Daten als Instrument für Wertschöpfungsstrategien

• Wie belastbar Strategien sind, erweist sich häufig erst in Krisensituationen.
• Data & Analytics ist der Schlüssel, um sowohl schnelle Erfolge zu realisieren als auch die langfristige Wertschöpfung durch Transformationsinitiativen zu sichern.
• Um Daten effizient und effektiv für wertschöpfende Strategien zu nutzen, werden innovative Ansätze benötigt. 
   

Krisen und wirtschaftlich schwierige Situationen zeigen eines deutlich: Unternehmen sollten nicht erst in solchen Zeiten ihre Geschäftsmodelle und Leistungsfähigkeit kritisch überprüfen. Diese sollten in ökonomisch volatilen Phasen bereits ihre Belastbarkeit unter Beweis stellen.

Doch gänzlich verzichten kann man auch in Krisensituationen nicht auf eine kontinuierliche Überprüfung der Wertschöpfungskette. Denn damit lassen sich Optimierungs- und Transformationsmöglichkeiten identifizieren, mit deren konsequenter Umsetzung Unternehmen zeitnah EBITDA-Verbesserungen realisieren können.

Ob ein Unternehmen handlungsfähig ist, hängt unter anderem davon ab, ob es die Daten, die in der Organisation vorhanden sind, effektiv und gewinnbringend nutzen kann. Ein zentraler Bestandteil von Wertschöpfungsansätzen sollten daher Methoden zur Messung, Analyse und Quantifizierung von Daten sein, mit denen Daten, Insights und Umsetzungsfähigkeiten vereint werden können. Das ermöglicht es Unternehmen, Prioritäten zu setzen sowie schnell und sicher Wertsteigerung zu schaffen. 

Angesichts der aktuellen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen und den damit verbundenen Herausforderungen für Unternehmen, ist ein ganzheitlicher, datenbasierter Ansatz unverzichtbar, mit dem sich die gesamte Wertschöpfungskette analysieren und optimieren lässt. Unternehmen sind immer häufiger in der Situation, sowohl kurzfristig finanzielle Mehrwerte generieren zu müssen, als auch langfristig wirksame Anpassungen vorzunehmen, die eine profitable Wertschöpfung sicherstellen.

Das Nutzen von proprietären Daten und die Erkenntnisse daraus schaffen die Voraussetzung, die geeignetsten Möglichkeiten zur Steigerung des EBITDA zu identifizieren und zu realisieren. Um zu verstehen, welche Rolle dabei Daten sowie Data & Analytics spielen, lohnt es sich, die vier Phasen von datenbasierten Wertschöpfungsstrategien näher zu betrachten.

Datenbasierte Ansätze zur Wertschöpfung benötigen vier Phasen, die dafür sorgen, dass ein maßgeschneiderter Prozess geschaffen wird, der an den individuellen Bedürfnissen eines Unternehmens ausgerichtet ist: 

1. Vorbereitung (Preparation)

In der ersten Phase werden Markt- und Sektoranalysen durchgeführt. Darauf basierend lassen sich die genauen Projektziele definieren und entsprechende Daten anfordern.

2. Wertidentifizierung (Value Identification)

Anhand der angeforderten Daten finden in der zweiten Phase die Bewertung der verschiedenen Unternehmensbereiche sowie die Ermittlung versteckter Wertsteigerungspotenziale statt. Damit lässt sich das Potenzial einer operativen und/oder finanziellen Leistungsverbesserung quantifizieren. Finanzielle und operative Analysen sowie Benchmarking und Vergleichsstudien können dafür hilfreich sein.

3. Wertentwicklung (Value Development)

Nach erfolgreicher Aufdeckung des Potenzials werden in Phase drei die Optimierungsmöglichkeiten priorisiert und kundenspezifische Lösungen entwickelt. Entscheidend ist hierbei insbesondere, Quick-Wins zu identifizieren und eine strategische Planung für die folgenden Monate vorzunehmen.

4. Wertlieferung (Value Delivery)

Phase vier beschäftigt sich damit, die langfristige und zielgerichtete Umsetzung des Optimierungsplans sicherzustellen. Die festgelegten Ziele und Initiativen werden in einen Implementierungsplan überführt, anhand dessen Umsetzungsstand und Erfolg des Projektes kontinuierlich verfolgt werden können.

Dieser Überblick verdeutlicht, dass Daten und deren Analyse eine wichtige Grundlage liefern, um Verbesserungsmöglichkeiten in allen Bereichen zu identifizieren und umzusetzen. Nur auf Basis von belastbaren Datenanalysen lassen sich die Leistung in der gesamten Organisation und deren Wertschöpfungskette bewerten sowie wertsteigernde Maßnahmen ableiten.

Das können Maßnahmen sein, mit denen die Leistung des Unternehmens verbessert wird, Einsparpotenziale realisiert oder neue Fähigkeiten aufgebaut werden können. Dabei werden alle Bestandteile des Wertschöpfungsprozesses betrachtet (vgl. Abbildung 1). 

Die Fähigkeit, Daten als Ressource für Insights und als Instrument für Wertschöpfungsstrategien nutzen zu können, ist heute unverzichtbar. Nur so lassen sich wirkungsvoll und zuverlässig Ergebnisse erzielen ‒ angefangen bei Data-Science-Methoden, über Tools und Data Sourcing bis hin zur Prozessautomatisierung. 

Datenanalysen und Analytics-Methoden ermöglichen es zudem, zuvor verborgene Wertschöpfungspotenziale gezielt aufzudecken, um ein Angebot, eine Bewertung oder den Gewinn zu optimieren. Die Transaktionsebene ist ein Katalysator für eine breitere Wertrealisierung ‒ sowohl im Vorfeld der Transaktion als auch danach.

Transformation und Anpassung sind für das langfristige und nachhaltige Wachstum von Unternehmen im heutigen, sich schnell verändernden Marktumfeld von entscheidender Bedeutung. Datenzentrierte Ansätze helfen bei einer Priorisierung aller vorhandenen Wertsteigerungsmöglichkeiten, indem sie das Potenzial von Daten nutzbar machen.