Entscheidungen zu Inhalten und Preisgestaltung definieren die Ausstattungsvarianten, Merkmale und Preise eines Fahrzeugs, und sie werden Jahre vor dem Marktstart festgelegt, sodass eine Fehlentscheidung Hunderte Millionen an Werkzeugkosten und entgangenen Verkäufen kostet.
GMs Vehicle Content Optimization ersetzte diese Intuition durch Daten: Diskrete Wahlmodelle schätzen, wie Kunden jedes Merkmal bewerten, und neuartige Optimierungsalgorithmen durchsuchen den Raum möglicher Bestellleitfäden nach demjenigen, der Kundennutzen, Preis und Gewinn am besten ausbalanciert.
GM Finance bestätigte, dass VCO 4,4 Milliarden US-Dollar an zusätzlichem Lebenszyklusgewinn ermöglichte und dass es seit seiner Integration in den Entwicklungsprozess auf mehr als 85 Fahrzeugprogramme weltweit angewendet wurde. Die Arbeit war 2022 Finalist für den Franz-Edelman-Preis.
Optimieren, was jede Ausstattungsvariante enthält, nicht was gebaut werden soll
Wahlmodelle zeigen, wofür Kunden zu zahlen bereit sind, statt was Planer annehmen, dass sie es tun werden.
Die Mehrzielsuche balanciert Kundennutzen, Preis und Kosten aus, statt eines auf Kosten der anderen zu maximieren.
Bewusste Inhaltsgestaltung vermeidet übermäßige Werkzeugkosten für Merkmale, die niemand kauft, und ein zu geringes Angebot an Merkmalen, die Kunden wollen.
Eine systematisierte Entscheidung macht jedes neue Fahrzeugprogramm wiederholbar, statt bei null anzufangen.
Wenn ein Produkt Tausende konfigurierbarer Punkte hat, ist die Modellierung der Kundenwahl besser, als dem Gefühl eines Teams dafür zu vertrauen, was sich verkaufen wird.
VCO wurde Teil von GMs globalem Fahrzeugentwicklungsprozess und wuchs zu einer Plattform heran, die zur Komplexitätsreduktion und zur Prognose von Elektrofahrzeugen genutzt wird. GM wandte dieselbe Maschinerie der Wahlmodellierung auf längerfristige Fragen zum EV-Portfolio und zur Preisgestaltung an, während das Unternehmen sein Ziel der Null-Emissionen verfolgte.
DEN BELEGEN FOLGEN
Die Quellen
- 2022 Franz Edelman Competition: General Motors Resoundingly Human (INFORMS) · resoundinglyhuman.com ·
- Uncertainty Quantification in Vehicle Content Optimization for General Motors EconPapers (INFORMS Interfaces) · econpapers.repec.org
- General Motors Optimizes Vehicle Content for Customer Value and Profitability INFORMS Journal on Applied Analytics · pubsonline.informs.org