Produktportfolio-Management Mit Data Analytics vom Bauchladen zum zukunftssicheren Sortiment

Die digitale Transformation schreitet mit Siebenmeilenstiefeln voran. Noch nie standen Herstellern und Dienstleistern mehr Kundendaten zur Verfügung. Doch viele Unternehmen versäumen es nach wie vor, diese Daten gewinnbringend zu analysieren und damit effizient zu nutzen.

Für wertorientierte Unternehmen ist manchmal weniger mehr – das gilt ganz besonders, wenn es um das Produktportfolio geht. So manches Sortiment gleicht allerdings einem kunterbunten Bauchladen. Das wirkt auf die Kunden eher beliebig als strategisch aufgestellt. Doch die Bedürfnisse und Ansprüche der Kunden auch in diesem Punkt in den Fokus zu stellen und das eigene Angebot entsprechend zu schärfen, ist gerade in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten eine Frage der Existenz. Ein Sortiment, das aus Kundensicht keine innovativen Produkte und attraktive Serviceleistungen beinhaltet – und so nicht die Wertpositionierung widerspiegelt, – gilt als sicherer Weg in die Beliebigkeit. Und damit häufig direkt in die Krise. Gleiches gilt für Fälle, in denen sich über die Jahre viele Altlasten in den Angeboten angesammelt haben. Ist das der Fall, sollten sich Unternehmen die Frage stellen, ob einst erfolgreiche Produkte das auch in Zukunft noch sein werden – und ob sie auch weiterhin zu den strategischen Zielen passen. Ansonsten gilt es, hier umfassend auszusortieren – und genau dabei kann Data Analytics helfen.

Auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen

Die fortschreitende Digitalisierung und eine immer komplexere und dynamische VUKA-Welt führen dazu, dass gerade mittelständische Unternehmen Entscheidungen mehr und mehr zahlengetrieben und damit auch objektiver treffen – sie werden zunehmend datengetrieben. Das gilt auch für die laufende Portfoliooptimierung. Doch obwohl zahlreich Daten erhoben werden, fehlt der nächste und entscheidende Schritt: diese Daten zu analysieren und effizient für sich zu nutzen. Die Gründe dafür sind vielfältig: Oft kämpfen Mittelständler in der Praxis mit einer heterogenen IT-Struktur, fehlenden Analyse-Tools oder einem Mangel an Data-Analytics-Expertise. In vielen Fällen fehlt ein ganzheitlicher, system- und unternehmensübergreifender Data-Analytics-Ansatz, der eine hochkomplexe Produktvielfalt beherrschbar, (kosten)effizienter und ressourcenschonender macht. Auch der dazugehörige Kulturwandel steht häufig am Anfang: Data Analytics ist oft noch Herrschaftswissen und die wenigen Experten arbeiten teils in abgeschotteten Silos. Das führt dazu, dass kaum jemand außerhalb der IT-Abteilungen sich Datenanalysen zunutze machen kann. Kurzum: Es fehlen vielerorts nicht nur die Tools und das Fachwissen, sondern auch die Unternehmenskultur einer Datendemokratisierung, um das riesige Potenzial von Daten nutzen zu können. Doch wie sieht der Weg zu einer effizienten Datennutzung und damit zu einem wertorientierten Produktportfolio aus?