Fashion Analytics-Lektion von Filippo Chiari

Es war uns eine Ehre, den Director of Insights Filippo Chiari bei Digital Fashion Academy zu Gast zu haben.

Dank seiner umfangreichen Erfahrung in einem namhaften Modekonzern, dessen Produktion von Sportbekleidung bis hin zu trendigen Marken reicht, vermittelte Filippo unseren Kursteilnehmern ein umfassendes Verständnis der Analysefunktion innerhalb eines Modeunternehmens.

Während der Unterrichtsstunde haben wir ein breites Themenspektrum behandelt, darunter:

1. Liste der KPIs nach Organisationsfunktion: Erkunden Sie Key Performance Indicators (KPIs) für verschiedene Organisationsfunktionen wie E-Commerce, Marketing, Betrieb, Personalwesen und mehr.
2. Organisation der Analyse- und Geheimdienstfunktion: Erhalten Sie Einblicke in die Struktur der Analyse- und Informationsfunktion in Modeunternehmen.
3. Ziele der Analyse- und Intelligenzfunktion: Verstehen Sie die übergeordneten Ziele der Analyse- und Informationsfunktion in der Modebranche.
4. Technologie und Tools für Analysen: Entdecken Sie die neuesten verfügbaren Technologien und Tools zur Unterstützung effektiver Analysen im Modesektor.
5. Trends in Analytik und Chancen: Entdecken Sie aktuelle Trends in der Analytik und identifizieren Sie potenzielle Chancen für Modeunternehmen.

Die Fachkompetenz von Filippo Chiari verschaffte unschätzbare Einblicke in die dynamische Welt der Modeanalyse und bot eine ganzheitliche Sicht auf deren Bedeutung und Wachstumspotenzial.

Highlight

So gehen Sie mit Attributionsproblemen und Cookieless im Jahr 2024 um: Inkrementalität

Wir hatten Gelegenheit, mit Filippo darüber zu sprechen, wie sich ein auf Inkrementalität basierender Messansatz implementieren lässt.

Inkrementalität ist, um es einfach auszudrücken, ein AB-Testansatz, der auf Digital Marketing-Kampagnen angewendet wird. Die Messung der Inkrementalität bedeutet, die Leistung von zwei Zielgruppen zu messen, wobei eine der Nachricht ausgesetzt ist und die andere nicht. Nach Abschluss des Testzeitraums vergleichen Sie die Leistung der beiden Gruppen und berücksichtigen nur den Leistungsunterschied für Ihre Berechnung des Ertrags.

Highlight

So berechnen Sie die Kundenrentabilität im Mode-E-Commerce: EIGENKAPITAL

Beim Online-Verkauf müssen Sie fast immer einen Prozentsatz an retournierten Artikeln berücksichtigen. Wie wirken sich diese Retouren auf die Rentabilität jedes einzelnen Kunden aus?

Wenn ein Kunde innerhalb eines Jahres 4 Artikel kauft und 3 der 4 gekauften Artikel zurückgibt, besteht die Wahrscheinlichkeit, dass Sie als E-Commerce-Händler tatsächlich Geld bei diesem Kunden verlieren. Wenn Sie die 4 Versandkosten und die Kosten für die Rücknahmelogistik (Versand und Bearbeitung der Rücksendung) berücksichtigen, könnte die durch den 1. letzten Verkauf erzeugte Marge durch die Kosten der anderen 3 Bestellungen, die vom Kunden zurückgegeben wurden, vollständig ausgeglichen werden.

E-Commerce-Manager können mit dieser Situation umgehen, indem sie die langfristige Rentabilität der E-Commerce-Kunden berechnen und mögliche Maßnahmen ergreifen, um diese Auswirkungen abzumildern.

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