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Monetarisierung von Daten Big Data eröffnet neue Geschäftsmodelle

Autor / Redakteur: Thomas Schumacher / Nico Litzel

Ursprünglich wurde Big Data genutzt, um analytische Strategien von Unternehmen voran zu bringen – jetzt geht die Entwicklung Schritt für Schritt in die Richtung, Geschäftsmodelle radikal zu verändern.

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Big Data kann nicht nur bestehende Geschäftsmodelle verbessern, sondern bietet Unternehmen auch die Chance, vollkommen neue Umsatzquellen zu erschließen und neue Kunden zu gewinnen.
Big Data kann nicht nur bestehende Geschäftsmodelle verbessern, sondern bietet Unternehmen auch die Chance, vollkommen neue Umsatzquellen zu erschließen und neue Kunden zu gewinnen.
(Bild: © Tim - Fotolia.com)

Seit dem ersten dramatischen Auftritt in der Öffentlichkeit hat Big Data nach und nach eine Ahnung davon vermittelt, welche Vorteile es Unternehmen bringen kann. Während ursprünglich vor allem das Speichern riesiger Datenmengen und der Zugriff darauf im Mittelpunkt standen, wurde Big Data schnell zum „Heiligen Gral“ der Marketingspezialisten. Einsatz, Kundenbindung, Einstellungen, Verkaufsprognosen – Big Data hat die Segmentierung und Entscheidungsprozesse verbessert.

An diesem Punkt war es vor allem eine Erweiterung schon vorher bestehender Analysestrategien, um das Wissen über Kunden durch noch zahlreichere, granularere und zum Kontext passende Daten zu erhöhen. Ein gutes Beispiel hierfür wären Datenbanken von Marktführern wie Walmart, die jetzt in der Lage sind, mehr als eine Million Transaktionen pro Sekunde zu erfassen.

Nicht nur das Marketing, auch Datenprofis im Gesundheits- und Finanzwesen oder der Telekommunikationsbranche haben schnell realisiert, wie auch ihre Branchen von Big Data profitieren können. 2012 schätzte das Beratungsunternehmen McKinsey, dass Big Data allein für das Gesundheitswesen einen möglichen Wert von 300 Milliarden US-Dollar aufweist, nur durch die Optimierung bestehender Prozesse auf Basis besseren Wissens.

Big Data unterstützt Betriebsabläufe

Unternehmen reiten auf der Erfolgswelle dieser analytischen Projekte und versuchen jetzt einen Schritt weiter zu gehen, indem sie strategische Abläufe und Prozesse auf Basis von „Big Analytics“ automatisieren. Zu den Beispielen mit der größten Publizität zählen die „Recommendation Engines“ für Empfehlungen bei Amazon und Netflix – hier wurde nicht erst auf einen Medienhype gewartet, um mit der Analyse großer Datenbestände zu starten.

Die Operationalisierung der Daten hat eine Bresche für innovative Strategien geschlagen, die darauf abzielen, neue Wertschöpfungsquellen zu schaffen. Big Data ist zu einem Werkzeug geworden, das Unternehmen hilft, neue Gebiete zu erkunden und Ergebnisse zu erzielen, die in der Vergangenheit für unmöglich erachtet wurden.

Analyse von Kassenzetteln und Kundenkarten

In diesen Fällen kann Big Data einen inneren Wert freisetzen, der nicht unbedingt erwartet wurde. Beispielsweise studiert jede Einzelhandelskette, die ihr Marketingbudget wert ist, das Kaufverhalten ihrer Kunden durch die Analyse von Kassenzetteln und Kundenkarten. Ziel ist es, die Kundenerfahrung im Laden zu verbessern, bestimmte Produkte in den Vordergrund zu stellen und mit maßgeschneiderten Angeboten die Kundenbindung zu erhöhen. Wenn sie tiefer in die Daten eintauchen, können Einzelhändler mit ihren Lieferanten zusammenarbeiten, etwa indem sie Kunden unmittelbar ortsabhängige Gutscheine auf ihre Mobiltelefone schicken.

Auf einem anderen Gebiet sammelt TomTom, der führende Anbieter von Produkten und Services für Tracking und Navigation, auf Tagesbasis Milliarden von Datensätzen von den Zwei-Wege-GPS-Systemen seiner Kunden. Diese Daten werden genutzt, um die Routenempfehlungen für die Anwender in Echtzeit zu optimieren (zur Vermeidung von Staus oder Baustellen). Sie werden aber auch verkauft (in konsolidierter und anonymisierter Form) – zum Beispiel an lokale Behörden, die über Verbesserungen an Straßen und Infrastruktur nachdenken.

Diese zwei Beispiele illustrieren, wie Big Data die Geschäftsmodelle von Firmen verändern und neue Umsatzquellen erschließen kann. Speziell im Fall von TomTom hat das Unternehmen sein Business nicht geändert, aber neue Umsatzquellen mit neuen Kunden gefunden.

Eine radikale Veränderung des Geschäftsmodells

Der nächste Meilenstein zeichnet sich bereits ab. Einige Unternehmen werden ihre Geschäftsmodelle durch die Monetarisierung von Big Data dramatisch verändern. Ein Beispiel: Ein Hersteller von Sportschuhen sucht nach Wachstumsmöglichkeiten in einem sehr harten Wettbewerbsumfeld. Er beobachtet den Fortschritt des Internets der Dinge und sieht in der „Quantified-Self“-Bewegung ein Mittel für eine radikale Veränderung des Geschäfts.

Der Hersteller kann sich entscheiden, vernetzte Schuhe in guter Qualität anzubieten (oder mit Verlust verkaufen), um mehr Wert aus den gesammelten und monetarisierten Daten zu ziehen. Das Modell ist das von Google, das eine Suchmaschine (und sogar einen Browser und ein Betriebssystem) anbietet, um besser Daten sammeln zu können, die dann kommerziell genutzt werden. In diesem Fall behält der Sportschuhhersteller sein ursprüngliches Geschäftsmodell bei, das zu einem „Vorwand“ wird, um Daten zu sammeln und sich in einem komplett neuen Geschäft zu positionieren.

Vorreiter Apple und Google

Die Möglichkeiten sind im Grunde grenzenlos. Große Unternehmen verstehen das, so wie etwa Apple mit dem Verkauf von Musik und Apps oder Google mit dem Kauf von Nest ein neues Business gestartet haben. Immer mehr Unternehmen werden in Zukunft nach alternativen Wegen suchen, die von der ursprünglichen Linie abweichen. Man sollte beispielsweise die Automobilhersteller im Auge behalten, die sich bereits mit Finanzierungs- und Versicherungsservices von ihrem historischen Geschäftsmodell, dem Bau und Verkauf von Autos, entfernt haben. Jetzt entwickeln sie sich zu Betreibern von Carsharing-Services (man denke an Zipcar) und schaffen zusätzliche Werte, indem sie das Fahrverhalten analysieren und diese Analysen zu Geld machen.

Eine echte Revolution ist im Gange. Daten sind und werden auch weiterhin das Herz der Geschäftswelt im 21. Jahrhundert sein. Und die Giganten von morgen werden heute gemacht.

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