Datenanalyse von eCommerce & Online Marketing Daten im Premium- und Luxusmarken Segment - IT-WINGS

Digital Analytics im eCommerce – Case Study

Datenanalyse von eCommerce & Online Marketing Daten im Premium- und Luxusmarken Segment

Die Analyse unternehmensrelevanter Online-Daten ist im eCommerce Bereich von großer Wichtigkeit. Die Implementierung von Digital Analytics ist ein Erfolgsgarant, wenn Mitarbeiter lernen, Tracking-Daten richtig bewerten und mithilfe von Dashboards darstellen zu können. So können Marketing-Maßnahmen richtig ausgewertet werden, damit zukünftige Entscheidungen datenbasiert sind und Erfolge richtig gemessen werden können.

Der Kunde:

Betreut wurde für dieses Projekt ein Kunde aus der Premium- und Luxusmarken Branche mit Schwerpunkt auf Kleidung.

Projekt:

Ziel war es, innerhalb eines Jahres ein Team im Bereich Digital Analytics aufzubauen und Know-How in Sachen Digital Analytics, Performance Marketing und Dashboarding an dieses Team zu übergeben. Zusätzlich sollten verschiedene Management Dashboards zur täglichen Überwachung der Online eCommerce Performance erstellt werden.

Um dieses Projekt realisieren zu können, musste zunächst das Tracking mit dem Google Tag Manager verbessert und erweitert werden. Anschließend konnten Daten in Google 360 gesammelt und ausgewertet werden.
Mit diesen gesammelten Daten konnten anschließend für die verschiedenen Produkte und Kanäle folgende Analysen erstellt werden:

  • Produkt-Performance Analysen
  • Klickverhalten-Analysen
  • A/B Test
  • Funnelanalysen
  • Einstiegskanalanalysen
  • Box-Plot Analysen für Email Marketing
  • Budget-Analysen
  • Prediction auf Basis von Sessions, Conversions und Ratios
  • Uvm

Die Management Dashboards wurden im Bereich Online Marketing mit Microsoft Excel erstellt. Im Bereich der IT wurden die Dashboards mit Tableau erstellt. 
Da die Datenmenge für bestimmte Analysen und Dashboards die Performance erschwert hätte, wurden die Daten direkt über SQL-Abfragen aus der Google Analytics Datenbank (Google Cube) automatisiert erhoben und ausgewertet.  

Tools/Technologien:

Folgende Tools und Technologien wurden für die Zielerreichung dieses Projekts genutzt:

  • Google 360
  • Google Cube
  • Sistrix
  • Google Search
  • R
  • Google Tag Manager
  • Google Optimize Tableau
  • Data Studio
  • Google Ads
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