3 Möglichkeiten, wie die Nutzung von Daten und der Einsatz von Analysen Ihrem Unternehmen einen Vorsprung verschaffen können

Daten sind heutzutage das Rückgrat des Geschäfts. Mitarbeiter diskutieren hinter den Kulissen von Unternehmen auf der ganzen Welt darüber, wie man sie am besten sammeln, analysieren und nutzen kann. Im digitalen Zeitalter kann die Nutzung der richtigen Daten einen unbekannten Betrieb zu einem bekannten Namen machen. Zumindest kann die Nutzung zugänglicher Informationen ein Unternehmen effizienter machen und besser auf Kundenbedürfnisse eingehen.

Aber die Daten sind auch komplex, sodass ihre Bedeutung leicht verwechselt werden kann. Um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, muss man wissen, wie man die Erkenntnisse nutzt und gleichzeitig den Unsinn herausfiltert. Bei der Datenanalyse können Vorurteile, Fehlinterpretationen und unzureichende Methoden ein Unternehmen auf den falschen Weg führen. Bei richtiger Durchführung kann die Datenanalyse jedoch dazu führen, dass sich ein Unternehmen von seinen Mitbewerbern abhebt. Hier sind drei Möglichkeiten, dies zu tun.

1. Die Strategien gestalten

Unternehmen verlassen sich auf gut durchdachte Strategien, um an der Spitze zu bleiben. Auch wenn Geschäftsstrategien keine Erfolgsgarantie sind, sind sie doch ein Leitfaden für das, was Unternehmensführer erreichen wollen. Im Idealfall entwerfen Mitglieder der C-Suite diese Pläne nicht allein auf der Grundlage ihrer Intuition. Sie verwenden auch Daten, um zu bestimmen, in welche Richtung es gehen soll.

Relationale Datenmodelle sind Beispiele für Quellen, die Führungskräfte zur Formulierung ihrer Spielpläne nutzen können. Diese Muster offenbaren nicht so offensichtliche Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen. Während Korrelation nicht immer Kausalität bedeutet, kann die Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen zu fundierteren Strategien führen.

Stellen wir uns vor, dass die Kundenbefragungsdaten eines Unternehmens einen umgekehrten Zusammenhang zwischen Loyalität und Zufriedenheit zeigen. Mit anderen Worten: Je länger Kunden bleiben, desto geringer ist ihre Gesamtzufriedenheit. Intuitiv erscheint dies nicht logisch. Die Daten deuten jedoch auf die Notwendigkeit einer anderen Kundenbindungsstrategie hin. Um zu bestimmen, wie die mögliche Lösung aussehen sollte, sollten Führungskräfte mehr Variablen integrieren.

DevX, ein führender Anbieter von Tools und Dienstleistungen für die Technologiebranche, betont die Skalierbarkeit relationaler Datenmodelle. Diese Modelle sind relativ einfach zu verstehen und an die Bedürfnisse eines Unternehmens anzupassen. Die Anzahl der Variablen kann zunehmen oder abnehmen, wenn Führungskräfte versuchen, Probleme unterschiedlicher Komplexität zu lösen. Beispielsweise muss das Unternehmen, das sein Kundenzufriedenheitsproblem lösen möchte, möglicherweise Datenpunkte zur Agenten-Empathie und Sprachanpassung zu den herkömmlichen Maßstäben der Reaktionszeit und der Lösung beim ersten Kontakt hinzufügen.

2. Prognostizieren Sie das Verbraucherverhalten

Predictive Analytics kommt einer Kristallkugel so nahe, wie es Unternehmen nur sein können. Mit diesen Tools können Mitarbeiter Trends im Verbraucherverhalten erkennen. Predictive Analytics bringt Unternehmen näher an den Kunden heran, indem sie aufdeckt, wie ein Kunde wahrscheinlich auf Marktentwicklungen und Unternehmenstaktiken reagieren wird. Die Tools prognostizieren die Zukunft, indem sie vergangene Daten untersuchen, um Trends und Präferenzen zu identifizieren.

Historische Daten zeigen beispielsweise, dass Menschen ihre Ausgaben reduzieren, wenn die Preise steigen. Aber nicht alle Marktsegmente tragen die Hauptlast einer sich verlangsamenden Wirtschaft gleichermaßen. Im Jahr 2023 sorgen Inflation und steigende Zinsen für Verbraucher