Читать книгу Data Science - Michael Zimmer - Страница 57

Zur systematischen Ableitung von Problemen bestimmter Nutzergruppen verwenden wir die Analyse der Wertschöpfungskette des Nutzers, auch Customer-Journey-Analyse genannt. Dabei gehen wir davon aus, dass wir Datenprodukte in einem bestimmten Kontext definieren wollen. Das Datenprodukt soll also nicht im luftleeren Raum entstehen, sondern es gibt Vorgaben zum Beispiel von der Unternehmensstrategie, dem Produkt, für das ein Datenprodukt entwickelt werden soll, oder den zur Verfügung stehenden Datendomänen. Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, identifizieren wir im ersten Schritt die unterschiedlichen Nutzergruppen, die für unser Datenprodukt infrage kommen. Für diese Nutzergruppen stellen wir eine Abfolge an Schritten auf, die der Nutzer durchführt, um sein Ziel zu erreichen. Ausgangspunkt der Abfolge sollte dabei der Zeitpunkt sein, an dem das Bedürfnis entsteht. Endpunkt der Abfolge ist der Zeitpunkt, an dem das Ziel erreicht wurde.

Zur Illustration nutzen wir die Situation bei einem Marktplatz für Fahrzeuge. Der Kontext für die Identifikation eines Datenprodukts ist also das Fahrzeug und dessen Handel. Nutzergruppen einer solchen Plattform sind unter anderem die Besitzer, Händler und Käufer von Fahrzeugen, aber auch Finanzierungspartner, Versicherungen oder Werkstätten. Die Wertschöpfungskette eines Käufers könnte dann wie folgt modelliert werden: 1. Wunschentstehung, 2. Fahrzeugauswahl, 3. Kauf, 4. Nutzung, 5. Erhaltung und 6. Verkauf.

Für jeden Schritt analysiert man die Entscheidungsoptionen des Nutzers und deren Auswirkungen. Die Vielfalt der Möglichkeiten ist eine Indikation dafür, dass der Nutzer Informationen benötigt, um eine Entscheidung zu seinem Vorteil zu treffen. Je größer der Unterschied zwischen einer guten und schlechten Entscheidung für den Nutzer ist, desto mehr sind Informationen wert, die dem Nutzer dabei helfen, eine gute Entscheidung zu treffen. Aus Anbietersicht kann der Wert einer Information auch dadurch beeinflusst sein, wie häufig eine bestimmte Entscheidung getroffen wird. Entscheidungen, die einen kleinen individuellen Wert haben, dafür aber sehr oft getroffen werden müssen, können aus Anbietersicht interessanter sein als Entscheidungen, die zwar individuell sehr wertvoll sind, aber sehr selten fallen.

Bei der Fahrzeugauswahl möchte der potenzielle Käufer zum Beispiel wissen, ob der Preis für ein Fahrzeug angemessen in Bezug auf den Zustand des Fahrzeugs ist. Objektive Informationen bezüglich des Fahrzeugzustands sind daher wertvoll.

Aus der Analyse der Wertschöpfungskette ergeben sich Informationsbedürfnisse, die durch ein Datenprodukt gelöst werden könnten, und eine initiale Bewertung dieser Informationsbedürfnisse.