Hebel identifiziert.

Umsatz- und Social-Media Analyse am Beispiel eines Online-Shops für Sportbekleidung.
Branche
Thema
Methoden

Herausforderung.

Externe Einflüsse haben in vielerlei Hinsicht Auswirkungen auf Unternehmen. Dazu zählen zum Beispiel politische, ökonomische oder technologische Veränderungen, die die Strategie eines Unternehmens beeinflussen können. In den letzten Jahren ist ein weiterer Einflussfaktor hinzugekommen, dem sich Unternehmen nicht mehr entziehen kann: Social Media. Die dort stattfindende Berichterstattung prägt so stark wie nie zuvor das Meinungsbild über Unternehmen und Marken und hat damit auch direkten Einfluss auf den Unternehmenserfolg. Das Problem: Vieles was in den sozialen Medien kommuniziert wird, entzieht sich dem Handlungsspielraum von Unternehmen und trifft diese häufig unerwartet. So auch im Falle unseres Kunden, der im vergangenen Jahr mit starker negativer Kommunikation über sich zu kämpfen hatte. Ein kurz darauf stattfindender Umsatzeinbruch warf die Frage auf: Kann eine negative Berichterstattung in den sozialen Medien diesen Umsatzeinbruch allein verantworten, oder waren weitere Faktoren daran beteiligt, wie etwa Kontaktbeschränkungen in Deutschland?

Herangehensweise.

Als Analysezeitraum wählten wir eine Zeitspanne, die sich auf mehrere Monate vor und nach der negativen Berichterstattung erstreckte. Als Datenquellen wählten wir neben internen Daten wie Umsatz, Sitzungen auf der Webseite und Marketingausgaben auch externe Größen wie das Suchvolumen zu Marke und den Social Media Posts. Darüber Hinaus, da der Umsatzeinbruch zeitlich zusammenfiel mit Lockerungen der Covid-19-bedingten Ausgangsbeschränkungen, bezogen wir Bewegungsdaten aus deutschen Innenstädten in die Zusammenhangsanalyse ein. Die Basis der Zusammenhangsanalyse bildete ein multivariates Regressionsmodell.

Ergebnis & Nutzen.

Erste, rein visuelle Untersuchungen mittels Timeseriesplots brachten bereits erste Erkenntnisse: Es gab im Analysezeitraum insgesamt drei Cluster, die durch eine negative Berichterstattung geprägt waren. Das Interesse an diesen Themen war hoch, was sich durch stark erhöhte Suchvolumina zur Marke zeigt. Kurz darauf folgten Sitzungs- und Umsatzeinbußen. Eine Korrelationsanalyse konnte diese Erkenntnisse bestätigen. Gleichzeitig zeigte sich auch, dass die Conversionrate des Unternehmens von diesen Effekten nicht beeinflusst wird. Das bedeutet: Wer die Webseite besucht, kauft häufig weiterhin. Die anschließende Regressionsanalyse zeigte zusätzlich: Der Umsatz reduzierte sich mit zunehmendem Aufkommen in den deutschen Fußgängerzonen. Es zeigt sich also eine Verknüpfung zwischen online- und stationärem Handel, die in diesem Ausmaß nicht zu erwarten war. Eine lokale Marketingaussteuerung auf der Basis von Wetter- und Passantendaten kann hier entgegensteuern und Marketingausgaben maximal effizient verteilen.

IHRE EXPERTEN FÜR
SMART DATA.

Marco Butz

Geschäftsführer PERFORMANCE ONE BRAIN

Über 14 Jahre Erfahrung in der Unternehmensberatung – und das in unterschiedlichsten Bereichen: Marco Butz hat schon so einige Unternehmen zum Erfolg geführt. Ob bei Preismanagement-Projekten, in der IT-Leitung oder bei der Digitalisierung von Vertriebsprozessen – Butz behält immer das »big picture« im Kopf und weiß, wie die Chancen des digitalen Wandels erfolgreich genutzt werden können.

Dr. Thomas Johann

Leader Data Science & Architect PERFORMANCE ONE BRAIN

Ob ökonomische Zusammenhänge, Machine Learning oder Smart Data – Thomas Johann hat sie alle. Der promovierte Betriebswirt forscht zu Themen wie Algorithmic Trading oder Blockchain-Technologie in der Finanzbranche und bringt sein stets auf dem aktuellsten Forschungsstand stehendes Wissen seit 2011 bei PERFORMANCE ONE ein. Seit der Gründung von PERFORMANCE ONE BRAIN agiert Johann federführend bei der Durchführung von Datenanalysen.

Share on whatsapp
Share on email
Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on reddit
Share on print

NEWSLETTER-REGISTRIERUNG.

Reden Sie mit, wenn es um Daten geht:
Bleiben Sie up-to-data mit unserem Newsletter.