Ob Website- oder eCommerce Tracking, für Online Marketer gilt stets die goldene Regel, sich messbare Ziele zu setzen, die mit der eigenen Website oder dem eigenen Shop erreicht werden sollen. Entsprechende Wegweiser stellen eCommerce KPIs wie Conversion Rates, Cost-per-Click oder CartAbandonment Rates dar. Liefern diese bedeutenden Faktoren im Optimalfall verlässliche und aussagekräftige Messwerte, so zeigen sie jedoch auch die Schwächen der eCommerce Performance auf.
Viele vermeintlich optimierte Online-Kaufprozesse weisen aus unerklärlichen Gründen zahlreiche Negativ-Performer in ihrer Cart-Abandonment Rate auf. Gründe hierfür kann es viele geben – seien es technische Fehler, zu hohe Versandkosten oder die Anforderung zu vieler persönlicher Informationen – jedoch fehlen oftmals die Mittel, diese aufzudecken. Process Mining nutzt die Clickstream-Daten der Website, d. h. die digitalen Spuren, die die User hinterlassen, um automatisch das Nutzerverhalten in Form der gelebten Prozesse und Prozessvarianten abzubilden und mit prozessbezogenen Kennzahlen zu versehen. Prozessschwachstellen und problematische Muster werden automatisiert aufgedeckt und das Nutzerverhalten wird vollkommen transparent.
Wie Stolpersteine aus der Customer Journey entfernt und die eCommerce Performance signifikant erhöht werden kann, präsentieren die Process-Mining-Experten von MEHRWERK im Live Webinar "Improving the Customer Journey with Process Mining" am 09. Juli 2020. Interessenten/innen können sich hier kostenfrei registrieren: [Informationen & Registrierung zum Live Webinar]
Viele vermeintlich optimierte Online-Kaufprozesse weisen aus unerklärlichen Gründen zahlreiche Negativ-Performer in ihrer Cart-Abandonment Rate auf. Gründe hierfür kann es viele geben – seien es technische Fehler, zu hohe Versandkosten oder die Anforderung zu vieler persönlicher Informationen – jedoch fehlen oftmals die Mittel, diese aufzudecken. Process Mining nutzt die Clickstream-Daten der Website, d. h. die digitalen Spuren, die die User hinterlassen, um automatisch das Nutzerverhalten in Form der gelebten Prozesse und Prozessvarianten abzubilden und mit prozessbezogenen Kennzahlen zu versehen. Prozessschwachstellen und problematische Muster werden automatisiert aufgedeckt und das Nutzerverhalten wird vollkommen transparent.
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