MDM Booster KI-Funktion
Sweet-Spot-Analyse: So finden Unternehmen ihre besten Marktchancen
- ein relevanter Bedarf befindet
- das Unternehmen eine besonders starke Leistung erbringen kann
- es kaum Konkurrenz gibt
- Gezieltere Kundenansprache
- Effizienter Ressourceneinsatz
- Stärkere Marktposition
Sweet-Spot-Finder
Der Sweet-Spot-Finder ist ein strategisches Instrument zur Identifikation jener Bereiche, in denen ein Unternehmen seine Kompetenzen gezielt mit konkreten Marktbedürfnissen verbinden kann – und dabei einen echten Wettbewerbsvorteil erzielt.
Durch die strukturierte Analyse interner Stärken, externer Marktanforderungen und des Wettbewerbsumfelds zeigt der Sweet-Spot-Finder, wo der unternehmerische Hebel am größten ist. Das Ergebnis: ein klarer Fokus für Investitionen, Produktentwicklung und Marktbearbeitung – auf Basis fundierter Daten statt reiner Intuition.
Für Entscheider bedeutet das: optimale Entscheidungen, höhere Effizienz und nachhaltiges Wachstum aus eigener Stärke.
Die Herausforderung: Ohne klaren Fokus geraten Ressourcen und Entscheidungen ins Leere
Fehlt einem Unternehmen ein definierter Sweet Spot, entstehen strategische und operative Unsicherheiten. Die Positionierung am Markt bleibt unklar – potenzielle Kunden erkennen keinen eindeutigen Mehrwert und das Unternehmen wirkt im Wettbewerb austauschbar.
Ohne klaren Fokus werden Ressourcen häufig auf zu viele Aktivitäten verteilt: Vertrieb, Marketing und Produktentwicklung agieren in verschiedene Richtungen, die Effizienz wird deutlich mindert. Besonders in produzierenden Unternehmen führt eine derartige Situation oftmals zu Überkapazitäten, Fehlinvestitionen oder nicht ausgereizten Wertschöpfungspotenzialen.
Auch die Kundenseite spürt die Unsicherheit: Angebote wirken beliebig, die Bindung bleibt gering und Preisverhandlungen verlaufen oft zu Ungunsten des Anbieters.
Sweet-Spot-Analyse im Handel
Ein Online-Shop für Elektronikartikel möchte seinen Umsatz durch optimale und dynamische Preise steigern. Bislang wurde der Absatz mit klassischen, statitischen Verfahren prognostiziert und die Verkaufspreise über eine Deckungsbeitragsrechnung berechnet. 2-3 mal pro Jahr wurden Preianpassungen vorgenommen – mangels Ressourcen jedoch nur für ausgewählte Produktbereiche.
Herausforderung
- Um den Umsatz im Handel zu maximieren, ist es entscheidend, den optimalen Preis für ein Produkt zu finden. Dieser Preis liegt dort, wo das Produkt weder zu teuer, noch zu günstig ist – der Gesamtumsatz soll maximiert werden, ohne auf Gewinne zu verzichten.
- Die Produkte besitzen eine Vielzahl von Eigenschaften, das Unternehmen vertreibt eine Vielzahl von Produkten
- Klassische Methoden ermöglichen nur begrenzte Optimierungsmöglichkeiten zur Steigerung des Umsatzes
Lösung: KI-gestützte Empfehlungen für den optimalen Preis
Ein individuell, mit dem MDM Booster trainiertes, KI-Modell wertet sämtliche Informationen zu Produkteigenschaften, dem Wettbewerb und aktuellen Ereignissen aus. In Echtzeit werden optimale Empfehlungen für die Preisgestaltung jedes einzelnen Artikels und bereitgestellt. Der Umsatz steigt innerhalb eines Monats um den Faktor 3,8.
Durch die KI-gestützte Sweet-Spot-Analyse konnte das Unternehmen die Conversion-Rate verbessern, den Umsatz pro Kunde steigern und den Gewinn durch dynamische Preisanpassungen steigern. Werden gleichzeitig passende Produktempfehlungen eingeblendet (basierend auf z. B. Collaborative Filtering oder neuronalen Netzen), so läßt sich der Warenkorbwert noch einmal spürbar steigern.
Weitere Beispiele
Einkauf und Bestellmengenoptimierung
Einsatzgebiet: Jede Branche
- Maximierungs- und Minimierungsfunktionen können genutzt werden, um operative Entscheidungen im Einkauf und in der Lagerhaltung zu unterstützen – oftmals mit dem Ziel, Kosten zu optimieren. KI-Modell lassen sich problemlos anpassen, um z.B. Rabatte, saisonale und regionale Schwankungen oder verschiedene Lagerarten zu berücksichtigen.
Controlling
Einsatzgebiet: Budgetplanung
- Optimale Verteilung des Budgets auf unterschiedliche Abteilungen und Projekte, sodass der erwartete Beitrag zum Unternehmensgewinn maximiert oder der Liquiditätsbedarf minimiert wird (Zielfunktion = Maximieren oder Minimieren).
- Die KI-basierte Sweet-Spot-Analyse, als Variante des klassischen Operations Research, unterstützt Sie bei folgenden Aufgaben:
- Optimale Budgetentscheidung
- Zielgerichtete Ressourcennutzung
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen
Logistik & Lagerverwaltung
Einsatzgebiet: Supply Chain Management, Logistikoptimierung
Ein Unternehmen betreibt mehrere Filialen und möchte herausfinden, an welchen Standorten Lagerzentren eingerichtet werden sollten, um die Transportkosten zu minimieren – bei gleichzeitig kurzer Lieferzeit zu den Filialen. Diese Aufgabenstellung ist bekannt als Facility Location Problem (Standortoptimierung)
Der Sweet-Spot-Finder des MDM Boosters unterstützt Sie dabei, die optimale Anzahl und Position von Lagern zu finden – mit dem Ziel:
alle Filialen zuverlässig belieferen zu können
die Gesamtkosten (Transport + Lagerbetrieb) zu Minimieren
MDM Booster
Selbstlernende Systeme statt Einmal-Modelle
Für den MDM Booster benötigen Sie kein mathematisches Vorwissen. Der Sweet-Spot-Finder kann aus Daten lernen, ohne dass Sie die Zusammenhänge explizit modellieren müssen. Beispielsweise erkennt das KI-Modell automatisch, welche Faktoren den Umsatz beeinflussen.
Optimierungspotenziale werden automatisiert erkannt. Statische Modelle funktionieren gut, solange die Annahmen unverändert passen. KI-Modelle sind dynamisch – sie können ständig durch neue Daten verbessert werden.
Automatisierte Optimierungen mit KI – einfach und schnell in Ihre Prozesse integriert
Nahtlose Integration in bestehende Systeme
Dank offener Schnittstellen lässt sich der MDM Booster problemlos in bestehende MDM-, ERP-, PIM- oder CRM-Systeme integrieren. Unterstützt werden Standardformate wie SQL, CSV, Excel, OpenAPI und S3, sodass Unternehmen ihre bestehenden Daten direkt für intelligente Musteranalysen nutzen können.
Individuelle KI-Modelle für maßgeschneiderte Prognosen
Der MDM Booster ermöglicht das Training individueller KI-Modelle, maßgeschneidert für Ihre unternehmensspezifischen Anforderungen – ohne KI-Expertise. Maximieren Sie Ihre Prozess-Effizienz und schöpfen Sie das volle Umsatzpotenzial Ihres Marktes aus.
Mit der KI-gestützten Assoziationsanalyse des MDM Boosters steigern unsere Kunden jeden Tag ihre Effizienz, optimieren ihre Vertriebsstrategien und nutzen wertvolle Daten für ihren langfristigen Erfolg.
Weitere Anwendungsfälle
Break-even-Point
Der sogenannte Break-even-Point gibt Auskunft darüber, ab welcher Absatzmenge oder welchem Umsatz eine Investition profitabel wird.
Durch die klare Trennung in fixe und variable Kosten ermöglicht die Analyse fundierte Entscheidungen zur Preisgestaltung, den Produktionsmengen oder der Produktgestaltung. Besonders in der Planungsphase neuer Produkte oder Geschäftsmodelle können mit der Break-even-Analyse, wirtschaftliche Risiken frühzeitig erkannt und optimale Szenarien berechnet werden.
Mit dem Sweet-Spot-Finder des MDM Boosters kann die Break-even-Analyse auch bei komplexeren Strukturen schnell, effizient und übersichtlich durchgeführt werden – als wertvolle Grundlage für strategische Entscheidungen.
Tourenoptimierung
Ziel ist es, Liefer- oder Servicerouten so zu planen, dass Kosten, Zeit und Emissionen minimiert werden – bei gleichzeitiger Einhaltung aller Kundenanforderungen.
Während klassische OR-Methoden wie das Vehicle Routing Problem (VRP) mathematisch optimale Routen auf Basis fester Parameter berechnen, ermöglichen KI-gestützte Systeme wie der MDM Booster eine dynamische, lernende Routenplanung. Sie berücksichtigen z. B. Echtzeit-Verkehrsdaten, Wetter, kurzfristige Änderungen oder Fahrerverhalten.
Durch die Kombination beider Ansätze lassen sich Fahrzeiten verkürzen, Auslastung verbessern und die Servicequalität erhöhen – ein echter Effizienzgewinn für Logistik, Außendienst und Lieferdienste.
Energieverbrauchsoptimierung
Die Optimierung des Energieverbrauchs ist ein zentraler Hebel zur Kostensenkung und zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen. Moderne Unternehmen setzen dabei auf eine Kombination aus Operations Research und künstlicher Intelligenz (KI), um ihren Energieeinsatz effizient zu steuern.
Operations Research ermöglicht die modellbasierte Optimierung von Produktionsprozessen, Maschinenlaufzeiten oder Lastverschiebungen – etwa durch mathematische Modelle, die den Energieeinsatz in Abhängigkeit von Zeit, Auslastung und Stromtarifen minimieren.
Der MDM Booster analysiert in Echtzeit große Mengen an Verbrauchs- und Umweltdaten, erkennt Muster und prognostiziert Energiebedarfe. So lassen sich z. B. Lastspitzen vermeiden, Anlagen vorausschauend regeln oder erneuerbare Energiequellen bevorzugt nutzen.
Das Ergebnis: niedrigere Energiekosten, höhere Transparenz und ein aktiver Beitrag zur CO₂-Reduktion – datenbasiert und automatisiert.
Demo Termin
Sie möchten Ihren Energieverbrauch, Touren oder Kostenstrukturen datenbasiert optimieren? Gerne demonstrieren wir Ihnen in einer kurzen Live-Demo, wie Sie mit Künstlicher Intelligenz Potenziale sofort sichtbar machen – schnell, einfach und effizient.
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