HLUSS MIT BIG DATA! BASICS FÜR ONLINESHOPS. Februar

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1 HLUSS MIT BIG DATA! BASICS FÜR ONLINESHOPS. Februar 2014

2 1. Schluss mit BIG DATA 2. BI-Basics: Best Practice ecommerce Reporting 3. Was muss ich mir anschauen? 4. Wie muss ich es mir anschauen? 5. Was brauche ich dafür? 6. Beispiel

3 BIG DATA Die drei V lume s geht um viele Daten(sätze) riety gut um Daten aus verschiedensten Quellen strukturiert z.b. Kundendaten, Salesdaten unstrukturierte Daten z.b. facebook Einträge oder Produktvideo locity schwindigkeit der Generierung und Verarbeitung von Daten: RTB, webtracking rausforderungen Technik Konzepte Kosten

4 ECHENBEISPIEL: heißt das jetzt für Online Shops?

5 ECHENBEISPIEL: heißt das jetzt für Online Shops? atz p.a

6 ECHENBEISPIEL: heißt das jetzt für Online Shops? atz p.a arenkorb 50

7 ECHENBEISPIEL: heißt das jetzt für Online Shops? atz p.a arenkorb 50 tikel je Warenkorb 2

8 ECHENBEISPIEL: heißt das jetzt für Online Shops? atz p.a arenkorb 50 tikel je Warenkorb 2 uchpoints bis zum Kauf 8

9 ECHENBEISPIEL: heißt das jetzt für Online Shops? atz p.a arenkorb 50 tikel je Warenkorb 2 uchpoints bis zum Kauf 8 tensätze (1KB/DS)

10 ECHENBEISPIEL: heißt das jetzt für Online Shops? atz p.a arenkorb 50 tikel je Warenkorb 2 uchpoints bis zum Kauf 8 tensätze (1KB/DS) rabyte p.a. 10

11 ECHENBEISPIEL: heißt das jetzt für Online Shops? atz p.a arenkorb 50 tikel je Warenkorb 2 uchpoints bis zum Kauf 8 ebay generating up to 100TB of new da each day! tensätze (1KB/DS) rabyte p.a. 10

12 1. Schluss mit BIG DATA 2. BI-Basics: Best Practice ecommerce Reporting 3. Was muss ich mir anschauen? 4. Wie muss ich es mir anschauen? 5. Was brauche ich dafür? 6. Beispiel

13

14 DAS PROBLEM: KEINE ÜBERSICHT ÜBER DIE GESCHÄFTSPROZESSE

15 NKAUF & OGISTIK MARKETING CATEGORY MANAGEMENT FINANZEN squote Neukunden Wareneinsatzkosten Wareneinsatzkosten chlagsgeschwindigkeit Bestandskunden Retouren Retouren and Customer Lifetime Value Sortimentsdurchlässigkeit Stornos nbestellung Customer Acquisition Cost Cross-Selling Rabatte sten Warenkorbgröße Up-Selling Nettowarenrohertrag ierungskosten Wareneinsatzkosten Preispolitik Gewinn & Verlustrechnung Retouren Nettowarenrohertrag Bestellgebühren Stornos Kategorieperformance Versandkosten Rabatte Kohortenanalyse Konfektionierungskosten Cross-Channel Lagerbestand Deckungsbeitragsrechnung Multi-Channel Lieferantenbestellung Offene Rechnungen Nettowarenrohertrag Neukunden Abverkaufsquote Bestandskunden Visits Conversion Rate Cost per Order Kanalperformance Kampagnenprofitabilität Social Media Monitoring Click-Rate Open-Rate Deckungsbeitragsrechnung

16 DIE LÖSUNG: Business Intelligence Dashboards Reports OLAP TOOLS DATA MARTS DATA WAREHOUSES

17 1. Schluss mit BIG DATA 2. BI-Basics: Best Practice ecommerce Reporting 3. Was muss ich mir anschauen? 4. Wie muss ich es mir anschauen? 5. Was brauche ich dafür? 6. Beispiel

18 S MUSS ICH MIR ANSCHAUEN? hmensphase START WACHSTUM WETTBEWER Orientierung: Strukturen aufbauen Effizient wachsen Strategisch steuern Besser als der Wettbe n Mkt. Channel Performance Kampagnen Steuerung Strategische Steueru Neukundengewinnung Steuerung nach Kunden ROI Steuerung nach Kunde Analyse Customer Activity Customer Journey Bestandskundenmanagement Reaktivierung & Churn Prevention Sortimentsaufbau Sortimentsaufbau Sortimentsmanagem Warenverfügbarkeit Geringe Ressourcenbindung Just In Time Analyse Wettbewer e Web Analyse System Online Shop System Web Analyse System Online Shop System Web Analyse Syste Online Shop Syste Warenwirtschaft

19 1. Schluss mit BIG DATA 2. BI-Basics: Best Practice ecommerce Reporting 3. Was muss ich mir anschauen? 4. Wie muss ich es mir anschauen? 5. Was brauche ich dafür? 6. Beispiel

20 MUSS ICH ES MIR SCHAUEN? ach Geschäftsbereich Frequenz EINKAUF & LOGISTIK MONATLICHES REPORTING ARKETING WÖCHENTLICHES REPORTING CATEGORY ANAGEMENT TÄGLICHES REPORTING

21 ONATLICHES REPORTING CHÄFTSBEREICHÜBERGREIFEND CATEGORY MANAGEMENT MARKETING FINANZEN EINKAUF & LOGISTIK GESCHÄFTS- FÜHRUNG

22 ÖCHENTLICHES REPORTING GESCHÄFTSBEREICHSEBENE NKAUF & OGISTIK CATEGORY MANAGEMENT MARKETING FINANZE aufs-reporting Neuprodukte Kampagnen-Analyse Bestellumsatz estände Sortiments- Kanal-Performance Verlorener mschlags- durchlässigkeit Neu & Storno-Umsatz indigkeit Verbundkäufe Bestandskunden Verlorener n Sortiments-Lücken Marketing Retouren-Umsatz edarfs-planung Wareneinsatzkos Deckungsbeitragsrechnung

23 ÖCHENTLICHES REPORTING PIEL MARKETING MARKETING LAUFEN MEINE KAMPAGNEN? WIEVIELE NEUKUNDEN WURDEN GENERIERT? WIE HOCH WAREN DIE RETOU WIEVIELE BESTANDSKUNDEN WURDEN ZU EINEM WIEDERKAUF ANIMIERT? WIE HOCH IST DER GEWINN KAMPAGNE? IE LAUFEN MEINE KANÄLE? CPC CLV WIEDERKAUFSRATE WARENKORBGRÖSSE RETO JOURNEYS TOUCHPOINTS DECKUNGSBEITRAG MARG RHALTEN SICH MEINE KUNDEN? KOHORTENANALYSE CROSS-CHANNEL KÄUFE

24 ÄGLICHES REPORTING CHÄFTSBEREICHE IM DETAIL MARKETING

25 1. Schluss mit BIG DATA 2. BI-Basics: Best Practice ecommerce Reporting 3. Was muss ich mir anschauen? 4. Wie muss ich es mir anschauen? 5. Was brauche ich dafür? 6. Beispiel

26 S BRAUCHE ICH DAFÜR? IST SIMPEL: EI QUELLEN REICHEN!

27 S BRAUCHE ICH DAFÜR? IST SIMPEL: EI QUELLEN REICHEN! Web analytics Shop system ERP

28 S BRAUCHE ICH DAFÜR? IST SIMPEL: EI QUELLEN REICHEN! 3rd party tools DATAWAREHOUSE Web analytics Shop system ERP

29 S BRAUCHE ICH DAFÜR? IST SIMPEL: EI QUELLEN REICHEN! 3rd party tools HOLISTIC METRICS DATAWAREHOUSE Web analytics Shop system ERP

30 BUSINESS INTELLIGENCE UNG

31 1. Schluss mit BIG DATA 2. BI-Basics: Best Practice ecommerce Reporting 3. Was muss ich mir anschauen? 4. Wie muss ich es mir anschauen? 5. Was brauche ich dafür? 6. Beispiel

32 SPIEL KAMPAGNEN-MANAGEMENT sis on the basis of web analytics only: Campaign A Campaign B eting expenses s revenue re cancellations eturns)

33 SPIEL KAMPAGNEN-MANAGEMENT sis on the basis of web analytics only: eting expenses s revenue re cancellations eturns) Campaign A Campaign B Analysis on the basis of integrated web analytics and ERP data: Return rate Net revenue (after cancellations and returns) Campaign A Campaig B 45% 25% Return costs and costs of sales Contribution margin

34 NNE EINS UNSERER DATA-DRIVEN BUSINESS PAKETE SAMTWERT VON EURO! AM minubo STAND (HALLE B0, STAND C104) UNTER minubo.com/data-driven 3rd party tools HOLISTIC METRICS DATAWAREHOUSE Web analytics Shop system ERP Lennard Stoever ecommerce Tag minubo GmbH Deichstraße Hamburg

35

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