{"id":21912,"date":"2021-02-01T13:00:49","date_gmt":"2021-02-01T12:00:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/?p=21912"},"modified":"2021-04-22T11:14:29","modified_gmt":"2021-04-22T09:14:29","slug":"optimiertes-produktmanagement-durch-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.striped-giraffe.com\/de\/blog\/optimiertes-produktmanagement-durch-machine-learning\/","title":{"rendered":"Optimiertes Produktmanagement durch Machine Learning"},"content":{"rendered":"

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ratioform, Deutschlands Marktf\u00fchrer im Handel mit Verpackungen, optimiert sein Produktmanagement mit zukunftsweisendem Life-Cycle-Advisor.<\/span><\/strong><\/h3>\n

Produktmanager m\u00fcssen oft eine Vielzahl von Produkten gleichzeitig \u00fcberwachen, auf Performance-Schwankungen schnell reagieren und die Leistungsf\u00e4higkeit ihres Portfolios einsch\u00e4tzen. Aussagekr\u00e4ftige Informationen zu Produkten zu erhalten stellt eine komplexe Aufgabe dar, welche den Fokus von wertsch\u00f6pfenden T\u00e4tigkeiten eines Produktmanagers ablenkt. Um dies zu \u00e4ndern, m\u00fcssten s\u00e4mtliche Daten aus allen Systemen des Unternehmens analysiert und ausgewertet werden. Vor dieser Herausforderung standen auch die Produktmanager unseres Kunden ratioform.<\/p>\n

Daniela Senkbeil, Director Category Management, Solution & Pricing bei ratioform beschrieb die Situation wie folgt: \u201eUnser vielf\u00e4ltiges Produktportfolio hat uns vor die gro\u00dfe Herausforderung gestellt, alle darin enthaltenen Produkte effizient und zielgerichtet zu unterst\u00fctzen und zu verwalten. Was uns fehlte, war ein automatisierter, technologiebasierter Ansatz, um die gro\u00dfe Anzahl von Produkten in den verschiedenen Phasen ihres Lebenszyklus zu bewerten.\u201c<\/p>\n

\u201eDieser automatisierte Anlass lie\u00df sich mit einer Machine Learning (ML)-L\u00f6sung realisieren. Gemeinsam mit dem Dienstleister Striped Giraffe, der uns seit vielen Jahren im Bereich Datenmanagement und Business Intelligence (BI) betreut, haben wir uns als ratioform f\u00fcr diesen ML-Ansatz entschieden. Unsere neue Machine Learning-L\u00f6sung versetzt unsere Produktmanager in die Lage, Korrelationen zwischen verschiedenen Artikeln und Initiativen zu erkennen oder beispielsweise verschiedene Szenarien im Vorfeld bereits auf ihre sp\u00e4tere Wirksamkeit am Markt hin zu untersuchen. Dadurch k\u00f6nnen die Produktmanager pr\u00e4ventiv agieren, statt wie zuvor nur zu reagieren\u201c, erkl\u00e4rt Marcus Eichler, Director Marketing, Digital & Technology bei ratioform.<\/p>\n

\"Ratioform<\/a><\/p>\n

Da Analysen des Produktdatenbestandes und die Kategorisierung in verschiedene Produktlebenszyklen nicht ausreichen, um den Produktmanagern hinreichende Einblicke in ihr Produktportfolio zu geben, haben wir gemeinsam mit unserem Partner Kentivo einen Product Lifecycle Advisor auf Basis der Machine Learning Plattform \u201eGenie\u201c entwickelt. Mit dieser L\u00f6sung kann ratioform die Performance und Entwicklung eines Produktes w\u00e4hrend seines Lebenszyklus vorhersagen.<\/p>\n

Durch die Vorhersagen \u00fcber die zuk\u00fcnftige Entwicklung von Produkten, k\u00f6nnen die Produktmanager im Vorfeld bereits Ma\u00dfnahmen zur effizienten Steuerung ihrer Produkte ergreifen. Beispielsweise kann der Produktmanager erkennen, ob eine Marketing- oder Bundle-Aktion einen Artikel davor bewahren k\u00f6nnte, in den n\u00e4chsten Abschnitt des Produktlebenszyklus zu rutschen.<\/p>\n

Durch die M\u00f6glichkeit, einzelne KPIs mit einer Gewichtung zu versehen, konnte sich ratioform gezielt auf Produkte mit hohen Ums\u00e4tzen oder Margen konzentrieren und so noch bessere Prognoseergebnisse erzielen.<\/p>\n

\u201eMit der Implementierung der ML-basierten L\u00f6sung durch unseren Partner Striped Giraffe konnten wir diese Herausforderung meistern. Sie erm\u00f6glicht es uns, unsere t\u00e4gliche Arbeit effizienter zu organisieren und unser Portfolio kontinuierlich mit zuverl\u00e4ssigen Daten zu optimieren\u201c, best\u00e4tigt Daniela Senkbeil.<\/p>\n

F\u00fcr die Entwicklung dieser L\u00f6sung analysierten die Datenmanagement-Experten mehr als 15.000 Produktdatens\u00e4tze, 10 Millionen Transaktionen und 8 Jahre Datenhistorie von ratioform. Die gesamte Laufzeit des Projekts betrug 4 Monate. Alle Details zu diesem Projekt haben wir in einer Case Study zusammengefasst, die auf www.striped-giraffe.com\/de\/case-study-ratioform\/<\/a><\/strong> heruntergeladen werden kann.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n

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