Viele Unternehmen haben Kundendaten: Anhand von Bestellungen, Umsätzen, Adressdaten, etc.

Und könnten erfolgreicher sein, indem sie daraus Vertriebsstrategien ableiten.

Datenanalyse-Strategie: Konzentrieren Sie sich auf Ihre wichtigsten Kunden

Kennen Sie Ihre werthaltigen Kunden? Circa fünf dürften Ihnen sofort einfallen. Bei den ersten 30 wird es jedoch schwierig, oder?
Eine statistische Faustregel lautet jedoch: Ab einer Menge von dreißig können Sie erst Rückschlüsse auf einen bestimmten Sachverhalt ziehen. Eine große Zahl der Betriebe hierzulande lebt von mehr als dreißig Kunden. Und bedient diese nach dem Gießkannen-Prinzip. So werden unter anderem Cross- und Upselling-Möglichkeiten bei profitablen Kunden verschenkt.

Entdecken Sie daher zusätzliche Gewinnpotenziale. Nehmen Sie Ihre Kunden genauer unter die Lupe, und entwickeln Sie Ihre eigene Datenanalyse-Strategie.

Am Anfang war Excel.

Aus dreißig Kunden die Profitabelsten rausfiltern? Zunächst Routine. Schließlich gibt es Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel, Numbers von Apple, oder Calc innerhalb der Freeware OpenOffice. Mit diesen Programmen sortieren und filtern Sie, nach Bestellungen, Produkten, Umsätzen und Ähnlichem.
Somit können Sie Fragen beantworten wie: Welche Kunden machen am meisten Umsatz? Wo sitzen diese?

Sobald Daten jedoch komplexer werden, kann Rat von Datenanalysten sinnvoll sein: die kühlen Kopf bewahren, wenn Daten unstrukturiert und unübersichtlich werden. Aufgrund gestiegener Kundenzahlen. Oder der Aufnahme vieler Produkte in Ihr Portfolio. Dann häufen sich Dubletten. Die Aktualität Ihrer Kundendaten ist schnell überholt, weil diese nicht gepflegt werden. Ein Datenanalyst kann beurteilen: Wie gut ist die Datenbank? Lässt sich auf dieser Basis eine sinnvolle Datenanalyse durchführen? Oder brauchen Sie dafür eine Datenbereinigung, etwa von einem Adressdienstleister?

Notwendig sind hier mehr als Excel-Kenntnisse und die Beantwortung der Frage, inwieweit Ihre Daten zunächst bereinigt werden müssen. Datenanalysten interpretieren anschließend aufbereitete Daten richtig, um daraus Handlungsempfehlungen für den Vertrieb abzuleiten.
Darüber hinaus kann ein Datenanalyst auch mit praktischem Rat zur Seite stehen, wenn Tabellenkalkulationsprogramme an Grenzen stoßen. Und das tun sie früher oder später – aus Gründen, die im Folgenden nur beispielhaft umrissen sind:

Eine Kapazität von über einer Million Zeilen in der Tabellenkalkulation mag zunächst sehr hoch erscheinen. Ist es aber in Zeiten von Big Data nicht. Bei großen Mengen von Kundendaten leidet die Übersichtlichkeit. Von einer nicht zu unterschätzenden Fehleranfälligkeit ist öfters die Rede. Man denke in diesem Zusammenhang nur daran, wie mühsam es ist, in einer Tabellenkalkulation eine fehlerhafte Formel zu suchen. Die Arbeit mehrerer Mitarbeiter an einer Excel-Tabelle kann auf Probleme stoßen, insbesondere, wenn dies simultan geschehen soll. Auch wird es mit reinen Tabellenkalkulationsprogrammen bei großen Datenmengen schwierig aufzuzeigen, welche Daten denn wie genau mit anderen Daten zusammenhängen.
Diese Beispiele legen nahe: Ein kleines bis mittelständischen Unternehmen (KMU) kann mit Zeilen und Spalten schnell ins Schwitzen geraten, sofern der Bestand an Endkunden hoch ist.

Spätestens dann kommt der Datenanalyst ins Spiel. Es geht hier auch um die Entscheidung: Entweder mit Excel (oder anderer Tabellenkalkulation) weitermachen. Oder aber auf Statistik-Software setzen – wie z. B. R, SAS oder SPSS.

Ein guter Datenanalyst unterstützt bei der Implementierung der richtigen Software sowie bei der Umsetzung Ihrer ganz individuellen Datenanalyse-Strategie.

Die Suche nach solchen Spezialisten kann mühsam sein. Sie sind oft Mangelware. Bleiben Sie jedoch dran, denn diese zeitliche Investition zahlt sich in der Regel aus.

Wie finde ich einen guten Datenanalysten?

Zielführende Idee: Ihr Netzwerk. Kennen Sie jemanden, der jemanden kennt, der jemanden kennt …? Um ein Netzwerk aufzubauen und zu pflegen, bietet sich der Besuch von Fachmessen an. Nicht nur, um die Datenanalystin oder den Datenanalysten zu finden. Auch, um sich über Datenanalyse-Strategien und weiterführende Themen auszutauschen. Diese Schiene fahren Sie am besten auch virtuell: auf entsprechenden Foren wie XING oder LinkedIn, wo Sie sich mit Ihren Kommentaren einbringen.

Natürlich können Sie einen Personalvermittler beauftragen. Das sollten Sie aber erst dann tun, wenn die Möglichkeiten Ihres Netzwerks ausgeschöpft sind. Zum einen fällt für die Personalvermittlung in etwa ein Jahresgehalt an, d. h. mit 40.000 bis 80.000 € ist zu rechnen. Zudem ist zu bedenken, dass hier das Risiko einer Fehlbesetzung tendenziell höher ist, als wenn die Person aus Ihrem Netzwerk kommt.

Am höchsten ist das Risiko der Fehlbesetzung, wenn Sie extern eine Stelle ausschreiben.

Nutzen Sie diese und alle weiteren Personalbeschaffungs-Ideen, um den richtigen Datenanalysten zu finden.

Fazit: Datenanalyse braucht die richtigen Köpfe. Gepaart mit der richtigen Technik.

Tauschen Sie sich mit Menschen zu Themen wie Datenanalyse, Kundenstrukturanalyse, Big Data, Data Mining, Customer Insights und daran angrenzenden Themen aus. Knüpfen Sie hier Kontakte. Finden Sie so Unterstützer für Ihr unternehmerisches Vorhaben. Entwickeln Sie eine Affinität für Technik, die es ermöglicht, aus Ihren Kunden die wahren Diamanten herauszufiltern. Passen Sie auf der Grundlage regelmäßiger Datenanalyse Ihre Vertriebsstrategie den differenzierten Kundengruppen an, und erhöhen Sie dadurch Ihren Gewinn.

P.S.: Sehen Sie Datenanalyse-Strategie am besten in einem digitalen Gesamtkontext. Schauen Sie einfach bei www.digi-news24.de vorbei. Mit Blogs & News aus Wirtschaft und Technik unterstützt Sie diese Website zusätzlich als Ideen-Generator dabei, eine messbar höhere Rendite durch Digitalisierung zu erzielen.