Anne Golombek 21.06.13 09:18 5 min read

Fallstudie: Effizientes Online-Kanal-Management mit Business Intelligence

Lohnen sich eigentlich meine Google Adwords Aktivitäten? Sollte ich mehr in Facebook-Werbung investieren? Wäre es sinnvoll, den Ausbau meines Affiliate-Netzwerkes in Angriff zu nehmen? Wenn ja – welche Affiliate-Partner sind für mich auch unter ROI-Gesichtspunkten besonders wichtig?

Die effiziente Aussteuerung von Online-Kanälen ist keine einfache Aufgabe. Im Gegenteil: Im Regelfall wirft sie eine Menge Fragen auf. Wie diese Fragen auf der Basis ganzheitlicher Datenanalysen für Sie als Onlinehändler beantwortbar werden, zeigt diese Fallstudie – Optimierung von Online-Kanal-Management mit Business Intelligence (BI).

 

Ausgangssituation

Der Onlineshop unseres Fallbeispiels – ein nextel-Kunde aus dem Bereich Fashion & Lifestyle – stellt fest, dass die Effizienz seiner Online-Werbemaßnahmen gegenüber Benchmarks unbefriedigend ist. Um dieser Entwicklung gegenzusteuern, definieren die Shop-Mitarbeiter für sich das Ziel, die Kern-Kennzahlen ihrer Kundengruppen und Kommunikationskanäle (z. B. Kosten-Umsatz-Relation oder Kosten pro Bestellung) transparent zu machen und auf der so geschaffenen analytischen Basis zielführend zu optimieren.

Bisher wurden die betreffenden Kennzahlen lediglich durch aufwändige manuelle Arbeit zusammengetragen – sie standen nur monatlich und mit deutlichem zeitlichem Verzug zur Verfügung. Eine ganzheitliche, zeitnahe Analyse der Geschäftsprozesse war auf dieser Basis natürlich nicht möglich.

 

Intelligente Datenverknüpfung

Um Online-Kanäle sowie einzelne Marketingaktionen umfassend auswerten zu können, müssen die einzelnen Datenquellen zunächst einmal miteinander verknüpft werden. Nur auf Basis einer ganzheitlichen Datengrundlage kann der gesamte Kundeninteraktionsprozess in aussagekräftigen Kennzahlen abgebildet werden.

Konkret bedeutet das für nextel als BI-Dienstleister: Integration dreier unterschiedlicher Datenquellen – Shop-System (demandware), Warenwirtschaft (MOS Tangram CHOICE 5) und Webanalytics (Omniture). Zudem wird eine Vielzahl dezentraler Datendepots für Planzahlen und Kanalkosten (vor allem aus Excel-Dateien) aufgelöst und einmalig in das Data Warehouse der Business Intelligence Lösung überführt. Die Eingabe und Anpassung von Zahlen erfolgt browserbasiert und prozessunterstützend. Ein ganzheitliches Datenlager mit allen benötigten Zahlen wird geschaffen.

 

Hierarchisierung von Online-Kanälen

Um die im Data Warehouse versammelten Zahlen für das angestrebte Kennzahlen-Reporting nutzbar zu machen, muss eine hierarchische Struktur der einzelnen Kanäle erstellt werden. Der Hauptkanal „Social Media“ beispielsweise enthält Unterkanäle wie Facebook und Twitter, der Hauptkanal „Search“ enthält die Unterkanäle SEO und SEM, teilweise weiter unterteilt in „brand“ und „non-brand“. Alle Informationen über Ursprung und Kaufanreiz des Kunden sowie die einzelnen Touchpoints seiner Customer Journey sollen auf diese Weise jeder Bestellung anonymisiert zugeordnet werden können.

Im nextel MDM (Tool zur zentralen Dateneingabe und Stammdaten-Pflege) können die für das Kanalmanagement verantwortlichen Mitarbeiter des Onlineshops diese Hierarchie jederzeit anpassen und den Kanälen neue Marketingaktionen zuordnen.

 

Ganzheitlich gewonnenen Kennzahlen: Analyse und Auswertung

Über die durch nextel aufgesetzte Business Intelligence Lösung können Kanalverantwortliche, Marketingleitung, Controlling und weitere in das Kanalmanagement involvierte Parteien die Effizienz der Shop-Kanäle nun tagesaktuell und in Quasi-Echtzeit messen.

Fallstudie_Onlinekanalmanagement_Diagramme

Die zentrale Kennzahl Kosten pro Bestellung (oder CPO für Cost per Order) zum Beispiel gibt wertvolle Hinweise darüber, wie Umsatzpotentiale zukünftig besser auszuschöpfen sind; ineffiziente Kanäle können sehr schnell identifiziert und entsprechende Maßnahmen ergriffen werden, bevor große Budgets verbrannt werden. Die Auswirkungen umgesetzter Maßnahmen und Budgetverschiebungen zwischen den Kanälen sind mit der BI-Lösung dann trennscharf messbar – eine Diskussion über künftige Aktionen erfolgt auf Basis echter Zahlen, Daten und Fakten.

 

Ergebnis

Insgesamt konnte der Onlineshop unseres Fallbeispiels mit Durchführung des BI-Projekts folgende Ziele erreichen:

  • Die wichtigsten Kennzahlen und KPIs können tagesaktuell analysiert werden.
  • Im Vordergrund steht das optimale Aussteuern der Budgets, nicht das Einsammeln von Daten.
  • Sämtliche Online-Kanäle sind nach zahlreichen Kriterien auswertbar (so zum Beispiel Deckungsbeitrag, Neukunden oder Kosten pro Bestellung).

Mit Business Intelligence konnten die Geschäftsprozesse des Onlineshops insgesamt also weit effizienter gestaltet werden als zuvor.

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Anne Golombek

Anne is COO and Marketing Lead at minubo. As an expert in Business Intelligence and data-driven decision-making, she is a passionate writer for minubo and their blog.