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Big Data
Sonstiges 05.02.2021
Sonstiges 05.02.2021

Gastkommentar

Warum wir tausend Daten sammeln und nur 10 brauchen…

Fotolia.com/iconimage
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Alexander Schulz von netzeffekt verrät drei Hacks, wie Firmen herausfinden, welche Daten wirklich gebraucht werden. Außerdem zeigt er die geläufigsten Fallen auf, in die man nicht tappen sollte, wenn man einen Daten-Overload vermeiden will.

Von Alexander Schulz, Consultant Digital Analytics & BI bei netzeffekt

Heute ist jeder darauf vernarrt, einen Haufen Daten zu sammeln, denn Daten sind die neue Währung. Wunsch unserer Kunden ist es oft, nahezu alle Daten in einem Dashboard unterzubringen. Das ist dann ungefähr so, wie hungrig einkaufen zu gehen…  Man sammelt jede Menge toller Sachen in seinem Einkaufskorb, die man später gar nicht braucht.
 
Was nützt es, wenn der Kühlschrank voller Lebensmittel ist, man dann aber von der Auswahlmöglichkeit überfordert ist? Ein definiertes Gericht mit einer gezielten Auswahl an Lebensmitteln spart Zeit beim Einkaufen und gekocht wird das Gericht, das vorher definiert wurde.
 
An alle planlosen Einkäufer da draußen: Probiert das mal aus, es funktioniert wirklich! Adaptiert auf Dashboards: Ein definiertes Ziel sowie eine exakte Auswahl an Daten, mit denen der Erfolg gemessen wird, sind der Schlüssel!
 
Wir verraten drei Hacks, wie Sie herausfinden, welche Daten wirklich gebraucht werden. Außerdem zeigen wir die geläufigsten Fallen auf, in die man nicht tappen sollte, wenn man einen Daten-Overload vermeiden will.

1. Bedürfnisse des Kunden herausfinden

Wie findet man heraus, was der Kunde eigentlich braucht? Man fragt ihn einfach. Am besten aber ohne direkten Bezug zu Kennzahlen, besser einfach so, als würde man über ein Thema sprechen, bei dem der Schuh drückt, oder bei dem der Kunde ein gewisses Ziel erreichen möchte und nicht weiß, wie. Ist erstmal der Wunschzustand definiert, kann man genau herausarbeiten, anhand welcher Kennzahlen man diesen messen könnte.

Reden sie mit dem Kunden in seiner Sprache: nicht in KPIs, sondern in Antworten auf Fragen.

Gewährt man dem Kunden die Möglichkeit, sich KPIs aus dem Gesamtkatalog auszuwählen, dann will er sehr wahrscheinlich gleich alle haben. Kostet ja nichts. Lieber man hat mal alles zusammengesammelt, bevor am Ende etwas fehlt. Der Kunde weiß in den meisten Fällen jedoch nicht, was er mit den spezifischen Kennzahlen anfangen beziehungsweise worauf er später mit diesen schließen könnte.

Also kann er auch nicht sagen, ob er diese Zahlen wirklich für seine Fragestellungen benötigt. Aber wir können das, denn dafür sind wir da.

So kann ein Datenanalyst mit ein bisschen Erfahrung schnell definieren, welche Kennzahlen er genau für die vorliegende Problemstellung benötigt. So lange die Fragen des Kunden beantwortet werden, wird er auch zufrieden sein.

Oftmals liegt es an der Unsicherheit der Kunden, dass sie lieber zu viel als zu wenig betrachten möchten. Diese Unsicherheit können und müssen wir den Kunden nehmen. Hier zählt das gegenseitige Vertrauen.

Alexander Schulz

Alexander Schulz, Consultant Digital Analytics & BI bei netzeffekt

netzeffekt

2. Wer ist die Zielgruppe?

Wer beschäftigt sich später mit dem Dashboard? Es macht einen erheblichen Unterschied, ob jemand das Dashboard nutzt, der an der direkten Aussteuerung von Kampagnen beteiligt ist, oder jemand, der eigentlich nur ein "Big Picture" des aktuellen Geschehens haben möchte. Das sollte auf jeden Fall mit dem Kunden geklärt sein, bevor man in die Konzeption der Datenstruktur und des Dashboards startet.

In einem Management Dashboard, das einen groben Überblick geben soll, geht es meistens um eine Gegenüberstellung von Aufwänden und Erträgen.

Zum Beispiel: Wieviel Geld hat die Firma in welche Kampagne investiert und wie viele Kundenabschlüsse/Käufe wurden dadurch erzielt? Welches Werbemittel oder Keyword nun pro Kampagne besser performt, ist für den Betrachter des Management Dashboards weniger relevant. Diese Detailinformationen sind aber nützlich für die Kampagnenverantwortlichen, da sie Optimierungen vornehmen und die Kampagnen steuern müssen. Ein Kampagnenverantwortlicher möchte viel mehr ins Detail gehen, um optimieren zu können und benötigt somit ein anderes Dashboard.
 
Wenn man die Anforderungen der Stakeholder nicht beachtet, kann es passieren, dass eigentlich vermeidbare interne Diskussionen beim Kunden entstehen. Wenn etwa das Management eine Detailaufstellung aller Kennzahlen sieht, kann es sich ggf. an einzelnen Zahlen festbeißen, die auf den ersten Blick kritisch aussehen, jedoch im Gesamtzusammenhang gesehen werden müssen. Informationsüberflutung ohne das nötige Fachwissen zur Interpretation dieser Informationen führt meist zu falschen Schlüssen.

3. Limitation macht kreativ

Viele Wege führen nach Rom. Sie haben ja schon festgestellt, mit welchen Kennzahlen Sie Ihre Fragestellung tatsächlich beantworten können. Doch auch hier gibt es eine Fülle an ähnlichen KPIs, mit denen man am Ende die gleichen Aussagen treffen könnte. Sie brauchen nicht alle.
 
Beispiel: Eine beliebte Aufstellung bei der Webseitenbetrachtung ist die Aufteilung in neue und wiederkehrende Nutzer. Die neuen Nutzer kommen zum ersten Mal auf die Webseite und die wiederkehrenden Nutzer waren bereits vor einer gewissen Zeit auf der Webseite und kehren nun zurück. Es gibt mehrere Kennzahlen die man in diesem Bezug analysieren kann:

  • Anzahl neue Nutzer
  • Anteil % an neuen Nutzern
  • Anzahl wiederkehrende Nutzer
  • Anteil % an wiederkehrenden Nutzern
  • Verhältnis % neue zu wiederkehrenden Nutzern

Braucht man jetzt alle in einem Dashboard? Nein. Man sollte sich für eine Kennzahl entscheiden, je nachdem welche Fragestellung beantwortet werden soll.

Sind für die Fragestellung die neuen Nutzer besonders wichtig, wählt man den Anteil an neuen Nutzern. Sollen eher die Bestandskunden betrachtet werden, sind wiederkehrende Nutzer relevanter. Möchte man lieber das Verhältnis der beiden Nutzerkategorien untersuchen, sollte man die Ratio der beiden Werte betrachten.
 
Es reicht in den meisten Fällen also eine Kennzahl, die eine wertvolle Aussage zur Fragestellung liefert. So eine Kennzahl nennt man auch aktionsorientiert, da die Aussage dieser Kennzahl eine Handlung/Aktion hervorruft. Sehe ich also, dass diese Zahl gestiegen oder gesunken ist, dann weiß ich sofort, worauf das zurückzuführen ist und was dementsprechend zu tun ist.

Das UjUjUj!-Prinzip

Aber wie kann man überprüfen, ob die ausgewählte Kennzahl eine aktionsorientierte Kennzahl ist? Durch das UjUjUj!-Prinzip, schön beschrieben in dem Buch "Web Analytics" von Marco Hassler. Hier stellt man vermeintliche Schlussfolgerungen durch dreimaliges Fragen von "Und jetzt?" auf die Probe. Ein Beispiel:
 
"Juhu, auf unserer Webseite ist im letzten Monat der Anteil an neuen Nutzern um 40 Prozent gestiegen!"
"Und jetzt?"
"Es waren Nutzer auf der Webseite, die uns noch nicht kannten."
"Und jetzt?"
"Das könnte an der Werbekampagne zur Neukundengewinnung liegen, die letzten Monat gelaufen ist."
"Und jetzt?"
"Wenn sich zeigt, dass der Anteil an neuen Nutzern nach der Kampagne wieder deutlich sinkt, können wir darauf schließen, dass die Kampagne erfolgreich war und wir machen nochmal so eine Kampagne."
 
Sollte nach dem dritten "Und jetzt?" immer noch keine Aktion abgeleitet werden können, kann man sich die Beobachtung dieser Kennzahl sparen. Kennzahlen sollen einem einen Grund zum Optimieren geben und nicht einfach nur gut aussehen.
 
Hat man seine Sammlung an aktionsorientierten und erfolgszentrischen Kennzahlen zusammen, steht dem Aufbau eines aussagekräftigen Dashboards nichts mehr im Wege.

Fazit

Am Ende kommt es also darauf an:

  • Das Pferd nicht von hinten aufzuzäumen: Mit der Fragestellung anfangen, nicht mit den Kennzahlen.
  • Zu wissen, wer es reiten soll: Anhand der Zielgruppe bzw. der Stakeholder bestimmen, welcher Detailgrad wirklich nötig ist
  • Für jeden Reiter ein Pferd im Stall zu haben: Kennzahlen rauswerfen, die redundante Schlussfolgerungen zulassen.

Die zwei geläufigsten Fallen

1. Mehr als 5 Aussagen auf einem Dashboard

Welche Aussagen können Sie durch Betrachten Ihres Dashboards treffen? Listen Sie diese auf. Wenn es mehr als fünf sind, dann sind sie bereits einer Falle auf der Spur. Denn: Mehr als fünf Aussagen mit einem Blick - das sind zu viele.

Ein aufgeräumtes und nicht überfülltes Dashboard macht Freude. Wenn sich ihre Stakeholder dagegen wie vor einem expressionistischen Gemälde fühlen, dessen Bedeutung sie erst entziffern müssen, dann ist das Dashboard eher zu einer anstrengenden Aufgabe als zu einem Werkzeug geworden, das ihre Arbeit eigentlich erleichtern soll.

Hier kann es sich lohnen, sich darauf zu besinnen, warum es eigentlich Dashboards gibt. Was war wohl der Beweggrund des ersten Menschen, der eine Kurve oder ein Torten-Diagramm auf eine Tafel gezeichnet hat, statt eine textliche Abhandlung darüber zu verfassen oder auf der Tonspur mitzuteilen, wie die Geschäfte laufen? Wir Menschen können mit vereinfachten Bildern Zusammenhänge viel besser begreifen. Plötzlich wird auf einen Blick klar und spürbar, was das Gegenüber uns mitteilen will. Hier geht es nicht um zahlreiche Details, sondern darum, auf schnellem und effektivem Wege eine Kernaussage rüberzubringen. Mit nur einem Blick auf eine Gewinnkurve, die stetig bergauf geht, weiß jeder sofort, dass es wortwörtlich "bergauf geht".
Mit Ihrem Dashboard wollen sie also eigentlich komplizierte Zusammenhänge begreifbar machen. Es soll vereinfachen - und deshalb muss es auch einfach sein.
 
2. Kunde gibt KPIs und Dashboard-Inhalte vor, die nicht hinterfragt werden

Manche Kunden haben sehr genaue Vorstellungen, wie ihr künftiges Dashboard aussehen soll. Es wird vorgegeben, welche Kennzahlen betrachtet werden sollen und wie die Diagramme aussehen könnten. Grundsätzlich ist es zu begrüßen, dass sich der Gegenüber schon Gedanken zu dem Thema gemacht hat und auch weiß, was er will. Jedoch wird der Datenanalyst nicht ohne Grund eingebunden und er sollte trotz Vorarbeit seine Expertise zum Einsatz bringen. Es lohnt sich immer, die Vorgaben noch einmal durchzudenken und auf mögliche Stolperfallen zu kontrollieren.

Ein Beispiel: Ein Unternehmen möchte die Performance seiner Website betrachten und dazu die Bounce Rate visualisieren. In diesem Fall also den Anteil der Kunden, der ohne weitere Aktion auf der Webseite den Besuch der Website abbricht. Beim Anlegen des Dashboards wird sichtbar, dass sie sehr hoch ist. Eine negative Entdeckung! Wenn man jedoch nochmal ganz von vorne beginnt und prüft, wie diese Bounce Rate gemessen wird - und wann sie nicht gemessen wird - dann kann man eine interessante Entdeckung machen: Das Unternehmen hatte seine App auf der eigenen Webseite beworben und auf derselben Webseite in den Appstore zum Download der App verlinkt. Beim Einbau dieses Links wurde jedoch kein Event hinterlegt, welches diesen Klick in den Appstore misst. Das einzige, was erfasst wird, ist, dass der Kunde offensichtlich die Website verlassen hat. Dass er sich im nächsten Schritt die App des Unternehmens geholt hat und damit eigentlich etwas Positives vonstattenging, konnte so nicht aus den gemessenen Daten geschlussfolgert werden.
 
Es lohnt sich also, jeden Schritt nochmal selbst zu gehen. Im Idealfall verfasst der Datenanalyst eine Aufstellung der KPIs und Darstellungsmöglichkeiten, bevor er die Kundenanforderungen liest. Somit hat er einen frischen Blick auf die Daten, ohne zuvor verführt zu werden, den einfachen Weg zu gehen und damit alle bisher gemachten Fehler zu übernehmen.
 
Fazit: Seien Sie mutig! Und lassen Sie einfach mal was weg!

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