Entscheidet sich eine Unternehmung die Unternehmenssteuerung nach dem Produktlebenszyklus auszurichten, hat dies starke strukturelle Einflüsse auf die Landschaft der Business Intelligence. Die Business Intelligence muss die verschiedenen Phasen des Produktlebenszyklus unterschiedlich abbilden und unterstützen. Im folgenden werden die Phasen und dessen Auswirkungen auf die BI (Business Intelligence) beschrieben.

Produktlebenszyklusphase: Einführung

Die Phase der Einführung ist davon geprägt, dass das Produkt am Markt platziert wird und erste Absatzerfolge gemessen werden sollen. Es soll sehr schnell entschieden werden, ob das Produkt  am Markt eine Chance hat oder nicht und wenn es eine Chance hat, welches die Erfolgsfaktoren hierfür sind. Für die BI (Business Intelligence) bedeutet dies folgende Herausforderungen:

• Time-to-market / Flexibilität: Mit Marktangang der Produkte müssen Auswertungen zur Verfügung gestellt werden. Es muss möglich sein produktindividuelle Erweiterungen für die notwendige Detaillierung schnell hinzuzufügen.
  
• Hohe Detaillierung: Es müssen möglichst alle Details gemessen werden, damit die Erfolgsfaktoren für das Produkt mittels Data Mining ermittelt werden können. Erfolgsfaktoren könnten u.a. sein: Design (Farbe, Form, ...), Funktionalität (Features, ...), Kundengruppen (Alter, Geschlecht, soziale Faktoren, ...), Regionalisierung (z.B. bergiges Land für GPS-Produkte), Umweltfaktoren (z.B. Sonnenstunden für Solarprodukte), Nutzungsverhalten (z.B. Zeitpunkt, Dauer, ..), Produktpreise, usw.
• Analysetools anstatt Reportingtools: Es müssen geeignete OLAP, MOLAP, ROLAP oder Data Mining-Tools zur Verfügung stehen, mit denen man die Erfolgsfaktoren herausarbeiten kann. D.h. es wird eine starke Individualisierung anstatt Standardisierung verlangt.
  
• Qualität und Aktualitität: In dieser Phase ist es wichtiger, dass die Daten schnellstmöglich in höchster Aktualität zur Verfügung stehen. Da die Daten zur Analyse und nicht als Kapitalmarktreporting verwendet werden sollen genügt eine mittlere Qualität für die Daten.

Die Einführungsphase des Produktlebenszyklus ist stark absatz- und produktfokusiert.

Produktlebenszyklusphase: Wachstum

In der Wachstumsphase befindet man sich in dem Stadium, dass man entschieden hat, dass das Produkt am Markt Chancen hat. Die Phase der Gewinnerzielung hat mit dem Erreichen des Break-Even-Punkt begonnen. Die Erfolgsfaktoren für das Wachstum sind bekannt. Die Geschäftsprozesse müssen auf diese Erfolgsfaktoren fokusiert und gegebenenfalls angepasst werden. Von der Business Intelligence wird nun eine stärke IT-Unterstützung, Standardisierung und zunehmende Automatisierung verlangt, um Effizienzen zu heben.

• Time-to-market / Standardisierung: In der Wachstumspahse wird von der BI ein absatzorientiertes Standardreporting erwartet. Individuelle (teilweise durch Fachseite selbst erzeugte) Reports sind in dieser Phase völlig fehl am Platz.
  
• Geringe Detaillierung: In der Wachstumsphase muss die Detaillierung der Business Intelligence nur noch den Ansprüchen der kritischen Erfolgsfaktoren genügen.
  
• Reportingtools anstatt Analysetools: Mit der Überführung in die Wachstumsphase muss die Business Intelligence ein Standardreporting bezüglich der kritischen Erfolgsfaktoren des Produktes zur Verfügung stellen. Dieses Standardreporting muss absatzorientiert sein.
• Qualität und Aktualitität: In der Wachstumphase ist es wichtig, dass die Absatzdaten  in hoher Aktualität und Qualität zur Verfügung stehen. Insbesondere ist eine Standardisierung notwendig, damit Zeitreihenanalysen möglich werden.
  

Die Wachstumsphase des Produktlebenszyklus ist stark absatzorientiert.

Produktlebenszyklusphase: Reife

Die Phase der Reife ist davon geprägt, dass das Wachstum entschleunigt wird, d.h. langsamer voran geht. Die Marktanteile sind einigermaßen gefestigt und der Fokus liegt stärker auf Gewinnmaximierung und Effizienz. Die Konkurenz wird z.B. durch Billiganbieter stärker. Die Herausforderungen für die BI (Business Intelligence) sind:

• Time-to-market / Standardisierung / Automatisierung: In der Reifephase ist neben einem Absatzreporting auch ein detailliertes Umsatzreporting und ein Gewinnreporting notwendig. Dieses muss automatisiert und standardisiert erfolgen.
  
• MittlereDetaillierung: In der Reifephase muss die Detaillierung der Business Intelligence wieder detaillierter werden. Die Umsatzfaktoren müssen identifiziert aber auch der Markt muss hinsichtlich Marktanteilschancen untersucht und ausgewertet werden.
• Reportingtools und Analysetools: Mit der Überführung in die Reifephase muss die Business Intelligence das Standardreporting bezüglich des Absatztes auf Umsatz und Gewinn ausgeweitet werden. Zusätzlich sind Analysetools für Marktanteilsanalysen notwendig. Die Daten gehen nun stärker in das Unternehmenssteuerungsmodell ein, da der Umsatz nun sehr hoch ist und größeren Einfluß auf den Unternehmenserfolg hat.
  
• Qualität und Aktualitität: Die Qualität der Daten in der Business Intelligence ist in der Reifephase extrem wichtig. Die Daten werden für Marktanteilsauswertungen und Benchmarking auch nach extern herausgegeben, so dass Datenqualitätsprobleme nicht akzeptabel sind.

Die Reifephase des Produktlebenszyklus ist stark umsatz- und marktanteilsorientiert.

Produktlebenszyklusphase: Sättigung

Nach Ablauf der Reifephase folgt die Sättigungsphase in der die Marksättigung erreicht ist und der Absatz rückläufig wird. Die Umsätze sinken sowohl aufgrund des Absatzes als auch aufgrund zwangsweiser Preisnachlässe. Damit trotzdem noch Gewinne erzielt werden können müssen die Kosten gesenkt werden und ein gutes Konzept zur Marktpositionierung muss umgesetzt werden. Ist eine Marktpositionierung nicht mehr möglich muss unbedingt ein Konzept zum Marktausstieg erarbeitet werden. Die Sättigungsphase des Produktlebenszyklus muss wie folgt durch die BI (Business Intelligence) unterstützt werden:

• Time-to-market: In der Sättigungsphase wird ein umfangreiches Reporting für den Deckungsbeitrag benötigt. Neben einem Absatzreporting und Umsatzreporting wird ein umfangreiches Kostenreporting inkl. Gemeinkosten benötigt. Da die Sättigungsphase zeitlich begrenzt ist, muss der Nutzen jeder Weiterentwicklung auf die begrenzte Nutzungszeit berechnet werden. Desto wichtiger ist das time-to-market durch Minimierung der Entwicklungszeiten, damit die Nutzungszeit maximiert werden kann.
  
• Hohe Detaillierung: In der Sättigungsphase muss die Detaillierung der Business Intelligence sehr detailliert zur Verfügung stehen. Der gesamte Deckungsbeitrag muss durch Analyse- und Data Mining-Tools analysierbar sein. Für die Kosteneffizienz werden Tools für Prozessmonitoring, Prozesskosten aber auch Organisationseffizienz benötigt. Weiterhin sind in dieser Phase Auswertungen zu Softskills gefragt, wie Kundenzufriedenheit, Serviceorientierung udn Qualität.
  
• Reportingtools und Analysetools: In der Sättigungsphase muss die Business Intelligence das Standardreporting bezüglich des gesamten Deckungsbeitrag zur Verfügung stellen. Zusätzlich sind Analysetools für Marktanteilsanalysen, aber auch Kostentreiber im Unternehme notwendig. Die Produkte die sich in der Sättigungsphase befinden nehmen immer weniger Einfluss auf den Unternehmenserfolg.
  
• Qualität und Aktualitität: Die Qualität der Daten in der Business Intelligence ist in der Sättigungsphase extrem wichtig.
• Kosteneffizienz: Die Sättigungsphase verlangt von der BI (Business Intelligence) die größte Leistung ab. Dementsprechend steigen sowohl die Kosten für den Betrieb als auch für die Weiterentwicklung. Somit ist die BI in dieser Phase ein starker Kostentreiber und ein kritischer Erfolgsfaktor. Ohne die Erkenntnisse der BI ist diese Phase nicht gut steuerbar, andererseits können die Zusatzkosten für diese BI die gesamte Phase ineffizient machen. Aus diesem Blickwinkel heraus entsteht in den meisten Unternehmen der Wunsch eine BI-Strategie zu entwickeln, die leider häufig nur die Kosteneffizienz im Blick hat.

Die Sättigungsphase ist stark von Kostenoptimierung und Prozessoptimierung bzw. Prozessautomatisierung geprägt.

Produktlebenszyklusphase: Ausführung

Ist die Phase der Sättigung durchlaufen und für das Produkt besteht keine Chance in einer Marktnische zu überleben, muss der kontrollierte Marktaustritt geplant werden. Dies kann in einer kurzen aber auch in einer langen Phase durchgeführt werden. Häufig muss man den bisherigen Kunden Alternativprodukte anbieten, z.B. in der Autoindustrie ein neues Modell anbieten. In der Telekommunikation wurde das A-Netz, B-Netz und C-Netz durch das D-Netz abgelöst. In dieser Produktlebenszyklusphase wird der BI (Business Intelligence) auch ein Rückbau von Funktionalität nahe gelegt.

• Time-to-market: In der Ausführungsphase wird kein time-to-market benötigt.
  
• Hohe Detaillierung: Ein rudimentäres Deckungsbeitragsreporting wird benötigt.
  
• Reportingtools: Eine hohe Standardisierung und Automatisierung wird von der BI abverlangt.
• Qualität und Aktualitität: Die Qualität der Daten in der Business Intelligence ist in der Ausführungsphase weniger wichtig.
• Kosteneffizienz: Die BI in der Ausführungsphase wird nur noch nach Kostengesichtspunkten gesteuert. Es wird sich nur noch auf das Allernotwendigste kozentriert, der Rest wird abgeschaltet. Neuentwicklungen finden nicht mehr statt.

Die Ausführungsphase des Produktlebenszyklus ist stark von Kostenoptimierung und Funktionsrückbau (Retirement) geprägt.

Fazit: Der Verwendungszweck trennt die Spreu vom Weizen

Über alle Produktlebenszyklusphasen hinweg wird eine BI-Unterstützung benötigt, allerdings von Phase zu Phase mit unterschiedlichen Anforderungen. Existiert ein Unternehmen mit nur einem Produkt und wird das Unternehmen nach der letzten Produktlebenszyklusphase geschlossen/abgewickelt, dann passt diese beschriebene Vorgehensweise perfekt. Werden aber immer wieder neue Produkte entwickelt, dann können die bestimmten BI-Applikationen und BI-Tools wiederverwendet werden. Ein solches Konzept zu entwickeln bedeutet viel Anstrengung. Häufig werden die gebauten BI-Tools falsch wiederverwendet. Beispielsweise werden neue Produkte in der Einführungsphase und Wachstumsphase mit Kostenanalysetools und Deckungsbeitragsrechnungen der Sättigungsphase gesteuert. Dies führt zu einer Fehlsteuerung der neuen Prodkte und zu einer Innovationslähmung in den Unternehmen. Nur ein gutes verwendungszweckgebundenes Unternehmenssteuerungskonzept und darauf aufbauendes BI-Konzept führt zu einer Spitzen-Unternehmenssteuerung und hohen Wertentwicklungen im Unternehmen.
Ein sehr aussichtreiches Konzept für eine effiziente und effektive BI (Business Intelligence) ist das Konzept der BI Enabler bzw BI Services. weiter unter: BI Enabler