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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
4Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
5Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
Dan Wagner
George William James Stephen
Wolfram
EricBaldeschwieler
BIG DATA
Warum ist das Thema Big Data so wichtig?
6Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
Big Data in KMU – Stefan Nievelstein 7
GAFAGoogle, Amazon, Facebook, Apple
BIG DATA
Was kann man damit machen?
8Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
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?
12Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
BIG DATA
Was bedeutet das für KMUs?
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Big Data in KMU – Stefan Nievelstein 14
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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17Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
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
Big Data in KMU – Stefan Nievelstein
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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