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Glasklare Kunden- und Produktdaten: Personalisierte Kundenansprache setzt zentralen Datenzugriff voraus

Das Praxisbeispiel mit Westwing zeigt, wie Online-Kanäle optimiert und Geschäftswachstum gefördert werden.
Tobias Knieper | 09.08.2022
Glasklare Kunden- und Produktdaten: Personalisierte Kundenansprache setzt zentralen Datenzugriff voraus © Pexels/ Vlada Karpovich; CC0-Lizenz
 

Viele Unternehmen verlassen sich noch auf überholte ETL-Verfahren und arbeiten mit mangelhaften Daten. Der Modern Data Stack und neue Cloud-Technologien hingegen stellen ein flexibles und zuverlässiges Datenmanagement sicher. Das Praxisbeispiel mit Westwing zeigt, wie Online-Kanäle optimiert und Geschäftswachstum gefördert werden.

Auf der einen Seite Geschwindigkeit und Flexibilität – auf der anderen Seite Standardisierung, Zentralisierung und Kontrolle. Bisher hatten Unternehmen bei der Wahl einer Technologie für ihre Dateninfrastruktur genau diese zwei Möglichkeiten. Eine Situation, die den Anliegen und Ansprüchen von verschiedenen Führungskräften eines Unternehmens nicht gerecht wird. So benötigt der COO zum Erzielen besserer Geschäftsergebnisse zeitnahe Erkenntnisse aus dynamischen Datenquellen. Der CTO wiederum sucht nach Lösungen, die eine hohe Hebelwirkung, Skalierbarkeit und Kontrolle bieten.

Das Problem: Mangelhafte Daten & veraltete Technologien

Viele Unternehmen verwenden noch immer alte, lokale Data Warehouses und verlassen sich auf veraltete ETL-Tools und -Verfahren, um ihre Quelldaten zu konsolidieren und in verwertbare Unternehmensdaten umzuwandeln. Werden Daten jedoch umgewandelt, verlieren sie ihre Flexibilität und Einsetzbarkeit für weitere Projekte. Es ist dann auch gar nicht mehr so einfach, die veränderten Daten in einer brauchbaren Form in ein Cloud Data Warehouse zu verschieben. Zudem macht der ETL-Prozess die Data Pipelines innerhalb des Systems instabiler und tägliche API-Änderungen machen es schwierig, Unternehmensdaten aktuell und korrekt zu halten. Die Angabe von Größenordnungen verdeutlichen das Problem: Die meisten mittelständischen Unternehmen arbeiten mit 30-40 verschiedenen Anwendungen oder APIs, die Daten in ihr Data Warehouse einspeisen. Bei größeren Unternehmen können es sogar Hunderte sein.

Für kleine und mittelständische Unternehmen spielt zudem ein nachhaltiges Wachstum eine wichtige Rolle. Daher ist die korrekte Erfassung und Speicherung von Daten entscheidend, um frühzeitig die richtigen Geschäftsentscheidungen zu treffen. Gelingt ihnen das nicht, werden kostspielige Systeme später wieder verworfen und die Suche nach einer passenden Lösung beginnt von vorne. Große Unternehmen stehen wiederum vor dem Problem veralteter Daten aufgrund von Batch-Verarbeitung. Außerdem haben sie aufgrund von begrenzten Ressourcen und technischen Limitationen Schwierigkeiten Daten aus großen Systemen wie SAP schnell, sicher und skalierbar zu extrahieren. Die Lösung für kleine als auch große Unternehmen: Der Abschluss eines Abo-Modells bei einem Datenverwaltungsanbieter. Kleine Unternehmen können so ihre Kosten begrenzen, während größere Unternehmen sicherstellen, dass sie wachsende Datenmengen schnell replizieren und verwalten können, während sie ebenfalls Kosten einsparen. Mittlerweile gibt es einen regen Wechsel zu Anbietern von Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, Google Big Query oder Amazon Redshift sowie zu Data Lakes wie S3.

Best Practice: Der Modern Data Stack

Erfolgreiche Unternehmen maximieren ihre Datennutzung – um Unternehmensleistung, Kundenerfahrung und Produktakzeptanz zu verbessern. Mit der Standardisierung, Zentralisierung und Governance wird gleichzeitig ein hohes Maß an Sicherheit, Zuverlässigkeit und Nutzung gewährleistet. Dafür nötig sind leistungsstarke, fully-managed und automatisierte SaaS-Dateninfrastrukturplattformen.

Die neuesten Lösungen zur Datenverwaltung bieten sowohl die nötige Genauigkeit, um einen langfristigen Nutzen zu schaffen, als auch einen Zugriff in Echtzeit, der zu zufriedenen Mitarbeitenden im Unternehmen führt. Unternehmen, die ihre Daten gut verwalten haben einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Je leistungsfähiger, detaillierter und zugänglicher diese Daten sind, desto größer der Mehrwert, die sie dem Unternehmen bieten.  

Mit einem Modern Data Stack können Unternehmen Daten autonom nutzen, das Wachstum vorantreiben, die Produktivität verbessern und sich von der Konkurrenz abheben. Führungskräfte in der IT können dank dem Modern Data Stack kosteneffektive und zuverlässige Datenlösungen mit geringem Aufwand bereitstellen.

In der Praxis: Westwing, der Spezialist für Home & Living

Wie der Einsatz eines Modern Data Stack in der Praxis den eCommerce verbessert, zeigt das Beispiel Westwing. Der Online-Händler gehört mit einem Umsatz von 433 Mio. EUR im Jahr 2020 zu den europäischen Marktführern rund um Home & Living. Die ganzheitliche Sicht auf alle Kundeninteraktionen ist dabei zentral, denn 85 Prozent des Umsatzes entfallen auf Kunden, die durchschnittlich 100-mal pro Jahr die Website besuchen. Es gilt, Trends aufzudecken und schnell neue Absatzmöglichkeiten zu erkennen sowie die Kundenbindung zu stärken.

Doch die Plattform des Online-Einrichtungshauses basierte auf einem veralteten Technologie-Stack und einer unflexiblen On-Premise Datenarchitektur. Das Problem: Eine Skalierung war nicht möglich. Die manuelle Datenintegration und die Pflege von einzelnen Data Pipelines verlief zeitaufwändig und kostete das IT-Team viel Zeit und Arbeit. Um das Business besser auf die Kundenbindung auszurichten und die Customer Journey zu verbessern, suchte Westwing eine effiziente und zukunftssichere Datenarchitektur. Dies war nur mit der Verlagerung der Dateninfrastruktur in die Cloud und mit einem Modern Data Stack möglich. Beim Umzug in die Cloud entschied man sich für Snowflake als zentrales Datawarehouse, Fivetran übernahm die automatisierte Datenintegration. Das Ziel war ein schneller, zuverlässiger und zentraler Zugriff auf alle relevanten Daten.

Die neue und vollständig verwaltete Datenintegration unterstützt jetzt Hunderte von Datenquellen und ermöglicht Westwing in kürzester Zeit neue Quellen anzubinden. Konnektoren lassen sich konfigurieren, so dass Produktmanager den Datenfluss beobachten und die Customer Journey kontinuierlich analysieren und optimieren können. Damit hat sich die Investition in den Modern Data Stack gleich mehrfach ausgezahlt. Westwing ist nun in der Lage, seine Online-Kanäle auszubauen (zum Beispiel Pinterest and Instagram) und das Geschäftswachstum zu fördern.

Der Ausblick: Technologien wachsen zusammen

Daten werden für kleine und große Unternehmen immer wertvoller. Die Herausforderung liegt darin, die Granularität der Daten für verschiedene Verwendungszwecke zu erhalten, während die Aktualisierung von Prozessen im Hintergrund abläuft. Dabei muss es sich nicht um eine Entweder-oder-Lösung handeln – Unternehmen können beides haben. Der beste Weg für Unternehmen jeder Größenordnung ist die Bereitstellung aller Funktionen: Hohe Geschwindigkeit bei der Zentralisierung, Flexibilität und Standardisierung sowie Autonomie und Governance. Effektive Datenlösungen sind heute für Unternehmen in allen Branchen unverzichtbar – und wer den Kampf um Agilität und Zentralisierung gewinnt, wird sich langfristig einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil verschaffen.