Digitalization Strategien für die Digital Economy

Frank Olschewski
Annie Person @ ReShot

Unsere Gesellschaft digitalisiert sich schon seit langem auf breiter Basis. Digitalisierung und Vernetzung durchdringen unser Leben und Wirtschaften. Jedes Unternehmen, jeder Unternehmensbereich, jedes Produkt und letztendlich jeder Einzelne sind betroffen. Um erfolgreich zu bleiben, muss sich jedes Unternehmen in dieser neuen komplexen Welt positionieren. Weil viele dieser Notwendigkeiten lange verdrängt wurden, müssen jetzt viele alte Zöpfe in schmerzhaften Veränderungen abgeschnitten werden! Einige einfache Regeln können diesen Prozess erleichtern…

Erfolgsrezepte von Unternehmen sind so vielfältig wie die Unternehmen selber. In der Erfolgsgeschichte eines jeden Unternehmens findet sich immer ein Informationsmonopol: Ein Geheimnis, das anderen nicht zugänglich ist, etwas was das Unternehmen besonders gut kann, der exklusive Zugang zu Kunden, oder es ist spezialisiert auf eine besondere Art von Problemen, eine Technologie, auf besondere Zuliefermärkte oder auf eine geographische Region. Die Liste der unterschiedlichen Varianten ließe sich beliebig verlängern. Unternehmen definieren sich über diese Stärken, denn Geschäft ohne Waffen ist wie Musik ohne Instrumente. Und wenn Sie einmal nicht weiterwissen, fragen Sie heute Google. Willkommen in der Digital Economy. Aber Vorsicht vor der vermeintlichen Bequemlichkeit dieser neuen Welt.

1. Kenne den Kunden!

Google ist ein exzellentes Beispiel dafür, wie sich unsere Gesellschaft digitalisiert. Der Erfolg der „Mission, die Information dieser Welt nutzbar zu machen“ hat dem Wort „googeln“ seinen festen Platz im Duden verschafft. Das Googeln ist in der Mitte der Gesellschaft angekommen. Des google‘s Kern ist die Werbung, nicht die frei verfügbare Suchmaschine. Werbung ist das lukrativste Geschäftsmodell des Internets. Kostenfreie Dienste dienen ausschließlich dem Zweck Datenspuren aufzuspüren. Die Vorhersage des Konsumentenverhaltens aus anonymen Daten ist die Kernleistung, das Sammeln der Daten und die Informationsverdichtung durch Datenanalyse sind hierfür nur die technischen Voraussetzungen. Man will den Kunden kennen. Das Geschäft besteht aus drei überlagerten Komponenten:

  1. einem (uralten) Geschäftsmodell analog zu den ‚Gelben Seiten‘, das digital zu sehr viel geringeren Grenzkosten eine sehr viel grössere Audienz gezielt bedient,
  2. einem Daten Sammelmechanismus und (psychometrischen) Informationextraktion(salgorithmen), in der wir Nutzer die für Werbetreibenden nützliche Information über unsere persönlichen Interessen selber in der Suchmaschine oder bei der Bedienung des Handies preisgeben, und
  3. einer positive Rückkopplung im Markt, in der wechselseitig mehr Nutzer mehr Werbetreibende erzeugen (Winner-takes-all Effekt).

Das System war viel effizienter als etabliertes Vorgehen. Die Werbewirtschaft wurde durch die Genauigkeit und Wirksamkeit überrascht (bzw. von der eigenen Minderleistung) und haben Geschäft verloren. Ein Kampf von Schrotflinten, die mit Glück 10% der Audienz erreicht haben, gegen Machine Learning und Künstliche Intelligenz mit einer sehr viel höheren Trefferquote und Werbeeffizienz [1]. Weite Teile der Wirtschaft kannten ihre Kunden nicht so gut wie google! Mit solchen Fehleinschätzungen, dass man den Kunden und seine Anforderung genau kennt, beginnt jede Disruption. Kenne den Kunden!

2.Trenne und rekombiniere

Die zentrale “digitale” Innovation von Google war die breit angelegte Entkopplung von Leistungs- und Zahlungsströmen: Kostenlose Leistung strömt zum Konsumenten und wird durch gut bezahlte Werbung subventioniert. Dieses Prinzip funktioniert aufgrund der niedrigen und weiter fallenden Betriebskosten von Software in Serverfarmen, die über das Internet die Welt abdecken [2]. Die meisten Industrien haben nicht so geringe Skalierungskosten: Die Kosten physischer Produkte und dafür benötigter Investitionen verringern den Umfang in dem solche Subventionsspiele gespielt werden können. Das Spiel wird schwieriger, aber nicht unmöglich. Im Rahmen der Verfeinerung von Geschäftsmodellen wurden z.B. Methoden wie Business Model Innovation und Lean Startup entworfen, die systematisch und in Teamarbeit das geschäftliche Spielfeld zerlegen und rekombinieren. Systematisch werden hochmargige Elemente zum Kern des eigenen digitalen Geschäftsmodells gemacht und kostenbelastenden Anteile oft Partnern überlassen.

So fokussiert beispielsweise Uber auf die Vermittlung von Fahrgast zu Fahrer: Risiko, Investitionen und der Kostendruck liegt im wesentlichen bei den Fahrern. AirBnB bietet Übernachtungen ohne ein eigenes Hotel zu besitzen. Solche Plattformgeschäfte verknüpfen systematisch mehrere Marktteilnehmer, trocknen existierende Informationsmonopole aus und haben in der jüngsten Historie auf Kosten der klassischen produce-and-sell Wertströme massive Renditen erzeugt. Für die meisten Gewerbe sind solche Plattformgeschäfte immer noch neu und fremdartig. Systematisch werden persönliche (und auch Marken-) Aspekte der Kundenbindung aus der Wertschöpfung eliminiert. Die Wirtschaftlichkeit des Gesamtsystems für den Kunden wird verbessert, die existierenden Profitpools filetiert. Für die Marktteilnehmer wirkt es wie eine zusätzliche von der Plattform erhobene Steuer. Noch schlimmer wirkt aber der Kontrollverlust auf die Organisation. Zerhacken und rekombinieren Sie Ihre Wertkette, bevor andere dies für Sie tun.

3. Maximiere die Reichweite

Es verwundert viele, dass die Digitalisierung in Konsumentenmärkten startet, wo doch die Industrie eigentlich den besseren Technologiezugriff hat. Bei genauerer Betrachtung ergibt sich aber eine zwingende Logik: Die Entwicklung von den Vielen zu den Wenigen: vom Konsumenten zur Industrie.
Der Verkauf einer digitalen Dienstleistung ist im Gegensatz zum Verkauf physischer Produkte, oder von Software auf Datenträgern oder speziell angepasste Firmensoftware, mit sehr niedrigen Material- und Personalkosten und Investitionen belastet. Und ist die Infrastruktur einer digitalen Dienstleistung erst einmal definiert, ist es (fast) egal, ob der Server 1, 100 oder 100.000.000 Transaktionen durchführt. Eine Geschäftsausweitung führt nur zu leichter Kostenerhöhung.

Dies ist exakt die Logik des Cloud Computing, in der Rechnertechnik zunehmend in Rechenzentren ausgelagert und über das Internet vermietet wird. Digitalen Geschäftsmodelle ermöglicht dies schnelle Skalierung, extrem schnelles Wachstum, hohe Flexibiliät und größeren Spielraum für Experimente. Wo konventionelle Produkte schrittweise, begrenzt und kontrolliert in den Markt gebracht werden, werden rein digitale Geschäftsmodelle bevorzugt breit ausgerollt. Ihr Erfolg benötigt eine möglichst hohe Grundgesamtheit von Teilnehmern.

Einige Beispiele: Google wurde 2019 62,19 Milliarden mal besucht, hatte 92% Marktanteil im Suchmarkt und bediente im Schnitt 3,5 Milliarden Suchanfragen pro Tag (40.000 pro Sekunde). 84% der Kunden nutzt google mehr als 3x pro Tag. Twitter hat 1,3 Milliarden Accounts und wird von 145 Millionen Nutzern täglich genutzt. Der chinesische Alibaba Konzern hat 650 Millionen aktive Kunden weltweit und beherrscht 60% des chinesischen eCommerce Marktes. Der Tencent Konzern dient mit seiner WeChat App 1,15 Milliarden Nutzer im asiatische Raum, von denen 900 Millionen täglich aktiv sind. Im Gegensatz zur FACEBOOK Tochter WhatsApp wird WeChat aber auch im Business Sektor genutzt: 38% sind corporate Accounts. Mit WeChat Pay ist Tencent Zahlungsdienstleister. Mit anderen Investments bedient er 15% des globalen Spielemarktes und vermittelt Gesundheitsdienstleistungen. Wir sehen die Plattformgeschäfte sind zu einem grossen Teil in amerikanischer und chinesischer Hand. China hat bei der geschäftlichen Nutzung einen Vorsprung und langfristig signifikante Wachstumsvorteile [3].

Aufgrund der geringen und begrenzten Investitionskosten sind solche massiven Experimente möglich. Bei Milliarden Nutzern passieren täglich extrem unwahrscheinliche Ereignisse. Dieser Logik folgend, starten rein digitale Geschäftsmodelle groß. Sie ernten und lernen auf dem Weg (oder werden eingestellt). Diese Logik startet natürlicherweise beim Konsumenten, die Millionenmal häufiger auf diesem Planeten anzutreffen sind als Unternehmen. Diesem Vorgehen kann man in der klassischen Industrie aufgrund des begrenzten und speziellen Portfolios, der Kostenbindung der physischer Produktbasis, ihrer sehr limitierten Reichweite an Kunden, ihrer Sicherheitsanforderungen und ihrer langfristig bindenden Investitionsentscheidungen nicht folgen. Aus der etablierten Industriellen Erfahrung heraus wird dieses Vorgehensmodell auch als Rezept zum Geldverbrennen eingeschätzt und gerne dem Venture Capital und Startup´s überlassen. Die Historie hat Blindheit erzeugt.

Fazit: Schnelle digitale Innovation erfolgt im sozialen Raum der Konsumenten und des Zwischenhandels und diffundiert erst dann in die Industriellen Prozesse. Maximieren Sie die Reichweite, und schaue sie immer was bei den Konsumenten passiert.

4. Experimentiere systematisch

Die meisten Unternehmen sind in der Zwickmühle. Noch nicht zu 100% digital müssen sie dennoch in ihrem Unternehmen die Regeln der neuen mit denen der alten Welt kombinieren. Zwei Unternehmen, denen dies erfolgreich gelungen ist, sind Apple und Amazon, die im Kern konventionelle Geschäfte betreiben, aber sehr erfolgreich digitalen Mehrwert schaffen. Aus diesem Grund fahren auch viele Unternehmen Programme die Sie digitale Transformationen nennen.

Diese digitalen Transformationen zeigen in der Praxis oft typische Fehler:

  • Oft werden nur digitale Marketingtools an das existierende Geschäft angeflanscht ohne das Geschäft wirklich zu durchdenken.
  • Innovationen sind zu klein konzipiert oder (finanziell) zu eng kontrolliert.
  • Nicht selten arbeitet man innerhalb etablierter, aber nicht optimaler Prozesslandschaften. Dieser Fall wird von den IT Anbietern gerne aufgegriffen, weswegen diese sich allesamt als digitale Transformationsexperten positionieren.
  • Die Digitalisierung wird nach althergebrachten Regeln aus der Produkttechnologie erzeugt. Es liegt ggf. im erlernten Verhalten von Organisationen, ein Stück Software – “wie gewohnt” – als weitere Option zu einem Produkt hinzuzufügen, anstatt die Geschäftslogik umzudrehen und das Geschäft von der IT Seite oder der Anwendungsseite aufzurollen. Organisationen verharren hier gern im existierenden. Im Sinne einer Gewinnmaximierung ist dieses Vorgehen nicht optimal.

Man muss sich vor Augen führen: Alle B2B Unternehmen liefern Lösungen für Märkte mit begrenzter Reichweite und sind mit Kosten belastet. Als Zulieferer sind Systeme mit höherer Reichweite und höherem Transaktionsvolumen aber nie ganz weit weg. Bei digitalen Lösungen hat man oft die Chance in einem intelligenten Geschäftsmodell durch Vorwärtsintegration oder Kostenverlagerungen daran zu partizipieren. Der Weg dorthin ist allerdings nicht einfach. Sich in diesen Experimenten zur Erneuerung auf zu konservative Ziele einzuschwören, erhöht das Risiko substituiert zu werden.

5. Information, nicht Daten!

Der Kern neuer Technologie sind Daten, der Kern neuer Geschäftsmodelle ist Information und die “en vogue” Quelle von Information ist Vernetzung. Slogans wie “Daten sind das neue Gold” sind hier irreführend, Wachstum entsteht durch neue Information und nicht durch effizientere Datenverarbeitung, wie einem gerne verkauft wird. Insbesondere Slogans wie „Daten sind der Rohstoff der Zukunft“ sagen was über unser Verständnis als erfolgreiche Ex-Industrienation und zeigen sehr bildhaft dass wir die Grundmechanismen des Digitalgeschäftes noch nicht verstanden haben.

Die Unterscheidung zwischen Daten und Information wird in der wirtschaftlichen Literatur oft nicht sauber getroffen. Was ist der Wert eines digitalen Bildes verglichen mit der Aussage, dass ein inspiziertes Werkstück nicht im Toleranzband oder die Ampel rot ist? Wenn man nicht sauber zwischen Messpunkten (Daten) und Aussage (Information) unterscheidet ist das scheitern vorprogrammiert. In weiten Teilen der Wirtschaft wird dies leider so gehandhabt. Der Unterschied von Information zu Daten ist entscheidend für das Geschäft. Es besteht die Gefahr in Daten zu ertrinken.

Das weltweite Datenvolumen 2018 wird von Statista auf 33 Zetabyte [4] geschätzt und soll bis 2025 auf 175 Zetabyte anwachsen. Allein der Betrieb eines einzigen „GE twin engine“ unter der Tragfläche einer Boeing Dreamliner erzeugt ein Terabyte an Daten pro Tag. Insbesondere das aufkommende Internet of things wird noch sehr viele weitere Dinge im Internet verankern und Daten erzeugen. Der Trend zum wearable computing macht z.B. die Physiologie der Konsumenten in Teilen schon heute messbar, eine Apple Watch kann z.B. ein EKG aufnehmen und bei Herzproblemen Alarm schlagen. Der Weg von den Daten zu geschäftsrelevanter Information wird dabei aber nur selten sauber geklärt und dargestellt.

Betriebsdaten eines Geräts sind relevant, wenn sie dem Hersteller oder dem Kunden einen wirtschaftlichen Vorteil liefern. Bio- und Nutzerdaten fliessen in die existierenden Geschäftsmodelle zur Vorhersage von Verhalten ein und haben zusätzlich ein gewaltiges Potential im Versicherungssegment. Geschäftsmodelle können in Form von Sicherheit (uptime, Service-Qualität) oder Versicherung (Prämienstruktur abhängig vom Verhalten) gestaltet werden. Dies scheint das Geschäftsmodell des Internet of things zu werden.

Die Generierung von geschäftsrelevanter Information aus externen Daten ist eine nicht triviale Analysearbeit. Der Zugriff auf viele unstrukturierte Daten nützt nichts ohne die Fähigkeit, diese Daten zu Informationen für Entscheidungen und Handlungen zu verdichten. Dies ist mehr als nur die Frage nach einer Lösung für Big Data: Es ist eine wissensbasierte Hypothesenbildung und die Kompetenzen müssen aufgebaut werden. Im Umkehrschluss dient die beste Big Data Infrastruktur nichts, wenn das Geschäft keinen Zugriff auf externe Daten hat.

Die Entscheidung von Google, durch die Akquisition von NEST (digitale Thermostate) und Android ins Mobiltelefongeschäft einzusteigen, macht Sinn, denn die Datenbasis des funktionierenden Geschäftsmodell wird erweitert und erhöht die Genauigkeit der bereits funktionierenden ML Algorithmen. Auch das ausspionieren der Nutzer über FACEBOOK Partnerseiten oder die Auswertung der Suchverläufe bei AMAZON dienen dem gleichen Zweck. In diesen Fällen liefern diese Datenströme (unter Anwendung proprietärer Algorithmen zur Auswertung) relevante Information und wären sonst wertlos. Etablierte Mobilfunkbetreiber haben den Zugriff auf diese Daten schon lange, Ihnen fehlt aber die Verwertungsmöglichkeit so, dass Sie diese nicht in Geschäftsmodelle abbilden können.

Stellen Sie sich die Frage, welchen Zugriff auf relevante Information sie wirklich haben, haben wollen und haben müssen.

6. Optimiere die innerbetrieblichen Informationsprozesse

Im Innenverhältnis der Unternehmen liefert die Digitalisierung hohes Rationalisierungs-Potential. Der Preisverfall der IT und die Flexibilisierung durch Cloud Computing ermöglicht konsistente, stark automatisierte Geschäftsprozesse. 80 Prozent der innerbetrieblichen Informationsverarbeitung, auch der höherwertigen, lassen sich heute automatisieren. Dieses Potential ist noch lange nicht ausgeschöpft.

  • In der Zukunft werden Systembrüche zwischen einzelnen Gesellschaften und Einheiten, inklusive manuelle Reinterpretationen von betrieblichen Daten, unnötig sein.
  • Industrie 4.0 liefert eine Gegenthese zur Schule des Economy of Scales: Flexibilität und Effizienz als gleichwertige Ziele hatten sich bisher ausgeschlossen, nun werden Jahrzehnte geltende Managementweisheiten auf den Kopf gestellt. Eine stärkere Durchdringung der realen und der virtuellen Welt im Internet-of-things soll den bisherigen Zielkonflikt auflösen und eine neue Produktionswirtschaft ermöglichen. Durch die intelligente Vernetzung von Produktionsmitteln sollen so viele Mannagementaufwendungen wegfallen, wenn die Produktionsmittel besser vernetzt und autonom interagieren. Wir sehen hier erste Anzeichen der dafür notwendigen Standardisierung im Zuliefermarkt.
  • Bei hochvolumigen Transaktionen wird zusätzlich die Automatisierung hochspezialisierter Spezialistentätigkeiten durch Methoden der künstlichen Intelligenz versprochen. Das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz (KI) beschäftigt sich schon seit Jahrzehnten mit intelligenten Verhalten. Vom Robot CEO sind wir aber noch ein paar Tage entfernt!

In der Praxis zeigt sich das alle neuen Trends sehr viel langsamer Laufen als von den Enthusiasten versprochen aber sehr viel schneller als von den Skeptikern erwartet. Alle diese Trends haben aber einen hohen Einfluss auf die Organisationen der Zukunft, auf das Produktdesign und auf die Qualifikation von Mitarbeitern. Es erzeugt auch die strategische Notwendigkeit zu agieren, um strategische Vorteile gegen den Wettbewerber zu erhalten und sich bei Veränderungen des Marktes anzupassen. Vom Grundtenor ist diese innerbetriebliche Automatisierung aber nicht neu, wir automatisieren und rationalisieren Prozesse seit hunderten Jahren, erst durch das Pferd, dann die Dampfmaschine, dann der Verbrennungsmotor, dann den elektronischen Schaltkreis, … Qualitativ wird jetzt allerdings eine „kognitive“ Grenze angegangen, die viele Mitarbeiter, Manager und Berater in Ihrer Jobsicherheit verunsichert.

Spannender sind hier die Fragen wie eine Organisation strukturiert sein muss, wenn viele etablierte Managementverfahren wegfallen. Dies wird aber nur zum Teil von digitaler Technologie getrieben. Relevanter sind hier die sozialen Prozesse in denen die GenZ viel mehr Freiheiten als vorangegangene Generationen verlangen und in denen dynamische Marktprozesse eine höhere Partizipation der Mitarbeiter verlangen. “Management from above” wird zunehmend schwierig bis unmöglich.

So What

Diese einfachen Regeln können natürlich nur ein erster Anhaltspunkt sein. Jedes Geschäft muss bzgl seiner Besonderheiten seine eigene Antwort finden. THERON unterstützt Sie gerne bei dieser Reise von der Analyse bis zur Umsetzung.

 

[1] Einige Studien zeigen eine deutlich höhere Vorhersagegenauigkeit maschineller Prediktion gegenüber menschlichen Spezialisten z.B. bei komplexen Anwendungen wie in der medizinischen Diagnostik (vgl. Topol, „High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence“, Nature, Vol. 25., Jan 2019, pp.44-56), bei der Lösung allgemeinerer Real World Probleme zeigt sich aber eine sehr viel langsamere Durchdringung in der Welt als von den Experten erwartet (vergl. Economist, „Reality Check: Artificial Intelligence and it´s limits. Technology Quarterly. 13. Jun. 2020).

[2]  Bei Google funktioniert dies so gut, dass Sie viele weitere Ideen daraus finanzieren konnten. Wenn man sich heute alle Tochterunternehmen von Alphabet (der Mutter von Google) anschaut, dann verdient aber eigentlich nur Google Geld.

[3] 1,3 Milliarden Einwohner, davon 1 Milliarde Mandarin Muttersprachler versus 360 Millionen Englisch Muttersprachler weltweit.

[4] 1 Zettabyte = 1.000.000.000.000.000.000.000 Bytes



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