5 Moeglichkeiten zur Erstellung einer datengesteuerten Strategie und Nutzung von Business Analytics
Eine kollektive Datenbank ermoeglicht es Unternehmen, durch ein fundiertes Wissen ueber ihre Gesamtleistung zu bestimmen, wie sie ihren Betrieb und ihr Wachstum verbessern koennen. Durch die Verwendung von Daten wie Business Insights und Echtzeitinformationen koennen Unternehmen eine datengesteuerte Strategie entwickeln, die einen Aktionsplan umreisst, um den Front- oder Backoffice-Betrieb zu verbessern.
Diese datengesteuerte Entscheidungsfindung verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, da sie das Management mit detaillierten Einblicken wie Kundendaten ausstattet, die es ihnen ermoeglichen, Erlebnisse zu personalisieren und gleichzeitig kurz- und langfristige Ziele zu erreichen.
Was ist eine datengesteuerte Strategie?
Datengesteuerte Strategien helfen Unternehmen, bessere Geschaeftsentscheidungen zu treffen, indem Big Data und Analysen interpretiert werden. Eine Geschaeftsstrategie kann darauf abzielen, die Phasen der Lieferkette zu verbessern, z. B. die Effizienz der Produktion und der Auftragsabwicklung, oder die Kundenzufriedenheit durch innovative kundenspezifische Erlebnisse zu verbessern. Unabhaengig vom Fokus stellt das Treffen datengestuetzter Entscheidungen sicher, dass das Management versteht, warum Aenderungen implementiert werden und wie es die Funktion verbessert.
Um eine effektive datengestuetzte Strategie zu formulieren, sollten Unternehmen vier Haupttipps beruecksichtigen-
- Eine wirkungsvolle Strategie sollte auf Geschaeftszielen und nicht auf technologische Initiativen basieren. Waehrend Technologie hilft, Berichte zu erstellen, sollte das Management derartige sein, Strategien zu entwickeln und endgueltige Entscheidungen zu treffen.
- Die Daten sollten sicher, genau und aktuell sein, um ihre Relevanz fuer den jeweiligen Betrieb zu gewaehrleisten. Wenn die Informationen ungenau oder veraltet sind, werden falsche Einblicke generiert, was zu unwirksamen Strategien und Geschaeftsentscheidungen fuehrt.
- Erweiterte Datenverwaltungsfunktionen wie ein Predictive Analytics-Tool und ein Point-of-Sale-System (POS-System) koennen durch die Erstellung detaillierter Berichte Einblicke in interne Vorgaenge liefern. Viele Werkzeuge koennen Informationen auch in visuelle Hilfsmittel wie Diagramme, Diagramme und Tabellen konvertieren, wodurch die Daten umfassender werden.
- Damit eine Organisation datengesteuert werden kann, muss sie eine foerderliche Arbeitsumgebung schaffen. Jede Abteilung sollte dazu geschult werden, Erkenntnisse in ihren Ablaeufen zu erkennen und Daten zu interpretieren. Die Schaffung dieser Kultur unterstuetzt den Denkprozess, die Leistung auf der Grundlage von Fakten weiter zu verbessern.
5 Wege zur Nutzung von Daten mit strategischer Planung
Eine Studie von McKinsey & Company ergab, dass Unternehmen, die datengesteuerte Strategien nutzen, ihre Produktivitaet um 5% steigern und ihren Gewinn um 6% steigern. Obwohl die Vorteile von Datenanalysen offensichtlich sind, sind sich viele Unternehmen nicht sicher, wie sie Big Data sammeln und nutzen koennen.
Generell gibt es 5 gaengige Moeglichkeiten, wie ein Unternehmen seine Datenanalyse und -strategien nutzen kann.
1. Gewinnen Sie Einblicke aus internen und externen DatenWenn die
Technologie waechst und sich auf jeden Aspekt des Geschaeftslebens ausdehnt, werden mehr Datenkanaele eingefuehrt und warten darauf, entdeckt zu werden. Fuer Unternehmen mit automatisierter Software verfuegen Systemprozesse, wie z.B. Inventarkontrolldienste, ueber eine breite Palette von Rohdaten, die verarbeitet und fuer umsetzbare Erkenntnisse genutzt werden koennen. Informationen zu Lagerumsatzraten, Nachfragespitzen und Preisen koennen ueberwacht werden, damit das Management herausfinden kann, welche Massnahmen zur Einsparung von Kapital und Zeit beitragen koennen.
Unternehmen koennen auch externe Daten aus sozialen Medien, Online-Bewertungen und Kundeninteraktionen sammeln, um neue Perspektiven zu gewinnen. Obwohl in der Regel qualitativ, ermoeglichen diese Informationen dem Management, die Gewohnheiten, Verhaltensweisen und Standpunkte der Verbraucher zu lernen. Aus diesen Erkenntnissen koennen Funktionen wie Marketing und Customer Experience personalisiert werden, um bestimmte demografische Daten und Verbraucher zu erreichen.
2. Aufschluesselung
von Informationssilos Vor Integrationsloesungen und Big Data wurden viele Unternehmensdaten in Silos eingeteilt, die bestimmten Abteilungen zugewiesen wurden. Dieser Mangel an Informationsaustausch schraenkt die interne Kommunikation ein, was es Unternehmen erschwert, Metriken aus jeder Datenquelle zu ueberwachen.
Gluecklicherweise brechen fortschrittliche Integrations- und Analyseplattformen diese Silos auf und verbessern so den Informationsaustausch und die Kommunikation im gesamten Unternehmen. Infolgedessen koennen Abteilungen ihre Erkenntnisse kombinieren, um eine datengesteuerte Strategie zu erstellen. Beispielsweise koennen Bestands- und Vertriebsmanagementteams Daten zusammenarbeiten, um Spitzenzeiten, Umsatzraten und Lagerbestaende zu besprechen, um festzustellen, wie Kosten gesenkt und Gewinne verbessert werden koennen.
3. Optimieren des Verkaufstrichters
Ein Verkaufstrichter ist der Prozess, den eine Person abschliesst, um Kunde eines Unternehmens zu werden. In diesem Prozess koennen Unternehmen Kennzahlen zu Traffic, Leads und Vertrieb ermitteln, sodass das Management bestimmen kann, wie Kundenbindung, Umsatz und Gewinne gesteigert werden koennen.
Durch den Einsatz von Machine Learning-Technologie koennen Daten aus dem Verkaufstrichter auch in ein Prognosesystem eingegeben werden, um zukuenftige Kundenruecksendungen, Verkaeufe und Umsaetze zu projizieren. Die Sammlung dieser Informationen ermoeglicht es Unternehmen zu bestimmen, in welchen Betrieb ihre Zeit und ihr Kapital investieren, um die Rentabilitaet zu foerdern.
4. Prognostizieren und verbessern Geschaeftsergebnisse
Ein weiteres primaeres Ziel der Datenerfassung ist es, mithilfe von vorausschauenden Modellen wie Prognose-Software Einblicke in zukuenftige Ergebnisse zu gewinnen. So werden beispielsweise Bedarfsprognoseloesungen in Echtzeit Mengen aus Lagerbestand und POS-Systemen (Point-of-Sale) verwendet, um das Kundenverhalten zu ueberwachen und den zukuenftigen Artikelbedarf vorherzusagen. Durch die Umwandlung dieser Rohdaten in Erkenntnisse koennen sich Managementteams auf Spitzen- und Nachfrageeinbrueche vorbereiten, indem sie Lagerbestaende optimieren und gezielte Marketingstrategien erstellen.
Amazon verwendet praediktive Analysedaten, um Kunden empfohlene Artikel basierend auf ihrer Einkaufshistorie und dem Verhalten von Verbrauchern, die aehnliche Produkte gekauft haben, zu praesentieren. Dies erhoeht die Wahrscheinlichkeit zusaetzlicher Einkaeufe, wodurch die Kundenerfahrung und der Umsatz gefoerdert werden.
5. Transformation des Unternehmens
Laut Performance Management- Putting Research in Action verstehen fast 86% der Mitarbeiter die Strategie ihres Unternehmens nicht. Da sich Big Data staendig weiterentwickelt, kann es schwierig werden, mit der Unternehmensstrategie Schritt zu halten und sich an diese anzupassen. Es ist jedoch wichtig, dass die Mitarbeiter an die Mission des Unternehmens ausgerichtet werden.
Ein datengestuetztes Unternehmen sollte eine datengestuetzte Kultur schaffen, die die Verwendung von Berichten, Analysen und verschiedenen Informationsformen foerdert, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Durch die Implementierung integrierter Systeme koennen alle Abteilungen durch optimierte Kommunikation und Austausch von Unternehmensdaten gemeinsam arbeiten. Projektmanagementteams koennen dann problemlos auf relevante Daten zugreifen und Aktionsplaene zur Verbesserung der Funktionsfaehigkeit ihres Betriebs entwickeln. Um
datengesteuert zu werden, muessen Unternehmen Berichte aus jedem internen Vorgang sammeln und pruefen, um einen effektiven Plan zur Prozessverbesserung zu erstellen. Unternehmen muessen auch die Mitarbeiter richtig ausbilden, um datengetriebene Denkweisen zu haben, die quantitative und qualitative Beweise suchen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Durch die Implementierung dieser Praktiken koennen Unternehmen die vielen Vorteile nutzen, die Data Science bietet.
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