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
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 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.
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.
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.
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:
Mit Hilfe von Reverse ETL gelingt es Unternehmen, automatisierte und intelligente Entscheidungen zu treffen. Von unserem Analytics Engineer Jan-Henrik erfährst du, wie Reverse ETL funktioniert, welche Vorteile es bringt und wie auch du von Reverse ETL profitieren kannst.
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Ein Cloud Data Warehouse spielt eine entscheidende Rolle auf deinem Weg zu schnellen, besseren Entscheidungen. Unser Technical Lead Dennis erklärt in unserem Blogeintrag, was dahinter steckt und welche Vorteile du mit dem Wechsel in die Cloud nutzen kannst.
