Client: Führendes Beauty-E-Commerce-Unternehmen
Services:DATENINTEGRATIONDIGITAL ANALYTICS & BI

Führendes Beauty-E-Commerce-Unternehmen

Beauty product

Fragestellung

Ein führendes E-Commerce-Unternehmen im Bereich Beauty und Well-being trat mit der Herausforderung an uns heran, tiefere Einblicke in das Verbraucherverhalten und die Verkaufsleistung auf verschiedenen europäischen Märkten zu gewinnen. Ziel war es, Spitzen-Einkaufstage und -zeiten zu identifizieren, um die Vertriebs- und Marketingstrategien zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Stakeholder

  • Digitales-Marketing-Team
  • Vertriebs-Team

Beteiligte Teams

  • Digital-Analytics-Team

Projektumsetzung

Unser Ziel bestand darin, eine umfassende Analyse der Spitzen-Einkaufstage und -zeiten in verschiedenen europäischen Märkten durchzuführen. Die Schlüsselaspekte des Projekts umfassten:

  1. Datenanalyse: Vergleich von Verkaufsdaten aus verschiedenen Jahren, um die E-Commerce-Konversionsrate und den Umsatz über verschiedene Zeiträume (Tag, Monat, Jahr) hinweg zu analysieren.
  2. Identifizierung von Einflussfaktoren: Untersuchung des Einflusses von Faktoren wie Feiertagen, Werbeaktionen, technischen Problemen und internationalen Ereignissen auf das Verbraucherverhalten.
  3. Segmentanalyse: Analyse unterschiedlicher Umsatzkategorien, um zu verstehen, wie verschiedene Kundensegmente auf Spitzenzeiten reagieren.
  4. Umsetzbare Empfehlungen: Entwicklung von Strategien zur Optimierung von Werbeplanung, Medienspenden, Lagerbeständen sowie der Website-Inhalte und -Designs basierend auf den ermittelten Daten.
  5. Technische Überwachung: Empfehlungen zur technischen Überwachung während stark frequentierter Zeiten, um potenzielle Verluste durch technische Probleme zu verhindern.

Unsere Leistungen

  • Analyse von Verkaufsdaten und E-Commerce-Kennzahlen
  • Entwicklung von umsetzbaren Empfehlungen zur Optimierung von Marketingstrategien und Betriebseffizienz
  • Planung und Optimierung von Medienausgaben, Lagerbeständen und Website-Inhalten
  • Empfehlungen zur technischen Überwachung in Hochlastzeiten
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