Maßgeschneidertes Data Warehouse für perfekten Service

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CASE STUDY
Maßgeschneidertes Data Warehouse für perfekten Service
Outfittery ist der erste Online-Einkaufsberater für Männer in Deutschland. Für seine Kunden stellt
das Unternehmen individuelle Outfits zusammen. Dafür müssen nicht nur viele unterschiedliche
Daten gespeichert, sondern auch kurzfristig kombiniert und ausgewertet werden. Für Outfittery
überzeugende Gründe, datavirtuality als Data Warehouse-Lösung einzusetzen.
Outfittery entspricht mit seinem „Curated
Shopping“-Ansatz genau den Bedürfnissen von Convenience-orientierten,
modebewussten Männern: Nachdem die
Kunden auf der Onlineplattform ihren
persönlichen Stil ermittelt haben, stellt
ihnen ein Style-Experte individuelle Outfits zusammen. Diese werden dem Kunden direkt nach Hause geschickt, wo er
sie in Ruhe auswählen kann. Der Kunde
zahlt, was er behält – den Rest sendet er
kostenfrei zurück.
Detaillierte Dokumentation
der Kundenpräferenzen
Um den Kunden einen optimalen Service
zu bieten, muss Outfittery eine Vielzahl
unterschiedlicher Daten sammeln und
auswerten. „Der Datenumfang ist bei
uns im Vergleich zu den traditionellen
Versandhändlern rund dreimal so groß“,
erläutert Anna Kotenko, Business Intelligence Managerin bei Outfittery, die
besonderen Anforderungen. „Zusätzlich
zu den üblichen demografischen Daten
wie Adresse, Zahlungsdaten und Kleidergröße erfassen wir beispielsweise auch,
welche Lieblingsfarben der Kunde hat,
ob er Hemden mit oder ohne Brusttasche
bevorzugt und was sein bevorzugter
Schnitt bei Hosen ist. Damit können wir
eine persönliche Beziehung zum Kunden
herstellen und ihn optimal beraten.“
Von der Reaktion auf eine FacebookAnzeige bis zum Kauf der beworbenen
Kleidung vergehen in der Regel mehrere
Wochen“, erklärt Kotenko.
Manuelle Auswertung zu aufwendig
Die manuelle Datenauswertung durch
die IT-Abteilung und die entsprechende
Aufbereitung in Excel war daher ab einem gewissen Zeitpunkt zu zeitaufwendig und fehleranfällig. Stattdessen
sollte die BI-Abteilung mit einer neuen
DWH-Lösung die unterschiedlichsten
Datenquellen möglichst selbstständig
über das BI-Frontend Tableau auswerten
können. Nach eingehender Recherche
fiel die Wahl auf datavirtuality.
Self Service Data Warehouse
Nach nur wenigen Tagen hatten Anna
Kotenko und ein Kollege datavirtuality
vollständig implementiert. Sie konnten
sofort die ersten Reports für Einkauf, IT,
Finance und Marketing Operations erstellen. Denn sämtliche Datenquellen
sind nun auf einer einheitlichen Plattform
integriert und können Daten auch untereinander austauschen. Kotenko schätzt
den Self-Service-Charakter der Lösung
sehr. „Ein bisschen SQL-Basis-Know-how
reicht. Vor allem weil die Nutzeroberfläche so intuitiv zu bedienen ist“, stellt sie
zufrieden fest. „Mit datavirtuality kann
ich jetzt fast alle Änderungen von Datenquellen alleine umsetzen: Wenn ich
z.B. in salesforce.com bei einem LänderLaunch ein neues Datenfeld integrieren möchte, habe ich das heute in einer
halben Stunde erledigt.“ Das dauere
mit anderen Systemen in der Regel oft
mehrere Stunden oder Tage. „Aber mit
datavirtuality muss ich immer nur die
Felder ‚anfassen’, die sich tatsächlich ändern. Nie den gesamten Prozess.“
Kombination von
unterschiedlichen Datenquellen
Diese Daten werden in der eigenentwickelten, auf PostgreSQL basierenden
Kunden-Datenbank gespeichert. Zusätzlich nutzt Outfittery weitere Datenquellen wie salesforce.com als CRM-System,
ein eigenentwickeltes Bestellsystem, R
für statistische Auswertungen sowie di- Automatische Anpassung an Änderungen
verse Onlinemarketing-Tools (Facebook, Besonders überzeugt ist Kotenko auch
Google AdWords etc.). „Einerseits liegt von der selbstlernenden Struktur von
die besondere Herausforderung in den datavirtuality. „In einem Startup ändern
vielen unterschiedlichen Datenquellen sich die Anforderungen nahezu stündsowie in der rasant wachsenden Daten- lich“. Da ist es besonders hilfreich, dass
Maxigt
Mustermann
menge. Andererseits beschäft
uns datavirtuality diese Änderungen selbstdas zeitverzögerte Kundenverhalten: ständig realisiert und automatisch eine
BARC-Guide Business Intelligence 2015
neue Organisation der gespeicherten
Daten vorschlägt. So kann Outfittery
stets unmittelbar auf Markt- und Systemveränderungen reagieren und sie
sogar antizipieren.
Bestens für die Zukunft gerüstet
Zukünftig sollen weitere Datenquellen
angebunden werden, u.a. das Statistik-Frontend R. Ob sie sich ein Leben
ohne datavirtuality vorstellen könnte?
Kotenko ist skeptisch: „Wenn wir mit
der heutigen Datenlandschaft die Auswertungen wie früher manuell machen
müssten, wäre das nahe am Weltuntergang für uns: Abgesehen von dem enormen Zeitaufwand liefen wir auch Gefahr,
die Kontrolle über unseren Lagerbestand
zu verlieren. Für einen Onlinehändler
ein Schreckensszenario.“
Aber zum Glück gibt es zu dieser Sorge
keinerlei Anlass: „Mit datavirtuality
haben wir nicht nur die perfekte DataWarehouse-Lösung, sondern auch einen
äußerst kompetenten und serviceorientierten Partner an unserer Seite“, zieht
Kotenko ein positives Fazit.
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