Top 1: Erfolgsmuster von Handelsmarken-Lieferanten identifizieren
Mit Handelsmarken lässt sich zwar Wachstum, aber kaum Ertrag generieren – so lautet eine weit verbreitete Einschätzung unter den Lieferanten des Lebensmitteleinzelhandels (LEH). Die Studie „Geschäftsmodell Handelsmarke. Wie Hersteller mit Eigenmarken nicht nur wachsen, sondern auch Geld verdienen.“ der Unternehmensberatung Munich Strategy widerlegt jetzt diese These. Denn eine differenzierte Betrachtung der Handelsmarken-Spezialisten zeigt: Das Feld zeigt eine deutliche Streuung. Unternehmen mit hochentwickelten Ge-schäftsmodellen schneiden nach Wachstum und Ertragskraft signifikant besser ab als weniger entwickelte Wettbewerber.
Aus Sicht der Verbraucher verschwindet die Unterscheidung zwischen Marken der Industrie und des Handels zunehmend – nahezu die Hälfte der deutschen Konsumenten erkennt keinen Qualitätsunterschied zwischen Eigenmarken des Handels und Markenartikeln. Der Handel hat in den Augen der Konsumenten deutlich aufge-holt. Produktinnovationen, gute Kommunikationskonzepte und ein professionelles Marken-Management bieten die Chance für eine Profilierung gegenüber LEH-Wettbewerbern und eine Alleinstellung gegenüber dem Ver-braucher, führen allerdings auch dazu, dass der Handel seine Anforderungen an die Lieferanten kontinuierlich erhöht. Für diese reicht der Preis künftig nicht mehr als einziges Differenzierungskriterium aus: 91 Prozent der befragten Manager nennen ‚Qualität‘ als wichtigsten Faktor, durch den sich Handelsmarken-Lieferanten in Zukunft beim LEH profilieren können. Auch innovative Handelsmarkenkonzepte, z.B. das Aufgreifen von Food- Trends wie Regionalität oder Reduktion von Zucker werden in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen. Exklusivität für den jeweiligen Händler ist dabei zentral.
Handelsmarken-Hersteller lassen sich drei Geschäftsmodellen zuordnen: dem auf Kosten- und Prozesseffizienz getrimmtem Modell (Typ A), dem weiterentwickelten Modell (Typ B), das auch Produktentwicklungen und Innovationsideen umfasst und dem hoch entwickelten Modell mit Service- und Beratungsorientierung (Typ C), bei dem neue Produkte in enger Zusammenarbeit mit dem LEH entwickelt werden und die Markenführung einen hohen Stellenwert einnimmt. Der Performancevergleich der Handelsmarken-Spezialisten zeigt: Mit dem Entwicklungsgrad des Geschäftsmodells steigen auch Wachstums- und Ertragskraft an. Das auf Leistungsführerschaft ausgerichtete Modell C schneidet mit 5,2 Prozent EBIT-Quote und einer Wachstumsrate von 8,4 Prozent am besten ab, während das kostenorientierte Modell A nur eine EBIT-Quote von 2,0 Prozent aufweist und mit 4,5 Prozent wächst.
Die Studie zeigt: Wer nicht oder nur teilweise über diese Fähigkeit verfügt, bleibt in den Sortimenten der Preiseingangsstufe hängen und muss die Wertevernichtung in Kauf nehmen – insbesondere das kostenorientierte Geschäftsmodell von Typ A.
Das Handelsmarken-Szenario im LEH befindet sich im Umbruch. Komplexität und Geschwindigkeit der Eigenmarken werden weiter zunehmen, auch die höhere Relevanz der ‚Regionalität‘ der Produkte und die Forderung nach Exklusivität werden die Eigenmarken-Landschaft verändern. Für diese Anforderungen ist das Geschäftsmodell ‚Typ C‘ am besten geeignet. Die Weiterentwicklung der Geschäftsmodelle von Typ A und B in diese Richtung bietet für Hersteller in Zukunft die besten Möglichkeiten. Daneben entsteht auch Raum für innovative Geschäftsmodelle, die in Zukunft Wachstums- und Ertragschancen bieten. Der ‚Flexible Kleinmengen-Spezialist‘ beispielsweise deckt Nischen ab oder leistet Starthilfe, der ‚Multioptionale Problemlöser‘, realisiert ganz ohne eigene Produktion innovative Sortimentskonzepte für den Handel.
Zur Studie: In der Studie wurden die Geschäftsmodelle und Kennzahlen von über 160 LEH-Lieferanten analysiert. Anschließend wurden Kriterien identifiziert, die über Erfolg und Misserfolg der Lieferanten entscheiden. Das Ergebnis der Untersuchung ist eine Ausarbeitung der Strategien und Fähigkeiten, die Hersteller in Zukunft erfolgreich machen. Datenbasis der Studie sind Interviews mit Managern aus LEH-Industrie und -Handel sowie im Bundesanzeiger veröffentlichte Konzern- bzw. Jahresabschlüsse von mittelständischen LEH-Lieferanten mit Jahresumsätzen zwischen 15 und 800 Millionen Euro.
Top 2: B2B-Markencontrolling steckt noch in den Kinderschuhen
Eine neue Studie vom KNSK brand lab zeigt: Nur jedes fünfte B2B-Unternehmen misst regelmäßig den Erfolg der Unternehmensmarke. Grund für diese geringe Zahl sind unter anderem fehlende Fachkompetenzen und fehlende Budgets. Eine starke Marke ist ein wichtiger Faktor für den Unternehmenserfolg. Markenführung und vor allem Markencontrolling werden allerdings im B2B-Bereich häufig unterschätzt. In der Untersuchung von 130 B2B-Unternehmen haben Zweidrittel der Befragten die Relevanz des Markencontrollings bereits erkannt: 67 Prozent sehen Markencontrolling schon heute als wichtig für den Erfolg der Marke. Knapp 62 Prozent gehen zudem davon aus, dass die Relevanz des Markencontrollings innerhalb ihres Unternehmens in Zukunft weiter steigen wird.
Im Gegensatz zur wahrgenommenen Relevanz des Markencontrollings steht jedoch dessen Implementierung in Unternehmen. Die Hälfte der befragten Unternehmen verzichtet komplett auf ein Markencontrolling und nur 20 Prozent führen es regelmäßig, 31 Prozent immerhin unregelmäßig durch.
Führen B2B-Unternehmen Markencontrolling durch, werden zum Großteil jedoch mit keinen geeigneten markenrelevanten Kennzahlen gearbeitet, sondern vermehrt maßnahmenbezogene Kennzahlen genutzt. „Dies ist auf der einen Seite auf das häufige Fehlen von relevanten Fachkenntnissen zurückzuführen. Auf der anderen Seite ist es aber auch damit erklärbar, dass kaum fundierte Markenerfolgsmodelle etabliert sind, die den spezifischen Anforderungen einer B2B-Marke gerecht werden. Eine Verunsicherung der Industrien bei der Auswahl geeigneter KPIs ist aufgrund fehlender Orientierung daher nicht überraschend“, resümiert Friederike Beuers, Brand Analyst beim KNSK brand lab. Weitere Erkenntnisse zum Markencontrolling in der B2B-Praxis, erste Einblicke in eine mögliche Operationalisierung des B2B-Markenerfolgs und konkrete Handlungsfelder für Markenverantwortliche können Sie dem ausführlichen Studienbericht „Markencontrolling in B2B-Unternehmen“ der Essener Markenberatung entnehmen:
Zur Studie: Das KNSK brand lab, Teil von KNSKB+, hat sich in einer Studie jetzt dem Problem angenommen, ein Bild der aktuellen Situation im B2B-Markencontrolling gezeichnet und ein Modell aufgestellt, um den Markenerfolg der B2B-Branche zu operationalisieren. Die Studie finden Sie hier.
Top 3: Unser Unterbewusstsein kauft ein – Ungenutztes Potenzial im E-Commerce
Alle Menschen besitzen zwei Entscheidungssysteme: ein rationales und ein intuitives. Erstaunlich: Der Großteil aller Entscheidungen wird von unserem intuitiven Entscheidungssystem gefällt und läuft damit unbewusst ab. Je komplexer die Entscheidungen sind, die wir treffen, desto mehr setzen wir auf unser Bauchgefühl. Die grundlegenden Ablaufpläne für diese intuitiven Entscheidungen sind die so genannten „Behavior Patterns“, die wir alle in uns tragen.
elaboratum, eine New Commerce-Beratung, hat Anwendungsszenarien untersucht, wie reale Produktwebseiten auf den Einsatz von Triggern, die Behavior Patterns aktivieren, optimiert werden können und die Ergebnisse in einer aktuellen Studie veröffentlicht. Die repräsentative Untersuchung zeigt, wie die Optimierung auf Patterns wirkt, und welche Conversion-Hebel sie besitzt. Die Studie belegt anhand zahlreicher Beispiele: Mit dem Einsatz von Behavior Patterns lässt sich das digitale Nutzerverhalten im Sinne einer besseren User Experience (UX) und höheren Conversion-Rate aktiv beeinflussen.
Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass Behavior Patterns an mehreren Stellen entlang des Sales-Funnels im E-Commerce positiv auf die UX und Conversion-Rate der optimierten Seite einwirken: Der Einsatz von Behavior Patterns macht Produktseiten attraktiver und überzeugender: Die Bereitschaft, sich auf der Seite informieren zu wollen, stieg durchschnittlich um 6,4 Prozent. Gestalterische Attraktivität und Überzeugungskraft korrelieren zudem erstaunlich eindeutig miteinander. Behavior Patterns zahlen nicht nur positiv auf die Überzeugungskraft der Website ein, sondern auch auf die Kaufabsicht der Nutzer: Die Conversion-Rate erhöhte sich im Durchschnitt um 9,4 Prozent. Vor allem bei Kunden ohne initiales Kaufinteresse ist die Kaufabsicht gestiegen. Behavior Patterns wirken unbewusst: Der Business Value steigt unabhängig davon, ob eine modifizierte Seite besser bewertet wurde oder nicht – und das durchschnittlich um 23,4 Prozent.
Die TOP 5 der wirkungsstärksten Behavior Patterns
– Decoy Effect: Müssen sich Menschen zwischen einer günstigeren Option A und einer teureren Option B entscheiden, wählen sie zumeist die günstigere Alternative. Kommt allerdings eine dritte, deutlich teurere Option C hinzu, kann das die Entscheidung für Option B erleichtern. Option C ist der unattraktive Decoy („Köder“), der in Preis oder Leistung so stark von Option B abweicht, dass diese nun attraktiv erscheint.
– Hobson‘s +1 Choice Effect: Die Hobson‘s Choice ist eine Wahl mit nur einer Option: entweder der Käufer wählt diese Option oder gar nichts („Take it or leave it.“). Im Fall einer Hobson‘s +1 Choice kommt eine zweite Wahlmöglichkeit hinzu, die allerdings das gleiche Ziel verfolgt, nämlich den Käufer zum Kaufen zu bringen. Beispiel: es gibt nicht nur einen Link „Jetzt kaufen“, sondern auch einen zweiten Link „In den Warenkorb legen“. Da die Dimension Nicht-Kaufen in den beiden Optionen nicht dargestellt wird, erhält sie dementsprechend weniger Aufmerksamkeit.
– Authority: Wir haben die Tendenz dazu, Autoritäten Glauben zu schenken. Empfehlungen von Experten, Vertrauenssiegel oder der eigene Expertenstatus können als Autoritäten wirken und den Käufer von der Qualität überzeugen und zum Kaufen bewegen. Der Einsatz solcher Autoritäten auf Webseiten steigert das Vertrauen und die Kaufbereitschaft der Käufer.
– Social Proof: Fällt uns eine Entscheidung schwer, stellen Handlungen anderer Menschen eine gute Orientierung dar. Ob Individuen (Experten, Testimonials, Influencer), das Kollektiv aus anderen Kunden bzw. Nutzern oder beispielsweise Test-Institute: Sind wir unsicher, glauben wir, dass andere Personen, die sich bereits entschieden haben, in dieser Situation mehr spezifisches Wissen haben, aufgrund dessen sie eine fundierte Entscheidung treffen konnten. Das wahrgenommene Risiko der eigenen Entscheidung erscheint somit gesenkt.
– Endowed Progress Effect: Unser Gehirn möchte unvollständige Aufgaben gerne vollenden. Wenn Menschen durch einen künstlich geschaffenen Fortschritt schon näher ans Ziel gebracht wurden, steigt ihre Motivation, das Ziel zu erreichen. Werden beispielsweise bei einem Bonussystem erste Punkte oder Stempel geschenkt, steigert das die Loyalität der Kunden. Beim Online-Shopping lässt sich dieser Effekt beim Check-Out Prozess nutzen. Zeigt der Fortschrittbalken schon beim ersten Schritt einen Fortschritt an, erhöht das unsere Motivation, den Prozess auch zu beenden.
Beim Einsatz von Behavior Patterns auf Websites geht es jedoch keineswegs um Nutzer-Manipulation, die schnelle Abschlüsse garantiert. Behavior Patterns funktionieren auch nicht als Blaupause, sondern wirken sehr individuell und kontextabhängig. Unternehmen, die Behavior Patterns einsetzen wollen, müssen vorher genau ihre Zielgruppen kennen und verstehen. Zu verinnerlichen, dass Menschen sich zwar unbewusst, aber auf Basis von klar definierten Mustern entscheiden, hilft jedoch, den kognitiven Aufwand der Nutzer zu verringern und den Online-Einkauf zu einem angenehmen Erlebnis werden zu lassen.
Zur Studie: Wie fällt der Mensch Entscheidungen? Welche Mechanismen werden in uns angestoßen, wenn wir vor einer Kaufentscheidung stehen? Die vorliegende Studie untersucht anhand realer Beispiele im Versicherungs- und Finanzdienstleistungsumfeld, welchen Einfluss die gewählten Behavior Patterns auf Nutzerverhalten und Kaufentscheidungen im E-Commerce haben können. Die Studie beantwortet diese Fragen anhand echter Live-Seiten aus der Versicherungsbranche, für die die Wirkung individuell passender Behavior Patterns analysiert wurde. Über 2.400 Nutzern wurden im A/B-Verfahren Original- und mit Behavior Patterns abgewandelte Website-Beispiele vorgelegt. Über Webtracking-Methoden wurde das Nutzerverhalten analysiert und darüber hinaus eine detaillierte Analyse der Nutzerwahrnehmung und gefühlten Kaufwahrscheinlichkeit der jeweiligen Variante auf Basis eines standardisierten Fragebogens vorgenommen.
