Kommentar Wie man datengetriebene Servicemodelle entwickeln und umsetzen kann

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Immer mehr Maschinenbauer arbeiten an Konzepten, um neue, datengetriebene Services oder neue Geschäftsmodelle nach dem Pay-per-use-Prinzip zu entwickeln. Aber wie entwickelt man die Ideen dafür?

Das Ziel entsprechender Konzepte es, sich Wettbewerbsvorteile zu sichern und kundenindividuellere Leistungen anbieten zu können. Doch wie findet man die notwendige Inspiration? Wie kann die Idee getestet werden und wie setzt man erfolgsversprechende Innovation um? Ein strukturiertes Vorgehen kann helfen, schnell zu scheitern und erfolgreiches weiterzuentwickeln.

Erfolgreiche neue Geschäftsmodelle sind vor allem eins, nutzerzentriert. Somit startet die Suche nach neuen Geschäftsideen aus der Kundenperspektive (= Problem-Solution-Fit), darauf aufbauend ergibt sich das Leistungsversprechen des Unternehmens (= Product-Market-Fit), welches dann entsprechend skaliert werden kann. Strukturierte Kreativmethoden wie Design Thinking oder Design Sprint unterstützen dabei, diese Seite zu verstehen. Daraus ergeben sich dann die Perspektiven des Geschäftsmodells sowie der notwendigen Wertschöpfungsketten. Hier helfen bewährte Methoden entsprechend dem Business Modell Canvas, um das Vorgehen zu strukturieren. (s. Abb. 1)

Damit ist der Baukasten prinzipiell auch schon weitestgehend umrissen, doch schauen wir uns das Vorgehen genauer und im Detail an.

Kundenperspektive einnehmen

Eine echte Kundenperspektive einzunehmen ist oft leichter gesagt als getan. Und hierzu bedarf es auch mehr, als einfach die berühmten Löcher in der Wand statt des Bohrers zu verkaufen. Denn welcher Kunde will schon wirklich Löcher in seiner Wand?

Was ist der wirkliche Treiberschmerz hinter dem Problem? Diesen zu finden und zu adressieren ist eine Kunst. Vielleicht lindert das existierende Produkt auch schon den Schmerz, nur der Weg dorthin ist zu kompliziert.

Vor allem disruptive Wettbewerber setzen genau hier an, sie adressieren den Schmerz des Kunden und lindern ihn unkompliziert. Wenn ich als Anbieter das nicht selbst angehe, kann ich an dieser Stelle von Wettbewerber ausgehebelt werden. Man muss also wissen: Wer ist die exakte Zielgruppe?

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Leistungsversprechen definieren

Kenne ich die Zielgruppe und das Problem genau, kann ich mir über das Gedanken machen, was genau ich dafür anbiete. Und im speziellen Fall von Pay-per-Use geht es hier eben um die Frage, welche Lösungsangebote kann ich dem Kunden machen, ohne, dass er mein Produkt direkt kaufen muss. Wenn der Kunde aktuell nur 0,4 Maschinen braucht, kann ich ihm 0,4 Maschinen bereitstellen und in Rechnung stellen. Wächst der Bedarf, wächst auch die Leistung mit. Eventuell reicht es aber auch schon aus, zusätzliche Services zu einer verkauften Maschine als Abo- oder Subscriptions-Modell bereitzustellen. Die Maschine hat einen deutlich höheren Funktions- und Leistungsumfang und dieses kann der Kunde später freischalten und dann pro Nutzung bezahlen. Das wäre eine Art Hybrid-Modell zu Pay-per-Use.

Kreativmethoden wie Design Thinking und Design Sprints helfen, diese Seite der Geschäftsmodell-Entwicklung zu betrachten, denn sie fokussieren den kundenzentrierten Blick. Design Thinking hilft vor allem dabei, komplett neue Ideen zu entwickeln - aus der Perspektive des Anwenders. Design Sprints kommen zum Einsatz, um Ideen anhand von Prototypen schnell am Anwender testen zu können.

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Geschäftsmodelle entwickeln

Bis hierher kenne ich nun das Problem, habe einen Lösungsansatz und ein Leistungsangebot definiert, mit dem die Zielgruppe flexibel ihren Bedarf per use decken kann. Die entscheidende Frage an dieser Stelle ist nun, was ist die Zielgruppe bereit dafür zu bezahlen und wie lässt sich das Ganze finanzieren. Wie wird also ein tragfähiges Geschäftsmodell daraus?

Bei datenbasierten Geschäftsmodellen sehen die Einnahmenströme oft kleinteiliger, aber dafür vielfältiger aus, als bei herkömmlichen Modellen. Wer könnte noch ein Interesse an den Daten haben und wie lassen sie sich – natürlich legal und datenschutzkonform – weiter vermarkten? Wenn ich beispielsweise weiß, wo sich wie schnell Scheibenwischer bewegen, weiß ich, wo es stark regnet. Nur, wen könnte das noch interessieren?

Extrem erfolgreiche datenbasierte Geschäftsmodelle finanzieren sich vor allem aus der Zweitverwertung und nicht dem direkten Preismodell, wie am Beispiel von Amazons AWS deutlich wird.

Studie des Fraunhofer ISI

Digitale Geschäftsmodelle machen Industriebetriebe produktiver

Partner-Eco-System aufbauen

Ein weiterer Erfolgsfaktor bei datenbasierten Geschäftsmodellen wie Pay-per-Use ist ein erfolgreiches Eco-System. Also sich ergänzende Produkte oder Services, die zusammen besser sind als die einzelnen Produkte. Plug-and-play-Integration in die Wertschöpfungskette des Kunden ist ein solcher, unschlagbarer Mehrwert. Wo und wie findet beim Kunden die Wertschöpfung statt und wie kann das Pay-per-Use-Modell diese noch effizienter unterstützen. Welche (offenen) Schnittstellen können unterstützt werden beziehungsweise mit welchen Leistungen könnten die Angebote gebündelt werden?

Ein Startpunkt für die Betrachtungsweise des Geschäfts- und Partnermodells ist ein Business Model Canvas. Diese Leinwand hilft, sich einen Überblick über die wichtigsten Schlüsselfaktoren des Geschäftsmodells zu verschaffen.

Denn ein ultimatives Nutzenversprechen ist die eine Seite, die andere Seite der Medaille ist ein profitables Geschäftsmodell, um nachhaltig am Markt erfolgreich zu sein.

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