Wie man eine datengetriebene Strategie aufbaut: Der ultimative Leitfaden

Erfahren Sie in unserem ultimativen Leitfaden, wie Sie Schritt für Schritt eine datengetriebene Strategie entwickeln und wie Sie Erkenntnisse und Analysen nutzen können. Maximieren Sie Ihren ROI und treffen Sie noch heute datengetriebene Entscheidungen!

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Haben Sie eine datengetriebene Strategie? Wenn nicht, verpassen Sie einen der wichtigsten Aspekte des Erfolgs in der heutigen Geschäftswelt. Entscheidungen im Geschäftsleben ohne Daten zu treffen, ist wie Autofahren mit geschlossenen Augen. Sie kommen vielleicht ans Ziel, aber die Wahrscheinlichkeit, dass Sie im Graben landen, ist viel größer. Deshalb ist datengetriebenes Decision-Making für Unternehmen heute so wichtig. Indem wir unsere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen, können wir die Unsicherheit verringern und unsere Erfolgsaussichten verbessern.

Das soll nicht heißen, dass Daten immer perfekt sind oder dass wir nie unsere Intuition einsetzen sollten. Daten sollten in Verbindung mit Intuition und anderen Formen des Wissens, wie Erfahrung und Fachwissen, verwendet werden. Aber wenn es darum geht, wichtige Entscheidungen zu treffen, sollten Daten an erster Stelle stehen.

Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, ist es wichtig, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen und nicht auf der Grundlage von Intuition oder Vermutungen. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie eine datengetriebene Strategie für Ihr Unternehmen entwickeln können. Wir decken alles ab, von der Sammlung und Analyse von Daten bis hin zur Nutzung dieser Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Fangen wir an!

Was ist ein „Data-Driven Decision-Making“?

Data-Driven Decision-Making (Datengebtriebene Entscheidungen) ist ein Prozess, bei dem Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und nicht auf der Grundlage von Intuition oder Vermutungen getroffen werden. Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, benötigen wir Zugang zu genauen und aktuellen Daten. Diese Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, z. B. aus Umfragen, Fokusgruppen, Interviews, Kundenprotokollen, Finanzunterlagen und Webanalysen. Sobald wir diese Daten haben, müssen wir sie analysieren und Schlussfolgerungen daraus ziehen. Erst dann können wir fundierte Entscheidungen über das weitere Vorgehen treffen.

Was sind die Vorteile von datengetriebenen Entscheidungen?

Ein datengetriebener Ansatz für die Entscheidungsfindung kann mehrere Vorteile mit sich bringen. Unabhängig davon, ob Sie Ihr gesamtes Unternehmen datengetrieben führen, ob Sie nur Managemententscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen oder ob Sie Daten zur Ergänzung Ihres derzeitigen Entscheidungsprozesses verwenden, können Sie einige Vorteile erwarten. Diese Vorteile sind vielleicht nicht für alle Organisationen gleichermaßen relevant oder ausgeprägt, aber im Allgemeinen können wir sagen, dass datengetriebene Entscheidungsfindung

  • Geringere Unsicherheit: Indem wir Entscheidungen auf Daten statt auf Intuition stützen, können wir die Unsicherheit in unserem Entscheidungsprozess verringern. Der Grund dafür ist, dass uns die Daten ein vollständigeres Bild der Situation vermitteln, was uns ein besseres Verständnis der Risiken und potenziellen Ergebnisse ermöglicht.

  • Bessere Genauigkeit: Datengetriebene Entscheidungen sind oft genauer als solche, die auf Intuition oder Vermutungen beruhen. Dies liegt daran, dass Daten uns eine objektive Sicht der Situation vermitteln, die dazu beitragen kann, persönliche Voreingenommenheit aus dem Entscheidungsprozess zu entfernen.

  • Erhöht die Effizienz: Data-Driven Decision-Making kann uns helfen, unsere Zeit und Ressourcen besser zu nutzen. Denn anhand von Daten können wir Bereiche mit Verbesserungspotenzial ermitteln und unsere Bemühungen auf diese Bereiche konzentrieren.

  • Fördert das Unternehmenswachstum: Indem wir fundierte Entscheidungen treffen, können wir unseren Unternehmen zu Wachstum und Wohlstand verhelfen. Die datengetriebene Entscheidungsfindung kann uns dabei helfen, neue Chancen zu erkennen und das Beste daraus zu machen.

  • Bessere Entscheidungsfindung: Die datengetriebene Entscheidungsfindung ermöglicht es uns, bessere Entscheidungen zu treffen, da wir Einblicke erhalten, die wir sonst nicht hätten. Außerdem können wir so verschiedene Optionen vergleichen und die beste auswählen. Ein weiteres Highlight ist, dass auch Manager eine bessere Grundlage für ihre Entscheidungen erhalten – dies beschleunigt den Entscheidungsprozess und begrenzt die Gefahr von Fehlschlägen.

  • Bessere Ressourcennutzung: Wenn Sie Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen, können Sie die Verschwendung von Ressourcen eher vermeiden. Denn es ist wahrscheinlicher, dass Sie in Bereiche investieren, die zu Ergebnissen führen, als dass Sie blind etwas verfolgen, das möglicherweise nicht effektiv ist.
    Verbesserter Kundenservice: Durch die Nutzung von Daten, um die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden zu verstehen, können wir ihnen ein besseres Kundenerlebnis bieten. Dies kann zu mehr Folgegeschäften und Mund-zu-Mund-Propaganda führen.

  • Bessere strategische Planung: Die datengetriebene Entscheidungsfindung hilft uns bei der Entwicklung besserer Strategien, indem sie uns Einblicke in das Kundenverhalten, die Aktionen der Wettbewerber und die Markttrends gibt. Aus diesem Grund haben wir diesen Artikel verfasst, um Ihnen zu helfen, die Auswirkungen der datengetriebenen strategischen Planung für Ihr Unternehmen zu verstehen.

Was ist eine datengetriebene Strategie?

Wie wir aus der datengetriebenen Entscheidungsfindung gelernt haben, ist eine datengetriebene Strategie eine Strategie, die auf harten Daten und Analysen basiert und nicht auf Intuition oder Vermutungen. Anhand von Daten können Unternehmen besser entscheiden, wo sie ihre Ressourcen einsetzen, wie sie die Preise für Produkte und Dienstleistungen festlegen und welche Marketingkampagnen sie durchführen wollen. Daten können Unternehmen auch dabei helfen, Veränderungen auf dem Markt vorherzusehen und ihre Strategien entsprechend anzupassen.

Die Nutzung von Daten für strategische Entscheidungen hat mehrere Vorteile. Erstens hilft es Unternehmen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und Ablenkungen zu ignorieren. Daten ermöglichen es den Unternehmen, den Lärm zu durchdringen und sich auf die Dinge zu konzentrieren, die für ihr Endergebnis am wichtigsten sind. Zweitens sind datengetriebene Strategien oft erfolgreicher als solche, die auf Intuition oder Vermutungen beruhen. Drittens sind datengetriebene Strategien auf lange Sicht nachhaltiger. Es ist weniger wahrscheinlich, dass sie durch Marktveränderungen oder Modetrends umgestoßen werden.

Insgesamt kann die Nutzung von Daten für die strategische Entscheidungsfindung Unternehmen helfen, ihre Ziele effizienter und effektiver zu erreichen.

Hindernisse bei der Umstellung auf eine datengetriebene Strategie und zum datengetriebenes Unternehmen

Trotz der vielen Vorteile datengetriebener Entscheidungsfindung fällt vielen Unternehmen die Umstellung noch schwer. Mehrere häufige Hindernisse hindern Unternehmen daran, datengetriebener zu werden. Dazu gehören mangelnder Zugang zu Daten, fehlende Fähigkeiten und Fachkenntnisse im Bereich der Datenanalyse und die mangelnde Bereitschaft, langjährige Geschäftspraktiken zu ändern.

Eines der größten Hindernisse für eine datengetriebene Entscheidungsfindung ist der mangelnde Zugang zu Daten auf verschiedenen Ebenen des Unternehmens. In vielen Fällen sind die Daten, die Unternehmen benötigen, in Silos innerhalb des Unternehmens eingeschlossen oder in großen Datenseen versteckt, in denen jeder Daten sammelt, aber nicht weiß, was er damit anfangen soll. Diese Silos aufzubrechen und Zugang zu den Daten zu erhalten, kann eine Herausforderung sein. Selbst wenn Unternehmen Zugang zu den Daten haben, verfügen sie oft nicht über die richtigen Werkzeuge oder Fähigkeiten, um sie zu nutzen.

Data-Driven Decision-Making erfordert auch eine andere Denkweise als herkömmliche Geschäftsentscheidungen. Daten können Annahmen und lang gehegte Überzeugungen darüber, wie das Unternehmen arbeiten sollte, in Frage stellen. So können Daten beispielsweise zeigen, dass eine neue Marketingkampagne nicht so effektiv ist wie die alte oder dass eine Änderung der Preisgestaltung rentabler wäre. Diese Art von Erkenntnissen kann für Unternehmen schwer zu akzeptieren sein, vor allem wenn sie mit ihrem bisherigen Ansatz erfolgreich waren.

Die Umstellung auf ein datengetriebenes Unternehmen kann eine Herausforderung sein, aber sie ist die Mühe wert. Unternehmen, die in der Lage sind, Daten zu nutzen, werden feststellen, dass sie besser in der Lage sind, Entscheidungen zu treffen, ihre Ziele zu erreichen und sich an Veränderungen auf dem Markt anzupassen.

Warum ist ein „Data-driven Mindset“ für Unternehmen wichtig?

Eine Strategie funktioniert nur, wenn die Vision, der Auftrag und vor allem die Denkweise und Mentalität des Unternehmens aufeinander abgestimmt sind. Eine datengetriebene Denkweise ist wichtig, denn sie ermöglicht es Unternehmen, proaktiv statt reaktiv zu handeln. Allzu oft treffen Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage von Annahmen und persönlichen Vorurteilen und nicht auf der Grundlage tatsächlicher Daten. Dies kann zu suboptimalen Entscheidungen und einer Verschwendung von Ressourcen führen.

Eine datengetriebene Denkweise beginnt damit, dass jeder den Wert von Daten und die Auswirkungen, die sie auf das Unternehmen haben können, versteht. Sobald dies der Fall ist, besteht der nächste Schritt darin, mit der Datenerfassung zu beginnen. Diese Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, z. B. aus Umfragen, Kundenfeedback, Website-Analysen, Social Media Listening und vielem mehr. Wenn die Organisation als Ganzes diese Quellen kennt, fördert sie auch die Datenerfassung.

Sobald diese Daten gesammelt sind, müssen sie analysiert werden, um Muster und Trends zu erkennen. Diese Erkenntnisse können dann als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen. Es ist sehr wichtig, dass Sie den unterschiedlichen Bedarf an Daten in den verschiedenen Abteilungen und auf den verschiedenen Hierarchieebenen verstehen. Nicht alle Daten sind gleich und nicht alle Daten sind für jede Entscheidung notwendig.

Der letzte Schritt bei der Einführung einer datengetriebenen Denkweise besteht darin, sicherzustellen, dass jeder für die getroffenen Entscheidungen verantwortlich gemacht wird. Das bedeutet, dass man KPIs und Metriken erstellen muss, um Fortschritte und Erfolge zu verfolgen. Es bedeutet auch, dass man bereit ist, Entscheidungen zu überdenken, wenn sie nicht wie geplant funktionieren, und dass man bereit ist, den Kurs zu korrigieren.

Zusammengefasst: Eine datengetriebene Denkweise ist für Unternehmen wichtig, denn sie ermöglicht es ihnen, proaktiv statt reaktiv zu handeln. Allzu oft treffen Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage von Annahmen und persönlichen Vorurteilen und nicht auf der Grundlage tatsächlicher Daten. Dies kann zu einer suboptimalen Entscheidungsfindung führen, zu einem Zögern, Entscheidungen zu treffen, und auch zu Entscheidungen, die nur auf vergangenen Erfahrungen und persönlichen Meinungen beruhen.

Wie entwickelt man eine datengetriebene Strategie?

Eine datengetriebene Strategie stützt sich auf genaue und zeitnahe Daten, um Entscheidungen zu treffen. Indem Sie Ihre Strategie auf fundierte Daten stützen, können Sie kostspielige Fehler vermeiden und Ihre Bemühungen für eine maximale Wirkung optimieren. Um eine datengetriebene Strategie zu entwickeln, müssen Sie genaue Daten sammeln, sie effektiv organisieren und sie als Grundlage für Ihre Entscheidungen nutzen. Die folgenden Schritte helfen Ihnen, eine datengetriebene Strategie zu entwickeln:

1. Grundlagen für datengetriebene Strategien

Die Entwicklung einer datengetriebenen Strategie erfordert die richtige Grundlage. Bevor Sie mit der Datenerfassung beginnen können, müssen Sie die Voraussetzungen schaffen, indem Sie die richtige Kultur, Infrastruktur und Quellen schaffen.

Schaffung einer datengetriebenen Kultur

Eine Kultur der datengetriebenen Decision-Making beginnt mit der Zustimmung von oben. Die Geschäftsleitung muss mit der Verwendung von Daten zur Entscheidungsfindung einverstanden sein, und alle Mitarbeiter sollten ermutigt werden, wann immer möglich Daten zu verwenden. Das Management muss auch bereit sein, den Kurs zu ändern, wenn die Daten zeigen, dass eine andere Strategie erforderlich ist.

Verknüpfen Sie Daten mit der Geschäftsagenda

Um mit Ihrer datengetriebenen Strategie erfolgreich zu sein, müssen Sie eine enge Verbindung mit Ihrer Geschäftsagenda herstellen. Dies wurde auch in der datengetriebenen Kultur erwähnt, aber wir betonen, dass Sie diese Datenverbindungen auch in jedem Aspekt Ihres Unternehmens herstellen müssen.

Das bedeutet, dass Sie bei der Festlegung von Geschäftszielen auch die Datenpunkte festlegen, die Sie verfolgen müssen, um zu beurteilen, ob diese Ziele erreicht werden oder nicht.

Wenn Ihr Ziel zum Beispiel darin besteht, den Umsatz um 20 % zu steigern, müssen Sie Kennzahlen wie generierte Leads, Konversionsrate und durchschnittliche Geschäftsgröße verfolgen.

Implementieren Sie die erforderliche Technologie und Infrastruktur

Zur Unterstützung der datengetriebenen Entscheidungsfindung benötigen Sie eine effektive IT-Infrastruktur für das Sammeln, Speichern und Organisieren von Daten. Außerdem sollten Tools und Technologien für die Datenanalyse vorhanden sein. Die gebräuchlichsten Datenanalysetools sind statistische Softwarepakete (R, MATLAB usw.), Datenvisualisierungstools und Business Intelligence-Plattformen.

Daten – von innen und außen

Datenquellen sind ein weiterer wichtiger Aspekt. Sie müssen herausfinden, welche Daten für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind, und sicherstellen, dass Sie Zugriff auf diese Daten haben. Die Daten können aus internen Systemen stammen, z. B. aus Verkaufs- und Finanzdaten, oder aus externen Quellen, z. B. aus Marktforschungsberichten. Quellen mit genauen und aktuellen Daten sind für die Entwicklung einer datengetriebenen Strategie ebenfalls unerlässlich. Die richtigen Quellen liefern Ihnen die Erkenntnisse, die Sie benötigen, um fundierte Entscheidungen über Ihr Unternehmen zu treffen. Zu den Datenquellen können interne Datenbanken, öffentliche Aufzeichnungen, soziale Medien, Umfragen und Kundenfeedback gehören.

Brechen Sie Informationssilos auf

Informationssilos sind ein großes Problem in Unternehmen. Wenn verschiedene Teams oder Abteilungen keine Informationen austauschen, kann dies zu allen möglichen Problemen führen. Wichtige Daten sind möglicherweise nicht für die Personen zugänglich, die sie benötigen, was zu Fehlentscheidungen führen kann. Und wenn verschiedene Teams an ihren Projekten arbeiten, ohne Informationen auszutauschen, kann dies zu Doppelarbeit und unnötiger Komplexität führen.

Der beste Weg, Informationssilos aufzubrechen, ist die Förderung des Informationsaustauschs innerhalb des Unternehmens. Dazu muss sichergestellt werden, dass alle Mitarbeiter Zugang zu denselben Daten haben und dass alle miteinander kommunizieren. Es gibt mehrere Möglichkeiten, dies zu erreichen: durch die Einrichtung von Kommunikationsprotokollen, durch die Festlegung klarer Zuständigkeiten und durch Schulungen und Weiterbildungen zur effektiven Nutzung von Daten.

Tipp: Kreative Datenquellen und Ideen zur Datengewinnung könnten sehr helfen.

Sie können auch bei der Datenbeschaffung kreativ werden. Hier sind vier Tipps:

  1. Schauen Sie nicht nur auf die offensichtlichen Quellen wie ERP, CRM usw.
  2. Nutzen Sie unkonventionelle Methoden zur Datenerhebung, z. B. Wettbewerbe, Hackathons usw.
  3. Kombinieren Sie verschiedene Arten von Datenquellen – Haben Sie daran gedacht, Wetterdaten mit Verkaufsdaten zu kombinieren?
  4. Seien Sie offen für neue Ideen und Ansätze – Ermutigen Sie Ihre Mitarbeiter, kreative Ideen zu entwickeln.

2. Vorhersage und Optimierung von „Geschäftsergebnissen“ – Erstellen von Modellen

Wie bereits erwähnt, können Unternehmen ihren Entscheidungsprozess durch den Einsatz von Datenanalyse, prädiktiver Analyse und Prognosen optimieren. Die prädiktive Analyse ermöglicht es Unternehmen, anhand von Daten aus der Vergangenheit Vorhersagen über künftige Ereignisse zu treffen. Diese Informationen können Unternehmen dabei helfen, ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketingstrategien zu optimieren. Amazon beispielsweise nutzt Predictive Analytics, um Kunden auf der Grundlage ihrer Kaufhistorie und ihres Kundenverhaltens Artikel zu empfehlen. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit zusätzlicher Produktentdeckungen, eines besseren Einkaufserlebnisses für die Kunden und – was am wichtigsten ist – höherer Einnahmen.

Ein anderes Beispiel: Unternehmen könnten Echtzeit-Bestandsdaten mit POS-Daten und Wettervorhersagen kombinieren, um Werbeaktionen besser zu steuern, Upselling bei bestehenden Kunden zu betreiben oder sogar neue Produkte anzubieten, die den Bedürfnissen der Kunden besser entsprechen.

Die Bedeutung des Aufbaus zuverlässiger Modelle und Datenmodelle darf nicht unterschätzt werden. Diese Modelle dienen als Grundlage für fundierte und datengetriebene Entscheidungen. Sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Kunden und Märkte besser zu verstehen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Um sicherzustellen, dass diese Modelle zuverlässig sind, müssen sie genau und aktuell sein. Außerdem müssen sie auf soliden Datenanalyseverfahren beruhen.

Unternehmen können ihre eigenen Modelle erstellen oder auf vorgefertigte Modelle von Dritten zurückgreifen. Die Wahl des Modells hängt von den Bedürfnissen des Unternehmens und der Art der verfügbaren Daten ab. Es ist wichtig, verschiedene Modelle gegeneinander zu testen, um das genaueste Modell zu finden. Sobald ein Modell ausgewählt wurde, sollte es verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen, die die Geschäftsergebnisse verbessern.

ACHTUNG: Die Risiken der Datenmodellierung und -komplexität sind mannigfaltig. Ein Hauptrisiko besteht darin, dass zu komplexe Modelle schwer zu verstehen und zu verwenden sind, was zu falschen Entscheidungen führen kann. Darüber hinaus können komplexe Modelle fehleranfälliger sein und die Möglichkeiten des Unternehmens übersteigen, sie effektiv zu betreiben und zu pflegen. Schließlich kann die Datenmodellierung ein kostspieliger und zeitaufwändiger Prozess sein, und Unternehmen sollten die Vorteile sorgfältig gegen die Risiken abwägen.

3. Umgestaltung des Unternehmens und seiner Fähigkeiten

Wir wissen, dass wir bereits früher erwähnt haben, dass das Unternehmen umgestaltet werden muss, um Daten zu nutzen und technologische Fähigkeiten aufzubauen, bevor Sie eine datengetriebene Strategie starten. Aber es lohnt sich, dies noch einmal zu erwähnen.

Die Umgestaltung des Unternehmens beginnt mit der Führung und der Festlegung der richtigen Strategie. Die datengetriebene Strategie muss ein integraler Bestandteil der Geschäftsstrategie sein und nicht nur eine isolierte Initiative. Sie sollte auf einem Fundament aus Vertrauen, Transparenz und Zusammenarbeit aufgebaut sein. Und sie sollte durch die richtige Organisationsstruktur, Prozesse und Kultur unterstützt werden. Dieser Abschnitt konzentriert sich daher mehr auf die kontinuierliche Entwicklung der Organisation, der Datenkapazitäten und der ständigen Iterationen auf der Grundlage von Hypothesen, Tests, Messungen und Lernen.

4. Entwicklung geschäftsrelevanter Analysen

Bevor Unternehmen Analysen einsetzen können, müssen sie sicherstellen, dass die Analysen für sie und ihre Tätigkeiten relevant sind. Das bedeutet, dass sie die Unternehmenskultur und die Entscheidungsfindungsnormen verstehen müssen und wissen müssen, was die Manager an der Front brauchen, um effektive Entscheidungen zu treffen. Erst dann kann die Analytik wirklich in die täglichen Aktivitäten eines Unternehmens integriert werden.

5. Analysen in einfache Tools einbetten – für JEDEN

Einer der besten Gradmesser für den Erfolg einer datengetriebenen Strategie ist die Implementierung relevanter Analysen und Daten in Tools, auf die jeder zugreifen und die er täglich nutzen kann. Auf diese Weise erhalten die Entscheidungsträger in Echtzeit Einblicke in die Leistung des Unternehmens und können schneller fundierte Entscheidungen treffen. Außerdem wird es dadurch für die Mitarbeiter einfacher, die Vorgänge im Unternehmen zu verstehen und Bereiche zu identifizieren, in denen sie einen Beitrag leisten und etwas bewirken können.

6. Entwicklung der nötigen Fähigkeiten zur Nutzung von Big Data

Sobald Sie die Daten haben, ist es wichtig, sie auch zu nutzen. Eine der besten Möglichkeiten, dies zu tun, ist die Nutzung von Big Data. Big Data bezieht sich auf die großen Datenmengen, die heute zur Verfügung stehen, und Unternehmen können sie zu ihrem Vorteil nutzen, indem sie sie analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Dies kann ihnen helfen, bessere Entscheidungen über ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketingstrategien zu treffen.

Um die Möglichkeiten von Big Data und Data Lakes zu nutzen, ist es jedoch wichtig, zunächst die notwendigen Fähigkeiten zu entwickeln. Das bedeutet, die richtigen Mitarbeiter zu haben, die wissen, wie man Daten sammelt, bereinigt und analysiert. Es bedeutet auch, dass die richtigen Tools und Systeme für die Verwaltung all dieser Daten vorhanden sein müssen. Aus diesem Grund ist dies der nächste Schritt Ihrer datengetriebenen Strategie, der auf allem aufbauen kann, was wir zuvor geschrieben haben.

Schlussfolgerung zu datengetriebenen Strategien

Mit der zunehmenden Digitalisierung der Welt wächst auch die Menge der Daten, die den Unternehmen zur Verfügung stehen. Und diese Daten können Unternehmen dabei helfen, bessere Entscheidungen über ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketingstrategien zu treffen. Um die Möglichkeiten von Big Data und Data Lakes nutzen zu können, müssen Unternehmen zunächst die notwendigen Fähigkeiten entwickeln. Das bedeutet, dass sie über die richtigen Mitarbeiter verfügen müssen, die wissen, wie man Daten sammelt, bereinigt und analysiert. Außerdem müssen sie über die richtigen Tools und Systeme verfügen, um all diese Daten zu verwalten. Wenn Sie also noch nicht damit begonnen haben, sollten Sie jetzt planen, wie Sie Daten nutzen können, um Ihr Unternehmen voranzubringen.

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Benjamin Talin

Benjamin Talin is founder of MoreThanDigital, a serial entrepreneur and innovator. He has founded countless businesses, ranging in age from 13 to the present. His passion is using technology and innovation to change the status quo, and his experience covers everything from marketing to product development to new technology strategy. One of Benjamin's great desires is to share his expertise with others, and he frequently speaks at conferences on a variety of topics related to entrepreneurship, leadership, and innovation. Additionally, he advises governments, ministries and EU commissions on issues such as education, economic development, digitalization, and the technological future.

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