仅靠销售指标在长期来看并不是足够准确的 KPI。要想取得成功，必须了解毛利润——ROSE 正是如此。
德国自行车市场蓬勃发展，ROSE Bikes 也继续保持成功势头。这家位于博霍尔特（Bocholt）的家族经营自行车制造商和经销商在 2020 年实现了 34% 的销售增长，达到 1.371 亿欧元。为了确保进一步的增长，ROSE Bikes 未来将专注于全方位的交通转型，成为品牌平台，推动面积扩张和贸易整合，进军自行车时尚领域，并简化客户的购买流程。
这一切之所以可能，是因为 ROSE——尤其是在过去几年里——将重点完全放在数字卓越上。向数据驱动的企业文化转变使 ROSE 获得了透明度，能够识别行动领域并对此做出动态反应——这得益于一个最佳组合的技术栈，其中 minubo 作为商业智能解决方案正在投入使用。
信条：测试、学习、更大规模构建
每位商家都应了解自己的关键绩效指标（KPI），并清楚它们具体说明了什么。因为：借助这些指标，可以清晰地制定部门和公司目标，评估营销和网站优化等领域的流程和措施，并在必要时进行优化。ROSE Bikes 代表由 KPI 和行动点驱动的电子商务，并据此设定了公司目标，目的不是为了控制，而是为了识别行动领域并能够快速行动。关键在于测试假设，从中获取见解，并据此持续优化业务。因为只有具备全公司的透明度，知道最终真正留下的是什么，才能盈利地管理其业务。
前提条件：技术栈中的最佳组合方法
对于由 KPI 和行动点驱动的电子商务以及实现 360° 客户洞察而言，正确的技术至关重要。因此，ROSE 的成功与软件的精明使用紧密相连。在选择解决方案时，灵活性、敏捷性和可扩展性对 ROSE 来说是决定性的标准。对 ROSE 来说，重要的是 IT 基础设施的设置能够跟上数字化转型的步伐。因此，系统环境和 IT 基础设施针对客户需求进行了优化，并简化了流程，同时通过自动化技术实现了最大的成本效益。
数据的访问和对数据的理解在此过程中起着至关重要的作用。作为商业智能解决方案，minubo 除了合作伙伴如 Spryker 作为商店系统，ROQQIO 作为订单管理系统（OMS）或 trbo 个性化平台，它们在技术栈中占据着固定位置。minubo 整合来自所有相关系统的数据，形成全面的数据基础，从而为在毛利润层面进行数据驱动的决策创造先决条件。
结果：智能客户旅程的成功策略
ROSE 已经实现了全渠道运营，并在网上商店、实体店和社交媒体之间不作区分。这家自行车制造商将客户置于所有活动的中心，其所有策略都遵循这样的思考：客户希望如何在线上及线下进行互动，他们希望找到哪些产品，以及适合他们的完美自行车应具备怎样的特征。
为落实这一客户至上理念，需对客户接触点和行为进行360度全景洞察，以确保实现一致且跨渠道的沟通，并能在恰当时机针对客户需求做出个性化响应。
由于客户旅程复杂且高度异质，对 ROSE 而言，跨渠道地关联审视客户接触点至关重要。商业智能解决方案 minubo 在此过程中是一个核心工具，用于分析客户忠诚度和客户行为，从而更清晰地展示组织内部的客户旅程，并据此制定具体措施。
四个优化客户体验的切入点：
- 基于对购买自行车前后客户的分析，ROSE 还可以提供个性化的配套服装和配件，从而显著提升交叉销售的潜力。
- 挑战在于，在客户购买自行车后长期留住他们，并围绕其 ROSE 自行车提供配件系列的服务。由于客户群体异质性高，这并不容易。此外，不同细分市场中触点的有效性差异很大。通过数据透明度，ROSE 能够识别出多达 12% 的自行车客户后续购买行为，从而显著改善自身的预测能力和规划确定性。
- 通过对从获客到订单接收的完整旅程进行映射，ROSE 可以推断出客户直至开具发票订单的行为。这为在营销中特别注重边际贡献和 KUR（成本-收入比）优化工作奠定了基础。
- 通过有针对性的客户细分，单个新闻通讯的性能提升了高达30%。
商业智能——因此也是 minubo——是 ROSE 实施“测试、学习、更大规模构建”这一最低要求的核心起点，从而以数据驱动的方式敏捷地高速推进客户服务的持续优化。只有通过有针对性的测试和 A/B 测试，才能实现这些洞察、知识积累以及持续的优化。
通过商业智能软件，数据专家能够充分发挥其专长，不同业务部门也能访问对他们而言相关的信息，并将其作为决策和目标设定的基础。Sebastian Bomm，用户体验与客户情报总监表示：“凭借直观的操作性，我们可以在短短一周内详细地为10到20名用户进行入职培训，包括创建个性化仪表板。”
透明度带来更大成功
要想取得成功、理解客户并实现业务的盈利性管理，就必须了解毛利润——ROSE公司正是如此。来自 Google Analytics的单一销售指标在长期来看并不足以构成足够精确的关键绩效指标（KPI）。该公司的成功故事表明，在当今时代，理解并正确使用数据已不可或缺，而软件的使用——尤其是商业智能——已成为工具生态系统中至关重要的成功因素和必要组成部分。