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Mut zu neuen Wegen – die digitale Reise der Unternehmen zum datenbasierten Geschäftsmodell

6.02.2018 | Kommentare
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Den „Kraftstoff“ für die Prozesse der Digitalisierung bilden Daten – ihr Volumen wächst exponentiell, sie werden zugänglicher und die Kosten ihrer Speicherung minimieren sich. Unternehmen mit digitalen Geschäftsmodellen stehen vor der Aufgabe, die Daten korrekt zu sammeln und auszuwerten. Um aus internen und externen Daten einen Mehrwert zu schaffen, braucht es verschiedene Methoden im Umgang mit ihnen:

 

Welche Möglichkeiten gibt es derzeit und was bedingt den Erfolg von Unternehmen mit datenbasierten Geschäftsmodellen?

 

Wie können Unternehmen mit Daten erfolgreich sein?

Die digitalen Geschäftsmodelle befinden sich in ihrer Entwicklung – erfolgreiche Unternehmen mit den neuen Modellen basieren oft von Beginn an mehr auf digitalen Assets.  Viele Firmen wissen noch nicht um den wirtschaftlichen Nutzen der datengetriebenen Geschäftsmodelle – nur Daten zu besitzen reicht nicht aus, auch im Umgang mit ihnen ist ein gewisses Know-how erforderlich, um einen Mehrwert aus ihnen zu schaffen. Erst das passende Geschäftsmodell  bringt den möglichen Nutzen der Datensammlungen hervor.

 

Das Industrieunternehmen Bosch hat auf ein datenbasiertes Geschäftsmodell umgestellt. Durch eigens entwickelte IoT-Cloud-Plattformen im Bereich der Landwirtschaft verbinden sich alle Produkte des Konzerns durch Sensoren mit dem Internet und können dadurch – je nach Bedarf – miteinander in Kommunikation treten.

 

Auch die BMW-Group nutzt eine Big-Data- und Analytics Technologie, um Prozesse in den Bereichen Produktentwicklung, Reparatur und Wartung zu perfektionieren. Dadurch lassen sich beispielsweise mögliche Probleme in der Serienproduktion vermeiden.

 

Die Deutsche Telekom AG optimiert mithilfe von Big Data Technologien und Social Media Analytics ihren Service und somit die Kundenbeziehungen. Sie schafft neuartige Supportkanäle, indem auch bereits bestehende Prozesse um einen proaktiven Service zu den Nutzern erweitert werden – in sehr kurzer Zeit kann auf mögliche Servicefälle eingegangen werden.

 

Damit Unternehmen in Zukunft bestehen können, ist eine Anknüpfung an digitale Geschäftsmodelle unerlässlich. Nur dadurch besteht die Möglichkeit, mit den Marktführern in Konkurrenz zu treten.

 

Wie werden datenbasierte Geschäftsmodelle eingesetzt?

Insbesondere Hightech-Unternehmen des Silicon Valleys, wie Facebook, Google, Apple und auch der Händler Amazon nutzen die Möglichkeiten, Daten in großer Menge zu verarbeiten und in kürzester Zeit bestehende Produkte zu erweitern und neue zu entwickeln. Mit modernen Analyse-Tools, Echtzeitsystemen und einer guten Datenbasis arbeiten sie nah am Point of Sale und können die Kaufentscheidung des Kunden beeinflussen. Aufgrund der Datenbasis kann das Angebot der Unternehmen zielgenau auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt werden. Es werden modernste digitale Technologien in Vertrieb und Marketing wie (Multi-)Cloud-Plattformen, Mobile Commerce und natürlich Big Data Analytics genutzt. Durch den digitalen Wandel wird der Kunde zu einem mächtigen Akteur und dadurch sollte das Geschäftsmodell auch auf ihn ausgerichtet sein.

 

Welche Strategien gibt es?

Wie der Leitfaden des Bitkom zum Thema Big Data und Geschäftsmodell-Innovationen in der Praxis veröffentlicht, gibt es derzeit vier nennenswerte Ansätze, um digitale Geschäftsmodelle zu verwirklichen:

 

·  Strategieansatz Optimierung: Die Optimierung kann sich auf die grundlegende Infra-Struktur des Unternehmens beziehen, die das Ablegen, Verarbeiten, Analysieren und Darstellen immer größerer Datenmengen bewerkstelligen muss – so werden z.B. bereits bestehende Daten aus einem alten Datenpool in Big Data übertragen, wenn sie in neue Formate und Speichersysteme überführt werden.

 

·  Strategieansatz Monetarisierung: Hier sind Datenbestände noch nicht im Umfang des angestrebten Satzes vorhanden und sollen erweitert werden. Mit den bereits existierenden Daten lassen sich, sofern die Nutzung rechtlich erlaubt ist, neue Geschäftsmodelle und Produkte kreieren, z.B. anonymisierte Auswertung der Nutzer- und Standortdaten von Telefonnummern zur Optimierung ortsbezogener Werbung.

 

·  Strategieansatz Leverage: Bestehende Geschäftsmodelle und Dienstleistungen lassen sich bei diesem Ansatz durch neue Daten optimieren. Ein Beispiel dafür sind Reiseunternehmen, die durch die Integration detaillierter Wetterprognosen die Auslastung ihrer Zieldestinationen optimieren können.

 

·  Strategieansatz Disrupt: Dieser Ansatz wird als „Königsklasse“ bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle bezeichnet. Auf der Basis neuer Datenbestände werden neue Produkte und Services entwickelt. Als Beispiel hierfür gilt das Energiedaten Start-up Unternehmen Enercast, das ortsbezogene Leistungsprognosen für Betreiber von Solar- und Windparks bereitstellt.

 

Beispiele relevanter datenbasierter Geschäftsmodelle

·  Analytics-as-a-Service: Diese gilt derzeit als wichtigste und wachstumstärkste Kategorie. Umfassende Dienstleistungen von Analyse und Prognose werden über Cloud-basierte Plattformen bzw. gehostete IT-Infrastrukturen bereitgestellt. Sie beziehen sich entweder auf bestimmte Datentypen oder Unternehmensfunktionen und adressieren oft bestimmte Branchen, da sie sehr spezifische Datentypen- und mengen verarbeiten und müssen und der Bedarf der Analysen individuell ist.

 

·  Data-as-a-Service: Dieses Geschäftsmodell ist z.B. in der Online-Werbebranche langjährig etabliert. Nutzungsdaten werden über Cookies und Browser-Add-ons gesammelt, zusammengetragen, weiterverkauft und eine Erhöhung der Zielgenauigkeit der Werbung wird angestrebt. Dieses Modell unterliegt aufgrund des Themas Datenschutz scharfer Kritik und Beobachtung.

 

·  Data-infused-Products: Bei diesem Modell werden bestehende Produkte durch mehr Daten-Intelligenz aufgewertet, z.B. intelligente Stromzähler oder Haushaltsgeräte im Smarthome-Bereich. Außerdem entstehen neue Devices unter dem Begriff Wearables, die neue Funktionen für den Anwender bereitstellen, wie beispielsweise Armbänder mit Überwachung der Herzfrequenz. Diese Systeme werden in den nächsten Jahren verstärkt weiterentwickelt, da die Kosten für eingesetzte Technologien sinken

 

·  Datenmarktplätze und Daten-Aggregatoren: In diesem Modell schaffen Marktbetreiber Plattformen und einheitliche Standards für den Verkauf und die Nutzung verschiedener Datensätze oder Streams.

 

Wieso sollten Unternehmen die digitale Reise wagen?

Ob geschäftliches Potential der Technologien für das eigene Unternehmen besteht, muss mit den IT-Fachexperten ausgewertet werden. Über die Hälfte aller Unternehmen bieten keine datenbasierten Geschäftsmodelle an,  bisher hat kaum eine Monetarisierung der Daten stattgefunden. Die Modelle befinden sich alle in der Entwicklung – die Technologien sind da, doch bedarf es an Hilfe, diese umzusetzen.

 

Der Trend, das erfolgreiche Unternehmen wie Google oder Amazon auf digitale Geschäftsmodelle setzen, wird auch andere Unternehmen anregen, die Chancen der digitalen Zukunft zu ergreifen. Digitale Strategien können Prozesse verknappen und sie wirkungsvoller machen. Die Zeitspanne der Umsetzung wird kürzer und Prozesse werden immer schneller umgesetzt, weshalb von Seiten der Unternehmen eine schnellere Anpassung erfolgen muss.

 

Wenn man auf der Ebene des Geschäftsmodells verstanden hat, welchen Mehrwert Daten liefern können, muss man sich mit der technologischen Umsetzung befassen, bevor dann eine Auseinandersetzung mit rechtlichen Implikationen erfolgt. Und: Es kommt auf den Content an – das Angebot muss auf Kundenbedürfnisse abgestimmt sein, damit es angenommen wird. Die Unternehmen, die mit Kundendaten arbeiten und versuchen, bestehende Geschäftsprozesse auf eine gesicherte Datenbasis zu stellen, stehen oft einem misstrauischen Verbraucher gegenüber, der seine Zweifel in zurückhaltendem Konsumverhalten äußert. Deshalb sind Veränderungen gefragt, mit denen Unternehmen auf der Grundlage bereits bestehender Daten und nicht auf personenbezogenen Daten neue Geschäftsmodelle entwickeln können. Die Unternehmen, die die Möglichkeiten haben mit datenbasierten Geschäftsmodellen ebenfalls große Mengen an Daten aus den Bereichen der Produktion und technischen Innovationen zu schöpfen, sollten dieses Potential nutzen. Wenn diese Methoden nachweislich einen Mehrwert schaffen, dann werden auch die datenbasierten Geschäftsmodelle gewinnbringend sein.

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