Eigene Datenhoheit – Erfolgsfaktor für große und kleine Unternehmen

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Unternehmer, die auf Datenhoheit und Recommendation Management setzen, sind die Gewinner von morgen. Weil sie heute schon den Überblick behalten.

kulpa_andreas

Unternehmer, die auf Datenhoheit und Recommendation Management setzen, sind die Gewinner von morgen. Weil sie heute schon den Überblick behalten.

Die digitale Transformation deutscher und internationaler Unternehmen ist bereits in vollem Gange. Gerade durch kommende Generationenwechsel wird sie auch in kleinen und mittleren Unternehmen zu einem Umdenken und demzufolge zu einer zunehmenden Digitalisierung führen. Denn im Bundesdurchschnitt liegen die deutschen Unternehmen mit ihrer Digitalität gerade mal bei 10,3 auf einer Skala von 0 bis 100 – das ist erschreckend niedrig. Es gibt also noch deutlich Luft nach oben.

Im Zusammenhang mit der Digitalisierung fällt häufig das Stichwort Datenhoheit: In der Tat ist sie für Unternehmer existenziell, denn niemand kann und möchte im Internet mehr Daten preisgeben, als unbedingt nötig ist. Datenhoheit heißt nichts anderes, als genau zu wissen, was mit den eigenen Daten passiert, und nur so viele Daten zu teilen, wie eben nötig ist. Dazu gehört auch, die Nutzung der eigenen Daten und eingesetzte Online-Services, Portale und Datenbanken kritisch zu prüfen – Drittleister vor allem darauf, wie sie mit den ihnen anvertrauten Unternehmensdaten umgehen. Datenhoheit bedeutet für Unternehmer also, selbst zu entscheiden, wer wann und wo welche Daten finden, verwenden und weitergeben darf.

Ohne Datenschutz läuft nichts

Was viele Unternehmer nicht bedenken: Allein eine Webpräsenz und die Auffindbarkeit in Suchmaschinen ermöglichen Rückschlüsse zu Bekanntheit, Zielkunden und Wettbewerbsvergleichen des Unternehmens. Auch Online-Recherchen und von Unternehmen geschaltete Onlinewerbung hinterlassen oft mehr Spuren, als manchem Unternehmer lieb ist. So sollten die eigenen Daten nicht nur sicher aufbewahrt und vor Hacking, Diebstahl und Sabotage geschützt, sondern auch die Nutzung jedes Online-Services eingehend geprüft werden. Der Reflex „Da nehme ich doch ein kostenfreies Tool, das es im Internet gibt“, führt viel zu häufig zur Preisgabe von Informationen, die besser nicht in die Hände anderer Unternehmen gelangen sollten, womöglich auch noch an Unternehmen im Ausland, die anderen Datenschutzgesetzgebungen unterliegen.

(Bildquelle: Bitkom)

 

Natürlich freut es den werbefinanzierten Wettbewerbsbeobachtungsdienst, wenn man seine Top-10-Wettbewerber eingibt, damit man künftig Alerts über diese erhält. Aber höher als der Wert der Alerts, die man erhält, ist der Wert für das dienstanbietende Unternehmen, denn es weiß dadurch genau, wer mit wem konkurriert und erfährt durch Klicks-Tracking, welche Artikel tatsächlich interessieren. Wer prüft schon, ob diese Informationen wiederum vom Wettbewerber nicht durch bezahlte Services eingekauft werden können? Deswegen: Die Nutzungsbedingungen jedes Anbieters sehr genau studieren und Risiken abwägen!

Wir alle müssen ein Bewusstsein und einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten entwickeln und etablieren, um uns gegen Datenmissbrauch zu schützen – keine Frage! Doch die Gewinnung und die Analyse von Daten mit entsprechenden – sicheren – Software-Lösungen und Tools kann ganz einfach, sicher und unschätzbar wertvoll sein für die jeweiligen Business-Ziele eines Unternehmers.

Mit Recommendation Engines besser entscheiden

Intelligente Algorithmen helfen beispielsweise Shop- und Portal-Verantwortlichen, jedem Nutzer automatisch potenziell interessante Kaufangebote oder themenbezogenen Content auszuspielen und zu kapitalisieren. Den Kunden geben beispielsweise sogenannte „Recommendation Engines“ in Online-Shops Empfehlungen für passende Produkte; auf Portalen sorgen sie im Hintergrund dafür, dass die User Empfehlungen für Inhalte erhalten, die sie interessieren. Auch diese „Kunst“ beruht allein auf Daten: Im B2C-Bereich werden das bisherige Nutzerverhalten, angesurfte Seiten, angeklickte Produkte und vieles mehr erfasst, ausgewertet und analysiert – und damit Rückschlüsse auf den Nutzer gezogen.

Nach diesem Prinzip können auch Unternehmen ihre „next best action“ – die Frage: Was mache ich als nächstes? – zielgerichtet und fundiert entscheiden. Die größte Recommendation Engine im B2B-Bereich sind Kreditauskunfteien, beispielsweise Creditreform. Wenn Probleme mit dem Zahlungsverhalten eines Unternehmens vorliegen, dann sind diese zumeist auch dort zu finden. Wenn Unternehmen ihre Informationen in derartigen Datenbanken nicht pflegen, dann kann das die Initialisierung einer Geschäftsbeziehung erschweren – denn potenzielle Kunden oder Geschäftspartner vermuten in fehlenden Informationen Negatives. Doch auch abseits der Zahlungsfähigkeit gibt es zahlreiche Informationen über alle Unternehmen, die sich online bewegen. Die Kunst besteht nun darin, nur die wichtigen Informationen herauszufiltern. Spezielle Software-Lösungen, die mit künstlicher Intelligenz auf Basis intelligenter Algorithmen arbeiten, erfahren hier ihre Bestimmung und können bei der Entscheidungsfindung eine große Hilfe sein.

Wenn beispielsweise ein Unternehmer wissen will, welches Unternehmen im Bereich Solarenergie demnächst eine Expansion ins Ausland plant – woher kommen die Informationen dann? Dafür sind aktuelle Daten potenzieller Kunden und Wettbewerber wichtiges Kapital. Die digitale Transformation in Unternehmen basiert ganz wesentlich auf der intelligenten Datengewinnung. Entscheidend ist jedoch in großem Maße auch die intelligente Verarbeitung dieser Datenmengen in Form schnellerer und besserer Business-Entscheidungen, denn in der Big-Data-Datenflut ertrinken all diejenigen, die verfügbare Daten nicht optimal nutzen.

„Empfehlungen“, die auf künstlicher Intelligenz und automatisierter Auswertung beruhen, werden von den Unternehmern oft kritisch beäugt. Es fühlt sich sicher am Anfang seltsam an, diesen automatischen Empfehlungen zu folgen, die aus Algorithmen und nicht aus eigener unternehmerischer Überlegung entstehen. Die Ergebnisse zeigen aber, dass es sich lohnt, denn wir sind bereits heute umzingelt von diesen Algorithmen. Nicht umsonst setzen die „Big Player“ (AGFA = Apple, Google, Facebook, Amazon) überwiegend bis ausschließlich auf Algorithmen, die der Kategorie „Künstliche Intelligenz“ zugeordnet werden. Der Vorteil: Diese Empfehlungen sind frei von subjektiven Beeinflussungen. Sie sind aktuell, schnell und berücksichtigen alle zur Verfügung stehenden Faktoren. Pflicht hierfür ist natürlich ein größtmöglicher Datensatz, wenngleich die Inhalte nicht wahllos sein dürfen.

Mehr Wissen mit Big Data

Interessant und wichtig zu speichern, sind für Unternehmen vor allem die Kundendaten, und zwar von der Vor-Akquise-Phase bis zum Abschluss der Kundenbeziehung – gewissermaßen die gesamte sogenannte „Customer Journey“. Aus der Kombination dieser Kundendaten mit weiteren Fakturierungsinformationen, mit Customer-Service-Aspekten und weiteren Sales- und Marketing-Aspekten können intelligente Algorithmen Business-Entscheidungen treffen, Empfehlungen an den Unternehmer ableiten und Marktforschung betreiben. Schlussendlich ist dies bereits ein kleiner Big-Data-Ansatz, bei dem sehr unterschiedliche Datenquellen kombiniert und auswertbar gemacht werden. Aktuelle Datenvisualisierungstools wie Tableau oder QlikView können zudem helfen, explorativ mit den erhobenen Daten zu spielen und Rückschlüsse aufzubauen, die bisher verborgen geblieben sind. Tipp: Mit Anpassungen der eingegebenen Daten kann auch beobachtet werden, ob gewünschte Effekte tatsächlich auftreten – bevor man den Versuch in der Praxis wagt.

Der Pluspunkt dabei: Daten sind neutral und objektiv, und sie geben am Montagmorgen die gleiche Aussage wie am Freitag kurz vor Feierabend. Die digitalen „Großen“ wie Apple, Google, Facebook und Amazon machen vor, wie sehr der Unternehmenserfolg durch Datenhoheit, Datenqualität und Datenvielfalt bestimmt wird. Die Informationen sind aktueller, schneller und verfügbarer als eine jährlich wiederkehrende interne Kampagne „mal wieder das CRM-System besser zu pflegen“.
Nun ist es jedoch vielen Unternehmen schlicht aufgrund der Unternehmensstärke nicht gegeben, eine eigene IT-Abteilung zu beschäftigen. Die Möglichkeit für kleine und mittlere Unternehmen, dennoch das „große Datenuniversum“ zu nutzen und betriebliche Vorteile daraus zu ziehen, ist Big Data in Form von „Software as a Service“. Mit speziellen lernfähigen Software-Lösungen können auch kleine und mittlere Unternehmen im Wettbewerb sicher bestehen. Es gibt viele gute Dienstleister, die in der Lage sind, schnelle und preisgünstige Lösungen anzubieten. Wichtig für den Unternehmer: immer prüfen, ob bei dem gewählten Dienstleister ein Bewusstsein für Datensicherheit und Datenschutz besteht und gelebt wird. So kann jeder von Big Data profitieren, er muss es nur machen!

Autor: Andreas Kulpa (im Bild) ist Mitgründer und COO von Datalovers. Das 2015 gegründete Start-up-Unternehmen richtet sich an klassische Vertriebsunternehmen, die für eine erfolgreiche Kundenakquise die richtigen Kontaktpunkte und -anlässe benötigen. Dafür hat Datalovers die Suchmaschine bearch entwickelt. Zuvor war Kulpa internationaler Projektleiter bei Pironet NDH und als Prozessberater im Kundenmanagement bei Steria Mummert Consulting. Als Vice President bei arvato Financial Solutions (Bertelsmann) in Baden-Baden war er verantwortlich für das Portfolioinvestmentgeschäft.

 

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