Sie haben es wohl selbst schon gemerkt: Alles um uns herum ist zu Daten geworden. Nicht nur unsere Autos oder Mobiltelefone, eine wachsende Zahl anderer Geräte, Maschinen und „Dinge“ erzeugen einen konstanten Datenfluss. Wo wir sind und was wir tun, wird zu Marketingzwecken genutzt, Sensoren in Maschinen teilen Unternehmen mit, wie sie ihre Leistung verbessern können. Und diese Datenflut verändert unsere Welt. Folge: Unternehmen, die vorne bleiben wollen, müssen deshalb datengesteuert werden.
Die Daten-getriebenen Organisation als kritischer Wettbewerbsfaktor
Big Data, künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen oder das Internet der Dinge (IoT) sind schon längst aus dem Elfenbeinturm der grauen Theorie in den War Room der harten Wirklichkeit getreten. Ich erlebe es tatsächlich in vielen Kundengesprächen, dass sich Unternehmensführer darum sorgen, wie sie diesen neuen Herausforderungen begegnen können, um weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Schlüssel dazu ist meiner Meinung nach ein neues Verständnis, wie wir mit Daten umgehen.
Bauchgefühl allein hilft nicht mehr
Intuitive Entscheidungen „aus dem Bauch heraus“ reichen nicht mehr aus, um am Markt zu bestehen. Um wirklich wettbewerbsfähig zu sein, benötigen Sie Daten. Und zwar a) viele, b) wirklich relevante Daten. Und ich glaube, dass dies – zumindest technisch bzw. vom Prozess her gesehen – gar nicht mal so schwierig ist. Sie müssen heutzutage kein Data Mining Experte mehr sein, um mit gezielt mit Daten zu arbeiten. Gartner spricht hier von der neuen Rolle des „Citizen Data Scientists“ ( gtnr.it/2zTwOnO ), also jemand, der Datenmodelle entwickelt und nutzt, die auf fortgeschrittene diagnostischen Analysen oder prädiktiven Prozessen beruhen, ohne dabei selbst über die Expertise eines Datenspezialisten verfügen zu müssen.
Für einen Marketer geht es also darum, ohne lange Umwege aktuelle Marktdaten selbst in die Finger zu bekommen, um schnell und auf neue Trends und Entwicklungen reagieren zu können und vor allem neue Wege finden zu finden, Antworten zu erhalten.
Obgleich dies ein offensichtlicher Vorteil ist, tun sich aber viele Unternehmen nach wie vor schwer, eine echte Daten-getriebene Organisation aufzubauen. Meiner Ansicht nach ist das größte Hindernis hier ein verstaubter „Mindset“.
Denkweisen ändern
Auf dem Weg zur datengesteuerten Entwicklung ist es entscheidend, dass wir unsere Denk- und Arbeitsweise ändern, wie wir mit Informationen umgehen, um so zu besseren Prozessen zu gelangen. Bei unseren Kunden gehen wir deshalb so vor:
Schritt 1: Unstrukturierte Daten identifizieren und nutzbar machen
Textdokumente, Bilder, E-Mails, Sensordaten u.a. sind für traditionelle Programme schwer zu analysieren, enthalten jedoch wertvolle Informationen über Accounts, Entscheider im Buying Center u.v.m. Diese Daten identifizieren wir mit unseren Tools und machen Sie für unsere Kunden nutzbar.
Schritt 2: Unverbundene Systeme zusammenführen
Organisationen verwenden häufig mehrere Informationsspeichersysteme nebeneinander, die entweder gar nicht oder nur über Umwege miteinander verbunden sind. Solche Systeme weisen teilweise widersprüchliche Informationen auf, da sie unterschiedliche Quellen, Verarbeitungsmethoden oder Namenskonventionen verwenden. Wir führen mit unseren Tools diese Datentrabanten zu einem konsistenten System zusammen.
Schritt 3: Datenqualität optimieren
Manchmal ist die Datenqualität aufgrund unzureichender Dateneingaben oder schlecht implementierter Datenverbindungen einfach nicht gut genug. Wir reichern mit unseren eigenen Datenbanken schlechte oder einfach falsche Daten an, um eine verlässliche Business Intelligence aufzubauen.
Schritt 4: „Empower Yourself“
Marketers sollten für Datenanalysen nicht auf die IT angewiesen sein, sondern in der Lage sein, sie selbst durchzuführen. Da gerade die IT als interner Dienstleister ständig unter Druck steht, immer mehr in kürzerer Zeit und mit geringerem Aufwand zu leisten, passiert es oft, dass Ihre Datenanalyseanforderungen am Ende ihrer Liste stehen. Mit unseren Tools schaffen wir die Voraussetzung für Marketingabteilungen, selbst Daten besser zu verwalten, komplexere Analysen durchzuführen und die Ergebnisse verständlicher darzustellen.
Und dann? – Viele neue Möglichkeiten!
Sobald Sie tatsächlich (wieder) Herr oder Dame Ihrer eigenen Daten geworden sind, haben Sie alles in der Hand. Mit der internen Datenanalyse als Ausgangspunkt aller weiterer Maßnahmen können Sie vor allem zwei Fragen beantworten: Zum einen, inwieweit Sie unter qualitativen Aspekten derzeit in der Lage sind, mit den vorliegenden Daten vertrieblich sinnvoll zu agieren. Zum anderen, inwieweit der Datenbestand quantitativ ausreichend ist, um das notwendige Maß an kritischer Masse für Ihren Lead Management Prozess zu gewährleisten.
Die interne Analyse ist in also doppelter Hinsicht sinnvoll: Bislang noch ungenutzte, vorhandene Potenziale werden sichtbar und ggf. wird die Notwendigkeit reduziert, teure neue Adresslisten zu qualifizieren. Im Idealfall sparen Sie also Geld und erhöhen gleichzeitig den Umsatz.
Mit der Sentiment Analyse können Sie herausfinden, welche Ansichten, Meinungen und Emotionen Accounts bzw. einzelne Ansprechpartner über Ihre Verhaltensweisen Ihrem Unternehmen und Angebot gegenüber haben. Auf aggregierter Ebene kann damit die Meinung einzelner Marktsegmente zu bestimmten Themen festgestellt werden.
Mit der externen Datenanalyse können Sie dann im eine Marktdurchdringungs- und Potenzialanalyse durchführen Durch das Gegenüberstellen von Unternehmensdaten und externen Marktdaten – also dem Vergleich des vorhandenen Marktpotentials mit dem Absatzpotential – werden die Lead Cluster sichtbar, in denen Absatzchancen für das eigene Angebot vorhanden sind und es wird erkennbar, wie groß diese Chancen sind.
Wie beginnen? – Vor allem: Machen!
Wie schon am Anfang gesagt, glaube ich aus der eigenen Praxis heraus, dass es gar nicht so schwierig ist, einen besseren Daten Management Prozess aufzubauen. Wählen Sie Ihren Ausgangspunkt. Dies kann ein Team sein (die Marketingabteilung sollte M.E. ganz vorne stehen) oder eine bestimmte Datenquelle. Überlegen Sie, Daten aus Ihrem CRM-System zu erfassen, um einen besseren Einblick in das Kundenverhalten zu erhalten, oder beginnen Sie mit Produktivitätsdaten aus dem Produktionsbereich. Aufgezeichnete Kundenanrufe oder Daten aus Ihrer Finanzabteilung könnten ebenfalls Ihr erstes Projekt sein. Am besten ist es, wenn Sie mit etwas beginnen, mit dem Sie bereits vertraut sind und wodurch Sie ein klares Ziel verfolgen können.
Prioritäten setzen
Unterscheiden Sie zwischen „must-have“ und „nice-to-have“ unterscheiden. Viele Informationen sind relevant, aber nicht immer zur selben Zeit im Verbund wichtig.
Datensätze können eine Mischung aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten sein. Schauen Sie sich zunächst tatsächlich alles (!) an und überlegen Sie im Anschluss, was welche Ergebnisse aus der Datenanalyse zielführend sind. Überlegen Sie vor allem auch, ob eine Datenbereinigung benötigt wird oder ob Sie die aktuellen Datensätze unmittelbar weiterverwenden können.
Erweitern Sie die Reichweite der Plattform
Sobald Sie erste Ergebnisse mit echtem Mehrwert vorliegen haben, können Sie über eine Ausweitung des Analyseprozesses innerhalb und zwischen Teams nachzudenken. Meiner Erfahrung nach ist es am besten, dies in einer Reihe von Wellen durchzuführen, die mehr und mehr Buy-in in Ihrer Organisation erzeugen, je mehr Ergebnisse vorliegen. Ziel: Jede wichtige Entscheidung wird durch Daten gestützt. Sobald Sie von einer begrenzten Anzahl von Datenquellen zu einem umfassenden Informationsanalyseprozess übergehen, sind Sie zu einer wirklich datengesteuerten Organisation geworden. An diesem Punkt können Sie nicht nur den ROI für alle datenfähigen Projekte erfassen, sondern auch vorausschauende Analysen durchführen und „Was-wäre-wenn“ -Szenarios simulieren. Das Rückgrat Ihrer Geschäftsstrategie ist ab diesem Punkt von unumstößlichen Fakten geprägt.
Ein neuer Weg: Data beats opinion
Wir bei der LeadFactory glauben daran, dass gute Entscheidungen auf gemeinsamem Lernen, mehr Wissen um Fakten und Teilen von Informationen beruhen. Deshalb unterstützen wir B2B Unternehmen dabei, latentes Wissen aus dynamischer Kommunikation sichtbar und nutzbar machen, und diese Ergebnisse bei Kundenakquisition und Lead Conversion zu maximieren so zu maximieren, dass Sie Ihre Reichweite und den Einfluss in Entscheidernetzwerken ausbauen können.
Grundlage ist hierfür unsere mächtige B2B-Datenbank aus über 2 Mio. Fachentscheidern für Ihre Vertriebspipeline zusammen mit unseren „hands-on“ Analyse-Tools.
Für weitere Fragen stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung.
Ihr Michael Breyer
Founder und CEO
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