Banking und Finance

Datengetriebene Geschäftsmodelle (1/3)

24. Juli 2019

Data Science, Big Data und Data Analytics sind nur einige sehr prominente, aktuelle Trends. Branchenübergreifend werden diese Trendwörter an allen Tischen diskutiert und thematisiert, ohne überhaupt deren Reichweite zu kennen. Darüber hinaus wissen die wenigsten Entscheidungsträger damit umzugehen und die sich daraus ergebenden Potenziale entsprechend einzusetzen.

Die klassischen Ansätze der Produkt- und Prozessinnovation reichen nicht mehr aus, um im dynamischen Wettbewerb bestehen zu können. Etablierte Geschäftsmodelle werden durch die Digitalisierung aufgebrochen, was diese wiederum dazu zwingt, sich von bekannten Mustern und Prozessen zu lösen und verstärkt in innovative Geschäftsmodelle zu investieren. Dabei werden datengetriebene Geschäftsmodelle zum entscheidenden Schlüsselfaktor für nachhaltigen Unternehmenserfolg. 

Datengetriebene GeschäftsmodelleDatengetriebene Geschäftsmodelle (Symbolbild)

Daten als Treibstoff für Innovation und Automatisierung

Die Automatisierung von Prozessen in Unternehmen, wird durch das Auswerten grosser Datenmengen vorangetrieben. In Kombination mit vernetzten und selbstlernenden Systemen verkürzen sich so die Innovationszyklen. In der Automobilindustrie hat sich Beispielsweise der Produktentstehungsprozess von Fahrzeugmodellen, über die letzten Perioden hinweg deutlich verkürzt. Grund dafür sind unter anderem die Optimierung von Baureihen mit Erkenntnissen aus den Vorgängerversionen, wie auch eine schnelle Reaktion auf Veränderungen im Markt und konkrete Kundenbedürfnisse. Zudem werden künftig durch explorative und prädiktive Echtzeitanalytik, vollautomatisierte Entscheidungsprozesse möglich.

Aus Daten neue Geschäftsmodelle entwickeln – Vom Produkt zum Service

Eine der prominentesten Fragestellungen in diesem Zusammenhang ist es, Möglichkeiten zu finden, bestehende Geschäftsmodelle weiterzuentwickeln oder neue zu etablieren. Die Beantwortung dieser Frage ist komplex, da durch die Digitalisierung völlig neue Anforderungen an die Marktpositionierung, die Ausrichtung der Wertschöpfungskette sowie die Festlegung des Erlösmodells entstehen. Dabei ist verstärkt eine Verschiebung der Wertschöpfungskette von der Produktion hin zum Service zu beobachten. Zunehmend werden physische Produkte mit nachgelagerten, digitalen Features ausgestattet und bieten klassischen Unternehmen so ein maximiertes Erlöspotential.

Fazit
Getrieben durch die Digitalisierung stehen aktuelle Geschäftsmodelle auf dem Prüfstand und sehen sich mit tiefgehenden Veränderungen konfrontiert. Kunden- und Unternehmensdaten gewinnen vor diesem Hintergrund massgebend an Gewichtung, zumal sie richtig ausgewertet, Aufschluss über Kunden und deren konkrete Bedürfnisse geben können. Im nächsten Beitrag dieser Reihe, werden Smarte Mehrwertdienste anhand eines Referenzmodells dargelegt – bleiben Sie dran.

 

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