Rentabilität 
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Die meisten Marketing- und Optimierungstools auf dem Markt sprechen heute zu Recht von „Verkaufssteigerung“, „Optimierung von Bestellwerten“ und „Verbesserung der Kundenbindung“. Ein überlegenes Kundenerlebnis zu bieten, das die Käufer dazu bringt, mehr Geld auszugeben, ist das Ziel vieler Online Shops und Tools wie Nosto helfen dabei.
Es gibt jedoch einen Aspekt, über den wir nur selten sprechen, nämlich die Optimierung im Hinblick auf eine höhere Rentabilität. Dies ist ebenso wichtig wie die Steigerung der Verkäufe in größerem Maßstab, denn der Verkauf von 40 T-Shirts mit einer Marge von 1 % könnte weniger bringen als der Verkauf von 1 T-Shirt mit einer Marge von 20 %.
Warum Margen eine Rolle spielen
Früher habe ich als Verkäufer in einem respektablen Elektronikgeschäft gearbeitet.
Ich erinnere mich noch, wie ich meinem ersten B2B-Kunden begegnete, der neue Computer in großen Mengen kaufen wollte, und ich ein Angebot für die gesamte Bestellung kalkulieren musste. Das war das erste Mal, dass ich anfing, auf die Gewinnmargen sowohl der Laptops als auch des Zubehörs von Drittanbietern zu achten. Nehmen wir ein folgendes Beispiel: Wenn das Unternehmen 50 Laptops mit einer Marge von etwa 8 % kauft, kann ich nur so viel tun – wenn wir aber auch 50 Laptoptaschen mit einer Marge von etwa 70 % dazugeben, haben wir etwas Spielraum mit dem Endpreis des Gesamtauftrags. D. h. im E-Commerce, dass wir somit mehr Marketingbudget rechtfertigen können.
Wie wäre es mit Filtern für relative und absolute Gewinnmargen für den E-Commerce?
Bei vielen Online Shops sind die Unterschiede zwischen den Margenprozentsätzen in den einzelnen Kategorien und Marken sehr unterschiedlich, und es ist schwer, den Käufer auf der Grundlage der Rentabilität zwischen verschiedenen Produkten zu bewegen. Wir haben einen einfachen Filter für die Marge eingeführt, der entweder mit absoluten oder relativen Werten verwendet werden kann, um verschiedene Anwendungsfälle zu lösen, und ich werde Ihnen zeigen, wie diese in jedem Online Shop, der heute Nosto verwendet, eingesetzt werden können.
Hinweis: Die Beispiele in diesem Artikel fiktiv, da es nicht akzeptabel wäre, spezifische Informationen über die Margen von Onlinehändlern öffentlich weiterzugeben. Wir haben die folgenden Beispiele erstellt, indem wir fiktive Margendaten in einen echten Shop-Katalog importiert und dann die Ausgabe im Vorschaumodus gefiltert haben, um eine funktionierende Vorschau zu erhalten, wie dies in der Praxis funktioniert.
Anwendungsfall 1: Absolute Margenfilterung für Shop-Bestseller
Schauen wir uns ein fiktives Beispiel für einen unserer Demo-Shops namens Costo an, bei dem es sich um einen sehr realen Online Shop handelt, den wir häufig als Anschauungsbeispiel verwenden. In diesem Fall komplett simuliert, da weder wir – noch sie – die reale Marge ihrer Produkte preisgeben wollen.
Beginnen wir mit einem Bestseller-Element, bei dem noch keine der fiktiven Margendaten verwenden würden. Die „Wau“-Mützen-Kollektion liegt hier eindeutig im Trend. Lassen Sie uns sehen, was passiert, wenn wir einige Margenregeln einfügen.
Margenregeln werden auf der Ebene der Onsite Produktempfehlungen innerhalb einer bestimmten Kampagne mit Filterregeln angewendet. Für eine absolute Margenregel bei unseren Bestsellern können wir ein Mindestwert von 15 % festlegen, um unseren Käufern auf der Startseite ein Beispiel für den Upsell zu geben.
Der Output im Beispiel ändert sich nicht dramatisch, da die „Wau“-Mützen immer noch als Bestseller gelten, aber vier von fünf Produkten haben sich aufgrund der geringfügigen Anpassung der Marge verändert, d. h. unser Beispiel funktioniert und wir machen jetzt mindestens 15 % Gewinn auf jeden verkauften Artikel. Hurra!
Anwendungsfall 2 : Filterung der relativen Marge auf einzelnen Produktseiten
Wenn man sich die Produktseiten anschaut, wird das Spiel mit Margenfiltern etwas interessanter, weil es eine große Variante der Rentabilität innerhalb einer Kategorie oder einer bestimmten Marke geben kann. Auf Produktseiten können Sie auch den relationalen Margenfilter verwenden, bei dem ein Basiswert aus dem aktuell angezeigten Artikel festgelegt wird, der dann zur Suche nach anderen Artikeln verwendet werden kann.
Beginnen wir wieder mit einem völlig ungefilterten Cross-Seller-Element auf einer Produktseite. Ich sehe mir eine „Wau“-Mütze an. Wenden wir etwas fiktive Filterung an, um zu sehen, wie wir diese Ansicht ändern können.
Der relationale Margenfilter akzeptiert einen Wert mit einem + oder – Präfix, um zwischen höheren oder niedrigeren Werten zu unterscheiden. In diesem Beispiel möchte ich Produkte mit einer 10 % höheren Marge hervorheben, als der Artikel, den ich gerade ansehe. Schauen wir mal, wie das geht.
Die Ergebnisse unterscheiden sich nun stark von der ungefilterten Version, da die fiktive Marge auf verschiedene Kategorien verteilt wurde, wobei davon ausgegangen wurde, dass die „Wau“-Mützen alle den gleichen Margenprozentsatz haben, was ebenfalls sehr wahrscheinlich ist. Die Beispielausgabe hat etwas weniger Relevanz. Wir bleiben jedoch weitesgehend bei Mützen mit der Ausnahme von 2 Kombai Baseball Caps. Wir stellen außerdem fest, dass der Durchschnittspreis gestiegen ist, um eine etwas größere Variante zu ermöglichen.
Wichtigste Erkenntnisse bei der Verwendung von absoluten und relativen Margenfiltern
Es ist durchaus möglich die Onsite Produktempfehlungen von Nosto mit sowohl absoluten als auch relationalen Margenfilterung zu verwenden, um mit geringen Kosten die Relevanz die Rentabilität zu steigern. Allerdings ist dies sehr branchenabhängig und auf Ihre Geschäftsziele abgestimmt. Als Händler können Sie am besten beurteilen, wie dies in Ihrer spezifischen E-Commerce-Strategie eingesetzt werden sollte. Wenn ich Ihnen einen Rat geben darf, dann wäre es folgendes:
- Konfigurieren Sie Nosto in Ihrem Online Shop so, dass es sich so verhält, aussieht und anfühlt, wie Sie es erwarten. Dies ist der entscheidende erste Schritt, damit Sie eine Basis schaffen auf der Sie Vergleiche ziehen können.
- Experimentieren Sie nach und nach mit absoluten und relationalen Margenfiltern und bewerten Sie die Leistung sowohl visuell als auch durch einen laufenden A/B-Test, wenn möglich.
- Vergleichen Sie, ob es einen spürbaren Umsatzverlust (aufgrund eines allmählichen Verlusts an Relevanz) im Vergleich zur Steigerung der Rentabilität gibt, und berechnen Sie, ob sich Ihr Endergebnis dadurch verbessert oder verschlechtert.
- Optimieren Sie den Aufbau und legen Sie Ihre Erfolgsstrategie fest.
