Betriebsmodelle für die Digital Native Enterprise

Internetgiganten sind die Erfinder des Konzepts, mit den Informationen und digitalen Spuren im Web ihrer Kunden Geld zu verdienen. Das versuchen immer mehr Unternehmen. Sie sind bestrebt herauszufinden, wie sie relevante Daten erfassen können, um Dritten nützliche Erkenntnisse zu liefern und dadurch für sich neue Einnahmequellen zu erschliessen. Ein Produzent beispielsweise bettet IoT-Sensoren in Reifen ein und baut eine Plattform für künstliche Intelligenz und Analytik, um die gesammelten Daten in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln. Der Reifenhersteller verlagert also sein umsatzgenerierendes Modell des Reifenverkaufs hin zum Verkauf der Sensorinformationen.

Im Gegensatz zu einem Datenmonetarisierungsmodell geht es bei einem Datenkapitalisierungsmodell um die Generierung sogenannter Pull-Through-Einnahmen. Alibaba und Tencent sind hierfür zwei prominente Beispiele. Alibabas Sesame Credit Platform verwendet Daten aus verschiedenen E-Commerce- und Business-Ökosystemen des Unternehmens, um die Bonität von Privatpersonen in China zu ermitteln. Inzwischen ist Sesame das am häufigsten verwendete Kredit­bewertungssystem des Landes. Tencent sammelt eine riesige Menge an Daten von seiner WeChat-Plattform, um an Informationen und auf diese Weise an die Portemonnaies der Verbraucher zu gelangen.

Eine Erweiterung dieser datengestützten Geschäftsmodelle sind die intelligenten Verbrauchs- und Preisangebote. Die Versicherungswirtschaft setzt diese Angebote in den Bereichen verhaltensbasierter respektive aktionsbasierter Prämiengestaltung um. Die Prämie wird etwa auf der Grundlage des Verhaltens eines Fahrers angepasst. Krankenkassen wiederum richten sich zunehmend nach dem Lebensstil der Versicherten. So gibt es bereits Modelle, bei denen Kunden Rabatte erhalten, wenn sie Fitnesstracker tragen und anhand der Aufzeichnungen belegen können, dass sie sich regelmässig bewegt haben.