Erfolgreiche Ansätze zur Produktportfolio-Optimierung für Unternehmen

In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt ist die Optimierung des Produktportfolios entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens. Die Produktportfolio-Optimierung bedeutet, das Angebot eines Unternehmens so zu strukturieren, dass die Produkte mit dem höchsten Wert und der größten Rentabilität im Fokus stehen. Doch die simple Anwendung einer ABC-Analyse reicht längst nicht mehr aus, um den heutigen Marktanforderungen gerecht zu werden. Mit modernen Datenquellen wie ERP-, CRM- und CPQ-Systemen lassen sich weitaus tiefere Einblicke gewinnen, um das Produktportfolio noch effizienter zu optimieren.

Die ABC-Analyse als Ausgangspunkt für Portfolioanalyse

Die ABC-Analyse gilt als eine der einfachsten und am häufigsten genutzten Methoden, um Produkte in einem Portfolio zu bewerten und zu priorisieren. Sie basiert auf dem Pareto-Prinzip - auch bekannt als 80/20-Regel - und teilt Produkte in drei Kategorien ein:

• A-Produkte: Dies sind die wertvollsten Artikel im Portfolio, die typischerweise rund 80 % des Umsatzes ausmachen, obwohl sie nur etwa 20 % des Gesamtportfolios umfassen. Diese Produkte sind häufig die Haupttreiber für den Unternehmenserfolg und sollten daher besondere Aufmerksamkeit erhalten.
• B-Produkte: Diese Produkte haben einen mittleren Umsatzanteil und stellen oft einen signifikanten Teil des Portfolios dar, ohne die gleiche Umsatzkraft wie A-Produkte zu erreichen.
• C-Produkte: Diese Produkte machen zwar den geringsten Umsatzanteil aus, werden jedoch in großen Mengen verkauft. Sie tragen weniger zur Gesamtprofitabilität bei, sind aber oft für die Kundengewinnung und das Volumengeschäft wichtig.

Eine ABC-Analyse bietet eine schnelle und einfache Möglichkeit, das Produktportfolio zu strukturieren und die wichtigsten Produkte zu identifizieren, die eine genauere Untersuchung verdienen. Sie liefert damit einen soliden Ausgangspunkt für tiefergehende Portfolioanalysen und Optimierungen. Ihre Fokussierung auf Kennzahlen wie Umsatz, Absatzmenge oder Deckungsbeitrag greift jedoch zu kurz, um eine umfassende Portfolio-Optimierung zu erreichen. Faktoren wie Kundenbedürfnisse, Markttrends und strategische Rollen von Produkten, z. B. als „Türöffner“ oder Ergänzungsprodukte, bleiben unberücksichtigt.

ABC-Matrix: Gegenüberstellung von Kunden zum Produkt

Allein die Erweiterung der Produktportfolio-Analyse um eine zweite Dimension - neben den Produkten auch die Kundenkategorisierung nach ABC - verdeutlicht die Limitierung einfacher Analysen. Diese zweidimensionale ABC-Matrix kombiniert die wirtschaftliche Bedeutung einzelner Produkte mit den spezifischen Bedürfnissen und Verhaltensweisen der Kunden. So entsteht eine differenzierte Übersicht, die gezielt aufzeigt, wo Optimierungspotenziale im Kunden- und Produktportfolio liegen.

Die Betrachtung der Kundenperspektive ist entscheidend, um ein umfassendes Verständnis der Markt- und Kundenbeziehungen zu entwickeln. Durch die Klassifizierung von Kunden nach ihrem Wert und ihren Bedürfnissen gewinnen Unternehmen tiefere Einblicke in das Kaufverhalten und die Präferenzen ihrer Zielgruppen. Dies ermöglicht eine gezielte Ansprache, die Optimierung von Kundenbeziehungen und die Identifikation von Wachstumschancen, was letztlich zu einer effektiveren Ressourcennutzung und strategischen Entscheidungsfindung führt.

Wesentliche Aspekte der Betrachtung der Kundenperspektive sind:

• Verstehen von Kundenbedürfnissen: Eine separate Analyse der Kunden erlaubt es, spezifische Anforderungen und Verhaltensweisen zu erkennen, die mit bestimmten Produkten verbunden sind. Dies fördert gezielte Produktentwicklungen und Marketingstrategien sowie die Optimierung des Produktportfolios.
• Optimierung der Kundenbeziehungen: Durch die Analyse der Kunden im Verhältnis zu den Produkten können Unternehmen gezielt auf die Bedürfnisse ihrer wertvollsten Kunden eingehen und die Bindung stärken. A-Kunden können beispielsweise priorisiert betreut werden, während C-Kunden effizienter bearbeitet werden.
• Identifikation von Wachstumschancen: Unternehmen können herausfinden, welche Produkte von B- und C-Kunden bevorzugt werden, um gezielte Maßnahmen zu ergreifen, die diese Kunden zu höheren Käufen motivieren oder sie auf wertvollere Produkte umleiten.
• Effiziente Ressourcennutzung: Die Betrachtung der Kundenperspektive ermöglicht es Unternehmen, Ressourcen gezielt dort einzusetzen, wo sie den größten Nutzen erzielen, anstatt gleichmäßig auf alle Produkte und Kunden zu verteilen.

Die Analyse der Wechselwirkungen zwischen Kunden und Produkten eröffnet Unternehmen wertvolle Einblicke, die eine gezielte Optimierung ihrer Strategien ermöglichen. Durch die Gegenüberstellung dieser beiden Dimensionen können Unternehmen erkennen, wie sich das Kaufverhalten und die Präferenzen ihrer Kunden auf das Produktangebot auswirken. Diese differenzierte Sichtweise hilft dabei, maßgeschneiderte Ansätze für jede Kundengruppe zu entwickeln und gezielt Ressourcen einzusetzen.

Die folgende Übersicht zeigt, wie verschiedene Kombinationen von Produkten und Kunden dazu beitragen können, strategische Entscheidungen zu treffen:

• A-Produkte mit A-Kunden sind die wichtigste Kombination, die hohe Umsätze generiert. Hier liegt der Fokus auf der Pflege von Beziehungen und der Sicherstellung der Produktverfügbarkeit.
• A-Produkte mit B-Kunden ermöglichen Upselling und die Förderung des Kaufs von A-Produkten.
• A-Produkte mit C-Kunden erfordern eine Analyse, um herauszufinden, wie diese Kunden auf höherwertige Produkte umgeschult werden können.
• B-Produkte mit A-Kunden zielen darauf ab, die Kaufhäufigkeit zu erhöhen, während B-Produkte mit B-Kunden Potenziale für weiteres Wachstum bieten, aber weniger Priorität haben.
• C-Produkte mit C-Kunden sind die niedrigste Priorität, wobei hier Ressourcennutzung und Effizienz im Vordergrund stehen.

Die zweidimensionale Analyse eröffnet eine differenzierte Perspektive auf das Produktportfolio und die Kundenbeziehungen. Dies ermöglicht eine erste fundiertere Entscheidungsfindung und effektivere Strategien zum Produktportfolio. Trotz der wertvollen Einblicke, die die Gegenüberstellung von Kunden und Produkten bietet, reicht auch diese Analyse nicht aus, um eine umfassende Strategieentwicklung zu gewährleisten. Eine solche Betrachtung berücksichtigt primär die externen Aspekte - das, was gekauft wird und von wem. Wichtige Faktoren wie Synergien, Cross-Selling-Effekte und die Dauer im Lebenszyklus der Produkte bleiben dabei unberücksichtigt.

Die Analyse zeigt zwar, welche Produkte von welchen Kunden bevorzugt werden, lässt jedoch die komplexen Wechselwirkungen innerhalb der Unternehmensstrukturen außer Acht. Genau hier entsteht die eigentliche Komplexität. Effiziente Ressourcennutzung und die Maximierung von Synergieeffekten sind entscheidend für den langfristigen Erfolg.

Ein umfassendes Verständnis der internen Prozesse, der Zusammensetzung des Produktportfolios und der Kundenbeziehungen ist notwendig, um strategische Entscheidungen zu treffen, die nicht nur kurzfristig, sondern auch nachhaltig wirken. Nur wenn Unternehmen sowohl externe Marktbedingungen als auch interne Strukturen in ihre Analysen einbeziehen, können sie die vollen Potenziale ausschöpfen und eine effektive, integrierte Strategie entwickeln.

Ansätze zur Produktportfolio-Optimierung mit Hilfe von größeren Datenmengen

Während die ABC-Analysen (ein- oder zweidimensional) einen guten Einstieg bieten, ermöglichen zahlreiche weitere Ansätze eine wesentlich fundiertere Optimierung des Produktportfolios. Dabei spielen verschiedene Datenquellen eine entscheidende Rolle; insbesondere das ERP-System legt das Fundament, auf dem weitere Analysen aufbauen.

Im Folgenden die wichtigsten Systeme für das Produktportfolio-Management:

1. Mehrdimensionale Analysen mit ERP
   Das ERP-System (Enterprise Resource Planning) liefert grundlegende Daten, die für die Produktportfolio-Optimierung unerlässlich sind. Es ermöglicht eine umfassende Erfassung von Umsatz, Kosten und Marge für jedes Produkt. Diese Kennzahlen bilden die Basis für die Analyse der finanziellen Performance und helfen dabei, Produkte zu identifizieren, die zwar hohe Umsätze erzielen, aber niedrige Margen aufweisen oder hohe Kosten verursachen. Zudem enthält das ERP-System Informationen zur Produktarchitektur, die für Ähnlichkeitsbetrachtungen interessant sein können. Diese Informationen ermöglichen es, Produkte nach gemeinsamen Eigenschaften oder Komponenten zu gruppieren, was wiederum die Identifikation von Cross-Selling-Potenzialen und die Optimierung der Produktvarianten fördert.
2. Kundenverhalten und CRM-Daten
   Das CRM-System (Customer Relationship Management) ergänzt die Daten aus dem ERP-System um wertvolle Informationen über das Kundenverhalten. Es erfasst Daten darüber, welche Produkte bei bestimmten Kundensegmenten beliebt sind, und bietet Einblicke in Kaufmuster und Kundenpräferenzen. Diese Informationen sind entscheidend, um zu verstehen, welche Produkte potenziell zusammen verkauft werden können und wo Cross-Selling-Möglichkeiten bestehen. Indem Unternehmen diese Daten analysieren, können sie ihre Produktstrategien gezielt an den Bedürfnissen der Kunden ausrichten und somit die Kundenbindung und den Umsatz steigern.
3. CPQ-Daten für individualisierte Angebote
   In Branchen mit stark kundenspezifischen Produkten kommt dem CPQ-System (Configure, Price, Quote) eine zentrale Rolle zu. Es liefert Informationen über die Konfiguration und Preisgestaltung von Produktvarianten. Die Daten helfen dabei, herauszufinden, welche Produktvarianten am gefragtesten sind und zu welchen Preisen sie verkauft werden. Diese Einsichten ermöglichen es Unternehmen, das Produktportfolio dynamisch zu optimieren und auf die tatsächlichen Anforderungen der Kunden einzugehen. So wird sichergestellt, dass nicht nur Standardprodukte, sondern auch die gefragten Varianten im Portfolio bleiben.

Leseempfehlung: In unserem Artikel Moderne Produktportfolio-Analysen für datenbasiertes Portfoliomanagement wird erläutert, wie datenbasierte Portfolioanalysen unerlässlich sind, um den komplexen Anforderungen des modernen Marktes zu begegnen.

Phase-Out von Produktvarianten: Kriterien für eine fundierte Entscheidung

Angesichts der umfangreichen Daten, die aus ERP-, CRM- und CPQ-Systemen gewonnen werden, können diese hervorragend im Anwendungsfall eines strukturierten Phase-Out-Prozesses von Produktvarianten eingesetzt werden. Die Produktinformationen aus den IT-Systemen können entscheidend dazu beitragen, eine gezielte Optimierungsanalyse zu entwickeln, die es Unternehmen ermöglicht, ineffiziente Produkte systematisch zu identifizieren und das Portfolio gezielt verschlanken.

Für den Phase-Out-Prozess einer Produktvariante, -gruppe oder -familie bieten folgende Metriken wertvolle Orientierung:

• Umsatz und Wachstum: Produkte mit stagnierendem oder rückläufigem Umsatz sind Phase-Out-Kandidaten.
• Marge und Deckungsbeitrag: Produkte mit niedriger Marge belasten die Rentabilität.
• Kosten: Hohe Herstellungs-, Lager- oder Vertriebskosten deuten auf ineffiziente Produkte hin.
• Lagerumschlag: Niedrige Verkaufsfrequenz bindet Kapital und erhöht Lagerkosten.
• Produktlebenszyklus: Produkte in der Reife- oder Rückgangsphase bieten wenig Potenzial.
• Kundenzufriedenheit: Sinkende Nachfrage oder schlechte Bewertungen zeigen mangelnde Relevanz.
• Vertriebsfokus: Produkte ohne Cross-Selling-Potenzial haben geringere strategische Bedeutung.
• Markttrends: Überholte Produkte oder abnehmende Markttrends verringern Wettbewerbsfähigkeit.
• Innovationsbedarf: Hoher Investitionsbedarf bei geringem Ertrag spricht für den Phase-Out.
• Kundensegmente: Produkte, die nur kleine Nischen bedienen, sollten auf ihre Profitabilität geprüft werden.

Allerdings ist es wichtig zu betonen, dass die Berücksichtigung dieser Kriterien eine vielseitige Herausforderung darstellt. Es existiert eine Vielzahl an Kriterien, und ihre Relevanz kann je nach Unternehmen stark variieren. Daher ist es nicht immer sinnvoll, alle Faktoren in die Analysen und Optimierungsprozesse einfließen zu lassen. Was für das eine Unternehmen entscheidend ist, gilt möglicherweise nicht für ein anderes. Dennoch gibt es gewisse Standards und bewährte Praktiken, die als Grundlage dienen können, um eine fundierte Entscheidungsfindung zu unterstützen und die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens zu berücksichtigen.

Portfoliobereinigung mithilfe von Entscheidungsbäumen

Die effektive Nutzung der Daten aus ERP-, CRM- und CPQ-Systemen kann durch den Einsatz von Entscheidungsbäumen dazu beitragen, das Produktportfolio vollständig und umfassend zu optimieren. Entscheidungsbäume sind eine Form der Datenanalyse, die es Unternehmen ermöglicht, komplexe Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren zu erkennen und so die Unternehmenskomplexität zu reduzieren.

So funktioniert es: 

1. Datenaggregation: Zunächst werden relevante Daten aus den verschiedenen Systemen aggregiert, um eine umfassende Datenbasis zu schaffen. Dies umfasst Umsatzdaten aus dem ERP-System, Kundenpräferenzen aus dem CRM und Konfigurationsdaten aus dem CPQ-System.
2. Modellbildung: Anschließend wird ein Entscheidungsbaum-Modell entwickelt. Dieser Prozess beinhaltet die Analyse historischer Verkaufsdaten und das Identifizieren von Mustern, die darauf hinweisen, welche Produkte in bestimmten Situationen oder bei bestimmten Kundensegmenten erfolgreich sind. 
    
   • Eine mögliche Logik zur Strukturierung eines Entscheidungsbaums könnte zunächst ähnlich wie bei der ABC-Analyse nach Umsatz, Menge oder Marge filtern. Die Top-Kandidaten landen beispielsweise in der Kategorie High Runner Product. Alle anderen Produkte werden anhand weiterer Faktoren untersucht. 
   • Ein wichtiger Aspekt ist, ob die Produkte für A-Kunden interessant sind oder ob sie im Bundle mit anderen, also den High Runner Product, verkauft werden. Zudem kann man die Produkte hinsichtlich ihrer Komponenten auf Ähnlichkeiten prüfen. Wenn ja, sollen diese der Kategorie Co-Product zugeordnet werden - also Produkte, die eine Abhängigkeit zu den High Runner Product aufweisen.
   • Alle verbliebenen Produkte werden in der Kategorie Red Product eingeordnet, was darauf hindeutet, dass sie potenziell ineffizient sind und einer genaueren Prüfung oder einem Phase-Out-Prozess unterzogen werden sollten.
3. Entscheidungsfindung: Der Entscheidungsbaum hilft dabei, klare Entscheidungskriterien zu formulieren. Beispielsweise könnte das Modell aufzeigen, dass Produkte mit einer hohen Marge in Kombination mit einer bestimmten Kundenpräferenz besonders profitabel sind. Diese Einsichten ermöglichen es Unternehmen, gezielte Entscheidungen über Produktplatzierungen, Marketingstrategien und mögliche Phase-Outs zu treffen.

Beispiel zur Produktportfolio-Optimierung mit ERP-Daten 

In diesem beispielhaften Vorgehen wird der Phase-Out-Anwendungsfall unter Verwendung von Daten aus dem ERP-System betrachtet. Die Einteilung in die Kategorien High Runner Product, Co-Product und Red Product findet auch in diesem Kontext Anwendung. Nachfolgend sind die Schritte zur Identifizierung von Auslaufkandidaten aufgeführt: 

1. Ermittlung der High Runner Products nach Pareto: Zunächst wird analysiert, mit welchen Produkten 80 % des Umsatzes erzielt werden. Diese Kernprodukte werden der Kategorie High Runner Product zugeordnet. Alle anderen Produkte werden im nächsten Schritt weiter behandelt.
2. Ermittlung der Kundenähnlichkeit: Es wird geprüft, ob die Produkte an die Hauptkunden (A-Kunden) ausgeliefert wurden. In diesem Fall erhalten sie die Kategorie Co-Product. Alle anderen Produkte werden weiterhin berücksichtigt.
3. Analyse der Komponenten: Der nächste Schritt besteht darin, zu überprüfen, ob ein erheblicher Teil der Komponenten oder Bauteile in den Kernprodukten zu finden ist. Ist dies der Fall, werden auch diese Produkte der Kategorie Co-Product zugeordnet.
4. Untersuchung der Warenkörbe: Abschließend erfolgt eine Analyse der Warenkörbe. Werden die Produkte häufig zusammen mit den Kernprodukten verkauft, so werden sie erneut der Kategorie Co-Product zugeordnet.
5. Kategorisierung der verbleibenden Produkte: Alle Produkte, die nicht unter High Runner Product oder Co-Products fallen, werden als Red Product klassifiziert und sollten aus dem Sortiment entfernt werden.

Diese strukturierte Vorgehensweise ermöglicht es Unternehmen, eine für sie passende Analyse mit relevanten Kriterien zum Phase-Out von Produktvarianten zu etablieren. Durch diese systematische Herangehensweise können Unternehmen gezielt ineffiziente Produkte identifizieren und ihr Portfolio effektiv bereinigen.

Die richtige Logik für Ihr Unternehmen: Customizing ist entscheidend

Eines der wichtigsten Prinzipien bei der Produktportfolio-Optimierung ist die Individualität der Lösungsansätze. Es gibt keine universelle Methode, die auf jedes Unternehmen passt. Die Wahl der richtigen Logik hängt von der Branche, der Unternehmensgröße, den verfügbaren Daten sowie den spezifischen Zielen ab.

• Kleine Unternehmen profitieren möglicherweise am meisten von einer simplen Kombination aus ABC-Analyse und Margenbewertung. Diese Ansätze ermöglichen es, mit geringem Aufwand eine klare Übersicht über die wichtigsten Produkte zu erhalten.
• Mittlere bis große Unternehmen, die über umfangreiche Datenquellen verfügen, sollten hingegen stärker auf mehrdimensionale Analysen und Entscheidungsbäume setzen. Diese Methoden helfen, die Vielfalt des Produktportfolios fundierter zu optimieren und strategische Entscheidungen zu treffen.
• In B2B-Unternehmen, die stark auf individuelle Kundenwünsche eingehen, werden CPQ-Daten eine Schlüsselrolle bei der Optimierung spielen. Sie ermöglichen eine gezielte Anpassung der Angebote an die spezifischen Bedürfnisse der Kunden.

Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Daten zu nutzen und die passende Logik zu finden, die zu den strategischen Zielen des Unternehmens passt.

Hierbei kann es sinnvoll sein, Experten zu konsultieren und spezialisierte Softwarelösungen für das Produktportfolio-Management, wie beispielsweise das von MYNR, zu nutzen. Aufgrund der umfangreichen Datenmengen, die in modernen Unternehmen anfallen, ist der Einsatz von Software notwendig, um diese effizient zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. MYNR verknüpft gezielt produktzentrische Daten, um das Produktportfolio mithilfe von Daten aus unterschiedlichen Systemen zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Methodik nennt sich Product Mining.

Weitere Informationen finden Sie in dem Guide zu Product Mining.

Fazit: Datengetriebene Produktportfolio-Optimierung als Erfolgsfaktor und Resilienz für die Zukunft

Die Zeiten, in denen eine einfache ABC-Analyse ausreichte, um das Produktportfolio zu optimieren, sind vorbei. In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt ist eine tiefere Analyse erforderlich, um den wahren Wert eines Produkts zu erkennen. ERP-, CRM- und CPQ-Daten bieten wertvolle Einblicke für diese Optimierung. Jedes Unternehmen muss jedoch die passende Methodik finden, die seinen Zielen und Rahmenbedingungen entspricht.

Eine maßgeschneiderte, datengetriebene Produktportfolio-Optimierung ist entscheidend für den Wettbewerbserfolg. Durch die Optimierung des Produktportfolios erhöhen Sie nicht nur die Effizienz, sondern stärken auch Ihre Marktposition langfristig. In einer Zeit wachsender Unsicherheiten, wie volatile Märkte und steigende Kundenanforderungen, wird die Fähigkeit zur datenbasierten Entscheidungsfindung zur Voraussetzung für die Resilienz und den nachhaltigen Erfolg eines Unternehmens.