Digitalisierung: Wettbewerbsfähig durch Daten

Die Digitalisierung gehört zweifellos zu den zentralen Trends der Gegenwart und der Zukunft. Sie treibt Veränderungen in Wirtschaft und Gesellschaft mit grosser Geschwindigkeit voran. Unternehmen müssen sich dieser rasanten Entwicklung anpassen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Dabei ist es entscheidend, qualitativ hochwertige Daten systematisch und strategisch zu nutzen, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen, Risiken zu managen und regulatorische Vorgaben einzuhalten.

Die digitale Transformation hat unsere Lebenswelt in den vergangenen Jahren massiv verändert. Heute ist es ebenso selbstverständlich, ein Auto per Handy zu mieten, Filme nach Bedarf zu streamen und Reisen per Computer zu buchen wie im Internet einzukaufen und seine Bankgeschäfte online zu erledigen.

Digitalisierung ist mehr als digitale Services

Digitale Prozesse und systematische Datennutzung bedeuten weit mehr, als bloss einige digitale Services wie Smartphone-Anwendungen anzubieten, die längst Standard sind. Unternehmen müssen ihre Kunden auf der einen und auf der anderen Seite hinsichtlich ihrer jeweiligen Bedürfnisse verstehen, um sich entsprechend aufstellen zu können und nicht weitere Teile der Wertschöpfungskette an innovativere Player zu verlieren.

Grundsätzlich betrifft die digitale Transformation sämtliche Geschäftsbereiche. Sie sollte deshalb ganzheitlich betrachtet und umgesetzt werden. Gut strukturierte, umfassende und aktuelle Daten und ihre systematische Aufbereitung sind dabei für immer mehr Branchen der wichtigste Schlüssel, wie eine Umfrage im Auftrag von Dun & Bradstreet zeigt.

Regulierung erzwingt Digitalisierung

Unternehmen sehen sich mit einer stetig wachsenden Komplexität regulatorischer Anforderungen konfrontiert, die neben weiteren Themenfeldern insbesondere das Risikomanagement betreffen. Innovative Technologien, die regulatorische Anforderungen effizienter erfüllen, können hier ein Lösungsansatz sein.

Dabei können viele Bereiche von Risikoanalyse und Risikomanagement über Compliance und Monitoring bis zum Reporting erfasst werden. Es geht stets darum, grosse Datenmengen (Big Data) automatisiert zu erfassen und unmittelbar zu interpretieren, um mögliche Risiken zu identifizieren und den regulatorischen Anforderungen zu genügen. Schlüsseltechnologien dabei sind maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI).

Klar ist dabei: ML und KI sind stets nur so gut wie die Datenbasis, mit der sie arbeiten. Entsprechende Lösungen stellen Analysen aus grossen, vielfach unstrukturierten Datenmengen in Echtzeit bereit und tragen so dazu bei, dass sich Veränderungen von Risikoparametern unmittelbar erkennen lassen. Dabei bildet die Datenqualität das Fundament, aber auch der Umfang der überhaupt erhobenen Daten und die Systematik der Nutzung dieser Daten sind von überragender Bedeutung für nachhaltigen wirtschaftlichen Erfolg.

Dieser hängt indes nicht allein von digital gesteuertem Risikomanagement ab. Ebenso wichtig erscheinen die Möglichkeiten im Sales und Marketing, die eine systematische Datenanalyse und -nutzung bieten, um Potenziale auszuschöpfen.

Strategische Datenanalyse: Der Weg zu verbesserten Kundenbeziehungen

Das Management von Kundenstammdaten ist bislang häufig auf regulatorische Anforderungen ausgerichtet. Wichtigster Motivator, um Kundenstammdaten zu sammeln und zu organisieren, ist der Regulierungsrahmen, in dem sich Unternehmen bewegen – insbesondere sind das zum Beispiel die Know-Your-Customer-Anforderungen und die Regeln zur Geldwäscheprävention. Erst in zweiter Linie geht es darum, Kunden mithilfe der Sammlung, der Strukturierung und des Qualitätsmanagements von Stammdaten besser kennenzulernen und so Verkaufsaktivitäten besser und erfolgreicher planen zu können.

Für einen grossen Teil der Unternehmen besteht hier erheblicher Nachholbedarf – gerade mit Blick auf technologieaffine Wettbewerber. Zwar unterhalten mittlerweile viele Unternehmen Teams, die sich mit Data Analytics beziehungsweise der Qualität der Kundenstammdaten beschäftigen. Doch mangelt es bis heute an einer klaren Strategie, was die Möglichkeiten der Digitalisierung für Kundenbeziehungen angeht. Auch bei der Systematik der Sammlung, der Strukturierung und der Überprüfung von Daten bleibt für diese Teams noch jede Menge zu verbessern.

Der Einzelhandel ist hier ein gutes Vorbild. Werden Alexa, Cortana, Siri oder Google Home aus den Fragen, die ihnen gestellt werden, ableiten können, wann eine Familie einen Hauskauf plant und dafür einen Kredit benötigt? Werden sie wissen, wann ein Händler seine Verkaufsziele nicht erreicht und in finanzielle Schwierigkeiten gerät? Mit Sicherheit.Zusammenfassend lässt sich festhalten: Unternehmen, die in der Zeit der rasant voranschreitenden Digitalisierung auf ein in der Unternehmensstrategie verankertes systematisches und effizientes Datenmanagement verzichten, setzen sich der Gefahr aus, früher oder später verdrängt zu werden. Es ist höchste Zeit für den Umbau von Firmen zu datenzentrierten Unternehmen. Besonders gross ist der Nachholbedarf in Sachen Kundenbeziehungen. Der hohe Grad der digitalen Vernetzung, die intensive Nutzung des mobilen Internetzugangs mit dem Smartphone und vor allem die schier unendliche Vielfalt an verfügbaren Daten lassen traditionelle Geschäftsmodelle erodieren und rufen neue Player auf den Plan. Richtig eingesetzt, können sie aber dabei helfen, Kunden wieder näherzukommen und relevantere, personalisierte Produkte anzubieten.