Produkt

Intelligente, datenbasierte Lösungen rund um das Produkt

Ein Produkt ist dann erfolgreich, wenn es mit den richtigen Eigenschaften zum richtigen Volumen zur richtigen Zeit am richtigen Ort zum richtigen Preis der richtigen Zielgruppe angeboten wird. Die Herausforderung liegt darin, dass das, was aus wirtschaftlichen Gesichtspunkten „richtig“ ist, sich mit der Zeit ändert.

Durch die Digitalisierung, durch die Konsumenten mit stetig neuen Produkten und Trends geflutet werden, müssen Unternehmen in immer kürzeren Zyklen reagieren. Hier können datenbasierte bzw. Data Science basierte Lösungen dazu beitragen, Umsatz- und Absatzziele langfristig und wirtschaftlich zu halten.

Beispiele für den Impact datengetriebener Lösungen auf das Produkt

Erfolgsfaktoren
Datenbasierte Methoden Produkt-Features Ort (Marketing- und Vertriebskanäle) Zeit Preis Zielgruppe
Produktvariationen / Personalisierung
Aussteuerung von Produktwerbung
Dynamische Preisgestaltung
Einbau von Künstlicher Intelligenz in die Produkte (selbstlernende Mechanismen)
Textmining-basierte Analyse von Kundenfeedback

Personalisierung vs. Vereinfachung

Ein Trend in der Produktentwicklung ist die Personalisierung von Produkten. Kunden können nicht nur ihren neuen Sportwagen selbst konfigurieren, sondern auch ihr Müsli im Online-Shop zusammenstellen oder ihren Fußabdruck für die Produktion passgenauer Sportschuhe erstellen. Unternehmen erhoffen sich dadurch Umsatzsteigerungen durch Wettbewerbsvorteile wie Kundenbindung durch Einzigartigkeit ihres Produkts und die Erschließung neuer Kundengruppen.

Die Kehrseite der Medaille ist die oftmals teurere Produktion personalisierter Produkte. Mit Data Science Modellen können Produktfeatures und Feature-Kombinationen nach ihrer Wirtschaftlichkeit in der Produktion analysiert und klassifiziert werden. Dadurch können nicht effiziente Produktvariationen gestrichen und so z.B. Beschaffungs- und Lagerkosten verringert werden.

Forecasting

Neben den oben genannten Ansätzen empfiehlt sich ein genaues Verständnis über die Entwicklung von Produktabsatz  und –umsatz und deren Einflussfaktoren durch entsprechende Forecast-Modelle, möglichst in Echtzeit, um bei auffälligen Entwicklungen schnell handeln zu können.

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