Dr. Christoph Tempich
Dr. Christoph Tempich
Ideen für Licht-Datenprodukte finden und bewerten

"Um Geschäftsmodelle aus Datensammlung zu entwickeln, muss erkannt werden, wie ein bestimmtes Datenprodukt Kunden hilft, eine informierte Entscheidung zu treffen."

– Dr. Christoph Tempich, inovex

Datenprodukte können in drei Kategorien gefasst werden:

  • Data-as-Service – z. B. Sammlung von und Verkauf von Daten an Interessenten
  • Data-enhanced-Products – z. B. Verbesserung eigener Produkte oder Dienstleistungen
  • Data-as-Insights – z. B. Optimierung der eigenen Produktion

Um Geschäftsmodelle aus einer Datensammlung bzw. -nutzung entwickeln zu können, ist es für Unternehmen aus der Lichtbranche notwendig, zu erörtern, an welcher Position sie sich in der Datenwertschöpfungskette befinden oder etablieren möchten. Bedarfe von Kunden können erkannt werden, indem aus Sicht der Käufer von Beleuchtungsprodukten aufgeschlüsselt wird, welches Datenprodukt geeignet ist, ein Kundenproblem zu lösen. Wie sieht beispielsweise das Umfeld des Kunden aus und wie hilft ein bestimmtes Datenprodukt dem Kunden, eine informierte Entscheidung zu treffen. Dafür ist es wichtig die Häufigkeit, mit der eine solche Entscheidung getroffen werden soll, und die Extrempunkte der jeweils besten bzw. schlechtesten Entscheidung zu kennen. Dem auf diese Weise bestimmten Informationsbedürfnis wird einen Wert zugeordnet. Um zu erfahren, für welche dieser Entscheidungsfälle bereits Apps o. Ä. am Markt existieren, ist es vorteilhaft im Anschluss daran eine Marktanalyse durchzuführen. Datenprodukte entstehen durch das Zusammenspiel folgender drei Bereiche:

  • agile Development – Entwicklung und Einführung der Datenprodukte durch Dienstleister aus der digitalen Branche
  • Lean-Start-up – Bei Bedarf ständige Anpassung der Datenprodukte an die Problemlösung bei Kunden mit kurzen Ausrollzeiten und ohne große Investitionen
  • Data Science – Analyse und sinnvolle Aufbereitung von Daten

Zu den Einflussfaktoren, wie Kunden für die zur Verfügung gestellten Informationen zahlen, nachdem ein interessantes Datenprodukt gefunden wurde, gehören:

  • Werttreiber definieren – z. B. Wert eines Zeitintervalls
  • Umsatzmodell auswählen – z. B. Schenken, Premiumzugriff, pro Stück, Flatrate
  • Zahlungsmittel auswählen – z. B. Geld, Datentransaktion, Datenaustausch

Wenn man sich dem Thema Daten neu widmet, hilft die Nutzung einer Datenwert-Matrix zum Aufbau eines Geschäftsmodells. Zuerst werden Daten aggregiert, das heißt Summen über Datenpunkten gebildet. Im weiteren Verlauf ist es sinnvoll, beispielsweise Vorhersagen zu erstellen, indem Machine Learning (mit einfachen bis komplizierten Algorithmen) auf die gesammelten Daten angewandt wird. Daraus ergibt sich der Aufbau des Geschäftsmodells: ob die Daten z. B. zur Verbesserung des gleichen Produkts genutzt werden, oder zum Ausbau einer anderen Dienstleistung.

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