analytical cycle fallbeispiele max-con

Der Analytical Cycle - FallbeispielSortimentsanalyse &Energieprognose

Optimierung von Business-Entscheidungen

Inhalt

- Was bedeutet Analyse?- Ansatzpunkte fortgeschrittener Analyse – MAX-CON Kernkompetenz- Von Aufgabe und Daten zum Ergebnis- Analytical Cycle- Projektbeispiel: Sortimentsoptimierung im Handel- Projektbeispiel: Mengenprognose im Handel

Was ist Analyse?

Quelle: BARC

Zunehmende Bedeutung analytischer Verfahren

Marktreife und Wettbewerbsdruck erhöhen die Nachfrage nachanalytischen Verfahren:- Einsatz von BI-Werkzeugen in Unternehmen ist selbstverständlichergeworden, die Akzeptanz der Entscheidungsfundierung durch Datenwächst und ist auch wesentlicher Bestandteil von Digitalisierungsinitiativen.

- Big Data fokussiert gerade das Thema Datenanalyse und bringt neueAspekte in die Diskussion – vom Top Management („wie werden wir eindatengetriebenes Unternehmen?“) bis hin zur IT („kann Hadoop meineKosten für Speicherung und Analyse von Sensor- und Log-Datenreduzieren?“)

„Mehrwert durch Analyse statt nur Reporting“

Von Aufgabe und Daten zum Ergebnis

Quelle: BARC

Analyse Ihrer Data Value Chain

- Bereitstellung,Bereinigung undVorbereitung derDaten- Pre-Processingvon Zeitreihen

-Analyse derDatenlandschaft- Identifikationgeeigneter Werteund Parameterund Bündelungvon relevantenDaten

- Erst nachIntegrationErgebnisse fürEntschei-dungsfindung nutzbar - Ableitung vonHandlungsan-weisungen

KernkompetenzData Mining,OperationsResearch,Zeitreihen-analyse

- Darstellung undKommunikationder Ergebnisse- Verdeutlichungdes Nutzens derIntegration

Ansatzpunkte fortgeschrittener Analyse

Inhalt

- Was bedeutet Analyse?- Ansatzpunkte fortgeschrittener Analyse – MAX-CON Kernkompetenz- Von Aufgabe und Daten zum Ergebnis- Analytical Cycle- Projektbeispiel: Sortimentsoptimierung im Handel- Projektbeispiel: Mengenprognose im Handel

Analytical Cycle bzw. Projektvorgehen

Projektauftrag

Aufgabenverständnis

Fortlaufende Bewertungder Güte des Modells

Operationalisierung(Integration operativeProzesse)

Ergebnisevaluation/Gütebewertung

Abbruch der Bewertung

Einmalige Erkenntnis-anwendung

Modellierung &Modellvalidierung

Datenverständnis,Selektion, Integration &Aufbereitung

Typische Aufwandsverteilung

50 %

5 %

15 %

20 %

10 %

Bsp. Warenkorbanalyse

Gefahr: Eliminierung unprofitabler Produkte ohne Berücksichtigung vonVerbundeffekten

Eliminierungunprofitabler Produkte

Attraktivität desProduktportfoliossinkt

AnzahlunprofitablerProdukte steigt

Kundenzahl sinkt

Profite sinken

Definition Verbundeffekte

Abverkäufe Blumen

Abverkäufe Werkzeuge

Abverkäufe BlumenWerkzeuge

Finden von Assoziationsregeln = Produktbeziehungen im Sortiment – Weshalb kommt der Kunde?

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- Was bedeutet Analyse?- Ansatzpunkte fortgeschrittener Analyse – MAX-CON Kernkompetenz- Von Aufgabe und Daten zum Ergebnis- Analytical Cycle- Projektbeispiel: Sortimentsoptimierung im Handel- Projektbeispiel: Mengenprognose im Handel

Vorgehen im Projekt – Bsp. Sortimentsoptimierung

Projektauftrag und Aufgabenverständnis- Bestimmung des optimalen (Umsatz/Profitabilität) Sortimentes bzgl. Filiale &Zeitpunkt unter Berücksichtigung von Verbundeffekten

Daten: Verständnis, Selektion, Integration & Aufbereitung- Kassendaten (POS): Artikelnummer, Menge, Umsatz- weitere (Meta-)Informationen – Warengruppen, Module, NOS Sortiment, Layout,Deckungsbeitrag, Aktionsartikel, etc.- Verwerfen von Filialen ohne Aussagewert (unterjährig geschlossen/geöffnet, missingvalues, Bons defekter Kassen, etc.)- Akkumulation von Artikeln die mehrfach auf dem Bon vorkommen- Auswahl eines Analyse-Zeitraumes (KW)- Aggregation auf Warengruppen – Module, Elimination von best. Artikeln (Pfand,Taschen, etc.)

Vorgehen im Projekt – Bsp. Sortimentsoptimierung

Modellierung & Modellvalidierung- Entfernen von Rauschen (z.B. Artikel nur 1 Mal verkauft)- Identifikation der signifikanten Verbünde (über Verkaufshäufigkeit)- Bestimmen der mittleren Verkaufshäufigkeit (alle Filialen/ganz D)- Berechnung der Verbundhäufigkeit für Artikelpaare

Ergebnisvalidierung- Bestimmen der mittleren Verkaufshäufigkeit (alle Filialen/ganz D)- Konsistenzchecks (Summen über verschiedene Teilanalysen bilden, Betrachtungintuitiver Verbünde)

63%

25%

Vorgehen im Projekt – Bsp. Sortimentsoptimierung

Operationalisierung - Dashboard zur Visualisierung, - Erarbeitung der Strategie zur Sortimentsoptimierung- Entscheidungsfindung – weitere Analyse über BI-Tool oder weitere Modelle- Umsetzung: Sortiment verändern, Artikel-Platzierung, Werbung

Fortlaufende Bewertung der Modellgüte- Controlling- Definieren von Testfilialen bzw. eines statistisch validen Testverfahrens

Dashboard Visualisierung

Visualisierung mehrdimensionaler Daten

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- Was bedeutet Analyse?- Ansatzpunkte fortgeschrittener Analyse – MAX-CON Kernkompetenz- Von Aufgabe und Daten zum Ergebnis- Analytical Cycle- Projektbeispiel: Sortimentsoptimierung im Handel- Projektbeispiel: Mengenprognose im Handel

Vorgehen im Projekt – Bsp. Mengenprognose

Projektauftrag und Aufgabenverständnis- Minimierung des Allokationsrisiko für den kommenden Tag

Daten: Verständnis, Selektion, Integration & Aufbereitung- Kundengruppen- Verbrauchshistorie der Kunden- Kovariaten (Temperatur, Differenz zum Vortag, etc)- Bestehende Prognosemethoden- Akkumulation von Kunden- Auswahl eine Prognose-Zeitraumes- Gesonderte Behandlung irregulärer Verbauchsmuster

Vorgehen im Projekt – Bsp. Mengenprognose

Modellierung & Modellvalidierung- Untersuchung der Güte verschiedener Modellansätze zur Zeitreihenanalyse

Ergebnisvalidierung- Backtest- Residuentests

Operationalisierung - Dashboard zur Visualisierung, - Integration in die Entscheidungsprozesse

Fortlaufende Bewertung der Modellgüte