- Was bedeutet Data Analytics für kleine und mittlere Unternehmen?
- Welche Vorteile eröffnen sich für KMUs durch Datenanalyse?
- Wie integrieren Sie Data Analytics in Ihr Unternehmen?
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- Data Analytics als Wettbewerbsfaktor für Ihr KMU
In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt stellt Data Analytics einen entscheidenden Wettbewerbsfaktor dar – nicht nur für Großkonzerne, sondern zunehmend auch für kleine und mittlere Unternehmen. Während viele KMUs die Bedeutung von Datenanalysen erkennen, fehlt es oft an konkretem Wissen zur Umsetzung. Erfahren Sie, welche Möglichkeiten Data Analytics für Ihr Unternehmen bietet und wie Sie mit datenbasierten Entscheidungen Ihr Geschäft auf die nächste Stufe heben können.
Was bedeutet Data Analytics für kleine und mittlere Unternehmen?
Data Analytics bezeichnet den systematischen Prozess der Erfassung, Aufbereitung und Analyse von Daten, um aus ihnen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Für KMUs bedeutet dies, aus vorhandenen Geschäftsdaten konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten und somit fundierte Entscheidungen zu treffen.
Im Kontext kleiner und mittlerer Unternehmen umfasst Data Analytics typischerweise:
- Descriptive Analytics: Die Aufbereitung und Visualisierung vergangener Daten (Was ist passiert?)
- Diagnostic Analytics: Die Untersuchung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen (Warum ist es passiert?)
- Predictive Analytics: Die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen (Was wird passieren?)
- Prescriptive Analytics: Konkrete Handlungsempfehlungen auf Basis der Analysen (Was sollten wir tun?)
Aktuelle Untersuchungen zeigen, dass der Einsatz von Data Analytics in KMUs deutlich zunimmt. Laut einer Studie zur Digitalisierung in KMUs nutzen bereits 47% der deutschen mittelständischen Unternehmen zumindest grundlegende Datenanalysen – Tendenz steigend. Besonders bemerkenswert: Unternehmen, die sich intensiv mit Data Analytics beschäftigen, verzeichnen durchschnittlich 21% höhere Wachstumsraten als ihre Wettbewerber.
Während in größeren Unternehmen Data Analytics längst fester Bestandteil des Geschäftsmodells ist, stehen KMUs oft vor spezifischen Herausforderungen:
| Herausforderung | Typische Situation in KMUs | Lösungsansatz |
| Begrenzte Ressourcen | Kaum dediziertes Personal für Datenanalyse | Einsatz intuitiver, automatisierter Analysetools |
| Fehlendes Fachwissen | Keine Data-Science-Spezialist:innen im Team | Externe Beratung oder Schulung vorhandener Mitarbeiter:innen |
| Fragmentierte Daten | Verschiedene Systeme ohne zentrale Datenhaltung | Implementierung einer einheitlichen Datenplattform |
| Return on Investment | Unsicherheit über den wirtschaftlichen Nutzen | Schrittweise Implementierung mit messbaren KPIs |
Welche Vorteile eröffnen sich für KMUs durch Datenanalyse?
Unternehmen müssen nicht länger spekulieren oder von Hand ermitteln, welche strategischen Entscheidungen erfolgversprechend sind. Stattdessen können sie aussagekräftige Ergebnisse von Datenanalysen als Grundlage für effektivsten Maßnahmen vor allem in folgenden Bereichen nutzen:
1. Entwicklung Ihrer Produkte
Nicht nur der Absatz Ihrer Waren lässt sich mithilfe von Daten erhöhen, sondern auch deren Entwicklung verbessern. Speziell bei Produkten wie Apps oder smarten Glühbirnen, die Ihrem Unternehmen direkt Daten übermitteln, gewinnt Ihr Unternehmen detaillierte Einblicke in die Nutzungsgewohnheiten Ihrer Kund:innen. Darauf basierend können Sie die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe besser nachvollziehen und die Nachfrage Ihrer Kundschaft gezielt bedienen, indem Sie beispielsweise ungenutzte Produktfeatures entfernen oder technische Probleme beheben.
2. Verbesserung Ihres Marketings
Zu entscheiden, ob Ihre Kampagnen oder Ihr Social Media-Marketing effektiv sind, können Sie losgelöst von Daten nur sehr eingeschränkt bewerten. Wenn Sie aber Data Analytics-Tools mit einbeziehen, können Sie nicht nur genau messen, welche Ihrer Marketingmaßnahmen besonderen Anklang finden, sondern Ihre Kampagnen auch fokussiert auf die Bedürfnisse von spezifischen Zielgruppen hin ausrichten.
3. Optimierung Ihrer Finanzen
Vor allem die Mitarbeitenden Ihrer Finanzabteilung erhalten durch digitale Technologien produktive Unterstützung. Dank der automatisierten Datenanalyse entfällt nicht nur das zeitintensive händische Bearbeiten von Excel-Tabellen und Bilanzlisten. Mit dem Einsatz von Datenanalyse-Tools reduzieren Sie auch potenzielle Fehler, können Risiken effektiver erkennen und insgesamt Ihre Finanzen besser verwalten.
4. Anpassung Ihrer Online-Präsenzen
Ihre Kund:innen stehen im Fokus, dementsprechend sollten Ihre Auftritte im Internet die Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe optimal bedienen. Mit Data Analytics können Sie untersuchen, wie Ihre Kundschaft mit Ihrer Website und E-Commerce-Plattform interagiert und im Anschluss Customer Journey Mapping betreiben, um zukünftig noch mehr Conversions und Umsatz zu generieren.
Blockquote: Unternehmen profitieren auf vielfältige Weise von der Datenanalyse, vor allem im Hinblick auf die Entscheidungsfindung.
Wie integrieren Sie Data Analytics in Ihr Unternehmen?
Was die Integration von Data Analytics-Tools angeht, sind manche Unternehmen etwas reserviert. Hohe Anschaffungskosten und dieKomplexität im täglichen Umgang halten KMUs häufig von einer Verwendung von Technologien für die Datenanalyse ab.
Diese Skepsis ist oftmals unbegründet, denn mit ein paar strategischen Vorüberlegungen können auch KMUs Lösungen für Data Analytics ohne größere Schwierigkeiten einbinden:
- Schwerpunkte setzen: Überlegen Sie, in welchen Bereichen Sie am stärksten von Datenanalyse profitieren können, um gezielt an den Stellen anzusetzen, die Ihre größte Aufmerksamkeit erfordern.
- IT-Infrastruktur bewerten: Sprechen Sie mit Ihren IT-Expert:innen und erfragen Sie, inwieweit neue Technologien in Ihre bestehende Hard- und Software integriert werden können. Ermitteln Sie dabei, ob Ihr Team die nötigen Tools eigenständig integrieren und anwenden kann.
- Finanzierung planen: Für die Kosten müssen Sie nicht allein aufkommen. Es gibt viele Angebote, mit denen Digitalisierung gefördert wird – zum Beispiel von Seiten der Bundesregierung. Stellen Sie einen Antrag auf Fördermittel bei verschiedenen Institutionen und ermitteln Sie, welche Kapazitäten Ihnen zur Verfügung stehen.
- Dienstleister finden: Wenn Sie die Anforderungen der Datenanalyse nicht selbst bewältigen können, gibt es externe Dienstleister, die alle Data Analytics-Prozesse für Sie übernehmen. Die Folgekosten sind in der Regel eine lohnende Investition.
