Starten Sie mit smarten Zielen und der richtigen Analytik

Ein Grundverständnis zu Werkzeugen und Methoden von Data Science und Analytics sowie eine solide Methodologie sind die Basis bei der Entwicklung Ihrer Datenstrategie. Starten Sie Ihren Weg mit diesem ersten Artikel unserer sechsteiligen Beitragsserie.

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Zusammenfassung und Kontext

Martin Szugat hat mit seiner Strategieberatung Datentreiber eine Methodik für das Datenstrategie-Design entwickelt. Das dabei verwendete Designkit steht als Open Source auf Creatlr zur Verfügung. Das auf der Canvas-Methodologie basierende Designkit unterstützt die erfolgreiche Ausarbeitung einer Datenstrategie in Ihrem Unternehmen. Während Sie hier lesen können, warum Sie überhaupt eine Datenstrategie brauchen, gibt Ihnen dieser Artikel bereits eine kurze Einführung in die Verwendung des Datenstrategie-Designkits.

In der mit diesem Artikel startenden sechsteiligen Beitragsserie, welche auf den in den Datengipfel-Seminaren vermittelten Inhalten basiert, erfahren Sie, welcher Pfad Sie zu einer erfolgreichen Datenstrategie mit Mehrwert führt und welche Fragen Sie auf dem Weg erwarten.

Lassen Sie hochbezahlte Nilpferde entscheiden?

Sie investieren bereits viel Zeit in Technologie und Datenanalysen? Trotzdem führen Daten ein Schattendasein in Ihrem Unternehmen, wenn es um Entscheidungen geht? Dann fehlt Ihnen wahrscheinlich das Fundament eines datengetriebenen Unternehmens bzw. einer Datenstrategie: die richtige Unternehmenskultur.

Damit Daten wirklich Mehrwert liefern, müssen die Analysen und die daraus gewonnen Erkenntnisse in einen Regelkreis eingebettet sein. Dieser startet bereits mit dem Setzen von (SMARTen) Zielen.

Ohne messbare Ziele können auch die zur Zielerreichung gesetzten Aktionen nicht vermessen, sprich bewertet werden. Somit führt jede Analyse mit Daten ins Leere. Darüber hinaus ist das Testen von Verbesserungen, auf Basis von hypothesenbasierten und somit messbaren Experimenten, ebenfalls nicht möglich. Was folgt, ist das sogenannte HiPPO-Prinzip: es wird nicht auf Basis von Daten entschieden, sondern die „Highest Paid Person’s Opinion“ gewinnt.

Sie brauchen also SMARTe Ziele:

  • Spezifisch: Ziele müssen eindeutig definiert sein.
  • Messbar: Ziele müssen messbar sein.
  • Attraktiv: Ziele müssen für die angesprochenen Personen ansprechend bzw. erstrebenswert sein.
  • Realistisch: Ziele müssen realistisch sein.
  • Terminiert: Ziele müssen mit einem Datum festgelegt sein.

Das Formulieren solcher Ziele bedarf einiges an Übung und wird mit den Teilnehmern im Rahmen der Datengipfel-Seminare anhand von Übungsbeispielen gemeinsam erarbeitet. Dabei kommen auch neuere Methoden wie beispielsweise der OKR-Ansatz, welcher von John Doerr bzw. Google geprägt wurde, zur Sprache.

Martin Szugat erläutert zudem immer wieder in anschaulichen Praxisbeispielen, warum Experimente im betriebswirtschaftlichen Kontext für Unternehmen zwar oft Neuland sind, aber eben auch ein zentrales Element einer datengetriebenen Unternehmenskultur.

Entscheiden Sie oder lassen Sie entscheiden?

Je nach verwendeter Analytik bringt Sie die Methode näher an eine Entscheidung bzw. kann sogar selbst entscheiden und die entsprechende Aktion setzen.

Die analytischen Methoden lassen sich nach den Fragen, welche beantwortet werden können bzw. der Autonomie bei der Entscheidung, wie folgt unterscheiden:

  • Deskriptiv: Was ist passiert?
  • Diagnostisch: Warum ist es passiert?
  • Prädiktiv: Was wird passieren?
  • Präskriptiv: Was soll passieren?
  • Autonom: Lass es passieren.

Wesentliche Charakteristika der aufgezählten Methoden sind, dass sie aufeinander aufbauen und ihr Mehrwert von oben nach unten steigt. Dies gilt jedoch auch für ihre fachliche und technische Komplexität sowie die mit ihnen verbundenen Risiken.

Für Sie ist es zentral herauszuarbeiten, wo Sie in Bezug auf Analytik stehen und wo Sie hinwollen. Martin Szugat erwähnt im Rahmen der Datengipfel-Seminare immer wieder, wie wichtig es für Unternehmen hier ist, einen Schritt nach dem anderen zu gehen. Angepasst an derzeitige Fähigkeiten und Möglichkeiten.

Diese Standortbestimmung und Ambition lassen sich mit dem Analytik-Reifegrad Canvas sehr schön herausarbeiten. Darauf aufbauend kann der nächst-beste Schritt definiert werden. Das Analytik-Reifegrad Canvas wird im 3. Artikel dieser Beitragsserie behandelt.

Messen Sie was wirklich zählt und setzen Sie es in Kontext.

Ziele werden durch KPIs (Key Performance Indicators) gemessen. Also eine spezielle Kategorie von Metriken, die den Zielerreichungsgrad angeben. Wie bei Daten gibt es in vielen Unternehmen häufig eine Flut an KPIs.

Not everything that counts can be counted, and not everything that can be counted counts.” – William Bruce Cameron

Die Balanced Scorecard ist wahrscheinlich eines der bekanntesten Instrumente, welche das Augenmerk auf die Ausgewogenheit von Kennzahlen gelegt hat. Es gibt bei der Auswahl von Kennzahlen aber kein Patentrezept. Sie müssen die richtigen für Ihr Unternehmen finden, welche die für Ihr Geschäftsmodell wichtigen Faktoren messen.

Gibt es in Ihrem Unternehmen oder in der Gruppe, in der Sie Ihre Datenstrategie erarbeiten Unklarheiten bzgl. des Geschäftsmodells? Kein Problem! Gehen Sie einen Schritt zurück und machen Sie das Geschäftsmodell mit Hilfe des Strategyzer Business Model Canvas greifbar.

Auch in den sehr interaktiv gehaltenen Datengipfel-Seminaren geht Martin Szugat auf die Dynamik innerhalb der Gruppe bzw. der erarbeiteten Beispiele ein. Dementsprechend greift er jeweils immer auf das passende Canvas aus der Toolbox zurück und erklärt den Teilnehmern, wann welches einzusetzen ist.

Zurück zur Selektion von KPIs: dabei müssen Sie sowohl darauf achten, dass wirklich das Relevante gemessen wird, als auch darauf, dass die Messung an sich korrekt ist. Ersteres zielt auf die richtige Ableitung der KPIs von den Zielen ab. Zweiteres unter anderem auf das Finden der richtigen Messpunkte sowie auf technische Überlegungen. Bei beidem hilft Ihnen das Kundenkontaktpunkte Canvas, welches im nächsten Artikel dieser Beitragsserie behandelt wird.

Weiters müssen Sie darauf achten, dass sowohl KPIs als auch die Metriken, auf denen Sie aufbauen, in einem Gesamtkontext stehen. So stellen Sie sicher, dass die unterschiedlichen Ebenen in Ihrem Unternehmen verbunden sind.

Diese Zusammenführung gelingt am besten mit Hilfe eines sogenannten Kennzahlentreiberbaums. Ein Konzept, welches seine Ursprünge im sogenannten Du-Pont-Schema hat. Mit Hilfe eines Kennzahlentreiberbaums führen sie nachgelagerte KPIs (bspw. Umsatz, welcher über Homepage generiert wird) mit den verbundenen, vorgelagerten und direkt steuerbaren Metriken (bspw. Ladezeit der Webseite oder Klickraten) zusammen.

Beispiele für Kennzahlentreiberbäume und welche Dinge beim Erstellen zu beachten sind, sind unter anderem Themen des ersten Datengipfel-Seminars.

Fazit und Ausblick

Dieser erste Artikel der sechsteiligen Beitragsserie zeigt Ihnen, in welchem Kontext eine erfolgreiche Datenstrategie eingebettet ist und welche zentralen Fragen auf dem Weg dorthin zu beantworten sind. Ausgehend von der notwendigen Unternehmenskultur, über das Setzen (SMARTer) Ziele sowie deren Messung bzw. das Treffen von Entscheidungen und Setzen von Handlungen mit der richtigen Analytik.

Der zweite Artikel geht näher auf das Kundenkontaktpunkte Canvas ein, welches Ihnen hilft die richtigen Messpunkte zu finden.

Darauf aufbauend zeigt Ihnen der dritte Artikel, wie Sie mit dem Analytik-Reifegrad Canvas eine Standortbestimmung durchführen und den nächst-besten Schritt auf dem Weg zu Ihrer Datenstrategie definieren.

Das Datenstrategie Canvas, behandelt im vierten Artikel, hilft Ihnen beim Konzipieren und Konkretisieren der Elemente Ihrer Datenstrategie.

Das Datenlandschaft Canvas ist Thema des fünften Artikels. Dieses hilft Ihnen dabei die technischen Voraussetzungen für Ihre Datenstrategie zu klären.

Der sechste und letzte Artikel der Beitragsserie befasst sich noch einmal mit einem Gesamtüberblick über das Datenstrategie-Design.

Anmerkung: Verfasser dieses Beitrags ist unser Gastautor Martin Raffeiner, Geschäftsführer von datenbotschafter consulting.


 

Diese Beitragsreihe gibt Ihnen einen Einblick in die Inhalte der Datengipfel-Seminare. Werfen Sie einen Blick in unser Wertversprechen bzw. die detaillierten Inhalte des Einsteiger-Seminars Data Strategy bzw. des Aufsteiger-Seminars Data Thinking, falls Sie Interesse haben an einem der nächsten Termine teilzunehmen. Oder kontaktieren Sie uns, falls Sie bezüglich unserer Datenstrategie-Fortbildung noch weitere Fragen haben.

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