Ob für die Kampagnenplanung, die ideale Go-to-market-Strategie – oder um Entscheidungen zur Expansion in neue Märkte zu treffen: Längst verlassen sich Unternehmen auf die Informationen, die sie aus Daten schöpfen können. Und es gibt sie, die glänzenden Beispiele, in denen Unternehmen dies wirklich erfolgreich umgesetzt und dadurch das Wachstum spürbar gesteigert haben.
Was machen diese Data Driven Companies anders als die zahlreichen Unternehmen, die zwar ebenfalls Daten zur Entscheidungsfindung nutzen, damit jedoch nur teils die anvisierten Ziele erreichen? In vielen Fällen könnte die Antwort mit dem Thema Big Data Integration zusammenhängen.
Was ist Demand Management?
Demand Management ist ein Prozess, der dazu dient, die Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen zu antizipieren, zu beobachten und zu steuern. Es ist ein umfassender Ansatz, der sich auf Strategien zur Verbesserung des Umsatzes, der Profitabilität und der Kundenzufriedenheit konzentriert.
Den Datenschatz im Unternehmen ganzheitlich nutzen
Tagtäglich entstehen in Unternehmen große Datenmengen. Zu diesen intern verfügbaren Unternehmensdaten kommen externe Daten, die etwa von Marktforschungen hinzugekauft werden.
Diesen Datenschatz zu nutzen, um daraus wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, ist ein vielfach erklärtes Ziel. Weil die Informationen jedoch vielerorts unstrukturiert in Silos vorgehalten werden, bleibt dieses Ziel praktisch unerreichbar. Denn in dieser Form können die Daten nicht in Beziehung zueinander gesetzt werden.
In der Folge ergibt sich eine stark eingeschränkte Sicht; das „Big Picture“ bleibt verborgen. Viele Unternehmen haben das Problem erkannt und legen deshalb unternehmensweite Data Lakes an, um die Datensilos aufzubrechen.
Dies ist ein Schritt in die richtige Richtung, denn zumindest theoretisch liegen somit alle Informationen an einem Ort gebündelt vor, auf den alle Beschäftigten Zugriff haben. Jedoch benötigst du hochspezialisiertes Fachwissen, um aus den unstrukturierten Datenmengen Erkenntnisse zu gewinnen. Weder sind die Aktualität und die Konsistenz der Daten bekannt noch ist der Verarbeitungszustand klar definiert. Für Endanwender aus Marketing, Vertrieb oder Business Development ergeben sich also keine zielführenden Anwendungsszenarien.
Big Data Integration für eine Single Source of Truth
Um echten Nutzen aus Daten zu ziehen und die Versprechen einzulösen, die in diesem Zusammenhang bereits seit vielen Jahren kursieren, braucht es eine umfassende Datenintegration. Dabei geht es auch um die Vermeidung unnötiger Kosten durch Datenredundanz, -akquisition und -pflege. Im Vordergrund steht aber die optimale Anwendung der Daten und das Ausnutzen von Synergieeffekten.
Mittels Big Data Integration werden Informationen aus verschiedenen Datenquellen zusammengeführt, um eine zuverlässige Single Source of Truth für operative sowie analytische Zwecke zu schaffen. Die dazu notwenige Technologie ist vorhanden, verschiedene Anbieter halten entsprechende Lösungen bereit.
Diese Technologien sind die Basis für einen datenbasierten Unternehmenserfolg. Um jedoch das Potenzial, das in den Daten schlummert, wirklich vollumfänglich zu heben, müssen zudem auch althergebrachte Unternehmensstrukturen aufgebrochen werden. Erst aus der gemeinsamen Nutzung aller an einer Prozesskette beteiligten Units ergeben sich echte Mehrwehrte. Eine Big Data Integration ist also sowohl ein Technologie- als auch ein Change-Projekt.
Vertrauenswürdige Datenbasis gemeinsam nutzen
Die marktgerichteten Aktivitäten eines Unternehmens sind ein anschauliches Beispiel für eine Prozesskette mit mehreren beteiligten Einheiten. In den Prozess involviert sind Business Development, Marketing und Sales. Steht den Abteilungen eine vertrauenswürdige Datenbasis zur gemeinsamen Nutzung zur Verfügung, ergeben sich daraus spürbare Vorteile für die jeweiligen Teams. Hiervon profitiert letztendlich das gesamte Unternehmen.
Business Development, Marketing und Sales sind die wichtigsten Akteure beim Go-to-Market. Zwar weichen ihre jeweiligen Zielvereinbarungen voneinander ab, doch arbeiten die einzelnen Abteilungen auf das gleiche übergeordnete Ziel hin: den Umsatz durch den Verkauf von Produkten zu steigern. Lediglich in den jeweiligen Einzelzielen und zeitlichen Fristen, in denen sie sich bewegen, unterscheiden sie sich.
Welche Abteilung nutzt welche Daten?
So ist für das Business Development eine langfristige Planung charakteristisch. Für einen Zeithorizont von ein bis zwei Geschäftsjahren müssen die erfolgversprechendsten Strategien entwickelt werden. Dafür werden nicht nur die Umsatz- und Erfolgskennzahlen des eigenen Portfolios ausgewertet, sondern auch Markt- und Trendstudien hinzugezogen. Ebenso werden firmographische und geographische Daten genutzt, um weitere Erkenntnisse zu gewinnen.
Das Marketing nutzt für seine Aktivitäten zahlreiche verschiedene Datenquellen. Es kann sich um interne Quellen wie etwa die unternehmenseigene CRM-Lösung handeln. Ebenso kommen externe Daten hinzu, beispielsweise aus Marktprognosen. Marketingmaßnahmen können sowohl kurz- als auch langfristig angelegt sein; je nachdem, welche Zielsetzung verfolgt wird.
Der Vertrieb orientiert sich dagegen in der Regel an Quartalszielen. Diese gilt es, unter Zuhilfenahme von unterschiedlichen Datenquellen zu erreichen. Eine hervorgehobene Rolle spielt dabei natürlicherweise das CRM – insbesondere mit Blick auf Up- und Cross-Selling-Kampagnen. Geht es jedoch um den Neukundenvertrieb, werden beispielsweise Intent Data, aber auch externe Marktdaten genutzt, die weitere Informationen über potenzielle Neukunden abbilden.
Was ist Intent Data?
Optimierte Zusammenarbeit dank abteilungsübergreifender Big Data Integration
Es wird deutlich, dass die Arbeit der jeweiligen Abteilungen der Prozesskette aufeinander aufbaut und ineinandergreift. Erfolgreiche Abschlüsse des Vertriebs wurden durch längerfristige Marketingkampagnen vorbereitet, die wiederum auf der vom Business Development entwickelten strategischen Ausrichtung beruht. Und sowohl Sales als auch Marketing und Business Development benötigen zur Erfüllung ihrer Aufgaben große Datenmengen aus verschiedenen Quellen. Sie alle profitieren daher von einer Datenintegration.
Hier gilt es jedoch, einen Schritt weiter zu denken, statt sich darauf zu beschränken, die Informationen, die sich in den Daten verbergen, jeweils nur innerhalb der jeweiligen Abteilungen zu verwenden. Nutzen die verschiedenen Units gemeinsam eine konsolidierte und integrierte Datenbasis, entsteht ein tiefes Verständnis für den Informationsbedarf der jeweils anderen Unit – sie sprechen sozusagen die gleiche Sprache. Allerdings muss der beschwingte Austausch von Daten und Informationen in vielen Unternehmen zunächst erst erlernt werden. Zu eingefahren sind vielerorts die bestehenden Strukturen und das damit teilweise verbundene Konkurrenzdenken.
Um dem Change-Aspekt einer abteilungsübergreifenden Big Data Integration gerecht zu werden, empfiehlt es sich, die jeweiligen Teams aktiv zur Kooperation zu ermutigen. Wissen und Daten müssen freigiebig geteilt werden, eine Kultur des Informationsaustausches muss etabliert werden. Kosten, die für die Beschaffung externer Daten anfallen, können geteilt werden, sodass das jeweilige Budget geschont wird.
Big Data Integration zu Ende gedacht: Das Demand Management Office
Mithilfe entsprechender Anreize kannst du die Zusammenarbeit und den Blick für das Gesamtbild fördern. Dazu sollte ein regelmäßiger Austausch auf Führungsebene stattfinden, um gemeinsam entwickelte Strategien zu hinterfragen, und um zu prüfen, ob Anpassungen stattfinden müssen. Zudem dienen diese Gelegenheiten dazu, das gegenseitige Verständnis zu stärken, um es in die jeweiligen Teams weiterzugeben.
In zahlreichen Projekten hat es sich zudem bewährt, den bestehenden Akteuren ein neu definiertes, dediziertes Office mit einem eigens entwickelten Zielsystem an die Seite zu stellen, um für ein konzertiertes Demand Management Sorge zu tragen. Dieses Demand Management Office (DMO) ist dafür verantwortlich, als Bindeglied das Zusammenspiel der einzelnen Units zu unterstützen, um so die Datenintegration möglichst effektiv zu gestalten.
Insgesamt vier Kernaufgaben besitzt das DMO:
- Verbinden
- Planen
- Unterstützen
- Berichten
Regelmäßig bringt es die beteiligten Parteien zusammen und bildet das verbindende Element zwischen ihnen. Bei diesen Anlässen fördert das DMO die gemeinsame Kampagnenplanung der Abteilungen, um so eine präzise Vorausplanung der Sales-Pipeline zu ermöglichen.
Darüber hinaus unterstützt es bei der Datennutzung und bei Datenanalysen, etwa zur Bestimmung von potenziellen Zielkunden oder Märkten. Zum Aufgabenbereich „Berichten“ zählt das Reporting an das Management und die Erfolgsmessung anhand aussagekräftiger KPIs.
DMO für eine erfolgreiche Big Data Integration
Das DMO kann aus einer oder mehreren Personen bestehen. Damit die Zusammenführung der verschiedenen Abteilungen und deren kollaborativer Arbeit auf einer gemeinsamen Datenbasis nicht nur eine Absichtserklärung bleibt, sollte es jedoch in jedem Fall über eine gewisse Seniorität verfügt. Dazu tragen Berufserfahrung im Bereich Marketing und Sales, ein gewisses Verständnis für Datenstrukturen und die Verfügbarkeit als Vollzeitkraft bei. Darüber hinaus ist es wichtig, das neue Vorgehen im Demand Management als Change-Prozess zu begreifen, für den von Beginn an eine hohe Akzeptanz sichergestellt sein muss.
Sind die Voraussetzungen erfüllt, gelingt die erfolgreiche Big Data Integration in deinem Unternehmen – und alle involvierten Abteilungen profitieren. Sie werden nicht nur entlastet und unterstützt, sondern arbeiten tatsächlich Hand in Hand. Alle Beteiligten haben eine bessere Chance, ihre Ziele zu erreichen, der Weg zur Zielerreichung wird plan- und steuerbar. Das Ergebnis: Durch einen datengetriebenen Angang und optimierte Nutzung aller verfügbaren Informationen gelingt nachhaltiges Wachstum.
FAQ
An dieser Stelle möchten wir auf einige Fragen eingehen, die im Zusammenhang mit dem Thema häufig gestellt werden.
Was macht ein Demand Manager?
Ein Demand Manager ist für die Steuerung und Optimierung der Kundennachfrage eines Unternehmens verantwortlich. Er analysiert die Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen, plant die Produktion und die Beschaffung von Ressourcen und stimmt diese auf die Nachfrage ab.
Was sind die Ziele des Demand Managements?
Die Ziele des Demand Managements sind es, die Kundenbedürfnisse zu verstehen, die Nachfrage vorherzusagen, die Optimierung der Nachfrage zu ermöglichen und die Kundenbindung zu verbessern. Dies kann dazu beitragen, Umsatz und Profitabilität zu steigern, Kosten zu senken und das Risiko zu verringern.
Was sind die Komponenten des Demand Managements?
Die Komponenten des Demand Managements beinhalten Nachfrageanalyse, Nachfrageplanung, Nachfragesteuerung und Nachfrageüberwachung.
Was bedeutet “On-Demand”?
On-Demand ist eine Art der Waren- oder Dienstleistungsbereitstellung, bei der Kunden Zugriff auf Produkte oder Dienstleistungen haben, wann und wo sie wollen. Dies erfolgt durch digitale Technologien, die es Kunden ermöglichen, Produkte oder Dienstleistungen schnell und bequem zu erhalten.
Wie kann die Nachfrage beobachtet werden?
Um die Nachfrage zu beobachten, können Unternehmen Marktforschung betreiben, um Informationen über Kundenbedürfnisse und -präferenzen zu sammeln. Weitere Möglichkeiten sind die Nutzung von Daten-Analytics oder die Überwachung von Konkurrenzaktivitäten.
Richard Brückner
Richard Brückner ist Big-Data-Consultant der Modelyzr GmbH. Das deutsche Softwareunternehmen mit Sitz in Münster ist spezialisiert auf Data Analytics im Marketing- und Vertriebsumfeld. Richard Brückner ist spezialisiert auf die Optimierung von Geschäftsprozessen und die Förderung interkultureller Teamarbeit. Diese Expertise hat er erfolgreich in zahlreichen Projekten für die Modelyzr GmbH umgesetzt.
