Workshop: Strategische Wettbewerbsbeobachtung

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Strategische Wettbewerbsanalyse

So gern man auch die nächsten Schritte vorausplanen möchte, manchmal macht einem einfach jemand oder in diesem Falle “Etwas” einen Strich durch die Rechnung. So auch am vergangenen Freitag, als unser Workshop-Speaker Johannes Deltl am Wiener Flughafen fest saß und leider erst mit einer Verspätung bei uns im hohen Norden landete. Wie sich herausstellte, hat sich das Warten aber gelohnt! Johannes ist echter Profi in Sachen “Strategische Wettbewerbsbeobachtung”. Als Geschäftsführer der Beratungsfirma Acrasio kann er auf eine über 20-jährige Berufserfahrung auf Kunden- und Beraterseite zurückblicken. Als Buchautor, Universitätsdozent und Referent klärte uns der gebürtige Wiener u. a. über den Wettbewerbsbeobachtungsprozess, Evaluierungsmöglichkeiten und Vorgehensweisen in ganz unterschiedlichen Branchen auf. Mit einem kurzen “Hands-on”-Part aus dem agilen Projektmanagementbereich wurde die Methode der Priorisierung veranschaulicht.

Unternehmen sollten sich aktiv damit auseinandersetzen, wer in Zukunft eigentlich ein Konkurrent werden könnte.

Die nächsten, aber auch die über-, übernächsten Schritte seiner Konkurrenz voraussehen, für das eigene Unternehmen einordnen und einschätzen, um dann angemessen darauf reagieren zu können. Darauf kommt es bei einer strategischen Wettbewerbsbeobachtung an. Mit zahlreichen Beispielen, Vorgehensweisen, Evaluierungsmöglichkeiten und Praxisbeispielen aus ganz unterschiedlichen Branchen, brachte uns Johannes das Thema näher, so dass es im Anschluss wieder (bei Bier, Cider und Pizza) zu einem regen Austausch kam.

Hier könnt ihr das Interview mit Johannes Deltl in unserer neuesten Podcast-Folge anhören:

Oder auf Spotify, itunes oder podcast.de.

Buchsignatur
Priorisierung der Kundenwünsche am Flipchart
Johannes Deltl
Gruppenarbeit
Workshop-Teilnehmer

Interview mit den Workshop-Teilnehmern

Interview mit Philip von DACAPO (Otto Group)

Hallo Philip, stelle dich doch einmal kurz vor.
Ich bin Philip und mache derzeit ein 6-monatiges Praktikum bei der Otto Group im Team von DACAPO. Dort mache ich Datenvisualisierung und Machine Learning.

Was studierst du?
Ich studiere Quantitative Finance im Masterstudiengang in Kiel.

Was genau sind deine Aufgaben bei DACAPO?
Datenvisualisierung mit Tableau. D.h. ich greife auf eine Datenbank zu, in der Daten von gecrawlten Onlineshops gespeichert sind und stelle Dashboards zusammen, die sich unsere Kunden gewünscht haben. Oder ich stelle Dashboards zusammen, von denen wir denken, dass unsere Kunden das interessieren könnte oder wo schon bereits der Wunsch von den Kunden kam, dass “das und das” dargestellt werden sollte. Der Input für die Visualisierung kommt zu 90% vom Kunden.

Das ist ja im Grunde genommen Wettbewerbsanalyse. Und ihr beantwortet dann Fragestellungen wie: Was ist z. B. die Preisstrategie meiner Wettbewerber?
Ja, genau. Oder Sortimente, Farben u.v.m.

Und ihr bietet den euer Dashboard und die Kunden können sich selbst die Reports ziehen? Oder schickt ihr die Analysen sozusagen proaktiv zu?
Von uns bekommen die Kunden die Daten und/oder die Dashboards.

Was hast du aus dem heutigen Workshop mitgenommen?
Für mich war der ganze Bereich der Planung und auch die Evaluierung am Ende interessant: Was hat dem Kunden unser Tool, das wir zur Verfügung stellen überhaupt gebracht für seine Entscheidungsfindung oder wäre es in Zukunft doch interessant andere Bereiche zu beleuchten? Und gemeinsam mehr arbeiten dort hineinzustecken sich entweder intern zu überlegen oder gemeinsam mit dem Kunden, was denn letztendlich überhaupt interessant ist. Anstatt tagelange Analysen zu fahren, diese dem Kunden zu zuschicken und am Ende nicht zu wissen, ob es den Kunden überhaupt interessiert.

Buch über Strategische Wettbewerbsanalyse
Interview mit Adrian von bonprix

Hallo Adrian, stelle dich doch einmal kurz vor.
Ich bin Adrian, komme von bonprix und bin dort Projekt Manager in einer Abteilung, die Software-Produkte für den Einkauf- und Supply-Chain-Bereich entwickelt. D. h. alles Inhouse-Produkte, die sich primär auf den Einkauf beziehen. Und aktuell bin ich hauptsächlich im Forecasting unterwegs. D. h. Demand Forecasting auf Produktebene.

Was für eine Vorlaufzeit habt ihr da?
Unterschiedlich. Im Idealfall sind es schon über 6 Monate. Es kommt aber ganz darauf an. Wir haben natürlich unterschiedliche Arten von Produkten. Manche Produkte gibt es schon seit über 15 Jahren und die haben sich nie geändert. Ein ganz großer Anteil an Produkten wird aber nur ein einziges Mal für eine einzige Kollektion eingesetzt und kommen nie wieder.

Wie viele Kollektionen habt ihr im Jahr?
Mittlerweile sind wir bei 12 Kollektionen pro Jahr angekommen, eine pro Monat.

Was war für dich interessant? Warum bist du zu diesem Workshop gekommen?
Ich habe von diesem Workshop von meinem Abteilungsleiter erfahren. Und es passt eigentlich ganz gut in diese Forecasting-Thematik rein, weil da natürlich auch Konkurrenzdetails eine Rolle spielen. Je nachdem wie viele Produkte die Konkurrenz in irgendeiner Art und Weise die Produkte gerade anbietet, kann das ja schon Einflüsse haben und das beachten wir – zumindest auf dieser technischen Ebene – nicht.

D.h. ihr betreibt Forecasting aktuell nur anhand der historischen Bestandsdaten?
Richtig.

Gibt es ein Thema, das du für einen kommenden Workshop interessant findest?
Eigentlich auch alles rundum Produkt-Attribute. Also welche man evtl. auch aus Bildern ziehen kann. Denn letztendlich sind diese auch verantwortlich für den Erfolg vom Forecasting. Da würde es mich schon interessieren, wie viel und was ihr alles aus Bildern rausziehen könnt.

D.h. momentan wisst ihr zwar, was sich gut verkauft hat, aber ihr könnt nicht betiteln, ob es jetzt an den kurzen Ärmeln oder an einem bestimmten Muster lag?
Nein, also wir nutzen auch wahnsinnig viele Attribute, aber die sind halt alle händisch eingegeben und auch das ist etwas, wo man drüber nachdenken könnte das auch teil zu automatisieren. Gerade wenn bei Artikeln Muster angelegt werden, muss man sehr viele Attribute anlegen für einen Artikel, der vielleicht nie den Markt sieht. Und das ist natürlich
eine gewisse Arbeit. Auch das wäre dann interessant, dass man z. B. automatische Attributsvorschläge auf Basis von Fotos bekommen könnte.

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