Digital Product Development

Produktentwicklung skalieren und Time-to-Value für neue Kunden reduzieren

aifora konnte durch eine bedarfsgerechte externe Unterstützung die Produktentwicklung schnell und nachhaltig skalieren. Dank der Automatisierung komplexer Daten- und Machine-Learning-Pipelines ist deutlich weniger Zeit als bisher für das Onboarding neuer Kunden (Time-to-Value) notwendig.

aifora ist Anbieter einer Cloud-basierten SaaS-Lösung, die Unternehmen im Einzelhandel unterstützt, Preise und Lagerbestände kanalübergreifend zu optimieren und die zugrunde liegenden Prozesse zu automatisieren.

Erfolgreiche gemeinsame Produktentwicklung

Bedarfsgerechter und flexibler Ramp-up und Ramp-down

Manueller Aufwand im Data-Science-Zyklus reduziert

Onboarding für neue Kunden und Time-to-value stark reduziert

Herausforderung

Um bei der bevorstehenden Series-A-Finanzierungsrunde eine gute Bewertung zu bekommen, suchte aifora nach einem Partner, um den bestehenden Tech-Stack zu evaluieren und diesen gemäß aktueller Best Practices weiterzuentwickeln. Nach erfolgreicher Finanzierungsrunde wollte aifora schnell skalieren und die Automatisierung vorantreiben, um neue Kunden effizient bedienen zu können.

Um zu skalieren, fehlte es aifora an Entwicklungskapazität, welche im aktuellen Arbeitsmarkt nicht kurzfristig zur Verfügung stand. Daher sollten einerseits die bestehenden Entwicklungsteams kurzfristig ausgebaut und darüber hinaus zusätzliche Produktentwicklungs-Teams aufgebaut werden, um neue zusätzliche Features und neue Module für die Retail Automation Platform zu entwickeln.

Weiterhin stellte das Onboarding neuer Kunden, das eine tiefgehende Datenintegration benötigt, eine Herausforderung dar und verlängerte den sogenannten Time-to-Value. Das ist die Zeit, die vergeht, bis ein Kunde von aifora mit der Lösung einen messbaren Nutzen erzeugt. Aus diesem Grund sollte dieser Prozess weiter automatisiert und verbessert werden.

Die Lösung

Gemeinsames Entwicklungsteam

Zunächst wurde ein gemeinsames Entwicklungsteam von aifora und codecentric für den Bereich Bestandsoptimierung zusammengestellt. Hierbei stellte codecentric den Product Owner und verstärkte das Team mit zusätzlicher Expertise in Data Engineering, Backend, Frontend, Agile Coaching, Scrum. Das Produktentwicklungs-Team konnte frei und autonom in direkter und kontinuierlicher Abstimmung mit den Endkund*innen und Anwender*innen agieren.

Kontinuierliches Knowledge Sharing

Jederzeit stand dem gemischten Team das umfassende Domain- und Branchenwissen von aifora zur Verfügung und mit dieser Expertise wurde der Scope regelmäßig nachgeschärft. So konnte das Team in kurzen Feedback-Zyklen den Feature-Umfang der bestehenden Module passgenau ausbauen.

Darüber hinaus entwickelte das Team gemeinsam mit einem Pilotkunden ein neues Modul zur Einkaufsmengen-Optimierung für die aifora-Plattform. Die besondere Herausforderung: Das neue Modul musste nach einem straffen Zeitplan entwickelt werden, da der Pilotkunde sein vorhandenes Altsystem abschalten musste.

Bedarfsgerechter Ramp-up/-down & Wissenstransfer

Während der gesamten Zusammenarbeit stand aifora der Experten*innen-Pool von codecentric zur Verfügung. An entscheidenden Stellen, etwa im Data Engineering, wurden so entscheidende Engpässe kurzfristig aufgelöst. Offene Stellen konnte aifora nach und nach neu intern besetzen. codecentric arbeitete die neuen Mitarbeiter*innen ein, bildete sie aus und zog sich selbst schrittweise aus der Entwicklung zurück.

Data Science – ganz automatisch

Eine wesentliche Herausforderung, um die von aifora angestrebte Skalierung zu erreichen, ist die Reduktion des manuellen Aufwands entlang des bestehenden Data-Science-Zyklus. Hierzu gehören insbesondere die Automatisierung und Skalierung der Verarbeitung der Kundendaten. Um die administrativen und operativen Aufgaben bei der täglichen Verarbeitung von Kundendaten zu reduzieren, wurden – unterstützt durch Data-Architekten und Data Engineers der codecentric AG – Lösungen zur Automatisierung komplexer Daten- und Machine-Learning-Pipelines entworfen und implementiert. Mittels integriertem Monitoring und Alerting behält das Team den Überblick.

Das Ergebnis

Durch die stark automatisierte Datenplattform reduzierte sich die Zeit für das Onboarding neuer Kunden. Insbesondere Verbesserungen an den Data-Science-Komponenten können nun einfach und iterativ durchgeführt werden. So kann für neue Kunden schnell der perfekte Algorithmus gefunden und ein passendes Modell trainiert werden.

Der Pilotkunde konnte sein vorhandenes Altsystem fristgerecht abschalten und nutzt nun das neue aifora-Modul, um seine Einkaufsprozesse zu optimieren. Darüber hinaus ist das neue Modul eine Erweiterung des aifora-Produkt-Portfolios und kann an weitere Kunden vermarktet werden.

Das aufgebaute und mittlerweile gut eingespielte Produktentwicklungsteam für den Bereich Bestandsoptimierung entwickelt autonom die Module weiter.

Work for equity:
codecentric beteiligt sich an aifora

Vor allem in Deutschland ist es für Startups oft schwierig, in einer frühen Phase der Produktentwicklung eine angemessene Bewertung mit guten Konditionen zu erhalten. Vielen jungen Unternehmen fällt es daher schwer, geeignete Investoren zu finden. codecentric hat in dieser Phase aifora im Rahmen eines “Work for Equity”-Modells unterstützt. So war es aifora möglich, trotz eines geringen Einsatzes liquider Mittel auf die gesamte Expertise der codecentric AG zurückzugreifen, die Plattform zügig weiterzuentwickeln und sich eine weitere Finanzierungsrunde zu sichern.

Work for equity

Work for equity ist ein Finanzierungsmodell, ursprünglich entstanden in den USA, bei dem erbrachte Dienstleistungen mit einer Unternehmensbeteiligung refinanziert werden.

Ihr Ansprechpartner bei codecentric

Dr. Marcel Mikl
Senior IT-Consultant

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