KMUs nutzen die Chancen von Analytics

Immer mehr Firmen entwickeln sich zu sogenannten Data Driven Companys. Das bedeutet, dass Daten zur Unterstützung herangezogen werden, wenn es um die Entwicklung neuer Produkte, um strategische Entscheidungen oder Prognosen geht. Data Analytics und Predictive Analytics heissen die Zauberwörter. Zahlreiche Studien halten fest, dass Firmen, die sich konsequent auf ihre Ziele ausrichten und verstehen, was zu ihrem Erfolg beiträgt, erfolgreicher sind. Wenn sie zudem künftige Ereignisse antizipieren können, sichern sie sich einen wichtigen Wettbewerbsvorteil.

Datenanalyse erreicht KMUs

Data Analytics ist längst nicht mehr Giganten wie Google oder Amazon vorbehalten. Heute nutzen selbst KMUs die Vorteile von Datenanalysen. Sie wissen um den Wert von KPIs und Dashboards. Die Berichte werden allerdings meist sehr aufwändig in Excel gemacht oder man behilft sich mit Workarounds in Vorsystemen. Die Erstellung der Reports erfordert nicht nur einen hohen manuellen Aufwand, sie sind oft schwer nachvollziehbar und fehleranfällig. Deshalb wünschen sich die Unternehmen häufig ein modernes Selfservice-Reporting, das benutzerfreundlich und performant ist.

Moderne Tools unterstützen bei der Analyse, beim Reporting und der Datenintegration. KMUs können etwa Daten automatisch in eine Datenbank importieren und daraus betriebswirtschaftliche Auswertungen erstellen. Mit dem richtigen Tool steht das Reporting auf Knopfdruck bereit – auf Wunsch sogar komplett automatisiert. Das ist besonders hilfreich, wenn es darum geht, die Produktion oder den Service effizienter zu gestalten. Aber auch in Bereichen mit Kundenkontakt sind solche Analysen wertvoll: Welche Produkte erhalten positives, welche negatives Feedback? Wie können Produkte oder Services benutzerfreundlicher gestaltet werden?

Mit Predictive Analytics kann eine Firma Kundenbedürfnisse noch besser vorhersagen, Angebote personalisieren und das Risiko von Umsatzeinbussen durch Nichtzahlung reduzieren. Um die ansonsten unbekannten Eigenschaften von Kunden zu bestimmen, untersucht Predictive Analytics historische Daten. In diesem Bereich sind Schweizer KMUs noch nicht sehr weit fortgeschritten, zweifelsohne ist das aber ein nächster Schritt.

Standardlösung vs. individuelles Tool

Egal ob Data Analytics oder Predictive Analytics, wichtig ist eine KMU-gerechte Umsetzung der Tools. Die Softwares für Datenanalysen werden mehr und mehr aus der Cloud angeboten. Das ist gerade für KMUs eine positive Entwicklung, denn die Lösungen haben geringere Einstiegskosten und lassen sich zudem einfach skalieren und warten. Die Tools wachsen mit dem Bedarf und dem Erfolg des Unternehmens mit. Bei der Wahl der Software empfiehlt es sich deshalb, darauf zu achten, dass es sich um eine KMU-gerechte Lösung handelt.

Da es sich für KMUs meist nicht lohnt, für alle Tätigkeiten selbst Spezialisten aufzubauen, ist ein entsprechender Support ebenfalls wichtig. Die Kunden zählen darauf, sich bei Bedarf Hilfe holen zu können. Eine wesentliche Rolle des Supports ist, den Kunden über die optimale Nutzung der Lösung zu beraten und ihnen laufend Erweiterungsmöglichkeiten aufzuzeigen.

Weitere Focus-Beiträge zu Predictive Analytics:

Ioana Giurgiu von IBM Research Zürich erklärt, wie Predictive Analytics zur vorausschauenden Instandhaltung bei Maschinen eingesetzt werden können. Lesen Sie hier mehr.

Im Interview mit Krzysztof Kryszczuk, Leiter der Predictive Analytics Group bei der ZHAW, erfahren Sie mehr über seine Projekte, den Wert von hochqualitativen Daten und die Zukunft von Predictive Analytics.