Warum sind Daten die Zukunft der Unternehmen?
Der Rohstoff Daten wird zur Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und Geschäftsmodelle
Daten werden mittlerweile als Rohstoff oder Vermögenswerte für Unternehmen gesehen. Und das mit gutem Grund. Denn Daten schlagen jedes Bauchgefühl – mithilfe von Daten lassen sich auf einer Datenbasis Entscheidungen treffen, die fundiert und damit nachhaltiger sind. Dies hilft vor allem dem Management in Unternehmen, um Entscheidungen schneller und sicherer treffen zu können. Abweichungen zu Projekt- oder Unternehmenszielen lassen sich so zukünftig minimieren. Ebenso können basierend auf dem Nutzerverhalten (z.B. auf Websites oder Apps) kundenindividuelle Produkte und Services angeboten werden. Dies ermöglicht den Kunden eine bedarfsorientierte Nutzung und Bezahlung von Services und Produkten. Customer Centricity at its best!
Daten helfen Unternehmen mit dem Next Best Offer-Ansatz ihre Kunden mit einem zielgerichteten Angebot zum wahrscheinlichsten Kaufzeitpunkt anzusprechen und steigern so ihre Konversionsrate. Weitere Vorteile sind eine höhere Kundenzufriedenheit sowie eine niedrigere Reklamations- und Stornoquote. Kunden werden mit der Zeit zu FANS!
Die meisten von uns hinterlassen eine Datenspur im Netz, bevor sie sich für ein Produkt entscheiden. Es werden an allen möglichen Stellen Daten hinterlassen. Bei unseren Besuchen auf Suchmaschinen, auf den Webseiten der Hersteller, in Apps oder auf unseren Social Media Kanälen werden die Interessen und Bedürfnisse der (potentiellen) Nutzer und Kunden immer klarer. So lernen die Unternehmen ihre Kunden während ihrer Customer Journey von allen möglichen Seiten kennen und leiten daraus immer neue Angebote ab.
Auch für die interne Optimierung besitzen Daten längst einen hohen Stellenwert. So lassen sich etwa Systeme und Prozesse optimieren und auf Basis von Nutzungsdaten z.B. Kosten senken oder die Produktivität erhöhen.
Mit Daten können natürlich auch sicherere Vorhersagen getroffen werden. Predictive Analytics verwendet Daten zusammen mit Analysen, Statistiken und Machine Learning-Techniken, um ein prädiktives Modell für die Vorhersage zukünftiger Ereignisse zu erstellen. Ein wichtiges Ziel hierbei: Daten sollen verwendet werden, um Verschwendung zu reduzieren, Zeit zu sparen oder Kosten zu senken. So dienen beispielsweise Modelle in der Industrie der Vorhersage der Stromlasten, mit der die Nachfrage nach Energie vorhergesagt wird. In diesem Fall benötigen Energieerzeuger, Netzbetreiber und Händler genaue Vorhersagen der Stromlasten, um Entscheidungen zur Verwaltung von Lasten im Stromnetz zu treffen.
