Warum man data driven Business Models nicht ausser Acht lassen darf
Sie haben sich die nächste Feriendestination angesehen – und bekommen plötzlich verstärkt Ferienangebote? Sie werden durch ihre Bank oder Versicherung auf Dinge aufmerksam gemacht, die Sie schon längst vergessen hatten? Das alles ist keine Hexerei, sondern die Verbindung und Auswertung von vielen Daten.
Jetzt den ELCA-Newsletter abonnieren Untersuchungen belegen, dass Unternehmen, die datengetriebene Geschäftsmodelle haben, bereits heute ca 5-6% besser performen als solche mit traditionellen Geschäftsmodellen. Auch, wenn man diesen Aussagen durchaus kritisch gegenüberstehen darf – die Welt wächst immer stärker zusammen und wird - auch dadurch - immer vernetzter. Dabei entstehen immer grössere Datenströme. Diese ausser Acht zu lassen und sich ausschliesslich auf das altbewährte Bauchgefühl zu verlassen, ist fahrlässig und stösst schnell an Grenzen. Einfach in den Strom eintauchen, führt aber auch nicht zu vertiefter Erkenntnis – Datenströme sind nicht der Ganges. Wer jetzt beschliesst, die Augen zuzumachen, an dem wird diese Welle vorbei gehen. Mit allen Konsequenzen für ein nicht mehr zeitgemässes Geschäftsmodell.
Viele Datenströme entstehen in der Cloud. Hier können Informationen erkannt und miteinander vernetzt werden, auch von unterschiedlichen Parteien. Diese Wertanreicherung von Daten gab es früher nicht. Getrieben durch den Preisverfall bei Speicherplatz oder Analyse können heute wesentlich grössere Datenmengen als bisher geprüft und analysiert werden. Auch, wenn nicht alle Daten wertvoll sind – die wertvollen sind eben auch dabei und sie gilt es zu finden. Wie aber erkennen, was uns die Daten sagen wollen, wie Vorteile aus diesem Schatz ziehen – wenn es denn einer ist? Data Driven Business Modelle, kurz DDBM, sind ein Weg, den Schatz zu heben. Immer mehr Unternehmen erkennen dies und fragen die Data Scientists der ELCA um Hilfe bei der Be- und Auswertung ihrer Daten. Hier kann ein Unternehmen sehr schnell sehr viel Geld versenken; Testumgebungen sind aufwendig und teuer (allein schon durch die für einen Test benötigten Datenmengen) – und was, wenn dann herauskommt, dass die Daten kein Gold, sondern maximal Kupfer sind? Gerade grosse Unternehmen besitzen riesige Datenmengen, wissen oft aber nichts über deren Qualität. ELCA kann in diesem Fall eine Infrastruktur für das Testen zur Verfügung stellen. Das Unternehmen kann so in Ruhe und mit überschaubaren Kosten prüfen, ob seine Daten für den angestrebten Zweck wirklich wertvoll sind. Meteo Schweiz besitzt riesige Mengen an Wetterdaten – je mehr z.B. die Flugsicherung davon profitieren kann, desto wertvoller werden ihre Services für die Fluggesellschaften – und desto mehr können sie dafür von ihren Kunden verlangen. Wenn feststeht, dass es “sich lohnt”, braucht es ein nachhaltiges Geschäftsmodell, damit der Datenstrom zu einem Gewinnstrom wird. Dazu muss der Wert der Daten gesteigert und durch ständige Updates gesichert werden. Eine Suchmaschine z. B. lebt davon, dass die Nutzer Spuren hinterlassen und diese gesammelt und ausgewertet werden. Der Nutzer bekommt für ihn passende Vorschläge, durch Vernetzung im Hintergrund profitiert er – aber auch angeschlossene Unternehmen, die dafür zahlen. Den Nutzer durch Gebühren zu vergraulen, verhindert die nötige Datenanreicherung und Vernetzung und ist der falsche Weg. Hierin liegt die totale Abkehr von tradierten Modellen – das Unternehmen öffnet die Türen, gibt nun etwas ab, was bis dato verkauft wurde und generiert den Gewinn später und an anderer Stelle. Es vernetzt sich mit anderen Informationslieferanten, um den Gesamt-Wert der Information zu steigern. Erst, wenn dieser Teil reibungslos spielt und für ständigen Datennachschub gesorgt ist, sollte sich das Unternehmen der Monetarisierung widmen. Dazu braucht es eine klare Strategie, wer für was bezahlen soll. Auch das Timing ist wichtig: ein Mitbewerber kann jederzeit mit dem gleichen Modell an den Start gehen. Zwar ist der First-Mover Aspekt in datengetriebenen Geschäftsmodellen durch die Vernetzung nochmals wichtiger als in traditionellen, dabei sollten diejenigen, die den Datenstrom am Fliessen halten, aber mit äussester Vorsicht behandelt werden – wenden sie den Rücken, versiegt der wertbringende Strom und damit das Data Driven Business Modell. Hier gilt noch mehr als sonst im Geschäftsleben- the winner takes it all. Hat ein etabliertes Unternehmen Mengen von Daten und muss sich überlegen, wie es diese nutzt, welchen neuen Service es damit kreieren kann, gilt für ein Startup der umgekehrte Weg: Es gibt die Idee eines Services und man überlegt, welche Daten braucht es dazu, wie bekomme ich diese und wie verdiene ich Geld mit meiner Idee. Im Gegensatz zu Startups kämpfen etablierte Unternehmen nicht nur mit der Thematik, sondern oft auch mit Mitarbeitenden, die die neuen Ansätze skeptisch betrachten und sich verschliessen. So kommt dann noch die Notwendigkeit eines Kulturwandels hinzu, soll das neue Geschäftsmodell erfolgreich sein. Berater – oft geschmäht, aber in vielen Situationen doch von hohem Wert - können in solchen Situationen wertvolle Anregungen geben, einen anderen Blickwinkel präsentieren oder blicken über den Tellerrand hinaus. Consultants bei ELCA z.B. besitzen i.d.R. vertiefte Branchenkenntnis und können so Testanlagen, z.B. in unserem Data Lab, wirkungsvoll unterstützen. Hinzu kommen bei ELCA fast 50 Jahre Erfahrung in Fragen wie „wie setze ich die IT am Wirkungsvollsten ein“ oder „wie nutze ich Automatisierung am Effizientesten“. Zugleich erweitern wir ständig unser Wissen in „neueren Bereichen“ wie z.B. der user experience, schliesslich werden unsere Lösungen von Menschen benutzt. Und die sind heute ist anspruchsvoll – es reicht nicht mehr, eine gute Lösung mit einem umfangreichen Handbuch auszuliefern. Der Nutzer möchte intuitiv wissen, wie er eine Software zu bedienen hat. Und sie muss natürlich auf einer Vielzahl von Devices einfach und komfortabel zu nutzen sein – so, wie man sich den Rest des Lebens auch wünscht. Damit ein datengetriebenes Geschäftsmodell erfolgreich wird, braucht es nicht nur die entsprechenden Technologien, sondern auch das Wissen, diese in der jeweiligen Situation möglichst effektiv einzusetzen – sich für diesen Schritt die Hilfe von Experten zu holen, zahlt sich bereits kurzfristig aus.
