Das Produktmanagement sieht sich heute mit immer komplexeren Anforderungen konfrontiert. Märkte sind volatiler, Entscheidungen müssen schneller getroffen werden, und der demografische Wandel verstärkt den Fachkräftemangel, was zusätzliche Unsicherheiten für Unternehmen mit sich bringt. Gleichzeitig führen Nachhaltigkeitsanforderungen und Kreislaufwirtschaft zu längeren und komplexeren Produktlebenszyklen. Diese Entwicklungen erschweren fundierte Entscheidungen im Produktportfoliomanagement.
Datenbasierte Produktportfolio-Analysen sind unverzichtbar, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Systeme wie ERP, CRM, CPQ, PIM und PLM liefern die nötigen Daten, um Risiken frühzeitig zu erkennen und das Produktportfolio strategisch zu optimieren. Durch verlinkte Datenstrukturen und automatisierte Analyseprozesse können Entscheidungen schneller und auf einer soliden Grundlage getroffen werden, was die Resilienz des Unternehmens stärkt. Davon profitiert nicht nur das Produktmanagement - das gesamte Unternehmen wird widerstandsfähiger, da tiefgreifende Entscheidungsgrundlagen geschaffen werden, die ein umfassendes Verständnis des Portfolios ermöglichen und langfristige Stabilität sichern.
Das Produktmanagement ist optimal positioniert, um datenbasiertes Produktportfoliomanagement voranzutreiben. Als zentrale Schnittstelle zu zahlreichen Stakeholdern wie Vertrieb, Marketing, Entwicklung, Einkauf und Produktion hat es den besten Überblick über internen Datenquellen. Diese enthalten wertvolle Informationen wie Verkaufsdaten, Produktionskosten, Kundenfeedback, technische Spezifikationen und Lebenszyklusdaten, die oft in unterschiedlichen Systemen verteilt sind.
Diese Daten sind in produzierenden Unternehmen bereits vorhanden und müssen gezielt verknüpft werden, um ein tiefes Verständnis des Bestandsportfolios zu schaffen. Es ist dabei nicht erforderlich, alle Informationen sofort zu erfassen. Wichtig ist, das Fundament für fundierte Portfolio-Analysen zu legen, das meist in ERP-Systemen existiert. Die Nutzung interner Daten bietet eine solide Basis für fundierte Entscheidungen im Produktportfoliomanagement.
Ergänzend zu den internen Daten müssen externe Quellen einbezogen werden, um das Zielportfolio zu definieren. Dazu gehören Marktdaten, Wettbewerbsanalysen, Marktsegmentierungen und Risikoanalysen, die helfen, das Portfolio strategisch auszurichten und auf künftige Marktanforderungen vorzubereiten. Dieses externe Wissen ist ebenfalls unverzichtbar, um langfristig erfolgreich zu bleiben.
Im Gegensatz zu internen Daten sind externe Quellen oft schwerer zugänglich und nicht immer einfach zu erfassen. Einige sind leicht verfügbar, wie öffentlich zugängliche Marktdaten, während andere komplexer sind, wie detaillierte Wettbewerbsanalysen oder spezifische Risikoanalysen. Die Aufbereitung dieser externen Daten ist häufig aufwendig und selten automatisiert. Oft müssen sie im Rahmen von Beratungsprojekten gesammelt, analysiert und für das Unternehmen aufbereitet werden. Dennoch sind diese Daten essenziell, um das Produktportfolio und das Geschäft strategisch auszurichten.
Die Festlegung des Zielportfolios erfolgt häufig in Abstimmung mit der Geschäftsführung und wird oft durch Werkzeuge wie die BCG-Matrix unterstützt. Diese Methode ermöglicht eine strategische Bewertung von Produkten, indem sie diese anhand von zwei Dimensionen – Marktanteil und Marktwachstum – klassifiziert. Die Produkte werden in vier Kategorien unterteilt:
Trotz ihrer Nützlichkeit hat die BCG-Matrix wesentliche Limitationen. Sie berücksichtigt nicht die internen Synergien zwischen den Produkten, was für ein tiefgehendes Verständnis der Produktportfolios entscheidend ist. Darüber hinaus ist ihre Anwendung oft zeitaufwändig und ressourcenintensiv. In der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt reicht die BCG-Matrix nicht immer aus, um flexibel auf Veränderungen zu reagieren. Angesichts der gestiegenen Produktkomplexität und der Vielzahl verfügbarer Systeme, die relevante Informationen liefern, ist es notwendig, alternative Ansätze zu entwickeln, um das Produktportfolio effektiver zu analysieren und kontinuierlich zu verbessern.
In der heutigen Portfolio-Analyse ist eine vernetzte Struktur entscheidend. Daten sind das Herzstück einer erfolgreichen Entscheidungsfindung, und viele Unternehmen verfügen bereits über wertvolle Informationen, die tief in ihren Systemen verankert sind – insbesondere im ERP-System, das das Fundament bildet.
Das ERP liefert entscheidende Daten zum Kunden, den ausgewählten Produktvarianten und deren Materialstruktur sowie zu den Ressourcen, die bei der Produktion verwendet werden, und den Lieferquellen für Materialien. Diese grundlegenden Produktdaten bieten ein unverzichtbares Verständnis über das bestehende Produktportfolio und den einhergehenden Optimierungspotenzialen. Zu den relevanten Daten gehören:
Es gibt keinen besseren Weg, ein tiefes Verständnis über das Bestandsportfolio zu erlangen, als durch eine umfassende Portfolio-Analyse auf Basis dieser Daten. Die gezielte Verknüpfung dieser Informationen ermöglicht es Produktmanagern, Synergien und Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Produkten zu erkennen und eine holistische Betrachtung des gesamten Portfolios vorzunehmen.
Produktzentrierte Datenvernetzungen helfen zudem, Chancen und Risiken frühzeitig zu identifizieren, sodass Produktmanager flexibel auf Marktveränderungen reagieren können. Diese vernetzte Struktur erhöht nicht nur die Agilität im Produktportfolio-Management, sondern stärkt auch die Resilienz des Unternehmens. So können Entscheidungen auf einer soliden, datengestützten Basis getroffen werden, die das Produktportfolio kontinuierlich optimiert und an veränderte Marktbedingungen anpasst.
Die BCG-Matrix ist eine bewährte Methode, um Produkte im Portfolio strategisch zu bewerten und zu priorisieren, indem sie Produkte in Kategorien wie „Stars“, „Cash Cows“, „Question Marks“ und „Poor Dogs“ einteilt. Allerdings erfasst diese Methode lediglich Marktanteil und Marktwachstum und berücksichtigt nicht die gesamte operative Komplexität moderner Produktportfolios.
Ein datenbasierter Ansatz, der Informationen aus ERP-, CRM- und CPQ-Systemen einbezieht, erweitert die Perspektive. Diese Systeme enthalten detaillierte Produktinformationen wie Produktionskosten, Materialstrukturen und Kundenpräferenzen, die weit über die einfache Marktposition hinausgehen. Durch die Verknüpfung dieser internen Daten mit der strategischen Bewertung der BCG-Matrix erhält das Unternehmen einen umfassenderen Überblick über das Portfolio.
Das tiefgehende Verständnis des Bestandsportfolios hilft dabei, das Zielportfolio präziser zu definieren. Statt sich allein auf Marktperformance zu stützen, können Produktmanager Produkte auch nach ihrer internen Effizienz und ihrem Wert für das Unternehmen bewerten. Diese umfassende Betrachtung ermöglicht es, besser zu erkennen, welche Produkte im Portfolio bleiben, weiterentwickelt oder eliminiert werden sollten.
Die verlinkte Struktur legt die Basis für das heutige strategische Portfoliomanagement, indem sie sicherstellt, dass relevante Informationen in einem ganzheitlichen Ansatz miteinander verbunden sind. Diese integrative Sichtweise ist entscheidend für die Ausrichtung der Produktstrategie und ermöglicht eine noch nie dagewesene Transparenz.
Für weiterführende Informationen empfehlen wir unseren Blogartikel über die Wichtigkeit der Datenverknüpfung im Produktportfolio-Management für eine ganzheitliche Sicht.
So führt die Kombination von strategischer Ausrichtung durch die BCG-Matrix und einer detaillierten Analyse interner Daten zu fundierten Entscheidungen, die das Portfolio optimieren und das Unternehmen widerstandsfähiger machen.
Die Anforderungen an ein effektives Produktportfoliomanagement sind heute komplexer denn je. Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, ist es entscheidend, relevante Informationen herauszufiltern und zu verarbeiten. Eine verlinkte Datenstruktur bildet die Grundlage für ein strategisches Portfoliomanagement, da sie eine umfassende Analyse ermöglicht, indem produktzentrierte Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden.
Um den größtmöglichen Effekt zu erzielen, ist es unerlässlich, die aufwändigen Analysen im Portfoliomanagement zu automatisieren. In der Vergangenheit geschah die Produktportfolio-Analyse oft sporadisch und war zeitintensiv. Moderne Systeme, die sich auf produktzentrierte Informationen konzentrieren, ermöglichen es jedoch, die Analyse effizienter und tiefgreifender zu gestalten. Der Übergang „From Data to Actions“ wird damit greifbar.
Ein Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderungen ist das sogenannte Product Mining. Diese Methode zur Analyse komplexer Produktportfolios unterstützt Unternehmen dabei, verborgene Zusammenhänge und Abhängigkeiten innerhalb des Portfolios zu identifizieren. Gleichzeitig entstehen durch Product Mining automatisierte Entscheidungsgrundlagen, die eine gezielte Portfolio-Optimierung ermöglichen. Eine Softwarelösung, die diesen Ansatz unterstützt, ist die MYNR APP.
Vorteile einer fundierten Analyse:
Leseempfehlung: Alles, was Sie über Product Mining wissen müssen.
Durch die Implementierung solcher Lösungen wird der Prozess der Produktportfolio-Analyse automatisiert, was Zeit und Kosten spart. Der Datenschatz, der in den eigenen Systemen vorhanden ist, wird effektiv in die Entscheidungsfindung integriert. Unternehmen, die diese Strategie verfolgen, können ihre Prozesse im Produktportfolio-Management erheblich optimieren und sich erfolgreich im Wettbewerb positionieren. Es gibt zahlreiche Ansätze zur Portfolio-Optimierung, die Unternehmen nutzen können, um ihre Wettbewerbsfähigkeit weiter zu steigern.
Insgesamt ist die Kombination aus verlinkten Datenstrukturen und der Automatisierung von Analyseprozessen ein entscheidender Schritt, um die Herausforderungen des modernen Portfoliomanagements zu meistern und letztendlich einen nachhaltigen Geschäftserfolg zu sichern.
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