Antwort

Geschäftskennzahlen sind quantitative Indikatoren, die die Wirksamkeit einer Geschäftslösung in der Praxis widerspiegeln. Der Business-Analyst sammelt zunächst Informationen über die strategischen Ziele des Unternehmens und ermittelt dann, welche Schlüsselindikatoren (KPI) mit den zu lösenden Aufgaben in Zusammenhang stehen.

Anschließend formuliert der Analyst spezifische, messbare, erreichbare, relevante und zeitgebundene Kennzahlen nach dem SMART-Prinzip. Beispiele: Umsatzsteigerung um 15% im Jahr; Verringerung der Rücksendungen um 5% im Quartal; Erhöhung des NPS um 10 Punkte usw. Der Analyst beschreibt die Vorgehensweise zur Datensammlung, die Häufigkeit der Messung, die Berechnungsformeln, die Kontrollinstrumente sowie die Grenzen der Abweichungen bei der Analyse der Kennzahlen.

Es ist wichtig, die Kennzahlen in die Prozesse des Unternehmens zu integrieren und im Voraus die Datenquellen festzulegen: CRM-Systeme, BI, Reporting. Für die automatische Verarbeitung kann der Analyst Python/pandas verwenden:

import pandas as pd
# Berechnung der Kundenbindungskennzahl
retention = (customers_active_month2 / customers_active_month1) * 100

Wichtige Merkmale:

• Kennzahlen ergeben sich aus den Geschäftszielen und spiegeln den Wert für die Stakeholder wider.
• Sie werden detailliert beschrieben: Quelle, Formel, Zeitraum.
• Regelmäßige Überprüfung und Anpassung basierend auf den Ergebnissen.

Schlüsselfragen.

Müssen alle Kennzahlen quantitativ sein?

Nein, es gibt auch qualitative Kennzahlen (zum Beispiel die Kundenzufriedenheit basierend auf Interviews oder Fokusgruppen).

Sollte der Business-Analyst alle Berechnungsformeln selbst entwickeln?

Nicht immer: Formeln können von Fachleuten bereitgestellt werden, der Analyst fasst sie in eine verständliche Struktur zusammen, automatisiert die Erfassung und erfindet nicht jede Formel neu.

Ist es sinnvoll, nur eine Kennzahl zur Bewertung des Projekterfolgs zu verwenden?

Nein, es wird empfohlen, mehrere Kennzahlen zu verwenden (zum Beispiel sowohl Nutzer- als auch Finanzkennzahlen), um ein umfassendes Bild zu erhalten.

Typische Fehler und Anti-Pattern

• Unklare Formulierung von Kennzahlen wie „Effizienz steigern“ ohne klare Kriterien.
• Fehlende Zuordnung von Kennzahlen zu spezifischen Geschäftszielen.
• Ignorieren der Datenquellen und der Richtigkeit der Daten.

Beispiel aus dem Leben

Negativer Fall: Ein Analyst hat ein neues Bestellsystem implementiert, dabei wurde als Kennzahl nur „Verringerung der Bearbeitungszeit“ ausgewählt.

Vorteile: Schnell messbares Ergebnis Nachteile: Erhöhung der Fehlerquote bei Bestellungen und Verringerung der Kundenzufriedenheit wurden nicht berücksichtigt

Positiver Fall: Der Analyst hat einen Satz von Kennzahlen vorgeschlagen: durchschnittliche Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Kundenfeedback (NPS).

Vorteile: Umfassende Bewertung, rechtzeitige Identifizierung von Problemen Nachteile: Erhöhte Komplexität bei der Datensammlung und -analyse