KPI Ideenfindung – OC Data Kitchen: Schritt für Schritt mit Co-Creation sinnvolle Datenlösungen entwickeln. Teil 3.

Auf unserer gemeinsamen Reise zu sinnvollen Data Analytics Lösungen erlebten wir die Co-Creation von Absichten und Zielen und richtungsweisenden Entscheidungen für den Rahmen und Fokus unserer Arbeit (Teil 1). Wir starteten mit dem Aufbau einer Analytics Map für den IST-Zustand zu Perspektiven Mensch, Kunde, Daten, Use Cases und KPI. Die Map ermöglicht ein gemeinsames Verständnis (Teil 2). Sie bildet die die Basis für die nächste Station unsere Reise: die Ideenfindung für KPIs. Im Folgenden beschreibe ich die Schritte einer KPI Ideation.

Schritt 4: Fokus abstimmen? Welches strategische Business-Ziel wollen wir adressieren?

Wir entschieden uns, im Rahmen der verfügbaren Workshop-Zeit als ersten Schritt auf einen bestimmten Teil der Customer Journey zu fokussieren: Wie können wir die Kundenbindung stärken?

Die strategischen Businessziele, die sich aus diesem Fokus ableiten, brachten die Fachexperten/Fachexpertinnen mit.  

Wir klebten dieses strategische Ziel auf die oberste Ebene unseres KPI Ideation Boards und definierten ein KPI womit wir den Erfolg messen wollen. Beispiel KPI: wir wollen eine Kundenbindungsrate von 50%. Anschließend stellten wir die Frage: Welches Kundeverhalten trägt zum definierten Unternehmensziel bei? Diese Frage diente uns als Ausgangspunkt für ein Brainstorming.

Schritt 5: Brainstorming von Ideen: Welches Kundenverhalten beeinflusst die definierten KPIs?

Beim Brainstorming empfiehlt es sich, mehrere Runden zu drehen und als Ausgangsbasis immer das aktuelle Kundenverhalten / KPI zu nutzen. Auf diese Weise entsteht eine aussagekräftige Sammlung an möglichen messbaren Kundenverhalten.

Habt ihr das Brainstorming abgeschlossen? Dann ist es nun an der Zeit eine Entscheidung herbeizuführen, welche Ideen ihr fortführen möchtet. Für die Entscheidungsfindung gibt es mehrere bewährte Methoden: 1. Dot Voting 2. 2×2 Matrix oder 3. NUF Test.

Mit den neuen evaluierten und gemeinsam entschiedenen Ideen könnt ihr nun definieren, wie es damit weitergeht: z.B. Epics, User Stories, ToDos, etc.

Happy Data!  

Ach ja, zum Abschluss noch ein paar Tipps aus unseren Lessons Learned 😉

5 TIPPS

  • Engagiere Facilitatoren, die den Workshop designen, strukturieren, vorbereiten, moderieren und nachbereiten. So werden Doppel- und Mehrfachrollen vermieden. So kann sich das Potential der Teilnehmer/innen besser entfalten und effizient in Co-Creation gearbeitet werden.
  • Nutze die Möglichkeiten von Remote Workshops. Mural, Miro, Teams und zoom sind exzellente digitale Tools, die Nähe schaffen und eine wirkungsvolle und effiziente Arbeitsweise in Gruppen ermöglichen.
  • Investiere mehr Energie als du anfangs planst in die Vorbereitung des Workshops. Es lohnt sich. Spiele Szenarien durch. Entwickle Plan B, Plan C. Lerne die Gruppe und die Teilnehmer/innen und ihre Rollen in der Gruppe vorab kennen.
  • Analytics Map: Oft ist die eindeutige Zuordnung zu Phasen nicht möglich. Egal: wir können Sticky Notes doppelt kleben. Und: der wichtigste Zweck der Map-Erstellung besteht im Herstellen eines gemeinsamen Verständnisses im Team. Die Map ist keine Spezifikation für Software, sondern ein Abstimmungswerkzeug. Da reicht es aus ungefähr zu kleben, interaktiv zu sein, Dinge leben lassen, hin und herzuschieben, zu ergänzen, zu diskutieren.
  • Analytics Map: Oft gibt es mehrfache Nennungen, weil Teilnehmer/innen gleiche Ideen haben. Mehrfache Nennungen nicht wegwerfen, sondern übereinander kleben. Mehrfachnennungen sind immer ein Hinweis auf Validierung.

Ich hoffe die Artikelreihe (Teil 1, Teil 2, Teil 3) bringt euch etwas und ihr könnt davon was in euren Projekten nutzen.

  • Was sind deine Erfahrungen in der Entwicklung von Data Lösungen und mit Data Workshops?
  • Welche Empfehlungen hast Du, um kundenzentriert und in Co-Creation Datalösungen zu gestalten?
  • Welche Fragen hast Du?

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