Data Analytics sind auch bei einem Traditionsunternehmen wir Röhlig Logistics GmbH & Co. KG die intensive Ergänzung zum Bauchgefühl. Mit mehr als 2300 Mitarbeitern mehr als 30 Ländern blickt das familiengeführte Unternehmen seit 1852 auf eine lange Erfolgsgeschichte zurück.
Im Rahmen eines ERP-Projekts durften wir – eher als Randthema – einen kleinen Exkurs in die Aufbereitung von Vertriebsinformationen mit Power Bi machen. Auslöser war die Fragestellung, ob in den von Röhlig bewirtschafteten Zielgruppen Potentiale für einfachere, digital abbildbare Services, vorhanden sind.
Analytics schlägt Bauchgefühl
Die Logistik-Experten bei Röhlig liefern exzellente Logistikleistungen auch uns insbesondere für komplexe Freight Forwarding und Logistik-Aufgaben. Für Online Quoting für einfache Logistikleistungen war deshalb nach Bauchgefühl der Experten weder Bedarf noch ein Markt.
Im Rahmen der durch uns in kürzester Zeit mit Microsoft Power BI erstellten Data Analytics konnten wir jedoch signifikante, jedoch ungenutzte Potentiale in den vorhandenen Daten identifizieren, die dem Bauchgefühl der Experten so beeindruckend wiedersprochen haben, dass in der Folge eine Online-Quoting Lösung für genau diese Anwendungsfälle entworfen und umgesetzt wurde.
Die Fehleinschätzung der Experten spricht selbstverständlich nicht gegen die Expertise der Experten, sondern zeigt nur auf, dass wir uns alle im Rahmen unseres Erfahrungs- und Verwendungsspektrum von Daten bewegen.
Data Analytics und Machine Learning sind deshalb ideale Helfer, um die „blinden Flecken“ unserer Wahrnehmung durch faktenbasierte Erkenntnisse zu erleuchten.
Wozu dient Data Analytics im allgemeinen?
Unternehmen nutzen Datenanalyse (Data Analytics) aus verschiedenen Gründen, darunter:
- Entscheidungsfindung: Datenanalyse hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren, um Trends, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren.
- Verbesserung der Effizienz: Durch die Analyse von Daten können Unternehmen Prozesse und Arbeitsabläufe optimieren, um ihre Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken.
- Identifikation von Geschäftsmöglichkeiten: Durch die Analyse von Daten können Unternehmen neue Geschäftsmöglichkeiten identifizieren und Chancen zur Erweiterung ihres Geschäftsmodells nutzen.
- Kundenzufriedenheit: Unternehmen können die Bedürfnisse und Präferenzen ihrer Kunden besser verstehen, indem sie Daten über das Verhalten und Feedback von Kunden analysieren.
- Risikomanagement: Datenanalyse hilft Unternehmen, Risiken zu identifizieren und zu bewerten, um potenzielle Probleme zu lösen, bevor sie zu größeren Herausforderungen werden.
Insgesamt hilft Datenanalyse Unternehmen, ihre Geschäftsprozesse und -entscheidungen zu optimieren, was zu einer höheren Rentabilität und Wettbewerbsfähigkeit führen kann.
