Vorteile eines Data Managements Und wie Unternehmen diese erreichen können

Data Management verbessert die Customer Experience, ermöglicht datengetriebene Produktinnovationen und erlaubt es Prozesse smart zu automatisieren.

Data Management

Data Management verbessert die Customer Experience, ermöglicht datengetriebene Produktinnovationen und erlaubt es Prozesse smart zu automatisieren.

Unternehmen wie Nike, Zalando oder Hello Fresh sind erfolgeich, nicht nur weil sie gute Produkte und Services anbieten, sondern insbesondere auch, weil sie ihre Daten optimal nutzen. So verstehen sie ihre Kunden besser, können bessere Angebote bieten und ihre Prozesse optimal gestalten.

Was sind die Vorteile eines Daten Management?

Betrachtet man Unternehmen, die Data Management Vorhaben erfolgreich umgesetzt haben, so zeigen sich die Vorteile eines Data Managements insbesondere in drei Bereichen: Customer Experience, Produkt-Fit und Innovationsfähigkeit sowie operativer Exzellenz.

Customer Experience

52 % der Unternehmen, die ein Data Management eingeführt haben, geben an, dass sie die Kundenerfahrung verbessern konnten. Durch ein verbessertes Datenbild gelingt es ihnen z.B. besser die Vorlieben und Kaufgewohnheiten ihrer Kunden zu verstehen.  Dadurch, dass sie wesentliche Kunden- und Produktdaten sofort im Zugriff haben, können sie zudem ihren Kunden eine personalisierte und einfache Customer Journey bieten.

Führende eCommerce-Unternehmen wie Zalando integrieren Data Management-Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette – im Verkauf, beim Einkauf und bei der Lieferung. So trägt ein effektives Data Management entscheidend dazu bei, Informationsbedarfe (z.B. Produktverfügbarkeit, Lieferzeiten) in Echtzeit zu befriedigen, um die Kundenbindung (41%) und -loyalität (39%) zu stärken. Darüber hinaus ermöglicht eine effiziente Datenanalyse eine gezieltere Kundenansprache, was zur Gewinnung neuer Kunden beiträgt (36%).

Produkt-Fit & Innovation

Ein effektives Daten Management leistet darüber hinaus ein wesentlicher Beitrag zur Entwicklung innovativer Produkte und Services. Um bestehende Produkte weiter zu verbessern, brauchen Produkt Manager Daten. Mit Hilfe des Data Managements können Daten demokratisiert und leicht zugänglich gemacht werden, so dass die Build- / Measure- / Learn-Zyklen schneller und effektiver ablaufen und den Kunden bessere Produkte und Dienstleistungen angeboten werden können (36% der Unternehmen, die ein Data Management einführen sehen diesen Effekt). Die Daten selbst können zudem die Basis neuer Produktfeatures und Kundenservices sein, sofern diese verfügbar und verlässlich sind.

So setzt Sportartikelhersteller „Nike“ setzt so im Rahmen seiner Direct- to-Consumer Strategie auf Predicitive Analytics, um seinen Kunden maßgeschneiderte Services zu ihren physischen Produkten anbieten zu können. Fitness-Apps („Nike Running“), personalisierte Workouts sowie neue Loyalitäts-Features wie die „SNKRS“- App sind eine Auswahl von neuen, datengetriebenen Kundenservices.

Zudem ist das Data Management eine wesentliche Voraussetzung für eine optimierte Preisstrategie (43%). Mit Hilfe eines effektiven Data Managements kann die Nachfrage besser eingeschätzt (z.B. auf Basis historischer Daten) und vorhergesagt werden (z.B. unter Berücksichtigung von Wetterdaten, Feiertagen oder Veranstaltungen). Der Preis kann so dynamisch an die Nachfrage angepasst werden und die Beschaffung kann frühzeitig optimiert werden. In Summe kann die Profitabilität dadurch erheblich verbessert werden.

Operative Exzellenz

Mit der Verarbeitung immer größerer Datenmengen, steigt der Aufwand für Speicherung, Pflege und Schutz dieser Daten. Mit Hilfe gut integrierter Data Management-Tools und -Prozesse können viele dieser Prozesse automatisiert und optimiert werden. Dies reduziert nicht nur den manuellen Aufwand bei der Datenabfrage (35%) und Datenpflege (25%), sondern sichert auch eine hohe Datenqualität und schnelle Verfügbarkeit.

Data Strategy Playbook

Mit Data Management zur Data Excellence

Erfahren Sie mehr über den Einsatz von Data Management in unserem Data Strategy Playbook

Data Excellence erreichen

Führende Unternehmen nutzen Daten, um ihre digitalen Use Cases zu realisieren und so Mehrwert für sich und für ihre Kunden zu schaffen. Die Fähigkeit, das volle Potenzial der Daten auszuschöpfen – die so genannte Data Excellence – ist kein Zufall. Data Excellence erfordert den Aufbau von Data Management Fähigkeiten in vier Dimensionen:

 

Das neoverv Data Management Framework

Strategie

Das Data Management legt die Vision, die -Mission und -Ziele fest und verfolgt deren Umsetzung im Zuge der Implementierung einer definierten DataTransformation Roadmap.

Die Strategiedimension bestimmt, wie das Data Management im Unternehmen praktiziert wird. Grundsätzlich gibt es zwei unverzichtbare Elemente der Strategie.  Zum einen die Data Management Vision, Mission und Ziele, die auf der Grundlage der übergeordneten Unternehmensstrategie definiert werden und die langfristige Ambition der Data Managements festlegen. Zum anderen eine Data Transformation Roadmap, die die Maßnahmen zur Realisierung der Vision, Mission und Ziele enthält und diese mit Leben füllt.

Die Data Management Ziele sollten messbar definiert werden (z.B. durch Nutzung der OKR-Methodik) und Roadmap-Prioritäten und -Forschritt regelmäßig überprüft und angepasst werden.

Business

Ein effektives Data Management muss einen direkten Beitrag zu den geschäftlichen Bedarfen des Unternehmens leisten. Um das Data Management am geschäftlichen Bedarf auszurichten, sind zwei Konzepte wichtig: Erstens ein klares Verständnis der geschäftlichen Anwendungsbereiche (sogenannte Business Domains) und der zugehörigen Geschäftsdaten. Zweitens ein Verständnis der aktuell und zukünftig relevanten Data Use Cases je Geschäftsbereich, d.h. welche Kundenbedürfnisse, Innovationspotentiale bzw. Prozessoptimierungen durch die Nutzung von Daten erfüllt werden sollen.

Governance

Ein Data Management muss eine effektive Data Governance und Data Organisation bereitstellen, um die Datenqualität und -verfügbarkeit zu optimieren und die richtigen Kompetenzen für eine effektive Datennutzung bereitzustellen.

Um ein Data Management effektiv umzusetzen, braucht es neue Verantwortlichkeiten und Prozesse im Unternehmen. Spezifische datengetriebene Rollen wie Data Owner und Data Stewards stellen sicher, dass neue benötigte Fähigkeiten aufgebaut werden und die Verantwortlichkeiten für Datenpflege und -nutzung klar definiert und gelebt werden. Neue agile Zusammenarbeitsmodelle helfen sicherzustellen, dass Datenexperten aus Business und Tech Bereichen effektiv zusammenarbeiten.

Technologie

Das Data Management stellt außerdem die technische System-Architektur und Tool-Unterstützung bereit, um die Umsetzung der Business Use Cases und die Data Governance effektiv zu unterstützen.

Der Aufbau und der Einsatz von Daten-Technologien ist ein wichtiger Faktor, um Data Excellence zu erreichen. Das umfasst zum einen den Aufbau einer Datenarchitektur, die den flexiblen und kosteneffizienten Zugriff auf alle gemäß der Business Use Cases benötigten Daten erlaubt und die Bereitstellung von sogenannten Data Governance Tools, die tägliche datengetriebenen Aufgaben der Data Experten effektiv unterstützen.

Start ins Data Management

Lesen Sie in unserem Data Strategy Playbook

  • welche Vorteile ein Daten Management bringt,
  • welche Fähigkeiten in den vier Data Management Dimensionen Strategie, Business, Goverance und Technologie notwending sind
  • und wie Sie Data Management Fähigkeiten in einem schrittweisen Vorgehen aufbauen.

Haben Sie weitere Fragen? Sprechen Sie mich an oder vereinbaren Sie ein kostenloses Beratungsgespräch.

Data Strategy Experte neoverv Niklas Deistler

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Niklas Deistler

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