Saks erreicht Dateneffizienz und ermöglicht KI mit Fivetran

„Mit Fivetran konnten wir unser gesamtes Datenökosystem in unglaublich kurzer Zeit neu aufbauen und unsere Technologie-Infrastruktur verbessern."
- Mike Hite, CTO bei Saks

Saks ist eine ikonische Marke im Luxuseinzelhandel. Um den sich wandelnden Erwartungen der Verbraucher gerecht zu werden, hat sich Saks zu einem Digital-First-Unternehmen entwickelt, das seinen Kundinnen und Kunden während der gesamten Shopping-Journey hochgradig personalisierte und gehobene Erlebnisse bietet.

An der Spitze der Bemühungen um die digitale Transformation steht Mike Hite, Chief Technology Officer bei Saks. Als er 2021 zum Unternehmen kam, stand dessen Transformation gerade erst am Anfang. Hites Erfahrung bei wachstumsstarken Unternehmen wie WeWork und Airbnb half ihm, eine Chance für deutlich mehr Geschwindigkeit und Agilität bei Saks zu erkennen. Zu diesem Zeitpunkt war Saks durch schwerfällige, langsame ETL-Datenpipelines belastet, die ständige Aufmerksamkeit erforderten und datengestützte Entscheidungen verzögerten.

Saks brauchte einen modernen Data Stack, um Innovation und Agilität voranzutreiben. Hite führte Fivetran, Snowflake und dbt ein und veränderte damit grundlegend, wie leistungsfähig Saks arbeiten und Time-to-Value liefern konnte.

Ablösung veralteter Technik durch den modernen Data Stack in nur 6 Monaten

2021 wurde Saks als eigenständiges E-Commerce-Unternehmen mit einer exklusiven Partnerschaft mit den Saks-Fifth-Avenue-Filialen gegründet und durchlief eine Transformation zum reinen digitalen Luxusanbieter. Zu diesem Zeitpunkt war die Dateninfrastruktur nicht darauf ausgelegt, die vom Unternehmen benötigten Ergebnisse möglichst effizient zu erzeugen. Es gab Dutzende individuell entwickelter ETL-Pipelines ohne Monitoring und erhebliche Engpässe. 

Technische Teams verwalteten einen komplexen Enterprise Service Bus und eine umfangreiche Infrastruktur. Die Integration neuer Datenquellen dauerte Wochen – manchmal sogar Monate. In diesem Tempo war Saks nicht in der Lage, als Luxus-E-Commerce-Plattform innovativ zu sein, und hätte sich weder schnell an Trends anpassen noch die Online-Shopping-Erlebnisse bieten können, die Kundinnen und Kunden in der schnelllebigen Luxus-E-Commerce-Branche erwarten. Angesichts der Nutzung von Kundendaten unterhält Saks ein Framework für die Data Governance von Kundendaten, das dem Unternehmen hilft, verantwortungsvoll mit diesen Daten umzugehen und sie zum besseren Nutzen der Kundschaft einzusetzen. 

Hite kam mit einer klaren Vision zu Saks: das Unternehmen in einen agilen, datengetriebenen Einzelhändler zu verwandeln, gestützt auf branchenführende Technologie. Sein erster Schritt war die Einführung von Fivetran, um die bestehenden ETL-Pipelines abzulösen. In einem einzigen 40-minütigen Call brachte er sein gesamtes Team auf einen Nenner, indem er eine Pipeline in Fivetran einrichtete – eine Aufgabe, für die sie zuvor Wochen gebraucht hätten. Hite lacht: „Dieser eine Call beendete die Diskussion. Der unmittelbare Beitrag zur Time-to-Value war das entscheidende Argument für Fivetran."

Time-to-Value ist eine von Hites wichtigsten Erfolgskennzahlen. Mit Fivetran konnte sein Team in 6 Monaten 35 Datenquellen anbinden – laut Hite „eine Leistung, die mit unserer alten Architektur unvorstellbar gewesen wäre." Saks kann neue Datenquellen jetzt innerhalb von Stunden anbinden und Daten aus Dutzenden Datenbanken nahezu in Echtzeit alle 5 Minuten einlesen. 

Die Daten werden mit Fivetran erfasst, in ihrer Rohform in Snowflake gespeichert und mit dbt transformiert. Diese neue Architektur verändert die Art und Weise, wie Saks Geschäfte macht, und wirkt sich positiv  auf das Kundenerlebnis aus.

„Das ist das Schöne an dem Datenökosystem, das wir mit Fivetran als Kernstück aufgebaut haben: Wir können auf eine grundlegend andere Weise über Daten nachdenken – weniger beschäftigt mit den Kosten der Datenerfassung und stattdessen fokussiert auf den Wert, den sie unseren Kundinnen und Kunden sowie Markenpartnern bringen können."
- Mike Hite, CTO bei Saks

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Hohe Erwartungen mit Hightech übertreffen

Der Fokus von Saks auf enge, persönliche Kundenbeziehungen ist ein zentraler Bestandteil des Erfolgs. Ob vor oder nach dem Kauf – Saks baut gezielt bedeutungsvolle Beziehungen auf und pflegt sie. Deshalb erwarten Kundinnen und Kunden gehobene Einkaufserlebnisse und Services, auch nach dem Kauf. 

Wenn Kundinnen und Kunden Saks kontaktieren, erhalten die Servicemitarbeitenden datengestützte Empfehlungen von Large Language Models (LLMs), um das Erlebnis jedes Anrufenden zu verbessern. Saks nutzt mehrere Tools für Natural Language Processing (NLP) in Echtzeit und zur Erfassung der Stimmung im Gespräch. Die Investition zahlt sich aus, betont Hite: „Wir haben unser Modell so angepasst, dass wir Mitarbeitenden mit engem Kundenkontakt eine Zusammenfassung und umsetzbare Erkenntnisse zum Kundenerlebnis liefern können."

In einer Zeit, in der die meisten Einzelhändler Daten lediglich für ihre Analytics-Anforderungen nutzen, stellt Saks Datenprodukte in segmentierten Snowflake-Data-Marts bereit. Jeder Data Mart bietet bestimmte Datentypen für Data Engineers, Data Scientists, BI-Analysten, Lieferanten und Markenpartner. Hite berichtet, die Data Marts seien „äußerst erfolgreich" und helfen Saks, seinen Lieferanten und Markenpartnern auf neue Weise wertvolle Erkenntnisse zu liefern.

Daten treiben sowohl interne als auch Drittanbieter-Apps an und liefern konsistente, aktuelle Erkenntnisse bei Saks sowie seinen Lieferanten und Markenpartnern. Mit dem modernen Data Stack kann sich Saks darauf konzentrieren, zentrale KPIs für das gesamte Geschäft aufzubauen – etwa die pünktliche Zustellung von Paketen. 

„Unser Ökosystem aus Fivetran, Snowflake und dbt ermöglicht es uns, in 2 Wochen zu erledigen, wofür sonst 6 Monate nötig wären. Wir können experimentieren, Dinge ausprobieren und schnell skalieren, um Chancen zu nutzen, sobald sie sich ergeben."
- Mike Hite, CTO bei Saks

Erhebliche jährliche Kosteneinsparungen durch schlanke Prozesse mit Fivetran und dem modernen Data Stack

Der moderne Data Stack bietet enormen Mehrwert bei Personal, Produktivität und Gemeinkosten. Für Hite ist das schlicht ein weiterer Ausdruck von Time-to-Value und geschäftlicher Wirkung. Eine Handvoll Data Engineers übernimmt die gesamte Datenerfassung im gesamten Unternehmen. „Die frühere Struktur, die Saks unterstützte, erforderte das 4- bis 5-Fache des heutigen Teams. Heute sind weniger Data Engineers dank Fivetran deutlich effizienter."

Das ist eine grundlegende Veränderung gegenüber dem Saks-Team von vor einigen Jahren. Die individuell entwickelten ETL-Jobs erforderten weit mehr Engineers für die Verwaltung – einschließlich Infrastruktur, Enterprise Service Bus, Datentransformationen und Data Movement. Individuelle Pipelines brachten oft technische Schulden mit sich und wurden von Engineers mit Spezialwissen gebaut. 

Unter Hites Führung hat sich sein Team von manueller, langsamer Arbeit hin zu wertschöpfenden Tätigkeiten wie tiefgehenden Analysen und der Einführung neuer Technologien wie KI, ML und GenAI entwickelt. Sein Ansatz hat es dem Team ermöglicht, außergewöhnliche Erlebnisse zu bieten, gestützt auf ein modernes Datenökosystem. „Das Schöne an Fivetran ist, dass es ein sehr komplexes Problem für uns sehr einfach löst: das Erfassen vieler unterschiedlicher Daten. Es ist einer der grundlegenden Bausteine unserer KI-Strategie und ermöglicht es uns, neue, neuartige Datensätze einzubinden und zu prüfen, ob sie für uns nützlich sind."

Hite fügt hinzu: „Wir lieben Fivetran und können gar nicht genug davon schwärmen."

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