Geschäftsmodelle

Kernerkenntnisse

  1. Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Schnelligkeit sind zentrale Wettbewerbsfaktoren der nächsten 5 Jahre in allen Sektoren.
  2. Mehr als die Hälfte der Unternehmen haben bisher nicht geplant, ihr Geschäftsmodell digital zu transformieren.
  3. Stattdessen hat knapp die Hälfte der Unternehmen zumindest begonnen, das bestehende Geschäftsmodell um digitale Dienstleistungen zu erweitern.
  4. Neben der Digitalisierung der Kundenschnittstelle sind analysegetriebene und kundengetriebene Geschäftsmodell-Innovationen absehbar.
  5. Durch Plattformen droht konventionellen Geschäftsformen der Verlust des Endkundenzugangs.

Heutige Wettbewerbsvorteile ...

... sind auch zukünftig entscheidend

Wesentlichster Faktor ist für die Unternehmen zukünftig die Flexibilität in Bezug auf Kundenwünsche. 44,4 % der Logistikdienstleister sehen diesen Wettbewerbsvorteil zukünftig als relevant an. Die Qualität der Leistung (32,2 %) und kostengünstige Leistungen (29,4 %) sind auch zukünftig sehr bedeutsam für diese Unternehmen. Grundsätzlich zeigen sich nur geringe Unterschiede zwischen den Sektoren. Der Datenaspekt (durchgängige Datentransparenz und Besitz von Endkundendaten) ist relativ betrachtet für den Handel am wichtigsten, die Innovationsfähigkeit für dasVerarbeitende Gewerbe.

Digitale Transformation findet statt, aber bisher kaum umfassend

Lediglich 2,5 % aller Unternehmen haben eine derartige Transformation bereits umfassend vorgenommen, wohingegen eine bereits geringfügige und teilweise Transformation von dem bestehenden in ein digitales Geschäftsmodell bei 35 % aller Unternehmen stattgefunden hat. 46,8 % aller Unternehmen haben bisher nicht geplant, ihr Geschäftsmodell zu transformieren. Unternehmen versuchen tendenziell ihr Geschäftsmodell zunächst um digitale Dienstleistungen zu erweitern.

Geschäftsmodell-Innovationen in Zukunft vorantreiben

Analyticsgetrieben

  • Ausgangspunkt sind die aus den Daten generierten Erkenntnisse.
  • Der Business Analytics-Prozess kann die Basis für eine analytics-basierte Adaption des Geschäftsmodells darstellen

Beispiel: Analytics for optimization

Ein beispielhaftes Geschäftsmodellmuster für die Logistik ist "analytics for optimization". Im Rahmen dieses Geschäftsmodellmusters können Daten (z. B. Transport- oder Verkehrsdaten) auf Basis des Business Analytics Prozesess von einem Logistikdienstleister beispielsweise zur Routenoptimierung und zur besseren Personalplanung im Lager des Kunden genutzt werden. Die Daten werden letztlich genutzt, um die Transportdienstleistung durch eine datenbasierte Dienstleitung anzureichern. Verändert werden dadurch die Geschäftsmodellbestandteile des Wertangebots, die Kundenbeziehung und die Schlüsselaktivitäten.

Kundengetrieben

  • Ausgangspunkt sind im Gegensatz zu den analyticsgetriebenen Geschäftsmodell-Innovationen die Kundenbedürfnisse.
  • Der Business Analytics-Prozess kann anschließend eingesetzt werden, um gezielt Kundenbedürfnisse zu befriedigen.

Beispiel: Object-Self-Service

Das Muster des Object-Self-Service bezeichnet die Möglichkeit, dass physische Objekte autonom Bestellungen auslösen. Beispielsweise können Anlagen automatisiert und selbständig Verbrauchsmaterialen (z. B. Filter) nachbestellen. In der Logistik wäre beispielsweise denkbar, dass der Logistikdienstleister bei seinem Kunden eine Technologie zur Gewichtsmessung an den Lagerplätzen installiert, sodass bei Unterschreitung eines bestimmten Gewichts eine automatische Nachbestellung der benötigten Teile erfolgt. Hierdurch wird das Wertangebot verändert und dadurch auch die Beziehung zum Kunden. Der Kunde muss sich in Zukunft nicht selbst um die Kontrolle des Bestandes und die Nachbestellung kümmern. Hierdurch entsteht neben der Kernleistung (Lieferung der Ware) ein zusätzlicher Wert für den Kunden. Durch den zusätzlichen Wert, bindet der Logistikdienstleister den Kunden an sich und schafft Wechselbarrieren.

Beispiel: Digitalisierung der Kundenschnittstelle

Als weiteres Muster kann die Digitalisierung der Kundenschnittstelle dienen. Im Falle eines Logistikdienstleisters kann eine webbasierte Konfiguration der Transportdienstleistung erfolgen. Der Kunde des Logistikdienstleisters kann online verschiedene Komponenten der Dienstleistung zusammenstellen, z. B. Transport und Zollabwicklung. Auf Basis der online-basierten Auftragserteilung und gut dokumentierter Soll-Prozesse kann seitens des Logistikdienstleisters eine automatisierte Disposition erfolgen. Hierdurch wird das Wertangebot für den Kunden verändert, indem die Auftragserteilung einfacher und individueller erfolgen kann. Durch das verbesserte Wertangebot festigt sich die Kundenbeziehung. Darüber hinaus verändern sich die Kostenstrukturen für das anbietende Unternehmen.

Paymentgetrieben

Ausgangspunkt sind die Daten selbst, die als Zahlungsmittel dienen.

Das Geschäftsmodell wird hinsichtlich der Art der Einnahmengenerierung angepasst (z. B. Data as a payment). Die Daten werden als Zahlungsmittel genutzt und stellen damit selbst den Mehrwert ohne weitergehende Analyse dar. Dieses Prinzip findet sich häufig bereits im B2C-Bereich. Dort werden Daten der Internetnutzer (z. B. im Rahmen der Nutzung von Social Media) auch wirtschaftlich - insbesondere zur Platzierung individualisierter Werbung - genutzt.

Als Beispiel im B2B-Bereich innerhalb der Logistik ist hier denkbar, dass ein Verlader eigene Daten (z. B. Ladefrequenzen, Ladezeiten) an den Logistikdienstleister weitergibt, auf deren Basis der Logistikdienstleister seine eigene Auftragsplanung optimieren kann, indem er die Bedarfe besser prognostizieren kann. Im Gegenzug erhält der Verlader einen Preisnachlass. Dies verändert vordergründig die Art der Einnahmengenerierung, insbesondere aber auch die Kundenbeziehung.