Advanced Analytics im E-Commerce So kommt Netrada

Transcription

Advanced Analytics im E-Commerce
So kommt Netrada seinen Kunden näher
IBM Performance 2012 │ Darmstadt, November 2012
Agenda
1
Netrada? Nie gehört…
2
Was ist eigentlich Advanced Analytics?
3
E-Commerce-Dienstleistungen: Geschäftsmodell und Ableitungen
4
Online-Marketing, die neue BI-Spielwiese
5
Advanced Analytics @ Netrada
16.11.2012
Advanced Analytics im E-Commerce │ November 2012
Steria Mummert Consulting
2
Agenda
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3
Mehr als 15 Jahre Leadership in E-Commerce Full-Service-Lösungen
GLOBAL REACH
NETRADA Fakten
ROW-Shops für 156 Länder
NORDAMERIKA
Europa: >1.800 Mitarbeiter
USA: >800 Mitarbeiter
EUROPA
RUSSLAND
Online-Shops für 28 Marken in
~25 Ländern in 15 Sprachen
Jährlich ~2 Mrd. EUR
Auftragsvolumen
CHINA
Bis zu 160.000 Sendungen pro
Tag
ca. 200.000 qm Lagerfläche
(EU + USA)
NETRADA Globale Referenzen
EUROPA
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USA
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Agenda
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“[Advanced analytics is] … an umbrella term for analytic techniques and tool types based on predictive
analytics, data mining, statistical analysis, or complex SQL – sometimes natural language processing
and artificial intelligence, as well.” – Philip Russom, 2011
What should we do?
Decision Support
What will happen?
Predictive Analytics
Why did it happen?
Data Mining, Statistical
Analysis
What is happening?
Monitoring
What happened?
Reporting
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Typischerweise umschreibt „Advanced
Analytics“ die Erkundung zuvor
unbekannter, fachlicher Fakten und
Zusammenhänge sowie die
Zukunftsprognose durch offene Analysen
in großen, ggf. nicht spezifisch
modellierten Datenbeständen.
6
Die 80/20-Regel kippt in den Datenauswertungen zugunsten von Analysen
Advanced Analytics
• Management benötigt Erkenntnisse
• Anwenderkreis erweitert sich über Spezialisten hinaus
• Anwendungsfälle über Kernprozesse hinaus
• BIG DATA steht für Analysen zur Verfügung
Ad-hoc Reporting & OLAP
• Anwenderseitige Freiheitsgrade auf Basis von
Self Service BI
Standard Reporting
• Auf analytischen Erkenntnissen beruhende
Informationsbereitstellung
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Aus Advanced Analytics resultierende Herausforderungen
Zeitnahe Analyse,
ggf. in Echtzeit
(Regelmäßiger)
Transfer von
Analyseergebnissen
in das DWH
Analyse sehr großer
Datenvolumina
ADVANCED
ANALYTICS
Kurzfristige ad-hoc
Integration neuer
Datenquellen
Analysebestand mit
reichhaltigen
Detailinformationen
Analyse polystrukturierter Daten
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Netrada: E-Commerce in den Bereichen Fashion, Beauty und Lifestyle
Konzeptionelle Erstberatung, Planungsprozess & fortlaufende Kundenbetreuung
ONLINE-SHOP
DATA
IMPLEMENTATION
DIGITAL
IMAGING
PERFORMANCE
MANAGEMENT
CONTENT
MANAGEMENT
LOGISTICS
CUSTOMER
SERVICE
FINANCIAL
SERVICES
360 -Reporting durch die gesamte Wertschöpfungskette
Performance Management: Echtzeitanalyse und Optimierung
Implementation
Operation
Permanente
Weiterentwicklung
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Vollständige
Integration
SOA-basierte
Middleware
Fashion Studios
In-house
Post Production
Shop
Optimierung
Produktbezogen
Merchandising
Strategie
Nichtproduktbezogen
Lagerhaltung
Telefonie
Versand
E-Mail
Risiko- &
ZahlungsMgmt.
Retourenverarbeitung
Marketing
Strategie
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Mandantenerfolg und Kostenmanagement sind kritisch für die Profitabilität
160.000
Sendungen pro Tag
140.000
Interne
Kosten
MandantenUmsätze
120,000*
Internationale
Expansion
80,000
65,000
40,000
Neue Mandanten
Wachstum
BestandsMandanten
− Anzahl Aufträge
− Durchschnittlicher
Auftragswert
25,500
17,500
LogistikOptimierung
SLA-Einhaltung
Fraud Prevention
InkassoVermeidung
RetourenMinimierung
9,400
5,050
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
* Gesamtzahl für Europa und USA seit 2010
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Im E-Commerce übernimmt der Shop die Rolle des Einzelhändlers
•
Ein guter Einzelhändler kennt seine Kunden
•
Er weiß, was sie mögen und was nicht
•
Er kennt Gewohnheiten und Lebensumstände
•
Er empfiehlt Produkte auf Basis von Erfahrung
•
Er gibt Kaufanreize durch Rabatte u.ä.
•
Daten über den Kunden und Kaufhistorien ersetzen
im Webshop das Wissen des Einzelhändlers
•
Die Nutzung der Daten und Modelle muss in Realtime
erfolgen (nicht die Modellgenerierung!)
•
Das Web und soziale Netze ermöglichen
Zusatzinformationen auf Basis von Feedback anderer
Kunden
•
Klassische Versandhändler haben diese Prinzipien
weniger gut umgesetzt als neue E-CommerceUnternehmen
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Mit dem Data Warehouse wird der kundenzentrierte Shop möglich
Analytical CRM: Next best offer,
Cross-/Up-Selling, customer
value, customer lifecycle
DATA
WAREHOUSE
Online Marketing: Automatic Bid
Management, (Micro-)Campaign
Management, Customer journey
CPM: Planning, Monitoring,
Forecasting, Active Warehousing,
product value, client value
Das Kundengedächtnis des Shops liegt im Data Warehouse. Die Integration zwischen
den Systemen wird verglichen mit Reporting-Anwendungen deutlich gesteigert.
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BI-Unterstützung für die Erfolgsfaktoren unserer Mandanten
Netrada verfügt als Europas größter Fashion-E-Commerce-Dienstleister
über die umfassendste Sammlung von Kundendaten in der Branche.
Mit Erlaubnis der Mandanten können übergreifende Modelle
und Benchmarks auf anonymisierten Daten erstellt werden.
Sortiment
Schnelle
Lieferung
Preis
SHOPERFOLG
Marke
Service
(Online-)
Marketing
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Agenda
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Online Marketing: Viele Kanäle und Kennzahlen, was macht Sinn?
SEO
Newsletter
Affiliate Marketing
SEM
Social Media
Product search engines
CTR
CPO
Pull marketing
CLV
Push marketing
Display
AIDA
Adwords
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CPC
Linkbuilding
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Sales Funnel: Traffic ohne Conversion ist eine teure Fehlsteuerung
VISITS
SOURCES OF TRAFFIC
MARKETING
Planung, Steuerung, Optimierung
BROWSE
LANDING PAGES
MERCHANDISING
VIEW
PRODUCT DETAIL PAGE
Category Management, Site Search Optimization,
On-Site Merchandising (Banner, Promotions)
ADD
ACTION: ADD TO CART
PRODUKTENTWICKLUNG
CART OVERVIEW
Produktentwicklung ist dafür verantwortlich neue und
verbesserte Site-Funktionalitäten zu liefern, um dadurch
das Kundenerlebnis zu verbessern
ENTRY CHECK-OUT
ADDRESS STEP
PAYMENT STEP
ORDER REVIEW
THANK YOU PAGE
RETURNS
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MERCHANDISING
Analyse und Reduzierung der Retourenrate
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Main agents and activities in online advertising
Product
Money
View, click, buy
Customers
Ad
Publishers
Delivers impressions
and ads
Advertiser
(Merchant)
Marketing spend
Content+Ads
Ad
network
Marketing
agency
Tracking and monitoring
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What‘s my marketing budget or do I even need one?
The evolution of marketing philosophy
Customer lifetime value (CLV)-based strategy
Maximize the net present value of the cash flows attributed to the a customer
Greater emphasis on customer service and long-term customer satisfaction
Precondtion is a well-worked business intelligence and CRM system
Some companies have begun to implement CLV-based marketing strategy (high
demand on IT and BI)
Cost per order (CPO)-based strategy
Based on each time a sale is made
Maximize the ROI and short term success of marketing campaign
Foundation and most popular metric of performance makreting
Budget-based strategy
Based on marketing goals, strategies and plans
Traditonal managerial tool of marketing
Marketing as a cost item and non performance-based
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Overview of online marketing channels
Marketing channels
Channel examples
Search engine marketing
(SEM)
Sponsored ads on Google, Bing, Yahoo & search
networks(e.g. eBay, Amazon, AOL, MSN)
Search engine optimization
(SEO)
Natural search results on Google, Bing, Yahoo &
Universal Search (e.g. Images, Map)
Affiliate marketing
Big portals (GMX.de), coupon and deals sites and
fashion aggregators (Stylefruits)
Display advertising
Display ads on premium portals, in social networks
and retargeting networks
Email marketing
Email lists from existing users, third party providers
or opt-in subscribers
Direct visits
Direct visits may from return visitors or offline
campaigns
Portals
Consumer review, comparative shopping sites
Social media
Paid or unpaid ads on Twitter, Google+, Facebook &
Co.
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Basic Webtracking: On-Site tracking
If the Webtracking pixel on the page is loaded, following happens:
1.
by JavaScript or image (if JavaScript is enabled), data is transmitted to Webtrekk
2.
the visitor gets two cookies (one session- and one ever-cookie) with an unique ID. So it is possible
to identify the visitor during a session or later when he/she comes back.
Note: all data storage is completely up to the German data protection regulations. It is not possible to draw any conclusions
on one individual users.
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Tracking - Current developments
Analyzing the customer journey
Touch point analysis
A-I-D-A analysis and channel interactions
Questions asked: how many touchpoints until an order is placed? How many
days until the order is placed? Which channel had the most impact on customer?
Attribution modelling
Evaluation and definition of attribution to the different channels
Question asked: which channel „gets“ the sale?
„Last click“ vs. all channels get same share of attribution vs. other models
Web Analytics implementation & channel flagging
Basic fundament of customer journey analysis is a valid implementation of
tracking & flagging (ongoing process)
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Customer journey: Which channel contributes how much?
Stage 1 – Analysis of
customer touch points
Phase 2 – Attribution
modeling
Phase 3 – Reporting and
budget allocation based
on customer journey
Display =
CPO xx%
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Customer journey: Example results
Direct
Paid search
Organic search
Display
This example of Multi-Channel-Conversion-Report shows the overlap among online
marketing channels
Source: NETRADA demo data
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Display (Banner) marketing --- an overview of which companies do what in
the display marketing space with LUMAscape
Display marketing ecosystem is highly complicated and hard to understand
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Retargeting --- illustration of site targeting
Banner ad
Click
Exit shop
and visit
other website
Retargeting
Banner ad
Retargeting or site retargeting means to display relevant banners to previous online shop visitors
across the internet in order to guide them back and finally make a purchase
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Email Marketing – Direct contact with known customers
Newsletter
Main Email marketing tool
Frequency?
Do i send newsletters twice a week? Monthly? Testing… it depends on type
of brand, change frequency of products, etc
Transactional Emails
Auto-Mailings
Very important for customer trust
Create Auto-Mailing functions for:
EMAIL MARKETING
E.g. Confirmation in order process
Restock information
Cross selling can be implemented
Favorite brands (new items from X)
CRM Mailings
Mails like customer reactivation
Cross selling can be
implemented, special sales, etc.
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Display, Affiliate and Search engine marketing –
Classical media buying vs. real time bidding
Recommendations
Classical Media Buying
Real Time Bidding
Media planer develops a list of websites for
adverstising and buy ad inventory from
publishers directly
Keywords for SEM can be generated
automatically from product catalogues or
websites (crawlers)
Media sellers and buyers negotiate media
price directly
Live auction happens for every impression
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Automated ad transaction
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Agenda
1
2
3
4
5
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Advanced Analytics - Grobe Facharchitektur
Customer journey
Customer identification
Webtracking
Order history
Offline purchase history
Service center contacts
Returns
Reclamations
Payments
Collections
Bans
Credit ratings
Loyalty program data
External Data
Online marketing budget
Online marketing results
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ADVANCED
ANALYTICS
Segmentation
Target groups
Customer value
Warehouse treatment
Service treatment
Shop treatment
Shop personalization
Recommendations
Automatic decision rules
Channel mix
SEM Search phrase bids
Display Marketing bids
Campaign definitions
Newsletter personalization
Cross- and Up-Selling
Churn prevention
Customer reactivation
30
Pragmatische Prioritäten angesichts der Vielfalt der Analyse-Möglichkeiten
Analytische Kraft fokussieren:
Non-Visitors
Visitors / Bounces
• Minimax-Prinzip: Maximaler Nutzen
bei minimalem Aufwand
• Bestandskunden vor Neukunden
Buyers
• Eigene Daten vor Fremddaten
ReBuyers
• Strukturierte Daten vor
Unstrukturierten
• Bekannte Zusammenhänge vor
Vermuteten
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Die Architektur unterstützt Analysen auf Basis von Self Service Funktionen
im Frontend und Analytical Sandboxes
Reporting & Analytics
Shop System
Advanced Analytics
Data Marts
Core Data Warehouse
Analytical Sandbox
Operational
Data Store
Standardberichte
Self Service Funktionalitäten
Analyse-Tools
Einbettung analytischer Modelle in operative
Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung
Feingranulare Daten in Marts
Dedizierte Prototyping- und Analyse-Umgebung
(integriert externe und near-realtime Daten)
Atomare, historisierte Daten
Near-realtime Daten
In-Database Analytics
Industrialisierte Datenversorgung auf Basis eines
Standard-ETL-Frameworks
Staging Area
Netrada’s Source Data Systems
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External Systems
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Die fachseitige Einbettung der BI-Organisation ist Garant für den fachlichen
Mehrwert der Analysen
Anspruch an Netrada‘s BI-Organisation
Tiefgreifendes Wissen um die spezifischen
Fachlichkeiten.
Konsolidierung der historisch gewachsenen
Definitionen und Strukturen.
Sicherstellung der Qualität in Datenbewirtschaftung
und Auswertungen.
Expertise in Advanced Analytics (Data Scientists).
Agile Entwicklungsmethoden unterstützen iterativen
Erkenntnisgewinn und dessen Abbildung in BIAnwendungen und Entwcheidungsprozessen.
Plattform
Provider
niedrig
hoch
Eine Organisationseinheit als Ansprechpartner aller
internen und externen BI-Nutzer für alle
Informationsbedürfnisse.
Fertigungstiefe BI
Competence
Center
Business
Service
Provider
niedrig
hoch
Full Service
Provider
NETRADA
BI-Team
Geschäftsnähe
Klesse/Schmaltz:
Organisationsformen für die Informationslogistik (2008)
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THANK YOU FOR YOUR ATTENTION
Silvio Bergmann, Director BI, NETRADA Europe GmbH
Alte Ricklinger Straße 59-61, 30823 Garbsen, [email protected]
Volker Oßendoth, Principal Consultant BI, Steria Mummert Consulting AG
Derendorfer Allee 33, 40476 Düsseldorf, [email protected]

Advanced Analytics im E-Commerce So kommt Netrada

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