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5 Schritte zu einer optimalen Customer Journey

Die 5 Schritte, um zu einer optimalen Customer Journey zu gelangen, führen von der Informationellen Reichweite bis zur Hard Conversion.
Peter Gentsch | 08.07.2019
© Pixabay / Athree23 / Redaktion
 

Dies ist Teil 2 des Beitrags „Data und Analytics-driven Sales und Marketing“. In Teil 1 ging es um Kundenbedürfnisse, Daten im Mittelpunkt der Customer-Journey-Optimierung, SEO mit Fokus auf den Nutzer und die Conversion-Optimierung.

Schritt 1: Informationelle Reichweite

Am Beginn der Customer Journey steht die sogenannte “Informationelle Reichweit”. Potenzielle Kunden informieren sich über Themen - noch völlig unabhängig vom jeweiligen Produkt und weit entfernt von der Kaufentscheidung. Meist steht eine Suche am Anfang der Customer Journey. Und auch wenn hier abhängig von den genauen Suchbegriffen, die der Nutzer wählt, auch Anzeigen in Suchmaschinen ausgeliefert werden, ist doch die organische Suche hier am wichtigsten. Entsprechend sind es insbesondere SEO-Maßnahmen, die für Sichtbarkeit in dieser Phase der Customer Journey sorgen. Die Nutzer-Intention in dieser Phase ist das Finden von Informationen und noch nicht von konkreten Produkten oder gar das Treffen einer Kaufentscheidung. Entsprechend finden sich in den organischen Suchergebnissen oft auch weniger Produkte, sondern Informationsartikel, Vergleichsseiten und Produkttests. Alle Seiten mit Informationen können in dieser Phase besonders punkten - auch Onlineshops können durch Informationsseiten bereits in dieser frühen Phase der Customer Journey potenzielle Kunden auf ihre Seiten locken und so dann im Laufe der Customer Journey weiter direkt ansprechen, beispielsweise durch Remarketing-Kampagnen. In dieser Phase ist es besonders wichtig, den Nutzer nicht durch zu starkem Druck vom Kauf abzuschrecken, sondern ihn zu informieren und so einen positiven Einfluss zu hinterlassen. Nur so wird der Nutzer den Nutzen für sich erkennen und sie für die weiteren Phasen der Customer Journey die Seite und damit verbundene Marke positiv im Gedächtnis behalten.

Schritt 2: Navigationale Reichweite

Genau an diesem Punkt setzt die navigationale Reichweite an. Hiermit ist gemein, dass nachdem er Nutzer nun zunächst wenig zielorientiert und rein Information recherchiert hat, nun konkreter sucht und bereits konkrete Markennamen kennt - beispielsweise von Shops, die er schon gefunden hat oder von Produkten, die auf den Informationsseiten vorgestellt worden sind. In dieser Phase verlagern sich die Traffic-Quellen von primärer Suche auf eine ganz breite Form der Ansprache, da der so nun informierte Nutzer beispielsweise auch in Social Networks erreicht und mit passenden Zusatzangeboten zu den von ihm bereits genutzten Informationen angesprochen werden kann. Der Übergang von der navigationale Reichweite zur transaktionalen Reichweite ist fließend und kann verschieden schnell geschehen. Es darf aber nicht unterschätzt werden, dass der potenzielle Kunde nicht sofort in “bester Kauflaune” ist. Und selbst wenn er sich bereits für ein Produkt soweit entschieden hat, wird er bis zur Kaufentscheidung noch die Angebote unterschiedlicher Anbieter/Shops vergleichen. Hierbei sichtbar zu sein und auf der Website bzw. im Onlineshop das notwendige Vertrauen aufzubauen ist elementar wichtig, um den Nutzer letztendlich zur Conversion zu führen. Durch durchgängiges Tracking der Customer Journey kann nun spätestens an diesem Schritt nicht nur getrackt werden, dass der potenzielle Kunde auf der Website oder im Shop war, sondern es kann durch die Häufigkeit des Besuchs und der Intensität der Interaktivität während des Besuchs auch entschieden werden, wie häufig, auf welchen Kanälen und mit welchem Werbemittel die erneute Ansprache erfolgt - per Remarketing bei Google Ads, Retargeting über Ad-Netzwerke und in Social-Networks.

Schritt 3: Transaktionale Reichweite

Transaktionale Suchen zeichnen sich dadurch aus, dass häufig nicht nur konkret nach einem Produkt oder einer Dienstleistung gesucht wird, sondern auch Keywords wie “kaufen”, “buchen”, “bestellen” oder ähnliches häufig vorkommen. Solche Keywords sind natürlich für Google Ads besonders lohnend, da hierdurch sichergestellt werden kann, dass Nutzer in der Phase kurz vor der finalen Kaufentscheidung auch tatsächlich in den eigenen Shop geführt werden. Einfach nur auf solche “Money-Keywords” bieten und die restliche Customer-Journey außen vorlassen, ist jedoch meist auch kein Erfolgsrezept. Der Nutzer hat dann auf seinem Weg bis zu diesem Punkt schon zu viele andere Anbieter und Shops gesehen, Vertrauen aufgebaut und Vorentscheidungen getroffen. Viel spannender ist es, den Mix aus SEO und SEA zu optimieren. Zielsetzung je nach Position in der Customer-Journey: hohe Sichtbarkeit (durch gemeinsame SEO- und SEA-Listings), Kosten sparen (durch Deaktivierung von SEA, wo SEO ausreicht) und möglichst große Abdeckung der relevanten Keywords (durch stärkeres SEA, wo kein organisches Ranking besteht). Um nun innerhalb dieser Schritte der Customer-Journey - und insbesondere je näher der Nutzer der Kaufentscheidung kommt - die optimale Sichtbarkeit zu möglichst niedrigen Kosten zu erreichen, ist das Balancing zwischen organischen Suchergebnissen (SEO) und Anzeigen (SEA) besonders wichtig und effizient. Basis eines solchen Balancing sind Keywords: Alle gebuchten Google Ads Keywords, alle Keywords aus der Search Console und alle Keywords, die bei einem strategischen Keywording ermittelt wurden. Für all diese Keywords ermittelt ein SEO-SEA-Balancing die SEA-Kosten und den daraus folgenden Umsatz, die vorhanden SEO-Rankings sowie die wichtigen Kennzahlen wie CTR, Impressions, Clicks, Landingpage-URLs, Umsätze und Kosten. Hierbei entstehen große und komplexe Datenmengen, die mit Big-Data-Methoden ausgewertet werden müssen. Machine-Learning-Algorithmen bieten sich dann an, um einen wirklichen Mehrwert und Handlungsanweisungen sowohl für SEA als auch für SEO-Teams zu liefern. Auf einen Blick werden dann Potenziale erkennbar: Indem organische Rankings bezahlten Kampagnen gegenübergestellt werden und dazu die Umsätze und Kosten zu sehen sind, lassen sich u. a. Budgets rechtfertigen, für welche nur schlechte oder keine organischen Rankings vorhanden sind. Ebenso sieht man direkt, wo man SEA-Keywords ausbuchen kann, weil gute organische Rankings den Traffic bereits ausreichend abfangen. Aber ein SEO-SEA-Balancing gibt noch viele weitere Antworten auf relevanten Fragen. So kann ermittelt werden, für welche noch nicht abgedeckten Keywords zunächst SEA-Kampagnen notwendig ist, welche Keywords in beiden Kanälen Umsatz erzeugen (und deshalb auch doppelt bespielt werden müssen), wie SEA von SEO lernen kann und wie letztendlich Budgets - für SEA und SEO - optimal eingesetzt werden können. Besonders spannend ist hierbei das Thema Landingpages: Wo werden getrennte Landingpages für SEO und SEA benötigt und wo kann und sollte man diese Seiten für optimale Ergebnisse direkt zusammenführen? Auch bietet SEA interessante Einblicke in Keyword-Trends, die so frühzeitig in eine SEO-Strategie aufgenommen werden können, um langfristig Kosten zu sparen. Ein Beispiel für die praktische Umsetzung eines solchen SEO-SEA-Balancing ist der SEO-SEA-Balancer von One Advertising aus München. Das Wissen und die umfangreiche Praxiserfahrung aus Kundenprojekten in den Bereichen SEO und SEA wurde genutzt, um ein Tool zu entwickeln, dass datenbasiert die Arbeit der SEO- und SEA-Manager vereinfacht und die Kampagnen-Ergebnisse ganzheitlich betrachtet deutlich steigert. Der wichtigste Faktor für den Erfolg ist bei SEO und SEA zudem das gleiche: die User Experience! Seiten mit guter User Experience haben größere Chancen organisch zu ranken und haben einen höheren Qualityscore. Ins Gesamtkonzept des SEO-SEA-Balancing gehört so auch die optimale Gestaltung der Landingpages.

Was sagen Daten aus?

Häufig stellen sich Unternehmen die Frage, was eigentlich eine “gute” Conversion-Rate ist oder welche Werte für die Höhe des Warenkorbes tatsächlich “gut” sind. Genauso stellt sich auf der anderen Seite die Frage, welche Ausgaben pro Klick oder Sale realistisch und sinnvoll sind. Durchschnittswerte der Branche helfen da wenig. Die eCommerce-Branche ist stark fragmentiert und ein Shop hat ganz abhängig von seinen Produkten und seiner Zielgruppe ganz unterschiedliche durchschnittliche Kennzahlen. Um dies zu lösen hat der Tracking-Anbieter “IntelliAd” hat zusammen mit dem Consulting-Unternehmen “Deloitte” den E-Commerce Branchenindex eingeführt. Quelle hierfür sind die anonymisierten Daten von IntelliAd-Nutzern, aufgeschlüsselt nach der Branche - oder wo notwendig auch noch deutlich granularer. Beispielsweise zeigt sich gerade im Modesegment wie massiv unterschiedlich Shops mit unterschiedlichem Angebot und unterschiedlichen Zielgruppe funktionieren. So ist die von IntelliAd ermittelte durchschnittliche Conversion-Rate bei “Mode-Spezialisten” mit 3,4% praktisch auf Niveau der gesamten eCommerce-Branche (3,5%). Mode-Generalisten liegen mit 1,7% deutlich darunter. Dafür geben die Mode-Generalisten jedoch durchschnittlich 19 Euro pro Verkauf für Google Ads aus, die -Spezialisten jedoch nur 9 Euro. Die durchschnitte Warenkorbhöhe ist bei beiden Branchen-Segmenten jedoch gleich hoch (133 Euro). Noch spannendes wird es, wenn man die Werte noch weiter aufbricht und Anbieter von Damen- und Herrenmode miteinander vergleich. Im Herrenmode-Bereich ist die Conversion-Rate mit 1,6% eher niedrig, wohingegen die Damenmode mit 3% deutlich höher liegt. Dafür zahlen Anbieter von Herrenmode durchschnitte 0,71 Euro pro Klick, wobei Anbieter von Damenmode nur 0,19 Euro pro Klick zahlen müssen. Der Branchenindex bietet damit einen objektiven Vergleich und die Möglichkeit, die eigenen Daten im relevanten Kontext zu interpretieren.

Schritt 4: Soft-Conversion

Die Customer-Journey endet nun nicht immer direkt in einem Sale. Auch in Onlineshops gibt es diverse “softere” Conversion-Typen, die Bestandteil der Customer-Journey sind und erst später zum Sale führen. Bei Dienstleistungen, höherwertigen Produkten und im B2B-Umfeld sind solche Conversion-Ziele meist sogar der Standard, da die echte Conversion online nur schwer messbar ist und möglicherweise auch erst mit deutlicher Verzögerung stattfindet. Hier sind verschiedenen Arten von Conversions vorstellbar, die aber alle eines gemeinsame habe: auf irgendeine Weise werden Kontaktdaten des Besuchers erhoben. Sei es die konkrete Anfrage (Lead), die Anmeldung zu einem Newsletter oder die Anforderung von Downloads und Infomaterial. Auch diese Aktionen müssen im Rahmen des Customer-Journey-Trackings berücksichtigt werden - und Tools wie IntelliAd machen genau das, um die weitere Ansprache noch individueller und zielgerichteter gestalten zu können. Denn die Customer-Journey endet bei der “Soft-Conversion” auf keinen Fall. Sie geht hier erst richtig los! Denn dadurch, dass der Nutzer bereits seine Kontaktdaten hinterlassen hat, eröffnen sich diverse neue Möglichkeiten der Ansprache. Hier ergeben sich viele weitere Ansatzpunkte, um den Kunden auf dem weiteren Weg bis zum Sale (und darüber hinaus) zu begleiten. Neben der klassischen weiteren Ansprache über Remarketing können (nach erfolgreichem Double-Opt-In) regelmäßig E-Mail-Newsletter gesendet werden - oder insbesondere im B2B-Kontext auch Telefonmarketing-Aktivitäten folgen.

Schritt 5: Hard-Conversion

Die “harte” Conversion ist das, was letztendlich Umsatz generiert, also die wirklich finale Conversions. Bei reinen Online-Geschäftsmodellen ist diese recht leicht direkt zu messen - wobei beispielsweise Reklamationen und Retouren nicht vernachlässigt werden dürfen und ggf. asynchron im Datenpool angereichert werden müssen. Bei Geschäftsmodellen mit einem klaren Offline-Abschluss oder -Kauf ist dieser nachträgliche Abgleich der Customer-Journey-Daten mit den letztendlich stattgefunden Conversions notwendig, um die Ansprache des Nutzers innerhalb Customer-Journey optimal aussteuern zu können. Die Conversion-Daten sind zudem die optimalen Daten um, um mittels fortschrittlicher Methoden andere mögliche Kunden anzusprechen bzw. zu targeten, die bisher weder mit den Produkten oder der Website Kontakt gekommen sind, aber statistisch genau zur Zielgruppe gehören. Solche “statistischen Zwillinge” bzw. Lookalike-Audiences eröffnen ganz neue Potenziale, da Kundengruppen angesprochen werden können, die bisher gar nicht in Kontakt mit der Marke oder einem Werbemittel gekommen sind, für die aber vorhergesagt werden kann, dass die Produkte trotzdem für sie interessant sind. Auf diesem Weg von der Abdeckung der informationellen Suche bis zur Conversions werden so umfangreiche Daten gesammelt, die dafür genutzt werden können, dass sich der Prozess der Customer-Journey automatisch selbst und wird immer weiter optimiert und verfeinert. Wenn alle Kontaktpunkte und insbesondere auch die Optimierung der Werbemittel und Website für die optimale Ansprache an diesen Kontaktpunkte umgesetzt werden, ist ein nachhaltiger Erfolg und eine stetige Ausweitung von Reichweite und Umsatz vorhersehbar. Teil 3 des Beitrags, der am 02.09.2019 erscheinen wird, dreht sich um Herausforderung und Chancen im B2B-Business.

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Prof. Dr. Peter Gentsch arbeitet als Dozent und als Partner der diva-e Gruppe. Er ist Experte im Bereich Digitale Transformation, Big Data sowie KI.