Was sind datengetriebene Geschäftsmodelle? – Definition
Datengetriebene Geschäftsmodelle (Data-Driven Business Models) sind Geschäftsmodelle, bei denen Daten eine zentrale Rolle in der Wertschöpfung spielen. Daten werden entweder direkt monetarisiert, als Differenzierungsmerkmal genutzt oder als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen eingesetzt.
Im Kontext des Business Model Canvas verändern datengetriebene Modelle typischerweise mehrere Bausteine gleichzeitig: Die Value Proposition wird um datenbasierte Insights erweitert, neue Kundensegmente werden erschlossen, und das Erlösmodell diversifiziert sich um datenbasierte Einnahmequellen.
Der Übergang von einem traditionellen zu einem datengetriebenen Geschäftsmodell ist eine Form der Geschäftsmodell-Innovation, die oft mit der digitalen Transformation einhergeht. Sie setzt voraus, dass Unternehmen Daten nicht mehr als Nebenprodukt, sondern als strategisches Asset betrachten.
5 Typen datengetriebener Geschäftsmodelle
1. Daten als Produkt: Daten werden direkt verkauft oder lizenziert. Beispiele: Marktforschungsdaten, Branchenbenchmarks, Standortdaten. Das Unternehmen agiert als Datenanbieter.
2. Daten als Service (DaaS): Aufbereitete Daten und Analytics werden als Subscription-Service angeboten. Kunden erhalten regelmäßige Reports, Dashboards oder API-Zugang zu spezifischen Datenbeständen.
3. Datengetriebene Optimierung: Daten optimieren das bestehende Kerngeschäft – z. B. durch personalisierte Angebote, dynamische Pricing-Strategien oder vorausschauende Wartung (Industrie 4.0).
4. Datengetriebene Plattformen: Plattform-Geschäftsmodelle, die durch Netzwerkeffekte und Datenakkumulation Wert schaffen. Je mehr Nutzer:innen, desto wertvoller werden die Daten – und das Angebot.
5. KI-basierte Services: KI-gestützte Geschäftsmodelle, die aus Daten automatisiert Wert generieren – z. B. Empfehlungssysteme, Predictive Analytics oder automatisierte Entscheidungsunterstützung.
Vorteile datengetriebener Geschäftsmodelle
- Neue Erlösquellen: Daten, die bisher ungenutzt blieben, werden zum eigenständigen Wertangebot mit neuen Erlösmodellen
- Höhere Kundenbindung: Personalisierte, datenbasierte Angebote stärken die Kundenbeziehung entlang der gesamten Customer Journey
- Bessere Entscheidungen: Datenbasierte Insights ersetzen Bauchgefühl – in Produktentwicklung, Marketing und Operations
- Skaleneffekte: Datenprodukte lassen sich mit minimalen Grenzkosten skalieren
- Wettbewerbsvorteil: Einzigartige Datenbestände und Analytics-Kompetenz schaffen schwer kopierbare Vorteile – ein nachhaltiger USP
- Zukunftssicherheit: Unternehmen mit Datenkompetenz sind besser auf disruptive Veränderungen vorbereitet
Datengetriebenes Geschäftsmodell aufbauen: 6-Schritte-Framework
- Dateninventur: Welche Daten fallen in Ihrem Unternehmen an? Kundendaten, Produktionsdaten, Nutzungsdaten, Transaktionsdaten? Erstellen Sie eine Data Asset Map
- Wertpotenzial identifizieren: Für welche Zielgruppen könnten Ihre Daten wertvoll sein? Intern (eigene Entscheidungen optimieren) oder extern (Kunden, Partner, neue Märkte)?
- Geschäftsmodell designen: Nutzen Sie das Business Model Canvas, um das datengetriebene Modell zu strukturieren. Definieren Sie Value Proposition, Zielgruppe und Erlösmodell
- Dateninfrastruktur aufbauen: Datenqualität sichern, Speicher- und Verarbeitungsinfrastruktur einrichten, APIs und Schnittstellen entwickeln
- MVP und Validierung: Einen Lean Startup-Ansatz nutzen – mit einem datenbasierten MVP den Product-Market Fit validieren
- Skalierung: Nach erfolgreicher Validierung das Modell skalieren – technisch (Infrastruktur) und kommerziell (Go-to-Market Strategie)
Technologien und Kompetenzen
Der Aufbau datengetriebener Geschäftsmodelle erfordert spezifische Technologien und Kompetenzen:
| Bereich | Technologien / Kompetenzen |
|---|---|
| Datenerfassung | IoT-Sensoren, APIs, Web Scraping, CRM-/ERP-Integration |
| Datenspeicherung | Cloud-Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes |
| Datenverarbeitung | ETL-Pipelines, Stream Processing, Data Engineering |
| Analytics & KI | Business Intelligence, Machine Learning, Predictive Analytics |
| Daten-Governance | DSGVO-Compliance, Datenqualitäts-Management, Ethik |
| Kompetenzen | Data Literacy, Data Science, KI-Strategie |
Praxisbeispiele datengetriebener Geschäftsmodelle
- Maschinenbau: Ein Hersteller bietet seinen Kunden neben der Maschine ein Daten-Dashboard an, das Effizienz, Energieverbrauch und Wartungsbedarf in Echtzeit zeigt – Servitization durch Daten
- Handel: Ein Einzelhändler nutzt Kaufdaten für personalisierte Empfehlungen und dynamische Preisgestaltung – und verkauft anonymisierte Marktdaten an Hersteller
- Logistik: Ein Spediteur optimiert Routenplanung und Auslastung durch Echtzeitdaten – und bietet Kunden ein Supply-Chain-Visibility-Portal
- Energie: Ein Energieversorger analysiert Smart-Meter-Daten, um Kunden individuelle Energiespar-Empfehlungen zu geben und flexible Tarife anzubieten
Datengetriebene Geschäftsmodelle für KMU
Auch ohne Big-Data-Budget können KMU datengetriebene Geschäftsmodelle entwickeln:
- Klein starten: Beginnen Sie mit den Daten, die Sie bereits haben – CRM-Daten, Produktionsdaten, Website-Analytics. Oft schlummert in vorhandenen Daten mehr Wert als gedacht
- Fokus auf Nische: KMU können in ihrer Domäne einzigartige Datenbestände aufbauen, die Großkonzerne nicht haben – z. B. tiefes Branchenwissen kombiniert mit Kundendaten
- Cloud-first: Cloud-basierte Analytics-Tools (Google Cloud, AWS, Azure) bieten KMU-freundliche Einstiegspreise und skalieren mit dem Bedarf
- Partnerschaften: Datenkooperationen mit anderen Unternehmen oder Forschungseinrichtungen können den eigenen Datenbestand wertvoll ergänzen – ein Ansatz aus der Open Innovation
- DSGVO als Chance: Transparenter, verantwortungsvoller Umgang mit Daten kann ein Differenzierungsmerkmal sein und Vertrauen bei Kunden stärken
Nutzen Sie Innovationsförderungen für den Aufbau Ihrer Datenkompetenz. Programme wie KMU.DIGITAL und FFG-Basisprogramm unterstützen auch datengetriebene Innovationsvorhaben.
Daten als Wertschöpfungsfaktor nutzen
Wir helfen Ihnen, das Datenpotenzial Ihres Unternehmens zu identifizieren und daraus neue Geschäftsmodelle zu entwickeln – pragmatisch, DSGVO-konform und mit klarem Business Case.
Häufige Fragen zu datengetriebenen Geschäftsmodellen
Welche Daten eignen sich für datengetriebene Geschäftsmodelle?
Grundsätzlich können alle Daten wertvoll sein – die Frage ist, für wen und in welchem Kontext. Besonders wertvoll sind: Nutzungsdaten (wie Kunden Ihr Produkt verwenden), Transaktionsdaten (Kauf- und Bestellmuster), Sensordaten (IoT, Produktion), Interaktionsdaten (Website, App, Service) und Branchendaten (Benchmarks, Trends). Der Schlüssel liegt in der Kombination: Einzelne Datenpunkte sind selten wertvoll – aber die Verknüpfung verschiedener Datenquellen schafft einzigartige Insights.
Wie stelle ich DSGVO-Konformität sicher?
DSGVO-Konformität beginnt bei der Planung: Definieren Sie klare Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung, implementieren Sie Privacy by Design, anonymisieren oder pseudonymisieren Sie personenbezogene Daten wo möglich, und dokumentieren Sie alle Verarbeitungstätigkeiten. Bei der Monetarisierung von Daten sollten Sie stets mit aggregierten, anonymisierten Daten arbeiten. Ein Datenschutzbeauftragter oder externer Berater ist bei datengetriebenen Geschäftsmodellen unerlässlich.
Brauche ich ein Data Science Team für datengetriebene Geschäftsmodelle?
Nicht zwingend. Für den Einstieg reichen moderne No-Code/Low-Code-Analytics-Tools und ein grundlegendes Datenverständnis im Team. Cloud-basierte KI-Services (z. B. von Google, AWS oder Microsoft) ermöglichen fortgeschrittene Analysen ohne eigene Data Scientists. Bei wachsender Komplexität empfiehlt sich die Zusammenarbeit mit spezialisierten Beratungen oder Forschungseinrichtungen – oft über Innovationsförderungen finanzierbar.
Was ist der Unterschied zwischen datengetriebenen und KI-gestützten Geschäftsmodellen?
Datengetriebene Geschäftsmodelle nutzen Daten als zentralen Wertschöpfungsfaktor – das kann mit einfachen Dashboards oder Reports geschehen. KI-gestützte Geschäftsmodelle sind eine Untergruppe, die speziell auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz setzt, um aus Daten automatisiert Wert zu generieren. Jedes KI-gestützte Geschäftsmodell ist datengetrieben, aber nicht jedes datengetriebene Modell benötigt KI.