Syntegon: Mit Cquenz skalierbare Maschinen entwickeln
Ohne Modularität kein Produkt: Matthias Börner entwickelt bei Syntegon Prozessmaschinen, bei denen Skalierbarkeit und
Produktportfolio-Management: Produkte strategisch steuern und erfolgreich positionieren
Ziele
Produktportfolio-Management datengestützt gestalten
Ein effektives Produktportfolio-Management beginnt nicht mit Annahmen, sondern mit belastbaren Daten. Ziel ist es,
- das Produktportfolio gezielt auf Marktbedarfe abzustimmen,
- den Fokus von Produktentwicklungsprojekten strategisch auszurichten
- Überflüssiges zu vermeiden und dadurch
- Komplexität, Kosten und Ineffizienzen zu reduzieren.
Odego unterstützt Unternehmen dabei, ihr Produktportfolio datenbasiert zu analysieren, gezielt zu optimieren und auf diese Weise Markterfolg mit Effizienz zu verbinden.
Definition
Was ist ein Produktportfolio?
DEFINITION PRODUKTPORTFOLIO KOMPAKT:
Das Produktportfolio umfasst die Gesamtheit aller Produkte, Varianten und Angebote eines Unternehmens.
Unter einem Produktportfolio versteht man die Gesamtheit aller Produkte, Varianten und Angebote eines Unternehmens und umfasst sowohl bestehende als auch geplante Produkte. Es bildet die Basis für Entscheidungen zur Sortimentsstruktur, Variantenvielfalt und strategischen Marktausrichtung. Ein effizientes Produktportfolio-Management nutzt Daten, um die Vielfalt am Markt und im Unternehmen wirksam zu gestalten. Die Bedeutung des Produktportfolio-Managements liegt in der aktiven Gestaltung der Marktpräsenz: Ein gutes Portfolio bildet die Interaktion eines Unternehmens mit dem Markt ab – es verbindet Kundenbedürfnisse mit strategischen Zielen.
Unser USP
Analyse aus echten Auftragsdaten
Ein Alleinstellungsmerkmal des Odego-Ansatzes liegt in der Nutzung von Auftragsdaten aus der Vergangenheit. Jede Analyse basiert auf realen Verkaufsinformationen – bis hinunter auf Einzelaufträge. Dadurch entsteht ein sehr feinkörniges Bild der Produktportfolios und ihrer Nutzung. Der große Vorteil: Die Methode funktioniert unabhängig von der Datenqualität der Systeme oder deren Vernetzung. Selbst in fragmentierten IT-Landschaften mit unvollständigen Stammdaten lassen sich belastbare Ergebnisse erzielen.
Ablauf
Datengestütztes Produktportfolio-Management - so geht's
Der erste Schritt zu einem fundierten Produktportfoliomanagement ist die Erkundung der Datenlandschaft. In nahezu jedem Unternehmen existieren relevante Daten – verteilt über CRM-, CPQ-, ERP- und PLM-Systeme, meist in sehr unterschiedlichem Format. Die Herausforderung: Diese Daten zusammenzuführen, zu verstehen und systematisch nutzbar zu machen.
Odego unterstützt Unternehmen dabei, Datenquellen zu identifizieren und Informationen aus unterschiedlichen Systemen zu verknüpfen. Dabei können auch Daten aus Excel-Listen, Systemabzüge oder Freitextinformationen einbezogen werden. Je nach Komplexität kommen generative KI-Tools zum Einsatz, um unstrukturierte Daten nutzbar zu machen. Ziel ist es, eine konsolidierte Datengrundlage für die Analyse des Produktportfolios zu schaffen – ohne dass dafür hohe Anforderungen an die Ausgangsdaten gestellt werden.
Ein zentraler Vorteil des Odego-Ansatzes liegt darin, dass die Datenqualität kein Ausschlusskriterium ist. Stattdessen wird mit dem gearbeitet, was vorhanden ist. Relevante Informationen aus ERP-Exports, technischen Datenblättern oder CRM-Systemen werden extrahiert und in ein analysierbares Format gebracht. Dabei werden auch unvollständige oder fehlerhafte Einträge über intelligente Plausibilitätsprüfungen bearbeitbar gemacht.
GenAI kann dabei helfen, technische Beschreibungen, Ausstattungsvarianten oder kundenindividuelle Anforderungen automatisch zu klassifizieren. Die strukturierte Aufbereitung der Daten ist die Voraussetzung dafür, das Produktportfolio in seiner Gesamtheit analysieren zu können und echte Handlungsspielräume zu erkennen.
Mit der aufbereiteten Datengrundlage beginnt die eigentliche Analysephase. Ziel ist es, Muster, Redundanzen und Lücken im Produktportfolio sichtbar zu machen. Dabei nutzt Odego eine Vielzahl an Methoden, darunter:
- Warenkorbanalysen: Welche Produktkombinationen werden gemeinsam verkauft?
- Lost-Order-Analysen: Welche Produktvarianten führen zu Angebotsverlusten?
- Marktsegmentanalysen: Welche Bedarfe bestehen in spezifischen Segmenten und wie gut deckt das Portfolio diese ab?
- Merkmalsverknüpfungen: Welche Features treten gemeinsam auf, welche Kombinationen sind widersprüchlich oder selten?
So werden Abhängigkeiten, Dopplungen oder nicht genutzte Marktpotenziale erkannt, die im Tagesgeschäft verborgen bleiben. Auch saisonale Trends oder regionale Unterschiede in der Nachfrage lassen sich berücksichtigen.
Die Analyse liefert nicht nur Erkenntnisse, sondern bildet die Basis für konkrete Entscheidungen im Produktportfoliomanagement.
Zentrale Fragen dabei sind:
- Welche Marktsegmente sind strategisch relevant und wie gut werden sie bedient?
- Welche Varianten sind für den Markterfolg wirklich notwendig?
- Wo entstehen überflüssige Komplexitäten durch ähnliche, aber wenig differenzierende Produktoptionen?
Auf dieser Basis können Unternehmen beispielsweise ihren Baukastenfokus neu ausrichten, das Sortiment konsolidieren oder gezielt neue Marktchancen erschließen. Ziel ist ein ausbalanciertes Produktportfolio, das sowohl Kundenbedürfnisse adressiert als auch intern effizient beherrschbar ist.
Trend
IoT-Daten als zusätzliche Analysequelle
Ein wachsender Bereich im Produktportfolio-Management ist die Auswertung von IoT-Daten. Vernetzte Produkte liefern wertvolle Informationen über reale Nutzung, Einsatzbedingungen und Kundenpräferenzen. Diese Daten können genutzt werden, um das Produktportfolio noch zielgerichteter auf tatsächliche Anforderungen auszurichten – etwa durch die Identifikation selten genutzter Features oder die gezielte Entwicklung neuer Varianten auf Basis von Live-Daten.
Industry Cases
Fallstudien: Produktportfolios gezielt ausrichten
Maschinengrößen identifiziert werden. Eine kleine Anpassung des Größenbereichs im Sortiment führte dazu, dass bestehende Kundensegmente besser bedient werden konnten. Bereits im ersten Halbjahr nach der Umsetzung wurde ein zusätzlicher Umsatz von 2 Millionen Euro erzielt. Dieses Produktportfolio Beispiel zeigt, wie datenbasiertes Produktportfoliomanagement konkrete wirtschaftliche Effekte erzielen kann.
In einem Projekt mit einem Hersteller im Bereich Intralogistik konnten IoT-Daten aus vernetzten Fahrzeugen ausgewertet werden. Die Analyse zeigte, welche Funktionen unter Realbedingungen tatsächlich genutzt wurden – und welche Optionen in der Praxis kaum Relevanz hatten. Auf dieser Basis konnte das Produkt gezielt auf Kundenbedürfnisse ausgelegt werden und neue Akzente im Wettbewerbsumfeld gesetzt werden. Ein klarer Beleg für das Potenzial von IoT-gestützter Portfoliooptimierung.
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Baader: Produktbaukasten im Maschinenbau – Fokus statt Variantenvielfalt
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Fazit
Datenvielfalt zur strategischen Steuerung
Ein durchdachtes Produktportfolio-Management verknüpft Marktorientierung mit interner Effizienz. Es erlaubt, Produkte gezielt auf Kundenbedürfnisse zuzuschneiden, Komplexität zu reduzieren und zugleich Innovationspotenziale zu erkennen. Die Grundlage dafür ist eine strukturierte Datenanalyse – idealerweise auf Basis echter Auftragsdaten. Odego unterstützt Unternehmen dabei, diesen Weg auch ohne perfekte Datenqualität oder einheitliche Systemlandschaften zu gehen. So wird aus der Vielfalt ein strategischer Vorteil.
FAQ
Ein Produktportfolio umfasst die Gesamtheit aller Produkte, Varianten und Angebote eines Unternehmens, die zusammen die Marktpräsenz und das Angebotsspektrum bilden.
Produktportfolio-Management bezeichnet die systematische Planung, Steuerung und Optimierung des Produktportfolios, um Marktanforderungen effizient zu erfüllen und Unternehmensziele zu unterstützen.
Ein gutes Produktportfolio stellt sicher, dass das Angebot optimal auf Kundenbedürfnisse abgestimmt ist, Marktpotenziale genutzt und gleichzeitig Komplexität und Kosten reduziert werden.
Die Analyse erfolgt durch Auswertung von Daten aus verschiedenen Systemen, Mustererkennung bei Produktkombinationen, Marktsegmenten und Kundenbedarfen sowie Identifikation von Redundanzen und Lücken.
Beispiele reichen von Maschinenbau über Konsumgüter bis hin zu IT-Lösungen, wo Unternehmen ihre Produkte strategisch nach Kundensegmenten, Varianten oder Funktionsbereichen strukturieren.