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Kundennutzen wird zum Prüfstein der Variantenvielfalt

Produktentwicklung
Kundenorientierte Variantenvielfalt durch Market Intelligence

Neue Methoden der Markt- und Nutzungsdatenanalyse erlauben ein tiefergehendes Verständnis der realen Produktnutzung und daraus entstehender Bedarfe – und schaffen eine Brücke zwischen dem User Cycle (Nutzungsphase) und dem Development Cycle (Entwicklungsphase) moderner Produkte. Hierdurch lassen sich Varianten und Komplexität bedarfsgerecht auslegen, was große Potenziale für die Effektivität von Entwicklungsaktivität und für das Vermeiden unnötiger Kosten bietet. Dies lässt sich unter Beachtung von Best-Practices mit hoher Ressourceneffizienz erzielen.

» Professor Günther Schuh, Maximilian Kuhn, Benjamin Lender, WZL der RWTH Aachen University

Eine zentrale Grundlage für die Entwicklung erfolgreicher Produkte ist die Orientierung an der tatsächlichen Nutzung. Dass dies nicht immer ganz einfach ist, zeigt das Beispiel eines Druckmaschinenherstellers, der die Höchstgeschwindigkeit der Maschinen als Zielwert für die Entwicklung festgelegt hat. Die Hypothese: Eine höhere Druckgeschwindigkeit bedeutet mehr Output pro Minute und damit höhere Umsätze für Anwender der Druckmaschine. Als die Anwendungsdaten systematisch untersucht wurden, stellte sich heraus, dass kaum Maschinen in den oberen Geschwindigkeitsbereichen betrieben wurden. Die Nutzungshypothese entsprach nicht der Realität.

Bedürfnisse der Kunden und Nutzung der Produkte besser verstehen

Variantenvielfalt geht stets mit Komplexität und Kosten einher. Vielfalt ist zu fördern, wo das Kostennutzenverhältnis günstig ist, und zu vermeiden, wo dies nicht der Fall ist. Um dies zu tun, müssen jedoch die Bedürfnisse verstanden werden. Um die Bedürfnisse der Kunden sowie die Nutzung der Produkte besser zu verstehen und hieraus Implikationen für die Entwicklung abzuleiten, können neue Methoden der Markt- und Nutzungsdatenanalyse verwendet werden: die sogenannte Market Intelligence (MI).

MI umfasst Methoden und Tools, welche die Aufnahme, Auswertung und Interpretation von Informationen aus und über den Markt ermöglichen. Exemplarische Input-Daten, die wesentlichen Schritte zum Aufbau der MI und Anwendungsbeispiele, die die Handhabung der internen und externen Varianz unterstützen, sind in der Grafik beispielhaft dargestellt.

WZL-Studie ermittelt Erfolgsfaktoren für erfolgreiche MI-Umsetzung

Die erfolgreiche Umsetzung einer MI wird von Unternehmen häufig als eine komplexe und mit hohem Aufwand verbundene Aufgabe betrachtet. Dass dies nicht so sein muss, zeigt eine Studie des Werkzeugmaschinenlabors (WZL) der RWTH Aachen University und der Complexity Management Academy aus dem Jahr 2020. Ziel der Studie war die Ermittlung von Erfolgsfaktoren, um eine zielgerichtete MI in Unternehmen umzusetzen.

Ein Faktor ist die Zentralisierung der MI und die damit verbundene Bereitstellung von Informationen für das Unternehmen. So konnte festgestellt werden, dass besonders erfolgreiche Unternehmen dedizierte Ressourcen für die Implementierung einer MI schaffen. Hierbei wird besonders die damit einhergehende Effizienz dieser Fokussierung von Ressourcen ersichtlich. Eine der erfolgreichsten MI-Abteilungen der Studie besteht lediglich aus einer einzelnen Person, die sich vollständig dieser Aufgabe widmet.

Wachsender Tool-Markt senkt Hürden für Einstieg in die neuen Technologien

Ein weiterer Faktor ist der umfangreiche Markt für Software, der die Mitarbeitenden bei der Implementierung einer MI unterstützen kann. So existieren etwa Crawler, die Diskussionen aus Wartungsforen und Rezensionen automatisiert einlesen, analysieren und die Informationen aufbereiten. Weiterhin gibt es Datenbankprogramme, die diverse IT-Systeme des Unternehmens einbinden und Visualisierungshilfen, die die Ergebnisse zentral in Dashboards darstellen und weitgehend automatisiert aktuell halten. Der wachsende Markt dieser Werkzeuge senkt die Hürden für den Einstieg in die neuen Technologien. Wichtig für die Datenanalyse und -interpretation ist eine Aktualisierung der Informationen in festgelegten Intervallen. Weiterhin sind die korrekte Interpretation der Daten sowie geregelte Prozesse zur Handhabung widersprüchlichen Analyseergebnisse wichtig.

Ermittelte Ergebnisse vertrauenswürdiger als Bauchgefühl

Darüber hinaus sind organisatorische Hürden für die erfolgreiche Umsetzung einer MI zu beachten. Ein Hemmnis für die Nutzung datenbasierter Erkenntnisse kann ein „not-discovered-here“-Effekt sein, der analog zum „not-invented-here“-Effekt mit einer Abwehrhaltung der Organisation einhergeht. Diese Hürde lässt sich durch Transparenz der MI-Prozesse sowie Einbinden der Mitarbeitenden überwinden. Ist diese Hürde genommen, konnten erfolgreiche Unternehmen Vertrauen in die MI schaffen. So gab ein Großteil der entsprechenden Unternehmen an, dass den Ergebnissen aus der MI mehr Vertrauen entgegengebracht wird, als dem reinen Bauchgefühl.

Zusammengefasst ist Market Intelligence ein erfolgversprechendes Werkzeug für ein besseres Kundenverständnis, das die Grundlage für eine bedarfsorientierte Gestaltung der Produktvielfalt bildet. Durch den Einsatz einer MI fand der eingangs genannte Hersteller von Druckmaschinen heraus, dass die Kunden in Wirklichkeit keine besonders hohen Druckgeschwindigkeiten, sondern schnelle Farbwechsel benötigen. Aus dieser Erkenntnis wurde die Entwicklung einer neuen Generation von Druckmaschinen abgeleitet.

Weitere Werkzeuge, die Unternehmen bei der Planung des Produktportfolios sowie der zielgerichteten Gestaltung von Produkten im Kontext des Komplexitätsmanagements unterstützen können, demonstriert der diesjährige Complexity Management Congress. Dieser findet am 17. und 18. November 2021 digital statt.

Kontakt:
Complexity Management Academy GmbH
Campus-Boulevard 30
52074 Aachen
Tel. +49 241 475719 100
www.complexity-academy.com

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