BIG DATA IN KMUWarum auch für kleine und mittelständische Unternehmen datenbasierte Entscheidungen wichtig sind

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Hitmeister e-Commerce Day,Köln, 29. April 2016

Stefan Nievelstein,Marketingleiter der ViA-Online GmbH

BIG DATA

Was ist überhaupt Big Data?

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3Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

BUZZVolume

VelocityVariety

Veracity

Echtzeit

Prognose

Machine Learning

Artificial Intelligence

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5Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

Dan Wagner

George William James Stephen

Wolfram

EricBaldeschwieler

BIG DATA

Warum ist das Thema Big Data so wichtig?

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GAFAGoogle, Amazon, Facebook, Apple

BIG DATA

Was kann man damit machen?

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9Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

GOOGLE FLU TRENDS

Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

TARGETS SCHWANGERSCHAFTSERKENNUNG

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Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

NETFLIX EIGENPRODUKTION

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BIG DATA

Alles nur Bullshit Bingo?

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BIG DATA

Was bedeutet das für KMUs?

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vermeintliches Wissen

vermeintliche

Informationen

Daten

„Ich habe das im Bauchgefühl“

Bekannte, Freunde, Familie

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Wissen

Informationen

Daten

Daten werden eine Bedeutung zugewiesen

Informationen werden mit Erfahrungen verknüpft

BIG DATA

Was bedeutet Big Data für KMUs?

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EIN PARADIGMENWECHSEL

BIG DATA

Welche Maßnahmen kann ich als KMU ergreifen?

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Big Data in KMU – Stefan Nievelstein

1. PRIORITÄTEN NEU SETZEN

• Überblick verschaffen

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• Auf das wichtige konzentrieren

• Ziele/Prioritäten verschriftlichen

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2. DATENQUELLEN IDENTIFIZIEREN

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Verkaufsdaten

Finanzdaten

Marketingdaten

Artikeldaten

Kundendaten

Kommunikations-daten

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3. EINZELNE DATENQUELLE AUSWERTEN

• Penner/Renner Umsatz• Penner/Renner Profit • Kundenherkunft

Verkaufsdaten

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3. EINZELNE DATENQUELLE AUSWERTEN

• Akquisekanal• Klickpfade• Konversionen

Marketingdaten

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4. DATENQUELLEN ZUSAMMENFÜHREN

• Renner/Penner Umsatz vs. Profit• Renner/Penner Profit vs Verkaufskanal

Verkaufsdaten

Artikeldaten

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4. DATENQUELLEN ZUSAMMENFÜHREN

• Warenkorbumsatz vs. Akquisekanal

Verkaufsdaten

Marketingdaten

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4. PRAXISBEISPIEL

Wie finden wir die erfolgreichen eBay-Händler von morgen?

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4. PRAXISBEISPIEL

0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,0000

2,0004,0006,0008,000

10,00012,00014,00016,00018,00020,000

Anzahl Produkte live auf eBay

Anzahl Produkte auf eBay

eBay

Um

satz

Jul

i 201

3

Starke Korrelation n = 0,682

0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,0000

2,0004,0006,0008,000

10,00012,00014,00016,00018,00020,000

eBay Erfahrung

eBay Mitgliedschaft in Tagen

eBay

Um

satz

Jul

i 201

3

Keine Korrelation n = 0,027

Korrelationsanalyse

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4. PRAXISBEISPIEL

Scoring Modell zur Bewertungpotenzieller Kunden

Score-Wert:

-20 to +33

Anzahl Produkte

Alexa Rank

Bewertungen Trusted Shops/

eKomi

URL-Metriks

…

……

…

…

…

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4. PRAXISBEISPIEL

3 5 7 9 11 13 15 17 19 210 €

100,000 €

200,000 €

300,000 €

400,000 €

500,000 €

600,000 €

Zusammenhang Score-Wert und eBay Umsatz

Score-Wert des Kunden

eBay

Um

satz

im J

anua

r 201

6

Neukunden aus Q3 2015 auf dem Prüfstand

Händler 1

Händler 3

Händler 2 Starke Korrelation n = 0,604

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5. TOOLS TESTEN

VIELEN DANK

3. September 2016Http://bbq.afterbuy.de

10% Rabattcode: 2FLYBBQ2016

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