Datenwelten erforschen

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Kennen Sie das auch in ihren Unternehmen: Sie wollen ein Thema bewerten, Daten zur Analyse und Entscheidungsfindung heranziehen. Sie wissen, es gibt diese Daten, aber auf sie zuzugreifen und auszuwerten ist aufwendig. BI und Datawarehouse-Systeme verbessern die Situation, trotzdem gibt es einen riesigen Datenschatz, den viele Unternehmen nur in Ansätzen nutzen: zum Beispiel unstrukturierte Informationen von Kunden in Mails, Texten, Social Media.

Wenn Unternehmen Daten nutzen, setzen sie oftmals auf den bestehenden Strukturen auf. Neue Datenstrukturen zu erschließen ist oftmals aufwendig und bietet keinen unmittelbaren Mehrwert. Gleichzeitig werden in Randbereichen neue Technologien wie Social Media und Chatbots pilotiert und genutzt. Dieses pragmatische Vorgehen macht grundsätzlich Sinn, doch ist es auch wichtig, sich der verschiedenen Datennutzungen und Datenquellen bewusst zu sein.

Eine Übung in den DataValueThinking – Workshops besteht darin, verschiedene „Datenzonen“ im Datenmeer des Unternehmens zu benennen. Hierbei wird zwischen Daten, die im direkten Zugriff und Bewusstsein sind, Daten die schon genutzt, aber nur aufwendig zu erschließen sind sowie Datenschätzen, die im Verborgenen liegen, unterschieden. In einem weiteren Schritt wird diskutiert, was ein Bergen der Datenschätze aus den Tiefen des Unternehmens bewirken könnte.

Kundenfeedback, Sprache bzw. Texte – ein Datenschatz

In unseren Workshops stoßen wir dabei immer wieder auf unstrukturierte Informationen, die in Mails, Briefen, Social Media und anderer Korrespondenz enthalten ist. Kundenorientierung? Was der Kunde will? Wie zufrieden er ist? Ja, ich kann es abfragen. Aber wer kennt es nicht, die leidigen Kundenbefragungen, die man, wenn überhaupt, eher lustlos anklickt. Gleichzeitig kann ich durch Tonfall, Wortwahl und Inhalte in der Interaktion mit dem Kunden eigentlich seine Zufriedenheit erkennen und oftmals adressiert ein guter Kunde seine Wünsche auch direkt ans Unternehmen. Am Markt wächst ein Angebot an Spracherkennungs- und Interpretierungssystemen, die unstrukturierte Texte in strukturierte Informationen umwandeln und damit nutzbar machen.

Gleichzeitig werden auch viele Texte innerhalb des Unternehmens erstellt und bearbeitet. Diese Inhalte, „Content“, können ebenfalls einen Datenschatz beinhalten. Ein häufiges Beispiel hierfür sind die Behandlungen von Fehlermeldungen. Sinnvoll auswertbar können Sie nicht nur zukünftige Fehlerbearbeitungen beschleunigen, oftmals bietet der Zugriff auf diese Informationen einen Wert für sich. Ein weiteres Beispiel: CRM Systeme, in denen die Anfragen der Kunden gespeichert sind und eine übergeordnete Auswertung der wichtigsten Themen sinnvoll sein könnte.  

Allerdings kann die Einführung dieser Systeme aufwendig sein. Neben dem Trainieren der Sprachbegriffe ist es wichtig, dass die Software erkennt, welche Informationen in welchem Kontext relevant ist. Um eine pragmatische Einführung und Nutzung dieser Systeme und damit der Datenquellen zu gewähren, ist es wichtig, sich über erste Nutzungsszenarien und Auswertungen Gedanken zu machen. Gleichzeitig sollten die Systeme ausbaubar sein.

Natürlich reicht es nicht, in Workshops auf Themen und Beobachtungen hinzuweisen. Es ist auch wichtig, anhand von Beispielen Anregungen für mögliche Lösungen zu geben. Hier nutzen wir auch unsere Technologiepartner, die ihrerseits Ergebnisse und Darstellungen des DataValueThinking für ihre eigene Positionierung nutzen.

Ein Beispiel hierfür ist unser Partner Insaas. Insaas ist eine Software-Lösung, die auf künstlicher Intelligenz basiert, um große Mengen von Kundenstimmen und Kommunikationsinhalte auszuwerten. Mit Hilfe dieser Kompetenz und Technologie können Unternehmen Kundenbedürfnisse verstehen und Kundenorientierung messbar machen. Die automatisierte Analyse von Meinungen und Stimmungen erlaubt Produkt- und Marketingexperten, kritische Themen zu identifizieren und Produkte und Leistungen direkter an den Erwartungen der Endkunden auszurichten.

Wie wichtig es dabei ist, die Daten aus den verschiedenen Bereichen des Unternehmens bzw. den verschiedenen Datenzonen zu nutzen, zeigt Insaas sehr anschaulich in einem kurzen Video https://insaas.ai/#video-popup

Insaas ist aber nur eine Möglichkeit, Daten sinnvoll für die Wertsteigerung des Unternehmens zu nutzen. Voraussetzung für die Wertsteigerung des Unternehmens durch Daten ist neben den technischen Lösungen und Produkten, auch die Datenkultur im Unternehmen zu verankern. Nutzen Sie den Methodenrahmen und die Kreativansätze von DataValueThinking um auch in Ihrem Unternehmen die verborgenen Werte des Datenschatzes zu erschließen. Mehr hierzu finden sie auf DataValueThinking.