Geschäftsprobleme mit Daten lösen

Data Fluency

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Szenario – sinkende Nutzerbindung

Katia arbeitet bei einem Tech-Startup mit Softwarelösungen für Unternehmen
Sie überprüft KPIs (Key Performance Indicators)
Sie erkennt einen Rückgang der Nutzerbindung:
- Weniger aktive Nutzer
- Mehr Support-Tickets

Frau betrachtet ein KPI-Dashboard

Mit analytischen Skills und Businesswissen formuliert sie Analysefragen:

Wie ist der Trend bei aktiven Nutzern?

Welche Features treiben den Anstieg der Support-Tickets?

Gibt es einen Zusammenhang zwischen Nutzerbindung und Software-Performance?

Jetzt kann sie mit Daten und Analytics weiter untersuchen

Frau betrachtet eine Fragenliste

Mann schaut auf zwei Optionen

Geschäftsproblem identifizieren mit klar definierten KPIs
Geschäftsproblem in konkrete Analysefragen übersetzen, die sich mit Daten beantworten lassen

Data-Fluency-Skills:

Gutes Verständnis der KPIs, die das Geschäft steuern
Monitoring dieser KPIs, um Probleme zu erkennen
Neue KPIs definieren, um Initiativen zu messen
Ziele setzen für KPIs, damit die Performance den gewünschten Ergebnissen entspricht

Mann betrachtet einen KPI-Graphen unter Zielwert

Geschäftsprobleme in gut formulierte Analysefragen übersetzen
So lassen sich Daten gezielt zur Lösung nutzen
SMARTe Fragen bilden:
- Spezifisch, Messbar, Aktionierbar, Relevant, Termingebunden
Damit die Analyse die Geschäftsfrage trifft

Mann zeigt die Übersetzung von Geschäftsproblemen in Analysefragen

Leute teilen Ideen, um Analysefragen zu formulieren

Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams ist wichtig, sie hilft:
- Verschiedene Perspektiven, Domänenwissen und Datenquellen zu nutzen
- Das Verständnis des Geschäftsproblems zu vertiefen

So stellen sie treffendere, relevantere Analysefragen!

Data Fluency