5 Schritte, um rohe Zahlen in datengesteuerte Erkenntnisse umzuwandeln

Viele Unternehmer sind eher von Daten umgarnt als davon aufgeklärt. Das hindert sie daran, die Daten nutzbar zu machen.

Rohdaten sind völlig nutzlos, bis sie in Informationen umgewandelt werden können, die verwendet werden, um aktive Entscheidungen zu treffen. Das Problem ist, dass die meisten Unternehmen die Bedeutung von Business Intelligence ignorieren.

Die globale Managementfirma AT Kearney prognostiziert, dass Unternehmen im Jahr 2018 114 Milliarden US-Dollar für Technologie ausgeben werden, um Big Data in den Griff zu bekommen. Das beweist, wie mächtig Daten sind, und zeigt auch, wie viele Rohdaten verfügbar sind.

Es ist wichtig, dass Sie einen Prozess entwickeln, um diese Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. In diesem Beitrag führe ich Sie durch mehrere Schritte, die Ihnen zeigen, wie Sie Daten mit Business Intelligence in Erkenntnisse umwandeln.

1. Setzen Sie sich klare Ziele

Was soll Ihre Kampagne insgesamt erreichen? Sobald Sie genau wissen, was Sie erreichen möchten, können Sie mit der Definition der Daten beginnen. Was werden Sie mit den Daten tun?

In den meisten Fällen folgt Ihre Zielsetzung einem bestimmten Muster: Kontext, Bedarf, Vision und Ergebnis.

Jeder Schritt des Pfades hat mehrere Fragen, die beantwortet werden müssen.

Visualisierungstipp: Bevor Sie fortfahren, stellen Sie sich Ihre anfängliche Datenkonvertierung anhand der obigen Antworten vor. Verwenden Sie dann einen Stift und Papier, um die Konzepte Ihres gewünschten Ergebnisses zu skizzieren. Erstelle ein Vision Board, das du posten kannst, um es dir jeden Tag anzusehen. Zweiundachtzig Prozent der Kleinunternehmer, die ein Vision Board erstellen, erreichen erfolgreich mehr als die Hälfte ihrer Ziele.

2. Bauen Sie das Gerüst auf

Wenn ein Haus gebaut wird, muss ein Zimmermann den Rahmen bauen, bevor er mit dem Errichten von Dach und Wänden beginnen kann. Dasselbe gilt hier. Sie haben einen Entwurf, also ist es jetzt an der Zeit, mit der Entwicklung des Frameworks zu beginnen.

Denken Sie daran, dass Sie sich noch in der Brainstorming-Phase befinden, sodass nichts, was Sie hier finden, in Stein gemeißelt ist.

Befolgen Sie diese einfachen Brainstorming-Techniken, um Ideen zu entwickeln, wie Sie Ihren Business-Intelligence-Datenkonvertierungsplan angehen werden:

• Konzentrieren Sie sich auf das Thema, das am meisten mit Ihrer Strategie zu tun hat, und ignorieren Sie den Rest der Daten. Lassen Sie sich nicht davon ablenken, Ihre Gesamtvision zu erreichen. Machen Sie weiter und schneiden Sie diese Daten jetzt aus.
• Wenn Sie alles Unwichtige herausgeschnitten haben, sollten Sie nützliche Daten übrig haben. Ordnen Sie diese nützlichen Daten nach Wichtigkeit.
• Erstellen Sie verschiedene Kategorien und fassen Sie diese Daten in diesen Kategorien zusammen. Dies wird helfen, alles organisiert zu halten.

Diese Listen bilden den Rahmen für alles, was Sie in Zukunft tun. Jetzt ist es an der Zeit, tatsächlich mit der Entwicklung eines Systems zu beginnen, um diese Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

3. Geben Sie den Rohdaten einen gewissen Kontext

Im Geschäftsleben ist Kontext der Schlüssel zu erfolgreicher Business Intelligence. Hier ist ein kurzes Beispiel.

Nehmen wir an, wir haben ein abonnementbasiertes Produkt mit 35 Millionen registrierten Benutzern. Das ist eine riesige Zahl an sich, aber gibt uns das wirklich einen Einblick? Nein. Es sagt uns nur, dass wir im Moment 35 Millionen Abonnenten haben.

Wenn wir das aber mit Daten aus den Vorjahren kombinieren würden, dann würden wir Erkenntnisse gewinnen. Hier ist ein Beispiel dafür, wie wir diesen Daten einen Kontext geben können.

2014: 1 Million Abonnenten

2015: 10 Millionen Abonnenten

2016: 20 Millionen Abonnenten

2017: 35 Millionen Abonnenten

Jetzt haben wir genug Daten, um Kontext bereitzustellen. Hier sind einige nützliche Erkenntnisse, die wir aus diesen Daten gewinnen.

• Wir haben dieses Jahr 15 Millionen Abonnenten gewonnen
• Wir haben in den letzten zwei Jahren 25 Millionen Abonnenten gewonnen

Wir können spezifischer sein, indem wir die Daten in verschiedene Arten von Benutzern segmentieren. Von den 15 Millionen Abonnenten, die sich 2017 angemeldet haben:

• Wie viele Leads kamen von Mobilgeräten?
• Wie viele Leads kamen aus Social Media?
• Wie viele Leads waren zwischen 18 und 25 Jahre alt?
• Wie viele Leads waren weiblich?

Der Punkt ist, Kontext ist, wie Sie den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse beginnen. Eine eigenständige Zahl ist ohne Kontext bedeutungslos, weil wir nicht veranschaulichen können, wie sie sich entsprechend dem Markt verändert.

Hinweis: Nützliche Daten sind nicht auf Ihr eigenes Unternehmen beschränkt. Tatsächlich stammen die nützlichsten Daten normalerweise von Ihren Konkurrenten.

4. Kartieren Sie Ihren Zielmarkt

Zu diesem Zeitpunkt sollten Sie über genügend nützliche Daten verfügen, um den Standardtag im Leben Ihres Zielmarktes abzubilden. Dies wird stark davon abhängen, Kontext zu finden. Sie müssen die Arten von Verbrauchern kennen, die ähnliche Produkte und Dienstleistungen wie Sie kaufen.

• Wie findet Ihr Zielmarkt Produkte/Dienstleistungen im Zusammenhang mit Ihrem Unternehmen?
• Warum brauchen sie Ihre Produkte/Dienstleistungen?
• Wann werden sie Ihre Produkte/Dienstleistungen benötigen?

Diese Details mögen banal erscheinen, aber sie geben einen Einblick in spezifische Herausforderungen, denen Ihr Zielmarkt möglicherweise gegenübersteht. Der wahre Wert liegt im Detail!

5. Erwecken Sie Daten zum Leben

Der letzte Schritt Ihres Business-Intelligence-Plans besteht darin, Daten zum Leben zu erwecken, indem Sie sie in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Die folgenden Tipps zeigen Ihnen, wie Sie dieses Ziel erreichen.

• Datenpunkte sind weniger wichtig als Trends. Konzentrieren Sie sich auf Trends, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Untersuchen Sie Zeitbereiche, wie im obigen Beispiel.
• Durchsuchen Sie Daten nach Beziehungen. Starke Beziehungen liefern normalerweise die besten Erkenntnisse.
• Seien Sie immer skeptisch. Aus dem Kontext gerissene Daten können irreführend sein.

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