Datengestützte Beratung ist für Unternehmen zu einem mächtigen Werkzeug geworden, um Einblicke in Kundenverhalten, Markttrends und betriebliche Effizienz zu gewinnen. Durch die Nutzung von Datenanalysen und -auswertungen können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, die zu besseren Ergebnissen führen.

In diesem Artikel werden zwölf Beispiele und Anwendungsfälle für datengesteuerte Beratung in verschiedenen Branchen vorgestellt. Wir werden untersuchen, wie Unternehmen Big Data nutzen, um ihr Geschäft voranzutreiben und neue Möglichkeiten zu erschließen. Anhand dieser Beispiele aus der Praxis können wir sehen, wie Daten die Art und Weise, wie Unternehmen heute arbeiten, verändern.

1. Optimierung von Marketing und Vertrieb

Einer der häufigsten Anwendungsfälle für datengestützte Beratung ist die Optimierung von Marketing- und Vertriebsstrategien und des Verkaufstrichters. Durch die Analyse von Daten zum Kundenverhalten, Öffnungsraten, Kaufhistorien und vielem mehr können Berater/innen Unternehmen dabei helfen, wichtige Trends und Muster zu erkennen, z. B. welche Kanäle die meisten Besucher/innen anziehen und welche Produkte bei bestimmten Kundensegmenten am beliebtesten sind.

Typische Aufgaben für Berater/innen:

• Personalisierte Marketingkampagnen entwickeln
• Datengesteuerte Marketingkampagnen und Öffentlichkeitsarbeit
• Identifizierung neuer Märkte und Kundensegmente,
• Strategien, um bestehende und neue Zielgruppen zu erreichen.

2. Strategische Unternehmensentscheidungen

Datengestützte Beratung kann Unternehmen helfen, fundierte und strategische Entscheidungen zu treffen. Mit Zugang zu Daten und Weitblick können Berater/innen Unternehmen bei der besten Vorgehensweise für ihr Geschäft beraten. Dazu kann es gehören, die wichtigsten Daten für ein bestimmtes Projekt auszuwählen oder künftige Trends zu prognostizieren, um Veränderungen im Kundenverhalten oder in den Marktbedingungen vorwegzunehmen. Indem sie Einblicke in die Präferenzen der Kunden, die Aktivitäten der Konkurrenz, die Entwicklungen in der Branche und vieles mehr geben, können Berater/innen bei strategischen Geschäftsentscheidungen wertvolle Hilfestellung leisten.

Typische Aufgaben für Berater/innen:

• Durchführen von Marktforschung und -analyse
• Einsatz von Tools und Benchmarks (z.B. MoreThanDigital Insights)
• Entwicklung von Prognosemodellen
• Identifizierung von Schwerpunktbereichen für ein Unternehmen mit hoher Wirkung

3. Datenvisualisierung und Dashboards

Datenorientierte Berater/innen können Unternehmen dabei helfen, ihre Daten besser zu verstehen, indem sie maßgeschneiderte Daten-Dashboards entwickeln, die aussagekräftige Visualisierungen der wichtigsten Kennzahlen liefern. Die Datenvisualisierung kann Unternehmen helfen, Trends besser zu verstehen und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. Benutzerdefinierte Dashboards können auch die Leistung im Zeitverlauf überwachen, Muster und Ausreißer schnell erkennen, Daten aus verschiedenen Quellen vergleichen und generell große Datenmengen sinnvoll nutzen.

Typische Aufgaben für Berater/innen: 

• Interaktive Dashboards entwickeln
• Erstellen von Benchmark-Datensätzen (z. B. MoreThanDigital Insights).
• Integration von Datenvisualisierungstools (z. B. Tableau) in bestehende Analyselösungen
• Mitarbeiter/innen darin schulen, wie sie das Dashboard effektiv nutzen können

4. Produktentwicklung

Datengestützte Beratung kann auch dazu genutzt werden, bessere Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln. Durch die Analyse von Kundenfeedback, Nutzungskennzahlen und anderen relevanten Informationen können Berater/innen verwertbare Erkenntnisse darüber liefern, was Kunden wollen und brauchen, um fundiertere Produktentscheidungen zu treffen. Sie können Unternehmen auch dabei helfen, Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen und Strategien vorzuschlagen, um die Kundentreue und -zufriedenheit zu erhöhen.

Typische Aufgaben für Berater/innen: 

• Identifizierung von Verbesserungsmöglichkeiten bei bestehenden Produkten/Dienstleistungen.
• Entwicklung neuer Funktionen und Dienstleistungen, die auf die Kundenbedürfnisse abgestimmt sind
• Analysieren von Kundenfeedback als Grundlage für das UX-Design
• Verfolgen von Nutzungsmetriken, um die Leistung im Laufe der Zeit zu überwachen.

5. Kundensegmentierung

Die Kundensegmentierung ist ein weiterer wichtiger Anwendungsfall im Zusammenhang mit Vertrieb und Marketing und ein hervorragendes Beispiel für datengesteuerte Entscheidungen. Große Datensätze ermöglichen Einblicke in die Kunden, indem sie anhand von wesentlichen Merkmalen wie Demografie, Kaufverhalten, Vorlieben usw. segmentiert werden.

Typische Aufgaben für Berater/innen:

• Erstellen von datengesteuerten Customer Personas (viele, nicht nur 5-10)
• Hyper-Personalisierung mit riesigen Datensätzen
• Maßgeschneidertes Marketing-Targeting für jedes Segment
• Marketingkanal-Automatisierung mit Personalisierung erstellen
• Erstellen von Dashboards und Vorhersagemodellen

6. Optimierung der Lieferkette

Durch die Analyse von Lieferkettendaten können Berater/innen Unternehmen helfen, Ineffizienzen und Engpässe zu erkennen und Strategien zur Rationalisierung der Abläufe zu entwickeln. So kann ein Berater z. B. anhand von Daten feststellen, welche Lieferanten den zuverlässigsten Service bieten, und Strategien zur Verkürzung der Lieferzeiten und zur Verbesserung der Bestandsverwaltung entwickeln. Die Nutzung großer Datensätze kann zu geringeren Kosten, keinen Ausfällen, weniger Bestand und einem besseren Kundenerlebnis führen.

Typische Aufgaben für Berater/innen:

• Benchmarking der Lieferantenleistung
• Analyse von Bestell- und Liefersystemen
• Strategien zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz in der Lieferkette
• Identifizierung von Engpässen und Möglichkeiten zur Betriebsoptimierung.
• Prädiktive Analytik & Prognosemodelle

7. Betrugsaufdeckung

Um Betrug zu verhindern, können Berater/innen durch die Analyse von Transaktionsdaten und anderen relevanten Datenquellen Unternehmen dabei helfen, potenziellen Betrug zu erkennen und Strategien zur Risikominderung zu entwickeln. Oft untersuchen Berater/innen betrügerische Aktivitäten, indem sie Muster in vergangenen Vorfällen aufspüren und identifizieren und Modelle erstellen, um diese Aktivitäten zu erkennen, bevor ein echter Schaden entsteht.

Typische Aufgaben für Berater/innen:

• Untersuchung früherer Betrugsvorfälle
• Einrichten von Systemen zur Erkennung betrügerischer Aktivitäten
• Entwicklung von Modellen zur Vorhersage potenzieller Betrugsfälle
• Erstellen von Dashboards und Visualisierungstools, um Muster in Daten zu erkennen.

8. Risikomanagement

Risikomanagement ist ein weiterer alltäglicher Anwendungsfall für datengesteuerte Beratung. Durch die Analyse von Risikodaten, ähnlich wie bei der Betrugsaufdeckung, und die Entwicklung von Risikomodellen können Berater/innen Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken zu erkennen und Strategien zu entwickeln, um diese zu mindern. Ein Berater kann zum Beispiel Daten nutzen, um aufkommende Markttrends oder regulatorische Veränderungen zu erkennen und Strategien zu entwickeln, um diesen Risiken zu begegnen.

Typische Aufgaben für Berater/innen: 

• Risikomodelle entwickeln, um potenzielle Risiken zu identifizieren
• Analyse von Datenquellen, um aufkommende Markttrends oder regulatorische Veränderungen zu verstehen
• Entwicklung von Strategien zur Risikominderung und -begrenzung.
• Entwerfen von Dashboards und Visualisierungstools, um Risikokennzahlen im Zeitverlauf zu verfolgen.

9. Mitarbeiterengagement und Mitarbeiterbindung

Mit datengestützter Beratung können Daten zur Mitarbeiterbindung analysiert werden, um Trends, Muster und verbesserungswürdige Bereiche zu erkennen. Berater/innen können Unternehmen dabei helfen, Umfragen zum Mitarbeiterengagement zu erstellen, Strategien zur Verbesserung des Engagements zu entwickeln und die Faktoren zu ermitteln, die die Mitarbeiterbindung beeinflussen.

Typische Aufgaben für Berater/innen:

• Erstellung von Umfragen zum Mitarbeiterengagement und Analyse der Ergebnisse
• Entwicklung von Strategien zur Verbesserung des Mitarbeiterengagements und der Mitarbeiterbindung
• Ermittlung der Faktoren, die das Engagement und die Bindung der Mitarbeiter/innen beeinflussen

10. Analyse sozialer Medien

Datengestützte Beratung kann auch dazu genutzt werden, Social Media-Daten zu analysieren, um Trends und Muster zu erkennen, die Stimmung der Kunden zu verstehen und Strategien für Social Media Marketing zu entwickeln. Berater/innen können Unternehmen dabei helfen, Erwähnungen und Engagement in sozialen Medien zu verfolgen, Kundenfeedback auf Social-Media-Plattformen zu analysieren und Inhaltsstrategien zu entwickeln, die bei den Zielgruppen ankommen.

Typische Aufgaben für Berater/innen:

• Analyse von Social Media-Daten, um Trends und Muster zu erkennen
• Verfolgen der Erwähnungen und des Engagements in den sozialen Medien
• Entwicklung von Inhaltsstrategien für das Social Media Marketing

11. Analytik im Gesundheitswesen

Datengestützte Beratung kann in der Gesundheitsbranche eingesetzt werden, um Patientendaten zu analysieren, Trends und Muster zu erkennen und Strategien zur Verbesserung der Patientenergebnisse zu entwickeln. Berater/innen können Gesundheitsdienstleistern dabei helfen, die Patientenzufriedenheit zu verbessern, Kosten zu senken und Abläufe zu optimieren, indem sie Patientendaten analysieren und Vorhersagemodelle entwickeln.

Typische Aufgaben für Berater/innen:

• Analysieren von Patientendaten, um Trends und Muster zu erkennen
• Entwicklung von Prognosemodellen zur Verbesserung der Patientenzufriedenheit
• Optimierung der Abläufe im Gesundheitswesen, um Kosten zu senken und die Patientenzufriedenheit zu verbessern

12. Umweltanalytik

Datengesteuerte Berater können Umweltdaten analysieren, Trends und Muster erkennen und Strategien zur Verbesserung der ökologischen Nachhaltigkeit entwickeln. Durch die Analyse von Umweltdaten und die Entwicklung von Nachhaltigkeitsstrategien können Berater/innen Unternehmen dabei helfen, ihren ökologischen Fußabdruck zu verringern, umweltfreundliche Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und Umweltvorschriften einzuhalten.

Typische Aufgaben für Berater/innen:

• Analysieren von Umweltdaten, um Trends und Muster zu erkennen
• Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der ökologischen Nachhaltigkeit
• Einhalten von Umweltvorschriften und Verkleinern des ökologischen Fußabdrucks

Die Zukunft der datengesteuerten Beratung

Da Unternehmen versuchen, das Potenzial von Daten zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, wird die Bedeutung von datengestützter Beratung wahrscheinlich noch zunehmen. Darüber hinaus ebnen neue Technologien wie KI und ML den Weg für Berater/innen, Informationen schneller und genauer als je zuvor zu analysieren. Es ist daher klar, dass diese Fortschritte die Zukunft der datengesteuerten Beratung dramatisch beeinflussen werden.

Trotz ihrer Vorteile hat die datengesteuerte Beratung einige Hürden zu überwinden. Der Schutz privater Informationen und die Abwägung zwischen greifbaren Ergebnissen und menschlicher Analyse sind nur einige der Probleme, die gelöst werden müssen. Berater/innen, die sich auf datengesteuerte Lösungen spezialisieren, müssen daher die Fähigkeit besitzen, sich in der komplizierten Welt der Analytik zurechtzufinden und gleichzeitig ethische Standards einzuhalten, um das Vertrauen ihrer Kunden zu gewinnen.