Social Commerce

Gibt es einen sozialen POS im eCommerce?

Auf der heutigen EXCEED Konferenz halte ich einen kurzen Vortrag zu sozialen Filtern im Webshop und versuche hier, die Kernelemente noch einmal zusammenzufassen. Gedanklicher Ausgangspunkt ist die Navigation im Webshop: Eine Nutzerin (ja es geht vor allem auch um Frauen) ist oft von der Fülle der Artikel erschlagen und navigiert sich – wenn nicht zu Tode – so doch aus dem Shop raus – ohne zu kaufen. Es geht um den Point of Sale im eCommerce auf, wenn die Verwendung des Begriffs POS im eCommerce (bisher) nicht geläufig ist.

Wenn ich meiner Frau beim eCommerce über die Schulter schaue, dann weiß ich schnell, ob sie etwas kaufen wird oder nicht. In der Regel ist die Fülle des Sortiments Ursache dafür, dass der Einkaufsvorgang nicht erfolgreich abgeschlossen wird – wie auch im echten Leben natürlich nicht jede Boutique mit einer vollen Einkaufstasche verlassen wird.


Aber ein geübter Verkäufer weiß das Gesamtangebot für die Kundin zu reduzieren und dabei auch die Begleitung (z.B. den Ehemann) zu instrumentalisieren. Alles dies fehlt (noch) im eCommerce, der immer noch als technische Disziplin angesehen wird, statt ihn emotional zu optimieren. Hier gibt Jochen Krisch in Exciting Commerce regelmäßig wertvolle Hinweise auf die emotionalen Faktoren im eCommerce mit Frauen (Stichwort: Lustkauf vs. Zielkauf). Erfolgversprechend erscheinen mir z.B. Ansätze wie die von FemaleWeb, den POS im eCommerce an das Erlebnis eines Besuchs in der Boutique anzunähern:

Die uns hier interessierende Evolutionsstufe sind aber die Filter aus dem Social Web. Die Modelle der letzten Monate haben hier stets auf die Sachwarmintelligenz gesetzt, d.h. die aus dem Gesamtangebot die Objekte mit den meisten Empfehlungen heraus gefiltert. Nur ist die Qualität der Intelligenz aus der crowd für den einzelnen Nutzer oft begrenzt, da es an der Relevanz fehlt. Beispiel Trustpilot: Natürlich gibt auch die Anzahl positiver Bewertungen eine wertvolle Orientierung, die wir auch nicht mehr missen wollen.

Aber neben der Anzahl von Empfehlungen gibt der soziale Filter zusätzliche Relevanz; denn die Empfehlung eines Freundes wird für mich immer relevanter sein, als die Empfehlungen unbekannter Nutzer.

Hier kommt nun Facebook ins Spiel, genauer gesagt der Open Graph. Indem 23 Mio. Deutsche ihre echte Identität auf Facebook verwenden und sich mit einem signifikanten Anteil ihrer echten Freunde vernetzten, kann über den Open Graph die Anonymität des Internet überwunden werden. Hier hilft schon ein einfacher login über Facebook: Wenn ich den Nutzer in meinem eShop motiviere sich mit Facebook einzuloggen, sagt mir der Open Graph:

– wer ist dieser Nutzer (Alter, Geschlecht, Wohnort)

– wer sind die Freunde dieses Nutzers

Und wenn ich nun die Facebook User ID dieses Nutzers in meiner eigenen Datenbank mit meinen eigenen Daten verbinde (das ist zulässig), dann weiß ich auch, welche Produkte die mir nun bekannten Freunde des Nutzers bei mir angesehen, empfohlen oder gar gekauft haben. Fertig ist der soziale Filter, jedenfalls technologisch gesehen. Denn damit fängt die eigentliche Arbeit erst an, die sozialen Filter so zu nutzen, dass für die Nutzer soziale Einkaufserlebnisse (am POS) entstehen. Hier müssen für den einzelnen Shop Lösungen erarbeitet werden, aus dem sozialen Filter neue Funktionen zu schaffen, die den POS im eShop optimieren.

Und damit ergeben sich neue Möglichkeiten für den POS im eCommerce, den wir einfach mal den “sozialen POS im eCommerce” nennen wollen. Wir werden dieses Thema weiter verfolgen und suchen vor allem Beispiele aus der Praxis. Wer kennt schon Shops, die mit dem sozialen Filter arbeiten?

An dieser Stelle möchten wir euch auch nochmals auf unseren Social (Facebook) Commerce Workshop aufmerksam machen. Hier stellen wir euch zusammen mit Jochen Krisch neue Modelle des eCommerce, mit Fokus auf Social Commerce und Facebook,  vor.

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