Paigo unterstützt Kunden bei einer intuitive datengesteuerten Entscheidungsfindung mithilfe von Tableau

Unsere Anfänge bei der Nutzung von Data Analytics liegen schon über 20 Jahre zurück. Damals haben wir versucht, zukünftige Erträge präziser zu prognostizieren und die internen Workflows zu steuern bzw. zu verbessern. Mittlerweile spielt Data Analytics eine zentrale Rolle in allen Aspekten unseres Geschäftsbetriebs. Wir beschäftigen mehr als 30 Vollzeitmitarbeiter für Daten- und Geschäftsanalysen, die täglich Daten erfassen und mit ihnen arbeiten. Sie optimieren damit unsere geschäftlichen Abläufe und bieten wichtige Erkenntnisse für Kunden, mit denen diese ihre eigenen Produkte verbessern können.

Bis vor Kurzem waren die meisten der Features für erweiterte Data Analytics nur intern verfügbar. Dann gab es in der Unternehmensleitung explizit den Wunsch, Daten- und Berichtsservices über eine neue Analytics-Selfservice-Lösung auch unseren Kunden zugänglich zu machen. Damit sollten Kunden nicht nur noch schneller zentrale Erkenntnisse gewinnen, sondern darüber hinaus bei allen Geschäftsaktivitäten datengesteuert entscheiden und dafür eigene Fragestellungen beantworten können. Mitte 2019 haben wir begonnen, eine entsprechende Lösung für unsere Kunden mit MicroStrategy – unserer bevorzugten Analytics-Plattform zu dieser Zeit – zu entwickeln. Wir mussten aber schnell feststellen, dass damit unsere Ziele einer schnellen Bereitstellung, professioneller Visualisierungen und detaillierter intuitiver Selfservice-Analytics nicht erreicht werden konnten. Da wir von den Vorteilen von Tableau überzeugt waren, wollten wir dessen Möglichkeiten unserer Unternehmensleitung vorstellen. Dafür haben wir in nur wenigen Tagen eine Reihe von Tableau-Dashboards auf Basis unserer Anforderungen erstellt. Mit MicroStrategy hätte dies zwei bis drei Wochen gedauert. Deshalb haben wir sehr schnell auf Tableau umgestellt und tatsächlich konnten wir innerhalb von drei Monaten eine komplette professionelle Lösung präsentieren, die einer ersten Gruppe von Kunden zur Verfügung gestellt wurde.

Das Feedback war einfach äußerst positiv. Die meisten Kunden hatten bis dato mit statischen Excel-Berichten gearbeitet. Plötzlich hatten sie die Möglichkeit, flexibel eigene Datenanalysen durchzuführen, wann immer Bedarf ist. Alle Dashboards wurden auch auf unserer Seite automatisiert, sodass die Kunden bei ihren eigenen Selfservice-Aktivitäten sicher sein konnten, dass die Daten immer aktuell, sicher und präzise sind. Dadurch hat die Nachfrage enorm zugenommen und wir haben dann den Zugang erheblich ausgedehnt. Zunächst wurde alles mit HTML und eingebetteter Analytics bereitgestellt. Allerdings sind wir bald von Curator zu Interworks übergegangen, eine Portallösung, mit der sich einfacher eine eigene Benutzererfahrung entwickeln lässt, die ein professionelles Erscheinungsbild und umfassende Interaktivität bietet. Vor dem Hintergrund der positiven Erfahrungen mit unserer ersten extern bereitgestellten Selfservice-Analytics-Lösung haben wir damit begonnen, ein neues Angebot für Unternehmen im Mobilitätssektor zu entwickeln, für die das Fahren ohne gültigen Fahrschein ein zentrales Problem ist. Es entstand ein Produkt, mit dem unsere Kunden spezielle Standorte und Tageszeiten ermitteln können, an denen die Wahrscheinlichkeit der Nutzung ihres Angebots ohne Bezahlung hoch ist. Dieses Produkt nutzt Daten aus der erfolgreichen Ermittlung solcher Verstöße in der Vergangenheit und erstellt daraus eine Heatmap in Tableau. In der lässt sich schnell erkennen, wo und wann am meisten ohne gültigen Fahrschein gefahren wird. Unternehmen können mithilfe dieser Informationen Fahrscheinkontrolleure gezielt dort einsetzen, wo das Fahren ohne gültigen Fahrschein am wahrscheinlichsten ist, und so Einnahmeverluste minimieren.

Die anfängliche Einführung von Tableau basierte auf dem Wunsch, unsere externen Analytics-Services und -Angebote zu erweitern. Als wir dann aber festgestellt haben, wie gut diese bei Kunden ankommen, wurde uns schnell klar, dass sie uns auch intern von großem Nutzen sein können. Wir haben dann Ende 2019 mit der Migration begonnen. Alle eigenen Analytics-Systeme basieren nun auch auf Tableau. Auf den Punkt gebracht: Tableau ist einfach die sehr viel bessere Plattform. Dashboards können damit schneller entwickelt und einfacher angepasst werden, sodass sich die Zeit für die Gewinnung von Erkenntnissen erheblich verkürzt. In der Vergangenheit hatten wir zehn verschiedene Ansichten in einem Dashboard mit einer Vielzahl unterschiedlicher Parameter. Die Analyse damit war kompliziert und zeitraubend. Die gleichen Daten können nun in einer einzigen Plattform dargestellt und analysiert werden. Diese lässt sich je nach individuellen Fragestellungen und jeweiligem Bedarf mühelos filtern. Von Kollegen höre ich außerdem regelmäßig, dass das Arbeiten mit Tableau wirklich Spaß macht, was die Nutzung von Daten und das Experimentieren damit natürlich enorm fördert. Dadurch hat sich auch eine sehr ausgeprägte interne Datenkultur entwickelt, in der Daten transparenter sind und die die Mitarbeiter ermutigt, täglich aktiv ihre eigene Analytics durchzuführen.