Unternehmen, die ihr Geschäftsmodell digitalisieren, haben im Wettbewerb die Nase vorn, sind stabiler, entwickeln sich erfolgreicher. Das war auch schon vor Corona so.

Im Rahmen der ersten Digitalisierungs-Schritte geht es dabei oft gar nicht darum, gleich den großen konzeptionellen Transformationswurf zu landen. Vielmehr sollten schnell erste Erfolge, sogenannte Quick-Wins, verbucht werden. Idealer Startpunkt dafür: Der Einsatz von Data Analytics-Technologien. Denn richtig eingesetzt, bringen sie häufig schnell gute Ergebnisse und dienen als „Leuchttürme“ auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen. Vor allem im Konsumgüterbereich können damit z.B. Zielgruppen und Influencer passgenauer identifiziert bzw. analysiert, Verkaufsflächen umsatzoptimierend geplant sowie bestückt und Bestände bedarfsorientierter und liquiditätsschonender gemanaged werden.

Die Herausforderung: Am Markt tummeln sich schier unüberschaubar viele Ansätze, Tools und Technologien für unterschiedlichste Anforderungen seitens der Unternehmen. Da kann es schnell zu Verwirrung und Verirrung im „Dschungel der Tools“ kommen. Da gerade im Konsumgüterbereich das Niveau der Datennutzung sehr unterschiedlich ist, hilft als Grundlage für die Definition des richtigen Ansatzes nur die objektive Einschätzung des eigenen Unternehmens in Bezug auf

1. die Verfügbarkeit der „richtigen“ Daten (z.B. Menge, Qualität, Relevanz, verschiedene IT-Systeme),
   
2. die Nutzung dieser Daten (z.B. Qualität, Intensität, Zielorientierung).
   

Daten werden in Unternehmen bekanntlich aus völlig verschiedenen Blickwinkeln betrachtet und interpretiert, z. B. aus Sicht des Vertriebs in Bezug auf Markt und Kunden, aus Sicht von Operations in Bezug auf Prozesse, Fertigung und Supply Chain oder aus Sicht des Controlling im Sinne von Performance-Kennzahlen. Daher muss eine Prüfung der internen Fähigkeiten und Nutzung von Daten auch immer aus diesen verschiedenen Perspektiven erfolgen. Das Zielbild ist dabei klar: Für jede Entscheidung im Unternehmen sollten am Ende alle relevanten Daten optimal und digital gestützt genutzt werden und das idealerweise end-to-end.

Je nach Niveau der Datennutzung empfehlen sich unterschiedliche Einstiegspunkte für Konsumgüterhersteller auf Basis konkreter Use Cases und individueller Entwicklungspfade, um das Unternehmen datengetrieben auszurichten und sich mittelfristig zum echten Datenprofi zu entwickeln. Wie skizziert, bieten sich dabei Anwendungsfälle entlang der Supply Chain, aber auch im Marketing oder bei der Bespielung von eigenen oder Handels-Verkaufsflächen an. Wo genau der ideale Startpunkt und beste Leuchtturm liegt, ist immer individuell und sollte gut abgewogen werden.

Wem die Entwicklung in Richtung Datenprofi gelingt, der wird erkennen: Daten und ihre professionelle Nutzung sind tatsächlich das „neue Öl“ im Unternehmen. Die Qualität der Entscheidungen in sämtlichen unternehmerischen Bereichen wird sich auch in volatileren Zeiten deutlich verbessern. Der erste Schritt zum Datenprofi: Ausprobieren! Fehltritte sind dabei nicht nur erlaubt, sondern wesentlicher Bestandteil einer agilen Entwicklung. Zusammen mit Partnern, die diesen Weg in vergleichbaren Konstellationen gegangen sind, lassen sich geeignete Use Cases identifizieren und unmittelbar wirksam umsetzen.