Transformation ist nicht genug – Warum es Datenanalyse braucht.

10. Dezember 2015
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Ein Telekommunikationsanbieter erstellt flexible Tarifangebote, die sich den wechselnden Lebensumständen seiner Kunden anpassen. Lokale Kaufpräferenzen oder zielgruppenspezifische Kaufmuster befähigen ein Handelsunternehmen dazu, seine Personal- und Einkaufsplanung zu optimieren. Die Digitalisierung macht es möglich. Doch die Transformation zu digitalen Infrastrukturen reicht längst nicht aus, um auf Dauer wettbewerbsfähig zu werden und zu bleiben.

Immer mehr Unternehmen digitalisieren Geschäftsmodelle, Organisationsstrukturen und Arbeitsprozesse. Der Wandel von Papier zu elektronischen Abläufen und Automatismen führt zu messbaren Kosteneinsparungen. Insofern genießen Digitalisierungsstrategien höchste Priorität im Top-Management. Dabei stehen wir erst am Anfang. Denn die digitale Transformation ist keine Kür, sie ist notwendige Voraussetzung für die Zukunftsfähigkeit kleiner und großer Unternehmen. Damit ist längst nicht sichergestellt, dass Unternehmen im Wettbewerb um Kunden und Marktanteile bestehen werden. Es braucht mehr als neue digitale Prozesse und Infrastrukturen.

Den Bibliothekar in uns überwinden

Zu analogen Zeiten stapelten sich reihenweise Aktenberge auf Schreibtischen und in Archiven; bald schon wurden sie durch gebrannte CDs abgelöst. Unternehmen machten das, damit Informationen nicht verloren gehen. Schon damals nutzte kaum jemand archivierte Informationen, um das aktuelle Tagesgeschäft besser zu verstehen und vor allem zu optimieren. Diesem Denkmuster verfallen wir noch heute. Dabei bietet der digitale Wandel wertvollere und deutlich mehr Informationen an als früher. Das Problem ist nur: Für viele Unternehmen ist das Potenzial der Daten nicht fassbar, da sie in der großen Menge, der rasanten Geschwindigkeit, in der sie eintreffen und heterogenen Struktur unverständlich sind. Dabei sind es eben sie, die in Zukunft den Unterschied machen werden, wenn sie denn entsprechend analysiert und interpretiert werden.

Das Ende von Glück und Zufall

Erkenntnisse aus Daten sind die Basis für substanziellere und damit bessere Entscheidungen. Sie geben Ideen und Konzepten ein argumentatives Fundament oder verringern Risiken, beispielsweise bei Expansionsbestrebungen oder Produkteinführungen. Dabei kann jede Unternehmensabteilung mittels Datenanalyse stärker performen aber insbesondere das Marketing wird am meisten von „Big Data“ profitieren. Marketer treffen auf eine sehr anspruchsvolle und zudem reizüberflutete Kundengeneration, an denen Massenbotschaften einfach abprallen. Dafür sind ihre Kunden aber vernetzter, immer und überall online. Es reicht daher nicht nur darauf zu hoffen, den richtigen Nerv, Moment und Ort einer unbekannten Masse zu erwischen. Kunden von morgen erwarten – bewusst oder unbewusst – die passende Leistung zum richtigen Zeitpunkt und am richtigen Ort, die zudem ihre persönlichen Wünsche und Bedürfnisse befriedigt.

Wenn alle das gleiche machen

Datenanalysen im Kontext Marketing sollen Kauf- und Verhaltensabsichten potenzieller Kunden ermitteln. Dies gelingt durch das Aufdecken signifikanter Gemeinsamkeiten, Auffälligkeiten oder Eigenarten sehr vieler Kunden. So koppelt etwa die britische Supermarktkette Tesco sein Bestellsystem an einen Wetterdienst und stellt damit verlässliche Einkaufsvorhersagen über den Grillfleischverbrauch jeder Filiale auf. Möglich sind solche Erkenntnisse aber erst durch die Verknüpfung mehrere Datenquellen. Denn wie viele Steaks letztlich über die Ladentheke gehen, ist nicht nur an der Temperatur fest zu machen. Auch Wochentage, Monate und das Wetter der letzten Tage oder der Lage der Filiale fließen in die Bewertung mit ein.

Datengetriebenes Marketing löst Bauchgefühle ab und liefert fundierte Analysen über Markt, Wettbewerb und Kunden. Für Entscheider sind das gute Nachrichten, denn für sie generieren Daten neue Handlungsoptionen. Eine nebensächliche Betrachtung dieses Themas kann fatale Folgen für Unternehmen jeder Größe haben.

Der Einstieg ist längst nicht mehr so hürdenreich, wie noch vor einigen Jahren. Es braucht keine Supercomputer, keine Datenspezialisten und insbesondere keine riesigen Budgets. Heutige Analysetools, wie Tableau, erleichtern den Einstieg und machen Datenanalyse für jedermann zugänglich.

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