O N E t o O N E 0 1 / 2 0 2 4 47 und dem Marketing-Pool zusammenführen. Das funktioniert mit allen Daten und sollte im Sinne einer guten Kundenerfahrung immer gemacht werden. nicht schon wieder in die passende Kategorie und dann die Filter wieder anhaken. Jeder Klick weniger zählt. Und das Beste: Das alles lässt sich auch ohne Log-in machen. Viele Online-Shops sagen, ich hab den Nutzer jetzt, der soll einen Kauf abschließen und was da- nach passiert, ist mir völlig egal. Eine bes- sere UX ist: Beim ersten Besuch, während dessen der Kunde sich nur informieren will, sollte der Shop einen guten Eindruck ma- chen, ihm ein gutes Gefühl geben. Und beim zweiten oder dritten Mal, wenn er dann kaufen will, soll er danach so zufrieden sein, dass er sagt, wenn ich wieder kaufen will, gehe ich gerne dahin zurück. Nehmt euch nicht zu viel vor! Zielbild aufteilen Viele Unternehmen haben Angst davor, dass die Zusammen- führung von Daten ein Riesenprojekt sein könnte. Da ist falsch: die User Experience mittels einer holistischen Ansprache zu ver- bessern, ist keine Raketenwissenschaft. Das kann man iterativ machen. Natürlich sollte man ein Zielbild haben. Das umzusetzen wäre natürlich sehr aufwändig, wenn ich NutzerInnen perfekt ansprechen will, onsite, offsite, vielleicht auch noch mit physischer Werbung, da kann man sehr weit gehen. Viele fürchten, dass das alles zu lange dauert und lassen es dann ganz sein. Man kann aber auch mit einfachen Dingen schon sehr viel erreichen. Anzeige von Alternativen Ein Beispiel: Wenn jemand über Google Shopping auf die Webseite kommt und einen 42-Zoll LED-Fernseher sucht, klickt er auf eine Google-Shopping-Anzeige und kommt in den Shop. Sieht den Fernseher, den Preis, den Action-Button, dann kann er kaufen oder auch nicht. Was weiß das Unternehmen über diesen Nut- zer? Er kam über ein Kaufinteresse auf die Webseite, befindet sich also schon in der Phase der Kaufent- scheidung, er will einen Fernseher in einer bestimmten Größe. Diese In- formationen kann man für die weitere Ansprache nutzen: Auf der Entry-Seite sollten ihm deshalb auch andere Fernse- her in der gewünschten Größe angezeigt werden, und nicht nur den aus der Google- Shopping-Anzeige. Also weitere Produkte, die genau die Kriterien seiner Suche erfüllen. Damit gibt man dem Kunden eine Alternative. Er wird nicht allein gelassen mit dem einen Fernseher von Google Shopping: Kauf ihn oder lass es. Dieses Gefühl sollten KundInnen nie haben. Sondern lieber: Oh, hier sind ja noch fünf Alternativen. Freudige Wiederkehr Nach dem ersten Besuch im Online-Shop sollte die Reise der Kund- Innen gespeichert werden, damit sie beim nächsten Besuch vor allem die ihnen schon bekannten Produkte angezeigt bekommen. Immer die Kundenhistorie im Blick haben! Falsche Hero Teaser vermeiden Wer in einem Online-Shop nach Sneakern von Adidas in der Größe 44 sucht, wird sich erst einmal nicht für Frauen-Laufschuhe in- teressieren. Trotzdem bekommt unser exemplarischer Kunde nach der Rückkehr auf die Startseite häufig einen fetten Teaser angezeigt, der Frauen-Laufschuhe bewirbt. Besser ist es daher, diesen Hero Teaser gegen einen mit den Filtern „Adidas Größe 44 Sneaker Herren“ auszutauschen. Damit wird das Leben für den User total einfach: Ein Klick auf den Teaser und er kommt wieder zu den Produkten, die ihn wirklich interessieren. Er muss Filterauswahl bei Wiederkehr berücksichtigen Anderer Fall, gleicher Use Case: Sneaker, Adidas, Herren, Größe 44. Der User geht auf eine Produktdetailseite, klickt dann die Kategorie auf dem Button an. Schon ist die Größe nicht mehr eingestellt, also muss er wieder diesen einen Klick mehr machen und die Größe 44 anwählen. Noch schlimmer sind Empfehlungen, die von der Produktdetailseite mit der Größe 44 aus Schuhe anzeigen, die dann in der Größe 44 gar nicht erhältlich sind. Kleine Schritte! Nicht das besser machen, was sowieso schon ganz gut funktio- niert, sondern analysieren: Wo hat mein Shop ein paar Schwach- stellen, die ich mit einfachen Mitteln verbessern könnte? Sagen wir, ich verkaufe günstige T-Shirts, habe aber nur 1,4 Käufe pro KundIn. Dann muss ich mich natürlich fragen, wieso kommen die Leute nicht wieder? Ist der Shop zu kompliziert, haben wir uns nur über den Preis hervorgetan? Schaut euch den Shop immer wieder so an, als ob ihr KundIn wärt. Führt den Kaufprozess durch: Was fällt euch auf, sind die Buttons falsch positioniert, ist eine Kommunikation falsch gemacht, sind die Filter zu versteckt? Also erst einmal ganz einfache Änderungen durchführen. Und dann nach einiger Zeit checken, was sie gebracht haben. Dabei immer eine Änderung und eine Kontrollschleife nach der anderen. Auf keinen Fall alles auf einmal. Sonst macht man vielleicht fünf Änderungen, davon funk- tionieren drei, zwei nicht und am Ende bleiben die Overall-KPIs gleich. Deswegen ist es ganz wichtig: Step by Step. Erst sollte man das Laufen lernen, bevor man fliegen kann. Zielgruppen nicht zu fein rastern! Viele Online-Shops bauen sich vor lauter Begeisterung, dass sie so viele Daten haben, künstlich Segmente auf, die letztlich nur fünf Menschen beinhalten. Überspitzt gesagt, haben sie dann vielleicht tausend verschiedene Segmente mit jeweils ganz we- nigen KundInnen. Das wäre dann wirklich Raketenwissenschaft, diese auch individuell anzusprechen. Da gibt’s keine KI, die das könnte. Also ist es sinnvoll, Zielgruppen erst einmal nur grob zu unterscheiden: Männer und Frauen, dann diese wieder segmen- tieren in Kaufkräftige und Schnäppchenjäger. B2B: Letzten Kauf anzeigen B2B-KundInnen kaufen immer wieder und oft dasselbe. Weil die meisten B2B-Shops hinter einer Log-in-Wall liegen, kann der letzte Kauf ganz einfach als Anregung bei einem neuerlichen Besuch an- gezeigt werden. Idealerweise wird den KundInnen auf der Startseite auch noch ein Probepäckchen von den neuen, ein wenig teureren Produkten aus der von ihnen bevorzugten Kategorie angeboten. So fühlen sie sich willkommen und angeregt gleichzeitig. (cg)