Für viele Unternehmen gelten Begriffe wie „Data Analytics“ oder „Big Data“ immer noch als sogenannte „Buzzwords“, also Ausdrücke, hinter denen kaum ein substanzieller Inhalt steht. Das ist ärgerlich, denn eigentlich ist systematische Datenanalyse für Unternehmen ein großer Zugewinn. Dieser Artikel zeigt, was damit wirklich gemeint ist, wie Datenanalyse zur Umsatzsteigerung beitragen kann und welche Ressourcen dafür benötigt werden.
Welche Infrastruktur Unternehmen für eine Datenanalyse brauchen
Große Datenmengen fallen prinzipiell in jedem Unternehmen an. Die Frage ist nur, ob sie auch entsprechend abgefangen und aufbereitet werden können. Um eine große Menge Daten zu speichern und auszuwerten braucht ein Unternehmen zwei Dinge: eine entsprechende Analysesoftware und den nötigen Speicherplatz. Speicher besorgen sich Unternehmen heutzutage am besten in Form von Cloud-Speicher. Das lohnt sich, weil die Auslagerung des Speicherorts erstens Sicherheitsrisiken eindämmt und zweitens interne Ressourcen spart.
Außerdem ist so gewährleistet, dass Software und Mitarbeiter jederzeit und von überall auf die Daten zugreifen können. Weiterhin ist eine leistungsfähige Software das A und O für eine gelungene Datenanalyse. Mit bestimmten Angeboten können Unternehmer hier gleich zwei Fliegen mit einer Klappe schlagen: SAP Analytics Cloud ist beispielsweise so eine Umgebung, die Cloud-Speicher und Analysesoftware praktisch miteinander verbindet.
Die Cloud fungiert als zentraler Datenanlaufpunkt und versorgt sich selbstständig aus den verschiedenen Quellen. Einzelne Teilbereiche der Software verfügen wiederum über die hier gespeicherten Daten. So können Unternehmer quasi von überall Reports anfertigen oder die strategische Planung übernehmen.
Was kann Datenanalyse leisten?
Eine Datenanalyse kann Unternehmen dabei helfen, beinahe alle Bereiche ihres Vertriebs zu optimieren. Ein Beispiel ist die Firma Adidas, die seit vielen Jahren intensiven Gebrauch von Datenanalyse macht: Sie registriert jeden Einkauf ihrer Online-Kunden und stellt sowohl die Verkaufsdaten als auch das Surfverhalten der Nutzer in einen Zusammenhang. Damit kann das Unternehmen beispielsweise ermitteln, bei welchen Produkten die Kunden zuerst landen, wenn sie einen bestimmten Suchbegriff eingeben – und welchen sie dann letztendlich kaufen.
Diese Informationen sind weniger nebensächlich, als sie zunächst scheinen. Je besser das Unternehmen die Bedürfnisse seiner Kunden kennt, desto klüger kann es seinen Online-Auftritt optimieren. Das führt dann dazu, dass beispielsweise maßgeschneiderte Kaufvorschläge angezeigt werden können, die eine hohe Wahrscheinlichkeit haben, ebenfalls im Warenkorb des Kunden zu landen. Langfristig ist Datenanalyse also in der Lage, über genau Kenntnis des Kaufverhaltens von Kunden einen höheren Umsatz zu generieren.
Ähnliche Beispiele lassen sich natürlich durchaus auch im B2B-Bereich denken. Auch hier ist es wichtig, die Bedürfnisse der Kunden gut zu kennen. Mithilfe sogenannter Predictive Analytics können Unternehmen sogar mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorhersagen, wie sich eine Änderung im Angebot auf den Umsatz auswirken wird – und somit unter Umständen ihr Risiko besser kennenlernen. Datenanalyse kann sich also nicht nur positiv auf den Umsatz auswirken, sondern auch vor Fehlern schützen.
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