Machen Sie Ihre gesammelten Daten produktiv.
Die meisten Führungskräfte wissen, dass das Sammeln von Daten von zentraler Bedeutung ist, um Abläufe effizient zu gestalten. Die typischen Datenerfassungssysteme ermöglichen es den Unternehmen jedoch nicht, den vollen Wert aus diesen Daten zu ziehen.
Unternehmen müssen aufhören zu denken, dass das Sammeln und Speichern von Daten ausreicht. Ob strukturiert oder unstrukturiert, der Zweck von Daten ist es, Erkenntnisse zu gewinnen, um eine genauere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Heutzutage sind Datenwissenschaftler, die darin geschult sind, die Bedeutung der Daten zu entschlüsseln, ein Muss für Unternehmen, die neue Ebenen der Intelligenz aufdecken wollen. Manager und Führungskräfte in allen Abteilungen, die Data Science noch nicht als entscheidend für die Unternehmensstrategie ansehen, werden auch weiterhin auf verpasste Chancen zurückblicken, wenn es zu spät ist.
Bei der heutigen “FOMO” (Angst, etwas zu verpassen) steht viel auf dem Spiel. Wenn Unternehmen ihre Data-Science-Initiativen nicht schnell in die Tat umsetzen, verpassen sie niedrigere Betriebskosten, eine stärkere Einbindung der Kunden, Innovationen und – was am wichtigsten ist – Umsatzwachstum.
Die Landschaft der Datenwissenschaft
Laut einer LinkedIn-Studie hat sich die Zahl der Data Scientists in den letzten vier Jahren verdoppelt. Die Zahl der Mitarbeiter hat in allen Branchen und Abteilungen zugenommen, weil die Datenanalyse es den Managern ermöglicht, über die Investitionsrisiken hinaus zu schauen und Entscheidungen auf der Grundlage echter Trendinformationen aus dem Unternehmen zu treffen. Obwohl Data Science immer wichtiger wird, ist es nicht notwendig, ein Team von Wissenschaftlern einzustellen – die Software wird immer ausgefeilter, um die gleichen Ergebnisse zu erzielen.
Es gibt mobile und Web-Analyse-Tools auf dem Markt wie Mixpanel und Looker, die Analysten, Produktmanager und Ingenieure dabei unterstützen, die Leistung ihrer Software und die Art und Weise, wie ihre Nutzer mit ihr umgehen, besser zu verstehen. Kissmetrics ist ein weiteres Tool für Digital- und Content-Marketer, mit dem sie analysieren können, was funktioniert und was nicht, um die User Journey zu verändern und Besucher zum Klicken zu bewegen. Aber das ist nur die Spitze des Eisbergs, auf dem die Daten zur Steigerung der Ergebnisse genutzt werden können. Von der Produktentwicklung über die Technik, das Finanzwesen und das Marketing bis hin zu anderen Bereichen – die Analytik nimmt Ihnen das Rätselraten bei der Entscheidungsfindung ab.
Das unmittelbare Hindernis liegt in der Annahme. Data Science in einem Unternehmen zur Pflicht zu machen, kann eine kulturelle Herausforderung sein. Wenn Sie die Art und Weise ändern, wie die Menschen über Daten denken, oder wenn Sie Mitarbeiter einstellen, die Daten als Informationen betrachten, die mehr über ein Unternehmen aussagen, ist das eine betriebliche Investition, die sich aber letztendlich auszahlen wird.
Die Geschichte der Daten
Ganz gleich, ob Sie versuchen, das Bestandsmanagement für die Seefracht zu optimieren oder die Entscheidung eines Verbrauchers für ein bestimmtes Salatdressing zu verstehen, bei der Datenwissenschaft geht es im Grunde genommen um Menschen. Letztlich geht es bei der Datenwissenschaft darum, den Menschen zu verstehen und zu verstehen, was das Verhalten der Menschen antreibt. Der beste Weg, das Verbraucherverhalten zu verstehen, ist die Analyse von Kundeninteraktionen mit Hilfe von Sprach- und Textanalysen. Die Messung von Gefühlen und Emotionen in der Stimme des Kunden ist der wichtigste Schritt eines Unternehmens, um den Kunden in den Mittelpunkt der Unternehmensstrategie zu stellen.
Sicher, jedes Unternehmen sagt, es sei kundenorientiert. Aber es geht nicht darum, “zentriert” zu sein. Ein Unternehmen muss kundenbewusst sein, mit all Ihren unternehmerischen und digitalen Sinnen.
Im Zuge der digitalen Transformation von Unternehmen wird die Datenanalyse der erste Schritt in Richtung Kundenbewusstsein sein. Wie McKinsey feststellte, werden Unternehmen in der Lage sein, “sich abzeichnende Muster im Verhalten der Kunden zu antizipieren und relevante Interaktionen mit ihnen maßzuschneidern, indem sie strukturierte Daten wie Demografie und Kaufhistorie schnell und dynamisch mit unstrukturierten Daten wie Social Media und Sprachanalysen verknüpfen.”
Machen Sie sich mit Daten schlau
Vor dem Aufkommen von Data Science und maschinellem Lernen waren wir nicht in der Lage, ein Kundenbewusstsein zu entwickeln, d.h. die Fähigkeit eines Unternehmens, mit Hilfe von Wissen, Erfahrung und Einblicken in der Rolle des Kunden zu denken und zu handeln – und das alles auf der Grundlage von Daten. Managementteams haben jetzt die Möglichkeit, ganzheitlichere Perspektiven und evidenzbasierte Strategien zu verfolgen als je zuvor.
Kundenbewusstsein ist das Nebenprodukt einer Organisation, die Daten nutzt, um sich mehr auf den Menschen zu konzentrieren, und das Kontaktzentrum ist der Ursprung des Kunden. Sprach- und Textanalysen tragen dazu bei, dass sich das Contact Center zu einem Knotenpunkt für ein tieferes Kundenengagement entwickelt, in dem Innovationen durch Kundenempfehlungen entstehen. Mit besseren Einblicken lernen Unternehmen auch, wie sie mehr an bestehende Kunden verkaufen können.
Unternehmen, die ihre Kunden und deren Bedürfnisse verstehen, haben einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz, und Risikokapitalgeber beschleunigen diese Nachfrage in den Unternehmen. Wie VentureWire berichtet, “investierten Investoren rekordverdächtige 572,3 Millionen Dollar in Customer Relationship Management, so viel wie noch nie in einem einzigen Quartal in dieser Kategorie, seit Dow Jones Venture 1992 mit der Aufzeichnung begann.”
Wenn ein Unternehmen einen Data Mart einsetzt, der Analysen aus dem Contact Center, dem Workforce Management, den CRM-Systemen, der Website, den sozialen Medien, Umfragen, dem Produkt-Engagement usw. kombiniert, kann ein Managementteam endlich einige der kompliziertesten Fragen von heute beantworten:
- “Kann ein Unternehmen aus seinen Kundeninteraktionsdaten Trends ableiten?”
- “Wie kann ich verstehen, was meine Kunden frustriert?”
- “Welche Arten von Gesprächen im Contact Center führen zu höheren Umsätzen?”
- “Was können wir aktualisieren, ergänzen oder verbessern, um unsere Marktchancen zu optimieren?”
Data Science ist der genaueste Weg, um in die Analyse des Kundenerlebnisses zu investieren und davon zu profitieren. Unternehmen, die über die richtige Software und die richtigen Talente verfügen, können Erkenntnisse gewinnen, die nicht nur die Betriebskosten senken, sondern auch zu Entscheidungen führen, die als erste vom Kunden getroffen werden und die Produktentwicklung verändern, einen größeren Markt erreichen und mehr Umsatz mit bestehenden Kunden bringen.
Die beste Nachricht ist jedoch, dass diese Praxis gerade erst beginnt und Sie wahrscheinlich nichts verpassen. Dennoch.
