Daten: das „neue Öl“ des digitalen Zeitalters. Diese Metapher, trotz ihrer Schwächen, hebt das Wertschöpfungspotenzial hervor, das Daten bieten. Sie stehen heute im Mittelpunkt von Geschäftsmodellen, die einst das stille Rückgrat von Unternehmen darstellten. Dabei zeigen sich heute insbesondere datengetriebene Geschäftsmodelle als echte Chance für Unternehmen.
Während Tech-Giganten wie Google und Apple die Wertschöpfungsliste anführen, haben auch etablierte Größen wie Siemens und Shell die Macht der Daten erkannt. Doch trotz des Hypes sind die konzeptuellen Grundlagen von datengetriebenen Geschäftsmodellen oft verkannt, schmunzelnd ignoriert oder doch unverstanden.
Hier tauchen wir tiefer ein und beleuchten, was wirklich hinter diesen Modellen steckt.
Dabei hebt dieser Beitrag nicht nur die Vorteile von datenintegrierten Produkten hervor, sondern erklärt auch konkrete Schritte, um diese erfolgreich umzusetzen.
Dazu erklären wir unter anderem die Grundlagen datenbasierter Geschäftsmodelle und wie diese in der Praxis aussehen können.
Wenn Sie also auf der Suche nach einem Wegweiser sind, der Sie durch das komplexe digitale Terrain führt und Ihnen zeigt, wie Sie Ihre Kunden nicht nur erreichen, sondern auch langfristig binden, dann sind Sie hier genau richtig.
Dieser Artikel wurde auf Deutsch verfasst und redaktionell überprüft. Weitere Sprachen stehen als automatische Übersetzung zur Verfügung. Wir freuen uns über Feedback am Ende des Artikels.
Das Wichtigste in Kürze
- Datengetriebene Geschäftsmodelle ermöglichen es Unternehmen, innovative Produkte zu entwickeln und so neue betriebswirtschaftliche Werte zu schaffen.
- Beispiele für erfolgreiche datenbasierte Geschäftsmodelle sind vernetzte Motorräder von Harley-Davidson und das Streaming-Angebot von Disney+.
- Mit Konfuzio an der Seite schöpfen Unternehmen das Potenzial einer zukunftsfähigen, datenbasierten Strategie voll aus. Jetzt Konfuzio kontaktieren!
Was sind datenbasierte Geschäftsmodelle?
Datenbasierte Geschäftsmodelle nutzen Daten, um wirtschaftliche Werte zu generieren. Dazu analysieren und interpretieren sie Daten, um Erkenntnisse für die Entwicklung oder Weiterentwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen zu gewinnen, die auf den Bedürfnissen des Marktes basieren. Das heißt: Unternehmen, die datenbasierte Geschäftsmodelle verwenden, machen Daten zum Produkt und somit zum Werttreiber ihres Business.
Wie das funktionieren kann, veranschaulichen wir im Verlaufe des Artikel anhand von 8 Praxisbeispielen erfolgreich umgesetzter datenbasierter Geschäftsmodelle.
Datenbasierte Geschäftsmodelle vs. digitale Geschäftsmodelle
Beide Geschäftsmodelle sind eng miteinander verknüpft, aber sie betonen unterschiedliche Aspekte des Geschäfts. Datenbasierte Geschäftsmodelle nutzen digitale Daten, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und so betriebswirtschaftliche Werte zu generieren. Dazu analysieren sie große Datenmengen, um Muster zu identifizieren und so neue Potenziale zu erkennen.
Digitale Geschäftsmodelle hingegen integrieren digitale Technologien in alle Aspekte des Geschäfts, von der Kommunikation bis zum Vertrieb. Sie nutzen digitale Plattformen, um Kunden Produkte und Dienstleistungen bereitzustellen. Das heißt: Die Wertschöpfung erfolgt bei digitalen Geschäftsmodellen rein digital. Klassische Beispiele sind Vergleichsplattformen wie CHECK24 und idealo sowie Streamingdienste wie Netflix oder Spotify.
Datenbasierte Geschäftsmodelle vs. datengestützte Geschäftsmodelle
Datenbasierte und datengestützte Geschäftsmodelle sind eng miteinander verbunden, sie weisen jedoch feine Unterschiede auf. Während datenbasierte Geschäftsmodelle Daten als primäre Funktion verwenden, um neue Werte für ein Unternehmen zu schaffen, nutzen datengestützte Geschäftsmodelle Daten lediglich als unterstützendes Element, um ihre bestehenden Geschäftsprozesse zu verbessern. Das bedeutet: Datenbasierte Modelle betonen die unmittelbare Abhängigkeit von Daten und das Ziel der Wertneuschöpfung, während datengestützte Modelle Daten als zusätzliche Ressource für die Optimierung bestehender Ansätze in den Mittelpunkt stellen.
Ein Beispiel für ein datengestütztes Geschäftsmodell ist die Einführung einer App, die das bestehende Business um einen neuen digitalen Kanal erweitert.
In der Praxis sind datenbasierte Modelle oft disruptiver, da sie innovative Ansätze ermöglichen, während datengestützte Modelle eher inkrementelle Verbesserungen anstreben. Beide Ansätze sind jedoch entscheidend in der heutigen digitalen Wirtschaft, da sie Unternehmen helfen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.
Was sind kollaborative datenbasierte Geschäftsmodelle?
Kollaborative datenbasierte Geschäftsmodelle betonen die Zusammenarbeit verschiedener Akteure, die Daten teilen und gemeinsam nutzen. Dabei kombinieren Unternehmen ihre Datenquellen, um Erkenntnisse zu gewinnen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Kollaborative datenbasierte Geschäftsmodelle fördern den Datenaustausch zwischen Partnern, kreieren vielfältige Perspektiven und treiben Innovationen voran. In der Praxis teilen Unternehmen beispielsweise Daten mit Lieferanten, um den Bestand zu optimieren. Plattformen wie Carsharing-Dienste nutzen kollaborative Daten, um die Nutzung von Fahrzeugen zu optimieren und Verfügbarkeit zu gewährleisten.
Grundlagen eines Geschäftsmodells
Um ein datenbasiertes Geschäftsmodell zu entwickeln, sollten Unternehmen zunächst definieren, was ein erfolgreiches Geschäftsmodell grundsätzlich auszeichnet. Ein Geschäftsmodell ist das Grundgerüst, auf dem jedes Unternehmen aufbaut. Es bildet die Blaupause für den Erfolg. Dafür beantwortet es in der Regel die folgenden 5 Fragen:
1. Wer sind die Kunden?
Die Identifikation der Zielgruppen ist von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen daher genau wissen, wen sie ansprechen. Dies können Endverbraucher, andere Unternehmen oder spezifische Marktsegmente sein. Durch ein tiefes Verständnis der Kundenbedürfnisse sind Unternehmen in der Lage, Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln, die genau auf diese Bedürfnisse zugeschnitten sind.
2. Welchen Wert bieten Unternehmen den Kunden?
Der Wert, den Unternehmen bieten, resultiert aus den angebotenen Produkten oder Dienstleistungen. Dieser Wert tritt in Form von Qualität, Innovation, Komfort oder anderen Faktoren auf. Kunden wählen ein Unternehmen oft aufgrund des Nutzens oder Mehrwerts, den sie aus dem Angebot des Unternehmens ziehen.
3. Wie erzeugen und liefern Unternehmen diesen Wert?
Hier kommen operative Aspekte ins Spiel. Dies beinhaltet Produktentwicklung, Herstellung, Marketing, Vertrieb und Kundenservice. Es umfasst auch die Ressourcen, die für diese Aktivitäten notwendig sind, wie Personal, Technologie, Rohstoffe und finanzielle Mittel. Grundsätzlich gilt: Effiziente Prozesse und Ressourcennutzung sind entscheidend, um den Wert mit hoher Qualität und Rentabilität zu liefern.
4. Wie erfassen Unternehmen Wert?
Der Wert äußert sich in den finanziellen Einnahmequellen von Unternehmen. Dazu zählen beispielsweise der Verkauf von physischen Produkten, digitale Downloads, Abonnementgebühren und Lizenzgebühren.
5. Welche Kosten sind mit der Erzeugung und Lieferung dieses Wertes verbunden?
Jedes Geschäftsmodell birgt Kosten. Das sind zum Beispiel Produktionskosten, Marketingausgaben, Personalkosten, Logistik und Vertriebskosten. Unternehmen halten alle Kosten im Auge, um sicherzustellen, dass der erzeugte Wert die Kosten übersteigt und somit einen Gewinn generiert.
Ein gut durchdachtes Geschäftsmodell berücksichtigt alle diese Aspekte und hilft dabei, das Unternehmen in der Marktnische zu positionieren.
Es ermöglicht zudem Flexibilität, sich an sich verändernde Marktanforderungen anzupassen – in der heutigen schnelllebigen Geschäftswelt von entscheidender Bedeutung. Das bedeutet: Unternehmen, die ihre Geschäftsmodelle kontinuierlich überprüfen und anpassen, sind besser in der Lage, langfristigen Erfolg zu sichern.
3 mögliche Rollen für Unternehmen in einer datengetriebenen Welt
In Anlehnung an die Forschung zu datengetriebenen Geschäftsmodellen nehmen Unternehmen typischerweise 3 Rollen ein:
1. Datennutzer: Wert aus vorhandenen Daten ziehen
Datennutzer verwenden interne oder externe Daten, um neue Produkte basierend auf Datenanalysen zu entwickeln oder weiterzuentwickeln.
2. Datenlieferanten: Bereitstellung relevanter Daten
Datenlieferanten konzentrieren sich darauf, Datennutzern relevante Datenprodukte bereitzustellen und so einen Wert für das eigene Unternehmen zu schaffen. Ihr Hauptfokus liegt auf der Bereitstellung von Daten für andere Geschäftsmodelle.
3. Datenbefähiger: Unterstützende Datenservices anbieten
Datenbefähiger bieten unterstützende Datenservices oder Dateninfrastrukturlösungen an. Sie helfen Datennutzern, indem sie ihnen Zugang zu relevanten Daten ermöglichen oder technische Unterstützung bieten, um Daten effektiv zu nutzen.
Nicht immer sind diese 3 Typen in der Praxis strikt voneinander trennbar. Zum Beispiel bieten Datenlieferanten oft zusätzliche Services an, um Daten in der benötigten Form bereitzustellen.
7 Varianten datenbasierter Geschäftsmodelle
In der Praxis treten datenbasierte Geschäftsmodelle in verschiedenen Varianten auf – abhängig von Branche und Marktnische. Zu den wichtigsten Varianten zählen dabei diese:
| Geschäftsmodell | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
| Anzeigengestütztes Modell | Bietet kostenlose Dienste für Nutzer an, finanziert durch Werbetreibende, die gezielte Werbung schalten. | Google bietet kostenlose Dienste wie Search und Google Drive an, finanziert durch personalisierte Werbung. |
| Freemium-Modell | Unternehmen bieten den Grunddienst kostenlos an, während Premiumfunktionen kostenpflichtig sind. | Spotify stellt eine kostenlose Version mit Werbung zur Verfügung, zahlende Kunden erhalten Premiumfunktionen. |
| Nutzungsbasiertes / On-Demand-Modell | Kunden zahlen für die tatsächlich genutzten Dienste. | Uber berechnet Kunden basierend auf zurückgelegter Strecke und Zeit. Streaming-Dienste wie Amazon Prime erheben Gebühren für spezifische „On-Demand“-Inhalte. |
| E-Commerce-Modell | Händler verkaufen physische Produkte online. | Unternehmen wie IKEA verkaufen Produkte direkt an Verbraucher über ihren Online-Store. |
| Marktplatz-Modell | Plattform bringt Käufer und Verkäufer zusammen und erhebt Gebühren für Transaktionen. | Amazon und eBay ermöglichen Dritten den Verkauf ihrer Waren auf ihren Plattformen. |
| Access-Over-Ownership-Modell | Konsumenten haben temporären Zugang zu Waren und Dienstleistungen, ohne sie zu besitzen. | Airbnb ermöglicht das Mieten von Wohnungen für kurze Zeit. Rent the Runway vermietet Designerkleidung. |
| Abonnement-Modell | Kunden zahlen eine regelmäßige Gebühr für den Zugang zu einem Produkt oder einer Dienstleistung. | Netflix verlangt eine monatliche Gebühr für unbegrenztes Streaming von Inhalten. |
Chancen von datenbasierten Geschäftsmodellen
Bevor wir tiefer eintauchen und einen ausführlichen Blick auf die Umsetzung von datenbasierten Geschäftsmodellen werfen, legen wir zunächst die Chancen offen, die sich Unternehmen durch die richtige Auswertung von großen Datenmengen bieten:
Kundenzufriedenheit und Personalisierung
Datenbasierte Geschäftsmodelle ermöglichen die Analyse von Kundenverhalten und Kundenvorlieben, um personalisierte Dienstleistungen und Empfehlungen anzubieten. So nutzt beispielsweise Netflix datenbasierte Analysen, um das Zuschauerverhalten zu verstehen. Basierend auf den angesehenen Inhalten schlägt der Streaming-Anbieter seinen Kunden personalisierte Film- und Serienvorschläge vor. Diese personalisierte Empfehlung steigert die Kundenzufriedenheit erheblich.
Risikomanagement und Vorhersagen
Eine ausführliche Datenauswertung ermöglicht eine genauere Risikobewertung und die Vorhersage zukünftiger Entwicklungen. Versicherungsunternehmen wie Geico verwenden beispielsweise Datenanalysen, um Risiken besser zu bewerten. Dazu analysiert es Unfalldaten, Fahrverhalten und andere Faktoren, um Versicherungsprämien genau zu berechnen. Diese präzise Bewertung senkt das Risiko und gewährt Versicherungsnehmern gleichzeitig faire Tarife.
Produktinnovation und Marktforschung
Daten ermöglichen eine fundierte Entscheidungsfindung bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. Der Spielzeughersteller LEGO nutzt zum Beispiel Datenanalysen, um das Kundenverhalten besser zu verstehen. Durch die Analyse von Verkaufsdaten und Kundenfeedback entwickelt LEGO neue Produkte, die den Wünschen der Kunden entsprechen. Dies führt zu innovativen Spielzeugen, die auf dem Markt erfolgreich sind, da sie auf den tatsächlichen Bedürfnissen und Vorlieben der Kunden basieren.
Kosteneffizienz und Ressourcenoptimierung
Datenanalysen tragen zur Reduzierung von Kosten und zur besseren Nutzung von Ressourcen bei. Fluggesellschaften wie Delta Airlines verwenden z. B. datenbasierte Analysen, um Flugzeugwartungen zu optimieren. Durch die Auswertung von Maschinendaten sind sie in der Lage, eine vorbeugende Wartung durchzuführen, bevor es zu kostspieligen Ausfällen kommt. Dies führt nicht nur zu Kosteneinsparungen, sondern auch zu einem sichereren und zuverlässigeren Flugbetrieb.
Risiken von datenbasierten Geschäftsmodellen
Das Erheben und Speichern von großen Datenmengen bringt viele Chancen für Unternehmen mit. Gleichzeitig bergen datenbasierte Geschäftsmodelle jedoch auch einige Risiken und Gefahren, denen sich Firmen bewusst sein sollten. Nur so sind sie in der Lage, entsprechende Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen. Besonders gängig sind die folgenden Risiken:
Datenschutzverletzungen
Unternehmen speichern für die Umsetzung von datenbasierten Geschäftsmodellen große Mengen sensibler Daten. Auf diese Weise sind sie anfälliger für Datenschutzverletzungen. Ein Beispiel hierfür ist der Fall von Equifax im Jahr 2017. Der Kreditberichtsanbieter musste eine massive Datenschutzpanne eingestehen, bei der persönliche Informationen von 147 Millionen Menschen gestohlen wurden.
Cyberangriffe
Datenspeicherung im großen Stil macht Unternehmen zu attraktiven Zielen für Cyberangriffe. Ein Beispiel ist der Ransomware-Angriff auf den britischen National Health Service (NHS) im Jahr 2017. Die Angreifer verschlüsselten Patientendaten und verlangten Lösegeld für die Freigabe.
Rechtliche Herausforderungen
Die Nutzung großer Datenmengen führt – wenn nicht ausreichend abgesichert – zu rechtlichen Problemen. Das gilt insbesondere, wenn Unternehmen Daten ohne angemessene Zustimmung verwenden. 2012 wurde beispielsweise Google von der Federal Trade Commission (FTC) mit einer Geldstrafe von 22,5 Millionen US-Dollar belegt, weil es ohne Zustimmung von Safari-Nutzern Cookies platzierte.
Reputationsverlust
Bei einem Datenleck oder Missbrauch leidet die Reputation eines Unternehmens stark. 2013 wurden beispielsweise bei Target Daten von 40 Millionen Kreditkarten gestohlen. Dies führte zu einem erheblichen Vertrauensverlust und kostete das Unternehmen Millionen Dollar an Entschädigungen und Ausgaben für die Wiederherstellung des Rufs.
Welche rechtlichen Vorgaben datenbasierte Geschäftsmodelle erfüllen müssen
Wie die gerade genannten Beispiele zeigen, bestehen die Risiken datenbasierter Geschäftsmodelle vor allem im fehlenden Schutz erhobener Daten. Gesetzliche Vorgaben in Europa machen dafür vor allem die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), der Digital Markets Act (DMA), der Data Governance Act (DGA) und der Digital Services Act (DSA), der ab dem 17. Februar 2024 gilt. Zudem ist derzeit der Data Act in der Entwicklung, der voraussichtlich ab Herbst 2025 greifen soll. Welche Regelungen die einzelnen Gesetze für die Erhebung, Verwendung und Speicherung von Daten mitbringen und welche Ziele die EU damit verfolgt, zeigen wir ausführlich in unserem Artikel zur europäischen Datenstrategie.
In 8 Schritten: Strategische Datenintegration für zukunftsfähige Geschäftsmodelle
In einer Ära, in der Daten das „neue Öl“ sind, wird die Umsetzung einer datenbasierten Geschäftsstrategie zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Dabei ist es unverzichtbar, nicht nur Daten zu sammeln, sondern diese auch intelligent zu nutzen und in den Geschäftskern zu integrieren. Folgender praktischer Leitfaden zeigt Unternehmen, in welchen 7 Schritten sie dies vornehmen:
- Ausrichtung auf Unternehmensvision
Dieser Schritt bildet das Fundament für jede datenbasierte Strategie. Unternehmen definieren ihre langfristigen Ziele und verstehen, welche Herausforderungen gegenwärtig bestehen. Eine klare Vision ermöglicht es, datenbasierte Aktivitäten gezielt darauf auszurichten, das Unternehmen in die gewünschte Richtung zu lenken.
- Holistische Datenintegration
Daten sind oft über verschiedene Abteilungen und Systeme hinweg verstreut. Durch die Identifikation und Zusammenführung dieser Datenquellen in einem zentralen System erhalten Unternehmen eine umfassende 360-Grad-Sicht. Dies ermöglicht nicht nur eine bessere Entscheidungsfindung, sondern auch die Nutzung von Synergien zwischen verschiedenen Geschäftsbereichen.
- Datenanalyse mit fortschrittlichen Technologien
Datenbasierte Geschäftsmodelle erfordern fortschrittliche Technologien wie Big Data Analyse, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu verbinden und in belastbare Informationen zu überführen. Unternehmen kaufen diese Technologien ein und integrieren sie in ihre bestehenden Systeme.
- Kapazitätsaufbau
Der Erfolg einer datenbasierten Strategie hängt auch von den Fähigkeiten ab, die ein Unternehmen besitzt. Daher ist es für Unternehmen oftmals notwendig, in Schulungen und Weiterbildungen für bestehende Mitarbeiter zu investieren und neue Talente mit spezifischem Daten-Know-how einzustellen.
- Absicherung durch Compliance
Die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und -vorschriften ist von entscheidender Bedeutung. Robuste Datenschutzrichtlinien und deren konsequente Umsetzung minimieren nicht nur rechtliche Risiken, sondern stärken auch das Vertrauen der Kunden. Dies ist essentiell, um langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen und zu erhalten.
- Strategieentwicklung auf Basis von Datenintelligenz
Durch die Analyse der gesammelten Daten gewinnen Unternehmen wertvolle Erkenntnisse. Diese Erkenntnisse nutzen sie für strategische Entscheidungen, sei es für Marketinginitiativen, die Optimierung der Lieferkette oder die Entwicklung neuer Produkte. Datenintelligenz ermöglicht es, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen effektiver einzusetzen.
- Operative Umsetzung und Monitoring
Nach der Entwicklung einer datenbasierten Strategie ist die Implementierung entscheidend. Unternehmen legen dazu klare Key Performance Indicators (KPIs) und überwachen diese kontinuierlich. Dies gewährleistet, dass die datenbasierten Initiativen den erwarteten Return on Investment (ROI) bringen und ermöglicht es, schnell auf unerwartete Entwicklungen zu reagieren.
- Iterative Optimierung
Der Geschäftsmarkt ist dynamisch und ständigen Veränderungen unterworfen. Daher erfordert ein datenbasiertes Geschäftsmodell eine kontinuierliche Anpassung und Verbesserung. Unternehmen nutzen dafür Feedbackschleifen und kontinuierliche Datenanalysen, um den Erfolg ihrer datenbasierten Aktivitäten zu bewerten. Identifizierte Schwachstellen verbessern sie daraufhin, sei es in der Kundenerfahrung, der Prozesseffizienz oder der Produktinnovation.
Datenbasierte Geschäftsmodelle – Use Case
Um die einzelnen Schritte für die Entwicklung und Umsetzung eines datenbasierten Geschäftsmodells besser nachzuvollziehen, lassen Sie uns einen Blick auf einen ausführlichen Use Case werfen:
Ausgangssituation für ein datenbasierte Geschäftsmodell
Ein mittelständisches Unternehmen im Einzelhandel, das hochwertige handgefertigte Produkte herstellt und verkauft, steht vor der Herausforderung, in einem zunehmend digitalen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Das Unternehmen entscheidet sich, ein datenbasiertes Geschäftsmodell zu entwickeln, um seine Verkaufsstrategien zu optimieren und den Kundenstamm zu erweitern. Wie geht es dabei vor?
Entwicklung und Umsetzung des datenbasierten Geschäftsmodells
Das Unternehmen ergreift die folgenden Maßnahmen, um ein datenbasiertes Geschäftsmodell zu integrieren:
Aufbau einer Dateninfrastruktur
Das Unternehmen beginnt damit, eine robuste Dateninfrastruktur zu entwickeln. Es integriert Point-of-Sale-Systeme wie Square, Online-Verkaufsplattformen wie Amazon und Kundendatenbanken wie die CRM-Plattform Salesforce. Es sammelt alle Transaktionsdaten, Kundenpräferenzen und Feedback und konsolidiert diese in einem zentralen Datenspeicher.
Datenanalyse und Kundenprofilierung
Das Unternehmen analysiert diese Daten, um umfassende Kundenprofile zu erstellen. Mithilfe von Datenanalysetools wie Power BI identifiziert es Einkaufsmuster, beliebte Produkte und saisonale Trends. Dies ermöglichte es, neue, personalisierte Angebote für verschiedene Kundengruppen zu erstellen.
Implementierung personalisierter Marketingstrategien
Basierend auf den erstellten Kundenprofilen startet das Unternehmen personalisierte Marketingkampagnen. Kunden erhalten maßgeschneiderte E-Mails mit Produktempfehlungen, die auf ihren bisherigen Einkäufen basieren. Zudem nutzt das Unternehmen soziale Medien, um gezielte Anzeigen für spezifische Kundensegmente zu schalten.
Ergebnisse
Die Implementierung des datenbasierten Geschäftsmodells führt zu signifikanten Verbesserungen. Die Datenauswertung ermöglicht die Entwicklung neuer Produkte, während die personalisierten Marketingkampagnen die Kundenbindung steigern. Gleichzeitig steigen auf diese Weise die Umsätze, da das Unternehmen genau die Produkte anbietet, die die Kunden nachfragen.
Datenbasierte Geschäftsmodelle – Beispiele
Dass Unternehmen mit datenbasierten Geschäftsmodellen ihre Position am Markt festigen und mit Innovationen neue Kunden gewinnen konnten, zeigen zahlreiche Beispiele aus der Praxis:
Nike und die Digitalisierung des Fitness-Erlebnisses
Nike, traditionell ein Hersteller von Sportbekleidung und -schuhen, hat sich in den letzten Jahren erfolgreich in den digitalen Raum gewagt. Mit Apps wie „Nike Training Club“ und „Nike Run Club“ bietet das Unternehmen personalisierte Trainingsprogramme und Laufanalysen. Durch den Einsatz von Wearables und Sensoren in ihren Produkten (z. B. Nike Adapt, selbstschnürende Schuhe) sammelt das Unternehmen Daten und bietet individuelle Erlebnisse. Dies ist nicht nur ein neuer Vertriebskanal, sondern auch eine Methode, um die Kundenbindung zu stärken und neue Datenquellen zu erschließen.
Rolls-Royce und „Power by the Hour“
Traditionell ein Hersteller von Flugzeugmotoren, hat Rolls-Royce ein digitales Geschäftsmodell namens „Power by the Hour“ eingeführt. Dabei verkauft das Unternehmen nicht einfach Motoren, sondern eine garantierte Betriebszeit. Mit Sensoren an den Motoren sammelt Rolls-Royce Daten über deren Leistung und Zustand. Dies ermöglicht es dem Hersteller, Wartungsbedarf vorauszusehen und proaktiv zu handeln. Kunden zahlen für die garantierte Verfügbarkeit ihrer Flugzeuge – und nicht nur für den Motor an sich. Dieser Ansatz hat das Geschäftsmodell vom Produktverkauf zu einem serviceorientierten Ansatz transformiert.
Schneider Electric und EcoStruxure
Schneider Electric, ein traditioneller Anbieter von Elektrotechnik und Energiemanagement, hat EcoStruxure entwickelt. Dabei handelt es sich um eine IoT-fähige, offene und interoperable Architektur- und Plattformlösung. Diese Plattform sammelt Daten von vernetzten Geräten, analysiert diese und bietet den Kunden darauf basierende Optimierungslösungen für Energiemanagement und Automatisierung. Durch dieses Angebot hat Schneider Electric den Übergang vom Hardware-Anbieter zum Anbieter von digitalen Lösungen geschafft.
Coca-Cola und Freestyle Automaten
Coca-Cola hat mit seinen interaktiven Freestyle-Automaten eine innovative Möglichkeit geschaffen, die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen. Diese Automaten erlauben es Kunden, ihre eigenen Getränkemischungen zu erstellen, indem sie verschiedene Geschmacksrichtungen kombinieren. Die Automaten sammeln dabei wertvolle Daten über die Kundenpräferenzen. Diese gesammelten Daten helfen Coca-Cola, die beliebtesten Kombinationen zu erkennen, neue Geschmacksrichtungen zu entwickeln und den Lagerbestand entsprechend zu optimieren. Durch die personalisierte Erfahrung steigert Coca-Cola nicht nur die Kundenzufriedenheit, es generiert auch neue Umsatzmöglichkeiten durch innovative Produktkreationen.
LEGO und Digital Gaming
LEGO hat seine physischen Spielzeuge erfolgreich in die digitale Welt übertragen. Durch die Entwicklung von digitalen Spielen wie „LEGO Tower“ und „LEGO Legacy: Heroes Unboxed“ bauen Kinder und Erwachsene ihre LEGO-Erfahrung auf virtuelle Weise aus. Darüber hinaus bietet LEGO eine Online-Plattform, auf der Benutzer eigene Modelle entwerfen und teilen. Dies fördert nicht nur die Kreativität der Nutzer, sondern ermöglicht es LEGO auch, Daten über die Vorlieben der Spieler zu sammeln. Diese Daten fließen in die Entwicklung neuer Produkte ein und vertiefen die Interaktion mit der Marke.
Disney und Disney+
Disney hat mit Disney+ einen Streaming-Service eingeführt, der nicht nur ein breites Angebot an Unterhaltungsinhalten bietet, sondern es dem Unternehmen auch ermöglicht, direkt mit den Kunden in Kontakt zu treten. Denn: Durch die Nutzung von Disney+ sammelt das Unternehmen Daten über das Sehverhalten der Nutzer. Diese Daten ermöglichen personalisierte Empfehlungen und Inhalte, die den individuellen Vorlieben entsprechen. Disney ist so in der Lage, die Kundenerfahrung zu optimieren, die Kundenbindung zu stärken und gezielte Marketingkampagnen durchzuführen.
Harley-Davidson und vernetzte Motorräder
Harley-Davidson hat mit „HD Connect“ eine vernetzte Plattform für seine Motorräder geschaffen. Diese Plattform ermöglicht es den Besitzern, über eine App wichtige Informationen über ihre Fahrzeuge abzurufen. Zum Beispiel erhalten sie Fahrzeugdiagnosen, überwachen den Standort ihres Motorrads und aktivieren Diebstahlschutzfunktionen. Diese vernetzten Funktionen bieten den Kunden nicht nur mehr Bequemlichkeit, sondern ermöglichen es Harley-Davidson auch, Daten über die Nutzung und den Zustand der Fahrzeuge zu sammeln. Diese Daten nutzt das Unternehmen für die Produktverbesserung. Außerdem dienen sie als Grundlage für einen personalisierten Kundenservice.
L’Oréal und AR-Technologie
L’Oréal integriert Augmented Reality (AR) in seine digitale Strategie, um den Kunden ein einzigartiges Erlebnis zu bieten. Über mobile Apps führen Benutzer virtuelle Make-up-Tests durch, indem sie verschiedene Produkte auf ihrem Gesicht digital ausprobieren. Diese AR-Technologie ermöglicht es den Kunden, Produkte in einer realen Umgebung zu testen, ohne sie physisch auftragen zu müssen. L’Oréal sammelt dabei Daten darüber, welche Produkte die Kunden ausprobieren und welche ihnen am besten gefallen. Diese Informationen helfen dem Unternehmen, das Angebot zu optimieren und personalisierte Empfehlungen für Kunden bereitzustellen.
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