Was läuft im Hintergrund der Lösungen ab, an denen wir für Sie tüfteln? Erfahren Sie mehr in den Tech-Talk Beiträgen.
In der Technologiebranche ist Thomas Dierl zuhause, in Datenbanken kennt er sich hervorragend aus.
Willkommen zum abschließenden Blogbeitrag unserer Data Driven Decision Making (DDDM)-Serie. Er schenkt Ihnen Inspiration: Lesen Sie von sechs Unternehmen, die als Praxisbeispiele für gut umgesetztes Data Driven Decision Making stehen.
Die folgenden Unternehmen haben DDDM bereits erfolgreich eingeführt. Lesen Sie, wie genau das vonstatten ging, oder in welchem Unternehmensbereich die Firmen datengetriebene Entscheidungen als erstes implementiert haben.
Eines der bekanntesten Beispiele für die Verwendung von DDDM ist Google. Start dafür waren Mitarbeiterperformancebefragungen, die der Internetkonzern strategisch ausgewertet hat. Dadurch und anhand weiterer Datenerhebungen hat Google Verhaltensweisen definiert: Solche, die gut für die Performance eines Managers sind, und solche, die der Performance schaden.
Walmart nutzte 2004 terrabyteweise Daten, um herauszufinden, welche Güter im Krisengebiet Florida nach dem Hurrikan Frances notwendig sein werden. Dabei verwendete der Einzelhandelskonzern Daten aus der Vergangenheit, die unter ähnlichen Bedingungen erhoben wurden.
Eine der Branchen, die am meisten von DDDM proftiert: die Flugzeugindustrie. So haben die Führungskräfte von Southwest Airlines Daten verwendet, um ein besseres Verständnis für ihre Kunden zu bekommen. Einerseits haben sie evaluiert, welche Dienste für die Kunden wichtig sind. Andererseits, wie profitable diese Dienste sind. Das Ergebnis: Es würde für die Kunden einen großen Mehrwert bringen, wenn die Website von Southwest Airlines mehr an die Kundensegmente angepasst wird. So hat die Fluggesellschaft die Reihung der Preise überarbeitet und den für die jeweilige Kundengruppe am besten passenden Preis als erstes angezeigt. Das war ein großes Plus für die Kundenbindung.
Bei Facebook haben die Mitarbeiter weitgehenden Zugriff auf die Daten und Statistiken des Unternehmens. So konnten zum Beispiel Features, die nicht gut angenommen wurden, schnell wieder entfernt oder verbessert werden.
Netflix verwendet seine Daten, um ein sehr genaues Bild von den Kunden zu bekommen und den Inhalt auf sie abzustimmen. So erreichte die Streamingplattform bei einer 2018 durchgeführten Morgan Stanley Studie, dass 39 Prozent der US-Kunden Netflix für den Programmhersteller mit dem besten selbstproduzierten TV-Programm befinden. Das ist ungefähr dreimal so hoch wie der zweitplatzierte Anbieter von Fernsehprogramm.
Amazon.com nutzt Daten in Form von Key Performance Indicators (KPIs), um seine Performance zu messen. Sowohl das Management als auch die Mitarbeiter haben darauf Zugriff.