Was gehört auf die Homepage?

Die Titelseite Ihres Internet-Angebots gehört zu den wertvollsten Aktivposten Ihres Unternehmens. Machen Sie hier keine Fehler!

Egal, ob Sie einen Shop betreiben, Leads generieren wollen oder die Zahl der abgerufenen Seiten erhöhen wollen - eine optimal gestaltete Homepage ist ein - wenn nicht der - wichtigste Baustein Ihrer Strategie zur Absatzförderung. Mit Hilfe einer Web-Analyse lassen sich die erfolgskritischen Faktoren identifizieren.

Den Begriff Absatzförderung definieren

Absatzförderung setzt sich aus vielen Faktoren zusammen; manche lassen sich numerisch erfassen, andere wiederum nicht. Allen gemeinsam ist, dass Sie Ihre Nutzer dazu bringen Kunden zu werden.
Folgende web-basierte Faktoren sind für eine Web-Analyse relevant:

• Größe und Qualität der Produktabbildung(en), gibt es Zusatzfotos für Details,
• Umfang und Detailliertheit der Produktbeschreibung,
• gibt es eine optisch hervorgehobene Titelzeile und einen Anlauftext, der den Nutzer "in die Seite zieht",
• wie werden Farbvarianten dargestellt,
• steht das Produkt für sich oder wird es in Benutzung angezeigt,
• wo auf der Seite ist das Produkt platziert, kann es der Nutzer direkt sehen, oder muss er blättern?

Diese Liste ist sicherlich nicht vollständig, verschafft Ihnen aber einen ersten Überblick. Selbstverständlich ebenfalls wichtig sind die "offline"-Faktoren wie Preis, Garantie, Versandkosten und Lieferfristen.
Vergessen Sie nicht, auch Ihr Angebot als ganzes wirkt auf den Nutzer und kann so verkaufsfördernd oder absatzhemmend wirken. Wenn Ihr Produkt-Mix nicht zusammenpasst, wird das Einfluss auf die Umsätze haben.

Optimale Kunden-Analyse

Das Web ist unerreicht, wenn es darum geht Kundendaten zu analysieren. Ihre Web-Analyse-Software versetzt Sie in die Lage zu beobachten, wie sich tausende anonymer Kunden durch Ihre Web-Präsenz bewegen.
Sie sehen nicht nur, was die Leute sich in den virtuellen Einkaufswagen packen, sondern auch was die Nutzer gemacht haben, bevor sie sich für ein bestimmtes Produkt entschieden haben. Welche Bereiche Ihrer Web-Site haben sie zuerst besucht, welche Produkte wurden genauer examiniert, welche komplett ignoriert? Wie viel Zeit nehmen sich die Nutzer, bevor sie zu einer Entscheidung gelangen und wie viele Produkte haben sie vorher miteinander verglichen? Nicht die kleinste Regung bleibt Ihnen und Ihrem Web-Mikroskop verborgen.
Wenn Sie die Vorgeschichte einer Kaufentscheidung kennen, können Sie entsprechende Schlüsse daraus ziehen und Ihr Angebot optimieren. So funktioniert Kundenorientierung.

Das Beispiel

Hier ein für jede E-Commerce-Web-Site relevantes Beispiel.
Auf einer Web-Site werden vier Produkte angeboten, alle haben den gleichen Preis.

• Produkt A ist ein Bestseller, 10% aller Besuche enden mit einem Kauf dieses Produktes.
• Produkt B verkauft sich nicht sonderlich gut. Nur 0,1 % aller Besuche enden mit einem Kauf dieses Produkts
• Die Produkte C und D laufen mittelprächtig; 1% aller Besuche enden mit einem Kauf von C und ebenfalls 1% aller Besuche enden mit einem Kauf von D.

Was tun?

• Sollte das Produkt A teuerer oder billiger werden?
• Sollte das Produkt B aus dem Sortiment genommen werden oder muss B stärker beworben werden?
• Soll das Produkt C besser präsentiert werden oder sollten die Produkte C und D genau gleich behandelt werden?

"Schauen zu handeln"- Verhältnis	Hoch	Versteckte Perle In diesem Quadranten sind Produkte beheimatet, die kaum ein Site-Besucher sieht. Wenn dieses Produkt aber gesehen wird, wird es in den meisten Fällen auch gekauft. Diese Produkte haben das Zeug zu "Brot-und-Butter"-Produkten, wenn nur mehr Nutzer sie sehen würden. Setzen Sie diese Produkte für einige Zeit auf die Homepage Ihrer Web-Site und überarbeiten sie die Produktbeschreibung.	Bestseller Ihr gesamtes Produktportfolio sollte sich in diesem Quadranten befinden. Hier finden sich oft gesehene Produkte, die sich sehr gut verkaufen. Sie sollten darüber nachdenken, ob Sie nicht eine Preiserhöhung durchsetzen können. Auf jeden Fall bietet es sich an, ähnliche Produkte aufzunehmen und so das Angebot zu erweitern.
	Gering	Verlierer Keines Ihrer Produkte sollte sich in diesem Quadranten befinden. Diese Produkte verkaufen sich einfach nicht. Wenn es sich nicht um Saisonartikel handelt, sollten Sie über eine Sortimentsbereinigung nachdenken.	Underperformer Die Produkte dieses Quadranten werden oft gesehen, verkaufen sich aber nicht besonders gut. Es besteht also Optimierungsbedarf. Vielleicht sind Ihre Kunden grundsätzlich an dieser Produktkategorie interessiert (schließlich haben sie ja geklickt) aber nicht an diesem konkreten Produkt. Überarbeiten Sie die Produktbeschreibung, ändern Sie die verwendeten Bilder oder tauschen Sie die aktuell im Angebot befindlichen Artikel gegen ähnliche Produkte aus.
		Gering	Hoch
	Kontaktzahl

Zwei neue Kennzahlen

Um das hier vorgestellte Problem sinnvoll lösen zu können, brauchen Sie über die reinen Abverkaufszahlen noch zwei weitergehende Kennzahlen.
Kontaktzahl: Diese Zahl gibt an, wie oft eine bestimmte Produktseite angeschaut wurde.
Anziehungskraft: Diese Zahl gibt an, wie oft ein Produkt gekauft wurde, nachdem ein Nutzer die entsprechende Produktseite angeschaut hat.
Der Erfolg eines Produkts ergibt sich also Anzahl der Kontakte und der Anziehungskraft dieses Produkts.
Die Kontaktzahl ergibt sich aus der Division der Zahl aller Besuche, die eine bestimmte Produktseite aufrufen durch die Zahl der gesamten Visits im selben Zeitraum. Wenn beispielsweise 4 von 10 Besuchen die Produkt_A.html aufrufen, dann ergibt sich daraus eine Kontaktzahl von 0,4 oder 40%.
Die Anziehungskraft ergibt sich aus der Division der Zahl der Käufe eines Produktes durch die Zahl der Aufrufe der entsprechenden Produktseite im selben Zeitraum. Hier werden also nur Nutzer betrachtet, die bereits ein Interesse an einem bestimmten Produkt signalisiert haben. Die Anziehungskraft ist also letztendlich ein "Schauen-zu-Kaufen"-Verhältnis. Je großer Quotient ist, umso attraktiver ist das Produkt. Eine Anziehungskraft von 1 bedeutet, dass jeder Besuch mit einem Kauf endet, eine von Null zeigt an, dass kein Besucher kauft.
In unserem Beispiel ergeben sich folgende Zahlen:
Kontakzahl

• 40% aller Besuche umfassen das Produkt A
• 0,5% aller Besuche umfassen das Produkt B
• 40% aller Besuche umfassen das Produkt C
• 2,5% aller Besuche umfassen das Produkt D

Die Anziehungskraft bemisst sich in diesem Beispiel wie folgt: Wir teilen die Prozentzahl der Nutzer, die ein Produkt gekauft haben durch die Prozentzahl der Nutzer, die die betreffende Produktseite aufgerufen haben. Wir ermitteln also den "Schauen-zu-Kaufen"-Quotienten.

• Für Produkt A liegt der "Schauen-zu-Kaufen"-Quotient bei 25% (10/40)
• Für Produkt B liegt der "Schauen-zu-Kaufen"-Quotient bei 50% (0,1/0,5)
• Für Produkt C liegt der "Schauen-zu-Kaufen"-Quotient bei 2,5% (1/40)
• Für Produkt D liegt der "Schauen-zu-Kaufen"-Quotient bei 40% (1/2,5)

Damit ergibt sich folgendes Bild:

• Produkt A erfüllt die Erwartungen trotz seiner phänomenalen Vertriebserlöse nicht.
• Produkt B ist eine noch unentdeckte Ertragsperle und kein Versager, wie man aufgrund der dürftigen Verkäufe annehmen könnte.
• Auch Produkt C ist ein schwaches Produkt
• Produkt D gehört eher in die Rubrik unentdeckte Perlen, obwohl die Verkaufszahlen eine andere Sprache sprechen

	Bewertung basierend auf reinen Vertriebszahlen	Bewertung aufgrund Web-Analyse
		Kontaktzahl	"Schauen-zu-handeln"-Verhältnis
Produkt A	Bestseller, bei 10% aller Besuche gekauft	Hohe Kontaktzahlen, bei 40% aller Besuche dabei	Bei 25% aller Besuche, die sich für dieses Produkt interessieren kommt es zum Kauf.
Produkt B	Verkauft sich schlecht, bei 0,1% aller Besuche gekauft	Sehr geringe Kontaktzahlen, bei 1% aller Besuche dabei	Bei 50% aller Besuche, die sich für dieses Produkt interessieren kommt es zum Kauf.
Produkt C	Verkauft sich mittelmäßig, bei 1% aller Besuche gekauft	Hohe Kontaktzahlen, bei 40% aller Besuche dabei	Bei 2,5% aller Besuche, die sich für dieses Produkt interessieren kommt es zum Kauf.
Produkt D	Verkauft sich mittelmäßig, bei 1% aller Besuche gekauft	Geringe Kontaktzahlen, bei 2,5% aller Besuche dabei	Bei 40% aller Besuche, die sich für dieses Produkt interessieren kommt es zum Kauf.

Umsetzen der Ergebnisse

Die in diesem Artikel vorgestellten Beispiele wurden anonymisiert und vereinfacht, stammen aber von einer real existierenden Web-Site.
Der Betreiber dieser Web-Site nahm die folgenden Veränderungen vor:
Die Produkte B und D wurden besser präsentiert. Produkt B versteckte sich in den Tiefen einer obskuren Kategorie, im Zuge der Optimierung wurde der Preis von B erhöht und das Produkt bekam ein schönes Plätzchen auf der Homepage. Der Erfolg war durchschlagend, die durch B erwirtschafteten Umsätze explodierten.
Bei näherer Begutachtung des Produkts D stellte sich heraus, dass dieses Produkt mit einem verwirrenden Namen geschlagen war und zudem die verwendeten Bilder nicht die geforderte Qualität hatten. Nachdem beide Probleme abgestellt wurden, verdoppelten sich die Umsätze.
Die Kontaktzahl der Produkte A und B war mehr als ausreichend, die schlechten Umsätze waren auf ein Vermarktungsproblem zurückzuführen.
Der Site-Betreiber hat das Problem wie folgt gelöst:
Jedem Käufer des Produkts A wurde eine versandkostenfreie Lieferung angeboten.
Produkt C wurde neu positioniert, die Faktoren Qualität und Garantieleistung wurden in der Produktbeschreibung prominent hervorgehoben.
Der Erfolg gab dem Site-Betreiber recht. Die Conversion Rate stieg deutlich an und in Kombination mit den bereits sehr hohen Kontaktzahlen führte dies zu einer deutlichen Umsatzsteigerung.

Fazit

Verlassen Sie sich nicht nur auf die reinen Vertriebskennzahlen, sondern nutzen Sie die Kennzahlen, die Ihnen Ihr Web-Analyse-System zur Verfügung stellt um Ihre Entscheidungen abzusichern.

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