Was ist Datenanalyse?

Die Datenanalyse ist ein Prozess, bei dem Rohdaten in nützliche Informationen umgewandelt werden. Sie nutzt statistische Methoden, um aus Einzeldaten verschiedene Kenngrößen und wertvolle, zusammenhängende Informationen zu generieren. Dieser Prozess hilft Unternehmen, das Maximum an Informationen aus ihren Daten zu heben und ihr Potential voll auszuschöpfen.

Methoden der Datenanalyse

Es gibt vier Hauptmethoden der Datenanalyse: Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics und Prescriptive Analytics.

Descriptive Analytics konzentriert sich darauf, was in der Vergangenheit passiert ist. Es analysiert historische Daten, um Muster und Trends zu identifizieren.
Diagnostic Analytics vergleicht historische Daten mit weiteren Datensätzen, um zu verstehen, warum etwas passiert ist.
Predictive Analytics wirft einen Blick in die Zukunft. Es nutzt Daten, Algorithmen und Maschinenlernen, um Trends, Tendenzen und Abweichungen von Normwerten zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.
Prescriptive Analytics schlägt vor, welche Maßnahmen das Unternehmen ergreifen soll, um bestimmte Ziele zu erreichen oder Probleme zu lösen.

Datenanalyse im E-Commerce und B2B-Vertrieb

Im E-Commerce und B2B-Vertrieb kann die Datenanalyse dazu beitragen, das Kundenverhalten besser zu verstehen, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und die Verkaufsstrategien zu optimieren. Hier sind einige Beispiele, wie Datenanalyse in diesen Bereichen angewendet werden kann:

Kundensegmentierung: Durch die Segmentierung der Kunden in verschiedene Gruppen basierend auf ihren Eigenschaften und Verhaltensweisen können Unternehmen personalisierte Marketingstrategien entwickeln und ihre Produkte oder Dienstleistungen effektiver verkaufen.
Churn-Analyse: Die Churn-Analyse hilft Unternehmen zu verstehen, warum Kunden ihre Dienste kündigen und welche Maßnahmen ergriffen werden können, um die Kundenbindung zu erhöhen.
Next Best Offer: Mit Predictive Analytics können Unternehmen jedem Kunden das richtige Angebot machen, um den Umsatz zu erhöhen und die Kundenbindung zu stärken.
Kundenwertanalyse: Die Kundenwertanalyse zeigt, wie wertvoll ein Kunde für das Unternehmen ist. Sie berücksichtigt Faktoren wie den Einzahlungsüberschuss, die Kundenbindung, die Loyalität und das Referenzpotential.

Die Datenanalyse ist ein mächtiges Werkzeug, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Geschäftsstrategien zu optimieren und ihre Ziele zu erreichen. Mit der richtigen Anwendung der Datenanalyse können E-Commerce- und B2B-Unternehmen ihre Effizienz und Rentabilität erheblich steigern.

Doch was ist BI genau und welche Vorteile bietet dir BI?

Business Intelligence (BI) sind Prozesse, Technologien und Anwendungen, die eingesetzt werden, um fundierte, datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dabei helfen Business-Intelligence-Tools historische und aktuelle Daten zu analysieren und die Ergebnisse in intuitiv visueller Form zu präsentieren.

Somit können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung durch lückenlosen Einblick in die aktuellen und historischen Daten in ihrem Geschäftsfeld verbessern.

Datengetriebene Organisationen nutzen in der Regel BI-Tools, um auf Daten und Informationen meist aus einem zentralen Data Warehouse zuzugreifen. Diese werden genutzt, um Daten und Informationen zum richtigen Zeitpunkt abzurufen, zu analysieren und zukünftige Aktionen vorherzusehen.

BI als entscheidender Teil deines modernen Datenmanagements gibt dir die Möglichkeit ein aussagekräftiges und umfassendes Bild deiner Daten zu erhalten. Die im Unternehmen gespeicherten Daten sind von großem Wert. Dank ihnen kannst du wertvolle Informationen gewinnen.

Daraus kannst du datengesteuerte Aussage treffen, die Beratung deiner Kunden verbessern und strategische Entscheidungen ableiten.

Der Blick auf die Unternehmensdaten ermöglicht eine Beseitigung von Ineffizienzen sowie schnellen Reaktion auf Markt- und Lieferänderungen.

Für diese Aufgaben und Anwendungsfälle sind Business Intelligence Anwendungen optimal.