Podcast: Commerce Reporting [de]

In dieser Ausgabe der commercetalks sprechen Martin Möllmann und Roman Zenner mit Lennard Stoever von minubo über das Thema “Reporting im Commerce”. Sie diskutieren unter anderem, welchen Business-Value ein gutes Commerce-Reporting bietet, was die Top-5-Reports sind, die man als Händler heute immer betrachten sollte, und welche Tool-Landschaft es insgesamt gibt. Außerdem berichtet Lennard über die von minubo gestartete Commerce-Reporting-Standard-Initiative.

Hier das komplette Transkript:

I: Hallo und Herzlich Willkommen zur neunten Ausgabe der Commerce-Talks, dem Podcast von commercetools. Heute wieder mit mir, Martin Möllmann, in der Leitung und ich bin heute auch nicht alleine, sondern mich begleitet wieder mein liebreizender und absolut zuvorkommender Kollege Roman Zenner. Hallo Roman.

I2: Hallo Martin. Das war eine schöne Einleitung, Danke schön.

I: Das bekommst Du selten von mir? Und dazu haben wir uns mal wieder einen Gast geholt. Wir wollen heute über das Thema „Reporting“ reden, ganz speziell die Frage, was man beim Reporting alles richtig und was man auch falsch machen kann? Und dafür begleitet uns heute für die nächsten rund 45 Minuten der Lennard. Hallo Lennard.

B: Hallo, das ist mein erster Podcast. Ich bin ganz aufgeregt.

I: Das freut mich. Lennard, erzähle bitte doch vielleicht mal wer Du bist, was Du machst, was Dich befähigt darüber zu sprechen und was Du auch bei minubo machst?

B: Ja, ich bin Lennard Stoever. Ich arbeite in dem Feld Business Intelligence seit über zehn Jahren und habe dort verschiedene Rollen eingenommen. Insofern hoffe ich, dass mich das so einigermaßen befähigt, hier zu dem Thema etwas zu sagen. Angefangen habe ich eigentlich als Head of BI bei Frontlineshop, einem Fashion Onlinehändler für streetwear. Dort habe ich mein erstes BI-System gebaut und mich danach mit meinem Co-Founder Michael selbständig gemacht. Ich habe individuelle IP-Systeme gebaut für große Onlinehändler und auch Omnichannel-Händler und seit ungefähr vier Jahren arbeite ich für das Software Serviceunternehmen Commerce Intelligence Solutions minubo und dort bieten wir eine Standard-BI-Lösung für Händler an.

I: Sehr spannend. Mir ist auch gerade wieder eingefallen wo ich Dich das erste Mal getroffen und gesehen hatte. Das war auf dem Konversion 2011, wo Du über Kicks geredet hast.

B: Ja richtig, das stimmt. Ich habe dort über Kicks gesprochen. Die Lösung hatten wir auch mal im Einsatz und nutzen sie witziger weise bis heute.

I: Das heißt, Ihr arbeitet jetzt sogar auch für Zalando?

B: Wenn man den großen Bogen schlägt, ja. Seitdem läuft das update nicht mehr jeden Tag.

I: Alles klar, das habe ich verstanden. Ich kann mich noch sehr gut erinnern.

Es ging auch darum, Retourenquoten miteinander zu verknüpfen und darüber auch Entscheidungen zu treffen, welche Artikel gepusht werden. Das war 2011 schon ein Hot Shit. Da waren wir schon dabei.

B: Und das kann immer noch nicht jeder Händler. Warum eigentlich?

I2: Das verstehe ich auch nicht.

I: Gut, es ist aber schön, dass wir mal so einen kleinen Abriss erhalten haben. Wir wollten uns ja so ein bisschen über das Thema Reporting unterhalten, weil auch wir von der (?Convenience/Commerce) Tools wenn wir mit Kunden sprechen oder in Projekten, die wir sehen, dass das Thema BI ein ganz Großes ist. Das ist klar, denn Florian Heinemann ist darin auch ein großer Verfechter, dass das Thema BI von Anfang an zu einem Unternehmen gehört. Deswegen ist er ja auch bei Project A relativ hoch angesehen. Deshalb möchten wir jetzt natürlich einmal verstehen, was Reporting BI überhaupt ist? Was kann denn dieses Commerce Reporting überhaupt bieten? Was für ein Business Value habe ich denn überhaupt, wenn ich mir da relativ viel Zeit zur Seite nehme, wenn ich auch viel Geld in die Hand nehme, denn eine BI-Lösung ist auch nicht immer ganz günstig? Was kann mir denn so eine BI-Lösung, so ein Reporting liefern?

B: Meine Antwort klingt vielleicht ein bisschen unspannend, aber letzten Endes ist meine Hauptantwort, dass man als erstes Transparenz liefern muss. Ich glaube, dass der Wert sehr groß ist, wenn dies einleuchtet. Ich habe viele Händler getroffen, bei denen absolut keine Transparenz über die Kennzahlen herrschen. Die weder ihre Kunden genau verstehen in Bezug auf die Frage, was, wie viel und wie oft diese Kunden kaufen. Das Thema Sortiment wirklich transparent im Griff zu haben ist eine unterschätzte Seite. Welche Lagermengen habe ich, bewerbe ich hier eigentlich gerade Produkte mit niedriger Reichweite? Insofern bin ich der Verfechter, dass dort erst einmal Transparenz herrscht. Wenn ich meine Prozesse messe, dann ist es eigentlich leicht, Transparenz walten zu lassen, indem ich diese Messpunkte eben in einem Data Warehouse zusammenfasse und darauf ein Reporting aufbaue. Was ich eben schon sagte: Ein gutes BI-System muss auch darüber hinaus nicht nur alle Kanäle beinhalten. Also wenn ich jetzt ein (?PUI) Online-Player bin, dann habe ich nur meinen Onlineshop, aber wenn ich jetzt einen OmniChannel habe, dann habe ich jetzt vielleicht noch meine Kassensysteme und alle Datenpunkte müssen eben in einem Datensystem zusammengefasst werden. So dass dann für alle Rollen im Unternehmen also nicht nur für den Online-Marketeer oder für den CM-Verantwortlichen sondern auch für den Einkäufer eine einheitliche Datenbasis vorhanden ist. Und so wird nicht nur ein Silo der Daten aufgelöst, so wird auch ein Silodenken der Rollen aufgelöst. Die Leute müssen sich miteinander auch basierend auf Zahlen unterhalten, auch um ihr Bauchgefühl mindestens einmal mit Zahlen untermauern zu können. Also Transparenz, der Abbau von Silos nicht nur datentechnisch, sondern auch organisatorisch, das sind so die High-Level Vorteile eines guten BI-Systems aus meiner Sicht.

I: Alles klar. Können wir das vielleicht ein bisschen vertiefen? Es ist jedem bewusst, dass Du wissen musst wo Du stehst und dazu Transparenz benötigst. Meine Frage ist wie ich das Geld anschließend wieder hereinhole? Also nur, dass ich es weiß, bringt mir ja in dem Fall noch nicht viel. Wenn ich eine BI-Lösung habe, die in einem kleinen Umfang mit vielleicht ein paar Hundert oder Tausend Euro im Jahr zu bewerkstelligen ist, ist das überschaubar. Aber in einer größeren Lösung mit sehr vielen Datenpunkten, wenn man viele Berechnungen auf dieser Basis durchführen möchte, geht es ja auch schnell in die zehn- oder Hunderttausende. Wie hole ich das denn alles wieder rein?

B: Ich denke mal, Du holst das einerseits dadurch rein, dass Du Kosten sparst. Du kannst Kosten sparen, weil Du nicht alles manuell aufbereitest in Excel, Du kannst Kosten sparen, weil Du zum Beispiel im Einkauf besser verhandeln kannst, wenn Du mit dem Händler über die Performance seiner Produkte und seiner Marken genauer sprichst, weil Du darüber mehr Informationen hast. Das ist dann die Kostenseite, aber auch die Umsatzseite. Kostenseitig ist noch anzusprechen, dass Du natürlich auch allokierst. Du hast ja in der Regel hohe Marketingbudgets, die Du nach Möglichkeit nicht einfach nur so spray and pray in Deine Marketingkanäle reinhauen sollst, sondern wo Du auch wirklich sehr genau schauen musst wie zum Beispiel gewisse Warengruppen oder auch bestimmte Produkte performen, wie Kampagnen performen. Nur nach Umsatz zu gehen und die Umsatzkostenrelation sich anzuschauen ist nach meiner Beobachtung momentan einfacher immer viel zu kurz gegriffen. Wenn Du jetzt ein wirklich gutes BI-System hast, dann hast Du eben auch die Kosten der Produkte enthalten, die Handling Kosten und siehst dann am Ende die Retouren und die Stornos wirklich genauso wie Deine Deckungsbeiträge pro Kanal. Dann kannst Du gegebenenfalls auch shiften in den Kanälen. Wenn Du ein gutes System hast, kannst Du sogar auf Keyword Level schauen, ob das überhaupt funktioniert. Klar ist, dass man nicht nur auf den Deckungsbeitrag steuern kann, aber das ist schon eine sehr unterschätzte Metrik oder eine regelmäßig nicht genutzte Metrik. Des Weiteren ist das ganze Thema Kundenreaktivierung oder auch Bestandskunden Aktivierung von Bedeutung. Das heißt wirklich mit Angeboten auf den Kunden zuzugehen, die für ihn relevant sind. Ein wesentlicher Punk betrifft hier, die gesamten Transaktionen der Vergangenheit zu analysieren. Das klingt so logisch, aber wenn ich mir die Newsletter-Landschaft des Deutschen E-Commerce anschaue oder des Deutschen Handels ist das manchmal noch sehr generisch. Hier ist sehr viel Umsatz zu holen. Da habe ich schon viele BI-Projekte gemacht, indem man schon durch ganz kleine Anpassungen in der Selektion für Newsletter beispielsweise phantastische Absätze herausholen kann, indem man mit so einer Deckung beiträgt, die Viel-Retournierer mal rauslässt oder eben auf Basis der Produktpräferenzen die Leute mit Informationen bespielt.

I: Alles klar. Wo wir jetzt schon mal beim Fachlichen sind stellt sich für mich folgende Frage: Kannst Du vielleicht mal beschreiben, was so die fünf Top Reports aus Deiner Sicht sind? Was sind die wichtigsten KPIs und Zahlen, die wichtiger weise Händler benötigen, die Ihr auch anbietet, damit die Händler ihre Entscheidungen besser fällen können?

B: Also KPI heißt ja Key Performance Indicator. Die Key Performance meines Unternehmens ist ja von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich und Top Metriken, also Kennzahlen sind der Umsatz, der Deckungsbeitrag, der Customer Lifetime Value vielleicht. Hierzu will ich nochmal später zu kommen. Aber es ist schwer zu beantworten was die Top fünf Reports sind. Was ich jedem empfehle und was wir natürlich auch bei minubo bieten und was jedes vollständige BI-System einfach haben muss, sind Kennzahlen entlang der Customer Journey. Und zwar nicht nur bis der Kunde den Buy-Button im Shop drückt, sondern darüber hinaus auch was er eigentlich nach dem Kauf macht? Da gibt es dann wirklich Reports die Traffic haben, was den Bestelleingang, den Umsatz, Retouren, Wareneinsatz betrifft. Wie lange hat das Paket gedauert? Ich habe also sozusagen einen Funnel Report, einen Deckungsbeitragsreport, den muss ich mir regelmäßig anschauen und dann eben aufbrechen nach Kanal, nach Persona, nach Kundengruppen, nach Produktkategorien. Deshalb ist für mich der Deckungsbeitragsreport eigentlich der relevante Report, die Übersicht die mir eigentlich ein gutes Bild meines Unternehmens zeigt. Ansonsten sind die KPIs unabhängig. Also ein Fahrradhändler hat natürlich andere KPIs, die er sich regelmäßig anschauen muss als jemand, der im Pet-Food-Segment ist, wo vielleicht eher Anzahl und Tage seit der letzten Bestellung relevant sind. Wenn ich ein Hundefutter kaufe für meine Dogge und kaufe eine Gebindegröße X, dann muss ich mir anschauen, wie die Tage seit der letzten Bestellung sind und muss ausgehend von meinen Thesen, wie oft der Kunde neu bestellt, diese Kennzahl im Griff haben. Beim Fahrradhandel, wo ich ein Fahrrad alle drei Jahre wahrscheinlich mal kaufe, wenn überhaupt, da ist vielleicht eher relevant zu schauen, was jetzt seine Akquisitionsproduktkategorie war? Ist er jetzt reingegangen mit einem High-End-Mountainbike oder mit einem Hollandfahrrad? Und entsprechend muss ich ihn natürlich anders ansprechen. Also das ist abhängig vom Unternehmen selber, in welchem Segment er arbeitet und auch von der Phase des Unternehmens. Wenn ich jetzt am Anfang auf Umsatz aus bin und nur über Umsatz, Umsatz, Umsatz nachdenke, dann ist der Deckungsbeitrag wahrscheinlich nicht so relevant wie die Mengen und der Umsatz, den ich erwirtschafte. Wenn ich jetzt aber eine gewisse Sättigung erreiche oder wenn meine Umsätze nicht mehr so relevant sind, weil es darum geht, Geld zu verdienen, da muss ich auch mal schauen wie eigentlich mein Deckungsbeitrag läuft? Vielleicht bin ich auch zu sehr Hanseat und denke halt, dass ich im Business auch irgendwann Geld verdienen muss? Habe ich überhaupt eine Chance, profitabel zu arbeiten? Deshalb ist das für mich sehr wichtig. Customer Lifetime Value ist auch so ein Buch mit sieben Siegeln. Ich werde ja immer in so einem Self Pitch gefragt: „Ja können wir auch den Customer Lifetime Value und ehrlich gesagt“-

I2: Was ist denn das eigentlich? Sagt mir bitte mal was das überhaupt ist? Ich habe das immer noch nicht so ganz verstanden. Ich habe da verschiedene Definitionen im Markt gehört und die beste oder eine die mir gut gefallen hat, die gebe ich gleich zum Besten, wenn Ihr mir mal gesagt habt, was der Customer Lifetime Value ist aus Eurer Sicht?

I: Wie ist denn aus Deiner Sicht die Bereitschaft oder die Fähigkeit der Unternehmen, die zum ersten Mal mit Dir oder mit Euch zu reden? Haben die Leute schon bevor sie ein System einsetzen ihre Metriken im Griff? Wissen sie was sie messen wollen? Macht das meistens Sinn? Oder kommst Du eher so in Pitches und dann geht es eher so darum, dass man das immer so gemessen hat, es schon immer so war oder man keine BI benötigt, dass man immer so das Bauchgefühl des Chefs hat? Wie professionell sind denn die Unternehmen schon aus Deiner Sicht?

B: Moment jetzt willst Du Dich drücken. Roman, was ist Deine Definition von CLTV?

I2: Was für ein TV?

B: Customer Lifetime Value, CLTV.

I2: Ach so, um Gottes Willen. Ich habe das nicht verstanden. Du ich bin branchenfremd was das angeht, ich habe überhaupt keine Ahnung. Ich möchte auf jeden Fall Deine Definition noch hören, deshalb gebe ich zuvor meine zum Besten. Dass was ich kenne ist Deckungsbeitrag pro Bestellung minus Initiale sowie weitere Werbungskosten für jeden Kauf.

B: Genau, das ist eine sehr mathematische und ich glaube auch richtige Formel. Die Frage ist ja auch da wieder, ob ich mir jetzt meine Transaktionshistorie anschaue und rechne dann für alle Kunden den Durchschnitt aus, also den durchschnittlichen Umsatz pro Kunde? Ist das jetzt mein Customer Lifetime Value? Wenn einer sich darunter befindet, dann muss der mindestens das erreichen oder habe ich vielleicht verschiedene Personas in meiner Zielgruppe? Haben verschiedene Personas unterschiedliche Customer Lifetime Values und ist dieser vielleicht einfach eine Planzahl und zwar die Zahl, die ich erreichen möchte? Das fand ich ganz stark zuletzt bei einem Kunden, der mir gesagt hat: „Pass auf, ich habe hier fünf Personas identifiziert. Einer der sehr teuer kauft, einer der sehr günstig kauft, einer der abenteuerlustig ist, einer der wahrscheinlich eher weniger abenteuerlustig ist“. Er hat dann zwar auch auf Basis der Historie errechnet wie der historische Customer Lifetime Value im Durchschnitt für diese Personas ist und hat sich danach überlegt, wo er eigentlich strategisch wachsen möchte und hat dann einen Customer Lifetime Value einfach pro Persona fix angenommen. Er kann jetzt schauen, wo er in seinem bestehenden Kundensegment eigentlich noch Potenzial hat. Wenn er einen neuen Kunden hat, dann kann er auch da wieder schauen, welche verschiedene Thesen er hinter den Personas hat, insbesondere wenn es um die Akquisition Produktkategorie geht. Das erste Produkt, das gekauft wurde, sagt Dir ja schon etwas über den Kunden aus und dann ordnet er diese automatisch zu und sieht dann, dass dieser Kunde schon ziemlich weit ist und bereits das teurere Produkt gekauft hat. Der andere Kunde hat vielleicht nur etwas gekauft und ist lediglich mit ihm in Kontakt getreten, hat eine Kundenbeziehung aufgebaut und offensichtlich sieht man, dass er ein Sportler ist und dann gibt er ihm andere Produkte. Das fand ich eigentlich eine tolle Herangehensweise. Aber glücklicherweise gibt es auch für den Customer Lifetime Value eine ganz simple retrospektive Formel. Aber ich glaube, dass man den Customer Lifetime Value auch pro BI, wenn man so will pro Company definieren muss. Leider ist das nicht schwarz weiß an der Stelle.

I2: Ich bin auch voll bei Dir, dass das natürlich wirklich extrem abhängig ist davon, was Du für Produkte oder Produktkategorien verkaufst. Ich erinnere mich noch als wir beim … #00:17:41# waren, hatten wir halt die Brillenkäufer und die Kontaktlinsenkäufer und das sind einfach schon mal zwei komplett verschiedene Käufergruppen, Personas natürlich auch mit ganz anderen Wiederkaufszyklen et cetera.

B: Da habe ich übrigens auch drei RBI gemacht (B1. Ich weiß.) Ein ganz interessantes Geschäft ist das.

I: Roman hatte ja noch die Frage mit der Reife, der Kunden die Ihr trefft. Inwieweit wissen sie denn schon was sie überhaupt messen sollten oder könnten und inwieweit spielt Euch das in die Karten? Oder müsst Ihr denen das immer jedes Mal neu erklären, was denn da überhaupt heutzutage alles möglich ist?

B: Also das ist natürlich auch sehr unterschiedlich. Es kommt darauf an mit wem man spricht. Jeder Händler hat ja irgendwie ein BI-System und die sind häufig aufgehangen in der IT, warum auch immer. Beziehungsweise die IT verantwortet das Thema. Und da ist dann häufig die Antwort: „Ja wir haben hier einen Data Warehouse und da können auch unsere Kunden intern darauf zugreifen, alles ist gut.“ Dann frage ich aber den CRM-Verantwortlichen, wie oft er eigentlich auf den (?Interhouse) Data Warehouse zugreift? Dessen Antwort ist dann, dass er sich gelegentlich seine Reports holt beziehungsweise werden sie ihm auch zugeschickt, aber eigentlich will er viel mehr mit Daten machen was leider nicht geht. Insofern ist es wirklich abhängig von den Ansprechpartnern im Unternehmen. Aber ganz allgemein mache ich die Beobachtung, dass doch noch relativ viel Unsicherheit in den nicht so techniknahen Abteilungen herrscht hinsichtlich BI. Was ist das überhaupt, welche Kennzahl müssen wir messen? Es gibt eigentlich sehr selten wirklich klare Vorstellungen. Wo es recht verbreitet ist natürlich, ist im Bereich Onlinemarketing und Performancemarketing. Überall dort wo viel gemessen wird mit Google Analytics oder anderen Webtracking Tools. Da ist schon eine gewisse Durchdringung was das Knowhow angeht vorhanden, aber es endet halt immer beim Umsatz. Das ist eben kurzgegriffen. Da wird auch nicht so viel über Produkte nachgedacht, es ist sehr kampagnengetrieben. Aber das bekommt man ja auch Webtracking nicht so gut heraus. Also wir werden häufig wirklich gefragt: „Könnt Ihr uns nicht dabei helfen, mal zu definieren welche Reports wir uns anschauen müssen und auch die Frage nach den Top Fünf Reports?“ Da bieten wir bei minubo ein standardisiertes Datenmodell, wo man dann sehr schnell up to speed kommt, denn die meisten KPIs, die meisten Conversations im Funnel sind ja doch fast geschäftsmodellunabhängig.

I: Aber vielleicht berichtest Du mal aus der Erfahrung, die Du bis jetzt so gemacht hast. Wo würdest Du denn sagen, dass es Sinn macht so ein BI-Projekt aufzuhängen? Ich kenne es auch, dass es primär ein technisches Thema ist, weil natürlich auch sehr viele Schnittstellen dort immer gefragt sind. Du hast ein IP-System, wo Du Informationen haben willst, Du brauchst Dein Trackingsystem, Du brauchst Dein Shopsystem, Du brauchst vielleicht noch irgendwelche CRM-Systeme, wo auch noch Informationen drin sind. Das heißt, es ist immer ein sehr schnittstellengetriebenes Thema. Gibt es denn neben dem Aufhängen in der IT noch an anderen Optionen? Klar jetzt aus Marketingrichtung gesehen hast Du ja recht, aber das hört dann meistens halt beim gemachten Umsatz auf und das geht schon teilweise gar nicht mehr in die Deckungsbeitragsrechnung mit rein, was dann halt mit so einem Sale passiert, wenn das aus der Richtung Marketing kommt. Was wäre denn ein gutes Aufhängen?

B: Für mich ist es ein abteilungsübergreifendes Projekt. Wenn ich es aufhängen müsste, würde ich es wie so eine Stabsstelle aufhängen. Es gibt ja so diesen Intelligence Business Competence Center Begriff. Also wenn ich wirklich das Budget habe und aufbringe, dann würde ich das tatsächlich in einer Stabsstelle aufhängen und natürlich muss die IT dann Leistungen erbringen. Sie müssen die Ressourcen für Server oder Software zur Verfügung stellen. Man kann natürlich auch anders und hängt es primär am Marketing auf und nimmt eine Cloud-Lösung, die eigentlich das Meiste bietet. Letztlich ist es wichtig, dass irgendjemand einerseits die Power hat so ein Projekt auch vielleicht ein Stück weit in die Organisation hineintragen zu können und der eben auch übergreifend, also kanalübergreifend denkt. Und die Frage wo ich es aufhängen würde? Im besten Falle würde ich es in einem separaten BI-Competence-Center aufhängen und im Normalfall dort, wo am meisten Mehrwert geschaffen werden kann. Das ist aus meiner Sicht auf jeden Fall im Marketing aber auch im Einkauf. Also irgendwie würde ich es eher in diese operativen Rollen als in der IT sehen. Die IT würde ich eher als Dienstleister für dieses Projekt ansehen.

I: Du beziehungsweise Martin, ihr habt von Webtracking gesprochen. Was sind denn so die klassischen Systeme, mit denen Du, Ihr konfrontiert seid, wenn Ihr zum Kunden geht? Haben die schon Systeme, die sie nutzen? Was ist denn so das Ökosystem, das man üblicherweise im BI-Bereich vorfindet?

B: Also was das BI-Tool selber angeht oder die Systeme, die quasi die Daten beinhalten um (?Datawares) oder BI-Tool aufzusetzen?

I: Vielleicht einfach mal so in einem groben Überblick. Was ist so alles an datenverarbeitenden Systemen vorhanden, die in irgendeiner Weise dann zusammenarbeiten müssen, um letztlich ein einheitliches Reporting zu ermöglichen und eben nicht dieses Silodenken weiterzutreiben?

B: Wenn man von einem klassischen Händler ausgeht der einen Onlineshop hat und vielleicht auch noch eine App oder eine mobile Website, der hat vielleicht sogar noch 20 Filialen. Dann habe ich eigentlich schon einen großen Teil aller Daten, die ich benötige im ERP-System. Weil letzten Endes muss ja irgendwo das Versenden von Paketen oder auch die ganze Warensteuerung stattfinden. Da habe ich sehr viel von der Order bis hin zur Retoure über den Versand bis zur Retoure alles an Informationen. Wie bezahlt der Kunde, wo sitzt der Kunde, wie heißt er und so weiter? Das ERP-System ist für mich immer das relevanteste System, in dem ich schon von vornherein die meisten Daten habe. Dann habe ich das Webtracking oder das Tracking oder das Tracking der mobilen Seite oder das Tracking der Website, wo ich eben viel über Kunden erfahre. Wo kommen die Kunden her, was suchen sie, wie sind sie auf mein Angebot aufmerksam geworden? Diese Daten benötige ich natürlich auch. Da sind natürlich auch viele Daten enthalten, die ich nicht einer bestimmten Order oder einem bestimmten Kunden zuordnen kann, da sie anonym sind. Aber es sind auch viele Daten drinnen. Letzten Endes hat jede Order eine Journey, die ich zuvor gemessen habe und ich damit verbinde, wenn es denn gut gemacht ist. Ich kann dann über die Käufer eine ganze Menge herausfinden. Welche meiner Kanäle funktionieren gut? Und dann habe ich vielleicht noch Kassensysteme, wo ich meine Branchendaten habe. Das wäre dann das dritte große Thema. Da ist es natürlich so, dass ich keinen Bezug zum Kunden habe. Es sei denn ich habe ein gutes Bonuskartenprogramm oder so etwas oder habe gute Daten über irgendwelche anderen, indem ich den Kunden frage. Aber in der Regel sind das maximal 20, 30, wenn es gut läuft 50 Prozent der im Store getätigten Transaktionen, welche ich dem Kunden zuordnen kann. Das sind die drei großen Datenquellen und die sind vorhanden. Da sind die Daten eigentlich auch relativ gut in der Qualität nach meiner Beobachtung und jetzt muss ich sie zusammenführen. Die meisten Lösungen sind eigentlich dieses Self-Built BI-Solutions, also da habe ich einen MicroStrategy in Cognos, einen Business …….#00:26:42# von Microsoft, SQL-Server oder so, wo sich dann irgendein armer Admin dransetzt und versucht mit Schnittstellen diese Daten in Data Warehouse zu bekommen. Meistens versucht er irgendwie noch Struktur hereinzubringen, die miteinander zu verbinden und dann haben diese Tools ja auch häufig eine Visualisierungsschicht, das heißt es werden dann Reports gebaut. Das ist die eine Kategorie von Lösungen. Dann gibt es andere. Man hört häufig von Tableau und Power BI klicken in Domo, das ähnelt eigentlich diesem Legacy System wie ich sie gerne nenne wie Microsoft ……….#00:27:25#, aber es hat häufig eine Cloud Lösung, es ist moderner, man hat sehr, sehr, sehr viele Themen, auch teilweise vorgefertigte Schnittstellen. Man hat tolle Möglichkeiten der Visualisierung und auch teilweise der Analyse, aber es ist trotzdem kein out of the box insights, die man daraus bekommt. Man muss immer noch Daten miteinander verknüpfen, verbinden, sich ein Datenmodell ausdenken. Dann gibt es spezialisierte Lösungen, (?AG1 vielleicht, Gerafft Dynamic Action), die sich wirklich auf ein spezielles Gebiet beim Händler fokussieren, sei es der Einkauf oder sei es CRM oder seien es andere Themen. Und es gibt eigentlich keine, außer jetzt vielleicht der minubo Lösung, die ein Business Modell, also Datenmodell und Schnittstellen für eben diese drei verschiedenen Töpfe, die ich genannt habe, mitbringt. Insofern positionieren wir uns ja auch so, dass wir halt eben speziell für den Händler und nur für den Händler schnell zur Lösung kommen. Und was die Systeme auch hoffentlich nicht mitbringen ist so eine Art automatische Analyse. Es gibt ja so low hanging fruits, was man sich jeden Tag anschauen muss und wo man auch nicht selber tätig sein muss. Man muss nicht noch mehr Daten sammeln, das muss man nicht. Man muss jetzt mal Action daraus ableiten und das muss nicht unbedingt immer nur im Pull sein. Das kann auch ein Push vom System sein und da sind diese Systeme die ich genannt habe auch noch nicht so stark, das Thema voranzutreiben, außer vielleicht die spezialisierten Lösungen. Beantwortet das die Frage einigermaßen?

I: Ja absolut. Wenn Du jetzt mal in diese Richtung weiterdenkst und wir haben eben von Stabsstellen gesprochen, wie läuft das in der Praxis? Kommen erst mal alle an einen Tisch und aus allen Fachbereichen die jeweils ihre eigenen Datentöpfe pflegen, was ja meistens sich auch so evolutionär entwickelt hat? Das ist ja meistens nicht geplant, dass es eben so ist. Und offenbart dann jeder sozusagen einen Teil seines Bereiches und dann einer Lösung wie Eurer zum Beispiel erlaubt diese ganzen Daten zu sammeln und auszuwerten? Ich stelle mir vor, dass es nicht nur eine technische Herausforderung ist, sondern dass es eben auch eine organisatorische Frage ist wie man das am besten angeht? Kannst Du da mal kurz sagen wie Du das vorfindest oder wie da üblicherweise Unternehmen vorgehen, um das hinzubekommen?

B: Das ist ganz interessant, dass Du sagst offenbart und erlaubt. Das spiegelt eigentlich ganz gut wider was man aufbrechen muss. „Ich erlaube Dir nicht, meine Daten zu benutzen lieber Einkäufer“, sagt der CRMler und umgekehrt. Das ist ja eigentlich schon paradox. Und deshalb sage ich ja, es muss ein mit „Macht“ ausgestatteter Projektmanager da herein, der sagt: „Das ist gut für unser Unternehmen und das lösen wir jetzt auf.“ Und der muss die Leute an den Tisch holen. Jetzt ist nicht jedes Unternehmen so aufgestellt. Aber ich habe das gesehen und diese Transparenz ist natürlich auch scheiße für den einen oder anderen – entschuldige mein Französisch. Wenn jetzt der Online-Marketeer dort sich rechtfertigen muss, dass alle oder viele seiner Kampagnen einen negativen Deckungsbeitrag erwirtschaften. Was völlig normal ist, aber er ist jetzt transparent. Und diese Transparenz hat Vorteile für das Unternehmen, das ist absolut unbestritten glaube ich. Aber das hat auch Impacts auf das Verhalten der Leute und deshalb ist Change-Management, also die Leute abholen, was ist das für ein operativer Vorteil für Dich so ein System? Wenn ein CRMler merkt, dass er hier die Bürde hat und transparenter wird, aber auch den Vorteil hat, viel besser seinen Job machen zu können, weil er an Zahlen kommt und nicht (?CAPA US). Die IT hat mir den Report erst eine Woche später geschickt. Wenn ich sehe, dass die Vorteile überwiegen für die operativen Stellen und das klar und deutlich wird, dann wird auch diese protektionistische Haltung abgebaut. Da bedarf es eben einem mit Macht ausgestatteten Change-Typen und davon gibt es halt nicht Tausende. Da muss man Glück haben oder sich eben von außen Hilfe holen.

I2: Oder wie sagt man so schön: Da brauchst Du halt so ein Management-Sponsorship oder Sponsoring. Da brauchst Du jemanden, der einfach das Thema wirklich ernst genug nimmt und treibt. Ich meine, das ist ja ein Phänomen, das wir ja im Handel oder grundsätzlich beim Thema Digitalisierung sehen. Dass auf einmal diese Themen auf den Tisch kommen. Auf einmal will alle Welt sich vernetzen, alle Welt will Prozesse digitalisieren, aber das geht ja meistens nicht sofort, das muss ja meistens top down laufen.

B: Aber es ist auch nicht jeder so, es kommt auch auf die grundsätzliche Einstellung an. Es geht auch ganz anders herum. Der CEO ist eher so ein Bremser und die operativen Abteilungen haben super gute Ideen. Also das ist natürlich nicht zu verallgemeinern. Aber die Idealkonstellation ist natürlich, dass Du irgendwie einen kanalübergreifend denkenden CMO hast, der sagt: „Ich kann nicht vier Töpfe, ich kann weder in Silos arbeiten noch kann ich in Silos Daten halten, das muss ich zusammenbringen in Kombination am besten mit dem CEO, der mich bittet aufzupassen, denn BI ist wichtig, weil es bringt Umsatz und es spart Geld. Mehr will ich ja nicht.“

I: Ja das ist interessant, dass es eben nicht nur Technik ist, sondern wie wir auch alle wissen da auch Menschen sind, die mit dieser Technik letztlich arbeiten müssen und die diese Projekte halt zusammen durchführen müssen.

I2: Immer diese Menschen, die die ganzen Prozesse aufhalten, das ist ganz schlimm.

I: Lennard, da wir ja jetzt schon so ein wenig in medias res sind, möchte ich eine kurze Frage stellen in Richtung was man denn dann da beachten sollte. Kannst Du vielleicht so ein bisschen Einblick geben in so ein BI-Projekt? Nehmen wir mal an, es ist in so einer Stabsstelle angegliedert. Wie sieht das denn aus vom Ablauf her? Also mit wie vielen Tagen, Wochen, Monaten muss ich denn damit rechnen, bis ich so ein System mal wirklich live habe und wie sieht denn so ein Projektplan auch gerne mal aus? Also wirklich ganz grob, um einmal ein Gefühl zu bekommen. Man hat immer das Gefühl, da geht natürlich relativ viel rein. Durch diese Schnittstellenthematik ist es glaube ich teilweise auch sehr problematisch. Vor allen Dingen, wenn man mit vielen proprietären Systemen zusammen spielt. Kannst Du so ein bisschen eine Hausnummer geben?

B: Wenn man es falsch macht dauert es zwei Jahre. Und wenn man es richtig macht geht es deutlich schneller, aber es gibt kein BI-System was Du in einem Monat aufbaust. Also und ich gehe noch ein wenig genauer darauf ein. Der größte Fehler, der auch viel Zeit frisst, ist dieser falsche Ansatz zu sagen: „Erst mal alle Daten rein, alle ERP-Daten, Tracking-Daten, POS-Daten, CRM-Daten, PIN-Daten, Wetterdaten und übrigens auch noch Twitterdaten und Customer-Support-Daten rein und dann schauen wir mal“. Das ist der größte Fehler und Hemmschuh von BI. Bin ich noch online? Und Action-first-BI sage ich immer. Suche Dir zwei Use Cases, die Dir den größten Business Value bringen. Wo Du jetzt gerade entweder einen Fokus darauf hast, CRM oder irgendwie Online-Marketing oder den Einkauf verbessern, weil Du gerade in einer Einkaufsphase bist. Suche Dir diese Use Cases, hole Dir die Leute zusammen, die für diesen Use Case relevant sind. Leihe sie, baue Dir die notwendigen KPIs, hole Dir die Daten aus dem Vorsystem. Das ist auch häufig überschätzt, was diese Komplexität angeht. Es ist gar nicht so schwer und bilde eine erste Success Story, was das Thema BI angeht. Möglicherweise wirfst Du den Kram nachher weg, aber die Erfahrung und das Knowhow, das Du hier aufbaust, hilft Dir dann für Deinen zweiten Aufschlag. Und so ein Projekt kannst Du in einem Vierteljahr durchziehen und dann hast Du sofort einen RoI, dass sich auch eine Success Story im Unternehmen auch verbreitet und schon hat das Thema eine ganz andere Dynamik. Deshalb würde ich so vorgehen und das ist nicht schwierig. Ein anderes Beispiel ist CRM. Ich meine, um meine Kohorten Analyse meiner Kunden zu machen und dann zu bestimmen, welche Kohorten ich jetzt abgreife, dafür benötige ich nicht viel. Dafür benötige ich das Bestelldatum, die Kundennummer und wenn es gut läuft noch den Warenkorb dazu oder die Produktnummer. Das sind nicht viele Daten. Die stehen alle im ERP, die kann ich mir abziehen, die kann ich visualisieren und dann kann ich die Wetterdaten später dazu ziehen. Das heißt, man muss da eher einen imperativen Ansatz wählen und versuchen möglichst schnell positive Ergebnisse zu erzielen und das ist möglich. Oder Du nutzt Standardlösungen wie zum Beispiel minubo, bei denen Du Dir nicht so viele Gedanken am Anfang darüber machen musst über ein Datenmodell und so weiter. Wo Du eigentlich sagen kannst, dass das Datenmodell vom Data Warehouse- alle, die ich gesehen habe, sind sowie so mehr oder weniger gleich. Und da kannst Du dann einfach Daten reinpumpen, da ist sozusagen nur die Schnittstelle die Problematik und am Ende haben wir sogar auch Reports und Actions Insides direkt out of the box. Sagen wir mal ein ganz klassisches BI, weil das wahrscheinlich das ist was die Hörer am meisten interessiert. Ich kaufe mir einen Server oder eine Cloud Space und ein Tool Set, wo ich den ETL-Prozess, also das heißt Extract, Transform, Load, also das Abziehen der Daten transformieren und zur Verfügung stellen selber baue. Wenn Du da einen relativ breiten Scope angehst, dann kannst Du damit rechnen, dass für den Prozess schon mal drei bis sechs Monate in das Land gehen, bevor Du Dir den ersten Report aufbauen kannst. Das ist so. Wenn Du natürlich Profis hast, die das schon fünfmal gemacht haben, dauert es vielleicht nur zwei bis vier Monate, aber es dauert. Das liegt einfach daran, dass Du die Daten abziehen musst, sie miteinander verbinden musst, Du musst eine Logik reinbringen, Du musst Data Marts bauen und danach validieren. Wenn Du für alles eine Woche benötigst, bist Du schon bei acht Wochen.

I: Aber ich finde es interessant, dass Du sagst, okay, dass man nicht diesen Big bang erst einmal probiert. Das ist ja auch etwas, was wir in unserem Metier immer beobachten. Dass die Leute eine ganz große Integration wollen mit allen möglichen Features, ohne mal darauf zu achten, dass man vielleicht mit etwas kleineren schlankeren Dingen anfängt.

B: Ja, das machen wir immer so in jedem Sales Workshop, den wir veranstalten. Selbst im Sales Workshop, also noch nicht mal am Beginn. Wenn wir uns verkaufen beim Kunden, wenn wir ein Sales Switch bekommen, fangen wir nicht an bevor wir nicht von denen wissen, was ihre Top drei Use Cases sind, mit denen sie das Geld wieder reinholen wollen.

I: Gut, wollen wir noch auf die Initiative eingehen, die dann von Euch kommt im Bereich BI. Immerhin sind wir schon bei 40 Minuten, wenn ich das richtig sehe?

I2: Also Ihr wollt ja genau den Leuten helfen, dort den einfacheren Zugang im Commercial Reporting zu finden und habt dafür natürlich auch die Commercial Reporting Initiativ gegründet?

B: So ist es. Den Commercial Reporting Standard. Man kann das eigentlich so am besten erklären: es gibt ja in der Buchhaltung einen Kontenrahmenplan und da kann sich quasi jedes Unternehmen unabhängig von der Branche darüber unterhalten, wie sein Rohertrag ist. Und alle wissen ungefähr, dass der Rohertrag gleich errechnet wird. So etwas in der Art wollen wir jetzt halt auch für den Handel in das Leben rufen zusammen mit so tollen Partnern wie Project A und Spryker. Wir haben uns zusammengesetzt und gesagt: „Lasst uns doch mal schauen.“ Gerade Project A, der Martin Dörsch dort, der schon lange für jedes seiner Start-ups Data Warehouse baut, BI baut, ich oder beziehungsweise mein Team, die seit zehn Jahren BI-Systeme bauen, wir haben gesagt: „Lass uns doch mal alle BI-Systeme schematisch übereinander legen und schauen, was eigentlich der Standard von Metriken, von KPIs, von Attributen ist, die jedes Unternehmen haben soll?“ Und ausgehend von dem, was wir in minubo schon implementiert haben stellen wir das jetzt sozusagen live und diskutieren das live mit dem Handel und machen, wenn man das so möchte Open-Source, zwar auf einer theoretischen Basis. Es ist ja keine Technik, aber am Ende des Tages soll dann so etwas wie ein ideales Data Warehouse oder ein 80 Prozent Data Warehouse entstehen und es soll dokumentiert werden, welche KPIs was bedeuten, warum man die benötigt und vielleicht dann sogar im späteren, wie sie pro Segment, also Electronics, Fast Food und Consumer Goods, wie dort noch Individualitäten sind? Das wollen wir öffentlich machen mit dem großen Ziel, dass wir bessere Benchmarks auch hinbekommen zwischen Companies und wenn über KPIs gesprochen wird. Ich habe es ja erlebt. Ein Umsatz ist ja, alleine das Wort Umsatz, da kannst Du zehn Podcasts darüber machen, was heißt eigentlich Umsatz, was ist eigentlich Nettoumsatz? Ist netto eigentlich inklusive Mehrwertsteuer oder exklusive oder bedeutet Netto eigentlich ohne Retouren und mit Stornos oder ohne Stornos? Da einfach einen Leitfaden zu geben, an den man sich nicht halten muss, aber den man sich halten kann, das ist das, was wir mit wirklich tollen Partnern jetzt in das Leben rufen. Die Website ist fast fertig und wird bald gelauncht. Das wird eine super Sache und ich glaube, da werden wir dem Markt etwas Gutes tun. Ich habe so etwas in der Art auch noch nicht gesehen.

I: Ja ich finde es interessant, ich habe gedacht, die ganzen Zahlenjongleure dieser Welt hätten sich schon längst da auf einen Standard geeinigt und es gebe so eine ISO DIN Norm XY.

I2: Eigentlich kannst Du Dich zertifizieren lassen.

B: Wenn Du Top Zehn E-Commerce-KPIs googelst, dann bekommst Du auch ein paar Heads, aber die sind dann wieder nur Onlinemarketing getrieben und der Handel besteht eben aus mehr. Die Diskussion führen wir doch die ganze Zeit kanalübergreifend, touchpoint übergreifend den Kunden zu adressieren und da gibt es eben halt nicht nur Kennzahlen, die bei Google LMX drinstehen.

I: Ja prima, dann wollen wir sagen: Toi toi toi dafür und wir diskutieren gerne mit, weil wir natürlich über drei Ecken ja auch mitbekommen, was Händler tagtäglich mit ihren Zahlen veranstalten oder auch nicht veranstalten. Ja wir verlinken auf jeden Fall dann auch die Seite in den Show Notes, wo man sich das entsprechend nochmals anschauen kann.

I2: Dann würde ich sagen Lennard, vielen Dank für diese Insides. Das hat uns auch sehr viel Spaß gemacht und auch sehr weit gebracht (B2. Dankeschön.) und mein erster Podcast-

I: Ja der hat sich sehr wacker geschlagen, sehr professionell, absolut. Wir freuen uns natürlich auch, wenn Ihr die Hörer uns zum Beispiel noch fünf Sterne auf iTunes geben würdet. Das ist immer sehr hilfreich, gerade für das Ranking, das wollte ich auch mal so gesagt haben. Wir haben jetzt so ziemlich genau die 45 Minuten Grenze erreicht. Der Inlandsflug, den Philipp Westermeyer immer so gerne bevorzugt für eine Podcast-Episode, ist damit erreicht und dann wünsche ich Euch allen noch einen schönen Tag und wir hören uns bald, sehen uns bald und bis bald.

B: Macht es gut, bis bald. Tschüss.

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