Auch wenn es alle E-Retailer betrifft, so ist insbesondere im Fashionbereich die Retourenquote ein dauerhafter Schmerzpunkt. Bei Produktkampagnen mit einem hohen Abverkauf ist eine Überprüfung nützlich die aufzeigt, ob entsprechend positive Umsätze generiert werden und die Retouren sich in einem vertretbaren Maß halten.

Die Geschichte

RETOUREN SIND DER SCHMERZPUNKT ALLER E-RETAILER

Auch wenn es alle E-Retailer betrifft, so ist insbesondere im Fashionbereich die Retourenquote ein dauerhafter Schmerzpunkt. Versuche den Artikel exakter zu beschreiben und weitere Daten wie zum Beispiel Größe und Maße des Modells oder virtuelles Vermessen durch den Vergleich mit anderen Marken und deren Realgröße hinzuzufügen, haben in der Regel einen geringen Einfluss auf die Retourenanzahl.  Bei Produktkampagnen mit einem hohen Abverkauf ist eine Überprüfung nützlich die aufzeigt, ob entsprechend positive Umsätze generiert werden und die Retouren sich in  einem vertretbaren Maß halten. Retourenraten unter 50% gelten als überdurchschnittlich in der Branche. In Google Analytics ist es möglich, Retouren per Data-Upload aus den Reports zu entfernen. Allerdings ist es mit dem Standard-Setup nicht möglich, nachträglich eine Retourenquote einzusehen. Diese Kennzahl kann aber für die oben beschriebenen Fragestellungen interessant sein, um Kampagnen zu identifizieren, die zu überdurchschnittlich hohen Rückläuferquoten geführt haben.

Das Ziel

DETAILLIERTE ANALYSE ALLER KAMPAGNEN MIT DER KENNZAHL „RETOUREN“

Google Analytics sollte hierzu als Instrument zur Analyse aller Onlinemarketingaktivitäten genutzt werden. Um dies zu erreichen, ist es in einigen Fällen notwendig als Anwender eigene, für das Geschäftsfeld relevante Kennzahlen hinzuzufügen. Mit Einbindung der „Retouren“ soll eine detaillierte Analyse der Kampagnen mit Rückschluss auf die kostenintensive Retoure hin ermöglicht werden.

    Die Lösung

    EINBINDUNG DER NEUEN KENNZAHL ÜBER DIE CUSTOM METRICS UND CALCULATED METRICS

    Schritt 1: Aufbau des Netsale Revenue

    Damit die Retourenquote berechnet werden kann, ist es notwendig, dass die vorhandenen Daten in Google Analytics angereichert werden. Man benötigt eine Hilfsvariable, um den ursprünglichen Umsatz mit dem Umsatz ohne Retouren zu verrechnen. Dazu verwendet man eine Custom Metric mit dem Scope Product vom Datentyp Currency (Decimal). In unserem Beispiel nennen wir die neue Metrik Netsale Revenue.

    Im zweiten Schritt erfolgt die Berechnung mithilfe einer Calculated Metric. Dazu verwendet man folgende Formel:

    ( {{Netsale Revenue}} / {{Product Revenue}} –1) * (1–2)

    Die Multiplikation mit (1–2) erfolgt, da man in Calculated Metrics nicht mit negativen Vorzeichen arbeiten kann.

    WHITEPAPER RETOURENQUOTEN GOOGLE ANALYTICS 2

    Schritt 2: Übertragung der Netsale Revenue

    Damit eine Berechnung durchgeführt werden kann, muss die Custom Metric Netsale Revenue einen variablen Umsatz annehmen können. Die Manipulation des Wertes erfolgt über das Measurement Protocol. Während der Wert für Product Revenue pro Transaktion immer konstant bleibt, wird bei einem Storno der Betrag für Netsale Revenue für die entsprechende Transaktion nachträglich angepasst. Der Collect-Request des Measurement Protokolls muss wie folgt aufgebaut sein (vgl. Grafik 1).

    Mithilfe des negativen Vorzeichens der Custom Metric (pr1cm1) wird der Netsale Revenue auf den Restwarenkorbwert reduziert. Wird ein kompletter Warenkorb storniert, so hat die Metrik den Wert 0. In der Regel besteht die Herausforderung darin, das Measurement Protocol aus einem Warenwirtschaftssystem heraus nutzbar zu machen. Hier bedarf es der Unterstützung anderer Abteilungen wie beispielsweise der Entwicklung oder dem Webcontrolling.

    Der Erfolg

    VERWENDUNG DER NEUEN METRIC IN CUSTOM-REPORTS

    Die Calculated Metric kann wie alle Metriken in einem Custom-Report verwendet werden. In der Grafik 2  wird eine Retourenquote auf Kampagnenebene betrachtet. In unserem Beispiel wird die Retourenquote auf Basis des Umsatzes berechnet. Dies bietet den Vorteil, dass die unterschiedliche Wertigkeit der Produkte in der Metrik berücksichtigt wird. Alternativ kann die Berechnung auf Basis der Bestellmenge durchgeführt werden. Hier muss die ursprüngliche Quantity einer Bestellung in der Hilfsvariable zwischengespeichert werden und dann mit der Standard-Metrik Quantity verrechnet werden.

    Zusammenfassung

    UMFASSENDE ANALYSEN MIT WENIG AUFWAND

    Auch wenn Google Analytics im Standard-Set keine Retourenquote anbietet, zeigt unser Beispiel, dass diese sich sehr leicht integrieren lässt. Die größte Herausforderung besteht in einem automatisierten Upload der Retourendaten aus dem Warenwirtschaftssystem. Ist diese Hürde genommen, können alle Kampagnen auf ihren Einfluss auf die Retourenquote analysiert und Maßnahmen zur Gegensteuerung zeitnah ergriffen werden. Auch weitere Analysen wie die Identifikation retourenstarker Produkte sind problemlos möglich. Insgesamt zeigt das Beispiel, dass durch die Kombination verschiedener Datenquellen weitere Detaileinsichten gewonnen werden können, die im Standard nicht enthalten sind.

     

    Produkte

    • Google Analytics

    Goals

    • Online-Umsatz steigern

    Branche

    • Fashion