In der heutigen datengetriebenen Welt müssen Unternehmen Analytik nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Ziele zu erreichen. In unserem Beratungsunternehmen, das sich auf IT-Projekte spezialisiert hat, liegt unser Fokus auf Daten, Business Intelligence und IT-Infrastruktur. Kürzlich hatten wir die Gelegenheit, mit einem Elektromobilitätsunternehmen in Europa zusammenzuarbeiten und ihnen durch die Kraft der Analytik zu helfen, zu verstehen, ob ihre Ziele für das Jahr realistisch sind.
Die Herausforderung: Zu viele KPIs
Das Elektromobilitätsunternehmen stand vor einer großen Herausforderung: Sie hatten eine überwältigende Anzahl von Key Performance Indicators (KPIs), die von Team zu Team unterschiedlich waren. Verschiedene Teams hatten unterschiedliche Definitionen und Verständnisse dieser KPIs, was es schwierig machte, ihre Bemühungen zu koordinieren und den Erfolg genau zu messen. Unsere Aufgabe war es, alle KPIs sowohl aus geschäftlicher als auch aus datentechnischer Sicht zu sammeln und zu verstehen und sie zu vereinheitlichen, um ein kohärentes und effektives Messsystem zu schaffen.
Vereinfachung der KPIs für bessere Einblicke
Wir begannen damit, alle bestehenden KPIs zu sammeln und zu analysieren, ihre Quellen und Definitionen zu identifizieren. Dieser Prozess beinhaltete die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen und die Einrichtung einer ordnungsgemäßen Kerndatenquelle, um genaue Datendefinitionen und ein geschäftliches Verständnis sicherzustellen. Sobald wir ein klares Bild hatten, kategorisierten wir die KPIs in primäre und sekundäre KPIs. Primäre KPIs waren die wichtigsten Metriken, während sekundäre KPIs von den primären abgeleitet werden konnten. Durch die Fokussierung auf die Verbesserung der primären KPIs konnten wir eine größere Auswirkung auf die Gesamtleistung des Unternehmens sicherstellen.
Durch diesen Prozess reduzierten wir die Anzahl der KPIs von etwa 30 auf nur 5 primäre KPIs. Unter diesen identifizierten wir einen KPI, der die Leistung des Unternehmens wirklich abbildete: die „Anzahl der Nutzungssitzungen“. Dieser KPI zeigte das Nutzungsvolumen des Elektromobilitätsprodukts und lieferte Einblicke in das Verhältnis von Einnahmen zu Kosten.
Verständnis der „Anzahl der Nutzungssitzungen“
Die „Anzahl der Nutzungssitzungen“ bezieht sich auf die Gesamtzahl der Nutzungen des Elektromobilitätsprodukts durch die Verbraucher, wie z.B. Ladesitzungen für Elektrofahrzeuge. Diese Metrik ist entscheidend, da sie die Akzeptanz und Nutzungshäufigkeit des Produkts widerspiegelt und direkt die Einnahmen und Betriebskosten des Unternehmens beeinflusst. Durch die Überwachung dieses KPIs kann das Unternehmen seine Marktdurchdringung und das Engagement der Kunden messen.
Faktoren, die den KPI beeinflussen
Die „Anzahl der Nutzungssitzungen“ wurde sowohl von intrinsischen Faktoren wie Kundenpräferenzen als auch von extrinsischen Faktoren wie dem Strompreis, den Kosten für Elektrofahrzeuge und externen Ereignissen wie der COVID-19-Pandemie beeinflusst. Weitere extrinsische Faktoren, die die Sitzungen beeinflussen könnten, sind staatliche Richtlinien und Anreize für die Einführung von Elektrofahrzeugen, die Verfügbarkeit von Ladeinfrastruktur und saisonale Schwankungen in den Nutzungsmustern. Es war entscheidend, diese Faktoren bei der Bestimmung der Zukunft des KPIs zu berücksichtigen. Um die Entwicklung des KPIs im Laufe der Zeit vorherzusagen, erstellten wir ein Prognosemodell auf Basis historischer Daten.
Erstellung des Prognosemodells
Wir verwendeten zwei Modelle für unsere Analyse: das ARIMA-Modell und das LSTM-Modell. Das ARIMA-Modell eignet sich gut für Zeitreihendaten mit klaren Trends und Saisonalität. Bevor wir die ARIMA-Analyse durchführten, stellten wir sicher, dass die Daten stationär waren, d.h. ihre statistischen Eigenschaften änderten sich im Laufe der Zeit nicht. Wir untersuchten auch den Mittelwert und die Varianz, um die Eignung der Daten für das Modell zu bestätigen.
Für das LSTM-Modell, das für komplexere Muster und langfristige Abhängigkeiten ausgelegt ist, bereiteten wir die Daten durch One-Hot-Encoding kategorischer Variablen und Normalisierung der Daten vor. Dieses Modell ermöglichte es uns, den Wert des KPIs basierend auf mehreren Faktoren vorherzusagen und eine umfassendere Analyse zu liefern.
Ergebnisse und Einblicke
Mit diesen Methoden analysierten wir die Entwicklungsmuster im Laufe der Zeit für den KPI „Anzahl der Nutzungssitzungen“. Unsere anfängliche Analyse konzentrierte sich auf die Vorhersage des KPIs für die nächsten sieben Tage, aber wir erweiterten die Analyse auch auf mehrere Monate im Voraus und aktualisierten das Modell monatlich, um sich ändernde Faktoren zu berücksichtigen. Dieser Ansatz half uns zu bestimmen, ob die Ziele des Unternehmens für die KPIs erreichbar waren und die optimalen Ziele zu identifizieren.
Unsere Analyse ergab, dass es zwar nicht möglich war, die „Anzahl der Nutzungssitzungen“ unbegrenzt zu steigern, aber das Verständnis der Faktoren, die den KPI beeinflussten, ermöglichte es uns, realistische und erreichbare Ziele zu setzen. Zum Beispiel waren die Anzahl der Menschen, die Elektrofahrzeuge im Vergleich zu herkömmlichen Fahrzeugen kauften, die Häufigkeit der Ladesitzungen und die Einführung neuer Elektrofahrzeugmodelle auf dem Markt wichtige Überlegungen.
Was haben wir für dieses Unternehmen getan
- Geschäftliche Vereinheitlichung: Wir haben das Unternehmen vereinheitlicht, indem wir alle Teams auf ein gemeinsames Verständnis und eine gemeinsame Definition der KPIs ausgerichtet haben, um sicherzustellen, dass alle auf die gleichen Ziele hinarbeiten.
- Datenvereinheitlichung: Wir haben Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert, um eine einzige, genaue Kerndatenquelle zu schaffen, die eine klare und konsistente Sicht auf die Geschäftsmetriken bietet.
- Fahrplan für das Unternehmen: Wir haben einen Fahrplan für das Unternehmen entwickelt, der die Schritte zur Erreichung ihrer Ziele und zur Fokussierung auf die primären KPIs beschreibt.
- Methoden zur Vermeidung von Ablenkungen durch andere KPIs: Wir haben Methoden etabliert, um sicherzustellen, dass das Unternehmen auf die primären KPIs fokussiert bleibt und Ablenkungen durch weniger wichtige Metriken vermeidet.
- Verständnis der Auswirkungen verschiedener KPIs: Wir haben Einblicke in die Auswirkungen verschiedener KPIs auf das Geschäft geliefert und dem Unternehmen geholfen, ihre Bemühungen und Ressourcen effektiv zu priorisieren.
- Erstellung eines Dashboards: Wir haben ein Dashboard erstellt, das regelmäßig aktualisiert wurde und dem Unternehmen ermöglichte, ihre KPIs zu überwachen und fundierte Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten zu treffen.
Fähigkeiten und Expertise
Die Entwicklung solcher Modelle erfordert eine Kombination von Fähigkeiten, einschließlich Datenanalyse, statistischer Modellierung und maschinellem Lernen. Wenn Ihr Unternehmen vor ähnlichen Herausforderungen steht und Unterstützung bei der Nutzung von Analytik zur Förderung des Erfolgs benötigt, steht Ihnen unser Expertenteam zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns, um mehr darüber zu erfahren, wie wir Ihr Unternehmen bei der Erreichung seiner Ziele unterstützen können.