Datenkultur im B2B Daten statt Bauchgefühl: Was datengetriebenes Arbeiten im B2B ausbremst

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Vogel Corporate Solutions – B2B Market Research

Viele Unternehmen verfügen über eine Vielzahl an digitalen Nutzerdaten – nutzen sie aber kaum. Warum Daten allein nicht ausreichen und wie sich datengetriebenes Arbeiten über Abteilungsgrenzen hinweg verankern lässt.

„Mein Leben passt in ein Dashboard“ – das sage ich manchmal im Spaß, aber ganz falsch ist es nicht. In den letzten Jahren habe ich dutzende Unternehmen dabei begleitet, datengetriebene Entscheidungen zur Realität zu machen. Die gute Nachricht: Fast überall liegen bereits Daten vor. Die schlechte: Nur selten fließen diese in Entscheidungen ein.

Daten, Dashboards, Deadlocks: Warum datengetriebenes Arbeiten oft an der Organisation scheitert

Viele Unternehmen investieren bereits in Plattformen, die exakte Informationen über das Verhalten ihrer Nutzer liefern. Laut einer aktuellen Umfrage erkennen jedoch 30,8 Prozent (Studie zur Analyse digitaler Nutzererlebnisse) der Entscheider kritische CX-Probleme erst dann, wenn sich diese bereits negativ auf die Geschäftszahlen auswirken. Trotz verfügbarer Daten gelingt es oft nicht, daraus konkrete, bereichsübergreifende Maßnahmen abzuleiten.

Das liegt häufig an unklaren Verantwortlichkeiten oder fehlender Verbindlichkeit. Statt faktenbasiert zu handeln, entstehen Reports, die nie gelesen werden. Oder es werden die richtigen Fragen gestellt, aber niemand fühlt sich zuständig für die Antwort. In anderen Fällen wissen Teams nicht, wie sie mit den Daten richtig arbeiten sollen, wie sie relevante Fragestellungen ableiten oder wie sie Ergebnisse überhaupt zugänglich machen. Auch fehlende Kapazitäten und lange Wartezeiten auf verfügbare Daten sind häufige Hürden.

Technologie ist nicht das Problem – Strukturen sind es

In meiner Rolle als Senior Director Customer Success arbeite ich mit Unternehmen zusammen, die technisch bereits sehr gut aufgestellt sind. Gleichzeitig zeigen sich immer wieder praktische Hürden, wenn es darum geht, Daten in den operativen Alltag einzubinden. Dazu gehören unklare Zuständigkeiten, Silodenken oder fehlende Kapazitäten, um Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen zu übersetzen.

Customer Journey im B2B

Kritische Touchpoints verstehen und richtig managen

Beispielsweise zeigte die Segmentanalyse in einem Industrieunternehmen deutlich, dass mobile Nutzer an einem zentralen Element der Website regelmäßig abspringen. Die Daten waren eindeutig. Trotzdem zog sich das Redesign über Monate – nicht wegen technischer Komplexität, sondern weil unklar war, wer die Verantwortung trägt. Für das Team, das die Tests durchgeführt hatte, war das frustrierend: Der eigene Beitrag verpuffte, obwohl die Lösung längst greifbar war. Das eigentliche Bottleneck ist selten das Tool. Viel entscheidender ist, wie Zusammenarbeit und Entscheidungsprozesse in einer Organisation aufgestellt sind.

Wenn Entscheidungen von der Meinung Einzelner abhängen

Was datengetriebenes Arbeiten zusätzlich erschwert, sind gewachsene Entscheidungslogiken. In vielen Unternehmen bestimmen nicht die Daten den Kurs, sondern die Meinung der ranghöchsten Person – die berühmten „HIPPOs“ (Highest Paid Person’s Opinion). Diese Dynamik ist nicht neu, wirkt aber nach wie vor stark. Selbst valide Erkenntnisse werden ignoriert, wenn sie nicht zur Intuition des Managements passen. HIPPOs sind dabei nur eines von mehreren augenzwinkernden Akronymen, die typische Entscheidungsmuster auf den Punkt bringen.

In der Praxis begegnen uns auch ‚ZEBRAs‘ (Zero Evidence But Really Arrogant) oder ‚RHINOs‘ (Really High Income, No Opinion). Ein amüsanter, aber treffender Hinweis darauf, wie alte Entscheidungslogiken modernen Datenansätzen oft im Weg stehen. Hinzu kommt ein strukturelles Problem: Datenkompetenz wird häufig vorausgesetzt, aber selten aktiv aufgebaut. Mitarbeitende sollen Daten interpretieren und Handlungsempfehlungen ableiten, ohne dass ihnen je gezeigt wurde, wie man mit Daten professionell arbeitet. Diese Unsicherheit führt oft dazu, dass Entscheidungen am Ende doch wieder auf Bauchgefühl beruhen.

Ich habe mit Unternehmen gearbeitet, in denen Führungskräfte Webseiten lieber ausgedruckt auf dem Tisch sehen wollten, als sich auf digitale KPIs zu verlassen. Solche Rituale zeigen, wie tief manche Entscheidungslogiken noch in der analogen Welt verankert sind.

Ob Daten im Alltag tatsächlich genutzt werden, hängt dabei oft mit einer einfachen Frage zusammen: Wird im Unternehmen überhaupt aktiv danach gefragt? Wenn Führungskräfte keine Neugier für Zahlen zeigen – etwa mit Fragen wie „Auf welcher Datengrundlage basiert diese Kampagne?“ oder „Was ist dabei herausgekommen?“ – bleibt datengetriebenes Arbeiten schnell ein theoretisches Prinzip.

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Datenkultur entsteht nicht im Tool, sondern im Alltag

In Unternehmen, in denen digitale Nutzererlebnisse kontinuierlich verbessert werden, zeigt sich ein klares Muster: Daten gehören zum Alltag, nicht zur Ausnahme. Entscheidungen basieren auf Analyse, nicht auf Meinung. Und jede Abteilung – ob Produkt, Marketing oder UX – hat ein klares Verständnis dafür, welche Metriken für sie relevant sind.

Doch die Realität sieht oft anders aus. In vielen Unternehmen wird noch immer erwartet, dass ein zentrales Datenteam die Analysen übernimmt. Dabei zeigt sich in der Praxis: Je mehr Teams selbst mit Daten arbeiten können – ob im Marketing, Produkt oder UX – desto wirksamer wird die Zusammenarbeit. Datenkompetenz sollte keine Spezialdisziplin mehr sein, sondern ein fester Bestandteil der täglichen Arbeit.

Dabei geht es nicht darum, möglichst viel zu messen, sondern gezielt das Relevante zu erkennen. Entscheidend ist, dass jede Person weiß, welche Kennzahlen für den eigenen Arbeitsbereich bedeutsam sind und wie man mit den Erkenntnissen sinnvoll umgeht.

Bei Contentsquare beobachten wir, wie sich durch enge Zusammenarbeit zwischen UX- und Produktteams, kombiniert mit geteilter Datenverantwortung, Prioritäten und Testprozesse spürbar verändern. In einem konkreten Fall definierten beide Teams gemeinsam Hypothesen, legten Testreihen fest und analysierten die Ergebnisse. Die Zahl der A/B-Tests stieg innerhalb kurzer Zeit um ein Vielfaches – nicht durch zusätzliches Budget, sondern durch Klarheit über Rollen, Ziele und Zuständigkeiten.

Wirkung entfaltet sich aber nicht nur durch klare Verantwortlichkeiten. Auch Formate, die den Austausch über Daten fördern, spielen eine wichtige Rolle. Etwa regelmäßige Meetings, in denen Teams gemeinsam auf Testergebnisse blicken, Erkenntnisse teilen und daraus Entscheidungen ableiten. Solche Routinen machen datengetriebenes Arbeiten sichtbar und stärken die gemeinsame Verantwortung über Abteilungsgrenzen hinweg.

Was sich ändern muss – und kann

Die Einführung eines Tools allein reicht nicht aus, wenn Entscheidungen weiterhin auf Zuruf erfolgen. Unternehmen, die datenbasiert arbeiten wollen, sollten sich zwei Fragen stellen:

• Wer darf Entscheidungen treffen, und auf welcher Grundlage?

• Ist die Organisation bereit, gewohnte Denkweisen infrage zu stellen, wenn die Daten etwas anderes sagen?

In der Praxis bedeutet das oft einen längeren Weg. Prozesse müssen angepasst, Silos aufgebrochen und neue Kompetenzen aufgebaut werden. Das ist herausfordernd, aber auch eine große Chance. Ich habe Unternehmen erlebt, die diesen Wandel nicht nur angestoßen, sondern erfolgreich verankert haben. In denen KPI-basierte Zielsetzungen zur Regel geworden sind. In denen Daten-, Produkt- und UX-Teams gemeinsam an besseren Nutzererlebnissen arbeiten. Und in denen aus Daten echte Entscheidungen entstehen.

E-Mail-Zustellbarkeit

Wie B2B Unternehmen den unsichtbaren Kontrollverlust abwenden

Ein zusätzlicher Hebel liegt in der Priorisierung. Statt sich ausschließlich nach dem technischen Aufwand zu richten, lohnt sich der Blick auf den geschätzten Return on Invest. Maßnahmen, die nachweislich den Umsatz oder das Nutzerlebnis verbessern, verdienen höchste Priorität, auch wenn sie auf den ersten Blick komplex erscheinen. Entscheidend ist, dass der potenzielle Mehrwert klar definiert ist, sei es der Umsatz pro Lead, die Conversion-Rate oder ein qualitatives Feedbacksignal.

Hierfür ist es wichtig, dass der Wert auch immer klar definiert ist. In einem Online-Shop – egal für B2C oder B2B – ist das einfach. Aber wie viel ist für einen Maschinenhersteller ein neuer Kontakt wert? Dieser muss klar definiert werden, damit auch der Return on Invest einzelner Maßnahmen beziffert werden kann.

Ohne Struktur bleiben Daten nur Potenzial

Wer sein digitales Angebot für Geschäftskunden verbessern möchte, sollte sich nicht nur mit Technologie beschäftigen. Auch Entscheidungsprozesse, Kompetenzen und Prioritäten spielen eine zentrale Rolle. Denn datengetrieben zu arbeiten, bedeutet nicht, möglichst viele Reports zu produzieren. Sondern Erkenntnisse konsequent in die Umsetzung zu bringen. Und es bedeutet, eine Arbeitsweise zu etablieren, in der Fragen an Daten selbstverständlich sind – nicht nur in der Analyse, sondern auch im Entscheiden.

*Jil Maassen ist Senior Director of Customer Success bei Contentsquare.

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