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Case Study: Online Retailer

Ein Online Händler erhält täglich mehrere Hundert Anfragen von Interessenten, Neu- und Bestandskunden über verschiedene Kontaktformulare und E-Mails.
Die Anfragen setzen sich aus den verschiedensten Bereichen zusammen. Fragen zu Produkten vor und nach dem Kauf, Service oder Retourenanfragen.
Die Business Intelligence Abteilung des Retailers konnte feststellen, dass viele Anfragen erfolgten, nachdem die Nutzer über teils teuer bezahlte PPC Kampagnen auf die Seite gelangten.

Customer Service

Customer Service Topic Modeling
Die Nutzeranfragen wurden von verschiedenen, teils räumlich getrennten Teams bearbeitet und ggf. in höhere Level eskaliert. In diesem dezentralen System entwickelt sich die Kommunikation mit den Kunden in unterschiedliche Richtungen und teilweise unterschiedlichen technischen Systemen.

Um hier ein einheitliches Bild der Nutzeräußerungen zu generieren, haben wir Texte aus verschiedenen Systemen und Formatierungen vereinheitlicht und mittels Topic Modeling für den Retailer verschiedene Themengebiete identifizieren.
Innerhalb der einzelnen Themenfelder konnten Schwerpunkte extrahiert werden, die regelmäßig zu Kundenanfragen führen.

Auf Basis dieser Informationen konnten die Self-Service Bereiche der Website entsprechend überarbeitet werden. Häufig nachgefragte Themen werden zukünftig prominenter dargestellt und auf spezifische Fragen dezidierter eingegangen.

Marketing

Die Effektivität und die Optimierung von Marketing-Aktivitäten ist abhängig von der Qualität der zur Verfügung stehenden Daten.
Die Web Analyse Lösung im vorliegenden Case erfasste nur das erfolgreiche Versenden eines Kontaktformulars, nicht den Inhalt. Bisher standen dem Retailer daher nur strukturierte Daten zur Optimierung von PPC Kampagnen zur Verfügung: Die Anzahl von Impressionen, Klicks und Conversions.

Es stellte sich heraus, dass eine Vielzahl der vermeintlichen Lead Conversions andere Inhalte hatten, als gedacht. Schickte ein Nutzer das Kontaktformular ab, um eine Support oder After Sales Anfrage zu senden, wurde dies als Lead Conversion gezählt.

Durch den Einsatz eines Neuronalen Netzes werden sämtliche eingehenden Nachrichten nun in verschiedene Themen klassifiziert und diese Topics als Tag zurück in die Web Analyse Lösung übergeben.

Dem Marketing Team stehen nun zur Optimierung der PPC Kampagnen nicht nur Klick Conversions und der Weg zur Conversion, sondern auch die Themen der Conversions zur Verfügung und ermöglichen so eine gezielte Optimierung im Hinblick auf den Intent der Nutzer.
feedback loop

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