Predictive Intelligence – Präzise Marktvorhersagen ohne externe Kristallkugel

Eine der größten Herausforderungen in der strategischen Unternehmensplanung ist die geringe Daten- und Prognosequalität von extern zugekauften Marktstudien. Erfahren Sie wie jedes Unternehmen mittels Predictive Intelligence eine inhouse Verfügbarkeit von verlässlichen Marktdaten und Forecasts in Echtzeit schaffen kann.

Dr. Uwe Seebacher, ANDRITZ AG
Global Director Marketing, Communication & Strategy

Uwe Seebacher, Doktor der Wirtschaftswissenschaften, leitet die weltweiten Marketing- und Kommunikationsaktivitäten für das globale Divisionssegment Pumpen der ANDRITZ-Gruppe mit Hauptsitz in Graz / Österreich. Seebacher blickt auf eine mehr als 20-jährige internationale Erfahrung als Unternehmer und Unternehmensberater, Vertriebs- und Business Development Manager in den Bereichen strategisches und operatives Marketing und Kommunikation sowie Organisationsentwicklung in den unterschiedlichsten Branchen zurück. Er ist Dozent an vielen renommierten Business Schools und Universitäten und Autor zahlreicher führender Management-Publikationen.
Bildquelle: ANDRITZ AG

Dr. Uwe Seebacher zeigte in seinem  Praxis-Case „Predictive Intelligence: Die Zukunft gehört jenen, die sie kennen und gestalten!“ beim TIK DIGITAL 2020 anhand der Pumpensparte der ANDRITZ AG, wie man in 365 Tagen ohne große Investments und Berater PI/PA effektiv erfolgreich aufsetzen und etablieren kann.

 

Datenflut, Kostendruck, Geschwindigkeit – diese drei Schlagworte umreißen grob die Herausforderungen, mit denen sich Unternehmen heute konfrontiert sehen. Eine zunehmende Anzahl von gesammelten Daten soll dynamisch 24/7 zu Informationen verarbeitet werden, die in einer leicht verständlichen Form aufzeigen, in welchen Märkten, welche Produkte, welche Services, für welche Kunden am effektivsten verkauft werden können.

Bislang galt dieser Bereich als eine Disziplin, die nur von einschlägigen Business-Consulting-Unternehmen und Agenturen erfolgreich durchgeführt werden kann. Nach erfolgter Bestellung erhält der Auftraggeber nach einigen Wochen wie durch Zauberhand einen fertigen Report mit mehr oder weniger klaren, verlässlichen Antworten. Der Prozess dahinter, von der Methode der Datenerhebung über deren Auswertung bis hin zur Aufbereitung, blieb dabei stets ein wohl gehütetes Betriebsgeheimnis – ungefähr auf demselben Level wie die genaue Rezeptur des Coca-Cola-Getränks.

Daten und deren informative Verwertung sind somit zu einer äußerst wertvollen Währung geworden. Die Wechselstube, um Daten zu Information zu transformieren, muss allerdings nicht zwingend extern sein. Jedes Unternehmen hat in der Regel Zugriff auf eine Fülle von internen wie externen Daten. Mittels Predictive Intelligence lässt sich die Kompetenz zur professionellen Datennutzung – unabhängig von externen Anbietern – funktionell und nachhaltig im eigenen Haus etablieren und aufbauen.

Von Marketing Intelligence zu Predictive Intelligence

Die hohen Kosten verbunden mit oft unbefriedigenden Ergebnissen externer Marktstudien haben dazu geführt, dass immer mehr Unternehmen aus verschiedensten Industriezweigen mit dem Aufbau eigener Market Intelligence (MI) Abteilungen begonnen haben. MI ist eine Teildisziplin von Business Intelligence (BI). Während BI als übergeordnete Disziplin die Gesamtheit aller im Unternehmen gebündelten Kapazitäten zur Analyse betriebsrelevanter Daten umfasst, widmet sich MI ausschließlich marktrelevanten Daten, wie etwa Marktanteilen, M&A Aktivitäten, Kundenanalysen und Marktentwicklungen.

Eine der größten Herausforderungen in der strategischen Unternehmensplanung ist dabei die geringe Qualität der zugekauften, externen Vorhersagen – auch als Forecasts bezeichnet. Nur wenige Manager würden der Aussage widersprechen, dass diese Forecasts in gekauften Marktstudien tendenziell zu positiv ausgelegt sind und diese somit eine ungeeignete Basis für eine belastbare strategische Planung darstellen. Genau an diesem Punkt kommt Predictive Intelligence (PI) ins Spiel. Es erweitert das breite Spektrum an verschiedenen MI-Bereichen um genau diese essenziellen, belastbaren Forecasts. Die dahinterstehenden Algorithmen sind dabei entscheidend für die Qualität. Je fortschrittlicher diese nämlich sind, desto höher ist die Anzahl der verschiedenen Datenquellen, die in die Forecasts miteinfließen können. Dieser Umstand resultiert in genaueren Vorhersagen, da interne historische Zeitreihen ein entscheidender Faktor sind, um makroökonomische Forecasts zu verbessern.

Die inhouse Verfügbarkeit von Echtzeit-Marktdaten und Forecasts erlaubt es, die strategische Unternehmensplanung auf ein höheres Niveau zu heben. Unternehmen haben nun Werkzeuge zur Performance-Analyse und -Optimierung, die noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wären. Globale Unternehmensziele können somit einfach bis zum einzelnen Verkäufer in einer peripheren Region heruntergebrochen werden. Gleichzeitig ermöglicht es PI, das Absatzpotenzial für diesen individuellen Verkäufer für die nächsten zwei Jahre quasi per Mausklick abzurufen und seine Hit-Rate mit jenen der anderen Verkäufer zu vergleichen. Die Erkenntnis daraus könnte beispielsweise sein, dass ein effektives Training des Verkaufs das Absatzpotenzial signifikant steigern kann.

Leistungsstarke Visualisierungssoftware sorgt für Boom in der Datenanalyse

Verantwortlich für den Hype rund um Market und Predictive Intelligence sind nicht die im Hintergrund operierenden Algorithmen oder die Datenbanken. Diese gibt es nämlich teilweise schon seit Jahrzehnten. Diese Entwicklung ist getrieben durch die Fortschritte in der Datenverarbeitungssoftware und vor allem in der Software zur Visualisierung. PowerBI, Tableau, Celonis, SAPAnalytics Cloud und Co. sind die wahren Game-Changer und fungieren als das „Excel des 21. Jahrhunderts“.

In Form von intuitiven, optisch anregenden und über die Cloud global verfügbaren Dashboards verdrängen sie systematisch statische Excel-Arbeitsblätter, die in unzähligen verschiedene Versionen auf lokalen Servern innerhalb einer Organisation abgelegt sein können. Diese Dashboards bilden nunmehr die Single-Source-of-Truth. Sie führen nicht nur dazu, dass endlich nicht mehr zehn verschiedene Zahlen zu ein und derselben Applikation in der Organisation kursieren, sondern auch, dass die Daten effizient und einfach für alle relevanten Stakeholder 24/7 immer aktuell zugänglich und abrufbar sind.

Marketing als das „Zuhause“ von Predictive Intelligence

Digitale Lösungen erhielten in der Vergangenheit unternehmensintern oft nicht die notwendige Akzeptanz. Die Gründe dafür können mannigfaltig sein, aber oftmals findet sich der ausschlaggebende Faktor in der Entwicklung, Implementierung und Wartung durch die alleinig verantwortliche IT-Abteilung. Deren typischerweise fehlende Marktkenntnis resultiert in fehlerhaften Verlinkungen und Interpretationen der vorhandenen Daten. IT-Tools werden allerdings dafür teuer angeschafft und große Projekt- und Investitionsbudgets werden abgefragt – das ist alles nicht notwendig und letzten Endes dann umsonst!

Die oben erwähnten entwicklungstechnischen Fortschritte im Softwarebereich ermöglichen es, nun erstmals diese für den Unternehmenserfolg maßgebliche Funktion direkt in der Marketing-Abteilung anzusiedeln. Die IT fungiert dabei als Supportstelle und nicht als Treiber, den PI ist ebenso wenig wie Martech Stack ein IT-Thema. Dadurch kann die seit Jahrzehnten bestehende Lücke zwischen Technologie und Marktwissen endgültig geschlossen werden. Eine MI-Abteilung mit PI-Fokus wird somit in fast allen Industrien in den nächsten Jahren zu einer absoluten Notwendigkeit werden. Es ist nämlich davon auszugehen, dass Unternehmen ohne objektive, zuverlässige und valide Analyse der eigenen Schwächen, Stärken und der Stellung im Markt aufgrund nachhaltig, mangelnder Competitive-Advantage vom Wettbewerb verdrängt werden.

 

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