Wichtige Faktoren bei der Berechnung des ROI von Daten- und Analyseprojekten
Wie bei jedem IT-Projekt können Daten- und Analyseprojekte sowohl quantifizierbare als auch nicht quantifizierbare Vorteile bringen. Lassen Sie uns diese näher betrachten:
1. Kostenreduktion
Eine der Kennzahlen, die sich bei datengetriebenen Initiativen relativ leicht messen lässt, ist die Kostensenkung. Die Automatisierung und die Schaffung eines benutzerfreundlichen analytischen Ökosystems führen in der Regel zu einer erheblichen Verringerung des Zeitaufwands, den die Nutzer für alltägliche Aufgaben benötigen. Diese Effizienzsteigerung kann annähernd quantifiziert werden, indem Interviews mit den Nutzern durchgeführt werden, um herauszufinden, wie viel Zeit eingespart wird. Eine grobe Schätzung kann dann mit einer Formel wie der folgenden berechnet werden:
Monatliche Einsparungen = eingesparte Stunden pro Monat * Gesamtzahl der Nutzer * ungefähre Personalkosten pro Stunde (Gesamtkosten, nicht nur Personalkosten
Darüber hinaus kann der ROI durch die Senkung der Infrastruktur- und Lizenzkosten geschätzt werden. Beispielsweise kann die Umstellung auf On-Demand-Cloud-Computing die Infrastrukturkosten drastisch senken. Einem Bericht von KPMG zufolge könnten Unternehmen 10-20 % ihres jährlichen IT-Budgets einsparen, wenn sie einige oder alle Aktivitäten in die Cloud verlagern würden. Dies würde mehr als 30 % des Infrastrukturbudgets (vor allem für Rechenzentren und Netzwerke) freisetzen. Genaue Zahlen zu den Einsparungen können der Rechnung des Cloud-Anbieters entnommen werden.
Die Minimierung der Supportkosten kann auch zur Messung des ROI von datengetriebenen Lösungen herangezogen werden. Die Vereinfachung des analytischen Ökosystems wird höchstwahrscheinlich auch die gesamte Supportzeit und -kosten reduzieren. Ein datengesteuerter Kundendienst-Chatbot kann dazu beitragen, die Supportkosten zu senken und das Kundenerlebnis zu verbessern.
2. Direkte Monetarisierung von Daten
Die Berechnung des ROI der direkten Datenmonetarisierung ist relativ einfach. In der Regel handelt es sich um einen unkomplizierten Prozess, der auf den Einnahmen aus dem Verkauf der Daten basiert. Das heißt, wenn Ihr Hauptziel darin besteht, eine neue Einnahmequelle zu erschließen, und nicht darin, Ihr Dienstleistungsangebot zu erweitern, um Ihre Kundenbeziehungen zu stärken.
Es gibt verschiedene Arten von Daten, die zu Geld gemacht werden können - von unverarbeiteten Sensorinformationen bis hin zu Beobachtungen, die von Analyseabteilungen gesammelt werden. Die Art der Daten, die in ein Produkt umgewandelt werden können, ist von Branche zu Branche sehr unterschiedlich.
3. Einnahmen steigern
Es kann eine Herausforderung sein, die Auswirkungen von Daten- und Analyseprojekten auf den Unternehmensumsatz zu messen. Die Messung hängt stark von der Art und Anzahl der Umsatzströme ab, da mehr als eine Initiative zur Umsatzsteigerung beitragen kann.
Mit anderen Worten, datengetriebene Entscheidungen, die durch Datenanalysen unterstützt werden, können hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf einzelne Projekte bewertet werden. Beispielsweise kann der Einsatz von maschinellem Lernen zur Kundensegmentierung dazu beitragen, Werbeaktivitäten auf die vielversprechendsten potenziellen Kunden zu konzentrieren, wodurch die Marketingkosten gesenkt und die Umsätze gesteigert werden können.
Im Automobilsektor wird die vorausschauende Wartung zur Optimierung der Lebensdauer und Leistung von Fahrzeugen wahrscheinlich zu geringeren Wartungskosten und einer größeren Zahl von Neukunden führen, die durch dieses verbesserte Angebot gewonnen werden.
4. Kürzere Zeit bis zur Markteinführung.
Daten- und Analyseinitiativen können die Zeit verkürzen, die ein Produkt benötigt, um entwickelt und für die Öffentlichkeit oder innerhalb eines Unternehmens nutzbar zu werden, und sie können die Geschwindigkeit der Prozessdurchführung verbessern. Ihr Produkt bleibt nicht nur länger auf dem Markt und generiert Einnahmen, sondern eine schnellere Markteinführung verschafft Ihnen manchmal auch einen Vorteil gegenüber Ihren Konkurrenten und hilft Ihnen, frühzeitig einen größeren Marktanteil zu gewinnen.
5. Freisetzung von Ressourcen
SDie oben erwähnte Zeitersparnis für die Nutzer kann dazu führen, dass diese früher mit der Arbeit an neuen Initiativen beginnen und diese früher umsetzen können, was sich in quantitativer Hinsicht bemerkbar macht.
Wenn beispielsweise ein Datenwissenschaftler durchschnittlich 10 Stunden pro Woche für die Datenbereinigung aufwendet und diese Zeit durch neue Daten- und Analyseinitiativen auf nur eine Stunde reduziert werden kann, wird Zeit für komplexere und innovativere Aufgaben frei. Die Zeitersparnis durch diese Art von Initiativen ist jedoch nicht immer auf die Datenteams beschränkt; Unternehmen müssen unter Umständen die Auswirkungen auf alle Mitarbeiter im Unternehmen berücksichtigen, um die potenziellen Auswirkungen jedes Projekts voll auszuschöpfen.
6. Sicherheit
Dieser Faktor wird auf der Grundlage der geschätzten Verluste berechnet, die entstehen könnten, wenn Dritte Zugang zu kritischen Geschäftsdaten erhalten.
7. Compliance
Dieser Faktor sollte im Hinblick auf den potenziellen Verlust für das Unternehmen betrachtet werden, wenn sich die Einführung verzögert oder die Initiative scheitert. Mangelnde Investitionen in Dateninitiativen oder -lösungen können die Wahrscheinlichkeit von Datenschutzverletzungen oder Bußgeldern wegen Nichteinhaltung von Vorschriften (z. B. GDPR) erhöhen.
Wenn ein neues Regelwerk wie die DSGVO in Kraft tritt, gibt es in der Regel wenig Diskussionen darüber, ob das Unternehmen es einhalten sollte. Wenn es jedoch notwendig ist, dies zu quantifizieren, können wir den gleichen Ansatz wie bei der Sicherheit verwenden.
Schlussfolgerungen
Die Berechnung des ROI von Daten- und Analyseprojekten ist aus zwei Gründen unerlässlich, auch wenn sie eine große Herausforderung darstellen kann:
- Auf diese Weise können Unternehmen bei der Entwicklung einer Datenstrategie die Projekte mit dem größten Nutzenpotenzial identifizieren und priorisieren..
- Die Berechnung des ROI kann Unternehmen dabei helfen, Fortschritte zu verfolgen und den Wert von Daten- und Analyseinitiativen gegenüber Interessengruppen zu demonstrieren.
Zu den wichtigsten Faktoren, die bei der Berechnung des ROI von Daten- und Analyseprojekten berücksichtigt werden sollten, gehören die direkte Monetarisierung von Daten, höhere Einnahmen und kürzere Markteinführungszeiten. Durch die Berücksichtigung aller relevanten Faktoren können sich Unternehmen ein klares Bild über den ROI von Daten- und Analyseprojekten machen. Diese Informationen können bei der Entscheidung helfen, welche Projekte weiterverfolgt und wie die Ressourcen verteilt werden sollen.
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