Holzrichter Berlin – Becoming a Data-Driven Company
HOLZRICHTER Berlin ist Deutschlands erste Adresse für den fairen Zugang zu hochwertigen und charaktervollen Ledertaschen und Accessoires für moderne Globetrotter.
Alles ist handgefertigt und bietet den Komfort und die Klasse, die nur ein spezialisierter Handwerker liefern kann.
Der Standort im Zentrum Berlins, direkt im Herzen der pulsierenden Berliner Kultur, bringt HOLZRICHTER in engen Kontakt mit einer internationalen Kundschaft.
Das wachsende Geschäft in Deutschland wird von einem kleinen Team von Enthusiasten vorangetrieben und bereitet sich auf den internationalen Verkauf in den kommenden Jahren vor.
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Was war die Herausforderung?
Die frühere instabile Datenverbindung zu Data Studio über Tools von Drittanbietern hat zu einer schlechten Nutzererfahrung und einer gewissen Skepsis gegenüber der Zuverlässigkeit des Dienstes geführt. Außerdem befanden sich die Daten in mehreren Datensilos und Visualisierungen. Dadurch waren die Möglichkeiten, Einblicke in die Daten zu erlangen, meist auf siloartige Datenquellen beschränkt.
In einem hauptsächlich auf den Verkauf ausgerichteten E-Commerce-Unternehmen war es wichtig, die Mitarbeiter zu schulen und in die Lage zu versetzen, die Google- Cloud-Dienste bei ihrer täglichen Arbeit bequem zu nutzen. Außerdem war es notwendig, die Grenzen der isolierten Datenquellen zu überwinden, indem eine fortschrittliche Datenanalyse-Strategie eingeführt wurde. Als Player im umkämpften E-Commerce-Markt muss HOLZRICHTER Berlin effiziente digitale Datenstrategien entwickeln, um für die Expansion in einen größeren internationalen Absatzmarkt gerüstet zu sein.
Wie sieht die Lösung aus?
Durch die Einführung von BigQuery als Kernstück der Datensammlungsstrategie von HOLZRICHTER Berlin konnten wir die Trennung der Daten in mehrere Datensilos überwinden. Daten aus externen Quellen und Daten aus Google-eigenen Quellen befinden sich jetzt in dem serverlosen, hoch skalierbaren Data Warehouse, BigQuery.
In der neuen Architektur führen wir ein ELT-Datenpipeline-Tool auf einem Kubernetes-Autopilot-Cluster direkt im Google-Cloud-Projekt des Kunden aus. Es ermöglicht HOLZRICHTER Berlin, externe Datenquellen mit viel weniger Komplexität über eine komfortable Benutzeroberfläche zu verbinden.
Im ersten Schritt dieses Projekts konzentrierten wir uns auf die Verbesserung der Visualisierung des After-Sales-Bereichs der Kundenservice-Software & des Vertriebs-CRM in Data Studio.
Vor dem Projekt hatten wir keinen schnellen Zugriff auf einige relevante Unternehmens-KPIs. Jetzt muss ich keinen Spezialisten fragen, um Kennzahlen auszuwerten. Sie sind immer mit nur einem Klick verfügbar. Wir fühlen uns weniger abhängig von den nur grundlegenden Analysefunktionen der Tools, mit denen wir arbeiten. Dank der Google-Technologie sind wir in der Lage, individuelle Dashboards nach unseren spezifischen Anforderungen zu erstellen.
Wie konnte Seibert Media unterstützen?
Seibert Media hat HOLZRICHTER Berlin bei der Entwicklung und Implementierung eines Data-Analytics-Management-Cockpits für bessere Einblicke und intelligente Entscheidungen im E-Commerce-Geschäft unterstützt. Das ist die Grundlage für die Reise zu einem datengesteuerten Unternehmen.
Während der Entwicklung dieses ersten Projekts hat Seibert Media HOLZRICHTER Berlin durch die Phasen der Entdeckung, der Architektur, der Ergebnisse und der Dokumentation sowie der Bereitstellung der Google Cloud Services begleitet.
Welches Ergebnis konnte erreicht werden?
VERTRAUEN: HOLZRICHTER Berlin hat endlich Vertrauen in eine stabile und vertrauenswürdige Datenanalyse-Architektur gewonnen.
BEFÄHIGUNG: Dokumentations-PDF für die Mitarbeiter von HOLZRICHTER Berlin mit Tutorials für die Anbindung externer Datenquellen und Data Studio-Grundlagen zur Befähigung des Kunden.
EFFIZIENZ: Teams können sich auf Erkenntnisse und intelligente Geschäftsentscheidungen konzentrieren.
NEUE KPIs für BESSERE EINBLICKE: Mehrere Datenquellen in einem Data Warehouse ermöglichen komplexere quellenübergreifende Abfragen für bessere Einblicke.
KLARE VISION: Die neuen Möglichkeiten haben ein besseres Verständnis dafür geschaffen, wie man Google Cloud Services für Business Intelligence nutzen kann.
