Smart Analytics im Web: Vorgehen und Kennzahlen zur erfolgreichen Conversion von Leads in Kunden

Zusammenfassung

Überblick

• Früher kannte der Vertrieb seine Interessenten und Kunden persönlich. Heute erfolgen viele Kontakte mit einem Unternehmen über das Internet und damit erst einmal anonym und unstrukturiert.
• Erst wenn diese einzelnen Kontaktinformationen erhoben, strukturiert und ausgewertet werden, ergibt sich ein Bild von den einzelnen Web-Besuchern.
• Über smarte Analysen lassen sich vielversprechende Besucher als Leads bzw. Opportunities identifizieren und gezielt mit passenden Angeboten ansprechen.
• Der Beitrag zeigt, welche Informationen Web-Besucher hinterlassen, wie Sie diese strukturieren und für die Planung weiterer Aktionen nutzen. Für die Bewertung von Maßnahmen oder Objekten werden die wichtigsten Kennzahlen erläutert. Die Vorgehensweise wird anhand eines Praxisbeispiels veranschaulicht.

1 Smarte Analysen nutzen Aktivitäten im Web

Vertrieb identifiziert Potenziale

Die Aufgabe des Vertriebs ist natürlich, neue Verkaufspotenziale bei bestehenden bzw. neuen Kunden zu identifizieren. Daraus wird dann der Versuch dem "richtigen" Kunden die optimalen Problemlösungen anzubieten, möglichst zur richtigen Zeit oder ggfs. zu versuchen mit ihm in Kontakt zu bleiben.

Kein persönlicher Kontakt zu Online-Kunden

Das ist keine einfache Aufgabe! Zwar kennt der klassische Vertriebsaußendienst "seine" Kunden recht gut – über den persönlichen Kontakt lernt man die Wünsche und Probleme seiner Kunden kennen, wie oft nur wenige andere Personen im Unternehmen. Aber wenn die Kundenbeziehung immer mehr Richtung Online-Kontaktpunkte wandert, geht der direkte Bezug zum Kunden leicht verloren. Dazu kommt, dass die Kunden nicht nur über einen Kanal oder einen Touchpoint zum Unternehmen Kontakt aufnehmen. Ein gutes Bild aus den vielen Mosaiksteinchen zusammen zu bauen wird somit immer komplexer.

Aber immer mehr Kontaktpunkte

Zu den bislang klassischen Kontaktformen wie Kundenbesuche, Telefonate, Briefe, Emails kommt durch das Internet noch eine wachsende Zahl weiterer neuer Möglichkeiten dazu. Zugegeben oft noch in kleinen Anzahlen, aber wachsend.

• Homepage
• Shops
• Facebook
• Twitter
• Kommentare in Blogs
• Downloads
• Bewertungen auf Portalen
• …diese Liste wird immer länger werden….

Smarte Analysen sollen es nun ermöglichen, den potenziellen Kunden und seine Bedürfnisse hinter der ganzen Informationsflut zu erkennen, um dem Vertrieb relevante Kontakte zur weiteren Bearbeitung zur Verfügung stellen zu können.

Das bedeutet die Kunst, die neuen Analysemöglichkeiten im Web gezielt zu nutzen, um den Kunden besser und schneller zu verstehen ohne durch zu viel Informationen nur noch verwackelte Bilder zu bekommen.

Abb. 1: Kernthemenfelder für smart Analytics und Ableitung von konkreten Maßnahmen mit dem Vertrieb

2 Die richtigen Leads und Opportunities identifizieren und zu Kunden machen

Leads = Hinweise, Opportunities = Chancen

Generell strebt man diesem Umfeld eine Optimierung von Leads (übersetzt: der Hinweis) und Opportunities (übersetzt die Gelegenheit, die Chance) an. Was genau einen Lead bzw. eine Opportunity ausmacht, muss in jedem Unternehmen gemeinsam mit Marketing und Vertrieb definiert werden und ist immer über einen unternehmensspezifischen Sales Funnel abzuleiten (s. Abb. 2).

Abb. 2: Sales funnel: Ausführliche Darstellung des Leadprozesses^[1]

Verlauf in Stufen

Vom einfachen Interessenten (raw leads) zu einem aktiven Lead durchlaufen die meisten einige Stufen – insbesondere der nurturing/Betreuungspart ist relevant um den potenziellen Kunden besser kennenzulernen. Wo genau man eine Grenze zieht zwischen Lead und Opportunity hängt vom jeweiligen Unternehmen und der jeweiligen Struktur ab.

[1] Quelle: http://www.discoposse.com/wp-content/uploads/2014/04/sales-funnel.jpg, Abrufdatum 7.7.2016

2.1 Wie erkennt man einen Lead?

2.1.1 Ist jeder Besucher einer Seite eines Shops etc. ein Lead?

Nicht jeder Homepage-Besucher ist ein Lead

Je nach Standpunkt des Betrachters – zumindest ist es jedoch ein potenzieller Lead. Zu bewerten bleibt, ob der Besucher sich nur auf die Seite verirrt hat oder wirkliches Interesse am Unternehmen bzw. den Produkten/Dienstleistungen zeigt.

Eine klassische Kenngröße für diese Einschätzung wäre hier die Dauer des Besuchs: Je länger der Besuch auf der Website, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde auch ein tatsächliches Interesse hat. Der Anteil der Kunden, die die Seite sofort nach dem ersten Seitenaufruf wieder verlassen (Bounces), lässt sich über fast jedes Online-Analyse-Tool ermitteln.

Vorsicht bei der Bounce-Quote

Wenn also die Bounce-Quote sehr hoch ist oder nach oben schnellt – haben immer weniger Kunden Interesse am Unternehmen oder dem Produkt?

Kann sein muss aber nicht.

Wenn ich auf eine Seite klicke, dort ein wenig lese und meine Information schon bekomme, klicke ich nicht weiter. Damit fehlt für die Tools der Endzeitpunkt und die Verweildauer wird mit "0" ausgewiesen Das Tool kann es halt nicht besser messen.

Aber auch wenn man das Tool so einrichtet, dass es die Zeit, die man auf eine Seite "starrt", misst – ist es dann die Wahrheit, dass der User die ganze Zeit gelesen hat? Oder war er nur einen Kaffee holen und hat einfach nicht die Seite vorher geschlossen?

Bounce Rates können täuschen

Smart Analytics bedeutet hier die Kennzahl "B...