Das Business-Problem verstehen

Die größte Aufgabe ist häufig nicht die Analyse selbst, sondern das Problem zu verstehen, das gelöst werden soll. In der Geschäftswelt geht es fast ausschließlich um Geld, auch wenn das hart klingen mag, und wenn nicht direkt, dann zumindest indirekt:

  • Mitarbeiterzufriedenheit lässt sich in Geld ausdrücken, denn jede Kündigung bedeutet, dass ein neuer Mitarbeiter gefunden und eingearbeitet werden muss.
  • Kundenzufriedenheit lässt sich in Geld ausdrücken, denn ein zufriedener Kunde empfiehlt ein Unternehmen weiter und kauft noch einmal dort.

Bei beiden Punkten stellt sich aber die Frage, bis wohin die Zufriedenheit gesteigert werden soll, damit das Problem gelöst ist? Ist Unzufriedenheit heute tatsächlich ein Problem? Wenn ja, wie ist es gemessen worden? Nicht alle Kunden oder Mitarbeiter werden jemals komplett zufrieden sein, was wäre also ein guter Wert?

Weiterhin könnte hinterfragt werden, was es kostet, die Zufriedenheit zu steigern und was es kostet, sie nicht zu steigern? Am Ende des Tages ist das Ziel eines Unternehmens (oder zumindest der meisten Unternehmen) die Gewinnmaximierung, und so hart es auch klingen mag, so kann die Kundenzufriedenheit depriorisiert werden, wenn es sich rechnerisch nicht lohnt, diese zu steigern.

An diesem Beispiel wird deutlich, dass es zum einen ein Ziel gibt (Gewinnmaximierung), zum anderen Probleme, deren Ausmaß wie auch deren Minimierung quantifiziert werden muss.

Ziele sollten immer SMART sein. SMART steht für:

  • Spezifisch
  • Messbar
  • Attraktiv
  • Realistisch
  • Terminiert

Das Problem kann nur verstanden werden, wenn auch die Ziele komplett verstanden wurden. Interessanterweise kann nicht jedes Unternehmen genau besagen, was das Ziel eines Projekts, zum Beispiel einer Webseite ist. Oder es gibt Unstimmigkeiten zwischen den Stakeholdern, weil unterschiedliche Anforderungen an das Projekt gestellt werden. Sind die Ziele aber nicht klar, so kann auch ein Problem nicht klar definiert werden.

Beispiel: Im Rahmen des Kurses soll sich jeder Teilnehmer vorstellen, dass sie oder er der CEO des Google Merchandising Online Stores ist. Das Geschäftsziel ist offensichtlich, vereinfacht gesagt: Jeden Monat genug Geld aus der Kasse nehmen zu können, um gut davon leben zu können. Den meisten Teilnehmern ist aber in der Regel vor dem Kurs gar nicht klar gewesen, dass es diesen Shop überhaupt gibt. Es fehlt “Awareness”, wie es im Marketing heißt. Das Geschäftsproblem ist also, dass die meisten Menschen gar nicht wissen, dass dieser Shop existiert, und diese fehlende Awareness limitiert den Betrag, der jeden Monat aus der Kasse genommen werden kann.

Weiteres Beispiel: Das Webangebot eines Unternehmens soll die Nutzer personalisiert ansprechen. Die Webseite soll natürlich dem Unternehmensziel, Gewinne zu maximieren, zum Vorteil gereichen. Durch die Personalisierung wird erhofft, dass die Nutzer relevantere Angebote sehen, die sie eher zum Kauf animieren. Das Problem ist demnach, dass die Angebote auf der Webseite momentan nicht relevant genug sind. Wenn klar ist, wie viel Umsatz und Gewinn der Shop erreichen muss und wie viel momentan erreicht wird, dann kann auch berechnet werden, wie viel eine Personalisierung zu der Verbesserung der Ergebnisse beitragen kann. Dazu eingerechnet werden müssen aber auch die Kosten für eine Personalisierung, die eventuell nicht nur einmalig, sondern kontinuierlich anfallen. Es würde gleichzeitig nicht die Relevanz gemessen werden, sondern lediglich der Umsatz pro Nutzer, um einen Unterschied festzustellen, ausgehend von der Annahme, dass sich eine verbesserte Relevanz in einem höheren Umsatz ausdrückt.

Wichtig ist, dass zu diesem Zeitpunkt noch nicht über Daten gesprochen wird. Erst müssen die Ziele und das Problem klar definiert werden, bevor überhaupt darüber nachgedacht werden sollte, welche Daten dafür benötigt werden. Natürlich kann es auch eine Option sein, sich zu überlegen, welche Daten man hat und wie man damit Geld verdienen kann. Aber auch hier könnte die erste Frage sein, welche Probleme man mit den Daten lösen könnte.

Nächster Abschnitt: Von Zielen zu KPIs.