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Spiegeln deine Daten aus deinen Geschäftsaktivitäten nicht die Realität wider? Hast du den Verdacht, dass deine Zahlen nicht stimmen können? Dann könnte dein Instinkt richtig sein.

Indem du die Qualität deiner Daten verbesserst, gewinnst du ein viel klareres Bild davon, wie sich dein Geschäft entwickelt. Um dir zu helfen, habe ich ein paar nützliche Empfehlungen zusammengefasst. Wenn du Teil 1 noch nicht gelesen hast, findest du den Blogbeitrag hier.

In meinem vorherigen Blogbeitrag habe ich ein paar Fragen aufgelistet, die du dir stellen solltest.
  • Sind meine Daten aktuell? 
  • Greifen meine Berichte / Reports auf mehrere Datenquellen zu?
  • Wie werden die Datenattribute eingerichtet? (Datenkonfiguration: CREATE,  UPDATE, DELETE)

In diesem zweiten Blog gehe ich auf diese wichtigen Fragestellungen ein:

  • Wie werden meine Daten gesammelt?
  • Wie werden meine Metriken berechnet?
  • Eignet sich mein Berichtsdiagramm für den Report und die Präsentation der Ergebnisse?

Wie werden meine Daten gesammelt?

Du hast einen Bericht, aber wie viele Datenquellen nutzt du, um ihn zu erstellen und wie befüllst du diese Quellen? Es gibt verschiedene Datenquellen und du kannst deine Daten manuell oder automatisch zusammentragen.

  1. Manuelles Sammeln von Daten
    Nicht mehr viele Unternehmen sammeln ihre Daten manuell und ich empfehle dir dringend, diese Methode zu vermeiden. Wenn du zum Beispiel einen physischen Fragebogen verwendest, um Daten auf einer Veranstaltung zu sammeln, gehst du ein Fehlerrisiko ein. Du willst E-Mail-Adressen sammeln? Aus Erfahrung weiss ich, dass manche Benutzer ihre E-Mail-Adresse nicht richtig auf ein Papier schreiben können. Erfasst du die Daten für den Benutzer? Dann schreibst du vielleicht einige Dinge falsch auf. Zusammenfassend lässt sich sagen: Digitale Formulare sind weit weniger fehleranfällig.

  2. Automatisierte Erfassung von Daten mit manuellem Export
    Vielleicht verwendest du bereits digitale Formulare oder deine Daten werden automatisch von einem System erfasst, das du nur noch exportieren musst. Meistens werden die Daten in einer .csv-Datei exportiert, um sie dann aufzubereiten bzw. zu bereinigen. Wenn du mehrere Quellen in deinem Bericht verwendest, ist es wichtig, genau auf die Details zu achten, da die Metriken von System A möglicherweise nicht vollständig mit den Metriken von System B übereinstimmen. Am Ende wirst du mit Diskrepanzen konfrontiert, deshalb ist es entscheidend, dass die Metriken übereinstimmen, wenn du Daten aus zwei Systemen vergleichst.

  3. Automatisches Sammeln von Daten mit Synchronisation zu einem anderen System
    Ich kann diese Methode sehr empfehlen, da sie am zuverlässigsten ist. Allerdings kostet sie auch Zeit und erfordert eine Menge Aufwand. Um den Datenfluss, der (idealerweise zentralisiert) in ein anderes System läuft, zu automatisieren, benötigst du Spezialisten wie einen Business-Analysten, einen Systemadministrator, einen Entwickler und möglicherweise einen Lösungsarchitekten. Im Grunde genommen ist es das, was jedes gute Unternehmen heutzutage mit seinen Datenbeständen machen sollte.

    Sobald die Implementierung abgeschlossen ist und dein Team die Schnittstelle korrekt eingerichtet hat, sollten die Daten beider Systeme vollständig übereinstimmen. Dies wird sichergestellt, indem die Systeme erfolgreich miteinander kommunizieren und die Daten so synchronisiert werden, dass sie dein Business exakt widerspiegeln. 

Wie werden meine Metriken berechnet?

Metriken sind die Einheiten, die bestimmen, wie deine Daten angezeigt werden. Wie misst du normalerweise deine Daten? Was ist der Zeitraum? Was ist die Währung?

Datenmetriken lassen sich einfacher verwalten, wenn man in einem lokalen Markt aktiv ist, als in einem internationalen Kontext. Wir werden ein internationales Unternehmen betrachten, um einen guten Überblick der eigentlichen Herausforderung zu geben, die ich mit Datenmetriken zu demonstrieren versuche.

Nehmen wir an, du bist verantwortlich für die Erstellung von Berichten für drei Märkte: CH - UK - JP. Du musst die Währungsebene anpassen. Meistens haben internationale Unternehmen einen internen Fixkurs, so dass es keine Marktschwankungen während eines Geschäftsjahres gibt. Ein anderes Beispiel, das etwas kniffliger sein könnte, ist der Vergleich von Konversionsraten. Lass mich das mit etwas Mathematik veranschaulichen:

Der CH-Markt macht einen internen wöchentlichen Conversion-Rate-Report, der UK-Markt macht ihn zweiwöchentlich und der JP-Markt macht ihn monatlich. Wie willst du die Daten zum Vergleich berechnen? Addierst du sie einfach auf und dividierst den Wert durch den kombinierten Zeitraum? Diese Methode wäre falsch, und das Ergebnis würde wie folgt aussehen:

CH UK JP
Woche 1 - 2.5% Woche 1-2 - 3.3% Woche 1-4 - 1.9%
Woche 2 - 2.6% Woche 3-4 - 2%  
Woche 3 - 3%    
Woche 4 - 1.8%    
Gesamt conversion rate 2.475% Gesamt conversion rate 2.65% Gesamt conversion rate 1.9%

Du solltest deine Daten zunächst glätten und tiefer in die Rohdaten einsteigen, die zur Berechnung der Konversionen verwendet werden. Du musst auch die Einheiten und Daten berücksichtigen, die diese Konversionsrate beeinflussen. Nehmen wir an, es war Leads / Unique Page View.

CH UK JP
Week 1 - 2.5% (lead 25/page views 1000) Week 1-2 - 3.3% (lead 33/page views 1000) Week 1-4 - 1.9%
Week 2 - 2.6% (lead 52/page views 2000) Week 3-4 - 2% (lead 100/page views 5000)  
Week 3 - 3% (lead 120/page views 4000)    
Week 4 - 1.8% (lead 9/page views 500)    
Gesamt conversion rate = lead 206/7500 page views  = 2.746% Gesamt conversion rate = lead 133/6000 page views = 2.216% Gesamt conversion rate 1.9%

Wie du sehen kannst, hat der CH-Markt tatsächlich eine bessere Konversionsrate, nachdem die Daten geglättet wurden. Die Schlussfolgerung: Du musst deine Daten immer in eine gemeinsame Metrik umwandeln, um korrekte Ergebnisse zu bekommen.

Eignet sich mein Berichtsdiagramm für den Report und die Präsentation der Ergebnisse?

Konzentrieren wir uns auf die Datenvisualisierung und darauf, wie du deine Erkenntnisse bestmöglich darstellen kannst.

Tabellen

Tabellen sind die wohl intuitivste Art, Daten darzustellen, da du wirklich jede Art von Daten mit verschiedenen Dimensionen hinzufügen kannst. Dies ist eine hervorragende Möglichkeit, um einen Überblick über die Leistung deines Unternehmens zu erhalten. Meine Empfehlung ist jedoch, die Tabellen sauber zu halten und nur die wichtigsten Informationen anzuzeigen. Es nützt niemandem, wenn du in einem Bericht mit einer Tabelle arbeitest, die 2000 Zeilen oder 2000 Spalten umfasst.

Histogramm/Balken

Dies ist eine gute Möglichkeit, verschiedene "Produkte" in einem einzigen Diagramm mit einer Zeitleiste darzustellen. Balken sind die beste Art der Darstellung, wenn du eine Summe für mehrere Dimensionen berechnen musst, die in einem einzigen Diagramm gruppiert sind. Nehmen wir als Beispiel die Veränderung des Jahresumsatzes für drei verschiedene Produkte aus deinem Portfolio und deren Entwicklung im Zeitablauf.

Tortendiagramm

Ein Tortendiagramm zeigt nur einen vollen 100 %-Datensatz an. Dies ist eine grossartige Möglichkeit, einen Vergleich in einer Donut-/Kuchendarstellung (je nach Kultur und Vorliebe auch Bagel oder Käse) über eine einzige Dimension zu betrachten! Wir verwenden es, um relative Werte im Auge zu behalten und sie miteinander zu vergleichen. 

Wenn du eine Dimension mit 25 verschiedenen Werten hast, ist das Tortendiagramm vielleicht nicht die beste Wahl, da du den Überblick über die kleinsten Werte verlieren wirst. Ich würde es nicht empfehlen, wenn du mehr als acht verschiedene Werte hast – es sei denn, du kannst Werte gruppieren. Du solltest es auch vermeiden, wenn du weisst, dass 90 % deines Kreisdiagramms von einem Wert eingenommen werden. Das ist wie Obelix, der einen Kuchen durch drei teilt.

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Illustration von "Astérix et Cléopâtre", von René Goscinny  & Albert Uderzo

Liniendiagramm

Das Liniendiagramm ähnelt dem Histogramm/Balkendiagramm, bietet aber eine bessere Darstellung der Entwicklung von einer Periode zur anderen (Zunahme/Abnahme). Du kannst Liniendiagramme mit einer Dimension oder auch mit mehreren Dimensionen haben. Bei der Kombination dieser Dimensionen musst du jedoch darauf achten, dass sie sowohl auf der X- als auch auf der Y-Achse gleich sind.

Baumdiagramm / Geokarten / Gradmesser / Funnel

  • Baumdiagramme ähneln den Tortendiagrammen. Im Gegensatz zu Tortendiagrammen kannst du jedoch bei dominanten Werten etwas mehr Informationen im Diagramm anzeigen lassen.
  • Geokarten sind eine wunderbare Möglichkeit, eine Dimension mit einem geografischen Bereich darzustellen. Die Dimension wird meist mit Punkten dargestellt, die dann auf der Karte durch ihre Grösse repräsentiert werden.
  • Wenn du ein Ziel für deinen KPI festlegen möchtest, kannst du einen Gradmesser verwenden, um deine Leistung zu verfolgen. Das Ziel wird auf 100 % (voller Balken) gesetzt und der aktuelle %-Wert zeigt deine tatsächliche Leistung an.
  • Ein Trichterdiagramm/Funnel könnte etwas schwieriger einzurichten sein, da es Daten aus mehreren Quellen beinhaltet. Dafür bietet es die wunderbare Möglichkeit, den Übergang von einem Schritt zum anderen mit dem Prozentsatz der Konversion zu sehen. Es gibt eine Menge Einblicke darüber, wie gut deine Kunden im Workflow konvertieren und zeigt einen möglichen Engpass in der Customer Journey auf.

Geomaps

       Figure 1: example of Geomap with intensity dots to measure two dimensions at the same time 

Gauge

Figure 2: example of gauge to keep your KPI under control

Vielen Dank fürs Lesen! Dieser zweite Teil war etwas technischer als der erste Artikel, aber ich hoffe, er hat dir ein besseres Verständnis für den Umgang mit Daten und die Vermeidung von Fehlern in deinen Berichten vermittelt.

BEE.Business Intelligence

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