Data-driven Decisions: Wie aus Daten echte Erkenntnisse werden

von Kristina Niederer

20. Mai 2025

Lesedauer: 2 Minuten

Management Summary

Daten sind in der heutigen Geschäftswelt allgegenwärtig. Doch die eigentliche Herausforderung liegt nicht im Sammeln, sondern im gezielten Nutzen dieser Informationen. Entscheidungen auf Basis einzelner Metriken zu treffen – ohne das große Ganze im Blick zu haben – führt selten zum Ziel. Wer wirklich datengetrieben arbeiten will, braucht einen strukturierten Ansatz: von der Zieldefinition bis zur fundierten Entscheidung.

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Mit diesem 4-Schritte-Ansatz kommst du von Daten zu echten Erkenntnissen:

Schritt 1: Ziele definieren – aber bitte SMART

Alles beginnt mit einem klaren Ziel. Klingt simpel, scheitert in der Praxis jedoch oft an vagen Formulierungen. Aussagen wie „mehr Umsatz“ oder „bessere Performance“ helfen nicht weiter. Stattdessen braucht es SMARTe Ziele:

Spezifisch
Messbar
Achievable (realistisch erreichbar)
Relevant
Terminiert

Beispiel für Ziele:

„Die durchschnittliche Produktmarge innerhalb der nächsten sechs Monate um 10 % steigern.“

Dafür notwendig: eine fundierte Profitabilitätsanalyse, Maßnahmen wie Bundling oder Preisoptimierung – und klare Messpunkte.

Schritt 2: Hypothesen formulieren – Was könnte passieren?

Bevor Maßnahmen umgesetzt werden, sollten mögliche Auswirkungen durchdacht werden. Hypothesen helfen dabei, Szenarien zu formulieren, die sich anschließend datenbasiert überprüfen lassen.

Beispiele für Hypothesen:

„Niedrigmargige Produkte generieren relevanten Traffic.“

„Produkte mit geringer Marge sind entscheidend für den Abschluss des Checkout-Prozesses.“

„Käufer*innen günstiger Artikel kehren häufiger zurück und kaufen später margenträchtige Produkte.“

Schritt 3: Hypothesen überprüfen – mit den richtigen Datenquellen und Tools

Um die Hypothesen validieren zu können, reicht es oft nicht, dass man nur auf eine Datenquelle blickt. Häufig ergibt sich erst durch das Zusammenspiel verschiedener Systeme ein vollständiges Bild.

Typische Quellen, die kombiniert werden, um Insights für das Unternehmen zu generieren, sind zum Beispiel Daten aus Web- & App-Analytics, Advertising Daten, CRM-Daten und ERP- oder Produktdatenbanken.

Schritt 4: Entscheidungen treffen – auf Basis echter Insights

Die Prüfung der Hypothesen ist nur der Anfang. Entscheidend ist, die gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Handlungsoptionen zu überführen:

Welche Produkte tragen indirekt zur Conversion bei?
Welche Rolle spielen Produkte zum Beispiel beim Erreichen von Versandkostengrenzen?

Fazit: Von der Analyse zur strategischen Entscheidung

Nur wenn Ziele klar formuliert, Hypothesen bewusst entwickelt und datenübergreifend geprüft werden, kann ein Unternehmen wirklich datengetrieben agieren. Dann entstehen Entscheidungen, die nicht reaktiv sind – sondern strategisch fundiert, wirksam und zukunftsfähig sind.