{"id":6383,"date":"2018-03-12T09:00:51","date_gmt":"2018-03-12T08:00:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wespeakiot.com\/?p=6383"},"modified":"2025-08-18T17:39:45","modified_gmt":"2025-08-18T15:39:45","slug":"mit-daten-geschaefte-machen-das-1x1-datengetriebener-business-modelle-i","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wespeakiot.com\/de\/mit-daten-geschaefte-machen-das-1x1-datengetriebener-business-modelle-i\/","title":{"rendered":"Mit Daten Gesch\u00e4fte machen: Das 1×1 datengetriebener Business-Modelle (I)"},"content":{"rendered":"
Digitale Transformation stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen. Bild:<\/span> Adobe Fotolia, Olivier Le Moal<\/a><\/span><\/div>\n

Daten, so hei\u00dft es, seien das neue Gold. Wie aber verwandelt man das Eine in das Andere? Wer aus Daten einen nachhaltigen Wert generieren m\u00f6chte braucht einen strategischen Ansatz. Wir stellen 5 datengetriebene Business-Modelle in diesem zweiteiligen Beitrag vor.<\/h2>\n

Bei datengetriebenen Gesch\u00e4ftsmodellen geht es darum, Daten beispielsweise aus operativen Prozessen zu nutzen und in Business-Werte verwandeln. Eine blo\u00dfe Verbesserung aktueller Gesch\u00e4ftsprozesse – etwa mit intelligenten Datenanalysen – ist noch kein datengetriebenes Business-Modell. Das Ziel hinter datengetriebenen Modellen ist vielmehr, Gesch\u00e4ftsmodelle nachhaltig zu erneuern oder ganz neue Modelle zu generieren.<\/p>\n

Die Generierung eines nachhaltigen Wertes aus Daten erfordert einen strategischen Ansatz, der neue Gesch\u00e4ftsmodelle und angepasste Gesch\u00e4ftsprozesse ber\u00fccksichtigt. Eine „goldene Formel“ f\u00fcr den Erfolg gibt es dabei nicht. Jede Organisation muss ihren eigenen Weg finden, um Daten nachhaltig zu monetarisieren. Doch viele werden \u00e4hnlichen Ideen und Entw\u00fcrfen folgen und \u00e4hnliche Ziele anstreben.<\/p>\n

Welche Modelle grunds\u00e4tzlich m\u00f6glich sind haben Ralph Hofmann und Arent van t\u2019Spiker mit ihren f\u00fcnf \u201ePatterns in Data Driven Strategy<\/a>\u201c ausgearbeitet. Die Modelle decken ein breites Spektrum ab – von einfachen bis hin zu komplexen Ans\u00e4tzen. In diesem ersten Teil stellen wir drei einfachere Modelle vor.<\/p>\n

    \n
  1. Modell: Daten direkt monetarisieren<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    Der direkte Verkauf von Daten ist ein erster Ansatz Daten ohne gr\u00f6\u00dferen Aufwand zu monetarisieren. In diesem Modell zieht ein Unternehmen unmittelbar Nutzen aus seinen Rohdaten, indem es diese unverarbeitet an Interessenten – beispielsweise an Kunden – ver\u00e4u\u00dfert. Aus rechtlichen Gr\u00fcnden ist es wichtig, dass die Daten anonymisiert ver\u00e4u\u00dfert werden und keine R\u00fcckschl\u00fcsse auf konkrete Personen getroffen werden k\u00f6nnen. Beispielsweise k\u00f6nnen Unternehmen Kundendaten an kommerzielle Marktforschungsinstitute verkaufen. Enthalten die Daten Kundeninformationen zusammen mit dem Einkaufsverhalten erzielen Marktforscher validere Ergebnisse als durch reine Befragungen.<\/p>\n

    Der Datenverkauf kann sich lohnen: Laut einer Berechnung der Financial Times erhalten Unternehmen aktuell rund 60 US-Cent f\u00fcr das Datenprofil einer Durchschnittsperson. Ein Paket mit tausend \u00e4hnlichen Profilen, angereichert mit Informationen zu Demographie wie Alter, Wohnort, Verm\u00f6gensstand und Interessen, w\u00e4re nach den FT-Kalkulationen rund 600 Euro wert.<\/p>\n

      \n
    1. Modell: Produkt- und Service-Verbesserung<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

      Im zweiten Modell werden Daten genutzt, um bereits bestehende Produkte und Dienste zu verbessern oder zu erneuern. Dies ist das Prinzip des Modells Produkt-Innovation. Hier werden Informationen, die aus dem Verkauf und der Nutzung eines Produkts (oder einer Dienstleistung) generiert werden, f\u00fcr die Erg\u00e4nzung des Originalprodukts eingesetzt. Im simpelsten Fall erfolgt dies durch Hinzuf\u00fcgen eines einfachen Zusatzmerkmals. Alternativ wird auch eine g\u00e4nzlich neuartige L\u00f6sung entwickelt. Letzteres f\u00fchrt in der Regel zum nachhaltigsten Nutzen, da aus neuartigen L\u00f6sungen oft eigenst\u00e4ndige Produkte werden, die weniger abh\u00e4ngig vom Originalprodukt sind.<\/p>\n

      Eine Bank kann zum Beispiel ihre Daten verwenden, um ihre bereits bestehenden Produkte zu verbessern – oder v\u00f6llig neue Angebote zu schaffen. Sie kann zum Beispiel auf Basis der Kundendaten eine App entwickeln oder ein Dashboard f\u00fcr eine Ausgaben\u00fcbersicht. Dieser Service kann erst \u00fcber die durch Kundendaten gewonnenen Erkenntnisse generiert und zus\u00e4tzlich zum bestehenden Online-Banking angeboten werden. Durch die Nutzung beider Dienste werden diese wiederum \u2013 mithilfe von Datenanalyse \u2013 permanent weiterentwickelt. Das Dashboard ist auch losgel\u00f6st von einem Bankkonto dieses Instituts nutzbar. So k\u00f6nnen es auch Kunden anderer Banken verwenden, um ihre Ausgaben besser im Blick zu behalten.<\/p>\n

      \"Banken<\/a>

      Banken k\u00f6nnen Kundendaten zur Entwicklung von Dashboards nutzen. Quelle: Sparkasse<\/p><\/div>\n

        \n
      1. Modell: Commodity Swap<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

        Im Commodity-Swap nutzt ein Unternehmen ein beliebtes und h\u00e4ufig verkauftes Produkt oder eine Dienstleistung als Mittel zur Generierung von Daten. Anhand dieser Daten differenziert es sich dann von konkurrierenden Angeboten. Die Daten werden verwendet, um ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung zu erstellen, die untrennbar mit dem Warenangebot verbunden ist.<\/p>\n

        Gesch\u00e4ftsmodelle unterscheiden sich in der Art und Weise, wie diese Kombination monetarisiert wird. In einigen F\u00e4llen werden die Datenprodukte in Kombination mit einem bestehenden Warenvertrag kostenlos angeboten. In anderen F\u00e4llen wird die Ware zu einem wettbewerbsf\u00e4higen Preis angeboten, w\u00e4hrend die Datenprodukte zu einem Premium-Preis angeboten werden.<\/p>\n

        Energieversorger setzen dieses Modell h\u00e4ufig ein. Die bei den Endverbrauchern installierten \u201eintelligenten Z\u00e4hler“ (Smartmeter) messen nicht nur die verbrauchte Strommenge. Sie erfassen auch Daten wie die Nutzungsdauer, die Schwankungen im Stromnetz und welche Ger\u00e4te den Strom verbrauchen. Diese Daten werden an das Versorgungsunternehmen zur\u00fcckgesendet und dort in einer Datenbank gespeichert.<\/p>\n

        Die Daten lassen sich dann verwenden, um Dienstleistungen f\u00fcr die Verbraucher zu erbringen. <\/a>Beispielsweise l\u00e4sst sich ein personalisiertes Webportal aufbauen. Oder es k\u00f6nnen variable Tagestarife angeboten werden, um den Stromverbrauch in Zeiten geringer Auslastung zu stimulieren. Der Energieversorger spart Geld durch Reduzierung der Spitzenproduktionskapazit\u00e4t und generiert zus\u00e4tzlichen Umsatz, indem er eine geringe Abonnementgeb\u00fchr f\u00fcr den Service erhebt.<\/p>\n

        \"Die<\/a>

        Die Daten von intelligenten Z\u00e4hlern lassen sich f\u00fcr Dienste wie variable Tagestarife nutzen. Quelle: Verbraucherzentrale<\/p><\/div>\n

        Lesen Sie hier den zweiten Teil unseres Beitrags:\u00a0Mit Daten Gesch\u00e4fte machen: Das 1×1 datengetriebener Gesch\u00e4ftsmodelle (II)<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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