Wie ein Google-Team Storytelling in Analytics einbaute

Selbst die fortschrittlichsten Analysemodelle können scheitern, wenn sie nicht die Sprache der Entscheidungsträger des Unternehmens verwenden. Und wenn der damit verbundene Entscheidungsfindungsprozess ins Stocken gerät, liegt das oft daran, dass es den Dateneinblicken an einer klaren Erzählung, einem geschäftlichen Kontext oder einer Verbindung zu dem fehlt, was den Führungskräften wichtig ist. Diese Lektionen haben wir bei der Abteilung für kleine und mittlere Unternehmen (SMB) von Google gelernt, als mein Analyseteam ein ausgeklügeltes Modell zur Optimierung der Personalbesetzung für die globale Supportorganisation des Unternehmens entwickelte.

Das Modell war in der Lage, die schwankende Nachfrage in mehr als 100 Ländern zu prognostizieren, indem es Tausende möglicher Szenarien simulierte, und konnte Empfehlungen für die Personalausstattung des Vertriebs und des Kundensupports aussprechen. Es berücksichtigte saisonale Schwankungen, geografische Unterschiede und sogar komplexe Regeln zur Kundenpriorisierung. Wir validierten die Daten, überprüften die Annahmen und testeten die Logik unter Druck.

Doch als wir das Modell den leitenden Interessenvertretern vorstellten, zeigten sie wenig Begeisterung. Anstatt die Komplexität des Modells zu würdigen, konzentrierten sich die Beteiligten in der Diskussion auf die praktische Anwendbarkeit unseres Empfehlungsmodells. Eine Führungskraft fragte: "Was bedeutet das für die Personalbesetzung in Lateinamerika im nächsten Quartal?" Ein anderer fragte sich, wie sich die Empfehlungen auf sein Endergebnis auswirken würden. Die Arbeit kam wochenlang ins Stocken. Es wurde keine geschäftliche Entscheidung getroffen.

Dies war kein Einzelfall. Wiederholt waren technisch solide Modelle nicht in der Lage, Bewegung in die Führungsebene zu bringen. Während viele unserer Datenexperten glaubten, dass bessere Modelle zu besseren Geschäftsergebnissen führen würden, waren die Führungskräfte von der Komplexität überwältigt und skeptisch gegenüber Blackbox-Einsichten, die sie nicht kontextualisieren konnten.

Die Lektion war klar: Analytik muss für die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, entwickelt werden, nicht nur für die Analyse von Daten. Dies erforderte ein Überdenken des Analyse-Stacks - nicht nur der Daten und Modelle, sondern auch der Art und Weise, wie Storytelling jede Phase des Prozesses leiten kann.

Im Jahr 2023 begannen wir daher mit der Entwicklung eines originellen Rahmens, dessen Kernstück die Erzählung ist und der es Führungskräften ermöglichen soll, schnellere und sicherere Entscheidungen zu treffen. Der Rahmen stützte sich auf die Erfahrungen aus einer Reihe interner Projekte. Nachdem ich das Modell konzipiert und strukturiert hatte, wurde es verfeinert und bis Mitte 2024 mit meinem Analyseteam und den Stakeholdern des Unternehmens einem Drucktest unterzogen. Seitdem habe ich als Leiter der Analyseabteilung für die KMU-Abteilung von Google diesen Ansatz direkt in hochwirksamen Projekten zur Optimierung der Vertriebsstrategie, zur Geschäftsplanung und zur Befähigung von Führungskräften zur Entscheidungsfindung umgesetzt.