Überblick - FOSTEC Market Intelligence
Volle Markttransparenz im E-Commerce mit FOSTEC Market Intelligence
FOSTEC & Company ist die führende unabhängige Strategieberatungs-Boutique mit Schwerpunkten in der Digitalisierung und im E-Commerce.
Mit zahlreichen Amazon Potentialnalysen für Markenhersteller aus verschiedensten Branchen sind wir im Bereich Amazon Consulting Marktführer in Europa. Wir denken und handeln unternehmerisch und entwickeln mit unseren Mandanten intelligente, umsetzbare Lösungen, um ihr volles Amazon-Marktpotential zu entfachen.
Vereinfacht ausgedrückt beschäftigt sich der Bereich Market Intelligence mit der Informationsbeschaffung, -analyse und -aufbereitung für geschäftsrelevante strategische Entscheidungen bezüglich Markt, Wettbewerb und Kunden. Durch eine systematische, völlig legale (d.h. EU-konforme) Datenerhebung beispielsweise des führenden Online Marktplatzes Amazon lassen sich im Ergebnis folgende fünf Kernindikatoren bestimmen und bei Bedarf tagesgenau und auf Artikelebene bestimmen und analysieren:
- Marktpotential (z.B. bestimmter Produktkategorien)
- Wettbewerber Marktanteile (z.B. von Marken auf Amazon)
- Wettbewerber Top-Seller (z.B. nach Umsatz & Absatz)
- Wettbewerber Preise (z.B. bestimmter Artikel im Zeitverlauf)
- Sortiments-Performance (z.B. Best Seller, Umsatz, etc.)
Die Datengrundlage für den Bereich Market Intelligence stützt sich dabei im Wesentlichen auf folgende drei Säulen:
Wesentliche Datensäulen für den Bereich Market Intelligence
Market Intelligence im Rahmen von Strategie & Performance Management
Aus einer Prozessperspektive stellt das Thema Market Intelligence meist einen initialen Schritt dar – z.B. bei der Entwicklung einer E-Commerce Strategie. Hintergrund ist, dass direkt zu Beginn eine faktenbasierte Grundlage benötigt wird, um das vorhandene Marktpotential zu bewerten und die jeweils attraktivsten Segmente zu identifizieren. Nur bei ausreichendem Potential ist die weitere Erarbeitung einer entsprechenden Strategie überhaupt sinnvoll. Allerdings handelt es sich bei Market Intelligence um ein kontinuierlich relevantes Thema. Durch die Möglichkeit der Abfrage von Real-Time Daten können beispielsweise Competitor Intelligence Daten wie Marktanteile oder Kampagnenauswertungen für die Marketing Strategy tagesaktuell ausgewertet werden. Entsprechend ist Marketing Intelligence nicht nur bei der Vorbereitung strategischer Entscheidungen wichtig, sondern vor allem auch im Rahmen eines kontinuierlichen Performance Managements.
Übersicht der zentralen Vorteile einer mittels datengetriebenen Analyse
Vorteile einer auf Crawling-Daten basierenden Analyse sind:
- Valide Businessplanung durch maßgeschneiderte Kategorieauswahl
Typischerweise stützen sich sowohl Top-Down- als auch Bottom-Up Business Planung auf allgemeine Marktstudien, die nur sehr grobe Angaben zu den wirklich relevanten Produktkategorien machen. Durch diese Vermischung mit irrelevanten Marktdaten ergeben sich bereits in der Planung massive Unschärfen. Der Vorteil einer auf Crawling-Daten basierenden Analyse liegt darin, dass die Analyse maßgeschneidert ist und nur relevante Daten ergeben werden und sich so Unschärfen vermeiden lassen.
- Valide Datenbasis bis zur tagesgenauen Auswertung auf Artikeldetailebene
Die mittels Crawling erhobenen Daten basieren auf einem tagesgenauen Tracking von Transaktionen auf Artikeldetailebene. Diese Detaildaten werden dann auf höhere Ebenen, d.h. z.B. Produktkategorie oder Marken, etc., hochaggregiert. Entsprechend sind Auswertungen auf Detailebene wie auf übergeordnetem Gesamtblick möglich.
Methodik - Datengenerierung und Output
Wie auf der linken Seite der folgenden Darstellung zu sehen, erfolgt die Erhebung der Markt- und Wettbewerbsdaten aus verschiedenen Datenquellen wie Online Marktplätze, Online Shops oder Preisvergleichsseiten. Dabei greift ein Algorithmus-gestütztes Crawlingsystem auf die verschiedenen Quellen zu. So lässt sich beispielsweise für Amazon ein tagesgenaus Tracking von Transaktionen auf Artikeldetailebene realisieren.
Übersicht der grundsätzlichen Methodik zur Datenerhebung
Diese aus dem Crawling der verschiedenen Quellen gewonnenen Detaildaten werden dann auf höhere Ebenen, d.h. z.B. Produktkategorie oder Marken, etc., hochaggregiert. Entsprechend sind sowohl Auswertungen auf Detailebene als auch auf übergeordnetem Gesamtblick möglich. Dabei lassen sich nicht nur Daten der eigenen Marke auslesen, sondern auch aller in der jeweiligen Quelle gelisteten Wettbewerber, so dass sich genaue Marktanteile bestimmen lassen.
Durch einen zusätzlichen Link zu internen Daten (siehe rechte Seite in der obigen Darstellung) lassen sich die Daten weiter verfeinern, so dass sich ein umfassendes und transparentes Bild zu E-Commerce Potentialen und attraktiven Produktsegmenten ergibt.
Marktpotential (z.B. bestimmter Produktkategorien)
Die Bestimmung des Gesamtmarkt Potentials ist ein entscheidender Input für einen faktenbasierten Business Case. Mittels Datencrawling lässt sich beispielsweise das Gesamtpotential ausgewählter Produktkategorien auf Amazon – sowohl basierend auf Umsatz, als auch basierend auf verkauften Stück – sehr genau und mit hoher Validität bestimmen. Auf Basis dieser Marktransparenz lässt sich für einen Anbieter die tatsächliche Marktattraktivität sehr gut evaluieren.
Folgendes Beispiel zeigt das Gesamtpotential differenziert in Vendor und Marketplace Umsatz sowie den Markanteil einer ausgewählten Marke
Gesamtmarktpotential ausgewählter Amazonkategorien
Wettbewerber Marktanteile (z.B. mehrerer Marken auf Amazon)
Mittels Datencrawling (z.B. auf Amazon) lassen sich Marktanteile aller Wettbewerber ausgewählter Produktkategorien bestimmen. Auf dieser Basis lassen sich nicht nur strategische Ziele ableiten und validieren (z.B. Marktanteil von mind. 35% bis 2025), sondern auch ein aktives Performance Management aufsetzen. So kann etwa gemessen werden wie sich Marktanteile im Zeitverlauf beispielsweise während einer dedizierten Marketing Kampagne verändern. Daraus lässt dann etwa eine Marketingeffizienzrechnung ableiten.
Beispielhafte Auswertung von Wettbewerber Marktanteilen nach Umsatz und Absatz
Wettbewerber Top-Seller (z.B. nach Umsatz & Absatz)
Die mittels Crawling erhobenen Daten ermöglichen eine tagesgenaue Auswertung auf Artikelebene. Entsprechend lassen sich wettbewerberübergreifend innerhalb der untersuchten Kategorien die Top Seller, d.h. die meistverkauften Produkte genau bestimmen. Insgesamt lassen sich so zentrale Erkenntnisse zu den wesentlichen Treibern der Top-Positionierung gewinnen. Angesichts der Tatsache, dass die Umsatzverteilung nach Ranking alles andere als linear ist ein zentraler Untersuchungsbereich. Beispielsweise werden bei Amazon je nach Kategorie bis zu 90% der Umsätze mit den Top 10 Produkten einer Kategorie generiert. Entsprechend ist die Erreichung einer Topplatzierung eine klare Erfolgsbedingung die es gilt systematisch zu erreichen. Ferner ist die Datenbasis der Topseller ein wichtiger Starpunkt für weitere wertstiftende Analysen.
Umfassende Möglichkeiten im Rahmen einer Topseller-Analyse
- Aufdeckung von Sortimentslücken: Durch den Vergleich der Top-Seller mit dem Sortiment eines Anbieters lässt sich untersuchen inwieweit Sortimentslücken bestehen
- Inspiration für die Produktentwicklung: Durch eine Auswertung von Kundenbewertungen lässt sich herausfinden welche Produktfeatures Kunden wirklich schätzen sowie inwieweit Features fehlen und Entwicklungsbedarf besteht
- Erkenntnisse für Sales & Marketing: Durch die Analyse von Preisgestaltung und Kundenbewertungen lässt sich die Zahlungsbereitschaft der Kunden analysieren, sodass entsprechende Rückschlüsse für Preisstrategie und Marketingstrategie möglich sind
- Handlungsfeld Listungsoptimierung: Eine Analyse der Qualität der jeweiligen Produktlistungen hinsichtlich Medieninhalten, HTML-Content mit qualitativen Produktbeschreibungen, etc. gibt Aufschluss darüber wo ggf. Handlungsfelder für die eigenen Listungen bestehen.
Wettbewerber Preise (z.B. bestimmter Artikel im Zeitverlauf)
Die Datenerhebung durch Crawling liefert tagesgenaue Preise auf Artikelebene. Über einen bestimmten Beobachtungszeitraum lässt so ein sehr genaues Bild über Wettbewerberpreise und die damit verbundenen Preisstrategien erreichen. Auf dieser Basis lassen sich dann zentrale Erkenntnisse für die Erstellung einer dedizierten Preisstrategie ableiten.
Auszug Preisanalyse
Sortiments-Performance (z.B. Best Seller Ranking, Umsatz, etc.)
Durch die erhobenen Marktzahlen lassen sich klare Aussagen zur aktuellen Sortimentsperformance z.B. in Form des durchschnittlichen Umsatzes pro Produktlistung machen. Auf Basis dieser Performance Kennzahl – vor allem im Wettbewerbsvergleich –sollten dann entsprechende Optimierungsmaßnahmen für das Anbieter Produktportfolio abgeleitet werden.
Beispiel Sortimentsperformance Messung
Insgesamt lässt sich die die beschriebene Markttransparenz sowohl im Rahmen einer (einmaligen) Studie herstellen, als auch auf kontinuierlicher Basis durch die Installation eines dedizierten Performance Cockpits bzw. Dashboards. Dieses lässt sich über entsprechende Schnittstellen auch mit internen Controllingdaten verknüpfen und bietet so eine regelmäßige Performancetransparenz.
Der digitale Lebensstil verändert das Verbraucherverhalten grundlegend
Customer Journey Analysis - die Einkaufsreise des Kunden vollumfänglich verstehen
Dank des immer stärkeren Ansturms neuer Technologien nimmt die Nutzung mobiler Geräte sowohl bei Privat- als auch bei Geschäftskunden rasant zu. Die daraus resultierenden „digitalen“ Gewohnheiten haben das Verbraucherverhalten grundlegend verändert. Die folgende schematische Darstellung zeigt, wie die typische Medien-/Gerätenutzung im Laufe eines Tages aussieht. Je nach Zeit und Situation werden unterschiedliche Geräte genutzt.
Beispiel für die Medien-/Gerätenutzung im Laufe eines Tages
Um B2C- und B2B-Kunden richtig, d.h. entsprechend dem veränderten Konsumverhalten, anzusprechen, ist es unerlässlich, die Customer Journey zu verstehen. E-Commerce-Anbieter müssen daher ein detailliertes Verständnis der für eine bestimmte Kundengruppe relevanten Kontaktpunkte entwickeln, von der Bedarfsentstehung bis hin zum After-Sales. Erst wenn die Customer Journey wirklich bekannt und verstanden ist, können geeignete Maßnahmen abgeleitet werden, um den Kunden gezielter anzusprechen. Darüber hinaus ist es auch notwendig, den Kunden in den verschiedenen Phasen der Reise unterschiedlich anzusprechen. Letztlich geht es um ein ganzheitliches Konzept, das den Kunden über die verschiedenen Phasen der Journey und damit über die verschiedenen Kommunikationskanäle hinweg begleitet. Nur so können positive Denk- und Gefühlsimpulse (siehe Abbildung 2) gesetzt und die Kaufwahrscheinlichkeit systematisch erhöht werden. Die folgende Abbildung zeigt eine mögliche Customer Journey für eine Waschmaschine und verdeutlicht deren Komplexität in Bezug auf Kanalwechsel und Kundengedanken und -gefühle.
Beispiel einer Customer Journey für den Kauf einer Waschmaschine
Der Ansatz zur Erstellung einer Customer Journey ist wie folgt:
- FRAGEN FORMULIEREN
- Wie verhalten sich die Kunden während des Kaufprozesses, von wem werden Kaufentscheidungen getroffen, und welche Auswirkungen hat dies auf das Marketing und die Online-Markenpräsenz?
- Erlangung eines ausreichenden Verständnisses des Kaufverhaltens von Kunden in verschiedenen Zielgruppen
- METHODE
- Empirische Feldforschung, Expertenbefragung
- 30-minütige Telefonbefragung unter Verwendung eines vollständig strukturierten Fragebogens mit offenen und geschlossenen Fragen
- ZIELSETZUNG
- Identifikation und Bewertung der relevanten Kanäle hinsichtlich ihrer Relevanz über alle fünf Phasen der Customer Journey
- Erweiterung des Wissens über die Nutzung und Relevanz von Touchpoints in den einzelnen Phasen des Kaufprozesses; Erstellung einer differenzierten Zielgruppenanalyse
- VORTEILE
- Bessere und gezieltere Steuerung, Planung und Umsetzung von Marketing-, Vertriebs- und E-Commerce-Strategien; effizientere Budgetplanung
- Gezielte und effiziente Bearbeitung von Zielgruppen im gesamten Kaufprozess durch Vertrieb und Marketing
Unser Verständnis des „Kunden“ und der relevanten Kontaktpunkte auf dem Customer Journey muss jedoch noch weiter ausdifferenziert werden, d.h. es muss ein besseres Verständnis des „Kunden“ bzw. der „Kundengruppen“ erreicht werden. Im E-Commerce erfolgt eine solche „Typisierung“ von Kundengruppen mit Hilfe von Personas. Personas stellen eine typische Kundengruppe mit spezifischen Eigenschaften (soziodemografische Merkmale wie Alter, Bildung etc.) und Nutzungsverhalten (Webgewohnheiten, Nutzerverhalten etc.) dar. So entsteht ein umfassendes Bild der Zielgruppe, das eine gezielte, d.h. auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnittene Ansprache ermöglicht.
Download
Markus Fost, MBA, ist Experte für E-Commerce, Online Geschäftsmodelle und Digitale Transformation mit einer breiten Erfahrung in den Feldern Strategie, Organisation, Corporate Finance und der operativen Restrukturierung.
Mehr erfahrenMarkus Fost
Downloaden Sie unseren Market Intelligence Überblick mit ausgewählten Beispielen.
Bitte geben Sie hier Ihren Namen und Ihre E-Mail-Adresse ein. / Please let us have your name and email address.