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Kommentar von Stan Pavlovsky, Shutterstock Datenanalyse für intelligente Entscheidungen

| Autor / Redakteur: Stan Pavlovsky / Nico Litzel

Daten sind heute der wichtigste Rohstoff bei der Digitalisierung. Big Data, Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind Trends, die zum Aufbau von Wettbewerbsvorteilen genutzt werden können. Das funktioniert allerdings nur, wenn Unternehmen verstehen, wie sie Daten richtig nutzen.

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Der Autor: Stan Pavlovsky ist CEO von Shutterstock
Der Autor: Stan Pavlovsky ist CEO von Shutterstock
(Bild: Shutterstock)

Ein Unternehmen, das Big Data neu in den Mittelpunkt der eigenen Unternehmensentwicklung gesetzt hat, ist Shutterstock, eine führende Plattform für qualitativ hochwertige, kreative Inhalte. Das Technologieunternehmen zählt weltweit über 1,9 Millionen aktive Kunden und verzeichnet im Schnitt sechs Bild-Downloads pro Sekunde. Die aktive Analyse des Such- und Downloadverhaltens seiner Nutzer ist für das Unternehmen ein zentraler Erfolgsfaktor.

Dieser Artikel befasst sich am Beispiel von Shutterstock damit, welche Vorteile durch die Daten-Insights erzielt werden können, wie Unternehmen entscheiden, welche Daten gesammelt und analysiert werden und welche Auswirkungen der Einsatz von Daten auf unternehmerische Strukturen hat. Konkret geht es um die Prozesse von der Datenerstellung und -erfassung über die Datenanalyse bis hin zur Entscheidungsfindung.

Die Vorteile von datengestützten Erkenntnissen

Datengestützte Einblicke sind unerlässlich, um zeitnahe und fundierte Entscheidungen zu treffen – von der organisatorischen und technologischen Ausrichtung über das Produktangebot bis hin zu Vertriebs- und Marketingaktivitäten. Die Einblicke ermöglichen es Unternehmen, auf Veränderungen im Kundenverhalten zu reagieren, die Richtung der Produktentwicklung zu steuern und damit Risiken zu minimieren.

Shutterstock hat beispielsweise das Nutzerverhalten des bestehenden Kundenpools untersucht und auf Basis der Interaktionen und Portfolios ein Modell entwickelt, um potenzielle Unternehmenskunden identifizieren können. Zu diesem Zweck sammelt das Unternehmen jeden Tag – DSGVO-konform – große Datenmengen. Zum einen, bezogen auf das konkrete Such- und Downloadverhalten der Nutzer, zum anderen inhaltsspezifisch in Zusammenhang mit der Fülle von Bildern, Videos und Musikdateien, die zur Lizenzierung auf die Plattform hochgeladen werden. Diese Daten werden zum Beispiel analysiert, um die Nachfrage an Inhalten in bestimmten Regionen zu verstehen. Solche Informationen fließen dann in das Marketing ein und definieren, wie das Unternehmen seine Kunden regional-spezifisch anspricht.

Prozess der Datenerfassung und Analyse

Ein Team aus Dateningenieuren, Wissenschaftlern und Analysten bei Shutterstock erstellt interne Dashboards, die kontinuierlich über den Stand des Unternehmens und der Produkte informieren. In einem täglichen Bericht werden beispielsweise die Conversion- und Engagement-Rates sowie der Umsatz nach Geschäftsbereichen untersucht. Dieser tagesaktuelle Überblick ermöglicht es der Unternehmensleitung zu entscheiden, auf welche Regionen, Zielgruppen oder Geschäftsbereiche sie sich konzentrieren müssen.

Darüber hinaus nehmen die Analysten verschiedene Aspekte des Geschäfts unter die Lupe, um die Strategien in Bezug auf Content-Pakete und Preisgestaltung, Möglichkeiten zur Produktmixveränderung sowie Prognosen zu Kundenbindung und -abwanderung zu unterstützen. Diese Informationen helfen den Produkt-, Marketing- und Vertriebsteams bei der konkreten Ausrichtung des Unternehmens und bei der Entwicklung von Angeboten, die voll auf die Bedürfnisse der Kunden einzahlen.

Die Technologien, die dabei zum Einsatz kommen sind cloudbasierte Tools wie Google Analytics, Looker und Tableau für die Visualisierung und Analyse, Datenspeichertechnologien wie Snowflake und S3 sowie Spark zur Datenverarbeitung. Zudem sind einige intern entwickelte Anwendungen im Einsatz.

Um ein klares Bild von den Kunden zu erhalten, hat Shutterstock also in Tools rund um das Persona-Management sowie in Tableaus für visuelle Einblicke investiert. Daneben spielen Technologien zur Datenverarbeitung mit verteilten Rechenkapazitäten in Kombination mit optimierten Datenspeicher- und Komprimierungsformaten eine wichtige Rolle. Durch den verwendeten Mix an Analysetools besteht noch die Herausforderung, dass die erhobenen Daten selten über alle Plattformen hinweg perfekt strukturiert sind. So wird viel Energie darauf verwendet, die Eingaben zu standardisieren, um zuverlässige Daten zu erhalten. In diesem Zusammenhang sind die Priorisierung und Erarbeitung einer Data Roadmap wichtige Aspekte, damit so wenig Daten wie möglich ungenutzt bleiben.

Die Bedeutung von Daten innerhalb der Organisation

Für die Unternehmensführung ist es zunächst wichtig, eine Vision dafür zu definieren, wohin sich die Organisation entwickeln soll und vorhandene Ressourcen zu bündeln. Darauf aufbauend müssen Talente gefunden werden, die die notwendigen Technologien verstehen und wissen, wie man aus großen Datensätzen Insights gewinnt.

Um die Unternehmensvision zu verwirklichen, sollten in unserem modernen Geschäftsalltag jedoch alle Mitarbeiter der Organisation in allen Funktionen verstehen, auf welche Weise Daten genutzt werden können, um intelligentere Entscheidungen zu treffen. Tools zur Zielfestlegung und ein regelmäßiges Tracking der Business-KPIs können dabei helfen, dass sich die Teams und einzelne Mitarbeiter auf die Erreichung der angestrebten Geschäftsergebnisse konzentrieren. Dass die wachsende Bedeutung von Daten in jedem Geschäftsbereich spürbar ist, ist eine der größten Veränderungen unserer Zeit.

Für Shutterstock ist es ein Grundsatz, dass das Unternehmen sein Angebot in dem Maße weiter ausbaut wie sich die Ansprüche der Kunden weiterentwickeln. Ziel der Erkenntnisse durch die Datenerhebung ist es, die Bedürfnisse der Kunden antizipieren zu können und ihnen entsprechende Lösungen und Inhalte zu bieten, die sie wiederum benötigen, um ihre Arbeit effizienter und effektiver zu erledigen.

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