Warum ich von Growth Hacking zu Data Driven eCommerce Growth gewechselt bin

In der schnelllebigen Welt von Digital Marketing war Growth Hacking jahrelang ein Buzzword. Allerdings fand ich mich über Zeit dabei weg von der Arbeit mit informationellen Websites oder Growth Hacking Strategies zu bewegen und gravitierte in Richtung eines strukturierteren, Data Driven Approach mit transaktionalen Websites, nämlich eCommerce Stores und Web Apps die Subscriptions erlauben.

Der Key Unterschied zwischen informationellen Sites und transaktionalen Sites ist das Goal. Informationelle Websites sind designed um zu educaten, informieren, oder entertainen, oft ohne ein klares Direct Outcome für den User (jenseits von, vielleicht, Traffic treiben und User engagen). Allerdings wenn man mit eCommerce Stores oder Web Apps mit Subscriptions arbeitet, sind die Goals weit definierter und quantifizierbarer. Diese Websites zielen darauf ab ein Produkt oder Service zu verkaufen, und der Erfolg dieser Efforts kann mit klaren Metrics getrackt werden: Sales, Subscription Rates, User Lifetime Value (LTV), und Churn.

Durch meine Arbeit als Data Scientist habe ich realisiert dass Data der Key ist um die Challenges von Scaling transaktionalen Businesses zu navigieren. Data erlaubt mir Decisions basierend auf tatsächlichem Kundenverhalten zu machen, statt mich auf Assumptions oder vage Growth Tactics zu verlassen. In diesem Blog Post erkläre ich warum ich meinen Fokus geshiftet habe, liefere Beispiele von Challenges bei der Arbeit mit informationellen Websites, und zeige wie Data Science Growth für eCommerce Stores superchargen kann.

Das Growth Hacking Dilemma: Warum informationelle Websites zu kurz griffen

Growth Hacking wird oft als Shortcut zu rapidem Growth gesehen, nutzt clevere Marketing Tactics, kreative Ideen, und unconventionelle Strategies um Quick Wins zu generieren. Wenn man mit informationellen Websites arbeitet, könnte dieser Approach temporär funktionieren, aber er greift schnell zu kurz wenn du realisierst dass die Key Metrics für Erfolg vage und schwer zu messen sind. Hier sind ein paar Challenges die ich mit Growth Hacking auf informationellen Websites hatte:

1. Undefinierte Goals

Auf informationellen Websites ist das Main Goal oft Traffic zu treiben und Engagement zu erhöhen. Allerdings ist das ein Slippery Slope. Wie misst du Erfolg? Ist es an der Anzahl der Views oder Clicks? Oder vielleicht die Zeit die auf der Site verbracht wird? Diese Metrics korrelieren nicht immer mit echtem Business Value. Es gibt keine tangible Conversion wie einen Sale oder eine Subscription, nur Engagement, das oft zu ambiguös ist um gut informierte Decisions zu machen.

2. Schwierigkeit Kundenverhalten vorherzusagen

Informationelle Websites haben typischerweise keine detaillierten Daten über User Actions. Du weißt vielleicht wie viele Leute einen Artikel lesen oder einen Link klicken, aber du weißt nicht warum sie es machen oder wie ihr Verhalten deine breiteren Business Goals affected. Die Inability meaningful Metrics zu tracken bedeutet du bist am Raten über User Intent.

Zum Beispiel, wenn ein Visitor einen Artikel liest über "wie man einen Online Store startet", könntest du etwas Traction durch Social Media oder SEO bekommen, aber es gibt keine Möglichkeit zu tracken wie diese Person den Sales Funnel runtergeht oder ob sie je konvertieren werden.

3. Mangel an automatisiertem, Data Driven Marketing

Growth Hacking involviert oft manuelles, zeitaufwändiges Experimentieren ohne klaren Feedback Loop. Du könntest unterschiedliche Ad Creatives, Copywriting Styles, oder virale Marketing Campaigns probieren, aber diese Efforts werden selten in einer Weise gemessen die dir erlaubt sie effektiv zu scalen.

Transition zu transaktionalen Websites: Warum Data zählt

Mit transaktionalen Websites, wie eCommerce Stores oder Subscription basierte Plattformen, sind die Goals klarer und konkreter. Die Metrics die du tracken musst sind Sales, Subscriptions, und Lifetime Value (LTV), was es viel einfacher macht Data Science anzuwenden um Business Processes zu analysieren und optimieren.

Ich habe mich in Richtung transaktionaler Websites bewegt wegen ihres Fokus auf quantifizierbare Daten. Hier ist wie Data Science mir geholfen hat eCommerce Stores zu growen:

1. Klare, messbare Goals

Die Goals eines eCommerce Stores sind gut definiert, Produkte verkaufen. Mit diesem Fokus kann ich Erfolg in Bezug auf Revenue, Conversion Rates, und Customer Lifetime Value (LTV) messen. Diese Goals sind aligned mit den Needs des Business, was mir erlaubt den Impact verschiedener Strategies zu optimieren und tracken.

Zum Beispiel kann ich Python und SQL nutzen um Transaction Data zu pullen, Kunden nach Lifetime Value zu segmentieren, und high converting Campaigns zu identifizieren. Diese Clarity erlaubt mir Data Driven Decisions zu machen, Kunden basierend auf ihrer Kaufhistorie oder Engagement mit spezifischen Produkten zu targeten.

2. Data Driven Insights in Marketing Campaigns

Eines der mächtigsten Dinge an der Arbeit mit transaktionalen Sites ist die Ability den ROI von Marketing Efforts zu tracken. Mit Python und Tools wie Google Analytics kann ich Campaign Performance tracken indem ich eCommerce Data mit Marketing Data von Google Ads, Facebook Ads, Mailchimp, und anderen Channels linke.

Indem ich die Relationship zwischen Spend und Sales analysiere, kann ich Bids, Budget Allocation, und Target Audiences adjustieren. Hier ist ein Beispiel wie Python helfen kann diesen Prozess zu automatisieren:

Beispiel: Python für Campaign Data Analyse nutzen

Mit Data Analyse und Automation habe ich ein System gebaut um Digital Campaigns zu optimieren. Ich habe Sales und Spend Data in ein Python Script gepulled, das dann Return on Ad Spend (ROAS), Cost per Acquisition (CPA), und Conversion Rate berechnet hat. Das Script hat dann Underperforming Campaigns geflagged, die ich schnell adjustieren konnte.

import pandas as pd
# Load data
ads_data = pd.read_csv('google_ads_data.csv')
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# Merge data on the common 'campaign_id' column
merged_data = pd.merge(ads_data, sales_data, on='campaign_id')
# Calculate ROAS
merged_data['ROAS'] = merged_data['revenue'] / merged_data['ad_spend']
# Filter campaigns with ROAS below 3
underperforming_campaigns = merged_data[merged_data['ROAS'] < 3]
# Display underperforming campaigns
print(underperforming_campaigns)

Diese Analyse hilft sicherzustellen dass Marketing Spend effizient allokiert wird, basierend auf Echtzeit Data, statt Gut Feelings oder Assumptions.

3. Automatisierte Campaigns gemessen in Terms of Success

Sobald ich die Infrastructure in Place hatte um Erfolg zu messen, begann ich Campaigns zu automatisieren die basierend auf Data Driven Insights adjustiert werden konnten. Zum Beispiel konnten Email Marketing Campaigns basierend auf Aktionen eines Kunden getriggert werden, wie Abandoned Carts, First Time Purchases, oder Re Engagement nach Inaktivität.

Beispiel: Python für Automatisierung von Campaigns

Mit Python habe ich Customer Data von Rails Solidus und Marketing Plattformen wie Mailchimp integriert um personalisierte Campaigns zu triggern. Ich habe ein Script erstellt das automatisch Emails an Kunden sendet die ihren Shopping Cart abandoned haben:

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
import pandas as pd
# Load abandoned cart data
cart_data = pd.read_csv('abandoned_cart_data.csv')
# Email content
subject = "Don't forget your items!"
body = "It looks like you left some items in your cart. Complete your purchase today!"
# Set up the SMTP server
server = smtplib.SMTP('smtp.mailtrap.io', 587)
server.starttls()
# Send an email to customers with abandoned carts
for _, row in cart_data.iterrows():
    msg = MIMEText(body)
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = "[email protected]"
    msg['To'] = row['email']
    server.sendmail("[email protected]", row['email'], msg.as_string())
# Close the server connection
server.quit()

Diese Art von Automation stellt sicher dass Marketing Efforts targeted und messbar sind, während Zeit frei wird um sich auf Higher Level Strategies zu fokussieren.

Scaling mit Machine Learning: Google Ads Bids automatisieren

Um Dinge einen Schritt weiter zu nehmen, habe ich Machine Learning integriert um den Bidding Prozess für Google Ads zu automatisieren. Statt Bids oder Budgets manuell zu adjustieren, habe ich Machine Learning Models erstellt die Bids basierend auf Sales Performance, Profit Margins, Competition, und anderen Faktoren adjustieren.

Beispiel: Python für automatisiertes Google Ads Bidding

Hier ist ein Outline wie ich Python genutzt habe um Bids für Google Shopping Campaigns zu adjustieren. Durch Analyse von Faktoren wie Competition Data, Cost per Click (CPC), und Profit Margins hat das Script die Bidding Strategy optimiert um Maximum ROI sicherzustellen.

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Example data for sales and competition
data = pd.read_csv('google_shopping_data.csv')
# Feature columns: competition, cpc, profit_margin
X = data[['competition', 'cpc', 'profit_margin']]
# Target column: sales
y = data['sales']
# Train a linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Predict optimal bid for each product
predicted_sales = model.predict(X)
optimal_bids = np.maximum(predicted_sales / 100, 0.10)  # Ensure a minimum bid
# Update bids on Google Ads using the predicted optimal bid
print(optimal_bids)

Mit dieser Automation werden Bids basierend auf Echtzeit Data adjustiert, und Campaigns werden ohne Human Intervention optimiert. Das ist eine massive Verbesserung gegenüber traditionellen Methoden wo Teams manuell Bids basierend auf vorherigen Daten analysieren und adjustieren.

Fazit: Ein Data Driven Approach schlägt traditionelles Marketing

Indem ich weg von Growth Hacking gegangen bin und mich auf transaktionale Websites wie eCommerce Stores fokussiert habe, konnte ich Data Science nutzen um Growth Challenges zu überwinden, Data Driven Decisions zu machen, und Businesses effektiv zu scalen. Der Shift zu Python für Data Analyse und Machine Learning um Marketing Campaigns zu automatisieren hat mir erlaubt mehr targeted, messbare, und skalierbare Strategies zu erstellen.

Als Resultat sind meine Marketing Efforts jetzt weit effizienter als traditionelle Methoden, wo Marketing Teams manuell Campaigns evaluieren und adjustieren. Der Wettbewerbsvorteil liegt in der Ability in Echtzeit zu optimieren, Data Driven Decisions zu machen die traditionelle Marketing Teams mit langsameren, weniger effizienten Approaches outpacen.

Das ist die Zukunft von eCommerce Growth, wo Data Science, Automation, und Machine Learning sich kombinieren um einen effektiveren, skalierbaren Marketing Approach zu kreieren.