Ein Auszug aus dem neuen Praxisleitfaden „Internet der Dinge“, der kostenlos zum Download zur Verfügung steht.
Trotz der enormen Vielfalt der in den einzelnen Branchen verwirklichten IoT-Geschäftsmodelle gleichen sie sich in einigen Aspekten. Hofman und van‘t Spijker (BlinkLane Consulting) haben fünf „Data-driven Business Model Patterns“ auf Basis von Osterwalders/Pigneurs bekanntem Business Model Canvas identifiziert. Diese tauchen bei den unterschiedlichen Geschäftsmodellen in einzelnen Branchen immer wieder auf. Wie für alle Geschäftsmodellmuster gilt, dass sie sowohl in ihrer idealtypischen Form, als auch kombinatorisch umsetzbar sind.
Muster 1: Basis-Data-Sales
Ein Unternehmen verkauft Daten, die bei der Leistungserstellung sowieso anfallen, an andere Unternehmen. In der Regel werden die Daten „roh“, also unverarbeitet (ggf. jedoch anonymisiert) verkauft. Es handelt sich um das simpelste Muster.
Eine Bank bietet ihren Kunden (A) ein Girokonto an und sammelt damit Transaktionsdaten. Die Bank kann nun anonymisierte Daten an Dritte (B), z.B. Einzelhändler verkaufen, damit diese aus den Kundendaten wertvolle Erkenntnisse zum Konsumentenverhalten schließen können. Die Bank fügt ihrem bestehenden Angebot „Girokonto für Bankkunden“ also ein neues Leistungsangebot (Kundendaten) für eine neue Kundengruppe (bspw. an den Kundendaten interessierte Einzelhändler) hinzu.
Muster 2: Product Innovation
Durch den Kauf und die Nutzung eines Produkts generierten Daten werden genutzt, um ein neues Produkt oder eine Ergänzung zum Originalprodukt anzubieten. Damit lassen sich komplett neuartige Produkte herstellen oder bestehende verbessern. Vor allem Ersteres kann zu einer innovativen Value Proposition führen, wobei sich auch hier bisher fremde Kundengruppen erschließen lassen.
Eine Bank erweitert ihren Online-Banking-Service, indem sie ein „Haushaltsausgaben-Dashboard“ anbietet. Dieser Service kann erst dank der durch Kundendaten gewonnenen Erkenntnisse entwickelt werden. Gegen eine geringe Gebühr zusätzlich zum bestehenden Online-Banking können Kunden (A) den neuen Service nutzen. Durch die Nutzung beider Dienste und die Auswertung der dabei gewonnenen Daten, können beide Angebote permanent weiterentwickelt werden. Das Dashboard ist auch losgelöst von einem Bankkonto dieses Instituts nutzbar. So können es auch Kunden anderer Banken verwenden, um ihre Ausgaben besser im Blick zu behalten (B).
Muster 3: Commodity Swap
Durch den Kauf oder die Nutzung eines bestehenden Produkts oder Services werden Daten generiert, die wiederum verwendet werden, um ein neues, komplementäres Produkt anzubieten. Das neue Produkt ist untrennbar mit dem bestehenden verknüpft und unterscheidet sich damit von der Konkurrenz.
Ein Energieversorger (X) bietet Stromverträge an. Diese Verträge beinhalten auch die Installation von „Smart Meters“, die den Stromverbrauch messen. Durch diese Daten kann der Stromanbieter zusätzlich ein „Smart Thermostat“ anbieten, das den Stromverbrauch nutzungsadäquat regelt.
Muster 4: Value Chain Integration
Verschiedene Unternehmen tauschen Daten aus, um Kosten zu senken oder ihre Wertschöpfungsaktivitäten zu optimieren.
So können bspw. ein Supermarkt (X) und ein Getränkelieferant (Y) mithilfe von Echtzeitdaten ihren Bedarf genau berechnen und die Lieferung automatisiert aufeinander abstimmen.
Muster 5: Value Net Creation
Bei diesem Muster arbeiten mehrere Unternehmen zusammen, um ein identisches Kundenbedürfnis zu befriedigen und ein optimiertes Nutzererlebnis zu gewährleisten. In der Regel wird bei dieser Kooperation ein identisches Kundensegment bedient. Jedes Unternehmen ist somit Teil eines „Value Creating Systems“ und übernimmt einen Teilaspekt einer „großen“ Wertschöpfungskette. Es werden also verschiedene Geschäftsmodelle unterschiedlicher Unternehmen durch Zusammenarbeit kombiniert.
Bucht ein Fluggast (A) bei einer Airline (Y) einen Flug, werden die Daten an einen Datenverarbeiter (Z) weitergeleitet, der die Bedürfnisse des Fluggastes erkennt und diese an eine Hotelkette (X) sendet. Zimmer dieser Hotelkette können bei der Buchung des Fluges dann direkt mit angeboten werden.
IOT-Geschäftsmodelle für industrielle Anwendungen
Für IoT-Anwendungen in der industriellen Produktion können diese Geschäftsmodellmuster recht leicht abgewandelt werden. Die Geschäftsmodelle entstehen dabei aus einer Matrix mit zwei Dimensionen. In der ersten Dimension wird die Art der Umsatzgenerierung betrachtet: Umsatz durch Verkauf oder durch nutzungs- und ergebnisbasierte Berechnung. Die zweite Dimension ist die Kompetenzebene, also die Antwort auf die Frage: Wird das Internet der Dinge lediglich zur Absatzförderung eines Kernprodukts, zum Aufbau von zusätzlichen Geschäften, eigenständigen Angeboten oder Plattformen genutzt?
