Reihenfolge beim Einkaufen

Von | 22. Juli 2014

Manchmal schreibt Adam Greco Artikel bei denen faßt man sich an den Kopf und fragt sich „warum bin ich da nicht früher drauf gekommen?“ So auch der Artikel vom 9.7. zum Thema „Reihenfolge und Warenkorb“, den ich heute mal auf Deutsch transkribieren möchte. Für Retailer ist das nämlich eine hervorragende Idee!

Gleich vorweg sollte ich anmerken, daß es sich um eine Idee handelt, ein Konzept. Implementiert hat Adam das noch nicht, es klingt aber absolut machbar.

Die Fragestellung

Es ging seitens des Kunden darum, nicht nur zu analysieren, was Besucher in den Warenkorb tun, sondern in welcher Reihenfolge das passiert.

Wenn man das weiß, dann kann man Fragen wie die folgenden beantworten:

  • Welche Produkte werden tendenziell zuerst in den Warenkorb getan, als zweites, drittes, …?
  • Wenn ein Benutzer Produkt A in den Warenkorb tut, welches Produkt fügt er als nächstes hinzu?
  • Welche Kombinationen führen dann zu tatsächlichen Transaktionen?

Für einen Retailer sind dies wichtige Fragen, und ich bin genau wie Adam erstaunt, noch nie danach gefragt worden zu sein.

Mein Verdacht wäre, daß Niemand darauf gekommen ist, weil es in einem Geschäft kein direktes Äquivalent gibt, jedenfalls nicht meßbar.

Der Nutzen der zweiten Frage erschließt sich sofort: wenn ich für einige Produkte weiß, was Benutzer normalerweise als nächstes hinzufügen, dann kann ich das auch genau so anzeigen. Das ist ein ähnlicher Mechanismus wie „Kunden die A gekauft haben kauften auch B“, aber noch spezifischer, weil es wirklich um den nächsten Schritt geht.

Und man kann das ja weitertreiben und immer genau das Produkt vorschlagen, das am wahrscheinlichsten als nächstes hinzugefügt wurde.

Fragestellung 3 ist eine Erweiterung der Cross-Sell-Analyse, weil es über die eigentlich gekauften Produkte hinaus auch schon um den Warenkorb geht.

Und Frage 1 erlaubt es dem Marketingteam, ganz gezielt solche Produkte zu pushen, die oft als erste gekauft werden. Da kann man dann auch von zwei ähnlichen Produkten das stärker hervorheben, das zu größeren Warenkörben führt.

Die Idee

Zunächst verwirft Adam die Idee, mittels sequentieller Segmentierung (darüber muß ich mal einen Artikel schreiben) an die Sache heranzugehen. Segmente sind leistungsfähig, in diesem Fall aber nicht flexibel genug.

Stattdessen schlägt er vor, Pathing zu benutzen. Der Grundgedanke dahinter ist nicht anders als beim Event Pathing.

Man nehme eine traffic variable (prop) und speichere in dieser die Produkt ID oder SKU. Das tut man immer dann, wenn ein Produkt in den Warenkorb hinzugefügt wird.

Darüberhinaus schreibt man das Wort „conversion“ oder „Bestellung“ in die selbe prop wenn der Kunde die Bestellung oder den Einkauf finalisiert hat.

Dann ruft man ClientCare an und läßt für die prop pathing einschalten, oder man macht es seit neuestem selber.

[Screenshot]

Admin Console – Pathing für Props

Soweit zum Setup.

Auswertung

Das Pathing in SiteCatalyst Report & Analytics stellt folgende Reports zur Verfügung:

  • Next Product in Basket Flow,
  • Previous Product in Basket Flow,
  • Fallout,
  • Full Paths,
  • Pathfinder
  • und ein paar andere.

Jeder dieser Reports hat seinen Platz in der Analyse.

Der „Full Paths“ Report zeigt, welche Produkte zusammen „eingepackt“ wurden und in welcher Reihenfolge.

Naturgemäß finden sich oben im Report viele kurze Ketten mit einzelnen Produkten, jedenfalls wenn die Kunden einzelne Produkte häufiger kaufen als mehrere. Weiter unten im Report allerdings finden sich dann Kombinationen.

Man kann den Report filtern, z.B. indem man unter „Showing Paths containing“ eine bestimmte Produkt ID auswählt. Dann kann man für dieses Produkt sehen, wie sich die Kunden (und potentiellen Kunden) verhalten.

[Screenshot]

Full Paths Report mit Filter

Ähnlich benutzt man den „Next Product in Basket Flow“ Report: Hier kann man für ein beliebiges Produkt sehen, welche Produkte als nächstes im Einkaufskorb landete.

[Screenshot]

Next Product in Basket Flow Report

Wer die Produkt IDs nicht aussagekräftig genug findet kann entweder eine SAINT Clasification auf der Products Variale anlegen und dann in Discover Ad-hoc Analytics die Pfadanalyse machen, oder man benutzt eine weitere prop und trackt dort Produktkategorie oder Produktname. Die Zeiten in denen man nur für maximal 3 props Pathing einschalten durfte sind zum Glück vorbei…

Interessant sind ferner Analysen des „Exit Product in Basket“. Dieser Report zeigt an, welches Produkt das jeweils letzte im Warenkorb war, bevor der Benutzer den Warenkorb einfach liegengelassen hat.

Woher weiß man das? Na weil das „Produkt“ namens „conversion“ fehlt, der Kunde also nichts gekauft hat!

Generell ist es sinnvoll, sich die Pfade anzusehen, in denen „conversion“ nicht vorkommt. Das sind Fälle, in denen Kunden immerhin Produkte in den Warenkorb getan haben, aus welchen Gründen auch immer. Die Kombination dieser Produkte kann bei der Analyse der Kunden helfen.

Was ich persönlich mir ansehen würde: Den „Next Product in Basket Flow“ Report für „conversion“.

Hierbei handelt es sich um Produkte, die nach einem Einkauf im Warenkorb gelandet sind. Ich würde solchen Fällen unterstellen, daß der Kunde sich Gedanken über zusätzliche Produkte gemacht hat. Klingt nach einer guten Gelegenheit für ein wenig Retargeting, oder?

Adams Artikel gibt es wie gesagt hier, credit where credit is due.

Hat einer der Leser hier vielleicht schon mit dieser Idee experimentiert und kann Erfahrungen beisteuern?

3 Gedanken zu „Reihenfolge beim Einkaufen

  1. Frank Räther

    Hi Jan,
    als ich Adams Beitrag las musste ich schmunzeln. Nun noch einmal.
    Es gab vor Jahren schon einmal eine Implementierung davon mit SC14. Eine Idee von Andreas S. und mir bei einem hanseatischen Distanzhändler 🙂
    Gesucht waren diejenigen Artikel, die die meisten Exits haben. Diese sieht man sich dann genauer an. Passt der Preis? Haben die Mitbewerber etwas besseres im Angebot?

    Beste Grüße aus Bahrenfeld

    Antworten
  2. Bijan

    Moin Jan,
    neue Idee? Mitnichten, sorry, aber vermutlich die Publikation einer Umstzung mit SC 😉

    Gehört doch auch zur (extended) customer journey, die für viele an der falschen Stelle aufhört (wink).

    Aber ist doch schön, wenn Adam nun einen Best Pratice Vorschlag erarbeitet und veröffentlicht, denn dabei generiert er sicher noch den einen oder anderen Trick oder Zusatznutzen!

    Gruß
    Bijan

    Antworten
  3. Pingback: Tip: Search Term Pathing | Webanalyse auf Deutsch

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