Case Study ratioform
„OPTIMALES PRODUKTMANAGEMENT
MIT MACHINE LEARNING“
Sie kennen das als Produktmanager, …
… Sie betreuen eine unüberschaubare Anzahl an Produkten, bei welcher Sie die Performance nur schwer manuell überwachen können.
… bei Ihren Produkten gibt es Performance-Schwankungen, welche Sie erst managen können, nachdem sie bereits eingetreten sind.
… Sie stehen vor der Herausforderung, die Leistungsfähigkeit Ihres Portfolios einschätzen zu können, da eine KPI-basierte Einordnung hinsichtlich der Positionierung im Produktlebenszyklus auf Grund der Heterogenität der Produkte mit einfachen Modellen nicht möglich ist.
Ausgangslage bei ratioform
Bei unserem Kunden ratioform standen die Produktmanager vor ähnlichen Herausforderungen.
Aussagekräftige Informationen zu Produkten zu erhalten stellte eine komplexe Aufgabe dar, welche den Fokus von wertschöpfenden Tätigkeiten eines Produktmanagers ablenkte. Um dies zu ändern, müssten sämtliche Daten aus allen Systemen des Unternehmens analysiert und ausgewertet werden.
Unser vielfältiges Produktportfolio hat uns vor die große Herausforderung gestellt, alle darin enthaltenen Produkte effizient und zielgerichtet zu unterstützen und zu verwalten. Was uns fehlte, war ein automatisierter, technologiebasierter Ansatz, um die große Anzahl von Produkten in den verschiedenen Phasen ihres Lebenszyklus zu bewerten. Mit der Implementierung der ML-basierten Lösung durch unseren Partner Striped Giraffe konnten wir diese Herausforderung meistern. Sie ermöglicht es uns, unsere tägliche Arbeit effizienter zu organisieren und unser Portfolio kontinuierlich mit zuverlässigen Daten zu optimieren.
Daniela Senkbeil, Director Category Management, Solution & Pricing bei ratioform
Präsentation des ratioform-Projekts
In diesem Video präsentiert ratioform das Projekt auf der TDWI München digital.
Download
Wir haben die Ausgangslage sowie die Herausforderungen von ratioform mit einer ausführlichen Darstellung der Lösung in einer Case Study zusammengefasst. Diese können Sie hier kostenlos herunterladen.
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