Abverkaufssteigerung mit System – Grundlagenstudie zu Cross- und Up-Selling

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Wie generiere ich mit meinem Onlineshop mehr Umsatz? Die Verwendung von Empfehlungen für Cross- und Up-Selling ist dafür ein erfolgversprechender Ansatz, der mit vielen Fragen zum korrekten Einsatz verbunden ist. Literatur und öffentliche Forschung sind hierzu rar, sodass die eResult GmbH nun eine eigene Grundlagenstudie als studentisches Forschungsprojekt zur Umsetzung von Cross- und Up-Selling durchführt.

Fakt ist: Je mehr Produkte im Warenkorb liegen, desto höher ist der Umsatz mit dem einzelnen Kunden, wobei die Abwicklungskosten bei diesem i. d. R. stabil bleiben. Warenkörbe mit durchschnittlich mehr Produkten oder einem höheren Gesamtbetrag sind neben der Neukundengewinnung das wichtigste Ziel des Shops; Der Umsatz kann so mit Bestandskunden und am Kauf interessierten Neukunden, die bereits im Shop stöbern, ohne großen Mehraufwand gesteigert werden.

Hier kommen Empfehlungssysteme (Recommendation Engines) ins Spiel. Sie werden seit einigen Jahren in verschiedensten Ausprägungen in Onlineshops eingesetzt. Prominentestes Beispiel ist und bleibt Amazon. Dem Kunden werden entweder Produkte angezeigt, die zu dem betrachteten Produkt passen (Cross-Selling) oder es wird ein höherpreisiges Produkt als das betrachtete gezeigt (Up-Selling). So wird beim Kunden beispielsweise das Bedürfnis zum Kauf von passendem Zubehör oder zum Kauf eines ähnlichen Produkts mit besseren Spezifikationen angeregt.

C&A-ADS-Empfehlungen

Abbildung 1: Kaufempfehlungen zu einer Jacke auf der Artikeldetailseite im C&A-Onlineshop mit Kombinationsartikeln und alternativen Produkten (am Seitenende).

Aktuelle Umsetzungen und Forschungsstand

Stark verbreitet ist im deutschsprachigen Raum das Anbieten von Empfehlungen auf der Artikeldetailseite und der Warenkorb-Zwischenseite. Im Warenkorb hingegen ist die Platzierung äußerst selten. ,,Warum”? fragen sich sicherlich einige von Ihnen.

Eddie Bauer-Warenkorb

Abbildung 2: Dynamische Empfehlungen im Warenkorb von eddiebauer.de teilweise im sichtbaren Bereich (abgetrennt durch die schwarze Linie).

Geforscht wird in diesem Bereich sicherlich viel (v. a. A-/B-Tests und multivariate Tests), jedoch ist kaum Material öffentlich zugänglich, da viele Shopbetreiber diese kostbaren Forschungsergebnisse lieber für sich behalten wollen. Measuring and Improving Cross-Sell and Upsell zeigt die Wichtigkeit von Cross-Selling auf und gibt Empfehlungen zur Umsetzung. Eine Eye-Tracking-Untersuchung zur Wahrnehmung von Cross-Sellings wurde 2009 durchgeführt (Cross-Selling-Angebote im Internet – fünf Internet-Versandhändler im Test). Hierbei zeigt sich u. a., wie schlecht sich Probanden an solche Empfehlungen erinnern, wenn diese nicht im aufmerksamkeitsstarken Bereich einer Webseite positioniert sind. Es gibt kaum weitere Forschung und Literatur, die zu diesem Thema zugänglich ist. Aus diesem Grund findet nun eine systematische Annäherung an diese Thematik bei der eResult GmbH im Rahmen eines studentischen Forschungsprojekts statt.

Forschungsansatz

Der Erfolg ist vor allem von der Qualität der angezeigten Produktempfehlungen abhängig, die automatisiert von der Recommendation Engine ausgegeben werden. Deren Verhalten wird jedoch nicht erforscht, denn neben diesen technischen Grundlagen spielen Fragen zur Einblendung eine zentrale Rolle: Erwarten Kunden Empfehlungen im sofort sichtbaren Bereich oder würden sie dafür scrollen? Soll der Warenkorb von Empfehlungen freigehalten werden? Diese sind nur zwei von vielen Ungewissheiten, die mit den Forschungsfragen beantwortet werden:

  • Wo sollten Empfehlungen auf der Seite selbst (sofort sichtbar/nicht sofort sichtbar) und in welchen Schritten des Kaufprozesses in einem Online-Shop (z. B. Artikeldetailseite, Warenkorb-Zwischenseite) angezeigt werden?
  • Welche Arten von Empfehlungen (z. B. alternative Produkte, Zubehör, zuletzt angesehene Produkte) sollten in den einzelnen Schritten des Kaufprozesses ausgespielt werden?
  • Wie sollten die Empfehlungen benannt werden (z. B. „Andere Kunden kauften auch“, „Passend dazu“)?

Am Anfang des Forschungsansatzes steht eine Online-Befragung, um die Kundenwünsche hinsichtlich des Wordings und der Empfehlungsarten in den einzelnen Schritten zu ermitteln. Im Rahmen einer Usabilityuntersuchung mit Eyetracking werden qualitative Daten und Visualisierungen zur Seitenwahrnehmung erfasst. Mögliche Optimierungsvorschläge werden im Anschluss an die Auswertung der beiden Teiluntersuchungen von kooperierenden Onlineshops umgesetzt, sodass in einem A-/B-Test oder multivariaten Test der Erfolg der Maßnahmen nachgewiesen wird.

Wir werden Sie hier im Usabilityblog über den Verlauf des Forschungsprojekts auf dem Laufenden halten und liefern spannende Erkenntnisse, die hier im Anschluss als allgemeingültige Handlungsempfehlungen für das Cross- und Up-Selling präsentiert werden.

Sascha Küchler

“Hinweis: Der vorliegende Artikel wurde von Sascha Küchler, Student im Masterstudiengang Informationswissenschaft u. -management an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, verfasst. Momentan absolviert er sein studienbegleitendes Forschungssemester bei der eResult GmbH, in dem er das Forschungsprojekt zum Cross- und Up-Selling bearbeitet. Auf diesem Weg schon einmal vielen Dank für die konstruktive Zusammenarbeit.”




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6 Kommentare zu „Abverkaufssteigerung mit System – Grundlagenstudie zu Cross- und Up-Selling

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  2. llamaz

    Sehr interessant, insbesondere für kleine Online Shops. Zwar ist A/B Testing Software problemlos verfügbar und es ist auch für kleine Shops kein Problem diese einzubinden und A/B Tests durchzuführen. Habe ich auch schon versucht. Nur: Man bekomm einfach nicht genug Daten für ein statistisch signifkantes Ergebnis in einem akzeptablen Zeitraum zustande wenn man einen Shop mit 20-30 Bestellungen pro Tag betreibt.

  3. Martin Beschnitt

    U.a. aus solchen Gründen führen wir die angeführten Studien durch. Die Ergebnisse sollen Hilfestellung bieten, aber auch Hintergründe für verschiedene Verhaltensweise auf einem Online-Shop liefern. Denn: was hilft es Ihnen, wenn Sie einmalig mit einem A-B-Test erfolgreich waren? Wissen Sie genau woran es lag, weil sie systematisch nur ein Element verändert haben? Und woher wissen Sie, ob es nicht noch eine bessere, dritte Variante gibt, auf die Sie noch nicht gekommen sind.

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