Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Die 3 wichtigsten Erkenntnisse von Polestar zur Datenvisualisierung und zu Dashboards für die Konsumgüterindustrie im Zeitalter der KI:
- Visualisierung bleibt entscheidend, da Menschen visuelle Lerner sind, selbst wenn KI-Funktionen in traditionelle Dashboards integriert werden.
- Nuancen von CPG-Dashboards durch das Verständnis der Säulen von CPG-KPIs, durchdachtes Dashboard-Design und die Anpassung an das Zeitalter der agentenbasierten KI.
- Das Datenmanagement wird entscheidend, um sich an das neue Umfeld anzupassen und ein Ökosystem zu schaffen, das die Akzeptanz fördert.
Der Bericht „State of AI in Retail and CPG“ vonNvidiaaus dem Jahr 2024 beschreibt das größte Potenzial von KI im Konsumgütermarkt, insbesondere hinsichtlich der Steigerung der betrieblichen Effizienz, der Verbesserung des Kundenerlebnisses und der Förderung des Wachstums. Doch nicht nur individuelle Anwendungsfälle und Lösungen wurden durch KI optimiert, sondern der gesamte Daten-zu-Erkenntnisse-Zyklus im Konsumgüterbereich, einschließlich Business Intelligence, wurde beeinflusst.
Letztendlich sind wir Menschen immer noch visuelle Wesen. Selbst wenn wir einemKI-gestützten ChatbotFragen stellen, kann die Antwort eine Visualisierung sein. Warum also nicht die Feinheiten verstehen, um damit umgehen zu können?
Der erste Schritt auf Ihrem Weg zur Visualisierung beginnt mit KPIs. Zu wissen, was man will, löst die Hälfte der Probleme (wobei die Umsetzung die schwierigere Hälfte darstellt).
Einige KPIs, die Dashboards in der Konsumgüterindustrie auf operativer und analytischer Ebene enthalten können, sind:
- Produktverkäufe nach Filialen
- Lagerbestände für jedes Geschäft
- Produktmargen
- Regalverfügbarkeit
- Lieferzeit
- Erfüllungsstatistik
- Kundenbindungsrate
- Präferenzdaten (Marke vs. Selbst)
- Lagerbestand
Zu den KPIs für Strategie- und Finanzteams gehören unter anderem:
- Umsatz im Vergleich zur Prognose
- Gewinn pro Kunde
- Produktabsatz nach Regionen
- Änderungen der Verkaufsaufträge (nach Quartal oder Monat)
- Lieferkosten
- Logistikkosten im Verhältnis zum Umsatz
- Berechnungen zu Überbeständen, Unterbeständen und Ladenhütern
Dies sind nur einige der KPIs, die für die FMCG- oder CPG-Industrie nützlich sind. Selbstverständlich handelt es sich dabei nur um Beispiele; es gibt möglicherweise einfachere oder komplexere Erkenntnisse, nach denen Sie suchen.
Falls Sie nicht genau wissen, wo Sie anfangen sollen, empfiehlt es sich, zunächst akzeptable, empfehlenswerte und wünschenswerte KPIs für Ihr Konsumgüterunternehmen zu identifizieren. Bei Fragen dazu kontaktieren Sie uns einfach – unsere Experten für Konsumgüteranalysen helfen Ihnen gerne weiter.
Nachdem Sie sich für den Inhalt oder die Art des Inhalts entschieden haben, den Sie präsentieren möchten, geht es nun um die Struktur und die Platzierung der KPIs. Normalerweise folgen Nutzer beim Lesen einem „Z“-Muster. Daher sollten die wichtigsten KPIs an erster Stelle und die weniger wichtigen am Ende platziert werden, wie im folgenden Dashboard:
Hier einige Tipps zur Visualisierung von CPG-Daten (zusätzlich zu den darzustellenden Daten und KPIs):
- Beginnen Sie mit den „Großen 3“ –Beginnen Sie Ihr Dashboard mit den drei Kernkennzahlen, die für jedes Konsumgüterunternehmen von entscheidender Bedeutung sind: Distribution (in % des durchschnittlichen Warenwerts), Nichtverfügbarkeitsquote und Regalanteil. Platzieren Sie diese Werte in großen, fettgedruckten Zahlen ganz oben. Sollte eine Kennzahl unter das Ziel fallen (z. B. Nichtverfügbarkeitsquote > 5 %), färben Sie sie rot ein.
- Geschwindigkeitsstufen erstellen -Gruppieren Sie die Filialen anhand ihres Umsatzes pro Quadratmeter in Umsatzgruppen (z. B. A: >750 $/m², B: 500–750 $/m² usw.). Anschließend können Nutzer alle Dashboard-Kennzahlen nach diesen Gruppen filtern. So lässt sich feststellen, ob Probleme (wie z. B. Warenengpässe) hauptsächlich in umsatzstarken Filialen auftreten.
- Erstellen Sie einen Planogramm-Gesundheitswert -Fassen Sie Kennzahlen wie Regalkonformität, Warenpräsentation und Fehlbestände zu einer einzigen Punktzahl (0–100) für jedes Planogramm zusammen. Präsentieren Sie diese Punktzahl prominent zusammen mit wöchentlichen Trendanalysen. Regionalmanager schätzen diese Funktion für schnelle Filialvergleiche.
- „Never Outs“-Tracking einbeziehen -Erstellen Sie einen separaten Bereich für Ihre 20 % wichtigsten Artikel, die niemals vergriffen sein sollten. Zeigen Sie deren aktuellen Lagerbestand mit klaren Warnschwellen an. Ich habe Unternehmen gesehen, die ein einfaches Rot/Gelb/Grün-System verwenden, wobei Gelb aktiviert wird, wenn der Lagerbestand unter drei Tagesvorräte fällt.
Außerdem ist es wichtig zu wissen, welchen Diagrammtyp man wann verwendet. Verwendung von Kreisdiagrammen mit einemTortendiagramm-GeneratorBalkendiagramme, gestapelte Diagramme, Kombinationsdiagramme und Wasserfalldiagramme können Verwirrung stiften, wenn der Nutzer nicht weiß, wie man sie liest. Daher ist es wichtig, Diagramme so einfach wie möglich zu gestalten, aber gleichzeitig so viele Informationen wie möglich zu vermitteln. Hier ist eine Kurzanleitung, falls Sie danach gesucht haben.
Quelle:Power BI-Implementierungsleitfaden
Die Zukunft wird eine Mischung aus traditionellen Werkzeugen und KI sein, das Gleiche gilt auch für Visualisierungen und Agenten. Nehmen wir zum Beispiel unseren generativen KI-gestützten Bot:
Aktivierung von KI-Funktionen für Dashboards mit P. AI
Der beste Weg, das Potenzial solcher Agenten und Bots optimal auszuschöpfen, besteht darin, qualitativ hochwertigeDatenmanagementpraktikenanzuwenden, insbesondere die Erstellung und Pflege semantischer Modelle für generative KI. Betrachten wir fünf Beispiele aus der Konsumgüterindustrie:
| Element |
Rücksichtnahme |
Beschreibung |
Beispiel |
| Dimensionstabellen |
Erstellung unterstützender beschreibender Daten |
Erstellen Sie Dimensionstabellen, die die beschreibenden Attribute enthalten, die sich auf die quantitativen Kennzahlen in den Faktentabellen beziehen. |
Erstellen Sie aussagekräftige Bezeichnungen, die über die Daten sprechen: „Produktdetails“, „Kundeninformationen“ oder erstellen Sie beschreibende Metadaten. |
| Produkthierarchien |
Abbildung natürlicher Sprache |
Strukturieren Sie Produkthierarchien mithilfe verbraucherfreundlicher Begriffe, die der natürlichen Art und Weise entsprechen, wie Menschen Fragen zu Produkten stellen. |
Ordnen Sie die Kategorie „Kohlensäurehaltige Erfrischungsgetränke > Cola > Diät > 12oz Dose“ zu, anstatt interne Codes wie „CSB-COLA-D-12“ zu verwenden. |
| Kategoriedefinitionen |
Marktorientierte Gruppierungen |
Definieren Sie Kategorien basierend darauf, wie Konsumenten und Einzelhändler Produkte betrachten, nicht auf internen Klassifizierungen. |
Fassen Sie „Sportgetränke“ und „Angereichertes Wasser“ zusammen, da Verbraucher diese oft vergleichen, auch wenn es sich intern um separate Abteilungen handelt. |
| Vertriebskennzahlen |
Einheitliche Einheitendefinitionen |
Standardisieren Sie die Messung von Produktmengen über verschiedene Verpackungsgrößen und -formate hinweg. |
Definieren Sie „Stückverkäufe“ einheitlich – verwenden Sie beispielsweise immer „äquivalente Gebinde“, wobei 1 Gebinde = 288 fl oz über alle Verpackungsarten hinweg gilt. |
Es geht auch darum, die vorhandene Intelligenz zu nutzen. Zum Beispiel:
- Die Dashboards sollten entsprechend Ihren Bedürfnissen, beispielsweise durch wöchentliche und monatliche Berichte, erstellt werden. Dies hilft nicht nur bei der übersichtlichen Datenvisualisierung, sondern verbessert auch die allgemeine Datenakzeptanz.
- Sprachgesteuerte Datenexploration –Sie können natürliche Fragen stellen wie „Zeig mir, welche Sorten in Kalifornien unterdurchschnittlich abschneiden“, und die Visualisierung passt sich automatisch an. So werden komplexe Daten auch für Außendienstmitarbeiter zugänglich, die keine Datenexperten sind.
- Mit Tools wiePower BI lassen sich Berichte von Grund auf auf Basis eigener Eingaben und KPIs erstellen(insbesondere dank der KI-Funktionen von Power BI).
Die Beispiele beschränken sich nicht nur auf Visualisierungen; Sie könnenKI-Agentenzur automatischen Anomalieerkennung einsetzen – anstatt auf Menschen zu warten, können Sie Agenten zur Früherkennung von Anomalien auslösen, und vieles mehr.
Wir verstehen, dass all dies sehr aufwendig klingen mag, von der Datenverwaltung bis hin zur Entwicklung der unterstützenden CPG-Anwendungen für fundierte Entscheidungen. Deshalb haben wir1Platform eingeführt – ein Ökosystem, das die Datenvisualisierung und KI in der CPG-Branche nahtlos unterstützt.
Kurz gesagt: Sie können von einem einzigen Ort aus auf alles zugreifen, was Sie benötigen – von KI-gestützten Anwendungen bis hin zu KI-gestützten Dashboards.
Visualisierungsarchitektur für das KI-Zeitalter mit 1Platform
Mit 1platform entfällt die Notwendigkeit, mehrere Berichte zu durchsuchen. Stattdessen bietet Ihnen unser navigationsorientiertes Insight Portal eine klare Übersicht darüber, wonach Sie suchen sollten.
Das ist vergleichbar mit separaten Registerkarten für Visualisierungen wie: Lieferung vs. Verbrauch oder eine Registerkarte „Umsatzübersicht“.
Sie können die Filterung je nach Ihren Anforderungen weiter verfeinern.
Oder werden sie so sehr in unsere Arbeitsabläufe integriert sein, dass wir sie kaum noch bemerken? Oder eine Mischform davon? Wir werden sehen müssen.
Um sich an das Zeitalter der KI anzupassen, muss man jedoch schnell handeln!!!
Sprechen Sie noch heute mit unserenKI- und BI-Experten, um Ihre Anforderungen genauer zu besprechen!
Führungskräfte sollten Dashboards priorisieren, die direkten Einfluss auf Umsatz-, Verfügbarkeits- und Rentabilitätsentscheidungen haben. Anstatt alles zu erfassen, sollten sie sich auf wirkungsvolle KPIs wie Distribution, Lagerbestände und Margentreiber konzentrieren. Ziel ist es, irrelevante Daten zu reduzieren und sicherzustellen, dass jedes Dashboard nicht nur Transparenz, sondern auch konkrete Handlungsanweisungen liefert.
Die Akzeptanz steigt, wenn Dashboards einfach, rollenspezifisch und in die täglichen Arbeitsabläufe integriert sind. Führungskräfte sollten sicherstellen, dass Dashboards konkrete Geschäftsfragen beantworten, über intuitive Benutzeroberflächen zugänglich sind und durch Schulungen und Change-Management unterstützt werden. KI-gestützte Schnittstellen wie Sprachabfragen können die Nutzung für Anwender ohne technische Vorkenntnisse weiter vereinfachen.
KI verbessert die Visualisierung durch die Automatisierung von Erkenntnissen, die Erkennung von Anomalien und die Ermöglichung von Interaktionen in natürlicher Sprache. Anstatt Dashboards manuell zu analysieren, können Führungskräfte KI nutzen, um wichtige Trends und Risiken hervorzuheben. Dadurch wandeln sich Dashboards von passiven Berichtswerkzeugen zu proaktiven Entscheidungshilfesystemen, die in Geschäftsprozesse integriert sind.
Der beste Ansatz ist ein mehrstufiges Design: Beginnen Sie mit übergeordneten KPIs und ermöglichen Sie detaillierte Analysen per Drilldown. Führungskräfte sollten sicherstellen, dass Dashboards sofortige Übersicht bieten und gleichzeitig bei Bedarf detaillierte Erkundungen erlauben. So werden die Nutzer nicht überfordert, während gleichzeitig komplexe Entscheidungsprozesse unterstützt werden.