Wie kann ein Produktbetriebsmodell aufgebaut und über mehrere data hinweg skaliert werden, um die Bereitstellung von regulierten data Analyseprodukten zu beschleunigen?

La Française des Jeux (FDJ) wurde Ende 2019 an die Börse gebracht. Das ehemalige französische Monopolunternehmen wurde damit zu einem internationalen Konzern, der sich dem Wettbewerb öffnete. Bis 2025 hatte sich die Gruppe zu einem führenden Akteur in der Glücksspielbranche entwickelt und bot Sportwetten, Lotterien, Poker, Online-Glücksspiele und mehr an. Mit einem Umsatz von 3,8 Milliarden Euro und Niederlassungen in 13 Ländern beschäftigt FDJ United über 5.000 Mitarbeiter. Die Umwandlung erforderte eine vollständige Überarbeitung der data AI . Artefact unterstützte FDJ United bei diesem Vorhaben.

Die Herausforderung: Umstrukturierung eines dezentralisierten data zur Verbesserung der Teamkoordination

Als Matthias Oehler 2017 als CTO in das Unternehmen eintrat, fand er eine noch junge, aber dezentralisierte data vor. Die Marketing-, data und Geschäftsteams arbeiteten ohne gemeinsame Vision. Infolgedessen waren die Bemühungen eher verstreut, anstatt sich auf wirkungsvolle Initiativen zu konzentrieren. Diese Dezentralisierung führte zu unterschiedlichen Wahrnehmungen und Prioritäten unter den Teams.

Der Börsengang und die Einführung der DSGVO haben die Spielregeln verändert. FDJ United musste seinen data AI professionalisieren und eine echte Governance etablieren. Wie konnte die Gruppe alle Teams aufeinander abstimmen? Matthias Oehler und sein Team stellten sich dieser Herausforderung, indem sie eine gemeinsame Vision und einen gemeinsamen Fahrplan entwickelten.

„Dies ist oft die erste Herausforderung: dezentrale Strukturen aufeinander abstimmen, um in die richtigen Prioritäten zu investieren und Teams dafür zu gewinnen.“ Matthias Oehler, Leiter Data AI, FDJ United

Game Changer AI: data zu data Priorität auf Konzernebene machen

Eine entscheidende Veränderung erfolgte 2023, als Sébastien Rozanes, Chief Digital, Data AI , dem Vorstand beitrat. Damit AI data AI erstmals auf höchster Ebene der Organisation vertreten.

„Es gab eine gemeinsame Erkenntnis, dass auf ExCom-Ebene eine Rolle erforderlich war, um sicherzustellen, dass data AI wirklich strategisch AI , wobei jemand 100 % seiner Zeit dieser Tätigkeit widmen sollte.“ Matthias Oehler, Leiter Data AI, FDJ United

Im Jahr 2024 startete FDJ United das Programm „Game Changer AI, um eine Streuung der Kräfte zu vermeiden und sich auf strategische Prioritäten zu konzentrieren. Data AI für zwei Hauptgeschäfts Ziele eingesetzt:

  1. Verbesserung des Kundenerlebnisses: Personalisierung, Marketing-Exzellenz und verantwortungsbewusstes Spielen
  2. Optimierung der Betriebsabläufe: Betrugsbekämpfung und Geldwäschebekämpfung, Kundenservice, wirtschaftliche Leistungsfähigkeit

Diese Strategie basiert auf drei Säulen:

  1. Technologie: Ein cloud mit strategischen Partnerschaften (AWS, Microsoft)
  2. Mitarbeiter: Schulung der 100 führenden Führungskräfte der Gruppe im Frühjahr 2024 und Einrichtung einer Data zur Schulung aller Mitarbeiter bis Ende 2026
  3. Ökosystem: Investition von 70 Millionen Euro, darunter 25 Millionen Euro in AI, in Partner-Startups durch den Fonds FDJ United Ventures

Das proaktive Projekt: Vertikalisierung des Produktansatzes entlang der gesamten data wertschöpfungskette

Der rasante technologische Wandel erfordert eine kontinuierliche Anpassung. FDJ United musste eine agile Denkweise entwickeln, um Prioritäten anzupassen und neue Chancen zu nutzen.
Vor diesem Hintergrund Artefact die Zusammenarbeit mit Artefact . Das Proactive Project ermöglichte es FDJ United, ein Produktbetriebsmodell in großem Maßstab über seine gesamte data hinweg einzuführen.

„Das Proactive-Projekt ist eine echte Transformation der Kultur und Denkweise der Teams. Letztendlich geht es nur um die Menschen.“ Matthias Oehler, Leiter Data AI, FDJ United

FDJ United hat daraufhin alle seine Produktlinien neu definiert und in drei große Produktfamilien unterteilt:

  • Analytikprodukte: Konsolidierung von Empfehlungen, BI und prädiktiver AI mit Game Changer AI
  • Data : Behandlung data Produkt, um wiederverwendbare Ressourcen zu schaffen und die Verbreitung isolierter data zu vermeiden. Ein spezielles Team überwacht Qualität, Zugänglichkeit und Governance.
  • Kernprodukte: Modernisierung der Infrastruktur zur Gewährleistung der Skalierbarkeit

Ansatz: Unterstützung beim Veränderungsmanagement durch Artefact

Die Zusammenarbeit zwischen Artefact den Teams von Matthias Oehler gliederte sich in drei wesentliche Phasen:

  1. Definitionsphase: In dieser Phase wurde ermittelt, wie die Arbeitsweise des Produkts an den data mit seinen spezifischen Zyklen und Kennzahlen angepasst werden kann. Die Teams erkannten schnell konkrete Vorteile: schnellere Lieferung, mehr Autonomie und messbare Auswirkungen.
  2. Demonstrationsphase: Anstatt alles auf einmal umzustellen, isolierte FDJ United einige Testbereiche. Pilotteams wandten das neue Betriebsmodell mit täglicher Unterstützung Artefactan. Das Ziel: in der Praxis zu beweisen, dass Teams effizienter, schneller und robuster werden können.
  3. Implementierungsphase: Diese Phase läuft derzeit und mobilisiert alle Hebel der Transformation: Umstrukturierung, Neugestaltung von Prozessen, neue agile Rituale und Weiterentwicklung von Rollen. Die Organisation ist auf dreimonatige Planungszyklen ausgerichtet, um Prioritäten kontinuierlich anzupassen.

data : Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz

  • Starke Teamintegration
    Artefact täglich mit den Teams von FDJ UnitedArtefact , um einen effektiven Wissenstransfer sicherzustellen. Sobald die Teams aus erster Hand erfahren, dass „es funktioniert“, wird die Einführung ganz natürlich.
  • Beweis durch Beispiele
    Um Bedenken hinsichtlich der Umstellung auszuräumen und Vertrauen aufzubauen, bevor eine weitere Skalierung erfolgt, demonstrieren Pilot-Teams den Wert jedes Ansatzes anhand konkreter Ergebnisse, bevor dieser flächendeckend eingeführt wird.

„Die große Herausforderung bei dieser Transformation ist der duale Ansatz: Es gilt, sowohl die neuen als auch die alten Arbeitsweisen gleichzeitig zu beherrschen.“ Matthias Oehler, Leiter Data AI, FDJ United

  • Ein schrittweiser Transformations
    FDJ United hat während der Übergangsphase sowohl das alte als auch das neue Modell parallel betrieben. Dieser Ansatz ist entscheidend, wenn data geschäftskritische Systeme versorgen: Kunden, ein Netzwerk von 30.000 Einzelhändlern, die Website. In diesen sensiblen Bereichen vermeidet eine schrittweise Transformation die Risiken einer plötzlichen Umstellung.
  • Generative AI Beschleuniger
    Generative AI der Automatisierung der Erstellung von Leitfäden, Prozessen und Schulungsmaterialien und unterstützte das Team-Coaching. Dies beschleunigte die Einführung neuer Praktiken erheblich.

Ergebnisse: Wo FDJ United heute steht

FDJ United mobilisiert nun mehr als 300 data AI , schult seine gesamte Belegschaft und setzt auf eine moderne cloud . Die Produktdenkweise ist nun fest in der DNA der data verankert und sorgt für mehr Agilität, Effizienz und Innovation.

Vor allem zeigt die Gruppe, dass es möglich ist, einen tiefgreifenden Wandel zu vollziehen, ohne dabei die operative Exzellenz zu beeinträchtigen.

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