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Home Marktforschung

Was sind diagnostische Analysen und wie funktionieren sie?

diagnostic-analytics

Jedes Unternehmen steht vor Herausforderungen, sei es ein plötzlicher Umsatzrückgang, zunehmende Kundenbeschwerden oder eine Verlangsamung des Website-Traffics. Wenn diese Probleme auftreten, lautet die große Frage immer:„Warum passiert das?“ Diagnostische Analysen können Ihnen helfen, Ihre Daten zu untersuchen, um die wahren Gründe für Probleme aufzudecken. Sobald Sie verstehen, was die Ursache für das Problem ist, können Sie intelligentere, datengestützte Entscheidungen treffen, um es zu lösen.

Aber wie genau funktioniert das? Lassen Sie uns erkunden, wie diagnostische Analysen Ihnen helfen können, Ihre geschäftlichen Herausforderungen zu lösen.

Content Index hide
1. Was sind diagnostische Analysen?
2. Vorteile von diagnostische Analysen
3. Arten von Business Data Analytics
4. Wie können Sie diagnostische Analysen in Ihrem Unternehmen einsetzen?
5. Beispiele für diagnostische Analysen: Wie hilft sie verschiedenen Branchen?
6. Fazit
7. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Was sind diagnostische Analysen?

Bei der diagnostischen Analyse geht es darum herauszufinden, warum etwas passiert ist. Sie geht einen Schritt weiter als die deskriptive Analytik, die nur untersucht, was passiert ist. Wenn Sie sich also ein Problem oder einen Trend ansehen, hilft Ihnen die diagnostische Analyse, die Gründe dafür zu verstehen.

Wenn ein Geschäft zum Beispiel feststellt, dass seine Umsätze im letzten Monat zurückgegangen sind, kann es mit Hilfe von diagnostischen Analysen herausfinden, warum. Vielleicht lag es daran, dass ein Konkurrent einen großen Schlussverkauf veranstaltete oder dass schlechtes Wetter die Leute vom Einkaufen abhielt.

Es ist, als wäre man ein Detektiv. Sie verwenden Daten, um die Ursache eines Ereignisses herauszufinden, damit Sie Probleme lösen oder in Zukunft bessere Entscheidungen treffen können.

Vorteile von diagnostische Analysen

Diagnostische Analysen bieten mehrere Vorteile, die Unternehmen und Organisationen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Leistung zu verbessern. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

1. Es findet den wahren Grund für Probleme

Diagnostische Analysen gehen über die bloße Feststellung hinaus, dass etwas schief gelaufen ist. Sie hilft Ihnen, die Daten zu untersuchen, um herauszufinden, warum es passiert ist.

Wenn ein Unternehmen zum Beispiel einen Rückgang der Kundenzufriedenheit feststellt, kann die diagnostische Analyse feststellen, ob dies auf einen schlechten Kundenservice, Probleme mit der Produktqualität oder etwas anderes zurückzuführen ist. Auf diese Weise raten Sie nicht nur über die Ursache, sondern verstehen sie tatsächlich.

2. Verbessert die Entscheidungsfindung

Mit klaren Erkenntnissen über die Ursachen von Problemen können Unternehmen intelligentere, fundiertere Entscheidungen treffen. Anstatt willkürliche Lösungen auszuprobieren, können sie sich auf die eigentliche Ursache konzentrieren.

3. Spart Geld und Ressourcen

Da Sie genau wissen, was behoben werden muss, verhindert die diagnostische Analyse, dass Unternehmen Zeit und Geld für ineffektive Lösungen verschwenden. Anstatt die falschen Dinge zu beheben oder zu raten, werden die Ressourcen auf das eigentliche Problem gerichtet, was zu einer effizienteren Nutzung von Zeit und Geld führt.

4. Hilft bei der Erstellung von besseren Plänen und Strategien

Wenn Sie wissen, warum etwas in Ihrem Unternehmen passiert, können Sie stärkere und effektivere Pläne entwickeln. Wenn Sie zum Beispiel feststellen, dass Kundenbeschwerden auf Lieferverzögerungen zurückzuführen sind, können Sie eine bessere Lieferkettenstrategie entwickeln, um das Problem zu beheben. Auf diese Weise können Unternehmen Strategien entwickeln, die tatsächlich die Probleme im Kern angehen.

5. Verhindert zukünftige Probleme

Sobald Sie wissen, was die Ursache für ein Problem in der Vergangenheit war, können Sie Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass es nicht wieder auftritt. Dies hilft Unternehmen, Fehler zu vermeiden und sich kontinuierlich zu verbessern.

6. Steigert die betriebliche Effizienz

Diagnostische Analysen helfen dabei, Bereiche zu identifizieren, in denen der Betrieb verbessert werden kann, sei es beim Kundenservice, bei der Bestandsverwaltung oder bei Marketingkampagnen. Dies führt zu einem reibungsloseren Tagesgeschäft und einer effizienteren Nutzung der Ressourcen.

Kurz gesagt, diagnostische Analysen helfen Unternehmen, über oberflächliche Probleme hinauszugehen und ein tiefes Verständnis dafür zu erlangen, warum Dinge passieren. Dies führt zu einer besseren Entscheidungsfindung, Kosteneinsparungen, intelligenteren Strategien und weniger Problemen in der Zukunft, was alles dazu beiträgt, dass ein Unternehmen wächst und reibungsloser läuft.

Erfahren Sie mehr: Wie die Analyse des Benutzerverhaltens die Interaktionen von Benutzern mit Systemen und Anwendungen verfolgt und analysiert.

Arten von Business Data Analytics

Es gibt vier Haupttypen von Geschäftsanalysen, die jeweils einem anderen Zweck dienen. Lassen Sie uns diese auf einfache Art und Weise aufschlüsseln!

4-Arten-der-Geschäftsdaten-Analyse

1. Deskriptive Analytik: Was ist passiert?

Die deskriptive Analyse betrachtet Daten aus der Vergangenheit, um Ihnen zu sagen, was in Ihrem Unternehmen bereits geschehen ist. Es ist wie ein Zeugnis, um die vergangene Leistung zu verstehen.

2. Diagnostische Analysen: Warum ist es dazu gekommen?

Die diagnostische Analyse geht tiefer, um herauszufinden, warum etwas passiert ist. Sie befasst sich mit Mustern und Beziehungen, um die Gründe für Trends oder Probleme aufzudecken.

3. Prädiktive Analytik: Was könnte als nächstes passieren?

Die prädiktive Analyse nutzt Daten und Trends aus der Vergangenheit, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Sie hilft Unternehmen, sich auf das vorzubereiten, was kommen wird.

4. Präskriptive Analytik: Was sollten wir tun?

Die präskriptive Analytik geht noch einen Schritt weiter. Sie sagt nicht nur voraus, was passieren könnte, sondern schlägt auch vor, welche Maßnahmen am besten zu ergreifen sind.

Erfahren Sie mehr: Wie KI-Analytik die Landschaft der Geschäftsanalytik umgestaltet.

Wie können Sie diagnostische Analysen in Ihrem Unternehmen einsetzen?

Ein Unternehmen zu führen bedeutet, jeden Tag eine Vielzahl von Entscheidungen zu treffen. Einige sind klein, während andere große Auswirkungen haben können. Aber woher wissen Sie, ob Sie die richtigen Entscheidungen treffen? Diagnostische Analysen helfen Ihnen herauszufinden, warum etwas passiert, damit Sie klügere Entscheidungen treffen und Ihr Unternehmen verbessern können.

Wenn Sie sich fragen, wie Sie mit der diagnostischen Analyse beginnen können, finden Sie hier einfache Techniken zur diagnostischen Analyse, wie Sie sie in Ihrem Unternehmen effektiv einsetzen können.

1. Identifizieren Sie das Problem

Bevor Sie diagnostische Analysen durchführen, müssen Sie wissen, welches Problem Sie zu lösen versuchen. Vielleicht sind Ihre Umsätze rückläufig, oder Kunden beschweren sich über Ihren Service. Was auch immer es ist, der erste Schritt ist die Identifizierung des Problems. Je genauer Sie das Problem kennen, desto einfacher wird es sein, die Ursache zu finden.

2. Sammeln Sie Ihre Daten

Sobald Sie das Problem identifiziert haben, sammeln Sie alle relevanten Daten, die Sie haben. Das können sein:

  • Verkaufszahlen
  • Kundenfeedback
  • Website-Verkehr
  • Leistungsdaten der Mitarbeiter

Je mehr Daten Sie haben, desto besser wird Ihre Datenanalyse sein. Aber stellen Sie sicher, dass sie für das Problem, das Sie zu lösen versuchen, relevant sind.

3. Suchen Sie nach Mustern

Als Nächstes ist es an der Zeit, in Ihren Daten zu graben und nach Mustern zu suchen. Bei der diagnostischen Analyse geht es oft darum, Verbindungen zwischen verschiedenen Datenpunkten zu finden. Vielleicht stellen Sie fest, dass die Umsätze jedes Mal zurückgehen, wenn es eine neue Werbeaktion eines Wettbewerbers gibt, oder dass die Zahl der Kundenbeschwerden nach einer bestimmten Art von Marketingkampagne in die Höhe schießt.

Die Suche nach Trends hilft Ihnen, die Punkte miteinander zu verbinden und das Warum hinter Ihrem Problem herauszufinden.

4. Verwenden Sie Tools zur Analyse der Daten

Es gibt viele Tools, die die Analyse von Daten erleichtern. Software wie Excel, Google Analytics oder fortgeschrittenere Tools wie Tableau und Power BI können Ihnen helfen, die Daten zu visualisieren und Muster zu erkennen. Sie können auch statistische Analysen oder einfache Korrelationsanalysen verwenden, um Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen zu finden.

Wenn Sie mit diesen Tools nicht vertraut sind, machen Sie sich keine Sorgen – es gibt viele Online-Tutorials und Kurse, die Ihnen den Einstieg erleichtern.

5. Hypothesen testen

Sobald Sie eine klarere Vorstellung von den möglichen Ursachen haben, testen Sie Ihre Ideen. Wenn Sie beispielsweise glauben, dass das Problem auf einen schlechten Kundenservice zurückzuführen ist, könnten Sie versuchen, die Antwortzeiten zu verbessern und sehen, ob sich die Kundenzufriedenheit verbessert. Oder wenn Sie glauben, dass eine Marketingkampagne die Kunden abschreckt, sollten Sie diese optimieren und die Ergebnisse messen.

  • Profi-Tipps: Tests helfen, mögliche Ursachen zu bestätigen oder auszuschließen, so dass Sie nicht nur raten müssen.

6. Maßnahmen ergreifen

Nun, da Sie die Ursache identifiziert haben, ist es an der Zeit, Maßnahmen zu ergreifen. Der Sinn der diagnostischen Analyse besteht darin, auf der Grundlage echter Daten bessere Entscheidungen zu treffen.

7. Überwachen und Anpassen

Nachdem Sie Maßnahmen ergriffen haben, ist es wichtig, die Entwicklung im Auge zu behalten. Verwenden Sie Ihre Analysetools, um die Auswirkungen der von Ihnen vorgenommenen Änderungen zu verfolgen. Wenn sich die Dinge verbessern, großartig! Wenn nicht, müssen Sie vielleicht tiefer graben und etwas anderes ausprobieren.

Erfahren Sie mehr: Google Analytics-Integration mit Ihren Umfragen.

Beispiele für diagnostische Analysen: Wie hilft sie verschiedenen Branchen?

Bei der diagnostischen Analyse geht es darum herauszufinden, warum etwas passiert ist. Unternehmen und Organisationen nutzen sie, um historische Daten zu analysieren und die Ursachen von Problemen aufzudecken. Sehen wir uns an, wie verschiedene Branchen diagnostische Analysen nutzen, um ihre Prozesse zu verbessern.

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  1. Gesundheitswesen: Verringerung der Wiedereinweisungen von Patienten
    Ein Krankenhaus stellt fest, dass viele Patienten kurz nach ihrer Entlassung wieder eingewiesen werden. Um herauszufinden, warum das so ist, werden die Patientenakten, Behandlungen und Nachsorgetermine analysiert. Die Daten zeigen, dass Patienten, die ihre Nachsorgetermine versäumt haben, ein höheres Risiko haben, wieder aufgenommen zu werden. Auf der Grundlage dieser Erkenntnis verbessert das Krankenhaus sein System zur Nachsorge der Patienten, was zu weniger Wiedereinweisungen führt.

  1. Einzelhandel: Den Umsatzrückgang verstehen
    Ein Bekleidungsgeschäft verzeichnet einen Umsatzrückgang und möchte wissen, warum. Sie analysieren das Einkaufsverhalten der Kunden, die letzten Werbeaktionen und die Aktivitäten der Konkurrenz. Die Ergebnisse zeigen, dass ein konkurrierendes Geschäft zur gleichen Zeit eine große Rabattaktion gestartet hat. Um konkurrenzfähig zu bleiben, führt das Geschäft sein eigenes zeitlich begrenztes Angebot ein, um Kunden zurückzuholen.

  1. Fertigung: Reduzierung von Produktfehlern
    Eine Fabrik bemerkt eine Zunahme von fehlerhaften Produkten. Um die Ursache zu ermitteln, werden Produktionsdaten, Maschinenleistung und Mitarbeiterschichten analysiert. Die diagnostische Analyse zeigt, dass eine Maschine während der Nachtschichten nicht richtig funktionierte, was zu Mängeln führte. Nachdem die Maschine repariert und die Mitarbeiter geschult wurden, sinken die Fehlerquoten und die Produktqualität verbessert sich.

  1. Personalwesen: Senkung der Mitarbeiterfluktuation
    Ein Unternehmen verliert seine Mitarbeiter schneller als erwartet. Sie analysieren Austrittsgespräche, Mitarbeiterbefragungen und Daten zur Arbeitsbelastung, um herauszufinden, warum. Die Daten zeigen, dass die Mitarbeiter sich überlastet fühlen und nicht genügend Aufstiegsmöglichkeiten sehen. Als Reaktion darauf passt das Unternehmen die Arbeitsbelastung an und schafft neue Aufstiegsmöglichkeiten, wodurch mehr Mitarbeiter gehalten werden können.

Fazit

In diesem Blog haben wir gelernt, wie diagnostische Analysen Unternehmen dabei helfen können, zu verstehen, warum Probleme auftreten. Anstatt zu raten oder willkürliche Lösungen auszuprobieren, hilft es Ihnen, Ihre Daten zu durchforsten, um die wahre Ursache für Probleme wie sinkende Umsätze, unzufriedene Kunden oder einen Rückgang der Besucherzahlen auf Ihrer Website zu finden. Sobald Sie wissen, was das Problem verursacht, können Sie intelligentere Maßnahmen ergreifen, um es zu beheben.

Wir haben auch besprochen, wie Sie diagnostische Analysen in Ihrem Unternehmen einsetzen können: das Problem identifizieren, die richtigen Daten sammeln, nach Mustern suchen, Ideen testen und Maßnahmen ergreifen. Es geht darum, Entscheidungen auf der Grundlage echter Fakten zu treffen, nicht auf der Grundlage von Vermutungen.

QuestionPro kann diesen Prozess noch einfacher machen. Durch das Einholen von Feedback mittels Umfragen können Unternehmen die Daten erhalten, die sie benötigen, um bessere Entscheidungen zu treffen und Probleme effektiver zu lösen. Kontaktieren Sie QuestionPro für weitere Informationen!

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Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Q1. Wie wird die diagnostische Analyse in Google Analytics verwendet?

Antwort: In Google Analytics hilft Ihnen die diagnostische Analyse zu verstehen, warum es zu Veränderungen bei den Metriken gekommen ist (z.B. Rückgang des Datenverkehrs, Änderungen der Konversionsrate), indem Datentrends, Segmente und Anomalien analysiert werden.

Q2. Warum ist diagnostische Analytik wichtig?

Antwort: Diagnostische Analysen sind wichtig, weil sie Unternehmen dabei helfen, die Ursachen von Problemen zu erkennen und datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung der Leistung zu treffen.

F3: Welche Rolle spielt die Segmentierung bei der diagnostischen Analyse?

Antwort: Die Segmentierung ermöglicht es Ihnen, Daten in kleinere Gruppen aufzuteilen (z. B. nach demografischen Merkmalen und Verhalten), um Muster und Ursachen besser zu erkennen.

Q4. Kann die diagnostische Analyse für A/B-Tests verwendet werden?

Antwort: Teilweise. Tools wie Google Analytics und KI-gesteuerte Plattformen können die Datensammlung und die Erkennung von Anomalien automatisieren, aber für tiefere Einblicke ist oft eine menschliche Analyse erforderlich.

Q5. Wie verbessert die diagnostische Analyse das Kundenerlebnis?

Antwort: Ja, diagnostische Analysen können bei der Analyse von A/B-Testergebnissen helfen, indem sie aufzeigen, warum eine Variante besser abgeschnitten hat als die andere.

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About the author
Anas Al Masud
Digital Marketing Lead, Content Editor, and Writer at QuestionPro. Over 9 years of experience in digital marketing, SEO-friendly content creation, and boosting online visibility.
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