Richtige Entscheidungen sind die Voraussetzung für den Business-Erfolg. Martin Ebel, Head of Business Intelligence bei Seven Senders, sieht immenses Potenzial in der Einbeziehung von Daten, besonders in der Logistik. Seine fünf Argumente lesen Sie hier:

Von Martin Ebel, Protokoll: Ina Kaifi





Grund 1: Daten lügen nicht

Die Idee, Daten zu nutzen, um Entscheidungen zu fällen, steckt hinter zahlreichen Schlagwörtern, wie etwa „predictive analytics“ oder „smart data“. Am Ende basieren sie aber auf der gleichen Idee: Daten lügen nicht – Interpretationen und Bauchgefühle hingegen manchmal schon. Was nicht heißen soll, dass Entscheider ihre Intuition nach Hause schicken sollten. Im Gegenteil: Vielmehr ist er derjenige, der die Daten entweder zur Bestätigung oder auch zur Widerlegung seiner eigenen Meinung nutzen kann. Es ist auch der Entscheider, der genau weiß, welche KPIs er hinzuzieht – die Interpretation können Daten ihm nicht abnehmen. Bei datengetriebenen Entscheidungen geht es also nicht darum, sich blind auf Zahlen und Fakten zu verlassen, sondern diese mit in den Prozess zu integrieren und aufgrund einer ausgewogenen Kombination aus Erfahrungen und Analysen gute Entscheidungen zu treffen.


Grund 2: Datengetriebene Entscheidungen sind schnell

Gerade in einem dynamischen Umfeld wie der Logistik müssen Entscheidungen oft schnell getroffen werden. Da sich datengetriebene Entscheidungen besser demokratisieren oder delegieren lassen als Bauchgefühle (s. auch Grund 3), kann der Entscheidungsprozess beschleunigt werden. Entscheidungswege werden somit automatisch verkürzt. Das hat zur Folge, dass die Supply Chain insgesamt verkürzt wird. Und das wiederum schafft Wettbewerbsvorteile. Das gilt besonders auch für das Thema Versand, denn Versandlogistik ist relativ gut quantifizierbar, und es kommt oft auf die „harten Fakten“ an. Eine ganz klassische Entscheidung wäre zum Beispiel: Welcher Carrier ist am besten für meine spezifischen Anforderungen geeignet? Dazu brauche ich Daten zu (potenziellen) Mengen, Laufzeiten, zu verfügbaren Kapazitäten und natürlich auch zu den Kosten. All diese Daten stehen zur Verfügung und helfen bei der Entscheidung über den besten Carrier – bei minimalem Aufwand und Zeitverzug.


„Bei datengetriebenen Entscheidungen geht es nicht darum, sich blind auf Zahlen und Fakten zu verlassen, sondern diese mit in den Prozess zu integrieren und aufgrund einer ausgewogenen Kombination aus Erfahrungen und Analysen gute Entscheidungen zu treffen.“

Martin Ebel, Head of Business Intelligence bei Seven Senders

Grund 3: Daten helfen, zu demokratisieren und zu optimieren

Da datengetriebene Entscheidungen nicht rein „aus dem Bauch“ getroffen werden und damit an einen oder wenige Menschen gebunden sind, sind diese Entscheidungen demokratischer. Wichtig ist aber auch, dass nicht allein Daten zur Entscheidung führen. Letztlich unterstützen die KPIs, zu verstehen, was die Gründe für eine Entscheidung sind. Voraussetzung dafür ist, dass Entscheidungen auf richtigen und korrekt berechneten/modellierten Daten basieren. Dabei können natürlich Fehler passieren. Es kommt vor, dass Daten nicht zur Entscheidung passen oder unter falschen Faktoren berechnet wurden. Um Fehlerquellen zu minimieren, ist ständiges Monitoring nötig. In Summe überwiegen jedoch die Vorteile. Das geht auch aus einer PWC-Studie hervor, nach der Unternehmen, die datengetrieben arbeiten, dreimal so häufig signifikante Optimierungen angeben als solche, die sich weniger auf Daten verlassen.


Grund 4: Daten schaffen Transparenz – und damit Vertrauen

Supply Chains sind ein sehr komplexes Konstrukt mit zahlreichen Beteiligten und Prozessschritten. Daten schaffen Transparenz. In Hinblick auf Entscheidungen bedeutet das: Es werden keine individuellen Entscheidungen getroffen, sondern sie sind für alle nachvollziehbar und verständlich. Dazu müssen alle Akteure miteinander vernetzt sein und Einblicke in die für sie relevanten Daten haben. Hinter jeder KPI steht ein Verantwortlicher. Wenn auf diese Weise agiert wird, entsteht langfristig Vertrauen über die gesamte Supply Chain und über alle Partner hinweg, denn Entscheidungen fallen dann zum Wohle der gesamten Supply Chain.


Grund 5: Datengetriebene Entscheidungen reduzieren Kosten

Daten ermöglichen eine bessere Vorhersage der Ereignisse innerhalb der Supply Chain und damit Planungssicherheit. Ein Beispiel hierfür: Durch gezielte Beobachtung von Lead Times lassen sich Probleme schnell identifizieren und Maßnahmen treffen. Von dieser Möglichkeit können Versender etwa in der derzeitigen Corona-Krise sehr profitieren. Ebenso ermöglicht Forecasting von Versandmengen für Zeiten mit limitierter Kapazität die rechtzeitige und bestmögliche Planung von Kapazitäten. Das gilt auch für regelmäßig wiederkehrende Ereignisse, wie beispielsweise der Black Friday oder die Weihnachtszeit. Diese Optimierungen der Kapazitätsplanung durch Daten und datengetriebene Entscheidungen verbessern nicht nur die operativen Abläufe, sondern reduzieren im Endeffekt natürlich auch die Kosten.


Verbesserte Versand-Performance

Seven Senders baut auf datengetriebene Entscheidungen. Martin Ebel, Head of Business Intelligence, erklärt, wie das funktioniert:


„Wir nutzen unser Wissen und unsere Erfahrung in den verschiedenen Märkten, um für den Kunden die passende Lösung zu finden. Dazu führen wir Daten unterschiedlicher Art und Qualität aus verschiedenen Quellen standardisiert zusammen und ermöglichen so beispielsweise die flexible Messung von Lead Times. Für unsere Kunden bietet das zahlreiche Vorteile: Sie können über Analytics direkt auf die Daten zurückgreifen und proaktiv die Performance der Carrier messen – und die für ihre Produkte richtige Entscheidung treffen, um ein optimiertes Versandergebnis für ihre Kunden zu erzielen. Das schafft Wettbewerbsvorteile – europaweit.“

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Über Martin Ebel

Martin Ebel ist seit August 2017 Head of Business Intelligence und Leiter der BI-Teams bei Seven Senders. Im Unternehmen ist er seit September 2015 tätig, vor seiner derzeitigen Tätigkeit arbeitete er im Unternehmen als Head of Operations und Supply Chain Analyst.

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