Asambeauty

Erfahre hier, wie das BI-Team von Asambeauty das Data Virtuality Logical Data Warehouse nutzt, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und so neue und vor allem detailliertere Insights für die Prozessoptimierung gewinnt.

“Wo ein Mitarbeiter vorher einen halben Tag brauchte, um einen Bericht zu erstellen und die dafür benötigten Daten zusammen zu führen, muss er sich heute einfach nur in PowerBI einloggen und bekommt dort die Daten automatisiert aufbereitet. Diese sind auch viel granularer als vorher und mit viel mehr Informationen angereichert. Und das geht eben dadurch, dass wir die Daten über Data Virtuality automatisiert zusammentragen.”

Bastian Georg

Business Intelligence Analyst

Asambeauty

ÜBER ASAMBEAUTY

Die Asambeauty GmbH vertreibt erfolgreich Kosmetik- und Körperpflegeprodukte aus eigener Herstellung in Deutschland. Gegründet im Jahr 1963 in West-Berlin unter dem Namen Asam Kosmetik produziert die Firmengruppe seit 1969 am Standort Beilngries in Bayern Pflegeprodukte mit effizienter Wirkung durch die optimale Kombination aus Natur- und Hightech-Wirkstoffen. Heute können die Kunden im eigenen Webshop aus mehr als 500 Produkten für die verschiedensten Pflegebedürfnisse wählen. Die hauseigene Forschung und Entwicklung verzichtet dabei konsequent auf Parabene, Mineralöle und Tierversuche.

Für ein stetig wachsendes Unternehmen wie Asambeauty ist Wissen ein besonders wertvolles Gut. Denn nur so lassen sich Marketingaktivitäten und Geschäftsprozesse effektiv steuern und optimieren. Dieses Wissen steckt in Daten, die auf unterschiedliche Quellsysteme verteilt sind. Doch um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, müssen diese Daten zu einem ganzheitlichen Bild zusammengefügt werden. Das stellte Asambeauty vor ungeahnte Herausforderungen.

DIE HERAUSFORDERUNGEN

Viele unterschiedliche Datenquellen

Als E-Commerce-Unternehmen mit einem umfangreichen Onlineshop arbeitet Asambeauty mit vielen verschiedenen Daten: allen voran Bestelldaten aus ihrem ERP- und Shopsystem, aber auch Trafficdaten (zum Beispiel aus Google Analytics), Marketing-Dienstleister-Daten, Fullfilment- und Attributionsdaten etc. Diese Daten sind auf unterschiedliche Quellsysteme verteilt und liegen in verschiedenen Formaten vor. Das machte es in der Vergangenheit für das BI-Team des Unternehmens schwierig, schnell und effizient auf die Daten zuzugreifen und diese für die Weiterverarbeitung zu konsolidieren. Das kostete nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern schränkte die Nutzbarkeit der Daten massiv ein.

Zu viele Tools verderben das Datenmanagement

Verteilt auf unterschiedliche Systeme und Datenquellen, waren die Daten für das BI-Team von Asambeauty also nur schwer zugänglich. Um die Daten dennoch abzurufen, musste das Team auf verschiedene Tools und Interfaces zurückgreifen. Diese waren zum Teil jedoch so kompliziert, dass sie nicht für alle User nutzbar waren und so noch mehr Zeit und Resources beanspruchten. Außerdem schafften es auch diese Tools nicht, die Daten zu konsolidieren. Sie musste also nachwievor umständlich vereinheitlicht und zusammengeführt werden.

Aktuelle bzw. Echtzeit-Reports waren kaum möglich

Aufgrund des hohen Aufwands bei der Beschaffung der Daten nahm auch die Erstellung von Berichten sehr viel Zeit in Anspruch. Unter diesen Umständen war es für das BI-Team schwierig, schnell und effizient auf Ad-hoc-Anfragen zu reagieren oder aktuelle Daten zu liefern. Echtzeit-Reportings waren also kaum möglich. So berichtet Bastian Georg,  BI Analyst bei Asambeauty:

“Es gibt einen Marketing Bericht, der monatlich erstellt wird, in dem Daten aus vielen unterschiedlichen Bereichen zusammengeführt werden. Das sind Daten aus dem B2C- und B2B-Geschäft sowie Call-Center-Daten, die sich mit Performance Kosten, Traffic und Kundenentwicklung beschäftigen. Früher hat es zwei Tage gedauert, bis wir diesen Bericht erstellt hatten, weil die Daten aus so unterschiedlichen Systemen zusammengetragen werden mussten.”

Viele Herausforderungen? Eine Lösung!

Angesichts dieser Herausforderung und dem gleichzeitig immer größer werdenden Bedarf an Wissen, um den Erfolg und das Wachstum des Unternehmens weiter voranzutreiben, gab es für Asambeauty nur einen logischen nächsten Schritt: Eine ganzheitliche Datenintegrationslösung musste her, um die Daten effizient und einfach zusammenzuführen und so ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Auf geht’s: Die Suche nach der passenden Datenintegrationslösung

“Der wichtigste Faktor für uns war, dass so viele Konnektoren wie möglich vorhanden sind”, sagt  BI Analyst Bastian Georg. Bei der Suche nach der passenden Datenintegrationslösung standen für Asambeauty außerdem noch fünf weitere Hauptkriterien im Vordergrund, die unbedingt erfüllt werden mussten:

  1. einfache Integrierbarkeit bestehender und neuer Datenquellen,
  2. großes Portfolio an Konnektoren,
  3. zentrale Abrufbarkeit aller Daten über einen SQL-Editor,
  4. zentrale Steuerung von Aktualisierungs-Jobs,
  5. möglichst intuitiv zu bedienendes Interface und
  6. ein sehr guter und unkomplizierter Service/Support.

Unter diesen Gesichtspunkten nahm das Unternehmen mehrere Lösungen genauer unter die Lupe und stieß so schließlich auf das Logical Data Warehouse (LDW) von Data Virtuality.

Wie Asambeauty mit Data Virtuality arbeitet

Nachdem sich Asambeauty von den Funktionalitäten der Data Virtuality Plattform überzeugt hatte, ging es an die Implementierung des LDW. Bastian Georg berichtet: “Der anfängliche Implementierungsprozess an sich war durch die Unterstützung von Data Virtuality unkompliziert und innerhalb weniger Stunden durchgeführt. Konnektoren wurden zusammen mit DV eingerichtet, so dass wir sofort loslegen konnten.“

Inzwischen ist die Arbeit mit dem Logical Data Warehouse vollkommen in das daily Business des BI-Teams von Assambeauty integriert. Kommt eine Anfrage rein, z. B. von der Geschäftsführung, einem Team-Lead, einem Mitarbeiter oder aber vom BI-Team selbst, wird zunächst geprüft, ob alle benötigten Daten vorhanden sind. Dafür arbeitet das BI-Team sehr eng mit der IT zusammen. Die Daten werden dann mithilfe des LDW zusammengestellt. Abhängig davon, ob es sich um einen automatisierten Bericht, der permanent bereitgestellt werden soll, oder eine Ad-hoc-Auswertung handelt, wird anschließend entweder eine einfache SQL-Query angestoßen oder aber eine View gebaut, die im Analytical Storage repliziert wird. Zum Schluss wird der Bericht entweder mit Microsoft PowerBI oder Excel erstellt und den entsprechenden Mitarbeitern zur Auswertung und Weiterverarbeitung zur Verfügung gestellt.

Mit automatisierten Reportings zu detaillierten Einblicken

Durch die Arbeit mit dem Logical Data Warehouse stehen dem BI-Team von Asambeauty nun alle Daten jederzeit zur Verfügung. Wo vorher viel Zeit und Ressourcen in das mühselige Zusammentragen und Konsolidieren der Daten geflossen sind, können die Mitarbeiter von Asambeauty heute beispielsweise TV-Daten oder Attributionsdaten genau auswerten und in Bezug zueinander setzen.

Das Ergebnis: Die Qualität, Vielfalt und Häufigkeit von Reportings wurden erheblich gesteigert. Da die Berichte außerdem automatisiert erstellt werden, konnten die Mitarbeiter aus anderen Unternehmensbereichen, wie Online-/Offline-Marketing, Key-Account-Management, Bestandsmanagement, CRM und Geschäftsführung entlastet werden. Wie Bastian Georg beschreibt:

“Wo ein Mitarbeiter vorher einen halben Tag brauchte, um einen Bericht zu erstellen und die dafür benötigten Daten zusammen zu führen, muss er sich heute einfach nur in PowerBI einloggen und bekommt dort die Daten automatisiert aufbereitet. Diese sind auch viel granularer als vorher und mit viel mehr Informationen angereichert. Und das geht eben dadurch, dass wir die Daten über Data Virtuality automatisiert zusammentragen.”

Die gewonnene Zeit wird nun genutzt, um aus den Berichten bzw. Daten zu lernen, Schlüsse zu ziehen und Prozesse zu steuern und zu optimieren. Kurz: Der Fokus hat sich verlagert auf das effektive Nutzen des Wissens, das aus den Daten gezogen wird.

Und das war noch längst nicht alles! Durch das LDW können Bastian Georg und sein Team nun die während der Customer Journey generierten Attributionsdaten mit individuellen Bestellungen in Verbindung setzen und entsprechende Berichte erstellen. Anhand dieser Berichte vollziehen die Mitarbeiter die Customer Journey, auf der die Kunden in den Onlineshop gelangen, genau nach, um so die erfolgreichsten und meist genutzten Touchpoints zu identifizieren. So setzt das Unternehmen nun zum Beispiel sein Marketingbudget genau dort an, wo die Kunden am besten konvertieren.

Eine starke Partnerschaft für eine datengetriebene Zukunft

Schon heute spielen Daten eine essenzielle Rolle für die Steuerung und Optimierung von Prozessen in allen Bereichen eines Unternehmens. Und während die digitale Revolution unaufhaltsam voranschreitet, wächst die Menge der zu analysierenden Daten stetig und damit auch das Wissen, das aus diesen Daten gewonnen werden kann.

Mit Data Virtuality hat Asambeauty einen starken Partner, um auch in Zukunft das volle Potenzial von Daten auszuschöpfen und seine Services weiter zu optimieren.

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Egal ob du Daten integrieren möchtest, Daten in Echtzeit abrufen möchtest oder eine SQL Datenmodellierungsschicht benötigst, wir kennen die Herausforderungen und sind hier, um dir zu helfen!

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