Der Begriff “datengesteuert” bezieht sich auf die Einbeziehung von Daten oder Informationen, die in Form von Zahlen und Fakten gespeichert sind, in den Entscheidungsprozess einer Person oder eines Unternehmens.
Unternehmen lieben Modewörter: Synergie”, “Kundenzentrierung”, “Growth Hacking”. Aber auch wenn ein Schlagwort mit der Zeit überstrapaziert wird und oft an Bedeutung verliert, ändert das nichts an der Tatsache, dass diese Begriffe diesen Status erreichen, weil sie wesentliche Konzepte darstellen, nach denen wir alle streben sollten.
Hereinspaziert: “Data driven”, ein Modewort, das diesen Status nicht ohne Grund erreicht hat. Aber was bedeutet es wirklich, “datengetrieben” zu sein?
Datengetriebener Ansatz
Ein datengesteuerter Ansatz beinhaltet die Sammlung und Analyse von Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Doch bevor Sie dies tun können, müssen Sie ein System einrichten, das einige wichtige Fragen im Zusammenhang mit Daten beantwortet:
- Welche Art von Entscheidungen müssen Sie treffen?
- Wie viele Daten brauchen Sie, um sagen zu können, dass dies für eine Entscheidung ausreicht?
- Welche Art von Daten?
- Wo befinden sich diese Daten?
- Wie lange müssen Sie sie sammeln und wie oft?
- Wie werden Sie die gesammelten Daten sinnvoll nutzen?
All dies fließt in die Entwicklung und Integration Ihres datengetriebenen Ansatzes ein. Die Rolle der Daten bei der Entscheidungsfindung besteht also darin, Fragen zu beantworten wie:
- Wohin Sie Ihre Marketinggelder und -zeit investieren sollen
- Welche Botschaften finden Anklang?
- Wie lassen sich Konversionen steigern?
- Welche Arten von Inhalten sollten erstellt werden?
Vorteile einer datengesteuerten Vorgehensweise
Wenn das Leben nur mehr Gewissheiten hätte… Wird diese Aktie steigen oder fallen? Werden Sie mit dieser oder jener Route schneller zur Arbeit kommen? Wir sind uns nicht immer sicher.
Mit den richtigen Marketing-Tools können Sie mit etwas mehr Gewissheit wissen, was Sie als Nächstes tun müssen. Das liegt daran, dass diese Tools unglaubliche Datenmengen analysieren und zusammenführen, so dass Sie das gesamte Bild sehen können:
- Kundenverhalten
- Marketing-Leistung
- Die Wettbewerbslandschaft
Zu den Vorteilen einer datengestützten Entscheidungsfindung gehören:
- Verringerung der Verschwendung
- Verbessern des Kundenerlebnisses
- Ausmanövrieren der Konkurrenz
- Leichtere Erfüllung der KPIs
- Sich sicher fühlen
Der letzte Punkt ist sehr wichtig. Wenn Sie zuversichtlich sind, sind Sie bereit, die Zeit und das Geld zu investieren, die eine Initiative braucht, um erfolgreich zu sein, denn Sie wissen, dass sich der ROI lohnt. Wenn Sie hingegen nicht zuversichtlich sind, tun Sie nicht, was nötig ist. Ein Scheitern ist dann unvermeidlich.
Ein datengesteuertes Unternehmen ist ein zuversichtlicheres Unternehmen.
Aber Unternehmen stehen vor vielen Herausforderungen, wenn es um Daten geht.
Da das Marketing immer komplexer wird und wir die Kunden an immer mehr Orten erreichen, haben wir damit zu kämpfen:
- alle Daten überall dort zu sammeln, wo wir sie sammeln müssen
- Diese Daten sinnvoll zu nutzen
- Nutzung dieser Daten
Nur etwa 27 % der von uns gesammelten Daten werden tatsächlich genutzt. Das liegt daran, dass kein Mensch die Datenmenge, von der wir sprechen, im Laufe seines Lebens analysieren kann.
Wir brauchen fortschrittliche Analysetools, um unsere datengesteuerten Marketingambitionen zu unterstützen. Diese Tools sammeln und analysieren endlose Datenmengen aus den vielen Kanälen, in denen Sie präsent sind (soziale Medien, Ihre Website, Bewertungsportale usw.). Anschließend stellen sie Ihnen diese Daten in einer Form zur Verfügung, mit der Sie diese Art von Entscheidungen schnell und sicher treffen können.
Alles, was Sie jetzt noch tun müssen, ist, auf der Grundlage dieser Marketinginformationen zu handeln und die Ergebnisse zu messen.
Datengestützte Entscheidungsfindung
Datenanalyse und Entscheidungsfindung gehen in der Wirtschaft Hand in Hand. Eine datengestützte Entscheidungsfindung setzt voraus, dass man über die entsprechenden Instrumente und Systeme verfügt, um solche Entscheidungen zu treffen. Marketingexperten sehen sich mehrmals täglich die von diesen fortschrittlichen Analysetools erstellten Datenanalyseberichte an.
Da diese Informationen modelliert und visuell aufbereitet sind, können sie die Daten schnell entschlüsseln und entsprechend handeln. So können mehr Entscheidungen auf der Grundlage von Daten getroffen werden. Wenn sich Verbrauchertrends ändern, muss sich ein Marketingteam schnell anpassen.
Herausforderungen, die bei der Implementierung einer datengetriebenen Arbeitsweise auftreten können
Eine datengetriebene Arbeitsweise bezieht sich auf die Verwendung von Daten, um Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. Obwohl es viele Vorteile gibt, kann die Implementierung einer datengetriebenen Arbeitsweise eine Herausforderung sein. In diesem Beitrag werden einige der häufigsten Herausforderungen diskutiert, denen Unternehmen begegnen können, wenn sie eine datengetriebene Arbeitsweise implementieren und Möglichkeiten aufgezeigt, wie sie gemeistert werden können.
Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung einer datengetriebenen Arbeitsweise ist die Datenqualität. Um datengetriebene Entscheidungen treffen zu können, müssen die Daten vollständig, genau und aktuell sein. Wenn die Daten unvollständig, falsch oder veraltet sind, können die Ergebnisse der Analyse ungenau sein und zu falschen Entscheidungen führen. Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über qualitativ hochwertige Daten verfügen, die regelmäßig geprüft und aktualisiert werden.
Eine weitere Herausforderung bei der Implementierung einer datengetriebenen Arbeitsweise ist die Datenintegration. In vielen Unternehmen werden Daten in verschiedenen Systemen und Formaten gespeichert, was die Zusammenführung und Analyse der Daten erschwert. Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über eine robuste Datenintegration verfügen, die es ihnen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und zu analysieren.
Eine weitere Herausforderung ist das Fehlen von Fähigkeiten und Ressourcen. Um datengetriebene Entscheidungen treffen zu können, benötigen Unternehmen Mitarbeiter mit den entsprechenden Fähigkeiten und Kenntnissen in Bereichen wie Datenanalyse und -modellierung. Unternehmen können diese Herausforderung meistern, indem sie ihre Mitarbeiter schulen und qualifizieren und/oder externe Experten einbeziehen.
Eine weitere Herausforderung ist die mangelnde Akzeptanz der datengetriebenen Arbeitsweise durch die Mitarbeiter. Wenn Mitarbeiter nicht an die Vorteile der datengetriebenen Arbeitsweise glauben oder nicht wissen, wie sie die Ergebnisse der Analyse in ihre Arbeit einbeziehen können, kann es schwierig sein, die datengetriebene Arbeitsweise erfolgreich zu implementieren. Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Unternehmen die Mitarbeiter in die Implementierung einbeziehen und ihnen die Vorteile und den Nutzen der datengetriebenen Arbeitsweise vermitteln. Sie können auch Schulungen und Workshops anbieten, um den Mitarbeitern beizubringen, wie sie die Ergebnisse der Analyse in ihre Arbeit einbeziehen können.
Eine weitere Herausforderung ist die mangelnde Governance und Datensicherheit. Wenn Unternehmen nicht über angemessene Governance- und Datensicherheitsmaßnahmen verfügen, kann es schwierig sein, die Daten sicher und verantwortungsvoll zu verwalten und zu analysieren. Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Unternehmen angemessene Governance- und Datensicherheitsmaßnahmen implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten sicher und verantwortungsvoll verwaltet werden.
Insgesamt kann die Implementierung einer datengetriebenen Arbeitsweise eine Herausforderung sein, aber durch die Bewältigung dieser Herausforderungen und die Einbeziehung aller Mitarbeiter können Unternehmen die Vorteile von datengetriebenen Entscheidungen nutzen und ihre Prozesse optimieren.
Erläuterung des Zusammenhangs zwischen datengetriebener Arbeitsweise und Agilität
Datengetriebene Arbeitsweise und Agilität sind zwei Konzepte, die sich auf unterschiedliche Aspekte der Unternehmensführung beziehen, aber miteinander verbunden sind. Datengetriebene Arbeitsweise bezieht sich auf die Verwendung von Daten, um Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. Agilität bezieht sich auf die Fähigkeit eines Unternehmens, schnell und flexibel auf Veränderungen reagieren zu können.
Eine datengetriebene Arbeitsweise ermöglicht es Unternehmen, ihre Prozesse und Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Daten zu optimieren, anstatt auf Vermutungen oder Annahmen. Dies kann dazu beitragen, dass Unternehmen ihre Ziele effektiver erreichen und Risiken minimieren. Agilität ermöglicht es Unternehmen, schnell und flexibel auf Veränderungen in ihrer Umwelt zu reagieren, indem sie schnell auf neue Herausforderungen und Chancen reagieren können.
Die Kombination von datengetriebener Arbeitsweise und Agilität ermöglicht es Unternehmen, schnell und flexibel auf Veränderungen in ihrer Umwelt zu reagieren, während sie gleichzeitig ihre Prozesse und Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Daten optimieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Ziele effektiver zu erreichen und Risiken zu minimieren, während sie gleichzeitig in der Lage sind, schnell auf neue Herausforderungen und Chancen zu reagieren.
Ein Beispiel dafür, wie man die beiden kombinieren kann, ist die Anwendung von agilen Methoden wie Scrum in einer datengetriebenen Arbeitsweise. In Scrum wird die Arbeit in kurzen Iterationen durchgeführt, bei denen Daten gesammelt und analysiert werden, um die Arbeit in der nächsten Iteration zu optimieren. Dies ermöglicht es dem Team, schnell auf Veränderungen in der Umwelt zu reagieren, während es gleichzeitig seine Arbeit auf der Grundlage von Fakten und Daten optimiert.
Eine andere Möglichkeit, die beiden zu kombinieren, ist die Verwendung von datengetriebenen Methoden wie A/B-Testing in einem agilen Umfeld. A/B-Testing ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Optionen zu testen und die Ergebnisse zu messen, um die beste Lösung zu finden. In einem agilen Umfeld kann dies schnell und flexibel durchgeführt werden, da die Tests in kurzen Iterationen durchgeführt werden und die Ergebnisse sofort in die nächste Iteration einfließen können.
Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von Datenanalyse-Tools, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Prozesse in Echtzeit zu überwachen und schnell auf Veränderungen zu reagieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Prozesse ständig zu optimieren und schnell auf Probleme zu reagieren, während sie gleichzeitig in der Lage sind, schnell auf Veränderungen in ihrer Umwelt zu reagieren.
Insgesamt kann die Kombination von datengetriebener Arbeitsweise und Agilität Unternehmen helfen, ihre Prozesse und Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und Daten zu optimieren, während sie gleichzeitig in der Lage sind, schnell und flexibel auf Veränderungen in ihrer Umwelt zu reagieren. Es ist wichtig, dass Unternehmen die richtigen Tools und Methoden auswählen und sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter die Fähigkeiten und Kenntnisse haben, die sie benötigen, um erfolgreich in einer datengetriebenen und agilen Umgebung zu arbeiten.
Wie könnte sich Datengetriebenheit in Zukunft entwickeln?
Mit dem Aufkommen von Big Data, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ist es möglich, immer mehr Daten in Echtzeit zu erfassen, zu speichern, zu analysieren und daraus Entscheidungen abzuleiten.
Im Folgenden sind einige Entwicklungen aufgeführt, die die Zukunft der Datengetriebenheit prägen könnten:
- Automatisierung von Entscheidungen: Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ermöglichen es, komplexe Entscheidungen automatisch zu treffen, ohne dass menschliche Intervention erforderlich ist. Diese Technologien könnten in Zukunft noch häufiger eingesetzt werden, um Entscheidungen schneller und effizienter zu treffen.
- Erweiterung der Datenquellen: In der Zukunft werden immer mehr Datenquellen verfügbar sein, die in die Entscheidungsfindung einbezogen werden können. Dies umfasst nicht nur strukturierte Daten wie Datenbanken, sondern auch unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Videos. Die Integration von verschiedenen Datenquellen könnte dazu beitragen, ein umfassenderes Bild von der Situation zu erhalten und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
- Verwendung von Echtzeitdaten: Echtzeitdaten werden immer wichtiger, da Unternehmen und Organisationen schnell auf Veränderungen reagieren müssen. Die Verwendung von Echtzeitdaten könnte dazu beitragen, dass Entscheidungen schneller getroffen werden können und auf Veränderungen in der Umgebung oder auf dem Markt reagiert werden kann.
- Personalisierte Entscheidungen: Die Verwendung von Daten ermöglicht es, Entscheidungen personalisiert zu gestalten und individuell auf den Kunden oder das Problem zugeschnitten zu sein. In der Zukunft könnten Unternehmen und Organisationen immer mehr personalisierte Dienstleistungen und Produkte anbieten, die auf den individuellen Bedürfnissen der Kunden basieren.
- Datenschutz und Datensicherheit: Datenschutz und Datensicherheit werden in Zukunft immer wichtiger, da immer mehr Daten gesammelt und verarbeitet werden. Unternehmen und Organisationen müssen sicherstellen, dass die Daten, die sie sammeln, sicher und geschützt sind, um Vertrauen bei den Kunden zu schaffen und regulatorischen Anforderungen zu entsprechen.
Insgesamt ist davon auszugehen, dass sich die Datengetriebenheit in Zukunft weiterentwickeln und noch wichtiger werden wird. Unternehmen und Organisationen, die die Chancen der Datengetriebenheit nutzen und dabei die Herausforderungen im Bereich Datenschutz, Datensicherheit und Bias berücksichtigen, werden in der Lage sein, bessere Entscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähiger zu bleiben.