Anwendungen der Datennormalisierung im Einzelhandel und E-Commerce

Von der Verbesserung des Kundenerlebnisses bis hin zum Aufbau von Markenautorität bietet die Datennormalisierung vielfältige Anwendungen im Einzelhandel und E-Commerce.

Ganz gleich, ob Sie im Einzelhandel, im Gastgewerbe oder im Wohnungsbau tätig sind: Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass jedes moderne Unternehmen täglich mit großen Datenmengen zu tun hat. Diese Daten können alles sein, von Inventarproduktattributen bis hin zu Kundeninformationen.

Da Daten heutzutage wohl das wertvollste Gut sind, ist es wichtig, ein klares Verständnis der beteiligten Prozesse zu haben, um sie jederzeit organisiert, umsetzbar und relevant zu halten.

Eine der effektivsten Methoden für Teams, dieses Ziel zu erreichen, ist DatennormalisierungDabei handelt es sich um einen Prozess der Bereinigung, Strukturierung und Organisation von Datensätzen. Das Endergebnis ist konsistente Daten das frei von Anomalien, Redundanzen usw. ist und die Verarbeitung, Analyse und Gewinnung von Erkenntnissen erleichtert.

Warum Daten normalisieren?

Es ist unvermeidlich, dass die Daten, die Unternehmen über viele Jahre gesammelt haben, redundante Informationen enthalten. Die Hauptmotivation der Normalisierung besteht darin, diese Duplikate zu entfernen Speicherplatz freigeben Und genaue Analysen durchführen.

Die Strukturierung eines beliebigen Datensatzes hat für Unternehmen aller Branchen zahlreiche weitere Vorteile, darunter:

• Effizienz steigern der Marketing- und Vertriebsbemühungen durch die Pflege effektiverer Kundenprofile
• Ressourcen optimieren um Unordnung zu reduzieren, Speicherplatz freizugeben und damit die Reaktionszeiten zu verbessern bessere Benutzererfahrung
• Mit standortweiter Konsistenz in den Nachrichten und Formaten, das öffentliche Vertrauen und die Marktautorität stärken

Weitere Informationen zur Bedeutung der Datennormalisierung finden Sie in einem unserer älteren Blogs zu diesem Thema:

Datennormalisierung im E-Commerce

Der E-Commerce ist als Branche stark auf Produkt- und Kundendaten angewiesen. Intelligentes Katalog- und Kundenmanagement ist der Schlüssel zu besserer Kundenzufriedenheit, Umsatzgenerierung und Wachstum. Daher kommt der Datennormalisierung im E-Commerce im Vergleich zu anderen Märkten eine größere Bedeutung zu.

Vorteile für Einzelhändler

Die Datennormalisierung bietet Einzelhändlern eine effektive Möglichkeit, ständig wachsende Bestände einfach zu verwalten und in Rekordzeit neue Attribute zu bearbeiten oder hinzuzufügen.

Im Folgenden sind einige der wichtigsten Möglichkeiten aufgeführt, wie Einzelhändler von der Normalisierung ihrer Daten profitieren können:

• Siteweite Konsistenz auf Ihrer gesamten Website – erreicht durch Normalisierungsbemühungen – sorgt dafür nahtloses Erlebnis für alle Ihre Besucher.
• Mit konsistente NachrichtenübermittlungBenutzer in allen Regionen sehen dieselben Informationen (Produktname, Beschreibung usw.) für dasselbe Produkt.
• Die Organisation von Produktdaten hilft vermeide Dopplungen eines Produkts, bei dem andernfalls widersprüchliche Informationen angezeigt werden könnten – zum Beispiel unterschiedliche Spezifikationen, Preise.
• Auch die Datennormalisierung hilft drastisch Verbesserung der Integrität und Genauigkeit der DatenDies führt zu effektiveren Analysen und besseren Erkenntnissen.
• Wenn neue Felder oder Attribute zu Produktdatenbanken hinzugefügt werden müssen, hilft die Normalisierung Komplexitäten minimierendrastisch Reduzierung serverseitiger Verzögerungen.
• Dies wiederum verbessert clientseitige Zugriffszeiten. Die Wartezeit für Besucher und Apps, die auf Ihre Daten zugreifen und diese nutzen, wird dann drastisch verkürzt.
• Auch Einzelhändler, die ihre Datenbanken proaktiv strukturieren, sind dazu in der Lage bieten ihren Kunden zusätzliche Garantienwie automatisches Ausfüllen der Lieferadressen beim Bezahlvorgang, sichere Lieferung ihrer Einkäufe und vieles mehr.

Folgen nicht normalisierter Daten

Sobald Sie die Vorteile einer Normalisierung verstanden haben, können Sie sich leicht vorstellen, wie schädlich es sein kann, dies nicht zu tun.

Für Einzelhändler haben nicht normalisierte Daten folgende Konsequenzen:

• Bei Hunderttausenden Produkten im Bestand müssen Attribute wie Maßeinheiten, Währungen, Volumen, Größe usw. zwangsläufig mehrere Formate enthalten. Ohne Normalisierung führt dies zu Dateninkonsistenz.
• Inkonsistente Informationen über Produkte und deren Eigenschaften verwirrt die Besucher die möglicherweise nicht mit den verschiedenen verwendeten Formaten und Einheiten vertraut sind.
• Ohne Normalisierung könnten Sie es auch sein Sie verschwenden die Zeit Ihrer Kunden indem Sie sie unnötige Seiten durchsuchen lassen, bevor sie auf der genauen Produktseite landen.
• All dies führt letztendlich dazu Misstrauen gegenüber Ihrer Markenautorität. Als Ergebnis beginnen Sie zu sehen sinkender ROI und Umsatz im Laufe der Zeit.

Machen Sie die Datennormalisierung zur Gewohnheit

Wir haben gesehen, wie vorteilhaft die Datennormalisierung für jede Branche ist, ganz zu schweigen von E-Commerce und Einzelhandel.

Es mag entmutigend erscheinen, heute alle Ihre Daten zu überprüfen und zu organisieren. Aber die Belohnungen ernten Sie später – über Einblicke in historische Daten – wird Ihrem Unternehmen helfen neue Höhen erklimmen.

Darüber hinaus verbessert die Normalisierung von Daten auch die täglichen Arbeitsabläufe eines Unternehmens, weshalb jedes datengesteuerte Unternehmen dies zur Gewohnheit machen sollte.

Über Grepsr

Bei Grepsr ist es unser vorrangiges Ziel, unseren Kunden stets Daten höchster Qualität zu liefern, und wir führen strenge Qualitätsprüfungen durch, um sicherzustellen, dass wir diese Anforderungen jedes Mal erfüllen.

Die grundlegenden Aspekte der Datennormalisierung – Deduplizierung, Standardisierung usw. – sind immer die ersten Teile unseres Qualitätssicherungsprozesses. Die von uns bereitgestellten Datensätze sind daher sofort einsatzbereit, konsistent, zuverlässig und umsetzbar, sodass Sie schnell Erkenntnisse gewinnen und den Weg für anhaltenden Erfolg einschlagen können.