It’s all about Data

Werden nämlich die richtigen Schlüsse aus vorliegenden Daten gezogen, kann dies zu einem Produkt­sortiment führen, dass perfekt auf die Kundenbedürfnisse abgestimmt ist. Aber warum bleiben heute immer noch viele Datens(ch)ätze ungenutzt? Wie lassen sich Daten erfolgreich in neue Perspektiven und Analyse­ansätze zur Erstellung eines optimalen Angebots überführen? Und zuletzt: Wie lässt sich die Wertorientierung eines Produktsortiments erhöhen und messen?

Kundenbedürfnisse besser und effizienter abdecken als der Wettbewerb – dies ist seit jeher ein ausgewiesenes Ziel wertorientierter Unternehmer. Kundenzentrierte Produktportfolios rücken gerade in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten verstärkt in den Vordergrund. Ein Sortiment, welches keine innovativen Produkte und attraktiven Serviceleistungen für Kunden beinhaltet und so nicht die Wertpositionierung widerspiegelt, gilt als sicherer Weg in die Beliebigkeit – und Krise. Die fortschreitende Digitalisierung und eine immer komplexere und dynamische VUCA-Welt zeigen: Gerade mittelständische Unternehmen treffen Entscheidungen zunehmend zahlengetriebener und objektiver – nicht zuletzt, wenn es um die laufende Portfoliooptimierung geht. Doch obwohl zahlreich ­Daten erhoben werden, kämpfen Mittelständler in der Praxis oftmals mit einer heterogenen IT-Struktur, fehlenden Analyse-Tools oder dem Mangel an Data-Analytics-Expertise. Zudem fehlt häufig ein ganzheitlicher, systemübergreifender Data-Analytics-Ansatz, der eine hochkomplexe Produktvielfalt beherrschbar, (kosten)effizienter und ressourcenschonender werden lässt.

Der Weg zur Wertorientierung

Das Sortiment eines mittelständischen Unternehmens ist oftmals historisch statt systematisch gewachsen und bietet in seiner großen Vielfalt oft nicht den erhofften Mehrwert für die Kunden. Dieser Wildwuchs verbraucht unnötig Ressourcen: Vielen Unternehmen gelingt es mit gerade einmal nur 30 Prozent ihrer Produkte, wertorientiert zu wirtschaften. Der sichere Weg in eine Unternehmenskrise. Empfehlenswert ist ein Portfolio, das zu mindestens 70 Prozent der Wertpositionierung des Unternehmens entspricht und zugleich über die angestrebte Zielprofitabilität verfügt. Doch wie kommen Unternehmen auf diese 70 Prozent? Die Turnaround- und Wachstumsmanagement-Experten von Struktur Management Partner raten zu einem ganzheitlichen und systemübergreifenden Data-Analytics-Ansatz, der in drei Schritten durchgeführt wird:

Umfassende Analyse

Im ersten Schritt ist es unverzichtbar, die finanziellen Auswirkungen möglicher Portfolioentscheidungen in ihrer Ganzheit zu betrachten. In mittelständischen Unternehmen arbeitet man meist auf Produktgruppen- oder Produktebene mit Deckungsbeitragsauswertungen, die bestenfalls alle direkt produktiven Kosten berücksichtigen. Um jedoch auch die „versteckten“ Kosten einzubeziehen, braucht es eine umfassende Analyse der Aktivitäten im indirekten Bereich. Diese hat zum Ziel, den tatsächlichen Ressourcenbedarf für die Aufrechterhaltung der Sortimentsbreite und -tiefe zu be­ziffern. Oft zeigt sich: Reduziert sich die Sortimentskomplexität, führt dies zu Effizienzverbesserung und Kostensenkung.

Blick mit der Lupe

Im zweiten Schritt wird eine Bewertung der im Portfolio enthaltenen Produkte durchgeführt. Ziel ist es, Produkte herauszufiltern, die aus Endkundensicht nicht hinreichend relevant für die Wertpositionierung des Unternehmens und interne Komplexitätstreiber sind. Dafür werden (oft mehrere Gigabyte an) Kassen-, CRM-, Artikelstamm- und Finanzbuchhaltungsdaten gesammelt, anhand von BI- und Analytics-Software zusammengeführt und aufbereitet. So werden redundante oder nicht wertschöpfende Artikel ermittelt und ihre finanziellen Auswirkungen verständlich und nachvollziehbar sichtbar gemacht. Ein Plus von BI-Tools: die Möglichkeit für permanente Live-Auswertungen und Datenvisualisierungen anhand unterschiedlichster Fragestellungen, bei denen ein hoher Grad der Granularität erreicht wird. Ein großer Vorteil in der Analysebetrachtung. Denn einerseits wird ein Gesamtüberblick über die erhobenen Daten dargestellt, andererseits ist es auch möglich, einzelne Artikel „mit der Lupe“ zu betrachten. So kann ein Händler beispielsweise seine Filialstruktur im Zusammenhang mit der Wettbewerbssituation bewerten oder die Drehgeschwindigkeit seiner NOS- („never out of stock“) und Saisonartikel je Standort überprüfen. Der ganzheit­liche, systemübergreifende Ansatz geht somit über altbekannte Analysen von Verkaufsstatistiken hinaus.

Disziplinierte Umsetzung

Schließlich gilt es, den Worten Taten folgen zu lassen und die definierte Reduktion des Sortiments zu operationalisieren. Wichtig: Führungskräfte und Mitarbeiter müssen an einem Strang ziehen. Nur wenn den Mitarbeitern das Ziel der neuen Sortimentspolitik klar ist, können sie es im operativen Geschäft positiv beeinflussen und Kundenwünsche besser einschätzen. Eine klare und zielgerichtete Kommunikation ist entscheidend für den Projekterfolg und verhindert ein Zurückfallen in alte Verhaltensmuster, insbesondere wenn eine seit Jahren oder gar Jahrzehnten gelebte Sortimentspolitik revidiert wird. Interdisziplinäre Teams aus Einkauf, Vertrieb und Controlling sowie indirekt betroffenen Führungskräften stellen sicher, dass sowohl die Endkundensicht und Umsatzziele berücksichtigt werden als auch identifizierte Potenziale in der Prozesslandschaft konsequent gehoben werden.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 7-8/2021. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

In den kommenden Jahren wird es für den deutschen Mittelstand zum Muss, die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten von Data Analytics wahrzunehmen, um wett­bewerbsfähig zu sein bzw. zu bleiben. Wer wenige zentrale Kennzahlen entwickelt, die regelmäßig erhoben und kommuniziert werden, überprüft nicht nur stetig seinen Zielerreichungsgrad, sondern macht auch die Erfolge seiner Projektteams mess- und sichtbar. Eines ist klar: Data Analytics unterstützt dabei, den Überblick in der komplexen und dynamischen VUCA-Welt zu behalten und die Marktposition des Unternehmens zu festigen. Die hier beschriebene Vorgehensweise hilft dabei, Datens(ch)ätze richtig zu heben und eine wert­orientierte Neuausrichtung des Produktsortiments zu schaffen.

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