Data Analytics - verschlafen Unternehmen den Megatrend?

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Wer nicht rechtzeitig handelt, bleibt auf der Strecke!

Dem Data-Analytics-Boom zum Trotz hinken deutsche Unternehmen deutlich hinterher. Laut einer aktuellen Studie der Commerzbank nutzen nur acht Prozent der befragen Unternehmen in Deutschland Big Data systematisch.1 Knapp jeder dritte Betrieb sammelt Daten und Informationen über Kunden oder deren Konsumverhalten. Der Großteil (60 Prozent) allerdings verzichtet darauf. Im internationalen Vergleich sind die Vorreiter die USA. Dort sind Unternehmen in ihren Analytics-Vorhaben nicht nur am weitesten fortgeschritten, sondern auch am erfolgreichsten.2 Knapp die Hälfte aller befragten US-Unternehmen sehen datenbasierte Analytics auch als wesentlichen Teil ihrer Entscheidungsprozesse.

Durch die globale Vernetzung und das Tempo, das bei technologischen Entwicklungen derzeit herrscht, steigt der Entscheidungsdruck weltweit für alle Betriebe: Neue Servicedienstleistungen müssen überdacht, Fragen wie „Ist Produkt A auch übermorgen für meinen Kunden von Interesse“ entschieden werden. Rahmenbedingungen und Kundenanforderungen ändern sich aktuell schneller denn je. Deshalb müssen auch geschäftsrelevante Entscheidungen schneller gefällt werden können.

Analysierte Daten für Zukunftsprognosen sind inzwischen somit kein „nice to have“, sondern ein „must have“, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch Predictive Analytics werden bereits bestehende Situationen nicht nur analysiert, sondern mit Hilfe von Datenmodellen auch Vorhersagen über mögliche Ereignisse getroffen. Beispielsweise kann daraus Wissen entstehen, das voraussagt, was mein Kunde morgen möchte.

Weniger raten, mehr wissen!

Je früher ein Unternehmen Daten auswertet und daraus geschäftsrelevante Informationen zieht, desto schneller und besser kann es auf wandelnde Kundenwünsche reagieren. Trotz allem verlassen sich Führungskräfte immer noch auf ihr Bauchgefühl und machen ihre Entscheidungen davon abhängig.3 In Anbetracht der Tatsache könnte man dieses Verhalten fast als fahrlässig bezeichnen.

Dabei ist es mit Predictive Analytics möglich, Muster und Zusammenhänge aus Datenbeständen zu erkennen, um daraus letztendlich Entscheidungen auf Basis dieser Analyseergebnisse treffen zu können. Wird der Datentopf beispielsweise um Geodaten angereichert, können heute schon potentielle neue Kundenmärkte erkannt  oder Filialkonzepte verbessert werden.

Lesen Sie im folgenden Whitepaper, wie Sie mithilfe von Predictive Analytics genaue Vorhersagen für die Zukunft treffen können, um daraus bestmögliche Entscheidungen zu identifizieren.

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