Datenmanagement Beratung

Use Cases für Handel und E-Commerce statt abstrakter Data Science

Überblick zu Datenmanagement Beratung

Datenmanagement-Beratung ist ein wachsender Sektor innerhalb der Informationstechnologie (IT) und Unternehmensberatung. Die Nachfrage nach Beratern, die sich auf Datenmanagement im E-Commerce und Handel spezialisiert haben, ist im Laufe der Jahre deutlich gestiegen. Diese Tätigkeit erfordert umfassende Kenntnisse in den Bereichen IT Lösungsarchitekturen, Softwareentwicklung und IT-Infrastruktur sowie den Geschäftsmodellen in E-Commerce und Retail.

Daten sind das neue Gold. Daten sind in vielen Branchen bereits zu einem der wichtigsten Erfolgsfaktoren geworden. Je höher die Quantität und die Qualität der Kundenstammdaten eines Unternehmens sind, desto gezielter kann es in vielen Fällen seine Produkte entwickeln und das Marketing personalisieren. In immer mehr Branchen gilt, wer mehr Daten hat, hat einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Data-driven E-Commerce & Retail

Datengesteuerte Unternehmen werden in der E-Commerce-Branche immer wichtiger. Sie nutzen Datenanalysen, um Entscheidungen über Produkte, Preise, Werbeaktionen usw. zu treffen. Diese Unternehmen stützen sich häufig auf Big Data, um Verbraucherverhalten und Trends vorherzusagen.

E-Commerce-Websites, die datengesteuerte Marketingstrategien einsetzen, sind Teil der Customer Journey. Wenn ein Kunde mit Ihrem Unternehmen interagiert, sollte es so aussehen, als ob es in den Kontext früherer Interaktionen passt. In der Akquisephase kann dies z.B. über Lookalike-Listen für Ad Targeting gelingen, die Produktempfehlungen müssen Daten aus der Onsite-Personalisierung nutzen. Das individuelle, personalisierte Service-Erlebnis kann die Customer Journey positiv abrunden. All diese Schritte basieren auf gesammelten und verwendeten Daten. Touchpoints wie E-Commerce sind auch in der Lage, neue Arten von Daten zu generieren. Sie liefern Daten zur Kundenbindung und zum Kundenverhalten sowie Transaktionsdaten, die wiederum zur Verbesserung des Kundenerlebnisses genutzt werden können. Für ein Unternehmen, das noch nicht über eine digitale Infrastruktur verfügt, ist es eine ziemliche Herausforderung, all dies zentral zu orchestrieren.

Ist Ihr Unternehmen bereit für die datengetriebene Zukunft? - Der Weg zur Data-driven Company

Das Datenmanagement sollte ein integraler Bestandteil jedes Projekts sein. Es trägt dazu bei, dass alle Daten zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen und dass sie genau und vollständig sind. Datenmanagement hilft Unternehmen auch, kostspielige Fehler zu vermeiden. Wenn ein Unternehmen etwa seine Daten nicht richtig verwaltet, kann es am Ende Geld für unnötige Dienstleistungen oder Produkte ausgeben.

Datenmanagement Beratung: unsere Workshop-Angebote rund um das Thema Datenmanagement. Lernen Sie die Grundlagen des Datenmanagements, Anbieter und Lösungen für Ihr Unternehmen kennen. Erfahren Sie, was derzeit verfügbar ist und was als Nächstes kommt. Unser Data Prototype Workshop hilft Ihnen, potenzielle Anwendungsfälle zu identifizieren und erste Anwendungen zu erstellen, die Ihren Bedürfnissen entsprechen. Gemeinsam arbeiten wir dann daran, eine Anwendung zu entwickeln, die Ihrer individuellen Roadmap entspricht.

Wir bieten Beratungsleistungen im Bereich des digitalen Kundenmanagements. Wir helfen unseren Kunden, mithilfe von Datenanalysen erfolgreiche Kundenstrategien zu entwickeln. Unser Team besteht aus erfahrenen Beratern, die Beratungsleistungen in den Bereichen Marketing, Vertrieb, IT, Finanzen, Personal und Recht anbieten. Diese Fachleute beraten Sie bei der Wahl der besten Strategie für Ihr Unternehmen und sorgen dafür, dass Sie diese erfolgreich umsetzen.

Bausteine des Datenmanagements

Welche Daten gibt es schon?

Bei den Arten der Daten können unterschieden werden:

Artikel- und Produktdaten
Mediendaten insbesondere Bilder, Bedienungsanleitungen, PDF-Dateien etc.
Kundenstammdaten
Kundenverhaltensdaten vor dem Kauf (z.B. auf Website, Shop, Warenkorb / Checkout etc.)
Transaktionsdaten durch den Kauf und das Kundenverhalten danach

Welche ergänzenden Daten können wir generieren, um diese Daten anzureichern?

Ihre Dateninfrastruktur platzt aus allen Nähten? Sie wollen spannende Anwendungsfälle schaffen, aber Ihnen fehlt die technische Basis? Wir helfen Ihnen, die richtige Architektur für Ihre geplanten Anwendungsfälle zu finden und aufzubauen.

Analytische Aufgabenstellungen: Ein Data Lake ist eine ideale Lösung für die Speicherung aller Arten von Daten, einschließlich strukturierter Daten, halbstrukturierter Daten und unstrukturierter Daten. Ein Data Lake ist ein Repository für Ihre Daten und ermöglicht es Ihnen, diese jederzeit zu analysieren und in eine Nutzung zu überführen. Wenn Sie die Daten später verwenden möchten, können Sie sie einfach wieder extrahieren. Sie sind besonders nützlich, wenn der Bedarf an den Daten unklar ist, wir aber dennoch einen potenziellen Wert für sie sehen. Data Lakes werden häufig für Analysezwecke verwendet, z. B. um Muster in den Daten zu finden, Trends zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Wie lässt sich dieser Datenschatz effizient einsetzen für mehr Abverkauf oder bessere Kundenbeziehungen?

Daten-Governance als Voraussetzung für effizientes Datenmanagement

Bei der Data Governance geht es darum, sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt verwaltet werden, damit keine wertvollen Informationen verloren gehen. Wir müssen sicherstellen, dass alle Daten sicher und geschützt gespeichert werden (DSGVO-konformen Datenmanagement). Dazu gehören Genehmigungs- und Überprüfungsworkflows sowie Werkzeuge, mit denen man sich einen Überblick über die Datenqualität und -vollständigkeit verschaffen kann. Data Governance hilft Ihnen auch, Ihre Daten effizient, effektiv und sicher zu verwalten. Ein guter Data-Governance-Plan trägt dazu bei, dass alle Beteiligten verstehen, welche Informationen vorhanden sind, warum sie wichtig sind und wie sie verwaltet werden sollten. Sie müssen Richtlinien und Verfahren erstellen, um den Zugriff auf Ihre Daten zu regeln, einschließlich der Frage, wer wann und unter welchen Umständen Zugriff auf welche Daten hat. Wir beraten Sie auch bei der Implementierung eines Datenqualitätsmanagementsystems.

Datenbezogene Prozesse im E-Commerce / Handel

Daten müssen gesammelt und organisiert werden, bevor sie analysiert werden können. Sobald die Daten erfasst sind, müssen sie möglicherweise bereinigt oder integriert werden. Integration bedeutet, dass verschiedene Arten von Informationen über Ihr Unternehmen zusammengeführt werden. So können Sie beispielsweise Kundendaten mit Verkaufszahlen kombinieren, um ein Gesamtbild der Geschäftsvorgänge zu erstellen.

Um effektiv zu sein, muss eine gute Datenmanagement-Beratung zunächst eine gründliche Prozessanalyse durchführen, um Ineffizienzen, Redundanzen und fehlende Kontrollen zu ermitteln, und diese dann durch geeignete Maßnahmen beseitigen, indem Redundanzen beseitigt, Prozesse automatisiert und neue Kontrollen hinzugefügt werden.

Geeignete Datenmanagement Plattform

Da sich die verschiedenen Daten in unterschiedlichen Systemen befinden können, empfehlen wir, ein einziges System einzurichten, das ein vollständiges 360-Grad-Kundenprofil erstellen kann. Diese Art von Software ist gemeinhin unter dem Namen Customer Data Platform (CPD) bekannt. Sie schafft eine umfassende Kundensicht. Die Segmentierung der Kundenprofile und die Bereitstellung der entsprechenden Segmente und Daten sind die Kernfunktionen von Customer Data Platforms (CDP). Je nach Softwareanbieter kommen besondere Stärken hinzu. Zum Beispiel in der Analyse und Wiedergabe von Drittsystemen oder in der freien Konfiguration von sogenannten Event-Systemen, die auf Basis von Website-Interaktionen Daten aus dem CDP in Echtzeit zurückspielen.

Data Delivery - die richtigen Daten in den richtigen Systemen zur richtigen Zeit

Daten haben einen Wert, wenn sie verarbeitet und weitergegeben werden. Die Disziplin kann in verschiedene Aspekte unterteilt werden:

Datenaustausch mit Kunden - Dies betrifft den Austausch von Artikelstammdaten sowie die Auftragsanbahnung und -bearbeitung. Entscheidend ist dabei, in welchem Intervall die Daten ausgetauscht werden und in welchem Format die Daten übermittelt werden.
Datenaustausch mit Marktplätzen und Verkaufsplattformen: Hier geht es um den Austausch und die Verarbeitung von Artikel- und Kundenstamm- und Transaktionsdaten. Hier spielt auch die Data Governance eine besondere Rolle, da es sich um geschäftskritische Daten handelt.
Datenaustausch mit Lieferanten: Hier geht es um den Austausch mit Lieferanten von Rohstoffen und Komponenten. Auch hier sind die Art der Daten und der Zweck des Datenaustausches entscheidend.
Datenaustausch innerhalb des Unternehmens: Hier geht es um interne Prozesse wie Buchhaltung, Personalwesen, Beschaffung usw. Entscheidend sind hier die Art der Daten, der Zweck der Daten und die Häufigkeit des Datenaustauschs.

Datenmanagement Beratung - Vorgehensmodell für professionelles Datenmanagement

Mithilfe unserer Experten erhalten Sie einen Überblick über den aktuellen Stand Ihrer Datenverwaltung und darüber, was getan werden muss, um sie zu verbessern. Wir beraten Sie über die besten Verfahren und Instrumente für eine effiziente Datenverwaltung. Unsere Berater geben auch Empfehlungen zu deren Umsetzung. Als Ergebnis erhalten Sie einen Überblick über den Reifegrad des Datenmanagements in Ihrem Unternehmen. So können Sie zukünftige Entwicklungen und Erweiterungen Ihrer digitalen Aktivitäten planen. Das Datenmanagement spielt bei vielen unserer Lösungen, wie z.B. bei der Auswahl von Softwaresystemen, der Geschäftsprozessoptimierung z.B. Lean Management Beratung eine wesentliche Rolle.

Einführung / Konzepte

Am Anfang eines jeden Datenmanagementprojekts steht eine konzeptionelle Phase, in der eine Frage oder ein Problem definiert wird. Dies beginnt in der Regel mit einem Brainstorming und mündet im Idealfall in einer möglichst präzisen Problembeschreibung, anhand derer wir entscheiden, welche Art von Daten zur Beantwortung der Frage überhaupt notwendig ist.

Überblick zu Datenhaltung und Datenerhebung

Wenn das Problem klar umrissen ist, können geeignete Datenquellen gezielt ermittelt, bewertet und ausgewählt werden. Einerseits spielen die Relevanz des Inhalts, die vermutete oder sogar geprüfte Qualität der Daten und andere Faktoren wie Verfügbarkeit und Kosten eine relevante Rolle.

Nach der Auswahl der richtigen Datenquellen müssen als Nächstes die Daten gesammelt werden. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, dies zu erreichen. Je nach Format der Daten können Data-Mining-Tools eingesetzt werden. Die Erhebung von Primärdaten (z.B. Nutzerbefragungen, Research) ist kostspielig, aber wenn Sie auf den Prozess der Datenerhebung achten, können Sie bessere Ergebnisse erzielen. Wir kennen geeignete Konzepte und den richtigen Freelancer oder Consultant für Datenmanagement in dieser operativen Ausprägung.

Check Datenqualität und Datenbereinigung

Die Datenqualität sollte von Beginn der Datenerhebung an überwacht werden. Dabei sollten immer mehrere Indikatoren simultan betrachtet werden, die möglichst viele Bestimmungsfaktoren von Datenqualität (z.B. Vollständigkeit, Konsistenz) abbilden. Leider unterliegt der Generierungsprozess oder Teile dessen häufig nicht der eigenen Kontrolle. Spätestens bevor die eigentliche Analyse beginnt, muss zunächst die Datenqualität bewertet werden, um gegebenenfalls Abhilfe schaffen zu können. Bevor die Daten für die Erstellung von Modellen verwendet werden können, müssen sie richtig aufbereitet werden. Viele Data Scientists glauben, dass diese Aufgabe einen großen Teil ihrer Arbeit ausmacht. Daten, insbesondere wenn sie aus mehreren Quellen kombiniert werden, müssen standardisiert werden (z. B. einheitlich formatierte Daten). Die Etablierung einer sogenannten "Data-Pipeline" ermöglicht zumindest eine weitgehende Automatisierung einiger der oben genannten Schritte, was zu erheblichen Zeit- und Arbeitseinsparungen im Projektverlauf führen kann.

Wir kennen die richtigen Data Scientists für diese anspruchsvollen Bereiche des Datenmanagements.

Modellierung und Analyse inkl. Schlussfolgerungen

Bei einer guten Modellierung geht es nicht nur darum, gute Vorhersagen zu treffen. Es geht darum, dies mit hoher Genauigkeit zu tun. Wenn es beispielsweise darum geht, Erkenntnisse aus den Ergebnissen eines Modells abzuleiten, müssen die Ergebnisse im Hinblick auf die ursprüngliche Fragestellung im Kontext des Projekts und darüber hinaus angemessen interpretiert werden.

Als Ergebnis erhalten Sie einen klaren Überblick über den Reifegrad und die empfohlenen Maßnahmen für Ihr Datenmanagement. Kostenschätzungen und potenzielle Einsparungen. Das bedeutet, dass Sie gut gerüstet sind, um Ihre digitalen Aktivitäten zu entwickeln und auszubauen.

Die Beratungsfelder von Beyond E-Commerce in der Übersicht: