Feiertagsgeschäft ohne Aussetzer – Darum ist Business Intelligence das fehlende Puzzlestück

Egal ob während der Weihnachts- oder Osterfeiertage, in der Black Week oder an jedem anderen x-beliebigen Tag – jedes Unternehmen, das nach Gewinn strebt, sollte stets seine Kunden und ihre Einkaufserfahrung in den Mittelpunkt sämtlicher geschäftlicher Bemühungen rücken. Besonders zu Zeiten wie Weihnachten, wo unglaublich viele Transaktionen gleichzeitig und mit enormer Geschwindigkeit geschehen, solltet ihr das Verhalten und die Präferenzen eurer Kunden kennen. Nur dann seid ihr auch in der Lage zu verstehen, weshalb bestimmte Transaktionen immer wieder ins Stocken geraten und könnt Umsatzverlusten proaktiv zuvorkommen.

Ein Beispiel:

Um über die Weihnachtsfeiertage zu verreisen habe ich die Preise auf der Website meiner präferierten Fluggesellschaft für meinen letzten Langstreckenflug mindestens zwei Dutzend Mal überprüft. Mein Ziel: Ein Angebot mit bestmöglicher Preis-Leistung zu finden. Warum habe ich so oft geguckt? Ganz einfach aufgrund der dynamischen Preisgestaltung, bei der sich Tarifoptionen und -preise mehrmals ändern. Das allerdings machen die wenigsten Kunden. Der häufigste Reflex ist stattdessen die Buchung bei der Konkurrenz.

Den Kunden bei solchen Szenarien in den Mittelpunkt zu stellen, proaktiv zu wissen, wo die Probleme liegen und ihn nicht nur zum Kauf zu bewegen, sondern auch vollends zufriedenzustellen, sollte das Ziel eines jeden Unternehmens sein, das langfristig sein Überleben sichern möchte. Und Business Intelligence mit Splunk kann euch genau diese Einsichten geben.

Business Intelligence Tools – Das große „Aber“

Es ist allgemein bekannt, dass herkömmliche Business Intelligence-Tools (BI) es Anwendern ermöglichen, ihre Performance im Blick zu behalten und problembehaftete Punkte in ihrem Unternehmen bzw. in ihren operativen Abläufen zu identifizieren. Doch bei genauerem Hinsehen werdet ihr – wie so oft – ein großes „Aber“ entdecken. Dieses „aber“ kann eure Wahrnehmung von BI-Tools fundamental verändern. Lasst mich das am Beispiel eines Verkaufsprozesses erklären.

Das Problem mit traditionellen BI-Tools

Traditionelle BI-Tools verwenden strukturierte Daten. Diese stammen meist aus mehr oder weniger traditionellen Datenbanken wie zum Beispiel aus relationalen oder multidimensionalen Datenbanken – um zwei wichtige Typen zu nennen. Die Abfragesprache wiederum erfordert hochstrukturierte Daten und ist für diese optimiert. Doch woher kommen diese Daten? Sie stammen meist aus Online-Transaktionssystemen (OLTP): Erfolgreiche Transaktionen aus Kundeninteraktionen werden in Datenbanken übertragen, die von BI-Tools verwendet werden. Im Grunde ist das nicht anderes als die Analyse des Status Quo.

Business Intelligence jenseits des Status Quo

Mit „Status Quo“ meine ich nichts anderes, als dass ihr lediglich Transaktionen analysiert, die erfolgreich abgeschlossen wurden. Aber was ist mit all den Transaktionen, die vor dem Abschluss ins Stocken geraten sind? Ganz ehrlich: In diese Transaktionen habt ihr vermutlich keinen Einblick. Warum nicht? Der Grund ist einfach: Ihr erhaltet schlicht keine Informationen über derartige Geschäfte. Die Daten und Informationen sind zwar höchstwahrscheinlich vorhanden, aber sie sind für eure BI-Tools nicht einsehbar.

Unstrukturierte Daten sind ein Problem für eure BI-Tools

Wie so viele andere Systeme protokollieren auch Online-Transaktionssysteme ihre Vorgänge in Log-Dateien: Warnmeldungen, Fehler oder Informationsmeldungen – vornehmlich zum Zweck des Troubleshootings. Es handelt sich dabei um unstrukturierte Daten (z. B. Rohtext) die sich nur schwer für die klassischen Datenbanken der BI-Tools aufbereiten lassen. Genau hier kommt Splunk ins Spiel. Um das näher zu verdeutlichen, lasst uns ein paar typische Szenarien ansehen, in denen Transaktionen ins Stocken geraten oder sogar scheitern:

1. Ein Kunde verlässt euren Online-Shop, ohne den Kaufvorgang abzuschließen – die Transaktion wird abgebrochen.
2. Es tritt ein Fehler auf Seiten des Kunden auf, der den Kaufvorgang blockiert.
3. Es tritt ein Fehler auf, der von eurer IT-Abteilung ausgeht und zum gleichen Ergebnis führt: einer unvollständigen Transaktion.

Während die ersten beiden Szenarien ggf. durch euren Webserver erkannt werden können und letztlich nicht in eurem Verantwortungsbereich liegen, verhält es sich bei Szenario 3 anders. Hier seid ihr in der Verantwortung und müsst dafür Sorge tragen, dass keine Transaktion aufgrund eines Fehlers innerhalb Eurer IT-Umgebung abgebrochen wird. Schafft ihr das, werdet ihr sehr wahrscheinlich mehr Einnahmen generieren. Schafft ihr das nicht, verliert ihr Geld, das Kunden eigentlich bei euch ausgeben wollten.

Was ihr euch wirklich fragen solltet – So verwandelt ihr Daten in Umsatz

Die Frage nach der eigenen Leistung sollte niemals lauten „Wie gut war meine Performance?“, sondern stets: „Wie gut hätte sie sein können?“ Denn selbst wenn euch das Wissen über den verlorenen Umsatz nicht so wichtig ist - glaubt mir, eure Konkurrenten kümmern sich sehr darum.

Damit nun keine Transaktionen mehr aufgrund von Zwischenfällen in eurer IT fehlschlagen, braucht ihr Daten. Daten, mit denen ihr letztlich euren Umsatz maximiert. Glücklicherweise seid ihr längst im Besitz dieser Daten. Alles was ihr jetzt noch tun müsst, ist sie zu sammeln und mit den vorhandenen strukturierten Daten zu korrelieren. Hierfür müsst ihr die Daten aus euren Logs und Datenbanken in Splunk einspeisen. Splunk extrahiert die erforderlichen Informationen aus den Log-Dateien in die entsprechenden Felder und korreliert sie mit den Daten aus den Datenbanken der klassischen BI-Tools. Als (gar nicht so) kleines Extra gibt‘s zudem noch umfassende Analysen in nahezu Echtzeit obendrauf.

Sobald diese Daten innerhalb von Splunk zusammengebracht wurden, lassen sie sich mit standardisierten Out-of-the-Box-Funktionen visualisieren. Für anspruchsvollere Anwendungsfälle bietet Splunk die notwendige Konnektivität für bestimmte BI-Tools. Im Ergebnis erhaltet ihr:

• Informationen zu eurer Sales-Performance
• Informationen über den verpassten Umsatz
• Erkenntnisse darüber, woher eure Probleme kommen. Diese könnt ihr dann gezielt beheben.

Den Blick nach vorne: Fehler voraussagen, bevor sie eintreten

Wenn nun die Vorteile dieses Ansatzes klar sind, lasst uns einen Schritt weitergehen. Nutzt mit Splunk die Log-Dateien der Transaktionssysteme, wie eures Webshops oder eurer IT-Infrastruktur, und korreliert diese Daten ebenfalls. Wendet einige Machine Learning-Algorithmen an und sagt so Probleme oder Ausfälle voraus, 30 Minuten bevor sie eintreten. Das sollte euch genügend Zeit geben, um die Probleme anzugehen und zu lösen.

Fazit

Wenn es also darum geht, Kaufprozesse erfolgreich abzuschließen und eure Kunden glücklich zu machen, dann solltet ihr eure Kunden und deren Bedürfnisse auch kennen. Stellt den Kunden dorthin, wo er hingehört – in den Mittelpunkt Eurer Bemühungen. Am schnellsten und einfachsten geht das mit einer Plattform wie Splunk (die könnt ihr hier übrigens völlig kostenlos testen). Denn wenn ihr das nicht tut, dass ist die einzige Alternative, von innovativeren Wettbewerbern, die mittels moderner Technologien die Customer Experience (CX) in den Mittelpunkt stellen, überrollt zu werden.

PS: Wenn ihr mir nicht glaubt, glaubt unseren Kunden und Fachexperten. Diese haben in unserer Data Innovation Studie bestätigt, wie stark der Einfluss von Daten auf Umsatz, Kundenzufriedenheit und Kundenbindung ist. Und auch die Splunk Prognosen für 2022 zeigen ganz klar: 2022 wird das Jahr der Customer Experience (CX).