Einheitliche Einzelhandelsanalytik
Integration von Online- und Offline-Verkaufsdaten
Primäre Herausforderung: Das Modeeinzelhandelsunternehmen kämpfte mit separaten Datensystemen. Sie hatten getrennte Systeme für ihre Online-Shop-Daten und ihre Einzelhandelsdaten, einschließlich der Point-of-Sale-Transaktionen. Sie benötigten eine Business-Intelligence-Lösung, um sowohl Online- als auch Offline-Daten in einem Data Warehouse zu zentralisieren, was umfassendes Reporting und Vergleichbarkeit ermöglicht.
Primäre Herausforderung: Das Modeeinzelhandelsunternehmen kämpfte mit separaten Datensystemen. Sie hatten getrennte Systeme für ihre Online-Shop-Daten und ihre Einzelhandelsdaten, einschließlich der Point-of-Sale-Transaktionen. Sie benötigten eine Business-Intelligence-Lösung, um sowohl Online- als auch Offline-Daten in einem Data Warehouse zu zentralisieren, was umfassendes Reporting und Vergleichbarkeit ermöglicht.
Branche
Einzelhandel / E-Commerce
Unternehmensgröße
> 16.000 Mitarbeiter
Kunde
Peek & Cloppenburg
Beteiligte Datenquellen
Kampagnenverwaltungsdaten
Online-Sitzungsverfolgungsdaten
Treueprogramm-Daten
Kassendaten (POS)
Kundendatenmanagementplattform
Produktdaten
Online-Transaktionsdaten
Lagerbestand und Erfüllungsstatusdaten
Werbe- und Kampagnenverwaltungsdaten
Unser Ansatz
Wir unterstützten das CRM-Analyse-Team bei der Erstellung eines zentralen Datenbestands, in dem das Kundenverhalten umfassend analysiert werden konnte. Dies umfasste:
Integration verschiedener Datenquellen in ein zentrales System
Erstellung eines geeigneten Datenmodells für deren Customer Intelligence-Abteilung
Unsere Arbeit ermöglichte es dem Unternehmen:
Den Kundenlebenszykluswert, den durchschnittlichen Bestellwert, die Bestellbindung und die Kohortenanalyse zu analysieren
Die Leistung verschiedener Kampagnen zu bewerten, sowohl online (z.B. Newsletter) als auch offline (z.B. physische Post)
Ihre Kundendaten zu segmentieren, um Upsell-Möglichkeiten zu identifizieren und Verhaltensmuster abzuleiten
Wir unterstützten das CRM-Analyse-Team bei der Erstellung eines zentralen Datenbestands, in dem das Kundenverhalten umfassend analysiert werden konnte. Dies umfasste:
Integration verschiedener Datenquellen in ein zentrales System
Erstellung eines geeigneten Datenmodells für deren Customer Intelligence-Abteilung
Unsere Arbeit ermöglichte es dem Unternehmen:
Den Kundenlebenszykluswert, den durchschnittlichen Bestellwert, die Bestellbindung und die Kohortenanalyse zu analysieren
Die Leistung verschiedener Kampagnen zu bewerten, sowohl online (z.B. Newsletter) als auch offline (z.B. physische Post)
Ihre Kundendaten zu segmentieren, um Upsell-Möglichkeiten zu identifizieren und Verhaltensmuster abzuleiten
Ergebnis
Die Integration von Online- und Offline-Transaktionsdaten bot einen einheitlichen Überblick über das gesamte Unternehmen und überwand die Silos. Dieser einheitliche Überblick ermöglichte genauere und umfassendere Berichterstattung und Analysen.
Die Integration von Online- und Offline-Transaktionsdaten bot einen einheitlichen Überblick über das gesamte Unternehmen und überwand die Silos. Dieser einheitliche Überblick ermöglichte genauere und umfassendere Berichterstattung und Analysen.
Kollaborativer Prozess
Das Projekt umfasste mehrere Abteilungen, jede mit wertvollen Erkenntnissen und etablierten Prozessen. Unser Ansatz legte den Schwerpunkt auf offene Kommunikation und Zusammenarbeit. Wir arbeiteten eng mit den Stakeholdern zusammen, um ihre einzigartigen Bedürfnisse und Perspektiven zu verstehen, und stellten sicher, dass das neue System ihre Arbeitsabläufe verbessert, statt sie zu stören. Indem wir die Vorteile des integrierten Systems demonstrierten und Bedenken proaktiv ansprachen, förderten wir ein Gefühl der gemeinsamen Verantwortung für den Erfolg des Projekts.
Das Projekt umfasste mehrere Abteilungen, jede mit wertvollen Erkenntnissen und etablierten Prozessen. Unser Ansatz legte den Schwerpunkt auf offene Kommunikation und Zusammenarbeit. Wir arbeiteten eng mit den Stakeholdern zusammen, um ihre einzigartigen Bedürfnisse und Perspektiven zu verstehen, und stellten sicher, dass das neue System ihre Arbeitsabläufe verbessert, statt sie zu stören. Indem wir die Vorteile des integrierten Systems demonstrierten und Bedenken proaktiv ansprachen, förderten wir ein Gefühl der gemeinsamen Verantwortung für den Erfolg des Projekts.
Wesentliche Vorteile
- Einheitliche Sicht auf Kundendaten über Online- und Offline-Kanäle hinweg
- Erweiterte Fähigkeit zur Analyse von Kundenverhalten und Kampagnenleistung
- Verbesserte datenbasierte Entscheidungsfähigkeiten
- Abbau von Datensilos, was zu einer besseren bereichsübergreifenden Zusammenarbeit führte
Einheitliche Sicht auf Kundendaten über Online- und Offline-Kanäle hinweg
Verbesserte Fähigkeit zur Analyse des Kundenverhaltens und der Kampagnenleistung
Verbesserte datengetriebene Entscheidungsfindungsfähigkeiten
Abbau von Datensilos, was zu besserer Abteilungsübergreifender Zusammenarbeit führte
Andere Projekte
Andere Projekte
Andere Projekte
Die Lösung des Problems der zeitaufwändigen manuellen Datenerfassung führte zu einer effizienten und automatisierten bereichsübergreifenden Berichterstattung.
Die Lösung des Problems der zeitaufwändigen manuellen Datenerfassung führte zu einer effizienten und automatisierten bereichsübergreifenden Berichterstattung.
Die Lösung des Problems der zeitaufwändigen manuellen Datenerfassung führte zu einer effizienten und automatisierten bereichsübergreifenden Berichterstattung.
Die uneinheitliche Nutzung von Power BI in ein kohärentes, best-practice-orientiertes Berichtswesen zu verwandeln, das Teams in verschiedenen Abteilungen stärkt.
Die uneinheitliche Nutzung von Power BI in ein kohärentes, best-practice-orientiertes Berichtswesen zu verwandeln, das Teams in verschiedenen Abteilungen stärkt.
Die uneinheitliche Nutzung von Power BI in ein kohärentes, best-practice-orientiertes Berichtswesen zu verwandeln, das Teams in verschiedenen Abteilungen stärkt.
© 2025 CaseWhen Consulting
© 2025 CaseWhen Consulting
© 2025 CaseWhen Consulting
© 2025 CaseWhen Consulting
© 2025 CaseWhen Consulting
© 2025 CaseWhen Consulting