Sample Demo zu Sales Performance mit SAP BDC
SAP BDC Demo zur Abbildung des Use Cases Sales Performance
Die 4 Schlüsselkomponenten der SAP BDC
… verbindet Daten aus SAP- und Nicht-SAP-Systemen. Egal ob in der Cloud oder On-Premise, immer in einer einheitlichen, sicheren und geschäftsorientierten Datenlandschaft.

Schlüsselkomponenten
  • Intelligent Applications
  • SAP BW Modernization
  • Planning/Analytics/AI
  • Databricks
Warum Databricks in der BDC?
Optimierte
Datenintegration
Nahtlose Verbindung von SAP Datasphere und Databricks für optimierte Abläufe
Vertrauenswürdige KI-Anwendungen
KI-Lösungen auf Basis von SAP- und Nicht-SAP-Daten für präzise Analysen
Vielfältige
Anwendungsfälle
Unterstützung für Use Cases in unterschiedlichen Fachbereichen
Beispiele für BDC basierte Value Cases
Vertrieb
Optimierung
Sales Performance
Finanzen
Optimierung der Unternehmensperformance
Service
Optimierung
Zufriedenheit
Produktentwicklung
Optimierung der
Entwicklungskosten
Marketing
Optimierung
der Kampagnen
Logistik
Optimierung der
Logistikprozesse
Beispielpersona





Richard Running
Vertriebsleiter DE für Sport Shoes Gütersloh

Welche KPIs und Erkenntnisse möchte Richard mit der BDC gewinnen?
- Aktuelle und letztjährige Umsatzzahlen des Schuhsortiments
- Forecast für die nächsten 6 Monate
Introduction
Im Folgenden wird das Dashboard zum Sales Overview gezeigt. Fokus:
  1. Revenue in March 2025 by Product
    Umsatz im März 2025 – Veränderung zum Vorjahr, Kachelgröße entspricht dem Umsatz
  1. YTD Sales Revenue + Weighted Rev. Pipeline Apr-Sep + Average Deal Size
    Weitere relevante Kennzahlen zum Sales Overview
  1. Revenue Forecast vs. Prior Year Revenue
    Umsatzprognose und Vorjahresumsatz als Varianz, Gesamtsummen (Totals)verfügbar
Beispielvideo: Introduction
Sichten
Das Dashboard zeigt verschiedenfarbige Kacheln. Schaut man sich einzelne Kacheln an, bekommt man Daten zur Revenue, YoY Change, Treshold, Treshold Name und Range dieser Kachel.
Rot
Beispiel Shoe ProAero → Veränderung zum Vorjahr: Rückgang >20 %
Grau
Beispiel Shoe MTBPro → Veränderung zum Vorjahr: Rückgang innerhalb 20 %
Grün
Beispiel Shoe Trekking → Veränderung zum Vorjahr: Anstieg >20 %
Beispielvideo: Sichten
Dimensionen
Folgende Dimensionen können ausgewählt werden, um verschiedene Nutzerbedürfnisse zu bedienen:
  • Product
  • Customer
  • Country
  • Category
Beispielvideo: Dimensionen
Drilldown
Im Folgenden wird ein Drilldown auf den Shoe "ProAero" durchgeführt.
Drilldown zeigt:
  • die Prognose für den Schuh liegt unter dem Durchschnitt der anderen Produkte
Beispielvideo: Drilldown
Recommendation
Die SAP Analytics Cloud kann mit dem Databricks ML-Modell Empfehlungen (Recommendations) auf Basis historischer Daten erstellen. In diesem Fall wird empfohlen:
  • Schuh ProeAero - Qualität der Sohle verbessern → könnte zu einer Rückgabereduktion von 15% über 6 Monate führen
  • Schuh Trekking - Weiterführen der aktuellen Marketingstrategie → Kampagnenerfolg = erhöhte Sales, YoY Wachstum +20%
  • Schuh MTBPro - Min. Einfluss von Werbeaktionen und steigende Rücksendequoten → Überprüfung Werbestrategie → mögliches Rückgangspotenzial der Rücksendungen innerhalb von sechs Monaten: 4 %
Beispielvideo: Recommendation
Explanation
In der Explanation werden die Recommendations genauer erläutert.
Die Erläuterungen umfassen Materialänderungen, Service-Tickets, Filialfeedback und Kampagnendetails. Erkenntnisse wie Rücksendequotentrends und Handlungsempfehlungen werden von einem Machine-Learning-Modell in BDC/Databricks generiert.
Beispielvideo: Explanation
Simulation Umsatz
Nachfolgend wird ein Umsatzsimulationsdashboard gezeigt.
  1. Zwei Werttreiberbäume für die Umsatzsimulation werden generiert
  1. Filtern der Wertreiberbäume auf den Schuh "ProAero"
  1. Simulation der Umsatzprognose für die nächsten 6 Monate, indem Einflussfaktoren wie die Rücksendequote angepasst werden
    → Reduzieren der Rücksendequote um die prognostizierten 15%
    → erhöhte Umsatzprognose: 6.1%
Beispielvideo: Simulation Umsatz
Simulation Materialkosten
Abschließend wird das Materialkostensimulationsdashboard erläutert. Die Kalkulation basiert auf einem SAP Databricks Modell.
  1. Simulation der Umsatzprognose für die nächsten sechs Monate durch Anpassung der Materialkosten
  1. Erhöhung der Materialkosten für den Schuh "ProAero" um 7 %
  1. Marge ist gesunken und der Umsatz wurde aktualisiert
    → 7 % höhere Materialkosten führen zu einer um 14,7 % höheren Umsatzprognose
Beispielvideo: Simulation Materialkosten
Solution Impacts
Optimierung
Wir nutzen Databricks, um Optimierungspotenziale zu ermitteln
Recommendation Engine
Die Recommendation Engine liefert unterschiedliche Szenarien
Empfehlungen
Die Empfehlungen enthalten dabei ebenfalls Erklärungen des Modells
Summary
Optimierung
SAP BDC ist das richtige Tool, um
Sales Prozesse zu optimieren
Recommendations
Das integrierte Databricks schafft Mehrwerte im Recommendation Bereich
Anwendbarkeit
Das Vorgehen ist auf andere
Fachbereiche ebenso anwendbar
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Andreas Nüchter
SAP CX Retail / Wholesale
Thomas Zachrau
SAP Business Data Cloud
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