minubo Use-Cases | Analyst:in

Touchpoints, Conversions, Attribution

Customer Journey Analyse

Welche Touchpoints liefern welchen Beitrag zur Conversion? Durch die 360°-Sicht auf einzelne Kunden kannst Du Customer Journeys über alle Touchpoints hinweg abbilden (z.B. in Webshop, App, Filiale oder E-Mail) und somit das Verhalten der Kunden zwischen und in den unterschiedlichen Kanälen erstmals vollständig verstehen. Neben vordefinierten Attributionsmodellen in minubo, kannst Du Deine Daten zusätzlich in externe KI- & Machine-Learning-Module integrieren und somit das volle Potential der Attribution ausschöpfen.

Marketingkanäle, Kundenverhalten, Profitabilität

Akquisitions Analyse

Du möchtest wissen, über welche Kanäle Du Kunden akquirierst und wie profitabel Kunden aus den unterschiedlichen Kanälen wirklich sind? Wie verhalten diese sich nach dem Erstkauf und kommt es zum Folgekauf? Durch automatisch aufbereitete Akquisitionsinformationen fällt es Dir leicht, durch ausgewählte Kennzahlen die Performance und Effizienz der Marketingkanäle zu bewerten und Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Rohertrag, Potenziale, Handlungsfelder

Deep Dive Profitabilität

Tauche tief ein in die Welt der Zahlen. Schaue Dir die vollständige Deckungsbeitrags-Rechnung von Produkten oder Kunden über alle Verkaufskanäle vom Bestellwert bis zum Deckungsbeitrag III inklusive Wareneinsatz, Payment, Fulfillment, Marktplätze und Marketingkosten an. Denn nur wer seinen Rohertrag kennt, kann im E-Commerce erfolgreich sein.

Kaufverhalten, Datenbasis, Integration

Warenkorbanalyse

Auf der Suche nach strukturellen Zusammenhängen im Kaufverhalten, weist minubo Dir den Weg. Durch die Bereitstellung einer konsolidierten Datenbasis und der Möglichkeit diese problemlos über minubo Feeds in Drittsysteme zu integrieren, kannst Du einfach und schnell herausfinden, welche Produkte häufig zusammen gekauft werden.

Ganzheitlich, Transparenz, Customer Journey

Omni-Channel Transparenz

Durch das Aufbrechen der Datensilos schafft minubo eine ganzheitliche Omni-Channel Datenbank – Daten aus dem Order Management System, aus der E-Commerce-Plattform, aus dem Webtracking-Tool, aber auch Kassen- und Filialdaten werden dabei miteinbezogen, im Datenmodell entsprechend verknüpft, im DWH bereitgestellt und dann im Frontend als vollständige Journeys sowohl zur Einzelansicht als auch zur aggregierten und detaillierten Analyse zugänglich gemacht.

“Unsere Daten sind für uns wichtiges Kapital, das wir in unserem Verbund besser nutzbar machen wollen. minubo ermöglichst uns genau das: Sowohl in der INTERSPORT-Zentrale als auch bei unseren Händlern etablieren wir durch einfachen Datenzugriff für die entsprechenden Mitarbeiter bessere, datengetriebene Prozesse.”

Hannes Rumer, Vorstand Intersport Deutschland

Kundenstory
“minubo hilft uns sehr stark im Alltag. Ich nutze es täglich mit meinem Team, um flexibel Sortimentsanalysen fahren zu können und das auch umfassend mit allen Kennzahlen, die wir dafür benötigen. Ein Tool, in dem alles konsolidiert ist und wo wir alles was wir im Alltag benötigen abfragen.”

Anna Blunck, Category Management Avocadostore

Kundenstory
“Die Segmentierungs- und Automatisierungsmöglichkeiten in minubo haben einen signifikanten Einfluss auf unsere Kampagnenergebnisse. Auf diese Weise sparen wir nicht nur Zeit und Geld, sondern erreichen auch eine deutlich verbesserte Kundenkommunikation.”

Thomas Johanning, Head of Data Insights bei ZooRoyal

kundenstory
„minubo bietet einen unglaublich guten Kunden-Support, auf den man sich verlassen kann. Wir fühlen uns immer gut betreut und bei offenen Fragen oder neuen Anforderungen werden wir immer bestens unterstützt. So lässt sich wirklich dauerhaft das volle Potential einer ständig wachsenden Self-Service BI Lösung nutzen.“

Alan Frei, Co-Founder & CMO bei Amorana

Kundenstory
“Mit minubo haben wir es geschafft, eine datengetriebene Kultur zu etablieren. Handlungsrelevante Analysen werden täglich von verschiedenen Mitarbeitern erstellt und zur Entscheidungsfindung herangezogen, denn: Bauchgefühl ist gut, aber Bauchgefühl und Datenerkenntnisse machen uns noch intelligenter!”

Nicolas Metzke, CEO Melvin & Hamilton Digital

Kundenstory
“Durch das umfangreiche Analysepotential der Kunden- und Produktdaten in minubo können wir unseren Kundinnen passgenaue Ware anbieten – das steigert die Kundenzufriedenheit und minimiert die Retourenquote. Damit bietet minubo uns einen großen Hebel für Profitabilität und ermöglicht die Skalierbarkeit unseres “Curated Shopping”-Geschäftsmodells.”

Sebastian Boguth, CFO bei SugarShape

Kundenstory

Viele Unternehmen kämpfen mit dem gleichen Problem: Key Performance Indicators werden überall unterschiedlich definiert. Es gibt keine Guidelines, oder gar Vergleichbarkeit. Hier setzt die Initiative “Commerce Reporting Standard” (CRS) an. In Zusammenarbeit mit unseren Co-Initiatoren von Project A, haben wir ein ein klar definiertes System über Handelskennzahlen und -KPIs entwickelt.

Jedes Handelsunternehmen soll auf diesen Standard frei zugreifen und von dem geteilten Wissen profitieren können – unabhängig davon, welche konkreten Technologien es im Einsatz hat. Unsere Vision: Durch die Bündelung von Best Practices in einem umfassenden Modell möchten wir Handelsunternehmen eine Abkürzung zu einer datengetriebenen Entscheidungskultur eröffnen – und gleichzeitig einfacheres Branchen-Benchmarking ermöglichen. Auch unser Datenmodell verwendet Transaktionskennzahlen wie sie in der Transaktionskennzahlenmatrix des CRS gezeigt werden. Die Vorteile eines einheitlichen Datenmodells liegen klar auf der Hand:

mehr klarheit Alle arbeiten mit derselben Datenbasis und sprechen dieselbe Sprache. Mehr Freude, bessere Kommunikation, weniger Missverständnisse.

ALLES DABEI Unser Datenmodell bringt alles mit, was Du als Händler brauchst – mehr als 800 Kennzahlen und 200 Attribute aus der Welt des E-Commerce

Best-Practice Unser Datenmodell wurde durch die Zusammenarbeit mit 100+ Handelsunternehmen aller Arten und Größen geformt.

spare zeit Kennzahlen und Logiken müssen nicht in mühevoller Kleinarbeit selbst entwickelt werden. Der Modellierungs- und Definitionsaufwand entfällt.

UNTERSTÜTZT DURCH