ZDE Podcast 120: Experience Analytics als Conversion-Booster

Experience Analytics ist eine der Maßnahmen zur Konversion-Optimierung von Webseiten. Wie genau das geht erklärt uns Thomas Weyand.

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Folge 120. Wir sind wieder da. Da wir hier ein bisschen busy waren, hatten wir eine zwangsweise lange Pause. Jetzt geht’s wieder mit Vollgas los und eben dieser Folge 120. Unser Thema heute ist Experience Analytics. Als ich dieses Wort zum ersten Mal gehört habe, habe ich gedacht, oh Gott, worum geht’s denn da? Erfahrungs – Analysen, wenn man es wörtlich übersetzt. Aber nein, es geht um die Analyse der Shopper Experience von einem Shop. Da arbeiten derzeit sehr, sehr viele dran, denn man hat gelernt, dass wenn man Einkaufserlebnis schafft, nicht nur am stationären Handel deutlich Umsatzzuwächse hat, sondern auch im virtuellen Handel. Den Experten haben wir gleich am Telefon, aber bevor wir loslegen, hier noch ein Hinweis in eigener Sache.

Wir werden auf den verschiedensten Kanälen immer wieder gefragt, welches Warenwirtschaftssystem, also ERP System, das passende ist. Da hilft vielleicht ein Hinweis auf den Sponsor unserer heutigen Sendung, nämlich auf Comarch.

Comarch ist ein weltweiter Anbieter von IT-Lösungen für den Mittelstand und hat ein ERP System, welches sich sicherlich lohnt, anzuschauen. Wir reden hier über ERP XT, welches ein mini ERP System für Kleinst- und Kleinunternehmen ist und eine Web- und Browserbasierte Software zur Unternehmensverwaltung mit eigener App bietet, speziell für Selbstständige, Freelancer, StartUps, Digitale Nomaden und natürlich auch Einzelunternehmer. Es gibt verschiedenste Funktionen und Module, wie Rechnungen und Angebote schreiben, Lagerverwaltung, POS-Modul mit Kassensoftware für iOS, Businessmodul zur Analyse von Geschäftsdaten und natürlich eine Integration in den Comarch Webshop. Letzteres ist natürlich ein Highlight, denn in vielen Geschäftsbereichen sehen wir immer wieder, dass Webshops nicht mit Warenwirtschaftssystemen arbeiten wollen und das ist mit ERP XT wunderbar gelöst. Du findest also mit Comarch einen Partner für deine Digitalisierung, bekommst die nötige Flexibilität, um dich voll auf dein Kerngeschäft konzentrieren zu können, du kannst zeit- und ortsunabhängig auf deine Unternehmensdaten zugreifen und hast alles aus einer Hand. alle Daten liegen sicher in einer cloud und das auch noch in mehreren sprachen, wie zum Beispiel deutsch, englisch, polnisch und französisch. Jetzt kommt das Beste, aber es gibt jetzt im September und Oktober eine Aktion, wo du dieses System drei Monate lang kostenlos ausprobieren kannst. Testet es mal! Ihr werdet sicher begeistert sein. Alle Links dazu natürlich in den Shownotes.

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Frank Rehme: Ich habe jetzt den Thomas Weyand hier am Mikrofon. Da habe ich lange drauf gewartet und wir haben es jetzt geschafft. Hallo Thomas, grüße dich.

Thomas Weyand: Servus Frank, es ist schön da sein zu dürfen. Freu mich!

Frank Rehme: Ja, wir haben ein ganz, ganz besonderes Thema heute, nämlich Experience Analytics. Klingt total fancy und gleich gehen wir auch näher darauf ein. Bevor wir darauf näher eingehen Thomas, stelle dich einmal kurz vor, für die, die dich noch nicht kennen.

Thomas Weyand: Ich heiße Thomas Weyand, bin seit vier Jahren bei Contentsquare in Deutschland als Managing Director. Habe meine digitale Reise oder die Reise mit digitalen Erfahrungen vor 13 Jahren schon begonnen, was in dieser Branche wirklich sehr lang ist. Digitale Analysen mache ich schon seit 11 Jahren. Den geneigten Technologen unter uns mögen die beiden Firmen RightNow Technologies, die von Oracle gekauft worden und ?, die von Adobe gekauft worden noch etwas sagen und da hat meine Reise mit digitalen Erfahrungen und mit digitaler Analyse angefangen.

Frank Rehme: Super! Jetzt bist du bei Contentsquare und ihr widmet euch dem Bereich Experience Analytics. Das hört sich cool an, haben wir gerade schon gesagt, aber was ist denn darunter zu verstehen?

Thomas Weyand: Letztendlich geht es darum, dass du, egal was du für eine Intention du mit deiner Webseite und im Handel verfolgst, besser zu verstehen, was dein Kunde möchte. Am allerbesten kannst du verstehen, was dein Kunde möchte, wenn du möglichst viel von seinem Warenverhalten auffasst. Im BWL-Studium habe ich schon gelernt, warum die Kaugummis in den Supermärkten vorne an der Kasse sind und warum manche Sachen oben im Regal und andere Sachen unten im Regal stehen. Letztendlich geht es auch dabei nur darum, das Verhalten von Menschen zu verstehen. Was wir jetzt tun, ist das Verhalten von Menschen in den digitalen Kanälen, nämlich auf der Website bzw. in der App, möglichst genau zu messen, um daraus ableiten zu können, was sie denn eigentlich wollen.

Frank Rehme: Viele sagen, dass es das ja schon ewig gibt und man A/B-Tests durchführt, um zu sehen, ob der Button in Rot besser performt, als wenn er in Blau wäre. Es gab auch viele Unternehmen in der Vergangenheit, die in dem Bereich sogar teilweise Menschen in den FRMT reingeschoben haben, um zu gucken, welche Gehirnregionen bei welcher Webseite stimuliert wird. Ihr arbeitet heute vornehmlich mehr mit KI und dass man darüber das Verhalten der einzelnen Individuen auswertet, oder?

Thomas Weyand: Genau und das System, welches ich gerade beschrieben habe, ist an sich kein neues, also dass sich immer mehr Verhalten verstehen will. Es geht nur um die Mechanismen, mit welchen ich in der Lage bin dieses Verhalten zu verstehen. Da gibt es natürlich das Schlagwort KI bzw. Machine Learning. Dahinter steckt, dass ich mit großen Mengen von Daten mir eben anschauen kann, ob es Muster in diesen Daten gibt und was ich aus diesen Mustern ableiten kann. Gibt es dort Anomalien oder gibt es da Sachen, an die ich nicht gedacht habe und schaue dort genauer darauf. Um das zu tun, brauche ich möglichst viele Daten über dieses Verhalten. Das heißt, je genauer ich unvoreingenommen verstehe, was Menschen machen und unstrukturiert möglichst viele Daten dazu aufnehme, kann ich daraus natürlich sehr, sehr viele Erkenntnisse ableiten.

Frank Rehme: Ich bin viel auf vielen Messen dieser Welt der Handels – Technologie unterwegs, unter anderem auf der NRF in New York. Dort fährt ja immer die Salesforce ab, die mit dem Thema Predictive Analysis kommen und genau aus dem Verhalten der Kunden wissen, was diese letztendlich wollen. Das ist nicht das, was ihr auf der Webseite macht, denn das ist wahrscheinlich mehr CRM, oder?

Thomas Weyand: Na ja, konzeptionell ist es egal, was ich an Daten nehme. Zum Beispiel kann ich loyale Picards nehmen, die der Handel schon lange kennt. Jetzt kann ich aus den Loyale Picards Rückschlüsse ziehen. Das klassische Beispiel, was man kennt, ist aus Amerika. Eine junge Dame wurde wegen ihrer Schwangerschaft angeschrieben. Der Vater hat sich dann bei Target beschwert, weil Dinge in seinem Haus abgegangen sind, von denen er nichts wusste. Das heißt, der Mechanismus ist immer derselbe, egal welche Technologie Firma jetzt dahinter ist. In erster Linie geht es darum, Daten zu sammeln und daraus, mithilfe von KI oder Analysten Rückschlüsse zu ziehen, wie ich besser verstehen kann, was Menschen machen. Wir machen das mit Verhaltensdaten von Menschen auf Webseiten oder in Apps. Alle 12 Millisekunden ungefähr analysieren wir die x und y Koordinate des Mauszeigers, was das Asset, dahinter ist und was die Aktion ist, auch wenn jemand zögert. Das kann man sich genauso vorstellen, als wenn ich jetzt vor dem Kaugummi Regal stehe und zögere, da ich vielleicht nicht weiß, ob ich Orbit oder Wrigleys nehmen soll. Das sagt mir etwas darüber statistisch, ob jemand genau weiß, was er da macht oder nicht. Uns geht es dabei darum, dass wir alle Verhaltensdaten von Menschen auf einer beliebigen Webseite von Kunden aufnehmen und dann diese mit dem Ziel analysieren, besser zu verstehen, was auch immer die da tun wollen. Der Mechanismus ist derselbe, den du gerade beschrieben hast, Frank. Es geht immer wieder darum, aus Daten Insights abzuleiten. Darum geht es auch uns. Das an sich macht uns ist nicht einzigartig. Das machen viele Technologiefirmen da draußen. Was uns an der Stelle einzigartig macht, ist, dass wir aus dieser Masse an Verhaltensdaten, also wo Menschen klicken, wo sie nicht klicken, wo sie auf nicht belegbare Elemente klicken, wo sie zögern, wo sie darüber gehen, aber tun nichts, Sachen ableiten können.

Frank Rehme: Man braucht immer, wenn man sehr viele Daten zur Verfügung hat, die Leute, die die richtigen Fragen stellen, damit man auch die richtigen Antworten bekommt. Aus meiner Erfahrung ist das meistens das Schwierigste. Du musst Leute dabei haben, die Mathematik gut verstehen müssen, hier Stochastik und Statistik. Dann musst du Leute haben, die Kundenversteher sind und natürlich welche, die das Business kennen. Typischerweise nimmt man die immer die Data Analytics Experten oder Scientists, wie man immer gerne sagt. Findet ihr die, die die richtigen Fragen stellen, in den Unternehmen oder bringt ihr dieses Wissen der richtigen Fragestellung immer mit?

Thomas Weyand: Das war jetzt fast wie abgesprochen, Frank. Es gibt eine Sachen, die wir anders machen. Ich muss es kurz konzeptionell ausholen, aber ich glaube, die Zeit haben wir. Wenn man sich mit Big Data beschäftigt ist das auf der einen Seite ein Schlagwort. In der Art und Weise, wie Big Data die Wissenschaft verändert, ist, dass man unvoreingenommen, unstrukturierte Daten nimmt. Also genau das, was du gesagt hast. Ich gehe nicht hin und überleg mir vorher, was ich alles messen will. Ein gutes Beispiel, was für jeden von uns greifbar ist, sind GPS-Daten. Ich überleg mir nicht vorher, was ich jetzt mit diesen Daten anfangen will, sondern ich gebe jedem ein iPhone in die Hand und mit diesem iPhone wird automatisch zu jeder Sekunde per GPS gecheckt, wo das denn jetzt ist. Jetzt habe ich diese Rohdaten und es kommt irgendwann jemand und sagt, dass wir die Daten doch nutzen können, um zu analysieren, wo Staus sind. Dann schaut man hin und kann jetzt die Daten in so einer Art und Weise darstellen, dass man auf der A 8 feststellt, dass sich die ganzen Leute gerade irgendwie langsamer bewegen als sie sollten, also ist da wahrscheinlich ein Stau. Ein anderer sagt, ich könnte die Daten doch nutzen, um zu schauen, wie viele Leute gerade im Schwimmbad sind. Im Endeffekt nehme ich dieselben Daten, ich nehme Standortdaten von einem GPS Device und übersetzte sie darauf. Diese Fragestellung kam aber vorher nicht und ich muss auch kein Data Scientist sein, um die Frage aufzuwerfen wie viele Leute denn im Schwimmbad sind. Wir nehmen diese Art von Rohdaten für Verhalten auf einer Webseite. Ich stelle mir erst mal gar nicht die Frage, wie viele Leute darauf klicken oder darüber gehen, sondern ich sage einfach mal per Definition, wie als wenn ich jemandem das sprichwörtliche iPhone in die Hand geben würde, oder Android, ich will keine Werbung machen, um einfach GPS-Daten aufzunehmen. Dasselbe machen wir auf der Website. Unvoreingenommen nehmen wir jede Art von Verhalten wahr. Erst jetzt stelle ich dazu Fragen. Um diese Fragen aufzuwerfen Fragen muss ich noch nicht mal in Data Scientist sein, sondern ich muss einfach nur mein Business verstehen. Ich muss einfach nur im Handel verstehen, was ich wissen möchte. Dazu habe ich alle Verhaltensdaten noch mal übersetzt, da ich die kompletten Rohdaten der GPS Analyse habe. Um jetzt weiterzugehen hilft dann manchmal schon, wenn man das Business versteht und auch so ein Tool bedienen kann. Wenn du früher hättest analysieren wollen, wie viele Leute in diesem Schwimmbad sind, dann hätte wahrscheinlich jemand an der Tür gestanden, der jeden gezählt hätte. Früher hättest du Leute kriegen müssen, die sich damit auskennen und die hätten jemand anders abstempeln müssen, wenn er nur kurz reingeht und sich eine 10er Karte zu kaufen, als wenn er reingeht und wieder nach einer Stunde raus kommt. Denn dann ist er nämlich geschwommen. Diesen Unterschied muss ich jetzt nicht mehr vorher wissen, weil ich es in den Rohdaten sehe. Macht das Sinn?

Frank Rehme: Absolut. Das ist eine komplett andere Vorgehensweise, als die, die man früher im Business Intelligence Management gemacht hat. Ich kenne das auch. Ich habe früher bei der Metro gearbeitet. Wir hatten das größte Data Warehouse des europäischen Handels. Weil diese Vorgehensweise nicht hatten, konnten wir diesen Datenpool gar nicht so richtig ausschöpfen.

Thomas Weyand: Und jetzt vielleicht noch ein Punkt dazu, der das verdeutlicht. Du hattest gefragt wie schwer es wird die Leute zu kriegen, da du jemanden mit Business Background und mit Analyse Background haben musst. Je mehr deiner Messlogik, oder je mehr deiner Business Logik, oder dessen, was du wissen willst, in deinem Messmechanismus liegt, desto mehr mußt du auch Leute haben, die deinen Mechanismus verstehen, um daraus wieder Business Logik abzuleiten. Der Klassiker in der Webanalyse, da komm ich ursprünglich her, ist der geliebte oder ungeliebte Tagging Plan, der auch mal gerne mal kaputt gehen kann. Wenn ich in meinem Messmechanismus, das ist in dem Fall der Tagging Plan für die Analyse. Wenn ich den brauche um Sachen abzuleiten, dann muss ich um aus den Daten nachher Logik zu ziehen, den Terminplan verstehen. Der ist bei so einer Metro damals, als du da warst, beliebig komplex gewesen, um aus diesen Daten was rauszulesen. Das macht es dann auch so wahnsinnig schwer, weil ich jetzt nicht mehr nur noch Leute brauche, die Business Logik verstehen, sondern ich brauche auch Leute, die in diesem Tagging Plan noch durchblicken, um da überhaupt was rauszufinden.

Frank Rehme: Gut, jetzt komme ich zu Contentsquare und im speziellen was ihr dort macht. Ich sehe auf der Webseite, dass euer Thema die Customer Journey Analyse ist. Was ist darunter zu verstehen für unsere Hörerinnen und Hörer?

Thomas Weyand: Ich habe ja eben schon an einer anderen Stelle versucht, zu erklären, welche Daten wir aufnehmen. Nehmen wir zum Beispiel einen Kunde von uns aus dem Retail, wie Hugo Boss. Wenn ich auf die Hugo Boss Webseite gehe und ich suche mir eine blaue Jeans aus, dann komme ich jetzt über die Google-Suche auf blaue Jeans und klicke da drauf. Und jetzt klicke ich mich beliebig tief da rein. Also ich such mir jetzt auf der Produkt Detail Seite meine Jeans aus, verändere die Größe, verändere die Waschung. Dann gefällt mir jetzt noch dieses weiße Polo, welches andere Kunden auch gekauft haben. Worum es ja nur geht, ist einfach nur zu verstehen, was derjenige da auf der Seite macht. Es gar nicht so sehr um den Thomas, sondern es geht darum, wie er mit dieser Webseite arbeitet, in Bezug auf die Blue Jeans im Durchschnitt, denn es geht um meine Intension in dem Moment. Es geht also nicht um die Persona Thomas das rauszufinden, sondern es geht um den Intent von jemanden der eine Blue Jeans kaufen will, weil er darüber auf meine Website kam. In dem Fall ist die Darstellung der Customer Journey eine mögliche Anwendungsweise, die dem Kunden, in dem Fall Hugo Boss, hilft, besser zu verstehen, wie die Website angepasst werden sollte. Wenn jetzt sehr viele Leute auf das weiße Polo gehen, aber niemand auf den grauen Kaschmir Pullover, dann brauche ich den vielleicht gar nicht anzeigen und sollte das weiße Polo vielleicht dominanter machen.

Frank Rehme: Also wenn ich jetzt einen eigenen Onlineshop habe und stelle eine total schiefe Conversion bei meinen Produkten fest, dann kann ich zu euch kommen und ihr schaut mal nach, woran diese schiefe Conversion letztendlich liegt?

Thomas Weyand: Genau. Du hast eben sehr schön gesagt, dass AB Testing nicht neu ist und Webanalyse gibt es auch schon. Es gibt viele Sachen da draußen, die dir sagen würden, dass deine Conversion nicht so gut ist. Du hast das gerade hervorragend zusammengefasst, für was Contentsquare gut ist, nämlich dir zu helfen, zu verstehen, warum deine Conversion nicht so gut ist. Ich finde das ist oft die viel spannendere Frage, da du damit nachher was ändern kannst. Deshalb können Kunden von uns nachher weniger AB Tests machen, dann allerdings erfolgreichere und verstehen einfach verschiedene Sachen besser, weil sie dann besser verstehen, warum Sachen nicht funktionieren oder funktionieren.

Frank Rehme: Der Nachteil bei AB Tests ist das Prinzip Trial and Error, also erst mal schauen was passiert. Man weiß allerdings nicht, warum etwas gut passiert oder nicht passiert. Euer System ist ja eine ideale Basis, um in den Onlineshops Dynamic Pricing zu machen, oder?

Thomas Weyand: Ja klar. Also wenn du besser verstehst, was man damit machen kann, dann kann man auch was damit machen. Es geht immer darum, das Verhalten besser zu verstehen. Was du jetzt als Konsequenz daraus ableitest, das obliegt dir. In sofern ein klares Ja, denn wir helfen dir, Verhalten zu verstehen. Wenn du daraus ableitest, dass du Dynamic Pricing machen möchtest, sind es bestimmt Informationen, die man dann mit einbeziehen kann. Wäre das was, was ich dir jetzt unbedingt raten würde im Sinne von Customer Experience und so weiter? Ich weiß es nicht.

Frank Rehme: Dynamic Pricing ist ja so ein Thema. Viele beschäftigen sich damit, viele machen es, aber keiner redet drüber. Deshalb ist das ja auch immer so ein Ding, was im Handel so unter der Bettdecke gehalten wird.

Thomas Weyand: Ich glaube letztendlich, und das ist auch wofür Contensquare steht und warum auch ich mich hier so wohl fühle, weil es auch eher dem entspricht, wie ich denke. Unsere Leben werden immer digitaler. Ich glaube, dass langfristig die Leute gewinnen, die Menschen helfen. Das kann dann auch so sein, dass du mir hilfst, die beste Blue Jeans für mich anzubieten. Ich glaube auch langfristig ist die beste Überlebensstrategie im Handel, nicht den Menschen möglichst viel für möglichst viel Geld zu verkaufen, sondern die längerfristige Strategie ist, den Menschen das zu geben, was sie brauchen. Und das möglichst simpel, einfach und schön. Daran arbeitet man. Es gibt auch Leute, die das manchmal anders sehen, allerdings glaube ich, dass die meisten unserer Kunden versuchen Contentsquare zu nutzen, um ihre Kunden besser zu bedienen und besser zu verstehen, was die haben wollen.

Frank Rehme: Thomas, das ist eins der besten Schlusswörter, die ich je gehört habe. Das ist genau der Spirit, den wir hier bei Zukunft des Einkaufens auch immer propagieren. Ich sage Vielen Dank! Ich wünsche euch alles Gute. Ihr seid ja mittlerweile auch ein Einhorn. Wenn man sieht, wie gut ihr aufgestellt seid und wer bei euch im Beirat mit drin ist, da ist wirklich das who is who anwesend. Ich wünsche dir viel Erfolg weiterhin. Wir hören voneinander und wenn es Neues gibt, dann melde dich bei mir.

Thomas Weyand: Vielen Dank Frank. Das war ein schönes Gespräch, hat Spaß gemacht und gerne wieder.