7 Schlüsselstrategien für datenbasierte Geschäftsentscheidungen

13 Min. Lesezeit
Daniel Schwarz
19. März 2024
Zuletzt aktualisiert: 19. März 2024
7 Schlüsselstrategien für datenbasierte Geschäftsentscheidungen

Geschäftsentscheidungen zu treffen, kann eine große Herausforderung darstellen. Besonders dann, wenn das langfristige Unternehmenskonzept auf den Prüfstand kommt, sollten subjektive Einflüsse oder realitätsferne Wünsche keine Rolle spielen. Beschlüsse bedürfen der Objektivität. Diese kann nur auf der Grundlage gesicherter Informationen hergestellt werden, indem die geeigneten Datenquellen identifiziert werden.

Zunächst können Entscheidungsträger auf die ihnen zur Verfügung stehenden Schlüsselkennzahlen (Key Performance Indicators - KPIs) des eigenen Unternehmens zurückgreifen. Dazu gehören solche KPIs, wie Umsatz, Gewinn, Return of Investment (ROI), Produktivität oder die Anzahl der Kunden. Oft reichen solche Daten jedoch nicht aus. Besonders Unternehmen aus dem Dienstleistungsbereich oder der Produktentwicklung dürfen sich nicht nur an der bestehenden Anzahl von Kunden orientieren, sie müssen auch qualitative Faktoren berücksichtigen. Ein Beispiel dafür ist die Kundenzufriedenheit, die wiederum aus der Übereinstimmung der Wünsche mit den Produkteigenschaften und dem angebotenen Service resultiert.

Gesammelte Daten sind zu organisieren und der Bewertung zu unterziehen. Entsprechende Softwaretools mit der Möglichkeit der grafischen Aufbereitung unterstützen die Arbeit.

Aus der Analyse müssen schließlich die richtigen Geschäftsentscheidungen abgeleitet werden. Sie können zur Verbesserung des Kundenerlebnisses beitragen, Marketingkampagnen effektiver machen oder das Risiko von Arbeitsabläufen minimieren. Datenbasierte Geschäftsentscheidungen können aber auch zu Produktneuentwicklungen führen, die auf der Basis prädiktiver Analysen mit guten Umsatzprognosen verbunden sind.

Der folgende Artikel gibt einen Einblick zu den Schlüsselstrategien, die Geschäftsentscheidungen auf Datenbasis zum Erfolg führen.

1. Identifizierung von Verbrauchertrends basierend auf Datenerhebungen

Datenanalysen helfen dabei, aktuelle Trends der Konsumenten zu erkennen und darauf basierend, wirtschaftlich tragfähige Geschäftsentscheidungen zur Verwirklichung der Unternehmensziele zu treffen. Ausgangspunkt der Untersuchungen ist die Zweckbestimmung der Datenerhebung. Sollen die Erkenntnisse zur Bestimmung des Kundenverhaltens dazu dienen, Marktnischen zu erschließen, das Produktportfolio zu erweitern oder durch effektivere Marketingstrategien den Umsatz anzukurbeln?

Ist das Ziel definiert, sind die Quellen zum Erfassen der relevanten Informationen zu bestimmen. Verhältnismäßig einfach lassen sich Daten aus eigenen Verkäufen, wie zum Beispiel dem Onlineshop der Unternehmenswebsite gewinnen. Weitere Möglichkeiten bieten die Auswertung von Social-Media-Plattformen, Kundenbefragungen oder die Nutzung von Drittanbieter-Datenquellen. Datenbasierte Geschäftsentscheidungen setzen voraus, dass mögliche Inkonsistenzen und Fehler weitestgehend ausgeschlossen wurden. Die Nutzung fortschrittlicher CRM-Systeme, die statistische Analysen nutzen, um Beziehungen und Muster zu erkennen, und Tools mit künstlicher Intelligenz, die eine prädiktive Modellierung – also ein vorhergesagtes, wahrscheinliches Kundenverhalten - ermöglichen, gewährleisten solche Funktionalitäten. Zur besseren Verständlichkeit sollten Daten grafisch aufbereitet und in Diagrammen visualisiert werden. Dabei ist zu verstehen, dass Verbrauchertrends als dynamische Entwicklung zu betrachten sind. Entscheidungsfindung mit Datenanalyse muss deshalb in diesem Kontext immer als iterativer Prozess verstanden werden.

Mit der Datenerfassung und Auswertung allein ist es nicht getan. Die Informationen sind zu segmentieren. Kriterien wie Demografie, regionale Bezüge, die Kaufhistorie, Interessen und Neigungen lassen sich Verbrauchergruppen zuordnen. Aus diesen wiederum können Personas – also abstrakte Konsumententypen – definiert werden. Schließlich lassen sich Handlungsempfehlung und analysegesteuerte Geschäftsstrategien, für die eingangs genannten Ziele der Datenerhebung entwickeln.

2. Verbesserung des Kundenerlebnisses durch Auswertung aller verfügbaren Quellen

Die Auswertung von Feedbacks und Interaktionen ermöglichen datenbasierte Entscheidungen und tragen damit zu einer erheblichen Verbesserung des Kundenerlebnisses bei. Zur aussagekräftigen Analyse müssen die Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen. Die besten Möglichkeiten dafür bieten Onlinebewertungen, Feedbacks auf der Unternehmenswebsite, Social-Media-Plattformen, wie Instagram und Facebook, und bei größeren Unternehmen das eigene Service-Center. Um die Datenintelligenz in der Unternehmensstrategie und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu verbessern, erlangt der Einsatz von KI-Chatbots zunehmende Bedeutung. Als wichtiges Feature in Softwaretools, für die Kundenkommunikation eingebettet, ermöglichen mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Chats einerseits die Beantwortung von Kundenanfragen, andererseits die Erfassung der Daten und Weiterleitung dieser an das Customer Relationship Management-System (CRM). Produkte, wie das Contact Center von Bitrix24 vereinen Funktionen, wie die Bündelung aller Social-Media-Kanäle, Live-Chats über die Unternehmenswebsite, Telefonate, Messenger-Dienste und die Weiterleitung von Anfragen an die fachlich am besten geeigneten Mitarbeiter. Die wichtigen Interaktionsdaten werden im CRM gespeichert und stehen damit für Analysen zur Verfügung. Bewertungsmöglichkeiten für den Kunden vervollständigt das breite Leistungsspektrum der Software.

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Über das CRM lässt sich ein Customer Journey Mapping erstellen. Neben allen Touchpoints und erfolgreichen Kundeninteraktionen lassen sich auch kritische Phasen erkennen. Kundenbeschwerden weisen als Symptome auf Produktprobleme hin und helfen dabei, Geschäftsentscheidungen zu treffen, die auf eine Verbesserung der Kundenzufriedenheit abzielen. Im Ergebnis der Analyse geschaffene Veränderungen und Verbesserungen sind unbedingt den Verbrauchern zu kommunizieren. Erst Feedbackschleifen mit positiven Bewertungen zu den getroffenen Maßnahmen sind der Garant für den Erfolg getroffener Geschäftsentscheidungen.

3. Datenanalyse für Managemententscheidungen zur Produktivitätssteigerung

Datenbasierte Geschäftsentscheidungen tragen entscheidend dazu bei, Produktivität und Effizienz im Unternehmen zu verbessern und Kosten zu senken. Geschäftsanalytik und Entscheidungsprozesse bilden unter diesem Aspekt einen wichtigen Zusammenhang. Wesentliche Beschlüsse, die Zielstellungen des Unternehmens betreffen, können nicht aus Intuition getroffen werden. Vielmehr ist die Datenanalyse für Managemententscheidungen eine grundlegende Voraussetzung, um im Wettbewerb zu bestehen.

Typische Unternehmensprozesse belegen die Notwendigkeit zur Erhebung und Bewertung von Daten. Die Analytik hilft bei der Identifizierung von Ressourcen, die nicht optimal genutzt werden. Hoher Energieverbrauch lässt sich zum Beispiel durch den Einsatz alternativer Technologien anstelle von energieintensiven Verfahren verringern und führt zur Kostenreduzierung.

In jedem Unternehmen spielen die Human Resources eine wesentliche Rolle für den Geschäftserfolg. Der produktive Einsatz aller Mitarbeiter ist deshalb mit höchster Priorität zu behandeln. Durch Nutzung von HR-Softwaretools lassen sich Teammitglieder entsprechend ihren Fähigkeiten bestmöglich einsetzen, Zeiterfassungssoftware gestattet anhand der erfassten Daten eine genaue Analyse zur Effizienz des gesamten Teams im Rahmen der Projektarbeit.

Als weiteres Beispiel in diesem Kontext kann die Analyse von Daten innerhalb der Lieferkette angeführt werden. Sie ermöglicht die Verkürzung von Durchlaufzeiten, verbunden mit der Optimierung von Logistikprozessen und Verringerung der Lagerhaltung. Daraus resultierende Geschäftsentscheidungen bieten die Grundlage dafür, die Konditionen mit Lieferanten neu zu verhandeln. Eine Erhöhung der Produktivität und Kostenreduzierung sind positive Folgeeffekte.

Durch Datenanalyse können sich wiederholende Prozesse erkannt werden, die für eine Automatisierung geeignet sind. Aufgabenautomatisierung zählt zu den produktivsten Möglichkeiten für Effizienzsteigerung und Kostensenkung.

7 Schlüsselstrategien für datenbasierte Geschäftsentscheidungen

4. Prädiktive Analysen für Umsatzprognose und Marktnachfrage

Innerhalb der Prädiktive Analysen werden unter Verwendung von Big Data große Datenmengen analysiert, um zukünftige Resultate vorhersagen zu können. Bei dem Verfahren kommen mathematische Algorithmen und Statistiken zum Einsatz, um Zusammenhänge und Trends zu erkennen. Einer Predictive Intelligence Software liegen Techniken des maschinellen Lernens zugrunde, wodurch aus vorhandenen Daten eigenständige Modelle erzeugt werden, die für Vorhersagen nutzbar sind und in Geschäftsentscheidungen einfließen können. Eine ermittelte Nachfrage des Marktes und die sich daraus ergebende Umsatzprognose eröffnet neue Chancen, um innovative Produktideen umzusetzen.

Was zunächst sehr abstrakt anmutet, hat bereits viele Anwendungsfälle in der modernen Wirtschaft gefunden. So wird die Technologie bei der Fahrzeugwartung eingesetzt. Sensoren überwachen an modernen Kraftfahrzeugen alle wichtigen Funktionsteile. Zur nächsten Inspektion werden diese Daten ausgelesen. Aus der prädiktiven Analyse erfolgt die Vorhersage, ob ein Funktionsteil in absehbarer Zeit ausfallen könnte und deshalb auszuwechseln ist.

Auch im Einzelhandel hat die Methodik bereits Einzug gehalten. Große Bekleidungshändler, die weltweit agieren, müssen Bestand und Logistik dahingehend verwalten, dass es einerseits nicht zu großen Lagerbeständen verbunden mit hohen Kosten kommt, andererseits aber keine Warenengpässe entstehen. Riesige Datenmengen aus historischen Verkaufszahlen, Vorlieben der Konsumenten in unterschiedlichen Ländern und Regionen, Wetterprognosen, die den Kauf bestimmter Kleidungsstücke begünstigen oder einfach vorherrschende Kaufgewohnheiten müssen in Korrelation gebracht werden. Prädiktive Analysen sind ein probates Mittel zur Prognose von Umsatz und Nachfrage in dieser Branche geworden und bestimmen wichtige Geschäftsentscheidungen.

5. Verbesserung des Risikomanagements durch datengesteuerte Unternehmensführung

Unter Risikomanagement versteht man die Erfassung und Bewertung von Gefahren für den wirtschaftlichen Betrieb eines Unternehmens. Vorbeugende Maßnahmen helfen dabei, Schäden durch mögliche Bedrohungen abzuwenden. Doch wie lassen sich Risiken erkennen?

Datengesteuerte Managementtechniken bilden die Grundlage dafür, aus Branchenvergleichen, der Analyse historischer Daten und daraus abzuleitender Schlussfolgerungen die richtigen Geschäftsentscheidungen zu treffen. Mittels Szenarioanalyse lassen sich potenzielle Gefahrensituationen modellieren und die Auswirkungen bewerten. Im Ergebnis sind Notfallpläne zu entwickeln, die Handlungsanweisungen beim Eintreten von Bedrohungssituationen enthalten.

Wie auch in den vorangegangenen Abschnitten erläutert, kommt es darauf an, eine datengetriebene Entscheidungsfindung durch konsistente Informationen zu stützen. Echtzeitüberwachungssysteme gewährleisten die kontinuierliche Kontrolle der unternehmensrelevanten Datenströme. Das betrifft insbesondere alle finanziellen Transaktionen, Produktionsdaten und Technologieinformationen bei Neuentwicklungen. Hier liegt das größte Risiko in der Cyberkriminalität. Zum Schutz davor müssen Geschäftsentscheidungen Investitionen in geeignete IT-Infrastruktur, deren Überwachung und Wartung berücksichtigen.

Weitere wichtige Schwerpunkte des Risikomanagements bestehen in der Compliance-Überwachung, den Human Resources und der Lieferkettenstabilität, um nur einige wesentliche Faktoren zu nennen. Die ständige Kontrolle von gesetzlichen Vorschriften und Verordnungen stellt in einigen Branchen – stellvertretend seien hier die Lebensmittelindustrie und das Gesundheitswesen genannt – eine grundlegende Voraussetzung für den Geschäftsbetrieb dar. Die Analyse von Mitarbeiterdaten deckt potenzielle HR-Risiken auf. Hohe Fluktuationsraten deuten auf Probleme hin, die datenbasiert zu erkennen und beseitigen sind. Eine Bewertung der Lieferkette gehört zum unverzichtbaren Bestandteil der Produktivitätssicherung. So kann die Aufdeckung geopolitischer Risiken oder die finanzielle Instabilität von Lieferanten die Suche nach alternativen Beschaffungsstrategien erfordern.

6. Erstellung gezielter Marketingkampagnen durch Verständnis der Customer Journey

Auf der Grundlage von Datenerhebungen und deren Auswertung lernen Unternehmen ihre Zielgruppe besser kennen und können damit ihre Geschäftsentscheidungen auf objektiver Grundlage treffen. Resultierend aus dem Verständnis der Bedürfnisse von Interessenten, lassen sich relevante Inhalte für Marketingkampagnen erstellen. Datenbasierte Analysen vermindern Streuverluste, die Effektivität der Werbung steigt durch den zielgerichteten Einsatz. Durch das Vorliegen ausreichend gesicherter Informationen können Schlüsselkennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) festgelegt werden, die den Effekt der Marketingaktivitäten belegen, wie zum Beispiel die Conversion-Rate oder der Return of Investment (ROI).

Im Abschnitt eins wurden bereits die Möglichkeiten zur Datenerfassung und der Wert einer Segmentierung beschrieben. Die aus der Segmentierung folgende Erstellung von Personas hilft dabei, spezifische Botschaften für die einzelnen Konsumentengruppen zu definieren. Personalisierte Angebote beschränken sich nicht nur auf die direkte namentliche Ansprache eines Interessenten, sie stellen ihm auch seinen individuellen Vorlieben angepassten Content zur Verfügung. Mit den richtigen Marketingtools lassen sich Aktivitäten automatisieren. Beispielsweise werden durch bestimmte Trigger aus dem CRM-E-Mails oder für den Newsletter spezifisch aufbereitete Informationen an ausgewählte Konsumenten verschickt. Damit wird wiederum die Wahrscheinlichkeit der Conversion, also die Umwandlung eines Interessenten in einen Kunden, erhöht.

Die Datenanalyse kann aber noch viel mehr. Sie hilft dabei, ein Customer Journey Mapping zu erstellen. Über die Auswertung aller Interaktionen werden die effektivsten Kanäle identifiziert, über die der einzelne Konsument zu erreichen ist. Außerdem lassen sich innerhalb des Sales Funnels Ausstiegspunkte und Kaufabbrüche erkennen, die eine gezielte Einflussnahme durch spezifische Supportmaßnahmen ermöglichen.

7 Schlüsselstrategien für datenbasierte Geschäftsentscheidungen

7. Vorteile datengesteuerter Produktentwicklung nutzen

Innovative Ideen und überzeugende Konzepte bilden eine gute Basis der Produktentwicklung. Allein sind sie jedoch nicht der Garant für den Erfolg. Nur wer sich an den Wünschen und Bedürfnissen der Kunden orientiert, wird die positiven wirtschaftlichen Ergebnisse seiner Entwicklungsarbeit feiern. Eine ausreichende Datenbasis als Grundlage der Produktentwicklung setzt Marktanalysen, die Auswertung eigener Kundenprofile und die Beobachtung von Social-Media-Aktivitäten voraus, um an dieser Stelle nur einige der wichtigsten Quellen zu nennen. Die Möglichkeiten zur Datenerhebung wurden bereits im ersten Abschnitt erklärt.

Agile Methoden stellen einen modernen Ansatz dar, bei dem sich die Entwicklung auf Kundenkommunikation orientiert. Produkteigenschaften werden in einem stetigen Prozess verbessert. Zunächst erstellt das Projektteam einen Prototyp und übergibt diesen ausgewählten Benutzern zum Test. Feedbacks ermöglichen es, Schwachstellen und Probleme zu erkennen. Sie sind im nächsten Sprint zu beseitigen. Der Zyklus wird wiederholt, bis das Ergebnis den Anforderungen der Testkunden entspricht. Aus der Menge der gesammelten Daten lassen sich durch eine prädiktive Analyse – diese wurde im Abschnitt vier erläutert – Schlussfolgerungen für die Markteinführung ziehen. Reichen die Daten nicht aus, muss die Entwicklungsarbeit mit weiteren Tests vervollkommnet werden. Erkenntnisse lassen sich über kostengünstige Einführungsangebote, die an Feedbacks zu den Produkterfahrungen gebunden sind, sammeln.

Datengesteuerte Produktentwicklung bietet Unternehmen die Chance, innovative Ideen zum Wettbewerbsvorteil zu nutzen. Agiles Projektmanagement ermöglicht die iterative Verbesserung anhand von Kundenerfahrungen und schafft dadurch beste Voraussetzungen für marktkonforme Erzeugnisse.

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FAQs

Wie können Daten zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen genutzt werden?

Daten können auf vielfältige Art zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen genutzt werden. Einige wichtige Beispiele dafür sind:

  • Unterstützung der strategischen Planung durch Festlegung realistischer Ziele

  • Prädiktive Analysen zur Beurteilung von Marktchancen bei Produktentwicklungen

  • Optimierung von Logistikprozessen

  • Ermittlung des Mitarbeiter-Weiterbildungsbedarfs durch Auswertung von HR-Daten

Was sind die Vorteile einer datengetriebenen Entscheidungsfindung im Unternehmen?

Die wesentlichen Vorteile einer datengetriebenen Entscheidungsfindung im Unternehmen sind die Vermeidung subjektiver Einflüsse, die Identifizierung potenzieller Risiken, das Erkennen ineffizienter Arbeitsprozesse und deren Optimierung verbunden mit einer Produktivitätssteigerung. Datenbasierte Entscheidungen führen außerdem zu höherer Kundenzufriedenheit durch Bereitstellung personalisierter Informationen und Angebote.

Wie implementiert man datenbasierte Strategien für effektive Geschäftsentscheidungen?

Eine datenbasierte Strategie für effektive Geschäftsentscheidungen implementiert man durch:

  • Datenerfassung über Kundendaten, Umfragen, Marktanalysen und Auswertung von Social-Media-Plattformen

  • Analysieren mittels spezieller Softwaretools

  • Treffen von Entscheidungen und Bewertung der Ergebnisse

Zur Strategie gehört auch die stetige Überprüfung und Aktualisierung der Datenquellen.

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Inhaltsverzeichnis
1. Identifizierung von Verbrauchertrends basierend auf Datenerhebungen 2. Verbesserung des Kundenerlebnisses durch Auswertung aller verfügbaren Quellen 3. Datenanalyse für Managemententscheidungen zur Produktivitätssteigerung 4. Prädiktive Analysen für Umsatzprognose und Marktnachfrage 5. Verbesserung des Risikomanagements durch datengesteuerte Unternehmensführung 6. Erstellung gezielter Marketingkampagnen durch Verständnis der Customer Journey 7. Vorteile datengesteuerter Produktentwicklung nutzen FAQs
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