Bericht • 26.10.2015
Verständnis von BI für Onlinehändler mit Magento
Um ihre Kunden zu verstehen, benötigen Händler Reports und Tracking-Werkzeuge
In Verbindung mit Webanalyse-Tools, wie Google Analytics oder Piwik, bietet Magento im Standard bereits gute Reporting-Möglichkeiten. Doch was, wenn diese nicht mehr ausreichen und erweitert werden müssen? Der Artikel gibt eine Übersicht zu wichtigen KPIs, Datenquellen, Tools sowie Anbietern, zeigt Lösungsansätze und schafft ein besseres Verständnis von BI für Onlinehändler mit Magento. Onlinehändler erhalten einen Überblick, mit dem sie sich im Dschungel der Lösungsanbieter besser orientieren und aus ihrem Magento-Onlineshop das Optimale herausholen.
Magento ist eines der beliebtesten und bekanntesten E-Commerce- Systeme für Onlinehändler. Durch eine Fülle an Erweiterungen und Dienstleistern lässt sich das System nahezu unbegrenzt ausbauen. Auch setzen verschiedene große Onlineshops Magento ein: Vom Shop, mit nur wenigen Schnittstellen und Bestellungen pro Tag, bis hin zum Omnichannel-Händler, bei dem der Shop ein weiterer wichtiger Vertriebskanal ist.
Lässt sich bei einem Shop mit wenigen Bestellungen und Besuchern noch viel per eingebautem Report und einem Analyse-Tool über die Kunden ermitteln, wird es in größeren Installationen und bei vielen Schnittstellen schnell zur Herkulesaufgabe, die Kunden zu verstehen, zu bewerten und somit besser bedienen zu können.
Um seine Kunden zu verstehen, benötigen Händler natürlich verschiedene Reports und Tracking-Werkzeuge. Auch diese lassen sich mit wenigen Mausklicks im Standard installieren. So bekommt der Onlinehändler eine Übersicht zu den Verkäufen, verwendeten Gutscheinen und Klickpfaden. Anhand von Parametern lassen sich Newsletter-Aktionen und dazugehörige Gutscheine ermitteln.
Google Analytics oder Piwik ermitteln, woher die Besucher kommen und aus den Reports lassen sich die Umsätze der Produkte oder die Anzahl der verwendeten Gutscheine ablesen. Doch wer benötigt welche Information und in welcher Ausprägung? Ist ein Kunde der oft kauft, auch ein guter Kunde oder schickt er regelmäßig die Hälfte seiner Bestellungen zurück?
Durch Business Intelligence (BI) lassen sich diese Fragen klären. Dazu müssen Daten durch weitere Quellen von der IT-Abteilung angereichert, normiert und sinnvoll kombiniert werden. Hierzu müssen zuerst wesentliche Kennzahlen (Key-Performance-Indicator, kurz: KPI) festgelegt werden, welche je nach Empfänger ebenso unterschiedliche Aussagen haben. Ebenso müssen IT- und Fachabteilung ermitteln, aus welchen Kanälen beziehungsweise Schnittstellen diese KPI kommen und wie die Verknüpfung der Daten aussieht.
Ausflug KPI
Im Rahmen der Festlegung von KPI müssen verschiedene Adressaten und Datenquellen berücksichtigt werden. Meist sind in einem Onlineshop bereits wichtige KPI definiert.
Um ein paar Beispiele und Datenquellen dafür zu geben:
- die Anzahl der eindeutigen Besucher pro Kampagne - via Webanalyse-Tool
- die Anzahl der Verkäufe pro Produkt – via Onlineshop
- der Umsatz je Kunde – via Onlineshop
- die Anzahl der Retouren – via Versandlager oder Logistiker
Anhand dieser vier Beispiele lassen sich bereits weitere mögliche Kombinationen erkennen. So liegt es nah zu schauen, wie häufig sich ein Produkt während eine Kampagne verkauft hat und diese Kennzahl mit einer Zeit zu vergleichen in der diese Kampagne nicht lief.
Diese Fragen in einem Standard-Magento-Onlineshop abzubilden, ist nur umständlich machbar. In kleineren Dimensionen lassen sich die Zahlen mehr oder minder gut aufbereitet, beispielsweise per CSV, manuell in Excel ermitteln. Je größer jedoch die Anzahl der zu berücksichtigenden Quellkombinationen wird, desto aufwendiger wird auch das Standardisieren / Synchronisieren der Formate und damit auch der allgemeine Erstellungsprozess. An diesem Punkt kommt man häufig zur Überlegung ein Business-Intelligence-Tool einzuführen.
Nun sollte man aber der Versuchung widerstehen, einfach in den Markt zu schauen und sich das erstbeste Tool zu kaufen. Am Anfang steht immer noch die konkrete Ermittlung der KPI. Hierzu müssen die verschiedenen Stakeholder – Geschäftsführung, Marketing, Controlling, Versandlager, Einkauf (um nur einige zu nennen) – ihre KPI festlegen. Während der Einkauf feststellt, dass sich Produkt A sehr gut verkauft, kann das Versandlager aber auch sehr viele Retouren mit dem gleichen Produkt A feststellen. Somit muss der Einkauf bei seiner Betrachtung die Retourenquote und die Gründe ermitteln können, um entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Daher bietet es sich an, die entsprechenden Beteiligten in einem gemeinsamen Termin zusammenkommen zu lassen, um ihre individuelle Sicht abzugrenzen und die KPI zu definieren. Als Format bietet sich hier ein Interaction Room an, welcher allen Beteiligten die Möglichkeit gibt, ihre individuellen KPI zu ermitteln, Synergien und eine gemeinsame Sprache zu finden.
Die Daten und ihre Struktur
Haben die Beteiligten die geeigneten Datenquellen und KPI identifiziert, so können sie zur Implementierung übergehen oder doch nicht? An dieser Stelle kommt der ETL-Prozess zum tragen. ETL steht hierbei für Extract, Transform, Load. Gemeint ist der Prozess zum Auslesen der Daten aus mehreren Datenquellen und die Vereinigung in einer Zieldatenbank. Dabei werden die relevanten Daten aus den verschiedenen Quellen extrahiert, in das Schema und das Format der Zieldatenbank konvertiert und schließlich in die Zieldatenbank geladen.
Magento bietet aufgrund seiner Datenbankstruktur oftmals Flat-Tables, die sich einfach als CSV exportieren und auch importieren lassen. Jedoch gibt es ebenso komplexere Datenbankstrukturen, zum Beispiel beim Kunden, bei dem aufwendige SQL-Statements entwickelt werden müssen, um die benötigten Daten zu extrahieren. Zum Glück verfügt Magento über eine API. Jedoch stellt man oftmals fest, dass die Daten, die man benötigt, nicht zur Verfügung stehen.
Dabei spielt die IT-Abteilung oft die Rolle des Datenextrakteurs, aber oftmals mit fehlendem Hintergrundwissen über Sinn und Zweck der Extraktion. Daher kann es dazu kommen, dass im Magento Datumwerte ausgelesen werden und als UTC zu interpretieren sind obwohl diese lokalisiert sind. Dasselbe trifft auch auf alle anderen Datenquellen zu.
Welches ist das richtige Tool?
Klassisch kann man mit Excel starten, aber sobald die Abfragen komplexer werden, die Daten stärker aufbereitet werden müssen oder Reports oftmals mit kleineren Anpassungen wiederholt werden müssen, wird es mühsam. Oftmals wird hierbei die IT-Abteilung mit unverständlichen Anfragen überschüttet. Auch das Vereinen von mehreren Datenquellen kann schnell zur Herkulesaufgabe geraten.
Besser sind in diesem Fall spezielle BI-Tools oder Anbieter, die einerseits die Daten aufbereiten (Translate) und andererseits auch „Nicht-Technikern“ die Möglichkeit bieten, eigene Auswertungen zu erstellen und in geeigneter Form darzustellen. In der Checkliste sind einige Fragestellungen für eine erfolgreiche Toolauswahl zusammengestellt. Grundsätzlich gibt es bei den Tools verschiedene Ansätze die man wählen kann. Dabei spielen der Funktionsumfang und die Kosten eine entscheidende Rolle.
Hierzu werden die Daten aus dem Magento, der Webanalyse, Google Spreadsheet oder CSV hochgeladen. Die Daten liegen dann in der Wunderdata-Cloud und können dort, um die gewünschten KPI zu ermitteln, ohne Programmierkenntisse per Weboberfläche kombiniert werden. Die Wunderdata-Cloud wird auf deutschen Servern betrieben und unterliegt somit den strikten deutschen und auch europäischen Datenschutzbestimmungen.
So kann man auch Analysen hinsichtlich des Erfolges der Social-Media-Kampagnen durch einfaches Hinzufügen dieses Kanals ausführen. Wunderdata kostet ab 199 Euro und bietet daher auch kleineren Onlinehändlern die Möglichkeit, professionelle BI zu betreiben.
Das OpenSource Framework Eclipse BIRT bietet die Möglichkeit sehr individuelle Auswertungen anzufertigen. Speziell wenn der Magento-Shop im Datenmodell sehr stark erweitert wurde, kann hier die interne IT-Abteilung leichter auf diesen Umstand reagieren. Jedoch muss hierbei auch berücksichtigt werden, dass man das notwendige Know-how im Haus hat und die IT über genügend Kapazitäten verfügt, um das BI-System zu betreiben, die Wartung und die Erweiterung sicherzustellen.
Die Kosten für eine BIRT-Einführung hängen stark von den anzubindenden Datenquellen und der Rohdatenqualität ab. Im Vordergrund dürften zwei Dinge stehen: Die langfristige flexible Datenhandhabung und die Datenhoheit im Unternehmen.
Fazit
Um seine Kunden und Prozesse besser zu verstehen, benötigen Onlinehändler einen 360° Blick auf ihren Magento-Onlineshop. Dazu ist es im Vorfeld unumgänglich die relevanten Kennzahlen festzulegen und somit messbare Ergebnisse zu erhalten. Anbieter wie Wunderdata oder das Eclipse BIRT Framework bieten eine breite Palette an technischen Möglichkeiten und können, je nach Anspruch und Geldbeutel, das perfekte Hilfsmittel zur Optimierung des Magento-Onlineshops sein.
Quelle: adesso AG
Themenkanäle: Online-Handel, E-Commerce, Datenmanagement, Datenanalyse, Business Developement, Datenbankprogrammierung
