Es ist allgemein bekannt, dass eines der wichtigsten Merkmale erfolgreicher Unternehmen ihre Fähigkeit ist, Daten für strategische und taktische Entscheidungen zu nutzen. Dennoch bezeichnen sich in einer kürzlich durchgeführten Umfrage nur 31 % der Unternehmen als datengesteuert und 52 % geben zu, dass sie bei der Analyse nicht konkurrenzfähig sind.
Die Folgen sind ebenfalls bekannt: geringere Gewinne, weniger Affinität zu den Verbraucherinnen und Verbrauchern, eine schwache Wettbewerbsposition und ein ständiger Aufholprozess, anstatt voranzukommen.
Warum also die ernüchternden Ergebnisse? Zu den Hauptgründen, warum Unternehmen in diesem Bereich versagen, gehören die Geschwindigkeit der Datenanalyse, die Notwendigkeit der Datenintegration, Qualifikationsdefizite, mehrere zu verwaltende Datenformate, fehlende Automatisierung, das Vorhandensein von Datensilos und die fehlende Infrastruktur im Unternehmen.
Der Einsatz von Analysen ist in der Regel mit einem Kompromiss verbunden
Weil es so kompliziert ist, musste man sich bei der Implementierung von Analysen in der Regel entscheiden, ob man eine maßgeschneiderte Analyselösung für die Bedürfnisse eines Unternehmens entwickelt oder eine Plattform kauft, die nur begrenzte Möglichkeiten bietet - entweder für einen bestimmten Anwendungsfall oder für die Aufnahme einer einzigen Datenquelle.
Externe Datenquellen werden in der Regel gar nicht berücksichtigt. Aber die heutigen Entwicklungen im Bereich der fortgeschrittenen Analytik haben die Gleichung verändert. Innovationen in den Bereichen KI und NLP in Verbindung mit Smart Computing und Cloud-Technologien bedeuten, dass Unternehmen wie Skai den Markt auf eine Weise bedienen können, die früher unvorstellbar war. Die Macht der fortgeschrittenen Analytik ist in Reichweite von Unternehmen, die datengesteuert arbeiten wollen, aber auf dem Weg dorthin auf erhebliche Hürden gestoßen sind.
Der Aufbau eines Systems erfordert eine ganze Reihe von IT-Entwicklern, einschließlich der Fähigkeit, benutzerfreundliche Schnittstellen und Dashboards zu erstellen, ganz zu schweigen von den exponentiellen Kosten, die der Aufbau und die Wartung eines solchen Systems im Laufe der Zeit verursachen. Ein weiterer Faktor ist die Zeit und die Dringlichkeit für das Unternehmen, Zugang zu harmonisierten Daten zu haben, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.
In einer Situation wie der heutigen, in der ein überzeugendes Ereignis seismische Veränderungen für ein Unternehmen bedeuten kann, ist es einfach nicht machbar, mit der Einrichtung eines Analysesystems zu warten. Wer die Verbindung zwischen Unternehmensleistung und Marktdynamik im Blick hat oder einen einheitlichen Datensatz über die Stimme des Kunden mit der Produktentwicklung und -optimierung verbindet, muss nicht mehr raten, wie er am besten aus der Krise herauskommt und sich für das Wachstum positioniert.
Andere Überlegungen betreffen Synergien zwischen verschiedenen Abteilungen und die Fähigkeit, verschiedene interne und externe Datensätze miteinander zu verbinden und diese Verbindungen aufrechtzuerhalten, sowie die Fähigkeit, verschiedene Anwendungsfälle im Laufe der Zeit zu unterstützen. So wie sich die Geschäftsanforderungen ändern, ändern sich auch die Fragen, die ein Analysesystem beantworten muss.
Die Arbeitskraft, um all das zu bewältigen, ist nicht trivial, und die beteiligten Entwickler/innen und Datenwissenschaftler/innen müssten über ein breites Spektrum an Fachwissen verfügen, das wahrscheinlich wenig mit den Kernkompetenzen der Unternehmen zu tun hat.
Vorteile einer konfigurierbaren Datenplattform
Die oben zitierten Statistiken spiegeln die Enttäuschung darüber wider, dass die Analytik nicht funktioniert.
Wenn du eine Plattform von der Stange kaufst, handelt es sich oft eher um ein Suchwerkzeug als um eine Analyseplattform. Unternehmen wissen vielleicht nicht genau, welche Fragen sie mit der Analyse beantworten wollen, und geben sich daher mit dem zufrieden, was eine Einzellösung bieten kann (z. B. nur Social Listening). Eine konfigurierbare Datenplattform hingegen bietet Flexibilität in Bezug auf Datenquellen, Taxonomien, Front-End-Tools, Kategorieabdeckung, Integrationen und vieles mehr, gekoppelt mit professionellen Dienstleistungen und Schulungen, die eine erfolgreiche Einführung gewährleisten. Sie wird in der Lage sein, eine Vielzahl von Datenquellen zu unterstützen und eingebaute Taxonomien und Werkzeuge für maximale Benutzerfreundlichkeit bereitzustellen und die Erreichung der Datenziele zu ermöglichen.
Bauen oder Kaufen: Überlegungen
Die folgenden Bereiche solltest du untersuchen, wenn du darüber nachdenkst, deine Analyselösung zu bauen oder zu kaufen.
- Wie du mit Analytik neue Strategien für dein Unternehmen entwickelst
- Wie man tiefgreifende analytische Fähigkeiten entwickelt, um sich nachhaltig vom Wettbewerb abzuheben
- Die Rolle externer Daten bei der Aufdeckung von Trends und vorausschauenden Erkenntnissen
- Wann sollte man den Kauf einer Analyseplattform in Betracht ziehen, anstatt sie von Grund auf neu aufzubauen?
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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Kenshoo hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.
