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Business Intelligence
bei Otto
Sonja Metzger – Advanced Analyst
Business Intelligence (Otto Gmbh & Co Kg)
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Marketing Natives HH
25. November 2013
Seite 2

Quelle: http://everythingfunny.org
Business Intelligence beginnt mit dem
Stellen der richtigen Fragen!
§ 
§ 
§ 
§ 
§ 
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§ 

Welche Stückzahl eines Produktes sollten wir einkaufen?
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Wie sollten wir das Werbebudget auf die Werbeinstrumente
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Können wir social media Daten nutzen?
Wie optimiere ich den Warenbestand in den Lägern?
…

Um solcherart Fragen beantworten zu können,
sind 3 Fähigkeiten entscheidend
Marketing Natives HH
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Business	
  Intelligence	
  =	
  bessere	
  Entscheidungen	
  treffen	
  

Die	
  Business	
  Intelligence	
  Formel	
  besteht	
  aus	
  3	
  Elementen:	
  
BI	
  =	
  Datenmanagement	
  +	
  mit	
  Analy>cs	
  Daten	
  in	
  Erkenntnisse	
  übersetzen	
  +	
  
Erkenntnisse	
  in	
  Entscheidungen	
  überführen

DATA

Marketing Natives HH
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Analytics
&
Insights

DECISION
Fähigkeit 1 „Datenmanagement“
Die Datenmenge und die Möglichkeiten diese zu erfassen, zu speichern
und bereitzustellen sind durch die zunehmende Digitalisierung unseres
Geschäftsmodells und die technische Entwicklung (Big Data) in den
letzten Jahren dramatisch gestiegen.

Marketing Natives HH
25. November 2013
Seite 5

Quelle: The human face of big data
Fähigkeit 2 „mit Analytics Daten in Erkenntnisse
übersetzen“
Durch systematische Untersuchung der Daten und Entwicklung von
analytischen Modellen (Analytics) können durch die Beantwortung der
Kernfragen: Was ist passiert?, Warum ist es passiert?, Was passiert
gerade?, Was wird geschehen? Erkenntnisse gewonnen werden.

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25. November 2013
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Quelle: http://www.loginworks.com
Fähigkeit 3 „Erkenntnisse in Entscheidungen überführen“
Die Potentiale der Daten und passender algorithmischer Modelle werden erst
durch den Einsatz in den Fachbereichen wirksam
… eine enge Zusammenarbeit ist also wesentlich!

Problem/Potential erkennen

1. Problem/
Potential

2. Review
früherer
Lösungen

3. Daten

Fachbereiche
Marketing Natives HH
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Entscheiden

Problem lösen

Quelle: http://plotting-success.softwareadvice.com

4. Modell

OTTO BI

5. Analyse &
Modellanwendung

6. Entscheidung
und Maßnahmen

Fachbereiche
Der rasante technologische Fortschritt ist eine Herausforderung und bietet gleichzeitig auch große Potenziale
Charakteristika von „Big Data“
Volumen

Sehr viel größere Datenmengen als bisher, im Peta- oder sogar Exabyte
Bereich

+
Velocity
+

Höherer Geschwindigkeitsbedarf der Analysen, oft Real-Time statt bisheriger
zeitunkritischer Ex-Post-Analysen

Variety
+

Signifikant größere Vielfalt der Daten bzgl. Quellen (intern vs. extern) oder
Art (z. B. strukturiert vs. unstrukturiert)

Veracity

Qualität und Richtigkeit der Daten, insbesondere durch neu hinzugekommene
Datenquellen

=
Value
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Mehrwert durch besseres Markt-, Kunden- und Produktverständnis
und schnellere & fundiertere Entscheidungen
Beispiel: Digitale Customer Journey
Ein dynamisches Attributionsmodell optimiert die Effizienz
der Online Werbung

Wahrnehmung

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Quelle: http://www.foryouandyourcustomers.com/

Auswahl

Kauf
Beispiel einer digitalen Customer-Journey
Display
PSM

Wahrnehmung

Auswahl

Kauf
Kauf

SEO
SEA

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Bekannte statische Attributionsmodelle verteilen die
Nachfrage auf die Kontaktketten, nehmen aber einen
festen Wirkungsbeitrag je Position an
25%

25%

25%

25%
Kauf

Display

SEO

PSM

40%

SEA

U-Modell oder „Badewanne“
Jedem Werbekontakt wird der gleiche Anteil an der
Conversion zugerechnet.

40%
10%

Gleichverteilung
Jedem Werbekontakt wird der gleiche Anteil an der
Conversion zugerechnet.

10%
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Display

10%

SEO

20%

PSM

30%

SEA

40%

Kauf
Display

SEO

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25. November 2013
Seite 11

PSM

SEA

Linear abnehmend
Näher am Conversion-Ereignis liegenden
Werbemittel-Kontakte erhalten eine höhere
Bedeutung
Dynamisches Modell berücksichtigt zeitliche Dimension und
ermöglicht Erfolgsbeitragszuweisung in Abhängigkeit von dem
Wirkungsbeitrag
–  Dynamische Abbildung möglich über statistisches
Modell
45%
15%

5%

35%
Kauf

Display

25%

SEO

PSM

15%

SEA

t

–  Entscheidender Unterschied zu den am Markt
bekannten statischen Modellen, wie bspw. First
Contact, U-Modell oder Gleichverteilung, welche
alternativ zu Last-Contact eingesetzt werden könnten,
ist der Einbezug der zeitlichen Dimension.

55%
5%
Kauf

Display

SEO

PSM

SEA

t

Die dargestellte Marketingkanalreihenfolge und die zugewiesene Anteiligkeit dient
nur zur Anschauung und basiert nicht auf realen Customer Journey Daten.

Marketing Natives HH
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Seite 12

–  In Abhängigkeit von der Ausprägung der
Einflussvariablen einer Journey kommt es zu
unterschiedlichen Attributionswerten für die
Kontaktpunkte

–  Dies hat zur Folge, dass die gleiche
Kanalreihenfolge in der Customer Journey bei
unterschiedlichen Zeitabständen zwischen den
Kontakten zu unterschiedlichen Attributionswerten
für die beteiligten Kanäle führt.
Ausgewählte Beispiele zu BIFragestellungen
§  Welche Produkte möchte Kunde/User X kaufen?
à Sortimentsaffinitäten, Personalisierung/Individualisierung
§  Wie sollte Suchergebnis- und Produktlisten sortiert werden?
à Automatisierte Produktlistensortierung
§  Wie sollten wir das Werbebudget auf die Werbeinstrumente
verteilen?
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§  Welcher Kunde/User bekommt einen Gutschein?
à Hebelaffinität/CustomerLifetimeValue (CLV)
§  Wie viel € sollte ich für eine SEA Anzeige oder einen Banner
bieten?
à Attributionsmodell
§  Was ist auf otto.de passiert bzw. was passiert gerade?
! Reporting
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Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!

Marketing Natives HH
25. November 2013
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  • 3. Business Intelligence beginnt mit dem Stellen der richtigen Fragen! §  §  §  §  §  §  §  §  §  §  §  §  Welche Stückzahl eines Produktes sollten wir einkaufen? Welche Produkte möchte Herr Meyer kaufen? Welcher Preis ist der richtige? Wie sollte Suchergebnis- und Produktlisten sortiert werden? Wie sollten wir das Werbebudget auf die Werbeinstrumente verteilen? Welcher Kunde bekommt einen Gutschein? Wie viel € sollte ich für eine SEA Anzeige oder einen Banner bieten? Warum verkauft sich Sortiment X auf otto.de unter Plan? Was ist auf otto.de passiert bzw. was passiert gerade? Können wir social media Daten nutzen? Wie optimiere ich den Warenbestand in den Lägern? … Um solcherart Fragen beantworten zu können, sind 3 Fähigkeiten entscheidend Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 3
  • 4. Business  Intelligence  =  bessere  Entscheidungen  treffen   Die  Business  Intelligence  Formel  besteht  aus  3  Elementen:   BI  =  Datenmanagement  +  mit  Analy>cs  Daten  in  Erkenntnisse  übersetzen  +   Erkenntnisse  in  Entscheidungen  überführen DATA Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 4 Analytics & Insights DECISION
  • 5. Fähigkeit 1 „Datenmanagement“ Die Datenmenge und die Möglichkeiten diese zu erfassen, zu speichern und bereitzustellen sind durch die zunehmende Digitalisierung unseres Geschäftsmodells und die technische Entwicklung (Big Data) in den letzten Jahren dramatisch gestiegen. Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 5 Quelle: The human face of big data
  • 6. Fähigkeit 2 „mit Analytics Daten in Erkenntnisse übersetzen“ Durch systematische Untersuchung der Daten und Entwicklung von analytischen Modellen (Analytics) können durch die Beantwortung der Kernfragen: Was ist passiert?, Warum ist es passiert?, Was passiert gerade?, Was wird geschehen? Erkenntnisse gewonnen werden. Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 6 Quelle: http://www.loginworks.com
  • 7. Fähigkeit 3 „Erkenntnisse in Entscheidungen überführen“ Die Potentiale der Daten und passender algorithmischer Modelle werden erst durch den Einsatz in den Fachbereichen wirksam … eine enge Zusammenarbeit ist also wesentlich! Problem/Potential erkennen 1. Problem/ Potential 2. Review früherer Lösungen 3. Daten Fachbereiche Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 7 Entscheiden Problem lösen Quelle: http://plotting-success.softwareadvice.com 4. Modell OTTO BI 5. Analyse & Modellanwendung 6. Entscheidung und Maßnahmen Fachbereiche
  • 8. Der rasante technologische Fortschritt ist eine Herausforderung und bietet gleichzeitig auch große Potenziale Charakteristika von „Big Data“ Volumen Sehr viel größere Datenmengen als bisher, im Peta- oder sogar Exabyte Bereich + Velocity + Höherer Geschwindigkeitsbedarf der Analysen, oft Real-Time statt bisheriger zeitunkritischer Ex-Post-Analysen Variety + Signifikant größere Vielfalt der Daten bzgl. Quellen (intern vs. extern) oder Art (z. B. strukturiert vs. unstrukturiert) Veracity Qualität und Richtigkeit der Daten, insbesondere durch neu hinzugekommene Datenquellen = Value Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 8 Mehrwert durch besseres Markt-, Kunden- und Produktverständnis und schnellere & fundiertere Entscheidungen
  • 9. Beispiel: Digitale Customer Journey Ein dynamisches Attributionsmodell optimiert die Effizienz der Online Werbung Wahrnehmung Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 9 Quelle: http://www.foryouandyourcustomers.com/ Auswahl Kauf
  • 10. Beispiel einer digitalen Customer-Journey Display PSM Wahrnehmung Auswahl Kauf Kauf SEO SEA Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 10
  • 11. Bekannte statische Attributionsmodelle verteilen die Nachfrage auf die Kontaktketten, nehmen aber einen festen Wirkungsbeitrag je Position an 25% 25% 25% 25% Kauf Display SEO PSM 40% SEA U-Modell oder „Badewanne“ Jedem Werbekontakt wird der gleiche Anteil an der Conversion zugerechnet. 40% 10% Gleichverteilung Jedem Werbekontakt wird der gleiche Anteil an der Conversion zugerechnet. 10% Kauf Display 10% SEO 20% PSM 30% SEA 40% Kauf Display SEO Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 11 PSM SEA Linear abnehmend Näher am Conversion-Ereignis liegenden Werbemittel-Kontakte erhalten eine höhere Bedeutung
  • 12. Dynamisches Modell berücksichtigt zeitliche Dimension und ermöglicht Erfolgsbeitragszuweisung in Abhängigkeit von dem Wirkungsbeitrag –  Dynamische Abbildung möglich über statistisches Modell 45% 15% 5% 35% Kauf Display 25% SEO PSM 15% SEA t –  Entscheidender Unterschied zu den am Markt bekannten statischen Modellen, wie bspw. First Contact, U-Modell oder Gleichverteilung, welche alternativ zu Last-Contact eingesetzt werden könnten, ist der Einbezug der zeitlichen Dimension. 55% 5% Kauf Display SEO PSM SEA t Die dargestellte Marketingkanalreihenfolge und die zugewiesene Anteiligkeit dient nur zur Anschauung und basiert nicht auf realen Customer Journey Daten. Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 12 –  In Abhängigkeit von der Ausprägung der Einflussvariablen einer Journey kommt es zu unterschiedlichen Attributionswerten für die Kontaktpunkte –  Dies hat zur Folge, dass die gleiche Kanalreihenfolge in der Customer Journey bei unterschiedlichen Zeitabständen zwischen den Kontakten zu unterschiedlichen Attributionswerten für die beteiligten Kanäle führt.
  • 13. Ausgewählte Beispiele zu BIFragestellungen §  Welche Produkte möchte Kunde/User X kaufen? à Sortimentsaffinitäten, Personalisierung/Individualisierung §  Wie sollte Suchergebnis- und Produktlisten sortiert werden? à Automatisierte Produktlistensortierung §  Wie sollten wir das Werbebudget auf die Werbeinstrumente verteilen? à Attributionsmodell §  Welcher Kunde/User bekommt einen Gutschein? à Hebelaffinität/CustomerLifetimeValue (CLV) §  Wie viel € sollte ich für eine SEA Anzeige oder einen Banner bieten? à Attributionsmodell §  Was ist auf otto.de passiert bzw. was passiert gerade? ! Reporting Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 13
  • 14. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Marketing Natives HH 25. November 2013 Seite 14 Quelle: http://everythingfunny.org