Automation im großem Stil - und Ihr Team bleibt bei Verstand

Alle skandinavisch und europäischen Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sich für das Zeitalter der KI neu zu erfinden, um einen Wettbewerbsvorteil auf ihrem lokalen Markt zu erhalten. Die Umstellung auf datengesteuerte Prozesse ist branchenübergreifend eine der wichtigsten Prioritäten, da dies der effektivste Ansatz zur Steigerung des Umsatzes und zur Verbesserung der Effizienz ist. In diesem Blog finden Sie einige Ratschläge und Ideen, die Sie bei der Bewältigung der vor Ihnen liegenden Herausforderungen berücksichtigen sollten, um die Automatisierung voranzutreiben und gleichzeitig Ihr Team bei Verstand zu halten.

Algorithmen werden Ihnen erst dann einen Nutzen bringen, wenn Sie sie über alle Aktionskanäle Ihres Unternehmens hinweg skalieren und automatisieren können. Dazu gehören beispielsweise physische Verkäufer, Push-Nachrichten auf einer App, personalisierte Erlebnisse, Content-Empfehlungen, E-Commerce-Prozesse und so weiter. In Zukunft werden all diese verschiedenen Bereiche Algo-gesteuert sein müssen, und das werden Sie nur erreichen können, wenn Sie automatisieren.

Deshalb geht es bei der datengesteuerten Entwicklung eher um die Automatisierung in großem Maßstab als um die besten Erkenntnisse. - Emma Storbacka, CEO von Avaus.

Enormes Potenzial, enorme Herausforderung

Im Zeitalter der KI müssen Sie Ihre Arbeitsweise ändern. Sie müssen viele Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen umschulen und weiterbilden, und Sie müssen lead für eine Veränderung nutzen. Gleichzeitig haben Sie die weltweite COVID-19-Pandemie gerade hinter sich gelassen. Nach Angaben von Gartner, besteht ein erhebliches Risiko der Veränderungsmüdigkeit. Diese Ermüdung müssen Sie sorgfältig abwägen, denn sonst könnten Sie mit noch größeren Problemen konfrontiert werden: Entweder sträuben sich Ihr Team und Ihre Kollegen gegen die Veränderung, oder sie glauben, dass diese Veränderung zu viel für sie ist und werden sich anderweitig orientieren. Deshalb müssen Sie sich Gedanken darüber machen, wie Sie Ihrem Team den Weg für einen erfolgreichen Wandel nachhaltig ebnen.

Abb. 1: Gartner Change Fatigue Model Survey, 2019.

Selbst wenn Sie also alle technischen Komponenten entwickeln - damit Daten, Algo und Action zusammenarbeiten und Automatisierung über alle Kanäle hinweg skalieren können - besteht immer noch die Chance, dass Sie es nicht schaffen. Der Grund, warum Sie es nicht geschafft haben, hat weniger mit der technischen Entwicklung als vielmehr mit der Führung zu tun. Wenn Sie die Vorarbeit nicht ernst genug nehmen, werden Sie im schlimmsten Fall bis 2025 einige Algorithmen implementiert haben, einige Anwendungsfälle aber die Auswirkungen auf das Geschäft sind unklar.

Vielleicht waren Sie nicht in der Lage, über einen oder einige wenige Kanäle hinaus zu skalieren, und Sie mussten in diesem Prozess alle Ihre Teammitglieder ersetzen, oder sie sind nicht sehr begeistert von den Fortschritten, die Sie machen, weil sie zu langsam oder vage sind.

Erkennen Sie die Komplexität Ihrer Probleme

Unternehmen, die in den letzten zehn Jahren eine führende Position in ihrer Branche eingenommen haben, haben dies in der Regel getan, indem sie ihren Geschäftsschwerpunkt eingegrenzt und nicht erweitert haben. Sie konzentrierten sich auf die Bereitstellung eines überragenden Kundennutzens in einer der drei Wertedisziplinen - operative Exzellenz, Kundennähe oder Produktführerschaft. - Harvard Business Review.

Sie haben es mit einer sehr schwierigen Reise zu tun. Eines der schwierigsten Dinge, die Sie in Ihrer Organisation erleichtern können, sind die bereits erwähnten Übergänge. Sie werden völlig neue Kompetenzen benötigen, die Sie vielleicht noch nicht haben. Sie müssen Ihr funktionsübergreifendes Team und Ihre Kompetenzen dazu bringen, zusammenzuarbeiten. Die Erwartungen der Kunden steigen, und die Technologielandschaft entwickelt sich in rasantem Tempo weiter.

Einige der typischen Herausforderungen, mit denen viele Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie versuchen, ihr Team durch diesen Wandel zu führen, sind lead :

• Mangelnde Ausrichtung und/oder Konzentration
• Nicht angeglichene Organisationen
• Daten nicht verwertbar
• Martech - aber nicht Automatisierung in großem Maßstab
• Nicht operationalisierte Algorithmen

Kundenorientiert und operativ effektiv

Hier sind zwei Arten der Führung erforderlich: Kundenorientiert und operativ wirksam. Kundenorientierung bedeutet, den Kunden an die erste Stelle zu setzen und ihn in den Mittelpunkt aller Aktivitäten zu stellen. Sie müssen einen Wandel in Richtung Kundenorientierung vorantreiben, denn Kundenorientierung führt zu Datenorientierung. Sie denken sich vielleicht: Das ist einfach. Das kann ich machen. Aber ist es wirklich so einfach?

Sie können nicht sagen, dass Sie kundenorientiert sind, wenn Sie dies nicht für jeden einzelnen Kunden tun und an jedem Berührungspunkt ein individuelles Erlebnis bieten, wie in der Daten - Ziele - Maßnahmen Visualisierung (Abbildung 2). Sie können kein personalisiertes Erlebnis bieten, wenn nicht alle Daten Ihrer Kunden verfügbar und anwendbar sind.

Schaubild 2: Visualisierung Ihres datengesteuerten Marketings, Vertrieb, Service - Avaus Nexus

Der Kern einer solchen Vision von Kundenorientierung ist ein datengesteuerter Ansatz, der alle Aspekte von Daten berücksichtigt, einschließlich Datenmanagement, Datenbereitstellung, Dateneinblicke und Datenbetrieb. Dies führt uns zu dem anderen Aspekt, nämlich der Effizienz. Worin besteht ein kundenorientierter, datengesteuerter Kundenerlebnis besteht? Es besteht aus Hunderten von automatisierten End-to-End-Prozessen.

In erster Linie erfordert Effizienz die Fähigkeit, das Niveau von Automatisierung in allen Bereichen des Marketings, Vertrieb, und des Service zu erhöhen. Zweitens müssen Hunderte von automatisierten Arbeitsabläufen über den gesamten Kundenlebenszyklus hinweg implementiert werden, und drittens müssen alle Daten und Plattformen zu 100 % genutzt werden - nicht nur zu 5 %, wie es die meisten Unternehmen tun.

Setzen Sie eine greifbare Vision der Transformation

Als Nächstes müssen Sie das Ziel Ihrer Umwandlung festlegen. Dazu müssen Sie sehr genau wissen, was Sie meinen, und Ihr Zielniveau Automatisierung definieren.

Wenn Sie über die Visualisierung der Daten-Algo-Aktion (Abbildung 2) nachdenken, wie sieht es dann für Sie in Ihrem Unternehmen aus, wenn Sie fertig sind? Welche Datenquellen, Aktivierungskanäle und Prozesse fließen von den Daten über das Algo zur Aktion, und wie sehen sie aus? Der andere Bereich ist die geschäftliche Wirkung, die Sie erzielen wollen.

Abbildung 3: Beispiel für die Festlegung einer greifbaren Transformationsvision

Wie geht es jetzt weiter?

Sobald Sie wissen, wo Sie hinwollen, beginnt die harte Arbeit. Eines der Dinge, die wir beobachten, und wir wollen sicherstellen, dass Ihnen das nicht zwischen den Fingern zerrinnt (vor allem jetzt, wo Sie zu Hause an Ihren Schreibtischen sitzen und die Kameras ein- oder ausgeschaltet sind), ist, dass Sie konstruktive Konflikte führen müssen: Sie müssen Ihre Köpfe zusammenstecken, um einige der wichtigsten Fragen zu klären, die Sie am Weiterkommen hindern. Die Nichtbeantwortung dieser Fragen wird Ihre Teammitglieder in den Wahnsinn treiben, weil sie nicht das Gefühl haben, dass sie das Mandat haben, die Dinge voranzutreiben, und sie werden sich durch die Entscheidungen, die Sie als Führungskraft nicht mit Ihren Kollegen getroffen haben, gefangen fühlen. Dies sind die 6 wirklich schwierigen Fragen, die Sie sich stellen müssen - und geben Sie nicht auf, bis Sie sie beantwortet haben:

Abbildung 4: Sechs Fragen, die Sie sich stellen müssen.

Sind Sie daran interessiert, mehr darüber zu erfahren, welche verschiedenen Granularitätsebenen erforderlich sind, um ein Verständnis zwischen verschiedenen Funktionen zu schaffen? Wie sieht ein systematischer Prozess zur Erhöhung der Ebene Automatisierung aus, der Ihnen hilft, Probleme auf dem Weg zu Ihrem Ziel Automatisierung anzugehen und zu lösen? Wir empfehlen, dass Sie sich Avaus Expert Talks 7Emma Storbacka, die Gruppe CEO von Avaus, auf diese Fragen eingeht:

Geschrieben von Golnaz Gharaee