Moderne Datenarchitektur: 3 wichtige Anforderungen für den Handel

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Die komplexer werdenden Datenmengen fordern Händler zunehmend heraus. Denn um die Data Natives auf allen Shopping-Kanälen abzuholen, muss eine moderne Datenarchitektur die Daten konsolidieren, intelligent miteinander verknüpfen und entlang der Customer Journey im idealen Moment ausspielen.

Das neue Shopsystem ist aufgesetzt, enthält Logiken eines Produktinformationsmanagement (PIM) und soll in Kürze an den Start gehen. Doch nicht selten zeichnen sich da schon Einschränkungen ab: Das System zeigt die Produktdaten bei unterschiedlichen Artikelausprägungen nicht korrekt an, die Google-gerechte Strukturierung fehlt oder die Zuordnung bestimmter Artikel für einzelne Kundensegmente muss manuell programmiert werden. Kurz: Die Basis-Funktionen reichen für komplexere Anforderungen an die Datenarchitektur nicht aus. So bieten die meisten Shop-Systeme erweiterte Services an, bringen aber auch hohe Kosten mit sich.

Datenarchitektur: Informationen aus einem Backend abrufen

Demgegenüber stehen hochflexible Datenzentralen, die Daten aus dem Onlineshop, Google Analytics, Newsletter, ERP, CRM oder zusätzlichen Excel-Tabellen konsolidieren. Gleichzeitig speisen sie Informationen aus Protokollen, Projektmanagement oder auch Notizzetteln ein und sorgen so für einen reibungslosen Workflow. Die Folge: Mit wenig Aufwand sind alle Informationen aus den verschiedenen Systemen in nur einem Backend verknüpft – das ständige Hin- und Herschalten zwischen mehreren Systemen, Apps und Tools entfällt. Mehr noch: Die Informationen und Daten werden miteinander in Beziehung gesetzt und analysiert. Warum ist das wichtig?

1. Das System verzahnt die Daten in der Customer Journey

In einer stark digitalisierten Welt wünschen sich Konsumenten nicht nur personalisierte Angebote – die Data Natives, jene Menschen, die mit dem Smartphone, Tablet und einer Fülle an digitalen Daten aufgewachsen sind, erwarten zu jederzeit und auf jedem Kanal passende Ansprachen entlang der Customer Journey. Und sie sind rigoros: (Potenzielle) Kunden strafen Fehler im Keim ab. So geben in einer Studie von Price Waterhouse Coopers zum Kundenerlebnis 32 Prozent der Befragten an, dass sie sich nach nur einer schlechten Erfahrung von ihrer bisher bevorzugten Marke abwenden.  Deshalb: Bei steigenden Datenmengen und (Verkaufs-)Kanälen lohnt es sich, langfristig auf eine allumfassende Datenhaltung umzusteigen.

Und so arbeitet die Software: Die Zentrale wertet Daten zielgerichtet aus und nutzt sie, um fortlaufend einen Nutzen für den Anwender daraus zu ziehen – ob im personalisierten Newsletter, auf dem Rabatt-Coupon für Kundenkarteninhaber oder in der Produktempfehlung im Shop. Dabei dient das reguläre Shopsystem nur noch dem reinen Verkaufsprozess – das Datenhandling ist komplett davon getrennt. Eine API-Schnittstelle ermöglicht einen einfachen Datenaustausch mit externen Systemen innerhalb und außerhalb des jeweiligen Unternehmens. Ein weiterer Vorteil: Die Datenkonsolidierung erfolgt unabhängig vom Shop-Frontend und der eingesetzten Shop-Software.

2. Datenarchitektur: Eine Datenzentrale, verschiedene Kanalanforderungen

Während früher Shop-Systeme vor allem eine attraktive Darstellung der Produkte im Frontend, also der Shop-Oberfläche, zum Ziel hatten, liegt der Fokus heute ausschließlich auf dem Backend. Das heißt: Die Ausspielung der Produkte auf den mannigfaltigen Kanälen erfordert eine Datenarchitektur und -haltung, die die Anforderungen unterschiedlicher Frontends abbildet. Das Problem: Die Standardsoftware der gängigen Shop-Systeme besitzt zwar eine Produktdatenverwaltung beziehungsweise PIM-Logik – diese ist aber nur auf den Einsatz des dazugehörigen Shops ausgerichtet.

Sobald aber die Datenmenge steigt, weitere Ausgabekanäle oder Zusatzinformationen für Spezialfälle gefragt sind, kommt die Software häufig an ihr Limit. In diesem Fall steuert die Datenzentrale gegen: Schnell und flexibel kann diese erweitert bzw. maßgeschneidert werden, um Daten für beliebige Frontends, aber auch Backends (Backoffice/Service) granular auszuliefern und Datenchaos zu vermeiden. So wird beim Konsumenten das Vertrauen und damit die Bereitschaft zum Kauf aufrechterhalten, und er springt nicht entnervt ab.

3. Händler lernen Produkte und Kunden genau kennen

Bei steigenden Verkaufskanälen, Geräten und den damit verbundenen geänderten Anforderungen an die Kundenkommunikation, unterstützt eine Datenzentrale zusätzlich. Sie verwaltet Kerninformationen zu Produkten, Preisen, Kunden und Aufträgen, analysiert sie und wertet sie aus. Aufwendige, zusätzliche Berichte durch etwa Marktforschungstools entfallen. So behält eine Datenzentrale das Kundenverhalten im Blick und sorgt dafür, dass Händler frühzeitig Weichen stellen können. Gleichzeitig registriert sie die Nachfrage nach Produkten – und das ganz automatisch ohne zusätzlichen Aufwand.

Um die aktuellen und künftigen Datenmengen nicht nur sinnvoll zu strukturieren, sondern auch einen echten Nutzen aus ihnen zu ziehen, sollten Händler auf eine „ultimative“ Datenzentrale setzten. Sie lässt sich flexibel und einfach an jedes Geschäftsmodell anpassen und in jede Systemarchitektur integrieren. Gleichzeitig bringt sie fertige Komponenten wie Lager- und Order-Management, Analytics oder Automationsfunktionen mit. Somit eignet sie sich insbesondere als Lösung für Mittelständler, denen oft auch das entsprechende Team an Entwicklern fehlt.

Das Produktinformationsmanagement sorgt dafür, dass alle Informationen zu Produkten, Produktgruppen, Produktattributen sowie zugehörigen Medien und ihren Zielgruppen einheitlich verwaltet und kanalspezifisch angezeigt werden, zum Beispiel im Onlineshop oder Katalog.

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Über den Autor: Markus Wierl ist Agenturleiter Digital bei der Full-Service-Agentur mgo360 und seit über 20 Jahren im Agenturgeschäft tätig. Zu seinen Kernthemen gehören der Aufbau und die Integration von Shop-Systemen und Websites, UX/UI, die Umsetzung von CMS-Systemen und Business-Applikationen sowie die Entwicklung von E-Learning-Plattformen mit Gamification-Modulen. (sg)