Digitale Reife ist kein Level

Warum Unternehmen ein Digital Maturity Profile brauchen

Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen hat gerade ein Digital Maturity Assessment abgeschlossen. Es gab Workshops, Interviews, Fragebögen, vielleicht externe Berater, und am Ende steht auf einer Präsentationsfolie eine Zahl wie „3,1 von 5“. Vielleicht heißt das Ergebnis auch „Emerging“, „Established“ oder „Advanced“. Solche Kategorien wirken zunächst hilfreich, weil sie Komplexität reduzieren und den Eindruck vermitteln, man könne die digitale Reife eines Unternehmens auf einen Blick erfassen.

Das Problem beginnt für mich allerdings genau an dieser Stelle. Denn unmittelbar nach der Präsentation stellt jemand im Raum völlig zu Recht die Frage: „Und was machen wir jetzt damit?“

Spätestens dann zeigt sich, ob das Assessment tatsächlich bei der Weiterentwicklung des Unternehmens hilft oder lediglich einen interessanten Statusbericht erzeugt hat. Was bedeutet beispielsweise ein durchschnittlicher Reifegrad von 3,1, wenn Analytics bereits sehr weit entwickelt ist, Governance aber kaum funktioniert? Was bedeutet „Advanced“, wenn eine Organisation moderne Cloud-Plattformen einsetzt, Kunden aber weiterhin unterschiedliche Logins verwenden müssen, Informationen mehrfach eingeben oder über verschiedene digitale Kanäle hinweg völlig unterschiedliche Erfahrungen machen?

Genau deshalb halte ich einen einzelnen Digital Maturity Level für problematisch. Er schafft zwar eine sehr einfache Aussage, kann dabei aber genau jene Informationen verdichten oder sogar verschwinden lassen, die für die tatsächliche Transformation entscheidend wären.

Klassische Reifegradmodelle sind und bleiben sinnvoll

Klassische Reifegradmodelle möchte ich keineswegs grundsätzlich infrage stellen. Im Gegenteil: Für klar abgegrenzte Fähigkeiten sind sie ausgesprochen hilfreich, weil sie nachvollziehbar beschreiben können, wie sich eine Organisation von einfachen zu komplexeren Fähigkeiten entwickelt.

Im Bereich Analytics lässt sich das besonders gut verdeutlichen. Eine Organisation beginnt möglicherweise damit, Daten überhaupt erst systematisch zu erfassen und fragt sich: Was ist passiert? Daraus entstehen Reports und Dashboards. Mit zunehmender Reife folgt die Frage: Warum ist es passiert? Nun werden Datenquellen miteinander verbunden, Muster untersucht und Ursachen analysiert. In einer weiteren Entwicklungsstufe geht es darum, auf Basis historischer Daten zu prognostizieren, was wahrscheinlich passieren wird, bevor schließlich Analytics, Machine Learning oder künstliche Intelligenz dazu genutzt werden, Entscheidungen zu unterstützen oder konkrete Maßnahmen vorzuschlagen.

Diese Entwicklung von deskriptiver über diagnostische und prädiktive bis hin zu präskriptiver Analytics ist schlüssig, weil sie die Reife einer bestimmten Fähigkeit beschreibt.

Problematisch wird es erst, wenn wir aus der Reife dieser einen Fähigkeit auf die digitale Reife einer gesamten Organisation schließen.

Ein Unternehmen kann sehr leistungsfähige Predictive-Analytics-Modelle betreiben und gleichzeitig Schwierigkeiten haben, grundlegende digitale Prozesse zu standardisieren. Es kann eine moderne Cloud-Architektur besitzen, während Daten organisatorisch weiterhin in Silos liegen. Es kann hervorragend ausgebildete Customer-Experience-Spezialisten beschäftigen, denen jedoch weder ausreichende Entscheidungsbefugnisse noch die notwendigen Ressourcen zur Verfügung stehen.

Für mich ist deshalb eine Unterscheidung besonders wichtig:

Capability Maturity beschreibt, wie weit eine bestimmte organisatorische Fähigkeit entwickelt ist. Enterprise Digital Maturity beschreibt dagegen, wie diese unterschiedlichen Fähigkeiten zusammenspielen und gemeinsam messbaren Wert erzeugen.

Das klingt zunächst nach einer semantischen Feinheit, verändert aber die gesamte Betrachtung.

Digitale Reife ist ein Profil und kein einzelner Wert

Wenn wir digitale Reife nicht als einzelne Zahl betrachten, sondern als Zusammenspiel verschiedener organisatorischer Fähigkeiten, entsteht anstelle eines Levels ein Digital Maturity Profile.

Aus meiner Erfahrung sind dabei acht Dimensionen besonders relevant:

Strategy & Leadership

Am Anfang steht die Frage, welche Rolle Digital für das Unternehmen überhaupt spielen soll. Existiert ein gemeinsames Verständnis darüber, wie digitale Fähigkeiten zur Unternehmensstrategie beitragen, sind Prioritäten klar definiert und werden notwendige Investitionen tatsächlich ermöglicht? Oder besteht die Digitalstrategie im Wesentlichen aus einzelnen Initiativen verschiedener Bereiche?

Entscheidend ist nicht, dass Führungskräfte regelmäßig die Bedeutung der Digitalisierung betonen, sondern ob digitale Entscheidungen konsequent an strategischen Zielen ausgerichtet und Prioritäten anschließend auch umgesetzt werden.

Organization & Governance

Bei Governance geht es weniger um die Anzahl von Gremien, Richtlinien oder Abstimmungsprozessen als um Klarheit. Ist bekannt, wer für eine digitale Fähigkeit verantwortlich ist, wer entscheiden darf und welche Standards für Architektur, Daten, Datenschutz, Sicherheit oder Customer Experience gelten?

Gute Governance sollte Entscheidungen nicht komplizierter, sondern einfacher machen: Wenn Verantwortlichkeiten und Leitplanken klar sind, müssen Teams nicht bei jedem neuen Thema erneut klären, wer zuständig ist und welche Regeln gelten.

People & Skills

Kein Unternehmen wird digital reif, wenn relevante Fähigkeiten ausschließlich bei wenigen Spezialisten oder externen Dienstleistern liegen. Digitale Kompetenz, Data Literacy und notwendiges Spezialwissen müssen in einem angemessenen Umfang in der Organisation vorhanden sein und sich mit den Anforderungen des Geschäfts weiterentwickeln. Dabei ist für mich ein Punkt besonders wichtig: Eine Organisation besitzt nicht automatisch eine Fähigkeit, nur weil irgendwo ein Mitarbeiter existiert, der sie beherrscht. Solange Wissen an einzelnen Personen hängt, bleibt die Organisation verletzlich und kann diese Fähigkeit nur eingeschränkt skalieren.

Processes & Ways of Working

Viele Unternehmen haben hervorragende Einzelprojekte, die mit großem persönlichen Einsatz erfolgreich umgesetzt werden. Das sagt jedoch noch wenig darüber aus, wie reif die Organisation tatsächlich ist. Reife entsteht erst dann, wenn Erfolg reproduzierbar wird: Prozesse müssen verständlich, wiederholbar und über Funktionsgrenzen hinweg anschlussfähig sein, während Erkenntnisse aus Daten oder Kundenfeedback systematisch zu Verbesserungen führen. Ein erfolgreiches Projekt ist deshalb noch keine organisatorische Fähigkeit; diese entsteht erst, wenn vergleichbare Ergebnisse wiederholt und unter unterschiedlichen Bedingungen erzielt werden können.

Data & Analytics

Bei Daten und Analytics zeigt sich die Entwicklung besonders deutlich. Es macht einen erheblichen Unterschied, ob ein Unternehmen lediglich Daten sammelt und historische Reports erstellt, Ursachen analysiert, zukünftige Entwicklungen prognostiziert oder Entscheidungen bereits durch präskriptive Analytics und Machine Learning unterstützen lässt. Entscheidend ist jedoch nicht allein die eingesetzte Technologie: Ein Data Lake macht ein Unternehmen nicht automatisch datengetrieben, genauso wenig wie ein Dashboard garantiert, dass Entscheidungen tatsächlich auf Daten beruhen. Daten schaffen zunächst nur die Möglichkeit für bessere Entscheidungen; digitale Reife zeigt sich darin, ob die Organisation diese Möglichkeit zuverlässig nutzt.

Technology & Architecture

Im technologischen Bereich stellt sich vor allem die Frage, ob die digitale Landschaft lediglich aus immer mehr Anwendungen besteht oder ob daraus eine integrierte und skalierbare Architektur entsteht. Entscheidend ist, ob Systeme über standardisierte Schnittstellen kommunizieren, gemeinsame Daten- und Identitätsmechanismen nutzen und neue Fähigkeiten ergänzt werden können, ohne jedes Mal individuelle Integrationen entwickeln zu müssen. Eine moderne Technologielandschaft digitalisiert ein Unternehmen deshalb nicht automatisch. Im ungünstigsten Fall digitalisiert sie lediglich bestehende organisatorische Silos und macht diese langfristig sogar schwieriger aufzulösen.

Customer Experience & Value

Customer Experience ist für mich eine besonders interessante Dimension, weil an dieser Stelle interne digitale Reife für Außenstehende unmittelbar sichtbar wird. Ein Kunde interessiert sich nicht dafür, wie Ihre Organisation intern strukturiert ist, welche Abteilung welche Plattform betreibt oder wer für welche Daten verantwortlich ist. Er erlebt, ob digitale Touchpoints konsistent funktionieren, Informationen verfügbar sind, Interaktionen sinnvoll aufeinander aufbauen und seine Bedürfnisse verstanden werden. Unterschiedliche Logins, widersprüchliche Informationen, mehrfach notwendige Dateneingaben oder vollkommen verschiedene Benutzeroberflächen sind deshalb häufig keine isolierten UX-Probleme, sondern sichtbare Symptome fehlender Integration, Governance oder Ownership.

Kunden erleben Ihre Digitalstrategie nicht. Sie erleben die Konsequenzen Ihrer digitalen Reife.

Measurement, Learning & Optimization

Schließlich stellt sich die Frage, ob eine Organisation lediglich misst oder tatsächlich lernt. Dashboards, KPIs und Reports sind wichtige Beobachtungsinstrumente, erzeugen aber für sich noch keine Reife. Diese entsteht, wenn Analytics, Voice of Customer, Nutzertests, A/B-Tests sowie Nutzungs- und Adoptionsmessung zu einem geschlossenen Lernkreislauf werden und Erkenntnisse systematisch in Entscheidungen und Veränderungen einfließen.

Ein Dashboard zeigt Ihnen, was passiert. Eine lernende Organisation nutzt diese Information, um gezielt zu verändern, was als Nächstes passiert.

Warum ein Durchschnittswert die falsche Sicherheit erzeugen kann

Nehmen wir ein einfaches Beispiel. Eine Organisation bewertet Strategy & Leadership mit 3, Organization & Governance mit 2, People & Skills ebenfalls mit 2, Processes & Ways of Working mit 2, Data & Analytics dagegen mit 4, Technology & Architecture ebenfalls mit 4, Customer Experience & Value mit 2 und Measurement, Learning & Optimization mit 3.

Der mathematische Durchschnitt liegt bei 2,75. Man könnte daraus problemlos „Digital Maturity Level 3“ machen und hätte damit eine sehr eingängige Managementaussage.

Gleichzeitig hätte man aber die wichtigste Erkenntnis des Assessments weitgehend unsichtbar gemacht, denn das Unternehmen hat offenbar kein primäres Technologieproblem. Auch seine Analytics-Fähigkeiten sind vergleichsweise weit entwickelt. Noch mehr Plattformen oder zusätzliche Analytics-Technologie würden deshalb wahrscheinlich keinen proportionalen Mehrwert erzeugen. Die wirklichen Engpässe liegen vielmehr in Governance, Kompetenzen, Prozessen und Customer Experience.

Abbildung: Digital Maturity Profile – Darstellung und Modellentwicklung von Holger Tempel

Genau diese Information sollte ein Digital Maturity Assessment liefern.

Sein Zweck besteht aus meiner Sicht nicht darin, einem Unternehmen eine möglichst präzise Schulnote zu geben. Er besteht darin herauszufinden, welche Fähigkeiten die nächste sinnvolle Entwicklungsstufe aktuell verhindern.

Digitale Fähigkeiten entwickeln sich nicht unabhängig voneinander

Hinzu kommt ein weiterer Punkt, der in vielen Reifegradmodellen aus meiner Sicht zu wenig berücksichtigt wird: Die verschiedenen Fähigkeiten einer Organisation sind abhängig voneinander.

Predictive Analytics benötigt beispielsweise zuverlässige Daten, geeignete Datenmodelle, entsprechende Kompetenzen und Governance. Personalisierung funktioniert nur dann nachhaltig, wenn Kundendaten, Consent Management, Inhalte, Technologie und operative Prozesse zusammenspielen. Und künstliche Intelligenz erzeugt nur dann zuverlässig Wert, wenn die Organisation nicht nur Modelle betreiben kann, sondern auch versteht, welche Daten verwendet werden, wie Ergebnisse bewertet werden und wer am Ende Verantwortung für Entscheidungen trägt.

Eine sehr reife Fähigkeit kann deshalb durch eine weniger reife abhängige Fähigkeit erheblich ausgebremst werden.

Eine hervorragende Analytics-Plattform auf unzuverlässigen Daten bleibt eingeschränkt. Eine moderne Cloud-Architektur ohne Governance kann dazu führen, dass neue technische Schulden lediglich schneller entstehen. Und eine Voice-of-Customer-Plattform erzeugt zwar interessante Erkenntnisse, wenn jedoch niemand zuständig ist, daraus Veränderungen abzuleiten, bleibt ihr tatsächlicher Wert begrenzt.

Deshalb reicht die Frage „Wie reif ist diese Fähigkeit?“ allein nicht aus. Zusätzlich müssen wir fragen: „Von welchen anderen Fähigkeiten hängt ihr tatsächlicher Nutzen ab?“

Nicht jede Dimension muss Level 5 erreichen

Ein weiterer Fehler entsteht schnell durch die Logik eines fünfstufigen Modells selbst. Wenn Level 1 niedrig und Level 5 hoch ist, wirkt Level 5 automatisch wie das Ziel.

Das halte ich für falsch.

Nicht jedes Unternehmen muss jede Entscheidung automatisieren. Nicht jeder Prozess benötigt Predictive Analytics. Nicht jede Customer Journey braucht Echtzeitpersonalisierung. Und nicht jede Organisation benötigt eine hochkomplexe Cloud- oder Datenarchitektur.

Höhere Reife kostet Geld, erhöht teilweise die organisatorische Komplexität und muss deshalb einen wirtschaftlichen oder strategischen Zweck erfüllen.

Aus diesem Grund sollte ein Digital Maturity Profile aus meiner Sicht immer mindestens zwei Werte betrachten: Current Maturity, also die Fähigkeiten, die heute zuverlässig vorhanden sind, und Required Maturity, also jene Fähigkeiten, die tatsächlich erforderlich sind, um die strategischen Ziele der Organisation zu erreichen.

Erst die Differenz zwischen beiden ist wirklich interessant.

Die relevante Frage lautet deshalb nicht: „Wie kommen wir überall auf Level 5?“ Sie lautet: „Welche digitale Reife benötigen wir, um unsere Geschäfts- und Kundenziele zuverlässig zu erreichen?“

Woran erkennen Sie, dass die digitale Reife tatsächlich gestiegen ist?

Damit kommen wir zu einem Punkt, den ich persönlich für besonders wichtig halte. Eine Organisation ist nicht automatisch digital reifer geworden, nur weil beim nächsten Assessment ein höherer Score herauskommt.

Reife sollte sich vielmehr durch beobachtbare Fähigkeiten nachweisen lassen.

Eine Organisation ist beispielsweise nicht deshalb reifer, weil sie eine Digitalstrategie verabschiedet hat. Sie ist reifer, wenn digitale Investitionen anhand gemeinsamer Kriterien priorisiert und Entscheidungen nachvollziehbar getroffen werden. Sie ist nicht deshalb reifer, weil ein Governance Board eingerichtet wurde. Sie ist reifer, wenn Teams wissen, wer entscheiden kann, und relevante Entscheidungen nicht regelmäßig zwischen Funktionen stecken bleiben.

Auch 500 abgeschlossene Data-Literacy-Schulungen sind zunächst nur eine Aktivitätskennzahl. Interessant wird es erst, wenn Mitarbeiter Daten anschließend selbstständiger nutzen und nachweislich bessere Entscheidungen daraus ableiten können. Dasselbe gilt für Technologie. Ein Data Lake ist zunächst Infrastruktur. Reife zeigt sich darin, ob relevante geschäftliche Fragestellungen zuverlässiger und schneller beantwortet werden können.

Und auch eine neu gestaltete Website ist noch kein Beweis höherer Reife der Customer Experience. Entscheidend ist vielmehr, ob Kunden ihre Aufgaben einfacher erledigen können, weniger Reibungsverluste erleben und über verschiedene Touchpoints hinweg eine konsistentere Erfahrung erhalten.

Digitale Reife sollte deshalb möglichst anhand beobachtbarer Fähigkeiten und belastbarer Evidenz bewertet werden und nicht ausschließlich anhand der Selbsteinschätzung einer Organisation. Ein gutes Digital Maturity Assessment sollte aus meiner Sicht deshalb nicht mit einem Score enden, sondern mit einer besseren Entscheidungsgrundlage.

Es sollte sichtbar machen, welche Fähigkeiten heute tatsächlich vorhanden sind, welche davon für die Strategie benötigt werden, wo relevante Lücken bestehen, welche Abhängigkeiten Fortschritt verhindern und woran die Organisation später erkennen kann, dass sich eine Fähigkeit tatsächlich verbessert hat.

Damit verändert sich die Funktion eines Reifegradmodells erheblich. Aus einem Benchmark wird eine Diagnose, aus einem Score wird eine Priorisierung und aus einem Audit kann eine Entwicklungslandkarte entstehen.

Fazit: Digitale Reife muss handlungsfähig machen

Digitale Reife sollte aus meiner Sicht niemals als Selbstzweck betrachtet werden. Es geht nicht darum, möglichst viele Technologien einzusetzen, möglichst hohe Reifegrade zu erreichen oder am Ende eines Assessments einen möglichst beeindruckenden Score präsentieren zu können. Entscheidend ist vielmehr, ob eine Organisation die Fähigkeiten entwickelt, die sie benötigt, um ihre strategischen Ziele besser, schneller und zuverlässiger zu erreichen.

Genau deshalb halte ich ein Digital Maturity Profile für hilfreicher als einen einzelnen Reifegrad. Es macht sichtbar, wo eine Organisation bereits stark ist, wo Abhängigkeiten bestehen und an welcher Stelle zusätzliche Investitionen tatsächlich Wirkung entfalten können. Vor allem verhindert es, dass Unternehmen reflexartig weitere Technologie einführen, obwohl die eigentliche Begrenzung vielleicht in Governance, Prozessen, Fähigkeiten oder einer fragmentierten Customer Experience liegt.

Ein gutes Assessment sollte deshalb nicht die Frage beantworten, wie digital ein Unternehmen auf einer Skala von eins bis fünf ist. Es sollte Klarheit darüber schaffen, welche Fähigkeiten vorhanden sind, welche noch fehlen und welche davon als Nächstes entwickelt werden müssen, damit daraus messbarer Nutzen entsteht.

Vielleicht ist deshalb die wichtigste Frage nach einem Digital Maturity Assessment nicht „Welchen Level haben wir erreicht?“, sondern „Was kann unsere Organisation morgen zuverlässig besser als heute?“

Eine Organisation wird nicht digital reifer, weil sich ihr Assessment-Score verändert, sie wird digital reifer, wenn sie Dinge zuverlässig kann, die sie vorher nicht konnte.

Hinweise:

Das im Beitrag beschriebene Digital Maturity Profile und die zugehörige Abbildung wurden von Holger Tempel als eigenständige Synthese und Weiterentwicklung bestehender Maturity-Ansätze entwickelt. Wenn Sie sich mit Herrn Tempel über Digitale Reife austauschen wollen, lohnt sich ein Blick auf seine Website oder eine Vernetzung auf LinkedIn.

Als fachliche Ausgangspunkte und zur Vertiefung eignen sich unter anderem folgende Quellen:

Greg Dowling / Glassbox (2021): 5 elements of digital experience analytics maturity
AltexSoft (2020): Analytics Maturity Model: Levels, Technologies, and Applications
Boston Consulting Group / Google (2019): The Dividends of Digital Marketing Maturity
Boston Consulting Group (2024): Accelerating AI-Driven Marketing Maturity

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