Eine einfache Methode, die Datenanalysten hilft, ihre Kunden zu verstehen

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Oft besteht eine Kluft zwischen den Teams, die Daten verpacken, und den Kunden, die sie nutzen. So seltsam es auch klingen mag, ein Rollenspiel kann diese Kluft überbrücken.

Wir leben in einer Zeit, in der Daten mindestens so wertvoll geworden sind wie Öl, Gold und andere physische Rohstoffe. Viele Unternehmen existieren nur noch zu dem Zweck, Daten zu erzeugen, zu verarbeiten und zu verbrauchen. Wissen ist zu einem wichtigen Motor für den Fortschritt unserer modernen Gesellschaft und Wirtschaft geworden. Doch die Wissenswirtschaft hat eine Dichotomie zwischen Produzenten und Konsumenten geschaffen.

Einerseits absolvieren Ingenieure und Forscher eine umfangreiche Ausbildung, um komplexe Dateninfrastrukturen zu schaffen und große Datenmengen unter strikter Einhaltung detaillierter Spezifikationen zu erzeugen. Diese Spezifikationen enthalten jedoch in der Regel kaum Erklärungen und Begründungen für die Daten selbst. Es ist nicht ungewöhnlich, dass Ingenieure und Datenforscher trotz ihrer gründlichen Ausbildung nicht wissen, wie ihre Kunden die von ihnen erzeugten Daten nutzen.

Auf der anderen Seite konsumieren die Kunden diese Daten mit all ihren Vor- und Nachteilen, ohne sich Gedanken über die Vielzahl von Aspekten zu machen, die die Datenproduzenten berücksichtigen mussten, um konsistente Daten zu erhalten. Sie erwarten, dass Vorhersagen darüber, was morgen passieren wird, bereits gestern auf ihren Terminals auftauchen. Und wenn das nicht der Fall ist, beschweren sie sich in wütenden E-Mails. Infolgedessen befinden sich Customer-Success-Teams oft in der wenig beneidenswerten Lage, schlechte Nachrichten zu überbringen, indem sie entweder frustrierten Kunden mitteilen, dass eine bestimmte Anfrage nicht erfüllt werden kann, oder ihre Kollegen warnen, dass ein unzufriedener Kunde gerne zu einem Wettbewerber wechseln würde.

Unternehmen, die darauf bedacht sind, ihre Kunden zufrieden zu stellen, können es sich nicht leisten, dass ihre Mitarbeiter nicht wissen, wie die Kunden die von ihnen produzierte Arbeit nutzen. Aber das kann man nicht einfach beibringen, denn das würde zum einen Ohr rein und zum anderen wieder rausgehen.

Ihr Datenpersonal braucht ein Ziel

In seinem Buch Drive: The Surprising Truth About What Motivates Us, argumentiert der Autor Daniel Pink, dass die drei Elemente, die für die Motivation für eine intellektuelle Aufgabe notwendig sind, Autonomie, Beherrschung und Zweck sind. Strenge, detaillierte Spezifikationen dienen zwar als nützliche Referenz bei der Arbeit, sind aber bestenfalls unwirksam, wenn es darum geht, positive Ergebnisse von Datenarbeitern zu erzielen, und schlimmstenfalls äußerst schädlich. Der Grund dafür ist einfach: Spezifikationen allein befriedigen nicht das angeborene menschliche Bedürfnis, unser Leben selbst in die Hand zu nehmen (Autonomie), besser zu werden in etwas, das wichtig ist (Meisterschaft), und das, was wir tun, im Dienste einer Sache zu tun, die größer ist als wir selbst (Zweck).

Die meisten Unternehmen sind sehr gut darin, ihre Mitarbeiter so weit zu führen, dass sie die Vorschriften einhalten. Viele schaffen es jedoch nicht, ihre Mitarbeiter wirklich zu motivieren, weil mindestens eines dieser drei Elemente nicht stimmt. Autonomie erfordert von den Mitarbeitern ein gewisses Maß an Beherrschung, und Beherrschung wird durch Zielsetzung vorangetrieben. Die gute Nachricht ist, dass viele Unternehmen bereit sind, ihren Mitarbeitern Autonomie zu gewähren, wenn gegenseitiges Vertrauen vorhanden ist. Dementsprechend sind sie gerne bereit, ihre Mitarbeiter auf dem Weg zur Selbstständigkeit zu unterstützen.

Die schlechte Nachricht ist, dass der Zweck zwar das grundlegendste der drei Elemente ist, aber auch das undurchsichtigste, das am schwersten zu fassende.

In einer Produktionsgesellschaft war der Zweck leicht zu übersetzen und zu verstehen: Gute Schraubendreher ermöglichen es den Menschen, Schrauben mit Leichtigkeit anzuziehen oder zu lösen. Einfach. In einer wissensbasierten Wirtschaft sind die Antworten jedoch nicht mehr so offensichtlich. Welchen realen Nutzen hat es schließlich, wenn wir für unsere Kunden verschiedene Fakten und Zahlen zu Fusionen und Übernahmen (M&A) sammeln und organisieren? (Glauben Sie mir: Ich habe jahrelang versucht, meiner eigenen Familie zu erklären, womit ich mein Geld verdiene. Am Ende war die beste Antwort, die sie mir geben konnten: "Er arbeitet im Finanzwesen, aber weder bei einer Bank noch als Börsenmakler ... denken wir.")

Um die wahre Natur des Zwecks unserer Arbeit zu erkennen, müssen wir sie Schicht für Schicht abtragen.

WAS IST DER ALLGEMEINE ZWECK MEINER ARBEIT?

Wir schaffen einen Mehrwert für unsere Kunden. Für einen Datenanbieter bedeutet dies, Daten zu liefern, die den Kunden helfen, Entscheidungen schneller, effizienter und genauer zu treffen.

WELCHE ART VON WERT BRINGT MEINE ARBEIT DEN KUNDEN?

Unsere Arbeit bringt den Kunden einen Mehrwert, indem wir ihre Probleme lösen. Wie bereits erwähnt, liefert ein Datenanbieter Daten, die den Kunden helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Konkret bedeutet dies für die verschiedenen Bereiche unterschiedliche Dinge.

• Für Ingenieure bedeutet dies die Erstellung von leichter zu testenden Datenschemata, schnellere API-Aufrufe, robustere Suchfunktionen, bessere Fehler- und Betrugserkennung usw.
• Für Forscher bedeutet dies die Entwicklung einer umfassenderen Datenabdeckung, einer präziseren und aktualisierten Taxonomie und von mehr vorberechneten Werten, die in der allgemeinen Automatisierung verwendet werden.
• Für Kundenerfolgsteams bedeutet dies, dass sie sowohl die Probleme als auch die Vorteile des Geschäftsprozesses erkennen, alternative Lösungen und Umgehungsmöglichkeiten für ein Problem vorschlagen und alle anderen kundenorientierten Aufgaben übernehmen.

WELCHE PROBLEME MÜSSEN UNSERE KUNDEN LÖSEN?

Die Lösungen für diese Probleme bringen den Auftrag des Unternehmens voran. Im Finanzwesen geht es beispielsweise um die Erleichterung des Kapitalflusses von einer Partei zur anderen. Ein Anbieter von Finanzdaten muss bedenken, dass die bereitgestellten Daten den Kunden helfen müssen, Geld leichter zwischen Käufern und Verkäufern, Kreditnehmern und Kreditgebern usw. zu bewegen.

WAS SIND DIE GESCHÄFTSAUFGABEN UNSERER KUNDEN?

Das hängt von der Branche des Kunden ab. Darauf gibt es keine einheitliche Antwort.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dies die Hauptaufgabe Ihres Datenteams ist:

"Unabhängig von der Branche Ihres Kunden sollten Ihre Daten Ihrem Kunden letztlich helfen, Probleme leichter zu lösen. Ihr Datenoutput und Ihr Kundensupport sollten Funktionen enthalten, die den Kunden helfen, schneller, effizienter und genauer bessere Entscheidungen zu treffen."

Wie bitte? Diese Aussage war nicht hilfreich? Was meinen Sie mit: "Sie war unverständlich!"? Haben wir nicht gerade den gesamten Prozess Schicht für Schicht akribisch dargelegt?

Natürlich war es nicht hilfreich! Wie wir bereits gesagt haben, bauen wir keine Schraubenzieher mehr. Die Frage nach dem Zweck ist heute viel komplexer. Lassen Sie uns also zum nächsten Schritt übergehen: dem Rollenspiel.

Rollenspiele: Nicht mehr nur für Nerds!

Rollenspiele klingen wie etwas, das man am besten in der Freizeit für Nerds reserviert, aber das ist weit von der Wahrheit entfernt. Gut durchdachte Rollenspielübungen werden Ihren Mitarbeitern die Augen öffnen. Schließlich ist es ihr Ziel, Daten zu produzieren, die besser auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden abgestimmt sind. Bevor sie an der Verbesserung der Datenausrichtung arbeiten, müssen sie verstehen, woran sie die Daten ausrichten. Wie könnten sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden besser kennen lernen, wenn sie sich in die Lage Ihrer Kunden versetzen?

Nur weil Ihre Mitarbeiter in einem Marketing-Tech-Unternehmen arbeiten, heißt das noch lange nicht, dass sie verstehen, was Marketingleute tagtäglich tun. Das Gleiche gilt für Fintech-Mitarbeiter und ihr Verständnis für Investmentbanken und Fondsmanager. Das erste, was sie vor einem Rollenspiel lernen müssen, ist, wie die Branche, die Sie bedienen, tatsächlich funktioniert.

ROLLENSPIELE FÜR DATENANALYSTEN

• Gehen Sie durch den typischen Tag Ihrer Kunden.
• Beschäftigen Sie sich eingehend damit, wie Daten genutzt werden.
• Versetzen Sie sich in die Lage Ihrer Kunden.

Schritt 1: Gehen Sie durch den typischen Tag Ihres Kunden

Ich habe früher ein globales Team von M&A-Forschern geleitet. Obwohl einige von ihnen wegen ihres ausgeprägten Interesses am Finanzwesen eingestellt worden waren, wurde die überwiegende Mehrheit wegen ihres mehrsprachigen Hintergrunds eingestellt (M&A ist ein wahrhaft globales Feld in der Finanzwelt) und nicht wegen ihres Finanzwissens. Andererseits waren die Investmentbanken, für die wir arbeiteten, dafür berüchtigt, dass sie die inneren Abläufe ihrer Branche für Außenstehende geheim hielten.

Während des Onboarding-Prozesses begannen wir nicht gleich damit, den neuen Teammitgliedern mit Listen von Anweisungen und Spezifikationen zu erklären, was sie bei ihrer Arbeit tun würden. Stattdessen leitete ich die neuen Mitarbeiter zu praktischen Workshops, Präsentationen und sogar zu einer Web-Drama-Serie an, um ihnen einen kleinen Einblick in die tägliche Arbeit von Investmentbankern zu geben.

Beachten Sie, dass die Einleitung nicht wahllos und detailliert sein sollte. Ihr Ziel ist es, Ihre Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, mit Ihren Kunden mitzufühlen, und nicht, sie darauf vorzubereiten, das Fachgebiet zu wechseln. Konzentrieren Sie sich auf die menschlichen Probleme, die Ihre Kunden zu lösen versuchen, auf die Daten und Instrumente, die sie dafür benötigen, und auf die greifbaren Ergebnisse, die sie erzielen, wenn sie das Problem erfolgreich lösen (oder eben nicht).

Schritt 2: Vertiefen Sie sich in die Art der Datenverwendung

Sobald Ihr Datenpersonal ein besseres Verständnis für die Branche hat, in der es tätig ist, sollten Sie sich mit den Teilen des täglichen Prozesses befassen, in denen Daten genutzt werden. Zeigen Sie ihnen Beispiele aus dem wirklichen Leben von Kunden, die Ihre Daten verwenden. Diese können in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. in Form von Pitches, Berichten, Faktenblättern, Präsentationen, Infografiken, Animationen und so weiter. Entscheidend ist hier, dass Sie zeigen, dass Ihre Daten, ob auf Makro- oder Mikroebene, genutzt werden, um einen tatsächlichen Mehrwert für Ihre Kunden zu schaffen.

Sie können die Daten über verschiedene Mechanismen bereitstellen: vollwertige clientseitige Anwendungen und webbasierte Schnittstellen oder API-Aufrufe, neben anderen Formaten. Ihre Mitarbeiter sollten in der Lage sein, diese Mechanismen auf die gleiche Weise zu nutzen wie Ihre Kunden. Ist dies nicht der Fall, müssen Sie ihnen in Schritt zwei beibringen, wie sie dies tun können. Sie sollten lernen, wie sie ihre Computer einrichten, wie sie Suchparameter eingeben und wie sie die generierten Daten herunterladen und einlesen können. Letztendlich sollten Ihre Mitarbeiter einen Punkt erreichen, an dem sie dieselben Datensätze generieren können, die in den Pitches, Berichten und Präsentationen verwendet werden, die Sie ihnen gezeigt haben, auch wenn sie nicht genau repliziert sind, da sich die Daten seit der Aufnahme der Schnappschüsse weiterentwickelt haben.

Der Schlüssel liegt hier darin, die von Ihren Mitarbeitern produzierten Rohdaten mit aussagekräftigen Ergebnissen zu verknüpfen und hervorzuheben, wie diese Ergebnisse die Geschäftsziele Ihrer Kunden fördern. Dadurch wird der Eindruck verstärkt, dass die Arbeit, so obskur sie anfangs auch erscheinen mag, einen echten Zweck hat.

Schritt 3: Versetzen Sie sich in die Lage Ihrer Kunden

Inzwischen haben sich Ihre Mitarbeiter mit dem typischen Tagesablauf Ihrer Kunden vertraut gemacht und wissen, wie die von ihnen erstellten Daten genutzt werden. Jetzt ist es an der Zeit, dass sie dieses Wissen in die Praxis umsetzen. Stellen Sie ein fiktives, aber glaubwürdiges Szenario auf und entwerfen Sie Aufgaben, bei denen sie die von ihnen produzierten Daten so verwenden müssen, als ob sie Kunden wären.

M&A-Banker müssen Beratungsmandate von Unternehmen gewinnen - man kann sie sich wie Immobilienmakler vorstellen, die im Auftrag ihrer Kunden Immobilien kaufen und verkaufen - ein großer Teil ihrer Aufgabe besteht also darin, potenzielle Kunden davon zu überzeugen, dass sie der beste Vermittler für ein potenzielles Geschäft sind. Sobald sie den Auftrag erhalten haben, konzentrieren sie sich darauf, potenzielle Interessenten davon zu überzeugen, ein Geschäft mit ihrem Kunden abzuschließen. Stellen Sie sich diesen Teil so vor, als würden Immobilienmakler Preisspannen und überzeugende, hervorstechende Merkmale für die auf dem Markt befindlichen Immobilien vorschlagen.

In einem internen M&A-Schulungsprogramm, das ich für Ingenieure, M&A-Forscher und Kundenerfolgsteams vorbereitet hatte, entwarf ich ein fiktives Unternehmen, das beschlossen hatte, sich in einer Auktion zum Verkauf anzubieten. Dieses Szenario führte zu zwei vollständigen Rollenspielen mit zahlreichen Anleitungen, Referenzen und Ressourcen:

Übung 1: Das Mandat zur Vertretung des Unternehmens gewinnen

Die Programmteilnehmer wurden in verschiedene Teams von "Investmentbanken" aufgeteilt, die als Berater für einen Verkauf beauftragt werden wollten. Die Teams mussten unsere Daten nutzen, um ein Pitch Deck zu erstellen und einen überzeugenden Vortrag zu halten. Die Teams wurden danach bewertet, wie effektiv die Daten genutzt wurden, um überzeugende und kreative Pitches zu erstellen.

Übung 2: Verkaufsverhandlungen mit potenziellen Käufern

Die Programmteilnehmer wurden in neue Teams von "Investmentbanken" aufgeteilt, von denen die eine Hälfte im Auftrag des fiktiven Zielunternehmens und die andere Hälfte im Auftrag fiktiver potenzieller Käufer tätig war. Die Sell-Side- und Buy-Side-Teams wurden gegeneinander antreten gelassen. Sie mussten anhand unserer Daten angemessene Preisspannen für das Unternehmen ermitteln und diese mit anderen Argumenten untermauern, um ein Geschäft abzuschließen. Die Teams wurden danach bewertet, wie gut die Daten zur Erstellung der Verhandlungsfolien genutzt wurden, und nicht danach, ob am Ende ein Geschäft zustande kam.

Der freundschaftliche und wettbewerbsorientierte Charakter der Rollenspiele hat die Teilnehmer wirklich engagiert; natürlich wollten alle als Sieger aus den Verhandlungen hervorgehen. Aber am Ende des Tages ging es nicht darum, wer das Beratungsmandat gewann oder welche Bank den besseren Deal abschloss. Das Ziel war es, ein tieferes Verständnis für das Handwerkszeug zu entwickeln: die Daten, die Arbeit, die unsere Ingenieure und Forscher tagtäglich leisten und die unsere Kundenerfolgsteams einen Großteil ihrer Arbeitszeit damit verbringen, sie zu erklären, und die Bedürfnisse der Kunden. Das war das wertvollste Ergebnis.

Durch die Simulation der Lösung von Problemen aus der realen Welt werden die Daten, die man produziert, menschlicher, und man kann sich viel besser in sie hineinversetzen. Es war nicht zu leugnen, dass die Absolventen des Programms ein besseres Gespür für die Anforderungen der Kunden entwickelt hatten und engagierter bei der Ausführung ihrer Aufgaben waren.

Theatralisch werden

Menschen werden durch Autonomie, Beherrschung und Zielsetzung motiviert. Da Daten von Natur aus virtuell sind, ist es für Mitarbeiter von Datenanbietern manchmal schwierig, einen sinnvollen Zweck für ihre Arbeit zu finden. Noch schwieriger ist es für Arbeitgeber, dies durch traditionelle Schulungen und Vorträge zu vermitteln. Trotz des höheren Aufwands bei der Vorbereitung und Durchführung können Rollenspiele wesentlich bessere Ergebnisse liefern als andere Formate.

Durch eine durchdachte, gut durchdachte Einführung in die Branche des Kunden, die Gewinntreiber, den täglichen Arbeitsprozess und sinnvolle Rollenspiele erhalten Ihre Ingenieure, Datenexperten und Kundendienstteams den dringend benötigten Einblick in die sich entwickelnden Bedürfnisse der Kunden. Auf diese Weise können sie bessere Daten und Produkte produzieren und einen höheren Wert für die Kunden schaffen.