Wenn aus Daten bessere Entscheidungen werden

Was bedeutet data-driven Business für uns?

Daten sind zunächst einmal wertlos. Ihr Wert entsteht erst durch die Entscheidung, die wir mit ihnen treffen wollen. Das klingt simpel, in der Praxis ist genau das jedoch oft die große Herausforderung. Denn Unternehmen haben heute selten zu wenig Daten. Häufiger gibt es zu viele Kennzahlen mit unklaren Definitionen. Oder Reports, die zwar regelmäßig erstellt werden, aus denen aber keine konkreten Entscheidungen abgeleitet werden. Dazu kommen verschiedene Datenquellen, die augenscheinlich die gleiche Kennzahl liefern. Oder man weiß, dass wichtige Daten vorhanden sind, bekommt aber keinen Zugriff darauf. Daraus kann schnell viel Aufwand entstehen, der am Ende wenig Erkenntnis bringt.

Datengetriebenes Arbeiten dreht aus unserer Sicht diese Logik um. Nicht die Daten stehen am Anfang, sondern die zu treffende Entscheidung. Und daraus abgeleitet die richtigen Fragen:

• Was wollen wir wissen?
• Warum müssen wir es wissen?
• Welche Daten helfen uns dabei?
• Sind diese Daten verlässlich?
• Und was machen wir anschließend anders?

Sind diese Punkte klar, dienen sie als roter Faden für die weiteren ToDos.

Datengetriebenes Marketing ist eine Arbeitsweise, kein Toolset

Deshalb ist datengetriebenes Arbeiten für uns eine Haltung, eine Art, Themen anzugehen und zu entscheiden. Dafür braucht man nicht automatisch mehr Tools, mehr Dashboards oder mehr Kennzahlen. Manchmal ist sogar das Gegenteil sinnvoll: Wenige verlässliche Zahlen, die eine konkrete Entscheidung ermöglichen, sind wertvoller als ein Dashboard voller KPIs, bei denen niemand genau weiß, was sie bedeuten oder wie relevant sie wirklich sind.

• Fragen stellen
• Daten erheben und verstehen
• Entscheiden
• Handeln
• Lernen

Und das Wichtigste: Daten allein sind nie ausreichend. Sie können gut wiedergeben, was bis zum Zeitpunkt der Analyse geschehen ist, und das sogar erklären. Doch ohne die Einordnung in den Business-Kontext führen sie leicht zu Fehlentscheidungen.

Genau dieser Kontext ist meistens nicht oder nur unvollständig in digitaler Form verfügbar. Häufiger ist das Kopfwissen mehr wert als die reinen Zahlen: Was können Auslöser für Peaks in Dashboards gewesen sein? Warum gab es einen Einbruch im SEO-Traffic auf der Webseite?

Nur das Wissen, dass es eine Systemumstellung gab oder technische Probleme vorlagen, verhindert, dass Zeit mit weiteren Analysen oder unnötiger Ursachenforschung verschwendet wird.

Datengetrieben zu arbeiten bedeutet für uns deshalb nicht, menschliches Urteilsvermögen durch Zahlen zu ersetzen. Denn Daten kennen nicht automatisch den Kontext, sie formulieren keine Unternehmensziele und sie sagen nicht von allein, welche Frage überhaupt relevant ist. Sie können jedoch Annahmen sichtbar machen, Diskussionen versachlichen und Entscheidungen auf eine belastbarere Basis stellen.

Weniger ist manchmal mehr, auch bei Daten.

Eine der wichtigsten Erfahrungen aus unserer Arbeit ist deshalb überraschend unspektakulär:

Mehr Daten sind nicht automatisch besser.

Entscheidend ist, ob wir wissen, welche Daten wir brauchen und wofür. Vor jeder Analyse sollte deshalb eine Frage stehen: Welche Entscheidung hängt von dieser Information ab?

Gibt es darauf keine gute Antwort, brauchen wir möglicherweise auch die Analyse nicht. Gibt es eine Antwort, wird aus Tracking plötzlich mehr als Technik. Aus Analytics mehr als Reporting. Aus Performance Marketing mehr als Kampagnenoptimierung. Aus Strategie mehr als ein Konzept. Und aus KI mehr als ein neues Tool. Dann werden Daten zu einer Grundlage für Handeln.

Das gilt nicht erst für große Unternehmen mit Data Teams, komplexen Tech-Stacks und Millionen von Datenpunkten. Datengetriebenes Arbeiten lohnt sich immer dann, wenn eine relevante Entscheidung mit Daten besser getroffen werden kann, zum Beispiel ob eine Kampagne noch einmal geschaltet werden sollte, welcher Kanal weiter ausgebaut wird, wo ein Funnel Probleme hat oder welcher Prozess sinnvoll mit KI unterstützt werden kann.

Die Menge der Daten bestimmt dabei nicht, ob man data-driven arbeiten kann. Die Qualität der Frage bestimmt, welche Daten man dafür braucht. Gerade am Anfang kann eine schlanke Datenbasis deshalb völlig ausreichen: lieber wenige Werte sauber erfassen und verstehen, als vorsorglich alles messen und später feststellen, dass die entscheidenden Informationen fehlen.

Und manchmal ist die richtige datengetriebene Entscheidung sogar, gar nicht weiter zu messen. Wenn die Antwort ohnehin klar ist, braucht es kein Analyseprojekt.