7 Vorteile der Datenanalyse für kleine Unternehmen

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Analyse der Daten benefits not just large organizations who have vast amounts of data but also smaller businesses who need insights that will boost their growth.  In fact, small businesses may experience many of the same challenges that when it comes to data analysis, if not more. To understand, you need only consider the scale of resources and capital that a small business has access to, which is almost always considerably less than a major organization or corporation.

Bei der Datenanalyse - die durch die ordnungsgemäße Erfassung, Verarbeitung und Anwendung von Informationen erreicht wird - kommt es nicht nur auf die richtigen Werkzeuge und Software an. Sie brauchen auch Zugang zu erfahrenen und qualifizierte Analytiker oder Wissenschaftler. Man braucht Automatisierungssysteme und Verarbeitungslösungen, und man braucht auch eine strukturierte Umgebung, um überhaupt Daten aus Quellen zu sammeln.

Nehmen wir an, Sie tun etwas so Einfaches wie die Erfassung von E-Mail-Adressen Ihrer Kunden. Zunächst müssen Sie sich um die Eingabe und die Genauigkeit der Daten, die Zuverlässigkeit der Systeme, die zur Erfassung und Speicherung dieser Informationen verwendet werden, und die richtige Organisation der gespeicherten Daten kümmern. Erst wenn Sie die Daten haben, beginnt der eigentliche "Analyse"-Teil des Vorgangs.

An diesem Punkt scheint die Datenanalyse unüberwindbar zu sein. Es stellt sich die Frage: Ist es die Investition wert? Sollte sich ein kleines Unternehmen überhaupt die Mühe machen, eine Datenanalysestrategie einzurichten und zu pflegen?

Die Antwort lautet "ja" - weil sie so viele Vorteile bietet. Es wird geschätzt, dass die Datenanalyse die Arbeitsplatzproduktivität in den USA um 1,5% erhöhen und das Volkseinkommen um 30% steigern. Um dies zu verdeutlichen, sind hier nur einige der Vorteile aufgeführt, die Sie erwarten können.

1. Es hilft Ihnen, Zeit zu sparen

Inhaber kleiner Unternehmen müssen viele Hüte tragen und ihre Zeit zwischen einer Vielzahl von Aufgaben und Verantwortlichkeiten aufteilen. Sie haben nicht den gleichen Zugang zu Ressourcen wie große Unternehmen, was bedeutet, dass sie niedere Aufgaben nicht delegieren können, zumindest nicht in dem Maße. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Tools und Lösungen, die sie einsetzen, effektiv sind und keine Zeit verschwenden. Daten sind nur so aussagekräftig, wie man sie zu interpretieren weiß. Kleine Unternehmen lagern diese Aufgabe oft aus oder stellen Berater ein, die die mühsame Arbeit übernehmen. Verwendung von maschinelles Lernen, automating processes, mapping insights to businesses strategy — all of these are crucial to increase the efficiency of a business.

2. Sie kann neue Erkenntnisse erschließen 

Insights and actionable intelligence are generated as a result of data analysis, which requires sifting through information to find trends and patterns or to come to varying conclusions. The significance of this cannot be overstated, especially for small businesses that have limited resources.

Mit den richtigen Datenanalysetools, insbesondere mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen, können diese Systeme Erkenntnisse freisetzen und identifizieren, die sonst nicht zugänglich wären. Zum Beispiel können Sie plötzlich anhand historischer Daten erkennen, was die beste Lösung für eine zukünftige Kampagne oder Werbeaktion ist. Sie können sogar ein Ergebnis auf der Grundlage einer Vielzahl von Faktoren vorhersagen. Fortgeschrittene Analysen und Vorhersagemodelle haben einem Hersteller geholfen, seine Einnahmen um 55 Prozent zu steigern, so dieser McKinsey-Bericht.

3. Es kann Probleme, Fehler und Irrtümer lösen 

Die Datenanalyse kann u. a. Antworten und einen besseren Zusammenhang liefern. Dies ist von großem Vorteil bei Problemen oder Fehlern, die Sie machen. Manchmal entdecken Sie vielleicht sogar Ungereimtheiten, von denen Sie gar nicht wussten, dass sie existieren.

Die Analyse eignet sich besonders gut, um Fehler bei der Dateneingabe und -verwaltung aufzudecken, insbesondere bei der Dateneingabe. Es geht nur darum, die Informationen auf verschiedene Arten zu betrachten und zu erkennen, was wo und wann passiert. Vielleicht hat zum Beispiel ein Kassierer Schwierigkeiten, die Kundendaten an der Kasse einzugeben. Oder vielleicht korrigiert Ihr System Informationen automatisch und macht sie am Ende sogar falsch. Eine gründliche Analyse kann Unternehmen dabei helfen zu verstehen, was wo und in welchem Stadium schief läuft. Unter Duke Energy, an alert from the prädiktive Analytik software warned employees that there was something wrong with the turbines, helping to save over $4.1 million. 

4. Es ermöglicht Echtzeit- oder reaktive Interaktionen

Konventionell würde ein Unternehmen Maßnahmen ergreifen und Leistungsdaten und Kundeneinblicke sammeln, um seine Bewegungen zu informieren, aber dies würde nur Maßnahmen im Nachhinein ermöglichen. Unmittelbar vor einer Produkteinführung könnte ein Unternehmen zum Beispiel sehen, wie gut das Publikum reagiert, wie viel es verkauft oder ob es ein Misserfolg ist oder nicht.

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Die Datenanalyse ermöglicht die Nutzung von Details in Echtzeit, so dass Unternehmen Leistungen oder Ergebnisse vorhersagen, aber auch auf Ereignisse im Augenblick reagieren können. Taylor Barstow schreibt sein Artikel dass die Echtzeit-Analytik "einen Paradigmenwechsel dahingehend, dass Unternehmen ihr eigenes Schicksal proaktiv steuern können, anstatt nur darüber nachzudenken.. Ein Unternehmen könnte zum Beispiel die weitere Produktion eines unpopulären Produkts einstellen. Für kleine Unternehmen ist dies von entscheidender Bedeutung, da es dazu beitragen kann, ausufernde Kosten und ineffiziente Lösungen zu vermeiden und die allgemeine Zukunftssicherheit des Unternehmens zu erhöhen.

5. Datengesteuerte Marketingkampagnen sind erfolgreicher

Kleine Unternehmen haben auch damit zu kämpfen, dass sie nicht über ein so umfangreiches Marketingbudget verfügen wie große Unternehmen. Daher müssen sie vorsichtiger sein - das heißt, gezielter damit umgehen, wofür und wo sie Geld ausgeben.

Die Datenanalyse kann dazu beitragen, Marketingerkenntnisse aufzudecken und zu erschließen, so dass die Kampagnen viel erfolgreicher werden, aber vor allem, dass sie größere Zielgruppen und sogar neue Märkte erreichen. Ein Unternehmen könnte eine demografische Gruppe entdecken, die zuvor irrelevant schien, oder sogar eine neue lokale Region oder ein neues Gebiet. Online-Tools wie Moz, Kissmetrics und SEMRush helfen zu verstehen, wer Ihre Kunden sind, wonach sie suchen, ob Sie ihre Anforderungen erfüllen und welche Möglichkeiten bestehen. Der Einsatz dieser Tools ist für kleine Unternehmen, die über geringere Budgets für Experimente verfügen und es sich nicht leisten können, durch irrelevante Zielgruppenansprache Geld zu verlieren, absolut notwendig.

6. Verbesserte Personalisierung

In einer Umfrage, 31% der Verbraucher gaben an, dass sie sich wünschen, dass Einkaufserlebnisse viel stärker auf sie zugeschnitten sind. Ein weiterer ähnlicher Bericht ergab, dass nur 22% von Käufern sind mit dem Grad der Personalisierung, den sie derzeit erhalten, zufrieden. Was ist die Erkenntnis daraus?

Die Verbraucher wollen personalisierte und relevante Erlebnisse, was für ein kleines Unternehmen unglaublich schwierig ist. Ein Unternehmen wie Amazon oder Walmart hat Zugang zu den notwendigen Ressourcen und einer riesigen Datensammlung, um dies zu ermöglichen.

Kleine Unternehmen können diese Chance durch die Echtzeiteinblicke und die strukturierte Datenextraktion, die Analysesysteme bieten, nutzen. Sie können Interaktionen und Engagements auf der Grundlage früherer Interaktionen mit einem Kunden aufbauen. Tatsächlich ist es die richtige Datenanalyse, die die Sammlung und weitere Anwendung solcher Daten ermöglicht. IBM berichtet, dass 62 Prozent der Einzelhändler der Meinung sind, dass die Nutzung von Big Data und Analysen ihnen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Unternehmen verschafft. 

7. Es wird Ihnen helfen, Geld zu sparen

Die Vorteile der Datenanalyse müssen nicht auf Unternehmen beschränkt sein, die über ein Heer von internen Datenwissenschaftlern verfügen. Kleine Unternehmen können mit kostenloser Software, Open-Source-Tools und kostengünstigen Lösungen, die ausschließlich für sie entwickelt wurden, leicht an Erkenntnisse gelangen. Plattformen wie Blendo machen es auch kleinen Unternehmen leicht, Datenanalysen in ihre Schaufenster zu integrieren. Mit kostenlosen Tools wie Wolfram Alpha (gibt es auch in einer Profi-Version), oder Open-Source-Tools wie OpenRefine und RapidMinerhilft Ihnen bei der Analyse von Informationen und der schnellen Gewinnung von Erkenntnissen und Informationen. ClearStory-Daten wurde für kleine Unternehmen entwickelt und hilft dabei, Daten in wirkungsvolle Geschichten zu verwandeln. Microsofts Power BI kann kleinen Unternehmen helfen, Chancen schnell und einfach zu erkennen, Kosten zu senken und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Einstellen eines freiberuflicher Datenwissenschaftler für spezifische, kurze Projekte hilft Unternehmern, die Einstellung eines Datenwissenschaftlers in Vollzeit zu vermeiden. Außerdem werden sie entlastet, so dass sie sich auf die täglichen Betriebs- und Managementaufgaben konzentrieren können.

Letztendlich können Datenanalyse, Big-Data-Lösungen und die vielen automatisierten Technologien für kleine Unternehmen und Kleinunternehmer erhebliche Vorteile bieten. Der größte ist vielleicht die Menge an Zeit und Ressourcen, die Sie durch die Einführung der Technologie zurückgewinnen. Die Erkenntnisse, die aus verschiedenen Datensätzen gewonnen werden, bieten reichlich Gelegenheit für Wachstum, Verbesserungen und Erfolg. Es geht darum, die richtigen Informationen zu sammeln, neue und innovative Wege zu finden, sie zu betrachten, Erkenntnisse zu gewinnen und sie in etwas Brauchbares umzuwandeln. Die Datenanalyse ermöglicht es kleinen Unternehmen, auf dem Niveau großer Unternehmen zu konkurrieren, und allein das ist die Kosten wert.


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Über den Autor

Nathan Sykes, der Gründer von Finding an Outlet (https://www.findinganoutlet.com/), kommt aus Pittsburgh, PA. Er schreibt gerne über die neuesten Nachrichten und Trends in den Bereichen KI, Big Data, Cloud Computing und andere neue Technologien. Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie Nathan auf Twitter @nathansykestech folgen.

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