Umsetzbare Erkenntnisse- So sammeln und transformieren Sie

Actionable Insights

Das Sammeln von Daten aus Bestands-, Vertriebs- und Kundenmanagementsystemen reicht zwar nicht aus, um wirkungsvolle Innovationen fuer die Geschaeftserweiterung zu erzielen. Das Management muss in der Lage sein, aus diesen Informationen einen Massnahmenplan zu verfassen und zu erstellen. Andernfalls koennen die Auswirkungen wichtiger Metriken uebersehen werden.

Umsetzbare Erkenntnisse stellen sicher, dass Unternehmen eine Strategie entwickeln koennen, um verschiedene Geschaeftsablaeufe und Funktionen aus gesammelten Daten zu verbessern. Tatsaechlich ergab eine von Forrester durchgefuehrte Studie, dass einsicht-orientierte Unternehmen bis zu 8-mal schneller wachsen als das globale Bruttoinlandsprodukt (BIP).

Daher unterstuetzt das Sammeln von Daten und die Generierung effektiver umsetzbarer Erkenntnisse nicht nur die Prozessoptimierung, sondern auch das Geschaeftswachstum.

Was sind umsetzbare Erkenntnisse?

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Umsetzbare Erkenntnisse sind Big-Data-Gruppen, aus denen das Management effektive datengesteuerte Aktionen entwickeln kann. Diese Erkenntnisse koennen aus Rohdaten, typischerweise Software, wie Kunden-, Vertriebs- und Bestandsmanagementsystemen, gezogen werden, um umfassende Berichte und Analysen zu generieren. Aus diesen Berichten koennen Unternehmen ermitteln, welche Vorgaenge weiter verbessert werden muessen.

Kundenbefragungen bieten beispielsweise einen Einblick in den Bereich, wo Verbraucher ihre Artikel kaufen, ihre zufriedenstellenden Werte und die Gesamtleistung des Artikels. Mit diesen Informationen kann das Management Produkte, Marketingstrategien und Dienstleistungen innovativ gestalten, um die Kundenzufriedenheit und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Umsetzbare Erkenntnisse ermoeglichen es dem Management, ihre Geschaeftsleistung aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten, um fundierte Entscheidungen zur Verbesserung ihres Betriebs und des Kundendienstes zu treffen. Tatsaechlich zeigt ein Bericht ueber den Stand der CX von Lumao, dass ueber 38% der Fuehrungskraefte in Unternehmen verwertbare Erkenntnisse aus Feedback nutzen, um die Kundenerfahrung (CX) zu verbessern und zu personalisieren. Erkenntnisse koennen zu wirkungsvollen Aktionen fuehren, die den durchschnittlichen Umsatz, die betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit foerdern.

Darueber hinaus zeigt die Fallstudie von Forrester, dass 74% der Unternehmen zwar den Bedarf an Erkenntnissen haben, aber nur 29% erfolgreich ihre Analysen erfassen und auf diese einwirken. Daher haben Unternehmen, die datengesteuerte Entscheidungen treffen wollen, einen Wettbewerbsvorteil, wenn sie umsetzbare Erkenntnisse nutzen, um ihr Geschaeft voranzubringen.

6 Schluesselmerkmale von Actionable Insights

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Unternehmen, die Schwierigkeiten haben, ihre gesammelten Daten in verwertbare Informationen zu konvertieren, sollten anerkennen, dass nicht alle Daten ein umsetzbares Erkenntnismaterial sind. Tatsaechlich bilden bei der Verwendung eines Pyramidenmodells verwertbare Erkenntnisse nur die Spitze der Pyramide, gefolgt von allgemeinen Informationen und Daten.

Rohdaten sind reichlich vorhanden und werden in Informationen wie Grafiken und Berichte konvertiert, aber nur eine kleine Menge dieser Informationen ist umsetzbar. Das Management kann bestimmen, welche Datensaetze als umsetzbare Erkenntnisse angesehen werden, indem sechs Schluesselmerkmale identifiziert werden.

1.
Alignment-Informationen, die direkt mit den Anforderungen und Zielen eines Unternehmens verknuepft sind, enthalten wahrscheinlich umsetzbare Erkenntnisse. Wenn ein Unternehmen beispielsweise die Kundenerfahrung verbessern moechte, wuerde das Feedback mit Bewertungen und Anregungen von Kaeufern auf ihre Ziele abstimmen und umsetzbare Einblicke geben. Wenn jedoch eine bestimmte gemeldete Metrik oder qualitative Information die fokalen Unternehmensziele schwankt oder nicht beeinflusst, koennen die Daten unnoetig sein.

Auf der anderen Seite liefern Erkenntnisse basierend auf Key Performance Indicators (KPIs), wie Nettoumsatz, Umsatz und Gewinnmargen, entscheidende Kennzahlen, die sofort umgesetzt werden koennen. Daher koennen KPIs und Metriken, die auf Unternehmensziele ausgerichtet sind, interpretiert und leicht in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden.

2. Kontext
Im Allgemeinen werden Daten, denen Hintergrund und Kontext fehlt, als nicht hilfreich angesehen. Oft wird ein Referenzbericht, ein Benchmark oder ein vorheriger Bericht zum Vergleich benoetigt.

Wenn beispielsweise ein woechentlicher Bericht zeigt, dass ein Einzelhandelsgeschaeft 400 Einheiten verkauft wird, kann der Eigentuemer zunaechst zufrieden sein. Wenn jedoch fruehere Berichte zeigen, dass der durchschnittliche woechentliche Umsatz 600 Einheiten betraegt, wuerde dies auf einen Umsatzrueckgang von 33% hindeuten.

Mit diesen Daten kann das Management auch Informationen aus Nachfragetrends zusammenarbeiten, um festzustellen, warum der Umsatz zurueckgegangen ist, sei es aufgrund einer langsamen Saison oder einer ineffektiven Marketingtaktik. Aus diesen detaillierten umsetzbaren Erkenntnissen koennen Plaene entwickelt werden, um Umsatz und Umsatz zu foerdern.

Daher stellt die Bereitstellung umfangreicher Hintergrundinformationen und Details zur Unterstuetzung von Daten sicher, dass das Management das vollstaendige Bild ueber die betriebliche Leistung verstehen kann.

3. Relevanz
Obwohl dies ein kritisches Merkmal ist, ist Relevanz subjektiv, da Erkenntnisse Wert halten koennen, aber nicht unbedingt zu den Unternehmenszielen beitragen. Damit Daten Relevanz haben, muessen sie daher zur richtigen Zeit an den entsprechenden Projektmanager geliefert werden. Andernfalls koennen die Informationen verworfen werden.

Erkenntnisse koennen auch an Relevanz verlieren, wenn sie innerhalb von Analysetools bleiben, ohne ueber laengere Zeitraeume darauf zugegriffen zu werden. Daher sollten Daten sofort analysiert und an Projektmanager weitergegeben werden.

4. Spezifitaet
Breite Informationen koennen Unternehmen dabei helfen, ganzheitliche Perspektiven zu gewinnen, sind aber nicht unbedingt nuetzlich, wenn sie umsetzbare Erkenntnisse verarbeiten. Spezifische und detailorientierte Erkenntnisse liefern genuegend Informationen, damit das Management sofort reagieren kann.

Ein Bericht zum Beispiel, der zeigt, dass die Einnahmen um 25% gestiegen sind, mag vielversprechend erscheinen, kann aber eher das Ergebnis eines externen Faktors als einer absichtlichen Foerderung sein. Daher sollten Erkenntnisse durch eine Erklaerung unterstuetzt werden, die genau definiert, wie ein Ereignis aufgetreten ist.

5. Einzigartige Perspektiven
Mit der Fuelle der eingehenden Daten koennen sich einzigartige Erkenntnisse manchmal als hilfreicher erweisen als routinemaessige Checkups und bieten unorthodoxe Moeglichkeiten zur Verbesserung des Betriebs. Waehrend geplante Berichte und Analysen bleiben sollten, kann es den zusaetzlichen Aufwand wert sein, neue Wege zur Innovation von Funktionen zu finden. Wenn Trends und Muster entstehen, wie Nachfrage und Umsatz, neigen Unternehmen dazu, die Informationen im Laufe der Zeit zu ueberwachen.

Es kann jedoch indirekte Ursachen fuer diese Trends geben, die unbemerkt bleiben. Daher kann das Ausfuehren einzigartiger Analysen zur Ueberwachung von Funktionen aus neuen Perspektiven und zur Identifizierung ungewoehnlicher Daten es Managern ermoeglichen, Projekte auf innovative Weise zu naehern.

6. Klarheit
Wertvolle Erkenntnisse, die mit ueberschuessigen Informationen verwirrt sind, koennen ihre Klarheit verlieren, was dazu fuehrt, dass Stakeholder ihre Bedeutung nicht verstehen. Daher ist die effektive Darstellung von umsetzbaren Erkenntnissen unerlaesslich, damit Manager Daten erkennen und mit diesen arbeiten koennen. Hilfsmittel wie Grafiken, Bilder und Berichte koennen die Auswirkungen der Dateneinsicht angemessen visualisieren.

Wie man Daten in verwertbare Analysen umwandelt.

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Sobald Unternehmen einschraenken, welche Informationen fuer die Erstellung eines Aktionsplans verwendet werden koennen, muessen sie verstehen, wie dies geschieht. Einige Best Practices, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, sind-

  • Messen Sie die entsprechenden Funktionen
in
erster Linie, muessen Unternehmen Metriken aus Operationen sammeln, die sie verbessern moechten. Beispielsweise sollte ein E-Commerce-Unternehmen Analysen durchfuehren, welche Kanaele die meisten Traffic treiben, Look-to-Kauf-Verhaeltnisse, welche Seiten Kunden verlieren und welche Geraete Kaeufer verwenden, um auf die Website zuzugreifen. Diese Erkenntnisse ermoeglichen es Marketern und Entwicklern, effektive Aenderungen zu implementieren, um sicherzustellen, dass Online-Kaeufer von der Website angezogen werden und ihre Transaktionen abschliessen.

  • Fragen Sie die Anliegen der Interessengruppen

sollten angegangen werden, um etwaige Herausforderungen zu loesen, mit denen sie konfrontiert werden koennen. Daher sollten Analysten Fragen stellen, um festzustellen, welche Daten gesammelt werden sollen. Andernfalls koennte Zeit verschwendet werden, um irrelevante Operationen zu erforschen.

  • Nutzen Sie die Segmentierung, um die Aktion
zu beschleunigen Das Aufteilen und Kategorisieren von Daten kann den Analyseprozess vereinfachen. Forscher muessen auswaehlen, auf welche Art von Segmenten sich das Unternehmen konzentriert, z. B. Kundenerfahrung, Bestandskontrolle oder durchschnittliche Umsaetze. Durch die Gruppierung aehnlicher Berichte kann das Projektmanagement die umsetzbaren Erkenntnisse schnell durchblicken und nachvollziehen. In der Tat bietet erweiterte Integrationssoftware Tools, die Daten aus allen Systemen aggregieren und kategorisieren, um umfassende Analysen zu generieren. Diese Loesungen sind oft anpassbar, sodass Organisationen die Funktionen so programmieren koennen, dass sie ihren Einsichtserfordernissen entsprechen.

  • Verstehen des Datenkontexts
Obwohl die Mehrheit der Daten wertvoll ist, kann sie ohne den richtigen Kontext uebersehen werden, da Zahlen ohne ausreichende Hintergrundinformationen das Management dazu fuehren koennen, schlechte Entscheidungen zu treffen. Daher sollten unterstuetzende Informationen gesammelt werden, um fundierte Erkenntnisse zu entwickeln, aus denen datengestuetzte Entscheidungen getroffen werden koennen. Der Kontext sollte erklaeren, warum die Erkenntnisse wertvoll sind, wie sie sich auf das Geschaeft auswirkt und was die Werte bedeuten.

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  • Erstellen eines Optimierungsplans
Mit dem DMAIC (Definieren Measure Analyze Improve Control) koennen Unternehmen einen personalisierten Optimierungsplan erstellen. Die DMAIC-Methode besteht aus fuenf Schritten-

Definieren Sie das Problem, die Stakeholder und den Umfang der Analyse.
Messen Sie alle relevanten Daten und erstellen Sie Berichte, um ungewoehnliche Trends zu finden.
Analysieren Sie Muster, Statistiken und Kreuzpruefungsmetriken.
Verbessern Sie die Ablaeufe basierend auf umsetzbaren Erkenntnissen.
Kontrollieren Sie die Implementierung durch Ueberwachung der jeweiligen KPIs.

  • Entwickeln einer Hypothese
Bevor Sie eine Analyse beginnen, muss eine detaillierte Hypothese entwickelt werden, die eine Vorhersage und einen Aktionsplan mit der folgenden Vorlage behandelt-

Wenn(ein Ereignis)auftritt, dann(der Aktionsplan).

Wenn zum Beispiel der Umsatz aufgrund der neuesten Promotion steigt, dann wird das Unternehmen mehr in Marketingprogramme investieren, um erhoehte Umsaetze aufrechtzuerhalten.

  • Integration von Daten aus anderen Systemen
Die Integration von Systemen fuehrt zu detaillierteren Berichten und Dateneinblicken, die Entscheidungsprozesse optimieren. Anstatt verschiedene Systeme zu nutzen, die nach bestimmten Informationen suchen, kombiniert ein Integrator automatisch notwendige Informationen, damit Benutzer ueber eine Schnittstelle auf eine kollektive Datenbank zugreifen koennen. Neben Kundenmanagement-Loesungen koennen Unternehmen auch Bestandskontrolle, Point-of-Sale (POS), Nachschubsoftware und andere bestehende Systeme miteinander verbinden. Durch die Verknuepfung automatisierter Software werden Geschaeftsprozesse und Kommunikation optimiert, sodass das Management auf Daten zugreifen und umsetzbare Erkenntnisse effizient abrufen kann.

  • Zerlegen von Organisationssilos
Viele Unternehmen bilden Informationen Silos, um ihre Stakeholder in Segmenten nach der Art der Daten zu organisieren, mit denen sie arbeiten. Obwohl die Segmentierung hervorragend zum Sammeln von Informationen geeignet ist, sollten Unternehmen versuchen, Hindernisse abzubauen, die die Kommunikation zwischen den Abteilungen behindern koennen. Analytische Fuehrungskraefte sollten darauf abzielen, den Datenaustausch ausserhalb ihrer zugewiesenen Sektoren zu verbessern, da es einzigartige Erkenntnisse geben kann, die sich indirekt auf ihren Betrieb auswirken.

Sammeln von Kundendaten

Eine Harvard Business-Fallstudie ergab, dass die am schnellsten wachsenden Unternehmen Datenerfassung implementieren, um herauszufinden, wie sich ihre Technologie auf CX auswirkt. Dieses Feedback ermoeglicht es Unternehmen, schnelle Aenderungen vorzunehmen, um den Kundenservice und die Zufriedenheit zu verbessern.

Es gibt mehrere Moeglichkeiten, Kundenrezensionen und Feedback zu sammeln, wie-

  • CSAT
Waehrend Kundenzufriedenheit (CSAT) ein Begriff ist, der sich auf das Glueck des Verbrauchers bezieht, ist es auch eine Standardbefragung, die viele Unternehmen Kaeufer bitten, auszufuellen. Die Ueberpruefung konzentriert sich in der Regel auf einen Aspekt der Erfahrung zu einem Zeitpunkt, wobei eine 5- oder 10-Punkte-Skala verwendet wird, um die Zufriedenheit des Kunden zu messen. Einige Berichte koennen jedoch detaillierter sein, indem einige einfache Fragen gestellt werden, die spaeter verwendet werden, um eine quantitative Punktzahl zu berechnen.

  • NPS
Net Promoter Score (NPS) Umfragen sind einfach und erfordern in der Regel nur zwei Fragen zu beantworten. Bei der ersten Anfrage wird eine Bewertung von 1-10 Empfehlungen verlangt, um zu sehen, wie wahrscheinlich Kunden Mitarbeiter an das Unternehmen verweisen. Die zweite Frage bittet um eine Erklaerung fuer die erste Antwort. Im Gegensatz zu CSAT konzentrieren sich NPS-Befragungen auf das gesamte CX und nicht auf eine einzige Interaktion und sind kuerzer, was die Wahrscheinlichkeit erhoeht, dass Kunden sie abschliessen.

  • CES
Im Gegensatz zu den beiden anderen Umfragen konzentriert sich der Customer Effort Score (CES) darauf, wie hart Kunden arbeiten mussten, um ihre Auftraege zu erfuellen. Dies erklaert versehentlich die Kundendienstkompetenz des Unternehmens, ob im Geschaeft oder ueber Kunden-Support-Anrufe.

Weitere Quellen verwertbarer Daten

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Kundenrezensionen und -feedback sind grossartige Quellen fuer umsetzbare Erkenntnisse. Fuer Unternehmen, die mehrere Managementloesungen und Systemintegratoren nutzen, gibt es jedoch viele andere Quellen, aus denen Daten extrahiert werden koennen.

Mit einem POS-System kann das Management quantitative Daten zu Lagerumsatzraten, durchschnittlichen Umsaetzen, Mitarbeiterleistung und Kundenkaufhistorie extrahieren. Diese Informationen koennen leicht in Statistiken und umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden, um zu zeigen, wie Nachfrage und Umsatz im Laufe des Jahres schwanken. Abteilungen wie Marketing und Personal koennen dann anhand dieser Informationen Moeglichkeiten eroertern, wie die Artikelleistung, den Umsatz und den Umsatz von Artikeln verbessert werden koennen.

Bei der Integration von POS-Services mit Software zur Bestandskontrolle und zur Bedarfsplanung ist es einfacher zu erkennen, wie externe Faktoren wie Wetter und Ereignisse die Nachfrage und die Umsatzraten der Verbraucher beeinflussen. Zum Beispiel koennen Einzelhaendler hohe Nachfrage nach Regenmaenteln aufgrund von Personen erleben, die an einem regnerischen Tag im Freien teilnehmen. Ohne diesen Zusammenhang waere das Management nicht in der Lage, ausreichende Bestaende aufzubereiten, um dem Anstieg des Verkehrsaufkommens entgegenzustehen.

Analysten koennen diese Arten von Erkenntnissen beobachten, um Verkaufstrends zu ermitteln und Verfahren zur Optimierung des Lagerbestands zu implementieren. Durch die Erhoehung oder Senkung der Lagerbestaende im Lager basierend auf der prognostizierten Nachfrage koennen Unternehmen Bearbeitungskosten einsparen, Verkaeufe foerdern und Gewinnmargen steigern.

Umsetzbare Erkenntnisse sind entscheidend fuer die Transformation von verzoegerten Ablaeufen, die Expansion und Profitabilitaet des Unternehmens verhindern. Durch Investitionen in erweiterte Analysen und Reporting koennen Unternehmen ihre Leistung effizient ueberwachen und kontinuierlich innovative Loesungen entwickeln.

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