Die Vorteile eines datenbasierten Produktmanagements
Wie das Produktmanagement in Unternehmen auf Basis von Daten verbessert werden kann, daran arbeitet das it’s OWL Projekt ‚product.intelligence‚. Mit den it’s OWL Unternehmen WAGO, Diebold Nixdorf, Isringhausen, DMG Mori und Schmitz Cargobull hat das Projektteam vor Projektbeginn Workshops durchgeführt. Die Erkenntnisse aus den Workshops können Sie ab sofort im Paper ‚Data-Driven Product Management: A Practitioner-Driven Research Agenda‚ nachlesen. Die fünf wichtigsten Erkenntnisse aus dem Paper haben wir für Sie zusammengefasst:
1. Was sind die Herausforderungen und Potenziale des datenbasierten Produktmanagements?
Die Megatrends Digitalisierung und Nachhaltigkeit erzeugen neue und komplexe Anforderungen, denen produzierende Unternehmen begegnen müssen. Begrenzte finanzielle und zeitliche Ressourcen erhöhen den Druck auf das Produktmanagement, richtige Ziele und Potentiale zu erschließen. Dabei steht dem Produktmanagement herausfordernd entgegen, dass aggregiertes Wissen zur Produktnutzung im Feld fehlt, produktmanagement-relevante Daten häufig im Unternehmen verstreut sind und Entscheidungen auf Basis von Intuition statt auf faktenbasierten Entscheidungsgrundlagen getroffen werden.
Diesen Herausforderungen stehen jedoch vielversprechende Potentiale gegenüber, die sich aus der Digitalisierung ergeben. Kunden teilen massenweise Daten im Internet (z.B. soziale Medien, Google-Suche,…), es gibt eine hohe Datenverfügbarkeit aufgrund der Nutzung unterschiedlicher Softwaresysteme in Unternehmen, und die Verknüpfung von Systemen ermöglicht die Generierung von Produktnutzungsdaten aus dem Feld. Trotz der aufgezeigten Potentiale wird die systematische Aggregation bzw. Analyse von Daten im Produktmanagement gegenwärtig jedoch noch nicht durchgeführt. Um der Vernachlässigung der aufgezeigten Potentiale zu begegnen, wurde das Projekt product.intelligence gestartet.
2. Welche Daten werden im Produktmanagement genutzt und können genutzt werden?
Verschiedene Arten von Daten können genutzt werden und werden bereits im Produktmanagement verwendet z.B. Kundendaten (bspw. über einen Online-Produktkonfigurator erfasste Kundendaten), Verkaufsdaten (z.B. transaktionsbezogene Verkaufsdaten), Marktdaten (z.B. Daten aus den sozialen Medien), regulatorische Daten (z.B. Gesetze,), Servicedaten (z.B. Reparaturstatistiken), Nutzungsdaten (z.B. Nutzung verschiedener Produktfunktionen), technische Daten (z.B. Stücklisten), Produktionsdaten (z.B. Qualitätssicherungsdaten), Produktumfelddaten (z.B. Klimadaten)
3. Wie müsste eine Software aufgebaut sein, um das Produktmanagement zu verbessern?
Eine Software muss folgende Kriterien erfüllen:
- Übersichtliche Darstellung der Daten, z.B. Überblick über die Nutzung von Merkmalen in einem bestimmten Sektor anhand von Telematikdaten
- Analyse und Aggregation mehrerer Datenquellen, z.B. Kopplung von Telematikdaten mit Vertriebs- und Produktionsdaten zur Bewertung der Nutzung von Merkmalen
- Automatisierter Erkenntnisgewinn, z.B. Benachrichtigungen, wenn signifikante Änderungen bei Aufträgen erwartet werden
4. Wie sieht datenbasiertes Produktmanagement in der Zukunft aus?
Das datenbasierte Produktmanagement kombiniert alle relevanten produktbezogenen Daten und fasst diese zusammen. Die Daten aus verschiedenen Datenquellen werden aggregiert und analysiert, um Erkenntnisse zu den Produkten des Unternehmens zu bekommen. Eine transparente Darstellung der Erkenntnisse ermöglicht es Produktmanager:innen faktenbasierte Entscheidungen und Maßnahmen zu treffen, um den Erfolg des Produkts in der Zukunft zu sichern.
5. Welche Funktionen braucht ein Unternehmens-Dashboard für das Produktmanagement?
Wichtig ist, dass die Funktionsbausteine generisch und modular kombiniert werden können. Dabei gibt es folgende drei Kategorien von Funktionsbausteinen
- Vorselektierte Datenquellen (z.B. Social-Media-Daten, Verkaufszahlen)
- Vorkonfigurierte Analytik (z.B. Korrelationsanalysen oder multiple Regressionen, künstliche Intelligenz)
- Vorkonfigurierte User Interface (UI) Komponenten (z.B. Funktionsbausteine sind über Bibliothek zugänglich und konfigurierbar)
Fünf Pilotprojekte: Unternehmen testen Theorie in der Praxis
Das Ziel des Projekts ist Möglichkeiten aufzuzeigen, wie ein datenbasiertes Produktmanagement mit Fokus auf intelligenten technischen Systemen in produzierenden Unternehmen mehrwertschaffend etabliert werden kann. In diesem Rahmen soll im ersten Schritt ein Referenzmodell erstellt werden, welches die ablauf- und aufbauorganisatorischen Aspekte eines datenbasierten Produktmanagements beschreibt. Im zweiten Schritt sollen prototypische product.intelligence Tools aufbauend auf dem Referenzmodell in fünf Pilotprojekten in Zusammenarbeit mit den Unternehmenspartnern umgesetzt werden.
Experteninterviews geben Einblicke in die Potentiale des datenbasiertes Produktmanagements
Derzeit werden im Rahmen des Projekts Interviews zum Thema „Potentiale für ein datenbasiertes Produktmanagement“ mit den Unternehmenspartnern durchgeführt. Diese Experteninterviews sollen anschließend im Rahmen einer Studie aufbereitet werden.
