Predictive Analytics: Warum B2B-Unternehmen jetzt anfangen müssen
Wie weit haben sich KI- und Predictive Analytics Anwendungen im Jahr 2021 in der deutschen B2B-Unternehmenswelt etabliert? Wohin geht der Trend und was können wir anhand der „Dringend-und-Wichtig-Matrix“ lernen?
Wenn Sie in diesem Beitrag gelandet sind, dann wissen Sie vermutlich was Predictive Analytics (PA) ist, wie es mit künstlicher Intelligenz zusammenhängt und welchen Nutzen Sie erwarten können. Falls nicht, dann empfehlen wir erst diesen Beitrag zu lesen.
Den kommenden Gedanken liegt eine Tatsache zugrunde: KI und Predictive Analytics Anwendungen bringen einen signifikanten Mehrwert für B2B-Unternehmen mit sehr vielen Kunden, Produkten und damit auch Transaktionsdaten.
Wir diskutieren im Folgenden nicht über diese Tatsache und deren Pro- und Contra Argumente. Es geht darum, warum jetzt der beste Startzeitpunkt ist.
Der Stand von Predictive Analytics Anwendungen im Markt.
Zuerst ein paar Daten und Fakten (Quellen am Ende unter „Literaturempfehlung“).
In der Zeitschrift für „erfolgsorientierte Unternehmenssteuerung – Controlling“ zeigt eine Befragung zu „Predictive Analytics in der Unternehmensplanung“ im Jahr 2020, dass dem Thema großes Interesse entgegengebracht wird, allerdings die wenigsten Unternehmen die Potenziale ausschöpfen.
Auch die internationale Studie „Digitalisierung 2020“ von Staufen zeigt ähnliche Ergebnisse:
„Viele Unternehmen sind bei künstlicher Intelligenz (KI), Smart Data Und Co. nach wie vor nur Zuschauer. Digitale Vorreiter setzen Mega Trends bereits in konkrete Projekte um.“
Die Befragung zeigt auch, dass Unternehmen von den Vorteilen von KI und maschinellem Lernen überzeugt sind. Nur die Umsetzung ist schleppend.
„Super“, denken sich eventuell einige von Ihnen, „…dann haben wir ja noch Zeit und können abwarten.“
Warum dieser Gedankengang falsch ist, zeigt die „Dingend-und-Wichtig Matrix“.
Die „Dringend-und-Wichtig Matrix“
Viele erfolgreiche Manager*innen nutzen die Dringend-und-Wichtig Matrix klassischer Weise, um ihre Aufgaben und To-Do´s zu priorisieren.
Auf der horizontalen Achse gibt es die Kategorien „wichtig“ und „nicht wichtig“.
Auf der vertikalen Achse „dringend“ und „nicht dringend“.
So entstehen vier Felder, in welche sich Aufgaben oder auch Projekte einordnen lassen: „wichtig & dringend“, „wichtig und nicht dringend“, „nicht wichtig und dringend“ und „nicht wichtig und nicht dringend“.
Jetzt gilt es einzuordnen und dementsprechend zu handeln:
Was machen Sie mit Aufgaben oder Projekten, die in die Kategorie „nicht wichtig und nicht dringend“ fallen? Richtig, streichen.
Welche Aufgaben sind Prio. 1? Ja, „dringend und wichtig“. ABER warum haben Sie schon etwas falsch gemacht, wenn ein Großteil der Projekte und Aufgaben in dieses Feld fallen?
Die meisten dieser Aufgaben und Projekte waren vorher in „wichtig und nicht dringend“. Sie sind also zu spät dran und geraten in Stress.
ALLES aus dem Kästchen „nicht dringend und wichtig“, wird bei Nichtbeachtung irgendwann in dem Kästchen „dringend und wichtig“ landen.
Was passiert dann? Sie müssen Feuerwehr spielen.
Und ja, wir alle haben Aufgaben, die plötzlich in „dringend und wichtig“ landen. Wenn z.B. ein Kunde mit einem akuten Problem anruft.
Nur Hand aufs Herz, es gibt einige Aufgaben, die nur durch unser Aufschieben in dem „Feuerwehrkästchen“ gelandet sind.
Für diesen Beitrag ist das Kästchen „Dringend & nicht wichtig“ nebensächlich. Trotzdem möchte ich es zur Vollständigkeit kurz erklären: in diesen Bereich fallen die klassischen Unterbrechungen, die uns von weniger dringenden, aber wichtigen Aufgaben abhalten (WhatsApp, Social Media, E-Mails). Hier wird empfohlen, sich bewusste Slots (5-10 Minuten) einzuplanen.
Nun aber zurück zum Thema – Was hat diese Matrix mit KI und Predictive Sales Analytics zu tun?
Predictive Analytics ist „Wichtig“, aber nicht „Dringend“.
Die aktuelle Marktsituation zu KI und Predictive Analytics zeigt – wie oben beschrieben, dass es ein sehr wichtiges Thema ist und unbestreitbar einen großen Nutzen für B2B-Unternehmen bringt.
Wir können also einen Haken an „wichtig“ setzen – an „dringend“ noch nicht. Aber bald.
Stellen Sie sich vor, all Ihre Wettbewerber würden diese Technologie heute schon nutzen. Was denken Sie, wie lange Sie noch überleben würden?
Das zeigt auch ein Blick auf die andere Seite des Atlantiks. Die USA ist uns meist zwei bis drei Jahre voraus. So war es bei der Internetnutzung, beim Nutzen von Smartphones und im Bereich Social Media.
Und es ist heute schon zu sehen, dass Unternehmen in den USA, die KI-Anwendungen implementieren, deutlich erfolgreicher sind als ihre Wettbewerber.
Wir sind uns sicher, dass es auch in Deutschland so kommen wird.
Allerdings sind solche KI und Predictive Analytics Projekte für viele Unternehmen in Deutschland zwar wichtig, aber noch nicht dringend. Also geschieht, außer beobachten, nichts.
Doch genau das ist ein großer Fehler!
Was ist gefährlich an „Dringend“ und „Wichtig“.
In Bezug auf zu erledigende To Do´s ist erst einmal nichts gefährlich an „dringenden und wichtigen“ Aufgaben.
Es hängt vermutlich auch ein bisschen von dem Menschen ab. Also, unter welchen Bedingungen jemand gut arbeitet. Vielleicht braucht der ein oder andere auch ein bisschen Druck, um produktiv zu sein.
Aber sicherlich stimmen Sie zu, dass es für jeden von uns zu Stress führt, wenn nahezu ALLE Aufgaben in dieses Feld fallen. Und so ein Stress führt zwangsläufig zu Fehlern.
Und genau so verhält es sich mit innovativen KI und Predictive Analytics Projekten. Sobald es dringend und wichtig ist, werden Fehler gemacht. Und bei Projekten kann das schnell sehr teuer werden.
Außerdem wird sich der Nutzen, den Sie aus den Anwendungen ziehen werden, mit der Zeit verkleinern. Warum? Sie implementieren die Anwendung nur, um nicht hinter Ihren Wettbewerbern zurückzufallen. Sie sind dann schon hinten dran. Alle „Early-Mover“ Effekte sind Geschichte.
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Machen Sie es besser!
Sie wissen, dass KI-Technologien einen starken Mehrwert bringen.
Lassen Sie diese Projekte nicht in das Feld „Dringend und Wichtig“ rutschen. Machen Sie es richtig.
B2B-Unternehmen, die heute schon starten, haben genug Zeit mit kleinen Projekten anzufangen. Die Nutzung von künstlicher Intelligenz bedeutet auch eine Umstellung der Arbeitsweise. Auch das benötigt Zeit und Erklärungen.
Allein die Tatsache, dass Sie diesen Beitrag bis zum Ende gelesen haben, zeigt uns, dass Sie auf einem sehr guten Weg sind!
Wir wünschen Ihnen einen entspannten Einstieg in die KI-Welt und freuen uns, wenn Sie dadurch erfolgreicher und effizienter werden.
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Literaturnachweis:
Data, BI & Analytics Trends: Das sind die Top Trends für 2021. Hg.: BARC
Internationale Studie „Digitalisierung 2020“. Hg.: Staufen AG
Mauerer, J. (2021): Was ist was bei Predictive Analytics? Hg.: Computerwoche