Die goldene Mitte des Portfoliomanagements: Algorithmenbasiertes Portfolio-Streamlining

Portfoliodesign als Königsdisziplin in digitalen Ökosystemen

Das Produktportfolio ist eine der wichtigsten Stellschrauben für das aktive Management von Kosten und Umsatz. Somit sind diese zwei Schnittstellen ausschlaggebend für den Erfolg von Unternehmen:

Schnittstelle zum Kunden:

• Kommunikation des Wertversprechens zum Kunden
• Monetarisierung von Kundenbedürfnissen
• Anknüpfungspunkt von Services und digitalen Tools
• Image und Marketinginstrument
• Marktreflektion der Unternehmensstrategie

Schnittstelle im Unternehmen:

• Strukturierungsmerkmal von Produktion und Supply Chain
• Beeinflussung der Komplexitätskosten
• Leitplanken der Unternehmensstrategie
• Richtschnur zur organisatorischen Gestaltung des Unternehmens
• Schnittstelle für Kooperationen mit anderen Unternehmen

„Erfolgreiches Portfoliomanagement heißt, eine maximale Zahlungsbereitschaft auf dem Markt abzuschöpfen und dabei gleichzeitig die Komplexitätskosten gering zu halten.“

Die Erfahrung aus zahlreichen Projekten in verschiedenen Branchen zeigt, besonders erfolgreiche Unternehmen zeichnen sich durch ein effizientes und dennoch effektives Portfoliomanagement aus:

• Kenntnis der Zielkosten
• Kenntnis der Wettbewerbsprodukte auf Merkmalsebene
• Abdeckung vieler Kundenbedürfnisse
• Realisierung einer Innovationsführerschaft
• Kenntnis über Zahlungsbereitschaften der Kunden
• Gezielter Einsatz von Ausstattungspaketen
• Gezieltes Pricing von mehrpreisfähigen Features
• Vermeidung von Overengineering
• Effektives Variantenmanagement in Bereichen mit hoher Preissensitivität
• Nutzung von modularen Gestaltungsansätzen und Plattformen
• Nutzung von hybriden Leistungsbündeln (Service und Produkt)
• Nutzung von Konfiguratorlösungen

Wir unterstützen Unternehmen durch einen analytischen Ansatz dabei, bestehende Portfoliostrukturen zu optimieren und vor allem die eigenen Komplexitätskosten zu senken.

Fallbeispiel: Komplexitätsmanagement für ein Portfolio im Bereich medizinischer Klinikausstattung

Das Unternehmen im aktuellen Fallbeispiel ist Marktführer in einem Nischenbereich für Klinikausstattung. Das Produktportfolio ist deutlich breiter als im Vergleich zum direkten Wettbewerb und wuchs im Laufe der Jahre immer stärker an. Für neue Kundenanforderungen wurden ständig neue Varianten gebildet und die Komplexität wuchs überproportional. Es entstand eine unstrukturierte Menge an Produktfamilien und Nebenvarianten, die sich einerseits durch Kannibalisierung aber gleichzeitig auch durch Portfoliolücken auszeichnete. Das Unternehmen kündigte kaum Produkte ab, was zu einem weiteren Ansteigen der Komplexität führte. Dass die sich entwickelte Komplexität zur Existenzbedrohung wurde, merkte das Unternehmen an den typischen Anzeichen

• Die lokalen Vertriebsgesellschaften hatten Schwierigkeiten, das eigene Portfolio zu verstehen und verkauften nur noch, was die einzelnen Key Account Manager verstanden.
• Die Time-to-market für neue Produktinnovationen sank und fiel letztendlich weiter hinter den Wettbewerb zurück. Die enorme Vielfalt an Produkten führte zu Chaos in den Entwicklungsabteilungen. Der Überblick über die Entwicklungsstände war verloren. Product-Launch Termine konnten nicht eingehalten werden und die R&D-Roadmap war kaum mehr zu managen.
• Qualitätsprobleme führten zu Kundenbeschwerden. Da die ungeheure Vielzahl an Produkten die Entwicklungsabteilungen überforderte, wurden halbfertige Produkte in den Markt eingeführt, um dem Termindruck entgegenzuwirken. 20% der Produkte zeigten beim Kunden Qualitätsprobleme.
• Hohe Produktkosten erodierten die operative Exzellenz. Die enorme Vielfalt an Varianten führte zu hohen Rüstkosten und ineffizienten Produktionsprozessen. Auch legten die Entwicklungsabteilungen keine Priorität mehr darauf, fertigungs- und montagegerecht zu entwickeln, um Markteinführungstermine zu halten. Die Vielfalt an Komponenten sorgte dafür, dass Einkaufspotenziale nicht realisiert werden konnten. Für ein Cost Engineering war keine Zeit mehr.
• Fehlende Features ließen die Kunden abwandern. Die steigende Komplexität lähmte die Organisation. Der Vertrieb hatte keine Zeit mehr, Kundenpräferenzen zu ermitteln und auch die Entwicklung entfernte sich von den Marktanforderungen. Das Unternehmen war vom Innovationsführer zum ewigen Nachzügler geworden.
• Der Wettbewerb holte auf und die Absatzmenge sank. Neue agile Wettbewerber überzeugten Bestandskunden mit neuen innovativen Features. Auf Messen war das Unternehmen regelmäßig überrascht, mit welchen Innovationen der Wettbewerb aufwartete. Den eigenen Produkten des Unternehmens fehlte „der WOW-Effekt“ wie es einige Kunden treffend beschrieben. Wettbewerber steigerten den Umsatz beträchtlich.

Ziel war es:

• Das Produktportfolio zu vereinfachen,
• Produkte besser auf die Kundenbedürfnisse abzustimmen sowie
• einen modularen Baukasten zu entwickeln, um die interne Komplexität zu reduzieren.

Fazit:

Das Unternehmen erkannte, dass die Komplexität im eigenen Portfolio existenzbedrohend geworden war. Die Unternehmensleitung entschloss sich, mit TCW ein Projekt zur Optimierung des eigenen Portfolios durchzuführen.

Die TCW Methode: Analytische Portfoliooptimierung immer aus Sicht des Kunden

Das Gesamtprojekt untergliederte sich in 3 Meilensteine. Zunächst galt es Kundenpräferenzen zu erheben, um die Ausrichtung des Portfolios zu bestimmen. Danach wurde gemeinsam mit dem Kunden das neue Soll-Profil des Produktportfolios dimensioniert. Meilenstein 3 umfasst die Entwicklung eines modularen Baukastens, um Module festzulegen, mit denen die einzelnen Produktvarianten im Sinne eines Mix & Match Ansatzes gebildet werden konnten. Insbesondere die analytische Dimensionierung des Portfolios kann auch durch die Unterstützung von Algorithmen erfolgen.

„Ziel der algorithmenbasierten Analyse ist es festzustellen, wie bestehende Varianten zu neuen Produkten geclustert werden können. Anhand von Eigenschaftsausprägungen werden bestehende Varianten zu neuen Soll-Profilen geclustert, mit dem Ziel, Kundennutzen zu maximieren und reale Kundentypen abzubilden.“

Für die analytische Entwicklung von kundengerechten Produktvarianten bietet sich die Nutzung von verschiedenen Algorithmen an. Ziel ist es, Eigenschaftspakete so auf Produkte zu verteilen, dass verschiedene Kundentypen möglichst effizient und effektiv abgebildet werden können. Durch die Verwendung unterschiedlicher Analysetools und Algorithmen, bietet das TCW eine analytische Herangehensweise, zum eigenschaftenbasierten Vergleich der internen Produkte. Der Ansatz ermöglicht es, Produkte basierend auf Ihren Eigenschaften und Anwendungen zu Clustern und die Zusammensetzung eines kundenorientierten Portfolios zu gestalten. Dadurch wird die Variantenvielfalt reduziert und es wird die Grundlage für Standardisierung und Modularisierung des Portfolios geschaffen.

Aufbau einer Produkt-Eigenschaften-Matrix

In einem ersten Schritt werden die Produkte in einer sogenannten Produkt-Eigenschaften-Matrix abgebildet. Dadurch entsteht eine Matrix über alle Produkte, in der jede Produkt-Eigenschaften-Beziehung den Wert der Ausprägung der entsprechenden Eigenschaft erhält. In der einfachsten Ausprägung besitzt die Produkt-Eigenschaft-Matrix lediglich zwei unterschiedliche Werte (Produkt besitzt die Eigenschaft oder besitzt diese nicht). Je nach Produkt, Anwendung oder Eigenschaft können auch unterschiedliche Werte verarbeitet werden. So zum Beispiel nominalskalierte Werte, wie die Farbe des Produkts, ordinalskalierte Werte wie beispielsweise unterschiedliche Ausstattungspakete oder aber metrische Daten, wie das Gewicht, die Größe oder Ähnliches. Aus der Datenverarbeitung sind Verfahren und Algorithmen zur Clusterung ähnlicher Datenpunkte oder Zeichenketten bekannt. Diese Verfahren werden bereits in der Produktionsplanung, zum Beispiel bei der Planung von Produktionsinseln, erfolgreich angewendet. Hier werden anhand der Produkt-Maschinen-Matrix einzelne Produktfamilien geclustert und den jeweiligen Maschinengruppen zugeordnet. Die Verfahren zur Gruppierung von Produkten und zur Zusammenfassung der notwendigen Ressourcen können auf die Anwendung zur Bildung von Produktclustern im Portfolio auf die Produkt-Eigenschaften-Matrix adaptiert werden.

Sequenzielle Bildung von Produktfamilien und Portfoliogruppen

Aufbauend auf der oben genannten Matrix können die Ähnlichkeitsmaße der unterschiedlichen Produkte berechnet werden. Das eingesetzte TCW-Tool stellt dem Anwender hierfür, abhängig von Produkt und Detailierungsgrad, bis zu 14 unterschiedliche Ähnlichkeitskoeffizienten zur Verfügung. Dazu zählen zum Beispiel der Jaccard- oder Dice-Koeffizient, oder das Ähnlichkeitsmaß nach Braun, Kappa oder Ochiai. Das eingesetzte Tool stellt darüber hinaus Algorithmen zur Clusterung von Produktgruppen zur Verfügung. So kann zum Beispiel für nominal skalierte Attribute das Hamming-Maß, die Levenshtein-Distanz oder das Gestalt Pattern Matching eingesetzt werden, um die ähnlichsten Produkte im Portfolio zu finden. Für alle Produktkombinationen kann dann das entsprechende Ähnlichkeitsmaß berechnet werden. Im Anschluss werden die zwei ähnlichsten Produkte zusammengefasst. Dieses Produktpaar wird im nächsten Iterationsschritt als „neues Produkt“ zur Produkt-Eigenschaften-Matrix hinzugefügt und die Berechnung wiederholt. So entstehen iterativ Produktcluster, mit den ähnlichsten Produkten (bzw. Produktgruppen).

Der Algorithmus kann durch eine Ordnung, beziehungsweise Gewichtung der Eigenschaften der initialen Matrix weiter detailliert, bzw. entsprechend der Produkte angepasst werden. Durch die integrierte Nutzwertanalyse kann diese Gewichtung automatisiert für die Produkte vorgenommen werden.

Die häufigsten Anwendungen der Minkowski Familie sind dabei die City-Block-Distanz (p=1) und das Euklidische Distanzmaß (p=2). Für die Verwendung der Distanzmaße können nicht numerische Daten normiert werden, um intervallskalierte Daten zu erhalten

Die analytische Optimierung eines Produkt-Portfolios nach der TCW Methodik hat folgenden Mehrwert für den Kunden:

• Reduzierung von Varianten, wenn sehr ähnliche Produkte keinen Mehrwert für den Kunden erzeugen und eine Zusammenlegung von Varianten sinnvoll ist,
• Identifikation von Kannibalisierungsprodukten in unterschiedlichen Unternehmensbereichen,
• Identifikation von Modularisierungsideen und Modulschnittstellen, auf Basis einer analytischen Analyse von Eigenschaftskombinationen,
• Identifikation der Portfoliolücken, wo Kundenbedürfnisse nicht durch bestehende Lösungen abgedeckt werden können.

Ergebnis: Ein Produktportfolio, das die Bedürfnisse verschiedener Kundentypen effektiv abbildet und dennoch geringe Komplexität aufweist.

Die interne Komplexität konnte um 48% reduziert werden und die Anzahl an Produktvarianten an der Schnittstelle zum Kunden konnte um 27% reduziert werden.

Externe und interne Komplexität:

Durch 4 Maßnahmen konnte die externe Komplexität gegenüber dem Kunden deutlich reduziert werden. Die Anzahl an Produktvarianten sank um 27% von 125 auf 91 Produktvarianten.

• Phase-Out: In Workshops konnten Produkte, welche keinen strategischen Mehrwert für das Unternehmen bedeuteten und Produkte, welche in den letzten Jahren keinen nennenswerten Umsatz zum Ergebnis beitrugen zur Abkündigung freigegeben werden. Dadurch sank die Anzahl der Produktvarianten um 15. Viele Produkte waren veraltet und konnten durch bereits bestehende Produkte im Portfolio substituiert werden. Im Rahmen einer Restlaufzeit von weiteren 2 Jahren, wurde der Service an der bestehenden Basis eingestellt und das Unternehmen machte den Kunden dieser Produkte attraktive Angebote, um auf neue, weiterentwickelte Varianten umzusteigen. Katalysatorprodukte wurden nicht abgekündigt. Dies sind Produkte, welche in der Vergangenheit direkt oder indirekt zu Folgeumsätzen oder zu Cross-Selling geführt hatten.
• Upgrading: Es zeigte sich, dass viele Varianten im Portfolio keine Berechtigung hatten, da in Bereichen geringer Preissensitivität verschiedene Varianten mit mittlerer Ausstattung angeboten wurden. Hier hat die Kundenbefragung zum Ergebnis geführt, dass 85% der Kunden von einer hochwertigeren Standardvariante überzeugt werden können. Hinter vielen Varianten standen keine echten Kundenpräferenzen. Viele Funktionen und Produkteigenschaften wurden auf mehrere Produkte verteilt. Es zeigte sich, dass Kundenpräferenzen besser abgedeckt werden können, wenn die Funktionalitäten stärker in wenigen Produktvarianten verdichtet werden können. Durch Upgrading konnten 8 Produktvarianten eingespart werden.
• Reduzierung von Overengineering: Die Kundenpräferenzanalyse hat gezeigt, dass viele Ausstattungsmerkmale oder Qualitätsmerkmale keinen Kundennutzen erzeugten. Diese Produkte wurden zwar verkauft, aber nur deswegen, weil der Vertrieb diese proaktiv anbot und der Kunde aufgrund der hohen Vielfalt im Entscheidungsprozess überfordert wurde. Zudem zeigte sich, dass viele Ausstattungsoptionen keine Mehrpreisfähigkeit erlaubten. Durch eine Reduzierung von Varianten mit geringeren Qualitätsabstufungen und einer weiteren Reduzierung von Features konnten einige Produkttypen zusammengelegt werden. Dies führte zu einer Reduktion um weitere 11 Typen.

Die Modularisierung erlaubte eine weitere Reduktion der internen Komplexität, ohne die Vielfalt für den Kunden weiter einzuschränken.

Modularisierung nutzen

Die Kombination von Modulen und die stärkere Nutzung von gleichen Baugruppen führte zu einer deutlichen Komplexitätsreduktion. Viele Produktvarianten konnten einfach durch die Kombination von definierten Modulen gebildet werden. So ließ sich mit einem Baukastensystem die Anzahl an Komponenten reduzieren. Der Kunde konnte trotzdem individuelle Produkte konfigurieren, aber die Anzahl der Bausteine hierfür, welche den Aufwand in der Entwicklung definiert, war gesunken.

Die Komponentenanzahl konnte um 48% von 5400 Teilen auf 2830 Teile reduziert werden. Insgesamt zeigte sich, dass das Unternehmen durch proaktives Portfoliomanagement besser für die Markterfordernisse gerüstet war und gleichzeitig die eigene Kostenbasis optimieren konnte. Bereits im nächsten Jahr konnte das Unternehmen auf der Industriemesse einige Neuerungen präsentieren, welche im Rahmen des TCW Projektes entwickelt wurden.

Beratungsleistungen

• Plattformstrategie
• Produktprogrammplanung durch Portfolioanalyse und Substitutionsprognose
• Variantenmanagement und Komplexitätsmanagement

Publikationen

• Komplexitätsmanagement
  Komplexitätsmanagement in Vertrieb, Beschaffung, Produkt, Entwicklung und Produktion
• Entwicklungsprozess
  Einführungsleitfaden für ein kundenorientiertes Redesign und Time to Market
• Innovationscontrolling
  Leitfaden zur Selektion, Planung, Steuerung und Erfolgsmessung von F&E-Projekten

Praxisbeispiele

• Produktpositionierung mit der Distanzanalyse
• Portfoliomanagement – Komplexitätsreduktion und Portfoliooptimierung
• Portfolioanalyse – Produktprogrammbereinigung als Basis für eine erfolgreiche Zukunft