Wie Market Intelligence hilft, Marktdynamiken zu verstehen

Ein neues Software-Werkzeug für Market Intelligence hat Hartmut Rauen, stellvertretender VDMA-Hauptgeschäftsführer, auf dem diesjährigen Maschinenbau-Gipfel in Aussicht gestellt. Darum geht es: Eine Umfrage habe gezeigt, dass 92 Prozent der befragten Maschinenbauer das Thema eher als strategisches Handlungsfeld für ihr Unternehmen sehen, so Rauen. 47 Prozent haben Market Intelligence bereits im Unternehmenseinsatz. Von letzteren sagen praktisch alle, dass sie dadurch tendenziell bessere strategische Entscheidungen treffen.

„Es ist eine der großen Innovationen der vergangenen Jahre, dass wir aus Unternehmen und Forschungsabteilungen Informationen in einem Dashboard zusammenbringen können, das uns beispielsweise zeigt, was die Wettbewerber machen oder wie es um Fachpersonal für KI am Arbeitsmarkt bestellt ist“, erklärte Prof. Dietmar Harhoff, geschäftsführender Direktor am Max-Planck-Institut für Innovation und Wettbewerb.

Bisher hätten Firmen eher mit der Aufgabe der Datenanalyse gekämpft. Es gebe zunehmend große Mengen von Daten, wie Tech-Analysen, Videos, Texte, Infos in sozialen Medien. Zugleich sei das Thema Machine Learning weit fortgeschritten. Unternehmen, die ein automatisiertes Dashboard nutzen, haben einen Vorteil im Markt, glaubt auch Harhoff. Er riet, mit Start-ups oder dem VDMA nach Lösungen zu suchen.

Ganz wichtig aus seiner Sicht: Die Konzentration auf das Wesentliche, also nur eine Seite Dashboard, nicht zehn Seiten. „Gerade bei mittelständischen Unternehmen bleibt kaum Zeit für Innovation. Aber ohne diese Dinge geht es nicht weiter“, so der studierte Maschinenbauer.

„Wir versuchen, möglichst viele Infos aus Märkten zu sammeln, zum Beispiel zu Produktneuentwicklungen oder Markteintritten“, berichtete Bernd Hilgarth, Geschäftsführer Vertrieb der Chiron Group. Hilgarth ist von Haus aus Maschinenbauer und kennt den Werkzeugmaschinenbau in- und auswendig. Insbesondere die wachsende Dynamik der Märkte mache Market Intelligence notwendig.

So wachse beispielsweise die Neukundenquote in diesen Zeiten leicht von 20 auf 30 Prozent. „Man muss wesentlich dichter an den Märkten dran sein“, folgerte Hilgarth. Man scanne auch kontinuierlich, was Wettbewerber in den Märkten tun. „Manuell kann man die vielen Informationsquellen nicht synchronisieren“, meint der Experte. Zum einen gebe es kaum noch Kunden, die nichts auf Social Media posten, zum anderen kämen die Kunden wesentlich vorinformierter, weil auch sie über mehr Informationen verfügen.

Wie Unternehmen Social Media nutzen können, erfahren Sie in diesem Artikel: "Digitale Visitenkarte: Social-Media-Guide für Firmen"

Software für strukturierte Information helfe hier deutlich. Während Market Intelligence früher für KMU viel zu aufwendig gewesen sei, habe sich die Situation durch neue Tools geändert. Wichtig sei jedoch, die Zuständigkeit festzulegen, um sich nicht zu verzetteln. Denn Nutzen könne in Akquisitionsprozessen, im Einkauf mit Infos über Lieferanten, im Marketing für gezieltere Marketingaktionen oder in der Produktentwicklung entstehen. Sein Rat an Einsteiger: Zunächst überlegen, welche Daten man haben wolle und dann nach einer Kostennutzenprüfung einfach loslegen.

„Market Intelligence baut auf Daten auf, sie ist nicht umsetzbar, ohne davor Datenpunkte zu erfassen“, sagte Dr. Robin Tech, CEO des Start-ups Delphai. Sein Start-up hat eine B2B-Suchmaschine entwickelt, sozusagen das Google für die Industrie. Auch Tech diagnostiziert ein exponentielles Datenwachstum für Unternehmensdaten zu Wettbewerbern und zu potenziellen Kunden. „Es wird viel mehr kommuniziert, es gibt Pressemitteilungen, es wird online darüber gesprochen, was man so macht“, so der Gründer.

So könnten auch Jobausschreibungen auf Portalen wichtige Datenpunkte sein. Suche ein Wettbewerber einen Azure Cloud Architect, wisse man, dass er wohl in die Cloud gehen will. Werde ein E-Commerce-Architekt gesucht, dann gehe es vermutlich um einen Webshop. Auf den Job-Portalen müssen Unternehmen auf der Suche auch angeben, in welchem Umsatzbereich es sich bewegt.

Um solche verteilten und unstrukturierten Datenpunkte abzugreifen, setzt das Startup für seine Suchmaschine auf KI in Form von Natural Language Processing (NLP). „Wir sehen im Maschinenbau, dass hier die durchschnittliche Anzahl der Kunden viel größer ist als bei einem hochspezialisierten OEM oder Tier One. Bei Tier Two bin ich auf einmal bei 140.000 Accounts“, stellte Robin Tech fest. Da sei der Softwareeinsatz entsprechend lohnender, zum Beispiel, um CRM-Daten automatisiert anzureichern, denn bei so vielen Accounts sei es nicht möglich, das manuell zu machen.