Der Wechsel von einem physischen zu einem digitalen Geschäft kann Einzelhandelsunternehmen enorme Möglichkeiten eröffnen. Denn in einem digitalen Geschäft können Unternehmen jeden Klick der Kunden verfolgen, wenn sie nach Produkten suchen, auf Empfehlungen klicken, individuelle Angebote erkunden, sich mit Produktfeedback befassen, ihre Einkäufe abschließen oder ihre digitalen Einkaufswagen abbrechen. Ein E-Commerce-Unternehmen kann jedoch nur dann erfolgreich sein, wenn es über robuste Analyseprozesse und die richtigen Tools verfügt, um Milliarden dieser täglichen datengesteuerten Ereignisse zu durchforsten und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Teams und Prozesse
Organisatorisch haben viele E-Commerce-Unternehmen eine Struktur, in der Dateningenieure und Geschäftsanalysten zusammenarbeiten, um Datenpipelines aufzubauen und zu pflegen.
Traditionell identifizierten Unternehmensanalysten Rohdatenquellen, relevante Datenfelder und den Endzustand, der für Analysen benötigt wurde. Die Dateningenieure haben dann herausgefunden, wie die Rohdaten aus den vorgelagerten Quellen repliziert werden müssen, wie oft sie eingespeist werden sollten und welche Art von Umwandlungen an diesen Daten vorgenommen werden müssen. Sie mussten auch alle benutzerdefinierten Daten berücksichtigen, die ein Analyst über Excel/CSV-Dateien hochladen wollte. Diese Abhängigkeit von Dateningenieuren bedeutete, dass jedes Mal, wenn ein Analyst eine neue Datenquelle hinzufügen, Felder hinzufügen oder entfernen oder Datenumwandlungen ändern wollte, die Bearbeitung langsam war und wichtige Geschäftseinblicke verzögert wurden.
Um die Agilität des Unternehmens zu verbessern und die Geschäftsanalysten in die Lage zu versetzen, die benötigten Erkenntnisse zu gewinnen, gehen die Teams zu einem Modell über, bei dem die Geschäftsanalysten die Geschäftslogik besitzen und befugt sind, so viel wie möglich selbst zu implementieren, während die Dateningenieure den Analysestack entwerfen und aufbauen, die Komplexität implementieren und verwalten, die Leistung optimieren und für Governance sorgen.
Technologien und Werkzeuge
Ein weiterer Bereich, der die Analyse in E-Commerce-Unternehmen stark vorantreibt, sind Cloud Data Warehouses. Cloud-Data-Warehouses wie Amazon Redshift und Snowflake haben es selbst kleinen E-Commerce-Unternehmen ermöglicht, zu florieren, indem sie ihnen bei der Verarbeitung großer Datenmengen ohne Vorlaufkosten helfen. Dies wiederum ermöglicht es ihnen, ihre Kunden besser zu verstehen und das Kundenerlebnis zu optimieren und kontinuierlich zu verbessern. Datenteams in E-Commerce-Unternehmen haben Fachwissen bei der Verwaltung von Data Warehouses und der Unterstützung der Visualisierungsebene mit Anwendungen wie Tableau und Looker entwickelt, aber das Laden von Daten in das Data Warehouse ist aufgrund der wachsenden Anzahl von Anwendungen und Datenquellen, der Vielfalt der Datenformate und der Brüchigkeit von Code/SQL, der die Datenaufnahme unterstützt, immer noch eine Herausforderung.
Um das komplexe Problem des effizienten Ladens von Daten in das Data Warehouse zu bewältigen, benötigen Unternehmen ein robusteres Datenladetool, das Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen wie SaaS-Anwendungen und Datenbanken verschieben kann, ohne dass Code oder SQL geschrieben werden muss, damit mehr Mitarbeiter in einem Unternehmen diese Pipelines erstellen und pflegen können.
Schnelles, codefreies Laden von Daten aus Salesforce und Cloud-Datenbanken
SnapLogic Fast Data Loader ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen, Daten aus Salesforce und Cloud-basierten Datenbanken wie Oracle und Microsoft SQL Server mit nur wenigen Klicks zu laden. Sie können problemlos Kundenprofile, Käufe und Verkaufsinteraktionen aus Salesforce laden. Darüber hinaus können Sie Daten hinzufügen, z. B. personalisierte Angebote für Kunden und die Reaktion der Kunden auf diese Angebote, damit Sie vorhersagen können, welche Produkte und Angebote am ehesten Anklang finden und erfolgreich sind.
Da kein Code oder SQL geschrieben werden muss, kann jeder Unternehmensanalyst die benötigten Daten in sein bevorzugtes Cloud-Data-Warehouse laden, egal ob es sich um Amazon Redshift oder Snowflake handelt, so dass sich die IT-Abteilung auf die wertschöpfende Arbeit konzentrieren kann. Die IT-Abteilung kann sich von allen Datenladeaufgaben befreien und die Geschäftsanalysten befähigen, die Geschäftslogik selbst zu implementieren. Fast Data Loader wird von der SnapLogic Intelligent Integration Platform unterstützt, die die Parallelität nutzt, um Millionen von Datenzeilen in nur wenigen Stunden zu laden.
Mit SnapLogic Fast Data Loader können Sie:
- Geben Sie die Tabellen oder Objekte an, die Sie hochladen möchten
- Replizieren Sie Schema und Daten nahtlos in Ihr Cloud Data Warehouse
- Verfolgen Sie historische Daten mit nur einem Klick
- Schnelles Laden inkrementeller Daten nach dem ersten Massenladen
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