Wie man eine starke, anpassungsfähige Datenkultur aufbaut, die das Vertrauen der Anleger stärkt

Die Sicherung der Finanzierung eines Startups war noch nie einfach und die aktuelle wirtschaftliche Volatilität hat sie noch anspruchsvoller gemacht. Laut PitchBooks Bericht 2023 übersteigt die Nachfrage nach Kapital das Angebot um überwältigende 50,5 % bei Unternehmen in der Frühphase und 67,1 % bei Unternehmen in der Wachstumsphase. Startups können sich nicht allein darauf verlassen, mit Kennzahlen zu überzeugen, um Investoren anzulocken. Investoren wollen mehr. Sie möchten das „Warum“ hinter dem Erfolg eines Startups verstehen und sich mit dem langfristigen Wachstumspfad befassen.

In einer Zeit, in der Anleger vorsichtiger agieren, ist eine starke Datenkultur von unschätzbarem Wert. Wenn Sie einen Feststoff haben Datenkultur, Anleger können die „Gründe“ für den Erfolg besser verstehen. Sie verstehen, wie das Datenteam Probleme löst, die Mittelzuweisung optimiert und umsatzgenerierende Erkenntnisse ermittelt.

Ein datenzentrierter Ansatz zeigt die Fähigkeit eines Unternehmens an, sein Geschäft effizient zu verwalten. Führungskräfte müssen die Triebfedern ihres Unternehmens kennen, wissen, was ihre Kunden motiviert, was für ihr Wachstum wichtig ist, was ihr Wachstum unterstützt oder behindert, und dann rückwärts durch die Daten arbeiten, die sie benötigen, um Einblicke in diese Aspekte zu gewinnen.“

Die Datenkultur kann dabei helfen, Kennzahlen an Zielen auszurichten, Risiken zu verwalten und zu rationalisieren Sorgfaltsmaßnahmen, optimieren Sie die Datenwiederherstellung und sorgen Sie für Kontrolle und Transparenz.

Der Aufbau dieser Kultur ermöglicht es Gründern, ihre Reise gegenüber potenziellen Investoren überzeugend zu formulieren. Es signalisiert ein Bekenntnis zu datengesteuerten Entscheidungen über Instinkte, eine Eigenschaft, die vorsichtigen Anlegern Vertrauen gibt.

Im Folgenden finden Sie einige Punkte, wie Startups und Wachstumsunternehmen eine starke und anpassungsfähige Datenkultur aufbauen können, die ihnen dabei helfen kann, diese Initiative voranzutreiben.

Stärken Sie datengesteuerte Führung

Während Strategien nicht unbedingt eine schrittweise Abfolge sind, beginnt die Datenkultur ganz oben.

Jede Entscheidung, die Führungskräfte treffen, muss eine genaue Erwartung hinsichtlich der geschäftlichen Auswirkungen haben, die mit den umfassenderen Zielen des Unternehmens im Einklang steht.

Führung ist der Motor, der eine starke Datenkultur in einem Unternehmen vorantreibt. Der Kern der Etablierung einer florierenden Datenkultur in diesen Umgebungen hängt davon ab, dass Führungskräfte Entscheidungen auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse treffen.

Viele Startups beginnen mit der Entscheidungsfindung aus dem Bauch heraus. Wenn sie sich jedoch weiterentwickeln und wachsen, wird es zu einer Einschränkung, sich ausschließlich auf Ahnungen zu verlassen. Es ist wichtig, zwischen Ahnungen und strukturierten Hypothesen zu unterscheiden. Ahnungen basieren oft auf Intuition ohne konkrete Daten, während Hypothesen das Treffen spezifischer Aussagen auf der Grundlage vorhandener Daten und Logik beinhalten. Dieser Übergang kann sie auf den Weg rigoroser Experimente und Datenanalysen bringen, was zu fundierteren, datengesteuerten Entscheidungen führt.

Das vertiefte Verständnis der komplexen Ursache-Wirkungs-Dynamik innerhalb des Betriebs fördert eine Kultur der datengesteuerten Exzellenz.

OKRs gehen nach Norden, um die Bemühungen zu steuern

Lass uns darüber reden Ziele und Schlüsselergebnisse (OKR)– Ein robustes Framework, das Unternehmen bei datengesteuerten Entscheidungen unterstützt. Es geht um Verantwortlichkeit, die den Weg für eine ergebnisorientierte Kultur ebnet, die auf klaren Annahmen basiert. Jede Entscheidung, die Führungskräfte treffen, muss eine genaue Erwartung hinsichtlich der geschäftlichen Auswirkungen haben, die mit den umfassenderen Zielen des Unternehmens im Einklang steht.

Andererseits drängt die Strategie der Einführung eines Netto-Null-Haushalts die Führungskräfte dazu, tiefer in die Ausgaben einzusteigen und sicherzustellen, dass die Ressourcen effizient zugewiesen werden. Durch die systematische Implementierung von OKRs und Netto-Null-Budgetierung kann jedes Startup datengesteuerte Entscheidungen treffen und gleichzeitig die Ressourcennutzung optimieren, was letztendlich zu Wachstum und Erfolg führt.

Stellen Sie einen Chief Data Officer ein und zentralisieren Sie die Funktion

Startups sollten ihr Datenteam als Einnahmequelle und nicht als Kostenstelle betrachten. Das bedeutet, dass der Chief Data Officer einen Platz am Tisch erhält und direkt an den CEO oder einen CXO mit erheblicher P&L-Erfahrung berichtet.

Indem eine interne Führungskraft die Datenagenda aktiv vorantreibt, kann ein wachsendes Unternehmen sicherstellen, dass gute Datenwissenschaft immer ein aktiver Teil seiner Wachstumsstrategie ist. Investoren sind sich einig, dass es sich bei der Datenausrüstung um eine Investition und nicht um Kosten handelt, die aufgeschoben werden sollten.

Darüber hinaus wird die Datenfunktion durch einen Chief Data Officer und ein Datenteam zentralisiert. Anstatt mehrere Datenprozesse über mehrere Abteilungen verteilt zu haben, integriert ein Chief Data Officer sie in ein besser koordiniertes System. Ganz gleich, ob Sie die Datenstrategie entwickeln, die die Entscheidungsfindung vorantreibt, die Datenintegrität und -sicherheit aufrechterhält, Erkenntnisse durch intelligente Analysen liefert oder eine skalierbare Dateninfrastruktur verwaltet – der Chief Data Officer ist für die Datenkultur des Unternehmens unverzichtbar.

Richten Sie Ihre Datenbemühungen auf wichtige Geschäftsanwendungsfälle aus.

Im Gegensatz zu größeren Konzernen verfügen Startups und Wachstumsunternehmen nicht über den Luxus unbegrenzter Ressourcen, um mehrere Initiativen voranzutreiben. Stattdessen sollten sie sich auf die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) konzentrieren, die für den Geschäftserfolg am wichtigsten sind.

Ein vorgeschlagener Ansatz ist die Übung DuPont-KPI, eine visuelle Methode, die Unternehmen hilft, ihre KPIs und die Kennzahlen, die sie steuern, besser zu verstehen. Der Prozess ist am effektivsten, wenn das gesamte Executive Leadership Team (ELT) beteiligt ist, und dauert mit Unterstützung des Chief Data Officer in der Regel vier bis sechs Wochen. Nachdem der DuPont-KPI fertiggestellt ist, kann die Führung nun die Initiativen (Anwendungsfälle) identifizieren, die den größten Einfluss auf die Treiberkennzahlen und damit auf ihre KPIs haben. Diese Abstimmung zwischen Anwendungsfällen und Geschäftsergebnissen stellt sicher, dass die Ergebnisse direkt mit den wichtigsten KPI-Treibermetriken von DuPont verknüpft sind.

Die KPI-Übung von DuPont erstellt einen visuellen Baum, der jeden KPI mit seinen unmittelbaren treibenden Metriken verknüpft und so bis zu fünf bis zehn Metrikebenen ermöglicht. Diese Struktur spiegelt häufig die Hierarchie der tatsächlichen Organisation wider. Wenn ein Unternehmen beispielsweise in geografische Regionen unterteilt und in verschiedene Produktlinien segmentiert ist, spiegelt der DuPont KPI diese hierarchische Struktur genau wider.

Diese Übung dient nicht nur dazu, den Ansatz des Führungsteams zur Erfolgsmessung anzupassen; zeigt wichtige Möglichkeiten zur schnellen Verbesserung von KPIs auf. Wenn der KPI beispielsweise das Umsatzwachstum und eine vier Ebenen darunter liegende Kennzahl die Kundenbindung ist, liegt diese derzeit beispielsweise 60 % unter dem Branchenstandard. Dann könnte eine Verbesserung um 5 % zu einer erheblichen Steigerung des Umsatzwachstums um 3 % führen, was einem erheblichen Mehrumsatz gleichkommen kann (diese Zahlen dienen nur als Beispiel). Diese im Laufe des Geschäftsjahres aufgedeckten Chancen können bewertet und in den ersten drei bis fünf priorisiert werden, was zu einer erheblichen Steigerung des Umsatzwachstums führt.

Indem sichergestellt wird, dass Initiativen an den wirkungsvollsten KPIs ausgerichtet sind, können Start-ups und Wachstumsunternehmen den Investoren auch leicht zeigen, wie ihre Bemühungen direkt zum Endergebnis beitragen.

Investieren Sie in eine einzige Informationsquelle und KPI-Diagramme

Da Startups ein schnelles Wachstum verzeichnen, ist dies ein gemischter Segen, da es eine Vielzahl von Chancen und eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringt. Einerseits öffnet es die Türen zu besseren Erkenntnissen, größerer Effizienz und besserer Entscheidungsfindung. Andererseits führt es zu Komplexitäten wie dem Umfang, der Organisation und der Zugänglichkeit von Daten.

Wenn Unternehmen expandieren, ist es von entscheidender Bedeutung, einen klaren Fokus beizubehalten. Jedes Startup steht irgendwann auf seinem Weg vor einer gemeinsamen Herausforderung: Dateninkonsistenzen, wobei wichtige Kennzahlen wie Abonnentenzahl und Umsatz oft nicht gut zusammenarbeiten. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass es keine „perfekten Daten“ gibt. Was ist also die Lösung? Der richtige Weg besteht darin, die 300 bis 500 entscheidenden Kennzahlen für das Unternehmen zu identifizieren. Aber es reicht nicht aus, sie zu identifizieren; Es geht darum sicherzustellen, dass jeder im Unternehmen Zugriff auf genaue Versionen dieser Kennzahlen hat, und hier kommt die durch KPI-Diagramme gesteuerte Single Source of Truth (SSOT) ins Spiel.

Die Diagramme bieten eine visuelle Darstellung der DuPont-KPIs und ermöglichen so eine schnelle und fundierte Entscheidungsfindung. Der Schlüssel besteht darin, diese Dashboards benutzerfreundlich und leicht zugänglich zu machen, damit sich alle Teammitglieder an deren Verwendung gewöhnen.

Während KPI-Dashboards CXOs dienen, sind unterstützende Metriken für detaillierte Geschäftseinblicke erforderlich, die sich auf Frontline-Rollen erstrecken. Diese 300 bis 500 Metriken sollten auch in einem SSOT konsolidiert werden, um den Zugriff auf Daten, Informationen und Erkenntnisse aus einem einzigen Repository zu ermöglichen. Dies vermeidet Datensilos und hält alle auf dem gleichen Stand, wenn es um die einzelnen KPIs geht.

Darüber hinaus vereinfachen KPI-Dashboards, die von SSOT unterstützt werden, potenziellen Investoren eine genaue Darstellung der Unternehmensgesundheit.

Wie eine Überarbeitung der Datenkultur ein Startup im Bereich Zahlungsorchestrierung veränderte

Dieses Startup befasste sich mit Problemen rund um Conversion-Raten, Preisgestaltung und Kostenoptimierung. Darüber hinaus waren sie mit Dateninkonsistenzen konfrontiert, die das Vertrauen in sie untergruben und ihren Fortschritt behinderten.

Um diese Herausforderungen anzugehen, erstellten sie zunächst gemeinsam mit ihrem Führungsteam einen DuPont-KPI und gingen bis zur Ebene 6 vor, um Schlüsselkennzahlen und ihre Treiber zu identifizieren. Anschließend stimmten sie ihre OKRs mit den relevanten Kennzahlen ab, die im DuPont KPI identifiziert wurden.

Dieser aufschlussreiche Prozess beleuchtet die unterschiedlichen Perspektiven von Unternehmensleitern hinsichtlich dessen, was für den Antrieb des Unternehmens wesentlich ist. Diese Übung diente als Grundlage für eine einheitliche Vision und Richtlinien, dargestellt durch den DuPont KPI und schließlich KPI-Diagramme.

Gleichzeitig wurden wichtige Geschäftsanwendungsfälle identifiziert, die das Potenzial haben, wichtige KPI-Treiber erheblich zu beeinflussen. Parallel dazu wurde die Bewertung der technologischen Infrastruktur durchgeführt, um Lücken im SSOT und in den technischen Fähigkeiten zu identifizieren. Sie nutzten diese Geschäftsanwendungsfälle als Blaupause und entwarfen eine Roadmap zur Erzielung greifbarer Geschäftsergebnisse.

Zu den wichtigsten Initiativen gehörten:

• Implementieren Sie ein demokratisiertes SSOT mit mehr als 300 Schlüsselkennzahlen.
• Erstellung von KPI-Dashboards zur Überwachung der Leistung.
• Erweitern Sie die Analysefunktionen, um wertvolle Informationen zu erhalten.

Durch den Abschluss dieser Transformation in nur neun Monaten erzielte das Startup eine Umsatzsteigerung von 8,4 Millionen US-Dollar und eine Verlustreduzierung von 1,7 Millionen US-Dollar. Der CTO lobte diesen Prozess als „Game Changer“ und unterstrich den monetären Wert, der der Förderung einer Datenkultur beigemessen wird. Es ermöglichte Teams, Probleme zu lösen, die Mittelzuweisung zu optimieren und umsatzgenerierende Ideen zu identifizieren, und das ist die Art von datengesteuertem Ansatz, den Investoren sehen wollen.

Datenkultur ist nicht nur ein Schlagwort; Es handelt sich um eine strategische Notwendigkeit, die die Grundlage für eine intelligente Entscheidungsfindung bildet, die auf Fakten und Ergebnissen von Experimenten basiert. Es gibt aufstrebenden und wachsenden Unternehmen das Vertrauen, das sie für eine erfolgreiche Reise benötigen.

Die Entwicklung einer starken Datenkultur geschieht nicht über Nacht; Es erfordert nachhaltige Anstrengungen und Engagement, insbesondere seitens der Führungskräfte. Bei effektiver Umsetzung ist eine starke Datenkultur kein abstrakter Begriff: Sie ist quantifizierbar und hat direkten Einfluss auf die Rentabilität.

Für Startups und wachsende Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, ihre Sicht auf Daten zu ändern. Im Gegensatz zu größeren Unternehmen unterliegen sie anderen Beschränkungen. Sie müssen einfallsreich und einsichtig sein, um ihren Vorsprung in der nächsten Finanzierungsrunde auszubauen. Während die Mittelbeschaffung für Startups Priorität hat, kann die Förderung einer starken Datenkultur erheblich zu Ihrem Gesamterfolg beitragen.