Der Data Circle – ein strukturierter Prozess zur wirkungsvollen Nutzung von Daten

English Version

Daten sind in aller Munde. Doch deren wirksamer Einsatz ist gar nicht so trivial. Wie kann man denn nun in der Praxis Daten tatsächlich einsetzen, um die Customer Experience zu verbessern? Wie werden dazu externe und interne Daten am besten integriert, ohne Kundenvertrauen und Regulatorien zu verletzen? Welches Vorgehen eignet sich, um messbare Erfolge zu erreichen?

Der Data Circle, bestehend aus 5 Phasen, bricht diese Fragen in einen strukturierten Ablauf herunter.

Kurzbeschreibung der 5 Phasen des Data Circle

Customer2challenge – Welche kundenbezogene Fragestellung wollen wir mit Daten angehen?

In diesem Schritt des Data Circles geht es darum, eine Problemstellung so spezifisch einzugrenzen, dass sie in den nächsten Schritten mit Hilfe von Daten angegangen werden kann.

Ziel: Am Ende dieser Phase sind Fragestellung und Kontext klar dargelegt.

 

 

Beispiel: Ein Flughafenbetreiber könnte sich fragen, wie sie den Pfad des Kunden durch den Flughafen optimieren könnten, um sowohl den Umsatz, als auch die Customer Experience zu verbessern.

 

 

 

Challenge2data – Welche Daten werden dazu benötigt und woher sind diese zu beschaffen?

Auf die Challenge folgt die Identifikation der Daten, welche zur Lösung der Challenge benötigt werden, sowie die Strukturierung der zu beschaffenden Datenquellen.

Ziel: Am Ende dieser Phase ist klar, welche Daten notwendig sind und wo (und möglicherweise auch in welchem Format) man diese herkriegt.

Beispiel: Um den Pfad zu optimieren, möchte der Flughafenbetreiber wissen, welche Kaufbedürfnisse die Reisenden haben und wo sie sich im Flughafen aufhalten. 

 

Hinweise dazu geben z.B. ortsbezogene Daten wie GPS-Koordinaten, WLan Logins, Herkunft und Reiseziel (welches eigene Daten sein können oder teils auch im Besitz von Anbietern wie Google oder Airlines sind), transaktionsbezogene Daten (welche bei der Bank oder beim Verteiler liegen) oder persönliche Daten wie das Alter oder die Schuhgrösse (welche möglicherweise dem Flughafen noch nicht bekannt sind).

 

Data2insight – Welches sind geeignete Analysen und wie werden sie ausgewertet?

Identifizierte und beschaffte Daten sind nur wertvoll, wenn passende Analysen damit angestellt werden. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Daten sinnvoll eingesetzt werden.

Ziel: Am Ende dieser Phase sind die Daten analysiert, Erkenntnisse gewonnen und in einer übersichtlichen Form dargestellt.

Beispiel: Der Flughafenbetreiber weiss dank eines Analyse Toolkits, welche Analysen er mit den vorhandenen Daten durchführen muss, und gewinnt die folgenden Erkenntnisse:

Was möchte der Kunde kaufen?

  1. Der Kunde kauft zweimal im Jahr Hugo Boss Anzüge
  2. Der Kunde trinkt gerne Double Espresso
  3. Der Kunde fliegt nach NYC in Business Class

Wo hält sich der Kunde im Flughafen auf?

  1. Der Kunde kommt im Terminal 1 auf Gate 53 an
  2. Der Kunde fliegt im Terminal 2 von Gate 2 ab
  3. Der Kunde verbringt 60% seiner Zeit am Abflugs-Gate
Insight2action – Welches sind die wichtigsten Erkenntnisse und wie wollen wir auf diese reagieren?

Damit sich die Analysen lohnen und Veränderungen anstossen befasst sich dieser Schritt mit der Übersetzung der Erkenntnisse in geordnete, messbare Massnahmen.

Ziel: Am Ende dieser Phase sind die Massnahmen bestimmt, priorisiert, und es ist klar, wie der Erfolg der Massnahmen gemessen werden kann.

 


Beispiel
: Der Flughafen hat sich entschieden, den Hugo Boss Laden ins Terminal 2 zu verschieben. Ausserdem soll ein App die Möglichkeit bieten, bei der Landung die Bestellung eines Double Espresso auszulösen, welcher auf dem Weg zum nächsten Gate bei der bestgelegenen Bar abgeholt werden kann.

 

 

 

Action2customer – wie kommen die Massnahmen beim Kunden an?

In dieser Phase treffen neue Massnahmen auf Kunden. Die Umsetzung von Massnahmen in der Kundeninteraktion und Messung dergleichen wirft in vielen Fällen neue Challenges auf, womit der Kreislauf wieder von vorne beginnen dürfte.

 

Dennoch ist der Einstiegspunkt in den Data Circle keineswegs festgelegt. Möglicherweise hat eine Firma Erkenntnisse aus Data Analytics gewonnen und möchte diese direkt in Massnahmen übersetzen, ohne vorher eine spezifische Challenge formuliert zu haben. In diesem Fall wäre der Start bei der Phase Insight2action.

 

Entwicklung von Instrumenten für den Data Circle

Der Data Circle ist ein Framework, entlang dessen wir gemeinsam im Konsortium mit der Universität St. Gallen und Unternehmen unterschiedlicher Industrien Instrumente und Modelle zur erfolgreichen Bewältigung dieser Phasen entwickeln. Natürliche Iterationen des Data Circle, welche in der Praxis auftreten, ermöglichen dabei eine kontinuierliche Schärfung der Instrumente.

Am Innovationstag im November 2017 in St. Gallen spielten wir den Data Circle mit 10 Unternehmen durch und erhoben Anforderungen an Instrumente und Modelle während der einzelnen Phasen. Basierend darauf werden wir im Jahr 2018 in 5 Workshops mögliche Lösungsansätze diskutieren und mit den Erfahrungen der Unternehmen verfeinern, wodurch eine ganzheitliche Methodik entsteht.

Mithilfe von Design Sprints wurde im November entschieden, den Fokus in den 5 Workshops auf folgende Themen zu setzen:

 

Im Schritt Customer2challenge werden Guidelines zur Formulierung einer Challenge und Abklärung der Machbarkeit sowie des Risikos vorgestellt und die Anwendung dieser Guidelines auf die unterschiedlichen Challenges der Unternehmen diskutiert.
Mithilfe der Praxisinputs kommt dabei eine Vorlage zur Formulierung von klaren, spezifischen und realistischen Challenges und überzeugenden Business Cases heraus. Guidelines zur Förderung des Bewusstseins bezüglich Chancen von Daten soll den Buy-in von Entscheidungsträgern unterstützen.

Zudem wird in diesem, wie in jedem folgenden Workshop, an einem gemeinsamen Verständnis in Form eines semantischen Wikis gearbeitet.

Im Workshop Challenge2data wird ein Vorgehen zur Identifikation der für die Challenge erforderlichen Daten diskutiert und in einem Referenzmodell die Datenbeschaffungsquellen sowie mögliche Daten-Anreicherungen strukturiert dargestellt. Mit einem Experten werden wir diskutieren, was in Bezug auf Regulation im Umgang mit Daten zu beachten ist.

Im dritten Workshop wird das Thema Data2insight im Fokus stehen. Dabei geht es darum, die Zusammenarbeit zwischen Daten Analysten und Business Abteilungen zu verbessern, indem einerseits für die Business Seite Klarheit geschaffen wird, welche Daten sich zur Kombination eignen und andererseits die Analysten auf ökonomischen Wert ihrer Auswertungen hinzielen. Herauskommen soll ein Booklet, das Do’s and Don’ts in Analytics übersichtlich darstellt. Daneben werden in dem Workshop die Potenziale innovativer Technologien wie AI und Blockchain thematisiert.

Daten-Analyse schafft nur Wert, wenn Erkenntnisse daraus auch umgesetzt werden. Im Workshop Insight2action geht es darum, die Erkenntnisse in geordnete und messbare Massnahmen zu übersetzen. Dazu schärfen wir sowohl Vorgehensmodell als auch Messmethoden, und integrieren die Erfolgsmessung der Massnahmen gleich in die Planung.

Im letzten Workshop werden die Phasen von Customer2action konsolidiert und evaluiert. Ein ganzheitliches und übersichtliches Methodenset wird so zusammengestellt, dass die Teilnehmenden dieses in ihren Unternehmen weiterkommunizieren können, inklusive Empfehlungen, wie die einzelnen Phasen am besten durchlaufen werden.

 

Häufig haben Personen in vergleichbaren Rollen unterschiedlicher Unternehmen ähnliche Fragestellungen. In Konsortium Consumer Data Innovation lernen die Unternehmen nicht nur voneinander, sondern nutzen auch Synergien in der Erstellung von Referenzmodellen zur Lösung verwandter Herausforderungen.

Am Ende des Jahres ist der Rucksack der Teilnehmenden gefüllt mit Best und Worst Practices im Umgang mit dem Data Circle, sowie Referenzmodellen und Methodiken, die auf das eigene Unternehmen spezifisch angepasst werden können.

Gerne erzählen wir auch Ihnen mehr über den Data Circle! Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme mittels folgendem Formular.

 

Christine Popp

Christine Popp

Christine Popp ist in strategischen Beratungsprojekten des CC Sourcing tätig und baut daneben das Competence Center Consumer Data Innovation mit auf. Ihr Interesse gilt Innovationsmethoden und der sinnvollen Verwertung von Daten im Hinblick auf die Optimierung der Customer Experience. Während ihres Masterstudiums in Business Innovation an der HSG absolvierte sie eine Design Thinking Ausbildung an der Stanford University.
Christine Popp

Ein Kommentar

Kommentar verfassen