So erstellen und nutzen Sie umsetzbare Erkenntnisse für das Unternehmenswachstum

Der Zugang zu relevanten und genauen umsetzbaren Erkenntnissen wird für Unternehmen jeder Größe immer wichtiger.

Detaillierte Marktinformationen und Kundendaten werden von Jahr zu Jahr zugänglicher und erschwinglicher, sodass sich immer mehr Unternehmen entscheiden, in diese Bereiche zu investieren.

Das bedeutet einfach, dass Daten für jeden entscheidend werden, der versucht, wettbewerbsfähig zu bleiben. Aber es geht nicht nur um das Sammeln und Speichern von Rohdaten. Milliarden unterschiedlicher Datenpunkte, die Sie handhaben müssen, können überhaupt nicht nützlich sein, wenn sie nicht richtig verarbeitet und interpretiert werden. Tatsächlich kann diese Datenmenge Sie leicht fehlleiten oder verwirren und Sie daran hindern, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Zuerst müssen Sie also den Kontext für die Daten herstellen und die wichtigsten Verbindungen zwischen Sätzen von Datenpunkten verstehen. Nur dann haben Sie die Chance, Erkenntnisse zu gewinnen, die tatsächlich umgesetzt werden können – daher der Name umsetzbare Erkenntnisse .

1. Was sind umsetzbare Erkenntnisse?

Zunächst einmal ist es wichtig, zwischen drei verschiedenen Konzepten zu unterscheiden:Daten, Informationen und Erkenntnisse.

• Daten liegen in roher, unverarbeiteter Form vor. Datenpunkte stellen bestimmte messbare Tatsachen dar, ohne notwendigerweise irgendwelche Verbindungen zwischen ihnen anzunehmen.
• Informationen enthalten etwas mehr. Es sind Daten, die verarbeitet und organisiert werden, und sie vermitteln ein Verständnis für grundlegende Zusammenhänge und Trends. Diese Daten sind systematisiert und auf praktische und unkomplizierte Weise angeordnet, die einen guten Ausgangspunkt für tiefere Analysen bieten.
• Erkenntnisse entstehen, wenn gründliches, umfassendes Wissen über den Kontext ins Spiel kommt. Sie sind das Ergebnis einer detaillierten Informationsanalyse und führen zu nützlichen Schlussfolgerungen. Und wie bereits erwähnt, wenn es eine Möglichkeit gibt, auf diese Erkenntnisse zu reagieren, nennen wir sie umsetzbar.

Ein umsetzbares Erkenntnisbeispiel

Wir werden versuchen, diese Unterschiede anhand eines Beispiels weiter zu verdeutlichen. Angenommen, Sie besitzen ein Unternehmen und berechnen Ihren Umsatz am Ende jedes Monats. Die Tatsache, dass Ihr Unternehmen in einem bestimmten Monat 50.000 verdient hat, bezeichnen wir als Daten

Wenn Sie nun Ihre monatlichen Umsätze der letzten 5 Jahre nehmen und diese Daten chronologisch anordnen, um Trends und Tendenzen zu erkennen, erhalten Sie am Ende Informationen . Ein starker Umsatzrückgang in den letzten 18 Monaten wäre ein Beispiel dafür.

Aber der entscheidende Schritt steht noch bevor. Sobald Sie beginnen, die Gründe für die von Ihnen bemerkten Trends zu identifizieren, erhalten Sie Einblicke, indem Sie Ihr Wissen über den Kontext nutzen . Die Entdeckung, dass der Umsatzrückgang mit dem Ausbruch der Pandemie, Lieferkettenproblemen oder innovativen Durchbrüchen Ihrer Konkurrenz korreliert – all dies sind Erkenntnisse . Eine Erkenntnis ist umsetzbar, wenn sie darauf hinweist, was das Unternehmen tun sollte, um seine Position unter den gegebenen Umständen zu verbessern.

Kurz gesagt, hier gibt es ein ganzes Spektrum, mit Rohdaten an einem Ende und Erkenntnissen am anderen. Die Schlüsselfrage, die sich stellt, ist, wie Sie Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln und zu Ihrem Vorteil nutzen können?

2. Die richtigen Daten sammeln

Wählen Sie die relevanten Datensätze aus

Die Menge an Daten, die Sie sammeln könnten, um Ihr Geschäft zu verbessern, ist praktisch unbegrenzt. Hier ist also das Durchsuchen entscheidend. Die meisten Schätzungen gehen davon aus, dass wir täglich mehr als 2,5 Quintillionen Bytes an Daten produzieren. Unternehmen verwenden Datenanalysesoftware aller Art, nicht nur um immense Datenmengen zu sammeln, sondern auch um Datensätze auszuwählen, die für ihre Geschäftsanforderungen relevant sind.

Natürlich wird die Rechenleistung dieser Software immer größer, aber auch die Menge der verfügbaren Daten. Wenn Sie nicht diskriminieren und sich einfach in die Analyse aller Daten vertiefen, die Sie in die Hände bekommen können, wird dies eine Menge Rechenleistung erfordern, und, was noch wichtiger ist, Sie werden wahrscheinlich verwirrt und unfähig sein, welche zu erstellen Sinn daraus.

Stellen Sie einige Grundregeln auf

Bevor also Daten einfließen, müssen Sie einige Einschränkungen festlegen. In diesem Sinne ist die Datenanalyse eine etwas vorausschauende Aktivität. Sie müssen im Voraus annehmen, welche Faktoren und Parameter Sie zu würdigen Schlussfolgerungen führen. Auch das Skizzieren bestimmter Ergebnisse im Voraus ist willkommen. Sie sollten basierend auf Ihren Erwartungen und Endzielen auswählen, welche Daten Sie sammeln möchten, und dann sehen, ob die Daten Ihnen Recht oder Unrecht geben.

Hier gibt es kein Erfolgsrezept, aber eine typische Faustregel sollte sein, ob das Sammeln einer bestimmten Art von Daten einen Mehrwert für Ihren Betrieb bringt. Es ist wichtig, dass Sie geeignete Filter erstellen, mit denen Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können.

Verwenden Sie die richtigen Tools

Der andere Schlüssel ist die Technologie. Es gibt eine große Anzahl von Datenquellen, die Sie verwenden können, stellen Sie also sicher, dass Sie sich genaue und relevante Datenquellen besorgen.

Die wahrscheinlich nützlichsten sind diejenigen, die Ihr spezielles Publikum und Ihre Kunden analysieren, wie z. B. Social-Media-Analysen oder CRM-Software, die Ihre Website-Aktivitäten verfolgt. Die Integration all dieser unterschiedlichen Quellen in einen soliden, einheitlichen Datenbestand ist ebenfalls entscheidend, wenn Sie mit den nächsten Schritten fortfahren möchten.

3. Daten in Erkenntnisse umwandeln

Die Punkte verbinden

Sobald Sie das geklärt haben, ist es an der Zeit, all diese unterschiedlichen Datenteile in einen Kontext zu stellen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Denken Sie daran, dass eine Erkenntnis eine Information ist, die komplex und strukturiert, aber dennoch klar und spezifisch ist. Es muss relevant sein und Sie dazu bringen, das Problem, mit dem Sie es zu tun haben, tatsächlich zu verstehen.

Zunächst müssen Daten in Informationen umgewandelt werden. Dies geschieht durch Priorisierung, Sortierung, Segmentierung und Gruppierung einer großen Anzahl von Datenpunkten.

Der größte Teil dieser Arbeit ist automatisiert und basiert auf den ursprünglichen Regeln und Kriterien, die Sie festlegen. Und wenn Sie diese Regeln festlegen, denken Sie daran, dass das Gleichgewicht hier entscheidend ist. Wenn Sie zu allgemein sind, können Ihre Ergebnisse leer und oberflächlich ausfallen, und wenn Sie zu konkret sind, kann dies Sie verwirren, überwältigen oder einfach dazu führen, dass Sie den Überblick verlieren.

Stellen Sie ein vielseitiges Team zusammen 

Denken Sie daran, dass dieser anfängliche Algorithmus möglicherweise geändert werden muss, wenn sich die Umstände radikal ändern. In Zeiten von Turbulenzen und dramatischen Marktschwankungen wie der, in der wir gerade leben, verlieren einige Informationen möglicherweise ihre Relevanz, während andere an Bedeutung gewinnen.

Aus diesem Grund ist es sehr wertvoll, eine breite Palette von Fachleuten zu haben, die Ihnen bei der Interpretation der Ergebnisse helfen. Es geht nicht nur um Data Scientists, sondern auch um Marketingfachleute, Finanzexperten, Verkäufer, Kundendienstmitarbeiter, Marktspezialisten, im Grunde jeden, der sich mit seinen 2 Cent und seinem Wissen über einen bestimmten Bereich Ihres Geschäfts oder Ihres Marktes einbringen kann.

Wenn Sie ein kompetentes Team zusammenstellen, ist es einfacher, zwischen Kausalität und rein zufälligen Zusammenhängen zu unterscheiden. Es gibt viele bewegliche Teile und Sie brauchen Leute, die wirklich verstehen, wie sich bestimmte Teile bewegen und was sie zu ihrer Veränderung veranlasst, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Visualisierung verwenden

Schließlich ist die Art und Weise, wie Sie die erhaltenen Informationen präsentieren, entscheidend. Es ist viel einfacher, gut gestaltete, benutzerfreundliche Visualisierungen zu lesen und zu verstehen als endlose monotone Tabellenkalkulationen.

Dieser Teil der Arbeit kann auch automatisiert werden, und ein Tool zur Qualitätsberichterstattung kann hier Wunder für Sie bewirken. Es kann Rohdaten aus Ihren Datenquellen extrahieren und organisieren, um leicht verständliche Diagramme und Grafiken basierend auf den von Ihnen vorbereiteten Voreinstellungen zu erstellen.

4. Umsetzbare Erkenntnisse ermöglichen

Einblicke und Aktionen verbinden

Sie haben also Ihre Daten, Sie haben Ihre Software, ein fähiges Team, um die Daten zu verstehen, und Sie haben es geschafft, wertvolle umsetzbare Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was gut und was schlecht für Ihr Unternehmen ist. Der Prozess ist aber noch lange nicht abgeschlossen.

Manchmal scheint es, dass es am schwierigsten ist, auf die gesammelten Informationen zu reagieren. Untersuchungen von Forrester zeigen, dass 74 % der Unternehmen datengesteuert sein wollen, aber nur 29 % von ihnen glauben, dass sie gut darin sind, Analysen mit Maßnahmen zu verknüpfen.

Die Rolle des Menschen bei der Entscheidungsfindung

Beachten Sie, dass die Entwicklung neuer Technologien dieses Problem nur teilweise beheben kann, da zumindest ein Teil des Entscheidungsprozesses von Menschen durchgeführt werden muss. Zugegeben, Software wird immer besser darin, zukünftige Trends vorherzusagen und bestimmte Entscheidungen sogar selbst zu treffen.

Aber auf der anderen Seite haben die großen Entscheidungen über die allgemeine Geschäftsstrategie, die Markenführung oder eine PR-Krise entweder zu viele Variablen oder sind einfach nicht quantifizierbar.

Sie können beispielsweise messen, wie viel Geld Ihr Unternehmen aufgrund bestimmter Entscheidungen während einer PR-Krise verlieren wird, aber Sie können nicht genau messen, „wie viel Ansehen“ es verlieren wird. Und selbst wenn Sie könnten, basiert die Entscheidung, „wie viel“ des Rufs ein Unternehmen zu verlieren bereit ist, auf typisch menschlichen Zielen und Bestrebungen und nicht ausschließlich auf finanzieller Logik.

Ist es das überhaupt wert?

Um auf Erkenntnisse richtig zu reagieren, braucht man also alles:verlässliche Daten, Experten, die sie analysieren können, Software, die solide Vorhersagen erstellen kann, und menschliche Entscheidungsträger, die das zukünftige Handeln bestimmen und dabei das Gesamtbild im Auge behalten.

Es ist ein sehr komplexer Prozess, und um Ihr Geschäft wirklich wachsen zu lassen, müssen Sie alles richtig machen. Und es lohnt sich. Aus diesem Grund sind bis zu 77 % der Unternehmen in den USA und 69 % in Großbritannien datengesteuert, während erkenntnisgesteuerte Unternehmen im Allgemeinen jedes Jahr um mehr als 30 % wachsen. Und die richtige Umwandlung unstrukturierter Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse ist der absolute Schlüssel, wenn Sie sich für diesen Weg entscheiden.

5. Abschließende Gedanken

Es kann eine beängstigende Erfahrung sein, Ihr Unternehmen dazu zu bringen, datengesteuert zu werden. Es ist eine große Umstellung, insbesondere für alte Schulbesitzer und Führungskräfte. Es ist auch riskant und kompliziert und das Ganze kann einfach zu undurchsichtig und verwirrend erscheinen. Daher ist es keine Überraschung, wenn Führungskräfte nervös werden, wenn sie versuchen, Änderungen umzusetzen, die ihre Unternehmen datengesteuerter machen.

Unmengen unterschiedlicher Daten zu sammeln und daraus umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten, mag wie eine Menge Arbeit erscheinen, aber es ist wirklich der einzige Weg. Auf dem Weg dorthin werden Sie einige Fehler machen, und Sie müssen Algorithmen aktualisieren, an voreingestellten Kriterien basteln und sich ständig an neue Umstände anpassen.

Aber mit der richtigen Herangehensweise und einem fähigen Team machen Sie immer weniger Fehler, gewinnen an Selbstvertrauen und Erfahrung und können Daten langfristig nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und Ihnen zu helfen Geschäft wachsen.