{"id":1009690,"date":"2022-08-14T11:00:57","date_gmt":"2022-08-14T18:00:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/handlungsfaehige-einsichten-definition-implementierungstechniken\/"},"modified":"2025-02-13T04:48:20","modified_gmt":"2025-02-13T11:48:20","slug":"handlungsfaehige-einsichten-definition-implementierungstechniken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/handlungsfaehige-einsichten-definition-implementierungstechniken\/","title":{"rendered":"Handlungsf\u00e4hige Einsichten: Definition & Implementierungstechniken"},"content":{"rendered":"\n
Das Sammeln von Umsatz-, Kunden- und Bestandsdaten ist zwar wichtig, reicht aber nicht aus, um wachstumsbeeinflussende Innovationen zu entwickeln. Das Management muss diese Informationen auch verstehen und „umsetzbare Erkenntnisse“ nutzen, um eine Strategie zu formulieren. Andernfalls kann es passieren, dass die Auswirkungen wichtiger KPIs \u00fcbersehen werden. <\/p>\n\n
Umsetzbare Erkenntnisse garantieren, dass Unternehmen die gewonnenen Informationen nutzen k\u00f6nnen, um einen Plan zur Verbesserung verschiedener Unternehmensabl\u00e4ufe und Dienstleistungen zu erstellen. Untersuchungen von Forrester haben ergeben, dass Unternehmen, die auf der Grundlage von Erkenntnissen arbeiten, bis zu achtmal schneller expandieren als das weltweite BIP. <\/p>\n\n
Das Sammeln von Informationen und die Gewinnung wertvoller, umsetzbarer Erkenntnisse tr\u00e4gt daher zur Prozessverbesserung und Unternehmensentwicklung bei.<\/p>\n\n
Verwertbare Erkenntnisse sind spezifische, datengest\u00fctzte Erkenntnisse oder Informationen, die eine klare und praktische Anleitung f\u00fcr fundierte Entscheidungen und konkrete Ma\u00dfnahmen bieten. Das Management kann gro\u00dfe Datens\u00e4tze mit verwertbaren Erkenntnissen nutzen, um effiziente datengesteuerte Aktivit\u00e4ten zu entwickeln. <\/p>\n\n
Diese Einblicke k\u00f6nnen aus Rohdaten abgeleitet werden, um gr\u00fcndliche Berichte und Analyseeinheiten<\/a> zu erstellen, die oft von Kunden-, Verkaufs- und Bestandsverwaltungssystemen gesammelt werden. <\/p>\n\n Anhand dieser Informationen k\u00f6nnen Unternehmen feststellen, welche Abl\u00e4ufe noch verbessert werden m\u00fcssen. Das Management kann die Leistung des Unternehmens aus verschiedenen Blickwinkeln beurteilen und kluge Entscheidungen zur Verbesserung der Abl\u00e4ufe und des Kundenservices<\/a> treffen. <\/p>\n\n Anhand der Erkenntnisse k\u00f6nnen praktische Schritte unternommen werden, um den durchschnittlichen Umsatz, die betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Unternehmen, die datengest\u00fctzte Entscheidungen treffen wollen, sind daher im Vorteil, wenn sie umsetzbare Erkenntnisse nutzen, um ihr Gesch\u00e4ft voranzubringen. <\/p>\n\n Verwertbare Erkenntnisse sind aus mehreren entscheidenden Gr\u00fcnden wichtig:<\/p>\n\n Die Analyse von Daten, einschlie\u00dflich Kundenfeedback und interessanter Datenpunkte, liefert Unternehmen verwertbare Erkenntnisse. Diese Erkenntnisse erm\u00f6glichen eine fundierte Entscheidungsfindung und helfen Unternehmen, strategische Entscheidungen zu treffen, die auf die Bed\u00fcrfnisse der Kunden und die Markttrends abgestimmt sind. <\/p>\n\n Aus der Analyse qualitativer Daten abgeleitete verwertbare Daten k\u00f6nnen die Ursachen f\u00fcr die Zufriedenheit oder Unzufriedenheit der Kunden aufdecken. Wenn Unternehmen diese Probleme angehen, k\u00f6nnen sie das Kundenerlebnis proaktiv verbessern, was zu einer h\u00f6heren Kundenzufriedenheit und -treue f\u00fchrt. <\/p>\n\n Unternehmen, die verwertbare Erkenntnisse nutzen, haben einen Wettbewerbsvorteil. Sie k\u00f6nnen Marktl\u00fccken, aufkommende Trends und verbesserungsw\u00fcrdige Bereiche schneller erkennen als ihre Konkurrenten. Diese Agilit\u00e4t erm\u00f6glicht rechtzeitige Anpassungen von Produkten, Dienstleistungen und Strategien. <\/p>\n\n Durch die Analyse aussagekr\u00e4ftiger Daten k\u00f6nnen Unternehmen ihre Ressourcen effektiv einsetzen. Unternehmen k\u00f6nnen ihre Budgets, ihr Personal und ihre Bem\u00fchungen optimieren, um die gew\u00fcnschten Ergebnisse effizienter zu erzielen, indem sie sich auf die Bereiche konzentrieren, die den Gesch\u00e4ftserfolg wirklich beeinflussen. <\/p>\n\n Erkenntnisse, die aus der Analyse qualitativer Daten gewonnen werden k\u00f6nnen, unterst\u00fctzen eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung. Durch regelm\u00e4\u00dfiges Sammeln, Analysieren und Handeln auf der Grundlage von Kundenfeedback und anderen qualitativen Gesch\u00e4ftsdaten k\u00f6nnen Unternehmen sich anpassen und weiterentwickeln, um die sich ver\u00e4ndernden Kundenbed\u00fcrfnisse zu erf\u00fcllen und im Wettbewerb die Nase vorn zu haben. <\/p>\n\n Hier sind drei Orte, an denen Sie verwertbare Erkenntnisse gewinnen k\u00f6nnen:<\/p>\n\n Der Unterschied zwischen aufschlussreichen und nicht aufschlussreichen Daten liegt in ihrer F\u00e4higkeit, verwertbare Erkenntnisse zu finden und einen interessanten Datenpunkt zu enth\u00fcllen, der eine relevante Bedeutung hat.<\/p>\n\n Diese Art von Informationen bietet umsetzbare Erkenntnisse, d.h. spezifische und relevante Informationen, die als Grundlage f\u00fcr Entscheidungen und Ma\u00dfnahmen dienen k\u00f6nnen. Sie enthalten oft interessante Datenpunkte, die Licht auf wichtige Trends, Muster oder M\u00f6glichkeiten werfen, was letztendlich zu mehr umsetzbaren Erkenntnissen f\u00fchrt. <\/p>\n\n Nicht aussagekr\u00e4ftige Daten haben nicht die n\u00f6tige Tiefe oder Relevanz, um effektiv Entscheidungen zu treffen. Sie k\u00f6nnen aus Routine- oder unzusammenh\u00e4ngenden Informationen bestehen, die nicht zu einem besseren Verst\u00e4ndnis einer Situation oder eines Problems beitragen. Ohne das Vorhandensein interessanter Datenpunkte bieten sie tendenziell weniger relevante Erkenntnisse. <\/p>\n\n Aufschlussreiche Daten liefern durch das Vorhandensein interessanter und relevanter Datenpunkte mehr verwertbare Erkenntnisse, w\u00e4hrend nicht-aufschlussreiche Daten mehr wertvolle Hinweise f\u00fcr die Entscheidungsfindung und das Handeln liefern m\u00fcssen. Der Einsatz von Tools wie Google Analytics und die Durchf\u00fchrung gr\u00fcndlicher Analysen k\u00f6nnen dazu beitragen, mehr Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und sie besser mit den Gesch\u00e4ftszielen in Verbindung zu bringen. <\/p>\n\n Es erfordert neue F\u00e4higkeiten und eine andere Denkweise, um gute Informationen in hilfreiche Informationen zu verwandeln. <\/p>\n\n Regeln f\u00fcr die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten:<\/strong><\/p>\n\n Gegenseitiges Verst\u00e4ndnis ist der Schl\u00fcssel zum Erfolg des Teams. Teams m\u00fcssen zusammenarbeiten, um aussagekr\u00e4ftige Datenerkenntnisse zu gewinnen. Konfrontation und Forderungen bringen weniger Erkenntnisse als Kommunikation und Unterst\u00fctzung. <\/p>\n\n Der Analyst versteht die Datenquellen, Methoden und Messungen. Das Management versteht seine Ziele und Fragen. Beide Seiten m\u00fcssen offen und transparent kommunizieren, um die Anforderungen der jeweils anderen Seite zu verstehen. <\/p>\n\n Die Gesch\u00e4ftsbereiche m\u00fcssen ihre Einnahmen, Kosten und Risiken verstehen. Alle Beteiligten m\u00fcssen ihre Kriterien, Zwecke und Ziele beschreiben, um repr\u00e4sentative Datens\u00e4tze zu ermitteln. Datenanalysten brauchen Klarheit, um die richtigen Parameter zu \u00fcberwachen. <\/p>\n\n In der Praxis angewandte Prinzipien:<\/strong><\/p>\n\n Vagheit kann zu Unruhen f\u00fchren. Betrachten Sie diese Illustration: Bevor Sie jemandem antworten k\u00f6nnen, der fragt: „Wie komme ich zum Flughafen?“, ben\u00f6tigen Sie weitere Details wie Wo ist er gerade? Holt er jemanden ab oder fliegt er? <\/p>\n\n Bei der Auswahl der zu verfolgenden Metriken und der Art und Weise, wie Sie dies tun, k\u00f6nnen Sie die Einschr\u00e4nkungen, Ziele und Gr\u00fcnde der Analyse ber\u00fccksichtigen. Das Ziel? Stellen Sie eine Verbindung zwischen den Kennzahlen und der Bedeutung her, die die Informationen vermitteln. <\/p>\n\n Legen Sie fest, welche Erkenntnisse Sie aus den Informationen gewinnen k\u00f6nnen, die Sie bereitstellen werden. Sollen Sie z.B. den Gesamtbetrag, die durchschnittliche Anzahl oder die \u00c4nderungsrate angeben? <\/p>\n\n Stellen Sie sicher, dass die Abfragen von quantifizierbaren Ma\u00dfnahmen begleitet werden. Zur Best\u00e4tigung kann die SMART-Struktur verwendet werden (Spezifisch, Messbar, Erreichbar, Relevant und Zeitbezogen). <\/p>\n\n Alle oben genannten Ziele k\u00f6nnen durch die Definition einer Hypothese erreicht werden. Dies ist ein Beispiel f\u00fcr eine Ansicht: Wenn A das Ergebnis ist, wird das Unternehmen XYZ erleben. Wenn B zuf\u00e4llig das Ergebnis ist, wird unser Unternehmen von ZYX profitieren. <\/p>\n\n W\u00e4hlen Sie die Metriken aus, die die erforderlichen Daten anzeigen k\u00f6nnen. Eine Strategie, wie Sie zu den Ergebnissen kommen, die zu den gew\u00fcnschten Antworten f\u00fchren, muss m\u00f6glicherweise nach der Korrelation von Daten aus mehreren Messungen erstellt werden. <\/p>\n\n Durch die Segmentierung k\u00f6nnen Sie Ihre Daten gezielter auswerten und erhalten eine genauere Perspektive auf Ihre Daten. Sie k\u00f6nnen sich auf eine bestimmte Untergruppe von Daten beschr\u00e4nken, z. B. einen Website-Bereich, einen Gesch\u00e4ftszweig oder eine Zielgruppe, bevor Sie das Verhalten dieser Daten genauer untersuchen. <\/p>\n\n Ziehen Sie in Erw\u00e4gung, Daten aus der Sekund\u00e4rforschung<\/a> und Quellen aus verschiedenen Bereichen zu kombinieren. W\u00e4hlen Sie die Quellen aus, die Ihnen die qualitativ hochwertigsten Fakten zur Unterst\u00fctzung Ihres gew\u00fcnschten Ergebnisses liefern werden. <\/p>\n\nWarum sind verwertbare Erkenntnisse wichtig?<\/h2>\n\n
<\/figure>\n\n
\n
Verbesserte Entscheidungsfindung<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Verbesserte Kundenzufriedenheit<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Wettbewerbsvorteil<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Optimierung der Ressourcen<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Kontinuierliche Verbesserung<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
3 Bereiche, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen<\/h2>\n\n
<\/figure>\n\n
01. Net Promoter Score (NPS)-Umfragen f\u00fcr informierte Entscheidungen<\/h3>\n\n
\n
02. Online-Rezensionen und Wettbewerberanalysen f\u00fcr interessante Datenpunkte<\/h3>\n\n
\n
03. \u00dcberwachung sozialer Medien f\u00fcr Einblicke in die Customer Journey<\/h3>\n\n
\n
Der Unterschied zwischen aufschlussreichen und nicht aufschlussreichen Daten<\/h2>\n\n
\n
Aufschlussreiche Daten<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Nicht-einsichtige Daten<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
Datenimplementierungstechniken f\u00fcr umsetzbare Erkenntnisse<\/h2>\n\n
\n
Zusammenarbeit<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Transparenz<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Spezifit\u00e4t<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Erkl\u00e4ren Sie die Abfrage(n) im Detail<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Erl\u00e4utern Sie die Bedeutung, den Rahmen und die kommerziellen Implikationen<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Legen Sie genaue Ziele f\u00fcr das Ergebnis der Datenanalyse fest<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Es schafft quantifizierbare KPIs<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Um Klarheit zu schaffen, formulieren Sie eine Hypothese<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Erfassen Sie die richtigen Daten richtig<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Achten Sie auf die Segmentierung<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Verkn\u00fcpfen Sie die Datenquellen miteinander<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Korrelieren Sie die Daten<\/h3>
<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n