05.12.2023 – Kategorie: eCommerce

Modern Data Stack: So lassen sich Daten verknüpfen und Potenziale entfalten

Modern Data StackQuelle: Pixels Hunter – stock.adobe.com

E-Commerce-Unternehmen basieren naturgemäß auf Daten. Trotzdem nutzen viele nicht das ganze Potenzial. Das entfaltet sich erst durch die Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen. Douglas, Westwing und Paul Hewitt zeigen, wie das geht und wie sie davon profitieren.

Modern Data Stack in der Praxis: Der eigene Online-Shop und die eigene App, externe E-Commerce-Plattformen und Payment-Apps, Social-Media-Plattformen und E-Mails – überall entstehen Unmengen an Daten. Die meisten E-Commerce-Unternehmen nutzen moderne Tools, um z. B. Kampagnen auf Facebook auszuwerten oder das Verhalten der Kunden auf dem Webshop zu analysieren. Doch Fragen wie „Warum werden seit kurzem so viele Kaufvorgänge frühzeitig abgebrochen?“ oder „Wie verhalten sich Kunden auf dem Webshop, je nachdem über welche Social-Media-Plattform sie darauf gekommen sind?“ lassen sich nicht oder nur mit sehr viel Aufwand beantworten. Das liegt an der mangelnden Kompatibilität zwischen den verschiedenen Datenquellen. Die Daten liegen in zahlreichen Systemen, die nicht miteinander verbunden sind.

Der Modern Data Stack …

Um dieses Problem zu lösen, setzen immer mehr Unternehmen auf einen Modern Data Stack. Er setzt sich aus mehreren Tools verschiedener Anbieter zusammen, die sich ideal ergänzen. Üblicherweise gehören dazu:

  • Datenpipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen (Facebook Ads, CRM-System, E-Mail etc.) auf eine zentrale Datenplattform bringen,
  • ein Data Warehouse oder Data Lake als zentrale Datenplattform,
  • ein Datentransformationstool, das die gesammelten Rohdaten bereit für die Analyse macht,
  • eine Datenvisualisierungs- oder Business-Intelligence- (BI) Plattform zur Datenanalyse.

Viele E-Commerce-Unternehmen haben bereits Komponenten des Modern Data Stack im Einsatz, meist ein Data Warehouse und ein BI-Tool. Bei den Datenpipelines verlassen sich viele jedoch noch auf Eigenentwicklungen. Damit stoßen sie jedoch früher oder später an Grenzen. Denn die Pipelines sind nicht nur aufwändig zu programmieren, sondern auch zu pflegen. Jedes Mal, wenn sich an der Datenquelle, z.B. bei Google Ads, etwas ändert, muss auch die entsprechende Pipeline aktua­lisiert werden. Das bindet wertvolle Arbeitszeit von Datenexperten, die diese nicht für wertschöpfende Tätigkeiten nutzen können. Trotz hohem Aufwand ist das Ergebnis meist unge­nügend: Die Daten liegen oft in mangelhafter Qualität vor und sind nicht aktuell. Das bedeutet, dass Entscheidungen auf einer fragwürdigen Datenbasis getroffen werden.

… im Praxiseinsatz

So war es auch bei Paul Hewitt. Der Schmuck- und Accessoire-Anbieter hatte bereits einen Data Lake und ein Visualisierungstool. Was zur Vervollständigung des Modern Data Stack noch fehlte, war die Automatisierung der Pipelines. Ursprünglich hatte das Team Konnektoren manuell erstellt – ein zeitaufwändiger Prozess, der durch unterbrochene Instandhaltungarbeit und unregelmäßige Datensynchronisierung gekennzeichnet war. Für vorkonfigurierte, automatisierte Pipelines – die Konnektoren – zog Paul Hewitt mehrere Anbieter in Betracht, doch keiner war hinsichtlich Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit mit Fivetran vergleichbar. Das Unternehmen bietet mehrere hundert vorgefertigte Konnektoren an, die innerhalb von Minuten bereitgestellt werden können und sich automatisch an Änderungen der Datenquelle anpassen. Sie werden bereits von über 5.000 Unternehmen weltweit genutzt.

Schnelle Ergebnisse

Auch bei Paul Hewitt waren die Konnektoren sofort einsatzbereit. Damit hatte das Unternehmen erstmals einen ganzheitlichen Überblick über alle Kanäle, einschließlich Google Analytics, Facebook Ads, Pinterest, Microsoft Ads und TikTok. Zudem erlaubte dies Paul Hewitt, sein Geschäft schnell von ca. 50 Prozent traditionellem Einzelhandel auf 100 Prozent E-Commerce umzustellen, als die Pandemie ausbrach. Nach Berechnungen des Schmuckhändlers wäre mindestens ein zusätzlicher Vollzeit-Data-Engineer nötig, um dasselbe Servicelevel, die Wartung und die Geschwindigkeit der Fehlerbehebung von Fivetran zu erreichen.

Douglas entschied sich für eine solche Datenintegrationslösung, um den Ausbau des E-Commerce zu beschleunigen. Mit der Nutzung von rund 200 vorkonfigurierten Konnektoren von Fivetran spart DOUGLAS 30 Prozent der Zeit, die bislang für den Aufbau und die Wartung von Datenpipelines erforderlich war. Gleichzeitig stehen aktuelle und vollständige Daten aus den verschiedenen Systemen für Market-Intelligence-Analysen zentral zur Verfügung. So können Mitarbeitende z. B. den Erfolg von digitalen Werbekampagnen beobachten und Produkttrends oder Preisentwicklungen sofort erkennen.

Bei Westwing, europäischer Marktführer für E-Commerce rund um Haus und Wohnen, liegt ein starker Fokus auf Loyalität und Kundenbindung. Hierfür nutzt Westwing neben Facebook-Ads- und Pinterest-Konnektoren auch unseren Google Analytics 360-Konnektor. Damit kann das Unternehmen verstehen, wie die Kunden mit der Website und dem Produktkatalog interagieren. Auch Daten aus CRM-Software wie Salesforce und Braze werden analysiert, um die Pflege wichtiger Lieferanten- und Herstellerbeziehungen zu unterstützen.

Modern Data Stack: Daten demokratisieren

Künftig möchte Paul Hewitt weitere Anwendungsfälle umsetzen und die Daten auch für Machine Learning nutzen. Langfristiges Ziel ist es, ein wirklich datengesteuertes Unternehmen zu werden und die Daten zu demokratisieren. Das bedeutet im Klartext, dass auch technisch nicht versierte Mitarbeitende direkten Zugang zu Erkenntnissen aus Daten erhalten sollen, ohne den Umweg über die IT-Abteilung gehen zu müssen.

Das hat das Unternehmen mit vielen anderen Nutzern des Modern Data Stack gemeinsam. Indem sie Mitarbeitende aus allen Abteilungen befähigen, Analysen selbstständig durchzuführen und ihren Anforderungen anzupassen, können diese schneller und präziser die Fragen beantworten, die sich im Arbeitsalltag stellen, und faktenbasierte Entscheidungen treffen. Die Tools des Modern Data Stack fördern dies, indem sie den Zugriff auf aktuelle Daten ermöglichen, aber auch durch ihre intuitiv nutzbaren Benutzeroberflächen, mit denen auch Nicht-IT-Fachleute schnell zum gewünschten Ergebnis gelangen – nicht nur im Marketing, sondern auch in der Logistik, dem Customer Support, der Produktentwicklung oder der Finanzabteilung.

Modern Data Stack
Bild: Fivetran

Der Autor Tobias Knieper verantwortet als Marketing Lead DACH seit 2020 den Aufbau der Marke Fivetran im deutschsprachigen Raum.

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