Big-Data-Werkzeuge für Onlineshops

 Handels- und E-Commerce-Unternehmen bewegen sich immer auf einem schmalen Grat ­zwischen erhöhtem Out-of-Stock-Risiko und Nichtverkäufen aufgrund zu hoher Margen. Durch umfassende Big-Data-Analysen und -Prognosen ist für diese jedoch das frühzeitige Erkennen wichtiger, tagesbestimmender Faktoren möglich.

So lässt sich z.B. eine genaue Vorhersage des Produktbedarfs aus der Analyse von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen errechnen. Dabei fließen sowohl Informationen aus ERP- oder CRM-Systemen, als auch Daten aus der Warenwirtschaft oder sogar Wettervorhersagen in diese Analysen. Dank der daraus resultierenden Erkenntnisse erfahren Händler, an welchen Tagen welche Bestellmengen benötigt werden, und gewährleisten somit tagtäglich eine optimale Warenbestückung im Shop.

Parallel können sie auch Folgekosten für Lager­ung und Logistik senken, da Über- sowie Unterbestände vermieden werden. Für Onlinehändler bringen solche Analy­sen weitere Vorteile mit sich: Sie sind damit in der Lage, ihre Preise wesentlich dynamischer zu setzen und auf die Nachfrage im Onlineshop in Quasi-Echtzeit zu reagieren.

3 Tipps zum Einsatz von Big Data im E-Commerce

• 1. Wahl der Datenbank: Ohne die richtige Datenbank sind zielgenaue Berechnungen bzw. Prognosen nicht möglich. Zuverlässige Analysen setzen eine Datenbank mit hoher Skalierbarkeit voraus.
• 2. Best-Practice-Ansatz: Die durchgängige Lösung von ­einem einzigen Anbieter gibt es nicht. Erfahrungsgemäß wählt man einen Best-Practice-Ansatz und überlegt genau, welche Aufgaben wer/was erfüllen sollte. Die Abhängigkeit von nur einem Anbieter kann sehr kostspielig werden und den Erfolg ausbremsen.
• 3. Analysebedarf: Die Datenvolumen und -anforderungen ändern sich ständig: Abteilungen müssen deshalb in der Lage sein, ihren Analyse- und Datenbedarf schnell und einfach ­realisieren zu können.

Quelle: Exasol AG