Artikel aktualisiert am: 12. April 2024
Die datengesteuerte Entscheidungsfindung (kurz DDDM) erfreut sich dank der Fortschritte bei KI und Machine-Learning-Technologien zunehmender Beliebtheit. Indem sie Daten aus dem gesamten Unternehmen abrufen, versetzen diese Lösungen Führungskräfte in die Lage, fundierte Entscheidungen in einem Bruchteil der benötigten Zeit zu treffen.
Dieser Wandel hat zu datengesteuerten Unternehmen geführt – Unternehmen, die Daten als strategische Ressource schätzen und sie für ihre Entscheidungen nutzen. Nach Angaben von Google ist die Wahrscheinlichkeit, dass datengesteuerte Unternehmen ihre Entscheidungsfindung erheblich verbessern, dreimal so hoch.
Aber wir Menschen haben uns so entwickelt, dass wir unsere Entscheidungen auf der Grundlage unseres Bauchgefühls treffen. So wissen wir, dass wir nachts nicht in eine dunkle Gasse gehen sollten. Oder das komisch riechende Hähnchen, das vielleicht schon zu lange im Kühlschrank lag, nicht zu essen. Das Gleiche gilt für geschäftliche Entscheidungen – das Bauchgefühl ist für viele von uns immer noch der Standard.
Aus diesem Grund erfordert der Wechsel zu datenbasierten Entscheidungen eine bewusste Anstrengung, insbesondere wenn die Daten eine andere Realität widerspiegeln als die, die wir erwarten oder uns wünschen.
In diesem Artikel erfahren Sie, was datenbasierte Entscheidungsfindung ist, warum sie nützlich ist und wie Sie von diesem Ansatz profitieren können. Auf folgende Punkte gehen wir ein:
Was sind datenbasierte Entscheidungen?
Bei der datenbasierten Entscheidungsfindung (oder datengesteuerten Entscheidungsfindung) geht es um die Verwendung von Fakten und relevanten Metriken, um Entscheidungen zu treffen.
Diese Art der Entscheidungsfindung kann viele Formen annehmen – von der Nutzung von Benutzertests bei der Entscheidung über ein neues Produktmerkmal bis hin zum Hinzufügen zusätzlicher Mitarbeiterleistungen auf der Grundlage der Ergebnisse einer Zufriedenheitsumfrage. Ein gemeinsamer Nenner ist, dass Sie Daten anstelle von Instinkten, subjektiven Ansichten und Bauchgefühlen verwenden.
Empirische Beweise geben Ihnen mehr Sicherheit, wenn Sie vor schwierigen Entscheidungen stehen, die sich auf Ihr gesamtes Unternehmen auswirken können. So können Sie Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln, die Sie nutzen können, um Schmerzpunkte zu beseitigen, potenzielle Entwicklungsmöglichkeiten zu erkennen und die Rentabilität zu steigern.
Es ist daher nicht überraschend, dass Untersuchungen zeigen, dass 65 % der B2B-Vertriebsorganisationen bis 2026 auf datenbasierte Entscheidungsfindung umstellen werden.
Unternehmen können datengestützte Entscheidungen unabhängig von ihrer Größe, Branche oder ihren Produkten und Dienstleistungen nutzen. Die Umsetzung datengestützter Entscheidungen erfordert jedoch Zeit und Mühe.
Im folgenden Abschnitt erläutern wir, warum sich die Vorteile mehr als lohnen.
Vorteile der datenbasierten Entscheidungsfindung
Die Einführung eines stärker datengestützten Ansatzes bringt erhebliche Vorteile für Führungskräfte und vor allem für die Unternehmen, die sie leiten. Wenn Ihre Teams diese neue Art der datenbasierten Entscheidungsfindung annehmen, können Sie Folgendes erwarten
- mehr Transparenz und Eigenverantwortung
- engere Zusammenarbeit
- bessere Vorhersagen für die Zukunft
- höhere Umsätze und Rentabilität
- und eine größere Beweglichkeit
Schauen wir uns die einzelnen Punkte genauer an.
Größere Transparenz und ein Gefühl der Eigenverantwortlichkeit
Datenbasierte Entscheidungen bieten Ihren Teams Konsistenz und faktenbasierte Einblicke und ermöglichen ihnen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Alle Entscheidungen werden auf der Grundlage von Daten getroffen, die proaktiv im gesamten Unternehmen ausgetauscht werden. So weiß jeder, wohin sich das Unternehmen bewegt und welche Herausforderungen es zu bewältigen hat.
Ein typisches Ergebnis dieser erhöhten Transparenz ist ein größeres Gefühl der Eigenverantwortung. Wenn Mitarbeiter die Unternehmensziele kennen und wissen, wie sich ihre Arbeit direkt auf den Gesamterfolg auswirkt, sind sie eher bereit, Verantwortung für ihre Arbeit zu übernehmen. Diese Eigenverantwortung führt zu höherer Motivation, Produktivität und allgemeiner Arbeitszufriedenheit.
Engere Zusammenarbeit führt zu Innovation und Wissensaustausch
Datenbasierte Entscheidungsfindung fördert eine bessere Zusammenarbeit, da sie mehrere Perspektiven auf ein und dasselbe Problem bietet. Da verschiedene Teams ihre einzigartigen Standpunkte anhand der Daten kombinieren, haben Sie die Möglichkeit, ein Problem aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
Eine engere Zusammenarbeit innerhalb und zwischen den Teams führt oft zu offeneren und ehrlicheren Diskussionen. Und diese Diskussionen sind ein großartiger Inkubator für Innovationen.
Darüber hinaus tragen der kontinuierliche Datenaustausch und die engere Zusammenarbeit im Team dazu bei, den Transfer von Wissen und Fähigkeiten zu fördern. Auf diese Weise können erfahrene Kollegen ihre Erfahrungen an neue Mitarbeiter weitergeben und werden gleichzeitig mit neuen Ideen und unkonventionellem Denken konfrontiert.
Präzisere Vorhersagen über zukünftige Geschäftsmöglichkeiten
Je mehr Marktdaten Sie sammeln und analysieren, desto einfacher wird es, neue Muster zu erkennen. Diese neuen Muster ermöglichen es Ihnen, Lücken oder potenzielle Marktchancen zu erkennen, wo andere vielleicht nur Herausforderungen sehen.
Aber die wahre Magie geschieht, wenn Sie generative KI und Datenanalyse kombinieren. Indem Sie das Modell riesige Mengen vergangener Marktdaten analysieren lassen, können Sie es trainieren, zukünftige Szenarien zu generieren, die denselben Prinzipien folgen.
Durch die Anpassung bestimmter Variablen in diesen Zukunftsszenarien – z. B. Veränderungen in der Kundenstimmung oder Unterbrechungen in globalen Lieferketten – können Sie Ihre zukünftigen Schritte genauer planen und das Beste aus Ihren Verbindungen, Projekten und Partnerschaften machen.
Höherer Umsatz und Profitabilität
Wenn Sie wissen, was Ihre Kunden mögen oder nicht mögen, was sie wollen und was sie brauchen, können Sie leichter entscheiden, mit welchen neuen Produkten oder Dienstleistungen Sie antworten wollen. Das ist einer der Gründe, warum datengesteuerte Unternehmen ihre Konkurrenz in puncto Rentabilität und Produktivität übertreffen.
Eine Studie von Forester Consulting unter 900 Führungskräften hat beispielsweise ergeben, dass datengesteuerte Unternehmen ihre Umsatzziele mit 162 % höherer Wahrscheinlichkeit übertreffen.
Es ist daher nicht überraschend, dass Einzelhändler, die mit allen Mitteln um jedes kleine Plus kämpfen müssen, den datengesteuerten Ansatz offensiv übernehmen. Nicht weniger als 62 % der befragten Einzelhändler gaben an, dass Datenanalysen ihnen einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen. Dieser Wandel geht einher mit dem weit verbreiteten Einsatz von KI im Einzelhandel, um Muster im Kundenverhalten zu erkennen, die für menschliche Analysten nicht sichtbar sind.
Erhöhte Agilität
Wenn Ihre Datenerfassung und -analyse erst einmal läuft, können Sie bei Bedarf auf Echtzeitdaten zurückgreifen. Dadurch können Sie und Ihre Teams Entscheidungen innerhalb von Sekunden oder Minuten statt Stunden treffen.
Dank der erhöhten Flexibilität können Sie schnell reagieren und neue Geschäftschancen nutzen oder Risiken mindern, sobald sie auftreten.
Wir haben diesen Vorteil bei der Zusammenarbeit mit einem unserer Kunden, einer für ihre Preiswürdigkeit bekannten Energiedienstleistungsmarke, am eigenen Leib erfahren. Um sicherzustellen, dass die Kunden immer das beste Angebot erhalten, haben wir ein automatisiertes Dashboard entwickelt, das die Preise auf dem Markt verfolgt, das Team warnt, wenn die Preise höher sind als die der Konkurrenz, und das auf der Grundlage verschiedener anderer Faktoren eine Preisänderung vorschlägt.
Dadurch wird die manuelle Arbeit auf ein Minimum reduziert (vor der Änderung mussten die Teams die Marktpreise manuell überprüfen), während die Entscheidungen auf der Grundlage der sich entwickelnden Marktsituation getroffen werden.
Im Folgenden werden wir einige Beispiele weltbekannter Marken untersuchen, die diesen Ansatz nutzen, um die Vorteile datenbasierter Entscheidungen zu verdeutlichen.
Beispiele für datenbasierte Entscheidungsfindung
Google – Leistungsbewertungen, Umfragen und Analysen
Im Jahr 2002 hat Google im Rahmen eines Experiments alle seine Projektmanager abgeschafft, um festzustellen, ob es notwendig ist, Manager zu haben. Es überrascht nicht, dass die Antwort ein klares Ja war.
Google wollte aber auch wissen, warum Manager wichtig sind. Also richtete das Unternehmen eine Abteilung für Personalanalyse ein, um dies herauszufinden und sicherzustellen, dass alle künftigen personalbezogenen Entscheidungen auf Daten beruhen.
Google hatte klare Ziele (Aufdeckung von Eigenschaften, die eine gute Führungskraft ausmachen) und wusste, nach welchen Informationen man suchen musste. Sie prüften Leistungsbewertungen und Mitarbeiterbefragungen und befragten Mitarbeiter im gesamten Unternehmen.
Auf der Grundlage all dieser Daten ermittelte Google die acht Faktoren, die einen hervorragenden Manager ausmachen. Um den datenbasierten Ansatz zu untermauern, führte das Unternehmen eine halbjährliche Feedback-Umfrage ein, um von seinen besten Mitarbeitern zu lernen.
Netflix – Erweiterte Daten und Analysen
Netflix war schon immer führend, wenn es um Unternehmen geht, die datenbasierte Entscheidungen treffen. Jede Entscheidung – einschließlich der Auswahl von Farbpaletten – basiert auf wissenschaftlichen Erkenntnissen und Fakten. Aus diesem Grund hat Netflix stark in den Aufbau von Teams aus Dateningenieuren, Analysten und Datenvisualisierern investiert.
Außerdem stützen sie sich bei der Auswahl neuer Sendungen auf fortschrittliche Inhaltsdaten und Analysetools, um die Leistung ähnlicher Programme in der Vergangenheit zu bewerten. Auf diese Weise minimieren sie die Risiken solcher Entscheidungen, bei denen viel auf dem Spiel steht.
Diese Beispiele verdeutlichen den Aufwand, der hinter dem datengesteuerten Ansatz steht, und seine Vorteile. Nun ist es an der Zeit, Ihnen zu zeigen, wie Sie datengestützte Entscheidungsfindung in Ihrer Arbeit und in Ihrem Unternehmen umsetzen können.
Wie man datenbasierte Entscheidungen trifft
Der beste Weg für Führungskräfte, datenbasierte Entscheidungen zu fördern, besteht darin, mit gutem Beispiel voranzugehen. Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, eine Entscheidung auf der Grundlage von Daten zu treffen, aber einige der üblichen Schritte sind:
- Festlegung des Ziels
- Auswahl der Datenquellen
- Bereinigen und Organisieren Ihrer Daten
- die Durchführung der Analyse
- datenbasierte Entscheidungen treffen
Legen Sie Ihre Ziele fest
Formulieren Sie Ihre Ziele und machen Sie sich klar, was Sie lösen, ermitteln, verhindern oder erreichen wollen.
Was auch immer Ihr Ziel ist, stellen Sie sicher, dass es klar definiert, messbar und gut dokumentiert ist. Denken Sie daran, dass Analysen nur dann effektiv sein können, wenn sich alle Beteiligten darüber im Klaren sind, was Sie erreichen wollen und was Sie mit den Daten tun werden.
Nehmen wir zum Beispiel an, Sie wollen Ihre Verkaufszahlen in diesem Jahr steigern.
Wählen Sie Ihre Datenquellen
Wählen Sie die Quellen aus, aus denen Sie Ihre Daten beziehen wollen. In unserem Beispiel wären das die Verkaufszahlen der vergangenen Jahre. Sie sollten jedoch auch Daten aus Marketingkampagnen, Social Media- oder Website-Analysen und Umfragen zum Kundenfeedback einbeziehen.
Bei so vielen Quellen ist es wichtig, dass Sie Zugang zu allen Daten haben, die für Ihre Ziele relevant sind. Datensilos können die Fähigkeit eines Unternehmens, das Gesamtbild zu überblicken, erheblich beeinträchtigen, was zu schlechten Entscheidungen und sogar zu Geldverlusten führen kann.
Schließlich sollten Sie überlegen, ob Sie die Daten für mehrere Projekte nutzen können. Wenn ja, müssen Sie die Informationen so strukturieren, dass sie für verschiedene Szenarien geeignet sind.
Bereinigen und Organisieren der Daten
Daten sind nur dann hilfreich, wenn sie genau und so organisiert sind, dass sie für alle sinnvoll sind. Bevor Sie also mit der Analyse beginnen, müssen Sie irrelevante, fehlerhafte oder unvollständige Daten beseitigen oder korrigieren.
Daraus ist ein bekanntes Sprichwort entstanden: Datenwissenschaftler verbringen 80 % ihrer Zeit mit dem Auffinden, Bereinigen und Organisieren von Daten und nur 20 % mit der eigentlichen Analyse.
In unserem Fall wäre eine Kundendatenplattform praktisch, da sie alle Kundendaten an einem Ort vereinigt und sie in einer Weise präsentiert, die für Sie leicht zu verstehen ist.
Sie können Ihr Datenteam auch damit beauftragen, visuelle Tabellen und Datenwörterbücher zu entwickeln, um Erkenntnisse zu organisieren und Variablen zu katalogisieren. Dieser Schritt ist für eine genaue und wertvolle Schlussfolgerung notwendig.
Analysieren Sie die Daten
Sobald die Daten gesammelt und bereinigt wurden, ist es an der Zeit, die Analyse durchzuführen. Für diesen Schritt ist es wichtig, dass Sie über die richtigen Fähigkeiten und Tools verfügen. Es ist großartig, wenn Ihr derzeitiges Team dies intern erledigen kann, aber viele Unternehmen benötigen für diesen Teil die Hilfe von Experten.
Sie verwenden statistische Modelle (z. B. Entscheidungsbäume, Clustering, Zeitreihen, logistische Regression), um die Daten zu analysieren und zu entscheiden, wie die Informationen am besten präsentiert werden können.
Alternativ können Sie sich auch an spezialisierte KI-Lösungen wenden, die die Analyse für Sie durchführen. Es ist jedoch immer ratsam, einen Menschen in den Prozess einzubeziehen, da die aktuellen Versionen dieser Modelle zu „Halluzinationen“ neigen und falsche Schlussfolgerungen liefern können.
Abstrakte Daten in umsetzbare Einsichten verwandeln
Im letzten Schritt ist es an Ihnen, die Informationen zu nutzen, um eine Entscheidung zu treffen. Dazu gehört, dass Sie die gewonnenen Erkenntnisse in umsetzbare Schritte umwandeln, die Ihnen helfen, das ursprünglich gesetzte Ziel zu erreichen.
In diesem Schritt sollten Sie in der Lage sein, die Daten und Ihre Erkenntnisse so zu präsentieren, dass jeder in Ihrem Unternehmen versteht, wie Sie zu Ihren Schlussfolgerungen gekommen sind.
Dieses Verständnis sorgt für mehr Vertrauen in Ihre Entscheidung und fördert die datenbasierte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen.
Unterstützen Sie Ihre Entscheidungen mit der richtigen Technologie
Die Wahl der richtigen Technologie ist entscheidend für die effektive Unterstützung datenbasierter Entscheidungsfindung innerhalb Ihres Unternehmens.
Welche Lösung Sie wählen, sollte von zwei Faktoren abhängen.
- Erstens müssen Sie sicherstellen, dass die Technologie zu Ihren Bedürfnissen und den angestrebten Zielen passt und nicht umgekehrt.
- Zweitens sollten Sie nach Lösungen Ausschau halten, die verschiedene Datenquellen zusammenführen, aber auch miteinander verbunden sind.
Es spielt keine Rolle, wie viele Daten Sie haben, wenn Sie sie nicht analysieren können.
Wenn Sie sich diese beiden Punkte klar gemacht haben, haben Sie eine ungefähre Vorstellung davon, welche Art von Lösung Sie benötigen. Wenn Sie in erster Linie an Kundendaten interessiert sind, wäre eine Kundendatenplattform eine gute Lösung. Wenn Sie hingegen Daten aus dem gesamten Unternehmen zusammenführen möchten, wäre ein Data Warehouse die bessere Wahl.
Wenn wir mit Kunden zusammenarbeiten, beginnen wir immer mit einer Diskussion über ihre Geschäftsziele und einer Bewertung des Status quo ihrer technischen Umgebung. Auf diese Weise berücksichtigen unsere Lösungen sowohl die technologische als auch die geschäftliche Perspektive und sichern Ihren zukünftigen Erfolg.
Häufig gestellte Fragen (FAQ) über DDDM
Was sind die größten Herausforderungen bei der datenbasierten Entscheidungsfindung, und wie kann ich sie überwinden?
Die beiden größten Herausforderungen bei der datenbasierten Entscheidungsfindung sind die Datenflut und die schlechte Datenqualität. Um die Datenflut zu bewältigen, müssen kritische Daten, die Ihre Entscheidungen direkt beeinflussen, priorisiert werden. Die Bewältigung von Datenqualität und -verzerrungen erfordert hingegen eine strenge Governance, Qualitätskontrolle und kontinuierliche Schulung in Sachen Datenkompetenz.
Auf welche spezifischen Metriken oder KPIs sollte ich mich bei der Umsetzung einer datenbasierten Entscheidungsfindung konzentrieren?
Die spezifischen Kennzahlen, auf die Sie sich konzentrieren, hängen hauptsächlich von Ihren Zielen, Ihrer Branche und dem Aspekt des Unternehmens ab, den Sie verbessern möchten. Zu den Standardkennzahlen, die Sie auswählen können, gehören Kundenzufriedenheit, Mitarbeiterengagement, betriebliche Effizienz und finanzielle Kennzahlen wie Umsatz, Rentabilität oder Kosteneinsparungen. Seien Sie darauf vorbereitet, diese Messgrößen regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, wenn sich Ihr Unternehmen und das Umfeld weiterentwickeln.
Welche ethischen und rechtlichen Erwägungen sollte ich bei der datenbasierten Entscheidungsfindung beachten?
Ethische Erwägungen sind bei der datenbasierten Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Einwilligung und Voreingenommenheit. Die besten Möglichkeiten, Ihre Marke vor Schaden zu bewahren und hohe Geldstrafen zu vermeiden, bestehen darin, Daten im Einklang mit den einschlägigen Gesetzen zu erheben und zu verwenden, erforderlichenfalls eine Einwilligung einzuholen und die persönlichen Daten Ihrer Kunden zu schützen.
