kunden letztendlich sehr komfortabel gemacht, sich inspirieren zu lassen, sich zu informieren und zu kaufen. Sehr hohe Kundenbindung und -zufriedenheit sind Resultate dieses Komforts.


Und was folgt nun daraus für den Betreiber eines Online-Shops?
•    Bessere Customer Journey
•    rechtzeitige Erkennung von Engpässen und Trends
•    Skalierbarkeit
•    schnelle Einführung von Services, auch auf neuen Endgeräten
Gut abgestimmte technische Systeme, zusätzlich zu Daten und Prozessen, sind für das Erreichen dieser Ziele unabdingbar. Um sämtliche Facetten der E-Commerce-Search zu nutzen, bedarf es einer durchdachten Strategie.


Angebot: E-Commerce Search Usabilitiy


Eine hohe Benutzerfreundlichkeit des digitalen Verkäufers ist entscheidend für Conversion Optimierung und Umsatzsteigerung. Mit dem E-Commerce-Search Usability Check werden diese Potentiale aufgedeckt und konkrete Handlungsempfehlungen erarbeitet. Auf Wunsch werden diese Empfehlungen auf Basis der weltweit führenden lizenzkostenfreien Software Apache Solr realisiert.


Angebot: E-Commerce Recommendations


Wie systematisch nutzen Sie Empfehlungen zur Verbesserung Ihrer Conversion Rate?
Welche zusätzlichen Produkte möchten Sie verkaufen?
59% der E-Commerce Betreiber erleben mit Einsatz einer optimierten intelligenten Suchefunktion höhere Conversation Rates …
•    Wie können Cross- und Upselling zur Umsatzsteigerung  eingesetzt werden?
•    Wie können „digitale Angebote“ effektiv und nachhaltig in Umsatz konvertiert werden?
•    Wie sichern Sie Kundenbeziehungen, längere Verweildauer und generieren Wettbewerbsvorteile?
•    Was können Kundenbindung und häufig wiederkehrende Besucher zum Ertrag des Online-Shops beisteuern?

Warum SHI und Recommendations für E-Commerce?

•    Einzigartiger Open Source Ansatz für Solr zur Bestimmung und Anzeige von Recommendations und für Cross- und Upselling zur strategischen Optimierung des Online-Shops
•    Umfangreiche Konfiguration und Darstellungsmöglichkeiten
•    Zugriff auf unterschiedliche Datenpools
•    Exzellente strategische Partnerschaften und Know-how bei Open-Source-Projekten

Schwerpunkte unseres „Recommendations“ Angebots:
•    Bewertung der bestehenden Datenbasis und gegebenenfalls Einbindung weiterer, auch unstrukturierter,  Daten zur Bildung aussagekräftiger Empfehlungen
•    Konfiguration, Installation, Entwicklung, Inbetriebnahme, Schulung
•    LifeCycle Support und Erweiterungen

Angebot: E-Commerce Analytics


Wie systematisch nutzen Sie Ihre Kundendaten zur Verbesserung Ihrer Conversion Rate? Wie aktiv ist die Konkurrenz und was erwarten die Kunden von Ihnen?
57% der E-Commerce Betreiber werten Daten aus der eigenen Site Suche nicht aus und verpassen Chancen, den Kunden besser zu führen …
•    Wie können Logdaten aus Ihren eigenen Systemen effektiv und systematisch genutzt und in Beziehungen gebracht werden?
•    Wie können „digitale Kundenwünsche“ effektiv und nachhaltig in Umsatz konvertiert werden?
•    Wie sichern Sie Kundenbeziehungen, reduzieren Abbrüche und generieren  Wettbewerbsvorteile?
•    Wie hängen Datenströme zusammen und was sagen sie über die Kundeninteraktionen aus?

Warum SHI und Analytics für e-Commerce?

•    Einzigartiger Open Source Ansatz für Solr zur Auswertung von digitalen Kundeninteraktionen, Validierung und Umsetzung strategischer, fachlicher und technischer Konzepte
•    Umfangreiche Konfiguration und Darstellungsmöglichkeiten zu allen aktuellen Aspekten und Fragestellungen
•    Exzellente strategische Partnerschaften und Know-how bei Open-Source-Projekten

Schwerpunkte unseres „Insight into Action“ oder E-Commerce Analytics Angebots :

•    Bewertung der bestehenden Datenbasis und gegebenenfalls Einbindung weiterer, auch unstrukturierter, Daten zur Bildung aussagekräftiger Analysen
•    Konfiguration, Installation, Entwicklung, Inbetriebnahme, Schulung
•    LifeCycle Support und Erweiterungen

Angebot: E-Commerce Customer Journey


Wo auch immer sie im Internet waren, was auch immer sie angeschaut oder gekauft haben , überall hinterlassen Internetnutzer Ihre Spuren. Die Informationen helfen auch Kunden und Kundenwünsche besser zu verstehen und auf sie einzugehen.
Haben Sie schon einmal über die unglaublichen Mengen an zur Verfügung stehender Daten nachgedacht und sich vorgestellt, welcher Wert für Sie dort verborgen ist?
 

E commerce Search2


http://de.statista.com/infografik/2425/das-passiert-in-einer-minute-im-internet/


Sie wissen selbst genau, was alles so in einer Minute passieren kann. Aber wussten Sie schon, was in einer Minute im Internet an Daten verarbeitet wird? Wie wollen Sie diese Informationen wiederfinden? Wie können so viele Daten Ihre Entscheidungsfindung erleichtern? Welchen Nutzen können Sie für Ihr Geschäft aus diesem Wissen ziehen? Welche Daten haben Sie in Ihrem Unternehmen? Welche Daten müssen Sie speichern?

Diese Fragen können hier nur mit ein paar Buzzwords beantwortet werden:
Big Data Search, Enterprise Content Browsing, Information Discovery, Visualisierung, Analytics, Personalisierung, Recommendations, Signals, Data Driven Marketing, Real Time Advertising, Customer  Journey, …
Wir organisieren und speichern Informationen zu den oben genannten Themen der E-Commerce-Search, damit wir sie den rechtmäßigen Benutzern zugänglich machen können und damit Ihren Geschäftserfolg steigern.

Wir wären nicht ein Beratungshaus, wenn wir Ihre Fragen nicht gern in einem für Sie zugeschnittenen Workshop beantworten könnten.

 

 

Customer Journey Analytics im E-Commerce

 

Anfangen, die Kunden kennen zu lernen

Die Customer Journey ist ein in Marketingkreisen häufig genannter Begriff, der den Weg eines Kunden bis zum Kaufabschluss beschreibt.

 

CustomerJourney1

Nicht nur Global Player wie Amazon analysieren die Customer Journey, um ihre Kunden besser zu verstehen und dieses Wissen gewinnbringend einsetzen zu können. Es handelt sich hierbei um ein zentrales Thema, sodass nicht nur die ganz Großen davon profitieren können.
 
Viele Unternehmen wandeln sich derzeit zu datengetriebenen Unternehmen. Ein Grund dafür ist sicherlich, dass das in der heutigen Zeit aus technologischer Sicht keine derart hohe Hürde mehr darstellt wie noch vor einigen Jahren. Hingegen hat sich gerade im E-Commerce-Bereich die Konkurrenzsituation stark verändert, sodass bisher etablierte Mittel einfach nicht mehr ausreichen, um am Markt bestehen zu können. Den Preis zu senken, weil ein Konkurrent günstiger ist als man selbst, kann nicht mehr allein als passende Lösung für Probleme angesehen werden, möchte man nicht in einer endlosen Spirale münden, die einen immer wieder zu Preissenkungen zwingt, bis nichts mehr an Marge übrigbleibt oder man sogar noch etwas drauflegen muss.

Sich immer innovativere und kreativere Marketing-Maßnahmen einfallen lassen, ist auch nicht beliebig lange möglich. Besonders die Wirksamkeit des E-Commerce-Marketings zu messen, zeigt sich oftmals als Herausforderung, wie bereits der Marketing-Pionier John Wanamaker (1838-1922) festgestellt hat: "Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don't know which half." (https://en.wikipedia.org/wiki/John_Wanamaker)
 
Und hier kommen Customer Journey Analytics ins Spiel, die eine 360°-Sicht des Kunden ermöglichen, alle Kanäle, auf denen der Kunde unterwegs ist, miteinander verbinden und so wichtige Rückschlüsse genauso wie gezielte Entscheidungen erlauben.
 
Die Customer Journey ist vereinfacht gesagt der Weg, den ein Kunde genommen hat, bis er sich zum Kauf eines Produkts bzw. zur Bestellung einer Leistung entschließt. Üblicherweise findet man die Begrifflichkeit der Customer Journey im E-Commerce-Marketing wieder, da sie alle Berührpunkte des Kunden mit einem Produkt, einer Marke oder auch einer Marketingmaßnahme wie einer Bannerplatzierung oder einer bei Google geschalteten Adwords-Kampagne umfasst. Anstelle von Berührpunkten ist auch oft von sogenannten Touchpoints die Rede, mit denen ein Kunde interagieren kann. Da nicht jeder dieser Customer Journey Touchpoints bzw. die Kundeninteraktionen mit diesem elektronisch oder digital erfassbar ist oder einem konkreten Kunden zuzuordnen ist, ist die Analyse der Customer Journey kein triviales Unterfangen. Stellen Sie sich diesbezüglich das Betreten eines Geschäfts vor. Zu erfassen, dass jemand den Laden betreten hat, ist durch Sensoren wie eine Lichtschranke möglich, ebenso, wenn jemand den Laden wieder verlässt. Wer genau den Laden betritt, ob es sich um einen wiederkehrenden Kunden handelt, wie viel dieser gekauft hat, über was er sich informiert hat oder welche Fragen er an den Verkäufer gestellt hat sind an dieser Stelle aber Informationen, die nicht durch einfache Sensoren erfassbar sind.
 

 

CustomerJourney2

Teilweise sind derartige Daten nicht erfassbar oder einer Person zuzuordnen. Bei der Betrachtung eines Online-Shops gestaltet sich zumindest die Erfassung der Daten einfacher: Sobald sich ein User einloggt, ist er identifiziert. Ihm können dann alle Aktionen, die er im Laufe seines "Besuches im Online-Shop" durchgeführt hat, eindeutig zugeordnet werden. Hier zeigt sich schon ein Kernpunkt der Customer Journey und der Customer Journey Analyse: Es gibt mehrere Touchpoints auf unterschiedlichen Kanälen, mit denen Interkationen stattfinden können.


Handel ist Omni-Channel

Im jetzigen Zeitalter ist mittlerweile nicht mehr vom Multi-Channel Commerce, sondern vom Omni-Channel Commerce die Rede. Online trifft offline, Marketing findet nicht nur in Form von Newslettern und Werbebannern, sondern auf allen verfügbaren Kanälen statt, jede Kundeninteraktion mit einem Online-Shop hinterlässt Spuren, und all diese Informationen können dabei helfen, mehr Potenzial zu erschließen, gezieltere Marketing-Maßnahmen durchzuführen, höhere Newsletter-Öffnungsraten zu schaffen et cetera.
Doch wie schafft man es, alle Kanäle miteinander zu verbinden und alle Daten, die bei einer Customer Journey produziert werden, zu messen und sinnvoll auszuwerten?

 

Lesen Sie mehr zur Customer Journey.

Weitere Info zu Customer Journey Analytics am Beispiel von Suchaktivitäten.

 

 

Use Case: Customer Experience
Ein gutes Produkt im Sortiment allein ist kein Garant für Umsatz


Warum kaufen Kunden Produkte bei Amazon, obwohl sie diese in anderen Shops günstiger bekommen können? Warum konnte sich Starbucks durchsetzen, obwohl Starbucks preislich sicher nicht in die Kategorie „günstig“ einzuordnen ist? Ein Grund, wenngleich auch sicher nicht der einzige, verbirgt sich hinter dem Buzzword „Customer Experience“ (kurz: CX). Dahinter steckt unter anderem, dass der Kunde nicht nur für ein Produkt Geld auf den Tisch legt, sondern auch für das „Drumherum“. Im Fall von Amazon mag dies das unglaubliche Angebot an verschiedensten Produkten, kostenlose & schnelle Lieferung oder die einfache Retourenabwicklung sein. Bei Starbucks hingegen mag es kostenloses WLAN, angenehme Hintergrundmusik, bequeme Sitzgelegenheiten oder die Tatsache sein, dass ein Barista für die Zubereitung der vielfältigen (Kaffee-)Spezialitäten zuständig ist – und nicht ein Kellner.

Man zahlt also mehr für die kleinen Zusatzleistungen, die indirekt mitangeboten werden. Aber diese kleinen Zusatzleistungen sind es eben auch, die die Kunden wertschätzen und dadurch honorieren, dass sie (immer) wiederkommen. Und das ist es, was hinter der Bezeichnung Customer Experience steckt: Dem Kunden bei Interaktionen mit dem Shop (online oder offline ist in diesem Fall völlig egal!) immer ein gutes Gefühl geben.

Dieses „gute Gefühl“ ist es aber auch, was die Aufgabe dahinter so schwierig macht. Denn selbst wenn einem eine zündende Idee in den Sinn kommt und diese umgesetzt wird, stehen am nächsten Tag kaum die Kunden Schlange, um einem mitzuteilen, dass sie sich genau durch diese umgesetzte Idee jetzt „gut fühlen“. Es geht also einerseits darum, den Kunden durch die passenden Services nachhaltig so zu beeindrucken, dass er hier auch zukünftig wieder einkauft. Andererseits ist es immens wichtig, zu messen und zu bewerten, dass ein zu diesem Zweck eingeführter Service dafür verantwortlich ist. Denn der E-Commerce ist mittlerweile eine so schnelllebige Branche, dass es kaum mehr für einen Menschen zu bewerten ist, was nun einen Warenkorbabschluss oder einen plötzlichen Anstieg der Conversion Rate um einige Prozentpunkte bewirkt hat. War es eine neu eingeführte Zahlungsmethode? Hat die Konkurrenz den Preis für ein bestimmtes Produkt angehoben? Zeigt eine Werbemaßnahme besondere Wirkung? Wenn die entsprechenden Messpunkte nicht eingerichtet und gesetzt sind und somit keine Daten über die aktuelle Nutzung gesammelt werden, lässt sich die Frage, ob die umgesetzte Idee für einen Anstieg der Conversion Rate verantwortlich ist, nicht beantworten.

Bei der Customer Experience geht es also darum, den Interessenten und Kunden beim Stöbern und Einkaufen eine angenehme Erfahrung zu bieten, die sich bewusst oder auch unterbewusst bei ihm festsetzt, sodass er diese Erfahrung öfter machen möchte. Mit großen und global agierenden Unternehmen im Haifischbecken E-Commerce zu konkurrieren heißt in der heutigen Zeit nicht mehr nur, das beste Produkt am Markt zu haben. Denn Sie können davon ausgehen, dass ein Mitbewerber dasselbe Produkt wie Sie zu einem günstigeren Preis anbieten kann. Vielmehr geht es darum, ein überzeugendes und stimmiges Gesamtpaket anzubieten, das den Kunden jedes Mal von neuem überzeugt, bei Ihnen einzukaufen.

Wir beraten Sie gerne bei möglichen Maßnahmen, die Sie von Ihrer Konkurrenz abheben, sowie bei der Einbettung geeigneter Messpunkte oder auch bei der Integration eines Analysesystems, das die Kundeninteraktionen mit Ihrem Online-Shop misst.

Hierbei können wir nicht nur auf Tools wie Solr oder Spark zurückgreifen, die von Marktführern weltweit verwendet werden, sondern auch auf unsere Partnerschaften im Bereich Search & Big Data, mit deren Unterstützung wir jede Herausforderung stemmen können. Durch unsere langjährige Erfahrung im E-Commerce ist es uns möglich, nicht nur die passenden Technologien zu wählen, sondern diese auch umsatzsteigernd für Sie einzusetzen. Egal, ob die Daten mit Apache NiFi gesammelt, mit Spark aggregiert und analysiert oder mit Solr zielgerichtet durchsucht werden sollen: Wir bringen das notwendige Know-how mit, Sie an Ihr Ziel zu bringen.
 

Use Case: Customer Centricity
Nicht jeder Kunde kann König sein, aber Ihre Umsätze können dennoch steigern


Jeder Online-Shop versucht stetig seine Conversion Rate zu steigern. Ein Ansatz, der sich eher in der jüngeren Vergangenheit verbreitet hat, ist der der Customer Centricity. Customer Centricity als spezielle Form der Kundenorientierung ist nicht nur ein Marketing-Konzept, sondern vielmehr eine Einstellung. Sie setzt nicht länger das Produkt in den Fokus, sondern die Kunden selbst. Kunden werden dabei nicht nur nach ihren Bedürfnissen, Wünschen und Interessen unterschieden, sondern vor allem nach dem Wert, den sie für das Unternehmen haben. Bei genauer Betrachtung werden Sie der These zustimmen können, dass nicht jeder Ihrer Kunden für Ihr Unternehmen gleich wertvoll ist. Customer Centricity ist sich dieser Tatsache bewusst und fordert dazu auf, den für einen Kunden betriebenen Aufwand an seinen Wert anzupassen. Daraus resultiert eine Abkehr von der Betrachtung des Durchschnittskunden und eine Fokussierung auf die profitablen Kunden. Customer Centricity verlangt Ihnen folglich die Bereitschaft ab, einige Kunden nicht länger wie Könige zu behandeln, um sich auf die wichtigen Kunden konzentrieren zu können. Einer der mit Sicherheit prominentesten Vertreter von Customer Centricity ist Amazon, deren Erfolg mit dieser Einstellung wohl kaum zu leugnen ist.

 

 

Um Ihr Unternehmen wahrlich kundenzentriert zu gestalten, sind im Wesentlichen die folgenden Schritte zu gehen:

  1. Die Kunden besser verstehen und nach ihrem Wert für das Unternehmen kategorisieren:
    Sammeln von Daten, die über Demographie und Ortsbestimmung hinausgehen – Kaufverhalten, Klicks, besuchte Seiten, Bezahlvorgänge, gekaufte Produkte, angesehene Produkte etc.  Kategorisierung der Kunden
  2. Die neuen Kenntnisse umsetzen: personalisierte Werbung, personalisierte Landing-Pages, personalisierte Produktvorschläge, personalisierte Newsletter etc. für wertvolle Kunden generieren
  3. Die Kundenerfahrung (Customer Experience) verbessern: Die Anpassung der umgesetzten Kenntnisse ständig aktualisieren.

 

Die Umstellung Ihrer Unternehmensstrategie in Richtung Customer Centricity wird sich auszahlen! Je mehr Sie über Ihre Kunden wissen, desto besser können Sie deren Wert bestimmen und Ihre Produktpräsentationen so anpassen, dass „sehr gute“ Kunden (Great Customers) noch zufriedener und damit kaufwilliger werden und sich weniger gute Kunden („Meh“ Customers) zu „guten“ oder „sehr guten“ Kunden entwickeln. Und dadurch, dass sich mehr Kunden mit einem hohen Deckungsbeitrag auf Ihrer Plattform bewegen, steigert sich Ihre Conversion Rate.

Wir haben das technische Know-How, um mit Ihnen zusammen alle drei Schritte hin zur Customer Centricity zu beschreiten und Sie auf Ihrem Weg in eine kundenzentrierte Zukunft zu begleiten. Für uns stehen Ihre Bedürfnisse und Wünsche an erster Stelle und darauf aufbauend finden wir die richtige Lösung für Sie und Ihr Unternehmen. Aufsetzend auf Best-of-Breed Open Source Tools im Umfeld der Datenakquise (NiFi), Datenverarbeitung (Spark), Datenanalyse (Zeppelin) und Suche (Solr) können wir aus einem breiten Spektrum die für Sie passenden auswählen und kombinieren, um das erstrebenswerte Ziel, die Steigerung der Conversion Rate, auf Basis einer Customer Centricity-Strategie zu erreichen.

Möchten Sie mehr über Customer Centricity wissen - dann schreiben Sie uns an.

 

Use Case: Personalisierung



Die Personalisierung von Informationen, Werbung und Angeboten ist im Offline-Handel eine Selbstverständlichkeit der Kundenbetreuung. Sei es beim Bäcker nebenan oder in Ihrem Lieblingsrestaurant, als Stammkunde werden Sie dort eine individuelle Behandlung erfahren, welche von einer auf Sie zugeschnittenen Anrede im Stile von „Guten Morgen, Herr Huber!“ bis hin zu personalisierten Produktvorschlägen wie „Ihre Lieblingspizza Funghi gibt es nun auch mit Steinpilzen.“ geht. Diese Art der individuellen Behandlung erhöht die Zufriedenheit der Kunden und infolgedessen deren Bindung an das Unternehmen.

Das Grundkonzept „Personalisierung“ sollte daher auch im Online-Handel Anwendung finden. Doch der persönliche Kontakt zum Kunden, der in einem Ladengeschäft entsteht, ist in dieser Form in einem Online-Shop nicht möglich. Um Personalisierung auf Online-Plattformen umzusetzen, sind technische Maßnahmen zur Informationsgewinnung notwendig, damit Sie Ihre Kunden online genauso gut kennenlernen können wie offline. Den Kunden zu kennen ist Grundvoraussetzung für das Personalisieren von Inhalten wie Landing-Pages, Werbung, Newslettern oder Recommendations. Indem Sie die Informationen über Ihre Kunden gezielt nutzen, versetzen Sie sich in die Lage, einem potentiellen Käufer nur Angebote zu unterbreiten, die er mit hoher Wahrscheinlichkeit annehmen wird. Bessere Conversion Rate, höhere Kundenzufriedenheit und -bindung und daraus resultierend höherer Umsatz sind die positiven Auswirkungen einer personalisierten Umgebung.
 

Das Kennenlernen von Online-Kunden stellt allerdings eine nicht zu vernachlässigende technische Herausforderung im E-Commerce dar. Benutzerinteraktionen müssen dazu nicht nur observiert und gemessen, sondern vor allem nach ihrer Relevanz bewertet werden. Zudem reichen die auf der Webseite des Online-Shops gesammelten Daten über die Nutzer unter Umständen nicht aus, um Inhalte zufriedenstellend zu personalisieren. Eine Verknüpfung von Online- und Offlinedaten oder das Heranziehen von Kundeninformationen aus sozialen Netzwerken und anderen Plattformen kann notwendig sein, um den Kunden hinreichend kennen zu lernen, einzuordnen und Inhalte an seine Interessen anzupassen. Zur Unterstützung bei der Bewältigung der immensen Datenmengen, welche durch die Kundenakquise entstehen, ist der Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens üblich. Um sicherzustellen, dass durch diese Methoden keine oder möglichst wenige unpassende personalisierte Inhalte ausgegeben werden, ist eine stete Überwachung und Aktualisierung dennoch unumgänglich.
 
Wir klären Sie über die wirtschaftlichen Aspekte rund um das Thema „Personalisierung“ auf und unterstützen Sie bei der technischen Umsetzung des Konzepts. Um Personalisierung optimal für Ihre Zwecke nutzen zu können, beantworten wir dafür mit Ihnen zusammen die folgenden Fragen:
 
1.    Wie können Sie Informationen über Ihre Kunden gewinnen?
2.    Wie können Sie die Informationen nutzen, um Inhalte zu personalisieren?
3.    Welche Unternehmensziele können Sie mit dieser Methode erreichen?

Kontaktieren Sie uns, wenn Sie mehr zum Thema Personalisierung erfahren möchten. Gerne passen wir unser Angebot an Ihre Bedürfnisse an und finden eine personalisierte Lösung für Ihr Unternehmen!

 

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