Deskriptive Analysen beantworten die Frage: Was ist passiert? Sie fassen historische Daten in Berichten, Dashboards und Kennzahlen zusammen. Monatliche Umsätze, Website-Traffic nach Quelle, Kundenabwanderungsrate, durchschnittlicher Bestellwert – diese Zahlen zeigen den aktuellen Zustand des Unternehmens. Die meisten Organisationen beginnen hier, da die Fragen klar formuliert und die Daten in der Regel verfügbar sind.

Deskriptive Analysen sind komplex. Um korrekte Zahlen zu erhalten, braucht es saubere Daten, einheitliche Definitionen und zuverlässige Prozesse. Ein Verkaufsbericht, der Retouren anders zählt als das Finanzsystem, führt zu Verwirrung. Eine Abwanderungsmetrik, die Abwanderung teamübergreifend unterschiedlich definiert, verursacht Streit. Es geht weniger um ausgefeilte Modellierung als vielmehr um Disziplin. Definieren Sie Kennzahlen einmalig. Dokumentieren Sie sie. Automatisieren Sie das Reporting. Aktualisieren Sie es zuverlässig. Der Wert deskriptiver Analysen liegt in der Situationswahrnehmung. Was man nicht misst, kann man nicht managen. Doch deskriptive Analysen haben ihre Grenzen. Sie zeigen, was passiert ist. Sie erklären nicht, warum. Sie sagen nicht, was als Nächstes passiert. Sie geben keine Handlungsempfehlungen. Diese Fragen erfordern diagnostische, prädiktive und präskriptive Analysen. Deskriptive Analysen bilden das Fundament. Sie sind nicht das ganze Gebäude.

Gängige beschreibende Kennzahlen

• Umsatz – Gesamterlöse über einen bestimmten Zeitraum
• Traffic – Besucher, Sitzungen, Seitenaufrufe
• Konversionsrate – Prozentsatz der Besucher, die eine Aktion ausführen
• Kundenabwanderung – Kunden, die die Nutzung des Produkts einstellen
• Durchschnittlicher Bestellwert – Umsatz geteilt durch die Anzahl der Bestellungen

Deskriptive Analysen zeigen Ihnen, wo Sie sich befinden. Sie sagen Ihnen nicht, wohin Sie gehen sollen.