Sorgen Sie mit Daten für nützliche Erkenntnisse

Bieten Ihre Daten einen Geschäftswert?

Viele Unternehmen sammeln bewusst oder unbewusst enorme Datenmengen. Aber wie werden diese Daten umgewandelt, um das Marketing bei der Gewinnung potenzieller Kunden zu unterstützen? Wie wird einem Vertriebsleiter geholfen, die Konversion auf der Basis von Daten zu steigern? Mit anderen Worten: Wie gelangen Sie zu einem intelligenten Vertrieb und einem intelligenten Marketing? Äußerst wichtig ist die Schaffung von Erkenntnissen, auf deren Grundlage das Unternehmen agieren kann. IT-Abteilungen können eine wichtige Rolle spielen und mehr denn je einen wesentlichen Bestandteil des Verkaufsprozesses bilden. Das Bewusstsein, dass hier etwas getan werden muss, ist zweifellos in vielen Unternehmen vorhanden. Aber diese Aufgabe in Angriff zu nehmen, scheint nicht so einfach zu sein. In diesem Blog möchte ich Ihnen einige konkrete Einblicke aus meinen Erfahrungen mit Kunden vermitteln.

Vor kurzem wurde ich von einem Kunden eingeladen. Seine Organisation verfügt über eine Datenplattform, in der Daten von verschiedenen Seiten des Unternehmens zusammenfließen. Ein guter Anfang zwar, aber es muss noch einiges getan werden, um aus diesen Daten echt Nutzen zu ziehen.

Der erste Schritt zu Erkenntnissen für Vertrieb & Marketing

Es klingt zwar banal, ist deswegen jedoch nicht weniger wahr: Man muss nur beginnen. Und das Ganze nicht zu kompliziert angehen. Klein anfangen und anschließend immer weiter ausbauen. Auch mit kleinen Schritten lassen sich schnell Werte schaffen.

Bei meinem Kunden habe ich begonnen, eine Inspirationssitzung mit wichtigen Beteiligten aus dem Umfeld zu planen. Schließlich sind sie es, die letzten Endes damit arbeiten müssen. So erhielten wir einen Einblick in die Punkte, bei denen diese Stakeholder Unterstützung wünschten. Zugleich konnten wir dabei Beispiele vorstellen, die bei vergleichbaren Organisationen mithilfe von Daten angewandt wurden. Um konkrete Beispiele zu liefern, bieten sich Folgeveranstaltungen mit einzelnen Stakeholdern an. Dies führt zu konkreten und schnell umsetzbaren Anwendungsfällen. Die „tief hängenden Früchte“.

Umsetzbare Erkenntnisse: Kommunikation fortsetzen

Diese Zusammenarbeit mit dem Umfeld darf nicht vergessen werden. Hier wird nicht nur die Brücke zur Umgebung geschlagen, hier werden auch wertvolle Fragen gestellt. Überspringen Sie diesen Schritt, verpassen Sie den Anschluss und bietet Ihre Datenanalyse kaum kommerzielle Perspektiven. Gespräche mit dem Unternehmen zeigen nicht nur, welche Antworten gesucht werden, sondern auch welche Bauchgefühle vorhanden sind. Der nächste Schritt ist die Suche nach Verbindungen und Mustern in den Daten. Dabei sollten auch diese Bauchgefühle berücksichtigt werden, um sie anzusprechen und Erkenntnisse zu deuten. Die Kommunikation mit dem Umfeld ist somit auch in diesem Punkt wichtig. Kenntnisse über das Unternehmen und Fachwissen können dabei helfen, relevante und praktisch nützliche Erkenntnisse zu identifizieren.

Von Erkenntnissen zum Handeln

Mit Erkenntnissen allein ist man noch nicht am Ziel. Sie können sich zwar direkt unterscheiden, indem Sie das Unternehmen weiterhin mit diesen Informationen versorgen. So könnte der Vertrieb auf dieser Basis beispielsweise direkt gezieltere Gespräche führen. Bei der Unterstützung des Unternehmens können die Visualisierung von Zusammenhängen (in Dashboards), Erkenntnisse und auch die Wirkung von Aktionen zwar außergewöhnlich wertvoll sein. Aber letzten Endes wollen Sie noch einen Schritt weiter. Das Ziel besteht darin, nicht nur Zusammenhänge zu verstehen, sondern auf der Basis aller verfügbaren Daten eine automatisierte Entscheidung zu treffen. So erhält ein neuer Kunde auf Basis seines Verhaltens die richtigen Inhalte über den richtigen Kanal. Zu diesem Zweck wird einem Vertriebsleiter automatisch mitgeteilt, mit welchem Inhalt oder Angebot wann welcher Kunden angesprochen werden sollte. Auf diese Weise können Daten zum ultimativen Kundenerlebnis beitragen und wird die Konversion optimiert. So kann man sich mit seiner Datenplattform wirklich unterscheiden.

Rob Gerichhausen

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