Wer regelmäßig Bücher oder CDs, Software oder Kosmetik, Reisen und Elektrogeräte im Internet kauft, kennt die Situation: Er surft auf eine Website und findet immer öfter schon auf der Startseite ein Angebot, das ihn interessiert. Das ist weder Zufall noch Zauberei, sondern das Ergebnis der Analyse von Web-Daten, den so genannten Log-Files: Jeder Mausklick auf einer Web-Seite hinterlässt eine elektronische Spur, jeder Navigationsvorgang erzeugt einen neuen Datensatz.
Für sich allein genommen, sind diese Zahlen bloße Web-Statistik, aber verdichtet und entsprechend aufbereitet liefern sie wesentliche Informationen, um den Web-Kanal effizient zu betreiben: Welche Seiten können vom Netz genommen werden? Wie hängt die Konversionsrate vom Traffic ab? Wie werden sich die Zugriffe in Zukunft verhalten?
Mit Web-Mining lassen sich diese Fragen beantworten. Das Verfahren erlaubt Unternehmen, ihren Web-Auftritt kosteneffizient zu steuern, ihre Website individuell nach Kundenbedürfnissen auszurichten und wertvolle Informationen für ihr gesamtes Marketing zu gewinnen.
Eine detaillierte Analyse liefert den Betreibern zudem auch andere wertvolle Informationen: Welche Teile der Seite finden Interesse? Wo steigen Besucher vermehrt aus? Woher kommen sie? Mit diesem Wissen sind Unternehmen in der Lage, ihren Internet-Auftritt benutzerfreundlicher und profitabler zu gestalten. Außerdem lassen sich die so gewonnenen Daten auch für weiterführende Kundenbindungsmaßnahmen verwenden. "Unternehmen, die ihre Log-Files nicht analysieren und als Basis für die zielgenaue Kundenansprache im Web nutzen, verschwenden wertvolles Kapital", warnt Klaus-Peter Huber, Manager Competence Center Customer Intelligence beim Business-Intelligence-Anbieter SAS. "Wer ohne diese Erkenntnisse operiert, hat im Wettbewerb um die Kunden heute schlechte Karten."
Site-Besucher in Gruppen ordnen
Mit Web-Mining als technischer Grundlage für die punktgenaue Ausrichtung auf bestimmte Kundenprofile lassen sich auch verborgene Zusammenhänge zwischen Log-Files zutage fördern. Die zentrale Frage dabei lautet: Was muss passieren, damit aus einem Besucher ein profitabler Kunde wird?
Zu diesem Zweck ist es notwendig, relevante Merkmale zum Besucher- und Kaufverhalten zu definieren und miteinander in Beziehung zu setzen. Beim Web-Mining geht es beispielsweise um Faktoren wie "Uhrzeit zu Beginn oder Ende des Besuchs", "Gesamtdauer der Session", "Anzahl der Klicks" oder die "durchschnittliche Verweildauer auf einer Seite". Auf Basis solcher Merkmale ist es möglich, anonyme Kunden mit ähnlichen Verhaltensweisen in Gruppen zusammenzufassen und das Web-Angebot jeweils auf deren Bedürfnisse einzustellen. Das bedeutet: Entsprechend seiner Gruppe erhält jeder Kunde ein Angebot, das seinen Wünschen möglichst nahe kommt. Betritt also ein potenzieller Käufer die Website, gleicht die dahinter arbeitende Web-Mining-Lösung dessen Log-Files mit hinterlegten Gruppenprofilen ab und macht ihm die Angebote, die für diese Gruppe idealtypisch sind.
Für einen Versender von Büchern, CDs und Software ist beispielsweise schon entscheidend, von welcher Web-Adresse aus der Kunde gekommen ist. War es die Seite einer Zeitschrift für PC-Spiele, dann bietet es sich an, dem Besucher auf der Startseite des Web-Shops Game-Software zu präsentieren. Auch die IP-Adresse kann von Interesse sein: Kommt der Web-Surfer über T-Online oder über die feste IP-Adresse eines Unternehmens? Startet er seine Anfrage außerhalb oder während der üblichen Bürozeiten? Welchen Weg hat er auf der Website genommen, bis er zur eigentlichen Bestellung gelangt ist? Und wie lange hat er sich die einzelnen angeklickten Seiten angeschaut?
In der Masse dieser Informationen sucht die Web-Mining-Lösung nach Mustern, die zum Kauf geführt haben. Aus diesen Modellen werden schließlich entsprechende Kundengruppenprofile erstellt, aus denen sich quasi-personalisierte Web-Angebote ableiten lassen. Zudem können die Marketing-Experten das Navigationsverhalten in die richtigen Bahnen lenken.
Noch genauer arbeiten Unternehmen, wenn sie über die Identität ihrer Web-Besucher Bescheid wissen - durch Cookies oder indem die Kunden sich einloggen. In diesem Fall lassen sich neben den Log-Files auch Daten aus ERP- und anderen Informationssystemen in die Analyse einbeziehen - zum Beispiel die komplette Kundenhistorie inklusive früherer Käufe und soziodemografischer Daten, die Aufschluss über die Lebensverhältnisse des Kunden geben. Wer vor einem halben Jahr eine Espressomaschine gekauft hat, dem wird heute ein Kännchen zum Milchaufschäumen angeboten. Bankkunden, die jeden Monat regelmäßig mehrere hundert Euro von ihrem Girokonto auf ein Tagesgeldkonto überweisen, sehen auf ihrer Startseite Angebote für verschiedene Altersvorsorgemodelle.
Denn aus Sicht der Unternehmen ist vor allem wichtig, dass die im Web gewonnenen Informationen sich nahtlos in die bestehenden Unternehmenslösungen einspeisen lassen - "mit dem Ziel eines unternehmensweiten Informationskreislaufs", sagt SAS-Mann Huber.
Integration in Vertriebsprozesse
Integration ist also angesagt. Allerdings handelt es sich bei den Websites vieler Unternehmen noch um zusätzlich hinzugefügte Systeme, die in erster Linie für die Bereitstellung von Marketing-Inhalten oder die Annahme von Bestellungen konzipiert sind. Eine Konsolidierung von Offline-Geschäft und -Kommunikation fehlt. Dementsprechend hoch ist der Zeit- und Kostenaufwand, wenn Websites mit Buchhaltungs-, Inventar- und Kundenverwaltungssystemen integriert werden sollen.
Die Einbindung der Unternehmens-Website in den Vertriebsprozess erfordert die Unterstützung moderner Softwarepakete, die zum Beispiel Anwendungsmodule für Order-Management, Partner-Management oder Project-Tracking samt Website-Analyse integrieren. Der Anwender kann damit dem (potenziellen) Kunden oder Site-Besucher permanent über die Schulter schauen. Dieser Rundum-Blick soll den "neugierigen Web-Seitenbesuch" genauso erfassen wie den interessierten potenziellen Kunden, den qualifizierten potenziellen Kunden und schließlich den tatsächlichen Kunden, dessen Bestellung abgewickelt und der dann zur nächsten Bestellung geleitet wird.
Enthalten sind in solchen Lösungen auch Web-Hosting-Funktionen wie Site-Builder-Tools, die für dynamische Inhalte aus einem CRM-System sorgen und unter anderem einen Online-Produktkatalog, Geschäftsanbahnungs- und Self-Service-Features für den Kunden umfassen.
Beispiel Cortal Consors
Web-Daten sind laut Huber immer nur ein wichtiger Mosaikstein bei der Kundenkommunikation. Um maximalen Nutzen daraus zu ziehen, sollten sie auch für ganz andere Bereiche etwa im Finanz-Management oder Controlling herangezogen werden. Weitere Einsatzgebiete sind natürlich das klassische E-Mail-Marketing oder die Call-Center-Kommunikation.
So macht es zum Beispiel der deutsch-französische Online-Broker Cortal Consors: Das Unternehmen definiert unterschiedliche Segmente, in denen Kunden mit ähnlicher Depotstruktur und vergleichbarem Anlageverhalten zusammengefasst sind. Dabei wird wöchentlich neu ermittelt, welcher Kunde welchem Segment angehört, damit die daraus abgeleiteten Marketing-Maßnahmen immer ins Schwarze treffen. Sobald die Cortal-Consors-Kunden die Website des Finanzdienstleisters betreten, erhalten sie schon Angebote, die für sie in Frage kommen - sie müssen sich also nicht durch für sie irrelevante Informationen klicken. Und je nachdem, welche Log-Files sie auf www.consors.de hinterlassen, bekommen sie bestimmte Marketing-Mailings von Cortal Consors per Post. Das Ergebnis: Das Unternehmen konnte zum Beispiel bei einer bestimmten Kampagne eine gegenüber dem Mittelwert 3,6-mal höhere Antwortquote erzielen. (ue)