GE-McKinsey Matrix 2.0. Wo lohnt sich der Kampf wirklich? Datengestützte Portfolio-Entscheidungen, die Klarheit in komplexen Märkten liefern. Wir kombinieren strategische Gewichtung mit datengetriebenen Insights, liefern Transparenz über Potenziale, Risiken und notwendige Investitionen und ermöglichen faktenbasierte Priorisierung über Regionen, Produkte und Kundensegmente hinweg.
Definition eurer SGEs (Strategischen Geschäftseinheiten) und Relevanzkriterien. Berücksichtigt Marktsegmente, Kundenbedürfnisse, Eintrittsbarrieren, Rentabilitätspotenziale sowie interne Ressourcen. Klärt Schnittstellen mit bestehenden Portfolios, legt Grenzwerte fest (z. B. Mindestmarktwachstum, Kapazität), definiert Messgrößen (KPIs) wie Marktgröße, Marktdurchdringung, Reifegrad, Kapitalbindung und Zeitrahmen für Return on Investment.
Ermittlung von Marktgröße, Wachstum und Profitabilitätspotenzial mittels KI-Scrapern. Wir kombinieren externe Datenquellen wie Marktberichte, Branchenstatistiken, Social-M listening, Lieferkette, Wettbewerbsdaten, Preisentwicklung und regulatorische Hinweise mit internen Kennzahlen. Die KI generiert quantitative Indikatoren (TAM, SAM, SOM, CAGR, Brutto- bzw. Nettomarge, ROI) sowie qualitative Einschätzungen, Risiken und Trend-Pfade. Ergebnisse werden validiert und in übersichtliche Scores übersetzt, die eine Priorisierung nach High-Potential erleichtern. Zusätzlich führen wir Sensitivitätsanalysen und Szenarien durch, um Robustheit gegenüber Unsicherheiten zu prüfen.
Fokus auf High-Potential Bereiche. Radikaler Abbau von "Dogs" ohne Zukunft. Wir ergänzen mit Kriterien wie Ressourcenverfügbarkeit, strategischer Fit, Synergiepotenzial, Exit-Optionen. Wir integrieren Feedback-Schleifen mit Sales, Produktentwicklung und Operations, um Pipelines zu prüfen. Wir nutzen Gate-Kriterien und regelmäßige Portfolio-Reviews, um Entscheidungen zu treffen und Implementierungspläne sowie KPI-Tracking sicherzustellen.
Wir integrieren externe Datenströme direkt in eure Portfolio-Analyse. Die KI erkennt Korrelationen zwischen globalen Trends und eurer Marktfähigkeit, die menschlichen Analysten oft entgehen. Dafür nutzen wir Datenquellen wie makroökonomische Indikatoren, Handelsströme, Innovationszyklen, regulatorische Updates, ESG-Anforderungen, Kundenfeedback in Echtzeit sowie Konkurrenzbewegungen. Die Modelle liefern prädiktive Scores für Marktattraktivität, Markteintrittszeitpunkte und erwartete Profitabilität pro Segment. Wir setzen erklärbare KI ein, damit Ergebnisse nachvollziehbar bleiben, und ermöglichen ad-hoc-Szenarien, um Auswirkungen von Preisanpassungen, Lieferkettenrisiken oder Wechselkursen zu simulieren. Der Prozess ist eng verzahnt mit Governance, sodass Datenqualität, Transparenz und Verantwortung jederzeit gewährleistet sind.