Monat: März 2017

Matthias Bettag ist Geschäftsführer der Digital Motion GmbH. Er berät mitunter Unternehmen aus dem Ecommerce, Versicherungen, Finanzen, Medien und Pharma zu strategischen und taktischen Fragen sowie dem technischen und organisatorischen Aufbau von Digital Analytics im Kontext digitaler Transformationen.

Im Gespräch mit Timo von Focht, Country Manager DACH von Commanders Act, gibt uns Matthias Einblick in die wichtigsten Trends und Herausforderungen für Unternehmen in den Bereichen Data Management und Digital Analytics.

Commanders Act: Welches sind die aktuell wichtigsten Trends im Data Management und wie wichtig ist es für Ihre Kunden, einen einheitlichen und integrierten Data Management Ansatz zu entwickeln?

Matthias Bettag: Die wichtigsten Trends sind vielfältig und abhängig je nach „digitalem Reifegrad“ eines Unternehmens. Es existieren viele aufgeheizte Buzzwords und oft eine Diskrepanz zwischen dem, was unter einem solchen Begriff verstanden wird und der praktischen Ausübung. Schlagworte wie „360° View“, „Customer Centric“ und  „Prediction“ werden stark strapaziert. Die Konzepte werden häufig angestrebt oder proklamiert, sind aber nicht einfach umzusetzen und durchlaufen zudem mehrere Phasen.

Ich sehe einen starken Trend hin zur Datenintegration von verschiedenen (nicht nur digitalen) Datenquellen. Die Anzahl der Tools explodiert förmlich (hier eine bekannte und nicht mal vollständige Übersicht der Entwicklung von 150 auf über 3500 Tools in 5 Jahren). Entsprechend fragmentiert sind die Erkenntnisse, wenn viele Systeme parallel im Einsatz sind; oft können diese nur „in den Silos“ und nicht im benötigten Zusammenhang ausgewertet und analysiert werden.

Welche Zusammenhänge relevant sind und wie das erreicht wird, ist je nach Unternehmenstyp, -branche und -ziel sehr unterschiedlich. Ich habe noch kein Unternehmen getroffen, das keine „einheitliche“ und „integrierte“ Erfolgsmessung erreichen möchte. Die Bedingungen und Möglichkeiten das anzugehen sind aber sehr unterschiedlich und erfordern viel mehr als „nur“ eine geeignete Technologie. Der Aufwand, um Prozesse, Strukturen und Organisationsmodelle anzupassen, wird oft unterschätzt.

Es geht ja letztlich darum, alle Tätigkeiten zur Kundenerreichung, Kunden-Akquise oder Produkt-Verkäufen, und anschließend zur Kundenbindung zu quantifizieren und zu qualifizieren. In einer hochdigitalisierten Welt mit mehreren Endgeräten pro Benutzer und -zig Traffic-Kanälen zu diversen Interaktions-Plattformen reicht es nicht mehr aus, Klicks, Events oder Besuche zu zählen. Damit wird ein und derselbe Kunde mehrfach redundant erfasst und die verschiedenen Kundenintentionen werden nicht erkannt. Dieses Gewirr von ständig einlaufenden digitalen Stream-Daten möchte ein Unternehmen natürlich verstehen und für seine operative Zwecke nutzen.

Commanders Act: Welches sind Ihrer Ansicht nach die aktuell wichtigsten technologischen Entwicklungen im Bereich Digital Analytics? Wie gehen Ihre Kunden mit diesen neuen Entwicklungen um?

Matthias Bettag: Es gibt Entwicklungen von Tools, die aus einer ursprünglichen Funktion heraus immer mehr zu Datenmanagement-Plattformen werden, wie zum Beispiel die initial als Tag-Management gestarteten Systeme.

Systeme zu Visualisierung und Business-Intelligence nähern sich einander an, indem Datenlogik und Data Modeling Funktionalitäten auf der einen, und flexible  Visualiserung auf der anderen Seite ausgebaut werden.

Es gibt die großen Software-Anbieter, die verschiedene Tools auf Enterprise-Level rund um Webanalyse, Werbe-Marketing, Testing, Visualisierung usw. zusammenfassen und „im Paket“ zunehmend als ganzheitliche Lösungen anbieten.

Neben lizenzpflichtigen „Buy“-Lösungen existieren vermehrt „Make“-Lösungen, auch auf Basis von Open-Source, die hochindividuell angepasste Plattformen erlauben. Dies erfordert einen höheren Aufwand im Data Modeling, der Plattform-Architektur und im Setup, was Data Science Kenntnisse mit entsprechenden Ressourcen erfordert. Diese Vorgehensweise bietet aber Potential hinsichtlich eines günstigeren Betriebes und eröffnet Möglichkeiten zu selbst-konfigurierbaren maßgeschneiderten Funktionen, Algorithmen, Datenverarbeitungsprozesse und Schnittstellen.

Gewachsene Unternehmen mit einem niedrigeren Digital Analytics Reifegrad bezüglich Analytics, Data Modeling und Plattform-Architektur neigen zur „Buy“-Lösung, weil man einem fertigen und weit verbreiteten Tool vertraut und auch eine funktionierende Data Science Abteilung nicht einfach aus dem Boden stampfen kann. Das ist sehr gut nachvollziehbar, es darf dabei nur nicht verkannt werden, wie wichtig die menschliche Expertise auch bei „Buy“-Lösungen ist, um diese effizient zu nutzen und damit die laufenden Kosten und immer noch aufwändige Erstimplementierung zu amortisieren.

Vor allem Unternehmen, die „aus der digitalen Welt“ heraus gegründet wurden, haben oft eine andere Ausgangslage und können „Make“-Lösungen schnell und effektiv aufsetzen und nutzen.

Und natürlich gibt es viele Mischformen, wo zum Beispiel Webanalyse-Anforderungen mit vielen Endnutzern mit einer entsprechend reifen Lizenz-Software bedient werden, aber im „Backend“ weitere Systeme für fortgeschrittene Daten-Integrationen und -Analysen zum Einsatz kommen. Ein gut funktionierender „Tool-Stack“ aus mehreren Einzelsystemen ist je nach Unternehmen und in Anbetracht der gegebenen Möglichkeiten und Anforderungen auszuwählen. In Anbetracht der Anzahl der verfügbaren Systeme (siehe oben) kann auch das ein komplizierter Auswahlprozess sein.

Ganz wichtig ist das Verständnis, dass ein Tool oder eine Tool-Landschaft alleine noch nichts bringen. Hier sind die oben genannten Veränderungen zu Prozessen und Strukturen zu beachten. Oft fehlt eine zentrale interne Abteilung zur globalen Steuerung dessen und das in enger Abstimmung mit den internen und externen „Satelliten“, z.B. Agenturen, Business Units, internationale Filialen, usw.

Das ist vor allem in historisch und asynchron gewachsenen Matrix-Organisationen (mehrere Business Units, die in mehreren Märkten oder Ländern aktiv sind) eine große Herausforderung. Umso mehr, wenn es an interner Expertise fehlt um solche eine Veränderung anzugehen – aber auch, wenn kein klares Mandat vergeben ist, wer in einer Organisation welche Entscheidungsbefugnisse hat, oder diese in verschiedenen Bereichen unabhängig voneinander angesiedelt sind, oder schlicht zu wenig Budget zur Verfügung steht – bei gleichzeitiger zu hoher Erwartungshaltung.

Commanders Act: Welches sind in den nächsten 2 Jahren die grössten Herausforderungen und Chancen für Ihre Kunden im Bereich Digital Analytics?

Matthias Bettag: Aus meiner Sicht ist die verfügbare Technologie schon sehr weit entwickelt. Anders verhält es sich um die für einen effizienten Betrieb benötigten Prozesse und Strukturen bzw. Organisationsmodelle in den Unternehmen. In USA, und teilweise in UK, haben viele Unternehmen schon wie selbstverständlich eine Leitungsposition für Digitale Analyse etabliert, welche mehrere Teams für die einzelnen Bereiche überblickt und steuert. In Europa werden Aufgaben oft an Agenturen ausgelagert, ohne dass eine ebenbürtige interne Kompetenz zur Steuerung dessen existiert. Dabei geht es nicht um mangelnde Kompetenz bei den Agenturen, im Gegenteil! Das Problem kann sich durch ineffiziente Nutzung der möglichen Erkenntnisse äußern, oder in mangelhaft ausgebildeten internen Verständnis- und Lernprozessen, was wiederum weitere Entwicklungen verlangsamt oder verhindert. Manchmal sind statt internen Teams nur einzelne Personen für mehrere Bereiche zuständig. Personalmangel wird oft beklagt, aber gleichzeitig werden neue Stellen im Verhältnis zum Bedarf nur zögerlich ausgeschrieben. Auch die Gehälter für Analytics-Experten hinken in Europa denen der Kollegen in USA hinterher.

Damit gehen Unternehmen in mehrfacher Hinsicht Risiken ein: Durch komplettes Auslagern der Kompetenz zu Erfolgsmessung, Analyse und Optimierungen kann internes KnowHow nur schwer aufgebaut werden. Die Erfolgsmessung erbringt im ungünstigsten Fall der Leistungserbringer selber, der Blick „über den Tellerrand“ zu anderen oder ergänzenden Ansätzen bzgl. Technologien und Methodik kann verloren gehen, Abhängigkeiten entstehen, die Steuerung und Koordinierung der Prozesse ist mindestens erschwert. Unter diesen Bedingungen ist das Anwerben von Analyse-Experten, die sich nicht im Stakeholder-Management aufreiben möchten, erschwert. Das kann zu einem Teufelskreis werden.

Eine andere, aber damit eng verbundene, große Herausforderung ist die in 2018 eintretende EU Datenschutz-Direktive. Wenn das Wissen um die Qualität und Granularität der erfassten Daten sowie die Besitzverhältnisse, Speicherorte und Verarbeitungsprozesse nicht klar erfasst und dokumentiert ist, können keine Datenschutz-Garantien erbracht werden. Das kann in mehrfacher Hinsicht teuer werden.

Commanders Act: Welche Rolle nehmen die neuen Berufsfelder des Chief Analytics Officer (CAO) und des Chief Data Officer (CDO) ein und wie wichtig sind diese Profile für Unternehmen?

Matthias Bettag: Unabhängig vom Titel einer solchen Rolle ist relevant, dass Daten als Unternehmensgut, also als wertvoller Rohstoff verstanden und auch mit dieser Wertigkeit behandelt werden. Es ist in gewisser Hinsicht paradox, dass alles nach Digitalisierung schreit aber gleichzeitig wichtige Investitionen auf Software und Entwicklung reduziert bleiben. Avinash Kaushik hat mal die 10/90 Regel definiert: Für 10$, die in Analyse-Software gesteckt wird, sollten 90$ in menschliche Ressourcen zur Benutzung der Lösung investiert werden.

Selbst wenn man diese Regel nur als 50/50 Regel auslegt, liegen sehr viele Digitalisierungsprojekte und Analyse-Abteilungen noch weit davon entfernt. Das führt dann zu Aussagen wie „die Tools funktionieren nicht richtig“ oder „das bringt uns ja nicht so viel“ oder „mit Tool X sollte das aber besser gehen“ (womit dann die Suche nach dem heiligen Gral weitergeht).

Eine wesentliche Aufgabe von CAOs, CDOs und ähnlichen Leitungsrollen ist es, die datengetriebenen Prozesse im Unternehmen insgesamt zu etablieren und die zugehörigen Abteilungen und Bereiche entsprechend zusammenzubringen. Dazu natürlich der Auf- und Ausbau der einzelnen Teams, z. B. für Business Intelligence, Testing/UX, Produktperformance, Customer Support, Online Marketing, usw.

Das ist eine ordentliche Portion Change-Management und kann nur gelingen, wenn ein Mandat dazu besteht und sich die Organisation insgesamt dem Thema stellt.

Es ist durchaus möglich, zunächst ohne Analysten auf C-Level zu beginnen, wenn Mandat und Ausrichtungen stimmen. Aber ein Bottom-up Ansatz ist in hierarchischen Organisationen zum Scheitern verurteilt. Auch ein Ansatz mit Analytics als Service-Layer kann schwierig sein, weil das meist als Angebot mit Extra-Kosten für den Anforderer funktioniert und impliziert wird, es ginge auch ohne – was dann auch passiert. Analyse ist ein Profit-Center und kein Kostenfaktor per se. Die IT ist aber in aller Regel ein Kostencenter. Daher ist Analytics in der IT meistens nicht richtig angesiedelt, obwohl es eine große Schnittstelle zwischen Analytics und IT gibt und geben muss.

Commanders Act: Warum ist die digitale Analyse heute einer der entscheidenden Erfolgsfaktoren im Prozess der digitalen Transformation von Unternehmen?

Matthias Bettag: Weil Analyse das Controlling der Digitalisierung ist. Aber nicht nur durch Nachmessen und finanzielle Bewertung, sondern weil es zusätzlich auch Erklärungen und Prognosen liefert sowie Alternativen und Entwicklungsmöglichkeiten bis hin zu konkreten operativen Tätigkeiten anbietet.

Das Ziel ist, den Wust an Datenströmen für die unterschiedlichsten Einzelzwecke mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen, mehr als nur Einzel-Erkenntnisse zu gewinnen, und daraus entsprechende Handlungen zu generieren.

Matthias Bettag ist DAA-zertifizierter Web Analyst™ und Geschäftsführender Gesellschafter der Digital Motion GmbH. Er berät unter anderem Unternehmen aus dem Ecommerce, Versicherungen, Finanzen, Medien, und Pharma zu strategischen und taktischen Fragen, und dem technischen und organisatorischen Aufbau von Digital Analytics im Kontext digitaler Transformationen.

Matthias Bettag ist zudem Veranstalter des Digital Analytics Hub, einer internationalen Fachkonferenz deren Format auf Gruppendiskussionen von Analyse-Experten im Anwenderbereich basiert. Er ist auch Tutor des Online Studiums „Digital Analytics Deutsches Intensivprogramm“ der University of British Columbia (UBC) und stellvertretender Vorsitzender der Digital Analytics Association Germany.