Was ist prädiktive Analyse und wie setzt man sie gewinnbringend ein? 5 Anfängertipps

Laptop Prädiktive Analyse

Vorhersagen, Prognosen, Prophezeiungen – man nenne es, wie man wolle, aber der Blick in die Zukunft hat die Menschen schon immer fasziniert. Vielleicht weil es schwierig ist, eine solche These aufzustellen, und noch schwieriger, die Zukunft auch wirklich vorherzusagen.

Gelingt einem jedoch genau das und man stellt eine richtige Marktprognose auf, spart man seinem Unternehmen damit eine Menge Geld und liefert erstklassige Ergebnisse.

Laptop Prädiktive Analyse

BEISPIEL:

  • Ein kleiner Coffee Shop in New York war in der Lage, 38 Prozent seiner Marketingkosten einzusparen, indem sie voraussagten, welche Kund*innen wahrscheinlich nicht wiederkommen würden. Diesen Kund*innen sendeten sie gezielt Rabattangebote und bemühten sich gleichzeitig weniger um treue Kund*innen und hoffnungslose Fälle.
  • Forscher*innen in Deutschland sagen voraus, welche Produkte nach der Verkaufssaisonwahrscheinlich von bestimmten Kund*innen zurückgeschickt werden. E-Commerce-Unternehmen können ihre Auslieferungsteams dadurch besser organisieren und sparen Kosten ein.

Wie aber gelangt man zu solchen Thesen und stellt dabei auch noch fest, welche davon realistisch sind und welche weniger zutreffen?

Die Antwort ist ganz einfach: Daten.

Mit den richtigen Daten lassen sich zukünftige Geschäftsergebnisse akkurater hervorsagen.

BEISPIEL:

  • 66 Prozent der befragten Vertriebsprofis berichten, dass prädiktive Analyse ihre Absatzgeschwindigkeit steigert.
  • Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Verkaufsteam mithilfe von Prognosen hervorragende oder sehr gute Leistung erzielt, ist dreimal so hochwie bei einem Vertrieb, der keine Analyse einsetzt.

Die erfolgreiche Implementierung von prädiktiver Analyse ist jedoch besonders für kleine Unternehmen mit begrenzten Datenmanagement-Ressourcen eine Herausforderung. Und das Sammeln, Organisieren und Speichern der richtigen Daten ist eine Grundvoraussetzung für diesen Schritt.

Um genauere Prognosen treffen zu können, muss man bei der Datenhandhabung einem strikten Ansatz folgen. Eine schlechte Datensammlung und Vorbereitung führen zu ungenauen Vorhersagen und die wiederum zu schlechten Geschäftsentscheidungen.

Im Folgenden betrachten wir die prädiktive Analyse in verschiedenen Geschäftsszenarien zusammen mit Beispielen aus dem realen Leben und stellen auch die Schritte zu einer erfolgreichen Implementierung in den Geschäftsprozess vor.

Was ist prädiktive Analyse?

Gartner definiert Predictive Analytics (deutsch: Prädiktive Analyse) als eine Form der erweiterten Analyse, bei der Daten oder Inhalte auf Antworten zu Fragen wie „Was wird wahrscheinlich passieren?“ untersucht werden.

Dabei werden historische Daten, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse herangezogen.

Software-Lösungen für die prädiktive Analyse nutzen statistische Werkzeuge wie Regressionsanalyse, Datenmodellierung, Prognosen und multivariate Verfahren.

3 Beispiele für prädiktive Analyse in verschiedenen Geschäftsszenarien

Mithilfe der prädiktiven Analyse lassen sich nicht nur Lösungen für geschäftliche Herausforderungen finden, sondern darüber hinaus hilft sie auch beim Erreichen von Geschäftszielen. Hier einige Szenarien, bei denen sie zu einem besseren Geschäftsergebnis führte:

1. Prädiktive Analyse sorgt mit persönlichen Angeboten für weniger Kundenabwanderung

Einen neuen Kunden anzuwerben kostet sechs- bis siebenmal so viel, wie einen bereits vorhandenen zu halten. Minimiert man die Kundenabwanderung, spart ein Unternehmen nicht nur Kosten, sondern fördert auch ein loyale Kundenbasis.

Nicht zufriedene Kund*innen aufzuspüren und ihnen persönliche Angebote zu unterbreiten ist eine der häufigsten Situationen, in denen Predictive Analytics eingesetzt wird.

Zur Berechnung der Abwanderungswahrscheinlichkeit müssen Daten zum Kundenprofil, zu Transaktionen und Feedback gesammelt werden. Mit diesen Daten füttert man dann seine Software, die mithilfe von Korrelationsanalyse und multipler Regressionsanalysen die entsprechenden Kund*innen herausfiltert.

Diesen Kund*innen lässt man dann im Rahmen eines Kundenbindungsprogramms personalisierte Werbeaktionen wie Rabatte, exklusive Mitgliedschaften oder weitere Sonderbedingungen zukommen, um sie zu halten.

BEISPIEL:

Coyote optimiert sein Treueprogramm mithilfe der prädiktiven Analyse.

Geschäftsziel: Das französische Unternehmen Coyote stellt Echtzeitinformationen über das Straßennetz bereit und wollte seine Kundenbasis mit einem effektiven Kundenbindungsprogramm stärken. Zu diesem Zweck sollten die Kund*innen segmentiert, eingehende Daten geprüft und die Gerätenutzung gemessen werden.

Eingeleitete Maßnahmen: Coyote setzte die Software Dataiku Data Science Studio (Dataiku DSS) ein, um ein vorhersehendes Tool zur Verhaltensanalyse zu implementieren und die Kund*innen in verschiedene Gruppen aufzuteilen. Die Anwendung fasste automatisch heterogene Daten wie Gerätedaten in Echtzeit, Vertragsdaten und Kundeninformationen zusammen. Die Software bereinigte dann die Daten und modellierte das Verhalten der Nutzer mithilfe von maschinellem Lernen. Letztendlich wurden die Ergebnisse zur Optimierung von Marketingkampagnen eingesetzt.

 

Ergebnis: Coyote konnte seine Kund*innen mit hoher Genauigkeit segmentieren, die Leistung mit ausgehenden Anrufkampagnen um 11 Prozent steigern und die Kundenabwanderung durch personalisierte Marketingkampagnen senken.

Analysetool - Prädiktive Analyse

Prognosetool zur Kundenabwanderung von Dataiku DSS (Quelle)

2. Prädiktive Analyse ermöglicht genauere Absatzprognosen

Viele Geschäftsentscheidungen wie das Einstellen von neuem Personal, der Aufbau neuer Niederlassungen und das Aufstocken von Lagerbeständen basieren auf Umsatzprognosen.

Wie häufig sind diese aber – selbst nach Abzug einer Fehlerspanne – richtig?

Traditionelle Umsatzprognosen werden immer noch häufig aus dem Bauch heraus getroffen und beziehen nur begrenzte Daten ein

Aussage über Geschäftsabschlüsse

(Quelle)

Prädiktive Analysemodelle, die mit internen und externen Datenquellen wie Marketingautomatisierungsdaten, historischen Abverkaufsdaten, Informationen zu zukünftigen Projekten, der Erfolgsquote einzelner Verkäufer*innen usw. arbeiten, sagen Verkaufsabschlüsse mit einer 82 %-igen Genauigkeit voraus.

BEISPIEL:

Daten aus mehreren Quellen steigern die Genauigkeit von Umsatzprognosen.

Herausforderung: Eine öffentliche Dienstleistungsagentur in den USA überschritt aufgrund unzutreffender Umsatzprognosen ständig das Budget. Der Bedarf wurde konsistent zu hoch eingeschätzt, sodass unnötige Ausgaben für zusätzliche Mitarbeiter*innen und Materialeinkäufe getätigt wurden.

Eingeleitete Maßnahmen: Anstatt sich nur auf Betriebsdaten aus den vergangenen Jahren zu verlassen, sammelte die Agentur weitere Daten durch Marktforschung, Umfragen zum Kundenbedarf, Trends in der Google-Suche und frühere Verkaufsinformationen. Diese neuen und weitergefassten Daten wurden in ein Prognosemodell eingepflegt, das mithilfe eines externen Beraters entwickelt wurde.

HinweisAnstelle eines möglicherweise zu teuren Beraters kann man auch Softwareanwendungen für die prädiktive Analyse mit integrierten Modellen nutzen, die individuelle Berechnungen durchführen und die Daten von verschiedenen Quellen unterstützen.

Ergebnis: Das neue Prognosemodell für den Umsatz war 13 Mal präziser und erlaubte es der Agentur, zukünftigen Kundenbedarf besser einzuschätzen und sich schneller an Marktveränderungen anzupassen.

3. Prädiktive Analysetools ermöglichen das Festlegen von optimalen Produktpreisen

Das Festlegen des richtigen Preises für ein Produkt oder eine Dienstleistung ist eine knifflige Angelegenheit. Ein hoher Preis kann Kund*innen abschrecken und die Verkaufszahlen senken, wohingegen ein niedriger Preis zu einer geringen Gewinnspanne führt.

Mit der prädiktiven Analyse kann der ideale Preis für Waren und Dienstleistungen ermittelt werden.

Prognostiziert man die Verbrauchernachfrage und versteht zudem noch das Kunden- und Kaufverhalten sowie die Marktentwicklung, gelangt man zu einem optimalen Preis und verbessert den Umsatz und das Bestandsmanagement.

BEISPIEL:

Rue La La steigert durch Preisoptimierung den Umsatz um 10 Prozent.

Herausforderung: Rue La La vertreibt Markenmode zu niedrigen Preisen. Das Unternehmen muss häufig Verkäufe prognostizieren und Preise für Produkte festsetzen, die zum ersten Mal im Onlineshop angeboten werden, sodass es keine Vergleichsdaten gibt. Ihren Erfahrungen zufolge sind Produkte entweder innerhalb weniger Stunden ausverkauft oder gehen überhaupt nicht weg, was zu Einnahmeverlusten führt.

Eingeleitete Maßnahmen: Rue La La hat für seine Produkte eine Reihe von quantitativen Merkmalen erarbeitet und zukünftigen Bedarf basierend auf historischen Verkaufsdaten prognostiziert. Mithilfe von statistischen und Computing-Technologien wie Regressionsanalyse und maschinellem Lernen konzipierten sie ein Prognosemodell zur Bedarfsermittlung und Preisoptimierung. Bei der Entwicklung des Support-Tools für die automatische Preissetzung wurden sie vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) unterstützt.

Ergebnis: Indem die Firma bei der Preissetzung den Vorschlägen des Tools folgte, konnte sie über verschiedene Abteilungen hinweg ihren Umsatz um 10 bis 13 Prozent steigern. Und auch weitere Maßnahmen führten zu positiven Ergebnissen.

Andere Bereiche (in verschiedenen Branchen), bei denen Prognosen hilfreich sind:

  • Mitarbeiterfluktuation
  • Kreditausfälle
  • Bestimmung von Patienten, die wahrscheinlich wiederkommen (Medizin)
  • Geräte, die innerhalb eines Jahres gewartet oder ersetzt werden müssen

Dies sind nur einige der vielen Möglichkeiten, die sich durch die prädiktive Analyse ergeben, zuvor müssen jedoch einige Voraussetzungen erfüllt werden.

Prädiktive Analyse erfordert eine datengestützte Kultur: 5 Anfängertipps

Um genau die Daten zu generieren, die für eine aussagekräftige prädiktive Analyse erforderlich sind, ist eine datengestützte Kultur innerhalb des Unternehmens unerlässlich.

5 Schritte zur Vorbereitung auf die prädiktive Analyse

5 Schritte - Prädiktive Analyse

1. Das gewünschte Geschäftsergebnis festlegen

Zur Erinnerung: Die prädiktive Analyse dient zur Visualisierung zukünftiger Geschäftsergebnisse. Sind die entsprechenden Ziele klar definiert, ist es einfacher, die Software so anzupassen, dass sie optimale Ergebnisse liefert.

Hier einige Beispiele für Fragen, auf die die prädiktive Analyse mögliche Antworten liefert:

  • Welche meiner Kund*innen bzw. Kundensegmente bleiben wahrscheinlich auch ohne Anreize weiterhin loyal?
  • Welche Produkte sind im Ausverkauf wahrscheinlich gefragt?
  • Welche meiner B2B-Kund*innen geraten wahrscheinlich in Zahlungsverzug?
  • Welche meiner Lieferanten liefern Rohmaterialien wahrscheinlich nicht pünktlich?
  • In welchen Produktionsbereichen werden im kommenden Quartal die Kosten wahrscheinlich steigen?

Sehr wahrscheinlich liegen in den meisten Unternehmen die Daten zur Beantwortung dieser Fragen nicht vor. In diesen Fällen müssen die Daten entweder über einen bestimmten Zeitraum gesammelt oder die Fragen angepasst werden, um dieselben Herausforderungen aus einem anderen Blickwinkel zu betrachten.

2. Relevante Daten aus allen verfügbaren Quellen sammeln

Die Modelle der prädiktiven Analyse beruhen auf Daten. Es ist daher von äußerster Wichtigkeit, die richtigen Daten zur Beantwortung einer Frage zu identifizieren.

Arbeitet ein Unternehmen mit Tabellenkalkulationen, kann es sehr mühsam und in einigen Fällen sogar unmöglich sein, diese in die Prognose einzubeziehen.

An diesem Punkt ist es ratsam, CRM-Anwendungen, Point-of-Sale-Software, Marketing-Tools und weitere Software zu nutzen, um die relevanten Daten zu speichern. Mithilfe dieser Tools können große Datenmengen in der Cloud gespeichert werden, was auch Kosten für die IT-Infrastruktur spart.

Data-Extraction-Software wiederum ruft Daten aus verschiedenen Quellen ab und mehrere Apps können mit APIs zur Datensammlung verbunden werden.

Datenbank-Software, Data-Warehouse-Systeme und Data Lakes sind weitere Ressourcen, die zur Speicherung großer Datenmengen eingesetzt werden können.

3. Datenqualität mit Bereinigungstechniken verbessern

„Garbage In, Garbage Out“ ist ein scherzhafter Ausdruck aus der Informatik, der besagt, dass eine Eingabe mit geringer Qualität auch zu einem schlechten Ergebnis führt.

Und genauso werden Prognosen, die basierend auf mangelhaften Daten erstellt wurden, salopp gesagt kräftig danebenliegen. Für eine aussagekräftige Prognose ist es wichtig, dass Vertriebsmitarbeiter*innen, Vermarkter*innen und andere Beteiligte die richtigen Datenwerte eingeben – und dies im vorgeschriebenen Format. Auf diese Weise wird Zeit bei der Datenbereinigung und Formatierung eingespart.

Auch doppelte Datensätze sollten vermieden bzw. gelöscht werden und eine Normierung hilft bei der Konsistenz der Aufzeichnungen. Die meisten Business-Intelligence-Tools bieten Funktionen zur Datenreinigung wie Datenlöschung, Datenstandardisierung, Datenharmonisierung und Daten-Profiling.

4. Predictive Analytics-Software oder eigene Modelle zum Testen von Daten einsetzen

Möchte man seine eigenen prädiktiven Analysemodelle erstellen, benötigt man Datenwissenschaftler*innen oder jemanden mit tiefreichenden analytischen Kenntnissen, denn nur Personen mit Expertenwissen können ein Prognosemodell von Grund auf erstellen.

Diese Arbeit kann an ein Beratungsunternehmen mit Prognosediensten ausgelagert werden oder man sucht sich gut vernetzte Forscher*innen an Universitäten als Unterstützung.

Sollten die Kosten einen jedoch zurückschrecken, gibt es alternativ viele Softwarelösungen mit Prognosetools.

Diese Tools bieten zwar nicht das fundierte Wissen von qualifizierten Datenwissenschaftler*innen, sind jedoch einfach einzusetzen und kostengünstiger. Predictive-Analytics-Software ist ein guter Ausgangspunkt für kleine Unternehmen.

Auf diese Funktionen sollte man bei der Auswahl von Predictive-Analytics-Software achten:

Data-Mining: Extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen, um miteinander in Beziehung stehende Informationen bereitzustellen und Muster aufzudecken.

 

Datenaufbereitung: Analysiert und bereinigt Daten mit Techniken wie Deduplizierung, Datennormalisierung, Data-Wrangling usw.

 

Prädiktive Modellierung: Mit statistischen Werkzeugen wie Regression, Korrelationsanalyse, Clustering usw. werden komplexe Gleichungen aufgestellt, die Verhaltensweisen und Auswirkungen vorhersagen.

 

Vorhersageerkenntnisse: Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verarbeiten große Datensätze in Echtzeit und erstellen sich bei neuen Erkenntnissen bzw. Umständen aktualisierende Prognosen.

 

Datenvisualisierung: Stellt Schaubilder, Grafiken und Karten zur Darstellung der Prognosen bereit, sodass sie einfacher zu lesen sind.

 

Integration mit R, Python: Lässt sich in häufig eingesetzte Programmiersoftware für die Analyse wie R und Python integrieren, sodass Nutzer*innen u. a. ihre eigenen Modelle erstellen, bereits vorhandene Modelle anpassen und größere Datensätze hinzufügen können.

 

Unser Verzeichnis für Predictive-Analytics-Software bietet eine Übersicht aller Lösungen mit Prognosefunktionen. Vor dem Kauf kann man die Softwareoptionen basierend auf Funktionen oder Preisen vergleichen und Nutzerrezensionen lesen.

5. Prognosemodell evaluieren und validieren, um die Stabilität des Systems zu gewährleisten

Evaluiert und validiert man das Prognosemodell mit alternativen Datensätzen, lassen sich Schwachstellen aufdecken. Darüber hinaus stellt man sicher, dass das Modell auch bei verschiedenen Szenarien gute Ergebnisse liefert.

Es gibt verschiedene Ansätze für die Validierung von Vorhersagemodellen wie das Kreuzvalidierungsverfahren und das Regressionsverfahren.

Viele Predictive-Analytics-Lösungen enthalten jedoch auch automatisierte Validierungsfunktionen, mit denen die Stabilität des Modells getestet werden kann.

Abschließend muss das Prognosemodell nur noch in die Geschäftsprozesse integriert werden und schon können die Ergebnisse für bessere Entscheidungen genutzt werden.

Herausforderungen bei der Implementierung von Predictive-Analytics-Lösungen

Bei der Implementierung von Prognosemodellen müssen durchaus einige Herausforderungen gemeistert werden.

Bei der prädiktiven Analyse werden Wahrscheinlichkeiten prognostiziert, keine sicher eintreffenden Ereignisse

Wie sehr wir uns auch wünschen, dass anhand der Daten definitive und absolut genaue Vorhersagen getroffen werden könnten, so ist doch nur eine Wahrscheinlichkeitsanalyse möglich. Jede Prognose – auch wenn sie aufgrund der richtigen Daten getroffen wird – enthält einen Unsicherheitsfaktor.

Eine Geschäftsentscheidung sollte daher letztendlich aus einer Kombination verschiedener Faktoren wie Datenergebnissen, dem eigenen Urteil, der Tragweite der Entscheidung usw. getroffen werden und nicht allein auf einem Aspekt beruhen.

Die Eingliederung des Prognosemodells in die Geschäftsabläufe kann viel Zeit in Anspruch nehmen

Prädiktive Analysen werden nicht über Nacht implementiert. Es kann Wochen oder je nach bereits vorhandenen Kenntnissen sogar Monate dauern, bis robuste Prognosemodelle erstellt und integriert wurden.

Gerade für die Testphase sollte man viel Geduld mitbringen und auf die Nuancen der Vorhersagen achten. Robuste, wiederverwendbare Prognosemodelle sorgen langfristig für Umsatzzuwächse und Kosteneinsparungen.

Zu Beginn fallen für Software, Schulungen und Prüfsysteme Kosten an

Predictive-Analytics-Software ist in den letzten Jahren zwar günstiger geworden, doch es handelt sich immer noch um ein kostspieliges Unterfangen. Zusätzlich zu den Tools müssen auch die Mitarbeiter*innen in verschiedenen Konzepten geschult werden.

In den USA werden für kleine Unternehmen jährliche Ausgaben zwischen 8.000 USD und 20.000 USD für Implementierungskosten ohne Schulungen geschätzt. Unternehmen mit 500 bis 5.000 Mitarbeitern sehen jährlichen Kosten von bis zu 100.000 USD entgegen und Großunternehmen sollten 500.000 USD und mehr einkalkulieren.

Nächste Schritte zur Einführung der prädiktiven Analyse

Es ist ratsam, zuerst im Kleinen mit der prädiktiven Analyse zu experimentieren und mit zunehmender Erfahrung und nach einigen positiven Ergebnissen das Unterfangen auszuweiten.

Zu Anfang sollte man Geschäftsfälle identifizieren, in denen Prognosemodelle bereits erfolgreich eingesetzt wurden (z. B. bei der Reduzierung von Kundenabwanderung oder der Vorhersage von Nachfrage) und diese an das eigene Unternehmen anpassen.

Anfängertipps - Prädiktive Analyse

Weitere Ressourcen

Wirf einen Blick auf das GetApp-Verzeichnis für prädiktive Analyse-Lösungen und erhalte eine umfassende Liste der Softwaretools mit Prognosefunktionen.

Lufthansa hat eine Studie in Auftrag gegeben, in der die Relevanz von Predictive Analytics für Unternehmen in den nächsten Jahren bewertet wird.

Hinweis: Die Informationen in diesem Artikel stammen aus Quellen, die als vertrauenswürdig beurteilt wurden. Die ausgewählten Anwendungen dienen als Beispiele, um Funktionen im Kontext zu präsentieren. Dies stellt keine Empfehlung oder Befürwortung dar.

 

Unser Baulexikon: 40 häufige Begriffe aus dem Bauwesen definiert

Ein Einstieg in die Baubranche hat es ganz schön in sich – und zu allem Überfluss muss man den Jargon lernen, als wäre er eine ganz neue Sprache.

Deshalb haben wir hier ein paar grundlegende Begriffe zu einem Baulexikon zusammengestellt. So kannst du schnell nachschlagen, egal, ob du einen Quereinstieg in die Immobilienverwaltung oder den Bau deines Eigenheims planst.

Baulexikon

Baulexikon

  1. Aufmaß: Das Abmessen und Aufzeichnen eines bestehenden Gebäudes, so erhält man die tatsächlichen Dimensionen und Abmessungen.
  2. Aufriss: Die grafische Darstellung einer Gebäudefront von außen.
  3. Ausbau: Auch Innenausbau. Bezeichnet alle baulichen Maßnahmen, die weder zum Rohbau noch zur Haustechnik gehören.
  4. Bauherr: Der Auftraggeber oder die Auftraggeberin. Rechtlich und wirtschaftlich verantwortlich.
  5. Bauleiter: Der oder die auf einer Baustelle technisch für die ordentliche Durchführung der Arbeiten Verantworliche. Das kann der Bauherr sein, muss aber nicht.
  6. Baumanagement-Software:Dient der Koordinierung von Geschäftsprozessen und unterstützt Bauunternehmer*innen dabei, ihre Bauprojekte effizienter zu verwalten. Häufig sind auch Features für Buchhaltung, Finanzen, Dokumentation und Teamplanung enthalten.
  7. Beton:Ein Baustoff aus Flüssigkeit, Bindemittel (häufig Zement) und Zuschlagstoffen (siehe „Gesteinskörnung“). Wird für Platten, Säulen und andere Elemente verwendet. Werden in diese Elemente Streben oder Geflechte aus Stahl eingebracht, entsteht ein als „Stahlbeton“ oder „armierter Beton“ bezeichneter Verbundwerkstoff.
  8. BIM:Steht für Building Information Modeling oder, zu Deutsch, Bauwerksdatenmodellierung. Dabei wird ein Computermodell für ein Bauwerk erstellt, in dem vom Grundriss bis zur letzten Abmessung alle strukturellen Einzelheiten modelliert und graphisch abgebildet werden.
  9. CAD: Steht für Computer-Aided Design (übersetzt heißt das so viel wie „computergestütztes Konstruieren“), so heißt eine Gruppe von Softwareprogrammen für die Konstruktion von Maschinen, Teilen und Gebäuden. Architektursoftware ist im Grunde eine Unterform hiervon.
  10. Dachhaut: Der Teil des Daches, der das Gebäude vor Wind und Wetter schützt und auf der Dachkonstruktion aufliegt.
  11. Doppel-T-Träger:Ein Träger, dessen Querschnitt an die Form zweier am unteren Ende zusammenstoßender großer Ts erinnert.
  12. First: Die obere Kante oder der Grat eines Daches, wo die Dachseiten zusammenstoßen.
  13. F-Plan: Auch FNP. Beide Abkürzungen stehen für „Flächennutzungsplan“, ein städtebauliches Instrument, das festlegt, wie ein Grundstück verwendet werden kann. So kann eine Industrieanlage zum Beispiel nicht in einem Wohngebiet errichtet werden.
  14. Furnier: Sehr dünne Holzschichten, dient oft dazu, günstigeres Holz mit Edelhölzern zu verkleiden und optisch aufzuwerten.
  15. Fußleiste: Verdeckt die Kante zwischen Wand und Fußboden und sorgt so für ein einheitliches Raumbild.
  16. Gesteinskörnung: Besteht je nach Verwendung aus Sand, Kies oder aufgebrochenem Gestein bzw. Bauschutt und wird als Zuschlag zu Baumaterialien wie Beton verwendet. Gelegentlich sagt man auch einfach „Zuschlag“.
  17. Grundriss:Bildet die horizontale Raumanordnung eines Gebäudes oder Gebäudeteils ab.
  18. Gründung: Der Übergang zwischen Bauwerk und Erdreich. Muss die Lasten des Bauwerkes aufnehmen und die statische Integrität sichern.
  19. HLK:Steht für Heizung, Lüftung, Klimatechnik.
  20. Laibung:An einem Fenster oder einer Tür jeweils der Öffnung zugewandte Seite des Mauerwerks, quer zur eigentlichen Wand.
  21. Leistungsschutzschalter: Auch LS-Schalter. Das, was wir umgangssprachlich als „Sicherung“ bezeichnen, ein Überspannschutz für die Stromversorgung.
  22. Leistungsverzeichnis: Nennt man das Dokument, in dem die einzelnen, zu erbringenden Leistungen als einzelne Positionen aufgelistet und beschrieben werden.
  23. Lichte Höhe:Die endgültige Höhe eines Raumes zwischen der Oberkante des Fertigfußbodens und der Unterkante der Decke des Zimmers. Je nach Innenausbau kann sie sich durchaus vom Bauplan unterscheiden, wenn zum Beispiel zwischen der Zimmerdecke und der baulichen Zwischendecke Kabelschächte verlaufen oder unter dem Teppich eine Fußbodenheizung eingezogen wurde.
  24. Lüftungskanäle:Dienen der Luftführung innerhalb der Struktur, Teil der Lüftungsanlage.
  25. Mörtel:Eine Paste, die bei uns meist aus einem Bindemittel, feiner Gesteinskörnung, Wasser und eventuellen Zusätzen besteht und die zum Verbinden von Mauerwerk, aber auch zum Verputzen verwendet wird.
  26. Pfettendach:Eine der häufigsten Dachkonstruktionen. Dabei werden jeweils zwei „Sparren“ genannte Balken am First miteinander verbunden. Die parallel zueinander verlaufenden Balkenpaare werden durch quer dazu verlaufende, „Pfetten“ genannte Balken miteinander verbunden und zusätzlich versteift.
  27. PVC:Steht für Polyvinylchlorid, einen häufigen Baustoff. Unterschieden wird in Hart- und Weich-PVC. Hart-PVC findet zum Beispiel für Rohre und Fensterrahmen Verwendung, aus Weich-PVC werden unter anderem kostengünstige und pflegeleichte Fußbodenbeläge gemacht.
  28. Rohbau: Ein Bauwerk, bei dem Kontur und Dachkonstruktion fertig sind, Fenster, Verkleidung und Ausbau aber noch ausstehen. Das Ende der Arbeiten am Rohbau wird mit dem Richtfest gefeiert.
  29. Schnitt: Auch Riss oder Risszeichnung. Eine grafische Abbildung von Längs- oder Querschnitt des Gebäudes.
  30. Spanplatte: Auch Flachpressplatte, bezeichnet eine Platte aus Leim und Holzspänen.
  31. Sparren:Kurz für Dachsparren. So bezeichnet man die Träger, die zwischen dem First eines Daches und der Traufe verlaufen und das Dach tragen.
  32. Sparrendach:Eine der häufigsten Dachkonstruktionen. Dabei werden jeweils zwei (zusammen als „Sparrenpaar“ bezeichnete) Dachbalken am First miteinander verbunden. Unten stützen sie sich auf einen horizontalen Dachbalken, mit dem sie gemeinsam ein gleichschenkliges Dreieck bilden. Diese Dreiecke werden parallel zueinander aufgestellt und tragen gemeinsam das Dach.
  33. Sperrholz:Ein Holzwerkstoff aus mindestens drei übereinanderliegenden dünnen Holzplatten, die im 90°-Winkel zur Wuchsrichtung der benachbarten Platten miteinander verleimt und verpresst wurden.
  34. Sturz: Als Fenster- oder Türsturz bezeichnet man den oberen Abschluss einer Fenster- oder Türöffnung, der die Lasten der darüberliegenden Wand von der Öffnung weg ins Mauerwerk daneben ableitet.
  35. Tragende Wand:Begrenzt nicht nur den Raum, sondern leitet auch direkt oder indirekt die Gebäudelast ins Erdreich ab und kann deshalb nicht entfernt werden, ohne die statische Integrität des Gebäudes zu gefährden.
  36. Träger:Sind (üblicherweise horizontale) Balken, die Lasten ableiten und so das Bauwerk „tragen“.
  37. Traufe:Die Tropfkante an einem Dach.
  38. Trockenbau: Eine Möglichkeit, nichttragende Raumbegrenzungen einzuziehen. Hierfür werden industriell gefertigte Fertigteile wie z. B. Platten verwendet. Wird zum Ausbau (siehe dort) gerechnet.
  39. Wärmedämmstoff:Materialien, die durch ihre Beschaffenheit die Wärmedämmeigenschaften eines Gebäudes verbessern. Derartige Materialien werden üblicherweise in oder entlang der Wände, Decken oder Fußböden verlegt.
  40. Wiederverfüllen: Sagt man, wenn Gräben oder Vertiefungen nach dem Ausheben wieder mit Material aufgefüllt werden, insbesondere entlang des Fundaments.

 

Du willst noch mehr wissen?

Dann schau, ob unter diesen Artikeln etwas für dich dabei ist:

 

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Eingangsbestätigung bei Bewerbungen – nur ein Must-have oder geht da noch mehr?

Eingangsbestätigung Bewerbung

Es gibt Themen im Recruiting die klingen auf den ersten Blick langweilig, nicht wirklich wichtig und werden dementsprechend häufig sträflich vernachlässigt. Insbesondere bei Themen oder Prozessen, die in der Praxis in hohem Maß standardisiert und / oder automatisiert sind, kommt dies häufiger vor. Die gemeine Eingangsbestätigung ist beispielsweise so ein Fall. Jeder nutzt sie, jeder kennt sie, jeder erwartet sie, aber trotzdem ist kaum eine Eingangsbestätigung wirklich differenzierend formuliert. Oder kannst du dich an eine richtig gute oder sympathische Eingangsbestätigung erinnern? Wohl kaum – damit bist du nicht allein.

Muss das denn so sein oder geht dies auch anders? Dieser Frage widme ich mich in den nächsten Zeilen und versuche dabei euch ein paar Hilfestellungen zu geben, um das bestmögliche aus euren Eingangsbestätigungen herauszuholen.

Eingangsbestätigung Bewerbung

Was ist eine Eingangsbestätigung?

Eine Eingangsbestätigung ist eine in der Regel automatisch verschickte Email, welche Bewerber direkt im Anschluss nach Versand  ihrer Bewerbung erhalten. Diese Email wird häufig automatisiert aus dem Bewerbermanagementsystem verschickt, sobald der letzte Schritt der Bewerbung abgeschlossen wurde. Wenn es keinen Automatismus gibt, wird eine Eingangsbestätigung händisch per Email verschickt, möglichst zeitnah im Anschluss an die Bewerbung. Beide Formen haben gemein, das es sich um eine Standardkommunikation handelt.

Welchen Zweck hat eine Eingangsbestätigung?

Die Eingangsbestätigung soll in erster Linie dem Bewerber bestätigen, dass seine Bewerbung auch wirklich eingegangen ist. Diese Funktion wurde schon weit vor der Einführung von Online-Bewerbungen genutzt und hat dort auch ihren Ursprung. Bewerbungen per Post konnten auch mal durch Missgeschicke nicht wie geplant beim Empfänger ankommen. Daher sorgte die Eingangsbestätigung für Gewissheit, dass die Bewerbungsunterlagen auch tatsächlich angekommen sind. Auch heute erwarten Bewerber eine Eingangsbestätigung, da dies absoluter Standard ist.

Was gehört alles in eine Eingangsbestätigung?

Die Minimal-Anforderung einer Eingangsbestätigung ist die Bestätigung des Eingangs der Bewerbung. In der Regel sollte dort auch genannt werden, auf welche Stelle man sich beworben hat und dass man zeitnah auf den Bewerber zukommt. Wenn es eine Bewerbungsfrist oder andere Frist gibt, bis zu der es eine Rückmeldung gibt, dann kann man diese auch direkt nennen, damit die Bewerber realistische Erwartungen haben.

Was sind die häufigsten Fehler bei Eingangsbestätigungen?

Gemäß der 2-Faktoren-Theorie von Frederick Herzberg gibt es Motivatoren – also Ereignisse, welche eher dazu neigen Leute zu begeistern und deren Fehlen, beziehungsweise negative Ausprägung eher nicht als Manko angesehen wird. Und es gibt Hygienefaktoren – also Ereignisse deren Fehlen beziehungsweise negative Ausprägung eher als Manko angesehen wird und deren positive Ausprägung eher selten zu Begeisterung führt. Eine Eingangsbestätigung ist ganz klar ein Hygienefaktor.

Das bedeutet, dass alles, was hier vergessen oder falsch gemacht wird, einen sehr faden Beigeschmack bei Bewerbern hinterlassen wird.

Deutlich schwerer hingegen ist es, durch eine großartige Eingangsbestätigung einen positiven Effekt bei Bewerbern zu erzielen. Wie es jedoch möglich sein kann, lesen wir hier.

Kann ich mit der Eingangsbestätigung meine Employer Brand stärken?

Um die Antwort direkt vorweg zu nehmen: Ja, man kann mit einer gut und sorgfältig formulierten Eingangsbestätigung einen Mehrwert für die Employer Brand erzielen. Wenn man dann auch noch bedenkt, dass man damit jeden Bewerber erreicht und dies in der Regel mit keinem weiteren Aufwand, sofern die Eingangsbestätigung automatisiert verschickt wird, dann ist es schon fahrlässig, hier mit einer 08/15-Antwort zu arbeiten.

Es geht aber auch anders. Wenn ich mich wirklich in die Situation eines Bewerbers hineinversetze, dann werde ich relativ schnell, viele Dinge finden, die sinnvoll in eine Eingangsbestätigung passen können. Gleichzeitig gibt es bestimmt auch noch Themen, die ich als Arbeitgeber transportieren möchte, die auch noch eine sinnvolle Ergänzung sein können. Was das jeweils konkret sein könnte, lesen wir im Folgenden.

5 Tipps für eine richtig gute Eingangsbestätigung

1. Persönlicher Ansprechpartner:

Eingangsbestätigungen wirken sehr häufig bürokratisch und unpersönlich. Dies kann man ändern, indem man die Email personalisiert und einen persönlichen Ansprechpartner hinterlegt, der sich kurz vorstellt, gerne auch mit kleinem Bild. So kann man direkt einen persönlicheren Kontakt zum Bewerber aufbauen

2. Next Steps:

Bewerber wollen nach der Bewerbung natürlich wissen wie es weiter geht im Prozess. Selbst, wenn man den Prozess schon auf der Website beschrieben hat, macht es noch einmal Sinn, die nächsten Schritte kurz zu skizzieren. Innerhalb der nächsten x Tage oder Wochen gibt es eine Rückmeldung. Danach folgen x persönliche Interviews, Telefoninterviews, Online-Tests, Assessment-Center o.ä.

Sehr zu empfehlen ist auch, noch einmal den kompletten Prozesszeitraum aufzuzeigen. In etwa so: Der gesamte Auswahlprozess wird in etwa 3-4 Wochen in Anspruch nehmen, bis Sie im besten Fall ein Vertragsangebot von uns erhalten.

3. Markenbotschaft:

Warum muss eine Eingangsbestätigung bei allen Unternehmen gleich klingen? Nutzt die Sprache, die ihr auch in euren Werbebotschaften nutzt. Überlegt euch, wie ihr die Eingangsbestätigung formulieren würdet, wenn ihr dem Bewerber persönlich sagen wollt: Danke, dass du dich beworben hast! Ihr werdet sehen, dass die E-Mail plötzlich viel mehr nach eurem Unternehmen klingt.

4. FAQ:

Es gibt wiederkehrende Fragen, die man als Arbeitgeber antizipieren kann und direkt in eine FAQ packen kann. Der Begriff steht für „frequently asked questions“, also häufig gestellte Fragen. Beispiele hierfür sind: Ab wann kann ich nach dem Stand meiner Bewerbung fragen? Es haben sich Daten geändert – wie kann ich diese ändern? Wie lange muss ich auf meine Rückmeldung warten? Etc. Hierbei spielt es auch keine Rolle, ob man die Informationen schon an einem früheren Zeitpunkt erwähnt hat. Lieber einmal zu viel, als einmal zu wenig.

5. Zielgruppenspezifikation:

Nutzt die Eingangsbestätigung, um eure verschiedenen Zielgruppen unterschiedlich anzusprechen. Jemand, der sich bei euch um eine Ausbildung bewirbt, wird sicherlich andere Fragen und Erwartungen haben, als jemand, der sich bei euch als Sales-Director bewirbt. Daher ist hier eine unterschiedliche Ansprache sehr sinnvoll.

Fazit

Es gibt nicht die eine perfekte Eingangsbestätigung, die für alle Situationen, Arbeitgeber oder Bewerber passt. Genau deswegen sollte man sich die Zeit nehmen, sich ein Set an verschiedenen Eingangsbestätigungen zu erstellen, die auf die eigenen Bedürfnisse, sowie die Bedürfnisse eurer jeweiligen Zielgruppe abgestimmt sind. Damit nutzt ihr einen Kanal, der sonst in der Regel mit nichtssagenden 08/15-Nachrichten bestückt ist und macht daraus eine Kommunikation, die ein positives Markenerlebnis erzeugen kann.

 

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Welche Kassensoftware braucht dein Unternehmen? Die Top 5 Kassensysteme für die Gastronomie

Kassensystem Gastronomie

Beim Thema Kassensysteme in der Gastronomie herrscht schnell Verunsicherung – gerade in den letzten Jahren hat sich viel geändert und Fehler können viel Geld kosten. Seit dem 1. Januar 2017 gilt die GoBD, im März 2018 ist die DSGVO in Kraft getreten und ab 2020 kommen durch die Kassensicherungsverordnung (KassenSichV) weitere Regeln und Vorgaben hinzu. Viele Kassensysteme, insbesondere Systeme von Anbietern aus dem Ausland, kommen da nicht mehr mit. Für Gastronomen ist es aber unabdingbar, ein zuverlässiges Kassensystem zu haben, das ihnen nicht nur die Arbeit erleichtert, sondern auch alle rechtlichen Vorgaben erfüllt.

Daher haben wir uns näher angesehen, welche Kassensysteme gegenwärtig verfügbar sind, welche davon die nötigen Kriterien erfüllen und welche Vor- und Nachteile die Systeme sonst mit sich bringen. Die Top 5 Kandidaten stellen wir hier vor. Dabei haben wir besonders auf diese Kriterien geachtet:

  • Speziell für die Gastronomie entwickelt
  • GoBD- und DSGVO-konform
  • Aktiv gepflegte, zukunftssichere Systeme, bei denen man davon ausgehen kann, dass sie auch weiterhin alle Auflagen erfüllen (Stichwort: KassenSichV 2020)
  • Funkbonieren als Feature
  • DATEV-Anbindung
  • Integrierte Funktionen zur Kundenbindung in Form von Bons, Gutscheinheften oder ähnlichen

Die Top 5 Kassensysteme für die Gastronomie

Orderbird

Orderbird ist ein iPad-Kassensystem, das durch sein sauberes Interface und die clevere Auswahl an Features besticht – so lassen sich mit Orderbird beispielsweise auch mehrgängige Menüs koordinieren und das Tool fungiert nebenher auch als auf die Gastronomie zugeschnittene ERP-System, selbstverständlich auch mit den entsprechenden Apps für dein Handy, sodass du auch unterwegs den vollen Überblick über die wichtigen Kennzahlen deines Unternehmens hast.

Preise

Zum Einstieg bietet Orderbird ein Hardwarepaket mit der Grundausstattung ab 294 € und jedes zusätzliche Gerät kostet 29 € pro Monat (zzgl. einer Servicegebühr).

Zu wem passt Orderbird?

Orderbird ist das perfekte System für alle, die auf durchdachte Lösungen mit elegantem User Interface stehen – kurz: Wer eine tolle Lösung fürs iPad sucht, wird hier fündig.

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(Quelle: Orderbird)

Gastronovi

Mit Gastronovi setzt du bei der Wahl deiner Hardware auf Flexibilität. Das Softwarepaket lässt sich als Browser-basierte Lösung auf einem PC, einem Terminal oder einfach auf deinem Handy verwenden – dabei ist es auch egal, ob du Windows, Linux oder macOS bzw. Android oder iOS vorziehst. Auch was die Features angeht, zeigt sich Gastronovi flexibel –  es gibt wahnsinnig viele Module und Features zum Dazubuchen, um die Lösung ganz auf deine Bedürfnisse anzupassen. Auf Wunsch fungiert Gastronovi beispielweise auch als ERP-System und bietet tiefe Einblicke in die Umsatzzahlen, Buchungen und sonstige Statistiken.

Preise

Gastronovi gibt es für 49 €/Gerät im Monat (bei einem Jahresvertrag entfallen zwei Monate). Wenn du noch nicht über die nötige Hardware verfügst, bietet dir Gastronovi verschiedene Einsteigerpakete von 699 € bis 1.999€. Hinzu kommen Gebühren für verschiedene Extrafeatures (z. B. Zeiterfassung), die du dazubuchen kannst oder auch nicht. Insgesamt kann die Preisgestaltung bei Gastronovi erst etwas unübersichtlich wirken, am besten fängst du an, dir branchenspezifischen Pakete anzusehen (z. B. das Hotel-Paket oder das Restaurant-Paket) – so bekommt du am leichtesten einen Eindruck davon, was dich Gastronovi kosten würde.

Zum wem passt Gastronovi?

Du suchst eine moderne Lösung, die auf deiner bestehenden Hardware läuft? Oder du willst ein Paket, das du genau an deine Bedürfnisse anpassen kannst? Bei Gastronovi bist du vermutlich an der richtigen Adresse!

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(Quelle: Gastronovi)

Gastrofix

Gastrofix ist ein iPad-Kassensystem, mit Einsatzpotential in allen Arten gastronomischer Betriebe – vom kleinen Restaurant an der Ecke zum Café mit Filialen in mehreren Städten. Gastrofix legt außerdem großen Wert auf die Sicherheit deiner Daten – die Lösung garantiert, dass alle relevanten Daten gesichert bleiben, auch wenn einmal das Internet ausfällt. Die iPad sichern alles Wichtige einfach lokal und warten mit dem nächsten Backup, bis die Internetverbindung wieder geht – theoretisch auch wochenlang, ganz ohne Probleme.

Preise

Gastrofix bietet auf seiner Website keine festen Pakete an, stattdessen kannst du dort den Preisrechner benutzen und dir so einen Eindruck verschaffen.

Zu wem passt Gastrofix?

Gastrofix ist ein toll durchdachtes System, das im Prinzip für jeden die richtige Lösung sein könnte. Falls du an deinem Standort (oder einem deiner Standorte) mit Internetausfällen zu kämpfen hast, ist Gastrofix die perfekte Antwort. Außerdem zeichnet sich die Lösung aus, wenn es gilt viele Filialen zentral zu verwalten.

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(Quelle: Gastrofix)

ready2order

ready2order ist ein umfassendes Komplettpaket mit allen Features, die in der Gastro nötig sind (z. B. Zoneneinteilung, Menügangauswahl oder Happy Hour). Das System läuft plattformunabhängig, ist also auch für Gastronomen geeignet, die nach einem neuen System suchen, ohne gleich neue Hardware anschaffen zu müssen.

Preise

Die Software bietet der Hersteller auf seiner Website in zwei Paketen an – einmal als Standard für 19 € im Monat und einmal als Gastropaket für 29 € im Monat (hier sind die ganzen Gastrofeatures aktiviert). Für beide Pakete werden außerdem 99 € Aktivierungsgebühr fällig. Zusätzlich betreibt ready2order auf seiner Website noch einen Hardwarestore mit allem, was so dazugehört, vom Belegdrucker über die iPads bis hin zur Kassenlade.

Zu wem passt ready2order

ready2order ist ein Allrounder aus Österreich, den du bei deiner Suche nach dem perfekten Kassensystem auf jeden Fall in die engere Auswahl nehmen solltest. Es kann natürlich sein, dass eines der anderen Systeme besser auf deine speziellen Bedürfnisse eingeht oder dass dir Look & Feel eines anderen Produkts besser gefallen – falsch machen kannst du mit ready2order aber eigentlich nichts.

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(Quelle: ready2order)

r_keeper

r_keeper ist eine weitere gut durchdachte Lösung aus Österreich, die vermutlich alle Features bietet, die du brauchst – dabei legt der Hersteller besonderen Wert auf die Skalierbarkeit sowie die Rechtssicherheit seiner Lösung. r_keeper ist modular aufgebaut und extrem anpassbar, mit speziellen Modulen, beispielsweise für Hotels, Restaurants & Bars oder auch Bäckereien & Imbissen. Zudem hat der Hersteller Hardware im Angebot, die speziell für den Einsatz in der Gastronomie entwickelt wurde, beispielweise einen Drucker, der für die Bedingungen in der Küche ausgelegt ist. Wenn man bedenkt, dass Gastronomie oft mit Hitze, Dampf, Fett und Flüssigkeiten einhergeht ist das eine ziemlich gute Idee!

Preise

Über die Preisgestaltung von r_keeper lässt sich im Voraus wenig sagen, da es stark darauf ankommt, welche Module und Funktionen du benötigst. Wenn dich das System überzeugt, wendest du dich am besten direkt an den Hersteller und lässt dich beraten (auch zur Hardware).

Zu wem passt r_keeper

r_keeper ist eine super durchdachte Lösung, die sich an viele unterschiedliche Bedürfnisse anpassen lässt. Das erfordert ein bisschen mehr Initialaufwand als Lösungen, die versuchen allen immer alles zu bieten, hat nach hinten raus aber auch Vorteile. Mit dem Schwerpunkt auf Skalierbarkeit eignet sich die Lösung für alle Betriebe, die sich jetzt schon auf ihr künftiges Wachstum und weitere Filialen einstellen wollen.

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(Quelle: rkeeper)

Kassensystem-Gastronomie

 

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Projektmanagement mit Excel – Vorlagen für die Projektarbeit

Projektarbeit mit Excel

Wusstest Du, dass eine Google-Suche nach den Begriffen Projektmanagement und Excel fast drei Millionen Treffer ergibt? Ehrlich gesagt war ich auch ziemlich überrascht und gleichzeitig erschlagen von dieser Menge. Vor gut einem Jahr habe ich an dieser Stelle einen Überblick über PM-Software verfasst und den unverändert hohen Anteil von Office Produkten bei der Projektarbeit erwähnt. Höchste Zeit also, dieses Thema noch einmal aufzunehmen und dabei ein besonderes Augenmerk auf Excel und dessen Einsatzmöglichkeiten im Bereich des Projektmanagements zu legen.

Bevor wir jedoch einzelne Excel-Vorlagen bzw. Quellen für entsprechende Templates betrachten, möchte ich noch kurz kritisch mit dem Einsatz von Vorlagen auseinandersetzen. Projekte sind per Definition einzigartig und daher gibt es auch nicht das eine passende Tool oder die eine Vorlage für jedwede Art von Projekt.

 

„Wer als Werkzeug nur einen Hammer hat, sieht in jedem Problem einen Nagel.“ – Paul Watzlawick

Wie schon erwähnt gibt es eine Unzahl von Excel-Vorlagen zur Unterstützung unterschiedlichster Aspekte der Projektarbeit. Von der Planung über das Controlling bis hin zu Entscheidungshilfen und Checklisten. Die „Richtige“, für Dich und Dein Projekt exakt passende, Vorlage wird aber vermutlich nur schwer zu finden sein. Natürlich kannst Du das Internet stunden- oder tagelang durchforsten und einen Glückstreffer landen. Vielleicht solltest Du aber auch darüber nachdenken, mit einer halbwegs passenden Lösung zu arbeiten bzw. diese auf Deine Bedürfnisse entsprechend anzupassen. Ich habe bei meiner Recherche zu Excel-Vorlagen unzählige dieser Templates heruntergeladen und ausprobiert. Teilweise ist es faszinierend, was diese Tools alles können. Aber ist diese Menge an Features auch tatsächlich immer hilfreich oder reicht manchmal nicht auch die simple Lösung?

 

Im Rahmen dieses Blogbeitrags kann und möchte ich genau aus diesem Grunde keine Empfehlung für bestimmte Templates aussprechen (obwohl ich exemplarisch Vorlagen vorstelle, die mir subjektiv gut gefallen haben). Vielmehr möchte ich für die unterschiedlichen Arten von Excel-Vorlagen sensibilisieren und euch dazu anregen, nachzudenken, welche Sorte von Schablonen ihr in euren Projekten sinnvoll verwenden könnt. Darüber hinaus werde ich Quellen nennen, die euch die Suche nach den passenden Vorlagen im Dschungel der Excel-Templates hoffentlich erleichtern.

 

Die Suche nach der passenden Vorlage

Auch wenn Du bisher wenig Berührungspunkte mit Excel gehabt hast, kann ich Dich an dieser Stelle beruhigen. Nahezu alle sinnvollen Excel-Vorlagen für das Projektmanagement verfügen über Ausfüllhilfen im Excel-Sheet selbst, auf einem extra Tabellenblatt oder liefern eine separate, ausführliche Beschreibung zur Handhabung. Sie sind folglich in der Regel einfach zu bedienen.

Grundsätzlich gilt es zwischen freien und kostenpflichtigen Vorlagen zu unterscheiden. Problem bei den kostenpflichtigen, oft gebündelten Angeboten (z. B. 30 Excel-Vorlagen für den Projektleiter) ist, dass Du häufig die Katze im Sack kaufst. Zumeist kannst Du nur – wenn überhaupt – einzelne Produkte des gesamten Portfolios testen. Was die restlichen Templates können, wirst Du erst nach Bezahlung des Gesamtpaketes erfahren. Ich rate Dir davon ab, derartige Komplettpakete zu erwerben, da nur häufig ein Bruchteil der bezogenen Produkte seinen Einsatz finden wird. Zudem ist die Vielzahl an ähnlichen Angeboten so hoch, dass Du in der Regel auch eine freie Alternative finden wirst. Aber kommen wir nun zu einer kleinen Auflistung an Webseiten, die sich zur Suche von Excel-Vorlagen eignen.

 

1. Auf dem freien Projektmanagement-Portal info findet ihr eine umfangreiche Sammlung an Tools und Vorlagen. Diese sind zum einen auf der Webseite selbst beheimatet, verweisen aber auch auf externe Ressourcen im Web. Alle Excel Vorlagen auf dieser Seite sind kostenfrei beziehbar und stammen in der Regel von anderen Projektarbeitern, die diese Tools bereits erprobt haben.

2. Das Projektmagazin hat einen eigenen Bereich „Projektmanagement-Vorlagen und Tools als Download“ auf seiner Webseite. Die Werkzeuge sind für Abonnenten frei, einen Überblick können sich aber auch Gastbenutzer verschaffen. Die Seite eignet sich auch, um sich für seine weitere Suche inspirieren zu lassen.

3. Auf der englischsprachigen Webseite von vertex24.com finden sich ebenfalls umfangreiche Excel-Templates für den Bereich Projektmanagement. Die Vorlagen sind in der Regel frei und sowohl für Excel als auch für Google Sheet erhältlich.

4. Auf smartsheet.com findet ihr ebenfalls eine sehr große Sammlung an freien und nützlichen Excel-Vorlagen für euren Projektalltag.

Planung & Co.

Die wohl meisten Excel-Vorlagen finden sich zu dem Thema Projektplanung. Gantt-Charts und/oder Balkenpläne findet ihr in Hülle und Fülle. Ich möchte euch zwei dieser Schablonen kurz vorstellen. Für kleine und sehr einfache Projekte bietet sich die Balkenplan-Vorlage von „Projekte leicht gemacht“ an, die ihr hier herunterladen könnt.

Projektmanagement mit Excel - Vorlage

Das simple, aber optische ansprechende Tool erzeugt basierend auf Anfangsdatum und Dauer eines Vorgangs ein entsprechendes Diagramm, welches in einer Wochen- bzw. Monatsanasicht betrachtet werden kann. Ferner können auch Meilensteine definiert werden, die optisch entsprechend gekennzeichnet werden.

Deutlich komplexer kommt da der Projektplan von Stefan Hagen daher. Auch dieser Plan ist auf PM-Blog.com kostenlos erhältlich. Neben dem klassischen Balkendiagramm bietet diese Vorlage auch die Möglichkeit, den Projektfortschritt zu überwachen. Hierfür müssen lediglich die Fortschritte der entsprechenden Teilaufgaben in der entsprechenden Tabellenspalte eingetragen werden.

Projektmanagement mit Excel - Vorlage

Wenn ihr der Meinung seid, dass es nicht immer einen Gantt-Chart oder Balkenplan zur Planung bedarf. Dann testet doch einmal das Excel von Marcus Raitner. Diese Vorlage findet ihr auf openpm.info und sie eignet sich als Projektplanungs- und Ressourcenübersichtsliste gleichermaßen. Das sehr stark mit Filtern arbeitende Template erlaubt es sich schnell über Aufgaben und Auslastungen von Projektbeteiligten zu informieren.

Projektmanagement mit Excel - Vorlage

Auch für agile Herangehensweisen in Projekten gibt es Excel-Unterstützung im Bereich Planung. Besonders auf Smartsheet.com finden sich einige Vorlagen, wie ein agiles Projektplanungstemplate oder ein Template zur Erstellung einer Produkt Roadmap. Es gibt aber auch noch weitere Vorlagen für Kanban-Boards und Ähnliches. Insgesamt haben mich diese Lösungen aber nur bedingt überzeugt, da ich beispielsweise im Bereich von Boards das Tabellenkalkulationsprogramm Excel für das falsche Tool halte. Greife doch an dieser Stelle besser auf etablierte Lösungen wie Trello oder den Microsoft eigenen Planner im Rahmen der Office 365 Anwendungen zurück.

Excel-Vorlagen eignen sich auch hervorragend für das Thema Kosten- und Ressourcenplanung. So bietet beispielsweise das PM-Handbuch ein Template an, mit dem schnell ein Überblick hinsichtlich der zu erwartenden Personal- und Materialkosten bezogen auf den Projektstrukturplan zu erstellen ist.

Projektmanagement mit Excel - Vorlage

Projektcontrolling

Auch im Bereich des Projektcontrollings bzw. des Monitorings von Projekten gibt es eine Menge von Excel-Vorlagen. Von komplexen Dashboards bis hin zu Earned Value Management Vorlagen wie der nachfolgenden von vertex42.com, ist auch hier das Reservoir an Quellen nahezu unerschöpflich.

Projektmanagement mit Excel - Vorlage

Aber auch zu Meilenstein- und Kosten-Trendanalysen, Issue-Tracking-Lists zur Nachverfolgung von Aktivitäten und Burn Down Charts findet ihr – auch unter den oben genannten Quellen – jede Menge Material zum Ausprobieren.

Risikomanagement

Der Projektmanagement-Dienstleister Ayonik bietet (neben vielen anderen) kostenlose Excel-Vorlagen im Bereich Risikomanagement an. Die Vorlage „Risikoanalyse und Risikoregister“ dient zur qualitativen und quantitativen Risikobewertung. Zusätzlich werden die Kosten und Aufwände für die einzelnen Risiken, sowie für das gesamte Projekt berechnet. Durch den Abgleich der Resultate vor und nach der Bewältigungsplanung kann der Erfolg des Risikomanagements dokumentiert werden.

Zur detaillierteren Beschreibung einzelner Risiken gibt es eine weitere Vorlage mit dem Namen „Vorlage Risikodetails“. Die hier definierten Risiken mit der Vorlage „Risikoregister“ verlinkt werden, um so ein umfangreiches Risikomanagement aufzubauen.

Weitere Helferlein

Neben diesen klassischen Projektmanagement Templates aus den Bereichen Planung und Controlling gibt es aber noch viele weitere Werkzeuge die sich wunderbar für die Projektarbeit eignen. Eine RACI-Matrix eignet sich beispielsweise hervorragend um eine Rollenklärung im Projekt durchzuführen. Eine sehr simple aber völlig ausreichende Variante findet sich beispielsweise hier.

Rund um das Thema Stakeholder-Management findest Du ebenfalls jede Menge Vorlagen auf den Seiten von Smartsheet.com. Auch im Bereich von Umfeld-Analyse gibt es neben Templates für SWOT-Analysen auch Helferlein für weniger bekannte Werkzeuge wie die STEP oder PESTEL, die helfen äußere Faktoren, die auf ein Projekt wirken betrachten zu können.

Und dann gibt es natürlich noch Unmengen an Checklisten. Nachfolgend findet ihr eine kurze Auflistung von möglichen Bereichen in denen solche Vorlagen hilfreich sein können:

  • Messen der Kundenzufriedenheit
  • Erstellung eines Projektauftrages
  • Inhalte eines Projekthandbuches
  • Vorbereitung von Workshops
  • Abschluss eines Projektes

Zu guter Letzt gibt es noch eine große Vielfalt an Kalendern, die für Projektarbeit hilfreich sein können. Von Jahreskalendern bis hin zu Urlaubsplanungskalendern bleibt auch hier nahezu kein Wunsch offen.

Ich hoffe, ich konnte euch vermitteln, wie umfangreich das Angebot an Excel-Vorlagen im Netz ist. In der Regel ist es also nicht nötig, das Rad selbst neu zu erfinden, da sich zu nahezu allen projektrelevanten Themen entsprechende – meist freie – Vorlagen finden lassen. Ich freue mich, wenn ihr in den Kommentaren die Liste der Quellen ergänzt oder zusätzliche Anwendungsgebiete mit Bezug auf das Projektmanagement auflistet.

 

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Die 4 am besten bewerteten HR-Dashboards für fundiert arbeitende Personalabteilungen

HR-Dashboard

Für eine Personalabteilung, die in ihrer Arbeit auf Daten setzen will, ist ein gutes HR-Dashboard nahezu unverzichtbar. Zum einen liefern HR-Dashboards den Beteiligten alle wichtigen Informationen auf einen Blick, zum anderen bieten sie Personalverantwortlichen eine fundierte Entscheidungsgrundlage für das Talentmanagement, beispielsweise durch Datenvisualisierungen.

HR-KPI und andere Daten können schnell zu einer solchen Informationsflut werden, dass es ohne Dashboard kaum möglich ist, aus ihnen schlau zu werden. Zum Glück ist das heutzutage kein Problem mehr: Die meisten HR-Softwaresysteme verfügen über Dashboards, die man auch ohne tiefere Kenntnisse im Bereich Business Intelligence nutzen kann.

HR-Dashboard

Dabei stehen allerdings so viele verschiedene Produkte zur Auswahl, dass es gar nicht so einfach ist, herauszufinden, welche Dashboards wirklich mehr Klarheit bringen und welche eher für noch mehr Verwirrung sorgen.

Umso hilfreicher ist es da, in Reviews von aktuellen und ehemaligen Nutzer*innen zu lesen, welche Erfahrungen sie mit bestimmten HR-Dashboards gemacht haben.

Wir haben echte Nutzerbewertungen von HR-Softwareprodukten auf Capterra ausgewertet und anhand der Ergebnisse eine Liste der am besten bewerteten HR-Dashboards erstellt.

In den Reviews dieser Produkte haben Nutzer*innen die Dashboard-Funktionen deutlich häufiger positiv erwähnt als bei anderen HR-Lösungen. Die Produkte sind in alphabetischer Reihenfolge gelistet.

(Genauere Informationen zur Vorgehensweise bei der Auswahl der Produkte findest du am Ende des Artikels.)

1. BambooHR

82 % der Bewertungen für BambooHR, die den Begriff „Dashboard“ enthalten oder anderweitig darauf verweisen, erwähnen die Funktion positiv.

Produktübersicht: 

BambooHR ist eine HR-Suite für kleine bis mittelgroße Unternehmen und umfasst Anwendungen für grundlegende Anforderungen wie Recruiting, Personalverwaltung, Zeit- und Anwesenheitserfassung sowie für Strategisches, zum Beispiel das Leistungsmanagement oder die Ermittlung des Mitarbeiterengagements.

Mitarbeiterdaten werden in einer einzelnen zentralen Datenbank gespeichert und BambooHR-Administratoren können mittels vorgefertigter Dashboards und HR-Reports zahlreiche Metriken für die gesamte Belegschaft oder einzelne Gruppen einsehen.

So lassen sich beispielsweise Daten zu Problembereichen wie der Mitarbeiterfluktuation nach einzelnen Faktoren analysieren, etwa nach dem Kündigungsgrund, dem oder der Vorgesetzten oder der Beschäftigungsdauer. Auf diese Weise kann das HR-Personal Hinweise auf die zugrunde liegende Ursache der Kündigung gewinnen.

Auch Mitarbeiter*innen können in einem eigenen Dashboard Unternehmensankündigungen, Geburtstage, anstehende Schulungen und Urlaubstage überblicken.

Screenshot-BambooHR-Dashboard

Das Dashboard zur Mitarbeiterfluktuation in BambooHR (Screenshot vom Hersteller)

Die Bewertung von BambooHR auf einen Blick

Gesamtbewertung: 4.5 / 5

Benutzerfreundlichkeit: 4.5 / 5

Kundenbetreuung: 4.5 / 5

Detaillierte Nutzerbewertungen zu BambooHR findest du hier.

2. Dayforce

72 % der Bewertungen für Dayforce, die den Begriff „Dashboard“ enthalten oder anderweitig darauf verweisen, erwähnen die Funktion positiv.

Produktübersicht:

Dayforce von Ceridian ist eine robuste Humankapitalmanagement-Suite (HCM) für Unternehmen jeder Größe. Mit der Software lassen sich Personal, Gehaltsabrechnungen, Zusatzleistungen und Talentmanagement vollständig verwalten.

Neben dem standardmäßig integrierten Dashboard können Nutzer*innen eigene Dashboards erstellen und dabei eine Vielzahl von Einstellungsmöglichkeiten und Filteroptionen nutzen. Die Quick View-Funktion ermöglicht es, eine Suchangabe einzugeben (zum Beispiel „Anzahl der Angestellten nach Altersgruppen“) und das Ergebnis im Dashboard anzuzeigen.

Wer wichtige HR-Kennzahlen schnell präsentieren möchte, kann Dayforce-Dashboards mit einem Klick als PowerPoint-Präsentation exportieren.

Screenshot-Dayforce-HR-Dashboard

Das Dashboard zur Angestelltenzahl in Dayforce (Screenshot vom Hersteller)

Die Bewertung von Dayforce auf einen Blick

Gesamtbewertung: 4.5 / 5

Benutzerfreundlichkeit: 4 / 5

Kundenbetreuung: 4 / 5

Detaillierte Nutzerbewertungen zu Dayforce findest du hier.

3. Gusto

70 % der Bewertungen für Gusto, die den Begriff „Dashboard“ enthalten oder anderweitig darauf verweisen, erwähnen die Funktion positiv.

Produktübersicht:

Gusto ist ein HR-System für kleine Unternehmen. Die Software begann als eigenständige Gehaltsabrechnungsplattform und wurde in den letzten Jahren um Funktionen für die Verwaltung von Vergünstigungen, Onboarding, Urlaubstagen und Befragungen zur Mitarbeiterzufriedenheit erweitert.

Anstelle von traditionelleren Visualisierungen nutzt Gusto eine Notizzettel-Ansicht für das zentrale Dashboard, um auf die dringendsten Aufgaben aufmerksam zu machen. Per Klick auf einen Notizzettel gelangt man direkt auf die Seite, auf der man die entsprechende Aufgabe bearbeiten kann. Weitere, weniger dringende Erinnerungen werden in der Seitenleiste angezeigt.

Wer tiefgreifendere Statistiken zum Unternehmen möchte, kann mithilfe der Berichtsfunktion grundlegende Dashboards zu Gehaltsabrechnung, Steuern, Vergünstigungen und Urlaubstagen anzeigen.

Screenshot-Gusto-HR-Dashboard

Das Haupt-Dashboard in Gusto (Screenshot vom Hersteller)

Die Bewertung von Gusto auf einen Blick

Gesamtbewertung: 4,5 / 5

Benutzerfreundlichkeit: 4,5 / 5

Kundenbetreuung: 4,5 / 5

Detaillierte Nutzerbewertungen zu Gusto findest du hier.

4. UltiPro

72 % der Bewertungen für UltiPro, die den Begriff „Dashboard“ enthalten oder anderweitig darauf verweisen, erwähnen die Funktion positiv.

Produktübersicht:

UltiPro von Ultimate Software ist eine Humankapitalmanagement-Lösung für Unternehmen mit mindestens 100 Angestellten. Die Funktionen umfassen die unterschiedlichsten HR-Anforderungen wie Recruiting, Onboarding, Gehaltsabrechnung, Verwaltung von Vergünstigungen, Zeit- und Anwesenheitserfassung, Schulungsverwaltung und Leistungsmanagement.

Das Analyse- und Dashboard-Tool Workforce Intelligence von UltiPro ermöglicht es den Nutzer*innen, aus Daten verschiedener Funktionen von UltiPro schnell einen ganzheitlichen Überblick über die Belegschaft zu erhalten. Neben der Visualisierung von Daten aus der Vergangenheit können die Dashboards von UltiPro auch Prognosen abbilden, beispielsweise zur Mitarbeiterbindung oder mit vorausschauenden Analysen zu zukünftigen Leistungsträger*innen.

Außerdem lassen sich mithilfe von Feedback-Umfragen für Mitarbeiter*innen in UltiPro Sentimentanalysen durchführen, um schnell einen Eindruck davon zu bekommen, wie zufrieden oder unzufrieden die Angestellten aktuell sind.

Screenshot-UltiPro-HR-Dashboard

Das Dashboard zur Zeit- und Anwesenheitserfassung in UltiPro (Screenshot vom Hersteller)

Die Bewertung von UltiPro auf einen Blick

Gesamtbewertung: 4 / 5

Benutzerfreundlichkeit: 4 / 5

Kundenbetreuung: 4 / 5

Detaillierte Nutzerbewertungen zu UltiPro findest du hier.

 

HR-Dashboards: Ein Fazit

HR-Dashboard ist nicht gleich HR-Dashboard. Bei der Kaufentscheidung kann es eine große Hilfe sein, zu wissen, welche HR-Systeme über benutzerfreundliche Dashboard-Funktionen verfügen, die gleichzeitig detailgenaue Einblicke bieten.

Doch bei alledem darf man nicht vergessen: Auch das beste Dashboard ist nichts wert, wenn man es mit schlechten Daten füttert. Die vorhandenen Mitarbeiterdaten sollten vorab sorgfältig organisiert, auf Richtigkeit überprüft und veraltete oder überflüssige Daten aussortiert werden. Sprich die für dich in Frage kommenden Softwareanbieter außerdem darauf an, welche Hilfestellungen sie bei der Implementierung bieten, damit du weißt, ob du deine Daten unkompliziert in die neue Software übertragen kannst.

Vielen HR-Expert*innen fehlen noch die nötigen Kenntnisse für effektive Datenanalysen, teilweise stehen sie Analysetools auch aus anderen Gründen skeptisch gegenüber. Ein gutes HR-KPI-Dashboard kann der erste Schritt in die richtige Richtung sein, um all die Chancen besser zu nutzen, die diese Daten bieten.

METHODIK

Für diesen Artikel wurden nur Produkte betrachtet, die Funktionen für eine Mitarbeiterdatenbank bieten und deren HR-Dashboards in den letzten zwei Jahren in mindestens 20 Reviews auf den Websites von Gartner Digital Markets (Capterra, Software Advice und GetApp) direkt oder indirekt erwähnt wurden.

Produkte, die als auf das Recruiting fokussierte Bewerbermanagementsysteme und nicht als primäre HR-Systeme für das interne Mitarbeitermanagement eingestuft wurden, wurden ausgeschlossen. Anschließend wurde für die Auszüge aus Reviews, in denen HR-Dashboards oder mit HR-Dashboards zusammenhängende Begriffe erwähnt wurden, eine Sentimentanalyse durchgeführt, um zu ermitteln, welcher Prozentsatz für jedes Produkt Dashboards positiv, neutral oder negativ erwähnt.

Diese Auswertung beruht auf einer dokumentierten Methodik und nutzt die subjektiven Meinungen von Endbenutzerrezensionen, Bewertungen und Daten. Dabei handelt es sich weder um eine Meinung noch um eine Empfehlung von Capterra oder einem seiner Zweigunternehmen.

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Was ist Dark Data? 7 zentrale Fragen und Antworten

Was ist Dark Data?

 

Was ist Dark Data?

Dark Data: Das klingt irgendwie unheimlich, mysteriös, fast schon melodisch und doch gleichzeitig verdächtig nach einem neuen Big Data-Modewort.

Wirklich Sorgen machen sollte uns an diesem wohlklingenden Begriff allerdings vor allem eines: Die wenigsten Fachleute wissen, worum es sich handelt.

Die Zahlen sind zum Haareraufen: Dark Data macht rund 80 Prozent der gespeicherten Daten aus, was bedeutet, dass kaum ein Unternehmen nicht von dem Problem betroffen ist.

Einer Studie von IBM zufolge soll der Anteil bis 2020 sogar auf 93 Prozent aller Daten steigen. Höchste Zeit, dass Unternehmensleiter*innen sich sowohl den großen Wettbewerbsvorteil zunutze machen, der in Dark Data verborgen liegt, als auch die möglichen Risiken erkennen.

Die folgenden Antworten auf 7 Fragen zu Dark Data sollen klar machen, worum es sich dabei eigentlich handelt und was die „dunklen Daten“ für Unternehmen bedeuten.

  • Was ist Dark Data?
  • Was sind Beispiele für Dark Data?
  • Warum ist Dark Data ein Problem?
  • Kann Dark Data verhindert werden?
  • Welche Vorteile bietet die Analyse von Dark Data?
  • Warum haben kleine Unternehmen lange gezögert, ihre „dunklen Daten“ ans Licht zu bringen?
  • Wie sollten kleine Unternehmen mit Dark Data umgehen?

Was ist Dark Data?

Der Dark Data-Definition von Gartner zufolge handelt es sich um Informations-Betriebsmittel, die Firmen bei Ausführung des Tagesgeschäfts sammeln, verarbeiten und speichern, aber nicht wirklich für andere Zwecke benutzen.

Doch was genau bedeutet das? Die dunklen Daten haben ihren düsteren Namen nicht ohne Grund:

Die Daten-Apokalypse

Im letzten Jahrzehnt ist die Menge der Informationen, die Unternehmen verarbeiten, in beängstigender Geschwindigkeit angestiegen. Unternehmen erfassen riesige Datenmengen von Maschinen und Kund*innen – mehr als je zuvor.

Im täglichen Betrieb und durch die Infrastruktur werden Daten erzeugt, für deren Interpretation viele Unternehmen gar nicht gerüstet sind. Diese Herausforderung wird immer größer:

Die Daten-Unterwelt

Die riesige Datenflut muss verarbeitet werden: Es geht um Big Data, die kollektive Praxis, eine Bestandsaufnahme aller von einem Unternehmen generierten Daten durchzuführen, sie sichtbar zu machen und die gewonnenen Einblicke für fundiertere Geschäftsentscheidungen zu nutzen.

Wo Big Data ist, gibt es jedoch immer auch Dark Data: die ungenutzten, außer Acht gelassenen Datenbestände, die nicht analysiert werden, bis sie irgendwann in Vergessenheit geraten. Selbst die besten Analysetools und Business Intelligence-Strategien können nicht alle Daten identifizieren und in Informationen umwandeln, die verständlich und für das Unternehmen nutzbar sind. Immer gibt es Daten, die durch das Raster fallen, häufig verborgen zwischen Menschen, Netzwerken und Maschinen. Genau das ist Dark Data: der lange Schatten, den Big Data wirft.

Dark Data ist häufig versteckt oder vergessen.

Wenn wir Informationen in Unternehmen von heute als Währung verstehen, als eine so kritische Ressource wie physische, finanzielle und personelle Investitionen, dann ist Dark Data das verlorene Wechselgeld, das für immer in Hosentaschen oder zwischen Sofakissen verschwunden bleibt.

Verborgenes Potenzial

Dark Data könnte man als Big Data bezeichnen, dessen Potenzial noch nicht genutzt wurde. Und dieses Potenzial ist groß: Aus den Daten lassen sich Erkenntnisse gewinnen, die äußerst wertvoll für das Unternehmen sein können.

Schon 2010 stellte Dell fest, dass schätzungsweise 90 Prozent aller Daten nur einmal verwendet und nie wieder aufgerufen werden. Daran dürfte sich nicht viel geändert haben: 2015 kam IBM zu einem ähnlichen Ergebnis und fand heraus, dass 90 Prozent der in den vorausgegangenen zehn Jahren erzeugten Daten nicht mehr genutzt wurden. Die meisten dieser Daten könnten wunderbar für Analysen genutzt werden, man muss sie lediglich zugänglich machen.

Paul Bromen, Inhaber des kleinen Unternehmens hinter der Matratzenbewertungsplattform UponaMattress.com, bemerkt ein Gefühl der Frustration, wenn der Wert von Dark Data erkannt, doch der Fortschritt durch geschäftliche Anforderungen gebremst wird.

„Dark Data ist ein Problem. Die Sammlung von Informationen steigt exponentiell, doch meine Möglichkeiten [für den Umgang mit Dark Data] steigen entweder linear oder sinken, weil mein wachsendes Unternehmen meine Aufmerksamkeit in tausend Richtungen lenkt. Ich weiß, dass auf den Cloud-Servern millionenschwere Erkenntnisse darauf warten, entdeckt zu werden, aber ich habe keine Zeit, sie zutage zu fördern.“ Mit dieser Aussage weist Bromen auf ein wichtiges Problem mit Dark Data hin, das viele kleine Unternehmen haben.

Was sind Beispiele für Dark Data?

Die in einem Unternehmen vorhandenen Arten von Dark Data hängen von der Branche ab und davon, was für Informationen erfasst oder verarbeitet werden.

Häufig handelt es sich um folgende Daten:

Dark Data Beispiele

Dark Data kann in jedem Unternehmensbereich entstehen. Was von einer Person oder in einer Abteilung vernachlässigt und als unnötig betrachtet wird, kann an anderer Stelle sehr wichtig sein.

Warum ist Dark Data ein Problem?

Viele Unternehmer*innen stellen sich die Frage: Sollte ich wegen der „dunklen Daten“ in meinem Unternehmen besorgt sein?

Die Antwort lautet: Ja, die Sorgen sind gerechtfertigt.

Wer kein Wissen über Dark Data besitzt und keine Maßnahmen ergreift, um diese Daten zu identifizieren und dafür zu sorgen, dass sie ordnungsgemäß verwaltet werden, geht gleich mehrere Risiken ein:

  • Sicherheitsrisiken– Dark Data erzeugt keinen Mehrwert, aber dafür alle Risiken, die grundsätzlich mit der Speicherung von Daten verbunden sind. Dark Data wird schlechter überwacht als andere Daten – häufig ist sich noch nicht einmal jemand der Existenz der Daten bewusst – und ist somit nicht nur ein Hauptziel für Hacker, sondern auch besonders anfällig für Sicherheitsverletzungen durch fahrlässiges Verhalten von Mitarbeiter*innen. Gleichzeitig ist schwerer zu erkennen, ob eine Sicherheitsverletzung stattgefunden hat.
  • Rechtliche Verpflichtungen– Auch Dark Data unterliegt genau wie alle anderen im Unternehmen verarbeiteten Daten gewissen gesetzlichen Bestimmungen. So legt beispielsweise die europäische Datenschutz-Grundverordnung DSGVO fest, dass Unternehmen für den Umgang mit personenbezogenen Daten ihrer Angestellten verantwortlich sind, egal ob diese Daten aktiv genutzt werden oder überhaupt jemand weiß, dass es sie gibt. Mit „Dark Data ist schuld“ lässt sich zweifellos keine Anwältin und kein Richter überzeugen.
  • Verlust von Wettbewerbsvorteilen– Konkurrenten nutzen aktiv Erkenntnisse aus ihren dunklen Daten. Niemandem ist damit geholfen, auf einer Goldmine wertvoller Daten zu sitzen, die man nicht nutzen kann. Auch die Aktualität der Daten ist zunehmend ein Wettbewerbsfaktor: Je länger Dark Data ungenutzt herumliegt, desto stärker sinkt der Wert und irgendwann sind die Daten nicht mehr nutzbar.

Kann Dark Data verhindert werden?

Dark Data ist ein unvermeidbares Phänomen.

Häufig findet sich Dark Data in veralteten Systemen, isoliert in der Schatten-IT oder ohne Genehmigung über verschiedene andere Stellen verteilt, beispielsweise weil Angestellte sich nicht an Vorschriften halten oder die Urheber*innen von Dateien das Unternehmen verlassen.

Meist entsteht Dark Data aus unstrukturierten Daten:

Unstrukturierte Informationen lassen sich schwieriger verwalten und automatisieren und geraten so schneller in den Hintergrund.

Eine gewisse Menge an Dark Data wird es daher in Unternehmen immer geben.

Tatsächlich gibt es Daten, die sogar besser im Dunkeln gelassen werden sollten. Dazu gehören beispielsweise betriebliche Serverdaten oder die von Automatisierungstechnologien ausgegebenen Daten. Solcherlei Daten können nicht leicht interpretiert werden und sind nur für die technisch versiertesten Angestellten überhaupt verständlich. Selbst dann sind die aus ihnen zu gewinnenden Einblicke nur für sehr spezielle Nischenzwecke nützlich. Nichtsdestotrotz: Auch die langweiligsten Daten müssen geschützt werden.

Welche Vorteile bietet die Analyse von Dark Data?

Dark Data-Analysen können eine Menge nützlicher Informationen zutage fördern.

So lohnt es sich beispielsweise, „dunkle“ Netzwerkdaten zu analysieren. Auf diese Weise lassen sich Erkenntnisse zur Netzwerksicherheit und Mustern in der Netzwerkaktivität gewinnen, um mögliche Engpässe zu erkennen und die Ressourcennutzung zu optimieren.

Auch Aufzeichnungen von Gesprächen mit dem Kundensupport und andere Kundendaten werden häufig nur gespeichert, aber kaum aktiv verwendet.

Cristian Rennella, CTO und Mitgründer des an den südamerikanischen Markt gerichteten Versicherungs- und Kreditüberprüfungstools elMejorTrato.com.ar, erzählt, wie wertvoll wieder an die Oberfläche gebrachte Kundendaten sein können:

Rennella plädiert dafür, Dark Data konsequent aus der Versenkung zu holen und bestmöglich zu nutzen.

„Dark Data MUSS tagtäglich mithilfe von Business Intelligence bearbeitet werden und es MUSS eine Person im Unternehmen geben, die dafür verantwortlich ist, Erkenntnisse zur Verbesserung der Prozesse zu gewinnen.“

Bis vor kurzem war Dark Data in den meisten Großunternehmen kein ernsthaft diskutiertes Thema – und in kleinen Unternehmen, die noch weniger Zeit haben, schlafende Daten zu wecken, erst recht nicht.
Warum haben kleine Unternehmen lange gezögert, ihre „dunklen Daten“ ans Licht zu bringen?

Häufig werden Ausreden vorgebracht:

  • Arbeitsabläufe müssten unterbrochen werden.
  • Es wären strukturelle Änderungen notwendig (neue Tools, Aufgaben und Prioritäten), gegen die es Widerstand gibt.

Niemand möchte gerne Teams oder Führungskräften, die noch nie von Dark Data gehört haben, erklären müssen, worum es geht. Die „dunklen Daten“ klingen nach einem unsichtbaren Problem, das eigentlich gar nicht existiert, und wer zu lange darauf herumreitet, handelt sich unter Umständen nur Ärger ein.

Doch diese Gespräche müssen zwingend geführt werden.

Wenn ein Unternehmen mit seinen Wettbewerbern mithalten will, muss es aktiv herausfinden, wo Dark Data ist, wie die Daten sich zusammensetzen und wie sie genutzt werden können. Wer inaktiv bleibt, riskiert damit, Angestellte und Prozesse zu überlasten, effizientes Arbeiten zu verhindern und die Lebensdauer des Unternehmens zu verkürzen.

Wie sollten kleine Unternehmen mit Dark Data umgehen?

Als Allererstes müssen die im Dunkeln verschwundenen Daten wieder sichtbar gemacht werden.

Hierzu benötigt man die richtigen Tools:

Software zur Datenanalyse und Business Intelligence-Lösungen (BI) machen es möglich, Dark Data ans Licht zu bringen, die Sichtbarkeit von Informationen im Unternehmen zu erhöhen und aus Dark Data handlungsrelevante und nützliche Ratschläge und Erkenntnisse zu ziehen. Zu den nützlichen Funktionen solcher Software gehören Datenvisualisierung, Berichterstellung, Data Mining und Warehousing.

Doch noch mehr als die richtigen Tools benötigt man die richtigen Maßnahmen und einen Strategiewechsel:

1) Das Speichern von Daten „für den Fall der Fälle“ ist nicht mehr gestattet. Schon beim Erfassen von Daten, also dem Prozess, in dem Daten in die Unternehmensdatenbanken und -systeme eingepflegt werden, muss berücksichtigt werden, welchem Zweck sie dienen und was während ihrer Zeit im Besitz des Unternehmens mit ihnen geschehen soll.

Dabei sind Daten nicht als Ganzes, sondern einzeln zu betrachten. Es gilt, Daten separat zu benennen, nachzuverfolgen und zu pflegen.

2) Das Datenmanagement muss höchste Priorität haben. Informationen sind wichtiger als je zuvor und ein gutes Informationsmanagement bietet Unternehmen einen zentralen Wettbewerbsvorteil.

Kleine Unternehmen können diese Veränderungen schneller und umfassender umsetzen als Großunternehmen – ein Vorteil, den sie auch nutzen sollten.

Ressourcen

Die folgenden Tipps und Tools können hilfreich sein, um dunkle Daten ins rechte Licht zu rücken:

GetApp-Verzeichnis mit Business Intelligence-Software (BI)

Business Intelligence vs. Business Analytics: Wann brauche ich was?

Was ist Data Mining und wie kann es kleinen Unternehmen helfen?

Deine Checkliste für einen erfolgreichen Kommunikationsplan

Kommunikationsplan-Vorlage

Am Samstag, den 13. Januar 2018 versetzte ein per SMS versendeter Raketenalarm die Bürger von Hawaii in Angst und Schrecken.

„SOFORT SCHUTZ SUCHEN. DIES IST KEINE ÜBUNG“, stand in der Nachricht.

Kurz darauf stellte sich heraus, dass es ein falscher Alarm war und Hawaii nicht angegriffen wurde, doch die Betroffenen erfuhren erst fast 15 Minuten später davon. In der Zwischenzeit konnten sie nichts weiter tun, als sich in Sicherheit zu bringen und der Dinge zu harren, die da kommen mögen. Hawaii liegt in Reichweite von Nordkorea und so ist eine solche Warnung durchaus ernst zu nehmen. In diesem Fall hatte jedoch ein Mitarbeiter eine falsche Taste gedrückt und versehentlich den Alarm ausgelöst.

Nicht nur der Fehler des Mannes, auch die von den Behörden ergriffenen Maßnahmen – bzw. die nicht ergriffenen Maßnahmen – führten zu einem der größten Kommunikationsausfälle der jüngeren Geschichte. Wir alle können von diesem Vorfall lernen.

Es ist ganz offensichtlich, dass ein besserer Kommunikationsplan äußerst hilfreich gewesen wäre, aber wer könnte den nicht brauchen?

Warum man einen Kommunikationsplan erstellen sollte

Auch mit den besten Leuten, der besten Ausrüstung und der besten Projektmanagement-Software, die für Geld zu haben sind, kann ein Projekt aufgrund eines Kommunikationsfehlers glanzlos den Bach runtergehen.

Eine wichtige Nachricht wird nicht klar kommuniziert und an die falschen Empfänger gesendet, die Folgenachricht geht nicht rechtzeitig raus (oder über die falschen Kommunikationskanäle) und plötzlich denken Millionen von Menschen, dass Hawaii mit Raketen angegriffen wird.

Selbst wenn es sich hier um einen extremen Katastrophenfall handelt: Ein guter Kommunikationsplan ist für jedes Projekt von äußerster Wichtigkeit. Gute Entscheidungen basieren auf guter Kommunikation – und der folgende Plan hilft dabei, die im eigenen Team sicherzustellen.

Schließlich weiß man nie, was für unerwartete Änderungen in einem Projekt auf einen zukommen und wenn bereits im Voraus die Informationsstrategie festgelegt wurde, erspart man sich viel Zeit und Verwirrung.

Kommunikationsplan: Vorlage für eine Checkliste

Diese Checkliste enthält alle wichtigen Punkte, die vor dem Überbringen einer Nachricht abgehakt werden müssen. Hiernach kann man in praktisch jeder Situation handeln, wenn man als Projektmanager in der Lage ist, über den Tellerrand hinauszusehen und Lücken mit individuellen Informationen zu füllen.

Zur Unterstützung basiert jeder Schritt auf einer Frage, die vor dem Fortfahren beantwortet sein sollte.

1. Das gewünschte Ergebnis der Kommunikation festlegen

FRAGE:  Welches Ergebnis bzw. welche Handlung erwarte ich von den Empfängern meiner Nachricht?

Bevor man eine Nachricht schreibt, sollte man sich zuerst darüber im Klaren sein, was man damit bezweckt. Zielt sie nach einem unerwarteten Rückschlag im Projekt auf eine sofortige Antwort eines der Empfänger ab oder handelt es sich um eine wöchentliche Statusmeldung, in der die Interessengruppen über den planmäßigen Verlauf des Projekts informiert werden?

Beim ersten Szenario sollten klare Anweisungen für den Empfänger enthalten sein, sodass er weiß, was zu tun ist, sowie ein Termin für ein Follow-up-Meeting. Beim zweiten Szenario ist eine Antwort wahrscheinlich nicht erforderlich.

2. Die geeigneten Kommunikationskanäle festlegen

 FRAGE:  Über welche Kommunikationskanäle erreiche ich mein Zielpublikum am schnellsten und effektivsten?

Das hängt davon ab, ob man z. B. ein internes Memo an sein Entwicklungsteam oder ein Status-Update an einen Kunden sendet, denn jedes Szenario verlangt einen anderen Kanal.

Das Entwicklungsteam ist es vielleicht gewohnt, Nachrichten über ein Collaboration-Tool zu erhalten, während in die Projektmanagement-Software möglicherweise ein sicherer Kanal integriert ist, der die Kommunikation mit externen Stakeholdern ermöglicht.

Diese Erwartungen und Kanäle sollten im Kick-off-Meeting eines Projekts festgehalten und im gesamten Verlauf befolgt werden.

Sendet man in einer Woche eine Statusmeldung per E-Mail, in der nächsten Woche per Kollaborationstool und in der Woche darauf per SMS, verwirrt man seine Empfänger und läuft Gefahr, sie zu verlieren.

3. Die erforderlichen Interessengruppen (Empfänger) identifizieren

 FRAGE:  An wen richtet sich die Nachricht?

Bittet man zwei Mitarbeiter, auch am Wochenende zu arbeiten, um eine wichtige Deadline zu halten, muss die E-Mail nicht an das gesamte Unternehmen gesendet werden.

Hat ein Team jedoch einen gefährlichen Produktfehler festgestellt, über den die Öffentlichkeit schnellstmöglich informiert werden sollte, müssen ganz andere Protokolle eingehalten werden.

In diesen beiden Beispielen könnte das Zielpublikum nicht unterschiedlicher sein und so muss auch vor dem Versenden der E-Mails genau festgestellt werden, mit wem man kommunizieren möchte.

Erreichen solche E-Mails nämlich konstant die falschen Personen, lesen sie diese irgendwann nicht mehr. Dies wiederum führt zu Problemen, wenn man dann wirklich mit ihnen kommunizieren muss.

Als abschreckendes Beispiel kommt einem auch der Mitarbeiter in den Sinn, der immer auf „Allen antworten“ klickt und so den Posteingang zuspammt.

4. Sprachrohr festlegen

 FRAGE:  Welches Teammitglied ist am qualifiziertesten und eignet sich am besten zum Überbringen der Nachricht?

Das Zielpublikum einer Nachricht soll auf den Inhalt vertrauen und auf sie bauen können.

Genau deswegen bittet man nicht den Praktikanten, den Stakeholdern mitzuteilen, dass das Millionen-Projekt, an dem das Team seit einem Jahr arbeitet, zwei Millionen kosten und erst ein Jahr später abgeschlossen sein wird.

Umgekehrt muss der Gründer und CEO aus dem Ausland nicht extra nach Deutschland fliegen, um das Sommerfest im Park zu eröffnen.

Geht es in der Nachricht um das Budget, sollte der Mitarbeiter des Projekts sie überbringen, der sich auf diesem Gebiet am besten auskennt. Handelt es sich um Software-Code, sollte der leitende Programmierer sie verkünden. Steht das gesellige Beisammensein der Praktikanten an, kann der am längsten tätige Praktikant seine Kollegen darüber informieren.

5. Nachricht zeitgemäß vorbereiten und überbringen

 FRAGE:  Ist die Nachricht klar, kurz und sachlich? Wann muss sie gesendet werden, sodass die Empfänger entsprechend handeln können?

Endlich! Nach der ganzen Vorbereitung ist jetzt die Zeit zum Kommunizieren gekommen.

Dieser Punkt umfasst mehrere Schritte wie das Entwerfen, Editieren und Korrekturlesen der Nachricht. Es wurden ganze Bücher zum Thema Unternehmenskommunikation verfasst und manche Leute durchlaufen mehrere Studiengänge, ohne diese Disziplin zu meistern, sodass wir hier gar nicht erst versuchen, Tipps zum Schreiben zu geben.

Wir möchten nur darauf hinweisen, wie wichtig es ist, die Botschaft immer wieder zu überprüfen – und zwar nicht nur auf Rechtschreibung und Grammatik, sondern besonders auch den Tonfall.

In den Medien finden sich viele Beispiele für Unternehmen, die gerade diesen Aspekt vermasselt haben und einen großen Image- und Kostenschaden erlitten. Ein böser Tippfehler oder ein unsensibler Kommentar können auch in einem internen Memo an drei Personen großen Schaden anrichten.

Zusätzlich zum Inhalt ist aber auch das Timing entscheidend.

Der angebliche „beste“ Zeitpunkt zum Posten von Inhalten auf den verschiedenen Medienplattformen ändert sich zwar ständig, aber hier ist eine Übersicht. Auch gesunder Menschenverstand hilft weiter: Wird das Team eher eine E-Mail lesen, die Montag um 10 Uhr oder Freitag um 22 Uhr geschickt wurde?

6. Kommunikationskanäle auf Feedback überwachen

 FRAGE:  Wie können Empfänger auf meine Nachricht antworten und wer überwacht den entsprechenden Kanal, um wiederum ihnen zu antworten?

Die Nachricht wurde sorgfältig formuliert, das Zielpublikum und der Sprecher identifiziert und sie wurde an alle passenden Kanäle übermittelt. Wir sind fertig, oder? Nicht so schnell.

Kommunikation findet nicht in einem leeren Raum statt und so will das Zielpublikum sich unweigerlich auch mit Fragen und Feedback zurückmelden. Stellt einer der Stakeholder eine Frage zu dem neuen Haushaltsvorschlag, erhält jedoch keine Antwort, so ist die Kommunikation fehlgeschlagen.

Idealerweise sollte die Person bzw. der Kanal (E-Mail, Kollaborations-Tool etc.), über den die Botschaft vermittelt wird, auch für die Überwachung der Rückmeldungen verantwortlich sein. In einigen Fällen benötigt es u. U. ein Team, um eine zeitnahe Antwort zu gewährleisten, da der Arbeitsaufwand nicht von einer Person zu bewältigen ist.

Wie sieht der Kommunikationsplan für deine Projekte aus?

Selbst wenn die zuständigen Stellen in Hawaii diesem Plan gefolgt wären, hätten sie den Fehlalarm nicht unbedingt verhindern können. Mithilfe einer guten Kommunikationsplan-Vorlage hätte die Behörde jedoch die Situation schneller und klarer handhaben und die Folgen abwenden können.

Gute Projektkommunikation ist eine Herausforderung, aber mit den richtigen Leuten und einer effektiven Kommunikationsmatrix ist die Grundlage für bessere Entscheidungen gegeben.

Würdest du der Liste noch Punkte hinzufügen? Welche Tipps hast du für eine gelungene Team-Kommunikation? Schreib uns gerne in den Kommentaren.

 

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Cost-per-Acquisition ermitteln: Wie man seinen CPA mithilfe von Marketing-KPIs festlegt

Klick auf Bild um CPA zu symbolisieren

Es gibt eine Zahl, die jeder CEO bestimmen und jeder Vermarkter kennen muss: die Ziel-Cost-per-Acquisition oder Ziel-CPA.

Normalerweise ergibt sich das Marketingbudget aus dem Betrag, der nach Abzug aller Kosten vom Umsatz übrig bleibt abzüglich des Gewinns.

Hier stellt sich die Frage: Welcher Prozentsatz geht ins Marketing und wie viel wird als Gewinn verbucht? Der Betrag, der letztendlich fürs Marketing veranschlagt wird, ist dann der Ziel-CPA bzw. die Summe, die man bereit ist, für jeden neuen Kunden und somit das Wachstum seines Unternehmens auszugeben.

Wenn man weiß, wo die Grenze für die Akquise eines neuen Kunden liegt und wie viel es pro Marketingkanal kostet, lässt sich schnell eine Wahl für oder gegen bestimmte Kanäle treffen. Marketing-KPIs bzw. Marketing-Kennzahlen helfen bei der Ermittlung dieser Werte.

Im Folgenden wollen wir aufzeigen, warum der CPA für Unternehmen so wichtig ist, wie er berechnet wird und wie man ihn am besten einsetzt.

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Vor dem Marketing den CPA berechnen

Um herauszufinden, wie viel Geld wirklich für das Marketing zur Verfügung steht und wie der CPA festgelegt werden sollte, muss zuerst der Wert eines durchschnittlichen Kunden während des „Kundenlebens“ für das Unternehmen bestimmt werden (Customer Lifetime Value, CLV). Dieser Wert wird dann zur Festlegung des Marketingbudgets herangezogen.

1. Schritt: Den Kundenwert CLV bestimmen

Was genau ist der CLV?

        • Customer Lifetime Value: Der Geldbetrag, den ein durchschnittlicher Kunde während der Lebensdauer der Geschäftsbeziehung einbringt.

Abhängig von den Unternehmenszielen lässt sich dieser Wert auf verschiedene Weisen berechnen. In diesem Artikel beschränken wir uns zu Darstellungszwecken auf die einfachste Methode.

Leisten die Kunden jeweils nur eine einmalige Zahlung, so ist der durchschnittliche Betrag der CLV.

Beispiel: Michael verkauft eBooks über das Internet. Er hat nur ein Buch im Angebot und jedes Exemplar kostet 100 EUR. Sein CLV beträgt also 100 EUR.

Arbeitet ein Unternehmen auch mit Abonnements, muss man in diese Rechnung noch die Abwanderungsquote einbeziehen.

  • Abwanderungsquote: Der Prozentsatz der Kunden, die jeden Monat das Abonnement stornieren.

Weiterhin muss der monatliche Umsatz bekannt sein, den man durchschnittlich von jedem Kunden erwarten kann.

Beispiel: Jeden Monat stornieren 10 % von Michaels Kunden das Abonnement, sodass seine Abwanderungsquote 10 % beträgt. Der Zugriff auf seine eBook-Bibliothek kostet 500 EUR pro Monat. Sein durchschnittlicher Monatsumsatz pro Kunde liegt somit bei 500 EUR.

Hier eine sehr einfache Formel zur Berechnung des CLV für ein Unternehmen mit Abonnement-Angebot.

  • Durchschnittlicher Monatsumsatz pro Kunde / Abwanderungsquote = CLV
Beispiel: Michaels durchschnittlicher Monatsumsatz pro Kunde liegt bei 500 EUR. Seine Abwanderungsquote beträgt 10 %. Sein CLV beträgt 500/0,1 = 5.000 EUR.

2. Schritt: Verfügbare Marketingkosten berechnen

Nachdem wir nun den CLV bestimmt haben, müssen wir herausfinden, wie viel von diesem Betrag im Marketing eingesetzt werden kann. Zuerst gilt es jedoch herauszufinden, welche Summe noch für die laufenden Betriebskosten abgezogen werden muss. Diese Betriebskosten legen den Rahmen für den CPA fest:

  • Sind die Kosten hoch, muss der CPA niedrig sein, damit noch ein Gewinn abfällt. Sind die Kosten jedoch niedrig, kann der CPA höher angesetzt werden und dennoch arbeitet man profitabel.
Beispiel: Michael hat Ausgaben für Webhosting, Lektorat, Veröffentlichung und Vertrieb sowie sein eigenes Gehalt. Die Summe beträgt monatlich 2.500 EUR. Führen wir das Abonnement-Beispiel fort, wo sein CLV bei 5.000 EUR liegt, müssen 50 % des CLV für Betriebskosten berechnet werden.

Wenn er noch Gewinn erwirtschaften möchte, kann sein maximaler CPA bei 49,9 % liegen, also bei 2.499 EUR.

Aggressive oder konservative Wachstumsstrategie?

Ein Unternehmen muss sich die Frage stellen, ob gerade Profit oder Wachstum wichtiger ist.

Zur Erinnerung: Der CPA ist ein Prozentsatz des CLV. Wie viel von seinem CLV ist man bereit für die Kundenakquise aufzuwenden? Investiert man weniger, ist zwar der Gewinn höher, aber das Wachstum geringer, denn die Zahl der Kunden, die man für wenig Geld gewinnen kann, ist logischerweise eher niedrig.

Starkes Wachstum oder hoher Gewinn?

Um seinen idealen CPA festzulegen, muss man sich darüber klar werden, welchen Prozentsatz seines CLV man bereit ist, für einen neuen Kunden auszugeben.

Beispiel: Michaels Ausgaben wie Web-Hosting usw. betragen 50 % seines CLV. Er möchte zumindest einen geringen Gewinn erwirtschaften. Er kann 1 bis 49 % seines CLV für die Kundenakquise ausgeben und immer noch Profit machen – oder in Zahlen ausgedrückt 1 bis 2.499 EUR, da sein CLV 5.000 EUR beträgt.

Jetzt muss er entscheiden, wie hoch sein Gewinn sein soll.

  • CLV – Betriebskosten – CPA = Profit

Er verkauft zurzeit nur ein Buch, sodass sich Wachstum nicht wirklich lohnt. Profit ist also wichtiger als Wachstum.

Beispiel: Nehmen wir an, dass Michael der Profit wichtiger als das Wachstum ist. Er ist bereit, 10 % seines durchschnittlichen CLV für die Kundenakquise auszugeben. Da dieser bei 5.000 EUR liegt, beträgt sein Ziel-CPA 500 EUR. Damit hat er einen Profit von 2.000 EUR pro Kunde.

Was aber, wenn Michael schneller wachsen möchte? Dann müsste er mehr für die Gewinnung eines einzelnen Kunden ausgeben, würde aber auch mehr Kunden gewinnen.

Beispiel: Nehmen wir an, dass Michael das Wachstum wichtiger ist als der Profit. Er ist bereit, 45 % seines durchschnittlichen CLV für die Kundenakquise auszugeben. Da dieser bei 5.000 EUR liegt, beträgt sein Ziel-CPA 2.250 EUR.
  • 5.000 EUR CLV – 2.500 EUR Betriebskosten – 2.250 CPA = 250 EUR Profit

Damit hat er einen Profit von 250 EUR pro Kunde.

CPA in der Praxis

Der Ziel-CPA zeigt einem, wie viel man für die Kundenakquise ausgeben kann.

Warum aber würde Michael nicht einfach sein Marketingbudget aufstocken und den CPA bei 10 % des CLV belassen? Leider gibt es nur eine geringe Zahl an Personen, die man über so niedrige Kosten erreicht.

Michael weiß, dass er sein CPA erhöhen muss, um mehr Abonnements zu verkaufen, und so verzichtet er zugunsten von mehr Abonnenten auf einen Teil des Gewinns.

Beispiel: Die Akquise über Google Ads kostet Michael 2.250 EUR, Anzeigen bei Facebook jedoch nur 500 EUR. Er kann beide Strategien nur dann gleichzeitig verfolgen, wenn er 45 % des CPA ausgibt. Entscheidet er sich für die konservative Option mit 10 % CPA, kann er nur die Facebook-Anzeigen schalten.

Realistisch bleiben

Natürlich wollen wir alle einen möglichst geringen CPA und damit so wenig wie möglich für die Kundengewinnung ausgeben. Manchmal hat man Glück und ein Neukunde fällt einem praktisch in den Schoß. In den meisten Fällen muss man sich neue Kunden jedoch erarbeiten. Und das kostet Geld.

Sobald man weiß, dass man sich nur einen bestimmten Marketingbetrag leisten kann, lässt sich beim Ausprobieren eines neuen Kanals schnell herausfinden, ob er dem Ziel-CPA entspricht.

Weitere CPA-Ressourcen

Marketing-Analysesoftware hilft einem, Marketing-KPIs zu ermitteln und zu bestimmen, welchen CPA die einzelnen Marketingkanäle bieten.

Suchst du nach Marketing-Automatisierungssoftware? Wirf einen Blick auf Capterras Liste der besten Softwarelösungen für die Marketing-Automatisierung.

Kundenzufriedenheit messen: Mit diesen 3 KPIs verbesserst du Service und Umsatz

Kundenzufriedenheit messen

Heutzutage kann man Help-Desk-Software mithilfe von mehr und detaillierteren Key Performance Indicators (KPIs) auswerten als je zuvor. Aber wie behält man dabei den Überblick und ist es überhaupt sinnvoll, so viele Daten zu verfolgen? Hierbei sollte man beachten, was bzw. wer für einen guten Umsatz verantwortlich ist – und das sind in erster Linie natürlich die Kunden.

Es liegt daher im Interesse eines Unternehmens herauszufinden, wie der richtige KPI Kundenservice und damit auch Kundenloyalität fördert und wie sich am besten die Kundenzufriedenheit messen lässt. Wer hätte nicht gerne den einen oder anderen Markenbotschafter in seinem Kundenstamm?

Kundenzufriedenheit messen

Die granulierte Berichterstattung der KPIs hat Vor- und Nachteile. Der Kundendienst verfügt nun zwar über mehr Optionen, auf die er sich konzentrieren und stützen kann, jedoch werden Entscheidungen so meist erschwert. Verfolgt man die falschen Metriken, verschwendet man Zeit und optimiert Bereiche, die nicht zum höchsten ROI führen.

Mit den richtigen Customer-Service-KPIs weiß man jedoch, welche Aspekte schnell verbessert werden müssen, um gezielt Änderungen im Unternehmen herbeizuführen.

Mit diesen 3 KPIs die Kundenzufriedenheit messen

In diesem Artikel stellen wir drei KPIs für die Kundenzufriedenheitsanalyse vor und erläutern, warum man gerade diese unbedingt nachverfolgen sollte und wie.

Werfen wir zu Anfang einen Blick auf die durchschnittliche Lösungszeit.

1. Durchschnittliche Lösungszeit

Wie der Name schon sagt, gibt die durchschnittliche Lösungszeit Informationen über die Zeit, die Mitarbeiter*innen zur Lösung eines Problems benötigen. Warum ist diese Leistungskennzahl hilfreich? Kunden ziehen – wenig überraschend – eine schnelle Lösung einer langsamen vor. Schnelle Lösungen führen auch zu Einsparungen bei den Mitarbeiterkosten.

In Kombination mit anderen Statistiken ist die durchschnittliche Lösungszeit aber noch viel aussagekräftiger.

Vergleicht man beispielsweise diese Zeit mit der Verbleibsquote, stellt sich u. U. heraus, dass schnellere Lösungsansätze zu einem stärkeren Umsatz führen. Nehmen wir an, eine um 10 % reduzierte Lösungszeit führt zu einer 20 % höheren Verbleibsquote. Da eine bessere Verbleibsquote einen höheren Umsatz nach sich zieht, kann man so die Einstellung neuer Kundendienstmitarbeiter*innen rechtfertigen.

 Wie man den Customer-Service-KPI misst

Die meisten Help-Desk-Softwarelösungen verfügen über eine Funktion zum Erstellen von Berichten zur durchschnittlichen Lösungszeit, was sich in vielen der beliebtesten Top 20 Help-Desk-Software-Optionen zeigt. Hierbei sollte man jedoch genauer hinschauen. Bei einigen Anbietern ist diese Funktion nicht in allen Preisstufen enthalten, bei anderen muss man selbst programmieren können, um diesen Bericht zu erhalten.

Und auch die Detailgenauigkeit variiert. Einige Programme stellen die Lösungszeit für jeden Mitarbeiter dar, andere schlüsseln jedoch nur einen Durchschnittswert für das gesamte Team auf. Für aussagekräftige Informationen sollte man auf Software zurückgreifen, die die durchschnittliche Lösungszeit pro Mitarbeiter*in im Dashboard des Systems anzeigt.

2. Tickets geordnet nach Medium/Kanal/Quelle

Nicht alle Software ist gleich – und auch bei Help-Desk-Tickets gibt es große Unterschiede.

Zur Priorisierung eingehender Tickets ist der ROI das beste Merkmal. Oder anders ausgedrückt: Tickets, die am meisten Umsatz bringen, sollten zuerst gelöst werden. Diese Vorgehensweise erfordert möglicherweise ein Umdenken der Kundendienst-Mitarbeiter, die wahrscheinlich tendenziell zuerst einfache Probleme lösen und so eine gute durchschnittliche Lösungszeit erzielen.

Aber woher weiß man, welche Tickets am meisten Profit abwerfen? Die Gruppierung nach eingehendem Kanal ist eine Möglichkeit, dies herauszufinden. Anschließend betrachtet man die durchschnittliche Kundenbindung der Kunden, die sich für diesen Kanal entscheiden.

Auf diese Weise kann man feststellen, ob beispielsweise Ticket-Aussteller auf Twitter loyaler sind als Kunden, die ihre Anfrage per E-Mail senden.

 Wie man den Customer-Service-KPI misst

Nicht jede Help-Desk-Software verfügt über eine Funktion, über die sich der Kanal zur Kontaktaufnahme abfragen lässt. Bei einigen wird das Ticketvolumen nach Mitarbeiter*in und dem übermittelten Kanal aufgelistet, bei anderen wird der Kanal angezeigt, über den tendenziell die Tickets gesendet werden, deren Beantwortung am längsten dauert.

Auf der Suche nach Software sollte man daher Anbieter unbedingt danach fragen, welche Daten zu Ticket-Kanälen analysiert werden und wie die entsprechenden Berichte aussehen. „Ja, das geht“ sollte in diesem Fall keine akzeptable Antwort sein, denn dass grundsätzlich Berichte verfügbar sind, heißt noch lange nicht, dass sie sich auch ausreichend unkompliziert erstellen und lesen lassen. Am besten lässt man sich von den Anbietern konkret zeigen, wie der Zusammenhang zwischen Kontaktmedium und Kundenloyalität in der Software dargestellt wird.

3. Top-Mitarbeiter*innen

Herausragender Kundendienst ist nur mit exzellentem Personal möglich und die Top-Performer sollten ihrer Leistung entsprechend belohnt werden. Was aber macht einen Top-Performer aus? Listet man die Mitarbeiter*innen aufgrund ihrer Lösungszeit oder der Anzahl der gelösten Tickets, wenden sie sich wahrscheinlich den einfachen Anfragen zuerst zu.

Die Lösungszeit spielt natürlich eine Rolle, aber sie sollte nicht der wichtigste Maßstab für die Leistung sein. Warum? Forschungen haben gezeigt, dass Qualität wichtiger ist als Geschwindigkeit.

Eine Gallup Group-Umfrage hat beispielsweise ergeben, dass Kunden, die den Support als „höflich, engagiert und hilfsbereit“ beschrieben, 9-mal wahrscheinlicher wieder mit der Marke in Kontakt treten würden. Wurde der Kundendienst jedoch als „schnell“ empfunden, lag die Wahrscheinlichkeit nur 6-mal so hoch.

 Wie man den Customer-Service-KPI misst

Zuerst muss entschieden werden, nach welchen Kriterien exzellenter Kundenservice im Unternehmen definiert wird. Hierbei sollten idealerweise Aspekte wie Höflichkeit und Hilfsbereitschaft einfließen, die über eine Kundenzufriedenheitsanalyse ermittelt wurden.

Wie geht man bei so einer Analyse am besten vor? Es gibt verschiedene Messwerte wie die Kundenzufriedenheit (Customer Satisfaction, CSAT), den Kundenaufwand (Customer Effort Score, CES) und den Promotorenüberhang (Net Promoter Score, NPS). Kundenzufriedenheits-Software wurde genau anhand dieser Werte entworfen und auch in einigen Help-Desk-Softwarelösungen sind anpassbare KPIs enthalten.

Gute Auswertungen führen zu mehr Umsatz

Setzt man sich einen herausragenden Kundendienst zum Ziel, muss man wissen, welche Werte wie zu messen sind.

Und das ist bei der großen Auswahl an Customer Service-KPI gar nicht so einfach. Mit der durchschnittlichen Lösungszeit, nach Medium/Kanal/Quelle sortierten Tickets und anhand einer Kundenzufriedenheitsanalyse ermittelten Top-Mitarbeiter*innen hat man bereits drei KPIs in direkter Korrelation mit der Verbleibsquote und der Kundenzufriedenheit, beides Komponenten, die eng mit dem Umsatz verknüpft sind.

Du willst die Kundenzufriedenheit messen und benötigst Help-Desk-Software, die ohne große Programmierung und Auswertung von CSV-Dateien Bericht über diese Metriken erstattet? Im Capterra-Verzeichnis kannst du Software nach Funktionen filtern und Nutzerbewertungen zum Kundendienst, zur Anwendbarkeit und zur Berichterstellung lesen.