Technologie – Digital Directors Blog https://www.digital-directors.com/ Antworten zur digitalen Transformation Fri, 17 Jan 2020 07:32:45 +0000 de-DE hourly 1 https://wordpress.org/?v=4.9.3 KI-Special Teil 3: Herausforderungen für die Supply-Chain und Auswirkungen auf die Marken-DNA von Unternehmen https://www.digital-directors.com/ki-special-teil-3-herausforderungen-fuer-die-supply-chain-und-auswirkungen-auf-die-markenwerte-von-unternehmen/ https://www.digital-directors.com/ki-special-teil-3-herausforderungen-fuer-die-supply-chain-und-auswirkungen-auf-die-markenwerte-von-unternehmen/#respond Fri, 17 Jan 2020 07:29:45 +0000 https://www.digital-directors.com/?p=4448 Für unser 3-teiliges „KI Special“ sprach ich mit unserem renommierten Gastautor Prof. Dr. Kreutzer über den Stand und die Bedeutung von KI für Unternehmen und Gesellschaft. Wir freuen uns, Ihnen das Exklusiv-Interview mit vielen spannenden Insights aus der Forschung zu seinem neuen Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ zu präsentieren. Im dritten und letzten Teil unseres KI-Specials […]

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Für unser 3-teiliges „KI Special“ sprach ich mit unserem renommierten Gastautor Prof. Dr. Kreutzer über den Stand und die Bedeutung von KI für Unternehmen und Gesellschaft. Wir freuen uns, Ihnen das Exklusiv-Interview mit vielen spannenden Insights aus der Forschung zu seinem neuen Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ zu präsentieren.

Im dritten und letzten Teil unseres KI-Specials schauen wir uns die Herausforderung für die Supply-Chain der Unternehmen an gehen der Frage nach, welche Auswirkung für die DNA von Marken zu erwarten sind.

Lesezeit: 6:00 Min.

DM: Was sind die kritischsten Herausforderungen für Unternehmen in Bezug auf die eigenen Wertschöpfungsketten?

RK: Im Hinblick auf die eigenen Wertschöpfungsketten ist Vernetzung „the name of the game“! Mit vor- und/oder nachgelagerten Partnern sind sogenannte Wertschöpfungssysteme aufzubauen. Durch einen besseren Informationsfluss zu den direkten und indirekten Lieferanten einerseits und zu den direkten und indirekten Kunden andererseits können wichtige Effizienzpotenziale in der Wertschöpfung gehoben und sogar ganz neue Geschäftsmodelle entwickelt werde. Zu denken ist hier an die schon angesprochene Predictive Maintenance, die zu einer umfassenden Zusammenarbeit zwischen Lieferanten und Nutzern führt.

Hierbei ist es wichtig, dass die alten Paradigmen der Zusammenarbeit überwunden werden, die bspw. eine wertschöpfende Zusammenarbeit mit Wettbewerbern häufig ausschloss. Dass Unternehmen hier inzwischen anders agieren und agieren müssen, zeigen bspw. die Kooperationen zwischen BMW und Daimler. Nicht nur beim Thema Carsharing arbeitet man jetzt im Joint Venture Share Now zusammen, sondern auch beim Thema autonomes Fahren. Nur gemeinsam lassen sich beim autonomen Fahren die enormen Investitionsbudgets stemmen.

Das neue Paradigma lautet deshalb: Lass uns mit den Partnern zusammenarbeiten, mit denen wir bestimmte Ziele leichter, schneller und kostengünstiger erreichen können als bisher – aus welchen Feldern diese Partner auch immer kommen mögen (gerne auch als dem Feld der Erzkonkurrenten oder von Start-ups).

DM: Sie sprechen in Ihrem Buch von einer KI-Journey für Unternehmen. Geht es hierbei um eine rein technologische Evaluation oder auch um Change-Prozesse, welche die Organisation betreffen?  Gibt es hier schon Mensch-Maschine Konzepte für eine erfolgreiche und wertbasierte Zusammenarbeit?

RK: Die für (fast) jedes Unternehmen wichtige und unvermeidbare KI-Journey umfasst Technologie und Personal gleichermaßen. Schließlich erschließt sich das Potenzial einer neuen Technologie (noch) nicht von allein – es sind Menschen, die hier Hand anlegen müssen, um die Möglichkeiten neuer Technologien zu erkennen und diesen in (bestehende) Prozesse und Strukturen zu integrieren. Deshalb gilt: Die Akzeptanz der Künstlichen Intelligenz in Unternehmen gelingt nur über die Akzeptanz bei den betroffenen bzw. besser bei den beteiligten Mitarbeitern. Schließlich ist es deren Aufgabe, KI-gestützte Lösungen in innovative Produkte, Dienstleistungen und Prozesse zu integrieren. Hierfür ist ein umfassender Change-Prozess zu starten, der zunächst mit einer Aufklärung über die Möglichkeiten, Grenzen – und ja – auch die Gefahren der KI beginnt. Der unternehmensweite Aufbau einer KI-Kompetenz ist folglich unverzichtbar – und kann dann ggf. mit unserem Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ beginnen. Dann gilt es im Team interessierter Personen aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen herauszuarbeiten. Hierzu kann der in Abb. 3 gezeigte KI-Canvas beitragen.

KI-Canvas Aus: Kreutzer/Sirrenberg, Künstliche Intelligenz verstehen, Wiesbaden, 2019, S. 282
Abb. 3: KI-Canvas Aus: Kreutzer/Sirrenberg, Künstliche Intelligenz verstehen, Wiesbaden, 2019, S. 282

Die nächsten Schritte heißen Implementierung, Implementierung, Implementierung. Es geht darum, Schritt für Schritt mit eigenen Fingerübungen zu starten, Erfolge und Mißerfolge zu meistern auf dem Weg, eine eigene KI-Kompetenz aufzubauen. Denn schon in wenigen Jahren werden die meisten Unternehmen beklagen, dass es an ausgebildeten KI-Fachleuten fehlt. Deshalb ist es zielführend, schon heute mit deren Qualifizierung im eigenen Unternehmen zu starten und Schritt für Schritt wertschöpfende Mensch-Maschine Konzepte zu entwickeln.

DM: Als Markenspezialist finde ich die Frage spannend, inwieweit sich KI auf die Marken-DNA und auf die Unternehmenskultur auswirkt. Gibt es dazu schon erste Erkenntnisse?

RK: KI ist ja zunächst „nur“ eine Technologie, die nicht automatisch auf die Marken-DNA wirkt. Erst die Erkennung und Ausschöpfung der KI-Potenziale in der Markenführung selbst können dann längerfristig auf die Marken-DNA wirken und diese weiterentwickeln. Ähnliches gilt für die Unternehmenskultur. Diese muss sich zunächst öffnen für neue Technologien, damit die KI nicht zum Angstgegner definiert, sondern als Chance für eine profitable Entwicklung des Unternehmens zu begreifen. Motto: „Technologie as a Friend!“ Von einer solchen emotionalen Bewertung sind wir in Deutschland leider meistens weit entfernt.

Im Positiven kann die KI dann dazu beitragen, die Customer-Experience zu verbessern. Wenn Voice-Search und Voice-Shopping (Conversational Commerce) über Alexa, Google Home & Co. zum Durchbruch kommen, wird man fragen, wieso man früher so mühsam über eine Tastatur Online-Bestellungen abwickeln musste. Hier wird die Bequemlichkeit ein wichtiger Antreiber hin zu Voice First oder sogar Voice Only werden.

Anders sieht es heute noch im Bereich der Online-Marken-Werbung aus, wenn diese automatisiert (meist noch ohne KI-Einbindung) ausgespielt wird (Stichwort Programmatic Advertising). Immer wieder finden sich dann Werbe-Banner von Procter & Gamble und anderen Unternehmen in Online-Umfeldern (bspw. bei Gewaltvideos oder auf links- oder rechtsradikalen Websites), wo die Markenverantwortlichen ihre Werbung nicht sehen wollen. Hier geht es um die Brand-Safety. Solche Fehlplatzierungen können die Marken-DNA nachhaltig gefährden. Deshalb muss man genau prüfen, welche Entscheidungen man zukünftig an die Black-Box KI übertragen möchte.

Eine große Herausforderung für den KI-Einsatz liegt darin, diese Black-Box transparenter zu machen. Diese Aufgabe hat auch einen Namen: Explainable AI (Artificial Intelligence). Die Nachfolgziehbarkeit der KI-basierten Lösungen ist auch eine Erfolgsvoraussetzung für die Akzeptanz von KI in Unternehmen. Schließlich möchte sich kaum einer blind irgendwelchen Algorithmen anvertrauen, die er oder sie nicht nachvollziehen kann (zumindest in groben Zügen).

DM: Abschlussfrage: Was kann der Mensch besser als die KI – jetzt und in Zukunft?

Fast bin ich geneigt zu sagen: Alles, was das Leben wirklich lebenswert macht!

Emotionale Nähe zu Menschen aufbauen, wertschätzende, liebevolle, gut reflektierte oder auch witzige Dialoge, auch einmal „unvernünftig“ sein und etwas ganz Verrücktes tun (und sei es ein Fallschirmsprung), sich an klassischer Musik erfreuen (bspw. an der „Ode an die Freude“), von einer Oper zu Tränen gerührt sein (gerne bei Tosca oder Tristan & Isolde), sich in ein gutes Buch versenken, singen, mit der Liebsten tanzen, lachen – leben!

Die Grundlage für dieses Interview bildet Prof. Kreutzers neues Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ (2019)

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KI-Special Teil 2: Potenziale für Produktion, Marketing und den Arbeitsmarkt https://www.digital-directors.com/ki-special-teil-2-potenziale-fuer-produktion-marketing-und-den-arbeitsmarkt/ https://www.digital-directors.com/ki-special-teil-2-potenziale-fuer-produktion-marketing-und-den-arbeitsmarkt/#respond Mon, 30 Dec 2019 10:10:32 +0000 https://www.digital-directors.com/?p=4436 In unserem 3-teiligen „KI Special“ sprach ich mit unserem renommierten Gastautor Prof. Dr. Kreutzer über den Stand und die Bedeutung von KI für Unternehmen und Gesellschaft. Wir freuen uns, Ihnen das Exklusiv-Interview mit vielen spannenden Insights aus der Forschung zu seinem neuen Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ zu präsentieren. Im zweiten Teil kommen wir auf die […]

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In unserem 3-teiligen „KI Special“ sprach ich mit unserem renommierten Gastautor Prof. Dr. Kreutzer über den Stand und die Bedeutung von KI für Unternehmen und Gesellschaft. Wir freuen uns, Ihnen das Exklusiv-Interview mit vielen spannenden Insights aus der Forschung zu seinem neuen Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ zu präsentieren.

Im zweiten Teil kommen wir auf die Potenziale für die Produktion und das Marketing zu sprechen. Vor diesem Hintergrund beleuchten wir die Konsequenzen für den Arbeitsmarkt und den Datenschutz.

Lesezeit: 5:00 Min.

DM: Was bedeutet der massive Einzug von KI und KI-basierter Automatisierung für den Arbeitsmarkt? Wie sieht der Job-Markt der Zukunft aus? Vor allem für die breite Masse?

RK: Die Digitalisierung und Dematerialisierung von Produkten und Dienstleistungen sowie von Prozessen kann in Zukunft nicht mehr von der KI-Nutzung getrennt werden. Diese Entwicklungen verstärken sich in vielen Bereichen. Ich sehe – wie viele Studien auch – eine starke Polarisierung des Arbeitsmarkts (vgl. Abb. 2). Es wird eine starke Nachfrage an hochqualifizierten Mitarbeitern geben, die KI, Data-Analytics, Internet-of-Things, vernetzte Produktion, Augmented Reality, Virtual Reality etc. konzipieren, produzieren und managen. Den Facharbeitermangel sehen wir schon heute – und er wird sich auch in anderen Bereichen einstellen, in den in Zukunft gut ausgebildete Fachleute benötigt werden. Im gleichen Zeitraum werden durch die (auch KI-gestützte) Automatisierung Jobs mit mittlerer Qualifikation wegfallen. Hier ist bspw. an klassische Büroangestellte zu denken, an Rechtsanwaltsgehilfen, an Buchhalter, Zugführer, Controller. Gleichzeitig verstärkt sich der Trend in Richtung E-Commerce und fordert die Logistik heraus. Es wird wohl noch viele Jahre dauern, bis Drohnen und Roboter Pakete an die Endkunden zustellen können (wenn überhaupt). Das heißt, wir benötigen eine Heerschar von Zustellen – und nicht nur für Pakete. Die Entwicklung hin zu einer On-Demand-Society, in der ich mir die Pizza, aber auch die Zutaten zum Kochen liefern lasse, bei Bedarf einen Helpling zum Wohnungsputzen anheuere, wird zu einer hohen Nachfrage bei niedrig qualifizierten Jobs führen.

Abb. 2: Zukünftiger Personalbedarf – orientiert am Qualifikationsniveau
Eigene Abbildung

DM: Kommen wir zu den Unternehmen. In welchen Bereichen liegt für Unternehmen das größere Potenzial in Einsatz von KI? Im Marketing oder in der Produktion?

RK: Ich habe den Eindruck, dass die Produktion in vielen Bereichen schon näher an KI-Lösungen ist als das Marketing. In der Produktion ist Ingenieurswissen und IT-Know-how heute schon viel umfassender „verdrahtet“ als in den meisten Marketing-Abteilungen. Gleichzeitig sind bei Maschinen-Daten keine Regelungen der DSGVO zu berücksichtigen! Das hilft, KI-gestützte Konzepte zu entwickeln. Außerdem lassen sich hier Einsparungen in der Wertschöpfungskette sehr viel leichter und schneller nachweisen.

Im Marketing sollte man zunächst einmal ermitteln, in welchen Felder den Kunden der Schuh drückt und KI-Lösungen Abhilfe schaffen können. Hier gilt es in besonderem Maße, den KI-Einsatz von der Kundenseite her zu denken. Schließlich stellt die KI-Nutzung keinen Selbstzweck dar. KI-Systeme sollen vielmehr Wert für das Unternehmen und Wert für die Kunden schaffen. Das kann im Bereich Customer-Service-Center sein, wo eine KI-basierte, intelligente Nutzerführung bei einer 24/7-Verfügbarkeit auf große positive Resonanz stoßen dürfte – und gleichzeitig Personalkosten einzusparen hilft. Ansonsten kann KI hier vor allem weitere spannende Muster aus Daten „herauskitzeln“, die eine Verbesserung der Customer-Experience unterstützen. Hier werden wir in jedem Falle noch viel Spielwiese sehen. Es gilt mutig auszuprobieren, was geht, was ankommt…

DM: Auf das Marketing bezogen: Ist Datenschutz und KI – ein Widerspruch?

Wenn China auf viele Millionen personenbezogene Datensätze zugreift und dies mit Daten der Gesichtserkennung verknüpft, können hier sehr leistungsstarke KI-Anwendungen entwickelt werden, die uns früher oder später auf dem Weltmarkt begegnen werden. Dies ist die für die KI-Entwicklung ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

Allerdings wünsche ich mir für Deutschland nicht die gleiche grenzenlose Datennutzung. Aber ein bisschen mehr Spielraum für den Datenzugriff hätte ich mir schon gewünscht. Die DSGVO definiert ja „Datensparsamkeit“ als oberstes Mantra und es gilt: „Verbot mit Erlaubnisvorbehalt“! Alles ist verboten, wenn es von Kunden nicht explizit erlaubt wurde.

Bei KI gilt allerdings eines: Nichts ist besser für KI als mehr (gute) Daten!

Wir können uns partiell mit anonymisierten Datenbeständen helfen. Der Aufbau solcher Trainingsdatensätze könnte auch von der Regierung mit angeschoben werden. Allerdings haben wir ja erst vor kurzem erlebt, welcher Aufschrei durch Deutschland ging, als der Gesundheitsminister angeregt hat, für Forschungszwecke eine große Gesundheitsdatenbank mit anonymisierten Daten aufzubauen. Die Bedenken hießen: Es könnte doch, wäre u.U. möglich, dass …!

Auch hier gilt meine Aussage: Noch schlimmer, als etwas nur zu 99% perfektes zu machen ist es, nichts zu machen, vor lauter Angst, es könnten Fehler eintreten! Ja klar, Fehler können auftreten und werden auftreten. Das ist die Chance zu lernen! Anders ging es noch nie, geht es auch heute nicht und wird es auch morgen nicht gehen. Fehler gehören unverzichtbar zu jedem Lernprozess!

Allerdings gilt auch: Angst war noch nie ein guter Ratgeber! Auch wenn die Angst vor Angriffen vor allem aus den fälschlicherweise „sozial“ genannten „sozialen Medien“ leider zu häufig berechtigt ist. Allerdings dürfen wir der Dummheit der Masse nicht weichen, wenn wir von einem übergeordneten Ziel überzeugt sind!

Im dritten und letzten Teil unseres KI-Specials schauen wir uns die Herausforderung für die Supply-Chain der Unternehmen an und gehen der Frage nach, welche Auswirkung für die DNA von Marken zu erwarten sind.

Die Grundlage für dieses Interview bildet Prof. Kreutzers neues Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ (2019)

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KI-Special Teil 1: Game-Changer und Basis-Technologie https://www.digital-directors.com/ki-special-teil-1-game-changer-und-basis-technologie/ https://www.digital-directors.com/ki-special-teil-1-game-changer-und-basis-technologie/#respond Fri, 13 Dec 2019 06:58:01 +0000 https://www.digital-directors.com/?p=4425 In unserem 3-teiligen „KI Special“ sprach ich mit unserem renommierten Gastautor Prof. Dr. Kreutzer über den Stand und Bedeutung der KI für Unternehmen und Gesellschaft. Wir freuen uns, Ihnen das Exklusiv-Interview mit vielen spannenden Insights aus der Forschung zu seinem neuen Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ zu präsentieren. Im ersten Teil gehen wir den Fragen nach, […]

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In unserem 3-teiligen „KI Special“ sprach ich mit unserem renommierten Gastautor Prof. Dr. Kreutzer über den Stand und Bedeutung der KI für Unternehmen und Gesellschaft. Wir freuen uns, Ihnen das Exklusiv-Interview mit vielen spannenden Insights aus der Forschung zu seinem neuen Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ zu präsentieren.

Im ersten Teil gehen wir den Fragen nach, welche konkrete Bedeutung die KI als Basis-Technologie für das Informations- und Konzeptionszeitalter hat.

Lesezeit: 7:00 Min.

DM: Herr Kreutzer, was ist Künstliche Intelligenz – in einem Satz?

RK: KI ist der Game-Changer, der im Zuge der 4. industriellen Revolution die Gewichte zwischen Unternehmen, Branchen und Ländern nochmals ganz neu verteilen wird.

DM: Wenn man davon ausgeht, dass sich die Gesellschaft in einer Transformation von der Informationsgesellschaft zur Konzeptionsgesellschaft befindet, wo ist die KI hier zu verorten? Eher in Bereichen der reinen Informationsverarbeitung bzw. Wissensarbeit oder auch in den kreativen, sinnhaft-konzeptionellen Aufgaben?

RK: KI ist im Alltag der Informationsverarbeitung bei den meisten Menschen schon angekommen – allerdings haben dies viele noch nicht bemerkt. In meinen KI-Seminaren stelle ich immer wieder die Frage: Wer von Ihnen hat KI schon genutzt? Meistens melden sich dann 30% der Teilnehmer, obwohl es 100% sein müssten.
Schließlich kommen bei Google-Suchanfragen schon heute KI-Algorithmen zum Einsatz, um unsere Fragen besser zu verstehen und präziser zu beantworten. Einen entsprechenden Release zum Verständnis von Fragen – statt nur von Keyword – hat Google gerade in den USA gestartet. Durch die Weiterentwicklung des Suchalgorithmus in Richtung der Beantwortung komplexerer Fragen bereit sich Google gleichzeitig auf die Entwicklung von „Voice-Search“ vor. Google Home, Alexa, Siri und Co. lassen grüßen.

Auch die Empfehlungen von Online-Shops gehen heute teilweise schon über die klassische Warenkorb-Analyse hinaus und versuchen durch KI-Anwendungen, den unausgesprochenen Wünschen und Erwartungen der Kunden noch besser auf die Spur zu kommen. Auch wer Google Translate – oder besser noch das Programm DeepL (ein Kölner Start-up) zur automatisierten Übersetzung nutzt, setzt bereits heute ganz selbstverständlich auf KI – hier in der Gestalt der Spracherkennung (NLP für Natural Language Processing).

Es zeigt sich: KI ist in der Informationsgesellschaft längst angekommen.

Viel dickere Bretter sind dagegen in der Konzeptionsgesellschaft zu bohren, wenn es darum geht, etwas ganz Neues zu entwickeln. Schließlich dürfen wir nicht vergessen, dass der Kern der Künstlichen Intelligenz die Mustererkennung ist. Wenn KI-Anwendungen heute etwas „Neues“ schaffen, dann basiert das „Neue“ auf der neuen Zusammensetzung von Mustern, die das KI-System in den Input-Daten erkannt hat. Wenn ein KI-System auf der Basis der Analyse von neun Beethoven-Symphonien die 10. Symphonie komponieren würde, klänge das Ergebnis tatsächlich wie Beethoven – ein Quantensprung der Musikgeschichte wäre hierbei allerdings nicht zu erwarten.

Ein bereits realisiertes Beispiel ist die KI-gestützte Entwicklung eines Drehbuchs für einen Lexus-Spot. Hierzu hat eine KI-Anwendung prämierte Automobil-Spots analysiert und – wieder einmal – bestimmte Muster in den besten Spots erkannt und neu zusammengesetzt. Der online verfügbare Spot wurde allerdings noch von einem menschlichen Regisseur gedreht.

KI heißt heute noch meistens: mehr vom Gleichen!

Um dies zu verdeutlichen, lassen Sie uns einen Blick auf die Malerei im 20. Jahrhundert werfen. KI-Systeme wären – Stand heute – nicht in der Lage ausgehend vom Status-quo der Malerei bspw. den Kubismus, den Dadaismus, den Surrealismus, den Expressionismus oder die neue Sachlichkeit zu kreieren. Hier waren es große Künstler, die „aus der Rille gesprungen sind“, gegen die jeweils herrschende Mode und die „richtigen“ Konventionen in der Kunst revoltiert und damit die Menschheit bereichert und teilweise auch beglückt haben. Bis KI dazu in der Lage ist, wird es noch lange dauern!

DM: Sie sprechen in Ihrem neuen Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ von einer Basis-Innovation, die alle Lebensbereiche durchdringen wird. Also durchaus vergleichbar mit der Elektrizität. Welche Gefahren bestehen hier für die Gesellschaft, was müssen die Menschen lernen und welche Aufgaben muss vor diesem Hintergrund der Staat hier übernehmen?

RK: Bevor wir – typisch Deutsch – von den Gefahren sprechen, sollten wir zunächst einmal einen Blick auf die Einsatzfelder der Künstlichen Intelligenz werfen. Hierbei gibt es vier Bereiche (vgl. Abb. 1).

Prof Kreutzer KI
Abb. 1: Einsatzfelder der Künstlichen Intelligenz Aus: Kreutzer/Sirrenberg, Künstliche Intelligenz verstehen, Wiesbaden, 2019, S. 29

Durch die Spracherkennung wird vieles in der Handhabung einfacher werden. Und vielleicht fragen wir uns in ein paar Jahren, wofür früher Keyboards benötigt wurden. Die Bilderkennung ist die Voraussetzung für das autonome Fahren. KI-gestützte Anlage-Roboter (Robo-Advisor) als Expertensysteme helfen uns heute schon, unsere Finanzanlagen zu managen. Und KI-basierte Roboter kommen heute schon in der Betreuung von Senioren im Japan zum Einsatz – oder fahren die Züge an Flughäfen und in ferner Zukunft auch die Züge der Deutschen Bahn.

KI wird vieles einfacher und bequemer machen. Wenn KI-Systeme bei der Predictive Maintenance – bei der „vorausschauenden Wartung“ – helfen, dann können Aufzüge, Rolltreppen und Flugzeugturbinen gewartet werden, bevor diese ausfallen. Das hilft uns allen. Wenn KI-Systeme die Qualität in der Produktion überwachen, wird der Ausschuss reduziert und die Ressourcen geschont. Gleichzeitig kann in vielen Bereichen eine höhere Produktvielfalt zu akzeptablen Kosten erzeugt werden. Auch das kommt uns allen zugute.

Aber ja: Es gibt auch Gefahren oder besser Herausforderungen, die wir meistern müssen. Zunächst einmal geht es darum, zu begreifen, wofür KI steht. Deshalb haben wir unser Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ genannt – um zunächst ganz niederschwellig Neugierde, Lust und Interesse an der Künstlichen Intelligenz zu wecken, ohne gleich mit komplexen Algorithmen abzuschrecken. Wir stellen eher die Anwenderseite in den Mittelpunkt – um zu zeigen, was geht, um die eigenen Kreativprozesses zu stimulieren.

Zunächst sind in Sachen KI die Unternehmenslenker gefordert, die der Künstlichen Intelligenz den notwendigen Stellenwert im Unternehmen einräumen müssen. Leider ist auf dieser Ebene – nachvollziehbar, aber nicht entschuldbar – häufig noch kein vertieftes KI-Verständnis gegeben. Hier hat Deutschland noch einen großen Nachholbedarf; denn schließlich konnte kaum ein heutiger Unternehmenslenker etablierter Unternehmen KI studieren!

Zusätzlich ist aber auch jede Führungskraft und jeder Mitarbeiter selbst aufgerufen, für sein jeweiligen Aufgabenumfeld einmal zu prüfen, welche Relevanz der KI beizumessen ist – und sich dann das notwendige Wissen ggf. selbst anzueignen. Wenn der Arbeitgeber hierbei nicht unterstützt, dann muss jeder halt selbst initiativ werden, um seine eigene Employability (i.S. von Beschäftigungsfähigkeit) zu erhalten. Schließlich werden sich viele Aufgabenprofile von Mitarbeitern und Führungskräften in der Zukunft massiv verändern.

Der Staat sollte vor allem die Grundlagenforschung an den Universitäten unterstützen, damit Deutschland hier nicht den Anschluss verliert. Hierfür sind ja viele zusätzlich KI-Professorenstellen geplant. Bisher liegen wir hier hinsichtlich Know-how und Rechnerkapazitäten schon weit zurück – vor allem in Vergleich zu China und den USA. Neben einer Ethik-Kommission zur KI sollten wir vor allem viele Think Tanks starten, die anwendungsbezogene Forschung betreiben, damit nicht Deutschland Grundlagen erarbeitet, die von anderen Ländern in vermarktbare Lösungen übersetzt werden. Das hatten wir schon zu häufig! Es geht darum, nicht mit Time-to-Markt auf die perfekte Lösung zu setzen – sondern mit Time-to-Value auf die Frage, wann schafft eine neue Lösung bereits Mehrwert für die Kunden, um diese dann früher als bisher am Markt einzuführen!

Man sieht: Ich sehe die Gefahr weniger in der KI selbst – als in der Nicht-Beschäftigung mit KI.

Hier laufen wir Gefahr, den Anschluss an eine der zukünftigen Basis-Technologien zu verlieren, wenn wir jetzt nicht Gas geben. Dann verlieren wir nicht nur Jobs, die der zunehmenden und nicht nur KI-getriebenen Automatisierung zum Opfer fallen werden, sondern wir bauen gleichzeitig auch keine gut bezahlten und nachhaltig relevanten Jobs in der KI-Entwicklung und KI-Anwendung auf.

Schließlich können wir als Land oder auch als Europa nicht: Den absehbaren Siegeszug der Künstlichen Intelligenz aufhalten.

Im zweiten Teil kommen wir auf die Potenziale für die Produktion und das Marketing zu sprechen. Vor diesem Hintergrund  beleuchtet Prof. Kreutzer die Konsequenzen für den Arbeitsmarkt und den Datenschutz.

Die Grundlage für dieses Interview bildet Prof. Kreutzers neues Buch „Künstliche Intelligenz verstehen“ (2019)

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Wie Sie Ihre digitale Reife prüfen und kreative Keimzellen in Ihrem Unternehmen verankern können! (Serie) https://www.digital-directors.com/wie-sie-ihre-digitale-reife-pruefen-und-kreative-keimzellen-in-ihrem-unternehmen-verankern-koennen-serie/ Thu, 22 Nov 2018 10:37:11 +0000 https://www.digital-directors.com/?p=4323 Im ersten Beitrag haben Sie erfahren, warum Sie das 3-Horizonte-Modell für die Bewertung Ihrer bisherigen Aktivitäten der digitalen Transformation einsetzen sollten. Jetzt möchte ich gerne einige Ideen vermitteln, wie Sie die Implikationen des 3-Horizonte-Modells organisatorisch abbilden können. Und warum Sie vorher Ihre „digitale Reife“ ermitteln sollten. Sie wissen selbst, dass durchgreifende kreative Erneuerungen von Produkten, […]

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Im ersten Beitrag haben Sie erfahren, warum Sie das 3-Horizonte-Modell für die Bewertung Ihrer bisherigen Aktivitäten der digitalen Transformation einsetzen sollten. Jetzt möchte ich gerne einige Ideen vermitteln, wie Sie die Implikationen des 3-Horizonte-Modells organisatorisch abbilden können. Und warum Sie vorher Ihre „digitale Reife“ ermitteln sollten.

Lesezeit: 8:00 Min.

Sie wissen selbst, dass durchgreifende kreative Erneuerungen von Produkten, Services und Geschäftsmodellen nur zu erreichen sind, wenn diese auch nachhaltig und vor allem sichtbar durch das Top-Management unterstützt werden. Dies allein reicht aber noch nicht aus. Sie benötigen in Ihrer Organisation auch das notwendige „digitale Wissen“, um Veränderungsprozesse erfolgreich voranzutreiben. Hierfür können Sie die Digital-Maturity-Analyse einsetzen. Durch diese Analyse können Sie ermitteln, wie „fit“ bzw. wie „reif“ Ihr Unternehmen für ein Bestehen angesichts der Herausforderungen der Digitalisierung ist (vgl. vertiefend hierzu Kreutzer, 2018; Kreutzer/Neugebauer/Pattloch, 2017).

Prüfen Sie Ihre „digitale Reife“ mit der Digital-Maturity-Analyse

Anhand von 32 Einzelkriterien können Sie die digitale Reife Ihres Unternehmens bestimmen. So können Sie Handlungsfelder und konkrete Optimierungspotenziale in Einzelbereichen Ihres Unternehmens ermitteln. Ich habe diese Methode schon mehrfach in Unternehmen angewandt – mit ganz konkreten Erkenntnissen und damit als Grundlage für die Entwicklung einer digitalen Roadmap.

In Abb. 1 sehen Sie das Grundkonzept des Digital-Maturity-Modells. Bei der Anwendung analysieren Sie Ihre Organisation anhand von acht verschiedenen Dimensionen im Hinblick auf ihre „digitale“ Ausgestaltung. Hinsichtlich dieser Dimensionen werden jeweils fünf Ausprägungsstufen unterschieden. Bei „Unaware“ ist Ihrem Unternehmen die Relevanz der entsprechenden Dimension nicht bewusst. Die Ausprägung „Conceptual“ zeigt auf, dass in Ihrem Unternehmen zu der entsprechenden Dimension bereits konzeptionelle Überlegungen angestellt wurden. Bei „Defined“ haben Sie schon einen Schritt weiter getan und Ziele, Maßnahmen und Zeitpläne erstellt. Mit der Ausprägung „Integrated“ dokumentieren Sie, dass relevante „digitale“ Lösungen in Ihrem Unternehmen bereits integriert wurden. Die höchste Stufe haben Sie mit „Transformed“ erreicht. Hier sind die notwendigen Veränderungen bereits ganzheitlich auch in der Ablauf- und Aufbauorganisation des Unternehmens verankert.

Abb. 1: Digital-Maturity-Modell
Quelle: Nach Peyman et al., 2014, S. 38

Mit der 1. Modellkomponente „Strategy“ erfassen Sie den Reifegrad Ihrer unternehmerischen Digital-Strategie. Es ist eine Kernaufgabe der Unternehmensführung, eine solche Digital-Strategie zu entwickeln, die disruptive technologische Entwicklungen und die Veränderungen im Kundenverhalten berücksichtigt. Eine wichtige Voraussetzung für die Implementierung besteht darin, dass Sie diese Digital-Strategie unternehmensintern nicht nur dokumentieren, sondern über alle Unternehmenshierarchien hinweg auch kommunizieren.

Im Mittelpunkt der 2. Modellkomponente „Leadership“ steht die Rolle, die Ihr Führungsteam im Unternehmen bei der Implementierung der Strategie einnimmt. Die Kernaufgabe des Top- und Middle-Managements besteht darin, die Relevanz der neuen Technologien zu erkennen und im gesamten Unternehmen ein Bewusstsein für die Notwendigkeit des (digitalen) Wandels zu schaffen. Das erreichte Commitment Ihres Managements für diesen Wandel, das Ausmaß der involvierten Funktionsbereiche sowie die vorherrschende Führungskultur stellen wichtige Indikatoren dafür dar, ob der Change-Management-Prozess in Ihrem Unternehmen erfolgreich sein wird.

Um zu erfassen, wie weit die digitale Transformation im Produkt- und Dienstleistungsangebot schon vollzogen ist, analysieren Sie die 3. Modellkomponente „Products“. Dabei ermitteln Sie u. a., in welchem Umfang sich der Innovationsgrad des Geschäftsmodells, relative Kundenvorteile sowie eine Kostenüberlegenheit gegenüber Wettbewerbern auf die erreichte Digitalisierungstiefe der Wertschöpfungsprozesse und die durch sie erstellten Endprodukte zurückführen lassen. Sie sollten die komplette Produkt- und Servicepalette daraufhin überprüfen, wo eine Digitalisierung zu Kundenvorteilen und/oder Kostenüberlegenheit führen kann. Zusätzlich können Sie Ihre Produkt- und Service-Palette durch „digitale Angebote“ abrunden. Dabei ist auch zu prüfen, ob in Ihrem Unternehmen die Digitalisierung der Value Chain – fälschlicherweise – als reines „Effizienzprojekt“ interpretiert wird und nicht als Möglichkeit, innovative Produkt- und Service-Konzepte zu entwickeln.

Anhand der 4. Modellkomponente „Operations“ prüfen Sie zum einen, wie flexibel die Geschäftsprozesse auf neue Herausforderungen ausgerichtet werden können. Zum anderen können Sie analysieren, in welchem Ausmaß digitale Kanäle bereits intern und/oder extern zur Vernetzung von Wertschöpfungsketten genutzt werden. Damit Sie nahtlose Kundenerlebnisse („Seamless Integration“) schaffen, ist die Digitalisierung der Kernprozesse voranzutreiben. Hierzu sollten Sie prüfen, in welchem Ausmaß Daten- und Prozess-Silos – insb. aber Silos in den Köpfen der Menschen – bereits überwunden sind. Zusätzlich ermitteln Sie hier, ob laufend neue technologische Möglichkeiten im Hinblick auf ihren Wertschöpfungsbeitrag für das eigene Unternehmen untersucht – und bei positiven Leistungsbeiträgen – in die eigenen Prozesse integriert werden. Außerdem ist in diesem Bereich zu prüfen, in welchem Ausmaß Ihr Unternehmen die zur Implementierung erforderlichen Ressourcen (vor allem Budgets und Personal) bereitstellt.

Jeder Mitarbeiter Ihres Unternehmens muss im Laufe eines Arbeitstages eine Vielzahl von Entscheidungen treffen. Nicht alle dieser Entscheidungsprozesse können anhand von eindeutigen Vorgaben geregelt werden. Hier geht es bspw. um die Frage, welcher Kunde oder welches Projekt mit einer höheren Priorität zu versehen ist. In diesen Fällen beziehen sich Ihre Mitarbeiter häufig auf die 5. Modellkomponente „Culture“, die auf einem spezifischen Wertekanon des Unternehmens basiert. Damit wirkt die Unternehmenskultur unmittelbar auf den täglichen Arbeitsablauf ein. Dafür ist es wichtig, dass in dieser Kultur bereits „digitale DNA“ enthalten ist!

Deshalb sollten Sie prüfen, ob in Ihrem Unternehmen bereits eine Innovationskultur existiert, um den digitalen Wandel zu fördern. Die Unternehmenskultur kann entweder zur Innovationsbremse oder zum Innovationsbeschleuniger werden. Konzepte wie der Aufbau „interner Inkubatoren“, die Integration von Kunden in den Innovationsprozess und weitere Formen von Open Innovations ermöglichen ein Denken „out of the box“. Im Zuge der Dimension „Culture“ wird folglich durchleuchtet, wie diese im Hinblick auf Transparenz, Dynamik, Kommunikationsintensität und Change-Bereitschaft ausgestaltet ist (vgl. vertiefend Kreutzer/Neugebauer/Pattloch, 2017).

Dabei sollten Sie sich eine Aussage von Peter Drucker vor Augen führen: Culture eats strategy for breakfast!

In der 6. Modellkomponente „People“ analysieren Sie, wie umfassend es Ihnen bereits gelungen ist, eine digitale Expertise in der eigenen Belegschaft aufzubauen und entsprechende Lernprozesse unternehmensintern zu verankern. Schließlich sind in der digitalen (Arbeits-)Welt neue Qualifikationen gefordert. Für den Transformationsprozess müssen Träger von „digitalem Know-how“ an zentralen Stellen im Unternehmen verankert werden. Hierzu kann bspw. Reverse Mentoring eingesetzt werden. Dabei bilden junge Mitarbeiter „ältere“ Mitarbeiter bspw. in den sozialen Medien weiter. Gleichzeitig ist den Mitarbeitern die „Angst vor dem Neuen“ zu nehmen. Zusätzlich wird ermittelt, ob in Ihrem Unternehmen für die digitale Transformation die notwendigen Ressourcen zur Qualifizierung zur Verfügung stehen.

Ohne eine entsprechend ausgestaltete Unternehmenssteuerung können Sie eine Digital-Strategie nicht umsetzen. Anhand der 7. Modellkomponente „Governance“ wird ermittelt, wie verbindlich und ganzheitlich die Digital-Strategie über Abteilungs- und Divisionsgrenzen hinweg in Ihrem Unternehmen bereits umgesetzt wird. Außerdem können Sie analysieren, welche Steuerungsinstrumente hierzu eingesetzt werden. Eine zentrale Implementierungsvoraussetzung besteht darin, dass die Ziele der Digital-Strategie messbar definiert sind. Außerdem muss die Umsetzung der Digital-Strategie Teil der Zielvereinbarungen aller Führungskräfte Ihres Unternehmens werden. Auch dies gilt es hier zu ermitteln.

Wichtige „Enabler“ und damit „Unterstützer“ der digitalen Transformation können die digitalen Technologien sein. Erfolgsentscheidend ist es deshalb, die erforderlichen Technologien bspw. zur Daten-Analyse, zum Cross-Channel-Management, zur Prozessautomatisierung sowie zum Aufbau von Ecosystems einzusetzen. Hierauf zielt die 8. Modellkomponente „Technology“ ab. Im Zentrum steht dabei u. a. die Frage, inwieweit es in Ihrem Unternehmen bereits gelungen ist, die Weiterentwicklung der eigenen IT-Infrastruktur oder entsprechender Cloud Solutions als Kernbereich in die digitale Roadmap zu integrieren. Kunden definieren durch ihre Cross-Channel-Interaktion (offline – online) neue Anforderungen an die Kundenführung, die technologisch abzubilden sind. Die Anforderungen an diese Weiterentwicklung werden folglich insb. markt-, kunden- und damit marketinggetrieben sein und setzen eine flexible Ausgestaltung der unterstützenden Systeme voraus.

Wie gut Ihr Unternehmen insgesamt aufgestellt ist, können Sie zusammenfassend in dem in Abb. 2 zu findenden Analyse-Raster zur Bestimmung der digitalen Reife dokumentieren.

Abb. 2: Analyse-Raster zur Bestimmung der digitalen Reife

Diese Überprüfung der eigenen „digitalen Reife“ stellt für Sie eine notwendige – wenn auch häufig schmerzhafte – Prüfung dar. Nur durch eine solche ehrliche Analyse kann sichergestellt werden, dass eine erforderliche digitale Transformation auf dem „wahren“ Status quo und nicht auf Mutmaßungen aufbaut.

Fazit

Im zweiten Teil dieser Serie haben Sie erfahren, wie Sie die digitale Reife Ihres Unternehmens ermitteln und in eine konkrete Roadmap übersetzen. Im dritten und letzten Teil dieser Serie werde ich Ihnen die Innovation Engine vorstellen und erläutern. Denn, so viel sei verraten, klassische Variablen zur Skalierung Ihrer Prozesse wie Stabilität, Vorhersehbarkeit, Routine und Null-Fehler-Toleranz können Innovation nicht abbilden.

Literatur

  • Govindarajan, V./Trimble, C. (2010): The Other Side of Innovation – How to Solve the Execution Challenge, Boston: Harvard Business Review Press
  • Kotter, J. P. (2014): Accelerate – Building Strategic Agility for a Faster-moving World, Boston: Harvard Business Review Press
  • Kreutzer, R. (2018): Toolbox für Marketing und Management, Kreativkonzepte, Analysewerkzeuge, Prognoseinstrumente, Wiesbaden
  • Kreutzer, R./Land, K.-H. (2016): Digitaler Darwinismus, Der stille Angriff auf Ihr Geschäftsmodell und Ihre Marke, 2. Aufl., Wiesbaden
  • Kreutzer, R./Neugebauer, T./Pattloch, A. (2017): Digital Business Leadership – Digitale Transformation – Geschäftsmodell-Innovation – agile Organisation – Change-Management, Wiesbaden
  • Peyman, A. K./Faraby, N./Rossmann, A./Steimel, B./Wichmann, K. S. (2014): Digital Transformation Report 2014, Hrsg. Neuland GmbH & Co. KG. und WirtschaftsWoche, Köln
  • Poguntke, S. (2016): Corporate Think Tanks: Zukunftsforen, Innovation Center, Design Sprints, Kreativsessions & Co., 2. Aufl., Wiesbaden

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Warum Sie das 3-Horizonte-Modell kennen sollten (Serie) https://www.digital-directors.com/warum-sie-das-3-horizonte-modell-kennen-sollten-serie/ Fri, 28 Sep 2018 14:30:16 +0000 https://www.digital-directors.com/?p=4288 In diesem Artikel erfahren Sie, warum Sie das 3-Horizonte-Modell für die Bewertung ihrer bisherigen Aktivitäten der digitalen Transformation einsetzen sollten. So können Sie erkennen, inwieweit Sie sich bereits aus angestammten Gefilden herausgewagt und (strategisches) Neuland betreten haben. Wenn Sie ermitteln wollen, in welchem Ausmaß Sie die umfassenden Potenziale der digitalen Transformation in Ihrem Unternehmen tatsächlich […]

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In diesem Artikel erfahren Sie, warum Sie das 3-Horizonte-Modell für die Bewertung ihrer bisherigen Aktivitäten der digitalen Transformation einsetzen sollten. So können Sie erkennen, inwieweit Sie sich bereits aus angestammten Gefilden herausgewagt und (strategisches) Neuland betreten haben.

Lesezeit: 7:00 Min.

Wenn Sie ermitteln wollen, in welchem Ausmaß Sie die umfassenden Potenziale der digitalen Transformation in Ihrem Unternehmen tatsächlich ausschöpfen, können Sie das 3-Horizonte-Modell einsetzen. Mithilfe des Modells können Sie prüfen, wo Sie im Zuge der digitalen Transformation stehen – und ob Sie ggf. zu früh aufgehört oder noch nicht weitgreifend genug gedacht haben. Dabei sollten Sie berücksichtigen, dass sich die digitale Transformation nicht nur auf Produkte und Services auswirken sollte, sondern auch ganze Prozesse und sogar das gesamte Geschäftsmodell umfassen kann. Die besondere Herausforderung für Sie besteht darin, sich bei dieser Analyse vom Status-quo des Horizont 1 zu lösen und weit über den Tellerrand des heutigen Tuns hinauszudenken. Dazu motiviert das 3-Horizonte-Modell.

drei horizonte Modell

Abb. 1: Grundkonzept des 3-Horizonte-Modells
Quelle: In Anlehnung an Baghai/Coley/White, 2000, S. 5; Blank, 2015

Die relevanten Inhalte der auf verschiedenen Horizonten angesiedelten Geschäftsmodelle gestalten sich wie folgt (vgl. Abb. 2). Hier können Sie prüfen, welchen Fokus Sie mit Ihrer digitalen Transformation anstreben:

Horizont-1-Geschäftsmodelle

Die Horizont-1-Geschäftsmodelle beschreiben den aktuellen Status eines Unternehmens. Das heute existierende Geschäftsmodell wird abgebildet und ausgeführt. Die dabei entstehenden Erträge und Cashflows stehen im Zentrum der Betrachtung. Diese sind nicht zuletzt auch Voraussetzung dafür, dass Innovationsaktivitäten finanziert werden können. Dieses Kerngeschäft soll ggf. erweitert und/oder verteidigt werden. In diesen reifen Geschäftsmodellen gilt es, vor allem durch inkrementelle Verbesserungen an Produkten und Services sowie an Prozessen das Wachstum zu erhalten und die Profitabilität zu sichern.

Auf Horizont 1 findet meist nur eine inkrementelle (digitale) Optimierung der bestehenden Prozesse statt. Der Fokus liegt dabei meist auf Effizienzsteigerungen und Kostenreduktionen. Dies kann bspw. durch eine Verbesserung des Kundenservices im Service-Center erreicht werden. Oder es wird eine Marketing-Automation im Customer-Relationship-Management-System eingeführt, um die Kundenbetreuung eines E-Commerce-Unternehmens zu beschleunigen und zu individualisieren.

Die Innovationshöhe bleibt hier nach wie vor relativ gering. Auf diesem Horizont verbessern Sie im Kern nur das bestehende Geschäftsmodell in Teilbereichen. So können Sie bestehende Wettbewerbsvorteile absichern und/oder ausbauen. Alle diese Maßnahmen sind wichtig, reichen aber zur strategischen Absicherung Ihres Unternehmens nicht aus.

Horizont-2-Geschäftsmodelle

Auf der Basis des 2. Horizonts entwickeln Sie Optionen für Geschäftsmodell-Innovationen in Bezug auf die Märkte, die Sie heute schon bedienen. Hier können Sie bspw. den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Produktion, Vertrieb und/oder Kundenservice überprüfen. Können Sie bei von Ihnen produzierten Maschinen bspw. Predictive Maintenance einsetzen – d.h. eine „vorausschauende Wartung“. Dabei werden KI-Algorithmen eine Vielzahl von Daten aus, um noch vor einem Maschinenstillstand (bspw. auch bei Aufzügen oder Rolltreppen) notwendige Wartungsarbeiten vorzunehmen.

Im Vertrieb können Sie KI-Systeme einsetzen, um nicht nur Umsatzpotenziale in ihren Kundenbeständen zu entdecken, sondern auch zu ermitteln, welche Angebote, zu welchem Preis, über welchen Kanal, wann zu vermitteln sind. Für den Kundenservice können Sie bspw. über die Entwicklung von Chatbots nachdenken. Oder Sie entwickeln eine Strategie, wie Ihre Angebote so aufzubereiten sind, dass die virtuellen digitalen Assistenten à la Alexa, Google & Co. die – aus Ihrer Sicht – richtigen Antworten liefern. Dies gilt bspw. für die Fragen: „Alexa, welches ist für mich die beste Krankenversicherung?“ oder „OK Google, welche Digitalkamera empfiehlst Du mir für meinen Urlaub in Japan – und wo soll ich sie kaufen“. Viele Manager haben über diese Fragen noch nicht umfassend nachgedacht.

Mit einer solchen Weiterentwicklung Ihrer Geschäftsmodelle können idealerweise bereits erste initiale Erträge erzielt werden, obwohl deren geschäftlicher Höhepunkt oft erst in vier bis fünf Jahren erreicht sein wird.

Horizont-3-Geschäftsmodelle

Die Horizont-3-Geschäftsmodelle sind hochinnovativ (häufig auch disruptiv) und stellen Ansätze vollkommen neuer Geschäftslogiken dar. Hier heißt es für Sie, sich deutlicher vom angestammten Geschäftsfeld zu lösen. Die Herausforderung für Sie besteht darin, zukünftige Wachstumsfelder zu identifizieren – die von Ihren bisherigen Aktivitätsfeldern mehr oder weniger weit entfernt sein können.

Ein Beispiel für ein solches Vorgehen liefert Fuji. Schon früh hat sich der Hersteller Fujifilm aufgrund des Niedergangs der Nachfrage nach klassischen Filmen für Kameras nach neuen Wachstumsmärkten umgesehen (ganz im Gegensatz zu Kodak). Die Kompetenzen, die Fuji bei der Filmherstellung nutze, wurden auf eine ganz andere Branche übertragen – die Kosmetikherstellung. Schließlich ist Kollagen nicht nur ein Hauptbestandteil von Filmen, sondern auch der Haut. So hat Fujifilm jahrelang daran geforscht, die Leuchtkraft von Bildern zu erhalten und Oxidierungen zu verhindern. Spannend dabei ist, dass die ultraviolette Strahlung der Sonne nicht nur Bilder schneller ausbleichen, sondern auch die Haut schneller altern lässt. Bei der Entwicklung entsprechender Kosmetika konnte Fujifilm eine Technologie verwenden, die ursprünglich für die Filmherstellung entwickelt wurde. So hat sich Fuji vom Filmhersteller zu einem der erfolgreichsten Kosmetikhersteller in Asien entwickelt (u.a. mit der Marke Astalift).

Ähnlich innovativ ist L´Oreal vorgegangen. Das Unternehmen steht auf den ersten Blick für seine Kompetenz bei der Herstellung von Kosmetika. Auf den zweiten Blick wird sichtbar, dass es auch über eine hohe Kompetenz bei Haut verfügen muss, um wirksame Produkte zu entwickelt. Von da war es ein logischer Schritt, die Haut-Kompetenz auch in anderen Feldern zu nutzen: Bei L´Oreal war es die Herstellung von künstlich erzeugter Haut aus dem 3D-Drucker. Dieses Gewebe heißt EpiSkin und wird heute von L’Oreal hergestellt.

Solche Beispiele sollen Sie ermutigen, mutig über den Tellerrand des heutigen Tuns hinauszuschauen, um neue Geschäftsfelder zu entwickeln. Um solche Geschäftsmodelle zu entwickeln, kann eine vertiefende – und über das bisherige Tagesgeschäft – hinausgehende Analyse einzelner Unternehmensfähigkeiten oder Kundengruppen notwendig sein. Hier werden strategische Optionen für disruptive Veränderungen erforscht und Ideen in konkrete Modelle übergeführt. Das Zusammenwirken der verschiedenen Horizonte zeigt zusammenfassend Abb. 2.

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Abb. 2: 3-Horizonte-Modell zur strategischen Analyse der KI-Einbindung
Quelle: Kreutzer, 2018, S. 133

Fazit

Das 3-Horizonte-Modell lenkt Ihre Aufmerksamkeit auf eine besondere strategische Herausforderung. Während auf der Horizont-1-Ebene das Tagesgeschäft bearbeitet wird, muss Ihr Unternehmen parallel auf den Horizont-Ebenen 2 und 3 aktiv sein, um die Zukunft erfolgreich gestalten zu können.

Dafür hat sich in der Management-Sprache der Begriff Ambidextrie (in Englisch Ambidexterity) für „Beidhändigkeit“ eingebürgert. Es geht schlicht darum, heute sowohl das Tagesgeschäft zu meistern als auch die Zukunft auf den Horizonten 2 und 3 zu gestalten. Denn das digitale Zeitalter führt zum immer schnelleren Entstehen und Niedergang von Geschäftsmodellen.

In diesem Teil haben Sie erfahren, welche Herausforderungen mit der digitalen Transformation auf den drei Horizonten verbunden sind. Im 2. Teil erfahren Sie, wie Sie die entsprechenden Aktivitäten in Ihrem Unternehmen organisieren sollten.

Literatur

  • Baghai, M./Coley, S./White, D. (2000): The Alchemy of Growth, Cambridge, Perseus
  • Blank, S. (2015): Innovation at 50x, http://steveblank.com/2015/08/21/innovation-50x-in-companies-and-government-agencies/, Zugegriffen 21.7.2018
  • Kreutzer, R. (2018): Toolbox für Marketing und Management, Kreativkonzepte, Analysewerkzeuge, Prognoseinstrumente, Wiesbaden
  • Kreutzer, R./Neugebauer, T./Pattloch, A. (2017): Digital Business Leadership – Digitale Transformation – Geschäftsmodell-Innovation – agile Organisation – Change-Management, Wiesbaden

 

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Schnittstellen sinnvoll vernetzen mit Master Data Management https://www.digital-directors.com/master-data-management/ Wed, 24 May 2017 11:58:19 +0000 http://www.digital-directors.com/?p=3993 Die Transformation der Handelsprozesse ist für den klassischen stationären Handel längst eine Pflichtübung. Doch es mangelt häufig an einer durchdachten Strategie, um den digitalen Wandel im Unternehmen fest zu verankern. Laufende Prozesse haben oft die höchste Priorität, überfällige Prozessoptimierungen erfolgen daher überhastet oder bleiben Stückwerk. Mit einem tief angelegten Konzept und der richtigen Software schaffen […]

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Die Transformation der Handelsprozesse ist für den klassischen stationären Handel längst eine Pflichtübung. Doch es mangelt häufig an einer durchdachten Strategie, um den digitalen Wandel im Unternehmen fest zu verankern. Laufende Prozesse haben oft die höchste Priorität, überfällige Prozessoptimierungen erfolgen daher überhastet oder bleiben Stückwerk. Mit einem tief angelegten Konzept und der richtigen Software schaffen Sie es, alle relevanten Daten in ihrem Unternehmen zu verknüpfen.

Lesezeit: 5:10 Min.

Im Zeitalter von „Connected Commerce“, „Realtime“, „Social Media“, digitaler Transformation und extrem agilen Handelskonzepten wie den „Verticals“ ist prozess- und systemorientiertes Denken gefragt. Im Tagesgeschäft wird der strategischen Planung in der Regel allerdings nicht genug Relevanz beigemessen. Kurz vor Deadline  heißt es dann „Weitermachen, wir schaffen das! Wir ändern das beim nächsten Mal!“ Eine Denke, die im tradierten stationären Handel oder bei Katalogversendern noch halbwegs funktionierte, hat in der digitalen Welt längst ausgedient.

Lange schon wird beispielsweise über die Zukunft des klassischen stationären Handels diskutiert. Neue Flagship-Konzepte werden erdacht, E-, Everywhere- oder Noline-Commerce als Allheilmittel gesehen. Doch häufiger als gedacht sind die Mittel und Methoden zur Umsetzung der strategischen Initiativen eher vergleichbar mit denen aus dem Jahr 1928 – das Jahr, in dem die Lochkarte den Durchbruch zum (damals) richtungsweisenden Speichermedium schaffte.

Technik alleine reicht nicht aus

Die Zahl der transformierten Händler wächst zwar stetig, aber viele Unternehmen sind im Hinblick auf ihre IT-Landschaft und Ihre Geschäftsprozesse im „Lochkarten-Zeitalter“ stecken geblieben. Das heißt, sie vertrauen weiterhin auf ehemals technische Neuerungen, die schon längst überholt sind. Die klassischen Geschäftsmodelle erforderten allerdings nur einen Bruchteil der heute für den erfolgreichen Verkauf notwendigen Daten. Warenwirtschafts-, Lagerverwaltungs- und Produkt-Design-Software waren mehr als ausreichend. Doch im heutigen Handelsumfeld ist eine mangelnde Vernetzung der Systeme geschäftskritisch!

Auch wenn fast alle Unternehmen nach eigener Aussage über „mehr als genug“ Systeme und Server verfügen, reichen die vorhandenen technischen Lösungen und Hilfsmittel wie Excel in der Regel nicht aus. Grundsätzlich finden sich zwar immer Argumente für eine Weiterführung vorhandener Prozesse und Systeme, denn: „Es geht doch heute auch!“ Eine solche Philosophie wird der Geschwindigkeit, mit der sich die Transformation des Handels vollzieht, allerdings nicht gerecht. Verschenken Sie keine Zeit, indem Sie überfällige Investitionen (zu) kritisch hinterfragen! Denn das Einkaufsverhalten hat sich dramatisch verändert. Ein Produkt im Handel lässt sich anfassen und fühlen. Eine digitale, distanzierte Produktpräsentation muss dieses Defizit kompensieren. Durch eine passende Customer Centric-Strategie und unter Berücksichtigung der Customer Journey.

Die Qualität der Software ist entscheidend

So klein das Delta von stationären Stammdaten zu E-Commerce-Daten auf dem Papier sein mag, so groß ist die Herausforderung an Prozesse, Datenqualitäten und Systeme. Mit großem Aufwand pressen Unternehmen ihre Organisationen und Infrastruktur in die neuen Anforderungen und bauen ERP-Systeme und Webshops zu Produktdaten-Halden um. Ein häufig steiniger Weg.

Die gute Nachricht: Das Verständnis für Produkt-Informations-Management (PIM) ist im letzten Jahrzehnt enorm gewachsen. PIM ist auf dem Weg zu einer „commodity“ Software. Einfach zu finden bei einer Vielzahl von Anbietern. Es lohnt sich aber genau hinzuschauen, denn die Facetten und Spezialisierungen sind nicht offensichtlich erkennbar. Die Entscheidung für die eine oder andere Lösung treffen Unternehmen zu oft nach Geldbeutel und der bloßen Anzahl der Features. Dabei kann das am besten passende PIM durchaus auch einmal eine Open-Source-Lösung sein. Deshalb: die rasche Entscheidung für eine umfassende, neue Software ist nicht immer die langfristig nachhaltige. Ein geeignetes System ist im Idealfall an Geschäftsmodell, Supply Chain und Organisation des Unternehmens ausgerichtet.

Systemvernetzung ist der Königsweg

Auch wenn viele Handelsunternehmen die Digitalisierung von Prozessen als notwendig erachten, wird der Sprung oft zu kurz angesetzt. Deshalb muss die Digitalisierung der Prozesse strategisch gut geplant sein. Wer einen schlechten Prozess digitalisiert, erhält einen schlechten digitalisierten Prozess. Während ein großer Teil des Handels noch mit den Produktdaten, nebst deren effizienter Verarbeitung und Beschaffung kämpft, beginnen die Innovationsführer mit der Verknüpfung von Kundendaten, Produkten und Stores, um die Zukunft des Einkaufserlebnisses neu zu definieren. Master Data Management (MDM) ist hierbei das Schlagwort. Oft fälschlicherweise in einen Topf mit Big Data geworfen, bündelt diese neue Sichtweise Informationen aus einer Vielzahl von internen Systemen, um ein gesamtheitliches Bild zu erzeugen. Von PIM über ERP und BI bis CRM – hier werden alle relevanten Daten verknüpft, nutz- und auswertbar gemacht.

Fazit

Bei der Digitalisierung von Handelsprozessen sind Schnellschüsse fehl am Platz. Vor der Umsetzung von Optimierungsprozessen ist eine umfassende Analyse der internen (Schnittstellen) und externen (Customer Journey) unternehmensspezifischen Anforderungen angeraten. Nur mit einem wirkungsvollen Konzept im Sinne von Master Data Management gelingt es Ihnen, über Bereichsgrenzen hinweg alle Systeme sinnvoll zu verknüpfen. Dabei ist Systemvernetzung ein Traum, der nicht zu früh geträumt werden sollte. Zu groß ist die Gefahr, sich im Daten-Dschungel zu verirren. Doch Aussitzen hilft nicht, sonst wird die eigene Marke von den Schlingpflanzen des Wettbewerbs überwuchert. Beginnen Sie also frühzeitig mit der Realisierung!

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Industrie 4.0: Technische Innovationen benötigen einen sozialen Rahmen https://www.digital-directors.com/industrie-4-0-technische-innovationen-benoetigen-einen-sozialen-rahmen/ Wed, 03 May 2017 11:53:46 +0000 http://www.digital-directors.com/?p=3966 Avanciertere Techniken scheinen den Weg zur Produktion der Zukunft zu ebnen. Diese sollen mehr können und die Arbeit erleichtern. Gleichzeitig erfordert Industrie 4.0 aber komplexere Kompetenzen auf Seiten der Belegschaft. In Branchen wie der Textilindustrie klafft daher eine deutliche Lücke zwischen der Vielfalt technischer, digitaler Möglichkeiten und der Realität an den Maschinen. Denn nicht nur […]

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Avanciertere Techniken scheinen den Weg zur Produktion der Zukunft zu ebnen. Diese sollen mehr können und die Arbeit erleichtern. Gleichzeitig erfordert Industrie 4.0 aber komplexere Kompetenzen auf Seiten der Belegschaft. In Branchen wie der Textilindustrie klafft daher eine deutliche Lücke zwischen der Vielfalt technischer, digitaler Möglichkeiten und der Realität an den Maschinen. Denn nicht nur der technische, sondern auch der demografische Wandel prägt diverse Bereiche. In diesem Beitrag stelle ich Ihnen die Forschungsgruppe SozioTex vor, die Systeme für und mit Nutzern entwickelt. Die interdisziplinär arbeitenden Forscher berücksichtigen nicht allein das Innovative der Technik, sondern auch das Soziale.

Lesezeit: 4:00 Min.


Die reale Umsetzung der Digitalisierung verläuft noch schleppend in Industrie und Produktion, auch in der Textilbranche. So hinterlässt der demografische Wandel deutliche Spuren, mit immer weniger nachrückendem Fachkräftenachwuchs und immer mehr älteren Beschäftigten. Die meisten Unternehmen haben die digitale Transformation zwar nicht verpasst oder ignoriert, doch das technisch Machbare an den Maschinen und auf dem Boden der Produktionshallen wird noch lange nicht umgesetzt. Viele kleine und mittelständische Unternehmen gestalten die Digitalisierung der Arbeitsprozesse aktiv mit, doch es fehlen die Möglichkeiten und Kapazitäten. Beide Trends, ein möglicher technischer Wandel und ein gegebener demografischer Wandel, zeigen: Adressat ist einerseits der Mensch und dessen Kompetenzen im Arbeitsprozess, das Soziale, andererseits das Technische.

Wichtig: Verschiedene Fachrichtungen zusammen bringen

Die Forschungsgruppe SozioTex betrachtet soziale und technische Innovationen ganzheitlich. Das geht nur mit einer interdisziplinären Teamzusammensetzung: Kompetenzen aus den Ingenieurwissenschaften, der Soziologie und den Bildungswissenschaften werden vereint, um das Soziale und das Technische gleichermaßen zu berücksichtigen. Ziel ist die Entwicklung von Assistenzsystemen, die sowohl junge als auch ältere Beschäftigte in der Bedienung von Maschinen unterstützen. Zu berücksichtigen ist dabei, dass jüngere Arbeitnehmer, die bereits mit neuen Medien und Techniken aufgewachsen sind („digital natives“), oft einen Vorteil in der Bedienung moderner Technologien gegenüber ihren älteren Kollegen („Digital Immigrants“) haben.

Die Technikskepsis der Digital Immigrants ernst nehmen

Digital Immigrants stehen neuen Technologien häufig skeptisch gegenüber. Technische Veränderungen, das Neue, stoßen gegen Routinen und Gewohnheiten, scheinen damit nicht vereinbar. Die Befürchtungen reichen dabei von Autonomie- und Kontrollverlusten bis hin zum Wegfall der eigenen Arbeitskraft. Um diese Ängste zu entkräften, müssen Sie eine heterogene und alternde Belegschaft auf dem Weg zur Industrie 4.0 mitnehmen!

Eine Lösung sind gemeinsam mit den Nutzern gestaltete Unterstützungs- bzw. Assistenzsysteme. Dabei ist eine optimale Interaktion von Menschen und Maschinen wesentlich. Nicht zuletzt sind aber auch gesundheitsförderliche, ethische und rechtliche Aspekte wichtig. Es geht um (körperliche) Entlastung, um Kompetenzaufbau, um wertvolles Erfahrungswissen, aber auch um einen Abbau von Befürchtungen gegenüber neuer Technik.

Der Techniknutzer muss im Fokus stehen

SozioTex zeigt anhand von Assistenzsystemen an Webmaschinen einen Weg auf, der zugleich der Weg zur Industrie 4.0 sein kann. Denn dieses Beispiel aus der Textilindustrie ist ohne weiteres übertragbar auf andere Branchen und Prozesse. So hat die Forschungsgruppe in einem ersten Schritt Anforderungen ermittelt, die ein Assistenzsystem generell erfüllen muss. Hierzu wurden Betriebsbeobachtungen, Literature-Review-Verfahren und Interviews durchgeführt und die Ergebnisse in den jeweiligen Disziplinen ausgewertet. Resultat ist ein umfassender Anforderungskatalog, der technische, organisatorische/unternehmensspezifische, personenzentrierte und rechtliche Anforderungen enthält. Auf dieser Basis konnten die Forscher erste Demonstratoren entwickeln.
Usability-Tests der Demonstratoren haben die Forschungsgruppe dann zu einem Systementwurf geführt: Die Basis für ein nutzerorientiertes, gemeinsam gestaltetes Assistenzsystem. Mit dem Einbezug der Nutzer und umfangreicher Tests ist ein optimales Matching gewährleistet: Die Akzeptanz und Händelbarkeit eines technisch innovativen Systems. Also stülpen Sie dem Nutzer nicht einfach eine Datenbrille über, sondern lassen sie mitentwerfen und mitgestalten.

 

Augmented Reality Screenshot für Servicearbeiten an einer Webmaschine
Augmented Reality Screenshot für Servicearbeiten an einer Webmaschine

Fazit

Der demografische und technische Wandel birgt Herausforderungen für alle Branchen und Produktionsbereiche. Ein Assistenzsystem, mit Nutzern gestaltet und getestet, kann einen Beitrag leisten, diesen Herausforderungen zu begegnen. Eine breite Akzeptanz von technischen Innovationen im Unternehmen ist nur durch eine partizipative Gestaltung möglich. Digitalisierung und Industrie 4.0 sind integrative Prozesse aus technischer Innovation und sozialen Change-Prozessen. Gestalten Sie den Wandel daher aktiv mit der Belegschaft! So lassen sich vorhandene Ängste und Widerstände abbauen und digitale Innovationen effizienzsteigernd umsetzen.

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Faktoren für eine erfolgreiche Implementierung von Kundenbindungs-Programmen (Serie) https://www.digital-directors.com/faktoren-fuer-eine-erfolgreiche-implementierung-von-kundenbindungs-programmen/ Wed, 12 Apr 2017 10:26:03 +0000 http://www.digital-directors.com/?p=3919 Wie in Teil 1 der Beitragsreihe „digitale Kundenbindung“ dargestellt, sollten sich Kundenbindungs-Programme nicht nur auf reine Rückvergütungsmechaniken verlassen. Vielmehr ist eine Fokussierung auf den Customer-Lifecycle dringend nötig. In diesem Teil erläutere ich erfolgsrelevante Prinzipien zur nachhaltigen Implementierung von digitalen Kundenbindungs-Programmen. Durch meine langjährigen Erfahrungen in der Umsetzung von digitalen Kundenbindungs-Programmen ist mir folgendes Szenario bestens […]

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Wie in Teil 1 der Beitragsreihe „digitale Kundenbindung“ dargestellt, sollten sich Kundenbindungs-Programme nicht nur auf reine Rückvergütungsmechaniken verlassen. Vielmehr ist eine Fokussierung auf den Customer-Lifecycle dringend nötig. In diesem Teil erläutere ich erfolgsrelevante Prinzipien zur nachhaltigen Implementierung von digitalen Kundenbindungs-Programmen.

Lesezeit: 5:18 Min.

Durch meine langjährigen Erfahrungen in der Umsetzung von digitalen Kundenbindungs-Programmen ist mir folgendes Szenario bestens bekannt: Ein Unternehmen möchte mittels Push Kommunikation an den User bzw. Konsumenten herantreten. Ziel ist oft die Etablierung markeneigener Inhalte auf dem Home-Bildschirm des potenziellen Kunden-Smartphones. „Wir brauchen eine App“, heißt es dann oft. Die Chance, dass Push Informationen aus der Konsumgüter- oder Dienstleistungs-Großindustrie einen nachhaltigen Platz auf dem Home-Bildschirm des Users finden, ist erfahrungsgemäß jedoch sehr gering. Denn dieser Bereich ist nicht nur räumlich begrenzt, sondern auch der medial persönlichste Touchpoint des Individuums.

In 90 % der Fälle mangelt es den Unternehmen an einer Strategie, die den Kundennutzen in den Fokus stellt. In der Regel bestimmen Verkaufsargumente die Diskussion, dabei fehlt der Blick auf den gesamten Customer Lifecycle. Die Bedürfnisse Ihrer Prosumenten, Konsumenten oder Kunden sind in jedem Abschnitt des CLC anders gelagert. Demzufolge muss Ihr Kundenbindungsprogramm entsprechende Mehr- bzw. Nutzwerte offerieren.

 

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Strategische Analyse, Planung und Dokumentation sind erfolgsrelevant

Die meisten Kundenbindungs-Programme verfehlen ihre Ziele, weil dem analytisch-strategischen Part zu wenig Bedeutung beigemessen wird. In der Planungsphase ist eine bereichsübergreifende Kommunikation in Ihrem Unternehmen entscheidend. Neben dem Pre- und After-Sales-Service müssen auch Marketing, Produktmanagement, IT und Unternehmensleitung in den Entstehungsprozess eingebunden werden. Bringen Sie die Entscheider an einen Tisch!
Die Frage nach der technischen Umsetzung kann zunächst hinten angestellt werden. Ob beispielsweise App oder Web ist zu Beginn der strategischen Überlegungen nicht entscheidend. Rücken Sie stattdessen die strategische Analyse des Customer Lifecycles konsequent in den Vordergrund! Verschiedene Faktoren beeinflussen, welche Technologie letztlich die geeignete für Ihr Kundenbindungs-Programm ist. Zuerst ist eine umfassende Analyse des Customer Lifecycle, der transaktionalen KPI und der Engagement KPI nötig, um bei der Auswahl der Technologie dann später die richtige Entscheidung treffen zu können.

 

Iterativ, dialogorientiert & agil am Prosumenten bzw. Konsumenten

Ein elementarer Aspekt bei einer fortlaufenden Implementierung eines Kundenbindungs-Programms ist der Dialogaufbau mit dem Prosumenten bzw. Konsumenten. Fokussieren Sie sich auf die Bedürfnisse der Zielpersona! Insbesondere zu Beginn einer Beziehung zwischen Marke/Unternehmen und dem Rezipienten stärken Sie damit die Bindung. Ziel eines wechselseitigen Beziehungsaufbaus ist es, dem Nutzer dauerhaft relevante Services oder Inhalte zu liefern.

Bei einer schrittweisen Implementierung ist es wichtig, das Deployment mit kleinen, agilen Interaktionen zu planen. Denn auch hier gilt: der Kundennutzen bzw. der subjektiv wahrgenommene Nutzen entscheidet über Erfolg oder Misserfolg eines Kundenbindungssystems. Zu große Batchgrößen in der Implementierung können möglicherweise an den Nutzen und Bedürfnissen vorbei konzipiert worden sein. Der gewünschte Bindungseffekt stellt sich dann nicht ein und schlimmstenfalls wurden Budget und wertvolle Arbeitszeit schlichtweg verschwendet.

Ist die Einführung eines Kundenbindungs-Programms geplant, können die Prinzipien von Lean-Startup-Methoden hilfreich sein. Insbesondere im Zeitalter der Digitalisierung ist die Lean-Startup-Methode ein agiles Mittel, um zielsicher entlang der Zielgruppen-Bedürfnisse Produkte und Services zu entwickeln. Der Autor Eric Ries beschreibt dieses Konzept anschaulich in seinem Standardwerk (The Lean Startup, 1. Aufl. 2011).

Ergonomische Schnittstellen für eine positive User Experience

Je weiter die Digitalisierung voranschreitet, desto mehr interagieren Ihre Kunden mit medialen/digitalen Schnittstellen. Umso wichtiger ist es, dass diese Schnittstellen einfach zu verstehen sind, ergonomisch ein gutes Gefühl vermitteln und dem Prosumenten bzw. Konsumenten eine echte Hilfe sind. Das Nutzererlebnis der Applikation ist die Verbindung zwischen Kunde und Marke. Umso erstaunlicher ist es, mit welch dürftiger Umsetzungsqualität manche digitale Assets etablierte Marken vertreten.

Würden Sie einen Service-Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen dulden, der auf Kundenanfrage seinen Dienst verweigert, Kauderwelsch redet, oder den Kunden eher verwirrt als hilft? Genau wie ein Service-Mitarbeiter repräsentiert aber auch die User Experience im Zeitpunkt der Interaktion Ihre Marke und Ihre Unternehmenswerte. Machen Sie daher nicht den Fehler, digitale Assets als Spielerei der IT Abteilung abzutun.

Die Überwachung der UX-Qualität sollte Chefsache sein, denn die Qualität der Umsetzung beeinflusst ganz wesentlich die Markenreputation. So gesehen ist die User Experience gleichbedeutend mit der Customer Experience (CX). Nur ein zufriedener Prosument bzw. Konsument wird zu einem nachhaltigen Kunden. Zu dem Nutzerverhalten kann man bei der Planung der Kundenbindungs-Programme zwar Annahmen treffen, diese werden in der Realität aber selten vollständig zutreffen. Deshalb ist ein kontinuierlicher Dialog mit dem User sowie ständiges Validieren unverzichtbar, um die Vorannahmen durch fundiertes Wissen zu ersetzen.

Fazit

Die strategische Planung ist für den Erfolg eines Kundenbindungs-Programms essentiell. Wer bei dessen Einführung nur Teilaspekte der Customer Lifecycle und KPI berücksichtigt, wird am Nutzen des Prosumenten bzw. Konsumenten vorbei entwickeln. Integrale, agile Interaktionsformen auf der Grundlage von Lean Startup Methoden stellen eine gute Basis für eine nutzerorientierte Konzeption und Umsetzung dar. Die Qualität der User Experience des Kundenbindungs-Programms wirkt sich ganz erheblich auf  die Reputation Ihrer Marke aus. Nur wenn Sie Nutzen-Relevanz mit einer der Marke entsprechenden Umsetzungs-Qualität entlang des Customer Lifecycle entwickeln, kreieren Sie bindende Markenerlebnisse mit nachhaltiger Wirkung!

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Von granularen Produktdaten profitieren Kunden und Prozesse https://www.digital-directors.com/von-granularen-produktdaten-profitieren-kunden-und-prozesse/ Fri, 03 Mar 2017 12:06:35 +0000 http://www.digital-directors.com/?p=4123 Bei Projekten im Umfeld von PIM-Systemen und Produktdaten erlebe ich häufig, wie unzureichend Unternehmen ihre Produkte ausprägen und veredeln. Dabei treiben Produktdaten die Digitalisierung von Handels- und Kommunikationsprozessen voran und erhöhen die Chancen auf Cross- und Upsales. Im folgenden Beitrag beschreibe ich zwei Bereiche, die von der Etablierung granularer Produktdaten profitieren: die Customer Experience sowie […]

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Bei Projekten im Umfeld von PIM-Systemen und Produktdaten erlebe ich häufig, wie unzureichend Unternehmen ihre Produkte ausprägen und veredeln. Dabei treiben Produktdaten die Digitalisierung von Handels- und Kommunikationsprozessen voran und erhöhen die Chancen auf Cross- und Upsales. Im folgenden Beitrag beschreibe ich zwei Bereiche, die von der Etablierung granularer Produktdaten profitieren: die Customer Experience sowie die internen Unternehmensprozesse. Entwickeln Sie hier Wettbewerbsvorteile!

Lesezeit: 4:00 Min.

Vor dem Zeitalter des E-Commerce war es wichtig, dass Kataloge und der stationäre Handel mit Daten versorgt wurden. Das waren neben den Stamminformationen zu Preisen eben auch beschreibende Informationen in Form von Größe, Farbe, Material und einem werblichen Text. Heutzutage werden diese Informationen nach wie vor benötigt, jedoch sind noch viele weitere Informationen relevant geworden. Denn im E-Commerce will nicht nur der Kunde umfangreich über das Produkt informiert werden.

„Suchen“ soll unkompliziert zum „Finden“ führen! Deshalb sollte das Produkt auch in Suchmaschinen auffindbar sein und in einer Navigation verankert werden; ebenso wesentlich ist die Bereitstellung umfangreicher Such- und Filterfunktionen. Hier spielen dann auch Technologien für Personalisierung und Individualisierung eine Rolle, die einen enormen Mehrwert bieten.

Das Ziel: Ein digitales Kauferlebnis

Im stationären Handel fühlt sich der Kunde durch das haptische Erleben der Produkte und eine persönliche Beratung gut aufgehoben. Doch Kaufentscheidungen werden mittlerweile größtenteils außerhalb der Geschäfte getroffen, sodass das Einkaufserlebnis nicht mehr ausschließlich im Geschäft stattfindet. Dieses Erlebnis muss in die Online-Shops transportiert werden. Getreu dem Motto „What You See Is What You Get“ möchte der Kunde einen genauen Eindruck vom bestellten Produkt erhalten und nicht bei der Zustellung enttäuscht werden. Umso wichtiger, das Produkt so ausführlich wie möglich zu zeigen und zu beschreiben. Das senkt die Retourenquoten und steigert die Verkaufszahlen. Möglich ist das nur mit qualitativ hochwertigen Produktdaten!

Produktdaten als Technologiegrundlage

Big Data nimmt Daten jeglicher Art auf, meist aber nur die des Kunden und seines Umfelds. So wird der Kunde ausgelesen, verarbeitet und im besten Fall verstanden. Wenn zwischen Kunde und Produkt allerdings kein Matching erfolgt, dann nutzen Sie die gesammelten Kundendaten nicht umfassend. Unternehmen müssen auch das Produkt weitreichend verstehen. Hier haben Produktdaten einen weiteren Wert, denn sie sind die Basis dafür, dass Unternehmen digitale Technologien sinnvoll nutzen. Ziel muss es sein, dem Kunden personalisierte, nützliche und relevante Informationen rund um seine Trend-Produkte zu präsentieren. Lesen Sie hierzu den Beitrag von Dirk Majchrzak: Data-Driven-Marketing: 4 Tipps wie sich Ihr Unternehmen der Herausforderung stellt.

Mit granularen Produktdaten automatisieren

Produktdaten bieten weitere Vorteile, die sich nicht direkt in Verkaufszahlen messen lassen: Automatisierung von Prozessen und Senkung von internen Kosten. Diese Vorteile werden aber erst möglich, wenn die Produkte granular beschrieben sind und digital leicht zu verarbeiten. Für Unternehmen ist es ein wesentlicher Verkaufsfaktor, dass Kunden ihre Produkte finden. Dies kann dann automatisiert erfolgen und benötigt keine bis wenige manuellen Schritte mehr. Denn mit granularen Produktdaten lassen sich alle Suchmaschinen automatisch befüllen.

Ein weiterer Effizienzgewinn ist die automatische Zuordnung von Produkten in die Shop-Navigation. Eine einfache, aber hochrelevante Automatisierungsfunktion. Anhand von Merkmalen und der Klassifikation eines Produktes wird dieses automatisch im Shop verortet und für den Kunden entdeckbar gemacht. Dabei profitiert nicht nur der eigene Onlineshop von granularen Produktdaten, auch Marketplaces wie Amazon wollen mit Daten beliefert werden. Die Ausspielung auf verschiedene Kanäle, teilweise mit unterschiedlichen Bezeichnungen für die gleichen Werte, erfordert mit den richtigen Produktdaten nur noch eine einmalige Konfiguration und keine weiteren manuellen Schritte. So binden Sie einen neuen Partner oder Marktplatz schnell an.

PIM-System: Mitarbeiter profitieren

Durch die digitale Transformation müssen sich ihre Mitarbeiter in möglichst kurzer Zeit enorm umstellen. Gerade bei der Einführung eines PIM-Systems (Product Information Management System) rückt nicht nur die bestehende Systemlandschaft in den Fokus. Auch die Bereitschaft der involvierten Mitarbeiter, die Veränderung mit zu tragen, spielt eine große Rolle. Sie müssen bei ihren Mitarbeitern das Bewusstsein verankern, dass die Einführung solcher Systeme die Qualität der Produktdaten deutlich aufwertet. Dies erfordert Zeit, doch die Mühe lohnt! Aus meiner Erfahrung heraus beschäftigen sich Mitarbeiter viel lieber mit innovativen Tätigkeiten als mit eintönigen Aufgaben, wie der Shopbestückung.

Fazit

Granulare Produktdaten sind wichtig, um die digitale Transformation erfolgreich und nachhaltig voranzutreiben. Deswegen müssen Sie sich Gedanken machen, ob ihr Unternehmen in diesem Teilbereich der Digitalisierung für die nahe Zukunft bereits tief genug aufgestellt ist. Entscheidend: Welche Vertriebskanäle können Sie bedienen und auf welche Technologien wollen Sie setzen. Mit der richtigen Strategie schaffen Sie die Voraussetzungen für eine gute Customer Experience des Kunden und eine hohe Automatisierung in Ihrem Unternehmen.

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Data-Driven-Marketing: 4 Tipps wie sich Ihr Unternehmen der Herausforderung stellt https://www.digital-directors.com/data-driven-marketing-vier-tipps-wie-sich-ihr-unternehmen-der-herausforderung-stellt/ Fri, 03 Feb 2017 17:03:45 +0000 http://www.digital-directors.com/?p=4074 Marketing-Cloud-Plattformen ermöglichen eine personalisierte Customer Journey. Auch mittelständische Unternehmen können sich dem sogenannten Data-Driven-Marketing nicht entziehen. Doch die Komplexität und die Anforderungen an ein personalisiertes Marketing sind hoch. Technologische Kompetenzen müssen aufgebaut und Marketing-Paradigmen neu definiert werden. Die Marketing-Abteilungen insbesondere in mittelständischen Unternehmen geraten da oft an ihre Grenzen. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie […]

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Marketing-Cloud-Plattformen ermöglichen eine personalisierte Customer Journey. Auch mittelständische Unternehmen können sich dem sogenannten Data-Driven-Marketing nicht entziehen. Doch die Komplexität und die Anforderungen an ein personalisiertes Marketing sind hoch. Technologische Kompetenzen müssen aufgebaut und Marketing-Paradigmen neu definiert werden. Die Marketing-Abteilungen insbesondere in mittelständischen Unternehmen geraten da oft an ihre Grenzen. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie sich zunächst von der Technologie-Frage befreien. Anschließend zeige ich, wie Sie sich effizient über eine Potenzial- und Aufwandsanalyse der Thematik nähern.

Lesezeit: 4:00 Min.

Tipp Nr. 1: Stellen Sie die Technologie-Frage hinten an

Die Software Unternehmen pushen im Hinblick auf ihre eigene Marketing- und Vertriebsstrategie das Postulat der personalisierten Pro-/ bzw. Konsumentenansprache. Der Markt bietet heute eine Vielzahl an Cloud-Plattformen mit unterschiedlichen Ausprägungen. Im Grunde geht es dabei immer um eine personalisierte Aussteuerung von Marketing Content in unterschiedlichen Segmentierungsqualitäten. Software-Lösungen wie z.B. die Adobe Marketing Cloud oder Open Topic bieten eine feingliedrige Segmentanalyse für ein personalisiertes Omnichannel Marketing.

Soweit – so gut! Doch was hilft das technologisch Machbare? Ohne eine fundierte Kenntnis darüber, welche personalisierten Marketing-Instrumente entlang der Customer Journey den größtmöglichen Effekt bei minimalem Aufwand erzielen? In meiner Beratungspraxis zeigt sich immer wieder, dass in jedem Unternehmen ganz individuelle Potenziale für die Implementierung eines Data-Driven-Marketings vorliegen. Oft wird hierbei m. E. der Fehler gemacht, aus der verfügbaren Technologie heraus die Marketing-Strategie neu zu denken. Das führt in vielen Fällen zu Umsetzungsblockaden und zu einer suboptimalen Marketing-Performance. Nicht die verfügbaren Technologien bestimmen Ihre Customer Journey – sondern Ihre Kunden!

Tipp Nr. 2: Explorative Datenanalyse vorliegender Kunden-Insights

Unternehmen sind heutzutage einer wahren Datenflut ausgesetzt. Um einer effektiven Marketing-Personalisierung gerecht zu werden, müssen Sie Ihre relevante Daten erst erheben und verfügbar machen. Doch welche Daten sind relevant? Um diese Frage zu beantworten, bedarf es einer strategischen Planung der KPI und einer Analyse der individuellen Customer Journey.

Ich empfehle folgende Vorgehensweise: Wenn bereits relevante Touchpoint/ User/ Kundendaten im Unternehmen vorhanden sind, können Sie zunächst eine Erst Segmentierung auf Grundlage der Informationsbedürfnisse der Pro-/ Konsumenten erstellen. Bei mangelnden Kenntnissen über die Ziel-Persona sind explorative Kundeninterviews geeignet, um die Bedürfnislage zu ermitteln. Mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen können Sie die Ziel-Persona definieren und eine wirkungsvolle Segmentierungsstrategie aufstellen.
In vielen Fällen ist eine explorative Markt und Kundenbeobachtung/ Analyse besser geeignet als die Auswertung unstrukturierter Daten. Zumal dann, wenn die Datenerfassung keiner Strategie unterliegt. Hier können bereits Messfehler vorhanden sein. Bedenken Sie: Die Datenqualität ist entscheidend, um verlässliche Aussagen zu treffen! Daher müssen Sie das zukünftige Datentracking im Zuge einer konzeptionellen Strategie und KPI Definitionen festlegen und fortlaufend validieren, um brauchbare Daten für die Ausgestaltung einer personalisierten Kundenansprache zu liefern.

Tipp Nr.: 3 Touchpoints auf Personalisierungspotenziale überprüfen

Nachdem Sie das Medien-Nutzungsverhalten und die Informations-Bedürfnisse ihrer Kunden identifiziert haben, sollten Sie den Fokus auf die unternehmenseigenen Touchpoints richten. Hier gilt es, Potenziale für personalisierten Content zu prüfen und aufzudecken. Bei der Beurteilung der Touchpoints spielen zum Beispiel die folgende Faktoren eine wichtige Rolle:

  • Reichweite
  • Nutzungskontext
  • Identifizierbarkeit
  • Nutzungsintensität
  • Technologische Beschaffenheit

Matrixen wie in dem Beispiel (siehe unten) helfen Ihnen, die Potenziale entlang der entscheidenden Dimension aufzudecken. Die Tiefe der Segmentierung hängt dabei von dem unternehmensspezifischen Businessmodell und der Customer Journey ab. Ebenso sind die hier aufgeführten Touchpoints nur Beispiele, die der Verdeutlichung dienen.

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So können Sie eine erste Roadmap für eine sinnvolle Personalisierung der Touchpoints erstellen. Ein solches Vorgehen unterstützt Sie auch bei der Auswahl einer anforderungsgerechten Software-Lösung. Für mittelständische Unternehmen sind kleinere oder skalierbare Lösungen häufig schon ausreichend, um im Bereich personalisierter Content aktiv zu werden und somit eine ganz andere Qualität der Kundenansprache zu realisieren.

Tipp Nr.: 4 Ressourcen und Umsetzungsstrategie richtig planen

Das Projekt „Personalisierung der Customer Journey“ sollte sich m. E. hier durchaus an Lean Startup Methodiken orientieren und sich zunächst auf die sinnvollsten – effektivsten (!) – Aspekte beschränken. Das daraus entstehende MVP (Minimum Viable Product) einer personalisierten Content Aussteuerung mit entsprechenden Monitoring wird eine Vielzahl an wertvollen Kenntnissen generieren. Diese Kenntnisse können Sie zu validierten Aussagen transferieren, um die dynamische Customer Journey empirisch am Kundenverhalten auszurichten.

Nicht zuletzt erfordert personalisiertes Content Marketing eine Erhöhung der Personalstärke. Auch wenn die Anbieter entsprechender Software-/ Cloudlösungen gern das Gegenteil behaupten. Denn: feingliedrige Kundensegmente bedeuten auch mehr Aufwand in der Content Produktion! Um die verschiedenen Touchpoints wirkungsvoll zu personalisieren, müssen Unternehmen in ihre Content Produktion intensivieren. Lesen Sie hierzu den Beitrag von Jörn Winter: Content Marketing: Ohne Invest – kein Return on Invest!

Fazit

Richten Sie bei der Einführung von Data-Driven-Marketing den primären Fokus nicht auf die Technologie. Konzentrieren Sie sich zunächst auf bereits vorhandenen Kundendaten und validieren sie diese, für eine aussagekräftige Datenqualität. Entscheidend ist es, verlässliche Aussagen über die Bedürfnislage des Pro-/Konsumenten treffen zu können. Die Datenbasis muss zunächst ein sauberes Abbild schaffen, das im Zuge der Fortentwicklung immer weiter ausdifferenziert werden kann.

Mithilfe von Matrixen können Sie die Personalisierung der Unternehmensspezifischen Touchpoints dann fundiert vorantreiben. Wenn Sie sich bei der Umsetzung zudem an Lean Startup Gedanken orientieren, generieren sie wertvolle Learnings über die Customer Journey ihrer Kunden. Dabei sollten Sie die strategische Planung als fortlaufenden Prozess betrachten. Diese regelmäßig an die erworbenen Erkenntnisse und wechselndes Zielgruppenverhalten anzupassen ist der Königsweg. Viel Erfolg!

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