Der Themenkomplex Nachfrage-, Sortiments- und Pricing-Intelligence fokussiert sich auf eine faktenbasierte Analyse von Marktdaten mittels Algorithmus-gestütztem Datencrawling. Durch die Analyse der erhobenen Daten lassen sich wertvolle Insights für verschiedenste Entscheidungsbereiche (Marketing, Sales, Produktentwicklung, etc.) generieren.

Abbildung 1: Übersicht der zentralen Vorteile einer datengetriebenen Analyse

 

  • Gesamtmarkt Potential

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

  • Wettbewerber Top-Seller

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, ist das 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 Startpunkt für weitere wertstiftende Analysen.

  • 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.

 

  • Wettbewerbermarktanteile

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.

Abbildung 2: Beispielhafte Auswertung von Wettbewerber Marktanteilen nach Umsatz und Absatz

 

  • Wettbewerberpreise

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.

 

  • Sortimentsperformance

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.

 

Insgesamt lässt sich 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.

 

Abbildung 3: Übersicht Datencrawling-Quellen und Ausweitungsmöglichkeiten

 

 

Die zentralen 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 ergibt sich bereits in der Planung eine massive Unschärfe. Der Vorteil einer auf Crawling-Daten basierenden Analyse liegt darin, dass die Analyse maßgeschneidert ist und nur relevante Daten ergeben werden und sich so Unschärfe 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.

 

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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.

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