E-commerce Success Story

WidasConcepts hat eine Datenbanklösung für den Webshop eines großen Versandhändlers konzipiert

Übersicht

Nicht einmal die Hälfte der Kunden, die ein Produkt in den Online-Warenkorb legt, schließt laut Statistiken tatsächlich den Kauf ab. Diese hohe Abbruchsquote bedeutet massive Umsatzeinbußen im E-Commerce. Dank einer Daten-Analyse der Kundeninteraktionen in Echtzeit können Webshops jedoch gegensteuern, indem sie Trends und Verhaltensmuster der Kunden frühzeitig erkennen. WidasConcepts hilft Shop-Betreibern, mit Big-Data-Lösungen gezielt auf Kundenbedürfnisse einzugehen, die Conversion-Rate zu steigern und somit das Business voranzutreiben. In einem konkreten Case zeigt WidasConcepts, wie das in der Praxis funktioniert. 

Die Herausforderung:

Wollen Onlinehändler dauerhaft die Anzahl der Kaufabbrecher senken, müssen sie deren Beweggründe kennen. Mehr noch: Sie benötigen Hinweise, für welche Artikel sich der Kunde interessiert, sowie Angaben zur Wahrscheinlichkeit, mit der er zurückkehrt, um den Kauf doch noch zu tätigen. Die Antworten auf diese Fragen liegen in der Vielzahl von Nutzerdaten. Herkömmliche Analysemethoden, die mehrere Tage für die Auswertung benötigen, sind nicht zielführend. Der Kunde hat zu diesem Zeitpunkt den Shop bereits verlassen und womöglich woanders eingekauft. Durch die negative Shoppingerfahrung kehrt er zudem kaum zurück. Nur eine schnelle Reaktion kann daher Kaufabbrüchen wirkungsvoll entgegen steuern und Interessenten reaktivieren.

Thomas Widmann, Gründer und Geschäftsführer des IT-Consulting Unternehmens WidasConcepts betont: „E-Commerce-Unternehmen, die mit Big Data arbeiten, erwirtschaften bis zu 73 Prozent mehr Umsatz. Big Data analysiert die Bedürfnisse der Kunden in Echtzeit und kann sie mit individuellen Produkten und Services begeistern und binden. Das ist in Zukunft erfolgsentscheidend.“ Doch wie können diese großen Datenmengen am effizientesten strukturiert, gespeichert und ausgewertet werden?

Die Lösung

Hadoop: Reservoir für große Datenmengen

WidasConcepts hat eine Datenbanklösung basierend auf dem Software-Framework Apache Hadoop für den Webshop eines großen Versandhändlers konzipiert. Dieser Onlineshop wird täglich von mehreren Millionen Menschen besucht, die alle Suchanfragen, Navigationsspuren und Kaufvorgänge generieren. Vor der Zusammenarbeit mit WidasConcepts wurden diese Informationen größtenteils in teuren, relationalen Datenbanken abgelegt, die nicht auf diese große Menge von unstrukturierten Rohdaten und Echtzeitanalysen ausgelegt sind.

Das Ergebnis: Big Data stärkt E-Commerce

Wissen was Kunden wollen, Kosteneinsparung dank gezielter Nutzung der Daten in Echtzeit

Durch die Umstellung auf die von WidasConcepts implementierte Hadoop-Plattform konnten die Betriebs- und Hardwarekosten der Datenhaltung deutlich gesenkt werden. Das Gesamtsystem ist durch eine Verteilung der Komponenten auf mehrere Knoten in einem Cluster dauerhaft verfügbar und ermöglicht die Verteilung und ausfallsichere Ablage von Massendaten. Durch die Nutzung des Echtzeit-Frameworks kann das Kundenverhalten permanent live analysiert werden. Kundenwünsche und Interessen werden bei Änderung der Informationslage kontinuierlich an den Werbetreiber kommuniziert. So ist es möglich, potenziellen Käufern nach ihrem Besuch im Onlineshop gezielt Werbung auf Websites einzuspielen, die sie im Anschluss besuchen. Dieses Retargeting ermöglicht es dem Verkäufer, wesentlich genauer auf Kundenwünsche einzugehen und Interessenten zum Shop zurückzuholen.

Begeisterte Kunden: Dynamische Preise und individuelle Angebote

Das kontinuierliche Monitoring der Kaufwahrscheinlichkeit erlaubt es dem Shop-Betreiber zusätzlich, direkt auf das steigende und sinkende Kaufinteresse des Shop-Nutzers zu reagieren. Die Art, wie der Kunde im Shop navigiert, lassen auf Konsequenz oder Unsicherheit schließen. Je nachdem wird entschieden, ob ein Kunde mit Hilfe von personalisierten Angeboten und Vergünstigungen zum Kauf bewegt werden kann.

Näher am Kunden durch Big Data

Jeder Onlinehändler kann sein Produktangebot mit Big Data besser skalieren und spezifischen Kundenbedürfnissen entgegenkommen. Mithilfe von Big Data ist es zum Beispiel möglich, unterschiedliche Startseiten je nach Region oder Zielgruppe anzuzeigen – das heißt, dass im verregneten Berlin ein anderes Angebot eingespielt wird als in Köln, wo am selben Tag die Sonne scheint. Damit gelingt es, die Kundenzufriedenheit zu steigern und den Grundstein für bleibende Treue zu legen.