Diese vier Vorgänge finden täglich im Backend von E-Commerce-Shops statt und bleiben meist unbemerkt:
- Ein Kunde legt etwas in den Warenkorb und bricht dann den Bestellvorgang ab.
- Ein Kunde, der früher regelmäßig nachbestellt hat, ist seit Monaten nicht mehr zurückgekommen.
- Ein Bestseller generiert zwar weiterhin von selbst Bestellungen, zieht aber keine anderen Produkte mit sich.
- Jemand gibt einen genauen Suchbegriff in die Suchleiste ein, klickt dann aber auf kein einziges Ergebnis.
Für die meisten Verkäufer ist die eigentliche Quelle der Sorge nicht der Rückgang einer einzelnen Zahl. Es ist das Gefühl, dass dem Unternehmen irgendwo still und leise Chancen entgehen, ohne dass man weiß, wo man zuerst nachsehen soll. Die Athena-Funktionen für die Analyse von E-Commerce-Shops wurden entwickelt, um genau diese Frage zu beantworten. Sie wandeln betriebliches Wissen aus Hunderttausenden unabhängiger Shops in Werkzeuge um, die jeder Verkäufer direkt nutzen kann – von der Konversionsrate an der Kasse über die Kundensegmentierung und Produktbündelung bis hin zur Suche auf der Website.
4 Athena-KI-Skills, die auf dem Wissen der Top-Verkäufer aufbauen
Jede dieser vier Funktionen zielt auf einen Bereich im Shop-Betrieb ab, der leicht übersehen wird, aber eine genaue Untersuchung wert ist. So funktioniert jede einzelne davon.
Funktion 1: Analyse der Konversionsrate an der Kasse
Sobald ein Kunde etwas in seinen Warenkorb gelegt oder sogar die Kasse erreicht hat, ist die Bestellung nur noch einen Schritt vom Abschluss entfernt. Doch je näher jemand der Bezahlung kommt, desto schwieriger ist es, allein anhand oberflächlicher Zahlen zu erkennen, warum er den Kauf abgebrochen hat. Vielleicht werden im Adressformular zu viele Angaben verlangt. Vielleicht wird eine häufig genutzte Zahlungsmethode nicht angeboten. Vielleicht erfüllt die Schwelle für kostenlosen Versand oder eine E-Mail bei Warenkorbabbruch einfach nicht ihren Zweck. Keine dieser Einstellungen ist für sich genommen ein Warnsignal, aber jede einzelne sorgt für Reibungsverluste, kurz bevor ein Kunde bezahlt.
Wenn Sie in Athena die Funktion „Checkout-Conversion-Diagnose“ auswählen, wird eine detaillierte Überprüfung des Checkout-Trichters Ihres Shops im Vergleich zu Branchen-Benchmarks durchgeführt, die Folgendes abdeckt:
- Layout und Ablauf der Checkout-Seite
- Genauigkeit der automatischen Adressvervollständigung
- Angebot an Zahlungsmethoden und deren Reihenfolge bei der Anzeige
- Schwellenwerte für kostenlosen Versand
- E-Mails zur Rückgewinnung abgebrochener Warenkörbe
Jede Empfehlung enthält eine Begründung, sei es, dass sich Ihre Konfiguration von der branchenüblichen Praxis unterscheidet, oder dass bestimmte Zahlungsmethoden in Ihren Hauptmärkten tendenziell besser abschneiden. Athena leitet Sie direkt zu der Backend-Seite weiter, die angepasst werden muss, und es wird nichts geändert, bis Sie dies bestätigen.
Wenn sich das Problem nicht nur auf den Checkout beschränkt, kann Athena noch einen Schritt weiter gehen und die Performance über Kanäle, Länder, Geräte und den gesamten Kauftrichter hinweg über verschiedene Zeiträume hinweg vergleichen, um herauszufinden, was tatsächlich zu einer Veränderung der Gesamtkonversion führt. Dabei handelt es sich um die zuvor beschriebene Funktion „Conversion Attribution Diagnosis“, die nun in die Skills-Bibliothek integriert ist.
Eine unvollständige Bestellung ist nicht mehr nur ein Einbruch in einem Diagramm. Athena ordnet sie wieder in die tatsächliche Kaufreise des Kunden ein und hilft Ihnen, eine Lösung zu finden.
Skill 2: Analyse der Kundensegmentierung
Manche Kunden haben gerade erst ihre erste Bestellung aufgegeben. Andere haben bereits mehrfach nachbestellt. Manche haben zu einem bestimmten Zeitpunkt viel ausgegeben und sind seitdem nicht mehr zurückgekommen. Das gesamte Bestellvolumen verschleiert all diese Unterschiede. Beim Betreiben eines Shops geht es nicht nur darum, auf die nächste Bestellung eines Fremden zu warten. Die Menschen, die sich bereits für Ihre Marke entschieden haben, tragen in der Regel mehr zum langfristigen Wachstum bei als jeder neue Besucher.
Die Funktion „Kundensegmentierungsanalyse“ betrachtet den Zeitpunkt des Kaufs, die Häufigkeit und die Gesamtausgaben, um Kunden in Gruppen einzuteilen: Neukunden, Stammkunden, High-Value-Kunden und Kunden mit Abwanderungsrisiko. Anschließend berücksichtigt sie die Merkmale der Zielgruppe, um Strategien zur Rückgewinnung und zur Förderung von Wiederholungskäufen vorzuschlagen, und führt Sie durch die Erstellung von Kundensegmenten sowie die Einrichtung gezielter Angebote für jedes einzelne Segment.
Fähigkeit 3: Analyse von Produktbündeln
Sobald ein Bestseller Traffic und Bestellungen generiert, mit welchem Artikel sollten Sie ihn kombinieren? Welcher Artikel eignet sich am besten als Geschenk beim Kauf? Die Funktion „Analyse von Produktbündeln“ verfolgt den tatsächlichen Einkaufspfad des Kunden und untersucht, was die meisten Menschen nach dem Betrachten eines bestimmten Hauptprodukts ansehen oder in den Warenkorb legen, um echte Verbindungen zwischen Artikeln auf der Grundlage tatsächlichen Verhaltens und nicht auf der Grundlage von Vermutungen aufzudecken. Wenn in einem Bekleidungsgeschäft ein bestimmtes Oberteil und eine bestimmte Hose ein klares Muster beim gemeinsamen Verkauf zeigen, kann Athena mit einem Klick eine „Kauf X, erhalte Y“-Aktion erstellen und diese Erkenntnis direkt in eine aktive Rabattkampagne umsetzen.
Fähigkeit 4: Analyse von Suchbegriffen
Über die Suchleiste auf der Website teilt ein Kunde Ihnen genau mit, was er möchte. Wenn eine Suche keine Ergebnisse liefert oder Ergebnisse anzeigt, auf die niemand klickt oder die niemand in den Warenkorb legt, schwindet diese Kaufabsicht still und leise. Diese erfolglosen Suchanfragen gehören tatsächlich zu den ehrlichsten Signalen, die Sie darüber erhalten, was Sie verkaufen sollten.
Die Funktion „Suchbegriffanalyse“ zeigt Ihnen, wonach Kunden in Ihrem Shop suchen, bei welchen Begriffen keine passenden Produkte gefunden werden und wie Suchanfragen anschließend in Klicks und Warenkorb-Hinzufügungen umgewandelt werden. Bei einem Autoteile-Shop könnte Athena beispielsweise feststellen, dass Begriffe rund um „Sitzpolster“ häufig gesucht werden, aber nie zu einem Produkt führen – ein Zeichen dafür, dass es sich lohnt, diesen Artikel hinzuzufügen, um den bereits vorhandenen Suchverkehr abzufangen. Diese Daten können Verkäufern Hinweise auf ein noch nicht gelistetes Produkt, ein lohnenswertes Suchwort oder eine Diskrepanz zwischen dem, wonach die Leute suchen, und dem, was tatsächlich auf Lager ist, geben.
Auch Bestellungen, die nie zustande gekommen sind, hinterlassen Spuren. Jedes Wort, das ein Kunde in die Suchleiste eingibt, verrät Ihrem Shop, was er noch bei Ihnen kaufen möchte. Manchmal verbirgt sich das nächste Produkt, das es sich zu testen lohnt, bereits in diesen Daten.
Von der Diagnose zur Umsetzung: Wie Athena den Kreis schließt
Diese Signale zu erkennen, ist nur die halbe Miete. Viel wichtiger ist es, sie in konkrete Maßnahmen umzusetzen, die Sie tatsächlich durchführen können – und genau darin unterscheidet sich Athena von einem typischen E-Commerce-KI-Assistenten.
Die meisten KI-Tools im E-Commerce verteilen ihre Funktionen nach wie vor auf separate Chat-Antworten, Berichte und Einzweck-Funktionen, sodass der Verkäufer das Problem selbst analysieren, dann das richtige Tool suchen und es Schritt für Schritt durcharbeiten muss. Athena ist darüber hinausgegangen. Es greift auf die relevante Funktion zurück, um die Daten Ihres Shops, bewährte Betriebsmethoden und Backend-Tools in einer einzigen Aufgabe zusammenzuführen – vom Erkennen eines Problems über die Beurteilung bis hin zur Empfehlung des nächsten Schritts und der anschließenden Ausführung in den von Athena unterstützten Szenarien. Was ein Verkäufer erhält, ist nicht nur eine Antwort. Es ist eine funktionsfähige Lösung, auf die er direkt zurückgreifen kann und die die operativen Aufgaben selbstständig weiterführt.
Was bedeutet das für E-Commerce-Verkäufer?
Für E-Commerce-Verkäufer, die einen eigenständigen Online-Shop betreiben, geht es bei diesem Wandel nicht nur darum, über ein paar effizientere Analysetools zu verfügen. Wenn Betriebsmethoden in Fähigkeiten gebündelt werden, auf die ein KI-Agent direkt zurückgreifen kann, und immer wieder auf reale Betriebsaufgaben angewendet werden, wird professionelles Betriebs-Know-how zu etwas, auf das ein Shop kontinuierlich zurückgreifen kann – und nicht zu etwas, das Teams mit langjähriger Erfahrung vorbehalten ist.
Das bedeutet, dass bewährte Methoden für Shops zugänglich werden – unabhängig von der Teamgröße oder davon, wie viel Fachpersonal sie einstellen konnten. Kleine und mittelgroße Teams können auf demselben gesammelten Branchenwissen aufbauen wie größere Anbieter und auf dem globalen Markt fundiertere Entscheidungen treffen. Je weiter sich diese Art von Fähigkeiten verbreitet, desto höher wird die Messlatte für die Wettbewerbsfähigkeit eines unabhängigen Shops, wodurch der grenzüberschreitende E-Commerce in eine neue Phase vorstößt, die auf betrieblicher Intelligenz basiert. Was auch immer KI-Agenten verändern – letztendlich wird es Teil der Arbeitsweise jedes unabhängigen Shops.
Melden Sie sich in Ihrem Shoplazza-Dashboard an, öffnen Sie Athena und stellen Sie ihr einfach die Frage, auf die Sie gerade eine Antwort suchen – zum Beispiel: „Prüfe, was ich auf meiner Checkout-Seite noch optimieren kann“ oder „Welche Kunden haben in den letzten 90 Tagen nicht nachbestellt?“ Weitere Funktionen zu Produktinhalten, E-Commerce-Werbematerialien und Shop-Abläufen sind in Athena bereits verfügbar.
Häufig gestellte Fragen zu Athena
F: Wie unterscheidet sich Athena von einem typischen E-Commerce-KI-Chatbot?
Die meisten E-Commerce-KI-Tools verteilen ihre Funktionen auf Chat-Antworten, Berichte und separate Einzweckfunktionen, sodass der Verkäufer die nächsten Schritte selbst zusammenstellen muss. Athena greift auf spezifische Funktionen wie die Checkout-Diagnose oder die Kundensegmentierung zurück, um Ihre tatsächlichen Shop-Daten abzurufen, eine Einschätzung vorzunehmen und Sie direkt zu der Backend-Einstellung zu führen, die geändert werden muss – wobei Sie Ihre Zustimmung geben müssen, bevor Anpassungen vorgenommen werden.
F: Was genau untersucht die Funktion „Checkout-Conversion-Diagnose“?
Sie überprüft das Layout Ihrer Checkout-Seite, die Genauigkeit der automatischen Adressvervollständigung, die Abdeckung und Anzeigereihenfolge der Zahlungsmethoden, die Schwellenwerte für kostenlosen Versand sowie E-Mails zur Wiedergewinnung abgebrochener Warenkörbe im Vergleich zu Ihrem eigenen Checkout-Trichter und Branchen-Benchmarks. Wenn sich das Problem nicht auf den Checkout beschränkt, kann sie auch die Leistung über Kanäle, Länder, Geräte und den gesamten Kaufprozess hinweg vergleichen, um umfassendere Konversionsprobleme zu lokalisieren.
F: Wie ermittelt die „Kundensegmentierungsanalyse“, bei welchen Kunden die Gefahr einer Abwanderung besteht?
Sie berücksichtigt den Zeitpunkt des Kaufs, die Bestellhäufigkeit und die Gesamtausgaben, um Kunden in Gruppen wie Neukunden, Stammkunden, High-Value-Kunden und abwanderungsgefährdete Kunden einzuteilen, und bezieht anschließend Zielgruppenmerkmale mit ein, um für jede Gruppe Rückgewinnungsangebote und Taktiken zur Förderung von Wiederholungskäufen vorzuschlagen.
F: Kann Athena Erkenntnisse aus der Produktbündelungsanalyse in eine konkrete Werbeaktion umsetzen?
Ja. Sobald die Produktbündelungsanalyse anhand des tatsächlichen Surf- und Warenkorbverhaltens Artikel identifiziert hat, die häufig zusammen verkauft werden, kann Athena mit einem Klick eine „Kaufen Sie X, erhalten Sie Y“-Aktion erstellen und diese Erkenntnis direkt in eine aktive Rabattkampagne umsetzen, anstatt sie nur in einem Bericht festzuhalten.
F: Ist die Nutzung von Athena kostenlos?
Athena ist kostenlos nutzbar und erfordert keine Installation. Sie können direkt über Ihr Shoplazza-Dashboard darauf zugreifen und eine konkrete Frage stellen, beispielsweise welche Kunden in den letzten 90 Tagen keine Nachbestellung getätigt haben, um eine der Funktionen sofort auszuprobieren.
