• März 26, 2019

Data Science und Design – Warum sollte man die beiden kombinieren?

Man kann Data Science als die Analyse und Erklärung von Phänomenen aus Daten mit Hilfe verschiedener fortschrittlicher Berechnungsmethoden definieren. Das bedeutet, es wird versucht, repetitive Muster aus großen Datenmengen mit Hilfe mathematischer, statistischer und maschineller Lernmodelle zu identifizieren. Ziel ist es, wesentliche Informationen zu identifizieren und in einem leicht verständlichen Format darzustellen. Man könnte  beispielsweise aus einer Milliarde Datenzeilen herauslesen, dass Whiskey trinkende, Bodybuilding liebende Motorradfahrer, die hauptsächlich Bruce Willis Actionfilme sehen, alles stehen und liegen lassen, wenn eine neue Episode von „Tidying up“ mit Marie Kondo verfügbar ist.

Design kann als ein konkreter Plan angesehen werden, der uns hilft, das gewünschte Ergebnis zu erzielen, unabhängig davon, ob es sich um ein Produkt, eine Dienstleistung, einen Prozess oder eine Strategie handelt. Gutes Design ist zielorientiert und basiert auf Einsicht, nicht auf Rätselraten.

Designer nutzen alle verfügbaren Informationen, um ein genaues Verständnis der Situation zu gewinnen, damit sie die Herausforderungen identifizieren, die gelöst werden müssen, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen. Designer sind darauf spezialisiert, qualitative Forschungsmethoden einzusetzen, um die menschlichen Bedürfnisse und Verhaltensweisen zu verstehen.

Data Science ohne Design ist vergeudetes Potenzial

Generell könnten wir sagen, dass Data Science uns Informationen darüber liefert, was geschieht, und Designmethoden helfen uns zu verstehen, warum diese Dinge passieren und was wir dagegen unternehmen sollten. Wenn numerische Daten und qualitatives Kundenverständnis kombiniert werden, sind wir in der Lage, Hypothesen zum Kundenverhalten zu verifizieren oder widerlegen.

Nach Tausenden von Hypothesen, Tests und Verbesserungsmaßnahmen haben wir eine erstaunliche Menge an Informationen über die Wünsche, Gewohnheiten und das Verhalten der Kunden. Ein kundenorientiertes Data Science-Projekt hilft Unternehmen, ihre Dienstleistungen zu optimieren – auch in Echtzeit.

Kundenwissen ist der Schlüssel zum Erfolg

Technologie erlaubt uns in der heutigen Welt , zukünftige Ereignisse genauer als je zuvor vorherzusagen. Mit diesen uns zur Verfügung stehenden Informationen können wir die Zukunft beeinflussen, sei es bei Präsidentschaftswahlen, dem Brexit-Referendum oder der Vorhersage des Kaufverhaltens der Verbraucher.

Data Science ist eine Goldgrube von Erkenntnissen für den Design- Prozess. Warum dominieren Amazon, Netflix und Facebook die Märkte? Dabei handelt es sich nicht um einen glücklichen Zufall. Sie haben die Konsumentenforschung zu einer exakten Wissenschaft gemacht, die das zukünftige Verhalten ihrer Nutzer vorhersagt.

Meine Familie wird Urlaub auf Teneriffa machen. Die Tickets sind bezahlt und wir warten darauf, dass es los geht. Nun könnte uns das Reisebüro Tipps für Aktivitäten am Zielort schicken, stattdessen erhalte ich eine E-Mail-Werbung über einen günstigen Urlaub auf Teneriffa. Ich mach keine Witze. Um mich nicht unnötig zu ärgern, sollte ich wahrscheinlich nicht prüfen, ob die Werbung im Newsletter die gleiche Reise billiger anbietet. Nicht-personalisierte Werbung kann wie ein Elefant in einem Porzellanladen daherkommen. Für jemand anderen könnte die Anzeige genau die richtige gewesen sein. Aber in meinem Fall hat sich das Reisebüro letztendlich lächerlich gemacht.

Unternehmen, die ihre Kunden auffordern, ihre Familien zweimal pro Woche zum gleichen Urlaubsziel im Ausland zu bringen, bestimmt die Personalisierung der Inhalte, was gesendet werden soll. Die Inhaltsauswahl basiert auf manuell festgelegten Regeln (z. B. keine Werbung für ein Produkt senden, das der Kunde gerade gekauft hat), also auf Algorithmen, die den Inhalt anhand von Daten auswählen. Machine Learning wird eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Inhaltsempfehlungen immer besser werden.

Während ältere Newsletter früher für jeden einzelnen Kunden identisch waren, kann ein moderner Online-Händler an einem Tag Millionen von teilweise oder vollständig personalisierten Newslettern versenden. Jeder Kunde erhält die bestmögliche, personalisierte Version der Inhalte. Dies dürfte zu mehr Käufen und zur Bündelung des Konsums führen.

Wenn Sie einem Freund gegenüber erwähnst, dass du etwas brauchst, z. B. eine Kreissäge, sehen Sie vielleicht beim nächsten Login bei Facebook eine Werbung für genau diese Kreissäge, die jetzt um 30 % rabattiert ist – und sogar das letzte Exemplar im Shop! Wow, was für ein glücklicher Zufall! Aber war es das wirklich?

In der neuen Welt ist ein Unternehmen, das seine Kunden gut kennt und die nahe Zukunft mit Präzision voraussagt, seinen Mitbewerbern immer einen Schritt voraus. So brachte das winzige Netflix das große Blockbuster zu Fall und entwickelte sich schließlich zu einer marktbeherrschenden Mega-Firma.

The Rise of Netflix, and the Fall of Blockbuster

Doch mit Daten allein kann man nicht die ganze Welt erklären. Wir brauchen auch Designforschung, um ein tieferes Verständnis für die Zukunft zu bekommen. Die Designforschung ist besonders gut darin, das Unbekannte aufzudecken, durch das Hypothesen und Datenerkenntnisse gespeist werden. Frog Design erhielt zum Beispiel von Disney den Auftrag, herauszufinden, wie die Zukunft der Unterhaltung im Kontext von Freizeitparks aussieht.. Dies führte zur Entwicklung von MagicBand, dem neuen Smart Wearable, welches das Herzstück der Disney-Erfahrung bildet.

Zahlen können uns „anlügen“. Wenn wir die falschen Fragen stellen, können wir am Ende die falschen Schlussfolgerungen ziehen. Leider passiert uns das allzu schnell. Nokia hat dies auf die harte Tour herausgefunden. Wir sind gut darin, rationale Erklärungen für Phänomene zu finden, aber ohne qualitative Forschung könnten unsere Schlussfolgerungen völlig falsch sein.

Netflix spricht von Kundenbesessenheit, einem zwanghaften Bedürfnis, den Kunden zu verstehen. Wenn Unternehmenskultur und Entscheidungsfindung auf dem Verständnis des Kunden basieren, ist das Unternehmen fast unschlagbar. In einem kundenorientierten Unternehmen treffen alle Mitarbeiter Entscheidungen, die darauf abzielen, den Wert für die Kunden zu steigern.

In einem Technologieprojekt sind JIRA-Tickets und Projektpläne zweitrangig. Das Wichtigste ist, Werte zu schaffen und die richtigen Schritte nach vorne zu machen, auch wenn es sich nur um kleine Schritte handelt. Die Entwicklung von Funktionen ist teuer, so dass es sich lohnt zu wissen, was Sie tun und die Dinge richtig zu machen, anstatt ein unterdurchschnittliches Ergebnis zu erzielen. Wenn sich alle Mitarbeiter in Unternehmen A darauf konzentrieren, Wert für die Kunden zu schaffen, und die Aktivitäten von Unternehmen B darauf basieren, den Wettbewerbern zu folgen, ist es nur eine Frage der Zeit, bis B zurückbleibt. Es ist wie ein Rennen zwischen einem Formel-1-Fahrer und einer Schildkröte. Spoiler-Alarm: Die Schildkröte gewinnt nicht. Es sei denn, der F1-Fahrer vermasselt es. Es ist möglich, „zu schnell zu handeln und Dinge zu zerstören“.

Tech-Giganten beherrschen das Spiel, andere versuchen, durchzuhalten

Für traditionelle Unternehmen war das alles sehr schwierig. Die Verbraucherforschung hat natürlich schon seit vielen Jahrzehnten beispielsweise die Rezepturen der Lebensmittelindustrie beeinflusst. Doch viele Unternehmen haben nicht verstanden, wie digitale Medien die Kunden überall erreichen, nicht nur im Geschäft. Während ein Traditionsunternehmen die Verpackung von Kartoffelchips optimiert, um Impulskäufe zu fördern, beeinflusst ein digitales Unternehmen das Konsumverhalten bereits, bevor der Kunde überhaupt ein Geschäft betreten hat. Hinter dem Verständnis und der Beeinflussung des Kundenverhaltens stehen Super-Teams für Kundeninnovationen, die über eine hohe Expertise in Design und Daten Science verfügen.

Einige Unternehmen haben auf die Situation reagiert, indem sie ganze Designbüros gekauft haben, um sich den Weg zum zukünftigen Erfolg zu erleichtern – oder einfach nur, um mit dem zunehmenden Wettbewerb Schritt zu halten.

Es scheint, dass in Zukunft eine wachsende Anzahl von Märkten von jungen Technologieunternehmen dominiert wird, und dieser Trend beschleunigt sich. So wird beispielsweise das Werbegeschäft bereits weitgehend von Google und Facebook gesteuert. Wer hätte dies noch vor ein bis zwei Jahrzehnten gedacht? Ebenso konnten Banken und Kreditkartenunternehmen Apple und Google nicht davon abhalten, mit aller Macht in den mobilen Zahlungsmarkt einzutreten.

Amazon hat sein Prime-Loyalitätsprogramm erweitert und drängt die Amerikaner, ihren Konsum zu bündeln. Audio- und Video-Streaming, Online-Shops, E-Books, Lebensmittel und vieles mehr. Alles wurde einfach und nur für Sie personalisiert. Wie praktisch. Wenn etwas einfach funktioniert, warum sollte man etwas anderes in Betracht ziehen?

Es sollte niemanden überraschen, dass Unternehmen, die eine designorientierte Unternehmenskultur haben und ihre Kunden verstehen, ihre Wettbewerber schlagen und in jeder Branche mehr als ihren fairen Marktanteil einnehmen. Wenn Designorientierung, Daten- und Kundenforschung wie eine seltsame Grundlage für die Unternehmensführung klingen, dann sollten Sie sich so schnell wie möglich an die neue Realität gewöhnen. Es sind nicht nur einige technische Pioniere, sondern eine Revolution des gesamten Arbeitslebens und eine Umverteilung der Marktanteile. Dies nicht wahrhaben wollen und an den alten Denkweisen festzuhalten ist der sicherste Weg, um seinen Marktanteil zu verlieren. Die Zeichen sind schon lange da und wenn Sie den Kurs inzwischen nicht geändert haben, wird es bald zu spät sein, um das Schiff vor dem Untergang zu retten.

Our design team has had a proven impact on revenue, cost savings, time to market, valuation.

InVision hat eine Umfrage durchgeführt, die Unternehmen nach ihrer Designreife klassifiziert. Die Unternehmen, die sich am besten für designorientierte Unternehmensführung und -kultur eignen, haben eine bessere Unternehmensleistung. https://www.invisionapp.com/design-better/design-maturity-model/

Warum dominieren große, namhafte Unternehmen nicht auf heimatlichen Terrain?

Man könnte sich vorstellen, dass traditionelle Großunternehmen mit ihren großen Ressourcen und Marktanteilen einen größeren Kampf führen. Aber so einfach ist es nicht. Die Reform eines großen Unternehmens braucht Zeit. Die Menschen wollen ihre Entscheidungsmodelle nicht ändern, die Bürokratie verlangsamt die Innovation, und Führungskräfte und Mitarbeiter ziehen es vor, sich an die alten sicheren Wege zu halten. Unternehmen gewinnen nicht die kompetentesten Mitarbeiter, die Leistungsindikatoren fördern die Konzentration auf das Falsche, die Technologie ist veraltet, etc. In der Regel werden die kritischen Entscheidungsmodelle nur dann verändert, wenn es fast zu spät ist: nur dann, wenn alle die Zeichen sehen können.

Am Ende müssen alle den hohen Preis der Veränderung zahlen. Die alten Überzeugungen und Denkweisen müssen aufgegeben werden, aber eine große Organisation ist nicht so agil, um den Kurs zu ändern wie ein kleines Start-up. Das Unternehmen wurde im Laufe der Jahre entwickelt, um Störungen gut zu beseitigen, d.h. Veränderungen zu verlangsamen.

Obwohl ein kleines Technologieunternehmen über begrenzte Ressourcen verfügt, ist es in der Lage, seine Hypothesen mit Kunden zu testen, bevor ein Traditionsunternehmen Zeit hat, das erste interne Meeting zu organisieren. Wie der Unternehmensberater und Autor Peter Drucker treffend formulierte, frisst Kultur Strategie zum Frühstück und selbst die besten Ideen werden aufgegeben, wenn ein ausreichend wichtiger Manager "Nein" sagt. Ein Unternehmen mit großen Ressourcen ist möglicherweise völlig unfähig, mit Veränderungen umzugehen, obwohl alle ihr Bestes geben.

Design Thinking kann einen Kulturwandel unterstützen

Die Designkompetenz des Unternehmens kann durch Recruiting erhöht werden, aber das reicht nicht aus. Tim Brown von der Designfirma IDEO hat klug gesagt, dass Design zu wichtig ist, um es den Designern zu überlassen. Design ist kollaborativ und gehört jedem. Es bedarf unterschiedlicher Standpunkte und eines unterschiedlichen Verständnisses. Niemand ist in allem ein Experte. Viele Unternehmen haben sich mit Hilfe von Design Thinking in ein kundenorientiertes Denkmodell verwandelt.

Design Thinking ist ein systematischer Ansatz für Geschäftsabläufe und Entscheidungen, der Empathie, Kreativität und Rationalität verbindet. Design Thinking stellt die Denkweise und die Gestaltungsmethoden des Designers allen zur Verfügung und hilft ihnen, sich stärker am Kunden zu orientieren.

Das Design Thinking macht die eigentliche Designarbeit nicht überflüssig, ganz im Gegenteil. Es erhöht den Bedarf an Designarbeit, da die Menschen erkennen, wie viel besser alles gemacht werden könnte. Design Thinking hilft Unternehmen, reifer zu werden, eine stärkere Kundenorientierung zu haben und einfache und oft schmerzhafte Veränderungen zu erkennen, die das Unternehmen vornehmen muss, um sich zu entwickeln.

Daten Science und Design werden oft als völlig getrennte Kompetenzen angesehen, aber wenn man sie kombiniert, erhält man die Möglichkeit, einzigartige Dienste aufzubauen, die die Bedürfnisse der Nutzer antizipieren.

Das Spiel ist noch nicht vorbei

Die weltweit führenden Unternehmen haben Design und Data Science erfolgreich eingesetzt, um ihre Marktanteile in kürzester Zeit immens auszubauen. Aber das ist keine Zauberei. Wenn Sie kontinuierlich studieren, testen, bewerten und verbessern, kommen Sie nicht umhin, Ihr Unternehmen zu entwickeln.

In der alten Technologie-Welt wurden Teams um Produkteigenschaften herum gebildet, während es heute auch Wachstumsteams (Growth Teams) gibt, deren Aufgabe es ist, Modelle zu testen, zu erforschen und zu entwickeln, die die Nutzung von Dienstleistungen durch Steigerung des Kundennutzens fördern. Je mehr Wert, desto mehr engagierte Kunden. Wenn Sie einen Service täglich nutzen, werden Sie ihn auch morgen nutzen. Und nächsten Monat. Und im Jahr darauf. Der Wettbewerb um die Zeit der Menschen ist hart und jeder will ein Stück vom täglichen Leben.

Kennen Sie Ihre Kunden? Haben Sie Growth Teams? Personalisieren Sie Ihre Dienstleistungen auf individueller Ebene? Welche sind im Moment die Top-5-Schmerzpunkte Ihrer Kunden? Sind Sie in der Lage, das Kundenverhalten vorherzusagen? Wissen Sie, wie Sie die Zahl der treuen Kunden erhöhen können? Was sind die wichtigsten Faktoren, die zu Kundenabwanderungen führen?

Viele Unternehmen kennen die Antworten und entwickeln ihre Dienstleistungen und Abläufe auf Basis von Kundenorientierung und Daten. Sie sind die Gewinner der Zukunft, denn das Internet und die digitale Technologie bringen die Möglichkeiten in die Hände von jedermann und Wissen gewinnt immer über Rätselraten. Wenn das Kundenverständnis Ihres Unternehmens ins Hintertreffen gerät und Sie nicht wissen, was Sie von der Zukunft erwarten können, ist es höchste Zeit, die Ärmel hochzukrempeln.

Kundenwissen-Toolkit

Design

  • Kunden- und Anwenderverständnis insbesondere durch qualitative Methoden (z.B. User Research, Usability-Tests)
  • Design Thinking - kundenorientierte Gestaltungsmethoden für jedermann
  • Entwurf neuer Lösungen, Prototyping

Data science

  • Analytische und künstliche Intelligenz-Tools, z. B. IBM Watson
  • Datenanalyse und -modellierung
  • Verifizierung von Hypothesen, Mustern und Phänomenen in größerem Umfang
  • Faktenbasierte Vorhersagemodelle

Growth teams

  • Eine Reihe von Experten aus den Bereichen Daten Science, Design, Marketing, Softwareentwicklung und anderen Bereichen.
  • Hypothesen, Experimente und Erfolgsmessungen
  • Entwicklung des Kundenverständnisses
  • Ein systematischer Weg zur Wachstumsförderung

Über den Experten

Jarmo Valmari
Head of Design
Seit über einem Jahrzehnt unterstützt Jarmo Betreiber im privaten und öffentlichen Sektor bei der Entwicklung designorientierter Strategien, bei der Leitung von Planungsprojekten und der Produktentwicklung. Jarmo ist seit 2014 Head of Design bei Valamis.

Über den Experten

Samu Kuosmanen
Business Transformation Lead, Head of RPA & Analytics
Samu hat mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Leitung von Projekten zur digitalen Transformation in großen globalen Unternehmen. Seine Fachgebiete sind Enterprise Performance Management, Analytics und Robotic Process Automation.