Leistungen
Von Kennzahlen zu Entscheidungen
Business Intelligence Systematische Auswertung von Unternehmensdaten zur Unterstützung fundierter Entscheidungen. hilft Unternehmen dabei, Daten strukturiert auszuwerten und Entscheidungen auf eine nachvollziehbare Grundlage zu stellen. Gerade für KMU ist entscheidend, dass Auswertungen verständlich bleiben und konkrete Handlungsoptionen aufzeigen.
Reporting und Dashboards
- Operative Kennzahlen für Geschäftsführung oder Teamleitungen
- Frühwarnindikatoren für Abweichungen
- Klare Trennung von Monitoring und Analyse
Analytik und Segmentierung
- Segmentierung nach Kundengruppen, Zeiträumen oder Produktlinien
- Identifikation von Einflussfaktoren auf Umsatz oder Akzeptanz
- Aufdeckung verzerrter Gesamtbetrachtungen
Einsatz von Machine Learning
- Automatische Gruppierung ähnlicher Kunden oder Prozesse
- Erkennen von Mustern in historischen Daten
- Unterstützung bei Prognosen, nicht als Ersatz für Entscheidungen
Dashboards
Die Rolle von Dashboards
Dashboards sind ein bewährtes Werkzeug der deskriptiven Statistik Beschreibt und fasst vorhandene Daten übersichtlich zusammen. . Sie visualisieren Kennzahlen, zeigen Entwicklungen auf und eignen sich besonders für Monitoring, Reporting und operative Steuerung.
Ihre Stärke liegt in der Übersichtlichkeit. Gleichzeitig zeigen Dashboards in der Regel aggregierte Werte. Ursachen, Zusammenhänge und Unterschiede zwischen Teilgruppen bleiben dabei häufig verborgen.
Aggregierte Dashboards liefern einen Durchschnitt. Entscheidungsrelevante Unterschiede innerhalb von Kundengruppen können dadurch übersehen werden.
Advanced
Erweiterte Analysen und Machine Learning
Um über reine Vergangenheitsbetrachtungen hinauszugehen, kommen weitere statistische Verfahren zum Einsatz. Dazu zählen explorative Analysen Untersucht Daten offen, um Muster und Auffälligkeiten zu entdecken. , inferenzielle Statistik Leitet aus Stichproben Rückschlüsse auf größere Zusammenhänge ab. und prädiktive Modelle Modelle zur Abschätzung zukünftiger Entwicklungen auf Basis vorhandener Daten. .
Machine Learning (ML) Algorithmen, die Muster in Daten erkennen und daraus lernen. ergänzt diese Ansätze. Algorithmen erkennen Muster in Daten, identifizieren relevante Einflussfaktoren und unterstützen bei der Segmentierung von Zielgruppen. Der Fokus liegt dabei nicht auf technischer Komplexität, sondern auf verwertbaren Erkenntnissen.
Praxisbeispiel
Produktakzeptanz und Simpson-Paradoxon
Ein Software-Anbieter rollt ein umfangreiches Update aus und misst die Akzeptanz der neuen Benutzeroberfläche. Das zentrale Dashboard zeigt eine Zustimmungsrate von 77%. Auf dieser aggregierten Ebene scheint die strategische Richtung erfolgreich.
Eine tiefergehende, ML-gestützte Segmentierung deckt jedoch eine gefährliche Verzerrung auf. Während die große Masse der Gelegenheitsnutzer (800 Personen) die Vereinfachungen mit 90% Zustimmung begrüßt, reagiert die geschäftskritische Gruppe der Power-User (300 Personen) mit einer mäßigen Zustimmungsrate von 43%.
Dieses Phänomen – das Simpson-Paradoxon – erklärt, warum trotz exzellenter Gesamtwerte die Ablehnung bei den loyalsten Kunden plötzlich steigt. Die schiere Größe der Gelegenheits-Gruppe maskiert den Unmut der Experten. Erst die segmentierte Analyse ermöglicht es, gezielte Korrekturen für Profi-Features einzuleiten, bevor ein irreparabler Imageverlust bei der Kernzielgruppe entsteht.
Analyse-Falle: Die Gefahr der Aggregation
Ein Software-Update erzielt insgesamt eine hohe Akzeptanz. Erst die Segmentierung zeigt: Die Power-User lehnen das Update massiv ab – eine geschäftskritische Information.
| Segment | Akzeptanz | Basis |
|---|---|---|
| Segment Gesamt | Akzeptanz 77% | Basis 1.100 |
| Segment Gelegenheitsnutzer | Akzeptanz 90% | Basis 800 |
| Segment Power-User | Akzeptanz 43% | Basis 300 |
Business Insight: Die schiere Menge an Gelegenheitsnutzern verzerrt das Bild. Würde man nur auf den Gesamtwert schauen, ignoriert man das Abwandern der wertvollsten Nutzergruppe.
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