Ich besuche selten Schulungen. Acht Stunden in einem Kursraum zu verbringen halte ich normalerweise für verlorene Zeit. Das gilt aber nicht für spezialisierte Datenschulungen, die ein konkretes Problem lösen. Und genau so ein Problem hatte ich.
Mein Problem: Im Unternehmen haben wir viele Daten, aber ich kann nicht gut genug damit arbeiten
Bei nanoSPACE ist das gesamte Unternehmen aus vielen einzelnen Lösungen zusammengesetzt – wir haben kein zentrales System (z. B. ein ERP), das alles steuert. Unser Flickenteppich funktioniert gut, wir bewältigen problemlos Zehntausende von Bestellungen pro Monat zu einem Bruchteil der Kosten robusterer Systeme – aber er hat seine Tücken.
Die größte davon ist die Datenfragmentierung. Bestellungen laufen über Shoptet ein, Retouren über Retin, E-Mail-Kampagnen versenden wir über Ecomail, Buchhaltungsbelege fließen in Flexibee, Amazon betreuen wir über Expando, das Projektmanagement läuft über Freelo, B2B-Bestellungen sind teils in Shoptet und teils direkt in der Buchhaltung – und so könnte ich noch eine Weile weitermachen.
Ganz zu schweigen davon, dass Shoptet kein geeignetes Modul für tiefergehende Analysen von Bestell- oder Kundendaten bietet – an eine RFM-Analyse ist gleich gar nicht zu denken.
All das erschwert die Bewertung der Gesamtleistung des Unternehmens enorm und führt dazu, dass wir mindestens hundert Excel- und Google-Sheets-Tabellen haben, in denen wir verschiedene Leistungsdaten separat pflegen, die ich dann mühsam zusammenführen muss.
Nach der letzten Covid-Welle, als sich das Unternehmensgeschehen etwas beruhigt hatte, hatte ich mehr Zeit für Analysen und begann, verschiedene Reports tiefer zu durchdenken, zum Beispiel:
- Umsatz / Gewinn einzelner Marketingkanäle, bereinigt um Retouren und Reklamationen
- Verfolgung der Margenentwicklung im Zeitverlauf bis auf Produktebene
- Automatische Berechnung von Rabattgutscheinen und Performance-Tracking
- RFM-Analyse, Kundensegmentierung, Kohorten
- Definition von Traffic Builders usw.
- Finanzanalyse, Kostenaufschlüsselung, Cashflow-Überwachung und -Prognose (z. B. automatische Berechnung des Werts gelieferter, aber noch nicht ausgezahlter Nachnahmebestellungen)
Jeder solche Report bedeutete für mich einen Berg an Exporten und das mühsame Zusammenführen uneinheitlicher Daten in Excel – wobei ich dem Ergebnis kaum vertrauen konnte. Natürlich wusste ich, dass es einen Weg gibt, das ganze System von Grund auf neu aufzubauen: Daten aus allen Systemen verknüpfen, Ausreißer bereinigen und in PowerBI oder Looker reporten. Aber wie geht das konkret?
Business Intelligence: Unternehmenssteuerung auf Basis von Daten
Genau in diesem Moment kam mir eine Einladung zu einer Datenschulung mit dem Titel „Bringen Sie Ihre Datenanalyse über Excel hinaus“ in die Quere. Die Schulung versprach, endlich Ordnung in Unternehmens-, Marketing-, Kunden- und Finanzdaten zu bringen. Also bin ich hingegangen 😎
Die Schulung war genau das Richtige für mich! Ich bin kein kompletter Datenmuffel – wir haben im Unternehmen bereits ein eigenes Data Warehouse und einige maßgeschneiderte Reports haben wir gemeinsam mit den Digitálními architekty schon erstellt. Was mir fehlte, war ein größerer Überblick und ein Verständnis dafür, was ich mit den Daten aus unseren Systemen alles machen kann. Genau das habe ich in der Schulung gelernt.
Die Schulung wird von Přemek Horáček geleitet – meiner Meinung nach ein echter Profi im Bereich Business Intelligence. Er verdient seinen Lebensunterhalt damit, für Unternehmen Datenquellen zu verknüpfen und Zusammenhänge darin aufzudecken, sodass Kunden lernen, ihr Unternehmen nicht nach Bauchgefühl, sondern auf Basis harter Daten zu steuern.
Keboola: Datenextraktor aus beliebigen Systemen
Wenn ich aus der Schulung nur eine einzige Sache mitnehmen müsste, dann wäre es: Leg dir Keboola an! Keboola ist genau das Werkzeug, das ich gebraucht habe. Es ermöglicht das regelmäßige Abrufen von Daten aus beliebigen Quellen – ich habe folgende Quellen angebunden:
- Google Analytics
- Google Ads
- Facebook Ads
- Sklik
- Shoptet
- Flexibee
- Marketing Miner
- Google Tabellen
Keboola verbindet sich über die jeweiligen APIs mit den einzelnen Quellen und lädt die gewünschten Daten herunter.
Die Daten können in Keboola transformiert (per SQL oder R – die Grundbefehle erklärt Přemek in der Schulung) und anschließend gespeichert oder in ein Datenlager exportiert werden – ich exportiere in Google BigQuery, aber Google Tabellen funktionieren ebenfalls.
Eine Transformation kann beispielsweise die Bereinigung um Ausreißer sein (Entfernung von Testbestellungen, außergewöhnliche Bestellungen über 20.000 € usw.), das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Tabellen über eine gemeinsame ID oder jede andere Anpassung, die du an den Daten vornehmen möchtest.
Wofür kann man das nutzen?
Zur Vorbereitung von Daten für jeden Report, den du aus deinen Daten zusammenstellen kannst – was ich umgesetzt habe bzw. plane:
- Bereinigung von Daten aus Werbeplattformen um stornierte / zurückgegebene Bestellungen
- Erstellung eines automatisierten Reports zur Gutscheinnutzung mit Berechnung des tatsächlichen Rabatts und der erzielten Marge
- Berechnung der Marge einzelner Bestellungen und deren Bucketing (Einteilung nach Größe / Margenklasse)
- RFM-Analyse auf Basis von Kundendaten aus Shoptet
- Cashflow-Dashboard angereichert mit Nachnahmedaten
In der Schulung wird auch Google BigQuery behandelt – ein ähnliches Tool zur Datenextraktion und -aufbereitung. Für bestimmte Anwendungsfälle ist es wohl besser geeignet, aber für den normalen Nutzer nicht ganz so intuitiv.
Wie bearbeitet / transformiert man Daten?
Ein bisschen Programmierung lässt sich leider nicht vermeiden. Big Data sind große Tabellen, daher braucht man zumindest SQL- oder R-Grundkenntnisse. Beides wird in der Schulung behandelt, und nach der Schulung haben wir ein „Spickzettel“-Dokument mit den wichtigsten Befehlen erhalten. Ich habe keine Ambitionen, diese Sprachen in der Tiefe zu lernen, aber dank der Schulung habe ich genug Überblick, um zu wissen, was ich von unseren Datenanalysten fordern kann und in welchem Umfang.
Keboola entwickelt außerdem Vorlagen für eine einfache Datenextraktion. Diese Funktion ist noch in der Beta-Phase, bietet aber bereits einige grundlegende Schemas für die Zusammenführung von Daten aus Werbeplattformen und deren Übertragung in Google Sheets oder PowerBI. Für die häufigsten Anwendungsfälle wird also absehbar überhaupt kein Programmieren mehr nötig sein.
Wie visualisiert man Daten?
Wenn die Daten aufbereitet sind, möchte man sie auch visualisieren – dafür macht man das alles schließlich. Marketingprofis kennen sicher Looker (Google Data Studio), das auch ich für verschiedenste Marketing-Reports ausgiebig nutze.
Mehr begeistert hat mich aber PowerBI, das ich bisher (vor allem weil es nicht nativ auf dem Mac läuft 😎) erfolgreich ignoriert hatte. Nach der Schulung habe ich verstanden, dass Looker gewissermaßen eine Demo-Version von PowerBI ist – und obwohl sich beide Systeme stetig annähern, hat PowerBI nach wie vor die Nase vorn.
Insgesamt habe ich 8 Stunden in der Schulung verbracht – eine Investition, die sich gelohnt hat. Ich habe eine neue Perspektive auf Unternehmensdaten und den Umgang damit gewonnen. In ruhigeren Momenten probiere ich mich an eigenen Reports und bereite nach und nach neue Anforderungen für die Digitálních architekten vor, denn ich spüre, dass es Zeit ist, unsere Datenanalyse auf das nächste Level zu heben 😎
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