12. März 2024
⏰ Geschätzte Lesezeit: 3 minuten
In dieser Blogserie tauchen wir in die immer größer werdende Bedeutung von Daten ein, unterteilt in vier wesentliche Kapitel:
Der erste Blog beleuchtet den Bereich „Datenerhebung und -nutzung“. Darin erörtern wir, wie man Daten strategisch nutzen kann, um Kundenbeziehungen zu stärken, betriebliche Prozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dieser Abschnitt dient als Grundlage für die Navigation im Datenuniversum und konzentriert sich auf die Maximierung des Kundenerlebnisses und der Unternehmensleistung durch modernes Datenmanagement.
Nicht erst heute sind Daten das Herzstück erfolgreicher Geschäftsstrategien. Sie ermöglichen es Unternehmen beispielsweise, Kundenerfahrungen zu optimieren, betriebliche Prozesse effizienter zu gestalten oder wettbewerbsfähige Entscheidungen zu treffen. In einer Welt, in der jede Kundeninteraktion und Transaktion wertvolle Daten generiert, wird die Fähigkeit, relevante Informationen zu sammeln und sinnvoll zu nutzen, zunehmend entscheidend.
Warum sind Daten im Zusammenhang mit Customer Experience so wichtig? Sie ermöglichen es, personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln, die Kundenbindung zu stärken und letztlich den Umsatz zu steigern. Die Herausforderung liegt jedoch darin, Daten so zu sammeln und zu analysieren, dass sie aussagekräftige Einblicke bieten, ohne die Privatsphäre der Kund*innen zu verletzen.
Dementsprechend setzen die Auswahl und Nutzung der richtigen Daten eine strategische Herangehensweise voraus. Unternehmen sollten sich überlegen, welche Daten gesammelt werden und wie sie diese am besten verwenden, um Kundenerlebnisse zu verbessern und ihre Geschäftsziele zu erreichen. Um Entscheidungen wie diese treffen zu können, braucht es zunächst ein tiefes
Verständnis der eigenen Kundenbasis und der Marktdynamik. Aber erst in Verbindung mit einem tiefen technologischen Know-how wird aus dem Marktund Kundenwissen eine performante, robuste und nachhaltige Datenstrategie.
Effizientes Datenmanagement erfordert den Einsatz einer Vielzahl von Technologien. Traditionelle Datenbanken bieten in diesem Zusammenhang Struktur und Zuverlässigkeit. Moderne Data Lakes sind weniger starr: Dabei handelt es sich um eine flexible und skalierbare Umgebung für die Speicherung und Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten – insbesondere in großen Mengen. Damit werden Data Lakes zu einer wichtigen Komponente in der Datenarchitektur von Unternehmen, die einer zunehmenden Datenkomplexität Rechnung tragen wollen.
Neben der Sammlung und Speicherung stellen auch die Aggregation und Analyse von Daten zentrale Elemente dar. Beispielsweise können Unternehmen mithilfe von analytischen Queries komplexe Datensätze in wertvolle Geschäftseinblicke umwandeln. Solche Werkzeuge ermöglichen es, gezielt
nach Informationen zu suchen, auf diese zuzugreifen und sie für verschiedene Zwecke zu verwenden – zum Beispiel um Markttrends zu analysieren oder Muster im Kundenverhalten zu erkennen.
Die effektive Nutzung solcher Abfragen ist insbesondere im Bereich des Product Information Managements relevant, wo detaillierte Produktinformationen entscheidend für das Kundenerlebnis sind. Eine sorgfältige Datenanalyse hilft Unternehmen, maßgeschneiderte Lösungen anzubieten, die sowohl die Bedürfnisse der Kund*innen erfüllen als auch die betriebliche Effizienz steigern.
In Anbetracht der Tatsache, dass die Menge der verfügbaren Daten exponentiell steigt, wird es immer wichtiger, sorgfältig zu wählen, welche Daten wo gesammelt und gespeichert werden. Die Wahl der richtigen Technologie-Stacks und die Bewertung der damit verbundenen Kosten haben daher ebenfalls großen Einfluss auf ein effizientes Datenmanagement. Aus Unternehmenssicht gilt es, die Kosten für das Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten gegen den erwarteten Nutzen abzuwägen.
Als Technologie-Anbieter kristallisiert sich noch eine Herausforderung heraus, die unmittelbar mit diesen Kosten-Nutzen-Überlegungen zusammenhängt: die Verlagerung von physischen Datenbanken hin zu Referenzdatenbanken, bei denen die Speicherung der Daten von der rechtlichen Eigentümerschaft getrennt ist. Dies könnte zu einer Veränderung in der Art und Weise führen, wie Daten in Zukunft gehandhabt und abgerufen werden, wobei eine Entwicklung in Richtung sogenannter Aggregate denkbar ist.
Was ist damit gemeint? Anstatt jeden einzelnen Datenpunkt zu speichern, erstellen Unternehmen für ihre Produkte oder Dienstleistungen relevante Aggregate, die auf diesen Datenpunkten basieren und wichtige Informationen zusammenfassen. Unnötige Datenpunkte werden in diesem Prozess verworfen, was in weiterer Folge eine effizientere Datenverarbeitung ermöglicht.
Daten sind mehr als nur Zahlen. Sie sind der Schlüssel zum Verständnis der Kund*innen und zum Aufbau erfolgreicher Geschäftsstrategien – auch und vor allem im Zusammenspiel mit KI. Unternehmen müssen Wege finden, um Daten möglichst effektiv zu nutzen. Unabhängig davon, wie groß und komplex die zu verwaltenden Datenmengen sind. Vor diesem Hintergrund gewinnen Konzepte wie Master Data Management, Multi-Domain Management und Product Information Management an Relevanz. Diese Systeme bieten die Struktur und die Werkzeuge, die benötigt werden, um Daten in wertvolle Geschäftseinblicke umzuwandeln.
In teil 2 dieser Blogserie werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie die digitale Transformation Daten und KI als Treiber für Innovation und Wachstum in den Mittelpunkt stellt.
Lies auch: Der Trendreport 2024: Shaping the Future of Digital Experience baut auf den Erkenntnissen unserer Serie auf und wirft einen genaueren Blick darauf, wie die neuesten Entwicklungen im Bereich KI und digitale Erlebnisse die Art und Weise, wie wir mit unseren Kunden interagieren, weiter verändern werden.
Trendreport 2024 – Shaping the Future of Digital Experience
Was bedeutet dieser Begriff im Jahr 2024 und auch darüber hinaus? Welche Entwicklungen und Veränderungen prägen das heute und morgen? Diese und weitere Fragen beantwortet unser Trendreport.
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