Schon seit meiner Studienzeit fasziniert mich das schier unbegrenzte Potenzial, das in großen Datenmengen steckt. Zu Beginn meiner Karriere hatte ich es mit Finanzzahlen zu tun, die ein Abbild wirtschaftlicher Aktivität repräsentierten. Später half ich dann als IT-Beraterin, die Geschäftsabläufe vieler Unternehmen nicht nur abzubilden, sondern mittels Business Intelligence (BI) auch zu verbessern. Allerdings glichen die damaligen BI-Methoden eher einem Blick in den Rückspiegel – ohne das Potenzial der Analyse und Vorhersagbarkeit zu nutzen. Viel spannender finde ich, was Technologie inzwischen möglich macht: Daten in Echtzeit auszuwerten, um daraus valide Entscheidungen für die Zukunft abzuleiten.

Meine Kernaufgabe bei Salesforce ist heute, gemeinsam mit den Cloud Services Teams der CSG unseren Kunden dabei zu helfen, Salesforce optimal zu nutzen, ihre Geschäftsziele zu verwirklichen und damit schneller erfolgreich zu sein. Das gelingt uns, indem wir ihnen ermöglichen, ihre Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu strukturieren und sie in direkt nutzbares Geschäftswissen umzuwandeln. Denn Daten sind heute die neue Geschäftswährung – ihre Qualität entscheidet ganz wesentlich über den Erfolg von Unternehmen. Dafür arbeite ich mit Kunden verschiedener Industrien wie beispielsweise dem Einzelhandel oder dem Maschinenbau zusammen. So hilft die intelligente Zusammenführung und Auswertung von Daten aus dem Servicecenter einem Versandhändler dabei, Rücksendungsgründe auch global besser zu verstehen und diese zu reduzieren. Auch Maschinenbauer, besonders im Bereich Service, profitieren von höherer Datentransparenz und tieferer Analyse. Beide können darauf basierend kontinuierlich lernen, um proaktiv neue und bessere Angebote zu gestalten.

Mit Intelligenz zu mehr Kundenzentrierung

Für Unternehmen ist es generell von hoher Bedeutung, mittels Data Analytics ihre Kunden immer besser kennenzulernen und sie passgenau zu bedienen. Bei einem Premium-Fashionlabel trugen die Fachverkäuferinnen in den Boutiquen die Vorlieben und Kaufhistorien ihrer Kundinnen seit jeher von Hand in ein schwarzes Büchlein ein. Wenn die Verkäuferin die Firma verließ, waren diese wertvollen Informationen für immer verloren. Heute hingegen greift das Personal weltweit über iPads auf diese Daten zu und kann jede Kundin auf Basis dieses Wissens zielgerichteter beraten. Um Kunden zu begeistern, spielen Prognosefunktionen wie Predictive Technologien oder Künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle, ob als Entscheidungshilfe beim Shopping oder für neue Vertriebskonzepte beispielsweise im Maschinenbau.

Hersteller müssen heute neue Differenzierungsmerkmale schaffen, Preisvorteile und Innovationsvorsprünge verflüchtigen sich im globalen Wettbewerb immer mehr und immer schneller. Ein wichtiger Hebel dafür sind Kundenzentrierung und Service. Einer unserer Kunden aus dieser Branche sagt, er verkaufe immer weniger die Maschine an sich als vielmehr die Möglichkeit, seine Kunden erfolgreicher zu machen. So entwickelt sich das Unternehmen

in einem zunehmend schwierigen Umfeld hin zu einer kundenzentrierten Serviceorganisation. Dies gelingt unter anderem mit Predictive Maintenance-Angeboten für vorausschauende Wartung, die auf die spezifischen Nutzungsprofile sowie die Auftragslage und -planung jeder einzelnen Maschine, die weltweit im Einsatz ist, individuell zugeschnitten sind. Die Voraussetzung dafür ist, Daten zu bündeln und aus ihnen das Kundenbedürfnis beziehungsweise das Verhalten einer Maschine im Voraus zu erkennen.

Die Beispiele zeigen: Je mehr ein Unternehmen über seine Kunden und Produkte weiß, desto erfolgreicher kann es auf dem Markt agieren, die Kundenzufriedenheit, den Umsatz und die Markenbindung steigern. Firmen, die diese Chance nutzen wollen, sollten aus meiner Sicht folgende Dinge beherzigen: wichtige Kennzahlen über Produkt, Service und Vertrieb vorab messbarmachen, um darauf basierend schnell Optimierungsprozesse anzustoßen. Die intelligente Verwendung von Daten setzt einen Change-Prozess voraus, bei dem es gilt, alle Mitarbeiter mittransparenten Informationen zu den Beweggründen und dem direkten Nutzen für ihre tägliche Arbeit direkt an Bord zu holen.

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