Im Alltag von Unternehmen ist eins sicher: An Ideen zur Prozessverbesserung mangelt es nie. Ganz anders sieht’s bei Zeit, Budget und Manpower aus – die sind meist knapp. Und genau deshalb braucht’s einen smarten Plan: Welche Verbesserungen bringen wirklich was? Welche Prozesse sollten jetzt angegangen werden – und welche können warten?
In dieser Ausgabe von Quick Tips bekommst du fünf konkrete Strategien an die Hand, wie du mithilfe von KI und Datenanalyse deine Optimierungen sinnvoll priorisierst. Ohne Buzzword-Bingo, aber mit System.
Worum geht’s eigentlich?
Wer Prozesse optimieren will, hat die Qual der Wahl. Der ganze Bereich ist riesig – von kleinen Effizienz-Boosts bis hin zu umfassenden Transformationen. Aber egal wie ambitioniert du bist: Ohne klare Prioritäten verlierst du schnell den Überblick.
Und noch schlimmer: Ohne objektive Bewertung läuft man Gefahr, Entscheidungen auf Basis von Bauchgefühl, Vorlieben oder politischen Interessen zu treffen. Kurz: Man verzettelt sich. Unsere Tipps helfen dir, genau das zu vermeiden.
Warum das wichtig ist:
Nicht jede gute Idee bringt dich auch näher an deine Unternehmensziele. Und genau das sollte das Ziel jeder Optimierung sein.
Was du tun solltest:
Mach dir klar, worauf es deinem Unternehmen gerade ankommt: Geht’s um Kostenreduktion? Mehr Kundenzufriedenheit? Bessere Compliance oder Risikominimierung? Jede Maßnahme, die du priorisierst, sollte auf eins dieser Ziele einzahlen.
Beispiel:
Wenn dein Fokus auf Kundenzufriedenheit liegt, ist es sinnvoller, erstmal den Support-Prozess zu verbessern statt die interne Zeiterfassung zu digitalisieren.
Warum das wichtig ist:
Du willst wissen, was eine Änderung wirklich bringt? Dann musst du sie durchspielen – am besten, bevor du Ressourcen reinsteckst.
Was du tun solltest:
Setz auf KI-basierte Simulationen. Die zeigen dir, wie sich verschiedene Varianten eines Prozesses verhalten – inklusive Durchlaufzeiten, Kosten und potenziellen Bottlenecks.
Beispiel:
Ein Versicherer testet mit KI drei Varianten zur Bearbeitung von Schadensfällen. Ergebnis: Variante B reduziert die Bearbeitungszeit um 18 %. Klarer Fall für die Prioritätenliste.
Warum das wichtig ist:
Wenn deine Daten in Silos schlummern, bekommst du nur die halbe Wahrheit – und triffst Entscheidungen im Blindflug.
Was du tun solltest:
Bau dir eine zentrale Datenbasis auf, in der alle relevanten Infos zusammenlaufen: KPIs, Logs, Event-Traces. Wichtig: Die Daten sollten sauber und strukturiert sein, damit du sie auch wirklich auswerten kannst.
Konkret:
Nutze Tools wie Process Mining Plattformen oder ein Data Lakehouse, um Daten aus ERP, CRM & Co. zusammenzuführen und für Analysen nutzbar zu machen.
Warum das wichtig ist:
Schnelle Erfolge motivieren – und zeigen, dass dein Optimierungsansatz funktioniert.
Was du tun solltest:
Arbeite mit einer Effort-Impact-Matrix. So erkennst du sofort, welche Maßnahmen wenig Aufwand bedeuten, aber großen Effekt haben. Genau da solltest du starten.
Beispiel:
Automatisiere die Bestellbestätigung per Mail – eine Kleinigkeit, die Support-Tickets um bis zu 30 % senken kann.
Warum das wichtig ist:
Du brauchst ein System, das hilft, Entscheidungen auf Basis von Fakten zu treffen – nicht von Meinungen.
Was du tun solltest:
Erstell ein Scoring-Modell, das jede Optimierungsidee nach klaren Kriterien bewertet: ROI, Aufwand, strategischer Fit, Risikoreduktion. KI kann dir hier helfen, realistische ROI-Prognosen zu liefern.
Tipp:
Verteile z. B. die Gewichtung so: 40 % ROI, 20 % Aufwand, 20 % strategischer Fit, 20 % Risikoreduktion.
Mit diesen fünf Strategien hast du ein solides Framework, um Prozessoptimierungen nicht nur anzugehen – sondern auch richtig zu priorisieren. Klar ist aber auch: Jedes Unternehmen tickt anders. Deshalb lohnt es sich, die Methoden an deine Realität anzupassen – je nach Ressourcen, digitalem Reifegrad und Zielen.