Aufbau der Analytics Map – OC Data Kitchen: Schritt für Schritt mit Co-Creation sinnvolle Datenlösungen entwickeln. Teil 2.

Wir kümmerten uns in Teil 1, in den Schritten 1 und 2 um die Absichten, den Zweck und die Ziele unseres Vorhabens, sinnvolle Datenlösungen zu entwickeln. Jede der Teilnehmer/innen verfügte so über ein gemeinsames Bild, wo die Reise hingehen soll.

Gemeinsames Verständnis über das WARUM wollen wir Data Anwendungen?

Schritt 3 – Entstehung der Visualisierung  – Die Analytics Map

Wir starten mit der Entwicklung der Mapping Visualisierung. Wir geben der Map den Namen „Analytics Map“. Wir bauen sie gemeinschaftlich in Co-Creation Schritt für Schritt auf. Die folgenden Abschnitte zeigen wie.

Vorher nicht vergessen: Scope definieren, Persona definieren, Titel für die Map

Um der Map einen klaren Rahmen und Fokus zu geben, definieren wir zu Beginn drei wichtige Kriterien:

  1. Scope der Map: eine Visualisierung kann aus sehr unterschiedlichen Perspektiven und Flughöhen betrachtet werden. Diese vorab zu definieren ist maßgeblich für den weiteren Verlauf. Daher definieren wir den Scope der Map: Unser Scope: wir wollen die komplette Customer Journey betrachten und nicht eine spezielle Phase wie etwa Kundenakquisition oder Kundenbindung.
  2. Persona: aus welcher Kundenperspektive betrachten wir die Map? Häufig haben Unternehmen viele Kundensegmente. Sich auf eines zu einigen ist wichtig, um keine Durchmischung und Verzerrungen zu bekommen.
  3. Gib dem Kind einen Namen und Titel 😉

Perspektive 1: Die Perspektive des Kunden – Customer Journey

Jede Teilnehmer/in sammelt für sich Ideen, wie die Customer Journey aktuell abläuft. Die Ideen auf Sticky Notes werden an die Wand geklebt. Dort kann jeder nachlesen, was andere geschrieben haben. Dort können die Ideen in eine Abfolge und Ordnung gebracht werden. Dort können die einzelnen Schritte in grobe Phasen eingeteilt werden. So entsteht eine Customer Journey mit der alle Teilnehmer/innen einverstanden sind.

Die Customer Journey

Perspektive 2: Die Perspektive der bestehenden „Use Cases“ und Data Anwendungen

Für das Team war es sehr wichtig zu verstehen, was bereits an Data Anwendungen existiert und wo noch Potential liegt. Daher sammelten wir alle Use Cases von Anwendungen und ordneten diese den Phasen und Schritten der Kundenreise zu. Auf diese Weise konnten interessante Erkenntnisse gewonnen werden, wie etwa: bei der Kundenakquise werden schon sehr erfolgreich viele Daten-Apps eingesetzt. Weiter hinten in der Kundenreise eher weniger, obwohl in diesen Phasen gemäß User Research großes Potential liegt.

Sammeln und ordnen der Data Use Cases

Perspektive 3: Die Perspektive der bestehenden KPIs

Wir sammelten und ordneten den Use Cases KPIs zu. So erhielten wir ein umfassendes gemeinsames und geteiltes Bild über Use Cases, genutzte KPIs und Phasen der Kundenreise. Durch die Diskussion im Aufbau der Map konnten viele Erkenntnisse gewonnen werden über die Komplexität des Vorhabens. Doch das wichtigste von allem: Jede und jeder aus dem Team hatte nun ein gemeinsames Verständnis darüber wie die Kunden und das Business von den aktuellen Daten profitieren und wo Potentiale liegen. Auf diese Weise können wir wesentlich entspannter in die nächste Phase übergehen: der Ideenfindung für neue KPIs und Use Cases.

Sammeln und ordnen der KPIs

Wie es weitergeht?

Wie die Geschichte weitergeht, nämlich mit der Ideenfindung für KPIs, erfährst du in Teil 3 😊

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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