Kurs E-Commerce-Analytics

Lektion 1 • Analytics-Reifegrad und Zielsetzung

Stellt das Analytics-Reifegradmodell vor und zeigt, wie Unternehmen von deskriptiven zu prädiktiven Insights gelangen. Leitet Studierende an, messbare Analyseziele zu setzen.

Lektion 2 • Methoden und Werkzeuge der Datenerfassung

Bietet einen Überblick über die wichtigsten Methoden zur Erfassung von E-Commerce-Daten, einschließlich Pixel-Tracking, Server-Logs und APIs. Bereitet Studierende darauf vor, die Werkzeugeignung für ihren Kontext zu bewerten.

Lektion 3 • Kern-KPIs im E-Commerce

Definiert die wesentlichen Metriken, die den Zustand und das Wachstum eines Shops messen. Verbindet jeden KPI mit einer spezifischen Geschäftsentscheidung.

Lektion 1 • E-Commerce-Tracking implementieren

Behandelt die schrittweise Implementierung von Standard- und Enhanced-E-Commerce-Tracking. Ermöglicht direkt die in Kapitel 1 eingeführte KPI-Messung.

Lektion 2 • Benutzerdefinierte Dimensionen und Metriken

Erweitert die Standard-Analyse-Daten um geschäftsspezifische Attribute wie Mitgliedschaftsstufe oder Produktkategorie. Ermöglicht eine reichhaltigere Segmentierung in späteren Kapiteln.

Lektion 3 • Datenqualität und Validierung

Vermittelt systematische Methoden, um Tracking-Fehler zu erkennen und zu beheben, bevor sie Berichte verfälschen. Stellt sicher, dass die Datengrundlage für alle nachfolgenden Analysen zuverlässig ist.

Lektion 4 • Tag-Management für E-Commerce

Zeigt, wie ein Tag-Management-System genutzt wird, um Tracking-Tags ohne Code-Änderungen bereitzustellen und zu pflegen. Reduziert Implementierungsfehler und beschleunigt Iterationen.

Lektion 1 • Segmentierung für Verhaltens-Insights

Wendet Zielgruppensegmente an, um Verhaltensunterschiede zwischen Kundengruppen zu isolieren. Ermöglicht datengestützte, zielgerichtete Empfehlungen.

Lektion 2 • On-Site-Verhaltensmetriken

Untersucht Engagement-Signale wie Absprungrate, Sitzungsdauer und Seitentiefe. Zeigt, wie Content und UX die Kaufabsicht beeinflussen.

Lektion 3 • Kohorten- und Pfadanalyse

Gruppiert Nutzer nach Akquisitionsdatum oder Verhalten, um Kundenbindung und Wiederkaufmuster im Zeitverlauf zu verfolgen. Erweitert die Funnel-Analyse auf longitudinale Customer Journeys.

Lektion 4 • Traffic-Quellen-Analyse

Analysiert, wie Besucher über organische, bezahlte, soziale und direkte Kanäle kommen. Verbindet die Akquisitionsquelle mit dem nachgelagerten Conversion-Verhalten.

Lektion 1 • Personalisierung als CRO-Strategie

Führt datengesteuerte Personalisierung als fortgeschrittene Erweiterung des A/B-Testing ein. Zeigt, wie Verhaltenssegmente aus Kapitel 3 zielgerichtete Erlebnisse ermöglichen.

Lektion 2 • Multivariate und Split-URL-Tests

Erweitert A/B-Testing auf mehrere gleichzeitige Variablen und separate Seitenversionen. Ermöglicht komplexere Optimierungsszenarien auf Seiten mit hohem Traffic-Aufkommen.

Lektion 3 • Grundlagen des A/B-Testing

Behandelt die statistischen Prinzipien kontrollierter Experimente und wie man valide Tests gestaltet. Wendet Funnel- und Verhaltensdaten aus Kapitel 3 direkt an.

Lektion 4 • CRO-Frameworks und Priorisierung

Führt strukturierte Frameworks zur Generierung und Bewertung von Optimierungshypothesen ein. Verhindert vergeudeten Aufwand, indem Tests auf Chancen mit hoher Auswirkung fokussiert werden.

Lektion 1 • Optimierung der Kundenakquisitionskosten

Wendet Attributionserkenntnisse an, um CAC bei gleichbleibendem Akquisitionsvolumen zu senken. Baut direkt auf der in Kapitel 1 eingeführten CAC-Metrik auf.

Lektion 2 • Kanalübergreifende Kampagnenanalyse

Integriert Daten von mehreren Werbeplattformen in eine einheitliche Leistungsansicht. Zeigt Kanalinteraktionseffekte auf, die in Einzelplattform-Berichten unsichtbar sind.

Lektion 3 • Multi-Touch-Attributionsmodelle

Vergleicht First-Touch-, Last-Touch-, lineare und datengesteuerte Attributionsmodelle. Ermöglicht eine genaue Zuordnung von Wertbeiträgen entlang der Customer Journey.

Lektion 4 • Analyse von organischen Kanälen und Content-Kanälen

Misst die Leistung von SEO, Email und Content-Marketing anhand von Analysedaten. Balanciert den Fokus auf bezahlte Kanäle mit kostengünstigeren Akquisitionsstrategien.

Lektion 1 • Analyse von Loyalty Programs

Misst die inkrementelle Wirkung von Loyalty Programs auf die Kaufhäufigkeit und den CLV. Unterscheidet den echten Loyalitätszuwachs von einem Selektionsbias in Programmdaten.

Lektion 2 • Design eines Kundenbindungs-Dashboards

Übersetzt CLV- und Kundenbindungsmetriken in ein handlungsorientiertes Überwachungs-Dashboard. Bereitet Studierende darauf vor, Kundenbindungszustand an Stakeholder zu kommunizieren.

Lektion 3 • RFM-Segmentierung für Kundenbindung

Wendet Recency-, Frequency- und Monetary-Bewertung an, um Kunden nach Loyalität und Risiko zu segmentieren. Ermöglicht zielgerichtete Kundenbindungskampagnen, die auf dem Kaufverhalten basieren.

Lektion 4 • Abwanderungsvorhersage und -prävention

Entwickelt Frühwarnindikatoren für Kundenabwanderung anhand von verhaltens- und transaktionsbezogenen Signalen. Verknüpft die Reduzierung von Abwanderung direkt mit der CLV-Verbesserung.

Lektion 1 • Analyse von Merchandising und Sortiment

Nutzt Daten, um Produktmix, Cross-Sell-Chancen und Kataloglücken zu bewerten. Liefert direkte Informationen für Sortiments- und Merchandising-Entscheidungen.

Lektion 2 • Produktleistungsberichte

Analysiert Umsatz, verkaufte Einheiten und Marge nach Produkt und Kategorie. Baut auf dem in Kapitel 2 konfigurierten Enhanced-E-Commerce-Tracking auf.

Lektion 3 • Analyse von Suche und Produktfindung

Analysiert Suchanfragen auf der Website und das Browse-Verhalten, um Lücken in der Produktfindung aufzudecken. Fließt direkt in die Prioritäten von Merchandising und CRO ein.

Lektion 4 • Bestands- und Nachfrageprognose

Wendet Absatztrend-Daten an, um die Nachfrage zu prognostizieren und Kosten für Überbestände und Fehlbestände zu senken. Verbindet Produktanalyse mit Lieferkettenentscheidungen.

Lektion 1 • Analytisch gestützte Business Cases

Strukturiert Datenergebnisse in überzeugende Business Cases, die Investitionsentscheidungen rechtfertigen. Wendet das gesamte Analyse-Toolkit auf reale strategische Szenarien an.

Lektion 2 • Entwicklung von Executive Dashboards

Entwirft ein umfassendes Executive Dashboard, das KPIs aus den Kapiteln Akquisition, Kundenbindung und Produkt integriert. Übersetzt operative Daten in strategische Narrative.

Lektion 3 • Best Practices der Datenvisualisierung

Vermittelt Prinzipien für effektive Diagrammauswahl, Layout und Storytelling für Analyseberichte. Stellt sicher, dass Insights aus allen vorherigen Kapiteln klar kommuniziert werden.

Lektion 4 • Erstellen einer Analytics-Roadmap

Leitet Studierende an, einen mehrstufigen Plan zur Verbesserung der Analyse in ihrer Organisation zu erstellen. Synthetisiert das gesamte Gelernte zu einem strategischen, umsetzbaren Ergebnis.