Digitalisierung: Warum Unternehmen eine Datenstrategie brauchen!

by Philipp Kremer
3 Monaten ago
387 Views

Digitalisierung: Warum Unternehmen eine Datenstrategie brauchen

Daten gehören zu den wichtigsten Unternehmensressourcen und sollten auch dementprechend gepflegt und genutzt werden. Daher ist für eine konsequente Digitalisierung eine dezidierte Datenstrategie der Grundbaustein für den langfristigen Erfolg eines datengetriebenen Unternehmens. Im folgenden geben wir Ihnen nützliche Tipps und Ratschläge, die Sie bei der Entwicklung einer Strategie unbedingt beachten sollten. 

Datenanalyse und ihr enormes Erfolgspotenzial

Die Digitalisierung beeinflusst nahezu alle Bereiche des Lebens. Daher stehen Unternehmen vor der Herausforderung, sich an die verändernde Umwelt anzupassen. Prozesse, Produkte und Dienstleistungen sind zunehmend digitalisiert, die dabei anfallenden Daten gewinnen immer mehr an Bedeutung. Konzerne wie Apple, Amazon oder Microsoft gehören zu den reichsten der Welt und haben bereits verstanden, dass Daten einen extrem hohen Wert haben.

Um als Unternehmen die eigenen Daten effizient einzusetzen und gewinnbringend zu verwenden, braucht es eine Strategie, die von konkreten Motivationen getrieben wird. Denn die Digitalisierung granularisiert sämtliche Unternehmensprozesse zu einem hochaufgelösten Abbild aus Daten. Aber nur die Strukturierung, Analyse und Visualisierung dieser Datenmengen produziert einen ein erheblichen Mehrwert.

Konsequente Datenanalyse erlaubt es Unternehmen, neue Informationen und Zusammenhänge zu entdecken und letztendlich neues Wissen zu generieren. Richtig eingesetzt können Daten also neue Einblicke in Geschäftsprozesse liefern. Dadurch lässt sich das Verständnis für Kunden und das eigene Unternehmen signifikant verbessern. Die Erkenntnisse aus der Datenanalyse können in jeden Entscheidungsprozess miteinbezogen werden. Damit bilden sie den Kern eines datengetriebenen Unternehmens. Aber wie können Sie die Daten für sich nutzen?

1. Targeting: Kundendaten nutzen, um relevante Kundengruppen und Kundensegmente zu identifizieren. Mit diesem Wissen wiederum lassen sich bessere Produkt- und Serviceangebote gestalten

2. Personalisierung: Wer seine Kunden kennt, der ist in der Lage die individuelle Bedürfnisse besser zu bedienen. Anschließend werden Angebote, Werbebotschaften oder Newsletter gezielter eingesetzt und zum richtigen Zeitpunkt ausgespielt

3. Aufdecken von unsichtbaren Faktoren: Zahlen und spezifische Fakten über Käufer nutzen, um die allgemeine Kundenpsychologie besser zu verstehen

4. Empfehlungssysteme: Die Akquisition von Neukunden ist häufig mit hohen Kosten verbunden. Daher sollen Empfehlungen bestehende Kunden dazu ermuntern, weitere Produkte einer ähnlichen Kategorie zu kaufen. Dazu können Unternehmen beispielsweise Warenkörbe mit Artikeln anbieten, die sich ergänzen.

Datenstrategie: Data Thinking als Ansatz

Die digitale Tranformation stellt Unternehmen immer wieder vor Herausforderungen und Entscheidungen, die einen neuen Lösungsansatz erfordern. Daher ist die Nachfrage nach Data Science und Datenanalysen hoch aktuell. Sie sind für Unternehmen von großer Bedeutung, um eben diese Herausforderungen zu meistern. Vor diesem Hintergrund sind viele neue Technologien und Software-Tools entstanden, die das Agieren in einer datengetriebenen Umwelt leichter machen sollen. Denn Unternehmen müssen sich an die schnell ändernde Umgebung anpassen, um langfristig erfolgreich zu sein. Im Zuge dieser Entwicklung sind auch auf unternehmerischer Seite neue Strategien, Denkhaltungen und Methodiken entstanden. Data Thinking ist eine sehr erfolgreiche davon. Daher spielt sie bei der Formulierung einer eigenen Datenstrategie eine tragende Rolle.

Die Idee von Data Thinking ist es, die Verwertung der eigenen Daten basierende neue Unternehmenskultur zu etablieren. In einem datengetriebenen Unternehmen stehen entlang dieses Denkens Daten und deren gewinnbringende Nutzung strategisch im Mittelpunkt. Marketingmaßnahmen oder Unternehmensentscheidungen treffen CEOs dann beispielsweise immer auf der Basis einer detaillierten Datenanalyse. Auch bei der Optimierung von Geschäftsprozessen oder anderen internen Unternehmensstrukturen fallen Entscheidungen nach genauer Betrachtung aller analytischen Befunde. Data Thinking minimiert den Spielraum für intuitive Bauchentscheidungen oder spontane Experimente. Dafür maximiert sie die Einbeziehung statistischer und datenbasierter Analysen.

Die Herausforderung besteht darin, die verschiedenen Fachabteilungen in einem Unternehmen aufeinander abzustimmen. Analysten und Marketer müssen beispielsweise näher zusammenrücken und auf einer gemeinsamen Datenbasis Entscheidungen treffen. Es gibt bereits einige Tools, die auch für Mitarbeiter ohne IT-Kenntnisse und mit geringerem technischen Verständnis anwendbar sind.

Workshop zu Data Thinking

Daher eignen sich Workshops zum Thema Data Thinking hervorragend, um eigene Analytics-Projekte auf den Weg zu bringen. Im Fokus dieser Workshops stehen zuallererst die Mitarbeiter. Denn sie sind diejenigen, die die Datenanalyse in Ihrem Unternehmen vorantreiben. Davon abgeleitet werden gemeinsam konkrete Projekte und Use-Cases identifiziert, die im Unternehmen mittels Datenanalyse zu einem echten Mehrwert werden sollen. Die praktische Beschäftigung mit Daten erfolgt, nachdem die grundlegende Ausrichtung beispielsweise mittels eines Data Thinking Canvas konkretisiert wurde. Dafür werden im Workshop die Themenbereiche gemeinsam erarbeitet, aus denen anschließend die Schritt für Schritt die eigene Datenstrategie erwächst.

Datenstrategie umsetzen: Schritt für Schritt

Eine ganzheitliche, abteilungsübergreifende Datenstrategie bildet die Basis für ein datengetriebenes Unternehmen. Weil sie klar formulierte Ziele in einem bestimmten zeitlichen Horizont beinhaltet. Im Folgenden ein kurze Anleitung von der ersten Idee hin zu einer effizienten Strategie. Die Abfolge der sechs Schritte lässt sich in drei Phasen unterteilen:

Datan Thinking: Erst Fragen nach innen Stellen

1. Vision: Unternehmen müssen konkrete Ziele haben, die Sie mit der Datenanalyse erreichen möchten.

  • Wie ist Ihr Geschäftsmodell definiert, wie sieht die Marktsituation aus?
  • Welche Ziele verfolgen Sie mit Ihrer Strategie und welchen konkreten Business Value möchten Sie optimieren?

2. Identifizieren von relevanten Datenquellen: Unternehmen müssen erfügbare Daten, die täglich erzeugt werden, sammeln, bereinigen und nach logischen Kriterien aufbereiten. Nur so können  diese innerhalb der Datenstrategie nutzbar werden.

  • Welche interne und externe Datenquellen sind bereits vorhanden und erschlossen? Welche sind vorhanden, aber noch nicht erschlossen?
  • Sind die gespeicherten Daten für alle Abteilungen zugänglich?

Es ist wichtig, einen systemübergreifenden bzw. abteilungsübergreifenden Ansatz zu verfolgen, um das Entstehen von Datensilos zu vermeiden.

Data Thinking: Dann Fragen nach außen stellen

3. Konzept zur Informationsgewinnung: Die Analyse von Kennzahlen und Werten muss in enger Abstimmung mit Ihren Fachabteilungen stehen. Deren Erkenntnisdrang ist für die richtigen Fragestellungen und Formulierung von Use Cases innerhalb der Datenstrategie essentiell.

  • Wie können Unternehmen Daten verknüpfen, um neue Informationen zu generieren?
  • Welche Tools kann man nutzen?
  • Wie können Unternehmen die neue Informationen nutzen?

4. Konzept zur Wissensgenerierung: Entscheidend ist die Bewertung aller in der Analyse gesammelten, relevanten Informationen. Sie gilt es auf ihre Verwertbarkeit und Ihren Nutzen hin zu untersuchen.

  • Welche Wertangebote für die Kunden möchten wir aus den Daten erstellen?
  • Wie können die Daten unsere Marketing-, Vertriebs- und Liefer-Kanäle verbessern?
  • Wie helfen uns die Daten, unsere Schlüsselaktivitäten, Ressourcennutzung und Kosten effizienter zu gestalten?

Datengetriebenes Unternehmen: Umsetzen und Etablieren

5. Planung der Umsetzung: Um die ersten Ergebnisse institutionalisieren zu können, ist der Aufbau von Prototypen Ihrer Datenanalyse wichtig. Nur wenn Ihr Ansatz auch allen Mitarbeitern die Datenanalyse ermöglicht, ist Sie unternehmerisch erfolgreich.

  • Welche Integrationslösungen benötigt das Unternehmen, um interne und externe Datenquellen anzubinden?
  • Mit welchen Analysewerkzeuge entwickeln die Mitarbeiter die Analyse?
  • Welche Visualisierungswerkzeuge setzen Mitarbeiter zur Erstellung von Dashboards und Berichte ein?
  • Oder gibt es Trainings und Workshops zur Befähigung der Mitarbeiter?

6. Datenstrategie: Zuletzt müssen die Vorüberlegungen strukturiert werden. Indem mögliche Verantwortungsbereiche auf Mitarbeiter und Teams übertragen werden.

  • Wer konzipiert die Analyseprozesse und wer führt die Analysen durch?
  • In welchen Formaten und Meetings werden die Ergebnisse interpretiert?
  • Wie sieht der Workflow der Datenanalyse aus und wie sind die Verantortlichkeiten verteilt?

Innerhalb der verschiedenen Aufbaustufen Ihrer Datenstrategie gilt es, konkrete Fragen beantworten zu können, um eine ganzheitliche Unternehmenskultur aufzubauen. Allerdings sind die oben aufgeführten Überlegungen nur einige Beispiele, um das allgemeine Vorgehen zu erläutern. Mit Methoden des Data Thinking gelingt es Unternehmen, eine fundierte strategische Ausrichtung zu etablieren, die im gesamten Unternehmen einen Wandel des Bewusstseins für datengetriebenes Arbeiten zur Folge hat.

Starten Sie mit einem Data Thinking Workshop!