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Datenanalyse im E-Commerce
Durch eine sorgfältige Datenauswertung im E-Commerce können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, die dazu beitragen, den Umsatz und die Kundenbindung langfristig zu steigern. Erfolgreicher Online Handel ist nicht nur eine kaufmännische-, sondern auch eine Daten-Disziplin. Die Datenanalyse im E-Commerce bezieht sich u.a. auf die Analyse von Daten, die während des Online-Handels gesammelt werden. Dies umfasst Daten wie Website-Traffic, Bestellungen, Umsatz, Kundenverhalten und mehr. Ziel der Datenanalyse im E-Commerce ist es, Einblicke in das Kaufverhalten der Kunden zu gewinnen und das Einkaufserlebnis zu optimieren, um das Umsatzwachstum und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Sammeln von Daten: Zunächst müssen alle relevanten Daten gesammelt werden, die für die Analyse des E-Commerce-Geschäfts von Bedeutung sind. Dazu gehören zum Beispiel Daten zu den Kunden, den Produkten, den Verkaufszahlen, dem Traffic auf der Webseite, dem Marketing und den sozialen Medien.
Identifizierung von KPIs: Nachdem die Daten gesammelt wurden, müssen die relevanten Key Performance Indicators (KPIs) identifiziert werden, um die wichtigsten Metriken für das E-Commerce-Geschäft zu messen. Hierzu können beispielsweise die Conversion Rate, der Umsatz pro Besucher, die Anzahl der Kunden oder die durchschnittliche Bestellgröße gehören.
Analyse der Daten: Nachdem die Daten und KPIs identifiziert wurden, müssen diese analysiert werden. Hierzu können verschiedene Analysemethoden wie zum Beispiel Korrelationsanalysen, Regressionsanalysen oder Clusteranalysen verwendet werden. Ziel der Analyse ist es, Muster und Trends in den Daten zu erkennen und so Handlungsempfehlungen abzuleiten.
Interpretation der Ergebnisse: Nach der Analyse müssen die Ergebnisse interpretiert werden, um konkrete Handlungsempfehlungen für das E-Commerce-Geschäft abzuleiten. Hierbei ist es wichtig, die Ergebnisse in den Kontext des Geschäfts zu setzen und zu verstehen, welche Auswirkungen die Ergebnisse auf das Geschäft haben können.
Umsetzung von Maßnahmen: Nach der Interpretation der Ergebnisse müssen konkrete Maßnahmen umgesetzt werden, um die Ergebnisse in die Praxis umzusetzen. Hierzu können beispielsweise Optimierungen der Webseite, Änderungen im Marketing oder Anpassungen im Produktangebot gehören.
Überwachung der Ergebnisse: Nach der Umsetzung der Maßnahmen müssen die Ergebnisse überwacht werden, um die best möglichen Ergebnisse zu erzielen
Typische Geschäftsanforderungen: Erstellung von Berichten über historische und aktuelle Verkäufe von Artikeln, Geschäftsdaten
Ziel: Aufbau einer modernen, skalierbaren, transparenten, flexiblen und erweiterbaren Datenanalyseplattform für einen Webshop
Bereitgestellte Lösung: Aufbau einer automatisierten End-to-End-Datenpipeline mit Aufnahme-, Umwandlungs- und Visualisierungsebene für verschiedene Fragestellungen.
Was uns auszeichnet
Wir generieren Mehrwerte
Bessere Entscheidungen
mehr erfahrenBessere Entscheidungen
Datenanalyse kann helfen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von objektiven Daten zu treffen. Unternehmen können beispielsweise Entscheidungen darüber treffen, welche Produkte sie verkaufen sollten, welche Märkte sie erschließen sollten oder wie sie ihre Marketingstrategien optimieren können.Trends und Muster
mehr erfahrenTrends und Muster
Datenanalyse kann dazu beitragen, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren, die auf eine Chance oder ein Problem hinweisen. Beispielsweise können Einzelhändler auf der Grundlage von Verkaufsdaten saisonale Trends erkennen und ihre Bestände entsprechend anpassen.Proaktive Lösungen
mehr erfahrenProaktive Lösungen
Datenanalyse kann dazu beitragen, potenzielle Probleme zu identifizieren, bevor sie auftreten, und proaktive Lösungen zu entwickeln. Beispielsweise können Unternehmen auf der Grundlage von Daten über Kundenbeschwerden Vorbeugungsmaßnahmen ergreifen, um ähnliche Probleme in Zukunft zu vermeiden.Steigerung der Effizienz
mehr erfahrenSteigerung der Effizienz
Datenanalyse kann dazu beitragen, ineffiziente Prozesse zu identifizieren und zu verbessern. Beispielsweise können Unternehmen auf der Grundlage von Daten über die Arbeitsbelastung ihrer Mitarbeiter die Arbeitsabläufe optimieren, um die Produktivität zu steigern und Engpässe zu vermeiden.Personalisierte Ansätze
mehr erfahrenPersonalisierte Ansätze
Datenanalyse kann dazu beitragen, personalisierte Ansätze zu entwickeln, die auf den individuellen Bedürfnissen und Präferenzen von Kunden oder Nutzern basieren. Beispielsweise können Unternehmen auf der Grundlage von Daten über das Kaufverhalten personalisierte Empfehlungen und Marketingkampagnen entwickeln.Reduktion von Kosten
mehr erfahrenReduktion von Kosten
Durch die Analyse von Daten können Unternehmen auch Bereiche identifizieren, in denen sie ihre Kosten senken können. Dies kann z.B. durch die Identifizierung von ineffizienten Prozessen oder durch die Reduzierung von Verschwendung und Überbeständen erreicht werden.KONTAKT
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