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So finden Sie die richtige „Commerce Optimization“-Lösung für Ihr Business!

Analytics, Reporting, datengetrieben Prozesse, Predictive Analytics – wer hat diese Schlagwörter nicht schon mal gehört. Aber die schiere Masse an Lösungen zur Optimierung der Prozesse einer Commerce-Organisation ist mehr als überwältigend. Es ist schwierig, zwischen den verschiedenen Anbietern auf dem Markt zu differenzieren – geschweige denn, eine fundierte Entscheidung für DIE eine Anwendung zu treffen, die das eigene Unternehmen an die Spitze des Wettbewerbs setzen soll.

Wie also findet man den richtigen Anbieter? Wie kann man die Möglichkeiten, die verschiedene Systeme bieten, einander aussagekräftig gegenüberstellen? Auch wir haben uns diese Fragen gestellt und ein Modell entwickelt, das Ihnen helfen soll, Antworten zu finden. 


Systematisierung der Lösungstypen

In einem ersten Schritt haben wir einen Blick auf den bestehenden Markt an Software-Lösungen und Dienstleistungen für Commerce-Organisationen geworfen. 

Vendor-Diagram.jpg

Wie diese Grafik sehr schön zeigt, ist der Markt an Unübersichtlichkeit kaum zu überbieten. Selbst im enger umgrenzten Sektor der Anbieter von datenverarbeitenden Lösungen zum Zwecke der Geschäftsoptimierung fehlt dem Betrachter der Durchblick – es wird immer schwieriger, die angebotenen Lösungen klar voneinander abzugrenzen. Da auch wir als Anbieter der minubo Commerce Analytics Cloud von diesem Problem betroffen sind, haben wir einen genaueren Blick auf den Kreis von Lösungen geworfen, zu denen unsere eine Schnittmenge besitzt, und diese in vier Typen unterteilt – alle zusammen bezeichnen wir als „Commerce Optimization“ Lösungen: 

  • Recommendation / Personalization Engines
  • Visualization Tools
  • Marketing Clouds
  • Analytics & Insights Solutions

Systematisierung von Use Cases

In einem weiteren Schritt haben wir uns die Frage gestellt, welche Use Cases in einer Commerce-Organisation für diese Anwendungen denkbar wären. Hierfür haben wir fünf Kategorien definiert:

  • Commerce Insights: Ermittlung von Wertschöpfungspotentialen des Unternehmens, proaktive Empfehlung konkreter Maßnahmen.
  • Prediction Capabilities: Vorhersagen über das Kaufverhalten von Kunden und deren Interessen
  • Marketingautomatisierung: Automatisierte Umsetzung von Kampagnen über verschiedene Marketingkanäle hinweg – passend zu den individuellen Bedürfnissen des Kunden
  • Active Merchandising: Vorhersagen über zukünftige Abverkäufe auf Basis vorliegender historischer Daten, darauf aufbauend Einleitung von Lagerhaltungsmaßnahmen
  • Management Reporting: Erstellung qualitativ hochwertiger Reports auf Basis aktueller Datenanalysen, umfangreich aufbereitet und sofort verfügbar

Zusammenführung von Lösungstypen und Use Cases

Um jetzt einen genauen Überblick zu erhalten, welcher Lösungstyp zu welchem Use Case passt, haben wir beide Dimensionen (Lösungstypen und Use Case-Kategorien) in einem Spinnennetzdiagramm zusammengeführt:   

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In diesem Diagramm lässt sich erkennen, welche Lösungen welche Aufgaben besonders gut oder weniger gut erfüllen:

  • Recommendation/Personaliztion Engines: Diese Lösungen entdecken bestimmte Muster in den vorliegenden Daten und können dadurch gezielte Vorhersagen zum Kaufverhalten der Kunden treffen. Außerdem weisen diese Tools gute Anwendungsmöglichkeiten im Bereich der Marketingautomatisierung und des Active Merchandising auf. In Bezug auf Management Reporting und Commerce Insights eignen sich diese Anwendungen allerdings nicht.
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  • Visualization Tools: Solche Anwendungen führen Daten aus den verschiedensten Quellsystemen zusammen und visualisieren sie in Form von Dashboards und Reports. Allerdings sind diese Tools beinahe ausschließlich zur Visualisierung von Daten v.a. im Rahmen des Management Reportings fähig, kaum jedoch zur weiterführenden Aufbereitung für operative Zwecke, wie sie auch bei den weiteren genannten Use Cases im Vordergrund stehen (Commerce Insights, Predictive Capabilities, Marketingautomatisierung und Active Merchandising). Noch dazu bedeutet ihre Implementierung einen überaus hohen Projektaufwand.
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  • Marketing Clouds: Im Bereich der Marketingautomatisierung sind diese Anwendungen natürlich die absoluten Spitzenreiter. Sie koordinieren verschiedene Marketingkampagnen abgestimmt auf die verschiedensten Kanäle und steuern so die Customer Journey des Kunden. Daneben weisen diese Tools jedoch kaum Prediction Capabilities auf und können nur in geringem Maße zum Zwecke des Management Reportings eingesetzt werden.
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  • Analytics & Insights Solutions (hierzu zählt auch die minubo Commerce Analytics Cloud): Anwendungen dieser Gruppe liefern Ihnen alle relevanten Insights, die Sie sowohl für die strategische Unternehmenssteuerung als auch für ein erfolgreiches Tagesgeschäft benötigen – qualitativ hochwertige Reports auf allen Detaillevels, alle relevanten Unternehmens-KPIs sowie in einigen Fällen sogar konkrete Handlungsempfehlungen, die proaktiv an alle Teammitglieder gepusht werden. Neben den Commerce Insights, umfangreichem Management Reporting und vielfältigen Möglichkeiten im Bereich des Active Merchandizing können diese Tools auch in Bezug auf Marketingautomatisierung und Prediction Capabilities in Betracht gezogen werden. Zwar sind sie in diesen Use Cases ohne zusätzliche Entwicklungsaufwände nicht ausführendes Organ, können aber als wichtiger Datenlieferant hinzugezogen werden.
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Fazit

Auch wenn Anbieter von Recommendation / Personalization Engines, Visualization Tools, Marketing Clouds und Analytics & Insights Solutions ihre Lösungen meist mit allen bekannten Schlagwörtern anpreisen – die tatsächlichen Anwendungsmöglichkeiten variieren immens. Das macht es unerlässlich, einen genauen Blick auf die Anbieter zu werfen und sie mit den eigenen Anforderungen abzugleichen. Denn nicht jede Lösung ist die richtige für Ihre Commerce-Organisation und nicht jede Lösung unterstützt Sie zielführend in der Umsetzung Ihrer Unternehmensstrategie.

Und die Moral von der Geschicht’ – die EINE Lösung gibt es nicht. Allerdings weisen Analytics & Insights Solutions den umfangreichsten Anwendungsspielraum auf, da sie in ihrer Eigenschaft als datenzusammenführende und -aufbereitende Technologien zur Grundlage für alle anderen Lösungen werden können: Analytics & Insights Solutions brechen Datensilos auf und stellen all die Daten integriert zur Verfügung, die sowohl für ihre Kern-Use Cases wie Reporting, Analyse und operative Insights als auch für operativ agierende Tools und ggf. Automatisierung benötigt werden.

 

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