Obwohl viele beliebte E-Commerce-Unternehmen wie Amazon und eBay ihre Websites für den Direktverkauf an Kunden nutzen, liegt ihr Anteil an den gesamten Einzelhandelsumsätzen laut US-Zensusdaten nur bei 1,2 Prozent. Die meisten Unternehmen setzen ihre Websites als Informationsquellen für ihre Kunden ein, die dann ihre Käufe auf die altmodische Weise tätigen—offline, über Vertriebspersonal und Agenten. Diesen Händlern fehlen die detaillierten Informationen, die Kunden auf den Websites der E-Commerce-Unternehmen zurücklassen. Besucher der nicht transaktionsbezogenen Websites erzeugen jedoch bestimmbare Datenspuren, wenn sie auf besondere Seiten der Website klicken. Eine bahnbrechende Studie von Forschern der Kellogg School of Management legt nahe, dass eine gründliche Analyse dieses Klickverhaltens wertvolle Marketing- und Verkaufsinformationen für die Unternehmen liefern können, die diese Websites betreiben.

„Unser Projekt hat bewiesen, dass Unternehmen zumindest ihre Klickdaten im Auge behalten sollten, um festzustellen, wer ihre Website wie lange besucht“, sagt Jan Van Mieghem, Professor für Management und Strategie an der Kellogg School, der die Studie zusammen mit seinem Ph.D.-Studenten Tingliang Huang durchführte. Die Studie zeigte außerdem, welche Arten von Klicks bei der Entscheidungsfindung der Besucher eine Schlüsselrolle spielen. Diese Informationen ermöglichen Händlern, die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, mit der bestimmte Besucher die auf der Website präsentierten Produkte kaufen werden, ebenso wie den wahrscheinlichen Umsatz und  Bestellzeitpunkt.

Die extrahierten betriebswirtschaftlichen Messwerte ergeben sich aus der Dauer zwischen dem Besuch potenzieller Kunden auf einer nicht transaktionsbezogenen Website und ihrer anschließenden Bestellung—der sogenannten Vorlaufzeit. Durch Erfassung der Daten über diese Vorlaufzeiten, die die geringfügige Dauer zwischen Klick und Bestellung der E-Commerce-Websites enorm übersteigen, können Händler anhand der Besuche Bestellungen vorhersagen und dementsprechend planen und anpassen, noch bevor die tatsächlichen Bestellungen eingehen.

Derartige Möglichkeiten bieten natürlich geschäftliche Vorteile—beispielsweise bei der Kontrolle der Bestände oder der Produktionsplanung. „Das Anpassen des Angebots an eine ungewisse Nachfrage ist für manche Unternehmen eine Herausforderung, und stimmen die beiden nicht überein, kann das teuer werden“, erklärt Huang. „Wenn Händler in der Lage sind, zukünftige Verkäufe besser vorherzusagen, können sie die Kosten derartiger Abweichungen wesentlich reduzieren.“

Korrelationen bei nicht transaktionsbezogenen Websites
Forscher haben die Korrelationen zwischen dem Online-Verhalten von E-Commerce-Verbrauchern und ihren Kaufneigungen ausgiebig untersucht. Aber bisher wurde wenig getan, um diese Korrelationen bei nicht-transaktionsbezogenen Websites zu verstehen, wie sie häufig von B2B-Unternehmen (Business to Business) verwendet werden. „Was unserer Meinung nach neuartig ist, ist Klicks mit der betrieblichen Sicht zu verbinden“, sagt Van Mieghem. „Dies ist wahrscheinlich die erste empirische Studie dieser Art.“

Die Forschung ist aufgrund der Beliebtheit von nicht-transaktionsbezogenen Websites äußerst wichtig. „Gerade bei B2B-Verkäufen spielen sie eine überraschend große Rolle“, sagt Van Mieghem. Der Ansatz ist für viele Unternehmen mit einer relativ kleinen Zahl an Produkten sinnvoll, die angepasst werden müssen, die von den Käufern vor einer Kaufentscheidung ausgiebig getestet werden müssen oder die vor Abschluss des Verkaufs detaillierte Preisverhandlungen erfordern. Viele Websites dieser Art enthalten nicht viel mehr als eine Online-Version gedruckter Kataloge.

Die Kellogg-Forscher wollten herausfinden, ob eine Verfolgung der Besucherklicks auf den Websites für die Vorhersage zukünftiger Transaktionen genutzt werden könnte, und falls zutreffend, wollten sie die Beziehung zwischen bestimmten Formen des Klickverhaltens und der Verkäufe quantifizieren. „Der Grund für unsere Analyse bestand  nicht allein darin, die Beziehung zwischen Klick- und Kaufverhalten zu bestätigen, sondern auch die Schlüsselfaktoren zu identifizieren und zu quantifizieren“, erklärt Van Mieghem.

Zu diesem Zweck verwendeten Van Mieghem und Huang Informationen über den nordamerikanischen Markt eines einzigen, nicht namentlich genannten Unternehmens, das über seine nicht-transaktionsbezogene Website Industrieprodukte in die ganze Welt verkauft. Der CEO des Unternehmens—ein Kellogg-Absolvent—ermöglichte den beiden Forschern Zugang nicht nur zu den Klickdaten, sondern auch zu den Umsatzdaten der Kunden. „Das ist für Unternehmen ein sehr heikles Thema“, sagt Van Mieghem. „Wir hatten echt Glück, auf solch enge Weise mit dem Unternehmen zusammenarbeiten zu können.“

Eine Vielzahl von Variablen
Die eigentliche Arbeit bestand darin, die Gesamtmenge der von Van Mieghem als „verrauschte Daten“ bezeichneten Messwerte durchzukämmen, um die Schlüsselfaktoren für zukünftige Bestellungen ausfindig zu machen. „Es gibt eine Reihe von Klickvariablen, die man sich ansehen kann, aber nur ein paar davon scheinen die entscheidenden Informationen zu liefern“, erklärt Van Mieghem.

Basierend auf ihrer Analyse berichteten Van Mieghem und Huang in ihrem Artikel, dass „das Klickverhalten von Online-Besuchern tatsächlich nützliche Informationen für das Unternehmen liefert, anhand derer sich die Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Bestellungen berechnen lassen.“ Im Einzelnen stellten sie fest, dass die Häufigkeit von Websitebesuchen sowie  die Anzahl der Besuche auf wichtigen Webseiten auf komplexe Weise mit der Neigung zum Bestellen von Produkten korreliert. Je länger Besucher auf der Website verweilten, desto wahrscheinlicher war es, dass sie eine Bestellung aufgaben. Nach einer gewissen Verweildauer  nimmt diese Neigung jedoch wieder ab. Unterschiede im Klickverhalten von neuen zu bereits vorhandenen Kunden ließen sich ebenfalls feststellen.

Eine detaillierte Analyse der Korrelationen resultierte in einer Regressionsanalyse zur Quantifizierung der Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Klick zu einem Kauf führt. „Bis dahin hatte das Unternehmen die Klicks dazu verwendet, die zehn wichtigsten potenziellen Kunden zu identifizieren, um sie dann telefonisch zu kontaktieren“, sagt Van Mieghem. „Wir priorisieren dagegen jeden dieser Kunden hinsichtlich der  Wahrscheinlichkeit zu kaufen. Wir können sogar vorhersagen, wie groß die Bestellung sein wird und wann sie wahrscheinlich getätigt wird.“ Die Analyse lieferte ebenfalls Einsichten in die Strategien der Website-Besucher - ob sie beispielsweise sich zu einem Sofortkauf entscheiden oder lieber abwarten in der Hoffnung, einen besseren Preis zu erzielen, trotz der Aussicht, dabei länger auf den Genuss des Produkts warten zu müssen.

Weitere  Anwendungsbereich
Lassen sich anhand der Ergebnisse einer einzigen nicht-transaktionsbezogenen Website Schlüsse für eine allgemeine Anwendung auf alle Websites dieses Typs ziehen? „Unsere Ergebnisse müssen aufgrund der Begrenztheit unserer Studie vorsichtig interpretiert werden“, merken die Forscher in ihrem Artikel an. Aber dennoch sagt Van Mieghem: „Ich bin zuversichtlich, dass ähnliche Arten der Analyse für alle Websites durchgeführt werden können, obwohl die Koeffizienten unterschiedlich sein werden. Ich gehe davon aus, dass das Gesamtbild—unsere Längsschnittanalyse—funktioniert.“ So sind Van Mieghem und Huang davon überzeugt, dass Händler mit nicht-transaktionsbezogenen Websites, bei denen eine angemessene Vorlaufzeit zwischen Besuchen und Bestellungen vorliegt, von derselben Analyse des Klickverhaltens der Besucher profitieren können.

Huang fasst die Schlussfolgerungen der Studie als Ganzes zusammen: „Es hat sich gezeigt, dass eine Verfolgung der Klicks sowohl für das Unternehmen als auch für die Kunden eine Win-Win-Ergebnis darstellt, insbesondere, wenn man dies mit den in Veröffentlichungen besprochenen herkömmlichen Betrieben und Marketingstrategien vergleicht.“