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Business und Data Analytics Seminar für Führungskräfte

Business und Data Analytics in der Praxis: Datenquellen und Kennzahlen führen

Dauer: ab 1 Tag (8 UE) | Preis: ab 900 EUR (netto) | Live online oder vor Ort | Termin nach Vereinbarung

Sie bewerten, welche Daten Ihr Unternehmen besitzt, zeichnen eine Landkarte der Datenquellen, lösen Datensilos auf und steuern Vertrieb, Marketing, Kosten und Kundenwahrnehmung mit wenigen, klar definierten Kennzahlen.

Gesamtpreis für bis zu 3 Teilnehmende · Unverbindliche Anfrage · Keine Vorkasse

Welche Daten hat Ihr Unternehmen bereits – und welche davon verändern eine Entscheidung?

Business und Data Analytics in der Praxis richtet den Blick auf die Führungsfrage hinter jeder Auswertung: Welchen Wert haben die Daten, die in Vertrieb, Marketing, Einkauf, Service und Personalwesen täglich entstehen, und wie werden sie zur Grundlage von Entscheidungen, ohne das unternehmerische Urteil zu ersetzen? Sie unterscheiden datengetriebenes von datengestütztem Entscheiden, ordnen beschreibende, diagnostische, vorhersagende und vorschreibende Analytik ein und erfahren, welche Fragen Sie an Ihre Analyst:innen stellen sollten. Angesprochen sind Führungskräfte und Fachbereichsleitungen, die Analytics verantworten oder beauftragen, ohne selbst Formeln zu schreiben.

Den Anfang machen die Grundlagen: Datenverwaltung mit klaren Rollen, Werkzeuge zur Datenerfassung, ein einfacher Analyseablauf von der Hypothese bis zur Entscheidung und so viel Statistik, wie eine Führungskraft für die Beurteilung von Ergebnissen braucht. Danach zeichnen Sie eine Landkarte der internen und externen Datenquellen, erkennen Datensilos und Schattentabellen und ordnen die Berichtsinfrastruktur vom Excel-Bericht bis zur BI-Plattform. Der zweite Teil bewertet Verkaufs-, Marketing-, Kosten- und psychografische Daten und stellt für jeden Bereich die Kennzahlen und Erfassungswerkzeuge vor, die sich in der Praxis bewährt haben – vom Auftragseingang über Kosten pro Lead und Deckungsbeitrag bis zum Net Promoter Score.

Werkzeuge werden genannt, damit Sie wissen, wo welche Daten liegen, nicht um sie zu bedienen. Die Umsetzung solcher Analysen in Excel zeigt die Schwesterseite „Business + Data Analytics mit Excel“, das Vorgehen in einem konkreten Berichtsprojekt „Business Intelligence (BI) in der Praxis“. Ein eigener Abschnitt behandelt die Nebenwirkungen von Kennzahlen: Was gemessen und belohnt wird, wird optimiert – auch dann, wenn es dem eigentlichen Ziel schadet.

Die Beispiele kommen aus Handel, Dienstleistung und Industrie. Wenn Sie mögen, skizzieren Sie im Seminar die Datenlandkarte Ihres eigenen Bereichs und gehen mit einer kurzen Liste von Kennzahlen und offenen Datenfragen zurück an den Schreibtisch.

In einem Handelsunternehmen kannte jede Abteilung ihre eigene Kundenzahl: Der Vertrieb zählte Kundennummern, das Marketing Newsletter-Abonnent:innen, der Service Ansprechpartner:innen mit offenen Tickets. Alle drei Zahlen stimmten, und keine half der Geschäftsführung. Der wichtigste Schritt war kein neues Werkzeug, sondern eine Seite Papier mit einer gemeinsamen Definition und dem Namen der Person, die sie pflegt. Analytics wird erst dann zur Führungsaufgabe, wenn jemand entscheidet, welche Zahl gilt.

Was Sie danach können

  • Sie unterscheiden datengetriebenes und datengestütztes Entscheiden und ordnen die Arten der Analytik ein
  • Sie erstellen eine Landkarte der internen und externen Datenquellen Ihres Bereichs
  • Sie erkennen Datensilos und legen gemeinsame Definitionen und Verantwortliche fest
  • Sie beurteilen Analyseergebnisse anhand von Stichprobengröße, Streuung und Effektstärke
  • Sie wählen Kennzahlen für Vertrieb, Marketing, Kosten und Kundenwahrnehmung und wissen, wo die Daten erfasst werden
  • Sie stellen ein Kennzahlen-Cockpit mit Gegenkennzahlen gegen Fehlanreize zusammen

Zielgruppe und Voraussetzungen

  • Führungskräfte, die Entscheidungen auf Daten stützen und Analysen beauftragen
  • Fachbereichsleitungen aus Vertrieb, Marketing, Controlling und Service
  • Geschäftsführungen kleiner und mittlerer Unternehmen, die ihr Berichtswesen ordnen wollen
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Business und Data Analytics in der Praxis: Datenquellen und Kennzahlen führen

Wie Daten Ihr Unternehmen verbessern
  • Der Wert von Daten: bessere, schnellere und besser begründete Entscheidungen
  • Daten als Vermögenswert: Aufwand der Erhebung gegen Nutzen der Verwendung
  • Wie Daten Entscheidungen beeinflussen – und wie Bestätigungsfehler und Ankereffekte sie verzerren
  • Datengetrieben oder datengestützt: wann die Zahl entscheidet und wann das Urteil
  • Arten der Analytik: beschreibend, vorhersagend, vorschreibend – ergänzt um diagnostisch
  • Für jede Analyseart eine Frage aus dem eigenen Verantwortungsbereich formulieren
Grundlagen der Analytik
  • Datenverwaltung (Data Governance): Rollen von Data Owner und Data Steward
  • Werkzeuge zur Datenerfassung und -verfolgung: ERP, CRM, Webanalyse, Tabellen
  • Effektive Analyse: Frage, Hypothese, Daten, Prüfung, Entscheidung
  • Einsichten finden: Abweichungen, Trends, Segmente und Ausreißer
  • Statistik für Analysten und Auftraggeber: Mittelwert, Median, Streuung, Stichprobengröße
  • Zufall oder echter Unterschied: Signifikanz und Effektstärke im Überblick
  • Datenunterstützte Entscheidung dokumentieren: Annahmen, Datenbasis, Termin zur Überprüfung
Landkarte der Datenquellen
  • Wo überall Daten entstehen: entlang des Prozesses von der Anfrage bis zur Rechnung
  • Interne Quellen: ERP, CRM, Webshop, Personalsystem, Serviceticketsystem
  • Externe Quellen: amtliche Statistik, Marktforschung, Verbände, offene Daten
  • Datenlandkarte anlegen: System, Inhalt, Verantwortliche, Aktualität, Zugriff
  • Datenquellen kombinieren: gemeinsame Schlüssel wie Kundennummer, Artikel und Zeitraum
Daten verwalten und berichten
  • Datenbankverwaltung im Überblick: operative Datenbank und Data Warehouse
  • Datensilos erkennen: Doppelpflege, widersprüchliche Zahlen, Schattentabellen
  • Silos auflösen: Stammdatenpflege, gemeinsame Definitionen, Schnittstellen
  • Werkzeuge zur Datenverwaltung: Datenkatalog, Stammdatenmanagement, Berechtigungskonzept
  • Visualisierung für die Führung: wenige Kennzahlen, klare Abweichungen, kein Zierrat
  • Infrastruktur für die Berichterstattung: Excel-Berichte, BI-Plattform, Data Warehouse oder Lakehouse
  • Berichtswesen ordnen: Standardberichte, Self-Service-Auswertungen, Ad-hoc-Analysen
Der Wert der Datenquellen
  • Verkaufsdaten: Auftrag, Position, Kunde, Rabatt – was sie über die Nachfrage verraten
  • Marketingdaten: Kampagnen, Kanäle, Webanalyse und Einwilligungen
  • Kostendaten: Kostenarten, Kostenstellen, Kostenträger
  • Psychografische Daten: Einstellungen, Werte, Motive und Lebensstil der Kund:innen
  • Psychografische Daten erheben: Befragung, Interviews, Social Listening im Rahmen der DSGVO
  • Externe Daten bewerten: Herkunft, Erhebungsmethode, Aktualität, Nutzungsrechte
Kennzahlen und Tracking
  • Wichtige Verkaufskennzahlen: Umsatz, Auftragseingang, Abschlussquote, durchschnittlicher Auftragswert
  • Kundenwert und Abwanderung: Customer Lifetime Value und Churn-Rate
  • Verkaufsdaten verfolgen: Pipeline im CRM, Auftrags- und Umsatzberichte aus dem ERP
  • Wichtige Marketingkennzahlen: Kosten pro Lead, Konversionsrate, Kundengewinnungskosten, ROAS
  • Marketingdaten verfolgen: Webanalyse wie Google Analytics 4, UTM-Parameter, Werbekonten
  • Wichtige Kostenkennzahlen: Deckungsbeitrag, Stückkosten, Fixkostenanteil
  • Kostendaten verfolgen: Kostenrechnung im ERP, Budget-Ist-Vergleich je Kostenstelle
  • Psychografische Schlüsselmetriken: Net Promoter Score, Zufriedenheit, Markenwahrnehmung
  • Psychografische Daten verfolgen: Befragungswerkzeuge, Panels, regelmäßige Messwellen
  • Kennzahlen-Cockpit für die Führung: wenige Spitzenkennzahlen mit klarer Verantwortung
  • Fehlanreize durch Kennzahlen: Goodhart-Effekt und ausgleichende Gegenkennzahlen
Praxisprojekt: Datenlandkarte für einen Bio-Feinkosthersteller mit Onlineshop
  • Datenquellen aus Großhandelsaufträgen, Onlineshop, Wochenmärkten und Produktion erfassen
  • Silos und doppelte Kundendefinitionen zwischen ERP, Shop und Newsletter-System aufdecken
  • Je eine Spitzenkennzahl für Verkauf, Marketing, Kosten und Kundenzufriedenheit definieren
  • Kennzahlen-Cockpit mit Verantwortlichen, Datenquelle und Gegenkennzahl der Geschäftsführung vorstellen

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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1. Bedarf klären: Im kostenlosen Vorgespräch besprechen wir Ziele, Vorkenntnisse und Praxisaufgaben.

2. Angebot abstimmen: Inhalte, Format (live online oder vor Ort), Dauer und Preis legen wir gemeinsam fest.

3. Schulung durchführen: Sie arbeiten an Übungen aus Ihrem Alltag oder an einem neutralen Beispiel und nehmen konkrete nächste Schritte mit.

Häufige Fragen zur Schulung

Gilt der Ab-Preis pro Person oder für die Veranstaltung?

Die 900 EUR netto sind der niedrigste Gesamtpreis für eine firmeninterne Veranstaltung mit bis zu drei Teilnehmenden. Größere Gruppen und einen anderen Umfang bieten wir individuell an. Der verbindliche Preis steht in Ihrem Angebot.

Können wir eigene Aufgaben einbringen?

Ja. Welche Aufgaben sich eignen, welche Zugänge nötig sind und wie wir die Vertraulichkeit sichern, klären wir im Vorgespräch. Alternativ arbeiten wir an einem neutralen Beispiel.

Ist die Anfrage schon eine Buchung?

Nein. Sie erhalten zuerst ein abgestimmtes Angebot und entscheiden dann über die Beauftragung. Eine Vorkasse gibt es nicht.

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