Inhalt
- Was ist der data-driven Ansatz
- Warum ist der data-driven Ansatz erforderlich
- Welche Forschungen werden für Entscheidungen durchgeführt
- Welche Daten werden gesammelt
- Wie werden Daten gesammelt
Was ist der data-driven Ansatz
Der data-driven Ansatz ist ein Konzept, bei dem Managemententscheidungen auf Daten und Fakten basieren und nicht auf der Intuition oder Meinung einzelner Mitarbeiter. Im Englischen bedeutet dieser Begriff „datengetrieben“, und er wird auch als Kultur der Entscheidungsfindung auf Basis von Fakten bezeichnet. Die Grundidee besteht darin, dass menschliche Fehler unvermeidlich sind, während Daten und Fakten unverändert bleiben. Sich auf die Meinung des Gründers, des Managers oder anderer Teammitglieder zu verlassen, bedeutet, das Risiko einzugehen, Entscheidungen auf Grundlage subjektiver Meinungen zu treffen.
Ein Beispiel könnte die Situation in der Firma „Avito“ sein. Sie beschlossen, die Benutzeroberfläche ihrer App zu ändern, basierend auf der Meinung der Mitarbeiter, dass sie veraltet und unpraktisch sei. Die Testergebnisse der neuen Benutzeroberfläche zeigten jedoch, dass die Nutzer weniger Bestellungen tätigten. Eine umfassende Analyse und Interpretation der Daten half, die wahren Ursachen zu ermitteln, was die Bedeutung der Orientierung an Fakten bestätigte.
Warum ist der data-driven Ansatz erforderlich
Das Hauptziel der Anwendung des data-driven Ansatzes besteht darin, die Effektivität der getroffenen Entscheidungen zu erhöhen. Zum Beispiel gibt es in einem Pizzalieferunternehmen häufig Beschwerden über Verzögerungen bei der Lieferung von Bestellungen. Verschiedene Mitarbeiter schlagen ihre Lösungen für das Problem vor:
- Zusätzliche Kurierfahrer einstellen;
- Die aktuellen Kurierfahrer durch neue ersetzen;
- Ein Motivationssystem für Kurierfahrer einführen;
- Das Transportmittel der Kurierfahrer ändern;
- Die Kommunikation zwischen Produktion, Kurierfahrern und Kunden optimieren;
- Die Mitarbeiter zu schnellerem Pizzabacken anregen;
- Den Pizzabackprozess ändern, um die Zeit zu verkürzen.
Der data-driven Ansatz ermöglicht es, die effektivste Lösung auf der Grundlage von Forschungsergebnissen zu wählen, die Folgendes umfassen können:
- Messung der Zeit, die für die Zubereitung der Pizza und die Lieferung benötigt wird;
- Bildung einer Testgruppe neuer Kurierfahrer;
- Einführung eines Testmotivationssystems;
- Änderung des Pizzabackprozesses ohne Qualitätsverlust.
Die Ergebnisse solcher Studien liefern objektive Daten, die in Minuten oder Anzahl der Bestellungen gemessen werden können und helfen, die optimalsten Lösungen zu identifizieren.
Welche Forschungen werden für Entscheidungen durchgeführt
Um die Richtigkeit der getroffenen Entscheidungen sicherzustellen, führen Unternehmen verschiedene Arten von Forschungen durch. Die wichtigsten sind:
- Quantitative Forschung: Die Ergebnisse solcher Forschungen werden in Zahlen gemessen. Ein Beispiel könnte A/B-Tests oder Umfragen ohne offene Fragen sein. Der Vorteil quantitativer Forschung liegt in ihrer Massenanwendbarkeit, da sie mit Hunderten und sogar Tausenden von Befragten durchgeführt werden kann.
- Qualitative Forschung: Sie liefern Hypothesen und Einsichten, die einer weiteren Überprüfung mit quantitativen Daten bedürfen. Dazu gehören Fokusgruppen und Interviews, die tiefere Informationen liefern.
Forschungen können auch in Schreibtisch- und Feldforschungen klassifiziert werden. Schreibtischforschungen verwenden bereits verfügbare Daten, was schnellere Ergebnisse ermöglicht, während Feldforschungen Daten von Grund auf neu erstellen, was genauere Ergebnisse für spezifische Aufgaben liefert.
Welche Daten werden gesammelt
Für Entscheidungen auf Basis von Daten ist es notwendig, dass die gesammelten Informationen:
- Bedeutsam: Die Metriken müssen mit den Zielen des Unternehmens korrelieren;
- Objektiv: Die Daten müssen nach einheitlichen Regeln und in einem einheitlichen Format gesammelt werden;
- Verständlich: Die Informationen sollten nicht nur für Fachleute, sondern auch für andere Mitarbeiter zugänglich sein.
In der Anfangsphase können alle möglichen Metriken gesammelt werden, um später zu bestimmen, welche davon am nützlichsten für die Entscheidungsfindung sind.
Wie werden Daten gesammelt
Die Implementierung des data-driven Ansatzes umfasst mehrere Phasen. In der Anfangsphase können Daten entweder nicht gesammelt oder in einfachen Tabellenkalkulationsprogrammen gespeichert werden. Der nächste Schritt besteht in der Systematisierung und Segmentierung, was die Erstellung einer gemeinsamen Methodologie zur Datensammlung erfordert.
Nachdem die Arbeit mit den Daten zentralisiert wird, führen Unternehmen automatisierte Systeme ein, wie z.B. BI-Systeme, die bei der Analyse und Berichterstellung helfen. Die letzte Phase umfasst die Erstellung prädiktiver Modelle, die künstliche Intelligenz für die Vorhersage zukünftiger Kennzahlen auf Basis der Analyse vergangener Daten verwenden.
Es ist wichtig zu beachten, dass jede Abteilung des Unternehmens ihren eigenen Transformationsprozess im Bereich des data-driven Ansatzes durchlaufen kann und dies ungleichmäßig erfolgen kann, wobei einige Abteilungen Daten aktiv nutzen, während andere erst anfangen.
