Du hast die Daten bereits. Das Problem ist nur, dass du sehr oft die falschen Daten auf die falsche Art und Weise betrachtest.
Wenn Sie ein KMU leiten, öffnen Sie wahrscheinlich jeden Monat eine aus dem Buchhaltungssystem exportierte Excel-Datei, überprüfen den Gesamtumsatz, vergleichen ihn mit dem Vormonat oder dem gleichen Zeitraum des Vorjahres und versuchen herauszufinden, ob „es gut läuft“. Das ist ganz normal. Es ist auch der Grund, warum so viele Unternehmen über zahlreiche Daten verfügen, aber nur wenige wirklich fundierte Entscheidungen treffen.
Der Punkt ist folgender: Der Gesamtumsatz erzählt nicht die ganze Geschichte. Manchmal verschleiert er sie sogar. Ein Monat mag gut aussehen, weil die Gesamtsumme steigt, während man unter der Oberfläche mehr von den weniger rentablen Produkten verkauft, bei Stammkunden an Frequenz verliert oder einen Vertriebskanal vorantreibt, der Margen verschlingt, anstatt sie zu generieren. Laut Salesforce Italia beginnt die Analyse von Verkaufsdaten genau mit der Erfassung und Zentralisierung von Daten aus verschiedenen Quellen, um diese in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln und Effektivität, Schwachstellen und Chancen in Echtzeit zu überwachen.
Wenn wir ernsthaft mit der Analyse von Verkaufsdaten beginnen, hören wir auf, nur zu zählen, was passiert ist, und fangen an zu verstehen, warum es passiert ist, in welche Richtung sich das Geschäft entwickelt und was jetzt zu tun ist.
Wenn du heute vor allem auf den Gesamtumsatz schaust, bist du nicht im Rückstand. Du befindest dich genau dort, wo sich ein Großteil der italienischen KMU befindet.
Das Problem entsteht, wenn diese Zahl zur einzigen Perspektive wird, durch die wir das Unternehmen betrachten. Der Umsatz gibt uns Sicherheit, weil er einfach, unmittelbar und vertraut ist. Aber er ist auch eine zu dürftige Zusammenfassung, um ernsthafte geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Er verrät uns nicht, welche Kunden den Umsatz bremsen, welche Produkte die Marge schmälern, welche Bereiche sich tatsächlich verbessern und welche Kanäle nur scheinbar funktionieren.
In Italien gewinnt dieser Schritt zunehmend an Bedeutung, da die Umsatzanalyse nicht mehr nur in den Abschlussberichten stattfindet. Verwaltungsplattformen integrieren mittlerweile Funktionen zur operativen Analyse in den Arbeitsalltag. Microsoft Business Central ermöglicht es beispielsweise, Mengen und Beträge mithilfe dynamischer Analysefunktionen und Filter direkt im System zu analysieren, wie in der Dokumentation zur Ad-hoc-Umsatzanalyse erläutert wird.
Wenn ein Unternehmen nur die Gesamtsumme betrachtet, trifft es geschäftliche Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Informationen. Wenn es die Daten aufschlüsselt, beginnt es, das Geschäft so zu sehen, wie es wirklich ist.
Der Unterschied zwischen dem Vorhandensein von Daten und der Analyse von Verkaufsdaten liegt genau darin.
Die Berichterstattung schildert, was geschehen ist. Die Analyse versucht zu erklären, warum es dazu gekommen ist und wie man nun weiter vorgehen sollte.
Wenn du liest: „Wir haben mehr verkauft als im letzten Monat“, dann betreibst du Berichterstattung. Wenn du dich hingegen fragst, welche Kunden den Durchschnittsumsatz pro Kunde erhöht haben, welche Artikel eine echte Marge erwirtschaftet haben und welche Kanäle zwar Umsatz, aber keinen Gewinn bringen, dann betreibst du endlich Analyse.
Dieser Unterschied ist heute umso wichtiger, da sich das Geschäft zunehmend auf verschiedene Kanäle verteilt. Laut den Berichten zum Thema Einzelhandels- und Cross-Channel-Analyse weist das ISTAT darauf hin, dass im Einzelhandel im November 2025 der Wert der Online-Verkäufe deutlich schneller gestiegen ist als der Gesamtumsatz. Für ein KMU bedeutet das ganz einfach: Wenn Sie Ladengeschäft, E-Commerce, CRM und Lagerbestände voneinander trennen, sehen Sie nur Ausschnitte des Gesamtbildes.
| Aussehen | Berichterstattung (Zählen) | Analyse (Verstehen) |
|---|---|---|
| Hauptfrage | Was ist passiert? | Warum ist das passiert? |
| Datenübersicht | Aggregat | Aufgeschlüsselt nach Kunde, Produkt, Kanal, Zeitraum |
| Nützliches | Nachträgliche Überprüfung | Operative Entscheidung |
| Wetter | Vergangenheit | Vergangenheit, Gegenwart und Zukunftsperspektiven |
| Ausgabe | Zahl oder Tabelle | Erkenntnisse und Handlungsschwerpunkte |
Um besser zu verstehen, wie Dashboards KMU helfen, genügt es, diesen Unterschied zu betrachten: Der statische Bericht liefert eine Momentaufnahme, während ein gut gestaltetes Dashboard Zusammenhänge aufzeigt.
Der erste Fehler besteht darin, den Umsatz als wichtigsten KPI zu betrachten. Der Umsatz ist zwar wichtig, aber für sich genommen ist er eine unvollständige Kennzahl.
Wichtiger ist eine überschaubare Anzahl von Indikatoren, die mit konkreten Entscheidungen verknüpft sind:
Faustregel: Wenn eine Zahl dich nicht zu einer konkreten Entscheidung führt, handelt es sich noch nicht um eine Analyse.
Viele KMU geben zu früh auf. Sie konzentrieren sich auf den Umsatz. Sie vergleichen die einzelnen Monate. Sie kommentieren die Abweichungen. Doch die Analyse der Umsatzdaten beginnt erst dann, wenn jede Zahl mit einer unternehmerischen Entscheidung verknüpft wird: kürzen, vorantreiben, korrigieren, neu positionieren, halten.
Das kommt in italienischen KMU häufig vor. Wir betrachten den Gesamtumsatz, schauen, welcher Geschäftsbereich am stärksten ins Gewicht fällt, und kommen zu dem Schluss, dass genau dieser um jeden Preis verteidigt werden muss.
Dann gehen wir der Sache auf den Grund, und das Bild ändert sich.
In einem B2B-Fall, den wir begleitet haben, machte das Produkt, das als Motor des Unternehmens galt, einen erheblichen Anteil des Umsatzes aus. Das Problem lag jedoch woanders: häufige Rabatte, hohe Logistikkosten, ständige kommerzielle Anforderungen und geringe Margen pro Auftrag. Eine Nebenlinie, die im Monatsbericht weitaus weniger ins Auge fiel, brachte hingegen einen höheren Gewinn pro Transaktion und erforderte weniger operativen Aufwand.
Hier vollzieht sich der eigentliche Mentalitätswandel. Das Zählen der Umsätze dient der Berichterstattung. Zu verstehen, welche Umsätze das Unternehmen wachsen lassen, dient der Entscheidungsfindung.
Der gewählte KPI bestimmt das Geschäftsverhalten. Wenn man nur den Umsatz in den Vordergrund stellt, treibt man das Volumen an. Wenn man auch die Marge pro Transaktion misst, sichert man die Rentabilität.
In der Praxis benötigt ein Geschäftsinhaber nicht Dutzende von Kennzahlen. Er braucht nur wenige Kennzahlen, die mit konkreten Entscheidungen zusammenhängen: Preise, Rabatte, Produktmix, geschäftliche Prioritäten, Investitionen zur Neukundengewinnung.
Die folgenden nutze ich am häufigsten in KMU mit Vertriebsnetzen, Vertriebspartnern oder einem internen Vertrieb:
Transaktionsmarge
Dies ist der KPI, der den Umsatz vom Ergebnis unterscheidet. Zwei Aufträge mit demselben Betrag können sehr unterschiedliche Auswirkungen auf die Gewinn- und Verlustrechnung haben. Wenn Sie diesen Wert nicht messen, laufen Sie Gefahr, Produkte, Kunden oder Kanäle zu fördern, die Kapazitäten beanspruchen, aber nur wenig Gewinn abwerfen.
Kundenakquisitionskosten (CAC)
Hiermit lässt sich ermitteln, wie viel Sie dafür ausgeben, neue Kunden zu gewinnen. Es ist sinnvoll, diese Zahlen nach Vertriebskanal und, soweit möglich, nach Kundensegment zu betrachten. Ein hoher CAC ist nicht immer ein Problem, wird aber zu einem solchen, wenn der Kunde nur wenig, nur einmal oder ausschließlich mit Rabatt kauft.
Kundenwert über die gesamte Laufzeit (LTV)
Bringt Ordnung in die geschäftlichen Entscheidungen. Ein Kunde, der langsam anfängt, aber regelmäßig nachkauft, kann mehr wert sein als einer, der mit einem großen Auftrag einsteigt und dann verschwindet. Deshalb sollten CAC und LTV gemeinsam betrachtet werden, nicht getrennt.
Churn
Misst den Verlust des Kundenstamms oder die Rückkaufhäufigkeit. In vielen KMU wird die Abwanderungsrate nicht formell berechnet, lässt sich jedoch bereits an einfachen Anzeichen erkennen: Kunden, die die Zeitabstände zwischen den Bestellungen verlängern, ein Rückgang des Kaufmixes und eine Verringerung des durchschnittlichen Bestellwerts. Wenn wir diese Anzeichen ignorieren, scheint der Umsatz stabil zu bleiben, bis das Problem bereits weit fortgeschritten ist.
Die Konversionsrate in Verbindung mit dem Kaufverhalten
Die Zahl allein nützt wenig. Die Analyse der Vertriebsleistung verbessert sich, wenn man die KPIs mit dem Verhalten der Kunden und des Vertriebsteams verknüpft. Wenn die Konversionsrate sinkt, muss man herausfinden, wo der Prozess ins Stocken gerät: unzureichend qualifizierte Leads, ein schwaches Angebot, lange Reaktionszeiten, Verhandlungen, die am Preis scheitern. Auch Mercuri betont bei der Analyse der Umsatzentwicklung diesen Punkt: Die Daten werden erst dann nützlich, wenn sie zu operativen Korrekturen führen.
Um diese Kennzahlen im Blick zu behalten, sollte man sich eine ganz einfache Frage stellen: Welche Entscheidung ändert sich, wenn sich dieser KPI verschlechtert oder verbessert?
| KPI | Eine Frage, die zur Lösung beiträgt |
|---|---|
| Margin pro Transaktion | Mit welchen Aufträgen, Kunden oder Produktlinien erzielen wir tatsächlich Gewinne? |
| CAC | Zahlen wir zu viel, um neue Umsätze zu generieren? |
| LTV | Zahlt sich der Vertriebsaufwand bei diesem Kunden auf lange Sicht aus? |
| Abwanderungsrate | Wo verlieren wir bereits geschaffenen Wert? |
| Umrechnung | Liegt das Problem bei der Zielgruppenansprache, dem Angebot, dem Prozess oder dem Verkauf? |
Das ist der Punkt, der die Qualität der Analyse steigert. Der KPI soll nicht nur beschreiben. Er soll zum Handeln anregen.
Wenn du diese Kennzahlen anhand deiner bereits vorhandenen Daten erstellen möchtest, ohne auf ein umfangreicheres Softwareprojekt zu warten, kann dir die Anleitung „ ELECTE “ zu KPIs in Excel weiterhelfen.
Es gibt zudem einen Aspekt, der in KMU oft unterschätzt wird. Der Umsatz hängt nicht nur von Preislisten und Verhandlungen ab, sondern auch von den Instrumenten, die der Vertriebsmitarbeiter vor Ort einsetzt: Begleitmaterialien, Sets, Musterkollektionen, Werbeartikel, Materialien für Messen oder Kundenbesuche. Wenn Sie den Ertrag dieser Aktivitäten besser messen möchten, kann Ihnen auch dieser strategische Leitfaden zu personalisierten Artikeln hilfreich sein, insbesondere wenn das Ziel darin besteht, die Vertriebsinstrumente mit den Ergebnissen zu verknüpfen und nicht nur beim Umsatz stehen zu bleiben.
In der Excel-Datei mag die Monatssumme zunächst einmal gut aussehen. Wenn wir jedoch genauer hinschauen, stellen wir fest, dass ein Teil des Umsatzes von Kunden stammt, die hohe Rabatte verlangen, unregelmäßig einkaufen und viel Vertriebszeit in Anspruch nehmen. An dieser Stelle hören wir auf, nur die Umsätze zu zählen, und beginnen, das Geschäft wirklich zu verstehen.
Dafür dient die Segmentierung. Um zu unterscheiden, was Umsatz generiert und was Gewinn bringt, was wächst und was Ressourcen bindet, was vielversprechend erscheint und was sich langfristig wirklich bewährt.
Wenn wir die Verkaufszahlen aufschlüsseln, ergeben sich in der Regel vier nützliche Erkenntnisse:
Für ein italienisches KMU hat dieser Wandel Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung. Wenn ein Vertreter zwar einen hohen Umsatz erzielt, dieser jedoch aus Aufträgen mit geringer Marge stammt, geht es nicht darum, ob er „wenig oder viel verkauft“. Die Frage ist vielmehr, ob dieser Mix das Unternehmen tatsächlich stützt. Wenn der E-Commerce wächst, aber häufige Rabatte erfordert und einen höheren Kundendienstaufwand verursacht, muss er anhand seines tatsächlichen wirtschaftlichen Beitrags und nicht anhand des Volumens bewertet werden.
Eine gut durchdachte Segmentierung hilft dabei, zu entscheiden, wo Zeit, Rabatte, Lagerbestände und die Aufmerksamkeit des Vertriebs eingesetzt werden sollen.
Die Segmentierung funktioniert nur auf der Grundlage einer zuverlässigen Datenbank. Für viele KMU ist dies ein kritischer Punkt, da die Daten oft auf verschiedene Systeme verteilt sind – von der Betriebssoftware über das CRM und den E-Commerce bis hin zu Excel-Dateien, die im Laufe der Jahre angelegt wurden.
Die immer wieder auftretenden Probleme sind immer dieselben:
Wenn die Grundlage fehlerhaft ist, verbessert die Grafik die Entscheidung nicht. Sie lässt sie lediglich eleganter erscheinen.
Bevor man die Segmente auswertet, sollte man drei einfache Überprüfungen vornehmen: abgestimmte Stammdaten, konsistente Produktcodes und klare Regeln für die Zuordnung von Umsätzen und Kosten. Das ist keine komplizierte Aufgabe. Es ist der Schritt, der verhindert, dass man den falschen Kunden belohnt, das falsche Produkt fördert oder einen Vertriebskanal verteidigt, der in Wirklichkeit die Margen schmälert.
Sobald die Grundlage geschaffen ist, ist die Segmentierung nur dann sinnvoll, wenn sie zu einer konkreten Entscheidung führt.
Eine praktische Methode ist folgende:
Ermitteln Sie, wo der Wert konzentriert ist
Es reicht nicht aus, sich zu fragen, wer den Umsatz beeinflusst. Man muss verstehen, wer für Marge, Kontinuität und Qualität des Portfolios sorgt.
Trennen Sie Absatzvolumen und Rentabilität
Das meistverkaufte Produkt ist nicht immer dasjenige, das man am besten bewerben sollte. Das Gleiche gilt für Kunden und Vertriebskanäle.
Schauen Sie auf die Entwicklung, nicht nur auf die Zahlen
Ein Segment muss im Zeitverlauf betrachtet werden. Wächst es gut, verlangsamt es sich, verschlechtert es sich im Gesamtkontext oder wird es teurer, es zu bedienen?
Setze jede Erkenntnis in eine Entscheidung um
Stärkere Fokussierung auf margenstarke Kunden, Überarbeitung der Preislisten für schwache Produktlinien, weniger Rabatte in Vertriebskanälen, die Wert abschöpfen, Vertriebsziele, die auf der Marge und nicht nur auf dem Umsatz basieren.
Das ist der Schritt, der die Analyse erst wirklich ausreift. Es geht uns nicht darum, mehr Tabellen zu haben. Uns geht es darum zu verstehen, welche Umsätze es wert sind, verteidigt zu werden, welche ausgebaut werden sollten und welche neu verhandelt werden müssen, bevor der Umsatz ein Rentabilitätsproblem verschleiert.
In italienischen KMU ist das Problem selten ein Mangel an Daten. Das Problem ist vielmehr, dass die Zahlen über die Unternehmenssoftware, das CRM, den E-Commerce, das Kassensystem und Excel-Dateien verstreut sind, sodass der Inhaber zwar den Gesamtumsatz sieht, aber nur schwer erkennen kann, was tatsächlich Gewinn generiert.
Dafür ist eine effektive Methode notwendig. Um verstreute Daten in praktische Entscheidungen umzuwandeln.
In der Praxis sieht der Arbeitsablauf wie folgt aus:
Zentrale Erfassung
Wir bündeln Aufträge, Kunden, Produkte, Rabatte, Kosten und Vertriebskanäle an einem einzigen Ort. Bleiben die Quellen getrennt, verliert der Vergleich zwischen Zeiträumen, Bereichen oder Produktlinien an Zuverlässigkeit.
Bereinigung und Normalisierung
Doppelte Codes, unterschiedlich geschriebene Stammdaten, inkonsistente Datumsangaben, fehlende Kosten. Das sind häufige Fehler. Wenn wir diese nicht zuerst beheben, wird auch die Marge pro Transaktion oder pro Kunde irreführend.
Beschreibende Analyse „
“ Hier überprüfen wir, was passiert ist. Nicht nur, wie viel wir verkauft haben, sondern auch, wie sich der Produktmix verschoben hat, welche Kunden mit hohen Rabatten einkaufen, welche Produkte für Umsatz sorgen und welche die Marge sichern.
Diagnostische und prädiktive Analyse
Auf dieser Ebene beginnen wir, nach Ursachen und aussagekräftigen Anzeichen zu suchen. Zeitreihen, einfache Regressionen, Kundencluster, Kohortenvergleiche, Analyse saisonaler Schwankungen. Dazu sind nicht unbedingt komplexe Formeln erforderlich. Wir benötigen eine Methode, die uns hilft, Nachfrageschwankungen, Margenverluste oder glaubwürdige Cross-Selling-Möglichkeiten vorherzusagen.
Operative Auswertung
Die Analyse ist dann relevant, wenn sich eine Entscheidung ändert. Preise, Rabatte, Sortiment, geschäftliche Prioritäten, Lagerbestände, Ziele des Vertriebsnetzes.
Der entscheidende Punkt ist folgender: Viele Unternehmen kommen bis zum Bericht und bleiben dann stehen. Wir müssen hingegen bis zur Entscheidung gelangen.
Für ein KMU entsteht der Qualitätssprung nicht durch ein ausgeklügeltes Instrument. Er entsteht durch eine gut formulierte Frage.
Wenn wir nur fragen: „Wie hoch war unser Umsatz?“, erhalten wir lediglich eine Berichterstattung. Wenn wir fragen: „Welcher Verkauf bringt uns die höchste Marge, bei welchem Kunden, über welchen Vertriebskanal und in welcher Häufigkeit?“, beginnen wir, das Geschäft zu verstehen.
Eine bereinigte Zeitreihe, die unter Berücksichtigung von Trends und saisonalen Schwankungen ausgewertet wird, liefert oft aussagekräftigere Hinweise als ein komplexes Modell, das auf inkonsistenten Daten basiert. Dies gilt insbesondere dann, wenn das Unternehmen schnell Entscheidungen treffen und die Logik hinter diesen Entscheidungen den Abteilungen Vertrieb, Einkauf und Verwaltung erläutern muss.
Ein Modell, das das Management versteht und anwendet, ist mehr wert als ein Modell, das schwer zu erklären und unmöglich in die Praxis umzusetzen ist.
In der Praxis empfiehlt es sich, mit Methoden zu beginnen, die das Team langfristig beibehalten kann: Vergleiche für gleichartige Zeiträume, Schwankungsanalysen, Margen pro Auftrag, Kundengruppen, Produkte mit hoher Umschlagshäufigkeit im Vergleich zu Produkten mit hoher Rentabilität. Wenn die Grundlage dann stabil ist, können fortgeschrittenere Instrumente hinzugefügt werden.
Dieser Punkt ist von entscheidender Bedeutung. Eine sinnvolle Analyse soll nicht beeindrucken. Sie soll dir helfen, bessere Entscheidungen zu treffen – und zwar früher und mit weniger Fehlern.
Um Lagerbestände, Budgets und Vertriebskapazitäten zu planen, reicht es nicht aus, nur in den Rückspiegel zu schauen. Man braucht eine fundierte Prognose.
Für die Prognose ist kein interner Datenwissenschaftler erforderlich. Es bedarf vielmehr einer konsequenten Herangehensweise an die Daten und einer klaren Fragestellung.
Ein einfacher Fahrplan könnte wie folgt aussehen:
Beginne mit der richtigen Zeitreihe:
Verwende einen ausreichend langen Zeitreihenverlauf, damit sich Trends und saisonale Schwankungen erkennen lassen.
Trenne die Analyseebenen
Prognostiziere nicht nur den Gesamtwert des Unternehmens. Prognostiziere zumindest nach Produktlinie, Vertriebskanal oder Bereich, wenn diese Segmente unterschiedlichen Logiken folgen.
Vor der Prognose bereinigen:
. Wenn der Verlauf Fehler oder nicht identifizierte Ausreißer enthält, übernimmt die Prognose diese Störungen.
Arbeiten Sie mit Szenarien
Man sollte keine absolute Gewissheit erwarten. Vielmehr sollte man einen plausiblen Rahmen in Betracht ziehen und widerstandsfähige Entscheidungen treffen.
Aktualisieren Sie die Prognose kontinuierlich unter
Eine nützliche Prognose ist dynamisch. Man erstellt sie nicht einmalig im Rahmen des Budgets und vergisst sie dann.
In der Praxis decken die für ein KMU nützlichen Modelle ganz konkrete Bedürfnisse ab.
Trend Tracker hilft dabei, den langfristigen Grundtrend zu erkennen.
Season Sense ist nützlich, wenn saisonale Schwankungen die Nachfrage auf bestimmte Monate oder Wochen verlagern.
Smooth Forecaster filtert Störsignale aus besonders volatilen Zeitreihen heraus.
Growth Accelerator eignet sich, wenn eine Zeitreihe in eine Phase nichtlinearen Wachstums eintritt.
Smart Predictor wählt automatisch das am besten passende Modell anhand der Anpassungsgüte aus.
Technologie ist hier dann sinnvoll, wenn sie die Prognose verständlich macht, nicht aber, wenn sie sie undurchsichtig macht. Zu diesem Bereich gehören auch Plattformen wie „Sales Forecast Solutions“, die die Auswertung von Zeitreihen und Prognosen automatisieren, ohne dass dafür spezielle technische Kenntnisse erforderlich sind.
Eine gut durchdachte Prognose sagt dir die Zukunft nicht mit Sicherheit voraus. Sie versetzt dich jedoch in die Lage, dich besser vorzubereiten. Und das macht für ein KMU bereits einen riesigen Unterschied.
In KMU liegt das Hindernis fast nie in der Technik. Es ist organisatorischer Natur. Man schiebt es auf, weil es wie ein großes Projekt erscheint, obwohl der erste Schritt viel einfacher ist.
Was wirklich funktioniert, ist Folgendes:
Wenn dieser Prozess zur Routine wird, ist die Analyse der Verkaufsdaten nicht mehr nur eine gelegentliche Maßnahme, sondern wird zu einer festen Managementpraxis.
Der entscheidende Moment kommt nicht, wenn die Datei geladen wird. Er kommt, wenn die Geschäftsleitung akzeptiert, dass die Daten eine andere Geschichte erzählen können als die, die sie sich vorgestellt hatte.
Dort werden die Entscheidungen bezüglich Sortiment, Preisgestaltung, Werbeaktionen, geschäftlichen Prioritäten und Kundenbindung getroffen.
Deshalb darf die Analyse nicht als technische Aufgabe betrachtet werden, die an jemanden delegiert wird, der „gut mit Excel umgehen kann“. Sie muss als Umdenken betrachtet werden. Wenn wir das Unternehmen weiterhin nur mit Blick auf den Gesamtumsatz führen, fahren wir weiterhin mit beschlagener Windschutzscheibe. Wenn wir hingegen einen einfachen, regelmäßigen und nachvollziehbaren Prozess aufbauen, werden die Daten zu einem konkreten Bestandteil unserer Entscheidungsfindung.
Wir sind von einer sehr typischen Situation ausgegangen. Eine Excel-Datei, der Gesamtumsatz, einige Monatsvergleiche und viele Entscheidungen, die noch „nach Augenmaß“ getroffen wurden.
Der eigentliche Sprung besteht nicht darin, eine technischere Sprache zu verwenden. Es geht darum, die Frage zu ändern. Nicht mehr nur „Wie viel haben wir verkauft?“, sondern „Wo erzielen wir Gewinne?“, „Welche Kunden ändern ihr Verhalten?“, „Welche Produkte verdienen Platz?“, „Was sagt uns die Zeitreihe über den kommenden Zeitraum?“.
Wenn wir beginnen, Verkaufsdaten auf diese Weise zu analysieren, wird das Geschäft verständlicher. Und wenn das Geschäft verständlicher ist, werden Entscheidungen weniger instinktiv und fundierter. Die Kosten, die entstehen, wenn man dies nicht tut, tauchen selten in einer Bilanzzeile auf. Sie zeigen sich in verpassten Chancen, verlorenen Kunden, die hätten gehalten werden können, und geschäftlichen Investitionen, die auf der Grundlage falscher Kennzahlen getätigt wurden.
Heute steht dieser Ansatz auch KMU offen. Es ist nicht notwendig, eine eigene Data-Science-Abteilung aufzubauen. Man muss lediglich die Daten, über die man bereits verfügt, ernst nehmen.
Wenn Sie Exporte aus Ihrem Betriebswirtschaftssystem, Excel-Dateien und Geschäftsdaten in aussagekräftige Erkenntnisse und operative Prognosen umwandeln möchten, können Sie sich hier ansehen, wie ELECTE funktioniert – eine KI-gestützte Datenanalyseplattform, die KMU dabei unterstützt, den Schritt vom Reporting zur Entscheidungsfindung zu vollziehen.
.svg)
.svg)
.svg)
