Wissenspool-Beitrag

Wertschöpfungspotenziale von Geschäftsmodellen mit Datenintegration

16.09.2022
Lesezeit: ca. 7 min

Potenziale von Geschäftsmodellen mit Datenintegration

Geschäftsmodelle mit Datenintegration fokussieren die wertschöpfende Nutzung von generierten Daten, von Produktionsprozessen und -abläufen bis hin zur Anwendung der Produkte und der Dienstleistungen bei den Kunden. Die Orientierung an sowie Integration von Daten kann – oder bestenfalls: sollte – alle Dimensionen eines Geschäftsmodells betreffen: vom tatsächlichen Produkt und dessen Ausrichtung an den Bedürfnissen der Kund*innen über die Prozesse und Aktivitäten der Wertschöpfung bis hin zu den Erlös- und Kostenstrukturen. In allen genannten Dimensionen soll ein Mehrwert aus Daten geschaffen werden, indem Daten zur geschäftsmodellübergreifenden Ressource des Unternehmens werden.

Dieser (weitere) Schritt im Zuge der digitalen Transformation stellt Unternehmen einerseits vor (neue) Herausforderungen, andererseits sind die Potenziale ebenfalls nicht von der Hand zu weisen. Mittels einer Integration von Daten in die Prozesse und Strukturen des Unternehmens sowie einer adäquaten Implementierung und Umsetzung entstehen Verwertungspotenziale, die wiederum Produktinnovationen hervorrufen, Wachstums- impulse generieren oder eine Voraussetzung für eine bessere Marktpositionierung sein können. Tabelle 1 soll beispielhaft verschiedene Anwendungsfälle einer Datenintegration im Unternehmen darstellen (vgl. Universität des Saarlands 2019; Mittelstand-Digital Begleitforschung 2019):

Produkte/Dienstleistungen

  • Produktverbesserung; Weiterentwicklung (smarter) Produkte
  • Dynamische Preisoptimierung
  • Zielgenaue Werbung/Promotion

Kunden(-management)

  • Analyse des Kaufverhaltens der Kund*innen und abgeleitete Absatzprognosen
  • Klassifikation von Kundendaten zur Analyse der Zielgruppe
  • Analyse möglicher Ursachen von Retouren zur Verringerung von Warenrücksendungen
  • Optimierung der Kundeninteraktion (Resonanz des Marketings oder Einsatz von Chatbots)

Produktion

  • Steuerung und Optimierung von Fertigungsabläufen
  • Datengestützte Assistenzsysteme für Beschäftigte
  • Anomalieerkennung und Qualitätskontrolle (optische und akustische Qualitätssicherung)
  • Vorausschauende Wartung von Maschinen und Anlagen 

Eingangs- und Ausgangslogistik

  • Optimierung der Lagerhaltung
  • Optimierung der Lieferkette
  • Bedarfsprognosen
  • Datenbasierte Bedarfs- und Routineplanung
  • Datenbasierte Unterstützung bei Abwicklung (Übernahme vom Bestellvorgang bis zur Lieferung) 

Administration

  • Übernahme von Routineaufgaben (z. B. Bestellvorgänge, Buchhaltung)
  • Teilautomatisiertes Bewerbermanagement
(vgl. Universität des Saarlands 2019; Mittelstand-Digital Begleitforschung 2019) 

Bereits hier zeigt sich, dass auf unterschiedlichen Ebenen Potenziale hinsichtlich Produktinnovationen und -anpassungen, Prozessoptimierungen und/oder Erlös- maximierung und Kostenminimierung stecken. In Summe gelingen Veränderung des Werteversprechens sowie Optimierungen der Wertschöpfung und Anpassungen der Organisationsstrukturen; gleichzeitig sind Potenziale erkennbar, die auf die Unternehmenssteuerung wirken, indem Daten zur Unterstützung (des Menschen) bei der Entscheidungsfindung eingesetzt werden können.

Eine Grundvoraussetzung für die erfolgreiche Implementierung von Daten im Unternehmen und zur Umsetzung der hier vorliegenden Verwertungspotenziale ist eine vorausgehende Analyse des Geschäftsmodells mit seinen zugrunde liegenden Bestandteilen.

Literaturübersicht

Referenzen

Mittelstand-Digital Begleitforschung (2019): Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Relevanz, Anwendungen, Transfer – Eine Erhebung der Mittelstand-Digital Begleitforschung. URL: https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/kuenstliche-intelligenz-im-mittelstand.pdf?__blob=publicationFile&v=6 (10.7.2021).

Universität des Saarlandes (2019): Künstliche Intelligenz im europäischen Mittelstand: Status Quo, Perspektiven und was jetzt zu tun ist. Im Auftrag der Roland Berger Stiftung für europäische Unternehmensführung. URL: https://www.uni-saarland.de/fileadmin/upload/lehrstuhl/kaul/Universität_des_Saarlandes_Künstliche_Intelligenz_im_europäischen_Mittelstand_2019-10_digital.pdf (21.7.2021)