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Dieser Artikel wurde von Lukas Oldenburg, Head of Analytics & Tracking bei Siroop aus Zürich, beigesteuert.

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Wenn die Analytik Ihres Online-Shops bei der Bestellung aufhört, bricht sie früh ab. Einige Produktgruppen, wie zum Beispiel Mode, haben tendenziell hohe Rückgabequoten. Indem Sie sich die Rückerstattungen ansehen, können Sie einen neuen Blickwinkel auf Ihren Shop und Ihre Marketingleistung bekommen.

Was sind Rückerstattungen?

Rückerstattungen sind Bestellungen, die vollständig oder teilweise zurückgezahlt wurden – entweder der Kunde gab ein oder alle Produkte einer Bestellung zurück (Rückgaben) oder die Bestellung wurde wegen Betrug, mangelnder Produktlieferbarkeit, Sinneswandel des Kunden, Verweigerung der Bank oder anderen Gründen storniert (Stornierungen).

So wird Rückerstattungstracking implementiert

Zunächst benötigen Sie einen Export aus Ihrem Shop-System mit allen Auftrags-IDs (auch Transaktions-ID genannt), denselben Produkt-IDs, die Sie auch in Ihren Analytics-Tools verwenden, dem Kaufpreis pro Produkt, dem zurückerstatteten Umsatz und, falls Sie zwischen Stornierungen und Rückgaben unterscheiden möchten, dem Rückgabegrund. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel dafür, wie so ein Export aussehen kann:

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Bevor Sie diese in das Analytics-Werkzeug importieren, stellen Sie sicher, dass Sie nur die Auftrags-IDs importieren, die ein Analytics-Tool verfolgen kann, da Ad-Blocker normalerweise einige Analytics-Anfragen blockieren. 

1. Verfolgen Sie Käufe auf Ihrer Seite mit den standardmäßigen E-Commerce-Variablen (s.products, s.purchaseID, das „Kauf“-Ereignis) UND s.transactionID (enthält die Auftrags-ID, die die Auftrags-ID in Ihrem Rückerstattungsimporten identifiziert; normalerweise die gleiche wie s.purchaseID).

2. Fordern Sie den Kundendienst auf, die Aufzeichnung der Transaktions-IDs zu aktivieren. Das dauert ein bis zwei Tage. Dies bietet Ihnen die Möglichkeit, jede Aktivität auf Ihrer Seite, die mit s.transactionID verfolgt wurde, mit jeder anderen Aktivität außerhalb der Seite zu verknüpfen (z. B. eine Rückerstattung, einem Kauf in einer Filiale nach einem Online-Lead, genehmigte Kontoeröffnungen nach Online-Lead-Formularen usw.). Wir werden später sehen, was dies im Detail bedeutet.

Nach der Aktivierung sollte dieser Text auf dem Bildschirm angezeigt werden (wechseln Sie zu „Admin“ -> „Datenquellen“):

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3. Erstellen Sie eine „generische Datenquelle (Transaktions-ID)“ (siehe Anleitung für Datenquellen, Besonderheiten von Transaktions-ID-Datenquellen hier). Theoretisch können Sie alle gewünschten Metriken und Dimensionen importieren. Das einzige Pflichtfeld ist die Transaktions-ID selbst. Da dies so flexibel ist, müssen Sie zuerst genau überlegen, was Sie benötigen und in welchem Format es sein soll. In unserem Fall sahen die Vorlagen, die wir für den Import erstellt haben, mehr oder weniger wie folgt aus:

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Die ersten drei Zeilen können Sie herunterladen, nachdem Sie dem Assistenten zur Datenquellenerstellung gefolgt sind. Die Zeilen danach müssen Sie selbst ausfüllen. 

Datum: an dem die Transaktion erfolgte (im Format MM/TT/JJJJ)

Rückerstattungsgrund: storniert oder zurückgegeben, Produkt-SKU: einmalige Produktkennung

Zurückerstatteter Umsatz: erstattete Gesamtsumme für dieses Produkt (nicht die Summe pro Produkt!)

Erstattete Bestellungen: erfasst die Bestellungen, aus denen mindestens ein Produkt zurückgegeben oder storniert wurde, damit wir in Analytics eine Metrik „erstattete Bestellungen“ haben können. Für diese Metrik werden keine Daten (Menge oder Umsatz) erfasst, da sie sonst doppelt gezählt werden würden (Sie sehen, dass in den Zeilen, in denen erstattete Bestellungen erfasst werden, nur das Datum, die Transaktions-ID und die erstatteten Bestellungen ausgefüllt sind). Diese Metrik muss nicht vorhanden sein. Wir wollten nur eine Metrik, die Ihnen schnell Auskunft darüber gibt, wie viel Prozent der Bestellungen von Erstattungen betroffen sind. Ein Grund dafür ist, dass die alleinige Betrachtungen von Produktmengen schwieriger zu interpretieren sein kann, da es viel damit zu tun hat, wie die Produkte tendenziell gekauft werden. Beispielsweise wird selten nur eine Flasche Bier gekauft, sondern es wird eine Packung mit 20 oder 24 Flaschen gekauft, sodass die Menge 24 beträgt. Es werden aber selten 24 iPhones auf einmal gekauft. „Erstattete Bestellungen“ reduziert diesen Effekt also ein wenig. Sie können es daher also nicht auf produktbasierte Dimensionen, wie Produktname, -kategorie oder Marke herunterbrechen.

Erstattete Einheiten: erstattete Menge pro Produkt, Auftrags-ID: Transaktions-ID (Pflichtfeld)

Analysieren von Rückerstattungen

In Adobe Analytics werden Rückerstattungen erfasst, als hätten sie gleichzeitig mit der Bestellung stattgefunden. Das klingt vielleicht kontraintuitiv, ist aber im Bezug auf die Berichterstellung ein großer Vorteil.

Erstens können Sie Bestellungen und Erstattungen im gleichen Zeitrahmen analysieren, selbst wenn die Erstattungen später erfolgten. Sie können alle Daten aus der Bestellsitzung (z. B. Besucherdaten, Kampagnendaten) mit Erstattungsdaten korrelieren, z. B. um die Erstattungsquote je Marketingkanal zu analysieren. 

Zweitens werden alle Erstattungen der Traffic-Herkunft zugeschrieben „(direkt) / (keine)“, obwohl (wie Sie im folgenden Screenshot sehen können) die Transaktions-ID 0004-3244 eigentlich von „google / cpc“ (AdWords) zugewiesen wurde. Wenn also sowohl die Rückerstattung als auch die Transaktion in den analysierten Zeitbereich fallen, erhalten Sie zwei Zeilen pro Transaktions-ID – eine für die Rückerstattung und eine für die Bestellung. Rückerstattungen werden nicht in Berichten basierend auf Traffic-Herkunft angezeigt. Sie werden auch nicht in segmentierten Berichten usw. angezeigt. 

In Adobe Analytics können wir die Erstattungsmetriken wie jede andere verwenden und sie nach einer beliebigen Dimension oder einem beliebigen Segment unterteilen. Betrachten wir beispielsweise hier die Rückerstattungsquote nach Kampagnenquelle, sehen wir, dass für einen bestimmten Tag und eine bestimmte Kampagnenquelle die Rückerstattungsquote für „wiederkehrende Kunde“ (Kunden mit mindestens zwei Bestellungen) höher war als für „neue Kunden“. Es könnten an der kostenlos angebotenen Rückgabe liegen, dass die Menschen erneut kaufen (und zurückgeben). 

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Bei der Analyse von Marketingkampagnen könnte Ihnen etwas entgehen, wenn Sie Rückerstattungen nicht berücksichtigen. Erstellen Sie eine Metrik „ROAS inkl. Rückerstattungen“ (ROAS = (Return on Ad Spend)), die nicht nur auf dem Umsatz beruht, sondern auf dem Umsatz nach Erstattungen. Dadurch wird angezeigt, was Ihnen bleibt, nachdem alles abgeschlossen ist. Sehen Sie sich die letzten beiden Spalten im folgenden Screenshot an:

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In Adobe Analytics ist es einfach, zwischen Stornierungen und Rückgaben zu unterscheiden. Da wir den „Rückgabegrund“ als Dimension importieren, können wir basierend auf dem Wert dieser Dimension berechnete Metriken erstellen. Beispiel: So erstellen Sie die „Rückgabequote“:

1.  Erstellen Sie ein trefferbasiertes Segment für „Rückgabetreffer“ mit nur einer Bedingung: Erstattungsgrund entspricht „Rückgabe“.

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Machen Sie sich keine Sorgen, dass die Datenvorschau oben rechts „0“ anzeigt. Dies ist tatsächlich richtig, da die Erstattungen nicht bei einem Online-Besuch stattfanden und auch keine Seitenansicht generierten.

2. Erstellen Sie dann die berechnete Metrik (in unserem Beispiel die „Erstattungsquote“ in Bezug auf Umsatz). Hier können Sie das soeben erstellte Segment aufnehmen, das erfolgreiche Ereignis zu erstatteten Umsätzen (benutzerspezifische Metrik) aus dem Import in dieses Segment verschieben und die Ausgabe durch den Umsatz dividieren:

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Auf diese Weise ist etwas möglich, das sehr hilfreich für einen Markt ist: Anstatt nur die Erstattungsquoten anzusehen, können wir die Rückgaben und Stornierungen der einzelnen Händler betrachten. Auf diese Weise können wir Händler identifizieren, die häufig Bestellungen stornieren (manche akzeptieren vielleicht zunächst, um so viele Bestellungen wie möglich zu erhalten, und stornieren später), und jene erreichen, die eine hohe Erstattungsquote aufweisen (weil wir sie vielleicht an die falschen Kunden anlocken):

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