Business Analytics (BA)

Business Analytics (BA) ist das Sammeln, Aufbereiten und Auswerten von Daten zur strategischen Unternehmenssteuerung. Ein Prozess, der auch als „Datenveredelung“ bezeichnet wird. Das Unternehmen muss dabei als Datenentität begriffen werden, gesammelt werden Daten aus dem ganzen Unternehmen, danach werden sie integriert und bereitgestellt.

Statistik ist unsexy? Mit dieser Einschätzung verzichten viele Online-Fashionhändler nicht nur auf wertvolle Informationen, sondern vor allem auf Umsatz. So ist Displaywerbung mit einer Conversion Rate von traurigen 0,21 Prozent für viele eins: Geldverschwendung. Die Analyse statistischer Daten hilft, solche Fehler zu vermeiden. Berater und Datenspezialist Thomas Less von AnalyticaA weiß, wo weitere Knackpunkte für die erfolgreiche Kundengewinnung liegen und erklärt anhand des repräsentativen Online Fashion Traffic Reports für das erste Quartal 2017, an welchen Schrauben Händler drehen können.http://www.AnalyticaA.com

Die Generation Internet ist verwöhnt. Wer heute im Internet etwas bestellt, möchte das Produkt sofort und ohne Verzögerung nutzen. Die wachsende Ungeduld der Konsumenten führt zu einer verringerten Markenloyalität: In Märkten mit ausreichend Alternativen zu dem gewünschten Produkt kann die Lieferzeit über den Kauf entscheiden. Ob die Ware und der Hersteller für Werte stehen, die dem eigenen Lebensstil des Käufers entsprechen, rutscht dann in der Prioritätenliste plötzlich nach unten.
Egal ob im Vertrieb, der Fertigung oder in sozialen Netzwerken – heute werden überall Daten gesammelt und das Datenvolumen steigt weiter rapide an. Nun heißt es, die Daten sinnvoll zu analysieren und einzusetzen, um einen entsprechenden Mehrwert zu generieren. Zwar ist die Auswertung von gesammelten Daten für Beratungsunternehmen nichts Neues. Doch wie gehen Berater mit den immer größeren und vielfältigeren Datenmengen um und sind neue analytische Tools essentiell für den Beratungserfolg?
Nachdem der Verkauf von EM-Trikots, unter anderem aufgrund des zu hoch angesetzten Preises, mehr schlecht als recht läuft, hätten sich die Betreiber des DFB-Fanshops sicherlich ein Tool gewünscht, das ihnen das weniger erfreuliche Geschäftsergebnis im Voraus prophezeit hätte. Predictive Analytics wird oft als die neue Wundermethode begriffen, um einen Blick in die Glaskugel zu werfen und die Zukunft exakt vorherzubestimmen. Ganz so einfach ist es jedoch nicht – aber zumindest ein Stück weit.
Vielen Händlern wird dies ein vertrautes Szenario sein: Bevor sie sich ein gesamtheitliches Bild von der Performance ihrer Vertriebskanäle und einzelner Kampagnen machen können, müssen unterschiedlichste Informationsquellen zusammengetragen und mit hohem manuellen Aufwand ausgewertet werden. Die Alternative zu dieser zeit- und kostenintensiven Vorgehensweise liegt in einer intelligenten Analytics-Lösung, die Daten aus den unterschiedlichsten Systemen automatisiert zusammenführt – und auf Knopfdruck aussagekräftige Gesamtergebnisse zur Bewertung und Steuerung des Geschäfts liefert.
Wenngleich schon längere Zeit über datengetriebenes Marketing diskutiert wird, sieht aktuell nur ein Drittel der deutschen Marketingentscheider einen strategischen Vorteil für ihre Abteilung durch den Einsatz von Big Data. Genauso viele Marketer, insbesondere von mittelständischen Unternehmen, finden Big Data nicht relevant für ihre Marketingstrategie und weitere 33 Prozent trauen sich keine Bewertung zu.
Big Data und Internet der Dinge sind das Thema in zahlreichen Trend-Studien. Entscheidend ist dabei die Frage, welche Rolle Daten-Analyse-Tools bei künftigen Geschäftstätigkeiten spielen. Für welche Bereiche werden sie wichtiger und wie gehen Unternehmen die Auswertung der Daten strategisch an. Diese Zusammenhänge untersuchte Salesforce in der Studie "2015 State of Analytics Report".
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