Daten stellen ein entscheidendes Asset für Unternehmen und einen zentralen Bestandteil der Wertschöpfungskette dar, sowohl in kleinen StartUps als auch in weltweit agierenden Konzernen. Die effiziente und innovative Organisation und Nutzung von Daten ermöglichen nicht nur neue Geschäftsmodelle, sondern entscheiden auch in klassischen Branchen mehr denn je über Erfolg oder Misserfolg. 

Mit unserer langjährigen Expertise in den Bereichen Data Strategy, Data Management, Data Analytics und Artificial Intelligence unterstützt Detecon Sie dabei, das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen.  

Wir unterstützen Sie gerne in folgenden Themenfeldern:

• Data Strategy
• Data Integration
• Customer Analytics
• Data Driven Sales
• Data Spaces

Data Strategy 

Was ist eine Datenstrategie und warum ist sie wichtig? 

Eine starke Datenstrategie stellt die Basis für datengetriebene Entscheidungen in Unternehmen dar und zielt darauf ab, einen maximalen Beitrag zur Erreichung der strategischen Geschäftsziele zu leisten. Im sich ergänzenden Wechselspiel schafft die Geschäftsstrategie Rahmenbedingungen für die Datenstrategie. Im Gegenzug identifiziert die Datenstrategie Data Assets für neue Glieder in der Wertschöpfungskette der Geschäftsstrategie.   

Es ist wichtig, eine gesunde Balance zwischen defensiven Aspekten einer Datenstrategie, wie z.B. Erhöhung von Data Quality, Security, Privacy, Regulatory Compliance und Data Governance sowie offensiven Aspekten wie z.B. Nutzung von Daten zum kompetitiven Vorteil beim Design und bei der Lieferung von neuen Produkten und Services zu finden.  

Ein weiterer wichtiger Bestandteil der Datenstrategie ist die grundlegende Ausgestaltung einer übergreifenden Datenarchitektur. Damit wird die nötige Struktur geschaffen, um Unternehmensdaten in geeigneten Daten Management- und Visualisierungssystemen zu wertvollen Informationen für datengetriebene Entscheidungen zu transformieren.

Data Integration 

Was ist Data Integration und warum ist es wichtig? 

Das Ziel von Datenintegration ist der Aufbau eines leistungsfähigen, einfach zugänglichen und vertrauenswürdigen Datenökosystems. Dieses ermöglicht den Domänen-übergreifenden Zugriff auf unternehmensinterne und -externe Data Assets für alle interessierten Nutzer*innen in einer Organisation.  

Viele spannende Data Analytics Use Cases können erst durch diese Integration und dem damit einhergehenden Aufbrechen von Informationssilos ermöglicht bzw. wirklich wertschaffend umgesetzt werden. Die Implementierung eines effektiven Datenintegrationskonzepts ist in der Realität meistens nicht einfach: Daten sind oft im Unternehmen weit verteilt, basieren auf unterschiedlichen Strukturen und sind nur schwer zugänglich. Zudem fehlt meist eine Übersicht über die wichtigen Data Assets einer Organisation und es mangelt an hilfreichen Meta-Daten z.B. aussagekräftige Beschreibungen oder Qualitätsinformationen. Ein effektives Data Integration Konzept schafft hier Abhilfe. 

Customer Analytics

Was zeichnet Customer Analytics aus?

Customer Analytics erlaubt es Unternehmen, basierend auf einer Analyse von Kundendaten, durch datengetriebene Entscheidungen die Kundennähe zu erhöhen. Mit zunehmender Menge an verfügbaren Kundendaten ist es möglich, ein genaueres digitales Abbild der Kundenaktivität zu erstellen.  

Die digital gespeicherte Kundenaktivität kann für direktes Marketing oder Customer Relationship Management (CRM) verwendet werden. Ferner kann Customer Analytics für beispielsweise die Vorhersage von Kundenverhalten mittels Predictive Analytics eingesetzt werden. Durch die Erfassung von Daten an unterschiedlichen Berührungspunkten entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Unternehmen kann das Kundenverhalten nahtlos abgebildet werden. Hierbei kann sowohl eine produkt- als auch kundenzentrische Perspektive eingenommen und analysiert werden. Diese Perspektive ermöglicht es Entscheidungsträgern, sich individuell und ganzheitlich auf die Kundenbedürfnisse einzustellen. 

Mögliche Use Cases für Customer Analytics können Visualisierungen wie beispielsweise Dashboards sein. Dashboards erlauben das Monitoring von Auswirkungen von Entscheidungen auf die Kundenaktivität; durch die Visualisierung können datenbasiert objektivere Entscheidungen getroffen werden. Herausforderungen hierbei sind unter anderem, die Verfügbarkeit der Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu synchronisieren.  

Eine weitere Möglichkeit von Customer Analytics stellt Data-driven Customer Centricity dar. Hierbei wird primär die Kundschaft in den Mittelpunkt gestellt und deren Präferenzen durch datengetriebene Analysen erfasst. Beispielsweise werden durch Befragungen sogenannte Personas identifiziert. Diese Personas können mittels Auswertung weiterer Daten aus der Kundendatenbank verknüpft und angereichert werden: es entsteht nun ein ganzheitliches Bild der Kunden.  

Personalisiertes Marketing profitiert ebenfalls durch Customer Analytics. Durch personalisierte Empfehlungen in Form von Recommender-Systemen ist es möglich, Mehrwehrt in Form von zusätzlichem Umsatz für Unternehmen zu generieren. Dieser Mehrwehrt erstreckt sich nicht nur auf die direkt durch ein Recommender-System empfohlenen Produkte, sondern auch auf indirekt empfohlene Produkte (beispielsweise anderer Kategorien). 

Zusammenfassend kann durch Customer Analytics ein ganzheitliches Bild über Kunden und deren Aktivitäten erstellt und analysiert werden. Infolgedessen kann ein Unternehmensangebot genauer auf die Kunden ausgerichtet werden, um beispielsweise bestehende Kundenangebote neu miteinander zu verknüpfen. Damit lässt sich durch Customer Analytics eine höhere Kundenzufriedenheit und eine gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens erzielen. 

Data Driven Sales

Was genau ist Data Driven Sales?  

Die fortschreitende Digitalisierung und der zunehmende technologische Wandel verändern die Marktdynamik und stellen den Vertrieb eines Unternehmens vor neue Herausforderungen. Unternehmen sehen sich heute mit einer Vielzahl neuer und sich rasant verändernder Herausforderungen konfrontiert. Dazu gehört die Notwendigkeit, sich schnell an veränderte Kundenbedürfnisse anzupassen, manchmal von einem Tag auf den anderen. Ein aktuelles Beispiel hierfür: die COVID-19-Pandemie. 

Die neuen Möglichkeiten, welche die Digitalisierung bietet, ermöglichen es den Unternehmen, besser auf bestehende Vertriebsdaten zuzugreifen, diese zu analysieren und neue Daten zu sammeln und auszuwerten, die vorher nicht verfügbar waren. Der Grund ist vor allem, dass die Speicherung grosser Datenmengen billiger geworden ist und deren Verarbeitungsgeschwindigkeit enorm zugenommen hat. 

Lange Zeit war der Vertrieb eine stark von Intuition geprägte Tätigkeit. Verkäufer*innen verbrachten ihre Zeit damit, Kunden und Branchen zu recherchieren, um herauszufinden, was der bestmögliche Vertriebsansatz für diesen Kunden ist. In diesem Rahmen ist das Thema Customer Intelligence kein neues Prinzip. Dank der Digitalisierung können diese Verkäufer*innen ihre Arbeit jedoch viel effizienter gestalten, indem sie Markt- und Verkaufsdaten automatisch erfassen und analysieren und so ein viel besseres Bild über ihre Kunden – in einer kürzeren Zeit – gewinnen können. 

Mit anderen Worten: Data Driven Sales erweitert die Intuition der Verkäufer*innen um entscheidungsrelevante Daten und Informationen. Dafür werden Daten und Informationen über jegliche Interaktion mit Kunden entlang des gesamten Verkaufsprozesses gesammelt und ausgewertet, um individualisierte Verkaufsgründe, bessere Angebote, effizientere Vertriebsansätze und sogar Cross-Selling-Potenziale zu realisieren. Solche Daten können auch helfen, besonders loyale Kunden zu identifizieren oder Massnahmen zur besseren Bindung von Neukunden festzulegen. 

Data Spaces

Was sind Data Spaces?

Als innovative Entwicklung der Data Sharing Economy ermöglichen Data Spaces eine neue Perspektive auf existierende und zukünftige Ökosysteme zwischen Unternehmen. Vertrauensbasierte Data-Sharing Prozesse stehen im Zentrum der Data Spaces und sind der Schlüssel für neue Geschäftsmodelle. 

Ein Data Space ist die technische Umsetzung von dezentral organisierten, datenzentrierten Geschäftsbeziehungen zwischen vertrauenswürdigen und zertifizierten Partnern. Hierbei ist Datensouveränität ein fundamentaler Grundsatz, wobei zertifizierte Brokerdienste und Clearingstellen sowohl den manuellen als auch den automatischen Austausch von Daten nach gemeinsam vereinbarten Regeln und Standards sicherstellen. Zusammenfassend hat der Besitzer zu jedem Zeitpunkt die volle Kontrolle über seine Daten, kann diese teilen aber auch den Zugriff auf geteilte Daten wieder automatisiert entziehen.

Durch semantische Interoperabilität wird auch der Kontext, in dem zu teilende Daten generiert werden, konserviert, sodass sie von allen Beteiligten verstanden und gemeinsam genutzt werden können. Die Vorteile dieser neuen Form des Austauschs zeigen sich in einer einfacheren Regelung der sicheren gemeinsamen Datennutzung durch alle Beteiligte.

Daten stellen ein entscheidendes Asset für Unternehmen und einen zentralen Bestandteil der Wertschöpfungskette dar, sowohl in kleinen StartUps als auch in weltweit agierenden Konzernen. Die effiziente und innovative Organisation und Nutzung von Daten ermöglichen nicht nur neue Geschäftsmodelle, sondern entscheiden auch in klassischen Branchen mehr denn je über Erfolg oder Misserfolg. Mit unserer langjährigen Expertise unterstützt Detecon Sie dabei, das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen. Dabei wenden wir Vorgehensweisen an, welche Ihrem Unternehmen eine massgeschneiderte Lösung liefern.

Unser modulare Methoden-Baukasten erlaubt es uns, Ihre Organisation für die Zukunft zu positionieren. Ob Datenstrategien, iterative Designansätze für Datenintegrationen, innovative Vorgehensweisen für Kundenanalytik oder die Identifizierung und Einbindung von relevanten Datensätzen für den datengestützten Vertrieb – unsere methodische Expertise sowie unser direkter Zugang zu den neusten Entwicklungen rund um Data Spaces durch unsere Partnerschaft mit der IDSA, sind Ihr Mehrwert!