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Case Study

Babymarkt wird datengetrieben

Data im eCommerce strategisch angehen
#DataPrioritization
#SpotlightAudit
#CustomerCentricTransformation
Firma
babymarkt.de GmbH
Firmensitz
Bochum, Deutschland
Branche
eCommerce
Unternehmen
Onlineshop mit Baby- und Kinderausstattung, Spielzeug, Mode, Ernährung und Pflegeprodukten. Das Unternehmen hat zudem eine App mit Schwangerschafts-begleiter und eine große Social Media-Präsenz.

Die Herausforderung

babymarkt ist auf The Data Institute zugekommen, da es sehr viele offene Themen gab, bei denen die Priorisierung schwer viel. Das eCommerce-Unternehmen wollte Unterstützung dabei, die Datenthemen in der richtigen Reihenfolge anzugehen und sich so langfristig daten- und kundenzentriert aufstellen zu können.

Die Umsetzung

Schritt 1: Spotlight Audit

Zu Beginn der Zusammenarbeit führten wir ein Spotlight Audit mit ausgewählten Stakeholdern durch. Dieses verfolgte das Ziel, die Situation bei babymarkt zu erfassen und schon zu Beginn mögliche Quick Wins zu identifizieren.

Umsetzung des Spotlight Audits

Hierbei führten wir Interviews mit den wichtigsten Data-Stakeholdern, technischen Mitarbeitenden sowie der Geschäftsführung. Dadurch konnten Handlungsempfehlungen abgeleitet werden, welche wir in kurz- und mittelfristig unterteilten.

Eine der wichtigsten Erkenntnisse war dabei die Erarbeitung der durch die Geschäftsführung formulierten Businessziele: Die Entwicklung weg vom transaktionalen Geschäftsmodell hin zu einem kundenorientierten und Plattform-orientierten Modell und damit die Etablierung einer stärkeren Brand.

Doch die technischen Voraussetzungen reichten nicht aus, um dieses Ziel durch Daten zu supporten.
Unser etablierter Use Case-Approach zeigte, dass jedoch eine wilde Implementierung nicht der nächste Schritt sein sollte. Stattdessen wurde gemeinsam erarbeitet, wo das Unternehmen hin möchte, warum es die nächsten Schritte machen möchte und was dies für die Datennutzung von babymarkt bedeutet.

Ergebnisse des Spotlight Audits

Neben der Veranschaulichung von Handlungsempfehlungen und der Erarbeitung der Businessziele stellten wir zudem fest, dass das aktuelle Tracking-Setup gechallenged werden darf, da dieses nicht dem State-of-the-Art entspricht. Hieraus entstand ein Folgeprojekt mit einer Partner-Agentur, die unseren Initialempfehlungen folgte und das Tracking dementsprechend anpasste.

„Willst Du auch data driven werden?“

Thomas Borlik Principal Data Consultant The Data Institute

„Willst Du auch data driven werden?“

Thomas Borlik Principal Data Consultant The Data Institute

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„Willst Du auch data driven werden?“

Thomas Borlik Principal Data Consultant The Data Institute

Schritt 2: Designphase 0

Umsetzung Designphase 0

In der Designphase 0 entwickelten wir in Workshops mit den Personen, die im Unternehmen mit Daten zusammenarbeiten, verschiedene Use Cases. Dabei konzentrierten wir uns u.a. auf die Pain Points und Initiativen, die kurz- und langfristig eine bestimmte Technologie erforderten.

Aus diesem Workshop entstand natürlich viele Use Cases, wobei wir 3 zur initialen Umsetzung priorisierten:

  • Wie sieht das Datenmodell aus?
  • Wo liegen die Daten?
  • Wer sind die Owner der Daten?

Die Fülle der Use Cases ermöglichte zudem, eine große Architektur für die nächsten 3-5 Jahre sowie eine kurzfristige Architektur abzuleiten, die babymarkt nun angehen kann.

Die Ergebnisse der Designphase 0

Die kurzfristige sowie die große Architektur können nun umgesetzt werden. Bei dieser Etablierung liegt in unserem Fokus, eine module Infrastruktur zu kreieren, damit die Kosten für Tools möglichst lange klein bleiben. Die Technologien wachsen dann entlang der Business-Anforderungen sowie der Capabilities des Unternehmens. Dies betrifft auch das Datenmodell und die Use Cases, die sich agil weiterentwickeln können.

Ein Blick in die Daten-Zukunft von babymarkt

Die nächsten Schritte von babymarkt ist die Umsetzung eines MVPs und damit einer modernen und skalierbaren Dateninfrastruktur auf Basis von AWS und Snowflake. Für die Datenintegration wird adverity verwendet. 
So sind bald alle Daten an einem Ort und es besteht ein erweiterbares Star Schema.
Auch Echtzeit-Tracking und Machine Learning sind in Sicht.

Verantwortlich für das Projekt

Für dieses Projekt verantwortlich ist Thomas Borlik als Consultant gemeinsam mit Mike Kamysz als Data Engineer.

Der Referenzkontakt kann auf Wunsch vermittelt werden.

Thomas Borlik, Senior Data Consultant
Thomas Borlik
Principal Data Consultant
Mike Kamysz, Data Engineer
Mike Kamysz
Principal Data Engineer

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