Wie man ein Betriebssystem für vorhersehbares, profitables Wachstum im E-Commerce aufbaut

Die Bedeutung der Prognosemodellierung im E-Commerce

• Das Ziel der Prognosemodellierung im E-Commerce ist es, ein konsistentes, vorhersehbares und wachsendes Unternehmen aufzubauen.

• Der Prozess umfasst die qualitative Planung, quantitative Modellierung, Erstellung eines Plans und ein Datenmanagementsystem.

• Die qualitative Planung ist entscheidend, da Umsatz im E-Commerce selten linear verläuft und bestimmte Momente außergewöhnliche Leistungen erbringen.

• Zu den natürlichen Spitzen im E-Commerce-Kalender gehören beispielsweise Black Friday, Cyber ​​Monday sowie kulturelle Ereignisse wie Muttertag und Valentinstag.

Die Bedeutung der Prognosemodellierung im E-Commerce

Die Bedeutung von Schlüsselmomenten für die Werbung

• Die Bedeutung von Schlüsselmomenten, wie Gedenktagen, dem Schulbeginn und anderen kulturellen Ereignissen, für die Werbeplanung ist entscheidend.

• Die Werbeplanung basiert auf der Schaffung von Momenten, die unerwartete und überdimensionierte Konversionsraten auslösen.

• Die Effizienz in den Mediakosten wird gesteigert, indem plötzliche Anstiege der Konversionsrate durch Aktionen wie Produktveröffentlichungen oder limitierte Editionen genutzt werden.

• Bei der Erstellung des Marketingkalenders und der Planung von Werbeaktionen ist es entscheidend, ein umfassendes Bild der geplanten Aktivitäten und der damit verbundenen Umsatzerwartungen zu haben.

Die Bedeutung von Schlüsselmomenten für die Werbung

Kohortenanalyse im E-Commerce

• Kohorten sind die atomare Einheit des E-Commerce und bilden die Grundlage zur Untersuchung und Analyse des Kundenverhaltens.

• Es ist wichtig, zwischen Gesamtkunden und aktiven oder gesunden Kunden zu unterscheiden. Ein aktiver Kunde ist jemand, der gekauft hat und sich noch innerhalb eines Zeitraums befindet, in dem 80 Prozent ihrer zweiten Käufe wahrscheinlich stattfinden werden.

• Ein gesunder Kundenstamm ist ein starker Prädiktor für zukünftige Umsätze, im Gegensatz zu einem schrumpfenden Kundenstamm.

• Bei der Modellierung von Quantität ist es entscheidend, ein Modell zur Vorhersage zukünftiger Umsätze von Bestandskunden und ein Modell für die Umsätze neuer Kunden zu erstellen.

• Der Wert von Kunden im Laufe der Zeit und deren Retention sind wichtige Kriterien. Anstelle von LTV ist das Interesse an der Wertentwicklung der Kunden über einen spezifischen Zeitraum größer.

• Fortgeschrittene Data-Science-Teams erstellen prädiktive Modelle auf der Grundlage von Kohortenanalysen, um die zukünftige Entwicklung zu prognostizieren.

Kohortenanalyse im E-Commerce

Neue Kundenakquise und Umsatzprognose

• Die Prognose des Umsatzes aus bestehenden Kunden bildet die Grundlage des Modells, da es sich um den vorhersehbarsten Teil handelt.

• Je nachdem, wie hoch der Anteil des Umsatzes von neuen Kunden im Vergleich zum Umsatz von Bestandskunden ist, beeinflusst dies die Vorhersagbarkeit der Umsatzprognose. Ein höherer Anteil von Umsatz aus neuen Kunden führt zu einer volatileren Prognose.

• Die Bestimmung der neuen Kundengewinnung beginnt mit der Festlegung eines akzeptablen Return on Invested Capital (ROIC) basierend auf den Kapitalisierungs- und Geschäftszielen des Unternehmens.

• Durch die Erstellung eines Modells für jeden Ausgabewert und den CAC (Customer Acquisition Cost) lässt sich die Beziehung zwischen Ausgaben und CAC vorhersagen.

• Das Ziel ist es, die Beziehung zwischen jedem Dollar an CAC-Erhöhung oder -Senkung und dem zusätzlichen Ausgabebetrag zu verstehen, um festzustellen, wie viele neue Kunden gewonnen werden können und somit den Umsatz aus neuer Kundengewinnung zu bestimmen.

Neue Kundenakquise und Umsatzprognose

Blog-Segment: Effektives Forecasting und Datenmanagement

• Der Prozess des Forecastings und Datenmanagements basiert auf der Extraktion von Daten aus der Status-Datenbank. Diese Daten werden dann genutzt, um Ziele zu setzen und detaillierte Analysen durchzuführen.

• Die Marketing-Kalenderdaten werden verwendet, um den Facebook-Media-Plan zu erstellen. Dies beinhaltet die Planung der erwarteten Ausgaben für jeden Tag und jede Kampagne im Laufe des Monats.

• Die erstellten Ziele werden automatisch in das Status-System übertragen, um tägliche Erwartungen und die Leistung im Vergleich dazu zu verfolgen. Dies ermöglicht es, schnell auf Probleme zu reagieren und Anpassungen vorzunehmen.

• Das Ziel besteht darin, täglich zu verstehen, wo man im Vergleich zu den Erwartungen steht und wie man weiter vorgeht. Dies ermöglicht es, schnell auf potenzielle Probleme zu reagieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.

Blog-Segment: Effektives Forecasting und Datenmanagement

Conclusion:

Die Prognosemodellierung im E-Commerce ist ein wesentlicher Bestandteil für den Aufbau eines vorhersehbaren und profitablen Unternehmenswachstums. Durch die Berücksichtigung von Schlüsselmomenten, Kohortenanalyse und Umsatzprognose können Unternehmen ihre Marketingstrategien optimieren und erfolgreiche Wachstumsstrategien entwickeln.