Online Special Optimierung für den Handel

Wie man hinter die Mauern der Walled Gardens blicken kann

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E-Commerce boomt und Marken müssen ihre Produkt- und Marketingstrategien immer gezielter auf Online und Mobile ausrichten. Große Online-Plattformen und -händler geben jedoch nur ungern Daten preis und so haben es Marketers äußerst schwer, Konsumentenverhalten auf diesen „Walled Gardens“ zu ergründen. Sebastian Wezel und Marina Georgieva zeigen, wie diese Hürden überwunden werden können.

78 Prozent der Deutschen kaufen mindestens einmal pro Monat im Internet ein. Allein auf Amazon wird im Jahr hierzulande rund zehn Milliarden Euro Umsatz gemacht. Nur ist Amazon, wie auch viele andere große Online-Plattformen, sehr restriktiv, wenn es um das Teilen von relevanten Einkaufs- und Verhaltensdaten der Verbraucher geht. Dadurch wird es Marken nahezu unmöglich, die Entscheidungsfindung der Verbraucher auf diesen geschlossenen Plattformen, den sogenannten „Walled Gardens“, nachzuvollziehen.

Das Autorenteam
Sebastian Wezel und Marina Georgieva
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Sebastian Wezel
ist Senior Manager beim international tätigen Marktforschungsinstitut SKIM in Berlin und leitet die New Business Initiativen in der DACH-Region. Seine Motivation zieht er aus der Vision, dass eine strikte Ausrichtung von Unternehmen und Produkten an Kundenbedürfnissen zu besseren Produkten, Kundenerlebnissen und nachhaltigerem Wirtschaften führt.

Marina Georgieva ist Senior Analyst bei SKIM in Berlin. Sie hat einen Master in Verhaltensökonomie und untersucht leidenschaftlich, warum Verbraucher so handeln, wie sie es tun. Marina ist Expertin im Forschungsfeld Kommunikation und im Bereich Analytics. Ihre Aufgabe ist es, die Geschäfts- und Marketingziele Ihrer Kunden mit soliden Forschungspraktiken zu erreichen.

„Walled Garden“ bezeichnet eine Website oder Online-Plattform, die sämtliche Inhalte und Webservices kontrolliert, die den Besuchern auf den zugehörigen Seiten zur Verfügung stehen. Zu diesen geschlossenen Systemen zählen Online-Händler wie Amazon, aber auch Plattformen, die in Zukunft relevant Verkaufskanäle sein werden wie Instagram oder Facebook. Walled Gardens sind dafür bekannt, nur begrenzten oder gar keinen Datenzugang zu gewähren: Informationen zu Käufern und Kaufmustern sowie zum Suchverhalten und zu Onlinekonversionen bleiben unter Verschluss.

„Der blinde Fleck“ bei der Customer Journey

Dieser Mangel an Transparenz ist wie ein blinder Fleck und steht einer erfolgreichen E-Commerce-Strategie im Weg. Denn ohne Kunden- und Verhaltensdaten lässt sich die Wirksamkeit von Marketingmaßnahmen oder der Nutzen von Investitionen nur schwer einschätzen – ganz zu schweigen von der Produktkommunikation, den Anzeigenpreisen, der Sortimentsgestaltung oder den Werbestrategien. Damit höhere Investitionen im Web tatsächlich zu einer Steigerung des ROI führen, müssen Marketers unter anderem folgende Fragen beantworten:

  • Wie suchen Verbraucher nach Produkten in meiner Kategorie? Welche Filter verwenden sie?
  • Welche Marketingmaßnahme erzielt die größte Wirkung in meinem Marktumfeld? Prozentuale Rabatte, niedrigere Preise, Abonnementmodelle mit Sparpotenzial oder eine andere Maßnahme?
  • Welche Produktabbildungen und Banner fallen in der Flut an visuellen Reizen im Web auf und erregen die Aufmerksamkeit der Verbraucher?

Die Beantwortung dieser Fragen erfordert ein tiefes Verständnis des Kaufverhaltens im E-Commerce. Um herauszufinden, welche Strategie die Klick- und Kaufrate ankurbelt, lohnt es sich, das attraktivste Sortiment, die erfolgreichsten Abo-Preismodelle oder die absatzstärkste Verpackungsgröße vorab zu testen, eh diese flächendeckend angeboten wird. Der von einigen Online-Plattformen angebotene A/B-Test, bei dem verschiedene Versionen einer Website verglichen werden können, ist zwar ein nützliches und kostengünstiges Instrument, hat jedoch auch Nachteile. Wird eine live-geschaltete Website getestet, besteht die Gefahr, dass ein schwaches Werbekonzept oder eine schlecht konzipierte Produktneuheit sich negativ auf die Markenwahrnehmung auswirkt. Zudem sollten vertrauliche Konzepte und Produktsortimente, die noch vor der Marktreife stehen, nicht vorzeitig an die Öffentlichkeit gelangen.



Klassische Online-Umfragen bieten hier nur teilweise eine Ersatzlösung, denn das isolierte Testen von Stimuli liefert kein vollständiges Bild. Wichtige Faktoren, wie zum Beispiel der Einfluss durch Wettbewerber dürfen keinesfalls außer Acht gelassen werden.

Ein neuer Ansatz zur Erforschung des Online-Kaufverhaltens

Um tiefere Einblicke zu gewinnen, muss der Gesamtkontext des Online-Shoppings präzise abgebildet werden. Dabei geht es nicht nur um die Frage, wie eine Marke mit tausenden von anderen Produkten konkurrieren kann, sondern auch welche verfügbaren Optionen zum Filtern des Angebots möglich sein sollten. Wir haben mit DigiShop eine Lösung entwickelt, die das Umfeld von Online-Händlern, Preisvergleichsseiten und mobilen Anwendungen mit realistischen und interaktiven Einkaufsszenarien repliziert. DigiShop erfordert keine Installation zusätzlicher Programme oder Apps, sondern wird in den Online-Fragebogen einfach integriert. Es erlaubt Marken digitale Inhalte und Strategien in einer wirklichkeitsgetreuen, aber kontrollierten und sicheren Testumgebung zu erproben. Schwerpunktmäßig nutzt DigiShop bewährte Methoden, wie zum Beispiel Conjoint, die nun jedoch an den modernen Online-Handel angepasst werden. Algorithmen und Forschungsmethoden wurden entwickelt, mit denen Marken digitale Inhalte und Strategien schnell und wirklichkeitsgetreu in einer vertraulichen Testumgebung erproben können. Das geräteunabhängige System wird auch der wachsenden Bedeutung mobiler Endgeräte gerecht: Wenn ein Befragter mit dem Smartphone teilnimmt, zeigt sich ihm die replizierte mobile Seite anstatt der ‚normalen‘, nicht-mobilen Darstellung.

E-Commerce-Fallstudie: Weine und Spirituosen

Im Spirituosenmarkt machen Online-Verkäufe lediglich ein Prozent des Branchenumsatzes aus und Marken stehen vor der Herausforderung, diesen Rückstand aufzuholen. Für einen großen amerikanischen Anbieter von alkoholhaltigen Getränken war von besonderem Interesse welches Umsatzpotenzial besteht. In eigenen Untersuchungen hatte sich gezeigt, dass ein Drittel aller Online-Käufer von Alkohol den richtigen Artikel nicht finden konnten und daher weniger einkauften als zunächst geplant. Grund waren unzureichende Produktabbildungen, die aus Sicht der Online-Shopper nicht die richtigen Informationen vermittelten. Dem Unternehmen wurde klar, dass seine digitale Content-Strategie vor allem in Bezug auf Produktinformationen und -abbbildungen dringend einer Optimierung bedurfte.

Optimierung digitaler Content-Strategien für den Online-Handel

Den Abbildungen der Produkte kommt insbesondere beim Shopping mit Mobilgeräten eine besondere Bedeutung zu. Unilever hat mit der Universität Cambridge zusammen basierend auf Forschungsergebnissen von SKIM Richtlinien für „Mobile-Ready Hero Images“ entwickelt (Weitere Informationen >>).
Beispiele von Hero Images
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Beispiele von Hero Images
Diese Kriterien für verbraucherfreundliche Produktbilder auf Mobilgeräten geben Empfehlungen, welche Produktinformation, wie z.B. Produktgröße, Variante oder Format, separat gezeigt oder besonders hervorgehoben werden sollen. Diese Richtlinien bieten zwar eine wertvolle Orientierung, ignorieren aber die feinen Unterschiede bei alkoholischen Getränken. In der Kategorie „Wein“ beispielsweise könnte die Sorte allgemein „Weißwein“ oder spezieller „Sauvignon Blanc“ sein. Deshalb waren handlungsorientierte Einblicke gefragt, die Aufschluss darüber geben würden, welche Bildelemente bei beliebten Online-Händlern wie Amazon zur höchsten Käuferkonversion führen.

Aufdeckung der Verhaltensdaten

Mit DigiShop von SKIM wurde daraufhin die mobile App Amazon Prime Now repliziert und in einen Online-Fragebogen eingebunden. Dort absolvierten Online-Shopper vier Übungen zwecks Analyse der Auswirkungen unterschiedlicher Bildformate auf die Konversion:

Virtuelle Einkaufstouren: Die Testpersonen unternahmen verschiedene Einkaufstouren innerhalb der relevanten Produktkategorie. Sie konnten per Klick zur Produktseite gelangen, um zusätzliche Informationen zu sehen sowie Artikel in den Warenkorb legen. Variiert wurden nicht nur die Produktabbildungen, sondern – anders als bei einem realen A/B-Test von Amazon – auch die Platzierungen der Produkte auf der Kategorieüberblicksseite.
Tests zur Auffindbarkeit: Außerdem wurden die Testpersonen gebeten, so schnell wie möglich ein bestimmtes Produkt zu finden und in den Einkaufskorb zu legen. Dabei variierten die Produktabbildungen und es wurde gemessen, wie schnell das Produkt gefunden werden konnte.
KPIs: Die Testpersonen bewerteten Die Abbildungen nach verschiedenen Kriterien: Wie deutlich wird das Produkt gezeigt? Enthält es genug Informationen für eine Kaufentscheidung? Welches Bild ist aus Sicht des Verbrauchers am hilfreichsten und welches am wenigsten hilfreich?
Clickables: Die Testpersonen klickten auf den Bereich eines Bildes, der sie am stärksten ansprach, und erläuterten danach ihre Beweggründe.

SKIM Forschungsmethodik
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SKIM Forschungsmethodik

Konkrete und praktisch umsetzbare Erkenntnisse zum Kaufverhalten

Die Analysen brachten dem Unternehmen solide Erkenntnisse und bildeten die Grundlage für seine neuen Digital-Content-Richtlinien. Unter anderem wurden folgende Fragen beantwortet:

  • Welche Darstellungen haben zur höchsten Käuferkonversion geführt?
  • Wie leicht war das Produkt auffindbar? Hat es sich aus der Angebotsmenge im Internet abgehoben?
  • Welche Bilder lagen in der Bewertung eindeutig vorn oder hinten, welche waren repräsentativ?
  • Welche Bildelemente empfanden die Verbraucher am ansprechendsten? Welche können noch weiter optimiert werden?

Eines wurde besonders deutlich: Eine Einheitslösung für alle Segmente auf dem Markt alkoholischer Getränke funktioniert nicht. Durch das Aufbrechen der Datensilos und den Blick hinter die Mauern der Walled Gardens gewann das Unternehmen datengestützte Handlungsvorgaben.

Die wichtigsten Schlussfolgerungen

Wer im heutigen E-Commerce-Umfeld erfolgreich sein will, muss seine Forschungsmethodik anpassen. Entscheidend ist ein tiefes Verständnis des Kaufverhaltens im Internet, insbesondere auf großen Online-Handelsplattformen. Denn Anbieter wie Amazon haben sich in Windeseile zur Suchmaschine für Verbraucher und zum Ausgangspunkt ihrer Einkaufstouren entwickelt.

Die geschlossenen „Walled Gardens“ sind frustrierend, doch Marken können Verhaltensdaten auch selbst erheben. Klassische Analysen werden dem heutigen, sich ständig wandelnden E-Commerce-Umfeld nicht mehr gerecht. Um verlässliche Erkenntnisse zu erlangen, müssen Forschungsansätze das Kauferlebnis deshalb so realistisch wie möglich nachbilden.


Das Testen mobiler Anwendungen darf keinesfalls außer Acht gelassen werden. Mobile Commerce, also der Kauf mit Mobilgeräten, wächst in Deutschland mit jährlich zwölf Prozent schneller als jedes andere Segment. Der Anteil des mobilen Handels am gesamten E-Commerce-Umsatz überschreitet bald 40 Prozent.

Auch bei Analysen im Kontext E-Commerce dürfen keine Kompromisse bei der statistischen Zuverlässigkeit eingegangen werden. Um das Kaufverhalten im Internet möglichst genau vorherzusagen, müssen alle Einflussfaktoren auf eine Kaufentscheidung einbezogen werden. Um es mit diesen komplexen Online-Szenarien aufzunehmen, ist die Conjoint-Analyse die bevorzugte und effektivste Methode.

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