Keine erfolgreichen E-Commerce Maßnahmen trotz guter Datenbasis

Eine gute Datenbasis führt nicht automatisch zu erfolgreichen E-Commerce Maßnahmen. Das behauptet eine aktuelle Studie von Wunderman (erschienen Ende 2017), die mit dem Forschungspartner Penn Schoen Berland durchgeführt wurde. Befragt wurden 250 Entscheidungsträger von globalen Marken https://www.thinkfutureready.com/ .

Ecommerce-Studie-2018

Danach haben 70% der Unternehmen Schwierigkeiten, die Vielzahl von Daten mit den passenden Maßnahmen bei Kreation und Technologie zusammenzubringen. Dieses Ergebnis finde ich interessant und es deckt sich mit meinen persönlichen Erfahrungen als E-Commerce-Berater bei verschiedenen Unternehmen.

Marketing-Tools sind vorhanden

Laut der Studie verfügen sogar 74 Prozent bereits über einen vollständigen Marketing-Technologie-Stack und entsprechend datenbasierte Insights. Dennoch hat das nur in jedem dritten Unternehmen direkten Einfluss auf die Gestaltung von Marketing-Kampagnen. Da nur gößere Unternehmen befragt wurden, würde ich davon ausgehen, dass die Zahlen bei mittelständischen Unternehmen eher schlechter ausfallen.

Kurzfristige Gewinne wichtiger als langfristige E-Commerce Maßnahmen

Laut der vorgestellten Studie scheuen sich 70 Prozent der Unternehmen, kurzfristige Gewinne zugunsten langfristiger Ziele zu opfern. Dennoch sind 59 Prozent unzufrieden über den Output der Investitionen in Datentechnologie (56 Prozent).

Eigene Ideen gefragt

Aus meiner Erfahrung würde ich zwischen automatisierten Maßnahmen und solchen, die eigene Ideen und Ausarbeitung erfordern differenzieren. Wenn Unternehmen automatisierte Tools nutzen, z.B. Recommendation-Engines, werden diese meist auch Gewinn bringend eingesetzt. Anders sieht es oft aus, wenn eigene Ideen gefragt sind. Zwar sind oft die entsprechenden Tools implementiert, die eine Menge wichtiger (Nutzer-)Daten liefern. Oft werden nicht die entsprechenden Konsequenzen gezogen und konkrete Maßnahmen umgesetzt.

Diese Zurückhaltung bei Shopbetreibern könnte aber auch daran liegen, dass sich nur schwer einschätzen lässt, wie nachhaltig eine Investition in eine bestimmte Maßnahme tatsächlich ist. (Was, wenn die Nutzer sich morgen wieder anders verhalten?)

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