Monat: Juni 2020

Auf der Grundlage unserer Forschung haben wir ein vierdimensionales Modell für die digitale Transformation in der softwareintensiven Branche der eingebetteten Systeme entwickelt. In den letzten beiden Beiträgen haben wir die Dimensionen Geschäftsmodell und Produkt-Upgrade untersucht. In diesem Beitrag geht es um die Dimension der Datenverwertung.

Wie in der Abbildung zu sehen ist, konzentriert sich der erste Schritt in den meisten Unternehmen auf die Verwendung von Daten zur Qualitätssicherung und Diagnose. In diesem Fall erreichen die Daten das Unternehmen oft in Stapeln und durch Kundenbeschwerden. Als Reaktion auf eine Beschwerde laden Vertreter des Unternehmens die Daten herunter und untersuchen, ob sich das System fehlerhaft verhalten hat, und versuchen, die Ursache dafür zu ermitteln. Viele Unternehmen nutzen diese Art von Daten bereits seit Jahrzehnten.

Entwicklung der Nutzung von Daten

Der zweite Schritt ist die Verwendung von Daten zur Überwachung der Produktleistung und der Nutzung von Funktionen. Diese Form der Datenerfassung wird in der Regel in Kombination mit der häufigeren Bereitstellung von Software eingeführt. Die Überwachung der Produktleistung ermöglicht es dem Unternehmen, sich zu vergewissern, dass das Produkt nach einem Software-Upgrade gut funktioniert. Die Messung der Nutzung von Funktionen ermöglicht eine fundiertere Priorisierung der F&E-Ressourcen, indem sichergestellt wird, dass sich Forschung und Entwicklung in erster Linie auf die Verbesserung von Funktionen konzentrieren, die von den Kunden tatsächlich genutzt werden.

Da wir nun über einen kontinuierlichen Datenstrom von jedem Kunden verfügen, können wir zur dritten Stufe übergehen, in der wir beginnen, für den Kunden relevante Daten zu sammeln. Für jeden Kunden gibt es KPIs, für die das Unternehmen Optimierungen vornimmt. Dazu gehören die Abwanderung bei Unternehmen mit Abonnementdiensten, die Messung der Servicenutzung durch Endkunden oder die Einteilung von Endkunden in Segmente, die eine unterschiedliche Behandlung erfordern. Da das Unternehmen nun erhebliche Datenmengen von jedem Kunden sammelt, kann es diese Daten verarbeiten und analysieren und jedem Kunden relevante Erkenntnisse bieten.

In der letzten Phase schließlich engagiert sich das Unternehmen in einem zweiten Geschäftsökosystem, in dem es die von seinem primären Kundenstamm gesammelten Daten mit einem sekundären Kundenstamm monetarisiert. Ein LKW-Unternehmen könnte zum Beispiel Routeninformationen über die bei seinen Kunden eingesetzten LKWs an Tankstellen- und Straßendienstunternehmen verkaufen. Oder ein Telekommunikationsunternehmen könnte aggregierte Bewegungsmuster von Mobilfunknutzern an Stadtplaner verkaufen.

Sobald das Unternehmen die letzte Stufe erreicht hat, werden die Daten, die in den Produkten für den primären Kundenstamm gesammelt werden, zunehmend auf die Bedürfnisse des sekundären Kundenstamms ausgerichtet. Das Unternehmen wird also wahrscheinlich anfangen, Daten zu sammeln, die für seinen primären Kundenstamm überhaupt nicht relevant sind, wohl aber für den sekundären. Ein zweiter Aspekt ist, dass das Unternehmen die Einnahmen aus dem sekundären Kundenstamm nutzen kann, um die Produkte für seinen primären Kundenstamm zu subventionieren und dadurch seinen Marktanteil zu vergrößern. Viele Branchen bewegen sich im Zuge der Digitalisierung auf eine „Winner takes all“-Situation zu, und dieses Muster positiver Rückkopplungszyklen ist die Ursache dafür.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Digitalisierung Auswirkungen auf das Geschäftsmodell, die Art und Weise, wie wir Produkte verbessern, und die Art und Weise, wie wir Daten sammeln, nutzen und monetarisieren, hat. Unternehmen entwickeln sich im Zuge dieser Transformation in vorhersehbaren und wiederholbaren Mustern. In diesem Beitrag habe ich die fünf typischen Phasen beschrieben, die wir in unserer Forschung antreffen. Daten sind das neue Öl, aber wenn Sie nicht in der Lage sind, einen geschäftlichen Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen, nützen sie Ihnen nicht viel. Experimentieren Sie also mit verschiedenen Möglichkeiten, um aus Ihren Daten einen Mehrwert zu schaffen!

Im Beitrag von letzter Woche habe ich unser Rahmenwerk erwähnt, das den Wandel beschreibt, den Unternehmen bei der Umstellung auf die Digitalisierung durchlaufen. Ich habe auch eine der vier Dimensionen besprochen – die Dimension des Geschäftsmodells. In diesem Beitrag liegt der Schwerpunkt auf der Dimension Produkt-Upgrade.

Wie in der Abbildung dargestellt, haben wir fünf Schritte oder Phasen bei der Umwandlung von einem traditionellen zu einem digitalen Unternehmen identifiziert. In der ersten Phase konzentriert sich das Unternehmen auf den Verkauf eines physischen Produkts. Es wird so verkauft, wie es ist, und abgesehen von Garantiefragen wendet das Unternehmen keine Zeit oder Ressourcen dafür auf, sobald es die Fabrik verlassen hat. Das Produkt kann durchaus Elektronik und Software enthalten, aber diese Subsysteme werden genauso behandelt wie die mechanischen Teile.

Entwicklung von Produkt-Upgrades als Teil der digitalen Transformation.

In einem zweiten Schritt versuchen viele Unternehmen, ihr Produkt als Dienstleistung für bestimmte Kundensegmente anzubieten. Dies beginnt oft als ein Mechanismus zur Erweiterung des Kundenkreises. Insbesondere potenzielle Kunden, die das Produkt nicht ständig benötigen oder Probleme mit der Finanzierung der Investitionskosten haben, benötigen möglicherweise ein Serviceangebot, um Kunden zu werden. In diesem Schritt beginnt das Unternehmen oft damit, regelmäßige Upgrades für die Produktsoftware anzubieten – vor allem, um sich vor unerwünschten Nachteilen zu schützen. In Serviceverträgen gibt es in der Regel Service Level Agreements (SLAs) und Software-Upgrades können genutzt werden, um das Risiko einer Verletzung dieser SLAs zu verringern und die damit verbundenen Strafen zu vermeiden.

Im dritten Schritt hat das Unternehmen aus geschäftlicher Sicht damit begonnen, ergänzende Dienstleistungen rund um das Produkt anzubieten. Häufig können Qualität und Attraktivität dieser Dienstleistungen verbessert werden, wenn das Kernprodukt über aktualisierte Softwarefunktionen verfügt. In diesem Fall aktualisiert das Unternehmen die Software in seinen Produkten nicht nur, um sich vor eventuellen Problemen zu schützen, sondern auch, um zusätzliche Einnahmen aus ergänzenden Dienstleistungen zu erzielen. Ein einfaches Beispiel: Ein Automobilhersteller kann die Software aktualisieren, um eine API für die Abfrage des Standorts eines Fahrzeugs bereitzustellen, die von ergänzenden Diensten genutzt werden kann, um relevantere Informationen für den Kontext zu bieten, in dem sich das Fahrzeug und der Fahrer befinden können.

Schließlich wird das Konzept eines physischen Produkts vollständig durch sein digitales Alter Ego ersetzt. In diesem Fall können alle Teile des Produkts in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden, wobei die Software am häufigsten und die Mechanik am wenigsten häufig aktualisiert wird. Selbst der Austausch des kompletten physischen Produkts erfolgt im Rahmen der kontinuierlichen Verbesserung des digitalen Produkts. Ein Beispiel: Obwohl Apple mit dem physischen Produkt das meiste Geld verdient, gibt es aus der Sicht der Benutzererfahrung eine sich ständig verbessernde Erfahrung, die zwar kleine Unebenheiten aufweist, wenn das Telefon durch ein neues Modell ersetzt wird, aber im Großen und Ganzen ist die Verbesserung des Produkts eine kontinuierliche.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die digitale Transformation eine komplexe, mehrdimensionale Herausforderung ist, die alle Bereiche des Unternehmens betrifft, einschließlich der Art und Weise, wie Produkte aktualisiert werden. Obwohl dies wie eine technische Herausforderung erscheinen mag, ist es die Geschäftsstrategie, die die Architektur- und Technologieentscheidungen, die die hier besprochenen Produkt-Upgrades entweder ermöglichen oder verhindern, vorantreibt (sollte). Da sich Geschäftsmodelle zunehmend von transaktionalen zu kontinuierlichen Geschäftsmodellen entwickeln, muss das Produkt, das durch das Geschäftsmodell monetarisiert wird, kontinuierlich werden, d.h. es muss das Benutzererlebnis und die Wertschöpfung für die Kunden ständig verbessern. Das eine kann ohne das andere nicht existieren!

In den letzten Monaten (eigentlich sind es eher Jahre) haben wir im Software Center die digitale Transformation mehrerer Unternehmen untersucht. Professor Helena Holmström Olsson und ich haben ein Modell entwickelt, um zu veranschaulichen, wie sie von ihrem alten, in Atomen verwurzelten Geschäft zu einem digitalen, auf Bits basierenden Geschäft übergehen (siehe Abbildung). Es hat vier Dimensionen: Geschäftsmodell, Datennutzung, Produkt-Upgrade und KI/ML/DL. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns auf die Dimension des Geschäftsmodells.

Auf der Grundlage unserer Nachforschungen bei mehreren Partnern des Software Centers haben wir festgestellt, dass Unternehmen ein ähnliches Muster durchlaufen, wenn es um die Umstellung ihres Geschäftsmodells geht. Besonders im Bereich der eingebetteten Systeme ist der Ausgangspunkt der traditionelle Produktverkauf, z.B. ein Auto, ein LKW, ein Radar, eine Pumpe oder eine Basisstation. Wir bezeichnen dies oft als „Box-Verkauf“ und das Geschäftsmodell ist sehr transaktionsorientiert: Ich verkaufe Ihnen die Box und werde dann versuchen, Ihnen in ein paar Jahren eine neue Box zu verkaufen. Es kann sein, dass ein gewisser Anteil der Einnahmen aus Dienstleistungen wie der Produktwartung stammt, aber das ist in der Regel nur ein kleiner Teil.

Die Phasen der digitalen Transformation.

Die nächste Phase ist die, in der das Produkt als Dienstleistung angeboten wird. Hier ändert sich die Monetarisierung des physischen Produkts meist von einer einmaligen Transaktion zu einer kontinuierlichen Einnahmequelle. Dies ist mit einigen Herausforderungen verbunden, u.a. muss das Unternehmen das Produkt für seine Kunden finanzieren, aber es kann ein sehr effektiver Weg sein, um den Umsatz zu steigern, da Kunden, die das Produkt im traditionellen Modell nicht gekauft hätten, weil sie es z.B. nicht Vollzeit benötigen, es möglicherweise als Dienstleistung kaufen möchten.

Als nächsten Schritt sehen wir, dass Unternehmen beginnen, alle Arten von Dienstleistungen rund um das Produkt zu entwickeln. Diese Dienstleistungen beziehen sich in der Regel auf den Betrieb des Produkts und können vom Angebot von Zubehör im Rahmen eines Mietmodells bis hin zu Informations- und Beratungsdiensten zur Verbesserung der Effizienz oder der Qualität der Ergebnisse reichen. In dieser Phase wird das Produkt als Plattform genutzt, um mehr Umsatz mit ergänzenden Dienstleistungen zu erzielen.

Im vierten Schritt ändert sich das Monetarisierungsmodell erneut und wird stärker kundenorientiert. Anstatt die Monetarisierung mit dem Produkt in Verbindung zu bringen, wird sie mit Kunden-KPIs in Verbindung gebracht, die durch das Produkt beeinflusst werden können. Beispiele für diese Kunden-KPIs sind die Anzahl der erfolgreichen Lieferungen ohne Verzögerungen, die Verringerung der Endkundenabwanderung oder die durch frühere Erkennung gewonnene Reaktionszeit. In diesem Fall konzentriert sich das Unternehmen auf die Faktoren, die das Endergebnis des Kunden beeinflussen, und verknüpft das Geschäftsmodell mit der Verbesserung dieser Faktoren.

Schließlich versucht das Unternehmen, einen zweiten Kundenstamm aufzubauen, mit dem es die von seinem primären Kundenstamm generierten und erfassten Daten monetarisieren kann. Beispielsweise verfügen Lastwagen über Beschleunigungssensoren, die Informationen über die Qualität der Straßen (z. B. das Vorhandensein von Schlaglöchern) liefern, und die für die Straßeninstandhaltung zuständigen Behörden sind möglicherweise bereit, diese Informationen zu kaufen. Das Ergebnis ist ein zweiseitiger Markt, auf dem das Unternehmen weiterhin an seinen primären Kundenstamm verkauft, aber auch die Daten seines primären Kundenstamms an seinen sekundären Kundenstamm monetarisiert. Im Laufe der Zeit kann natürlich der sekundäre Kundenstamm wichtiger werden, wodurch sich die Anreize innerhalb des Unternehmens grundlegend ändern.

Abschließend lässt sich sagen, dass sich im Rahmen Ihrer digitalen Transformation auch Ihr Geschäftsmodell ändern und weiterentwickeln muss. Wie wir gezeigt haben, folgt diese Entwicklung einem Muster und das Überspringen von Zwischenstufen führt in der Regel zum Scheitern. Obwohl sich unser Modell auf den Bereich der eingebetteten Systeme konzentriert, glaube ich, dass sich alle Branchen nach ähnlichen oder identischen Mustern weiterentwickeln. Wenn Sie damit experimentieren, Ihr Geschäftsmodell weiterzuentwickeln, können Ihnen die hier vorgestellten Phasen eine Orientierung geben, worauf Sie sich als nächstes konzentrieren sollten. Wie immer sind wir sehr daran interessiert, mehr über Ihre Erfahrungen zu erfahren, also teilen Sie sie uns bitte mit.

Diese Woche hatte ich eine interessante Diskussion über Daten mit dem CEO eines der Startups, mit denen ich zusammenarbeite. Die Herausforderung besteht darin, dass viele Unternehmen riesige Datenmengen sammeln, sie speichern und sie dann als ungenutztes Kapital zurücklassen. Es überrascht mich, dass so viele Unternehmen so erstaunlich große Datenspeicher unterhalten, ohne gute Möglichkeiten zu finden, diese zu nutzen.

Der Hauptgrund dafür ist meiner Meinung nach, dass es einfach ist, Daten zu sammeln, aber es ist schwierig, daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Es erfordert ein tiefes Verständnis des Bereichs sowie eine Einsicht in das, was im Kontext des Bereichs Wert schafft. Dies erfordert eine andere Denkweise als in den meisten Unternehmen, wo man sich oft darauf konzentriert, das zu tun, was man schon immer getan hat, nur ein bisschen besser oder schneller.

Das Unternehmen des CEO, mit dem ich gesprochen habe, ist im Medienbereich tätig und hat einen Punkt erreicht, an dem die wichtigsten Mitarbeiter seiner Kunden täglich eine E-Mail erhalten, in der die Aufgaben mit der höchsten Priorität aufgeführt sind, auf die sie ihre Energie an diesem Tag konzentrieren sollten. Diese Aufgaben werden ermittelt, indem Daten aus den relevanten Medienobjekten des Kunden gesammelt werden, diese Daten analysiert werden, um Abweichungen und Anomalien zu identifizieren, und dann die wahrscheinlichsten Abhilfemaßnahmen empfohlen werden, mit denen die identifizierten Probleme behoben werden können. Diese Abhilfemaßnahmen sind die Aufgaben, die die wichtigsten Mitarbeiter in ihrer täglichen Aufgabenliste erhalten. Für mich ist dies das Markenzeichen eines datengesteuerten Unternehmens: Es geht nicht um die Daten, sondern darum, aus den Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die Sie zu Ihrem Vorteil nutzen können.

Natürlich werden in diesem Fall die Erkenntnisse auf der Grundlage der Daten des Kunden selbst gewonnen. Der nächste Schritt besteht darin, einige oder alle Kunden dazu zu bringen, ihre Daten anonym mit dem Unternehmen zu teilen. Auf diese Weise kann das Unternehmen jeden Kunden mit allen anderen vergleichen und so die nächste Stufe von Erkenntnissen gewinnen. Jetzt geht es nicht mehr nur um Abweichungen und Anomalien, die in Ihrem eigenen Bereich festgestellt werden, sondern auch um solche, die durch den Vergleich mit anderen ermittelt werden. Indem Sie Ihre Leistung mit anderen in derselben Branche vergleichen, können Sie viel leichter erkennen, wo Energie investiert werden sollte, um sich zu verbessern.

Es geht darum, aus diesen Daten kontinuierlich wertvolle und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und diese zu nutzen, um – vorzugsweise automatisch – die Maßnahmen für Ihr Team zu generieren, die die größte Wirkung haben. Es geht nicht um die Daten, sondern darum, was Sie mit ihnen machen.