Wie man eine Datenstrategie schreibt

In der datenzentrierten Welt von heute ist eine solide Datenstrategie entscheidend für den Erfolg. Unabhängig davon, ob Sie in einem digitalen Unternehmen tätig sind oder in einem nicht-digitalen Unternehmen: die Kontrolle über Ihre Daten von unschätzbarem Wert. Die Schweizer Banken beispielsweise sind jetzt sogar durch die Marktregulierung verpflichtet, Datenstrategien zu entwickeln.

Im Folgenden finden Sie eine schrittweise Anleitung zur Erstellung Ihrer ersten Datenstrategie:

1. Verstehen Sie Ihr Unternehmen und die potenziellen Auswirkungen ihrer Daten

Machen Sie sich zunächst ein umfassendes Bild von den Abläufen in Ihrem Unternehmen und davon, wie Daten Ihr Geschäft verbessern können.

Für mich ist es viel einfacher, ein Beispiel zu verwenden, um über Strategien zu schreiben. Ich habe den Tom Flowers Web Shop verwendet - (da ich beim Schreiben dieses Beitrags schöne Blumen auf meinem Tisch stehen hatte...)

In diesem Beispiel kann dieser Blumen-Webshop Daten nutzen um sein Produktangebot zu verfeinern, seinen Kundenstamm zu erweitern oder seine Prozesse zu optimieren. Das Ziel ist es, Bereiche zu identifizieren, in denen Daten einen bedeutenden Unterschied machen können. Zusätzlich ist es auch wichtig seine Risiken im Kontext von Daten zu kennen. Datenschutz Gesetze werden laufend verschärft und sollten nicht vernachlässigt werden.

2. Definieren Sie Ihre Ziele, die sie mit Daten erreichen wollen

Halten Sie Ihre anfänglichen Ziele für dieses Beispiel überschaubar. Sie können später immer noch schwierigere oder komplexere Ziele festlegen.

Beispiel:

• Steigerung der Kundenzufriedenheit.
• Verbesserung der geschäftlichen Effizienz und der Prozesse.

Diese Ziele bilden die Grundlage für Ihre Datenstrategie und geben die Richtung Ihrer Daten-Initiativen vor.

3. Bewerten Sie Ihre Datenlandschaft

Bestimmen Sie die primären Datenquellen, in der Regel Ihr CRM-System (Customer Relationship Management), und bewerten Sie Ihre aktuellen Tools und die Datenkompetenz Ihres Teams. Die Ausgangslage und den Status Quo zu kennen ist entscheidend für die Planung künftiger Datenmanagement- und -analysestrategien.

Beispiel:

Bei Tom Flowers würden wir ein Audit unseres bestehenden CRM-Systems durchführen, um zu bewerten, wie effektiv es die Kaufhistorie und Präferenzen der Kunden erfasst, um die personalisierten Marketingmassnahmen zu verbessern.

4. Entwicklung eines Data-Governance-Framework

Erstellen Sie ein Data-Governance-Schema, um Daten in sensible und nicht-sensible Typen zu kategorisieren, und idealerweise ernennen Sie gleichzeitig gleich einen Data-Governance-Beauftragten. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Datennutzung mit den Vorschriften und Unternehmensrichtlinien übereinstimmt.

Tools wie Atlan und Truedat können wertvolle Unterstützung bei der Verwaltung von Data Governance bieten. Ich erachte sie aber in einem ersten Schritt nicht als zwingend notwendig.

Beispiel: Die Implementierung der Data-Governance bei Tom Flowers würde die Klassifizierung von Kundendaten auf der Grundlage ihrer Sensibilität und die Einrichtung von Protokollen beinhalten, um sicherzustellen, dass alle Datenverarbeitungspraktiken mit der GDPR in Einklang stehen, insbesondere für europäischen Kunden.

5. Verbessern Sie die Data-Literacy in Ihrem Team

Führen Sie Workshops oder Umfragen durch, um den aktuellen Stand der Datenkompetenz (Data-Literacy) in Ihrem Team zu ermitteln und gezielte Schulungen anzubieten. Die Integration von Data-Literacy in Ihre Unternehmenskultur fördert einen datengestützten Ansatz bei der Entscheidungsfindung.

Beispiel: Um die Data-Literacy zu verbessern, würde Tom Flowers eine Reihe von Workshops initiieren, die sich auf die Interpretation von Kundendaten aus dem CRM konzentrieren. Wir würden anfangs Excel nutzen, um fundierte Entscheidungen über Lagerbestellungen und Strategien zur verbesserten Kundenbindung zu treffen.

6. Daten ins Tagesgeschäft integrieren und Erfolge messen

Prüfen Sie regelmässig die Erkenntnisse aus den Daten bei Teambesprechungen und legen Sie klare Erfolgskennzahlen fest. Die Anpassung Ihrer Strategie auf der Grundlage dieser Metriken ist der Schlüssel zur kontinuierlichen Verbesserung.

Beispiel: Tom Flowers würde damit beginnen, Data-Insights in wöchentliche Teambesprechungen zu integrieren, in denen Kundenfeedback und Kauftrends besprochen werden, um über wöchentliche Werbeaktionen oder Sonderangebote zu entscheiden, und so die Datenanalyse direkt mit betrieblichen Entscheidungen verknüpfen.

Daten zu einem Kernbestandteil Ihres Unternehmens machen & kontinuierlich lernen

Die Integration von Daten in Ihre täglichen Abläufe ist unerlässlich. Beginnen Sie damit, Kundeninteraktionen und Prozesseffizienz zu verfolgen, um zu verstehen, wo Verbesserungen möglich sind. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Daten zu einem Eckpfeiler Ihrer Entscheidungsprozesse werden. Versuchen sie auch ein Mindset von kontinuierlichem Lernen zu etablieren. Es ist viel wichtiger sich laufend zu verbessern, als mit guten Werten zu starten.

Fazit

Bei der Entwicklung einer Datenstrategie geht es nicht nur um den Umgang mit Daten, sondern auch darum, Daten in einen Vermögenswert (Asset) umzuwandeln, der das Unternehmenswachstum und die Effizienz fördert. Wenn Sie den oben beschriebenen Schritte folgen, können Sie eine Datenstrategie entwickeln, die nicht nur mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmt sondern auch Ihre Abläufe verbessert und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Datenkompetenz fördert.

Kommunizieren Sie diese Strategie klar an Ihr Team, messen Sie den Fortschritt und seien Sie bereit, bei Bedarf anzupassen vorzunehmen. Ich denke es ist wichtig im Kopf zu behalten, dass das Ziel darin besteht, Daten zu einem integralen Bestandteil der DNA Ihres Unternehmens zu machen, der Sie zu fundierten Entscheidungen und strategischen Fortschritten führt.