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Mit Echtzeit Data Mining den E-Commerce optimieren

© b2blog.de | veröffentlicht: Mittwoch, 23. März 2016

Wir befinden uns im Zeitalter der Digitalisierung, in dem das Thema Big Data in sämtlichen Branchen zunehmend an Bedeutung gewinnt. Die Welt der Daten wird immer komplexer und die Datenberge werden immer größer – dies betrifft vor allem den Online-Handel. Denn das Geschäft im Internet wächst rasant. Immer mehr Bestellungen sowie kontinuierlich wachsende Produktsortimente, die online angeboten werden, produzieren immer mehr Daten. Die riesigen Datenvolumina, die aus Posts, Tweets oder auch Einkaufsverläufen entstehen, sind unstrukturiert und so erst einmal unbrauchbar. Die Kunst besteht nun darin, die Daten aufzubereiten, zu strukturieren, in Datenbanken zu speichern und anschließend innerhalb kürzester Zeit zu analysieren – dieser Vorgang wird im Fachjargon als Echtzeit Data Mining bezeichnet. Aus den Analysen lassen sich schließlich wichtige Erkenntnisse für den Erfolg eines Webshops oder einer Webseite ziehen sowie Trends erkennen.

Geschäftserfolg mit Datenanalyse in Echtzeit

Viele Webseitenbetreiber nutzen die vorhandenen Daten nicht effektiv oder kämpfen mit Datenüberlastung. Andere erkennen zwar den Mehrwert der Daten, können diesen aber nicht für den eigenen Erfolg nutzen. Umso wichtiger ist es, dass Data Mining in den Vordergrund rückt. Die effiziente Analyse von Big Data kann zu einem durchschlagenden Erfolg verhelfen. Denn wer Big Data nicht nur sammelt, sondern auch gewinnbringend analysiert, kann diese für den eigenen Geschäftserfolg nutzen und ist langfristig dem Wettbewerb einen Schritt voraus. Dank professioneller Big Data Analysen können Webseitenbetreiber in Echtzeit reagieren, frühzeitig Risiken erkennen und ihre Kunden stets im Blick behalten. Dies führt Webseiten langfristig zum Erfolg.

Basis: Leistungsstarke Datenbanklösung

Die Datenanalyse bietet eine sichere Entscheidungsbasis für unterschiedlichste Fragestellungen. Die Antworten auf diese Fragen werden mit dem rasant anwachsenden Datenvolumen immer genauer. Voraussetzung hierfür ist eine leistungsfähige Datenbank im Hintergrund – sie sollte skalierbar sein, um auch mit steigenden Datenmengen problemlos mitwachsen zu können. Zudem wird es dadurch möglich, flexibel auf unterschiedliche Kundenanforderungen zu reagieren. Schnelligkeit ist ebenfalls ein wichtiges Kriterium, um Analysen in Echtzeit realisieren zu können. Darüber hinaus ist ein umfassender Support für die Datenbanklösung wichtig, sollte einmal ein Problem auftauchen. Und der Administrationsaufwand für die eigene IT sollte so gering und damit so kostensparend wie möglich sein.
Mit Echtzeit Datenanalyse Trends erkennen
Bei Echtzeit Datenanalysen im E-Commerce Umfeld werden Informationen über das Verhalten von Websitebesuchern erfasst, ausgewertet und als Leistungskennzahlen berechnet. Auch das Kundenverhalten in sozialen Netzwerken oder Verbraucherforen spielt eine wichtige Rolle. Hier äußern sich Kunden über ihre Online-Erfahrungen – sei es positiver oder auch negativer Natur; alle aussagekräftigen Daten zählen. Denn daraus lassen sich im Anschluss entsprechende Maßnahmen ableiten, die, je nach Zielsetzung des Webseiten-Betreibers, zu einer positiven Entwicklung verhelfen. Mit der Big Data Analyse können Webshop-Betreiber beispielsweise schnell auf sich ändernde Kundenbedürfnisse eingehen und das Angebot oder auch laufende Marketingkampagnen anpassen. Zudem lassen sich über die Vielzahl an Produkt- oder Markenurteilen im Netz frühzeitig Trends aufspüren und so die Marketing- oder Produktstrategie innerhalb kürzester Zeit an diese Trends sowie an das Nutzerverhalten anpassen.

Beispiel aus der Praxis: Echtzeit Data Mining bei econda

Ein gutes Beispiel für ein effizientes Echtzeit Data Mining ist das Karlsruher Unternehmen econda, einer der führenden Anbieter von Webanalyse- und Personalisierungslösungen auf dem europäischen Markt. Für seine über 1.000 Kunden aus dem E-Commerce Bereich verarbeitet econda in seinem Frankfurter Rechenzentrum mehrere Terabyte Rohdaten monatlich – Tendenz steigend. Entscheidend für die Analyse-Flexibilität und die Geschwindigkeit des econda-Systems ist die zugrundeliegende Datenbank. Sie stellt ein entscheidendes Element der Web-Controlling-Lösungen dar und ist vergleichbar mit dem Motor eines Formel-1 Wagens. Nur wenn der Motor stark genug ist, kann das Rennauto Höchstleistung bringen und das Rennen gewinnen. Ist der Motor zu schwach, limitiert er die Performance des Rennwagens. Analog dazu ist die Datenbanklösung für High End Web-Analysen ebenfalls ein limitierender Faktor. Ist die Datenbank schwach, wirkt sich dies negativ auf die Geschwindigkeit der Auswertungen aus. Je mehr verschiedene Datenquellen in die Analysen einfließen, desto aussagekräftiger werden diese, bzw. desto mehr verschiedene, flexible Analyse-Möglichkeiten stehen zur Verfügung.

Vorteile des Echtzeit Data Minings

Um dem enormen Datenaufkommen Herr zu werden und aus deren Analyse sinnvolle Schlüsse zu ziehen, setzt econda seit rund fünf Jahren die Datenbanklösung von EXASOL ein. Diese kommt als zentraler Datenspeicher und Analysetool zum Einsatz. Die Rohdatenanalyse sowie die Auswertung komplexer Analysen sind in unter einer Minute möglich. Zudem werden eine hohe Qualität und Tiefe der Analysen sichergestellt. 2014 entwickelte econda ein weiteres Produkt auf EXASOL-Basis, das eine völlig neue Sicht auf Daten ermöglicht. Damit werden Analysen tiefgreifender und erzielen einen höheren Business-Nutzen: Die besucherzentrierte Analyse zählt beispielsweise die Interaktionen pro Besucher, etwa an welchen Produkten (Schuhe, Hosen oder Jacken) er interessiert ist. Mit dem anschließenden Verdichten der Informationen zu bestimmen Verhaltensmustern lassen sich Segmente bilden und Kunden besser erforschen.

Ein Onlineshop-Betreiber vergleicht zum Beispiel die Langzeitwirkung seiner Marketingaktionen. Dabei stellt er fest, dass die Besucher, die am letzten Gewinnspiel teilgenommen haben, eine dreimal höhere Wiederkehrrate und einen doppelt so hohen Umsatz haben als die restlichen Onlineshop-Besucher. Sie stellen sich also als besonders treu und wertvoll heraus. Auch die Besucher, die über Social Media gewonnen wurden, sind deutlich aktiver als die von anderen Kanälen. Auf Basis dieser Erkenntnisse wird der Online-Betreiber wieder verstärkt in Gewinnspiele und Social Media investieren und damit nachweislich die langfristige Kundenbindung stärken. So lässt sich gezielt auf die individuellen Kundenbedürfnisse eingehen, um sich deren Zufriedenheit und vor allem Treue zu sichern, was ein essenzieller Erfolgsfaktor eines Webshops ist.

Fazit

Unternehmen aus der E-Commerce Branche sollten sich unbedingt mit Data Mining beschäftigen und das Potenzial ausschöpfen, das die Echtzeit Big Data Analyse birgt. Die Umsetzung bringt zwar einige Herausforderungen mit sich. Allerdings lassen sich diese mit einer vorausschauenden Planung und der intelligenten Implementierung einer Datenbanklösung problemlos bewältigen. Das Resultat sind zufriedene und treue Kunden, bessere Geschäftsergebnisse und fundierte unternehmerische Entscheidungen. Um im hart umkämpften E-Commerce Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben, zahlt es sich langfristig immer aus, neue Wege zu gehen und die große Chance zu nutzen, die in Big Data Analyse-Lösungen verborgen ist.

Autor: Sean Jackson
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