Ihre Daten gut ausnutzen

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!