Wie das Produktmanagement auf Basis von Daten verbessert werden kann, erforschen das Fraunhofer IEM und das Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn im neuen it’s OWL-Projekt Product.Intelligence. Projektpartner sind Anwenderunternehmen, die dabei unterstützt werden, klassische Aufgaben des Produktmanagements wie die Planung neuer Produktfeatures durch den Einsatz moderner Datenanalyse objektiver und erfolgreicher durchzuführen.
Unternehmen stehen oftmals vor großen Herausforderungen, wenn es darum geht, Daten zur Entscheidungsunterstützung zu nutzen: Oftmals liegen die Daten in verschiedenen Abteilungen des Unternehmens verstreut und werden nicht systematisch gesammelt und analysiert. Produktmanager:innen fehlt der Überblick, welche Daten im Unternehmen vorhanden sind und wie sie genutzt werden können.
Im Projekt Product.Intelligence wollen die Forschenden unter anderem des Fraunhofer Instituts für Entwurfstechnik Mechatronik IEM Methoden entwickeln, mit denen Unternehmen systematisch ein eigenes datenbasiertes Produktmanagement umsetzen können. Dieses datenbasierte Produktmanagement analysiert produktrelevante Daten und zieht wertvolle Informationen daraus. Beispiele für solche Datenquellen können
- Betriebsdaten vernetzter Systeme,
- interne Daten aus Marketing- und Vertriebsabteilungen sowie
- externe Daten aus Social Media
sein.
Um ein solches datenbasiertes Produktmanagement zu entwickeln, werden neben methodischen Ansätzen auch geeignete Tools und organisatorische Aspekte wie der Aufbau neuer Kompetenzen bei Mitarbeitenden der Anwenderunternehmen betrachtet. Hierzu ist eine Expertenstudie geplant, die mit Fach- und Führungskräften aus dem Produktmanagement durchgeführt wird. Die Vorteile für Unternehmen:
- Sie erhalten beispielsweise Erkenntnisse zur Nutzung von Produktfeatures sowie zu Kundenwünschen und -problemen,
- identifizieren frühzeitig fehleranfällige Produktfeatures und können sie korrigieren und
- leiten wichtige Handlungsanweisungen für ihre After-Sales-Teams und den Kundensupport ab.
Anwendungsbeispiele für datenbasiertes Produktmanagement
Gemeinsam mit den Unternehmen werden folgende Anwendungsfälle im Projekt betrachtet:
- Diebold Nixdorf möchte Laufzeit-, Service- und Verkaufsdaten seiner Produkte in einem prototypischen Tool kombinieren. Mithilfe von Datenanalysen möchte das Unternehmen mehr Einsicht in die Leistung und Effektivität seiner Produkte gewinnen.
- Der Werkzeugbauer DMG Mori möchte an einem prototypischen Tool arbeiten, das Alarmfunktionen besitzt und auf Unterstützungsbedarfe seiner Kunden hinweist. Mithilfe von Datenanalysen wollen die Forschenden frühzeitig erkennen, wenn Kunden Hilfe benötigen und wie man sie am besten unterstützen kann (z.B. in Form von Schulungen).
- Das Ziel von Isringhausen ist es, Verkaufs- und Reklamationsdaten miteinander zu koppeln, um Produktfeatures zu analysieren. Ziel: Produkte verbessern und Kundenzufriedenheit erhöhen.
- Mit Schmitz Cargobull arbeitet das Fraunhofer IEM an dem Use Case, Telematik-, Vertriebs- und Produktionsdaten kombiniert auszuwerten. Ziel ist es, Erkenntnisse aus den verschiedenen Datenquellen zu gewinnen und somit Entscheidungen im Produktmanagement zu erleichtern.
- Bei Wago geht es um die Erschließung und Vernetzung externer Datenquellen durch fortschrittliche Analytik. Die Forschenden arbeiten an einem prototypischen Tool, das externe Datenquellen miteinander verknüpft und so weitere Erkenntnisse generieren kann. (eve)
