OC Data Kitchen: Schritt für Schritt mit Co-Creation sinnvolle Datenlösungen entwickeln. Teil 1.

Überblick

Im Rahmen der OC Data Kitchen entwickeln wir Data-Lösungen in Co-Creation. Ein erster fundamentaler Baustein der OC Data Kitchen ist es, zu verstehen, wo der Mehrwert für den Menschen bzw. Kunden liegt. Gemäß dem Motto: „There is only one valid definition of business purpose: to create a customer” (Peter Drucker). Wir nennen diesen Baustein “Business Understanding”. Die folgende Artikelreihe gibt einen Einblick, welche konkrete Form das „Business Understanding“ annehmen kann. An einem Beispiel aus der echten erlebten Welt skizzieren wir Schritt für Schritt, wie wir mit Co-Creation, Mapping Methoden und Visualisierungen zukünftige, sinnvolle Lösungen entwickelt haben.

Vom Maulwurf zum Adler

Mapping Methoden wie Customer Journey Maps, Experience Maps oder Service Blueprints sind eine wundervolle Sache. Warum? Denn Du nimmst eine neue Perspektive ein. Meist bist du tief in den Alltag und seine Details vergraben. Wir nennen das die Maulwurf-Perspektive. Manchmal lohnt es sich als Maulwurf zum Adler zu werden, sich aus der Erde zu buddeln, die Äuglein zu reiben, in die Sonne zu blinzeln und aufzusteigen in den weitern, endlosen blauen Himmel. Dort triffst du dich mit den anderen Adlern und schaust von weit oben nach unten auf die Welt. Dein Blick ist weit. Und wenn Du willst kannst du im Sturzflug nach unten, um dir Details genauer anzusehen, vielleicht findet sich ja ein kleiner Leckerbissen da unten.  

So ähnlich kannst Du dir den Prozess des Mappings vorstellen. Um konkreter zu werden, stelle ich Dir ein Beispiel aus der Praxis vor. Die Aufgabe bestand darin, sinnvolle Lösungsideen und Use Cases für Data Analytics zu finden, um in Zukunft durch Daten die Kundenbindung zu stärken. Ich zeige dir Schritt für Schritt wie wir vorgegangen sind und was wir dabei gelernt haben.

Schritt 1: Absichten und Ziele definieren für das Mapping-Projekt

In einem gemeinsamen Brainstorming definierten und priorisierten wir die Absichten und Ziele unserer Mapping Initiative. Diese Ziele geben auch Aufschluss darüber, ob und welche Form von Mapping sich überhaupt lohnt. Ein Bull-Eye Diagramm half uns, die Ziele zu sammeln, einzuordnen und zu priorisieren und so den Fokus bzw. Rahmen zu identifizieren.

Beispiele von Zielen:

  • Wie beabsichtigen Mehrwert für unsere Kunden erzeugen
  • Wir beabsichtigen die Mehrwerte mit Hilfe von „Customer Analytics“ und Daten zu erzielen
  • Wir beabsichtigen die Kundenbindung mit Hilfe von Daten zu stärken

Absichten und Ziele visualisiert in einem Bull-Eye Diagramm

Ergebnis

Gemeinsam identifizierten wir „Kundenbindung durch Daten stärken“ als jenen Rahmen (Frame), den wir genauer betrachten wollen und für den wir eine Map erstellen wollen. Unsere Hoffnung besteht nun darin, durch das Mapping die Schnittstelle zwischen Individuum/Mensch/Kunde/Nutzer und der Organisation visualisieren zu können, um zu Gunsten des Mehrwerts für den Kunden Lösungsideen zu entwickeln. Doch bis dahin haben wir noch ein paar kleine Schritte und Erkenntnisse vor uns.

Schritt 2: Entscheiden, welche Art von „Mapping“ uns weiterhilft? Welche Komponenten sind sinnvoll?

Ausgehend von den vereinbarten Absichten und Zielen überlegten wir welche Komponenten für die Map sinnvoll sind. In gemeinsamen Diskussionen hoben sich folgende Perspektiven hervor:

  • Daten: klar wir wollen ja irgendwas mit Daten machen
  • Customer Itelligence: schreit nach Kundensicht
  • Individuum/Mensch: wenn wir was machen, dann immer mit dem Menschen im Fokus. Wir identifizierten zwei relevante Gruppen:
    • Die Kunden da draußen in der Marktwelt
    • organisationsinterne Nutzer der Data-Lösungen bzw. Stakeholder

Ergebnis

Die oben genannten Perspektiven ergeben unsere wichtigsten Komponenten. Diese Perspektiven wollen wir einnehmen. Sie stellen ein Grundgerüst dar und eine vielversprechende Ausgangsbasis dar, um die Perspektiven in weiteren Schritten zu vertiefen.

Grobstruktur der Map

Wie es weitergeht?

Wie die Geschichte weitergeht, erfährst du in Teil 2 😊

Welche Erfahrungen hast du mit der Entwicklung von Datenlösungen gemacht? Welche Themen und Herausforderungen beschäftigen Dich? Wir freuen uns von Dir zu hören 😊

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