Mit Daten Geschäfte machen: Das 1×1 datengetriebener Business-Modelle (I)
Dr. Klaus Manhart
Veröffentlicht am 12th März 2018
Daten, so heißt es, seien das neue Gold. Wie aber verwandelt man das Eine in das Andere? Wer aus Daten einen nachhaltigen Wert generieren möchte braucht einen strategischen Ansatz. Wir stellen 5 datengetriebene Business-Modelle in diesem zweiteiligen Beitrag vor.
Bei datengetriebenen Geschäftsmodellen geht es darum, Daten beispielsweise aus operativen Prozessen zu nutzen und in Business-Werte verwandeln. Eine bloße Verbesserung aktueller Geschäftsprozesse – etwa mit intelligenten Datenanalysen – ist noch kein datengetriebenes Business-Modell. Das Ziel hinter datengetriebenen Modellen ist vielmehr, Geschäftsmodelle nachhaltig zu erneuern oder ganz neue Modelle zu generieren.
Die Generierung eines nachhaltigen Wertes aus Daten erfordert einen strategischen Ansatz, der neue Geschäftsmodelle und angepasste Geschäftsprozesse berücksichtigt. Eine „goldene Formel“ für den Erfolg gibt es dabei nicht. Jede Organisation muss ihren eigenen Weg finden, um Daten nachhaltig zu monetarisieren. Doch viele werden ähnlichen Ideen und Entwürfen folgen und ähnliche Ziele anstreben.
Welche Modelle grundsätzlich möglich sind haben Ralph Hofmann und Arent van t’Spiker mit ihren fünf „Patterns in Data Driven Strategy“ ausgearbeitet. Die Modelle decken ein breites Spektrum ab – von einfachen bis hin zu komplexen Ansätzen. In diesem ersten Teil stellen wir drei einfachere Modelle vor.
- Modell: Daten direkt monetarisieren
Der direkte Verkauf von Daten ist ein erster Ansatz Daten ohne größeren Aufwand zu monetarisieren. In diesem Modell zieht ein Unternehmen unmittelbar Nutzen aus seinen Rohdaten, indem es diese unverarbeitet an Interessenten – beispielsweise an Kunden – veräußert. Aus rechtlichen Gründen ist es wichtig, dass die Daten anonymisiert veräußert werden und keine Rückschlüsse auf konkrete Personen getroffen werden können. Beispielsweise können Unternehmen Kundendaten an kommerzielle Marktforschungsinstitute verkaufen. Enthalten die Daten Kundeninformationen zusammen mit dem Einkaufsverhalten erzielen Marktforscher validere Ergebnisse als durch reine Befragungen.
Der Datenverkauf kann sich lohnen: Laut einer Berechnung der Financial Times erhalten Unternehmen aktuell rund 60 US-Cent für das Datenprofil einer Durchschnittsperson. Ein Paket mit tausend ähnlichen Profilen, angereichert mit Informationen zu Demographie wie Alter, Wohnort, Vermögensstand und Interessen, wäre nach den FT-Kalkulationen rund 600 Euro wert.
- Modell: Produkt- und Service-Verbesserung
Im zweiten Modell werden Daten genutzt, um bereits bestehende Produkte und Dienste zu verbessern oder zu erneuern. Dies ist das Prinzip des Modells Produkt-Innovation. Hier werden Informationen, die aus dem Verkauf und der Nutzung eines Produkts (oder einer Dienstleistung) generiert werden, für die Ergänzung des Originalprodukts eingesetzt. Im simpelsten Fall erfolgt dies durch Hinzufügen eines einfachen Zusatzmerkmals. Alternativ wird auch eine gänzlich neuartige Lösung entwickelt. Letzteres führt in der Regel zum nachhaltigsten Nutzen, da aus neuartigen Lösungen oft eigenständige Produkte werden, die weniger abhängig vom Originalprodukt sind.
Eine Bank kann zum Beispiel ihre Daten verwenden, um ihre bereits bestehenden Produkte zu verbessern – oder völlig neue Angebote zu schaffen. Sie kann zum Beispiel auf Basis der Kundendaten eine App entwickeln oder ein Dashboard für eine Ausgabenübersicht. Dieser Service kann erst über die durch Kundendaten gewonnenen Erkenntnisse generiert und zusätzlich zum bestehenden Online-Banking angeboten werden. Durch die Nutzung beider Dienste werden diese wiederum – mithilfe von Datenanalyse – permanent weiterentwickelt. Das Dashboard ist auch losgelöst von einem Bankkonto dieses Instituts nutzbar. So können es auch Kunden anderer Banken verwenden, um ihre Ausgaben besser im Blick zu behalten.
Banken können Kundendaten zur Entwicklung von Dashboards nutzen. Quelle: Sparkasse
- Modell: Commodity Swap
Im Commodity-Swap nutzt ein Unternehmen ein beliebtes und häufig verkauftes Produkt oder eine Dienstleistung als Mittel zur Generierung von Daten. Anhand dieser Daten differenziert es sich dann von konkurrierenden Angeboten. Die Daten werden verwendet, um ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung zu erstellen, die untrennbar mit dem Warenangebot verbunden ist.
Geschäftsmodelle unterscheiden sich in der Art und Weise, wie diese Kombination monetarisiert wird. In einigen Fällen werden die Datenprodukte in Kombination mit einem bestehenden Warenvertrag kostenlos angeboten. In anderen Fällen wird die Ware zu einem wettbewerbsfähigen Preis angeboten, während die Datenprodukte zu einem Premium-Preis angeboten werden.
Energieversorger setzen dieses Modell häufig ein. Die bei den Endverbrauchern installierten „intelligenten Zähler“ (Smartmeter) messen nicht nur die verbrauchte Strommenge. Sie erfassen auch Daten wie die Nutzungsdauer, die Schwankungen im Stromnetz und welche Geräte den Strom verbrauchen. Diese Daten werden an das Versorgungsunternehmen zurückgesendet und dort in einer Datenbank gespeichert.
Die Daten lassen sich dann verwenden, um Dienstleistungen für die Verbraucher zu erbringen. Beispielsweise lässt sich ein personalisiertes Webportal aufbauen. Oder es können variable Tagestarife angeboten werden, um den Stromverbrauch in Zeiten geringer Auslastung zu stimulieren. Der Energieversorger spart Geld durch Reduzierung der Spitzenproduktionskapazität und generiert zusätzlichen Umsatz, indem er eine geringe Abonnementgebühr für den Service erhebt.
Die Daten von intelligenten Zählern lassen sich für Dienste wie variable Tagestarife nutzen. Quelle: Verbraucherzentrale
Lesen Sie hier den zweiten Teil unseres Beitrags: Mit Daten Geschäfte machen: Das 1×1 datengetriebener Geschäftsmodelle (II)
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