Lösungen
Datenanalyse für Online-Marktplätze
Verbrauchererlebnisse im E-Commerce steigern und die Markenperformance optimieren.
Verbrauchererlebnisse verbessern und Markenperformance auf Ihrer E-Commerce-Plattform oder Ihrem Marktplatz-OS steigern. Ob Sie Kunstwerke, Mode, Lifestyle oder alles andere verkaufen — setzen Sie auf die beste Analytics der Branche für bessere Self-Service-Einblicke, Dashboards und kollaborative Datenerkundung.
Klarheit mit einem Daten-Überblick schaffen
Statten Sie Ihre Markenpartner mit Self-Service-Zugang rund um die Uhr zu Daten aus:
- Was ihre Kunden wann haben möchten.
- Wo im Kaufprozess Kunden abspringen — ob wegen Produktverfügbarkeit, Preis oder anderen Faktoren.
“If we can empower our partners, we enable them to grow sales on our platform, while also benefiting customers who will receive a wider selection.”
Cody Alton ZMS Insights Senior Product Manager, Zalando
Wachstum durch reichhaltige Datenvisualisierung
Markenpartnern Dashboards und Kennzahlen bereitstellen, die ihnen helfen:
- Ihre Käufer auf Ihrer Online-Plattform besser anzusprechen.
- Neue Chancen zu identifizieren.
- Sich gegenüber direkten Wettbewerbern zu benchmarken.
- Die Performance auf Basis detaillierter Daten zu bewerten.
“All of our clients vary in their business needs and operations. The addition of GoodData’s custom dashboards to our product offering deepened our relationship with our clients and enhanced our user experience.”
Peter Billante Chief Product Officer at Repsly
Zusammenarbeit durch einfachen Zugang fördern
Interaktion steigern mit Ihrer Plattform durch benutzerfreundliche Datenanalyse. Mehrwert bieten für alle Nutzer — unabhängig von ihrem Daten- oder technischen Know-how.
Besprechen Sie Ihren Anwendungsfall mit uns
Erfahren Sie, wie GoodData Ihnen bei Ihren Analytics-Zielen helfen kann
Tauchen Sie tief in unsere Erfolgsgeschichten ein
Eine vertrauenswürdige Plattform, die Nutzer lieben
Integration in Ihr Ökosystem
GoodData mit Ihren Datenquellen verbinden
oder richten Sie Ihre eigene Verbindung mit FlexConnect ein
Bringen Sie Ihren eigenen LLM mit
Wählen Sie die LLM- oder Orchestrierungsschicht, die zu Ihrem Stack passt.
In der GoodData Cloud bereitstellen
GoodData Cloud ist ein SaaS-Produkt, das von uns betrieben und gewartet wird. Kunden erhalten regelmäßig Code-Updates, und das Produkt kann in AWS, Azure und mehreren Regionen bereitgestellt werden.
Self-hosted bereitstellen
Die selbst gehostete Version basiert auf derselben Codebasis wie GoodData Cloud und eignet sich ideal für Nutzer, die erhöhte Sicherheit, Governance oder Kontrolle hinsichtlich des Datenstandorts oder der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften benötigen.
Sicherheit und Vertrauen
Zuverlässige Analysen: Zertifizierungen, vererbte Berechtigungen und kaskadierende Inhaltsänderungen für eine einfache Verwaltung.
Integration
Offene APIs und deklarative SDKs: verbinden Sie sich mit Code-Repositorys und Apps von Drittanbietern und binden Sie diese überall ein.
Verfügbarkeit
Zugängliche Analysen: Vorschriften einhalten und inklusive Erlebnisse bieten.
Häufige Fragen zur Datenanalyse für Online-Marktplätze
Die Integration von KI in die Marktplatz-Analytics bietet mehrere Vorteile:
Predictive Analytics und Nachfrageprognose — KI-Modelle können Trends, Nachfrageschwankungen und Lagerbestandsbedarf vorhersagen, bevor sie eintreten. So können Sie saisonale Änderungen vorbereiten und Lieferengpässe antizipieren.
Dynamische Preisoptimierung — KI-Algorithmen analysieren Wettbewerbspreise, Nachfragesignale und Conversion Rates, um optimale Preispunkte für Verkäufer vorzuschlagen und sowohl Umsatzvolumen als auch Margen zu maximieren.
Betrugserkennung — KI erkennt ungewöhnliche Muster, die auf betrügerische Transaktionen oder gefälschte Konten hindeuten könnten, und adaptiert sich an neue Betrugsmethoden.
Anomalieerkennung — KI kann ungewöhnliche Performance-Kennzahlen automatisch markieren, damit potenzielle Probleme behoben werden, bevor sie das Nutzererlebnis beeinträchtigen.
Wenn durchdacht implementiert, verwandelt KI die Marktplatz-Analytics von deskriptiv (was ist passiert) zu präskriptiv (was sollte als nächstes passieren).
