ZweiPunkt Blog

eCommerce: Was sind statistische Zwillinge?

Autor: Dorian

Wer erfolgreiches Marketing betreiben will, kommt an ihnen nicht vorbei: den statistischen Zwillingen. In diesem Beitrag erfährst Du,

  • was sich hinter diesem Begriff verbirgt,
  • warum Du sie nutzen solltest,
  • und wie Du statistische Zwillinge ermittelst.

Solltest Du zum Thema Online-Marketing und eCommerce Fragen haben, lade ich Dich herzlich ein, uns per Mail oder Telefon zu kontaktieren.

Definition: Was genau sind statistische Zwillinge?

Im eCommerce kannst Du statistische Zwillinge einsetzen, um Dein Targeting zu verbessernStatistische Zwillinge sind solche potenziellen Kunden, die in bestimmten Parametern Deinen Bestandskunden gleichen wie ein Zwilling dem anderen. Im Englischen findet sich auch die Bezeichnungen statistical twins oder lookalikes.

Dahinter vebirgt sich die Erkenntnis, dass Personen, die ähnlich situiert sind, ein ähnliches Kaufverhalten zeigen. Wir gehen also davon aus, dass Person A und ihr statistischer Zwilling A‘ in ihrem Verhalten identisch sind.

Warum brauche ich statistische Zwillinge?

Gerade im eCommerce sind statistische Zwillinge eine große Hilfe. Sie können maßgeblich dazu beitragen, Dein Unternehmen noch erfolgreicher zu machen.

  1. Neue Zielgruppen: Statistische Zwillinge helfen Dir, neue Zielgruppen zu finden, die Deinen bestehenden Kunden ähnlich sind. Dadurch kannst Du Deine Reichweite erweitern und potenzielle neue Kunden erreichen.
  2. Personalisierte Werbung: Durch die Verwendung von statistischen Zwillingen kannst Du Deine Werbung personalisieren und an solchen Personen ausrichten, die wahrscheinlich an Deinem Produkt interessiert sind. Dadurch werden Deine Werbekampagnen effektiver und Du erzielst eine höhere Conversion Rate.
  3. Verbesserte Produktentwicklung: Durch die Analyse der Merkmale der statistischen Zwillinge, die für Dich relevant sind, kannst Du wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um Deine Produkte zu optimieren und besser auf die Bedürfnisse Deiner Zielgruppe zuzuschneiden.
  4. Vorhersage von Verhaltensweisen: Statistische Zwillinge können Dir außerdem dabei helfen, die Verhaltensweisen Deiner Kunden vorherzusagen. Dadurch kannst Du gezielte Marketingkampagnen erstellen, um auf bestimmte Verhaltensweisen zu reagieren.
  5. Skalierbarkeit: Statistische Zwillinge ermöglichen es Dir, Deine Marketingbemühungen skalierbar zu machen. Indem Du Deine Marketingkampagnen anpasst und an eine größere Zielgruppe ausrichtest, wächst Dein Unternehmen.

Insgesamt können statistische Zwillinge also erheblich dazu beitragen, dass Dein eCommerce erfolgreicher wird und schneller wächst.

Welche Daten sind für mich relevant?

Für statistische Zwillinge im eCommerce sind viele verschiedene Daten relevant, die auf die Zielgruppe und die spezifischen Ziele Deines Unternehmens abgestimmt sein sollten. Dazu zählen insbesondere:

  • Demografische Daten: Alter, Geschlecht, Familienstand, Bildungsniveau und Einkommen. Diese Daten helfen Dir dabei, Ähnlichkeiten zwischen Kunden zu erkennen, die zu einer bestimmten Zielgruppe gehören.
  • Kaufverhalten: Daten zu Kaufverhalten wie Transaktionshistorie, Produktpräferenzen und Kaufhäufigkeit sind wichtige Faktoren bei der Erstellung von statistischen Zwillingen, da sie Aufschluss darüber geben, welche Kunden am ehesten an bestimmten Produkten oder Dienstleistungen interessiert sind.
  • Verhaltensdaten: Hierzu zählen Daten zu Online-Aktivitäten, Interessen und Vorlieben. Diese Informationen ermöglichen Dir, die Persönlichkeit und das Verhalten der Kunden besser zu verstehen und somit personalisierte Marketingbotschaften zu erstellen.
  • Geografische Daten: Daten zur geografischen Lage können hilfreich sein, um Kunden zu identifizieren, die in einem bestimmten Gebiet leben oder arbeiten, und um Werbekampagnen an bestimmte Orte anzupassen.
  • Social-Media-Daten: Daten aus sozialen Netzwerken, wie beispielsweise Interaktionen mit Posts, können bei der Erstellung von Zielgruppen helfen, die auf spezifischen Verhaltensweisen innerhalb einer Zielgruppe basieren.

Insgesamt sollten die für statistische Zwillinge relevanten Daten auf die spezifischen Ziele und Bedürfnisse Deines Unternehmens zugeschnitten sein, um die Effektivität der Marketingkampagnen zu maximieren.

Wie verwende ich statistische Zwillinge?

Die Möglichkeiten, statistische Zwillinge in Dein Marketing zu integrieren, sind ebenso vielfältig wie die Gründe, sie überhaupt einzusetzen. Damit Du eine bessere Vorstellung davon hast, was ich meine, gebe ich Dir ein paar Beispiele:

  • Zielgruppen-Targeting: Verwende statistische Zwillinge, um neue Zielgruppen zu erschließen, die ähnliche Merkmale wie Deine Bestandskunden aufweisen.
  • Anzeigenausrichtung: Richte Anzeigen an Personen, die Deinem Kundenstamm ähnlich sind. Somit minimierst Du Streuverluste.
  • Produktentwicklung: Verwende die Daten bestehender Kunden und deren statistische Zwillinge, um Deine Produkte zu optimieren.
  • Angebotsentwicklung: Nutze die Daten der statistischen Zwillinge, um Deinen Kunden personalisierte Angebote, die auf ihre Bedürfnisse und Interessen zugeschnitten sind.
  • Verkaufsprognosen: Erstelle mithilfe der statistischen Zwillinge Verkaufsprognosen, Entscheidungen über Deine Geschäftsstrategie zu treffen.

Das sind die wesentlichen Einsatzgebiete statistischer Zwillinge. Doch mindestens genauso wichtig wie das Einsatzgebiet ist die Frage, wie wir zu unseren statistischen Zwillingen kommen.

Mit welchen Methoden ermittle ich statistische Zwillinge?

Deswegen möchte ich Dir zum Abschluss noch einige Beispiele mit auf den Weg geben, wie Du statistische Zwillinge ermittelst.

  1. Clusteranalyse: Die Clusteranalyse ist ein häufig verwendetes Verfahren zur Erstellung statistischer Zwillinge. Sie gruppiert Deine Kunden nach ähnlichen Merkmalen, wie etwa demografischen Daten, Kaufverhalten oder Interessen. Es gibt verschiedene Algorithmen und Tools, die Clusteranalysen durchführen können, wie k-Means-Clustering oder hierarchisches Clustering.
  2. Lookalike Modeling: Beim Lookalike Modeling werden mittels maschinellem Lernen und statistischen Algorithmen Ähnlichkeiten zwischen Kunden identifiziert. Das erfolgt auf der Grundlage von Merkmalen wie Kaufhistorie, Verhaltensdaten und Interessen. Hier gibt es verschiedene Anbieter, unter anderem Facebook, Google und andere Ad-Tech-Plattformen.
  3. Collaborative Filtering: Diese Methode basiert auf der Idee, dass Kunden, die ähnliche Produkte gekauft oder bewertet haben, wahrscheinlich ähnliche Kaufpräferenzen haben. Es wird dabei ein Modell erstellt, das die Ähnlichkeit zwischen Kunden berechnet, um personalisierte Produkt- oder Inhaltempfehlungen zu geben.
  4. Data-Mining: Beim Data-Mining werden große Datenmengen analysiert, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren. Es gibt verschiedene Software-Tools, die Dir beim Data-Mining helfen können, wie etwa RapidMiner, KNIME, WEKA, SPSS und SAS.

Natürlich solltest Du diese Methoden nicht ohne eine entsprechende Marketing-Strategie verwenden. Ansonsten läufst Du Gefahr, dass Deine Bemühungen nicht den gewünschten Erfolg haben.

Wir sind Deine Marketing-Agentur für eCommerce

Im eCommerce ist es sinnvoll, statistische Zwillinge einzusetzen, um die Konversion Rate zu erhöhenIch hoffe, ich konnte Dir Deine Fragen rund um das Thema Statistische Zwillinge beantworten. Wenn Du weitere Fragen dazu hast, zögere nicht uns per Mail oder Telefon zu kontaktieren. Wenn Du weitere Infos zu Shopware erhalten willst, sieh Dich gerne auf unserem Blog um.

Suchst Du noch nach einer zuverlässigen Marketing-Agentur, die Dir auf Augenhöhe begegnet und Dir bei allen Fragen zum eCommerce mit Rat und Tat zur Seite steht? Dann bist Du bei uns genau richtig!

Unsere Full-Service Shopware Agentur betreut seit 2008 Kunden im Online-Handel. Wir verfügen aber nicht nur über langjährige Erfahrung bei der Betreuung, sondern betreiben selbst erfolgreiche Online-Shops. Wir kennen und verstehen unsere Kunden daher besser als die meisten anderen Agenturen.

Ich freue mich auf eine Zusammenarbeit mit Dir!

Neueste Beiträge

Du hast weitere Fragen? Kontaktiere unseren Experten!


Du hast Fragen zum Beitrag oder zu anderen Online Marketing Themen? Dann kontaktiere Dorian