Wie kann der Übergang zu datengesteuerten Entscheidungsprozessen gelingen?

Wie kann der Übergang zu datengesteuerten Entscheidungsprozessen gelingen?

Dieser Artikel ist aus dem Englischen übersetzt. Den ursprünglichen Artikel finden Sie hier.

Wir haben für Sie einen Leitfaden entwickelt, der Ihnen die Planung und Durchführung dieser potenzialträchtigen Transformation in Ihrem Unternehmen erleichtert. Unser Leitfaden befasst sich mit den dringendsten Fragen, die Manager beantworten müssen, um sich auf diese spannende Reise zu begeben:

Was sind datengetriebene Lösungen?

Technische Lösungen, die den Umgang mit und die Nutzung von Daten ermöglichen und zum Ziel haben, die Geschäftsergebnisse durch Transparenz, Kosteneinsparungen und Steigerung der Effizienz zu verbessern.

Die genutzten Datensätze können aus verschiedenen Quellen stammen:

  • Intern: Supply Chain Management, Kundenservice, Werbung, usw.
  • Extern: Marktdaten, Wettbewerber, rechtliche Gegebenheiten, die das Geschäft des Unternehmens beeinflussen können, usw.

Die daraus resultierenden Ergebnisse können Produktionskosten, Umsatz, Loyalität, Kundenbindung, Marge, durchschnittlicher Warenkorbpreis, ROI usw. umfassen.

Die Lösungen werden Data Science, Business Intelligence oder Data Analytics genannt. Ihnen gemeinsam ist, dass sie zielorientiert sind und greifbare Verbesserungen durch Daten ermöglichen.

Warum sollten Sie in datengesteuerte Lösungen investieren?

Weil kein Unternehmen mehr in der Lage ist, seine Daten manuell zu analysieren. Es geht nicht nur darum Daten zu sammeln, zu organisieren und zu präsentieren, sondern auch darum, ihnen einen Sinn zu geben und die Analyse zu nutzen, um die Ziele des Unternehmens zu erreichen.

Einige Unternehmen haben vielleicht sehr leistungsstarke Excel-Makros implementiert, um aus einen Teil ihrer Daten nutzbare Erkenntnisse abzuleiten. Warum ist dieses Vorgehen nicht für den vollen Umfang der Daten möglich?

  • Weil das Weltwirtschaftsforum schätzt, dass bis zum Jahr 2025 weltweit jeden Tag 463 Exabyte an Daten erzeugt werden - das sind über 210 Millionen DVDs pro Tag! Das bedeutet eine MENGE Daten!
  • Weil beim Number Crunching immer mehr Daten erzeugt werden
  • Weil Number Crunching zeitaufwendig ist, so dass Entscheidungsträger warten müssen
  • Weil manuelle Lösungen nicht das gesamte Spektrum der Daten erfassen können
  • Weil Unternehmen immer nur eine auf eine verkürzte Sicht auf ihr Geschäft zurückgreifen können

Die Pandemie hat die Schwächen der Unternehmen in Bezug auf Antizipation und Anpassungsfähigkeit offengelegt. Diejenigen, die digitalisiert haben, zeigen eine bessere Fähigkeit in Krisenzeiten zu navigieren und zu handeln. 

Wann sollten Sie investiert?

Wenn die oben genannten Gründe für ein "Warum" nicht relevant sind, sollten Unternehmen dennoch aus folgenden Gründen datengetriebene Entscheidungsprozesse etablieren:

  • Effizienz: datengetriebene Lösungen bieten analytische Unterstützung für kontinuierliche Verbesserungen und zielgreichtetes Handlen
  • Transparenz und Qualitätskontrolle: Automatisierung und zentralisiertes Reporting helfen, menschliche Fehler zu reduzieren, was zu großen Einsparungen führen kann
  • Agilität: eine "single source of thruth" stärkt die Fähigkeit des Unternehmens, schnell Entscheidungen auf der Grundlage einer klaren gemeinsamen Vision zu treffen

Investieren kann Unternehmen Ressourcen und Energie sparen und unnötigen Stress vermeiden.

Wie können Sie in datengesteuerte Lösungen investieren?

Die Umstellung auf datengesteuerte Geschäftsentscheidungen erfordert eine gewisse Vorbereitung, um den Erfolg zu garantieren, sowie eine schnelle interne Akzeptanz der Lösung nach dem Onboarding des Teams (wie in jedem gut geführten Projekt).

  • "Ich brauche ein Dashboard, um alles im Auge zu behalten",
  • "Können Sie mir gleich morgen früh die Performance-Ergebnisse der Top-20-Märkte zeigen?"
  • "Können Sie mir die Umsätze und Commitments dieses Kunden auf regionaler Ebene für die letzten fünf Jahre schicken?"

Typische Anfragen, die wir täglich bei der Arbeit hören und die stundenlange manuelle Arbeit erfordern, die mehrere Mitarbeiter innerhalb des Unternehmens miteinbezieht, sogar auf globaler Ebene. Um das Tempo zu halten, braucht das Unternehmen ein robustes Kommunikationsnetzwerk.

Mit dem Erwerb einer BI-SaaS-Lizenz, dem Kauf einer Visualisierungssuite oder der Durchführung eines Data-Analytics-Projekts fängt man zwar einen Fisch, aber es ist sinnvoller, selbst zu lernen, wie man fischt: Nur eine langfristige Lösung bringt nachhaltige Ergebnisse.

5 Eckpfeiler bei der Umsetllung auf datengetriebene Entscheidungsprozesse

Der Übergang zur datengesteuerten Entscheidungsfindung erfordert Folgendes: Die Einbeziehung aller Managementebenen hilft dabei, das richtige Momentum aufzubauen, um sicherzustellen, dass das Projekt zum Erfolg führt. Um die Entwicklung des Entscheidungsprozesses zu fördern, müssen sich die eigentlichen Entscheidungsträger mit dem, was ins Leben gerufen wird, wohlfühlen (klingt nach gesundem Menschenverstand, nicht wahr?).

1. Langfristige Ziele:

Hierfür muss zunächst eine klare Definition der zu erreichenden Ziele erfolgen. Es erfordert oft eine Bewertung der Bedürfnisse jeder Abteilung und der zukünftigen Entwicklungen, um die potenziellen Größenvorteile und Datensynergien, die genutzt werden können, ganzheitlich zu visualisieren.

Während die Liste der Ziele endlos sein kann, sind der Umsetzungszeitpunkt und das Budget immer begrenzt, aber dazu kommen wir noch.

2. Verantwortlichkeiten:

Wie viele Menschen werden in ihrer täglichen Arbeit betroffen sein? Ist die datengetriebene Modellimplementierung ein IT-Projekt? Oder ein Finanzprojekt? Wer führt die Transformation des Unternehmens an?

Dies stellt für viele Unternehmen eine Hürde dar: Die Beschränkung des Prozesses auf eine Abteilung schafft Silos, während die Einbeziehung aller Mitarbeiter die Entscheidungsfindung erschwert. Hier erweisen sich externe Partner als nützlich, um multidisziplinäre Projekte unter Einbeziehung aller Stakeholder abzuwickeln und dabei den Fokus auf die Umsetzungsfristen und die Gesamtziele zu behalten.

3. Ermöglichung

Beauftragen wir einen externen Partner oder bauen wir eine eigene Infrastruktur auf? Kaufen wir die Server oder hosten wir sie in der Cloud? Was sind die Anforderungen und Einschränkungen beider Alternativen?

Es geht darum, eine Vision für die langfristige Nutzung zu entwickeln, denn sie beeinflusst die Skalierbarkeit und Agilität, die das System im Laufe der Zeit benötigen wird. Dies ist ein extrem wichtiger Teil des Prozesses, da er den finanziellen Rahmen des Projekts bestimmt.

Wir werden dem Thema Struktur einen eigenen Artikel widmen und wir werden ihn mit diesem Abschnitt verlinken.

4. Zeitplanung:

Der Programmierung und dem maschinellen Lernen sind nur wenige Grenzen gesetzt - außer die des Menschen: diese sind in der Dringlichkeit begründet, wie wir bereits im Artikel "Why focus on code quality in media and marketing software development?" erläutert haben.

Es ist wichtig, die Balance zwischen Komplexität, Skalierbarkeit und Geschwindigkeit zu finden, denn die Anforderungen werden mit zunehmender Menge der Daten des Unternehmens immer anspruchsvoller.

Es gibt keine richtige oder falsche Antwort auf die Frage, ob man eine Lösung von der Stange kaufen oder ein Entwicklungsteam beauftragen soll, die Lösung intern zu entwickeln - alles hängt von den Zielen und Ambitionen des Unternehmens in Bezug auf Daten ab. Aber Sie wissen ja: Wenn Sie einen Ferrari in Le Mans fahren wollen, können Sie vielleicht mit einem Skoda auf einem Parkplatz trainieren, aber das nützt auf Dauer nichts.

5. Roll-out-Plan:

Einen neuen Prozess in der gesamten Organisation einzuführen und alle von heute auf morgen darauf einzustellen, ist eine echte Herausforderung - aber nicht unmöglich. Es erfordert eine gute Koordination und einen starken Willen sowie eine organisierte Vorbereitungszeit: interne Kommunikation, Schulungen, Testsitzungen und eine geplante Freigabe, um die Teams auf die Herausforderung einzustimmen.

Eine sequentielle Einführung (pro Region, pro Abteilung usw.) würde in der Regel die gleiche Zeit in Anspruch nehmen, aber organisiert in einer Reihe kleinerer Einführungsphasen mit kürzeren Zyklen.

"Die Ausarbeitung eines Roll-out-Plans mit Schulung, Bewertung und Iterationsphase bei jedem Schritt des Prozesses sichert eine höhere Effizienz und Akzeptanz im Unternehmen."

Aiko Müller
Director Implementation & Support, MMT

Wie können Sie die Kosten abschätzen?

Als Ausgangspunkt: Die grundlegende Berechnung zieht die Ressourceneinsparungen (eingesparte Arbeitsstunden für die Berichterstellung/Datensammlung oder Zahlenverarbeitung) von den Lösungskosten ab (die normalerweise eine SaaS-Lizenz wären).

Die Kosten für das Design, den Aufbau und die Implementierung einer anspruchsvolleren datengesteuerten Lösung müssen langfristig betrachtet werden, da sich der Nutzen und die Anforderungen mit der Reife der Daten weiterentwickeln werden.

Die Vorteile datengesteuerter Prozesse reicht von schnellerem Reporting, transparenterer Entscheidungsfindung und Informationsaustausch bis hin zu besserer Kostenkontrolle und Ressourcenzuweisung. Es kann die Agilität zukünftiger Geschäftsentscheidungen erhöhen, aber es wird nicht über Nacht geschehen.

Es wäre jedoch kurzsichtig, sich darauf zu beschränken, denn die Kosten für datengesteuerte Entscheidungsfindung sind 4-fach höher - und das bei der Wahl zwischen internen und externen Ressourcen:

  • Kosten für Daten: das Sammeln (Datenanbindung und -bereitstellung) und Speichern (Server oder Cloud-Infrastruktur und deren Wartung)
  • Kosten für Ressourcen: IT (für Server), Data Engineering (für Cloud Computing und Bereitstellung), Datenanalysten (für Modellierung und Visualisierung), Business Intelligence (für Erkenntnisse)
  • Kosten für die Implementierung: Einrichten des Teams, Schulung und Nachbereitung, Support und Wissensdatenbankmanagement => nicht zu vergessen die Zeit, die die Teams in die Schulung und das Lernen der Nutzung investieren müssen
  • Kosten für die Unterstützung des Change Managements: Um eine erfolgreiche Implementierung zu gewährleisten, ist es wichtig, die Änderungen zu überwachen und Innovationen voranzutreiben. Solche Investitionen können eine absolute Geldverschwendung sein, wenn den Leuten, die ihre Praktiken weiterentwickeln müssen, keine Unterstützung geboten wird. 

Dann die Einsparungen:

  • Einsparungen bei den Ressourcen: FTE-Ausgaben für das Sammeln, Aufbereiten und Visualisieren von Daten, die nun automatisiert werden können; Vorbereitung von Berichten (intern oder über Lieferanten)
  • Einsparungen im Unternehmen: durch Echtzeit-Entscheidungsfindung
  • Effizienzen: in den Unternehmensabläufen und der Lieferkette

Fazit

Der disruptive Aspekt von Daten, wie wir ihn gerne nennen, ist in unserer Welt so unglaublich, dass Unternehmen Schwierigkeiten haben, ihn zu begreifen, manchmal sogar zögern, ihn zu akzeptieren. Der Grund dafür liegt oft in den risikoscheuen Führungskräften, die in der Disruption eine potenziell negative Auswirkung auf das Geschäft auf kurze Sicht sehen und es lieber dem nächsten Führungsteam überlassen würden, den Sprung zu wagen, und ihr eigenes Erbe schützen wollen.

Manchmal ist eine Unterbrechung einfach zu viel, und der Übergang bietet diesen risikoscheuen Managern eine "sicherere" - akzeptablere - Perspektive. Sie schafft das Potenzial, mit dem neuen Ansatz zu lernen und zu wachsen, wenn man dem Team die nötige Zeit gibt, die neuen Praktiken zu beherrschen und sich damit anzufreunden. Das ist der Grund, warum "Veränderung" gemanagt und nicht erzwungen werden soll, sie bringt mit der Zeit stärkere geschäftliche Vorteile.

Wie kann MMT Sie unterstützen?

Wir sind dafür gerüstet, jedes Unternehmen bei der Umstellung auf datengesteuerte Entscheidungsfindung im Marketing zu begleiten. Wir kombinieren die Expertise in den Bereichen Datenanalyse, Martech, Change Management und Media Operations und wenden eine spezielle Methodik an, um Unternehmen zu helfen, unabhängige Entscheidungen zu treffen und die richtige Infrastruktur und das richtige Set an Lösungen zu finden, die langfristig zu den Bedürfnissen und Ambitionen des Unternehmens passen.

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Quellen:

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