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内容由Peter Pirner提供。所有播客内容(包括剧集、图形和播客描述)均由 Peter Pirner 或其播客平台合作伙伴直接上传和提供。如果您认为有人在未经您许可的情况下使用您的受版权保护的作品,您可以按照此处概述的流程进行操作https://zh.player.fm/legal
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#85 Wie Data Analytics noch wertvoller werden mit Data Storytelling. Julia Zukrigl bei Peter Pirner

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Julia Zukrigl (Data story Lab) im Gespräch mit Peter Pirner

Unternehmen verfügen über einen ganzen Wust an Daten. Kundendaten aus dem CRM, Prozessdaten aus dem Customer Service, Feedbackdaten aus der Insights Abteilung. **Ohne Kundendaten geht es nicht im Customer Experience Management. **

Daten sind wunderbar. Und in nicht wenigen Fällen ist eigentlich alles, was das Herz begehrt, bereits vorhanden. Auf jeden Fall für passionierte Data Analysten.

Trotzdem hat man das Gefühl, dass wichtige Entscheidungen sehr häufig komplett ohne diese Daten getroffen werden. Man hätte es doch besser wissen können.

Warum hat diese Informationen kein Mensch genutzt?

In dieser Folge suchen wir nach Ursachen dafür, warum vorhandene Daten im Unternehmen zu selten genutzt werden. Und wir zeigen, wie man das ändern kann. Mit Data Storytelling. Schritt für Schritt.

Mein Gast ist Julia Zukrigl, Gründerin des Data Story Labs und Trainerin für Data Storytelling aus Linz in Österreich.


Unter den folgenden Links findest du weitere Informationen zur Sendung:

Julia Zukrigl auf LinkedIn

Link zum Data story Lab

Literaturempfehlung: Antonio Damasio: „Wie wir denken, wie wir fühlen“

Interview mit Antonio Damasio auf Youtube

👉 mehr Methoden Themen auf der Spotify Playlist #Methoden


Shownotes www.CX-Talks.com


Mehr zu CX-Talks und mir, seinem Macher, findest du auf der Website

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Wenn du Themenvorschläge hast oder mit mir als CX-Advisor, Coach oder Speaker zusammenarbeiten möchtest, dann vereinbare doch ein unverbindliches Gespräch oder sende mir eine Email an pirner@cx-talks.com.

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Daten sind wunderbar. Und in nicht wenigen Fällen ist eigentlich alles, was das Herz begehrt, bereits vorhanden. Auf jeden Fall für passionierte Data Analysten.

Trotzdem hat man das Gefühl, dass wichtige Entscheidungen sehr häufig komplett ohne diese Daten getroffen werden. Man hätte es doch besser wissen können.

Warum hat diese Informationen kein Mensch genutzt?

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