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11.08.2015 - 

Big Data Analytics im E-Commerce

So profitieren Unternehmen von Big Data

Olav Strand ist seit November 2015 Managing Director bei der IPSoft GmbH. Er verfügt über eine breit gefächerte Expertise über IT-Automation, IT Service Management (ITSM), Echtzeitanalysen von Maschinendaten, kognitive Systeme und künstliche Intelligenz. Olav Strand ist seit 21 Jahren in verschiedenen leitenden Positionen im IT-Sektor tätig.
Alleine in Deutschland kauften 2014 rund 51 Millionen Menschen im Internet ein. Für die Verarbeitung der Bestellungen benötigen E-Commerce-Unternehmen Analysesoftware die auf Probleme hinweist, bevor der Kunde sie bemerkt.

Der Warenverkehr im Internet umfasst komplexe Lieferketten und Partnernetzwerke, die mithilfe umfangreicher IT-Systeme verwaltet werden müssen. Stündlich verarbeiten solche IT-Architekturen Millionen von Bestellungen. Eines der größten Probleme für Online-Händler ist, dass in diesen komplizierten Systemen Bestellvorgänge verloren gehen können. Dies wirkt sich nicht nur auf den Umsatz, sondern auch die Kundenzufriedenheit und den Ruf der Marke aus. Um die Datenmassen beherrschen zu können, benötigen E-Commerce-Unternehmen ausgefeilte Analysesoftware die Struktur ins Chaos bringt.

Die Verknüpfung von E-Commerce mit Big Data, beziehungsweise Data Analytics, bringt Unternehmen zahlreiche Vorteile.
Die Verknüpfung von E-Commerce mit Big Data, beziehungsweise Data Analytics, bringt Unternehmen zahlreiche Vorteile.
Foto: NAN278 - shutterstock.com

Komplexe IT-Systeme: Analyse statt Umstrukturierung

Viele E-Commerce-Unternehmen sind über die Jahre stark gewachsen und haben im Zuge dessen ihre IT-Systeme immer weiter ausgebaut. Um Bestellvorgänge in diesen komplexen IT-Architekturen besser nachvollziehen zu können, gibt es generell zwei Möglichkeiten: Entweder das Unternehmen baut seine IT um, indem sie die alten Strukturen durch neue, besser integrierte ersetzt, oder es findet eine Lösung den Überblick über die bestehenden Systeme zu verbessern.

Erstgenannte Lösung ist sehr kostspielig und meist nicht umsetzbar, da sie den laufenden Betrieb zu sehr stören würde. Eine Analysesoftware hingegen erlaubt es komplexe Systeme zu behalten, indem die Maschinendaten aus der gesamten IT-Umgebung gesammelt, indiziert und analysiert werden. So erhalten Unternehmen einen zentralen Zugang zu allen Informationen und ein detailliertes Bild der Vorgänge in ihrem System. Verschiedene grafische Darstellungsformen ermöglichen es IT-Verantwortlichen, schnell Erkenntnisse zu gewinnen - beispielsweise darüber, wo Bestellungen am häufigsten scheitern oder an welcher Stelle Kunden die Website oft verlassen.

Probleme frühzeitig erkennen

Den Grund für eine fehlgeschlagene Bestellung zu finden ist für IT-Administratoren buchstäblich eine Suche nach der Stecknadel im Heuhaufen. Die verschiedenen IT-Systeme, die in die Abwicklung einer Bestellung involviert sind - beispielsweise serviceorientierte Architekturen und plattformbasierte Dienste - sind oft nur lose miteinander verbunden. Deshalb ist es sehr zeitaufwändig und mühsam, diese Daten-Silos ohne eine Operational-Intelligence-Lösung zu durchforsten.

Dies hat negative Auswirkungen auf die Zufriedenheit des Kunden und führt dazu, dass er in der Zwischenzeit woanders einkauft. Eine Analysesoftware für Maschinendaten hingegen ermöglicht es beispielsweise mit einem Klick nach "404 Errors" zu suchen. Der Anwender kann auf diese Weise alle Datensätze herausfiltern, die Aufschluss über die Ursache dieses Fehlers geben. Anhand von Dashboards kann er außerdem sehen, wie viel Prozent der Kunden eine Fehlermeldung erhalten.

Eine weitere Möglichkeit für das Aufspüren von Problemen sind Alerts: Das britische Unternehmen John Lewis hat beispielsweise eine automatische Benachrichtigung eingerichtet für den Fall, dass mehr Bestellungen als üblich kurz vor Abschluss scheitern. Dafür hat die Firma vorab definiert, welche Anzahl an plötzlich abgebrochenen Bestellungen normal ist, so dass wahrscheinlich kein Systemfehler die Ursache ist.

Der Alert wird also nur verschickt, wenn die tatsächliche Anzahl der unvollendeten Einkäufe über diesem vordefinierten Wert liegt. Das Ergebnis: Der Grund für die vielen vorzeitig beendeten Einkäufe war nicht, dass die Kunden es sich anders überlegt hatten sondern ein Problem beim Bezahlen. Der Fehler lag im System eines Drittanbieters und führte dazu, dass die Kunden den Vorgang nicht abschließen konnten.

IT-Verantwortliche entdecken Probleme auf diese Weise deutlich schneller, was sich direkt positiv auf die Zufriedenheit des Kunden auswirkt. Des Weiteren wird die IT entlastet, da weniger Stunden für die Lösung von Problemen nötig sind. Dies spart den betroffenen Unternehmen letztlich Kosten.

Schlussverkauf: IT-Infrastruktur auf Stoßzeiten vorbereiten

E-Commerce-Unternehmen können mit Big Data-Analysen auch Trends identifizieren - beispielsweise an welchen Tagen die meisten Bestellungen eingehen. Während bestimmter Hochphasen - etwa kurz vor Weihnachten oder wenn Rabatte winken - können sie in Echtzeit analysieren, wie viele Anfragen eintreffen. Mit diesem Wissen haben sie die Möglichkeit sich auf den höheren Andrang vorzubereiten und zu verhindern, dass ihre IT-Systeme unter der Datenflut zusammenbrechen. Ausfallzeiten der Internetseiten lassen sich auf diese Weise stark reduzieren.

Auch für das Marketing sind Informationen über den Website-Traffic wertvoll. Mitarbeiter erhalten beispielsweise Informationen darüber, welche Teile der Internetseite die meisten Besucher anziehen. Analysesoftware für Maschinendaten bietet auch die Möglichkeit stündlich eine Liste der am häufigsten verkauften Artikel zu erstellen. Darauf basierend kann die Marketing-Abteilung das Produktportfolio verbessern und entscheiden wann es sinnvoll ist, bestimmte Waren zu bewerben oder Marketingkampagnen anlaufen zu lassen. (fm)

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