Big Data im E-Commerce: Alles, was Sie wissen sollten

Das versteht man unter Big Data 

Big Data ist ein Begriff, der zum einen die immense Menge an Daten beschreibt, die in unserer digitalen Welt generiert werden. Zum anderen versteht man unter Big Data Methoden und Tools, mit denen die Daten sinnvoll ausgewertet werden, damit sie einen möglichst hohen Nutzen bspw. für den Handel haben. Das können Algorithmen sein, die Muster und Zusammenhänge erkennen. Dieses Vorgehen wird auch als Data Mining bezeichnet.

Doug Laney, ein renommierter Informatiker definiert Big Data Anfang der 2000er mit den "3Vs": Volume (Volumen), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt):

• Volume (Masse): Damit beschreibt Laney die enormen Datenmengen, die generiert werden. Für KMU im E-Commerce bedeutet dies die große Menge an Informationen, die durch Transaktionen, Kundeninteraktionen, Website-Besuche und mehr entstehen.
• Velocity (Geschwindigkeit): Die Daten fließen mit hoher Geschwindigkeit und müssen in Echtzeit verarbeitet werden, um relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Im E-Commerce können schnelle Datenströme genutzt werden, um Trends zu erkennen, Lagerbestände zu verwalten und personalisierte Angebote bereitzustellen.
• Variety (Vielfalt): Big Data kommt in verschiedenen Formaten und Strukturen vor, von strukturierten Daten wie Tabellen und Datenbanken bis hin zu unstrukturierten Daten wie Social-Media-Beiträgen und Bildern. Für KMU im E-Commerce bedeutet dies, dass sie nicht nur traditionelle Datenquellen berücksichtigen sollten, sondern auch neue Arten von Daten nutzen können, um ein umfassenderes Bild ihrer Kunden und Märkte zu erhalten.

So sammeln Sie Kundendaten

Für KMU im E-Commerce lohnt sich das Sammeln von Daten über ein ERP-System. Mit dem ERP-System können Sie verschiedene Geschäftsprozesse integrieren und automatisieren, sowie gleichzeitig wertvolle Daten sammeln. Dafür sollten Sie verschiedene Funktionen wie Finanzbuchhaltung, Servicemanagement, Warenwirtschaft  und CRM  in Ihrem ERP-System integriert haben. Das ermöglicht es dem System, Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, zu konsolidieren und in einem zentralen Datenrepository zu speichern.

Außerdem ermöglichen moderne ERP-Systeme wie Haufe X360 die Integration von externen Datenquellen wie Online-Marktplätzen, Zahlungsabwicklungsplattformen und Marketing-Tools. Wenn sie diese externen Daten in ihr ERP-System einbinden, können Sie ein umfassenderes Bild ihrer Geschäftstätigkeit erhalten und wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends und Wettbewerbsanalysen gewinnen.

ERP-Systeme sind flexibel erweiter- und anpassbar. Sie können das ERP-System spezifisch an Ihre Anforderungen anpassen und zusätzlich Datenquellen anbinden. Dadurch können Sie sicherstellen, dass sie relevante und aussagekräftige Daten für Ihre Geschäftsziele sammeln.

Vorteile von Big Data im E-Commerce

Das Sammeln von Daten hat einige Vorteile für den E-Commerce. Im Folgenden finden Sie einige Punkte aufgelistet:

1. Personalisierte Kundeninteraktionen: Durch die Analyse großer Datenmengen können E-Commerce-Unternehmen das Verhalten und die Präferenzen ihrer Kunden besser verstehen. Dies ermöglicht es ihnen, personalisierte Empfehlungen, maßgeschneiderte Angebote und individuelle Marketingkampagnen zu erstellen, die die Kundenbindung und -zufriedenheit erhöhen.
2. Optimierung des Angebots und der Bestandsführung: Big Data-Analysen ermöglichen es E-Commerce-Unternehmen, Trends und Nachfragemuster frühzeitig zu erkennen. Auf dieser Grundlage können sie ihr Produktangebot optimieren, Lagerbestände besser verwalten und sicherstellen, dass sie stets die richtigen Produkte zum richtigen Zeitpunkt anbieten.
3. Verbesserte Benutzererfahrung: Durch die Analyse von Daten über die Interaktionen der Benutzer mit der E-Commerce-Plattform können Unternehmen die Benutzererfahrung kontinuierlich verbessern. Dies umfasst Aspekte wie Website-Design, Navigation, Suchfunktionen und Checkout-Prozesse, um sicherzustellen, dass Kunden eine reibungslose und ansprechende Online-Shopping-Erfahrung haben.
4. Vorhersage von Kundenbedürfnissen: Big Data-Analysen können dazu beitragen, zukünftige Kundenbedürfnisse und -trends vorherzusagen. Indem sie historische Daten analysieren und fortlaufend neue Daten erfassen, können E-Commerce-Unternehmen frühzeitig auf Veränderungen reagieren und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die den sich wandelnden Kundenanforderungen gerecht werden.
5. Betrugsprävention und Sicherheit: Big Data-Analysen spielen auch eine wichtige Rolle bei der Betrugsprävention und der Sicherheit von E-Commerce-Transaktionen. Durch die Überwachung von Transaktionsdaten und das Erkennen von verdächtigen Mustern können Unternehmen potenzielle Betrugsfälle frühzeitig identifizieren und Maßnahmen ergreifen, um ihre Kunden und ihr Unternehmen zu schützen.

Herausforderung im E-Commerce

Für viele KMU birgt die Analyse der großen Datenmengen dennoch einige Herausforderungen.

1. Ressourcenbeschränkungen: KMU verfügen möglicherweise nicht über die gleichen Ressourcen wie große Unternehmen, um in die erforderliche Technologie, Infrastruktur und Fachkenntnisse für die Implementierung und Verwaltung von Big Data-Lösungen zu investieren. Die Kosten für den Aufbau und die Wartung einer robusten Big Data-Infrastruktur können für KMU eine erhebliche Hürde darstellen.
2. Datenschutz und Sicherheit: Die Nutzung von Big Data im E-Commerce erfordert den Umgang mit großen Mengen sensibler Kunden- und Transaktionsdaten. KMU müssen sicherstellen, dass sie angemessene Datenschutz- und Sicherheitsvorkehrungen treffen, um die Vertraulichkeit und Integrität dieser Daten zu gewährleisten. Dies erfordert oft Investitionen in Sicherheitstechnologien und -prozesse, die für KMU möglicherweise kostspielig sind.
3. Datenqualität und -relevanz: Die Qualität und Relevanz der Daten sind entscheidend für den Erfolg von Big Data-Analysen. KMU könnten Schwierigkeiten haben, hochwertige Datenquellen zu identifizieren und sicherzustellen, dass die erfassten Daten genau, vollständig und aktuell sind. Darüber hinaus müssen sie sicherstellen, dass die analysierten Daten tatsächlich Einblicke liefern, die für ihre spezifischen Geschäftsziele und -strategien relevant sind.

Anwendungsbeispiele von Big Data im E-Commerce

Personalisierte Produktempfehlungen:

Durch die Analyse von Kundenverhaltensdaten wie früheren Käufen, Suchanfragen und Klickverhalten können E-Commerce-Unternehmen personalisierte Produktempfehlungen für jeden einzelnen Kunden erstellen.  Auf dieser Grundlage können sie ihren Kunden individuelle Empfehlungen geben, die deren Interessen und Vorlieben genau entsprechen. Diese personalisierten Empfehlungen steigern die Wahrscheinlichkeit von Cross-Selling und Up-Selling und tragen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und -bindung bei.

Bestandsmanagement und Nachfrageprognose:

Mithilfe von Big Data-Analysen können E-Commerce-Unternehmen die Nachfrage nach ihren Produkten genauer vorhersagen und ihre Bestände entsprechend optimieren. Durch die Analyse von Verkaufsdaten, saisonalen Trends, Marketingaktionen und externen Faktoren wie dem Wetter können Unternehmen besser einschätzen, welche Produkte in welcher Menge benötigt werden. Auf dieser Grundlage können sie ihre Lagerbestände effizient verwalten, Überbestände reduzieren und gleichzeitig sicherstellen, dass sie stets die richtigen Produkte zum richtigen Zeitpunkt vorrätig haben.

Kundenverhaltensanalyse und Conversion-Optimierung:

Big Data ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen, das Verhalten ihrer Kunden auf ihrer Website oder App detailliert zu analysieren, um Schwachstellen im Verkaufsprozess zu identifizieren und die Conversion-Raten zu verbessern. Durch die Analyse von Daten wie Seitenaufrufen, Verweildauer, Klickpfaden und Abbruchquoten können Unternehmen herausfinden, wo Kunden möglicherweise Schwierigkeiten haben oder welche Elemente des Einkaufserlebnisses am besten funktionieren. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse können sie ihre Website oder App optimieren, um ein reibungsloses und ansprechendes Einkaufserlebnis zu bieten und die Conversion-Raten zu steigern.