Pricing-Automatisierung mit Machine Learning und Aufbau BI Landschaft

Ausgangssituation

Das Unternehmen erkannte den Bedarf an einer skalierbaren und präzisen Bepreisungsstrategie. Die bisher manuelle Vorgehensweise war fehleranfällig, zeitaufwendig und konnte nur bedingt externe Einflussfaktoren berücksichtigen. Zusätzlich fehlten der Geschäftsführung umfassende Einblicke in das Marktgeschehen und Wettbewerber, um fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können. Vor diesem Hintergrund wurde entschieden, Machine Learning-Modelle zur Automatisierung der Opportunity-Bepreisung einzusetzen und gleichzeitig eine integrierte BI-Landschaft zu schaffen, die sowohl Wettbewerbsanalysen als auch detaillierte Unternehmensdaten in Echtzeit zugänglich macht.

Herausforderung

Das Projekt brachte mehrere Herausforderungen mit sich:

Datenkomplexität

Die Datenbasis des Unternehmens musste nicht nur analysiert, sondern auch mit externen Umweltfaktoren angereichert werden, um die Genauigkeit des Machine Learning Modells sicherzustellen.

Technische Integration

Der Aufbau einer konsistenten BI-Landschaft und die Integration der verschiedenen Komponenten, wie Machine Learning Modelle, Datenpipelines und User-Interfaces, mussten reibungslos erfolgen.

Benutzerfreundlichkeit

Es war uns besonders wichtig, eine intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche zu schaffen, die dem Fachbereich ermöglicht, das System nahtlos zu steuern.

Datenmanagement und Governance

Die Sicherstellung der Datenqualität und Einhaltung internationaler Data Governance-Standards war essenziell für den langfristigen Erfolg der Lösung.

Projektscope:

18 Monate

Herangehensweise

Um den Projekterfolg sicherzustellen, verfolgten wir einen agilen Ansatz, bei dem die regelmäßige Abstimmung mit der Geschäftsführung und den Fachbereichen im Vordergrund stand. Die wichtigsten Schritte waren:

Datenanalyse und Modellentwicklung

Zu Beginn des Projekts führten wir eine umfangreiche Analyse der historischen Unternehmensdaten durch. Diese Daten wurden mit externen Umweltfaktoren (z.B. wirtschaftliche Trends, Marktdaten) angereichert, um die Modelle so präzise wie möglich zu gestalten. Unter Verwendung von Python und speziellen Machine Learning Frameworks entwickelten wir eine Bepreisungs-Engine, die autonom und kontinuierlich durch historische Daten trainiert wird und sich dynamisch an Marktentwicklungen anpasst.

Aufbau der BI-Landschaft

Parallel zur Modellentwicklung haben wir eine umfassende BI-Landschaft unter Einsatz von Qlik aufgebaut. Diese BI-Lösung ermöglichte der Geschäftsführung einen schnellen Zugang zu Dashboards, die sowohl historische als auch aktuelle Daten visualisieren. Außerdem wurde ein Wettbewerbs-Cockpit entwickelt, das eine vollständige Analyse aller Wettbewerber im deutschen Markt bietet.

Technische Implementierung

Wir entwickelten eine Web-Eingabemaske, die es dem Fachbereich ermöglichte, auf einfache Weise mit der Bepreisungs-Engine zu interagieren. Dabei legten wir besonderen Wert auf eine intuitive Benutzerführung und ein robustes Berechtigungskonzept, das den Zugriff auf sensible Daten regelt.

Datenarchitektur und Governance

Es wurde eine interaktive Datenbankstruktur implementiert, die durch automatisierte Datenpipelines kontinuierlich Daten sammelt und verarbeitet. Dies stellte sicher, dass das Machine Learning Modell laufend aktualisiert und verbessert wird, während gleichzeitig internationale Data Governance Standards eingehalten wurden.

Outcome

Das Projekt wurde von der Geschäftsführung als großer Erfolg gewertet. Die implementierte Lösung bietet nicht nur eine solide und zukunftssichere Basis für datengetriebene Entscheidungen, sondern schafft zugleich ein hohes Maß an Transparenz und Vertrauen im gesamten Unternehmen. Besonders das Competitor-Cockpit und die Business Intelligence-Anwendung haben sich als zentrale Werkzeuge erwiesen, da sie der Geschäftsführung nun tiefgehende Marktanalysen auf einen Blick ermöglichen.

Durch den Einsatz modernster Machine Learning-Modelle und die Integration einer flexiblen BI-Landschaft konnte eine Lösung geschaffen werden, die dem Unternehmen sowohl kurzfristig als auch langfristig strategische Vorteile bietet. Die Fähigkeit, Preisentscheidungen auf Grundlage von Echtzeitdaten und umfassenden Marktanalysen zu treffen, verschaffte dem Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Insbesondere die deutlich verbesserte Bepreisungsgenauigkeit, die durch die Kombination historischer Unternehmensdaten mit externen Faktoren erreicht wurde, ermöglichte präzisere und marktorientierte Preisstrategien.