Slow fashion, rapid growth 🚀

Tobias Bogotzek

🚀 Slow fashion, rapid growth

entire stories ist ein Marktplatz für nachhaltige Mode. Mit dem Ziel, nachhaltige Mode für jeden verständlich, zugänglich und attraktiv zu machen, sind Jacqueline, Elena und Cedric im November 2020 angetreten. Gestartet mit 20 Marken konnte entire stories auf heute über 60 Brands mit mehr als 3300 Produkten auf dem eigenen Marktplatz wachsen. Aus den Büroräumen in der Hamburger Innenstadt werden alle Themen Rund um Marketing, IT und Finanzierung betreut.

📍 Headquarter: Hamburg
👔 Company size: 5-10 Mitarbeiter:innen
🏢 Industry: Slow Fashion

💪 Die Heraus- forderung

Auf dem Weg zum nachhaltig erfolgreichen Onlinemarktplatz ist entire stories darauf angewiesen, zu wissen, wer die wertvollsten Kund:innen sind und wie sie erreicht werden können. Kampagnenbudgets und Kanäle darauf aufbauend richtig auszusteuern und bei Abweichungen zum Plan bereits frühzeitig nachjustieren zu können, ist für das Wachstum der Marke absolut zentral.

Bis dato wurden die benötigten Daten aus den relevanten Quellen wie Shopify, Instagram, Facebook, Google Analytics, Klaviyo und Co. manuell exportiert und mittels einer Vielzahl einzelner Arbeitsschritte in einer undurchsichtigen Exceltabelle zusammengeführt. Nachdem bereits so viel Zeit für die Aufbereitung von Daten verwendet wurde, war es für die Analyse bereits häufig zu spät. Als Folge wurden Kampagnen oft erst im Nachhinein auf ihren Erfolg bewertet, Budgetentscheidungen mehr nach Gefühl als nach Daten getroffen.  

Um ein nachhaltig erfolgreiches Business aufzubauen, ist es für uns essenziell zu wissen, wer unsere Kund:innen sind und wo wir sie erreichen. Um zu wissen, in welche Richtung wir uns bei der Akquise entwickeln, sind aussagekräftige Daten für uns das A und O.
Jacqueline Taborsky
Co-Founder & CEO

Um die mühsame Zusammenführung einzelner Excel-Files hinter sich zu lassen, wurden in der Vergangenheit bereits einige Initiativen gestartet. Dabei gerieten diverse no-code Plattformen zeitnah an ihre Grenzen, wenn es darum ging, geschäftsspezifische Logiken abzudecken: Angefangen bei der zeitlichen Zuordnung von Retouren, der Anbindung benötigter Quellen fernab von Shopify und Facebook bis zur Abdeckung individueller Provisionssätze. Entsprechend sollte eine moderne und flexible Dateninfrastruktur dafür sorgen, jederzeit und in sekundenschnelle Transparenz in allen wesentlichen Kennzahlen zu erhalten, angepasst auf die Logiken und Prozesse bei entire stories.

Mit Hilfe vorgefertigter, automatisierter Reports, sollte es zudem fortan möglich sein, live aufzuzeigen, welche Marketingchannel wie gut funktionieren und welche Produkte und Brands erfolgreich laufen. Neben Ergebniskennzahlen wie Umsatz und Ertrag, sollte auch der Weg dorthin durch eine Übersicht über die relevantesten Werttreiber wie Retourenquote, AOV, CAC, CLV etc. deutlich werden und anwendbare Rückschlüsse auf die Erreichung der wertvollsten Kund:innen zulassen.  

🎬 Die Success Story als Video

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🪚 Die Umsetzung

Zu Beginn des Projekts fand ein initialer Austausch über Zielsetzungen und bisherige Herausforderungen auf dem Weg zu den benötigten Reportings statt. Im anschließenden Requirement-Finding Workshop wurden die Anforderungen spezifiziert und konkret über relevante Marketingkanäle, Kennzahlendefinitionen und zu berücksichtigende Geschäftslogiken gesprochen.  

„Die Aufnahme unserer Anforderungen lief super angenehm. Vom ersten Gespräch an haben wir uns gut aufgehoben gefühlt und konnten so schnell ein Ergebnis skizzieren, was endlich all unsere Anforderungen abdeckt,“ so Jacqueline Taborsky.

Auf Basis der besprochenen Inhalte wurde durch die Projektverantwortlichen von sikwel ein Datenmodell entwickelt, welches die relevanten Fakten und Dimensionen abbildete und als Grundlage für die weitere Realisierung der Anforderungen diente.

⚙️ Der Tech Stack

Um die benötigten Daten möglichst kostengünstig aus ihren ursprünglichen Quellen (Shopify,  Instagram, Facebook, Google, Klaviyo, Webgains, TikTok etc.) zu extrahieren, fiel die Wahl auf Airbyte als open-source Software. Um fortan weg von verstreuten Exceltabellen in einer Vielzahl verschiedener Ordner zu kommen, laufen die Daten nach dem Extrahieren zentral in ein Data Warehouse (snowflake) ein und werden dort mit Hilfe von dbt nach den spezifischen Logiken von entire stories transformiert. Die Visualisierung erfolgt schließlich durch Power BI, wodurch es allen Anwendern auch ohne IT-spezifische Fachkenntnisse ermöglicht wird, eigene Reports im self-service zu erstellen. Für die gesamte Infrastruktur inklusive Server- und Lizenzkosten werden in diesem Setup weniger als 150€ fällig. 

„Für uns war es wichtig, Tools an die Hand zu bekommen, die es uns a) ermöglichen, eigene Reportings und Analysen zu erstellen und b) unser monatliches Budget nicht übersteigen. Nun zahlen wir weniger als bei allen bisherigen Toolversuchen und sind dabei in der Lage, weit flexibler zu agieren als jemals zuvor – für uns absolut perfekt,“ so Jacqueline Taborsky.

  • Marketing Performance

    An die Logiken von entire stories angepasste Berichte sorgen fortan für Transparenz, welche Kampagnen gut funktionieren, bei welchen Produkten es gut oder schlecht läuft und wie die wertvollsten Kund:innen zu erreichen sind

  • Only 1 KPI-Basis

    Umsätze über Shopify, Marketingkosten bei Facebook und Traffic über Google Analytics. Was vorher in unzähligen Excel-Tabellen gesammelt wurde, ist nun vereinheitlicht in Sekundenschnelle verfügbar

  • Live Budget Planning

    Durch die Live-Übersicht zur Performance verschiedener Kanäle und Kampagnen können frühzeitige Anpassungen in der Planung des Budgets vorgenommen und der ROI von Marketingaktionen dauerhaft maximiert werden

  • All sources - no limits

    Entgegen vorheriger Initiativen sind nun alle relevanten Datenquellen ans Data Warehouse angebunden, sodass ein vollständiger Überblick über die Performance und das Zusammenspiel aller verfügbaren Kanäle gelingt

  • For a happy investor

    Nicht nur die interne Steuerung ist durch die neue Reportinglandschaft optimiert - auch Investoren bleiben durch zugeschnittene Reportings mit Übersichten zu den wesentlichen Kennzahlen & Werttreibern stets im Bilde

  • Created by potrace 1.16, written by Peter Selinger 2001-2019

    Self-Service

    Neben vorgefertigten Reportings können nun entlang des vorentwickelten Datenmodells auch diverse eigene Analysen erstellt werden - ganz ohne Abhängigkeiten gegenüber Dritten

Company Data Platform

🚀 Das Ergebnis

Aufzeigen, welche Kampagnen und Channel funktionieren und wo nachgesteuert werden sollte. Anpassen, wenn KPIs sich nicht in die richtige Richtung entwickeln. Unterscheiden, woher die wertvollsten Kund:innen kommen und wie sie gezielt anzusprechen sind. Anspruchsvolle Ziele, erfolgreiche Ergebnisse:

Die siːkwəl-Datenplattform ist die Basis für unsere operative Marketingsteuerung. Endlich können wir kanalübergreifend alle Entwicklungen bewerten und sofort die richtigen Maßnahmen zur Kampagnensteuerung und Budgetverteilung treffen.
Jacqueline Taborsky
Co-Founder & CEO
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Success Story
Dennis Hinnenkamp

Automatisierung zeitaufwendiger Prozesse 🔗

Das Ziel des Projekts lag darin, chembid dabei zu unterstützen die bis dato teilweise individuelle Erstellung von Datenpipelines weitestgehend zu automatisieren und effiziente QA-Tools für die Weiterverarbeitung der Daten zu implementieren.

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Success Story
Jan-Henrik Funke

Legal Tech 🙏 Data​

Anstelle der bis dato mühsamen Aufbereitung manueller Reportings sollten in Zukunft vorgefertigte, automatisierte Berichte entlang aller Stufen der rightmart experience für dauerhafte Transparenz sorgen.

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Success Story
Tobias Bogotzek

Slow fashion, rapid growth 🚀

Auf dem Weg zum nachhaltig erfolgreichen Onlinemarktplatz ist entire stories darauf angewiesen, zu wissen, wer die wertvollsten Kund:innen sind und wie sie erreicht werden können.

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Du hast eine Frage?

Torben ist unser Experte für die Konzeption von nachhaltigen Datenstrategien. Als CEO von siːkwəl und ehemaliger Chief Strategic Officer eines erfolgreichen E-Commerce-Unternehmens beantwortet er gerne deine Fragen, wie man konkrete Use Cases identifiziert und es schafft, dass Datenlösungen echten Business Impact haben.