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MÜNCHEN (COMPUTERWOCHE)
Unternehmen, die hofften, aus Web-Daten ohne Aufwand Wissen
über die Interessen ihrer Käufer zu gewinnen, sind
enttäuscht. Auch mit Web-Trading gibt es hochwertige
Informationen über Kunden nicht umsonst. Und immer bleibt die
Frage: Was soll mit den Daten geschehen?
Wissen, was der Kunde will – das ist das Geheimnis erfolgreichen
Marketings. Die Propheten des E-Business sahen deshalb das Internet
als Königsweg zum Käufer: Hatte man doch endlich ein
Medium gefunden, das jeden Schritt eines Internet-Besuchers im
virtuellen Shop oder auf der Homepage des Unternehmens
protokolliert und auswertbar macht. Die Web-Technik nährte die
Hoffnung der Vertriebsstrategen auf den gläsernen Kunden,
dessen Bedürfnisse und Befindlichkeiten das Unternehmen so
genau kennt, dass es ihm ganz individuelle Angebote machen kann.
Doch derzeit, so scheint es angesichts der jüngsten
Änderungen des Teledienstegesetzes, interessieren sich vor
allem Politik, Polizei und Geheimdienste für die
Bewegungsdaten der Internet-User. Sind Kundendaten jetzt also nur
noch wichtig für die Terrorbekämpfung?

Kunden personalisiert ansprechen

„Nein, auf keinen Fall“, sagt Wolfgang Martin, unabhängiger
Analyst und Meta Group Research Fellow: „Mit Web-Mining, also der
Auswertung von Daten, die beim Besuch einer Website protokolliert
werden, können Unternehmen wichtige Erkenntnisse über
ihre Kunden gewinnen. Darauf lässt sich dann personalisiertes
One-to-one-Marketing aufbauen. Das erhöht die Chancen, im
zunehmenden Wettbewerb Kunden an sich zu binden.“ Allerdings gibt
es nach seiner Einschätzung nur ganz wenige Unternehmen, die
Web-Mining betreiben. Dabei seien die nötigen technischen
Lösungen vorhanden. Das zeigten erste Ansätze in anderen
europäischen Ländern, etwa bei einigen
niederländischen Banken und Lebensmittelkonzernen mit
Lösungen des Anbieters Data Distilleries. Auch die Norske Bank
in Oslo und die schwedische Postbank gehören zu den
Vorreitern. Sie machen dem Kunden auf Basis seines Web-Verhaltens
und der übrigen im Unternehmen vorhandenen Daten über ihn
passende Vorschläge – im Web genauso wie im Call-Center.
Amazon.com/.de gehört mit seinen „Persönlichen
Empfehlungen“ zu den Pionieren des Web-Mining.

Dass Unternehmen im deutschsprachigen Raum bislang wenig in
dieser Richtung aktiv sind, liegt für Martin nicht am
Datenschutz, sondern an mangelnder Kreativität im Umgang mit
den Daten. „Zunächst mal müssen die Marketiers lernen,
was sie ihren Kunden auf Basis welcher Daten aus dem Web anbieten
können. Hier läuft noch die Erprobungsphase.“ Dabei geht
es zunächst um nichts anderes, als Konzepte aus der
Offline-Welt in die Online-Welt zu übertragen, indem man wie
früher im Handel aus den Einkäufen der Kunden
Assoziationsregeln ableitet und aus diesen dann Vorschlagslisten
generiert, wonach in einem bestimmten Umfeld bestimmte Angebote
präsentiert werden. Das Vorgehen kann aber kontraproduktiv
wirken, wenn der Kunde, wie etwa früher bei Amazon,
Bücher vorgeschlagen bekommt, die er bereits dort gekauft hat.
Wichtig ist deshalb, Online- und Offline-Daten zu integrieren.

Der Eindruck, dass gerade in Deutschland noch nicht viel
passiert, kommt allerdings manchen Unternehmen durchaus gelegen. So
ist es unter Experten eine ausgemachte Sache, dass Otto, Quelle und
Neckermann in Sachen Web-Mining einiges tun, darüber aber
wenig reden. Der Grund: Man will den Kunden nicht verprellen.
Gleiches gilt für Bertelsmann. Player wie diese sind für
die Vorreiterrolle prädestiniert, da sie auch bisher schon
ihre Kundendaten systematisch genutzt haben, um beispielsweise die
Rentabilität von Kunden zu bewerten, und dieses Prozedere nun
„nur“ auf einen weiteren Kanal ausweiten. Wer dabei wie nah an die
Grenzen des Machbaren geht, ist nicht nur eine Frage des
Datenschutzes, sondern auch der Akzeptanz durch den Kunden.

Vorhandene Daten besser nutzen

Und wie der reagiert, wenn ihm bereits bei seinem ersten Besuch
auf der Website ein virtueller Verkäufer begegnet, der ihn mit
Namen anspricht und durch das Angebot lotst, bleibt abzuwarten.
Noch, meinen Experten, ist die Zeit nicht reif dafür. Das
jedoch könnte sich schnell ändern, wenn die mit Lara
Croft und Co. aufgewachsenen Generationen das Gros der Gesellschaft
stellen.

Unternehmen, die ins Web-Mining einsteigen wollen, empfiehlt
Martin: „Bevor man daran denkt, muss man zunächst die Frage
stellen: Kennen wir unsere Kunden eigentlich? Wissen wir, wie
zufrieden, treu und rentabel sie sind? Der erste Blick sollte also
der bestehenden Kundendatenbasis gelten, ob hier die Qualität
stimmt.“ Wenn das der Fall ist, kann man im nächsten Schritt
ein Kundenverhaltensmodell erstellen, um zu sehen, welche weiteren
Erkenntnisse man noch braucht. Nicht überall sind
zusätzliche Daten überhaupt wünschenswert. Der
Handel beispielsweise „ertrinkt“ nach Einschätzung von Martin
bereits in den Daten der Kassenbons.

Überlegtes Vorgehen auf dem Weg zum Web-Mining ist bei der
Conrad Electronic GmbH in Hirschau angesagt. Für Roland
Kölbl, Leiter Database Marketing, ergibt sich die
Notwendigkeit des Web-Mining schon allein aus der steigenden
Bedeutung des Internet für das traditionsreiche Unternehmen,
das mit dem Versandhandel groß wurde: „Neben dem Katalog- und
Filialgeschäft hat sich das Internet-Geschäft als feste
Größe etabliert. Da wir einerseits immer mehr Neukunden
im Internet gewinnen und andererseits Bestellungen per Internet die
geringsten Prozesskosten verursachen, interessiert uns
natürlich auch das Verhalten unserer Website-Besucher.“ Heute
schon wisse man genau, wer per Internet kaufe, und beziehe dieses
Wissen in die Kundenbewertung ein. Zukünftig werde man jedoch
auch analysieren, wie es zur Transaktion kommt. Erste
Web-Mining-Tests wurden bereits absolviert – mit positiven
Ergebnissen.

Solche konkreten Schritte sind nach Erfahrung von Peter Gloor,
Practice Leader E-Business Europe bei Deloitte Consulting, noch
Ausnahmen: „Beim Thema Web-Mining ist viel Wunschdenken im Spiel.
Jeder will es, aber kaum einer tut es“, sagt er. Amazon und einige
Online-Reisebüros seien große Ausnahmen. Auf den
Portalen großer Banken etwa sei Web-Tracking und -Mining
nicht üblich, vor allem wegen der Kosten: „Das ist relativ
teuer zu programmieren. So ein Projekt geht immer gleich in die
Millionen, wenn es wirklich etwas bringen soll.“ Damit meint Gloor
Lösungen, die dem Besucher einer Site in Echtzeit ein
personalisiertes Angebot präsentieren, das nicht nur die
aktuellen Bewegungen des Kunden im Web, sondern auch seine im
Backend-System hinterlegten Kundenstammdaten, Kaufhistorie und die
Kontakthistorie aus dem Call-Center berücksichtigt. Alles
andere sind für Gloor „Billigversionen“ mit wenig Nutzen. Er
rät deshalb: „Kosten und Nutzen vor dem Kauf genau
betrachten.“

Trends erkennen

Personalisierung ist jedoch keineswegs die einzige sinnvolle
Anwendung von Web-Daten. Das betont Christian Rodatus, Vorstand der
Augsburger Examind AG, die als Managed-Service-Provider für
Business-Intelligence-Lösungen Unternehmen wie Tchibo oder
Aral zu ihren Kunden zählt: „Was heute im Bereich Web-Analyse
passiert, das basiert zu 95 Prozent auf anonymisierten Daten.“
Nicht die Konfektionsgröße des einzelnen Besuchers
interessiere die Marketing-Verantwortlichen heute, sondern die
Beantwortung der Frage, auf welchem Wege wie viel Umsatz mit
Pullovern gemacht werde, wie viele Pullover in die Warenkörbe
gepackt und wie viele davon dann schließlich auch gekauft und
bezahlt würden.

Eine differenzierte Betrachtung der Web-Analyse-Verfahren je
nach Verwendungszweck ist also angesagt, findet auch Peter Gentsch.
Er ist Director Web Intelligence und Data Mining bei Pepper
Technologies und Co-Autor der BARC-Studie „Web-Mining und E-CRM“.
Gentsch unterscheidet drei Ebenen der Web-Analyse, die er als
Web-Mining, Web-Controlling und Web-Tracking bezeichnet.

Integration ist angesagt

Beim eigentlichen Web-Mining (Web Intelligence) geht es darum,
Data-Mining-Funktionalität auf Web-Daten anzuwenden. Dazu
werden mit speziellen Tools, wie sie beispielsweise SAS oder SPSS
bieten, ohne vorgegebene Hypothesen Muster und Zusammenhänge
gesucht und Kunden-Cluster gebildet. Gentsch: „Die Analyseseite ist
dabei nicht der kritische Punkt.“ Entscheidend sind vielmehr
differenzierte und aussagekräftige Daten über
Kundenpräferenzen und -verhaltensweisen. Ein großes
Problem des Web-Mining ist allerdings nach wie vor die Generierung
valider Kundeninformationen im Web. Wenn der Kunde dabei mitmachen
soll, muss er wissen, was er davon hat. Zudem sollten Unternehmen
versuchen, Offline- und Online-Daten zu integrieren. Nur so
lässt sich eine einheitliche Kommunikation über
verschiedene Kanäle mit dem Kunden erreichen.

Die Studie zum Web-Mining hat jedoch laut Gentsch gezeigt, dass
die meisten Unternehmen derzeit ihre Web-Analyse auf Basis von
Logfiles vornehmen. Dabei stehen Web-Traffic-Analysen im
Vordergrund, die sich im Wesentlichen auf Page-Impressions, Visits,
Top-Entry-Seiten und Ähnliches konzentrieren. Angesichts der
hohen Anforderungen von Web-Mining an technische Infrastruktur und
kundenzentrierte Organisation überrascht das wenig: Viele
Anwender wollen diesen Aufwand nicht betreiben. Sie bilden die
Zielgruppe für Anbieter wie Net Genesis oder Accrue, deren
Lösungen im Sinne eines Web-Controllings immerhin
CRM-relevante Daten wie Konversionsrate oder Kundenbindung
abbilden. Wer in erster Linie wissen will, welche Teile seines
Angebots wie stark genutzt werden, kann auch mit reiner
Web-Statistik brauchbare Erkenntnisse gewinnen. Hierfür stehen
Web-Tracking-Tools wie „Web Success“, „Web Trends“ oder „Sitestat“
zur Verfügung, die Web-Traffic visualisieren und
Grundstatistiken liefern.

Stephanie Korte etwa, Marketing-Managerin bei Warner Music
Manufacturing, nutzt die Software Sitestat der Nedstat GmbH
für ihre Werbeerfolgskontrolle: „Anhand der täglichen
Zugriffszahlen auf unsere Homepage kann ich genau erkennen, wie
beispielsweise eine Anzeige in einer Fachzeitschrift ankommt.“
(uk)

Web-Analyse-Tools Tim Danckwerts, Consultant bei der Meta Group,
unterscheidet drei Gruppen von Anbietern:

  • Traditionelle Web-Analytics-Spezialisten wie Web Trends,
    Webcriteria, Net Genesis, Sane oder Accrue, deren Tools kurz- und
    mittelfristig noch aufgrund ihrer Spezialisierung und
    Funktionsvielfalt eingesetzt werden.
  • Business-Intelligence-Anbieter (Hyperion, SAS, Informatica und
    weitere), die ihre Lösungen um Web-Analyse-Funktionen
    erweitern und in den kommenden Jahren größere Deals
    gewinnen werden, da die Web-Analyse nicht mehr gesondert betrachtet
    werden kann, sondern in Business Intelligence, Data Mining, Data
    Warehouse und CRM integriert wird.
  • Web-Analytics-Service-Provider wie etwa Coremetrics oder
    Websidestory, die auf Basis monatlicher Service- und Preismodelle
    arbeiten. Hier sind keine hohen Anfangsinvestitionen nötig.
    Doch da sensible Kundendaten in fremde Hände gegeben werden,
    reagieren viele Anwenderunternehmen zurückhaltend.