Der aktuelle Digital Analytics Reifegrad wurde bestimmt und ein unternehmensweites Zielbild definiert. Man hat also eine allgemein bekannte Richtung, in die sich das Unternehmen bewegen möchte. Dennoch ist es wichtig, diese Strategie ständig zu überprüfen und sie nicht in Stein zu meißeln. In regelmäßigen Abständen sollte kritisch hinterfragt werden, welche Reports mit welchen Kennzahlen und welchen Zielwerten tatsächlich genutzt werden. Zusätzlich dazu sollte die Anschaffung und Nutzung neuer Tools grundsätzlich strategisch durchleuchtet werden. Es muss sich konstant die Frage gestellt werden, ob die eingesetzten Tools das Unternehmen tatsächlich bei der Zielerreichung unterstützen. Die Kosten für einen umfangreichen Tool-Stack übersteigen schnell das vorher festgelegte Budget. Daher empfiehlt es sich, eine Digital Analytics Roadmap aufzustellen. In dieser werden die relevanten Anwendungsfelder priorisiert und in einen Bebauungsplan überführt. Eine saubere Digital Analytics Roadmap hilft KMU dabei, das Zusammenspiel der eingesetzten Tools im Unternehmen zu optimieren und Kosten zu sparen. Dennoch sollte diese in regelmäßigen Abständen überprüft und angepasst werden, um flexibel auf aktuelle Anforderungen und Herausforderungen reagieren zu können. Im Zuge der Überprüfung kann es dazu kommen, dass redundante Tools konsolidiert werden, wenn diese keinen konkreten Mehrwert bringen.

Die Tool- und Technologielandschaft ist im stetigen Wandel und muss daher regelmäßig kritisch durchleuchtet werden. Doch auch die Anwender und deren rollenspezifische Anforderungen verändern sich konstant und sind zudem von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. Beispielsweise sind hier die verschiedenen Marketing Technologien (MarTech) zu nennen. In der MarTech Map 2020 sieht man deutlich, wie breit gefächert diese Tool-Kategorie ausfällt. Doch nicht jedes dieser Tools wird zwangsläufig im Marketing eingesetzt und somit von Marketingverantwortlichen bedient. Auch das fällt je nach Branche und Ausrichtung von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich aus. Damit die Rollen im eigenen Unternehmen bestmöglich besetzt und die Anforderungen und Fähigkeiten in Einklang gebracht werden können, geht die Entwicklung klar dahin, eigene Inhouse Teams aufzubauen und diese kontinuierlich weiterzuentwickeln. Für KMU ist es also wichtig, die Anforderungen an die eigenen Rollen so konkret wie möglich beschreiben zu können. Anhand von diesen können die aktuellen Fähigkeiten des Teams genau eingeschätzt werden. Sollte man daraufhin Abweichungen feststellen, konkrete Weiterbildungsmaßnahmen an die Hand gegeben werden. Generell sollte angestrebt werden, die Organisationsentwicklung bestmöglich mit der persönlichen Entwicklung des Teams in Einklang zu bringen.

Doch auch eine feinsäuberlich aufgestellte Strategie und ein gutes, den Anforderungen zugeschnittenes Team kann nur so viel leisten, wie es die technische Infrastruktur des Unternehmens zulässt. Auch der beste Digital Analyst wird in seiner Produktivität und Effektivität deutlich eingeschränkt, wenn dieser einen Großteil der Arbeitszeit mit dem Zusammenführen und Bereinigen von Daten verbringen muss. Für KMU sollte die Zentralisierung von Datensilos, beispielsweise durch den Aufbau einer Customer-Data-Plattform, weiterhin oberste Priorität haben. In dieser laufen alle Daten, die entlang einer Customer Journey gesammelt werden, ein. Ziel ist es, unternehmensweiten Zugang zu allen relevanten Daten zu ermöglichen, sodass jedes Teammitglied diese einsehen und nutzen kann. Diese Entwicklung ist in der Konzernwelt bereits angekommen und an vielen Stellen umgesetzt worden. Das Auflösen von Datensilos und das Zusammenführen dieser in einer Single Source of Truth sollte vom Mittelstand schnellstmöglich aufgenommen werden, um die unternehmenseigenen Daten optimal nutzen zu können.

Gut definierte und sauber aufgesetzte Prozesse sind auch in der Digitalen Analyse wichtig. Doch aufgrund der hohen Dynamik und Bewegung ist es eine Herausforderung, diesen jederzeit folgen zu können. Abhilfe schafft hierbei der „Agile Analytics“ Ansatz, welcher agile Projektmanagement-Methoden aufgreift und in der Digital Analytics Welt einsetzt. Dabei ist das Ziel, ohne großen Anlauf auf Änderungen am Markt oder im Unternehmen reagieren zu können. Sollte sich im Laufe des Projektes beispielsweise der Scope verändern, ist man durch Methoden wie dem Einsatz von Sprints oder das Aufsetzen eines wöchentlichen Plannings in der Lage, Kapazitäten und Ressourcen entsprechend anzupassen. Beispielsweise könnte ein neues Feature auf der Website implementiert worden sein, welches getrackt werden soll. Dieser Task könnte im wöchentlichen Planning, mit der Möglichkeit in einem Daily Probleme oder Stolpersteine melden zu können, eingeplant werden. Sollten anschließend im Testing dennoch unerwartete Fehler auftreten, die den Livegang gefährden, ist man in der Lage, seine Kapazitäten dem Problem nach anzupassen und seine relevantesten Sprintziele trotzdem zu erreichen.

Insbesondere im Mittelstand wird gerne vorschnell mit Begriffen wie „Big Data Analytics“ und „Machine Learning“ um sich geworfen. Um sich in Zukunft mit solchen anspruchsvollen Themen beschäftigen zu können, muss Stück für Stück die Basis für einen entsprechenden Digital Analytics Reifegrad geschaffen werden. Insbesondere für KMU ist es wichtig, fokussiert zu bleiben und die vorhandenen Digital Analytics Ressourcen zielorientiert einzusetzen. Ein erster Schritt in diese Richtung kann mit dem Thema „Predictive Analytics“ gemacht werden. „Predictive Analytics“ soll die Frage beantworten, was in Zukunft in einem konkreten Unternehmensbereich geschehen wird. Dadurch ist es, je nach Tätigkeitsfeld und Branche, möglich, verschiedene Szenarien oder Zustände vorherzusagen. Beispielsweise können aufgrund des vergangenen Kaufverhaltens genaue Prognosen über das zukünftige Kaufverhalten bestimmter Nutzergruppen abgeleitet werden. Verlage sind dadurch in der Lage, die Churn Rate ihrer Leser besser vorherzusagen und mit entsprechenden Maßnahmen dagegen zusteuern.

Technologien und Möglichkeiten im Bereich der Digital Analytics werden sich auch in Zukunft rasant weiterentwickeln. Dies macht es Unternehmen immer schwieriger, die Übersicht über mögliche und sinnvolle Maßnahmen zu behalten. Das bedeutet, dass man nicht jeder Entwicklung oder jedem Buzzword blind hinterherlaufen muss. Ziel sollte es sein, den Digital Analytics Reifegrad im Unternehmen Stück für Stück durch verschiedene, gezielte Maßnahmen zu erhöhen. Für KMU ist es essenziell, die eigenen Digital Analytics Ressourcen zielorientiert einzusetzen und sich somit Schritt für Schritt einer datengetriebenen Organisation zu nähern.

Der Bedarf an Datenexperten ist in den letzten Jahren rapide angestiegen. Immer mehr Projekte setzen einen hohen Reifegrad im Umgang mit Daten voraus, unabhängig von der Branche. Folgerichtig ist die Anzahl an Digital Analysten, Marketing Technology Managern, Data Scientists und Co. in den letzten Jahren konstant gewachsen. Dennoch gibt es bei weitem nicht genügend erfahrene Datenexperten auf dem Markt, um den immensen Bedarf abdecken zu können. Doch wo liegt die Ursache dieses Problems? Und was können Unternehmen dagegen tun? Im folgenden Artikel wollen wir uns insbesondere auf das Berufsbild des Digital Analysten konzentrieren.

Daten sind erst seit einigen Jahren als Querschnitt in allen Unternehmensbereichen zu finden. Das hat zur Folge, dass das Berufsbild des Digital Analysten recht jung ist. Folglich existieren weder Ausbildungsplätze noch Studiengänge, die anerkannte Digital Analysten ausbilden. Die meisten Analysten sind als Quereinsteiger in die Rolle hineingewachsen. Häufig haben diese einen Business Background und ein starkes analytisches Verständnis, welches sie sich im Laufe ihrer Karriere angeeignet haben. Das sorgt dafür, dass der Zuwachs in der Szene sehr überschaubar ist. Dementsprechend sind verfügbare und gute Digital Analysten Mangelware, was in einem Tauziehen um die Talente am Markt resultiert.

Gleichzeitig entwickeln sich digitale Projekte rasant weiter und gewinnen immer mehr an Komplexität. Insbesondere in größeren Projekten sitzen viele Stakeholder gemeinsam an einem Tisch und jeder will sein persönliches Teilziel bestmöglich erreichen. Damit dies in Zeit, Funktionalität und Budget passieren kann, müssen die Verantwortlichen eng mit den verschiedenen Unternehmensbereichen zusammenarbeiten. Insbesondere der Umgang mit den für den Projekterfolg relevanten Daten muss klar definiert werden. Die Verantwortlichkeit dafür sollte beim Digital Analysten liegen. Dieser benötigt uneingeschränkten Zugang zu den relevanten Daten und muss in der Lage sein, diese korrekt zu interpretieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dies setzt wiederum voraus, dass der Analyst bereits einige Jahre Erfahrung in Projekten sammeln konnte. Durchaus problematisch bei einem Berufsbild, welches in dieser Form erst seit wenigen Jahren existiert.

Der Markt für Digital Analysten ist also überschaubar. Umso schwieriger ist es für Unternehmen, den richtigen Kandidaten für die richtigen Aufgaben an Bord zu holen. Wie lösen Unternehmen diese Probleme?

Grundsätzlich gibt es drei Möglichkeiten, wie Unternehmen auf die Knappheit von Digital Analysten am Markt reagieren können. Unternehmen können die benötigte Expertise in Form von Beratung bei Dienstleistern einkaufen, neue Mitarbeiter über Headhunter finden und einstellen oder selbstständig Wissen aufbauen und das eigene Team langfristig verbessern. Alle Ansätze sind legitim, sodass es hauptsächlich auf die Situation des Unternehmens ankommt, welcher Ansatz am meisten Sinn macht. In den folgenden Absätzen beleuchten wir die Vorteile und Nachteile der verschiedenen Ansätze.

Wenn Unternehmen im Rahmen eines Projekts spezielles Know-how benötigen, welches noch nicht im Unternehmen existiert, ist eine Möglichkeit die Zusammenarbeit mit Dienstleistern. Insbesondere beim Thema Daten können diese Dienstleister als Agenturen, Berater oder SaaS-Partner in Projekte einbezogen werden. Diese externe Hilfe ist insbesondere dann förderlich, wenn das Unternehmen möglichst schnell Expertise benötigt, um die Volatilität im Projekt abdecken zu können. Das Problem an dieser Lösung ist, dass das Wissen nicht nachhaltig im Unternehmen bleibt. Sobald die Dienstleister ihre Arbeit geleistet haben, verlässt das Wissen mit ihnen zusammen das Unternehmen.

Die Beauftragung von Externen ist insbesondere für zeitlich und fachlich klar abgesteckte Projekte besonders sinnvoll, beispielsweise bieten sich für kleinteilige Herausforderungen in der Nutzungsphase verschiedener Tools unsere Consulting Quarter an.

Komplizierter wird es, wenn der Input von Datenexperten zum wichtigen Bestandteil des täglichen Ablaufs wird und sich nicht mehr auf einen kurzen Zeitraum beschränken lässt. An dieser Stelle sollten Unternehmen den Markt nach verfügbaren Digital Analysten sondieren. Doch wie zu Beginn bereits angerissen, ist dieser Schritt alles andere als einfach.

Für Unternehmen ist es wichtig zu verstehen, dass die Nachfrage nach Digital Analysten in den letzten Monaten und Jahren branchenübergreifend rasant angestiegen ist. Personalabteilungen sollten sich bewusst sein, dass es ein sehr schwieriges Unterfangen ist, den perfekten Kandidaten am Markt ausfindig zu machen und anschließend rekrutieren zu können. Wie sieht der perfekte Kandidat für Sie aus? Und wie gewinnen Sie diesen für Ihr Unternehmen?

Der perfekte Kandidat soll, in erster Linie, fachlich in seine Rolle passen. Dafür sollten die Anforderungen an diesen klar definiert und kommuniziert werden. Aufgrund der hohen Dynamik in der Branche ist dies die Grundlage für einen guten, fachlichen Fit in der Organisation.

Allerdings ist die Fachlichkeit des Digital Analysten nicht der einzige relevante Aspekt bei der Besetzung der vakanten Stelle. Es ist für Unternehmen von großer Bedeutung, dass der Kandidat in die Unternehmenskultur passt. Insbesondere im Umgang mit Daten müssen die Verantwortlichen ein einheitliches Zielbild verfolgen und an einem Strang ziehen, um eine gemeinsame Datenkultur im Unternehmen aufzubauen und etablieren zu können.

Solche Kandidaten sind nicht einfach zu finden und die Konkurrenz um diese ist immens. Abhilfe können Headhunter schaffen, welche sich auf die Suche nach Kandidaten machen, die sowohl fachlich als auch kulturell ins Unternehmen passen. Ist der Headhunter also die Lösung für die Knappheit von Digital Analysten auf dem Arbeitsmarkt? Nein, denn so einfach lässt sich das Problem nicht lösen. Sowohl der Analyst als auch der Headhunter sind mitunter sehr kostspielig und liefern keinen garantierten Erfolg.

Es ist also deutlich nachhaltiger für Unternehmen, Expertise in den eigenen Reihen aufzubauen. Doch wie soll das gelingen, wenn passende Bewerber entweder nicht aufzufinden oder viel zu kostspielig sind, da passende Ausbildungen und Studiengänge noch immer auf sich warten lassen?

Mit genau dieser Fragestellung hat sich die Digital Motion bereits im Jahr 2019 beschäftigt und DALE© ins Leben gerufen. Was ist DALE©?

DALE© steht für Digital Analytics Literacy Education und beschreibt ein „Training on the Job“ Programm zur Weiterbildung zum Digital Analysten. Dieses wurde von praxiserfahrenen Experten entwickelt, um direkt beim Kunden in der realen Arbeitsumgebung angewendet zu werden.

Das Training erfolgt direkt am Arbeitsplatz und entlang der rollenspezifischen Praxisanforderungen. Neben der Vermittlung von Grundlagenwissen werden individuell zugeschnittene Module geschult, die gezielt für die Weiterbildung zum Digital Analysten erarbeitet worden sind. Das „Training on the Job“ Programm eignet sich insbesondere durch die gezielte und praxisorientierte Wissensvermittlung für Berufs- und Quereinsteiger. Das Weiterbildungsprogramm umfasst drei individuell kombinierbare Lerneinheiten mit einem Umfang von jeweils 10 Trainingstagen. Diese werden über einen Zeitraum von sechs Monaten angesetzt.

Gute und passende Digital Analysten auf dem Markt zu finden ist sehr schwierig, und das wird auch voraussichtlich noch eine Weile so bleiben.

Der Markt bietet eine Vielzahl an Möglichkeiten, auf die Knappheit von Digital Analysten zu reagieren. Sei es durch verschiedene Dienstleister, die für zeitlich beschränkte Projekte ins Unternehmen kommen oder durch Headhunter, die vermeintlich passende Analysten für Unternehmen finden. Dies ist aufgrund der hohen Abgängigkeiten und der damit verbundenen Kosten kein nachhaltiger Ansatz.

Die beste Lösung ist demnach, in sein bereits bestehendes Team zu investieren. Dieses kennt etablierte Prozesse, Verantwortlichkeiten und verfolgt ein einheitliches Zielbild. Das gibt Unternehmen die Möglichkeit, talentierten Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern einen neuen Karriereweg aufzuzeigen und diese langfristig halten zu können. Know-how nachhaltig im Unternehmen aufbauen und festigen zu können, sollte stets ein wichtiges Ziel jeder Unternehmung sein.

DALE© setzt genau an dieser Stelle an und gibt Ihnen die Möglichkeit, Ihre Mitarbeiter an genau der richtigen Stelle weiterbilden zu können – in Ihrem Unternehmen, mit Ihren Tools gepaart mit unserer Expertise.

Wollen Sie Ihr Team zu Digital Analysten weiterbilden? DALE© erhalten Sie hier.