Case Study: Roasty – Kanalübergreifende ROAS-Ermittlung

Wie ein E-Commerce-Unternehmen mit dem Roasty-Agenten Werbekosten und Umsätze im Multi-Chanel-Marketing kanalübergreifend automatisiert auswertet und optimiert.

Herausforderung

Ein großer E-Commerce-Shop mit mehreren Marken und Shops auf verschiedenen Domains sowie unterschiedlichen Absatzkanälen (Shopware, FBA) verteilt sein Werbebudget auf Kanäle wie Google Search, Google Performance Max, Meta, Pinterest und Influencer.

Die Werbekosten werden teils auf Artikelebene, teils nur auf Tagesbasis zugeordnet. Bisher mussten die Shop-Manager die Kosten manuell aus den Systemen extrahieren und in Excel zusammenführen. Trotz des hohen Aufwands waren nur grobe Auswertungen möglich, da ein einheitliches Vorgehen fehlte.

Es existierte keine Reporting-Lösung, die alle Werbekosten und Umsatzzahlen zentral konsolidiert und einheitlich für alle Shops aufbereitet.

Business Impact

Top- und Flop-Produkte konnten nur schwer identifiziert werden. Eine genaue Aussage über den Return on Ad Spend (ROAS) war nicht möglich. Das Management hatte nur ungenaue Zahlen zur Verfügung und konnte Budgets nicht optimal steuern.

Lösung: Der Roasty-Agent

Mit yaicos DataTree-Technologie werden alle relevanten Datenquellen über angepasste Schnittstellen angebunden. Der Roasty-Agent auf Basis von unserem BI-Agent ProtoAgent verknüpft mehrmals täglich die aktuellen Werbekosten mit den Umsatzzahlen und meldet erfolgreiche Ladeläufe sowie etwaige Probleme automatisiert über MS Teams an die Verantwortlichen.

Die Daten werden in einem PowerBI-Dashboard übersichtlich aufbereitet. Shop-Manager werden benachrichtigt, sobald neue Daten zur Verfügung stehen.

Technologie & Umsetzung

yaico DataTree Data Pipeline

Die ETL-Prozesse sind als Code in yaico DataTree umgesetzt. Abhängigkeiten der Datenquellen sind modelliert, sodass z.B. Shop-System- und Google-Ads-Daten zuerst geladen werden, bevor sie per yaico FlatCube konsolidiert werden.

yaico FlatCube In-Memory Engine

Für die performante Konsolidierung und Verknüpfung der Daten im Arbeitsspeicher kommt FlatCube zum Einsatz.

PowerBI Dashboard

Die Daten werden in einer für PowerBI optimierten Struktur bereitgestellt und als Dashboard visualisiert.

Kubernetes & Monitoring

Die Data Pipeline läuft als CronJob im Kubernetes-Cluster und wird über K8s-Mechanismen überwacht.

MS Teams Integration

Der Agent kommuniziert automatisiert Status- und Fehlerberichte an die menschlichen Kollegen.

Ablauf & Integration

Der BI-Agent ist in alle Prozessschritte integriert: Von der Datenextraktion über die Konsolidierung bis zur Benachrichtigung der Shop-Manager. So werden alle relevanten Informationen automatisiert, transparent und tagesaktuell bereitgestellt.