Kundeninformationen auf einen Blick: Wie Schmitz Cargobull seine Kunden zielgerichteter klassifizieren will
Schmitz Cargobull (SCB), ein führender Hersteller von Anhängern und Trailern, steht vor der Herausforderung, dass die Kosten-Nutzen-Verhältnisse bezogen auf die jeweiligen Kunden- und Marktanforderung nur mit einem enormen manuellen Aufwand ermittelt werden können. Im it’s OWL Projekt ‚Datenbasiertes Produktmanagement (product.intelligence)‘ entwickelt das Unternehmen deshalb ein Tool für eine detaillierte Kategorisierung der Kundenaktivitäten. Im Interview erläutert Iwen Skutta, Produktmanager bei Schmitz Cargobull, welche Schwierigkeiten das Produktmanagement aktuell bewältigen muss und welche Lösungen in Aussicht stehen, um die Datenkonsolidierung zu verbessern und eine verbesserte Übersicht zu Kundeninformationen zu ermöglichen.
Welches Problem hat das Produktmanagement aktuell?
Iwen Skutta: „Es fehlt eine für das Produktmanagement optimierte Darstellung der konsolidierten Kundeninformationen. Ein Kosten-Nutzen-Verhältnis ist nicht direkt ersichtlich, dabei muss sich zwischen dem Deckungsbeitrag und Zeitaufwand entschieden werden. Zudem sind die bisherigen Aktivitäten über das gesamte Unternehmen verstreut, da die Kunden unterschiedliche Berührungspunkte mit Schmitz Cargobull haben, wie zum Beispiel in der Reklamation, der Beschaffung von Ersatzteilen, den Services oder Inzahlungnahmen. Diese sind nur mit erheblichem Zeitaufwand ermittelbar. Die Total Cost of Ownership, inklusive aller Deckungsbeiträge über alle Berührungspunkte hinweg, kann nur unter enormen Aufwand ermittelt werden.“
Total Cost of Ownership erklärt
Die Total Cost of Ownership (kurz: TCO) bezeichnet die Kosten, die während der gesamten Laufzeit oder Lebenszyklus eines Produkts entstehen. Diese beinhalten Anschaffungs-, Personal-, Instandhaltungskosten etc.
Wie kann der Aufwand für die Datenkonsolidierung reduziert werden?
Iwen Skutta: „Vorstellbar wäre ein Tool, dass die Kunden nach verschiedenen Kategorien aus unterschiedlichen Phasen, wie der Angebots-, Auftrags-, Aftersales-Phase, aggregiert. Es wäre beispielhaft ersichtlich, dass beispielsweise Kunden mit vorwiegend Heckbeladung eine höhere Anzahl an Anfahrschäden und folglich Reparaturkosten aufweisen. Eine angepasste Fahrzeugausstattung oder zusätzliche Serviceverträge könnten hier Abhilfe schaffen und den Wiederverkaufswert steigern. Für einzelne Kunden oder Kundengruppen könnte somit die TCO reduziert werden bei gleichzeitiger Steigerung des Deckungsbeitrages für SCB. Diese Daten könnten sowohl je Kunde als auch je Kategorie im Verhältnis zueinander dargestellt werden.“
Welche Vorteile bietet die detaillierte Kategorisierung der Kundeninformationen?
Iwen Skutta: „So ließe sich beispielsweise anhand der Ersatzteilverkäufe, Nutzungsdaten aus der Telematik und potenziellen Rückkaufwerten ein angepasstes Neufahrzeug-Portfolio ableiten. Andersrum wäre anhand gewisser Ausstattung der passende Service ersichtlich. Insgesamt entsteht eine bessere Einschätzung des Marktes. Dadurch kann SCB sein Unternehmens-Portfolio hinsichtlich One-Stop-Shopping zielgerecht optimieren, um weiterhin Kundenbedürfnisse bestmöglich zu erfüllen. Außerdem wird eine saubere und zeitsparende Entscheidungsfindung forciert. Die Umsetzung unterstützt das Produktmanagement mit einer datenbasierten Argumentationsgrundlage, die möglichst objektiv und nachvollziehbar ist.“
Welche Herausforderungen müssen bei der Umsetzung überwunden werden?
Iwen Skutta: „Eine umfangreiche TCO-Rechnung ist grundsätzlich schwer darzustellen, da sie einer Vollkostenrechnung gleicht. Viele Daten sind an unterschiedlichen Stellen im Unternehmen verstreut. Diese müssen zunächst konsolidiert und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Dies erfordert aktuell einen hohen manuellen Aufwand, da es noch keine automatische Auswertungsfunktion gibt.“
