WIWIN Data Warehouse

Ausgangs­situation

Ohne eine saubere Datenbasis, auf die alle datenverarbeitenden Systeme zugreifen können, ist es schwer, aus Unternehmensdaten wertvolle Erkenntnisse zu ziehen und für das Business zu nutzen.

Vor diesem Problem stand die wiwin GmbH, eine Online-Plattform für Investitionen in nachhaltige Kapitalanlagen aus den Bereichen erneuerbare Energien, nachhaltige Start-ups und energieeffiziente Immobilien.

WIWIN nutzte das CRM-System Hubspot und die Investitionsplattform Cashlink als zwei getrennte Systeme, die nicht miteinander kommunizierten und ihre Informationen nicht austauschten. Folglich war ein einheitlicher Zugriff auf alle Kunden- und Investitionsdaten nicht möglich.

Das hatte zum einen zur Folge, dass der Kundenservice bei jeder Anfrage die Kunden- und Investitionsdaten manuell aus den verschiedenen Systemen zusammensuchen musste, um die Anliegen der Kunden zu lösen.
Zum anderen wurden personalisierte Marketingmaßnahmen erschwert, da die Segmentierung der Kunden auf Grundlage von Investitionsdaten mit großem und sich stets wiederholendem Aufwand verbunden war.

Lösung

Architektur des Data Warehouse

Als zentrale Datenbasis etablierten wir ein Data Warehouse, in dem die Daten der verschiedenen Systeme zusammengeführt werden.

In gemeinsamen Workshops mit WIWIN definierten wir das Systemumfeld und den Aufbau des Data Warehouse. Die Umsetzung erfolgte gemeinsam mit dem Kunden in einem agilen Prozess. 

Wir entwickelten die Architektur des Data Warehouse und richteten diese auf Google Cloud Platform ein. Das Data Warehouse selbst setzten wir mit Google BigQuery um. Des Weiteren erstellten wir Data-Pipelines, über die die Daten mithilfe von ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) aus den verschiedenen Datenquellen im Data Warehouse vereinigt werden. Diese Prozesse automatisierten wir durch Workflows in Apache Airflow. Damit die Daten aus dem Investitionsportal unkompliziert in das Data Warehouse übertragen werden können, stellten wir eine Excel-Schnittstelle bereit.

Um zusätzliche Investitionsdaten aus dem Investitionsportal auch in der Kundendatenbank im CRM-System hinterlegen zu können, erweiterten wir das Datenmodell des CRM-Systems.

Darüber hinaus schlossen wir Google Data Studio an das Data Warehouse an, um auch die regelmäßigen Business-Analytics-Tätigkeiten auf Grundlage der gesamten Daten durchführen zu können.

Technologien

Infrastruktur:

Google Cloud Platform, Google BigQuery
Prozessautomation: Apache Airflow, Python
Schnittstellentechnologien: XLS-Files, Web-API
Angeschlossene Systeme: Hubspot CRM, Cashlink

Erfolg

Das Data Warehouse bildet die zentrale Datendrehscheibe für das Unternehmen. Es synchronisiert die beiden angeschlossenen Systeme und hält alle Kunden- und Investitionsdaten für regelmäßige Zugriffe sowie Analysen und Auswertungen vor. Die automatisierten ETL-Prozesse sowie die Vereinheitlichung und Vervollständigung der Datenbasis im CRM-System reduzieren den Arbeitsaufwand der Service- und Marketing-Mitarbeiter und damit die Kosten für WIWIN.

 

Der Kundenservice findet alle notwendigen Kunden- und Investitionsdaten im CRM-System und kann Kundenfragen so zeitnah beantworten, während die Segmentierung für Marketingmaßnahmen schneller und einfacher durchgeführt werden kann.

 

Des Weiteren hat WIWIN nun zusätzliche Möglichkeiten, durch vielfältige Verknüpfungen wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen und sie in Google Data Studio in Form von Dashboards und Statistiken zu visualisieren. Das erlaubt Entscheidungen auf Grundlage fundierter Daten sowie zielgerichtete, personalisierte Marketingaktivitäten, was sich in einem höheren Umsatz niederschlägt.

 

Zudem lässt sich das Data Warehouse nach und nach erweitern, wodurch WIWIN auch für den Anschluss weiterer Systeme in der Zukunft gut gerüstet ist.

Kommen Sie einfach auf uns zu! Wir freuen uns, mit Ihnen zu sprechen.

Gerne beantworte ich Ihre Fragen in einem persönlichen Gespräch.

Marcel Hanuschek

Sales and Business Development Manager

Direkt Termin vereinbaren +49 6131 2120463
Datenschutzhinweise