Welcher Daten-Typ sind Sie?

Bei Outcome-Driven Innovation® (ODI) geht es in erster Linie darum, versteckte Kundensegmente aufzudecken. Als ich kürzlich von einer Ergebnispräsentation bei einem Kunden mit dem Zug zurück nach Wien reiste, und das geschäftige Treiben auf dem belebten Bahnhof beobachtete, schweiften meine Gedanken umher und ich fragte mich: Welche Kundensegmente sehen wir eigentlich in unseren Projekten? Was ist für unsere Klienten wichtig in Bezug auf die Erkenntnisse, die wir ihnen liefern? Welchen job-to-be-done haben unsere Klienten, nachdem das von ihnen in Auftrag gegebene ODI-Projekt abgeschlossen worden ist, und sie die Ergebnisse erhalten haben?

Menschen in Organisationen haben unterschiedliche Informationsbedürfnisse

Aus meiner Erfahrung hat sich gezeigt, dass wir unsere Klienten grob in drei „Typen“ einteilen können. Diese haben unterschiedliche Bedürfnisse im Hinblick auf den Informationsgehalt und die Struktur der Daten, die sie in einem ODI Projekt erhalten.

• Zunächst gibt es diese Klienten, die wissen wollen, in welche Features und Produkte sie investieren und wo Leistung reduziert werden soll – je einfacher, desto besser. Langweilen Sie sie nicht mit ausufernden Details zu den Bewertungen, der genauen Formulierung der „Outcome Statements“ und schon gar nicht mit der Methodik – natürlich ODI –, die Sie bei der Ausarbeitung Ihrer Empfehlungen angewandt haben. Es gibt nur drei Dinge, die zählen: praktische Konsequenzen, Handeln, Nichthandeln.
• Dann gibt es jene Klienten, die etwas tiefer eintauchen und wissen möchten, welche Daten einer empfohlenen Innovationsstrategie zugrunde liegen. Natürlich wollen auch sie praktische Schlussfolgerungen ziehen, aber sie fühlen sich wohler, wenn sie verstehen, woher die Empfehlungen stammen, und wie sie begründet werden.
• Und schließlich gibt es noch eine dritte Art von Klienten: Auch diese Klienten freuen sich darüber, wenn sie Handlungsempfehlungen von einem unabhängigen Beratungsunternehmen erhalten. Sie sind jedoch auch davon überzeugt, dass sie ein noch viel tiefgreifenderes Verständnis von ihren Kunden erlangen, wenn sie sich selbst intensiv mit den zugrundeliegenden Daten auseinandersetzen.
  Es macht ihnen Spaß, sich durch Datentabellen zu wühlen, Querschnitte von Datenpunkten zu erstellen oder „Opportunity Scores“ nach Untergruppen ihrer Wahl zu filtern. Eine weitere Motivation kann sein, andere im Unternehmen mit einzubeziehen, sie mit Informationen zu priorisierten Kundenbedürfnissen aus erster Hand zu versorgen, um ihnen damit zu helfen, mit denjenigen in Kontakt zu bleiben, die letztendlich ihr Gehalt zahlen.

Welchem dieser drei Typen würden Sie sich zuordnen? Bevorzugen Sie hoch aggregierte Einblicke, oder positionieren Sie sich eher am anderen Ende des Kontinuums und bevorzugen es, sich in Detailinformationen zu Kundenbedürfnissen vertiefen?

Daten sollten in verschiedenen Formaten und Detaillierungsgraden präsentiert werden

Jeder Daten-Typ braucht sein eigenes Format zur Ergebnispräsentation, denn „one size does not always fit all“: Während Posterpräsentationen ein perfektes Format sind, um strategische Empfehlungen für die erste Gruppe zu verdichten, ist die zweite Gruppe von Klienten in der Regel zufrieden mit einem Bericht und einer Excel-Tabelle, die Details bis hinunter zur Ebene konkreter „Outcomes“ in einer vororganisierten Reihenfolge liefern. Die dritte Gruppe benötigt ein Format, das es ihr erlaubt, mit den Daten zu interagieren, sich die Hände schmutzig zu machen und am Ende eines Arbeitstages ausgepowert, verschwitzt und ölig – und glücklich – nach Hause zu kommen.

Als Berater, die ihre Innovationsempfehlungen auf der Grundlage von Marktforschungsdaten erarbeiten, haben wir Zugang zu hochentwickelten Forschungsinstrumenten, und verfügen auch über das nötige Know-how, um diese einzusetzen. Diese Tools können Ihnen helfen, die für evidenzbasierte Innovationsstrategien erforderlichen Zahlen zu ermitteln. Viele unserer Kunden tun dies nicht. Entweder, weil ihr IT-Budget es nicht zulässt, oder weil sie sich nicht die Mühe machen wollen, den Umgang mit einem komplexen Analysetool zu erlernen, das sie nur ab und zu verwenden.

Das ODI Needs Data Dashboard ermöglicht es auch Nicht-Data-Scientists mit Daten zu interagieren

Wenn Sie zu der Gruppe von Klienten gehören, die gerne in den Daten wühlen, lesen Sie weiter: Inspiriert von einem großen Klienten des dritten Typs haben wir bei Edizon die Herausforderung angenommen und gemeinsam mit Roche Diagnostics das „ODI Needs Data Dashboard“ entwickelt. Das ODI Needs Data Dashboard ermöglicht es auch allen, die keine Data-Scientists sind, sich in ihrem eigenen Tempo und auf der Aggregationsebene ihrer Wahl mit den Daten zu beschäftigen.

Angespornt durch das großartige Feedback, das wir aus diesem Projekt erhalten haben – vielen Dank, Evgenia Litvinova, für die Ermöglichung dieses Vorhabens 😉 – haben wir beschlossen, die Idee auf die nächste Stufe zu heben und ein internes Innovationsprojekt zu starten, um die Version 2.0 des ODI Needs Data Dashboards zu entwickeln. 

Ab Herbst 2022 werden wir in der Lage sein, unseren Klienten ein benutzerfreundliches Instrument zur Demokratisierung von ODI-Daten in der Organisation anzubieten und damit das “Jobs-to-be-Done“ Mindset über die Innovationsmanagement-Abteilung hinaus zu verbreiten.

Aber was bringt das ODI-Datenmodell für Ihr Unternehmen?

Erstens kann das ODI-Datenmodell Ihnen dabei helfen, alle Kernfunktionen des Unternehmens auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden auszurichten. Wie Sie wissen, „culture eats strategy for breakfast“: Daher ist die Ausrichtung der Organisation auf eine gemeinsame Sprache der Innovation der Schlüssel zum Erfolg bei allen folgenden Innovationsaktivitäten.
Zweitens enthält das Datenmodell alle priorisierten Bedürfnisse, die in einem Markt bestehen, und dient somit als Grundlage für eine kundenzentrierte Innovationsstrategie.

Drittens unterstützt Sie das ODI-Datenmodell in den späteren Phasen des Innovationsprozesses dabei, bestehende Innovationsinitiativen neu zu priorisieren und Lösungskonzepte auf der Grundlage kundenzentrierter Kennzahlen zu entwickeln und zu testen.

Und noch ein Hinweis zum Schluss: Für alle drei Daten-Typen relevant ist die kommende JTBD Virtual Master Class Basic am 22. und 23. Juni: Hier werden wir diskutieren, wie man eine kundenzentrierte Produktstrategie mit dem ODI-Datenmodell erstellt. Vergessen Sie nicht, sich anzumelden – wir haben auch ein 2+1 Angebot!