Was sind verwertbare Erkenntnisse? Definition, Nutzen und Beispiele.

Kunden- und Mitarbeiter-Feedback liefert wertvolle Erkenntnisse für die Weiterentwicklung eures Unternehmens. Aus der Analyse dieser Daten werden umsetzbare Erkenntnisse gewonnen. Sie zeigen, wo Potenziale liegen und wo Verbesserungen nötig sind. So entsteht echter Wandel. Daten gibt es in vielen verschiedenen Formen: quantitativ, qualitativ, strukturiert oder unstrukturiert. Entscheidend ist jedoch, dass ihr Erkenntnisse mit konkreten Maßnahmen verknüpft. Viele Unternehmen tun sich schwer damit, Daten dafür gezielt zu nutzen.

Inhalt:

• Was sind die wichtigsten Merkmale verwertbarer Erkenntnisse?
• Die drei Säulen verwertbarer Erkenntnisse.
• So erhaltet ihr verwertbare Erkenntnisse.
• Vorteile verwertbarer Erkenntnisse.
• Neueste Trends rund um verwertbare Erkenntnisse.
• Adobe Real-Time Customer Data Platform.

Beachten Sie bei der Auswahl von Daten für verwertbare Erkenntnisse, dass nicht alle Daten gleich sind. Um zu verhindern, dass Ressourcen vergeudet werden, indem wir große Datenmengen erfassen, sehen wir uns die wichtigsten Merkmale an, die Daten in verwertbare Erkenntnisse verwandeln.

Kontextbezogen.

Verwertbare Erkenntnisse sind mit spezifischen kontextbezogenen Herausforderungen, Umständen und Zielen verknüpft. Die Daten sollten euch helfen, ein Problem oder eine Opportunity zu identifizieren, und euch konkrete nächste Schritte aufzeigen. Das Ziel ist es, euch bei euren Entscheidungen zu unterstützen. Daher müssen diese Erkenntnisse konkrete Schritte vorgeben oder zumindest zu solchen führen.

Strategisch und zum richtigen Zeitpunkt.

Verwertbare Erkenntnisse sollten auf aktuellen Daten basieren. Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger müssen in der Lage sein, die Erkenntnisse zu verwerten, solange sie noch relevant sind. Die richtigen Erkenntnisse zum richtigen Zeitpunkt können die größte Wirkung erzielen. Verwertbare Erkenntnisse müssen eng mit eurem Entscheidungsprozess verknüpft sein. Sie sollten euch bei der Ausrichtung eurer Strategie helfen und dafür sorgen, dass ihr euren nächsten Schritt proaktiv gestaltet.

Seid ihr bereit, verwertbare Erkenntnisse zu nutzen? Lasst uns einen Blick auf die drei zentralen Stützpfeiler werfen, die Daten in sinnvolle Aktionen verwandeln.

1. Verwertbare Daten.

Verwertbare Daten sind Rohdaten, die strukturiert und aussagekräftig sind. Sie erzählen eine Geschichte, aus der sich konkrete Maßnahmen ableiten lassen.

2. Verwertbare Ergebnisse.

Dabei handelt es sich um messbare Ergebnisse, zu denen ihr durch die Analyse eurer Daten kommt. Es geht darum zu verstehen, wie diese Daten zu echten Ergebnissen führen, die ihr verwerten und nachverfolgen können.

3. Verwertbare Analysen.

Dabei handelt es sich um die Tools und Prozesse, die euch dabei unterstützen, eure Daten in klare, verwertbare Erkenntnisse zu übersetzen. Mithilfe von Analytics könnt ihr alle erfassten Daten und Informationen verwerten, damit ihr sie effektiv nutzen könnt.

Angenommen, ihr besitzt einen E-Commerce-Laden und erfasst die Browsing- und Kaufhistorie eurer Kundschaft. Ihr stellt, dass hohe Versandkosten dazu führen, dass Kundinnen und Kunden ihren Einkauf beim Checkout abbrechen. Mit Analyse-Tools analysiert ihr das Kundenverhalten genauer und entwickelt eine Lösung, mit der ihr Bestellungen über einen bestimmten Betrag kostenfrei liefern könnt. Durch diese einfache Änderung steigert ihr dann eure Conversions um 20 % - ein Ergebnis, das ihr verfolgen könnt.

Im Kern geht es um Folgendes: Um verwertbare Erkenntnisse zu erhalten, müssen Daten aus mehreren Quellen analysiert und unter verschiedenen Gesichtspunkten betrachtet werden – zum Beispiel nach Zeitraum, Standort, Kundendemografie usw. Durch gezieltes Hineinzoomen lassen sich Daten aus unterschiedlichen Kanälen und Touchpoints der Customer Journey zusammenführen, um aussagekräftige Zielgruppen und Segmente zu bilden.

Verwertbare, einheitliche Kundenprofile erstellen.

Wenn ihr einheitliche Profile erstellt, fasst ihr Kundeninformationen aus mehreren Quellen in einem einzigen Datensatz zusammen, der sich einfacher analysieren lässt. Je nach euren Anforderungen müsst ihr möglicherweise Kundendaten aus eurem CRM, eurem Marketing-Automatisierungssystem, eurer Treueplattform und anderen Quellen abrufen. Um Kundendaten erfolgreich zu verknüpfen, benötigt ihr eine eindeutige Kundenkennung, beispielsweise eine E-Mail-Adresse, mit der Kundendaten in den einzelnen Systemen klassifiziert werden. Mit aufgelösten Kundenprofilen könnt ihr Kundinnen und Kunden gezielt in Segmente und Zielgruppen unterteilen und ihr typisches Verhalten nachvollziehen. Ihr könnt Profile auch verwenden, um zu ermitteln, wie Personen, die mit verschiedenen Accounts verbunden sind, mit eurer Marke interagieren.

Eine Analyse all eurer Kundenprofile könnte zum Beispiel darauf hindeuten, dass Führungskräfte dazu neigen, die Produkt-FAQ zu lesen, wenn sie eure Bestandsmanagement-Software kaufen möchten, während Fachleute eher eine kostenlose Testversion anfordern. Diese Erkenntnisse helfen euch dabei, Kampagnen gezielt auf die jeweiligen Zielgruppen auszurichten und personalisierte Angebote zu entwickeln – und zwar genau dann, wenn Mitglieder dieser Zielgruppen durch ihr Verhalten Kaufabsicht signalisieren.

Erfasst historische Daten, um langfristige Trends zu identifizieren.

Manchmal ist es wichtig, eine langfristige Perspektive einzunehmen. Die Analyse historischer Daten kann euch helfen, reale Trends und verwertbare Erkenntnisse von Rauschen und bloßen Zufällen zu unterscheiden. Beispielsweise könntet ihr anhand der Daten zu Einzelhandelsverkäufen aus mehreren Jahren ermitteln, wie sich Feiertage tatsächlich auswirken und welche Arten von urlaubsspezifischen Promotions in den verschiedenen Zielgruppensegmenten und an den verschiedenen Standorten Auswirkungen haben.

Kombiniert Daten aus verschiedenen Kanälen und Phasen der Customer Journey.

Die meisten Unternehmen kommunizieren über viele verschiedene Kanäle mit ihrer Kundschaft, darunter E-Mail, Social Media und die Unternehmens-Website. Außerdem verfügen sie möglicherweise über separate Systeme zur Verwaltung der Kundeninteraktionen auf den einzelnen Kanälen. Kundinnen und Kunden wechseln während der Customer Journey jedoch häufig den Kanal.

Um verwertbare Erkenntnisse zu erlangen, ist es wichtig, Daten kanalübergreifend und in jeder Phase der Customer Journey zu berücksichtigen. Wenn ihr beispielsweise an Unternehmenskonten verkauft, könnt ihr durch die Analyse der Daten aus allen euren Kanälen sehen, ob mehrere Personen aus einem Account eure Produkte recherchieren und ob eine dieser Personen mit Vertriebsmitarbeitenden spricht. Mithilfe dieser Informationen können Teams ihre Interaktionen mit diesem Account besser koordinieren und den Versand widersprüchlicher Nachrichten vermeiden.

Verwertbare Erkenntnisse können euch helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, und bedeutende Veränderungen in eurem Unternehmen bewirken. Sehen wir uns die wichtigsten Vorteile von verwertbaren Erkenntnissen an.

Personalisierte Kundenerlebnisse.

Mit verwertbaren Erkenntnissen erlangt ihr ein besseres Verständnis eurer Kundschaft. Anhand ihrer Vorlieben und Gewohnheiten könnt identifizieren, welche Funktionen sie besonders schätzen, welche sie kauf nutzen und wo es noch Hürden gibt. Mit Tools wie Usability-Tests erhaltet ihr tiefere Erkenntnisse darüber, wie Anwendende tatsächlich mit eurem Produkt interagieren. So könnt ihr die Funktionen verbessern, UX-/UI-Probleme beheben und letztlich die Kundenzufriedenheit erhöhen, indem ihr ein Produkt entwickelt, das den Kundenanforderungen effektiver gerecht wird.

Ein Bekleidungshändler stellte beispielsweise fest, dass lange Wartezeiten an der Kasse immer wieder zu Beschwerden führen. Diese Erkenntnis führte zur Einrichtung von Self-Checkout-Terminals und der Einstellung von zusätzlichem Personal, was zu kürzeren Wartezeiten und höherer Kundenzufriedenheit führte.

Verbesserte Entscheidungsfindung.

Wenn ihr eure Daten verknüpft, könnt ihr bessere Entscheidungen treffen. Mithilfe von Analysen könnt ihr herausfinden, welche Funktionen oder Produkte bei eurer Kundschaft beliebt sind und welche weniger. Diese verwertbaren Erkenntnisse zeigen euch, wo ihr eure Zeit und Ressourcen investieren solltet, um Funktionen zu verbessern, anstatt Ressourcen für die Verbesserung von Funktionen zu verschwenden, die möglicherweise nicht so wertvoll sind.

Website-Analysen weisen zum Beispiel auf einen Rückgang bei Checkout-Seiten-Conversions hin. Basierend auf dieser Erkenntnis entscheidet ihr euch für A/B-Tests verschiedener Designs, wodurch die Konversion deutlich verbessert wird.

Höhere Effizienz.

Wenn ihr wisst, was funktioniert und was nicht, könnt ihr eure Prozesse optimieren. So spart ihr Zeit und weist Ressourcen den Bereichen zu, die den größten Mehrwert liefern. Egal ob es um die Automatisierung von Aufgaben oder die Fokussierung von Maßnahmen mit dem größtmöglichen Effekt geht: Verwertbare Erkenntnisse ermöglichen es euch, intelligenter zu arbeiten und letztlich Zeit und Ressourcen für andere Bereiche eures Unternehmens zu gewinnen.

Ein Fertigungsunternehmen analysierte beispielsweise Produktionsdaten und entdeckte einen Engpass am Fließband. Diese verwertbaren Erkenntnisse führten zu Prozessverbesserungen, einschließlich der Neusequenzierung von Aufgaben und Investitionen in neue Ausrüstung. Das Ergebnis: eine Steigerung der Produktionseffizienz um 15 %, was zu geringeren Kosten und besserer Leistung führte.

Wettbewerbsvorteil.

Der gezielte Fokus auf verwertbare Erkenntnisse kann euch einen klaren Wettbewerbsvorteil verschaffen. Viele Unternehmen beobachten zwar aufmerksam, was der Wettbewerb macht, verlieren dabei aber aus dem Blick, was die eigene Kundschaft wirklich braucht. Wenn ihr das Verhalten und die Vorlieben eurer Anwenderinnen und Anwender versteht, seid ihr der Konkurrenz immer einen Schritt voraus. Verbessert euer Produkt kontinuierlich, um die sich ändernden Anforderungen eurer Kundschaft zu erfüllen.

Beispielsweise zeigte die Analyse von Marktforschungsdaten eine Lücke im Markt für ein bestimmtes Produkt auf Auf Basis dieser Erkenntnis entwickelte das Unternehmen genau dieses Produkt. Es sicherte sich dadurch einen klaren Wettbewerbsvorteil, erschloss ein neues Kundensegment und steigerte seinen Marktanteil.

Liebe zum Detail.

Mit umsetzbaren Erkenntnissen könnt ihr den Fokus gezielt auf die Optimierung wichtiger Details legen. Durch die Analyse eurer Daten könnt ihr Probleme oder Chancen erkennen, die ihr andernfalls übersehen hättet. Egal, ob es sich um einen leichten Rückgang der Benutzerinteraktion oder eine Änderung einer Funktionsanforderung handelt: Solche Details können den Erfolg eures Produkts beeinflussen. Diese Erkenntnisse können euch helfen, eure Angebote gezielt zu optimieren und das Kundenerlebnis kontinuierlich zu verbessern.

Durch das Feedback der Kundschaft wurden beispielsweise kleinere Design-Fehler an einem Produkt aufgedeckt. Dank der gewonnenen Erkenntnisse konnten die Probleme behoben werden, was die Kundenzufriedenheit steigerte und die Zahl der Gewährleistungsfälle senkte – ein Beleg für Detailorientiertheit und proaktive Problemlösung.

Beispiele für verwertbare Erkenntnisse.

Sehen wir uns ein paar Beispiele für verwertbare Erkenntnisse aus verschiedenen Unternehmensbereichen an:

So kann ein Coffeeshop verwertbare Erkenntnisse nutzen.

1. Ziele definieren: Ein Coffeeshop setzt sich zum Ziel, innerhalb des nächsten Quartals die Kundenloyalität zu stärken und den durchschnittlichen Bestellwert zu steigern.

2. Daten erfassen: Der Coffeeshop erfasst Daten aus verschiedenen Quellen – Kundenumfragen, Point-of-Sale (POS) System, Mitarbeiterfeedback und Social-Media-Überwachung –, um beliebte Artikel, Vertriebsdaten und Online-Nennungen ihrer Marke zu ermitteln.

3. Daten analysieren: Die Daten werden analysiert, um Trends und Muster zu identifizieren. Die Analyse zeigt, dass die durchschnittliche Wartezeit in Spitzenzeiten mehr als 10 Minuten beträgt. Kundinnen und Kunden berichten regelmäßig von langen Warteschlangen und langsamen Service sprechen.

4. Daten visualisieren: Die analysierten Daten werden mithilfe von Diagrammen und Grafiken visualisiert. Ein Balkendiagramm zeigt die durchschnittlichen Wartezeiten an verschiedenen Standorten und zu verschiedenen Tageszeiten. Ein Tortendiagramm veranschaulicht die Beliebtheit der einzelnen Speisen auf der Menükarte.

5. Auf Basis der Visualisierung wurden wichtige Handlungsfelder definiert – etwa kürzere Wartezeiten und eine effizientere Gestaltung der Speisekarte. Der Coffeeshop erstellte Scorecards, um diese Bereiche gezielt zu überwachen. Dabei messen sie Kennzahlen wie durchschnittliche Wartezeiten, Kundenzufriedenheitswerte und den Umsatz von Produkten mit schlechter Performance.

6. Schlussfolgerungen ziehen: Die Analyse zeigt, dass lange Wartezeiten der Hauptgrund für Kundenunzufriedenheit sind. Die hinter den Erwartungen zurückbleibenden Gerichte auf der Speisekarte tragen zu Ineffizienzen in der Küche bei.

7. Aktiv werden: Auf Grundlage der Ergebnisse führt das Café gezielte Aktionen aus:

• Optimierung des Workflows: Der Coffeeshop optimiert die Bestell- und Vorbereitungsprozesse in der Küche.
• Einstellung von zusätzlichem Personal: Man stellt zusätzliche Baristas ein, die während der Stoßzeiten unterstützen.
• Anpassung der Speisekarte: Wenig gefragte Produkte werden von der Karte gestrichten; neue, vielversprechende Optionen werden hinzugefügt.
• Kommunikation mit der Kundschaft: Das Café setzt ein System zur Warteschlangenverwaltung um, auf dem die erwarteten Wartezeiten sichtbar sind.

8. Überwachen und optimieren: Die kontinuierliche Überwachung der Scorecard zeigt, wo Anpassungen nötig sind. So kann zum Beispiel die Einführung von Self-Ordering-Terminals erforderlich werden, wenn die Wartezeiten dauerhaft zu lang bleiben. Im Coffeeshop werden Daten regelmäßig erhoben, ausgewertet und in Maßnahmen überführt – mit dem Ziel, die Kundenloyalität und den durchschnittlichen Bestellwert kontinuierlich zu steigern.

Technologie verändert grundlegend, wie interne Marketing-, Business- und Analytics-Teams die Daten auswerten. Mit modernen Datenanalyseplattformen können Unternehmen große Datenmengen effizient erfassen, verwalten und auswerten. Diese Tools unterstützen den gesamten Prozess – von der Datenerfassung bis hin zu Managementstrukturen – und ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Muster und Trends in komplexen Datensätzen zu erkennen.

Wie Technologie zu verwertbaren Erkenntnissen beiträgt.

Generative künstliche Intelligenz (KI) geht noch einen Schritt weiter, indem sie maschinelles Lernen in großen Sprachmodellen nutzt, um Daten zu interpretieren und zu verstehen. Generative KI kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten, versteckte Korrelationen identifizieren und Daten in Echtzeit anpassen. So können Unternehmen schnell und fundiert Entscheidungen treffen, ohne ihre täglichen Aktivitäten zu beeinträchtigen.

Darüber hinaus automatisieren Technologien wie die intelligente Datenerfassung die Extraktion und Verarbeitung unstrukturierter Daten und liefern Echtzeit-Erkenntnisse am Punkt der Datenerfassung. So können Unternehmen schnell handeln und reibungslose Abläufe gewährleisten, um intelligentere, fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Generative KI auf Basis umfangreicher Sprachmodelle ermöglicht zwar eine effektive Datenanalyse, doch menschliche Eingriffe sind nach wie vor entscheidend. Menschen definieren Ziele, interpretieren Erkenntnisse und entwickeln effektive Aktionspläne. Technologie verbessert das menschliche Urteilsvermögen und die Entscheidungsfindung, ersetzt diese aber nicht.

Prädiktive Analyse.

Prädiktive Analyse nutzt Daten, statistische Algorithmen und maschinelles Lernen, um auf Basis historischer Daten Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Ziel ist es, nicht nur zu verstehen, was passiert ist, sondern künftige Ereignisse oder Resultate gezielt einzuschätzen.Mit den benutzerfreundlichen Tools, die jetzt für prädiktive Analyse verfügbar sind, können Business-Analystinnen und -Analysten sowie Fachleute diese Technologie gezielt einsetzen.

Datenanalyse in Echtzeit.

Echtzeit-Datenanalyse ermöglicht es, Entscheidungen genau in dem Moment zu treffen, in dem Ereignisse eintreten. Mit Echtzeit-Analysen können Unternehmen Veränderungen im Geschäftsbetrieb oder auf dem Markt schnell erkennen, vorhersehen, was als Nächstes passiert, und sich dann entsprechend anpassen. So können Unternehmen intelligentere, stärker personalisierte Produkte entwickeln, Aufgaben automatisieren und Abläufe optimieren.

Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) vereinheitlicht Kundendaten und bietet eine einzige zuverlässige Datenquelle. So lassen sich in Echtzeit Analysen durchführen, die wertvolle Erkenntnisse zum Kundenverhalten liefern. Diese Erkenntnisse ermöglichen personalisierte Erlebnisse, zielgerichtete Marketing-Kampagnen und datengestützte Entscheidungen. Sie steigern so die Kundeninteraktion und den Geschäftserfolg. Verwertbare Erkenntnisse sind im dynamischen Geschäftsumfeld von heute ein entscheidender Erfolgsfaktor. Um aussagekräftige Muster aus riesigen Datenmengen auszulesen, braucht es komplexe Analysen. Unternehmen, die verwertbare Erkenntnisse nutzen, erzielen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie Marktveränderungen antizipieren, Erlebnisse personalisieren und Abläufe optimieren.

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