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Datenbasierte Geschäftsmodelle – Chancen und Herausforderungen für KMU | Marina Hoffmann, Christian Schroeder

Ausgabe 3/2019 der Wirtschaftspolitischen Blätter

Die weltweite Datenmenge ist in den letzten Jahren sehr stark angestiegen und wird voraussichtlich von 33 Zettabyte in 2018 weiter auf 175 Zettabyte in 2025 steigen. Dadurch ergeben sich viele Möglichkeiten für Unternehmen, diese Daten für die Optimierung von Wertschöpfungsprozessen auszuwerten oder für die Erschließung neuer Umsatzquellen zu nutzen. Der Wertschöpfungsanteil der Datenauswertung steigt.

Etablierte KMU haben laut Hoffmann und Schröder häufig nur durch eine Veränderung ihrer Geschäftsmodelle die Möglichkeit der datenbasierten Wertschöpfung. Um die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu sichern, ist es daher für KMU entscheidend, datenbasierte Innovationen zu analysieren und einzusetzen. Dies geschieht im Zuge eines strategischen Transformationsprozesses, in dem Geschäftsmodelle iterativ an neue Gegebenheiten angepasst werden.

KMU liegen bei der Auswertung von Daten jedoch hinter großen Unternehmen, da sie deutlich weniger digitalisiert sind als Zweitere. In Österreich werten 2019 nur 6 % der KMU größere Datenmengen aus, während dies 29 % der größeren Unternehmen tun. Spezialisierte Technologieunternehmen sind hingegen die Treiber bei der Verbreitung von datenbasierten Geschäftsmodellen, wodurch sie ein rasantes Wachstum erfahren und einen großen Teil der diesbezüglichen Wertschöpfung generieren.

Digitale, datenbasierte und datengestützte Geschäftsmodelle

Unter digitalen Geschäftsmodellen verstehen Hoffmann und Schröder Geschäftsmodelle, bei denen die Wertschöpfung rein digital geschieht (z.B. Softwareentwicklung). Datenbasierte Geschäftsmodelle (z.B. Onlinewerbung) nutzen Daten als Schlüsselressource und unterscheiden sich von datengestützten Geschäftsmodellen, da in Zweiteren Wertschöpfungsprozesse durch datenbasierte Technologien nur ergänzt werden (z.B. zusätzlicher Vertrieb über eine App).

Das „disruptive“ Potenzial datenbasierter Geschäftsmodelle

KMU sind laut Hoffmann und Schröder häufig in der kapitalintensiven Produktion physischer Produkte bzw. arbeitsintensiver Dienstleistungen aktiv. Datenbasierte Geschäftsmodelle werden hingegen meist von jungen Technologieunternehmen entwickelt. KMU sind häufig wenig digitalisiert und folglich stehen ihnen auch weniger Daten zur Verfügung und datenbasierte Geschäftsmodelle spielen häufig eine untergeordnete Rolle. Hinzu kommt, dass der Fokus von KMU auf iterativen Verbesserungen ihrer Produkte und Dienstleistungen liegt, wodurch sie anfällig für „disruptive“ Geschäftsmodelle branchenfremder Unternehmen werden.

Durch den Fokus auf die ständige Verbesserung bestehender Produkte, können Unternehmen kaufkräftige Kunden ansprechen, die die nötige Zahlungsbereitschaft mitbringen, es kann jedoch zum bewussten Vernachlässigen der „unteren“ Kundensegmente kommen. Diese Lücke bietet sich als Einstiegspunkt für günstige digitale Lösungen an.

Für KMU kann es jedoch durchaus auch sinnvoll sein, technische Entwicklungen abzuwarten und technisch ausgereifte datenbasierte Lösungen zuzukaufen. Zu einem solchen Zeitpunkt wäre es auch besser möglich, die Auswirkungen datenbasierter Lösungen auf das eigene Geschäftsmodell abzuschätzen.

Die Verbreitung digitaler Geschäftsmodelle

Der digitale Innovationszyklus geht durch drei Phasen: die experimentelle Phase, die dominante Phase und die inkrementelle Phase, wie in Abbildung 1 dargestellt.

Grafik Entwicklung
© IfM Bonn Quelle: Darstellung von Hoffmann und Schröder in Anlehnung an Münter (2019)

Nach der experimentellen Phase setzen sich bestimmte Unternehmen durch und hin zur dominanten Phase wird er Markt bereinigt und verdichtet. Die dominierende Technologie lässt sich in dieser Phase von KMU langsam besser identifizieren und die Anzahl an Start-ups reduziert sich. Die neue Technologie kann in die bestehenden Abläufe der KMU integriert werden, außer wenn durch diese Technologie die Systemlogik verändert wird. Kommt es zu einer Änderung der Systemlogik und direkte Konkurrenz durch ein datenbasiertes Start-up, ist die Anpassung des Geschäftsmodells der KMU erforderlich.

Wirtschaftliche und technische Potenziale erkennen und zum richtigen Zeitpunkt umsetzen 

Werden Trends und technologische Entwicklungen laufend beobachtet, kann frühzeitig strategisch darauf reagiert werden, um Wettbewerbsvorteile zu erhalten. Somit sind neue Entwicklungen weniger Gefahr als Chance. 

KMU haben zwar weniger Ressourcen zur Verfügung als große Unternehmen, sie können jedoch durch Partnerschaften mit Hochschulen, Instituten oder Cloudanbietern, Zugang zu wichtigem Know-How erhalten. Ebenso kann durch die gezielte Zusammenarbeit mit Start-ups Zugang zu neuen Ideen und Denkmustern hergestellt werden. 

Fazit

Daten nehmen in Wertschöpfungsprozessen zunehmend eine zentrale Stellung ein. KMU können diese für ihr Geschäft nutzen, indem sie lernen, realistisch einzuschätzen, wann eine Anpassung des eigenen Geschäftsmodells erforderlich wird.

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Autoreninformation


Marina Hoffmann ist wissenschaftliche Mitarbeiterin im Institut für Mittelstandsforschung (IfM) Bonn; ihr Forschungsfokus liegt in den Bereichen Finanzierung, Innnovationstätigkeit und demografische Herausforderungen; sie hat Volkswirtschaftslehre in Bonn und Albuquerque (USA) studiert und hat vor ihrer Tätigkeit im IfM Bonn in der europäischen Interessenvertretung gearbeitet
Marina Hoffmann
© ifm Bonn
Dr. Christian Schröder ist Forschungskoordinator am Institut für Mittelstandsforschung (IfM) Bonn und Mitglied der Institutsleitung; seine Forschungsschwerpunkte umfassen die Digitalisierung, die Finanzierung und die Innovationstätigkeiten in KMU und Familienunternehmen; er hat Wirtschaftswissenschaften in Wuppertal studiert, wo er 2012 ebenfalls seine Promotion abschloss
Christian Schröder
© ifm Bonn