Zwei Gründe, warum Unternehmen der Datenanalyse Beachtung schenken sollten

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Big Data ist ein großes Wort in der Welt der Technik. Ein Blick auf den sehr beliebten Hashtag #BigData zeigt, dass er immer mehr an Bedeutung gewinnt. Es wird viel über Big Data geredet und darüber, wie die Datenanalyse dazu beitragen kann, Unternehmen voranzubringen und umzukrempeln. Viele Menschen und Unternehmen müssen sich jedoch erst noch darüber klar werden, was genau Big Data für ihr Unternehmen leisten kann.

Ich erinnere mich, wie ich vor ein paar Jahren in ein großes Markenschuhgeschäft ging. Zu meiner Überraschung musste ich mich umsehen und jemanden rufen, der mir bei meiner Suche helfen konnte, obwohl der Laden praktisch leer war. Es stellte sich heraus, dass auch der Geschäftsführer damit beschäftigt war, die Besucherzahlen zu analysieren, um zu sehen, wie die Kunden mit den Füßen, die ihm wichtig waren, behandelt wurden. Dies hinterließ bei mir den Eindruck, dass das ganze Gerede von der Datenanalyse zur Förderung des Geschäftswachstums überdacht werden muss.

Aber das ist schon ein paar Jahre her. Was sich im heutigen digitalen Zeitalter drastisch verändert hat, ist die digitale Verfolgung von Daten auf allen Ebenen und aus allen erdenklichen Quellen. Unternehmen mussten sich nun mit Unmengen von Daten auseinandersetzen, um das Verbraucherverhalten, Trends und verschiedene andere Aspekte zu verstehen. Dies führte zum Aufkommen von Big Data, wobei die Herausforderung nicht nur darin bestand, die richtigen Daten zu erhalten, sondern die absolut riesigen Datenmengen tatsächlich zu analysieren und sinnvoll zu nutzen.

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In einer Reihe von Artikeln möchte ich auf die verschiedenen Aspekte der Wirtschaft eingehen, die Big Data und Datenanalytik im Allgemeinen enträtseln helfen kann. In diesem Artikel möchte ich zwei einfache Aspekte behandeln, die für Unternehmer und Startup-Manager hilfreich sein können.

1. Schluss mit dem Rätselraten: Fassen wir das Ganze kurz und bündig zusammen. Eine der wichtigsten Triebfedern für die Datenanalyse ist, dass die Daten Unternehmern und Abteilungsleitern von Unternehmen ermöglichen, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Vorbei sind die Zeiten des Rätselratens. Angesichts des phänomenalen Fortschritts in der Technologie und der Verfolgungsinstrumente, die in jeder Phase der Transaktion eingesetzt werden, ist es wahrscheinlich schwieriger denn je, Daten mit unternehmerischer Intuition zu kompensieren.

Eric Reis legt in seinem revolutionären Buch The Lean Startup den Schwerpunkt auf validiertes Lernen. Er erklärt weiter, dass validiertes Lernen der Prozess ist, in dem empirisch nachgewiesen wird, dass ein Team wertvolle Erkenntnisse über die gegenwärtigen und zukünftigen Geschäftsaussichten eines Startups gewonnen hat. Entscheidungen müssen in jeder Phase mit Daten untermauert werden.

Welche Arten von Entscheidungen können also durch Datenanalysen beeinflusst werden? An erster Stelle stehen Hardcore-Daten, die den Erfolg Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung bestätigen. Es ist leicht, die Hypothese aufzustellen, dass Ihr neuestes Produkt oder Ihre neueste Dienstleistung oder die Änderung, die Sie an Ihrer Website vorgenommen haben, weiterhin Wellen schlagen wird, nur weil es einzigartig ist oder eine neue Art, Dinge zu betrachten oder zu tun, darstellt. Es wird funktionieren, nur weil Sie fest davon überzeugt sind, dass es funktionieren wird. Bei der Datenanalyse und Big Data geht es darum, dieses Gefühl auf der Grundlage tatsächlicher Daten zu analysieren und dann Ihre Intuition zu bestätigen oder zu widerlegen.

2. Die Entdeckung neuer Realitäten: Es gibt diesen Aspekt der Entdeckung durch das Studium von Daten. Ich erinnere mich lebhaft an eine Besprechung unseres Social-Media-Teams, bei der ich betonte, dass wir uns weiterhin auf Twitter und nicht auf Facebook konzentrieren sollten. Mein Argument war, dass wir auf Twitter viel mehr Follower und Interaktionen hatten als auf Facebook. Fast alle am Tisch schienen mir zuzustimmen, bis unser SEO-Experte mich mit Daten aus unserem Google Analytics-Konto unterbrach. Wir hatten fast dreimal so viele Konversionen von Facebook im Vergleich zu denjenigen von Twitter trotz des viel geringeren Traffics! Damit war die Entscheidung gefallen, worauf wir uns konzentrieren mussten, um schnell mehr Konversionen zu erzielen. Dies ist ein einfaches Beispiel für die Magie der Datenanalytik.

Ich möchte Gründer und Manager von Start-ups sowie kleine und mittlere Unternehmen einladen, weitere Beispiele dafür zu nennen, wie Datenanalysen ihnen geholfen haben, ihre Intuition zu bestätigen/zu widerlegen und neue Realitäten zu entdecken.


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Über den Autor

Minhaj leitet den Betrieb bei Kolabtree

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