15.06.2018 -
Alexandra Vollmer schreibt im Ratgeberteil auf der Webseite von T3N digital pioneers über Data Mining Projekte und wofür diese eingesetzt werden können. Data Mining bedeutet, dass bspw. in einem Unternehmen kontinuierlich Daten gesammelt und anschließend sinnvoll ausgewertet werden. Wenn in einer Firma noch kein BI-System genutzt wird und die Telefonanlage noch keine Daten ins CRM schreibt, dann, meint Alexandra Vollmer, kann ein Data-Mining Projekt die Lösung sein. Im Folgenden fassen wir einen Artikel für Sie zusammen, den Alexandra Vollmer über das Datenmanagement bei Perschmann geschrieben hat. Vollmer schreibt in Ihrem Beitrag über Peter Pusch, der für das Data-Mining bei der Firma Perschmann zuständig ist.
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15.06.2018 -
Alexandra Vollmer schreibt im Ratgeberteil auf der Webseite von T3N digital pioneers über Data Mining Projekte und wofür diese eingesetzt werden können. Data Mining bedeutet, dass bspw. in einem Unternehmen kontinuierlich Daten gesammelt und anschließend sinnvoll ausgewertet werden. Wenn in einer Firma noch kein BI-System genutzt wird und die Telefonanlage noch keine Daten ins CRM schreibt, dann, meint Alexandra Vollmer, kann ein Data-Mining Projekt die Lösung sein.
Im Folgenden fassen wir einen Artikel für Sie zusammen, den Alexandra Vollmer über Peter Pusch geschrieben hat. Dieser gibt Tipps und Hinweise zum Thema Data Mining.
Datenmanagement bei Perschmann und anderswo
Vollmer schreibt in Ihrem Beitrag über Peter Pusch, der für das Data-Mining bei der Firma Perschmann zuständig ist. Dieser berichtet ihr vom Beispiel eines motivierten IT-Mitarbeiters, der auf einem Kongress eine gute Lösung für den Einsatz der Cloud und die Datenverarbeitung gefunden hat. Schnell stellt sich leider heraus, dass diese technisch interessante Lösung für das entsprechende Unternehmen nicht anwendbar ist, weil die Prozesse und die Qualität der eigenen Daten einfach nicht ausreichend sind, um eine solche Lösung einzuführen. Die Unternehmensgruppe Perschmann hat im vergangenen Jahr herausfinden wollen, was sie eigentlich über ihre Kunden weiß. Herr Pusch hebt hervor, dass mit einer herkömmlichen Büroorganisation, in der weiterhin Angebote in Word geschrieben werden und der Vertrieb in einem Excel-Sheet organisiert wird, auch eine perfekte Cloudlösung nicht zu einem Übergang in die Digitalisierung führen kann.
Vergessene Daten
Der Knackpunkt im Datenmanagement ist die Herausforderung, die eigenen Prozesse und Daten erstens zu verstehen und zweitens dafür zu sorgen, dass sie immer korrekt und vollständig sind sowie keine Überschneidungen miteinander aufweisen. Nur wenn dies gewährleistet ist, kann eine digitale Technologie sinnvoll eingesetzt werden. Das klingt zunächst sehr einfach und grundlegend – ist es auch. Aber gerade deshalb wird dieser essentielle Punkt oft einfach vergessen, so Peter Pusch. Teils komme es ihm so vor, als ob Data Mining in vielen Unternehmen schon wieder in der Versenkung verschwindet, noch bevor das Thema überhaupt richtig Fahrt aufgenommen hat. Anfang 2000 war das papierlose Büro ein Ziel, das alle erreichen wollten, aber in vielen Unternehmen ist das Thema heute kaum noch präsent und hat bei den Entscheidern längst an Priorität eingebüßt. Pusch sieht die Gründe darin, dass die Investitionen in ein funktionierendes papierloses Büro stattliche Investitionen in eine enorme Rechenleistung erfordern und dass sich das vor allem für kleinere und mittlere Unternehmen nicht genug lohnt. Er betont allerdings auch, dass heute, im Gegensatz zu vor 15 Jahren, entsprechende Software einfacher und günstiger zu haben ist.
Daten durchforsten
Im Bereich des Data Mining werden Massen an Daten durchsucht, um aus ihnen wertvolle Informationen gewinnen zu können. Pusch verweist darauf, dass das Durchsuchen der Daten immer wieder neu erfolgen muss, wobei sich die Analysealgorithmen ändern sollten. Einerseits sei es dabei wichtig herauszufinden, welche Daten überhaupt gesammelt werden können und andererseits muss klar werden, welche noch benötigt werden, damit sie überhaupt einen Wert für das Unternehmen haben. Das ist eine Menge Arbeit und erfordert, dass alle erfassten Daten in einer Datenbank oder auf einem Server übersichtlich zusammengeführt werden. Aber selbst wenn alle Daten vollständig erfasst sind und die geeignete Software vorhanden ist, ist noch nicht unbedingt der richtige Zugang zu den Daten geschaffen worden. Um wertvolle Statistiken und Erkenntnisse zu erzielen, müssen die richtigen Fragen gestellt werden.
Die richtigen Fragen stellen
Manche Fragen, die durch Data Mining beantwortet werden können, sind denkbar einfach. Pusch nennt hier als Beispiel einen Webshopbetreiber, der erfahren will, wie hoch der durchschnittliche Wert eines Warenkorbs seiner Kunden ist. Die Frage ist einfach. Die Antwort ist einfach. Aber bringt das den Shopbetreiber weiter? Laut Pusch eher nicht. Beim Data Mining geht es darum, tiefer zu bohren. Interessant wird es zum Beispiel, wenn herausgefunden werden soll, was für eine Art Kunde hinter den besonders hohen Warenkörben steckt. Ein normales Business-Intelligence-System ist damit schon überfordert. Wie kann herausgefunden werden, ob Kunden, die vorher am Telefon beraten wurden, solche die den Newsletter lesen oder diejenigen, die auf der Messe den Firmenstand besucht haben, vielleicht zu den Kunden gehören, die besonders viel einkaufen? Wie schnell wurde diesen Kunden ihre Ware geliefert? Pusch erklärt, dass viele Unternehmen oft gar nicht wissen, dass sie auch die Antworten auf viele dieser Fragen bereits in ihren Datensätzen haben. Auf jeden Fall wird durch das Stellen dieser Art von Fragen klar, welche Art von Daten noch fehlen, die in Zukunft mit erhoben werden sollten. So kann ein Data Mining Projekt auch schon durch den Erkenntnisgewinn der Notwendigkeit des Erhebens weiterer Daten einen Erfolg erzielt haben – und so auf die lange Sicht Marketing und Vertrieb verbessern.
Zugängliche transparente Daten
Je mehr Daten im Unternehmen für die Mitarbeiter zugänglich und übersichtlich aufbereitet sind, desto mehr Ideen können kreative Mitarbeiter haben und ausarbeiten. Daher ist auch die Art und Weise, wie Daten intern dargestellt und einsehbar sind, wichtig. Stellt sich beim Shopbetreiber heraus, dass ein bestimmtes Produkt hauptsächlich von älteren weiblichen Katzenhalterinnen oder von männlichen Teenagern mit alleinstehenden Vätern gekauft wird, kann darauf eine einzigartige Marketingstrategie aufgebaut werden. Es gibt viele Möglichkeiten, die oft kostenfrei sind, wie man Daten gut veranschaulichen kann. Dabei zählen auch winzige Details. In Vollmers Artikel werden Puschs Erfolgsfaktoren hervorgehoben: So viele Daten wie möglich erheben und sie nutzbar machen. Lücken erkennen und füllen und dann die Daten für Mitarbeiter lesbar machen – dabei aber immer wissen, was man am Ende aus den Daten lesen möchte.
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