Daten gelten als Rohstoff des digitalen Handels, doch die meisten Unternehmen schöpfen dieses Potenzial nicht aus. Die Ursache liegt häufig an einer instabilen oder sogar fehlenden Struktur aus ungenauen Kennzahlen und Verantwortlichkeiten. Besonders in Zeiten, in denen schwer absehbar ist wohin KI-Trends das eigene Unternehmen tragen, braucht es ein solides Fundament. Ein neues Whitepaper der Digitalagentur dotSource beschreibt, wie Unternehmen Schritt für Schritt zu einem funktionierenden KPI-System gelangen.
Jena, 30.07.2026
Viele Digitalunternehmen verfügen über umfangreiche Datenbestände aus Onlineshops, Social Media, Kundenservice oder internen Prozessen. Dennoch bleiben diese Informationen häufig ungenutzt oder werden nur isoliert betrachtet. 67% der deutschen Unternehmen gaben an, dass Daten schneller wachsen als sie damit umgehen können. Dabei wollen bereits 76% der Unternehmen in die Datenkompetenz investieren, um ihre Daten besser auswerten zu können.
Ausgangspunkt: Viele Daten. Wenig Verständnis
In den Unternehmen werden zahlreiche Systeme wie CRM, Tracking-Tools oder BI-Lösungen zur Datenerhebung eingesetzt, aber ein klares und einheitliches Verständnis für die Nutzung fehlt. Mitarbeitende wissen häufig nicht, welche Kennzahlen für ihre Arbeit wirklich relevant sind, welche Tools zur Analyse geeignet sind und wie sie Zahlen richtig interpretieren und in konkrete Maßnahmen übersetzen können.
Oftmals herrscht in vielen Unternehmen keine einheitliche Definition relevanter Kennzahlen. So wird beispielsweise der Begriff »Umsatz« je nach Abteilung unterschiedlich interpretiert: Der Vertrieb versteht mit Umsatz die Bestellungen und Auftragseingänge. Controlling misst mit dem Umsatz die wirtschaftliche Leistung in einer bestimmten Periode. Die Logistik fokussiert sich beim Umsatz auf den physischen Warenfluss, sprich den Versand und die Auslieferung.
Solche Abweichungen können zu Missverständnissen und widersprüchlichen Entscheidungen führen. Hier können unternehmensweit definierte Key Performance Indicators (KPIs) Abhilfe schaffen.
Herausforderung: Von der Kennzahlensammlung zum KPI-System
Nicht jede verfügbare Zahl ist strategisch relevant. Eine wirksame KPI-Strategie basiert vielmehr auf wenigen, präzise definierten Kennzahlen, die an klaren Zielen ausgerichtet sind und aus denen sich konkrete Maßnahmen ableiten lassen.
Unternehmen können Schritt für Schritt von den isolierten Kennzahlen zu einem unternehmensweiten KPI-System gelangen. Anhand dieses KPI-Systems lassen sich Aussagen zur Leistungsfähigkeit des Unternehmens treffen. Zudem können Maßnahmen zur Effizienzsteigerung gezielter eingesetzt werden.
Verbindliche Standards
KPI-Sets sind so individuell wie Unternehmen selbst und vor allem von deren Zielen und digitalen Reifegraden abhängig. Dennoch haben sich im Digital Business KPIs etabliert, die für viele Unternehmen eine zentrale Rolle spielen, beispielsweise:
Return on Investment (ROI) in % - »Wie rentabel ist eine bestimmte Investition?«
ROI = Gewinn ÷ investiertes Kapital x 100
Click-Through-Rate (CTR) in % - »Wie viele Nutzer haben auf einen bestimmten Link geklickt?«
CTR = Klicks ÷ Impressionen x 100
Cart-Abandonment-Rate (CAR) in % - »In welchem Verhältnis stehen Warenkorbabbrüche zu Kaufabschlüssen?«
CAR = Warenkorbabbrüche ÷ angelegte Warenkörbe x 100
Transparente Verantwortlichkeiten
Verantwortlichkeiten sorgen dafür, dass Kennzahlen nicht in der Analysephase versanden. Wenn niemand weiß, wer für eine Metrik verantwortlich ist, wird sie weder hinterfragt noch verbessert. In der Praxis heißt das: Für jede relevante Kennzahl gibt es eine verantwortliche Person, die die Zahl kennt, interpretieren kann und bei Abweichungen Maßnahmen anstößt.
Realistische Zielwerte
Zielwerte machen Entwicklungen nachvollziehbar. Ohne sie bleibt eine Kennzahl eine Momentaufnahme. Mit Zielwerten lässt sich hingegen erkennen, ob eine Maßnahme wirkt oder ob nachjustiert werden muss. Der häufige Fehler: Ziele werden entweder zu hoch gesetzt und frustrieren das Team, oder so niedrig, sodass sie keine Motivation erzeugen.
Datenkompetenz als Doppelrolle
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau von Datenkompetenz in den Teams. Mitarbeitende sollen nicht nur Zugriff auf Daten erhalten, sondern Zusammenhänge verstehen: Welche Stellschrauben beeinflussen welche Kennzahlen und welche Maßnahmen lassen sich daraus ableiten? Wenn klar ist, welche Hebel welche KPIs bewegen, wird aus der reinen Beobachtung eine aktive Steuerung des Geschäftserfolgs.
Technologie als Enabler, nicht als Ersatz
Moderne Technologien sind zwar Voraussetzung für verlässliche Kennzahlen, aber deren Wirkung entsteht erst im Zusammenspiel mit Strategie und Datenverständnis. Integrierte Systeme, saubere Datenflüsse und konsistente Reporting-Strukturen sorgen dafür, dass KPIs vergleichbar und belastbar werden. Die eigentliche Steuerungswirkung entfaltet sich dort, wo ein klares Zielbild, ein unternehmensweites Kennzahlenverständnis und eine geeignete Toollandschaft zusammenkommen
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Datenaffinität als Wettbewerbsvorteil, aber Grundlagen fehlen
Aktuelle Studien belegen, dass Unternehmen mit hoher Datenaffinität ihren Umsatz um bis zu 9,5% steigern können und eine fast dreifach höhere Wahrscheinlichkeit haben, sich erfolgreich gegenüber Wettbewerbern zu behaupten. Das zeigt, dass es sich rein finanziell für die Unternehmen lohnt in die Verwertung der eigenen Daten zu investieren.
Die größte Hürde für eine bessere Datennutzung sind dabei nicht die Daten selbst. 68% der Unternehmen sehen Datensilos als größtes Problem. Sprich die Isolation der Daten in deren Abteilung oder System. Die daraus resultierende schlechte Datenqualität verursacht im Schnitt Kosten von bis zu 12,9 Millionen Dollar pro Jahr.
Wer also datengetriebene Entscheidungen treffen und damit finanzielle Erfolge erzielen will, sollte zunächst in den Abbau dieser Datensilos investieren. Unternehmen, die entweder eine unzureichende Datenqualität in ihren Entscheidungsprozessen tolerieren oder über qualitativ hochwertige Datenbestände verfügen, diese jedoch nicht systematisch für analytische und operative Zwecke nutzen, erleiden einen messbaren Wettbewerbsnachteil und verschwenden Ressourcen.
Über dotSource
Seit 2006 ist dotSource branchenübergreifender Spezialist für digitale Transformation. Von der ersten Idee bis zum messbaren Erfolg. Für KI und jedes andere Strategie- und Technologieprojekt. Dafür sorgen 500 Digitalexpertinnen und -experten mit einem tiefen Marktverständnis und jahrelanger Erfahrung. Sie begleiten Unternehmen wie Alnatura, hessnatur, KWS, Messe Düsseldorf, Rossmann, Würth oder Netto Digital mit skalierbaren KI-getriebenen Lösungen in Marketing, Vertrieb und Services. Nutzerzentriert, datengestützt und beratungsstark. Von KI-Strategie, Branding, Konzeption UX-Design und Realisierung über Conversion-Optimierung und dem Betrieb in der Cloud bis zu Business Intelligence.
Pressekontakt
Thu Huong Tran
Unternehmenskommunikation
Telefon: 0151 54667489
E-Mail: pr@dotSource.de
Jena, 30.07.2026
Viele Digitalunternehmen verfügen über umfangreiche Datenbestände aus Onlineshops, Social Media, Kundenservice oder internen Prozessen. Dennoch bleiben diese Informationen häufig ungenutzt oder werden nur isoliert betrachtet. 67% der deutschen Unternehmen gaben an, dass Daten schneller wachsen als sie damit umgehen können. Dabei wollen bereits 76% der Unternehmen in die Datenkompetenz investieren, um ihre Daten besser auswerten zu können.
Ausgangspunkt: Viele Daten. Wenig Verständnis
In den Unternehmen werden zahlreiche Systeme wie CRM, Tracking-Tools oder BI-Lösungen zur Datenerhebung eingesetzt, aber ein klares und einheitliches Verständnis für die Nutzung fehlt. Mitarbeitende wissen häufig nicht, welche Kennzahlen für ihre Arbeit wirklich relevant sind, welche Tools zur Analyse geeignet sind und wie sie Zahlen richtig interpretieren und in konkrete Maßnahmen übersetzen können.
Oftmals herrscht in vielen Unternehmen keine einheitliche Definition relevanter Kennzahlen. So wird beispielsweise der Begriff »Umsatz« je nach Abteilung unterschiedlich interpretiert: Der Vertrieb versteht mit Umsatz die Bestellungen und Auftragseingänge. Controlling misst mit dem Umsatz die wirtschaftliche Leistung in einer bestimmten Periode. Die Logistik fokussiert sich beim Umsatz auf den physischen Warenfluss, sprich den Versand und die Auslieferung.
Solche Abweichungen können zu Missverständnissen und widersprüchlichen Entscheidungen führen. Hier können unternehmensweit definierte Key Performance Indicators (KPIs) Abhilfe schaffen.
Herausforderung: Von der Kennzahlensammlung zum KPI-System
Nicht jede verfügbare Zahl ist strategisch relevant. Eine wirksame KPI-Strategie basiert vielmehr auf wenigen, präzise definierten Kennzahlen, die an klaren Zielen ausgerichtet sind und aus denen sich konkrete Maßnahmen ableiten lassen.
Unternehmen können Schritt für Schritt von den isolierten Kennzahlen zu einem unternehmensweiten KPI-System gelangen. Anhand dieses KPI-Systems lassen sich Aussagen zur Leistungsfähigkeit des Unternehmens treffen. Zudem können Maßnahmen zur Effizienzsteigerung gezielter eingesetzt werden.
Verbindliche Standards
KPI-Sets sind so individuell wie Unternehmen selbst und vor allem von deren Zielen und digitalen Reifegraden abhängig. Dennoch haben sich im Digital Business KPIs etabliert, die für viele Unternehmen eine zentrale Rolle spielen, beispielsweise:
Return on Investment (ROI) in % - »Wie rentabel ist eine bestimmte Investition?«
ROI = Gewinn ÷ investiertes Kapital x 100
Click-Through-Rate (CTR) in % - »Wie viele Nutzer haben auf einen bestimmten Link geklickt?«
CTR = Klicks ÷ Impressionen x 100
Cart-Abandonment-Rate (CAR) in % - »In welchem Verhältnis stehen Warenkorbabbrüche zu Kaufabschlüssen?«
CAR = Warenkorbabbrüche ÷ angelegte Warenkörbe x 100
Transparente Verantwortlichkeiten
Verantwortlichkeiten sorgen dafür, dass Kennzahlen nicht in der Analysephase versanden. Wenn niemand weiß, wer für eine Metrik verantwortlich ist, wird sie weder hinterfragt noch verbessert. In der Praxis heißt das: Für jede relevante Kennzahl gibt es eine verantwortliche Person, die die Zahl kennt, interpretieren kann und bei Abweichungen Maßnahmen anstößt.
Realistische Zielwerte
Zielwerte machen Entwicklungen nachvollziehbar. Ohne sie bleibt eine Kennzahl eine Momentaufnahme. Mit Zielwerten lässt sich hingegen erkennen, ob eine Maßnahme wirkt oder ob nachjustiert werden muss. Der häufige Fehler: Ziele werden entweder zu hoch gesetzt und frustrieren das Team, oder so niedrig, sodass sie keine Motivation erzeugen.
Datenkompetenz als Doppelrolle
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau von Datenkompetenz in den Teams. Mitarbeitende sollen nicht nur Zugriff auf Daten erhalten, sondern Zusammenhänge verstehen: Welche Stellschrauben beeinflussen welche Kennzahlen und welche Maßnahmen lassen sich daraus ableiten? Wenn klar ist, welche Hebel welche KPIs bewegen, wird aus der reinen Beobachtung eine aktive Steuerung des Geschäftserfolgs.
Technologie als Enabler, nicht als Ersatz
Moderne Technologien sind zwar Voraussetzung für verlässliche Kennzahlen, aber deren Wirkung entsteht erst im Zusammenspiel mit Strategie und Datenverständnis. Integrierte Systeme, saubere Datenflüsse und konsistente Reporting-Strukturen sorgen dafür, dass KPIs vergleichbar und belastbar werden. Die eigentliche Steuerungswirkung entfaltet sich dort, wo ein klares Zielbild, ein unternehmensweites Kennzahlenverständnis und eine geeignete Toollandschaft zusammenkommen
Datenaffinität als Wettbewerbsvorteil, aber Grundlagen fehlen
Aktuelle Studien belegen, dass Unternehmen mit hoher Datenaffinität ihren Umsatz um bis zu 9,5% steigern können und eine fast dreifach höhere Wahrscheinlichkeit haben, sich erfolgreich gegenüber Wettbewerbern zu behaupten. Das zeigt, dass es sich rein finanziell für die Unternehmen lohnt in die Verwertung der eigenen Daten zu investieren.
Die größte Hürde für eine bessere Datennutzung sind dabei nicht die Daten selbst. 68% der Unternehmen sehen Datensilos als größtes Problem. Sprich die Isolation der Daten in deren Abteilung oder System. Die daraus resultierende schlechte Datenqualität verursacht im Schnitt Kosten von bis zu 12,9 Millionen Dollar pro Jahr.
Wer also datengetriebene Entscheidungen treffen und damit finanzielle Erfolge erzielen will, sollte zunächst in den Abbau dieser Datensilos investieren. Unternehmen, die entweder eine unzureichende Datenqualität in ihren Entscheidungsprozessen tolerieren oder über qualitativ hochwertige Datenbestände verfügen, diese jedoch nicht systematisch für analytische und operative Zwecke nutzen, erleiden einen messbaren Wettbewerbsnachteil und verschwenden Ressourcen.
Über dotSource
Seit 2006 ist dotSource branchenübergreifender Spezialist für digitale Transformation. Von der ersten Idee bis zum messbaren Erfolg. Für KI und jedes andere Strategie- und Technologieprojekt. Dafür sorgen 500 Digitalexpertinnen und -experten mit einem tiefen Marktverständnis und jahrelanger Erfahrung. Sie begleiten Unternehmen wie Alnatura, hessnatur, KWS, Messe Düsseldorf, Rossmann, Würth oder Netto Digital mit skalierbaren KI-getriebenen Lösungen in Marketing, Vertrieb und Services. Nutzerzentriert, datengestützt und beratungsstark. Von KI-Strategie, Branding, Konzeption UX-Design und Realisierung über Conversion-Optimierung und dem Betrieb in der Cloud bis zu Business Intelligence.
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Thu Huong Tran
Unternehmenskommunikation
Telefon: 0151 54667489
E-Mail: pr@dotSource.de
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