Einige Geschäftsentscheidungen sind einfach. Aber die Fähigkeit, auch unter Druck und in großem Maßstab konsequent die richtigen Entscheidungen zu treffen, unterscheidet großartige Unternehmen von guten. Hier kommt die Datenverarbeitung ins Spiel. Wenn Daten gut eingesetzt werden, geben sie Ihnen die Klarheit, schnell zu handeln, die Einsicht, klug zu handeln, und die Beweise, um Ihr Team zu überzeugen. Im Folgenden finden Sie einen praktischen Leitfaden zur datengestützten Entscheidungsfindung, warum sie wichtig sind und wie Sie die Arten von Systemen und Gewohnheiten entwickeln, die sie unterstützen.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was sind datengestützte Entscheidungen und warum sind sie für Unternehmen wichtig?
  
• Wie helfen Daten, das Rätselraten zu reduzieren und die Ergebnisse zu verbessern?
  
• Was sind die Vorteile des Einsatzes von Echtzeitanalysen zur Entscheidungsfindung?
  
• Wie kann mein Unternehmen datengestützte Entscheidungsfindung nutzen?
  

Was sind datengestützte Entscheidungen und warum sind sie für Unternehmen wichtig?

Datengestützte Entscheidungsfindung bedeutet, reale Informationen zu nutzen, um Ihre Unternehmensstrategie zu gestalten. Das könnte bedeuten, Kunden- und Kundinnenverhalten zu analysieren, bevor Sie ein neues Produkt auf den Markt bringen oder sich Umsatzmuster anzusehen, bevor Sie die Ziele für das nächste Quartal festlegen. Daten ermöglichen es Ihnen, Ihre Erfahrungen mit Beweisen zu untermauern und bieten eine Möglichkeit, das zu überprüfen, was Sie zu wissen glauben. Wenn Entscheidungen auf Fakten basieren, können Sie das Übersehen wichtiger Faktoren vermeiden. Diese Klarheit führt zu selbstbewussteren Entscheidungen und konsistenteren Ergebnissen.

Diese Art der Entscheidungsfindung schafft einen echten Vorteil, und Unternehmen beziehen Daten zunehmend in ihre Prozesse ein. Es wird erwartet, dass bis 2026 65 % der B2B-Vertriebsorganisationen auf datengestützte Entscheidungsfindung umsteigen werden.

Wie helfen Daten, das Rätselraten zu reduzieren und die Ergebnisse zu verbessern?

Sich auf Daten zu verlassen, mildert einen Großteil der Unsicherheit, die mit der Führung eines Unternehmens einhergeht. Anstatt zu raten, was funktionieren könnte, können Sie tatsächliche Beweise – Kunden- und Kundinnenverhalten, Umsatztrends und Produktnutzungsdaten – verwenden, um zu sehen, was funktioniert, was nicht und warum. So können Daten Ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen:

• Annahmen prüfen: Jedes Unternehmen beruht auf einer Mischung aus Erfahrung, Intuition und Gewohnheit. Aber Annahmen, die nicht getestet werden, können teuer werden. Daten ermöglichen es Ihnen, diese Annahmen zu testen, bevor sie die Strategie beeinflussen.

• Team-Support stärken: Es ist einfacher, die Zustimmung des Teams zu gewinnen, wenn es klare Beweise für eine Entscheidung gibt. Entscheidungen basieren auf den tatsächlichen Zahlen und nicht auf dem Bauchgefühl.

• Neue Erkenntnisse aufdecken: Muster in den Daten können oft etwas Neues aufzeigen, z. B. ein übersehenes Kunden- bzw. Kundinnensegment, ein Problem beim Onboarding oder einen Kanal, der unerwartet die Konversionsraten erhöht.

• Vorausschauend bleiben: Prädiktive Modelle helfen Teams, Prognosen zu erstellen, anstatt nur zu reagieren. Das kann bedeuten, Betrugsmuster zu erkennen, saisonale Nachfragen vorherzusehen oder frühzeitig Anzeichen von Kunden- und Kundinnenabwanderung zu erkennen.

• Effektivität überwachen: Wenn Sie wissen, was in Echtzeit geschieht, fällt es leichter, schnell Kursänderungen vorzunehmen und Ressourcenverschwendung zu vermeiden. Wenn Daten Teil des Entscheidungsprozesses werden, neigen Organisationen dazu, agiler zu werden.

• __Jede Entscheidung beeinflusst die nächste: Je mehr Sie Ergebnisse verfolgen, desto mehr lernt Ihr Unternehmen aus seiner eigenen Geschichte. Dadurch wird jede Entscheidung zu einer Lerngelegenheit.

Sie können immer noch in die Irre geführt werden, wenn Ihre Daten unvollständig, voreingenommen oder missverstanden sind. Aber wenn es gut gemacht wird, erhöht ein datengestützter Ansatz die Qualität jeder Entscheidung. Es bietet mehr Klarheit, mehr Vertrauen und bessere Chancen, ein positives Ergebnis zu erzielen.

Was sind die Vorteile des Einsatzes von Echtzeitanalysen zur Entscheidungsfindung?

Echtzeitanalysen sind ein struktureller Vorteil. Es gibt Teams die Möglichkeit, sofort zu sehen, was passiert, und sich im Moment anzupassen. Dieses Timing verändert die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, wie schnell Unternehmen reagieren und wie gut sie Risiken managen. So sehen die Vorteile in der Praxis aus.

Sie können schnellere und präzisere Entscheidungen treffen

Live-Daten beseitigen die Verzögerung zwischen Ereignis und Erkenntnis. Sie müssen nicht auf einen Wochenbericht oder das Ende des Tages warten, um zu erfahren, was vor sich geht. Sehen Sie sich diese Beispiele an:

• Wenn die Verkaufszahlen während einer kurzfristigen Aktion einen Höhepunkt erreichen, können Sie verdoppeln, solange die Aktion noch läuft.

• Wenn sich ein Produkt schneller als prognostiziert verkauft, können Sie den Lagerbestand verschieben.

• Wenn eine Werbekampagne besser abschneidet als die anderen, können Sie die Ausgaben neu verteilen, während das Engagement seinen Höhepunkt erreicht.

• Wenn ein neuer Bezahlvorgang die Konversionsraten verringert, können Sie das in Echtzeit sehen.

Dieses Maß an Transparenz macht Ihre Entscheidungsfindung agiler und fundierter.

Probleme werden gemeldet, bevor sie eskalieren

Betrachten Sie Echtzeitanalysen als Ihren Live-Diagnose-Feed. Wenn Sie z. B. Folgendes feststellen:

• Ein plötzlicher Rückgang der Transaktionen. Dann können Sie reagieren, bevor es einen ganzen Tag Umsatz kostet.

• Ein regionaler Ausfall. Dann sehen Sie ihn in Ihrem Dashboard und können sofort handeln.

Wenn Teams Zugang zu Echtzeitsignalen haben, können sie Probleme erkennen, bevor sie außer Kontrolle geraten.

Das Kunden- und Kundinnenerlebnis wird reaktionsschneller

Die Reaktionsfähigkeit in Echtzeit kommt auch dem Kunden- und Kundinnenerlebnis zugute. Wenn Feedback zu einem Produktproblem eingeht, können die Support-Teams sofort handeln. Wenn ein/e Kunde/Kundin Ihre Website besucht, können Echtzeitdaten seine/ihre Erfahrung mit personalisierten Angeboten und effektiven Hinweisen zum Bezahlvorgang beeinflussen. Dadurch entsteht eine Schleife, in der das Unternehmen zuhört und reagiert, während der/die Kunde/Kundin aktiv eingebunden ist.

Risikomanagement wird proaktiver

Märkte verändern sich, es kommt zu Betrug und Systeme brechen zusammen, aber Echtzeitanalysen bieten Ihnen die Möglichkeit, diese Risiken proaktiv zu überwachen. Hier sind einige Beispiele:

• Wenn ein Betrugsmuster erkannt wird, können verdächtige Aktivitäten sofort gemeldet und gestoppt werden.

• Wenn eine Systemintegration während einer Transaktion fehlschlägt, wissen Sie davon, bevor es sich auf den Rest Ihres Stacks auswirkt.

Diese Geschwindigkeit verwandelt Daten von einem Tool zur Berichterstellung in ein schützendes Tool.

Echtzeitanalysen geben jedem Team, von der Finanzabteilung über das Produktmanagement bis hin zu den Betriebsabläufen, die Möglichkeit zu sehen, was funktioniert und was nicht, während noch Zeit zum Handeln bleibt.

Wie kann mein Unternehmen datengestützte Entscheidungsfindung nutzen?

Die Implementierung datengestützter Prozesse erfordert eine Mischung aus Infrastruktur, Zugänglichkeit und Kultur. Ziel ist es, bessere, schnellere und sicherere Entscheidungen zu treffen. Hier erfahren Sie, wie Sie mit Ihrem Unternehmen dorthin gelangen.

Beginnen Sie mit sauberen, verbundenen Daten

Silos aufbrechen. Vertriebs-, Produkt-, Support- und Finanzteams sollten keine eigenen isolierten Datensätze haben. Zentralisieren Sie Ihre Informationen, damit Teams von einer einzigen Quelle der Wahrheit aus arbeiten. Konzentrieren Sie sich dann auf Genauigkeit und Vollständigkeit. Veraltete Datensätze und fehlende Felder machen selbst die besten Analysen irreführend.

Tools wie Stripe Data Pipeline können detaillierte Zahlungs- sowie Kunden- und Kundinnendaten automatisch direkt in Ihr Data Warehouse übermitteln, sodass Sie diese zusammen mit allen anderen von Ihrem Unternehmen erfassten Daten analysieren können.

Klären Sie, worauf es ankommt

Mehr Daten bringen Ihnen nichts, wenn Sie keine klaren Ziele haben. Definieren Sie die Hauptfragen, die Sie beantworten möchten. Wie sieht Erfolg aus? Welche Ergebnisse möchten Sie verfeinern?

Identifizieren Sie anschließend die wichtigsten Leistungskennzahlen (KPIs), die Fortschritte anzeigen. Ob es sich um den Lifetime Value (LTV) des Kunden oder der Kundin, die Konversionsrate oder die Betriebseffizienz handelt, Ihr Team muss verstehen, was gemessen werden soll und warum. Dies fokussiert Ihre Analyse und verhindert, dass die Teams sich in Kennzahlen verlieren, die das Unternehmen nicht voranbringen.

Analysetools zugänglich machen

Wenn nur eine Handvoll Spezialisten Berichte Pull-Methoden oder Trends interpretieren können, kommt es zu Datenengpässen. Die besten Entscheidungen werden getroffen, wenn jeder die wichtigen Informationen sehen und nutzen kann. Verwenden Sie Dashboards, die Daten in einfache Sprache übersetzen, und statten Sie Teams mit Tools aus, mit denen sie die Zahlen selbst untersuchen können.

Das Stripe-Dashboard bietet beispielsweise eine Echtzeitansicht von Zahlungen, Umsatz, angefochtenen Zahlungen, Abonnements und mehr. Für tiefere Analysen ermöglicht Stripe Sigma den Teams, SQL-Abfragen durchzuführen oder Fragen in natürlicher Sprache wie „Wie hoch ist unsere Abwanderungsquote nach Ländern in diesem Quartal?“ zu stellen und sofortige Antworten zu erhalten, auch ohne Hintergrundwissen in Data Science.

Bauen Sie eine Kultur auf, die Wert auf Beweise legt

Selbst die besten Tools nützen nichts, wenn sich die Kultur der Entscheidungsfindung nicht ändert. Normalisieren Sie es, Ideen mit Daten zu untermauern. Ermutigen Sie die Teams, die Frage „Was wissen wir?“ zu stellen, bevor sie fragen „Was denken wir?“. Heben Sie Erfolge hervor, die aus evidenzbasierten Entscheidungen resultieren, und machen Sie diese Geschichten im Unternehmen sichtbar. Im Laufe der Zeit wird der Umgang mit Daten ein zentraler Bestandteil der Denkweise Ihrer Organisation.

Betrachten Sie Entscheidungen als Experimente

Bei der datengestützten Entscheidungsfindung geht es um Experimente, nicht um Perfektion. Versuchen Sie, A/B-Tests für verschiedene Produktflüsse, Preismodelle oder Kampagnen durchzuführen, und lassen Sie die Ergebnisse für sich sprechen. Nutzen Sie Pilotprogramme, um große Ideen im Kleinen zu testen und das, was funktioniert, zu skalieren. Wenn Sie Entscheidungen als Experimente betrachten, werden die Ergebnisse zu wertvollen Erkenntnissen.