Mit dem Slogan „Zarte Vielfalt“ wirbt Milka auf seiner Website und bietet, in unterschiedlichen Formaten, über 140 verschiedene Schokoladenvarianten an [1]. Zum Renovieren Ihres Hauses können Sie bei Würth aus einem Angebot von über 84.000 unterschiedlichen Verbindungselementen wählen [2]. Die Konfigurationsmöglichkeiten des neuen Audi Q7: Unzählbar. Ob Automobilindustrie, Maschinenbau oder Konsumgüter, allen Unternehmen ist gemein: Die ausufernde Produktportfoliokomplexität – sowie die Herausforderung, diese systematisch zu steuern.

Ein unaufhaltsamer Trend zu steigender Produktvielfalt?

Angetrieben von innovativen Lösungen für differenzierte Kundenanforderungen konnten viele Unternehmen über die letzten Jahrzehnte ihren Umsatz kontinuierlich steigern. Doch der Erfolg am Markt hat auch eine Kehrseite: Die sich aus einem breit gefächerten Produktportfolio ergebende interne Komplexität stellt hohe Anforderungen an die gesamte Wertschöpfungskette und schmälert in der Folge häufig die Gewinnmargen. Ein Dilemma, dessen einzige Auflösung in einem professionellen Komplexitätsmanagement und einer kontinuierlichen Optimierung des Produktportfolios liegt.

Ganzheitliche Perspektive auf das Produktportfolio fehlt

Ein übergreifender, ganzheitlicher Überblick über das bestehende Produktportfolio fehlt jedoch in der Regel. Dabei ist es entscheidend zu wissen, wie sich die Stückzahlen, Umsätze und insbesondere auch die Profitabilität von Produktvarianten entwickeln. Eine Transparenz hierüber innerhalb der Vielzahl an Segmenten und entlang des Produktlebenszyklus fehlt häufig. Zudem liegt die Schwierigkeit für Produktmanager darin, dass die Informationsquellen vielfältig und unklar sind – verstecken sich doch die notwendigen Informationen in Konfiguratoren, ERP-, CRM- und weiteren Systemen sowie wohlbehüteten, lokalen Excel-Tabellen. In Ermangelung einer geeigneten Transparenz werden Entscheidungen in der Praxis daher oft „aus dem Bauch heraus“ getroffen, was insbesondere in sehr komplexen Fragestellungen zu Fehlsteuerungen führen kann.

Unser Ansatz: Data Driven Portfolio Quick Check

Um dem entgegenzuwirken, setzen wir gemeinsam mit unseren Kunden erfolgreich unseren datenbasierten Portfolio Quick Check ein, um innerhalb kürzester Zeit eine ganzheitliche Transparenz über das gesamte Produktportfolio herzustellen und Optimierungspotenziale offenzulegen. Dies geschieht in drei Phasen:

  1. Festlegung der relevanten Fragestellungen und Ableitung geeigneter Kennzahlen,
  2. Aufbau eines vernetzten Datenmodells und Analyse der Datenqualität, internen und externen Vielfalt, Profitabilität und Optimum der Vielfalt sowie 
  3. Potenzialbestimmung und Ableitung von Handlungsempfehlungen.

Nur wer das Ziel kennt, findet den richtigen Weg

Zu Beginn des Quick Checks werden die wesentlichen Fragestellungen definiert und strukturiert. Dieser Schritt ist essenziell, um im Anschluss aus einer typischerweise riesigen Menge an zur Verfügung stehenden Daten die relevanten auszuwählen und entsprechend aufzubereiten. Zudem werden in einem zweiten Schritt Kennzahlen wie z. B. der Portfolio-Fitness-Index, der Sales-N-Index oder der Product-Sales-Balance-Index für die anschließende Analyse festgelegt. TypischeFragestellungen, die im Rahmen des Quick Checks beantwortet werden, sind zum Beispiel:

  • Wie viele Produktvarianten werden am Markt angeboten?
    Welche Varianten zahlen sich am Markt aus?
  • Welche Potenziale ergeben sich durch die zielgerichtete Portfoliooptimierung und Eliminierung nicht profitabler und marktseitig unwirksamer Varianten?
  • Welche Kundengruppen ähneln sich in ihrem Kaufverhalten?
  • Welche Produkteigenschaften wünschen die Kunden wirklich?
  • An welcher Stelle im Produktlebenszyklus befinden sich die Produkte?
  • Werden die Produktvarianten aufwandsgerecht bepreist?
  • Wo liegt das analytische Optimum der Produktvielfalt unter Berücksichtigung der internen Vielfalt?
  •  …

Abb. 1: Inhalte des Data Driven Portfolio Quick Checks

Das vernetzte Datenmodell

Zur Beantwortung der Fragen aggregieren wir relevante Systemdaten aus unterschiedlichen Systemen (z. B. ERP, PDM/ PLM, CRM, etc.) in einem konsistenten Datenmodell. Als Input dienen verschiedene Datenquellen, wie Stücklisten, Typenlisten und Absatzzahlen. Diese werden anschließend in ein zentrales Datenmodell überführt, welches die unterschiedlichen Quellen intelligent miteinander verbindet. In der Analysephase werden zunächst die Varianten hinsichtlich ihres Erfolgs am Markt bewertet. Hierzu werden die Verkaufsdaten herangezogen. Durch die Einbeziehung der Verkaufszeitpunkte lässt sich die Entwicklung des Produktportfolios dynamisch visualisieren. Die Analyse der Verkaufsdaten wird um die Kundeninformationen ergänzt, um beispielsweise zu erfahren, inwieweit ähnliche Kundenanforderungen regional mit unterschiedlicher Hardware gelöst werden. Dieser Bewertung schließt eine Analyse der Verkaufs- und Verbauraten („Take / Build Rates“) von Produktkonfigurationen und Produktkomponenten an. Insbesondere um die Abgrenzbarkeit der Produktvarianten aus externer und interner Perspektive zu beleuchten, werden Ähnlichkeiten analysiert. Die Ähnlichkeitsanalyse wird hierbei durch leistungsstarke Cluster-Algorithmen unterstützt.

Ein weiterer Teil des Quick Checks betrachtet die Profitabilität der Produkte: Welche Produkte sind profitabel und wird die Produktkomplexität innerhalb des Pricings ausreichend berücksichtigt? Die Erfahrung zeigt: Kosten für Exoten werden in der Mehrheit der Fälle zu niedrig kalkuliert. Zwar ist oftmals ein Trend des Preisanstiegs hin zu Low-Runner-Varianten erkennbar, dieser Preisanstieg wird allerdings nicht hinreichend den niedrigen Stückzahlen und den hohen indirekten Aufwänden gerecht. Insbesondere bei einer großen Produktvielfalt ist an dieser Stelle der Einsatz intelligenter, datenbasierter Methoden unabdingbar.

Abb. 2: Komplexitätsmanagement trifft auf Data Science: Beispielhafte Analysen und Visualisierungen im Rahmen des Data Driven Portfolio Quick Checks

Potenziale quantifizieren, Handlungsempfehlungen ableiten

Im abschließenden Schritt werden, basierend auf dem zuvor generierten, vernetzten Datenmodell, die identifizierten Potenziale quantifiziert und mögliche Stellhebel zu deren Erreichung aufgezeigt. Als Maßstab dienen hierbei die zu Beginn abgeleiteten Kennzahlen. In einem gemeinsamen Workshop mit Mitarbeitern und Managern des Unternehmens werden die Handlungsempfehlungen im Anschluss diskutiert. Dabei kann durch modernste Visualisierungsformen auf eine bisher unerreichte Transparenz zurückgegriffen und faktenbasierte Entscheidungen getroffen werden.

In nur wenigen Wochen zum Ergebnis

Anspruchsvolle Kunden und kompetitive Wettbewerbsarenen führen zu einem schier unaufhaltsamen Trend der steigenden Produktvielfalt. Bei der Optimierung des Produktportfolios stoßen Unternehmen immer wieder auf die gleichen Probleme. Zum einen hindert der Fokus auf Produktbereiche den ganzheitlichen Blick auf das Portfolio, zum anderen mangelt es an Transparenz sowie schnellen und faktenbasierten Analysen zur Entscheidungsfindung. Mit dem Data Driven Portfolio Quick Check kombinieren wir unseren ganzheitlichen Ansatz des Managements von komplexen Produktportfolios mit modernsten Methoden des Data Science. Dadurch können bereits nach wenigen Wochen tiefgehende Analysen des bestehenden Produktportfolios erstellt und Optimierungspotenziale identifiziert werden. Mit unseren Tools Plexity und Complexity Manager schaffen wir die Transparenz, die es in der heutigen Zeit braucht, um Produktportfolios zielgerichtet zu gestalten.

Noch Fragen? Sprechen Sie uns an!

Quellen
[1] https://www.milka.de/alle-produkte/tafel-schokolade
[2] https://eshop.wuerth.de/Produktkategorien/Verbindungselemente/140135.cyid/1401.
cgid/de/DE/EUR/

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