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 → Ãœberprüfung 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

Bereit, Ihre Sales Performance mit SAP BDC zu optimieren?

Kontaktieren Sie unseren Experten

Andreas Nüchter

SAP CX Retail / Wholesale

E-Mail: a.nuechter@reply.de

Thomas Zachrau

SAP Business Data Cloud

E-Mail: t.zachrau@reply.de

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