Data Streams: Flaconi setzt auf Echtzeit-Marketing

flaconi ist der größte Online Pure Player für Beauty in Deutschland. Das umfassende Portfolio des Onlineshops besteht aus über 850 internationalen Marken und mehr als 55.000 Produkten. Mit den Kategorien Parfum, Pflege, Make-up, Haarpflege und Accessoires deckt flaconi, von Drogerie über Naturkosmetik bis Premium, alle Produktsegmente ab.

• Hochwertige Echtzeit-Daten
• Flexibilität bei der Strukturierung von Rohdaten-Exporten
• Echtzeit-Datentransfer für strategische Echtzeit-Benachrichtigungen
• Schnelle und extrem personalisierte Reaktionen auf Nutzerinteraktionen
• Eine herausragende Customer Experience

UNMITTELBARER ZUGANG ZU ROHDATEN FÜR ECHTZEIT-MARKETING

Die Produkte sind zwischen den verschiedenen Händlern leicht austauschbar. Viele Endverbraucher haben klare Vorstellungen, welche Beauty-Produkte und Marken für sie in Frage kommen. Entsprechend geht es für flaconi darum, Akzente durch die richtigen Absatz-Trigger zu setzen und nach dem Spiegelschrank-Prinzip Produkte für jeden anzubieten: Find Your Beauty. Everyday. Hierbei hilft nicht zuletzt ein besserer Preis oder eine passende Produktempfehlung, um sich von der Konkurrenz abzusetzen.

Zugleich verfügt flaconi über eine Vielzahl an Analytics-Rohdaten. Es ist erfolgskritisch, die Nutzerbewegungen auf der Website zu erkennen und die Informationen intern zu verteilen und weiterzuverarbeiten. Relevanz und Personalisierung für jeden einzelnen Nutzer basiert darauf, den Transfer und die Verarbeitung der Rohdaten intern erfolgreich zu managen. Die größte Herausforderung für die flaconi Datenanalysten war deshalb eine noch schnellere Datenverarbeitung. Analytics-Rohdaten sollten in Echtzeit kanalisiert und nutzbar gemacht werden.

GEZIELTES TARGETING MIT DATA STREAMS

Diese Herausforderung nahm flaconi im Zusammenspiel mit Mapp und seinen Data Streams in Angriff. Data Streams sind Analytics-Rohdaten, die sich eventbasiert und in Echtzeit in Data Warehouses und BI-Systeme exportieren lassen. Für die Weiterverarbeitung verfügt flaconi mit Apache Kafka über eine dedizierte Infrastruktur. Allerdings wurden die Möglichkeiten dieser Infrastruktur für die Weiterverarbeitung der Rohdaten bislang noch nicht komplett ausgereizt.

Zur Datenverarbeitung kommen eigene Listener auf Kafka-Basis bzw. Kafka Connect zum Einsatz. Damit ist flaconi in der Lage, die Analytics-Rohdaten an das eigene Data Warehouse zu übermitteln oder diese auf dem Website-Server direkt zu verarbeiten. Die Daten werden aber auch an Amazon S3 weitergereicht und dort zur weiteren Nutzung gespeichert.

HOHE DATENQUALITÄT SICHERGESTELLT

Auf der flaconi Website wird jede einzelne Nutzer-Interaktion erfasst und verarbeitet. Berücksichtigt werden neben Klicks und Käufen beispielsweise auch Informationen darüber, dass ein Nutzer ein bestimmtes Produktbild abgerufen hat. All diese Informationen werden in Echtzeit verarbeitet.

Hierbei werden Katalogseiten mit mehreren Dutzend Produktauflistungen berücksichtigt. Aufgrund der dynamischen Produktsortierung, steht flaconi außerdem vor der Herausforderung, nachträglich zu identifizieren, welche Informationen jedem einzelnen Nutzer angezeigt werden und wie dieser auf die jeweilige Produktinformationen reagiert.

BESTEHENDES SETUP NUTZBAR

Die Umstellung auf Data Streams erfolgte komplett aus der Standard-Implementierung heraus. flaconi profitierte hierbei von dem bestehenden Frontend, dass bereits darauf ausgelegt war, Rohdaten vorzustrukturieren. Die flaconi Datenanalysten können hierbei selbst entscheiden, welche Daten sie für Data Streams nutzen möchten und in welcher Form. Dies gibt flaconi eine große Flexibilität bei der Strukturierung der Rohdaten-Exporte für die weitere Verarbeitung.

ECHTZEIT-HANDLING ANSPRUCHSVOLLER REQUESTS

Neben einer hohen Datenqualität war für flaconi auch die Datenübermittlung
in Echtzeit zentral. Deshalb wurde mit Data Streams ein Real Time Alerting
eingerichtet. Dadurch konnte eine schnellere Reaktion auf vordefinierte Events umgesetzt werden. flaconi kann nun vorab bestimmte Events festlegen, zu denen Analyse-Reports automatisiert versendet werden. Entscheidungen werden seitdem auf dieser Informationsbasis getroffen. So wissen beispielsweise die flaconi Datenanalysten bei einem signifikanten Traffic-Uplift auf der Website nicht unbedingt, ob diese durch einen Influencer oder eine vergleichbare externe Kampagne ausgelöst wurde. Echtzeit-Alerts ermöglichen es deshalb, kurzfristig Preise auf der Website anzupassen oder eine Landing Page live zu schalten, die die Influencer-Kommunikation
aufgreift. flaconi kann dadurch die Entscheidungswege seiner Kunden deutlich verkürzen.

Bei den Echtzeit-Alerts liegt ein besonderes Augenmerk auf Relevanz: Es soll vermieden werden, dass zu viele solcher Benachrichtigungen versendet werden und die Akzeptanz der Rezipienten dadurch geschmälert wird. Deshalb ist spezifiziert, welche Use Cases auftreten müssen, um eine Echtzeit-Reaktion auszulösen. Die Alerts basieren auf vordefinierten Schwellenwerten, wobei der Versand automatisiert erfolgt. Mit der Zeit war flaconi immer besser in der Lage, die Bandbreiten für eine Reaktion feingranular festzulegen. In der Regel erhält ein Verantwortlicher im First-Level-Support den Echtzeit-Alert. Dieser entscheidet dann, ob und wie reagiert wird. Zahlreiche Reaktionen sind bereits vordefiniert, um gängige Reaktionsszenarien planbar zu managen.

flaconi ist durch die Echtzeit-Alerts in der Lage, im Sinne seiner Kunden zu agieren – und für eine überzeugende Customer Experience zu sorgen. Sofern etwa absehbar ist, dass sich ein bestimmtes Produkt sehr schnell abverkauft und nur noch eine begrenzte Stückzahl im Lager verfügbar ist, lässt sich kurzfristig der Preis anpassen. Dadurch stellt der Onlineshop für Beauty-Produkte sicher, dass das Produkt auf der Website dem Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit auch künftig angezeigt wird und er nicht aufgrund einer Nicht-Verfügbarkeit enttäuscht wird.

WEBSITE-PERSONALISIERUNG MIT LIVE-DATEN

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Echtzeit-Personalisierung durch Data Streams. Der pure Online Player für Beauty-Produkte nutzt Live-Daten, um jeden einzelnen Nutzer auf der Website entsprechend individuell anzusprechen. So ist beispielsweise die Unterscheidung zwischen Frauen und Männern problemlos in Echtzeit möglich. Die RohdatenExporte von Mapp stellen sicher, dass flaconi extrem zeitnah auf das Verhalten der Nutzer reagieren kann. Es handelt sich hierbei um eine geschäftskritische Funktionalität, wird doch verhindert, dass Nutzer zum Wettbewerber abwandern und dort kaufen.

Durch Data Streams reagiert flaconi schnell und personalisiert auf Nutzer-Interaktionen. Wie in der Vergangenheit werden die erfassten Analytics-Rohdaten genutzt und verarbeitet. Die Mapp Data Streams überzeugen durch eine starke fachliche Konzeption und lassen sich durch eine leistungsstarke
Infrastruktur einfach strukturieren und transferieren. flaconi profitiert hierbei von der großen Erfahrung von Mapp sowie seiner langjährigen Produktentwicklung. Diese Kompetenzen intern aufzubauen und zu
entwickeln, würde bei flaconi umfangreiche Ressourcen und Manpower beanspruchen.