Ihre Roadmap zur Umwandlung von Daten in umsetzbare Erkenntnisse

Sie haben alle Daten, die Sie brauchen. Und die Daten, um diese Daten zu unterstützen. Und die Daten, um die Richtigkeit all Ihrer Daten zu beweisen. Alles, was Sie haben, ist das Rohmaterial, um die richtigen Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Sie müssen ihm Bedeutung verleihen, indem Sie Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, und angesichts der enormen Datenmengen, die ständig einfließen, ist das keine einfache Aufgabe.

Lesen Sie weiter, um die grundlegenden Schritte und Prinzipien der Umwandlung von Daten in Erkenntnisse zu erfahren.

Was ist der Unterschied zwischen Daten und Erkenntnissen?

Für Analysten sind Daten und Erkenntnisse möglicherweise fast identisch. Aber für den Rest von uns Normalsterblichen, die die Welt nicht in Zahlen sehen, wie verwandelt man Daten in Informationen und von dort in umsetzbare Erkenntnisse? Lassen Sie uns zunächst definieren, was umsetzbare Erkenntnisse sind.

Daten sind winzige Messwerte, während Erkenntnisse interpretieren, was uns diese Messwerte sagen. Umsetzbare Erkenntnisse liefern Informationen, die Stakeholdern helfen, Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Hier ist ein Beispiel aus dem wirklichen Leben. Wenn Sie einen haben, messen Sie regelmäßig das Wachstum Ihres Kleinkindes – das sind Ihre Daten. Anschließend vergleichen und berechnen Sie die Differenz zwischen der vorherigen und der aktuellen Messung – das sind die Informationen, die Sie aus den Daten ziehen.

Mit jedem Zentimeter, den Ihr Kind wächst, wächst es aus seiner Kleidung und seinen Schuhen heraus, und Sie müssen anfangen, größere Größen zu kaufen. So. Wenn sie in 6 Monaten x Zoll wachsen, müssen Sie ihre Garderobe jedes halbe Jahr erneuern – jetzt haben Sie umsetzbare Erkenntnisse.

Der gleiche grundlegende Prozess findet im Geschäftsleben in großem Maßstab statt.

Wie verwandeln Sie Daten in Erkenntnisse?

Traditionell hat jede Geschäftseinheit einen definierten Verantwortungsbereich. BI- (Business Intelligence) und Analytics-Teams sind dafür verantwortlich, Daten zu sammeln und sie Marketingfachleuten und anderen Interessengruppen zu präsentieren, deren Aufgabe es ist, Entscheidungen zu treffen und Strategien zu entwickeln.

Nicht selten verlieren sich Entscheider zwischen den Zahlen und Statistiken, weil sie den Bezug zu ihrer geschäftlichen Realität nicht finden. Die Daten sind vorhanden, aber die Erkenntnisse fehlen noch, was zu einer Lücke im Entscheidungsfluss führt.

Mit der eskalierenden Menge und Komplexität der Daten wird die Kluft immer größer.

In digital ausgereiften Unternehmen, in denen Teams aus verschiedenen Abteilungsmitgliedern bestehen, gibt es diese Trennung nicht mehr. Das erste Prinzip, an das Sie sich erinnern sollten, wenn Sie Daten in Erkenntnisse umwandeln? Zusammenarbeit.

3 Grundprinzipien zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten

Zusammenarbeit. Teams müssen ihre Anstrengungen bündeln und gegenseitig Verantwortung übernehmen, wenn sie umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen wollen. Kommunikation und gegenseitige Unterstützung bringen wertvollere Erkenntnisse als Konfrontation und Nachfrage. Letztendlich arbeiten die Teams auf dasselbe Ziel hin, und gegenseitiges Verständnis ist ein Eckpfeiler dieser Zusammenarbeit.

Transparenz. Der Analyst kennt die Datenquellen und die Prozesse und Arten von Daten und Metriken. Das Management weiß, was seine Ziele sind und welche Fragen es beantworten muss. Die Kommunikation zwischen beiden Parteien muss offen und transparent sein, damit jeder verstehen kann, was der andere braucht, um seinen Teil der Aufgabe zu erfüllen.

Spezifität. Die Geschäftseinheiten müssen die wichtigsten Treiber von Einnahmen, Ausgaben und Risiken im jeweiligen Geschäftsbereich verstehen. Für die Ermittlung der repräsentativen Datensätze ist es entscheidend, dass alle Beteiligten ihre Anforderungen, Absichten und Ziele genau definieren. Spezifität ist entscheidend, damit Datenanalysten die richtigen zu überwachenden Metriken identifizieren können.

Wie wenden Sie die Prinzipien an?

• Definieren Sie die spezifische Frage oder Fragen.

Ungenau zu sein kann zu Chaos führen. Denken Sie an dieses Beispiel: Wenn jemand fragt: „Wie komme ich zum Flughafen?“, benötigen Sie weitere Informationen, bevor Sie eine gültige Antwort geben können. Welcher Flughafen? Was ist ihr aktueller Standort? Fliegen sie oder holen sie jemanden ab?

• Klären Sie die Bedeutung, den Kontext und die geschäftlichen Auswirkungen.

Wenn Sie den Kontext der Analyse, Einschränkungen, Motivationen und das gewünschte Ergebnis verstehen, können Sie entscheiden, welche Metriken wie überwacht werden sollen. Das Ziel? Erstellen Sie eine Verbindung zwischen den Metriken und dem, was die Daten darstellen.

• Setzen Sie klare Erwartungen in Bezug auf das Ergebnis der Datenanalyse.

Definieren Sie, welche Erkenntnisse aus den von Ihnen bereitgestellten Daten gewonnen werden können. Müssen Sie beispielsweise eine Gesamtzahl, eine Durchschnittszahl oder eine Änderungsrate darstellen?

• Legen Sie messbare KPIs fest

Stellen Sie sicher, dass den Fragen messbare Metriken beigefügt sind. Sie können die SMART-Struktur zur Überprüfung verwenden (spezifisch, messbar, erreichbar, relevant, zeitbasiert).

• Erstellen Sie eine Hypothese für maximale Klarheit.

Das Definieren einer Hypothese kann dabei helfen, alle oben genannten Punkte zu erreichen. Eine Hypothese könnte so aussehen: Wenn A das Ergebnis ist, bedeutet es xyz für unser Geschäft. Wenn B das Ergebnis ist, bedeutet es zyx für unser Geschäft.

• Sammeln Sie die richtigen Daten auf die richtige Weise.

Wählen Sie die Metriken aus, die die gewünschten Informationen anzeigen können. Möglicherweise müssen Sie mehrere Maßnahmen korrelieren und einen Plan erstellen, wie Sie zu den Ergebnissen gelangen, die zu den erforderlichen Antworten führen.

• Segmentierung verwenden.

Die Segmentierung Ihrer Daten hilft Ihnen, spezifischer zu werden und eine detailliertere Ansicht zu erhalten. Sie können sich auf eine ausgewählte Teilmenge von Daten konzentrieren, z. B. ein Website-Segment, eine Branche oder eine Zielgruppe, und dann tiefer in das Datenverhalten eintauchen.

Weiterlesen: Was ist Marktsegmentierung? Tipps, Typen und Vorteile erklärt

• Integrieren Sie Datenquellen.

Integrieren Sie verschiedene Datenquellen. Wählen Sie die Tools, die die hochwertigsten Daten liefern, um das gewünschte Ergebnis zu unterstützen. Erwägen Sie die Integration verschiedener Quellen und sekundärer Forschungsdaten.

• Daten korrelieren.

Untersuchen Sie verwandte Metriken, die sich gegenseitig beeinflussen. Beispielsweise möchten Sie Ihre Absprungrate immer im Auge behalten, um die Traffic-Metriken ins rechte Licht zu rücken.

• Entdecken Sie den Kontext.

Bisher haben wir betont, wie wichtig es ist, spezifisch zu sein. Um jedoch die Bedeutung zu verstehen und die Auswirkung oder das Ergebnis interpretieren zu können, müssen Sie diesen genauen Datenpunkt im Kontext betrachten.

Wie setzt man Daten in den richtigen Kontext?

• Benchmark.

Ist 100 viel oder wenig? Wie wäre es mit einer 10%igen Erhöhung? Ist das gut oder schlecht? Es hängt davon ab, ob. Sie müssen immer Daten relativ zu etwas präsentieren, z. B. zum Wettbewerb, zum Branchendurchschnitt, zum gewünschten Ergebnis usw.

Vergleichen Sie Ihre Unternehmensdaten mit Branchendaten. Vergleichen Sie auch Datenmuster, Verhalten und Wachstumsraten, um Trends und Anomalien zu identifizieren.

Finden Sie heraus, wo Sie in die Wettbewerbslandschaft passen und wie Sie in verschiedenen Geschäftsbereichen abschneiden.

• Muster erkennen.

Metriken haben Muster. Um die Relevanz einer Datenzahl zu bestimmen, müssen Sie das Muster identifizieren und in einen Kontext stellen. Das Erkennen von Mustern ermöglicht ein Verständnis des Verhaltens. Beispielsweise gibt es auf jeder Website tägliche und saisonale Aktivitätsschwankungen. Sie zu erkennen hilft, ungewöhnliches Datenverhalten zu erkennen und somit genauer auszuwerten.

Wie machen Sie die Daten zuordenbar?

Die Analyse wird durchgeführt, um an die Informationen zu gelangen. Als nächstes müssen Sie es den Stakeholdern auf verständliche Weise präsentieren. Hier sind ein paar Tipps, wie das geht:

• Entdecken Sie Visualisierungstechniken.

Berichte, die nur Zahlen enthalten, sind der Albtraum einer C-Suite. Helfen Sie ihnen, Klarheit zu erlangen und Missverständnisse, Konfrontationen und unnötige Herausforderungen zu vermeiden.

Visualisieren Sie die Daten so, dass wichtige Informationen hervorgehoben werden. Sie können Diagramme, Matrizen, Torten und sogar Infografiken verwenden.

• Erklären Sie die Zahlen mündlich.

Senden Sie den Bericht nicht einfach per E-Mail. Erklären Sie den relevanten Stakeholdern direkt, was die Zahlen in Worten bedeuten. Kommunikation ist das Herzstück der digitalen Transformation.

Weiterlesen: Strategie für die digitale Transformation: Wie man den Wandel vorantreibt (und an der Spitze bleibt)

• Geben Sie Kontext an.

Anstatt nur Ihre Unternehmensdaten anzuzeigen, stellen Sie den Kontext bereit, der hilft, die Bedeutung der von Ihnen bereitgestellten Daten zu verstehen. Schaffen Sie die Voraussetzungen dafür, dass Ihre Manager die Bedeutung verstehen und in die Tat umsetzen können.

Erklären Sie das Wettbewerbsumfeld oder präsentieren Sie einige historische Daten als Hintergrund, die zu bestimmten Ergebnissen führen.

• Beispiele zeigen.

Stellen Sie mit Wettbewerbs-Benchmarking genau dar, womit Sie es zu tun haben. Die meisten Unternehmen haben einen Hauptkonkurrenten, an dem sie sich messen. Zeigen Sie Beispiele dafür, wie es diesem Rivalen geht. Fügen Sie Beispiele anderer repräsentativer Unternehmen hinzu, um Ihren Standpunkt zu veranschaulichen.

• Quellen angeben.

Stellen Sie sicher, dass Sie die Quellen Ihrer Daten angeben und die Relevanz erläutern können. Führungskräfte brauchen Bestätigung, und Sie müssen möglicherweise erklären, wie Sie zu den erzielten Ergebnissen gekommen sind.

Erstellen Sie einen Workflow, um Daten in Erkenntnisse umzuwandeln

Richten Sie einen wiederholbaren Prozess zum Generieren von Erkenntnissen aus Daten basierend auf diesen Prinzipien und Schritten ein.

Die hier gezeigten Schritte folgen dem Six-Sigma-Konzept zur Optimierung der Qualität von Geschäftsprozessen. Six Sigma ist ein datengetriebenes Konzept zur Prozessbewertung und konsequenten Verbesserung.

Die ersten drei Schritte der Methodik sind: Definieren. Messen. Analysieren. Bei neuen Prozessen folgt darauf Design and Verify (DMADV). Bei bestehenden Prozessen folgen Improve und Control dem anfänglichen DMA (DMAIC).

Daten in Erkenntnisse umzuwandeln ist ein Prozess, und Sie sollten ihn auch so behandeln.

Richten Sie basierend auf den gerade durchlaufenen Schritten einen strukturierten Workflow für die Datenanalyse ein. Auf diese Weise verwandeln Sie die Datenberichterstattung in einen wiederholbaren, erkenntnisgenerierenden Prozess mit hohem operativem Wert.

Similarweb Digital Research Solution bietet die genauesten Website-Daten für Analysen und Tools zur Überwachung und Segmentierung Ihrer Daten und dann zum Vergleich mit der Branche und Ihrer Konkurrenz.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen Daten und Informationen?

Daten sind ein Maß für Fakten, während Informationen das Verständnis dessen sind, was die Daten im Kontext bedeuten.

Wer ist in einem Geschäftsumfeld dafür verantwortlich, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen?

Der Prozess der Ableitung von Erkenntnissen aus Daten sollte eine gemeinsame Anstrengung zwischen dem Analysten sein, der die Daten sammelt, und dem Stakeholder, der die Erkenntnisse benötigt.

Welcher Kontext ist erforderlich, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen?

Daten ohne Kontext liefern keine Informationen. Sie müssen sich mit dem Branchendurchschnitt und der direkten Konkurrenz messen und dies im richtigen Zeitrahmen anzeigen.