Intelligentes Business dank IT

Dass ein altbekanntes IT-Thema für die KMU-Allgemeinheit Bedeutung erhält, erkennt man daran, dass Microsoft sich dafür zu interessieren beginnt. Wie zu erwarten war, ist das auch im Gebiet der Business Intelligence (BI) nicht anders. Dieses wird zwar im Moment von ganz anderen Playern dominiert, doch Microsoft schickt sich an, das Feld im gewohnten Stil von hinten aufzurollen.
Interessant wird Business Intelligence heute nicht nur dadurch, dass entsprechende Lösungen für kleinere und mittlere Unternehmen erschwinglich und vor allem einsetzbar geworden sind, sondern auch, weil diese Lösungen eine viel höhere Integration und somit auch eine viel breitere Anwendung zulassen, als man sich das bisher gewohnt war. Es eröffnen sich plötzlich eine ganze Reihe anderer Möglichkeiten als nur die klassische «Das-Management-mit-Firmenkennzahlen-versorgen-und-am-Ende-des-Monats-die-Reports-abliefern»-Leier.

Nehmen wir ein Beispiel aus meiner Praxis, das eindrücklich zeigt, wie mit BI-Methoden ein Prozess verfeinert und ein Haufen Geld gespart werden kann – in diesem Fall sogar auf den Franken genau belegbar. Dabei geht es um eine bekannte Non-Profit-Organisation, die regelmässig zur Weihnachtszeit ihre Spendenaufrufe an Schweizer Privathaushalte schickt – natürlich mit dem Fokus, mit möglichst wenig Aufwand möglichst hohe Spendenerträge zu erzielen. Nun sind typische Spenderprofile hinlänglich bekannt: Alte spenden mehr als Junge, Paare mehr als Singles, Männer mehr als Frauen und Reiche mehr als Durchschnittsverdienende. Mit einem solchen Standardprofil schafft es unsere Organisation immerhin, den teuren Versand auf 1,5 Millionen Haushalte zu beschränken. Nur, das gleiche Profil wird auch von allen andern Organisationen verwendet und ist recht grob. Ausserdem berücksichtigt es keine Regionalität, keine zeitlichen Aspekte und vor allem keine organisationsspezifischen. Es könnte ja sein, dass sich unter den bekannten Spendern der vergangenen Jahre eine Gruppe mit überdurchschnittlich hoher Spendenaffinität herausfiltern lässt. Bei dieser Gruppe lassen sich die Gemeinsamkeiten aber vielleicht nicht auf so einfache Kriterien herunterbrechen, dass sie auf den ersten Blick ersichtlich sind. Das wäre für unsere gemeinnützige Organisation sehr interessant, denn wenn der Versand auch nur um 10 Prozent vermindert werden könnte, liessen sich jedes Mal über eine halbe Million Franken sparen.

Mit herkömmlichen IT-Mitteln ist diese Aufgabenstellung leider nicht zu lösen. Anders sieht die Sache aus, wenn man auf Data-Mining-Methoden zurückgreifen und diese direkt auf einen beliebigen Datenbestand anwenden kann. Damit lassen sich zum Beispiel Zusammenhänge zwischen mehreren Einflussgrössen betrachten und so Prognosen erstellen. Unsere Organisation hat
nun aufgrund früherer Spendenaufrufe viel genauere Profile erstellt und festgestellt, dass sie zwischen 15 und 20 Prozent der Adressaten ausscheiden kann, ohne den Spendenertrag negativ zu beeinflussen. Gleichzeitig hat sie neue Adressen hinzugekauft, die mit dem gefundenen Profil übereinstimmen. Insgesamt hat sie damit das Spendenvolumen derart erhöht, dass die Einführung der BI-Lösung bereits nach dem ersten Versand mehr als amortisiert war.
Mir gefällt dieses Beispiel deshalb so gut, weil es deutlich macht, dass es auch heute immer wieder Bereiche gibt, in denen mit IT ein echter Mehrwert erzielt werden kann. Dabei müssen die Ideen dahinter nicht einmal unbedingt neu sein – nur richtig umgesetzt.