Wie man gegen Amazon konkurriert

David gegen Goliath
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Amazon glänzt mit Superlativen. Das breiteste Sortiment, der beste Preis, der größte Marktanteil. Teilen Schwergewichte wie Amazon und eBay den E-Commerce-Markt untereinander auf oder haben kleinere Onlineshops noch eine Chance zu bestehen?

Es gibt erfolgreiche Strategien, um gegen die milliardenschwere Konkurrenz anzukommen. Dabei geht es auf der einen Seite darum, die Alleinstellungsmerkmale herauszuarbeiten und auf deren von Best Practices im Markt zu lernen. Zunächst wollen wir uns einmal anschauen, wie man Alleinstellungsmerkmale für sich findet.

Produkte exklusiv anbieten

Wenn man Produkte anbietet, die es nicht auf Amazon oder eBay gibt, greifen einfache Marktmechanismen, und man ist in der Preisgestaltung flexibler. Um an solche Produkte zu kommen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. So kann man Beispielsweise ausländische Waren importieren, die im heimischen Markt nicht verbreitet sind oder sich auf Produkte konzentrieren, die sich sonst nur im stationären Handel finden. Eine der spannendsten aber auch aufwändigsten Vorgehensweisen ist das Einführen eigener Marken und Produktlinien. So verkauft beispielsweise der Onlineshop Juniqe Poster, T-Shirts und Becher mit Designs von Nachwuchskünstlern. Dabei muss nicht das komplette Sortiment exklusiv auf der eigenen Plattform sein. Wenn der Kunde das Gefühlt bekommt, in einem Shop etwas entdecken zu können, was er sonst nicht findet, wird das ganze Kaufverhalten emotionaler und spontaner.

Günstiger sein

Mit Amazon in den Preiskampf zu gehen, macht keinen Spaß. Amazon hat fast den kompletten Warenprozess unter Kontrolle, jeden Aspekt des eigenen Geschäfts optimiert und kann zur Not auch mit negativen Deckungsbeiträgen arbeiten, wenn es darum geht, Konkurrenz aus dem Rennen zu schicken. Wer Amazon im Preis schlagen will, muss weiter gehen als nur zu optimieren, er muss sein Geschäftsmodell anpassen. Das zeigen etwa klassische Shoppingclubs wie vente-privee.com, das Onlinependant zum stationären Fabrikverkauf. Bei einem Shoppingclub registrierte Nutzer haben Zugang zu zeitlich begrenzten Angeboten mit niedrigen Preisen. Hier kann Restpostenware angeboten werden, da die Produkte nur für Mitglieder sichtbar sind und sich dadurch Marken den Marktpreis im sonst transparenten Internet nicht kaputt machen. Durch Dropshipping und die On-Demand-Bestellung der Ware werden zudem Kosten gespart. Eine weitere Spielart sind Abomodelle. Der Kunde geht, genau wie bei klassischen Zeitungsabonnements, einen Vertrag mit Laufzeit ein und erhält dafür regelmäßig Produkte nach Hause geliefert. Das Angebot dafür reicht mittlerweile von Spielsachen über Windeln zu Rasierklingen. Die Shops können sich auf wenige Produkte spezialisieren und mit Massenrabatten und eigenen Produktlinien die Kosten drücken. Durch den Charakter des Abos steigt zudem der Customer Lifetime Value (CLV).

Mehr als nur Shopping bieten

Um im Wettbewerb zu bestehen, entwickeln Onlineshops neben der richtigen Preis- und Produktstrategie weitere Methoden, um das digitale Einkaufserlebnis zu bereichern. Hier geht es vor allem darum, die eigenen Stärken zu erkennen, um sich richtig differenzieren zu können. Einige Beispiele können das verdeutlichen:

  • Amazon selbst ist eine der größten Quellen für Produktbewertungen. Da die Bewertungen von Kunden geschrieben werden und auch negative Bewertungen stehen bleiben, erhöht das das Vertrauen der Kunden. Für eine objektive Meinung über ein Produkt müssen sie die Seite nicht mehr verlassen.
  • Der Premiumdiscounter Lesara bietet seinen Kunden einen speziellen Beratungsservice auf der Webseite. Mit einem Klick kann man einen Chat öffnen, um einem Servicemitarbeiter Fragen zu Produkten zu stellen oder sich beim Shoppen beraten zu lassen.
  • Der Onlineshop Amorlie hat dem sonst verruchten Sexartikelmarkt ein neues Image verpasst und fokussiert sich erfolgreich auf die Zielgruppe Frauen. Der Shop ist entsprechend hochwertig designt und das integrierte Magazin bietet Ratschläge und Informationen zum Thema Liebesleben.

Amazon ist im Prinzip eine Suchmaschine für Produkte mit einem riesigen Warensortiment. Das hat den Vorteil, dass man sehr viel findet, aber auch den Nachteil, dass man wissen muss, wonach man sucht. Das ist bei Elektronik kein Problem aber bei Produkten, die auf Basis des eigenen Geschmacks gekauft werden, stößt selbst der beste Algorithmus an seine Grenzen. Da Amazon, selbst mit starkem Recommender-System, schlecht dazu geeignet ist, neue Produkte zu entdecken, sind Shopbetreiber gut beraten, auf ein emotionales Shoppingerlebnis zu setzen und Produkte nur sehr gezielt ins Sortiment aufzunehmen.

Kennzahlengetrieben arbeiten

Im stationären Einzelhandel müssen Entscheidungen oft auf Basis von Erfahrungswerten und Annahmen getroffen werden, weil Kundendaten höchstens durch Stichproben erfasst werden können. Das ist im Zeitalter von Big Data und Internet anders. Vom ersten Kundenkontakt bis zur letzten Interaktion mit der Seite haben Onlineshopbetreiber alle Kundendaten vorrätig, die sie benötigen, um ihr Unternehmen zum Wachsen zu bringen. Und trotzdem verstauben Daten zu oft ungenutzt auf Servern. Das hat (glaubens-)technische Ursachen. Wenn keiner datengetrieben arbeitet, macht es nichts, Entscheidungen aus dem Bauch heraus zu treffen, weil jeder blind durch die Gegend läuft. Aber das ist nicht der Fall. Wenn etwas an Amazon geändert werden soll, wird sehr wissenschaftlich vorgegangen. Zuerst wird eine überprüfbare Hypothese aufgestellt, dann wird die Hypothese mit einem Bruchteil der Kunden getestet und auf dieser Basis wird entschieden, ob der Test erfolgreich war, und ob die Änderung für alle Kunden ausgerollt wird. Jeder erfolgreiche Shop geht so vor. Dabei ist es egal, wie kreativ und emotional die Hypothese ist. Selbst wenn zwei Einkäufer sich darüber streiten, ob rote oder blaue Schuhe besser ankommen. Im Nachhinein lässt sich anhand der Absatzzahlen genau feststellen, welche die richtige Entscheidung war. In dieser Hinsicht findet ein Paradigmenwechsel statt. Kausalität tritt in den Hintergrund, nur Korrelationen entscheiden. Dem Shopbetreiber sind die gesellschaftlichen Ursachen dafür, dass mehr rote als blaue Schuhe gekauft werden, komplett egal – er muss nur wissen, dass es so ist, um entsprechend handeln zu können. Jede Entscheidung, die man trifft, sollte im Vorfeld ein klar definiertes, messbares Ziel verfolgen und im Nachhinein evaluiert werden. Das gilt für jeden im Unternehmen.

Die richtigen Kennzahlen wählen

Auf welche Kennzahlen sollte man also achten?

  • Deckungsbeitrag: Mit der klassischen Deckungsbeitragsrechnung lassen sich die variablen Kosten sehr schön analysieren. Hier zeigt sich, wie gut ein Shop tatsächlich abschneidet. Nachdem vom Umsatz Kosten durch Rückläufer, Betrugsfälle, Paymentprovider, Lager und Marketing abgezogen wurden, bleibt oft nicht mehr viel übrig. Wirklich spannend wird die Betrachtung, wenn nach weiteren Dimensionen segmentiert wird. Zum Beispiel nach Kategorien, Produkten oder Marketingkanälen. Die Analyse ist sehr wichtig, verlangt aber viel manuelle Arbeit, weil die Daten oft in verschiedenen Datensilos sitzen. Deshalb bietet sich hier ein automatisiertes Business-Intelligence-System wie Wunderdata an.
  • Marketing ROI: Bei Marketingmetriken geht es darum, herauszufinden, wo das Marketingbudget investiert werden sollte. Leider wird nach wie vor zu oft nur auf die Klickkosten (CPC/Cost per Click) oder Kosten pro Bestellung (CPO/Cost per Order) hin optimiert und die Entwicklung des Kunden übersehen. Dabei macht es einen riesen Unterschied, ob ein Kunde nur einmal kauft oder zum loyalen Stammkunden wird. Der Marketing-Channel ROI über eine bestimmte Zeit ist also die bessere Metrik für diesen Fall. So kann es auch sinnvoll sein, in einen Marketingkanal zu investieren, der einen schlechten CPC/CPO hat, weil bei den akquirierten Kunden viele Wiederholungskäufe zu erwarten sind. Natürlich ist diese Metrik vor allem in einer höheren Granularität spannend. Also runtergebrochen auf den Marketingkanal und bis zum Keyword. In diesem Zusammenhang sind auch Metriken zu Bestandskunden spannend. Es ist kein Geheimnis, dass Bestandskundenmarketing deutlich günstiger ist als Neukundenakquise. Eine der wichtigsten Kennzahlen im Bestandskundenmarketing ist der Customer Lifetime Value (CLV). Diese Metrik beantwortet die Frage, wieviel ein Kunde über die gesamte Zeit tatsächlich einbringt. Auch die Wiederkaufsrate oder die Zeit zwischen zwei Bestellungen geben in der Kohortenanalyse wichtige Aufschlüsse, wie sich Kunden über ihren gesamten Lebenszyklus entwickeln und wie gut es gelingt, Wiederholungskäufe zu triggern. Insgesamt muss Marketing also holistischer und weitreichender betrachtet werden als nur auf Basis der Akquisekosten, weil in der richtigen Optimierung und im Bestandskundenmarketing enormes Potenzial schlummert.
  • Funnel- und Konversionsanalyse: Bei der Funnel- bzw. Konversionsanalyse geht es darum, herauszufinden, an welcher Stelle die Nutzer abspringen. Das fängt bei dem Erstkontakt – meist über eine Werbeanzeige – mit dem potenziellen Kunden an. Ein Teil der Nutzer klickt drauf und wird auf die Landing Page geleitet, ein weiterer Teil klickt weiter auf eine Produktseite, dann auf den Warenkorb. Wie bei einem undichten Trichter fallen bei diesem Prozess mehr und mehr Nutzer raus, bis am Ende Käufer und Wiederholungskäufer stehen. Zwischen jedem Schritt gibt es eine Konversionsrate. Diese Betrachtung hilft Marketern und Produktmanagern dabei, den Nutzerfluss zu optimieren.

Es gibt noch viele weitere Kennzahlen etwa zur Optimierung vom Produktsortiment, dem Lager, dem Einkaufsteam oder dem Customer Service. Es geht aber nicht darum, möglichst viele Kennzahlen anzuhäufen. Wenn ich in einem Text alles markiere, habe ich am Ende gar nichts markiert. Das ist bei Kennzahlen nicht anders. Jeder Angestellte sollte nicht mehr als eine handvoll Kennzahlen haben, auf die er als Ziel hinarbeitet. Was natürlich nicht bedeutet, dass man bei tiefergehenden Analysen nicht auch sehr detaillierte Kennzahlen hinzuziehen kann.

Die richtige Software wählen

Während Alleinstellungsmerkmale wichtig sind, um sich am Markt zu positionieren, ergibt es keinen Sinn, das Rad in den Bereichen Shopsoftware oder Business Intelligence neu zu erfinden. Insbesondere, weil wir heutzutage sehr einfach an wertvolle Informationen kommen. Selbst Amazons CEO Jeff Bezos spricht offen davon, die Konkurrenz in Aspekten zu kopieren, die besser gemacht werden als bei Amazon. Es heißt also: von den Besten lernen. Es ist zum Beispiel nicht notwendig, viel Geld für eine Individuallösung auszugeben, wenn es Standardsoftware gibt, die einen Großteil der Anforderungen abdeckt. Alleine auf der Open-Source-Shoplösung Magento laufen über 200 000 Onlineshops weltweit. Die Produkte in den Shops könnten nicht unterschiedlicher sein, aber alles läuft auf der gleichen Codebasis, weil die Kaufprozesse die gleichen sind. Durch diese Entwicklung sind die Kosten, einen Onlineshop zu starten und zu betreiben, enorm gesunken. Im Bereich Datenanalyse sieht es etwas anders aus. Trotz der unbestrittenen Bedeutung von Business Intelligence und kennzahlengesteuerter Unternehmensführung, nutzen die wenigsten Onlineshops das volle Potenzial ihrer Daten aus. Das liegt daran, dass professionelle Business Intelligence vor allem von großen Unternehmen eingesetzt wurde. Da war es üblich, sich teure Lizenzen einzukaufen, um danach ein Vielfaches für die Individualisierung zu zahlen. Aber muss es jedes Mal eine Individuallösung sein? Die Kennzahlen bleiben im E-Commerce zum großen Teil die gleichen – egal ob Schuhe oder Kugelschreiber oder 100 oder 100 000 Produkte verkauft werden. Zum Glück macht sich in diesem Bereich auch ein Umdenken breit. Genau wie bei Shopsystemen vor einigen Jahren, entwickelt sich der Markt für Business-Intelligence-Tools hin zu benutzerfreundlichen Standardlösungen für mittelständische Unternehmen. Professionelle Datenanalyse ist nicht mehr nur Amazon und Co. vorbehalten. So haben wir Wunderdata speziell für Onlineshops entwickelt. Das Tool lässt sich ohne Programmieraufwand mit der Shopdatenbank, Google Analytics, Adwords und anderen Diensten verknüpfen. Von der ersten Minute stehen Dashboards mit Kennzahlen, Tabellen und Diagrammen auf Basis von Best Practices im E-Commerce zur Verfügung. Das Segmentieren nach beliebigen Dimensionen funktioniert binnen weniger Sekunden auf alle Kennzahlen. Was bei Wunderdata wenige Minuten dauert und keine Einarbeitung erfordert, ist normalerweise ein Prozess von mehreren Monaten, der interne IT-Ressourcen frisst. Das muss nicht sein.

Fazit

In einem Kopf-an-Kopf-Rennen mit Amazon wird man zweifelsfrei verlieren, daher muss man sich durch ein starkes Alleinstellungsmerkmal differenzieren. Im Bereich Softwarewahl und Kennzahlenanalyse setzt man am besten auf Best Practices. Nur so kann man die richtigen Entscheidungen treffen und Geld und Zeit sparen.

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