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Welche Rolle spielt Business Intelligence in Startups und wie kann es umgesetzt werden?

Welche Rolle spielt Business Intelligence in Startups und wie kann es umgesetzt werden?



VonJan Watermann

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18 Juli 2019

Business Intelligence und Datenanalysen sind zwei aufstrebende Themen. Das verwundert nicht, denn in der heutigen Zeit hinterlassen Menschen mehr Spuren im Internet denn je. Werden diese richtig ausgewertet, entstehen Chancen für junge und engagierte Unternehmen.

Startups haben mit dem Einsatz intelligenter Datentechnologien die Möglichkeit, zu großen Konkurrenten aufzuschließen und bessere Entscheidungen zu treffen. Was Business Intelligence für Startups sein sollte und was es nicht ist, lesen Sie in diesem Artikel.

Business Intelligence in Startups: Intelligent Ressourcen sparen

Viele Gründer kennen die Situation: Das eigene Startup bekommt auf einen Schlag viel Aufmerksamkeit und neue Kunden finden sich ein. Damit entstehen große Chancen, oft aber auch Schwierigkeiten. Denn mit einer größeren Kundenbasis erfordert das Überwachen der eigenen Geschäftsprozesse deutlich mehr Ressourcen - Eine Herausforderung, die Gründer bewältigen müssen, um den eigenen Kunden weiterhin ein exzellentes Produkt zu bieten. Große Konzerne setzen daher seit Jahren Business Intelligence Prozesse ein, um einzelne Vorgänge innerhalb des Unternehmens zu überwachen.

Aber auch Growth-Stage Startups adaptieren diese Prozesse immer häufiger. Die Startup-Bank N26 beschäftigt zum Beispiel ein 14-köpfiges Team aus Datenanalytikern und Datenwissenschaftlern, die eng mit dem Support zusammenarbeiten, einer der größten Schwächen des Unternehmens. Damit werden vor allem Ressourcen gespart - Einblicke in das Nutzerverhalten helfen zu analysieren, wann der Kundenchat voll besetzt sein muss. Ein Chatbot übernimmt genau die Anfragen, die keine menschliche Handlung erfordern. Intelligent, nicht wahr?

So könnte ein erstes Business Intelligence Projekt für Startups aussehen: Im Fokus stehen hier Traffic-Daten, die miteinander kreuzanalysiert werden.


Tableau Google Analytics Dashboard für Startups

Die Startup-Problematik: Kleines Budget, große Anforderungen

Während N26 vermutlich siebenstellige Summen jährlich in Business Intelligence Prozesse investiert, stehen den meisten Startups deutlich geringere Beträge zur Verfügung. Generell sind die Vorurteile zum Thema Business Intelligence groß. Für die meisten Startups geht es bei dem Thema Business Intelligence nicht um Artificial Intelligence, Big Data oder Machine Learning, sondern um hauseigene Technologien. Das sind die Programme, auf denen das eigene Business aufbaut. Google Search Console, Salesforce, Mailchimp, Hubspot, SEMRush und Intercom sind nur wenige Beispiele dafür.

Datenanalytiker nutzen Business Intelligence Software, wie Tableau oder Microsoft PowerBI, um diese Technologien miteinander kommunizieren zu lassen. Eine intuitive, programmübergreifende Kommunikation der einzelnen Schnittstellen ist dabei der Schlüssel zum Erfolg. In der Praxis entstehen so Erkenntnisse über die Effizienz, Schwächen, Stärken und Effektivität eines Geschäfts. So erfahren Gründer bspw., dass über Mailchimp versendete E-Mails zu besseren Verkaufsergebnissen führen, als alle anderen Marketingkanäle. Anschließend wäre es nur logisch zu analysieren, warum dies der Fall ist und entsprechende Umstrukturierungen innerhalb eines Unternehmens zu tätigen.

Hier im Blick: Die Tracking Logs unserer Python API. Falls wir in Zukunft eine Abnahme an neuen Usern bemerken würden, würde unser erster Blick auf technische Daten fallen, um eventuelle Korellationen festzustellen.


Durch den Einsatz von Datapony können Sie Verbindungen zwischen technischen Informationen und User-bezogenen Ereignissen herausstellen.

Geht es speziell um das Einsparen von menschlichen Ressourcen, sollten die verwendeten HR-Management-Tools genauer analysiert werden. Hier bietet es sich auch an interne Datenquellen zur Effizienz der Mitarbeiter miteinzubeziehen, um anschließende Schlüsse ziehen zu können. Falls es, wie bei N26, um das Verbessern des Kundensupports geht, kommen die Daten der verwendeten Chatbot-Software infrage.

Ein gutes Praxisbeispiel finden Sie in unserem Blogpost über Tableau SEO-Dashboards. Obwohl es sich bei dem betreffenden Kunden um ein größeres Unternehmen handelt, lässt sich die Methodik dahinter auch auf Business Intelligence in Startups anwenden.

Business Intelligence in der Praxis

Natürlich können die Auswertungen aus E-Mail-Analysen, Chatbot-Software oder anderen Programmen nur so wirkungsvoll sein, wie die Daten dahinter. Daher gilt für Startups in der Regel eine Tugend: Wer Geschäftsprozesse mit Business Intelligence optimieren möchte, muss diszipliniert Daten sammeln. Der Einsatz integrierter Reporting-Tools in SaaS-Technologien ist dabei eine gute Stütze.

Um aber später systemübergreifende Verbindungen festzustellen, müssen auch interne Datenquellen gepflegt werden. Dazu gehört das kontinuierliche Aufzeichnen aller relevanten Geschäftsprozesse. Auch wenn dies anfangs Ressourcen kostet, werden die Optimierungen mithilfe von Business Intelligence und Datenanalysen dadurch umso größer ausfallen.

Mit Datenanalysen bessere Geschäftsentscheidungen treffen

Business Intelligence und Datenanalysen als feste Bestandteile eines Unternehmens zu etablieren, ist nicht einfach und oft kostenintensiv. Datapony hilft Unternehmen dabei, einen kostengünstigen und tiefgreifenden Überblick über die eigenen Geschäftsdaten zu bekommen.

Haben Sie Interesse daran, effiziente Business Intelligence Prozesse in ihr Startup zu übernehmen?

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