Mit Data Analytics ungenutzte Potentiale ausschöpfen
Begriffe wie Data Science, Business Analytics, Business Intelligence und Data Analytics werden häufig mit Technologien der Zukunft assoziiert, dabei sollten sie längst ein fester Bestandteil Ihrer Unternehmensstrategie sein. Insbesondere mithilfe von Data Analytics lässt sich der gesamte Wertschöpfungsprozess optimieren. Sie profitieren nicht nur von einem ganzheitlichen Blick über die Ihnen zur Verfügung stehenden Informationen, sondern können diese zudem effektiv einsetzen. Was genau Data Analytics bedeutet und wie Sie Data Analytics erfolgreich in Ihrem B2B Unternehmen einsetzen, veranschaulichen wir Ihnen in diesem Blogartikel.
Was bedeutet Data Analytics?
Per Definition umfasst der Begriff Data Analytics das Zusammenfügen und Analysieren von Daten. Ziel ist es, Trends und Muster herauszufiltern, die oftmals in der Flut an Daten untergehen. Diese Informationen können genutzt werden, um jegliche Unternehmensprozesse zu optimieren und deren Effizienz enorm zu steigern. Mithilfe von Data Analytics können Sie sowohl interne als auch externe Informationen zur Analyse von Marktsegmenten, Wachstumspotentialen und Kundenverhalten betrachten. Zudem dient dieser Prozess der Entscheidungsunterstützung und hilft Ihnen dementsprechend Fehlentscheidungen zu vermeiden sowie neue Modelle zu entwickeln.
Lara Farwick
Data Analytics in drei Schritten
Der Prozess von Data Analytics lässt sich anhand eines dreistufigen Prozesses veranschaulichen. Voraussetzung, um Data Analytics Prozesse durchführen zu können, ist zunächst der Zugriff auf die relevanten Informationen. Dazu ist eine signifikant höhere Rechengeschwindigkeit erforderlich, welche den Zugriff auf große Datenmengen und deren Bearbeitung in Echtzeit ermöglicht. Herausfordernd ist hier, dass einige Datenarten zum Teil nicht direkt zugänglich sind, und zuerst mithilfe von spezifischen Auswertungsmethoden ermittelt werden müssen.
Was wünscht sich mein Kunde? Welche Qualität wird bevorzugt? Welche Menge des Produktes wird benötigt? Wie sehen konkrete Preisvorstellungen der Endkunden aus? Im Anschluss des Prozesses der Data Analytics werden Sie Fragen wie diese beantworten können. Die im Prozess der Data Analytics entstandenen Informationen können in jeder Phase des Wertschöpfungsprozesses eingesetzt werden. So können beispielsweise Informationen aus Ihrem CRM-System mithilfe prädikativer Analysen weiter verarbeitet werden. Das Ergebnis dieser Art von Data Analytics kann hier die Erstellung einer Marketing Persona sein, welches Ihre Marketingmaßnahmen deutlich effektivieren kann.
Anwendungsfelder von Data Analytics
Wie bereits erwähnt, lässt sich Data Analytics in jedem Unternehmensbereich anwenden. Um Ihnen die vielseitige Einsetzbarkeit zu veranschaulichen, stellen wir hier einige Einsatzbereiche beispielhaft dar:
- Finanz- und Rechnungswesen
- Risikomanagement
- Kundenbeziehungen
- Personalmanagement
- Absatzsteuerung
- Kundensegmentierung
Warum Sie sich der Herausforderung Data Analytics stellen sollten!
Data Analytics bietet Ihnen eine enorme Chance im Bereich der Datenanalyse. Darüber hinaus kann gleichzeitig aufgrund der Komplexität und Menge der vorhandenen und zu verarbeitenden Daten durchaus eine Herausforderung darstellen. Lohnt es sich für Ihr Unternehmen, sich dieser Herausforderung zu stellen? In Anbetracht der Vorteile, die dieser Prozess mit sich bringt, lässt sich diese Frage klar bejahen.
Neben einer verbesserten Segmentierung und Einordnung Ihrer Leads, lassen sich auch Produktempfehlungen für Ihre Kunden ableiten. Zudem wird jegliche Form der Personalisierung durch die gezielte Anwendung von Data Analytics verbessert. Ein weiterer Mehrwert entsteht vor allem auch in der Optimierung Ihres Contents. Diese Art der Analyse wird Ihnen helfen, die Qualität und Effizienz Ihrer Arbeit kundenorientiert zu verbessern. Zusätzlich ist der Einsatz von Data Analytics besonders für den Prozess der Entscheidungsfindung von Vorteil. Wichtige strategische Entscheidungen werden noch immer zu einem großen Teil auf reine Vermutungen und Bauchgefühle gestützt, was einen hohen Risikofaktor darstellt. Jedoch sind immer größere Datenmengen verfügbar, welche es Ihnen, nach erfolgreicher Analyse, enorm erleichtern werden, fundierte Entscheidungen und zielführende Interpretationen zu treffen. Wechseln Sie von einer reaktiven, zu einer proaktiven Entscheidungsfindung! Die Anwendung von Data Analytics kann zusätzlich in der Optimierung Ihres gesamten Leistungsmanagements resultieren, da sämtliche Daten über Menschen, Prozesse und Technologie mit in Entscheidungsprozesse einbezogen werden können. Daraus resultierend können beispielsweise risikoarme Prozesse weitestgehend automatisiert werden.
Fazit
Um die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens nicht nur zu erhalten, sondern aktiv auszubauen ist der Einsatz von Data Analytics unerlässlich.
Gelingt es Ihnen ein ganzheitliches Verständnis innerhalb der Organisation zu kreieren, ermöglicht Ihnen Data Analytics eine Optimierung sämtlicher Prozesse.
Jedoch ist festzuhalten, dass Data Analytics nicht bedeutet, dass Unternehmensentscheidungen nur noch faktenbasiert und automatisiert getroffen werden. Es wird auch in Zukunft reichlich Raum für unternehmerisches Handeln, das auf der Grundlage persönlicher Erfahrung oder der Intuition basiert, geben.
Lassen Sie die Menge der Ihnen zur Verfügung stehenden Informationen nicht ungenutzt und entdecken Sie neue Möglichkeiten der Wertschöpfung für Ihr Unternehmen!