Commerce Reporting Glossar

Im Gegensatz zu Reports, die eine Übersicht über die aktuelle Performance bzw. Performance-Entwicklung des Unternehmens, einzelner Unternehmensbereiche oder Geschäftsmaßnahmen geben, liefern Analysen Antworten auf konkrete Business-Fragestellungen und helfen bei der Entwicklung von Maßnahmen zur Problembehebung bzw. Performance-Maximierung. Eine Kohortenanalyse beispielsweise gliedert Kunden mitsamt ihrer Kaufkennzahlen in Kohorten auf und stellt diese einander vergleichend gegenüber – damit beantwortet sie die Frage nach potentiellen Mustern im Kaufverhalten der Kunden und hilft bei der Entwicklung von performancemaximierenden Maßnahmen.

Attribute sind zusätzliche Informationskategorien an den Entitäten innerhalb eines Datenmodells. So sind z.B. das Alter, das Geschlecht und das Bestellland Attribute der Entität “Kunde”. Ähnlich wie über einzelne Entitäten, wenn auch in weit eingeschränkterem Maße, sollten bestimmte Analysen auch über einzelne Attribute bzw. Attributwerte (für die oben genannten Beispiele z.B. 25, männlich, Frankreich) durchgeführt bzw. bestimmte Kennzahlen auch auf einzelne Attribute bzw. Attributwerte heruntergebrochen werden können.

Im Gegensatz zu Analysen, die Antworten auf konkrete Business-Fragestellungen geben und bei der Entwicklung von Maßnahmen zur Problembehebung bzw. Performance-Maximierung helfen, liefern Reports eine Übersicht über die aktuelle Performance bzw. Performance-Entwicklung des Unternehmens, einzelner Unternehmensbereiche oder Geschäftsmaßnahmen. Oft geht es bei Reports um die Berichterstattung über die Performance eines bestimmten Bereichs an die jeweils vorgesetzte Stelle (z.B. monatlicher Geschäftszahlen-Bericht des eCommerce-Leiters an den Konzern oder wöchentliche KPI-Übersicht des Head of Performance Marketing an den CMO), doch auch Mitarbeiter in rein operativer Tätigkeit werden zu Report-Empfängern, wenn sie morgens den automatisch generierten Vortags-Bericht ihres Day-to-Day-Tools in ihrer Inbox vorfinden (z.B. Bericht über Open- und Click-Zahlen der Vortags-Kampagnen aus dem Email-Marketing-System).

Im Commerce Reporting Standard beziehen sich die Begriffe “brutto” und “netto” nicht auf die Differenzierung vor oder nach Mehrwertsteuer, sondern vor oder nach Retouren – denn dies ist die relevante Differenzierung für Business Cases in Handelsunternehmen. Normalerweise wird dabei auf die explizite Nennung von “brutto” im Kennzahlennamen verzichtet und lediglich “netto” benutzt, um “nach Retouren” auszudrücken. Für die Einordnung von Brutto- und Netto-Kennzahlen in unser Modell der Transaktionskennzahlen, werfen Sie einen Blick in unsere Transaction Metrics Matrix.

Zusammenstellung von Visualisierungsmodulen wie Charts, Graphen oder Diagrammen in einer umfassenden Übersichtsseite. Ein Dashboard ist meist aus einzelnen Kacheln oder Widgets zusammengesetzt, die je ein Visualisierungsmodul enthalten.

Ganzheitliche Systematisierung von Kennzahlen, Entitäten und Attributen, die als Metamodell für strukturierte Datenbanken wie z.B. Data Warehouses fungiert. Analytics-Datenmodelle im Speziellen definieren die Berechnung von Kennzahlen, die Verfügbarkeit von Entitäten und Attributen sowie die logische Verknüpfung all dieser Werte und Dimensionen. So ist es letztendlich das Datenmodell, das bestimmt, welche Daten auf welche Weise und in welchem Detailgrad zugänglich und nutzbar sind.

Datenbanken operativer Systeme (wie z.B. eCommerce-Plattform, Warenwirtschaft oder Kampagnenmanagement-System), die ihre Daten in einen Data Lake, eine Datenverarbeitungsarchitektur oder andere operative Systeme einspielen (oder von diesen abziehen lassen), um sie für Analyse- oder Automatisierungszwecke nutzbar zu machen.

Zentrale, strukturierte Datenbank, die für Analyse- oder Automatisierungszwecke optimiert ist, indem sie z.B. umfassende Aggregation über zahlreiche Dimensionen genauso ermöglicht wie Datenzugriff in sehr feingranularem Detailgrad. In den meisten Fällen wird ein DWH von vielen heterogenen Datenquellen befüllt und speist (in Analytics-Szenarios) oft irgendeine Form von Analyse- oder Datenvisualisierungs-Frontend, das Nutzer in die Lage versetzt, schnell und einfach Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

Im nicht-technischen, sondern analytischen Sinne ist eine Entität ein Objekt, das, aus Datensicht, isoliert betrachtet werden kann. Im Kontext von Commerce Reporting gehören z.B. Kunden, Produkte, Bestellungen und Kampagnen zu den wichtigsten Entitäten, weshalb Unternehmen in der Lage sein sollten, über jede von ihnen zu reporten – das heißt: Kennzahlen auf ihre einzelnen Ausprägungen herunterzubrechen (z.B. Performance-Kennzahlen einzelner Produkte oder Kampagnen). Ein ausgeklügeltes Datenmodell kann sicherstellen, dass alle wichtigen Entitäten in der erforderlichen Art und Weise zugänglich und analysierbar sind.

Zur Abgrenzung vom Begriff “Attribut” s. auch den entsprechenden Glossareintrag.

Unser Modell berücksichtigt alle Kosten als Gebühren, die ein Kunde bezahlt, um eine Transaktion zu realisieren. Für die Einordnung von Gebühren in unser Modell der Transaktionskennzahlen, werfen Sie einen Blick in unsere Transaction Metrics Matrix.

Ein KPI (Key Performance Indicator) ist ein für die Bewertung der Geschäftsperformance kritischer Wert aus der Gesamtmenge der für das Unternehmen relevanten Kennzahlen und wird als solcher meist im Verhältnis zu gesetzten Zielwerten betrachtet. Im direkten Vergleich mit den geplanten Soll-Werten kann der Ist-Stand evaluiert und ggf. mithilfe von daraus abgeleiteten Maßnahmen in die gewünschte Richtung entwickelt werden.

Für viele Handelsunternehmen werden neben grundlegenden KPIs wie Umsatz oder Deckungsbeitragsquote oft Werte wie z.B. der Customer Lifetime Value als KPIs geführt – im eCommerce kommen außerdem rein online-relevante KPIs wie die Warenkorbabbruchquote hinzu. Des Weiteren gibt es Kennzahlen, die typischerweise von bestimmten Handelsbranchen als KPI geführt werden, von anderen hingegen nicht – so z.B. die Retourenquote, die in der Fashionbranche oft KPI-Status hat, während sie im Bereich des Lebensmittel- oder Möbelhandels meist als eine von vielen Kennzahlen im wöchentlichen und monatlichen Reporting behandelt wird. Außerdem werden KPIs auch abteilungsspezifisch definiert: Während z.B. der Customer Lifetime Value vor allem für die CRM-Abteilung ein entscheidender Wert ist, hat die Click-Through-Rate meist nur für Marketing-Mitarbeiter KPI-Status. Im Idealfall wird darüber hinaus mindestens ein Teil der Unternehmens-KPIs sogar vollständig unternehmensspezifisch gehandhabt, um in der Erfolgsmessung den eigenen Zielsetzungen optimal gerecht zu werden.

Achtung: Oft wird der Begriff “KPI” mit dem der Kennzahl gleichgesetzt – die Begrifflichkeiten sind jedoch nicht deckungsgleich. KPIs bilden lediglich einen Teilausschnitt aus der Gesamtmenge der Kennzahlen und sind dabei mindestens branchen- und abteilungs-, oft sogar unternehmensspezifisch. S. auch “Kennzahl”.

Eine Kennzahl ist ein direkt messbarer Wert bzw. ein aus messbaren Werten kombinierter berechneter Wert, der zur Erfolgsmessung einzelner Geschäftsaktionen bzw. -komponenten oder ganzer Unternehmenseinheiten herangezogen wird. Für den Commerce Reporting Standard unterscheiden wir Kennzahlen in sechs Blöcke: Transaktionskennzahlen, Kundenkennzahlen, Produktkennzahlen, Operationskennzahlen, Journey- bzw. Akquisitionskennzahlen und OnSite- bzw. Funnel-Kennzahlen.

Achtung: Oft wird der Begriff “Kennzahl” mit dem des KPIs durcheinandergebracht – die Begrifflichkeiten sind jedoch nicht deckungsgleich. KPIs bilden lediglich einen Teilausschnitt aus der Gesamtmenge der Kennzahlen und sind dabei mindestens branchen- und abteilungs-, oft sogar unternehmensspezifisch. S. auch “KPI (Key Performance Indicator)”.

In unserem Modell sind Preisreduktionen als alle Arten von global implementierten Preisänderungen definiert. Ein Rabatt ist eine Preisänderung, die nicht global, sondern nur für einzelne Kunden (oder Kundengruppen) gültig ist. Beispiele: Wenn ein Händler entscheidet, ein Produkt grundsätzlich 10€ günstiger zu verkaufen als zuvor, ist das eine Preisreduktion. Wenn ein Händler individuelle Preisberechnungen implementiert oder ein Produkt zu einem vom Normalpreis abweichenden Preis direkt an eine bestimmte Kundengruppe bewirbt (z.B. über Gutscheine oder Coupons), ist das ein Rabatt. Im Falle allgemeiner Preisänderungen, die nur über einen begrenzten Zeitraum Gültigkeit haben (z.B. “diese Woche” oder “Montags”), empfehlen wir die Einordnung als Rabatt, da es sich um Promotionsangebote handelt, die lediglich für die Kundengruppe Gültigkeit besitzt, die im entsprechenden Zeitraum kauft – letztendlich hängt diese Entscheidung aber davon ab, wie Sie beide Typen von Reduktionen für Reportingzwecke voneinander abgrenzen wollen. Das Wichtigste ist: Seien Sie konsequent.

In unserem Modell sind Preisreduktionen als alle Arten von global implementierten Preisänderungen definiert. Ein Rabatt ist eine Preisänderung, die nicht global, sondern nur für einzelne Kunden (oder Kundengruppen) gültig ist. Beispiele: Wenn ein Händler entscheidet, ein Produkt grundsätzlich 10€ günstiger zu verkaufen als zuvor, ist das eine Preisreduktion. Wenn ein Händler individuelle Preisberechnungen implementiert oder ein Produkt zu einem vom Normalpreis abweichenden Preis direkt an eine bestimmte Kundengruppe bewirbt (z.B. über Gutscheine oder Coupons), ist das ein Rabatt. Im Falle allgemeiner Preisänderungen, die nur über einen begrenzten Zeitraum Gültigkeit haben (z.B. “diese Woche” oder “Montags”), empfehlen wir die Einordnung als Rabatt, da es sich um Promotionsangebote handelt, die lediglich für die Kundengruppe Gültigkeit besitzt, die im entsprechenden Zeitraum kauft – letztendlich hängt diese Entscheidung aber davon ab, wie Sie beide Typen von Reduktionen für Reportingzwecke voneinander abgrenzen wollen. Das Wichtigste ist: Seien Sie konsequent.

Im Gegensatz zu Analysen, die Antworten auf konkrete Business-Fragestellungen geben und bei der Entwicklung von Maßnahmen zur Problembehebung bzw. Performance-Maximierung helfen, liefern Reports eine Übersicht über die aktuelle Performance bzw. Performance-Entwicklung des Unternehmens, einzelner Unternehmensbereiche oder Geschäftsmaßnahmen. Oft geht es bei Reports um die Berichterstattung über die Performance eines bestimmten Bereichs an die jeweils vorgesetzte Stelle (z.B. monatlicher Geschäftszahlen-Bericht des eCommerce-Leiters an den Konzern oder wöchentliche KPI-Übersicht des Head of Performance Marketing an den CMO), doch auch Mitarbeiter in rein operativer Tätigkeit werden zu Report-Empfängern, wenn sie morgens den automatisch generierten Vortags-Bericht ihres Day-to-Day-Tools in ihrer Inbox vorfinden (z.B. Bericht über Open- und Click-Zahlen der Vortags-Kampagnen aus dem Email-Marketing-System).

Während der Begriff “Report” sich auf ein bestimmtes Dokument oder eine bestimmte Datenansicht bezieht, bezeichnet der Begriff “Reporting” in der Regel die allgemeine Tätigkeit, die hinter der Produktion eines Reports steht – so z.B. die tägliche, wöchentliche oder monatliche Routine der Berichterstattung an die vorgesetzte Stelle. Außerdem kann der Begriff für bestimmte Sammlungen von Reports, Kennzahlen oder KPIs verwendet werden, so z.B. das monatliche Marketing-Reporting oder das tägliche Sales-Reporting.

Der Begriff “Rohdatenlevel” erscheint oft im Kontext der Zugänglichkeit von Daten vor allem für operative Stellen, denn während auf höheren Ebenen der Unternehmenshierarchie vor allem aggregierte Daten in Form von Übersichts-Reports oder einzelnen KPIs von Interesse sind, benötigt z.B. ein CRM Manager seine Daten daneben auch heruntergebrochen auf den einzelnen Kunden – das heißt: auf Rohdatenlevel. Der Begriff ist also die Bezeichnung eines Detailgrads, der anzeigt, dass Datensätze nicht (nur) aggregiert, sondern gewissermaßen in Reinform zugänglich sind.

Visuelle Anzeige von Daten in leicht verständlichen Formaten wie z.B. Reports, Charts, Graphen oder Diagrammen. Einzelne Visualisierungen werden oft zu Dashboards zusammengefügt.

Jede mit einer Transaktion verknüpfte Kennzahl braucht einen definierten Zeitbezug, da jeder Order nicht nur ein Datum, sondern mehrere Daten zugeordnet sind – in erster Linie: das Bestelldatum, das Fakturadatum und das Retourendatum. Abhängig vom gewählten Zeitbezug verändert sich das Set an Bestellungen, das in die gewählte Zeitspanne fällt. Klicken Sie hier, um zu den detaillierten Erklärungen in unserem Forum zu gelangen.