Mit Zahlen Banken überzeugen

Haben Sie schon einmal einer Bank einen Businessplan vorgelegt oder versucht, einen solchen vor Geschäftsgründung anzufertigen?

Prognosen aus dem Ungewissen

Unternehmer sein heißt, Entscheidungen unter Ungewissheit zu treffen. Allerdings ist Ungewissheit kein Schwarz-Weiß. Beispielsweise wissen wir beim Wandern nicht, ob wir beim nächsten Schritt stürzen werden oder nicht.Durch Zuhilfenahme unserer Augen können wir dieses Risiko aber gut abschätzen und dementsprechend reagieren. Und unser Gleichgewichtssinn hilft uns, einen potenziellen Sturz durch Stolpern zu deeskalieren. Warhnehmungen und Input helfen uns, bessere Entscheidungen zu treffen.

Der Königsweg bei Entscheidungen

EVA-Prinzip
Will man wohlfundierte Entscheidungen treffen, sollte man das EVA-Prinzip anwenden: Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe. Da bei Entscheidungen unter Ungewissheit allerdings nicht alle Eingaben vorliegen, müssen die vorhandenen Informationen als Eingabe genommen werden und in der Verarbeitungs-Phase bestmögliche Möglichkeiten prognostiziert werden. Möglichkeiten der Prognose sind:

  • Extrapolation: Die letzten Jahre waren das Wachstum der Branche jedes Jahr 5%; Dieses Jahr also auch
  • Analogien: Ein Mitbewerber macht X Umsatz, also dürfte es mir auch möglich sein
  • Differenzierung zu Analogien: Wird Mitbewerber X Marketing-Budget haben und Y Marktanteil, werde ich mit 2% von X Marketing-Budget auch nur 2% von Y Marktanteil bekommen

Weniger Informationen sind besser als schlechte Informationen

Benutzen Sie lieber 5 Datensätze aus Ihrer eigenen Firma, um Ihre Verkaufsprognosen zu tätigen, als 1.000 Datensätze eines branchenfremden Konkurrenten. Aus wenig guten Informationen können Sie noch stichhaltigere Erkenntnisse gewinnen, als aus vielen Datensätzen, die Fehler enthalten oder unpassend sind.

Wird das die Bank überzeugen?

Haben Sie Ihre Datenbasis erschlossen und die richtigen Daten-Weiterverarbeitungs-Verfahren ausgewählt, geht es ans Eingemachte: Der Banken-Präsentation. Lediglich die errechneten Zahlen vorzuzeigen, wird niemanden überzeugen. Bauen Sie also folgendes in die Präsentation ein:

  • Erklären Sie, welche Daten Sie als Ausgangsbasis gewählt haben
  • Erläutern Sie, warum gerade diese Eingangsdaten am besten geeignet sind, für Ihre Prognose gute Ergebnisse zu liefern
  • Erklären Sie, wie Sie die Daten weiterverarbeitet haben und warum gerade diese Verrechnung die Daten für Ihre Situation aufbereiten wird
  • Nennen Sie das Ergebnis Ihrer Prognosen und sagen Sie, was auf dieser Datengrundlage Ihre Entscheidung ist

Fazit

Grundlage jeder Prognose müssen real messbare Daten sein. Je feiner diese sind und je besser Ihre Verarbeitungs-Fähigkeiten aus wenig Informationen gute Erkenntnisse gewinnen, desto bessere Prognosen können Sie erstellen. Nicht nur die Banken werden es Ihnen danken, sondern auch Sie selbst, denn nichts ist schlimmer als eine Prognose, die zwar die Bank überzeugt, Sie den Kredit aufnehmen und das Geschäftsmodell anschließend nicht aufgeht.

Mit Wahrscheinlichkeiten zu besseren Entscheidungen

Kennen Sie die Kauf-Vorschläge von Amazon? Kunden, die … gekauft haben, kauften auch …

Das Gesetz der Ähnlichkeit

Ähnliche Ursachen haben auch ähnliche Wirkungen. Kaufen viele Kunden zum Laptop eine Laptop-Tasche dazu, tut Amazon gut daran, neuen Kunden, die einen Laptop kaufen, ebenfalls eine Laptop-Tasche anzubieten. Die Wahrscheinlichkeit ist immerhin hoch, dass der Kunde zusätzlich kaufen wird. Hinter diesen Angeboten steckt keine Magie, sondern einfachste Mathematik.

Die Datengrundlage

Wie hoch die Wahrscheinlichkeiten für einzelne Ereignisse sind, ist kein Geheimnis mehr, wenn Sie eine gute Datenbasis haben. Wollen Sie umfangreiche Schlussfolgerungen ziehen, sollten Sie auch umfangreich Daten sammeln. Als Richtwert können Sie ab 1.000 Datensätzen sinnvolle Schlussfolgerungen ziehen. Vorher sind zu viel Ausfallwerte dabei. Sammeln Sie nicht nur eindeutige Geschäftsvorfälle, beispielsweise Buchungen, sondern wirklich jedes Detail. Jeder Zwischenanruf nicht zustande gekommener Aufträge, idealerweise jede Augenbewegung des Kunden über den Ladentisch. Je mehr, desto besser. Doch achten Sie auf den Datenschutz. Auf keinen Fall dürfen gewisse Muster oder Daten-Inhalte Rückschluss auf Personen zulassen, ansonsten hat die Person ein Mitspracherecht bei der Verwendung der Daten und muss ihre Zustimmung geben.

Komplexere Zusammenhänge

Personen, die das Controller-Magazin lesen, haben auch das Handelsblatt gelesen. Das mag sein, aber es gibt zum einen hunderte Einflussfaktoren, das Handelsblatt lesen zu wollen, aber auch hunderte kleine Magazine wie das Controller-Magazin. Sie werden kaum genug Datenbestand für jede Sparte sammeln können.

Abhilfe schaffen hier Hilfs-Wahrscheinlichkeiten, wie man sie aus Bayes-Netzen kennt. In unserem Beispiel ist das die Zufallsgröße „Wirtschaftsnachrichten-Interessierter“. Durch das Lesen des Controller-Magazins steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die Person an Wirtschaftsnachrichten interessiert ist. Man hat die Erfahrung gemacht, dass man Wirtschaftsnachrichten-Interessierten gut das Handelsblatt verkaufen kann. Durch diese Zwischenstufe erhalten Sie insgesamt eine höhere Qualität der Vorhersagen, da für diese Oberbegriffe eine größere Datenbasis verfügbar ist.

Feedback

Neben der ursprünglichen Datenquelle kann Feedback aus den bereits gewonnenen Erkenntnissen die Ergebnisse von Auswertungen verbessern. Beispielsweise könnte man Vorschläge als „unpassend“ markieren. Diese Unpassend-Markierung wird ebenfalls im System vermerkt und fließt in die Wahrscheinlichkeitsrechnung mit ein. Dadurch können Sie maschinell gewonnenes Wissen noch durch menschliche Eingriffe verfeinern.

Anwendungen

Anwendungsfälle für wahrscheinlichkeitsbasierte Entscheidungen gibt es viele. Die offensichtlichste sind Kauf-Vorschläge in Online Shops. Doch es gibt weit mehr Anwendungen. Haben Sie beispielsweise mal Ihre Preiskalkulation als Wahrscheinlichkeits-Netz aufgefasst? Oder den Ausschuss an Maschinen in Abhängigkeit vom Mitarbeiter, der Maschine und der Tageszeit? Anwendungen gibt es viele, doch für einige gewinnbringende Ideen muss man etwas schärfer nachdenken.

Firmen fehlt es an Feedback

Kennen Sie das? Sie sitzen in einer Telefon-Warteschleife fest und die Service-Mitarbeiterin ist zwar freundlich zu Ihnen, aber machtlos, wenn es darum geht, etwas für Sie zu tun. Einfache Tätigkeiten kann die Mitarbeiterin zwar erledigen, aber Feedback an der Dienstleistung wird mit einem freundlichen „Da kann ich Ihnen leider nicht weiterhelfen“ abgetan und vergessen.

Der Postkasten

Bevor Sie darüber nachdenken können, wie Sie Feedback auswerten können, brauchen Sie eine Möglichkeit, dieses Feedback aufzunehmen. Lassen Sie ruhig Kritik zu. Richten Sie einen Kommunikationskanal für Verbesserungsvorschläge ein und achten Sie vor allem, dass die Vorschläge vollständig sind, sodass sie noch nachvollzogen werden können. Dazu gehört:

  • Um welches Produkt dreht es sich?
  • Welche Funktion oder Eigenschaft des Produkts steht im Vordergrund?
  • Was stört am meisten an dieser Eigenschaft des Produkts?
  • Wie könnte man es besser machen?
  • Könnten Sie sich auch vorstellen, ein anderes Produkt zu kaufen, das besser ist?
  • Wenn ja, was genau muss dieses Produkt haben, dass Sie umsteigen?

Wie Sie vielleicht schon aus der Aufzählung herauslesen können, geht es beim Feedback vor allem darum

  • zu verhindern, dass Kunden aufgrund eines besseren Konkurrenz-Produkts abwandern
  • Produkte anzubieten, die anspruchsvollere Kunden an Sie bindet

Abstimmung mit den Füßen

Bewerben Sie Ihre Produkte auch online, haben Sie ausgedehntere Möglichkeiten, Feedback zu sammeln. So bemisst sich beispielsweise die Akzeptanz eines Produktes daran, wie viel oder wenig Besucher der Seite wieder den Rücken kehren (Aufenthaltsdauer). Dieses automatisch ermittelte Feedback ist nicht so genau wie textuell eingeholtes Feedback, jedoch bereits gut in Datenbanken verstaut und dadurch besser analysierbar.

Die Kunst ist hier, aus den statistischen Daten verwertbare Verbesserungsvorschläge zu extrahieren. Experimentieren Sie hier beispielsweise damit, den Besuchern scheibchenweise Informationen zukommen zu lassen und messen, wann der Besucher aussteigt. Variieren Sie auch die Reihenfolge, in denen Informationen gezeigt werden, um herauszufinden, wie der Interessent eine Geschichte über Ihr Produkt auffasst.

Strukturiertes Feedback

Sammeln Sie so viele Feedback-Daten, dass das Eingehen auf alle Wünsche unmöglich ist, fangen Sie nicht an, voreilig zu priorisieren. Ordnen Sie stattdessen das Feedback ein. Zerlegen Sie beispielsweise Ihr Produkt in Komponenten und ordnen Sie jede Feedback-Nachricht einer oder mehrerer Komponenten zu. Bezieht sich Feedback lediglich auf den Preis, haben Sie Glück: Zeigen Sie den Kunden verschiedene Preise eines Produktes mit verschiedenen Ausstattungen, Farben, Formen und so weiter. Anhand der gesammelten Datenbasis können Sie abwägen, mit welchem Preis Sie den meisten Gewinn abschöpfen können.

Sollte sich das Feedback auf Ihre Firma beziehen, zerlegen Sie stattdessen die Struktur Ihres Unternehmens in Komponenten, um das Feedback besser einsortieren zu können.

Kundenwünsche zu Geld machen

Niemand würde auf Feedback eingehen, wenn er dadurch nicht mehr Geld verdienen könnte. Richten Sie auch Ihr Feedback so ein, dass es der Umsatzsteigerung dient. Wimmeln Sie keinen Kunden ab, der Ihnen mehr Geld zahlen würde, um ein besseres Produkt zu bekommen. Versuchen Sie stattdessen, jedes Feedback monetär zu bewerten (oder den Kunden direkt fragen, wie viel er dafür zahlen würde) und Feedback über den gleichen Wunsch aufzusummieren. Anschließend können Sie den Kundenwunsch, der Ihnen das meiste Umsatz-Plus verspricht, umsetzen.

Strukturiertes Feedback durch Datenbanken von Launix

Lassen Sie sich von uns beraten, welches Feedback-Backend für Ihre Firma am besten geeignet ist. http://launix.de

Ergiebige Datenquellen erschließen

Woher nehmen Sie die Daten, die Ihrem Unternehmen Nutzen bringen? Woraus berechnen Sie Ihre Kennzahlen und aus welchen Daten leiten Sie Entscheidungen ab?

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Buchungsdaten

Lassen Sie sich Ihre Buchungsdaten geben, am besten in XML oder CSV. Diese Datenquellen sind fürs Controlling beinahe unentbehrlich. Transferieren Sie die Daten in eine Datenbank und verknüpfen Sie die Buchungen mit den anderen Daten: Stellen Sie Zusammenhänge zwischen Buchungen, Kunden und Aufträgen her. Abfragen wie beispielsweise die Zahlungsmoral je Kunde können Ihnen helfen, Ihre Liquidität besser zu planen. Haben Sie beispielsweise einen Kunden, der bereits 3 Tage nach Rechnungsstellung überweist, können Sie seine Aufträge bei Engpässen vorziehen.

Adressdaten aus dem E-Mail-Programm

E-Mail-Programme wie MS Outlook oder Thunderbird bieten eine Exportfunktion an. Web-basierte CRM-Systeme sind da bequemer, denn die aktuellen Daten liegen jederzeit in einer Datenbank, die Sie nur noch auslesen müssen. Xing bietet eigens eine API an, um die Kontakte samt Adressen zu exportieren.

Web-Recherchen

Die meisten Adressdaten für die Akquise entstammen aus Web-Recherchen. Versäumen Sie nicht, die Daten strukturiert abzulegen, um sie später erneut nutzen zu können.
Durch Skripte oder Browser-Plugins können Sie die Recherchearbeit deutlich vereinfachen, beispielsweise Telefonnummer-typische Texte hervorheben, kopieren oder gleich in die Datenbank abzulegen.

Wetterberichte und Börsenwerte

Wetter und Börsenwerte können Sie öffentlich zugänglich aktuell aus dem Internet extrahieren. Was Sie damit anfangen? Einige wetterabhängige Unternehmen können so ihre Kapazitäten planen.

Eigene Datenbanken

Ihre Mitarbeiter pflegen schon eine Datenbank? Haben Sie bereits eine große Datenbasis an händisch eingegebenen Daten? Dann nutzen Sie diese Daten für weitere Auswertungen.

Website-Statistiken

Gibt es eine Korrelation zwischen Webseiten-Besuchern und dem Erscheinen einer Pressemeldung? Oder wollen Sie Ihre Umsatzdaten mit den Website-Besuchern verknüpfen, um zu ermitteln, welche Werbekanäle die einträglichsten sind? Tools wie Piwik erlauben die Extraktion der Daten, während Sie bei Google Analytics Ihre Umsatzdaten an Google schicken müssen, um genauere Auswertungen zu fahren.

Dokumente auf der Festplatte

Haben Sie eine Sammlung an Dateien auf der Festplatte? Datenbanker nennen diese Daten „unstrukturiert“, da sie keinem expliziten Schema folgen. Doch vielleicht lassen sich aus dem Pool von Daten doch noch sinnvolle Daten extrahieren? Beispielsweise eine Verknüpfung der Dateien mit einem Geschäftsvorfall oder einem Kundendatensatz!

Sensordaten

Lassen Sie autonome Geräte die Daten für Sie sammeln. Welche Möglichkeiten es mit Bild- und sonstigen Sensoren gibt, können Sie in diesem Artikel nachlesen. Auch viele Produktionsmaschinen haben von sich aus schon Schnittstellen, mit denen Sie beispielsweise Standzeiten auslesen können.

Berechnete Erkenntnisse

Haben Sie genug Datenquellen, um diese zu verknüpfen? Dann sind die daraus gewonnenen Daten wiederum eine Datenquelle. Bei dieser Weiterverarbeitung der Daten helfen wir von Launix Ihnen gerne weiter.

Welchen Weg gehen Sie bei der Datenverarbeitung?

Viele Wege führen nach Rom. Und genau so viele Wege sind auch richtig in der jeweiligen Situation. Wie sieht es da bei Ihrer Datenverarbeitung aus?

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Stufe 1: Datenverarbeitung im Kopf

Unser Gehirn ist extrem leistungsfähig. Wir können uns Dinge merken, die uns wichtig sind und vergessen, wenn sie veralten. Unser Gehirn filtert für uns die relevanten Daten heraus: Welchen Termin habe ich als nächstes? Was hat dieser Kunde für Vorlieben? Wie erreiche ich am besten den Abschluss?

Unterschätzen Sie nie das implizite Wissen, das jeder Ihrer Mitarbeiter im Kopf hat! Einige Firmen sind extrem erfolgreich geworden, weil ein führender Mitarbeiter das Unternehmen mit seinem Wissen gelenkt hat – andere Firmen hingegen sind untergegangen, weil einiges Firmenwissen die Firma mit dem klügsten Kopf verlassen hat.

Stufe 2: Das gute alte Papier

Ich persönlich nutze noch gerne den traditionellen Papier-Terminkalender. „Papier ist gedultig“, sagt man immer. Doch Papier kann mehr: Überall kann man Notizen hinzufügen und den Freiraum beliebig gestalten. Man kann in Sekundenschnelle übersichtliche Tabellen anfertigen und mit Skizzen schneller planen als mit jedem Design-Programm.

Einen Nachteil hat aber das Papier gegenüber dem Kopf: Das Suchen. Während Sie im Papier blättern müssen und notfalls die Informationen aus Ihrem Kopf zu Hilfe nehmen müssen, sind Recherchen in fremdgeschriebenen Papier-Regionen (auch Bücher genannt) aufwendig und während Gesprächen beispielsweise komplett inpraktikabel. Stellen Sie sich nur einen Ausländer vor, der mittels Wörterbuch mit Ihnen spricht.

Stufe 3: Die Office-Suite

Striche auf dem Papier werden, selbst mit Lineal, niemals komplett gerade, Computer-Schrift ist lesbarer Handschrift und auch das Durchsuchen der Dokumente geht besser als beim klassischen Ausdruck oder Notizzettel. In der Tabellenkalkulation wird Ihnen sogar das Rechnen abgenommen.

Doch im Grunde bleibt die Office-Suite ein Papier-ähnlicher Dokumentbaukasten. Ihren Daten ist weiterhin keine Struktur zugeordnet, bzw. diese Struktur ergibt sich aus der Gestaltung des Dokuments oder Ihren Erinnerungen. Für automatische Datenanalysen ist das impraktikabel.

Stufe 4: Die Datenbank

Während bei Stufe 1 bis 3 Ihr Kopf die Struktur der Daten vorgegeben hat, ist die Datenbank expliziter organisiert. Für jede Tabelle wird für jede Spalte angegeben, in welchem Format die Daten erwartet werden. Selbst nicht-eingeweihte Personen werden fehlerlos Daten in Ihre Datenbank eintragen können – ein Vorteil beim Einarbeiten neuer Mitarbeiter, denen Sie sonst Ihr Office-Dokument erklären müssten. Auch das Auswerten der Daten über die Datensätze hinweg ist problemlos möglich.

Die Kehrseite der Datenbanken ist, dass sie recht aufwenig einzurichten sind. Denn neben der Festlegung der Struktur benötigen Sie eine Software, die Ihnen den Zugriff auf die Daten ermöglicht. Ab einer gewissen Betriebsgröße überwiegen allerdings die Vorteile. Ob Sie bereits so weit sind, erfahren Sie, wenn Sie sich ein Angebot machen lassen und den Preis mit Ihrem Nutzen vergleichen.

Wie JSON hilft, Mensch und Maschine zu verbinden

Sind Sie in der Lage, die einzelnen Akteure in Ihrer Firma miteinander zu vernetzen? Die Mitarbeiter mit den Datenbanken? Die Maschinen mit den Mitarbeitern? Die Datenbanken mit den Maschinen?

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Ein Datenaustauschformat

JSON ist ein Datenaustauschformat. Es ermöglicht, Daten und ihre Struktur darzustellen. Dabei unterstützt JSON folgende Primitiven:

  • Text-Felder
  • Numerische Felder
  • Wahrheitswerte (wahr/falsch)
  • Listen von Werten
  • Objekte, welche wiederum Werte in ihren Attributen (=Eigenschaften) haben.

Die Datenbank mit JSON ansprechen

Datenbanken, die eine JSON-Schnittstelle haben, auch Web-API genannt, erlauben es, auf die Daten in der Datenbank zuzugreifen. Das ermöglicht folgende Anwendungsfälle:

Mensch-Maschine-Kommunikation: Die Mitarbeiter mit JSON ansprechen

Die Mitarbeiter, die PCs und Tablets nutzen, bedienen normalerweise eine App oder ein Programm.

Mithilfe einer Web-API kann die App oder das Programm per JSON auf Ihren Datenbestand zugreifen. Dazu benötigen Sie auf die Datenbank abgestimmte Apps bzw. Programme, die über JSON mit der Datenbank sprechen.

Maschine-Maschine-Kommunikation: Die Maschinen mit JSON ansprechen

Maschinen müssen die Daten nicht erst grafisch darstellen. Sie können die Daten direkt weiterverarbeiten.

Rüsten Sie Ihre Maschinen mit einer JSON-Schnittstelle aus, um zu ermöglichen, dass Menschen oder die Datenbank selbst Befehle an die Maschinen weitergeben oder Messwerte auslesen können.

Anwendungsbeispiel: LED-Wand

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Die LED-Wände in der Oberlausitz sind ein Beispiel für solche vernetzten Systeme:

  • Eine Datenbank verwaltet eine Liste von Standorten, sowie den Anzeigen, die je Standort laufen
  • Die Menschen (Nutzer) stellen neue Anzeigen in die Datenbank ein
  • Die LED-Wände werden mit einer Launix Videobox angesteuert und laden per JSON die Anzeigen herunter, die sie demnächst abspielen sollen

Wie ziehen Daten um?

Sie stellen auf eine andere Software um, wollen aber die Daten aus der alten Software behalten? Dann machen Sie den Daten-Umzugs-Check!

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Exportieren der Daten

Zuallererst müssen Sie die Daten aus der alten Software herausbekommen.

  • Haben Sie vorher Ihre Daten in Excel oder Access verarbeitet, reicht ein Export als XML oder CSV.
  • Haben Sie eine Datenbank-basierte Anwendung (z.B. mit Web-Oberfläche) genutzt, sind SQL, besser aber XML, notfalls CSV das Exportformat der Wahl.
  • Nutzen Sie sonstige Windows-Programme, müssen Sie Glück haben: Bietet das Programm eine Export-Funktion? Wenn nicht, bleibt noch die Möglichkeit, die Programm-interne Datenbank auszulesen oder das intern verwendete Datenformat zu entschlüsseln. Doch auch da keine Bange – bestimmt findet sich ein Weg.

Importieren in die neue Software

Der Import in eine neue Software gestaltet sich kniffeliger. Die neue Software bietet idealerweise schon fertige Import-Funktionen an. Allerdings besteht die Gefahr, dass Ihre exportierten Daten nicht in dem Format sind, die Ihr neues Programm braucht. So ist XML nicht gleich XML. XML hat tausende Dialekte und um die exportierten Daten wirklich nutzen zu können, benötigen Sie ein Konvertierungsprogramm. Dieses lässt sich auch, falls nicht vorhanden, für den einmaligen Gebrauch programmieren.

Idealerweise bietet Ihre neue Software eine Web-API an, die die Einschleusung neuer Daten erlaubt, so beispielsweise bei Drupal-basierten Systemen. Auch Datenbank-basierte Systeme können einfach gefüllt werden, da Sie ja Zugriff auf die Datenbank haben. Hier hilft jeweils ein für den einmaligen Gebrauch entwickeltes Importprogramm.

IT-Know How von Launix

Haben Sie vor, zu migrieren oder haben Probleme mit geschäftskritischen Daten? Kontaktieren Sie uns! Sind Sie stattdessen an weiteren interessanten Artikeln interessiert, tragen Sie sich in den Beitrags-Verteiler von Launix ein!

Neue Mitarbeiter einstellen?

Sie haben ein inhabergeführtes Unternehmen und wollen so langsam wachsen? Waren die Mitarbeiter bis jetzt Handlanger, müssen nun auch verantwortungsvolle Aufgaben zwischen mehreren Personen aufgeteilt werden? Dann lesen Sie diesen Artikel.

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Einzelkämpfer im Vorteil

Kleine Unternehmen, die nur aus dem Inhaber bestehen, haben einen klaren Wettbewerbsvorteil: Sie haben den Überblick über alle Prozesse, alle Kunden, alle Aufträge und alle Produktionsmittel. Diesen Vorteil nutzen sie radikal aus, um beispielsweise Fahrten zu kombinieren, Termine elegant umzuschieben oder 1A Kundenservice abzuliefern.

Starrere Prozesse bei mehreren Mitarbeitern

Je mehr Beteiligte es am Wertschöpfungsprozess gibt, desto mehr Konventionen gibt es. Termine lassen sich nicht mehr flexibel umschieben, da beispielsweise der Raum schon anderweitig ausgebucht ist, der Kundenservice wird durch andere Personen als die Produkt-Entwickler durchgeführt, der eine Kundenbetreuer kennt nicht die Kunden des zweiten Betreuers und vieles mehr. Die Firma schottet sich in immer mehr Abteilungen ab, die kaum noch gemeinsames Wissen oder gemeinsame Tätigkeiten haben.

Kommunikationsproblem

Ein Gesamtwissen wiederherzustellen wird desto unmöglicher, je größer das Unternehmen ist. Auch kann das Abstimmen von Terminen mit Räumen zu einem erheblichen Kommunikationsaufwand führen. Kurzum: Es gibt ein Kommunikationsproblem. Könnte man Wissen mit weniger Aufwand weiterreichen und Entscheidungen schneller fällen, als dass X Beteiligte erst reagieren mussten, könnte man die Flexibilität, die der Einzelkämpfer einst hatte, zurückgewinnen.

Wie löst man das Problem

Ein Ansatz der Problemlösung liegt im Coaching. Mitarbeiter können antrainiert werden, bestimmte Dinge zu kommunizieren. Es können Konventionen eingeführt werden, die die Abstimmung untereinander nach festen Regeln organisieren.

Ein anderer Ansatz ist der Einsatz von Datenbanken und Software. In einer Datenbank kann das gesamte Firmenwissen über Lieferanten, Kunden, Aufträge, Projekte, einzuhaltenden Vertragsklauseln und vielem mehr abgelegt werden. Durch Suchmasken bewahrt man Nutzer davor, sämtliches Wissen lernen zu müssen und gibt ihnen eine Möglichkeit, lediglich das für sie relevante Wissen herauszufiltern. Kundenbetreuer können plötzlich auf Fragen antworten, die sie selbst nicht beantworten können, deren Antwort aber in einem Expertensystem hinterlegt ist.

Planen und Abstimmen durch Software

Noch interessanter wird es bei der Planung und Abstimmung. Während man bei der Mensch-zu-Mensch-Kommunikation noch auf alle Beteiligten warten musste, bis einer Verlegung z.B. des Seminarraums zugestimmt wurde, kann eine Software diese Verlegung nach festen Regeln sofort genehmigen oder ablehnen. Den Beteiligten wird lediglich 1 Minute vor Seminarbeginn der genaue Ort ihres Treffens mitgeteilt. Von dem Umherschieben der Räume haben sie nichts gemerkt und dadurch wichtige Zeit gespart.

Fazit

Einige Organisationsprobleme können Sie durch Coaching lösen. Doch jeden neuen Mitarbeiter zusätzlich zu coachen, ist auch aufwendig. Denken Sie stattdessen über einen Softwareeinsatz nach, der Ihnen Zeit spart, Wissen untereinander teilt, Wissen filtert und die Flexibilität zurückgibt.

Wann ist eine Software zurechenbar?

In diesem Artikel geht es vor allem um Software in kritischen Bereichen. Die Daten in einer Kauf-Transaktionsdatenbank sollten beispielsweise nachträglich nicht mehr veränderbar sein.

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Nachvollziehbarer Ereignisverlauf

In vielen Fällen ist es wichtig, nicht nur den Momentanzustand in einer Software abzufragen, sondern auch die Vergangenheit. Stellen Sie sich vor, ein Straftäter veröffentlicht Kinderpornografie auf einem sozialen Netzwerk. Anschließend löscht er die Beiträge wieder, man will ihm die Tat aber trotzdem nachweisen.

Grundsatz hier ist: Was geschehen ist, ist geschehen und darf nicht mehr vergessen werden. Eine Umsetzungsmöglichkeit dafür ist der sogenannte Event-Log, eine Liste aller Vorkommnisse, aus der man den aktuellen Zustand rekonstruieren kann. Man mag zuerst vor dem Gedanken, alles zu speichern, zurückschrecken. Doch in der Regel reicht eine einzige moderne Festplatte für 99% der Fälle aus. Um die restlichen 1% hat sich eine Industrie gebildet, die nur darauf wartet, Sie mit wachsendem Speicherplatz zu bedienen.

Beweisbarkeit von Nutzeraktionen

Will man nicht nur den Verlauf der Dinge nachweisen, sondern auch beweisen, dass eine Handlung durch eine ganz bestimmte Person durchgeführt wurde, muss man etwas tiefer in die Trickkiste greifen. Zum Einsatz kommen hier kryptografische Schlüssel. Jeder Benutzer des Systems hat einen kryptografischen Schlüssel, mit dem er jede Aktion unterschreiben muss. Anschließend kann man zweifelsfrei nachweisen, dass eine Handlung von einer bestimmten Person genehmigt wurde.

Beispiel: die Währung Bitcoin

Ein Musterbeispiel für ein zurechenbares System ist die digitale Währung Bitcoin. In einer Ketten-ähnlichen Datenstruktur wird abgespeichert, wer an wen Geld überweist. Jede Transaktion muss von dem unterschrieben werden, dem das Geld vor der Transaktion gehört haben soll. Außerdem bestätigt jede Überweisung die vergangenen Überweisungen, sodass Manipulationen der Vergangenheit niemals unerkannt bleiben können. Durch dieses ausgeklügelte System kann eine Währung existieren, die von keiner Zentralbank manipuliert oder kontrolliert werden kann oder muss.

Unsere Lösung

Wollen Sie Datenbanken, in denen selbst böswillige Mitarbeiter nichts wirklich löschen können? In denen jeder Schritt nachvollziehbar ist? Dann nehmen Sie mit uns Kontakt auf!