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“ von Nvidia aus 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 einem KI-gestützten Chatbot Fragen 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.
Now that you’ve decided on the content or the type of content you want to show, next comes the structure and the placement of the KPIs. Normally, users follow a “Z” pattern in reading therefore the most important KPIs should be placed first and the not-so-important ones at the bottom, like the one in the dashboard below:
Here’s a few tips for visualizing CPG data (in addition to the data and KPIs that have to be represented):
- Lead with the "Big 3" - Start your dashboard with three core metrics every CPG company obsesses over: Distribution (% ACV), Out-of-Stock rate, and Share of Shelf. Put these in big, bold numbers right at the top. If any dip below target (like OOS > 5%), make them turn red.
- Build velocity tiers - Group stores into velocity bands based on sales per square foot (like A: >$750/sqft, B: $500-750/sqft, etc.). Then let users filter all dashboard metrics by these tiers. This helps identify if problems (like out-of-stocks) are happening mainly in high-volume stores.
- Make a planogram health score - Combine metrics like shelf compliance, facing accuracy, and product voids into a single 0-100 score for each planogram. Display this prominently with weekly trends. Regional managers love this for quick store comparisons.
- Include "Never Outs" tracking - Create a dedicated section for your top 20% of SKUs that should never be out of stock. Show their current inventory levels with clear warning thresholds. I've seen companies use a simple red/yellow/green system where yellow triggers if stock falls below 3 days of supply.
Also, it is important to know which type of chart to use when needed. Usage of pie charts using a pie chart maker , bar charts, stacked charts, combination charts, waterfall charts. can create confusion when the user is unaware of how to read the charts. Therefore, it is important to maintain charts as simple as possible but also to convey as more information as possible. Here’s a cheat sheet in case you were looking for one.
Source: Power BI Implementation Guide
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 hochwertige Datenmanagementpraktiken anzuwenden, 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 wie Power 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 können KI-Agenten zur 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 wir 1Platform 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 unseren KI- 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.