Datenanalyse: Beispiele, Techniken, Merkmale, Durchführung, Software

Die Menge der Unternehmen zur Verfügung stehenden Daten ist imens: An unterschiedlichsten Stellen wird eine Vielzahl an Daten gesammelt. Deren Datenanalyse hat, ein enormes Potenzial, Arbeitsweisen, Kundenerfahrungen und Mitarbeitererlebnisse signifikant zum Positiven zu verändern und den Unternehmen wirtschaftlichen Erfolg zu sichern. Die Datenanalyse kann jedoch nur dann einen Mehrwert darstellen, wenn diese systematisch und mit modernster Datenanalyse Software analysiert werden, um etwa Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie Sie Ihre Produkte und Dienstleistungen im Sinne der Kunden verbessern können. 

Datenanalyse: Begriffserklärung

Datenanalyse ist die Wissenschaft von der Untersuchung eines Datensatzes, etwa um Rückschlüsse aus den Informationen zu ziehen, um wichtige unternehmerische Entscheidungen treffen zu können oder einfach um das Wissen über verschiedene Bereiche zu erweitern. Daniel Burrus, Unternehmensberater und Referent für Geschäfts- und Innovationsfragen, sagt in Bezug auf die Analyse: “Vieles davon wird den Menschen helfen, intelligenter und schneller zu arbeiten, weil wir Daten für alles haben, was gerade passiert.”

Anwendungen der Datenanalyse im unternehmerischen Kontext

Die Datenanalyse wird in vielen unternehmerischen Bereichen eingesetzt. Sie liefert Verantwortlichen wichtige Grundlagen, um Entscheidungen zu treffen, etwa wann ein Produkt auf den Markt gebracht werden soll oder wie hoch der Preis für das Produkt ist. Folgend finden Sie Beispiele von Bereichen, in denen Unternehmen vermehrt Datenanalysen, meist softwaregeschützt einsetzen.

Datenanalyse im Bereich Marketing

Im Bereich Marketing führen Forscher Datenanalysen durch, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen und Produkte und Dienstleistungen entsprechend auf dem Markt zu platzieren. Zum Beispiel kann die Analyse von Verkaufsdaten Ihnen helfen, jenes Produkt- oder Leistungsportfolio zu identifizieren, die in einer bestimmten demografischen Gruppe nicht so beliebt ist oder besonders gut ankommt. Die Analyse kann Ihnen überdies tiefe Einblicke in die Optimierung von Marketingkampagnen geben, um besser mit der Zielgruppe in Verbindung zu treten und deren Bedürfnisse exakter anzusprechen.

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Datenanalyse im Bereich HR

Unternehmen nutzen die Datenanalyse im Bereich des Personalwesens, um ihren Mitarbeitern eine gute Arbeitsumgebung und beste Arbeitsbedingungen bieten zu können und um eine hohe Mitarbeiterzufriedenheit zu gewährleisten. Hierzu werden in der Regel Mitarbeiterbefragungen oder Pulsbefragungen durchgeführt.

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Datenanalyse im Bereich Customer Experience Management

Die Datenanalyse im Bereich Customer Experience Management zielt vor allem darauf ab, Kundenerlebnisse entlang der Customer Journey positiv zu gestalten. Die Daten werden in der Regel durch Touchpoint Analysen erhoben, d.h., durch Befragungen an dem Schnittstellen zwischen Kunden und Unternehmen.

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Beispiel einer Datenanalyse aus dem Bereich CX

Techniken der Datenanalyse

Um aus den Rohdaten per Datenanalyse relevante Erkenntnisse zu extrahieren, wird auf verschiedene Techniken zurückgegriffen. Diese hängen von der Art der gesammelten Informationen ab. Es ist daher wichtig, die zu verwendende Methode vor der Durchführung zu definieren.

• Qualitative Datenanalyse: Forscher sammeln mit Hilfe der zugrunde liegenden Emotionen, Körpersprache und Ausdrücke qualitative Daten. Sie basiert auf der Interpretation der verbalen Antworten. Die gebräuchlichsten Methoden, um diese Informationen zu erhalten, sind offene Interviews, Fokusgruppen (moderierte Gruppendiskussion) und Beobachtungsgruppen, bei denen die Forscher im Allgemeinen Muster in den Beobachtungen während der Datenerfassungsphase analysieren.

• Quantitative Datenanalyse: Quantitative Daten werden in numerischer Form dargestellt. Sie beruhen auf greifbaren Ergebnissen.

Die Art und Weise, wie Sie Ihre Daten sammeln, sollte sich darauf beziehen, wie Sie sie analysieren und verwenden wollen. Sie müssen auch sicherstellen, dass Sie präzise Informationen sammeln, denen Sie vertrauen können. Es gibt viele Techniken zur Datenerhebung, aber die von Experten am häufigsten verwendete Methode sind Online-Umfragen. Sie bietet erhebliche Vorteile wie Zeit- und Kostenersparnis im Vergleich zu traditionellen Methoden der Datenerfassung.

Vorteile der Datenanalyse

• Treffen Sie schnellere und fundiertere Unternehmensentscheidungen auf der Grundlage von Fakten.
• Identifizieren Sie Leistungsprobleme, die Maßnahmen bedürfen.
• Erhalten Sie ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse, was wiederum zu besseren Geschäftsbeziehungen führt.
• Erhöhen Sie das Bewusstsein für Risiken, um vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen.
• Visualisieren Sie verschiedene Dimensionen der Daten.
• Schaffen Sie durch intelligente Datenanalyse erhebliche Wettbewerbsvorteile.
• Die finanzielle Leistung des Unternehmens besser verstehen.
• Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Kostensenkung und damit zur Gewinnsteigerung.

Die qualitative Analyse konzentriert sich auf Meinungen, Haltungen und Überzeugungen. Die Fragen beginnen mit: Warum? Wie?

Beispiel für eine qualitative Datenanalyse: Podiumsdiskussionen, bei denen die Kunden darüber befragt werden, was ihnen an dem Ort gefällt oder nicht gefällt.

Die quantitative Datenanalyse konzentriert sich auf konkrete Daten und Informationen. Daten werden gesammelt, indem Fragen gestellt werden wie:

Wie viele? Wer? Wie oft? Wo?

Beispiel für quantitative Analyse: Umfragen, die sich auf die Messung von Verkäufen, Trends, Berichten oder Wahrnehmungen konzentrieren.

Einfache Datenanalyse

Schritte zur Durchführung einer Datenanalyse

Schritt 1: Definieren Sie Ihre Fragen

Beginnen Sie damit, die richtigen Fragen für Ihre Datenanalyse auszuwählen. Die Fragen sollten messbar, klar und prägnant sein. Entwerfen Sie Ihre Fragen so, dass sie mögliche Lösungen für Ihr spezifisches Problem ein- oder ausschließen.

Schritt 2: Legen Sie Messprioritäten fest

Dieser Schritt ist in zwei Teilschritte unterteilt:

Entscheiden Sie, WAS Sie messen wollen: Bestimmen Sie, welche Art von Daten Sie benötigen.

Entscheiden Sie, WIE Sie sie messen wollen: Sich Gedanken darüber zu machen, wie Sie Ihre Daten messen wollen, ist ebenso wichtig, vor allem vor der Phase der Datenerfassung, denn Ihr Messverfahren unterstützt oder widerlegt Ihre spätere Analyse.

Schritt 3: Daten sammeln

Nachdem die Fragestellung klar definiert und Ihre Messprioritäten festgelegt sind, ist es nun an der Zeit, Ihre Daten für die Datenanalyse zu sammeln. Wenn Sie Ihre Daten erfassen und organisieren, sollten Sie diese wichtigen Punkte im Hinterkopf behalten:

• Bevor Sie neue Daten sammeln, bestimmen Sie, welche Informationen aus bestehenden Datenbanken oder Quellen gesammelt werden können.
• Legen Sie im Voraus ein Speicher- und Dateinamenssystem fest, damit alle Teammitglieder zusammenarbeiten können. Dieser Prozess spart Zeit und verhindert, dass Teammitglieder die gleichen Informationen zweimal erfassen.
• Wenn Sie Daten durch Umfragen, Beobachtungen oder Interviews sammeln müssen, entwickeln Sie im Voraus einen Fragebogen, um Einheitlichkeit zu gewährleisten und Zeit zu sparen.
• Tragen Sie die gesammelten Daten in ein Protokoll mit dem Erfassungsdatum ein und fügen Sie nach und nach alle Quellenangaben hinzu.

Schritt 4: Die eigentliche Datenanalyse

Sobald Sie die erforderlichen Daten gesammelt haben, um Ihre Frage aus Schritt 1 zu beantworten, ist es an der Zeit, eine tiefere Datenanalyse durchzuführen. Finden Sie Beziehungen, identifizieren Sie Trends, sortieren und filtern Sie Ihre Daten nach Variablen. Während Sie die Daten analysieren, werden Sie feststellen, dass Sie genau die Daten gewonnen haben, die Sie benötigen. Im Idealfall nutzen Sie zur modernen Datenanalyse eine Software, die Sie mittels (Teil-)Automatisierung schnell und einfach bei der Datenanalyse unterstützt.

Schritt 5: Interpretieren Sie die Ergebnisse

Nachdem Sie die Daten analysiert und eventuell weitere Recherchen durchgeführt haben, ist es schließlich an der Zeit, die Ergebnisse zu interpretieren. Stellen Sie sich diese Schlüsselfragen:

• Beantwortet die Datenanalyse Ihre ursprünglichen Fragen? Und wie?
• Helfen Ihnen die Daten, irgendwelche Einwände zu verteidigen? Inwiefern?
• Gibt es irgendwelche Einschränkungen bei den Schlussfolgerungen, irgendwelche Aspekte, die Sie nicht berücksichtigt haben?

Wenn Ihre Interpretation der Daten unter all diesen Fragen und Überlegungen Bestand hat, dann sind Sie wahrscheinlich zu einer produktiven Schlussfolgerung gelangt. Der einzige verbleibende Schritt ist, die Ergebnisse der Datenanalyse zu nutzen, um zu entscheiden, wie Sie handeln werden.

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