Banking und Finance

Datengetriebene Geschäftsmodelle (3/3)

07. August 2019

In den letzten beiden Beiträgen dieser Beitragsreihe haben wir das Potenzial datengetriebener Geschäftsmodelle sowie konkrete Referenzmodelle aufgezeigt. Im letzten Beitrag dieser Reihe fassen wir nun konklusionsartig konkrete Anwendungsfelder zusammen und stellen direkten Bezug zur Finanzwirtschaft her.

Daten und Charts

Datengetriebe Geschäftsmodelle in der Finanzindustrie (Symbolbild)

Weitergabe von anonymisierten Transaktionsdaten

Eine Möglichkeit über ein datengetriebenes Netzwerk Mehrwert zu generieren, ist die anonymisierte Weitergabe von Transaktionsdaten. Diese Daten werden in der Regel „roh“, also unverarbeitet weitergegeben. So bietet beispielsweise eine Bank ihrer Kundschaft eine Kontolösung an und sammelt auf diese Art Transaktionsdaten. Diese Daten können nun anonymisiert an Dritte, wie zum Beispiel Einzelhändler weitergegeben werden, damit diese aus den Kundendaten wertvolle Erkenntnisse zum Konsumentenverhalten schliessen können. Die Bank fügt ihrem bestehenden Angebot also ein neues Leistungsangebot für eine neue Kundengruppe hinzu.

Produktinnovation

Durch den Kauf und die Nutzung eines Produkts werden Daten generiert. Die so gesammelten Daten können nun dazu genutzt werden, ein neues Produkt oder eine Ergänzung zum ursprünglichen Produkt zu entwerfen. Für eine Bank hiesse das konkret, dass sie ihr Online Banking erweitert, indem sie ihren Kunden sogenannte „Dashboards“ wie beispielsweise „Haushaltsausgaben“ oder „Reisen“ zur Verfügung stellt. Dieser Service wird jedoch erst durch die Nutzung von Daten möglich, denn auch die Selektion der jeweiligen „Dashboards“ basiert auf einer Datenauswertung. Die so gewonnenen Kundendaten unterstützen nun dabei, beide Angebote weiterzuentwickeln und so noch passgenauere Lösungen anbieten zu können.

„Value Chain Integration“

Verschiedene Unternehmen tauschen Daten aus, um ihre Kosten zu senken oder ihre Wertschöpfungsaktivitäten zu optimieren. So können beispielsweise ein Supermarkt und ein Getränkelieferant mithilfe von Echtzeitdaten ihren Bedarf genau berechnen und die Lieferung automatisiert aufeinander abstimmen. In der Folge können unternehmen so weiter ihre Wertschöpfung auf ein identisches Kundenbedürfnis abstimmen und das Nutzererlebnis so erweitern.

Fazit
Neue digitale Technologien gehen Hand in Hand mit der Möglichkeit neuer Dienstleistungen und Geschäftsmodelle. Durch das Internet der Dinge, die Vernetzung von Prozessen oder die Anbindung von Systemen an Plattformen entstehen immer mehr Daten. Die Auswahl und Einbindung der richtigen Daten in beispielsweise bestehende Geschäftsmodelle, stellt Unternehmen jedoch vor neue Herausforderungen.

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