Themen

Marktplätze

• Erweiterung Ihres Online-Geschäfts
• Herausforderung Prozesskomplexität
• Einbindung einer Vielzahl von Händlern
• Homogene Datenqualität durch optimales Katalogmanagement
• PIM-Vorgehensweise
• Pricing-Systeme
• Internationalisierung
• Marktplatzprozess-Blueprints
• mgm-Projektleitung nationaler und internationaler Marktplatz-Großprojekte mit  z.T. mehr als 3.000 Händlern und über zehn Millionen Produkten
• Kunden: DHL und Kaspi Bank
• Hybris

Custom Developed Commerce

• State of the Art Open Source-Stack:
  Java/JEE, JavaScript, Postgres (Oracle), Solr, Hadoop, REST, XML, JSON, API-basiert
• Individuelle Komponenten-Zusammenstellung und -Weiterentwicklung: PIM, Storefront, Search, Reporting, Schnittstellen (SAP, ERP, Payment), Publication usw.
• Hochperformant und skalierbar
• Content Distribution (CDN) und Digital Asset Management (DAM)
• Standardisiertes, agiles Projektvorgehen
  von Analyse bis Betrieb – Typische Laufzeit: Drei bis sechs Monate bis Go-Live
• mgm-Erfahrung: B2B & B2C für die Branchen Fashion, Food, Retail, Elektronik (Hersteller & Retailer), Automotive, Versicherungen und Verlage
• Kunden: u.a. Lidl, KICKZ, BMW und Opterra/Lafarge

Internationalisierung

• Zentrale Artikelpflege in konsolidierten Produktdatenbanken unter Berücksichtigung länderspezifischer Besonderheiten
• Landesspezifischer Katalog-Listungs-Prozess mit Berechtigungskonzept
• Anreicherung mit Sprach- und Landesausprägungen; Produktion und Skalierung sprachspezifischer Medien
• Übersetzungsprozesse im Lebenszyklus von Artikeln
• Verbrauchssteuerkalkulation sowie landesspezifische Klassifizierung von Verbrauchsmaterialien
• Lieferung aus Lagern bzw. von Streckenartikeln an eingeschränkte Länderlisten und Zolllager respektive Streckenlieferanten
• Bestandsverwaltung berücksichtigt landesspezifische Liefer-Einschränkungen
• Landesspezifische Bestandsreservierung zur Absicherung zeitlich unabhängiger Werbekampagnen
• Länderspezifische Adressvalidierung, Risikomanagement und Zahlungsmethoden; Preis- und Gewinnmargen-Kalkulation und -Anzeige über mehrere Währungen
• Kunden, u.a.: hp, DHL, Kickz und Groupe SEB

Big Data im Commerce

Prozessverbesserungen:

• Statistik- und Zielgruppenanalyse (Datengenerierung durch A/B-Testing)
• Analyse der Customer Journey
• Empfehlungsmaschine, z.B. durch Collaborative Filtering, Machine Learning etc.
• Vor-Ort-Detection (Betrugserkennung)

Datenanalyse:

• Auswertung von A/B-Tests
• Logfile-Analyse und Bestimmung von Ausstiegsseite
• Neuronale Netze oder „Machine Learning“ (künstliche Intelligenz)

Datenqualifizierung:

• Automatisierte Sortimentssegmentierung, z.B. durch unüberwachtes Lernen
• Natural Language Processing (NLP): Automatische Analyse / Extraktion semantischer Informationen aus natürlichsprachigenTexten
• Qualifizierung von Daten mittels externer Quellen, z.B. Testberichte