Daes in der Natur unserer Arbeit liegt, viel mit unseren Kunden zu interagieren, ist der Rückblick auf ein vergangenes Jahr für mich sehr stark von den Fragen der Kunden geprägt, mit denen ich arbeite. Die mit Abstand häufigste Frage, die ich in diesem Jahr gehört habe, bezog sich auf das Thema Growth Hacking: "Können Sie mir helfen, mein bestehendes Unternehmen / mein Online-Venture / meinen neuen wichtigen Geschäftszweig zu vergrößern, indem Sie meine Organisation dazu bringen, wie ein Start-up zu denken (und zu handeln)?".
Rückblick auf 2018: Growth Hacking als TabubruchTypischeStart-up-Sorgen ("Kann ich mir dafür einen Mitarbeiter leisten? Wie soll ich die Rechnungen bezahlen, wenn das nicht funktioniert? Wem kann ich vertrauen, dass er meine Idee nicht klaut?") sind in der Regel nicht das, was diese Kunden im Sinn haben. Aber ein von Start-ups inspirierter Ansatz ist zum Synonym dafür geworden, den Kunden in den Mittelpunkt zu stellen, eine hohe Geschäftsgeschwindigkeit zu erreichen und Daten und neue Technologien intelligent einzusetzen. Dies ist etwas, das bei den Kunden ganz oben auf der Wunschliste steht und bei dem sie gerne unsere Hilfe in Anspruch nehmen würden. Gleichzeitig war die Bezeichnung "Denken wie ein Start-up" ein guter Weg, um die Organisation dazu zu bringen, Dinge zu tun, die vorher nicht gemacht wurden. Zum Beispiel:
- Vereinfachung der Teamleistungskennzahlen. Viele Unternehmen scheinen ihren Entwicklungsstand am Grad der Komplexität ihrer Leistungskennzahlen zu messen - die Vereinfachung stand bei keinem der Mitarbeiter, mit denen ich zusammengearbeitet habe, auf der ursprünglichen Aufgabenliste. Wir sind jedoch der Meinung, dass weniger mehr ist, wenn Sie wollen, dass Ihr Unternehmen datenorientiert handelt. Bei diesen Kunden haben wir das Leben vereinfacht, indem wir zwei universelle KPIs eingeführt haben: NPS (zufriedene Kunden) & Umsatz (die Rechnungen bezahlen) - und stellten sicher, dass dies die KPIs sind, die jeder im Unternehmen immer kannte und um die sich jeder sorgte. Alle anderen (operativen) KPIs wurden weiterhin gemessen und regelmäßig berichtet, aber im Zusammenhang mit diesen beiden Hauptkennzahlen und nur von den (wenigen) Personen, für die sie relevant waren, geteilt und beachtet.
- Zusammenarbeit in multidisziplinären Teams zur Optimierung der Customer Journey. Allzu oft wird "digital" als Fachgebiet von Spezialisten (Online-Marketingexperten, UX-Experten) betrachtet und es wird angenommen, dass Spezialisten in ihrem Fachgebiet arbeiten müssen ("niemand würde sie verstehen, wenn sie erklären würden, was sie tun") - was dazu führt, dass Menschen in Silos voller Fachwissen arbeiten. Unserer Erfahrung nach werden Sie in der heutigen Welt jedoch nur dann zu den Gewinnern gehören, wenn Sie sich unermüdlich auf die Bedürfnisse des Kunden und seinen Weg zum Kauf Ihres Produkts konzentrieren. Um die bestehenden Kundenbarrieren zu identifizieren und zu beseitigen, müssen Sie die Köpfe all dieser Leute zusammenstecken, Ideen austauschen und Hypothesen auf der Grundlage von Daten testen (vielleicht brauchen Sie ein anderes Produktangebot, vielleicht brauchen Sie andere App-Funktionen, vielleicht etwas anderes). Und um dies konsequent und effektiv tun zu können, müssen Sie möglicherweise ein weiteres Tabu brechen, indem Sie Budgets frei zwischen Silos verschieben, z. B. vom Marketing zur IT (oder umgekehrt). Das hat, gelinde gesagt, einige Diskussionen ausgelöst!
- (Wirklich) schnell (wirklich) klein anfangen und dann in kleinen Schritten optimieren. Wir treffen viele Kunden mit großartigen Ideen, die diese Ideen schon seit über einem Jahr haben und seither ihre Zeit damit verbracht haben, mehrere Kundenpanels zu veranstalten, 200 PowerPoint-Präsentationen zu erstellen, einen dreimonatigen Geschäftsplanungszyklus durchzuführen - aber nach diesem Jahr der Vorbereitungen keinen Marktnachweis vorweisen können. In der Zwischenzeit haben oft andere Unternehmen begonnen, mit der gleichen Idee zu experimentieren, und sie sind von einer Situation, in der sie ein Early Mover hätten sein können, mit all den Marktanteilen und Lernvorteilen, die dies mit sich bringt, zu einem weiteren Akteur im Rudel geworden. Sich wie ein Start-up-Unternehmen zu verhalten, ist ein guter gedanklicher Rahmen, um unsere Kunden mit der Idee vertraut zu machen, schnell ein "MVP" auf den Markt zu bringen, den Appetit zu testen und Ihr Angebot zu verfeinern und erst dann mit der Optimierung zu beginnen und langfristigere Geschäfts- Fallstudien und Designentscheidungen zu treffen.
Wir konnten in diesem Jahr deutlich beobachten, wie die Wiedereinführung der Einfachheit zusammen mit effektiven multidisziplinären Prozessen zu Teams führt, die handlungsfähig sind, die die Sicherheit haben, zu experimentieren und transparent zu sein, und die datengesteuert sind. Diese Elemente sind von entscheidender Bedeutung, um kurze Hypothesen-Test-Aktionszyklen zu ermöglichen, aber auch, um pragmatische 'Proxies' zu erhalten, wenn die Daten (noch) nicht verfügbar sind. Interessanterweise werden Organisationen, die diese Prinzipien des "Denkens wie ein Startup" in großem Maßstab anwenden, in ihren Abläufen stärker (es gibt mehr "Action"), aber in ihren Management-Sitzungen weniger stark (weniger "großartige Projektpläne"). Und - ich wage es zu behaupten - sie werden dadurch produktiver und wertvoller.
2019wird sich alles darum drehen, wie man KI zum Funktionieren bringtMit Blickauf 2019 erwarte ich weitere Gespräche mit Kunden über die Rolle und Implementierung von KI in ihren Unternehmen. Die Herausforderung bei KI besteht nicht darin, die Technologie zu bekommen; schließlich ist KI nichts anderes als Algorithmen, die auf Daten losgelassen werden, unterstützt durch einige Tools und Rechenleistung, von denen die meisten derzeit verfügbar sind. Gut gemacht kann dies zu einem automatisierten und selbstlernenden Prozess führen, um komplexe Probleme zu lösen, wie z. B. "was ist der richtige Preis für dieses Produkt zu einem bestimmten Zeitpunkt" oder "welche Landing Page wird Ihre Kaufwahrscheinlichkeit erhöhen". Die eigentliche Frage ist jedoch, wie diese Technologie genutzt werden kann, um einen Mehrwert zu schaffen. Für den Kunden stellt sich die Frage, wie diese KI dazu beitragen kann, seine Bedürfnisse und Erwartungen besser zu erfüllen. Für das Unternehmen stellt sich die Frage, was es für die Mitarbeiter und Prozesse bedeutet, wenn Algorithmen an die Stelle von Tabellenkalkulationen treten. Handelt es sich um eine andere Arbeitsweise für dieselben Mitarbeiter oder bedeutet es, dass es eine andere Belegschaft geben wird? Und wenn ja - wie sieht der Übergang aus?
In gewisser Weise ähnelt diese Herausforderung der Art und Weise, wie sich die Vorreiter des elektronischen Handels vor zehn Jahren mit dem Online-Vertriebskanal auseinandersetzten. Beim E-Commerce ging es nicht darum, wie man die Website zum Laufen bringt, sondern wie man die Organisation um die Website herum ändern kann, um aus der digitalen Schnittstelle einen geschäftlichen Nutzen zu ziehen.
Es hat sich gezeigt, dass es in einer Welt, die sich schnell in Richtung "online-first" bewegt, sehr darauf ankommt, wie man die Ideen der Zukunft mit den Menschen, die man jetzt hat, umsetzen kann - und ich erwarte, dass 2019 zeigen wird, dass es bei AI nicht anders sein wird.
