Kundengeschichten
Bessere Kundenbeziehungen durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen
Wie ein führender niederländischer E-Tailer in Zusammenarbeit mit Xebia seine E-Commerce-Plattform modernisierte, Empfehlungsfunktionen einführte und die Suchfunktionen verbesserte.
Dieser E-Retailer ist ein Top-3-Player in den Niederlanden, der 1,7 Millionen Kunden pro Jahr mit insgesamt 145 Millionen Website-Besuchen bedient. Hinzu kommen Kundeninteraktionen wie das Öffnen und Anklicken von E-Mails, Anrufe beim Contact Center und die Bewertungen auf Vergleichsseiten. Dieser große E-Retailer arbeitete mit Xebia zusammen, um intelligente Personalisierungsalgorithmen in seine neue E-Commerce-Plattform zu implementieren. Diese Algorithmen ermöglichen es dem Unternehmen, nahezu in Echtzeit auf individuelle Kundeninteraktionen während der Customer Journey zu reagieren.
Dieser E-Retailer wollte seine E-Commerce-Plattform modernisieren, Empfehlungsfunktionen einführen und die Suchfunktionen verbessern.
Warum
Zusammenführung von Daten aus Altsystemen in einer konsolidierten Datenplattform. Nutzung dieser Daten, um Kunden nahezu in Echtzeit eine Personalisierung zu bieten
Was
Erhöhte Klickraten und Konversionsraten bei Empfehlungen und Käufern, die die Suchfunktion verwendet haben
Wie
Konsolidierung von Daten aus Altsystemen
Die Technologie, um Kundendaten nahezu in Echtzeit auf einer integrierten Plattform zu speichern und zu analysieren, ist fast im Handumdrehen zu niedrigen Kosten verfügbar geworden. Obwohl sich jedes Unternehmen mit großen Datenbeständen mit den Möglichkeiten der Datenauswertung befasst, ist nicht jedes Unternehmen in der Lage, tatsächlich Lösungen auf der Grundlage seiner Daten zu entwickeln.
Es erweist sich als ziemlich schwierig, Daten aus verschiedenen Altsystemen zu konsolidieren und Lösungen zu entwickeln, die einen geschäftlichen Mehrwert schaffen. Dieser große E-Retailer hat den Schritt gewagt, weil er wusste, dass die technologischen Herausforderungen im Vergleich zu allem anderen nur gering sind. Man braucht Technologie, Menschen und Methoden, sagt der Manager für Marketingtechnologie.
Die Technologie mag der einfache Teil sein. In der Praxis erweist es sich als weitaus schwieriger, tief verwurzelte Gewohnheiten und Methoden zu ändern. Und dann sprechen wir noch nicht einmal davon, Datenwissenschaftler zu gewinnen, die in der Lage sind, aus den Daten einen Wert zu schöpfen.
Der E-Retailer machte sich auf die Suche nach Partnern, die in der Lage waren, das Unternehmen bei dieser Umstellung zu unterstützen, die richtige Technologie und neue Methoden sowie eine neue Kultur zu implementieren, und wandte sich an Xebia.
Völlig neue E-Commerce-Plattform
Wie bereits erwähnt, dreht sich bei der Umstellung auf ein datengesteuertes Unternehmen alles um Technologie, Menschen und Methoden. Beginnen wir mit der Technologie: Die E-Commerce-Plattform wurde von Grund auf neu entwickelt. Das Unternehmen arbeitete früher mit vielen intern entwickelten Anwendungen. Für die neue Plattform wurde beschlossen, nach Anwendungen zu suchen, die einen bestimmten Aspekt des breiten Marketingspektrums ausführen können, wobei Open-Source-Lösungen bevorzugt wurden. Anwendungen, die nicht als Open-Source verfügbar waren, wurden von einem Software-Entwicklungsteam entwickelt. Es wurde ein Flickenteppich von Anwendungen entwickelt. Alle Anwendungen werden durch eine intern entwickelte Plattform zusammengehalten, die dafür sorgt, dass alle Daten aus den zugrundeliegenden Systemen in Hadoop verfügbar werden.
In dieser Konfiguration fehlte noch eine Lösung zur Erfassung von Clickstreams von der Website. Letztendlich entschied sich das Unternehmen für die Weiterentwicklung von
Die Entwicklung intelligenter Algorithmen ist zu einer Spezialität des E-Retailers geworden. Das bringt uns zum Thema Menschen: Dafür ist eine neue Art von Intelligenz-Spezialisten erforderlich. Anstelle von Business-Intelligence-Spezialisten sind dies Data Scientists. Der E-Retailer bildet seine eigenen Mitarbeiter dafür aus und ist ständig auf der Suche nach neuen Talenten. Sowohl Data Scientists als auch Softwareentwicklern wird viel Freiheit gewährt, um in selbstverwalteten Full-Stack-Entwicklungsteams an coolen neuen Funktionen und intelligenten selbstlernenden Algorithmen zu arbeiten. Dies hat zu einer neuen Kultur geführt, mit den entsprechenden neuen Methoden. Das Unternehmen wendet nun Agile, Scrum und DevOps auf seinen Softwareentwicklungsprozess an. Die Teams agieren als Product Owner und sind für ihren Beitrag zum Fortschritt verantwortlich. Dieser Kulturwandel begann in der IT-Abteilung und hat sich auch auf andere Abteilungen ausgeweitet.
Intelligente Algorithmen für die Personalisierung
Wie gesagt, der Beweis liegt nicht so sehr in der Software, sondern in den intelligenten Algorithmen, die die Personalisierung durchführen. Nicht, dass dieses Unternehmen neu im Bereich der Personalisierung wäre; es war einmal Vorreiter in diesem Bereich. Damals war es technisch nicht möglich, Daten aus dem Kundenverhalten in Echtzeit zu analysieren, so dass der E-Retailer die Website anhand von mehr oder weniger statischen Profilen personalisieren musste. Das erwies sich als nicht effektiv, da die Produkte, die jemand in der Vergangenheit gekauft hat, nur zum Teil etwas über seine aktuellen Interessen verraten. Seit kurzem verwendet das Unternehmen Markenpräferenzen, eine Technik, die viel besser funktioniert. Wenn Sie die Fähigkeit entwickeln, die von Ihnen gesammelten Daten in Echtzeit zu nutzen, sind Ihnen keine Grenzen gesetzt. Je besser Sie in der Lage sind, die Algorithmen zu optimieren, desto relevanter wird eine individuelle Kundenreise sein.
Das Fundament der neuen Strategie bildet die Entwicklung und Optimierung von Algorithmen. Der Einfluss, den die Entwickler auf den Kern des Unternehmens haben, hat sie inspiriert.
Individuelle Kundenbedürfnisse verstehen
Sobald das Fundament der neuen E-Commerce-Plattform gelegt war, entwickelte ein Datenteam, bestehend aus internen Spezialisten und Datenwissenschaftlern von Xebia, Personalisierungsalgorithmen.
Diese Algorithmen ermöglichen es dem E-Retailer, seine Personalisierungsbemühungen drastisch zu verbessern, und zwar nicht nur auf der Grundlage der Bestellhistorie, sondern auch auf der Grundlage von Echtzeit-Interaktionen auf der Website. Die Analyse des Verhaltens hat zu einem besseren Verständnis und Einblick in die individuellen Kundenbedürfnisse geführt. Unterschiedliche Kundengruppen werden von unterschiedlichen Suchalgorithmen bedient, die ein schnelleres und besseres Sucherlebnis bieten. Dies könnte sogar dazu führen, dass einem Kunden Produkte angeboten werden, an die er bisher nicht gedacht hat. Ein weiterer Aspekt ist, dass das Unternehmen in der Lage sein wird, auf aktuelle Ereignisse, wie z.B. das Wetter, zu reagieren, indem es Marketingkampagnen schneller durchführt und so das Kundenerlebnis noch weiter verbessert. Das Ziel besteht vor allem darin, die Kundenbeziehung zu verbessern, so dass die Kundenbindung steigt. Das allein wird schon zu mehr Umsatz führen, was ein toller Bonus ist, aber nicht das primäre Ziel.
Neue Phase
Die neue E-Commerce-Plattform und der datengesteuerte Marketingansatz läuten eine neue Phase für den E-Retailer ein. Der aktuelle Stand wird kontinuierlich evaluiert. Was, wenn die Technologie nicht mehr der begrenzende Faktor ist? Wie schnell ist Ihr Unternehmen in der Lage, seine Strategie an die individuellen Kundenbedürfnisse anzupassen?
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