Datenintegration in Echtzeit | stores+shops

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In der Praxis bestehen Hürden bei der Verknüpfung von Daten aus unterschiedlichsten Quellen, um datenbasierte Ensctheidungen zu treffen. (Fotolia/hstrongart)

Datenintegration in Echtzeit

Marketingentscheidungen auf Basis von Datenanalysen zu treffen, bringt Vorteile, aber auch Herausforderungen in der Praxis mit sich, besonders bei der Verknüpfung von Informationen aus mehreren On- und Offline-Kanälen.

Datenbasierte Entscheidungen zu treffen bringt Vorteile, in der Praxis bestehen jedoch weiterhin Hürden bei der dafür notwendigen Verknüpfung von Daten aus unterschiedlichsten Quellen. Eine aktuelle Studie von Forbes Insight und SAS zeigt: Mehr als die Hälfte der befragten Führungskräfte weltweit sieht einen Mehrwert von datengetriebener Customer Experience darin, einzelne Kunden gezielter mit auf ihre Bedürfnisse optimierten Informationen und Angeboten ansprechen zu können. Viele Händler scheitern jedoch daran, Informationen kanalübergreifend zum Zeitpunkt der größten Kaufwahrscheinlichkeit bereitzustellen. Datenintegration in Echtzeit auf sämtlichen Kundenkanälen abzubilden, bewerkstelligen laut Studienergebnis lediglich 36 Prozent der Befragten.

Homeshopping – nicht nur zu Hause

GS Home Shopping, internationaler Anbieter für Homeshopping, hatte zur Aufgabe, Informationen aus seinen mehr als 300 Data Warehouses zu integrieren, um sofort auf Ereignisse reagieren zu können. Die Lösung: ein ERP-System. Ziel war es, Datenqualitäten, Implementierungsgeschwindigkeiten, Geschäftseffizienz und Service zu verbessern.

Die Herausforderung vor der Einführung der ERP-Lösung des Software-Anbieters SAS bestand darin, Administration und Analytics zusammenzubringen. Zum Administrationssystem gehören die Bereiche Bestellungen, Vertrieb und Account-Verwaltung – alle werden mit Software unterschiedlicher Anbieter gesteuert. Ähnlich uneinheitlich war die Analytics-Infrastruktur, die unter anderem die Vertriebskanäle Kabel- und Satellitenfernsehen, Telemarketing, Katalog und Online Shopping bedient. Hier gab es eine eigene Datenanalyselösung und eigene Data Warehouses mit einem zu verarbeitenden Volumen von 50.000 bis 60.000 Bestellungen pro Tag.

Aufgrund der höchst disparaten Datenquellen nahm es viel Zeit in Anspruch, die riesigen Datenmengen für die Auswertung zu sammeln und zu extrahieren. Zahlreiche Data-Warehouse-Systeme verhinderten, zeitnah auf Fehlermeldungen reagieren und Probleme lösen zu können. Die neue Lösung soll ein effizientes Datenmanagement bieten. Es galt, relevante Daten für eine große Anzahl analytischer Projekte zeitnah bereitstellen zu können.

Die neue Lösung ermöglicht dem Händler eine Konsolidierung und das Management von Metadaten, um künftig für Skalierbarkeit zu sorgen. Ziel ist es, analytische Fehler zeitnah zu identifizieren und schnell darauf reagieren zu können. Mit der neuen Lösung sorgt GS Homeshopping für maximale Datenintegrität und einen um 30 Prozent niedrigeren Zeitaufwand für „Extraktion, Transformation, Laden“ (ETL)-Anpassung und Automatisierung während regelmäßiger Berechnungszyklen.

Datenbankmarketing soll einen effizienten Kundenservice ermöglichen, zum Beispiel Regeln für die Verteilung von Rabattcoupons über die Dateninfrastruktur bereitstellen. Mitarbeiter können Daten nun eigenständig analysieren.

Fazit

Fundierte Geschäftsentscheidungen setzen analytisches Wissen aus verschiedenen Kanälen und Datenquellen voraus. Für die Zusammenführung unterschiedlicher Daten aus allen Systemen – Customer Relationship Management, Enterprise Resource Planning, Social Media, Website, Vertriebsorganisation oder Callcenter – wird leistungsstarkes Datenmanagement benötigt. Dies ermöglicht eine Gesamtsicht, die unter anderem für eine gezielte Kundenansprache vonnöten ist.

Weitere Informationen: www.sas.com/de

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