In Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheit und sich schnell entwickelnder Handelsdynamik reichen kühne Ideen allein nicht aus. Um Wachstum voranzutreiben und wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen Unternehmen Präzision, Agilität und evidenzbasierte Entscheidungsfindung.

Innovationen verfolgen bedeutet, die richtigen Fragen zu stellen:

• Wird diese Initiative echtes inkrementelles Wachstum generieren oder einfach nur die bestehende Nachfrage verlagern?
• Welche Preisstrategie optimiert sowohl Rentabilität als auch Kundenbindung?
• Welche Märkte werden am ehesten positiv reagieren?

Geschäftsexperimente bieten einen leistungsstarken Rahmen, um diese Fragen mit Zuversicht zu beantworten. Durch das Testen neuer Ideen in kontrollierten Umgebungen können Unternehmen Risiken reduzieren, Annahmen validieren und nur das skalieren, was funktioniert.

Branchenübergreifend helfen Experimente Unternehmen, sich an verändertes Verbraucherverhalten und Marktbedingungen anzupassen. Zum Beispiel könnten Unternehmen testen:

• Laden- oder Filialöffnungszeiten
• Preisstrategien
• SKU-Rationalisierung
• Treueprogramme und Anreize
• Neue Produkteinführungen
• Multimedia-Kampagnen

Personal- und Schulungsmodelle

In der heutigen unvorhersehbaren Landschaft suchen Unternehmen nach Klarheit. Auch wenn KI Prognosen liefern kann, reicht das nicht aus. KI-Modelle werden auf die Vergangenheit trainiert – doch die Zukunft bricht mit historischen Mustern. In unsicheren Zeiten brauchen Führungskräfte nicht nur Prognosen – sie brauchen Vertrauen. Business-Experimente ermöglichen es. Für eine ausführlichere Lektüre zu diesem Thema lesen Sie unser Whitepaper „Commerce im Wandel: Unsicherheit durch Experimente navigieren“.

Geschäftliche Experimente beziehen sich auf den Prozess des Testens einer neuen Initiative an einigen Standorten oder mit einigen Kunden und den Vergleich der Leistung in der „Testgruppe“ mit einer gut abgestimmten „Kontrollgruppe“, die die neue Initiative nicht erhält.

Leistungskennzahlen wie Umsatz und Gewinn können aufgrund von Faktoren wie Wetter, Änderungen der sozioökonomischen Bedingungen und Maßnahmen der Wettbewerber extrem volatil sein. Den Einfluss eines Programms inmitten all dieses „Rauschens“ zu isolieren, ist schwierig, und Sie könnten sich fragen: Hat meine Initiative wirklich funktioniert, oder lag es nur an externen Faktoren? 

Wenn Unternehmen mit Test- und Kontrollgruppen experimentieren, die in ihren Merkmalen oder Verhaltensweisen ähnlich sind, können sie den Einfluss von Faktoren minimieren, die sie nicht kontrollieren können. Jeder Unterschied in den Ergebnissen des Experiments resultiert aus einem echten Ursache-Wirkung-Zusammenhang zwischen dem, was sie taten (zum Beispiel eine Restaurant-Umgestaltung), und dem, was sie maßen (zum Beispiel eine Umsatzsteigerung von 3 %). 

Unternehmen müssen experimentieren, da gut durchdachte Geschäftsexperimente Innovationen auf kostengünstige Weise vorantreiben. Experimente befähigen Unternehmen, neue Ideen in kleinem Maßstab auszuprobieren, bevor sie in eine ressourcenintensivere Einführung investieren. Lesen Sie unseren Leitfaden Mutige Schritte, kluge Wetten: Innovationen im Zeitalter beschleunigter KI risikominimieren, um Best Practices für die Beschleunigung von Innovationen mit Klarheit, Zielstrebigkeit und Wirkung zu entdecken.

Die Interessengruppen, die am Geschäftsexperimentierprozess beteiligt sind, variieren je nach Art der Initiative. Zum Beispiel sollte die Marketingabteilung stark involviert sein, wenn ein neues Werbeangebot getestet wird, während Finanz- und Immobilienteams bei groß angelegten Ladenumbauten stärker mitwirken würden.

Organisationen können Business-Experimente nutzen, um zu verstehen, wie neue Initiativen funktionieren werden. Experimentierplattformen wie Mastercard Test & Learn® können helfen, den tatsächlichen inkrementellen Einfluss einer Initiative zu isolieren. Denken Sie daran: Big Data kann Einblicke in historische Verhaltensweisen liefern, aber Daten allein reichen nicht aus, um Innovationen voranzutreiben

Geschäftsexperimente können eine Vielzahl von KPIs messen, abhängig von der Initiative und der Art des Unternehmens, das das Experiment durchführt. Beispielsweise könnte ein Restaurant, das einen neuen Drive-thru einführt, sich auf die Messung der Auswirkungen auf Transaktionen und Verkäufe konzentrieren. Ein Manager für Treueprogramme hingegen könnte mehr am Customer Lifetime Value interessiert sein.

• Bias – Externe Faktoren können zu verzerrten Ergebnissen und ungenauen Schlussfolgerungen führen.
• Kontrollgruppe – Standorte oder Kunden, die absichtlich von der Testbehandlung ausgeschlossen wurden. Dies wird als Grundlage dienen, um die Wirksamkeit des Tests zu bestimmen.

Der Prozess der Business-Experimente umfasst fünf Schritte:

Geschäftshypothesen können sich auf die Lösung eines Problems oder die Nutzung einer sich abzeichnenden Chance konzentrieren. Um die effektivsten Hypothesen zu erstellen, sollten Organisationen ein tiefes Verständnis für die neuesten Branchentrends und Kundenkaufmuster entwickeln. Mit über 159 Milliarden anonymisierten und aggregierten Transaktionen helfen Mastercards Business- und Marktintelligenz-Lösungen Organisationen, kühne Ideen mit tieferen Einblicken zu befeuern.

Um die Auswirkungen jeder Geschäftsmaßnahme genau zu messen, müssen Organisationen zunächst die Verzerrung in der Zielpopulation minimieren und dann das Testsegment von äußeren Einflüssen isolieren. Dies kann durch eine rigorose Größenbestimmung und Auswahl von Test- und Kontrollgruppen unter Verwendung fortschrittlicher Simulationen erreicht werden.

Organisationen sollten dann die Leistung vor und nach einer Initiative über alle Kanäle hinweg sowohl für die „Test“- als auch für die „Kontroll“-Gruppen messen. Mit einem gut konzipierten Experiment können alle Leistungsunterschiede zwischen den „Test“- und „Kontroll“-Gruppen direkt der Initiative zugeschrieben werden.

Indem sie noch tiefer gehen und Hunderte von Attributen scannen, können Organisationen die stärksten Leistungstreiber identifizieren. Diese Treiber können zu einem prädiktiven Modell kombiniert werden, das zeigen kann, wie die Einführung gezielt erfolgen muss, um den Nutzen zu maximieren.

Organisationen sollten Erkenntnisse aus aktuellen Geschäftsexperimenten nutzen, um neue Ideen und Hypothesen für zukünftige Tests zu inspirieren. Führende Organisationen gehen noch einen Schritt weiter, indem sie eine Test-Pipeline erstellen, die potenzielle Tests nach folgenden Kriterien priorisiert: Machbarkeit, wirtschaftliche Auswirkungen, Entscheidungsfokus und strategische Passung.

Es gibt einige Herausforderungen, denen sich Unternehmen im Prozess der Geschäftsexperimente stellen müssen:

• Analyse von NFL-Spieltages-Werbung
• Messung der Wirksamkeit von Loyalitätsprogrammen
• Verbesserung der betrieblichen Effizienz
• Verstehen, ob Kundenbindungsangebote funktionieren
• Berechnung des ROI einer Restaurant-Aktion.
• Bewertung der Auswirkungen der Umgestaltung von Geschäften

• Konsumgüter
• Convenience-Einzelhändler
• Banking
• Telekommunikation
• Schnellrestaurants (QSRs)
• Bekleidungseinzelhändler

Eine Getränkemarke in Nordamerika arbeitete mit Mastercard zusammen, um die Effektivität ihrer NFL-Spieltag-Fernsehwerbung zu analysieren. Obwohl der genaueste Weg, die Wirkung einer Initiative zu messen, mit einer konzipierten Test- und Kontrollgruppe ist, wurden die NFL-Spieltag-Anzeigen auf dem gesamten Markt eingeführt, und es gab keine Kontrollgruppe zum Vergleich.

Durch die Verwendung von Test & Learn® mit SpendingPulse™ Modeling konnte die CPG-Marke die Effektivität ihrer Anzeigen analysieren. Statt eines Test-vs.-Kontroll-Ansatzes prognostizierte diese Methodik die erwartete Leistung der Marke in Abwesenheit der Anzeigen durch den Einsatz von maschinellem Lernen, proprietären Mastercard-Erkenntnissen und korrelierten Datensätzen. Die Analyse zeigte, welche Produkte am meisten von den Anzeigen profitierten und welche Zeiträume am besten funktionierten. Mit diesen Erkenntnissen entwickelte die Marke effektivere Marketinginvestitionen.