Datengetriebene Entscheidungen: So treffen Sie auf Daten basierende Entscheidungen für Ihr Unternehmen

Branchenunabhängig stehen viele Unternehmen regelmäßig vor Fragestellungen, die entscheidend für den Unternehmenserfolg sind und dem zuständigen Management Kopfzerbrechen bereiten.

Um in solchen Situationen die richtige Entscheidung treffen zu können, sollte auf eine passende Methode zur Entscheidungsfindung zurückgegriffen werden. Eine bei Unternehmen sehr beliebte Strategie ist die Verwendung der datengetriebenen Entscheidungsfindung. Daher gehen wir in unserem heutigen Blogbeitrag auf die Vorteile und der datengetriebenen Entscheidungsfindung ein und erklären, wie eine Entscheidungsfindung unter zur Hilfenahme dieser Methode funktioniert.

Die Methode der datengetriebenen Entscheidungsfindung

Die datengetriebene Entscheidungsfindung (auch: informationsgestützte Entscheidungsfindung oder datenbasierte Entscheidungsfindung) ist eine Strategie zum Treffen von Entscheidungen, die unternehmen- und branchenunabhängig angewandt werden kann.

Bei der datengetriebenen Entscheidungsfindung werden Fakten und Informationen in Form von Daten verwendet, um Entscheidungen für die Zukunft eines Unternehmens zu treffen. Ein Unternehmen, das diese Strategie aufgreift, nimmt also Abstand davon, seine Entscheidungen lediglich auf Basis von Bauchgefühlen, Meinungen oder Erfahrungen zu treffen und greift stattdessen auf bereits erhobene Daten zurück, um Trends zu analysieren und so Entscheidungen zu treffen.

Die Vorteile der datengetriebenen Entscheidungen

Die Methode der datengetriebenen Entscheidungsfindung hat für die Unternehmen, die sie anwenden, einige entscheidende Vorteile gegenüber anderen Methoden zur Entscheidungsfindung:

Effizientes Handeln dank konkreter Vorhersagen

Wer seine Entscheidungen auf Daten stützt, hat insbesondere bei der Verwendung größerer Datenmengen die Möglichkeit, aufkommende oder wiederkehrende Muster und Trends in diesen Daten zu erkennen und kann entsprechend informiert Entscheidungen treffen. Somit ermöglicht die datengetriebene Entscheidungsfindung es Unternehmen, konkretere Vorhersagen über die Zukunft zu machen und ihre zukünftigen Projekte auf Grundlage der analysierten Daten zu planen.

Insbesondere, wenn die Datenanalyse innerhalb des Unternehmens bereits so weit implementiert ist, dass auf Echtzeitdaten zurückgegriffen werden kann, ermöglicht dies auch kurzfristige Entscheidungen und ein sehr effizientes Handeln. Diese Art der Planung ermöglicht es Unternehmen also, bereits frühzeitig Potenziale und Risiken zu erkennen und entsprechend darauf zu reagieren.

Wissensaustausch und ein gemeinsames Verantwortungsgefühl

Auch innerhalb eines Unternehmens kann sich die Verwendung von datengetriebenen Entscheidungen positiv auswirken:

So kann die Offenlegung der analysierten Daten und der daraus abgeleiteten Erkenntnisse unter den Mitarbeitern zu mehr Verständnis und Akzeptanz für die von der Unternehmensleitung vorgegebenen Entscheidungen führen. Zudem sind auch die einzelnen Teams durch den Einblick in die Daten besser in der Lage dazu, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen und nachzuvollziehen, wie sich ihre Arbeit auf den Erfolg des Unternehmens auswirkt. Dieses Verständnis über die Gesamtzusammenhänge innerhalb des Unternehmens führt im besten Fall dazu, dass die einzelnen Mitarbeiter sich als mitverantwortlich für den Unternehmenserfolg betrachten und entsprechend motiviert arbeiten.

Zudem ist die Offenlegung der Daten innerhalb des Unternehmens oftmals eine gute Möglichkeit, den Wissensaustausch zwischen den verschiedenen Abteilungen und Teams anzuregen. Durch diesen Austausch können u.a. mehrere Blickwinkel auf ein Problem so kombiniert werden, dass die bestmögliche Entscheidung zur Behebung und Behandlung dieses Problems getroffen werden kann.

Erhöhung der Umsätze durch gezielte Maßnahmen

Die Methode der datengetriebenen Entscheidungsfindung ermöglicht es Unternehmen zudem, ihre Umsätze zu erhöhen: Auf Basis der erhobenen und analysierten Daten können Unternehmen Rückschlüsse auf die Wünsche und Vorlieben ihrer Kunden ziehen und diese Informationen als Entscheidungshilfe bei der Neueinführung von Produkten, bei Sortimentsumstellungen oder sonstigen Entscheidungen nutzen.

Die konstante Erhebung und Analyse der Daten zum Kauf- und Konsumverhalten der Kunden ermöglicht es Unternehmen somit, schnell auf Veränderungen im Verhalten ihrer Kunden einzugehen und somit profitabler und kundenorientierter zu arbeiten als Konkurrenzunternehmen.

Das Vorgehen der datengetriebene Entscheidungsfindung

Die sowohl die Anzahl der Fragestellungen, die man mit der datengetriebenen Entscheidungsfindung behandeln kann, als auch die Arten der Daten, die man analysieren könnte, sehr vielfältig sind, gibt es so etwas wie "die eine richtige Anleitung" für eine datengetriebene Entscheidungsfindung nicht. Allerdings gibt es eine Reihe an Schritten, die unabhängig von der konkreten Fragestellung und de jeweiligen Daten in einer datengetriebenen Entscheidungsfindung durchgeführt werden sollten:

Schritt 1: Die Zieldefinition

Der erste Schritt einer datengetriebenen Entscheidungsfindung ist die Definition und Festlegung des jeweiligen Ziels, das erreicht werden soll.

Versuchen Sie, das Ziel, das Sie erreichen wollen, so konkret wie möglich zu definieren und machen Sie sich deutlich, was die Erreichung dieses Ziels für den Gesamterfolg Ihres Unternehmens bedeutet. Zudem sollte Ihr definiertes Ziel messbar sein, sodass am Ende des Prozesses auch festgestellt werden kann, ob das Ziel erreicht wurde.

Schritt 2: Die Auswahl der passenden Datenquelle(n)

Im nächsten Schritt geht es darum, Daten zu identifizieren, die für die zu treffende Entscheidung und das definierte Ziel von Relevanz sind.

In vielen Unternehmen wird bereits eine Vielzahl von Daten erhoben, die für eine Entscheidungsfindung herangezogen werden kann. Ist das der Fall, ist es wichtig, klar zwischen den Daten zu unterscheiden, die relevant für die Entscheidungsfindung sind, und solchen, die zwar einen Informationsgehalt haben, für die konkrete Fragestellung jedoch nicht von Relevanz sind. Bezieht man zu viele bzw. die falschen Daten in die Entscheidungsfindung ein, verlängert das den Prozess und führt zudem zu verzehrten Ergebnissen.

Erhebt ein Unternehmen noch keine bzw. nicht die passenden Daten für die jeweilige Entscheidungsfindung, muss eine passende Datenquelle implementiert werden. Das kann beispielsweise ein Feedbackformular oder eine Umfrage zu dem jeweiligen Themengebiet sein.

Schritt 3: Die Aufarbeitung und Analyse der Daten

Im nächsten Schritt sollten die erhobenen bzw. zu Rate gezogenen Daten geordnet, bereinigt und schließlich analysiert werden. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie keine irrelevanten oder fehlerhaften Datensätze in Ihren Daten haben, bevor Sie mit der Analyse beginnen. Nur so erhalten Sie konkrete und aussagekräftige Ergebnisse. Haben Sie Ihre Daten bereinigt, können Sie mit der Analyse der Daten beginnen. Je nach Datentyp und Fragestellung bieten sich hier unterschiedliche Methoden zur Analyse der Daten an.

Die Ergebnisse Ihrer Analyse sollten Sie zudem gut dokumentieren und in geeigneter Form darstellen, um es im nächsten Schritt leichter zu machen, eine Strategie aus den Analyseergebnissen zu entwickeln.

Schritt 4: Die Entwicklung einer Strategie

Auf Basis der Analyseergebnisse können Sie nun Schlüsse zu der aktuellen Situation sowie der Erreichung des in Schritt 1 definierten Zieles ziehen und eine Strategie zur Zielerreichung definieren.

Definieren Sie die einzelnen Maßnahmen Ihrer Zielerreichungsstrategie so konkret wie möglich, indem Sie bestimmte Zeitpunkte, Zielwerte und das jeweils zuständige Team in Ihrer Strategie festhalten.

Schritt 5: Die Umsetzung der Strategie

Nachdem Sie die Strategie zur Zielerreichung entwickelt haben, müssen Sie diese in einem nächsten Schritt an die jeweils relevanten Gruppen - i.d.R. die Mitarbeiter Ihres Unternehmens - kommunizieren.

Es folgt eine Umsetzungsphase, in der die verschiedenen Maßnahmen aus Ihrer Strategie implementiert werden. Wie lange diese Phase dauert, ist von den jeweiligen Maßnahmen abhängig und sollte in der Strategie festgelegt sein. Selbstverständlich können Sie sich auch während der (längeren) Umsetzungsphase schon Informationen zu den Zwischenständen von Ihren Mitarbeitenden zukommen lassen.

Schritt 6: Die Erfolgsanalyse

Der letzte Schritt der datengetriebenen Entscheidungsfindung ist die Erfolgsanalyse: Im Anschluss an die Umsetzungsphase sollten nochmals alle relevanten Daten erhoben und mit den in Schritt 3 aufbereiteten Daten verglichen werden. Auf Basis dieses Datenabgleiches können Sie nun feststellen, ob Sie Ihr gesetztes Ziel erreicht haben bzw. ob Sie diesem zumindest näher gekommen sind.

Sollten Sie Ihr gesetztes Ziel noch nicht erreicht haben, ist dies jedoch kein Grund zur Resignation. Stattdessen sollten Sie Ihre Maßnahmen und Strategien auf Basis der neu gewonnenen Erkenntnisse anpassen und eine weitere Umsetzungsphase durchführen.

FAQ - Rund um datengetriebene Entscheidungen

Zum Abschluss unseres heutigen Blogbeitrags sollen noch einige Fragen beantwortet werden, die rund um datengetriebene Entscheidungsfindungen immer wieder aufkommen:

Was für Entscheidungen können mit Hilfe der datengetriebenen Entscheidungsfindung getroffen werden?

Die datengetriebene Entscheidungsfindung kann für eine Vielzahl von Entscheidungen und unternehmen- und branchenunabhängig genutzt werden. Sie findet insbesondere bei Führungskräften von Unternehmen, Agenturen und Behörden Anwendung, die strategische Entscheidungen im Hinblick auf den Unternehmenserfolg treffen müssen-

So kann die datengetriebene Entscheidungsfindung beispielsweise genutzt werden, um zu bestimmen, welche Marketingstrategien die besten Ergebnisse bringen, welche Produktmerkmale verbessert werden sollten und wie Kundendienstprozesse optimiert werden können.

Wofür steht die Abkürzung DDDM?

Die Abkürzung DDDM steht für den englischen Ausdruck "Data Driven Decision Making". Ist von DDDM oder Data Driven Decision Making die Rede, geht es also um datengetriebene Entscheidungen.

Was ist eine Entscheidungsfrage?

Entscheidungsfragen sind die Fragen, auf die nur mit "ja" oder "nein" (Ja-Nein-Entscheidungen) geantwortet werden kann. Zwar sind Entscheidungsfragen in der Unternehmensstrategie nicht allzu üblich, doch auch um solche Entscheidungen zu treffen, kann auf die datengetriebene Entscheidungsfindung zurückgegriffen werden.

Wann benutzt man eine Pro- und Contra-Liste?

Eine Pro- und Contra-Liste hilft vielen Menschen in verschiedenen Situationen dabei, eine Entscheidung zu treffen, da bereits das Aufstellen einer solchen Liste sie dazu zwingt, über ihr jeweiliges Problem nachzudenken.

Die klassische Pro- und Contra-Liste ist jedoch ein gutes Beispiel für eine Art der Entscheidungsfindung, die auf Basis von Bauchgefühlen, Meinungen und allgemeinen Überlegungen basiert. Sie basiert in der Regel nicht auf vorab basierten Daten und ist daher im Normalfall kein Bestandteil einer datengetriebenen Entscheidungsfindung.