Datenanalyse als Automatisierungsgrundlage

Rohstoff für den Fortschritt

Egal ob automatisiert ausgespielte Online-Kampagnen oder Wareneinkauf auf Basis von Prognosen zum Kundenverhalten – ohne einen gut strukturierten Datenbestand laufen Vorgänge auf Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) ganz schnell ins Leere. Auf dem Weg zur intelligenten Automatisierung führt dementsprechend kein Weg an einer widerspruchsfreien Datenbasis vorbei.

Notizen auf einem Datenreporting.

Eine saubere Datenbasis ist kein abgeschlossenes Projekt sondern ein fortwährender Prozess.

In den meisten Unternehmen existieren mehrere getrennte Datenpools, oft für jede mit Daten befasste Abteilung ein eigener. Bezeichnungen werden gerne individuell vergeben und können häufig nicht mit denen anderer Abteilungen zusammengeführt werden, ohne Chaos zu verursachen. Klar strukturierte Daten sind jedoch das Herz jeder Automatisierung. Sonst zieht die KI aus den Daten nicht die richtigen Schlüsse. Ein typisches Beispiel hierfür ist ein klassisches Missverständnis zwischen Online-Marketing und Controlling. Während das Controlling den Umsatz nach Retouren berechnet, geht das Online-Marketing von einem Umsatz vor Abzug der Retouren aus. Wenn nun in der Datenbasis unter „Umsatz“ beide Abteilungen ohne Abstimmung ihre Ergebnisse eintragen, ist das für das Ergebnis fatal.

Groß denken, klein anfangen

Die wichtigsten Fragen auf dem Weg zu einer widerspruchsfreien Datenbasis – auch als Single Point of Truth (SPoT) bezeichnet – lauten also folgenermaßen: Wie ist eine KPI oder Metrik genau definiert? Welche KPIs werden benötigt? Diese Fragen müssen vorher einheitlich für das gesamte Unternehmen geklärt werden. Das erscheint, wenn man Unternehmen mittlerer Größe betrachtet, umfangreich, langfristig und kostspielig. Tatsächlich zeigt die Praxis, dass es sinnvoll ist, im Kleinen anzufangen. So werden Ergebnisse schneller nutzbar, Mitarbeiter können das Ziel besser nachvollziehen und die Entwicklung der Datenbasis ist der aktuellen Situation technisch angemessen. Wer zu umfangreich plant, kann weniger flexibel auf technische oder inhaltliche Veränderungen reagieren, und wer alle Datenstraßen zugleich „aufreißt“, legt den Datenverkehr komplett lahm. Hier können Beratungshäuser wie iCompetence helfen, das richtige Maß zu finden. Die Methode der kleinen Schritte ist gerade für mittelständische Unternehmen interessant. Und mit einem Schritt für Schritt aufgebauten SPoT ist zudem jede weitere datenbasierte Technologie anschließbar, sodass das Unternehmen auch auf zukünftige Entwicklungen gut vorbereitet ist. Es empfiehlt sich, im Unternehmen eine Abteilung als „Pilot“ zu bestimmen, der die Datenbasis unternehmenskonform einführt. Eine gute Datenquelle für Automatisierungen ist die Webanalyse, denn sie liefert Kundendaten in Echtzeit und kann so schnell auf Trends reagieren. Die Webanalyse hat allerdings mehrere Nachteile, z.B. die Verzerrung in den Messdaten, die durch Adblocker, Cookie-Löschung oder durch von verschiedenen Personen genutzten Geräten verursacht wird. Daher ist es sinnvoll, eine Abteilung einzubinden, die mit von der Geschäftsführung strategisch benötigten und genauen Zahlen arbeitet: dem Controlling. Es hat die Genauigkeit und die Orientierung am langfristigen strategischen Bedarf im Blick, während die Webanalyse durch die Auswertung des Nutzerverhaltens auch nicht umgesetzte Einkäufe oder Auslöser kennt. Im Zusammenspiel bieten beide eine gute Grundlage, um die Daten in den weiteren Abteilungen auf Kurs zu bringen.

Unterstützung von oben holen

Die Idee, das Unternehmen KI-fähig zu machen, geht oft vom Online-Marketing aus, seltener von der Geschäftsführung. Doch braucht es deren Unterstützung. Nicht nur, weil sie mit den Zahlen aus der Datenbasis arbeitet und daher ihren Bedarf von Anfang an genau definieren muss, sondern auch, um andere Abteilungen zum Mitwirken zu bewegen.

Eine Datenbasis ist kein abgeschlossenes Projekt und wo Menschen arbeiten, schleichen sich Fehler ein. Damit das nicht zu Chaos in der Automatisierung führt, braucht es eine konstante Sicherung der Qualität. Zudem können Unternehmensziele oder Technik sich ändern und so neue Begriffe hinzukommen. Doch der Aufwand lohnt sich: Wer seine Werbung auf die Kundeninteressen hin abstimmt, steigert seinen ROI. Automatisierung spart Lagerplatz und kann mit kürzeren Lieferzeiten oder individualisierten Produkten die Kundenbindung stärken. Schon im Kleinen werden Daten und damit Prognosen zuverlässiger. Das aber ist auch ohne Automatisierung ein für die strategische Arbeit der Geschäftsführung unverzichtbarer Vorteil.

Bildquelle: Thinkstock/iStock

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