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Der steinige Weg zum automatisierten Data Science Produkt – Empfehlungen und Lessons Learned

„Irgendwie müsste es doch möglich sein, unsere Marketing-Entscheidungen automatisiert und datengestützt zu optimieren. Bauchgefühl ist ja gut, aber auf Dauer? Wir haben da doch diesen Riesenberg an Daten. Nein, eigentlich sind es ganz viele Berge. Und eine Idee habe ich auch – lass uns unsere Preissetzung optimieren! Oder doch die Vertriebstätigkeiten?“ In unserer Deep-Dive Session zeigen wir im Detail, wie wir von einem unklaren „Ideenwust“ und einem bestenfalls rudimentären Verständnis von Datenerfordernissen und –realitäten schrittweise zu einer komplett datengetriebenen Software zur Optimierung von Marketing-Aktivitäten kommen. Interaktive Elemente machen den kompletten Prozess erlebbar – von der Priorisierung der Use Cases über die Erstellung erster Design Scribbles in Design Studio Workshops bis hin zur agilen Entwicklung der webbasierten Softwarelösung. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf der Herausforderung liegen, komplexe Data Science Modelle im agilen Setup – welches auf stetige Software-Inkremente abzielt – zu entwickeln. Konkrete Praxisbeispiele ziehen wir aus unseren noch laufenden Entwicklungen von Data Science Webapplikationen zur Retail Store Optimierung, Promotion-Optimierung und zur Produkt-Launch-Optimierung.

1 von 43
Der steinige Weg zum automatisierten Data
Science Produkt
Empfehlungen und Lessons Learned
Dr. Ralph Wirth, Dr. Stefanie Huber
© SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH2
Was sind datengetriebene Marketingprodukte?
Ein Beispiel
Bevor es los geht…
01
Unverhandelbar: Kernentwicklungsprinzipien
02
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Hands on: An die Arbeit!
Schritt für Schritt zur datengetriebenen Lösung
Zusammenfassend…
© SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH3
01 Was sind datengetriebene
Marketingprodukte? Ein Beispiel…
© SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH4
Steckbrief
Optiker Brillmann
Branche: Optiker
Standort: Berlin-Prenzlauer Berg
Zielgruppe: Modebewusste, weltoffene Brillenträger
mit hoher Zahlungskraft
Inhaberin: Dorothea Brillmann, 35 Jahre
Geschäftsbeginn: 1979 von den Eltern gegründet
2014 von den Eltern übernommen
© SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH5
Konkurrenz-
druck
Fehlende
Differenzierung
Umsatz-
& Gewinn-
rückgang
Gentrifizierung
„Berlin
Optics
House goes
Prenzlauer
Berg!“
„Ich
muss was
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  • 2. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH2 Was sind datengetriebene Marketingprodukte? Ein Beispiel Bevor es los geht… 01 Unverhandelbar: Kernentwicklungsprinzipien 02 03 04 Hands on: An die Arbeit! Schritt für Schritt zur datengetriebenen Lösung Zusammenfassend…
  • 3. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH3 01 Was sind datengetriebene Marketingprodukte? Ein Beispiel…
  • 4. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH4 Steckbrief Optiker Brillmann Branche: Optiker Standort: Berlin-Prenzlauer Berg Zielgruppe: Modebewusste, weltoffene Brillenträger mit hoher Zahlungskraft Inhaberin: Dorothea Brillmann, 35 Jahre Geschäftsbeginn: 1979 von den Eltern gegründet 2014 von den Eltern übernommen
  • 5. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH5 Konkurrenz- druck Fehlende Differenzierung Umsatz- & Gewinn- rückgang Gentrifizierung
  • 7. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH7 Eine Möglichkeit: Manuelle Zusammenführung und Analyse verschiedenster Datenquellen Datenintegration & -anreicherung Analytics: Diagnostic, predictive, prescriptive Magic Data Science Powder CRM-Daten Marktinformationen Konsumenten- informationen Geoinformationen  Besseres Kundenverständnis  Benchmarking  Attraktive neue Verkaufsgebiete  Konkrete Marketingempfehlungen
  • 8. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH8 Die Realität sieht oft so aus… Tapfere(r) Krieger(in) Geostatistiker DB Manager 1 Ext. Datenlieferant Ext. Datenlieferant 2 Data Scientist Einkauf Store-Leiter
  • 9. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH9 Beantwortung derselben Fragen im datengetriebenen Marketing: Der „Sales Potential Optimizer“
  • 10. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH10 Dieser Weg wird kein leichter sein…
  • 11. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH11 02 Bevor es los geht: unsere Kernentwicklungsprinzipien
  • 12. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH12 Werte und organisationales Setup sind der Schlüssel Der Nutzer definiert alles was wir tun Daten, Methoden und Form folgen Nutzerbedürfnissen Entwicklungsteams sind cross-funktional End2end ownership ist essentiell Agiles Mindset ist unerlässlich Agil bedeutet jedoch mehr als Rituale einzuhalten Skalierung und Automatisierung wird von Anfang an mit gedacht Der beste Algorithmus muss nicht zur besten Lösung führen Analytische Produkte sind anders Machbarkeit kann nicht als gegeben angenommen werden – steht und fällt mit Daten und Methoden
  • 13. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH13 Neue Insights zu Machbarkeit und Nutzerfeedback erfordern Möglichkeit stetiger, agiler Anpassungen Die Produktentwicklung ist kein geradliniger Weg Produktmanager/Technical product owner QA (Frontend /Data) Modellierer/Maschine Learning Ingenieur Frontend/Backend Ingenieur Dev Ops UX/Design Big Data Inge nieur Gibt es die Daten? Erreichen wir Ergebnisse in gewünschter Aussagekraft? Persona + Value Proposition Unsicherheit/Möglichkeiten Projektverlauf
  • 14. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH14 + ≠ Cool Solution Cool Data Cool Science & Technology Daten und Methoden folgen der Nutzerfrage Wir entwickeln nicht Produkte, nur weil wir es können oder sie fancy sind
  • 15. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH15 Auch die Form folgt der Funktion und den Nutzerbedürfnissen ExcelHandwerk
  • 16. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH16 3 Hands on: An die Arbeit! Schritt für Schritt zur datengetriebenen Lösung
  • 17. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH17 Der Prozess ist nicht streng sequenziell Ein erfolgreicher Prozess zur Entwicklung datengetriebener Marketing Analytics Lösungen umfasst für uns fünf Schritte Schritt 5 Launch, use & learn Schritt 4 Slicing, no dicing: Der agile Weg zum MVP Schritt 3 Topf sucht Deckel: Data Science Research mit Nutzerfokus Schritt 2 UX, übernehmen Sie! Schritt 1 Vom aktionistischen Gedankenwust zu priorisierten Value Propositions: Data Design Thinking
  • 18. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH18 Case Study: Produkt Launch Optimierung
  • 19. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH19 Ein erfolgreicher Prozess zur Entwicklung datengetriebener Marketing Analytics Lösungen umfasst für uns fünf Schritte Schritt 5 Launch, use & learn Schritt 4 Slicing, no dicing: Der agile Weg zum MVP Schritt 3 Topf sucht Deckel: Data Science Research mit Nutzerfokus Schritt 2 UX, übernehmen Sie! Schritt 1 Vom aktionistischen Gedankenwust zu priorisierten Value Propositions: Data Design Thinking
  • 20. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH20 Ausgangspunkt: Produkteinführungen sind wichtig und können optimiert werden 80% der Produkt- einführungen scheitern  Gescheiterte Produkt- einführungen sind teuer Was sind die Gründe?  Kaufentscheidungen sind heterogen und schwierig zu verstehen  Neue Produkte heben sich nicht genug von existierenden ab  Unzureichende Vertriebsplanung Was würde helfen?  Zeitige Vorhersage des Erfolgschancen  Vorhersage der Kannibaliserung  Optimierung von Launchpreisen und Distributionskanälen
  • 21. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH21 Eine datengetriebene Optimierung scheint Sinn zu machen – aber können wir nun mit der Entwicklung starten? Zielgruppe Markpotential Businessfragestellung Hersteller ? Ein genaues Verständis des Nutzerbedürfnisses muss die Grundlage sein
  • 22. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH22 Was ist der nächste Trend? Ein crossfunktionaler Workshop bringt alles auf den Tisch Wer genau entscheidet eigentlich den Launch Preis? Wie beeinflusst der Launch das eigene Portfolio? Kriegt man das performant? Wer wird das Produkt kaufen? Ein datengetriebenes Choice Modell wäre schick. Reicht die Datengranularität? Welche Firmen / welche Entscheider werden datengetriebene Lösungen einsetzen? Wo ist Bauchgefühl ok? Wie genau schaut der aktuelle Launchprozess aus?Welche Probleme erschweren die Arbeit von Schlüssel- Entscheidern?
  • 23. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH24 Um den Workshop zu strukturieren haben wir spezielle Formate entwickelt Ein Beispiel: Der Solution Canvas hilft uns dabei, die Nutzerperspektive einzunehmen. Wer sind die späteren Nutzer der Lösung? Was sind deren tägliche Probleme? Wie muss eine Lösung aussehen, die den Nutzern wirklich hilft?
  • 24. Interaktive Übung: „Data Design Thinking“ in Aktion
  • 25. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH26 Ein erfolgreicher Prozess zur Entwicklung datengetriebener Marketing Analytics Lösungen umfasst für uns fünf Schritte Schritt 5 Launch, use & learn Schritt 4 Slicing, no dicing: Der agile Weg zum MVP Schritt 3 Topf sucht Deckel: Data Science Research mit Nutzerfokus Schritt 2 UX, übernehmen Sie! Schritt 1 Vom aktionistischen Gedankenwust zu priorisierten Value Propositions: Data Design Thinking
  • 26. Product manager beim Hersteller (regional) Legt UVP fest Preisanpassungen Distribution steuern Produktion anpassen Umsatzmaximierung Gewinnmaximierung Trends bewegen sich schnell– Produktion braucht Vorlauf Marketingansprache optimieren basierend wichtigen Features Legt Kommunikation fest Produkterfolg Keine Zeit Fragmentierte Daten Das Ergebnis des Data Design Thinking Workshops muss nun visualisiert werden Optimiere Launchpreis für ein Produkt in unterschiedlichen Kanälen Optimiere Launch-Distribution Nutzer sieht die erfolgstreibenden Produktfeatures Nutzer kann Launchpreise pro Kanal konfigurieren und mit dem Vertrieb teilen Einfach zu benutzen Datengetrieben aus bestehenden Daten Recommendations Viel Bauchgefühl
  • 27. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH28 Brücke von Ideen zur Visualisierung wird geschlagen Im Designstudio Workshopformat kommen alle Ideen zu Papier
  • 28. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH29 Ziel: Testen von User-Interaktionen mit der späteren Software, ohne bereits Software zu bauen Ein weiterer Schritt in Richtung Software: Wireframes
  • 29. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH30 Die erstellten Wireframes ermöglichen im Nutzertest frühes und ehrliches Feedback Relevanz Verständlichkeit Usability Fehlende Funktionalität Darstellung und Visuali- sierung Insbesondere fünf Dimensionen werden getestet
  • 30. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH31 Rückkopplungsschleifen sind explizit erwünscht Ein erfolgreicher Prozess zur Entwicklung datengetriebener Marketing Analytics Lösungen umfasst für uns fünf Schritte Schritt 5 Launch, use & learn Schritt 4 Slicing, no dicing: Der agile Weg zum MVP Schritt 3 Topf sucht Deckel: Data Science Research mit Nutzerfokus Schritt 2 UX, übernehmen Sie! Schritt 1 Vom aktionistischen Gedankenwust zu priorisierten Value Propositions: Data Design Thinking
  • 31. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH32 Alle Phasen sind zeitlich fest definiert, Kundenfokus wird durch Produktmanagement sichergestellt Wir unterscheiden grob drei Phasen der Data Science Entwicklung (1) Feasibility Checks Fokus: Most risky assumptions In früher Produktkonzeptionsphase:  Datenexploration:  Granularität  Geographische Abdeckung  Qualität?  Adressieren Value Prop.?  User Story-zentrierte Modellentwicklung – Hand in Hand mit Erstellung von Wireframes  Modularisierung und Entwicklung von Datenflows  Prototypenentwicklung - Fokus: Modellfunktionalität, nicht Design!  Optimierung der Modelle aus (2)  Agile Entwicklung der End-to-End Software in kompletten, crossfunktionalen Teams  Wichtig: Skalierbare Implementierung der Algorithmen (2) Model Prototyping Fokus auf Kernfunktionalitäten (3) Produktisierung Agile Softwareentwicklung
  • 32. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH33 Product Launch Suite: Der Feasibility Check fiel positiv aus GfK Point-of-Sales Panel enthält Salesdaten und Featureinformationen für Millionen von Produkten in relevanten Märkten und für relevante Produktgruppen Zeitliche Auflösung: Zumeist wöchentlich – ausreichend für Core Value Propositions Datenqualität: Saleszahlen durchlaufen zahlreiche Quality Checks und sind als Währung im Markt anerkannt Vollständigkeit der Daten: Produktspezifische Features sind nicht immer vollständig  Featureimputation muss in mögliche Development-Roadmap ! Grundsätzlich positive Bewertung in Bezug auf Adressierbarkeit von Kern-User-Stories
  • 33. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH34 Für jedes Analytics-Modul wird ein funktionierender, aber noch zu optimierender Kernalgorithmus entwickelt Im Verlauf der Prototyping-Phase entsteht ein gutes Verständnis der benötigten analytischen Module und der Datenflüsse SKU Info Feature Imputation Store Info Shop Segmentation POS Sales Info Product Lifecycle Estimation Distribution Estimation Full SKU Info Distribution Info PLC Info Shop Segm ents Choice Model (Estimation of Feature Utilities/Impact on Sales)
  • 34. Eine rein auf Exploration und Funktionalitäten ausgerichtete Applikation erleichtert die Kommunikation im Produktteam
  • 35. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH36 Auf Basis unserer Erfahrung werden diese Standards angepasst Für die skalierbare Implementierung unserer Algorithmen haben wir zusammen mit den Engineers Standards festgelegt Modulare Entwicklung unter Nutzung von Docker Containern Restriktion auf wenige Programmier- sprachen Python + Spark (pySpark) im Zentrum  Guter Kompromiss aus Skalierbarkeit und Verbreitung in der Community Klares Commitment zu Software Engineering Standards  Dependency Management, Error Handling, Testing, Versionskontrollsysteme, Code Reviews, Modularisierung… Scalability by design Nutzung von Parallelisierungs- und GPU-Computing- Frameworks, etc.
  • 36. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH37 Ein erfolgreicher Prozess zur Entwicklung datengetriebener Marketing Analytics Lösungen umfasst für uns fünf Schritte Schritt 5 Launch, use & learn Schritt 4 Slicing, no dicing: Der agile Weg zum MVP Schritt 3 Topf sucht Deckel: Data Science Research mit Nutzerfokus Schritt 2 UX, übernehmen Sie! Schritt 1 Vom aktionistischen Gedankenwust zu priorisierten Value Propositions: Data Design Thinking
  • 37. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH38 End2End Iterationen mit Nutzerwert anstatt komponentenweiser Arbeitspakete Schrittweise zum Minimum Viable Product (MVP) SUPERCRUNCH by GfK Welcome, … SUPERCRUNCH by GfK Vordefiniertes Produkt SUPERCRUNCH by GfK Produkt definierbar Parameter sind statisch Define product SUPERCRUNCH by GfK
  • 38. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH39 Ein erfolgreicher Prozess zur Entwicklung datengetriebener Marketing Analytics Lösungen umfasst für uns fünf Schritte Schritt 5 Launch, use & learn Schritt 4 Slicing, no dicing: Der agile Weg zum MVP Schritt 3 Topf sucht Deckel: Data Science Research mit Nutzerfokus Schritt 2 UX, übernehmen Sie! Schritt 1 Vom aktionistischen Gedankenwust zu priorisierten Value Propositions: Data Design Thinking
  • 39. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH40 Modellupdates und Erweiterungen: • Datenupdates • Externe Veränderungen • Rollout in neue Länder und Produktkategorien • … Nutzeranalyse • Neue Features • Usability Verbesserungen • … Optimierungen • Performanz • Einbindung neuer Libraries • … Ein digitales Produkt ist nie fertig...
  • 40. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH41 04 Zusammenfassend…
  • 41. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH42 Erfolgreiche Entwicklung von automatisierten analytischen Produkten erfordert • klaren Nutzerfokus aller Beteiligter, • crossfunktionale Zusammenarbeit von Anfang an, • unternehmensweit konsequent agiles Mindset, • konstantes Lernen, • klare Prozesse, Struktur und Zuständigkeiten.
  • 42. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH43
  • 43. © SUPERCRUNCH 21-Nov-17 | Entwicklung datengetriebener Marketingprodukte bei SUPERCRUNCH44 Dr. Ralph Wirth Global Head, Science & Technology ralph.wirth@supercrunch.io Dr. Stefanie Huber Director Product Development stefanie.huber@supercrunch.io