3. Digitale und digitalisierte Geschäftsmodelle

Grundidee des Geschäftsmodells

Ein Geschäftsmodell beschreibt:

• wie ein Unternehmen Werte schafft

• und daraus Erträge generiert

Die digitale Transformation verändert Geschäftsmodelle grundlegend:

• teilweise entstehen völlig neue Geschäftsmodelle

• teilweise werden bestehende Modelle um digitale Komponenten erweitert

(Grundlage nach Osterwalder & Pigneur, 2010)

Jedes Geschäftsmodell lässt sich durch drei zentrale Fragen beschreiben:

1. Was bieten wir an?

→ Nutzenversprechen (Value Proposition)

Das Nutzenversprechen beschreibt:

• welches Problem gelöst wird

• für welche Kundengruppe dies geschieht

• welchen konkreten Nutzen Kund:innen erhalten

Beispiel:

Ein Online-Sprachlernportal bietet:

• flexibles Lernen

• ortsunabhängigen Zugriff

• keine Bindung an feste Kurszeiten

2. Wie erzeugen wir den Nutzen?

→ Wertschöpfungsarchitektur

Die Wertschöpfungsarchitektur umfasst alle Elemente, die notwendig sind, um das Nutzenversprechen umzusetzen:

• Aktivitäten

• Ressourcen

• Partner

Dazu gehören:

• interne Prozesse

• Zusammenarbeit mit Zulieferern

• Zusammenarbeit mit Dienstleistern

3. Wie verdienen wir Geld?

→ Erlösmodell

Das Erlösmodell beschreibt, wie Einnahmen erzielt werden.

Mögliche Formen:

• direkter Produktverkauf

• Abonnementgebühren

• Werbeeinnahmen

• Provisionen aus vermittelten Transaktionen

Geschäftsmodell als Verbindung zwischen Strategie und Taktik

Das Geschäftsmodell wird als:

• konzeptionelle Darstellung der Wertschöpfung (value creation)

• und der Wertaneignung (value capture)

verstanden.

Abgrenzung:

• Strategien bestimmen, wo und wie Wettbewerb betrieben wird

• Taktiken betreffen konkrete Maßnahmen

• das Geschäftsmodell vermittelt zwischen beiden

Business Model Canvas (BMC)

• Zur strukturierten Analyse wird das Business Model Canvas nach Osterwalder & Pigneur (2010) verwendet.

• Das Canvas visualisiert ein Geschäftsmodell übersichtlich auf einer Seite.

Kundensegmente

• Welche Kundengruppen werden angesprochen?

Nutzenversprechen / Wertangebot / Werteversprechen

• Welcher Nutzen wird den Kundengruppen geboten?

Kanäle

• Über welche Wege werden Kund:innen erreicht?

• Wie wird das Angebot bereitgestellt?

Kundenbeziehungen

• Welche Art von Beziehung wird zu den Kundengruppen gepflegt?

Einnahmequellen

• Wofür zahlen Kund:innen?

• Wie erfolgen die Zahlungen?

Schlüsselressourcen

• Welche wichtigen Ressourcen werden benötigt?

Schlüsselaktivitäten

• Welche zentralen Aktivitäten sind notwendig?

Schlüsselpartnerschaften

• Mit welchen Partnern wird zusammengearbeitet?

Kostenstruktur

• Was sind die wichtigsten Kostentreiber?

Zusammenhang der drei Kernkomponenten mit dem Canvas

1. Nutzenversprechen

Im Canvas zentral dargestellt:

• als „Value Proposition“ in der Mitte

Es beschreibt:

• welchen konkreten Nutzen das Unternehmen bietet

• welche Probleme gelöst werden

• welche Bedürfnisse befriedigt werden

2. Wertschöpfungsarchitektur

Verteilt sich im Canvas auf mehrere Bausteine:

• Schlüsselaktivitäten

• Schlüsselressourcen

• Schlüsselpartnerschaften

• Kundenbeziehungen

• Kanäle

• Kundensegmente

Diese Elemente bilden gemeinsam die operative Architektur, durch die:

• das Nutzenversprechen realisiert wird

• und beim Kunden ankommt

3. Erlösmodell

Wird im Canvas durch zwei Finanzbausteine dargestellt:

• Einnahmequellen

• Kostenstruktur

Einordnung der Abbildung (Abbildung 6)

Die Abbildung zeigt die Struktur des Business Model Canvas und ordnet die neun Bausteine den drei Kernbereichen zu:

Architektur der Wertschöpfung

(linke und mittlere Bereiche)

Enthält:

• Key Partners

• Key Activities

• Key Resources

• teilweise Customer Relationships und Channels

Nutzenversprechen

(Mitte des Modells)

• Value Proposition steht zentral

• verbindet Wertschöpfung und Kundenseite

Kundenseite / Wertrealisierung

(rechte Seite)

Enthält:

• Customer Relationships

• Channels

• Customer Segments

Erlösmodell

(unterer Bereich)

Besteht aus:

• Cost Structure

• Revenue Streams

Die Darstellung verdeutlicht:

• wie alle Bausteine zusammenhängen

• wie aus Ressourcen und Aktivitäten ein Wertangebot entsteht

• und wie daraus Einnahmen generiert werden

Stärken des Business Model Canvas

Das Canvas:

• reduziert komplexe Geschäftsmodelle auf eine klare Struktur

• stellt alle zentralen Aspekte auf einer Seite dar

• hilft bei der Analyse bestehender Geschäftsmodelle

• unterstützt die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle

• ermöglicht den Vergleich verschiedener Varianten

Beispielhafte Fragestellungen:

• Was verändert sich bei einem Wechsel von Einzelverkauf zu Abonnement?

• Welche neuen Kundensegmente könnten durch ein angepasstes Wertversprechen erreicht werden?

Grenzen / Limitationen des Business Model Canvas

Das Business Model Canvas hat auch konzeptionelle Schwächen:

• primär deskriptiv, weniger analytisch

• zeitliche Dynamiken fehlen → Entwicklung eines Geschäftsmodells wird nicht dargestellt

• Wettbewerbsperspektiven sind unterrepräsentiert

• Annahmen werden nicht explizit validiert

Grundidee

Das Business Model Canvas zeigt nur eine Momentaufnahme eines Geschäftsmodells:

• wie ein Unternehmen aktuell Werte schafft

• und wie es diese aneignet

Für die digitale Transformation reicht diese statische Sicht jedoch nicht aus, da Geschäftsmodelle:

• dynamisch sind

• sich kontinuierlich verändern

• unter Einfluss von Technologie, Markt und Regulierung stehen

Hier setzt die Forschung zur Business Model Innovation (BMI) an.

Definition von Business Model Innovation

Foss & Saebi (2017) definieren BMI als:

„designed, novel, nontrivial changes to the key elements of a firm’s business model and/or the architecture linking these elements“

Kernaussage:

BMI bedeutet nicht nur die Veränderung einzelner Bausteine, sondern auch die Veränderung ihrer Beziehungen und Gesamtstruktur.

Drei Veränderungsgrade von Business Model Innovation

1. Component-Level-Innovation

Einzelne Bausteine des Business Model Canvas werden verändert.

Die grundlegende Architektur bleibt bestehen.

Beispiele:

• neues Wertversprechen

• zusätzlicher Erlöskanal

2. Architectural Innovation

Die Beziehungen zwischen den Bausteinen werden neu konfiguriert.

Beispiel:

• Distribution

• Produktion

• Einnahmenmodell

spielen anders zusammen als zuvor.

3. Radikale Geschäftsmodellinnovation

Die gesamte Wertlogik verändert sich.

Es entsteht eine grundlegend neue Art der Wertschöpfung und Wertaneignung.

Beispiel Netflix

Die Entwicklung von Netflix verdeutlicht die drei Veränderungsgrade:

Component-Level

• Einführung eines Abomodells statt „Pay-per-Rental“

Architectural Innovation

• Wechsel vom DVD-Versand zu Streaming

Radikale Geschäftsmodellinnovation

• Wandel vom Content-Distributor zum eigenen Content-Producer

Business Model Innovation als Dynamic Capability

Nach Teece (2010) ist die Fähigkeit zur Geschäftsmodellerneuerung selbst eine:

→ Dynamic Capability

Das bedeutet:

• eine organisationale Meta-Fähigkeit

• die bestimmt, ob Unternehmen in dynamischen Umwelten bestehen können

(Bezug zu Kapitelabschnitt 1.1)

Vier zentrale Elemente erfolgreicher BMI

1. Opportunity Recognition

Fähigkeit:

• schwache Signale frühzeitig zu erkennen

• Optionen für neue Wertlogiken zu entwickeln

2. Strategic Analysis unter Unsicherheit

Neue Geschäftsmodelle werden nicht nur mit klassischen Kapitalwertrechnungen bewertet.

Zusätzlich wichtig:

• Experimente

• Prototypen

• Pilotprojekte

Ziel:

• neue Modelle praktisch erkunden und testen

3. Implementation

Neue Geschäftsmodelle müssen trotz organisatorischer Widerstände umgesetzt werden.

Herausforderungen:

• Trägheit bestehender Strukturen

• Pfadabhängigkeiten

Häufige Lösung:

strukturelle Ambidextrie

= zeitweilige Trennung von:

• bestehendem Geschäftsmodell

• neuem Geschäftsmodell

4. Scaling & Refinement

Erfolgreiche Modelle werden:

• skaliert

• kontinuierlich angepasst

Grundlage dafür:

• Feedback-Schleifen

Warum scheitert Business Model Innovation häufig?

Chesbrough (2010) nennt typische Barrieren:

Konflikte mit bestehendem Geschäftsmodell

Neue Modelle gefährden bestehende Einnahmen.

→ Kannibalisierung etablierter Erträge

Kognitive Frames

Festgefahrene Denkweisen wie:

„So funktioniert unsere Branche“

behindern Innovation.

Asset-Spezifität

Bereits getätigte Investitionen binden Unternehmen an alte Logiken und Strukturen.

Organisationale Politik

Interne Konflikte um:

• Budgets

• Status

• Kennzahlen

erschweren Veränderungen.

Besonderes Problem erfolgreicher Unternehmen

Gerade erfolgreiche Unternehmen scheitern häufig an BMI.

Grund:

• nicht Ressourcenmangel

• sondern fehlende Erneuerungsfähigkeit

Beispiele:

• Kodak

• Blockbuster

Voraussetzungen erfolgreicher Business Model Innovation

Die Meta-Analyse von Foss & Saebi (2017) nennt mehrere Erfolgsfaktoren:

Führung

• klare Richtung

• gleichzeitig Raum für Experimente

Organisationale Struktur

Strukturen müssen ermöglichen:

• Flexibilität

• Ambidextrie

Unternehmenskultur

Wichtig sind:

• Erkundung neuer Möglichkeiten

• Fehlertoleranz

Dynamic Capabilities

(Bezug Kapitelabschnitt 1.1)

Besonders wichtig:

• Lernfähigkeit

• strategische Agilität

Open-Innovation-Praktiken

Externe Akteure werden systematisch eingebunden:

• Partner

• Kund:innen

Zentrale Aussage zur digitalen Transformation

Digitale Technologien sind:

→ Enabler, nicht Selbstzweck

Transformation wird erst wirksam, wenn Unternehmen Business Model Innovation als Kernfähigkeit entwickeln.

Dazu gehört:

• neue Wertlogiken erkennen

• schnell testen

• trotz Widerständen umsetzen

• adaptiv skalieren

Rolle des Business Model Canvas im Kontext von BMI

Das Canvas ist kein Endpunkt, sondern ein:

→ Arbeitsartefakt

Es dient dazu:

• Veränderungen zu entwerfen

• neue Modelle zu testen

• erfolgreiche Ansätze in die Geschäftsarchitektur zu überführen

Damit wird das Canvas vom reinen Beschreibungsinstrument zu einem Werkzeug kontinuierlicher Geschäftsmodellerneuerung.

Grundidee

Die Erneuerung von Geschäftsmodellen zeigt:

Eine klassische IT-Strategie reicht für digitale Transformation nicht mehr aus.

Früher galt IT vor allem als:

• Unterstützungsfunktion

• technische Infrastruktur

• Mittel zur Effizienzsteigerung

Heute wird eine:

→ Digital Business Strategy (DBS)

benötigt.

Definition der Digital Business Strategy

Nach Bharadwaj et al. (2013) ist eine DBS:

• eine organisationale Strategie

• die digitale Ressourcen gezielt nutzt,

• um differenziellen Wert zu schaffen und anzueignen

Digitale Ressourcen sind z. B.:

• Daten

• Plattformen

• Software

• digitale Kanäle

• Ökosysteme

Ziel der DBS

Eine DBS verbindet:

• Geschäftsmodellerneuerung

• Organisationsgestaltung

• Technologieeinsatz

zu einem gemeinsamen strategischen Steuerungsrahmen.

Unterschied zwischen klassischer IT-Strategie und DBS

Traditionelle IT-Strategie

Fokus auf:

• interne Effizienz

• Stabilität

• Kostenreduktion

Digital Business Strategy

Fokus auf:

• Wertschöpfung

• Wachstum

• Wettbewerbsvorteile durch digitale Technologien

Vier zentrale Unterschiede einer DBS (Bharadwaj et al., 2013)

1. Scope (Reichweite)

Eine DBS umfasst das gesamte Unternehmen:

• Kernprozesse

• Angebote

• Kundenschnittstellen

• Ökosysteme

Auch externe Akteure werden einbezogen:

• Partner

• Entwickler

• Marktplätze

2. Scale (Skalierung)

Digitale Angebote besitzen:

• niedrige Grenzkosten

• hohe Skalierbarkeit

Zusätzliche Verstärkung durch:

• Netzwerkeffekte

• Wiederverwendung von Software und Komponenten

Dadurch entstehen überproportionale Wachstumseffekte.

3. Speed (Geschwindigkeit)

Digitale Strategien arbeiten mit:

• kürzeren Entwicklungszeiten

• schnelleren Markteinführungen

• schnelleren Strategieanpassungen („Pivots“)

Planungs- und Lernzyklen verdichten sich.

4. Wertquellen

Neben Effizienz werden neue Wertquellen zentral:

• Informationsvorteile

• Datenkapital

• Plattformeffekte

• Komplementoren-Effekte

Bedeutung der DBS

Eine DBS ist:

keine „bessere IT-Strategie“

sondern:

Kernbestandteil der Unternehmensstrategie

Sie verbindet:

• Technologieentscheidungen

• Datenentscheidungen

• Organisationsentscheidungen

Strukturelle Voraussetzungen einer DBS

1. Ambidextrie

Unternehmen müssen gleichzeitig:

Exploit

• bestehendes Kerngeschäft effizient betreiben

und

Explore

• neue Wertlogiken erforschen

—> neue Wertlogiken mit klaren Schnittstellen

und Entscheidungsrechten erproben.

Wichtig:

• klare Schnittstellen

• klare Entscheidungsrechte

2. Rollen & Verantwortungen

Digitale Themen werden strategisch verankert.

Beispiele:

• CDO (Chief Digital Officer)

• CPO (Chief Product Officer)

Außerdem wichtig:

• Product Ownership zwischen Fachbereich, Technologie und Daten

• Governance-Gremien für Priorisierung und Portfoliosteuerung

3. Operative Routinen

Iterative Entwicklungspraktiken (z. B. agile Methoden) dienen:

• nicht als Selbstzweck,

• sondern als Lern- und Entscheidungsmechanismus

Wichtig:

• klare Kriterien für:

  • Start

  • Stop

  • Scale

4. Ökosystem-Management

Unternehmen müssen aktiv entscheiden:

• Make / Buy / Partner

Zusätzlich wichtig:

• API-Regeln

• Datenzugangsregeln

• Partner-Incentives

Auch Komplementoren-Angebote müssen gezielt gestaltet werden:

• z. B. Marktplätze

Rolle des Business Model Canvas innerhalb der DBS

Das Business Model Canvas bleibt wichtig, aber:

• nicht als Endzustand,

• sondern als Ausgangspunkt für Veränderungsschleifen.

Geschäftsmodelle werden:

• hypothesenbasiert weiterentwickelt

Hypothesenbasierte Weiterentwicklung

Annahmen zu Geschäftsmodellen werden explizit formuliert:

• Wertangebot

• Kanäle

• Erlöslogiken

• Schlüsselressourcen

Diese Annahmen werden getestet durch:

• Piloten

• Prototypen

• Minimum Viable Offerings

Erfolgreiche Ansätze werden anschließend skaliert.

Verbindung zu Business Model Innovation

Die DBS verbindet:

• Business Model Innovation (Kapitel 3.1.2)

• mit organisationalen Lern- und Entscheidungsstrukturen

(Bezug zu Teece, 2010)

Vier zentrale Felder der DBS (Matt et al., 2015)

1. Einsatzfelder digitaler Technologien

Frage: Welche Technologien erzeugen strategischen Nutzen?

Beispiele:

• Cloud → Skalierung

• Analytics → Personalisierung

• IoT → digitale Services

Wichtig:

• nicht die Menge der Technologien,

• sondern ihre Passung zur gewünschten Wertlogik

2. Veränderungen der Wertschöpfung

Mögliche Entwicklungspfade:

• Kanal-Erweiterung

• Prozess-Digitalisierung

• Produkt-Erweiterung

• Plattform-Modelle

Plattformmodelle orchestrieren zusätzlich externe Wertschöpfung.

3. Strukturelle Anpassungen

Umfasst:

• Organisationsstruktur

• Rollenarchitektur

• Ambidextrie-Mechanismen

• Entscheidungsforen

• Finanzierung von Experimenten und Skalierung

4. Finanzielle Steuerung

Verschiebung von:

• projektbasierten Budgets

hin zu:

• Portfoliologik

Entscheidungen basieren auf Gate-Kriterien wie:

• Evidenz

• Unit Economics

• regulatorische Tragfähigkeit

Gesamtbedeutung der DBS

Die DBS verbindet:

• Geschäftsmodellerneuerung

• organisationale Voraussetzungen

• Entscheidungsregeln

zu einem gemeinsamen strategischen Ansatz.

Zentrale Konsequenz

Digitale Themen werden aus der:

„IT-Ecke“

herausgelöst und in den:

strategischen Kern des Unternehmens

verschoben.

Dadurch wird:

kontinuierliche Erneuerung

zum Normalfall und nicht zur Ausnahme.

• Von digitalisierten Geschäftsmodellen spricht man, wenn Unternehmen digitale Technologien einsetzen, um bestehende Prozesse

  • effizienter,

  • transparenter

  • oder kundenfreundlicher zu gestalten

-> ohne dabei die grundlegende Logik ihres Geschäftsmodells wesentlich zu verändern.

• Die bestehende Wertschöpfungsarchitektur bleibt also grundsätzlich erhalten, wird jedoch durch digitale Elemente ergänzt oder optimiert.

• Damit handelt es sich nicht um eine radikale Transformation, sondern eher um eine inkrementelle Weiterentwicklung bestehender Strukturen.

Der Abschnitt knüpft dabei an die Unterscheidung zwischen Digitalisierung und digitaler Transformation aus Kapitel 1.2.4 an.

Typische Formen digitalisierter Geschäftsmodelle

Stationärer Einzelhandel mit Online-Shop

Ein klassisches Beispiel ist ein stationärer Händler, der zusätzlich einen Online-Shop eröffnet.

Das grundlegende Nutzenversprechen verändert sich dabei nicht:

• weiterhin werden Waren an Endkund:innen verkauft

Durch den digitalen Vertriebskanal entstehen jedoch neue Möglichkeiten:

• größere Reichweite

• Verkauf rund um die Uhr

• Zugang zu neuen Kundengruppen

Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen:

• Investitionen in IT-Systeme

• Ausbau der Logistik

• Kompetenzen im Online-Marketing

Die Grundlogik des Geschäfts bleibt jedoch bestehen.

Digitalisierung in der Industrie

Auch Industrieunternehmen digitalisieren bestehende Geschäftsmodelle.

Beispiel: Ein Maschinenbauer stattet Anlagen mit Sensoren aus, die Betriebsdaten in Echtzeit erfassen und an den Hersteller übermitteln.

Dadurch wird:

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung)

möglich.

Vorteile für Kund:innen:

• frühzeitige Erkennung drohender Ausfälle

• höhere Verfügbarkeit der Anlagen

Vorteile für Hersteller:

• effizientere Serviceprozesse

• stabilere Kundenbeziehungen

• proaktive Planung von Wartungseinsätzen

Auch hier bleibt das Kerngeschäft bestehen:

• weiterhin Verkauf und Wartung von Maschinen

• digitale Technologien verbessern jedoch die Leistungserbringung

Digitalisierung im Finanzsektor

Im Finanzbereich werden zentrale Prozesse vollständig digitalisiert, z. B.:

• Kontoeröffnung

• Zahlungsabwicklung

• Kreditanträge

Das Kerngeschäft bleibt:

• Bereitstellung von Finanzdienstleistungen

Die digitale Abwicklung führt jedoch zu:

• höherer Geschwindigkeit

• geringeren Kosten

• stärkerer Kundenorientierung

Gleichzeitig verändern sich die Kundenerwartungen:

• mobile Bankgeschäfte werden selbstverständlich

• starre Öffnungszeiten oder papierbasierte Prozesse werden zunehmend weniger akzeptiert

Vorteile digitalisierter Geschäftsmodelle

Die Digitalisierung bestehender Geschäftsmodelle bringt zahlreiche Vorteile mit sich.

Effizienzsteigerung und Kostensenkung

Durch die Automatisierung standardisierter Abläufe können Prozesse schneller und günstiger durchgeführt werden.

Beschleunigte Prozesse und Echtzeit-Interaktion

Digitale Systeme ermöglichen:

• schnellere Abläufe

• unmittelbare Kommunikation mit Kund:innen

• Reaktionen in Echtzeit

Datenbasierte Entscheidungsfindung

Digitale Prozesse erzeugen kontinuierlich Daten.

Dadurch werden:

• Analysen

• bessere Entscheidungen

• datenbasierte Optimierungen

möglich.

Erweiterte Reichweite

Digitale Vertriebskanäle ermöglichen:

• Zugang zu neuen Märkten

• größere Marktpräsenz

• Erreichbarkeit unabhängig von Ort und Zeit

Herausforderungen und Grenzen

Die Digitalisierung bestehender Geschäftsmodelle ist zwar wichtig, reicht allein jedoch häufig nicht aus, um langfristige Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Gefahr der „Digitalisierungsfalle“

Viele digitale Maßnahmen werden schnell zum Branchenstandard.

Beispiele:

• Online-Shops

• Banking-Apps

Was zunächst innovativ wirkt, wird später zur Selbstverständlichkeit.

Unternehmen, die lediglich bestehende Prozesse digitalisieren, laufen Gefahr:

• nur Mindeststandards zu erfüllen

• aber keine nachhaltige Differenzierung zu erreichen

Interne Spannungsfelder

Digitale und traditionelle Geschäftsbereiche geraten häufig in Konflikt.

Digitale Kanäle werden teilweise als Konkurrenz wahrgenommen.

Zusätzlich unterscheiden sich:

• Geschwindigkeit

• Arbeitsweisen

• Denkweisen (Mindset)

zwischen digitalen und analogen Bereichen.

Dadurch entstehen kulturelle Spannungen innerhalb der Organisation.

Bedeutung der Organisationskultur

Die Unternehmenskultur muss sich weiterentwickeln, um beide Logiken gleichzeitig integrieren zu können.

Hier wird erneut das Konzept der:

Ambidextrie

wichtig.

Das bedeutet:

• gleichzeitige Beherrschung von:

  • inkrementeller Effizienzsteigerung

  • radikaler Innovation

Unternehmen müssen also:

• bestehende Geschäftsmodelle effizient weiterführen

• und gleichzeitig neue Wertschöpfungslogiken erkunden

Die Digitalisierung bestehender Geschäftsmodelle ist:

ein notwendiger erster Schritt

der digitalen Transformation.

Sie bleibt jedoch:

inkrementell

Denn sie verbessert vor allem:

• Effizienz

• Effektivität

innerhalb bestehender Wertlogiken.

Unterschied zur digitalen Transformation

Digitalisierung

• optimiert bestehende Prozesse

• verbessert bestehende Geschäftsmodelle

• verändert die grundlegende Wertlogik nicht

Digitale Transformation

• verändert die Wertlogik selbst

• führt zu Geschäftsmodellinnovation

• schafft neue Formen der Wertschöpfung

Zentrale Aussage des Abschnitts

Digitalisierung allein reicht nicht aus, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Sie bildet vielmehr die Grundlage dafür, später transformative Geschäftsmodellinnovationen entwickeln zu können.

Langfristiger Erfolg erfordert daher:

• Digitalisierung bestehender Aktivitäten

• und gleichzeitige Exploration neuer Geschäftsmodelle

Kurze klausurtaugliche Zusammenfassung

Digitalisierte Geschäftsmodelle nutzen digitale Technologien zur Verbesserung bestehender Prozesse, ohne die grundlegende Wertlogik zu verändern. Typische Beispiele sind Online-Shops, Predictive Maintenance oder digitale Bankprozesse. Vorteile sind Effizienzsteigerung, schnellere Prozesse, datenbasierte Entscheidungen und größere Reichweite. Gleichzeitig entstehen Risiken wie die „Digitalisierungsfalle“, kulturelle Konflikte und fehlende Differenzierung. Digitalisierung ist daher ein notwendiger, aber nicht ausreichender Schritt der digitalen Transformation. Während Digitalisierung bestehende Wertlogiken optimiert, verändert digitale Transformation die Wertlogik selbst. Erfolgreiche Unternehmen benötigen dafür Ambidextrie – also die Fähigkeit, bestehende Geschäftsmodelle effizient zu betreiben und gleichzeitig neue Wertschöpfungslogiken zu entwickeln.

• Digitale Geschäftsmodelle gehen deutlich über die bloße Digitalisierung bestehender Prozesse hinaus.

• Während digitalisierte Geschäftsmodelle bestehende Abläufe effizienter machen, beruhen digitale Geschäftsmodelle auf vollständig neuen Wertlogiken und wären ohne digitale Technologien überhaupt nicht möglich.

• Digitale Technologien sind hier also nicht nur unterstützende Werkzeuge, sondern das zentrale Fundament des Geschäftsmodells selbst (Veit et al., 2014).

Dadurch verändern digitale Geschäftsmodelle ganze Branchen und schaffen neue Formen der Wertschöpfung.

Der Abschnitt betrachtet dabei insbesondere drei zentrale Dimensionen:

• Plattformökonomie

• disruptive Innovationspfade

• neue Erlösmodelle

Einordnung von Abbildung 7: Digitalisierung vs. digitale Transformation

Die Abbildung verdeutlicht den Unterschied zwischen:

Digitalisierung bestehender Geschäftsmodelle

und digitaler Geschäftsmodelltransformation.

Digitalisierung bestehender Geschäftsmodelle

Hier bleibt die:

• Kernlogik des Geschäftsmodells erhalten

Digitale Technologien verbessern vor allem:

• Prozesse

• Effizienz

• Kundenzugänge

Beispiele aus der Abbildung:

• Einzelhandel → Online-Shop

• Bank → Mobile Banking App

• Maschine → Predictive Maintenance

Das bestehende Geschäftsmodell wird also optimiert, aber nicht grundsätzlich verändert.

Digitale Geschäftsmodelltransformation

Hier verändert sich die:

Grundlogik der Wertschöpfung

Es entstehen:

• neue Märkte

• neue Rollen

• neue Wertschöpfungsformen

Beispiele aus der Abbildung:

• Amazon → Plattform-Ökosystem

• N26 → reine Digitalbank

• Uber → Plattform statt klassisches Taxiunternehmen

Die Abbildung zeigt damit den Übergang:

„Von Effizienzsteigerung zu disruptiver Neugestaltung“

Digitale Transformation verändert also nicht nur Prozesse, sondern die gesamte Geschäftslogik.

Bereits in Kapitel 1.6 wurden die ökonomischen Grundlagen digitaler Plattformen behandelt:

• Netzwerkeffekte

• Skalenvorteile

• Datenvorteile

In diesem Abschnitt steht nun die Plattform als:

eigenständige Geschäftsmodellinnovation

im Mittelpunkt.

Grundlogik digitaler Plattformen

Plattformen unterscheiden sich grundlegend von klassischen Geschäftsmodellen.

Sie beruhen nicht primär auf:

• Produktion

• Besitz

• Verkauf von Produkten

sondern auf der Fähigkeit:

Interaktionen zwischen verschiedenen Marktseiten zu orchestrieren.

Wert entsteht also dadurch, dass Plattformen:

• Anbieter und Nachfrager zusammenbringen

• Interaktionen ermöglichen

• Transaktionen effizient organisieren

Plattform-Archetypen

Nach Cusumano, Gawer & Yoffie (2019) lassen sich vier Plattform-Archetypen unterscheiden.

1. Transaktionsplattformen

Ziel:

• Angebot und Nachfrage zusammenführen

• Matching und Abwicklung erleichtern

Wert entsteht durch:

• Senkung von Suchkosten

• Senkung von Transaktionskosten

• Verringerung von Informationsasymmetrien

Typische Erlösquellen:

• Transaktionsgebühren

• Premiumgebühren

• Listungsgebühren

Beispiele:

• Airbnb

• Uber

• eBay

• Upwork

2. Innovationsplattformen

Diese Plattformen stellen eine technologische Basis bereit, auf der Dritte eigene Produkte oder Services entwickeln.

Wert entsteht durch:

• Ermöglichung externer Innovationen

• Orchestrierung von Entwicklerökosystemen

Typische Erlösquellen:

• Lizenzen

• Umsatzbeteiligungen

• Hardware-Verkäufe

Beispiele:

• iOS

• Android

• Windows

• Salesforce

• Cloud-Plattformen

3. Integrierte Plattformen

Diese Plattformen kombinieren:

• Transaktionslogik

• Innovationslogik

Sie verbinden:

• Marktplatzfunktionen

• Entwicklerökosysteme

Zusätzlicher Wert entsteht durch:

• gebündelte Services

• Geräteintegration

• Mitgliedschaftsprogramme

Beispiele:

• Apple

• Amazon

• Alibaba

4. Investment-Plattformen

Hier handelt es sich um Holdings, die mehrere Plattformen gleichzeitig steuern.

Wert entsteht durch:

• Diversifikation

• gemeinsame Ressourcennutzung

• Daten- und Infrastruktur-Synergien

Beispiele:

• Alphabet

• Meta

• Tencent

Bedeutung der Plattform-Typologie

Die Typologie hilft dabei:

• Wertlogiken zu analysieren

• Wettbewerbshebel zu verstehen

• Governance-Fragen zu bewerten

Unterschiede:

• Transaktionsplattformen optimieren Transaktionen

• Innovationsplattformen steuern Standards und Entwickler

• integrierte Plattformen verbinden beide Logiken

• Investment-Plattformen koordinieren Plattform-Portfolios

Platform Envelopment

Ein zentrales Wettbewerbsphänomen in Plattformmärkten ist:

Platform Envelopment

Darunter versteht man:

• die Expansion einer Plattform in angrenzende Märkte

• durch Bündelung eigener und fremder Funktionen

(Eisenmann et al., 2011)

Drei Mechanismen des Platform Envelopment

1. Funktionsbündelung

Eine Plattform integriert Funktionen, die früher getrennt waren.

Beispiele:

• Browser im Betriebssystem

• Kombination von:

  • Mail

  • Cloud

  • Karten

  • Medienangeboten

2. Nutzerbasis-Leverage

Die bestehende Nutzerbasis wird genutzt, um neue Angebote schnell zu verbreiten.

Beispiel: Ein E-Commerce-System erweitert sich um:

• Streaming

• Musik

• Payment

• Games

3. „Gut-genug“-Substitution und Multi-Homing-Kosten

Wenn eine Plattform viele ausreichende („gut genug“) Dienste bündelt, sinkt der Anreiz, weitere spezialisierte Plattformen parallel zu nutzen.

Multi-Homing-Kosten entstehen durch:

• mehrere Konten

• Datenfragmentierung

• Umgewöhnung

Wettbewerbliche Folgen von Envelopment

Envelopment verstärkt:

Konzentrationstendenzen

→ „winner-takes-most“

Entscheidend werden:

• Zugang zur Nachfrage

• Daten

• Zahlungswege

• Komplementoren

• Ökosystemposition

Nicht mehr nur einzelne Produktmerkmale.

Verteidigungsstrategien gegen Envelopment

Betroffene Plattformen können verschiedene Gegenmaßnahmen einsetzen:

Qualitätsdifferenzierung

• bessere Nutzererfahrung

• spezielle Features

• professionelle Tools

Exklusivitäten

• exklusive Inhalte

• Lizenzen

• Services

Dadurch steigen Wechselkosten.

Fokus auf Nischen

Konzentration auf spezielle Zielgruppen oder Märkte.

Beispiele:

• Creator-Communities

• B2B-Spezialmärkte

Allianzen

Zusammenarbeit mit komplementären Akteuren.

Beispiele:

• Payment

• Distribution

• Identitätssysteme

Regulatorische Hebel

Forderungen nach:

• Interoperabilität

• diskriminierungsfreiem Zugang

• Entbündelung

Strategische Konsequenzen

Unternehmen außerhalb großer Plattformen müssen:

• ihre Abhängigkeit von Plattformen bewusst steuern

• Daten- und API-Strategien berücksichtigen

• Envelopment-Risiken in Produkt-Roadmaps einplanen

Plattformunternehmen selbst nutzen Envelopment dagegen als Wachstumsstrategie.

Dabei müssen jedoch:

• Governance

• Transparenz

• Regulierung

beachtet werden.

Geschäftsmodell-Logik von Plattformen

Plattformen basieren auf:

netzwerkbasierter Wertschöpfung

Sie schaffen Nutzen, indem sie Interaktionen ermöglichen, die:

• sonst nicht stattfinden würden

• oder deutlich ineffizienter wären

Die Plattform übernimmt dabei:

• Koordination

• Vertrauensaufbau

• Regelsetzung

• Senkung von Transaktionskosten

Das Henne-Ei-Problem

Plattformen stehen in der Anfangsphase vor einem:

Henne-Ei-Problem

Eine Plattform ist erst attraktiv, wenn:

• genügend Anbieter vorhanden sind

• und gleichzeitig genügend Nachfrager teilnehmen

Beispiel Uber:

• Fahrgäste wollen viele Fahrer:innen

• Fahrer:innen wollen viele Fahrgäste

Fehlt eine Seite, scheitert die Plattform häufig.

Kritische Masse

Plattformen müssen daher:

eine kritische Masse

erreichen.

Das bedeutet: Es müssen genügend Teilnehmer auf beiden Marktseiten vorhanden sein, damit Netzwerkeffekte selbsttragend wirken.

Typische Maßnahmen:

• Subventionen für frühe Nutzer

• intensive Marketingkampagnen

• Fokus auf kleine Nischenmärkte

Beispiel Airbnb

Airbnb konzentrierte sich zunächst auf:

• Konferenzen in San Francisco

Dort waren Hotels häufig ausgebucht.

Dadurch konnten:

• Angebot und Nachfrage gezielt zusammengeführt

• und die kritische Masse schneller erreicht werden

Einordnung von Abbildung 8: Kritische Masse

Die Abbildung zeigt den Zusammenhang zwischen:

• Nachfrage

• Grenzkosten

• Nutzerzahl

Achsen der Abbildung

Horizontale Achse:

• Menge / Nutzerzahl

Vertikale Achse:

• Wert bzw. Preis pro Nutzer

Nachfragekurve

Die Nachfrage steigt mit zunehmender Nutzerzahl.

Grund:

Netzwerkeffekte

Je mehr Nutzer teilnehmen:

• desto höher wird der Nutzen für alle Beteiligten

Grenzkostenkurve

Die Grenzkosten verlaufen relativ flach.

Grund:

• hohe Fixkosten der Infrastruktur

• aber sehr geringe Kosten für zusätzliche Nutzer

Die zusätzlichen Kosten pro Nutzer nähern sich oft nahezu null an.

Kritische Masse als Schnittpunkt

Die kritische Masse liegt dort, wo:

• Nachfragekurve

• und Grenzkostenkurve

sich schneiden.

Links der kritischen Masse

Die Plattform bleibt unattraktiv:

• Nutzen deckt Kosten nicht

• Netzwerkeffekte reichen nicht aus

Rechts der kritischen Masse

Es entsteht ein:

selbstverstärkender Wachstumseffekt

Jeder neue Nutzer:

• erhöht den Plattformwert

• zieht weitere Nutzer an

Dadurch können Plattformen:

• extrem schnell wachsen

• monopolähnliche Marktpositionen erreichen

Plattformen müssen aktiv Regeln gestalten.

Governance-Fragen betreffen:

• Teilnahmebedingungen

• Interaktionsregeln

• Konfliktlösung

Plattformen sind deshalb:

keine neutralen Infrastrukturen

sondern aktive Regelsetzer.

Beispiel: Amazon gibt Händlern genaue Vorgaben und kann Anbieter sperren.

Vertrauen als Schlüsselressource

Da Plattformen häufig Fremde miteinander verbinden, benötigen sie Mechanismen zur Vertrauensbildung.

Wichtige Instrumente:

• Bewertungssysteme

• Reputationssysteme

• Garantien

• Versicherungen

• Verifizierungsverfahren

• transparente Standards

Ohne solche Mechanismen wären viele Plattformen nicht nutzbar.

Plattformen in verschiedenen Branchen

Plattformen existieren heute branchenübergreifend.

Handel

• Amazon

• Alibaba

Dienstleistungen

• Upwork

• Fiverr

Industrie

• Siemens MindSphere

• GE Predix

Industrieplattformen ermöglichen:

• Datenaustausch

• Serviceentwicklung

• gemeinsame Innovation

zwischen:

• Herstellern

• Zulieferern

• Kund:innen

Zentrale Aussage des Abschnitts

Plattformen sind:

die konsequenteste Form digitaler Geschäftsmodelltransformation.

Ihr Erfolg basiert weniger auf eigenen Ressourcen als auf der Fähigkeit,

externe Akteure in ein funktionierendes Ökosystem einzubinden.

Kurze klausurtaugliche Zusammenfassung

• Digitale Geschäftsmodelle beruhen auf neuen Wertlogiken und wären ohne digitale Technologien nicht möglich.

• Besonders wichtig ist die Plattformökonomie, bei der Plattformen Interaktionen zwischen verschiedenen Marktseiten orchestrieren. Man unterscheidet Transaktions-, Innovations-, integrierte und Investment-Plattformen.

• Plattformen profitieren von Netzwerkeffekten, Skalenvorteilen und Datenvorteilen.

• Zentrale Wettbewerbsdynamiken entstehen durch Platform Envelopment, also die Expansion in angrenzende Märkte durch Funktionsbündelung und Nutzung bestehender Nutzerbasen.

• Erfolgreiche Plattformen müssen eine kritische Masse erreichen, damit Netzwerkeffekte selbstverstärkend wirken.

• Governance, Vertrauen und Regelsetzung sind zentrale Erfolgsfaktoren.

• Plattformen gelten als die konsequenteste Form digitaler Geschäftsmodelltransformation, da sie ganze Ökosysteme orchestrieren und neue Formen der Wertschöpfung ermöglichen.

Innovation im Kontext der Digitalisierung

• Innovation beschreibt allgemein die Einführung neuer Produkte, Dienstleistungen, Prozesse oder Geschäftsmodelle, die einen Mehrwert für Kund:innen, Unternehmen oder Märkte schaffen.

• Innovationen können verschiedene Formen haben.

  • Sie können technischer, organisatorischer oder geschäftsmodellbezogener Natur sein.

  • Außerdem können sie entweder kleine, schrittweise Verbesserungen darstellen oder radikale Neuerungen hervorbringen.

Gerade im Zusammenhang mit Digitalisierung ist die inkrementelle Innovation besonders wichtig.

• Sie meint graduelle Verbesserungen innerhalb bestehender Strukturen und Geschäftsmodelle.

• Ein Produkt, ein Prozess oder ein Zugang wird also verbessert, aber nicht grundsätzlich neu erfunden.

• Beispiele dafür sind eine Banking-App oder ein Online-Shop im stationären Handel.

• Die Bank bleibt weiterhin Finanzdienstleister, der Händler verkauft weiterhin Waren an Endkund:innen.

• Neu ist vor allem, dass diese Leistungen über digitale Kanäle effizienter, bequemer und oft kostengünstiger zugänglich werden.

• Inkrementelle Innovation ist daher eng mit Digitalisierung verbunden.

• Sie überträgt analoge Strukturen in digitale Systeme, beseitigt Medienbrüche, automatisiert Abläufe und steigert Effizienz.

• Sie stabilisiert jedoch meist das bestehende Geschäftsmodell, statt es grundlegend infrage zu stellen.

Disruption als Transformationsdynamik

Anders funktioniert die disruptive Innovation, die eng mit Clayton Christensen (1997) verbunden ist.

• Disruption bedeutet nicht einfach eine bessere Produktversion.

• Sie beschreibt einen bestimmten Markteintrittspfad: Neue Anbieter treten zunächst mit einfacheren, günstigeren oder leichter zugänglichen Angeboten in Randsegmente ein.

• Diese Segmente wirken für etablierte Unternehmen oft unattraktiv, weil sie geringere Margen versprechen.

Solche Märkte werden bezeichnet als:

• low-end markets

• new markets

-> Etablierte Unternehmen ignorieren diese Bereiche häufig, weil sie sich auf ihre profitablen Kernkund:innen konzentrieren.

• Mit der Zeit verbessern Disruptoren jedoch ihre Technologien und Geschäftsmodelle so stark, dass sie auch für den Massenmarkt attraktiv werden.

• Dann geraten etablierte Anbieter unter Druck, weil ihre Strukturen, Routinen und Ertragslogiken auf das bestehende Kerngeschäft ausgerichtet sind.

• Sie können deshalb oft nicht schnell genug auf die neue Wertlogik reagieren.

• Disruptive Innovation wirkt damit nicht nur auf einzelne Prozesse, sondern auf die gesamte Geschäftsmodellarchitektur.

• Sie kann bestehende Geschäftsmodelle überflüssig machen, Märkte neu ordnen und neue Akteure in zentrale Rollen bringen.

• Die Disruptionstheorie nach Christensen hat die Innovationsdebatte stark geprägt, wurde aber auch empirisch und konzeptionell kritisiert.

• King und Baatartogtokh (2015) zeigen in einer großen Replikationsstudie, dass nur ein kleiner Teil der Fälle, die später als „disruptiv“ bezeichnet wurden, tatsächlich dem engen theoretischen Pfad entsprach: also Eintritt über low-end markets oder new markets.

• Häufig werden im Rückblick einfache Substitutionseffekte als Disruption interpretiert.

  • Das heißt: Eine neue Technologie ersetzt eine alte, ohne dass der typische disruptive Eintrittspfad wirklich vorlag.

• Außerdem bleiben gescheiterte Disruptoren oft unsichtbar. Das nennt man Survivor Bias.

• Daher gilt: Nicht jede digitale Neuerung ist automatisch disruptiv.

Als Weiterentwicklung verschiebt Christensens Jobs-to-be-Done-Ansatz den Blick vom Produkt auf den „Job“, den Kund:innen in einem bestimmten Nutzungskontext erledigen wollen.

Die zentrale Frage lautet also nicht nur: „Welches Produkt wird gekauft?“

Sondern eher: „Welche Aufgabe oder welches Problem wollen Kund:innen lösen?“

Ein und derselbe Job kann durch sehr unterschiedliche Lösungen erfüllt werden.

Beispiele:

• „von A nach B kommen“

• „Wartezeit sinnvoll überbrücken“

Der JTBD-Ansatz erklärt dadurch, warum Innovationen auch branchenübergreifend miteinander konkurrieren können. Relevant sind nicht nur funktionale Aspekte, sondern auch emotionale und soziale Dimensionen der Nachfrage.

Neue Angebote können:

• bestehende Jobs einfacher oder günstiger bedienen

• oder ganz neue Jobs ermöglichen

Beispiel:

• Binge-Watching als neue Form der Mediennutzung

Gleichzeitig ist JTBD methodisch anspruchsvoll. Schwierig sind insbesondere:

• die richtige Granularität von Jobs

• die prospektive statt nur rückblickende Identifikation

• kausale Nachweise in der Praxis

Aus der Kritik an der engen Disruptionstheorie ergibt sich eine breitere Innovationsperspektive.

Nicht jede radikale digitale Neuerung folgt einem low-end- oder new-market-Pfad. Radikale Produkt- oder Technologieinnovationen können auch anders entstehen.

Ob etablierte Anbieter tatsächlich verdrängt werden, hängt zusätzlich ab von:

• komplementären Vermögenswerten

• Standards

• Marktzugang

• Ökosystemen

• Regulierung

• organisationaler Erneuerungsfähigkeit

• Dynamic Capabilities

S-Kurven sind dabei hilfreiche Denkmodelle, aber keine festen Gesetzmäßigkeiten. Sie zeigen mögliche Entwicklungsdynamiken, determinieren aber nicht automatisch den Verlauf.

Inkrementelle Innovation

• Inkrementelle Innovation und Disruption unterscheiden sich vor allem in ihrer Wirkung auf das Geschäftsmodell.

• Inkrementelle Innovation treibt meist Digitalisierung voran. Sie macht bestehende Strukturen effizienter, schneller und kundenfreundlicher.

• Die Grundlogik des Geschäftsmodells bleibt aber erhalten.

Disruptive Innovation

• Disruptive Innovation ist dagegen eng mit digitaler Transformation verbunden.

• Sie verändert nicht nur Prozesse, sondern die grundlegende Wertlogik.

• Es verändert sich also nicht nur das Wie der Wertschöpfung, sondern auch das Was und Warum.

Das Innovator’s Dilemma

Für etablierte Unternehmen entsteht daraus das sogenannte Innovator’s Dilemma nach Christensen.

Erfolgreiche Unternehmen optimieren ihr Kerngeschäft, weil dort:

• die höchsten Margen liegen

• die treuesten Kund:innen zu finden sind

• bestehende Prozesse und Ressourcen am besten funktionieren

• Disruptive Modelle wirken dagegen zunächst unattraktiv.

• Sie bedienen oft weniger zahlungskräftige Segmente, sind technologisch anfangs schwächer und bedrohen bestehende Einnahmequellen.

• Gerade deshalb reagieren etablierte Unternehmen häufig zu spät.

• Das Beispiel Kodak zeigt, dass Disruptoren oft in Nischen starten, aber mit wachsender technologischer Reife in den Massenmarkt vordringen können.

• Durch geringe Grenzkosten und skalierbare Netzwerkeffekte kann dieser Übergang sehr schnell erfolgen.

• Sobald eine kritische Masse überschritten ist, kann sich ein neues Modell exponentiell verbreiten und bestehende Anbieter verlieren in kurzer Zeit ihre Marktposition.

• Die S-Kurve beschreibt, wie sich die Leistungsfähigkeit einer Technologie im Verhältnis zum kumulierten Forschungs- und Entwicklungsaufwand entwickelt.

• Am Anfang verläuft die Kurve flach. Fortschritte sind langsam, Experimente teuer und die Leistungsfähigkeit bleibt zunächst gering.

• Mit zunehmender Reife beschleunigt sich der Fortschritt. Die Technologie wird leistungsfähiger und attraktiver.

• Später erreicht sie ein Plateau. Dann sind weitere Verbesserungen nur noch mit hohem Aufwand möglich.

Einordnung von Abbildung 9: S-Kurve der technologischen Innovation

• Abbildung 9 zeigt genau diese Dynamik anhand einer alten und einer neuen Technologie.

• Die alte Technologie hat bereits einen hohen Entwicklungsstand erreicht und nähert sich ihrer technischen Grenze.

  • Ihr technisches Potenzial wird mit Pₐ dargestellt.

  • Weitere Verbesserungen sind möglich, aber zunehmend begrenzt.

• Die neue Technologie startet zunächst auf einem niedrigeren Leistungsniveau. Deshalb wirkt sie zu Beginn weniger attraktiv.

  • Langfristig besitzt sie jedoch ein höheres technisches Potenzial, dargestellt als Pₙ.

• Der entscheidende Punkt liegt dort, wo die neue Technologie die alte überholt. Dort kommt es zur Substitution:

  • Die neue Technologie verdrängt die alte, weil sie eine höhere Leistungsfähigkeit erreicht oder mit geringeren Grenzkosten beziehungsweise einem besseren Nutzenversprechen verbunden ist.

-> Die Abbildung macht damit sichtbar, warum disruptive Innovationen für etablierte Unternehmen gefährlich sind:

• Die neue Technologie erscheint lange irrelevant, kann dann aber sehr schnell dominant werden.

Verbindung zum Innovator’s Dilemma

• Das Innovator’s Dilemma entsteht an der Schnittstelle zweier S-Kurven.

• Etablierte Unternehmen investieren weiter in die bestehende Technologie.

  • Das ist kurzfristig rational, weil diese Technologie stabile Erträge liefert und die Erwartungen bestehender Kund:innen erfüllt.

• Gleichzeitig entsteht eine neue Technologie auf einer anderen S-Kurve.

  • Anfangs ist sie leistungsschwach und erfüllt die Anforderungen des Massenmarkts noch nicht.

  • Deshalb wird sie von etablierten Unternehmen oft unterschätzt.

• Sobald diese neue Technologie jedoch in die Wachstumsphase eintritt, kann sie die alte Technologie schnell überholen.

• Unternehmen, die zu lange am alten Modell festhalten, riskieren, von der Substitution überrascht zu werden.

Beispiele dafür sind:

• Kodak

• Nokia

• Blockbuster

Diese Unternehmen verharrten zu lange auf der alten S-Kurve, während neue Technologien bereits in die Beschleunigungsphase eintraten.

Ambidextrie als Antwort

Eine mögliche Antwort auf das Innovator’s Dilemma ist organisationale Ambidextrie nach O’Reilly & Tushman (2013).

Ambidextrie bedeutet „Beidhändigkeit“. Gemeint ist die Fähigkeit einer Organisation, gleichzeitig:

• das bestehende Geschäft effizient zu betreiben → Exploitation

und

• neue Geschäftsmodelle zu erkunden → Exploration

Das erfordert häufig organisatorische Trennung. Das Kerngeschäft bleibt auf Effizienz und Risikominimierung ausgerichtet, während Innovationsbereiche mehr Freiraum für Experimente, agile Methoden und Fehlertoleranz benötigen.

Beispiele für solche Strukturen sind:

• Innovationslabore

• Corporate-Venture-Einheiten

• Kooperationen mit Start-ups

-> Wichtig ist aber, dass diese Innovationsbereiche strategisch mit dem Gesamtunternehmen verbunden bleiben.

• Sonst besteht die Gefahr, dass das Kerngeschäft neue Ansätze blockiert oder dass Innovationsbereiche ohne strategische Anbindung ins Leere laufen.

• In der digitalen Ökonomie ist Disruption kein einmaliges Ereignis.

• Märkte, die heute transformiert wurden, können morgen erneut durch neue Technologien infrage gestellt werden.

• Streaming-Plattformen haben beispielsweise CDs verdrängt, werden aber inzwischen selbst durch KI-basierte Personalisierung und Creator-Plattformen herausgefordert.

• Unternehmen dürfen daher nicht auf einen stabilen Endzustand hoffen.

• Digitale Transformation ist kein abgeschlossenes Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess.

• Disruption wird damit zur Normalität. Unternehmen müssen kontinuierlich experimentieren, sonst laufen sie Gefahr, erneut überrollt zu werden.

Kurze klausurtaugliche Zusammenfassung

Innovation kann inkrementell oder disruptiv sein. Inkrementelle Innovation verbessert bestehende Produkte, Prozesse oder Geschäftsmodelle und ist eng mit Digitalisierung verbunden. Disruptive Innovation verändert dagegen Wertlogiken und kann bestehende Geschäftsmodelle verdrängen. Christensen beschreibt Disruption als Eintritt über low-end oder new markets, wobei etablierte Unternehmen neue Anbieter oft unterschätzen. Das Innovator’s Dilemma entsteht, weil erfolgreiche Unternehmen rational in ihr Kerngeschäft investieren und neue Technologien zunächst ignorieren. Die S-Kurve zeigt, dass neue Technologien anfangs schwach wirken, später aber alte Technologien schnell substituieren können. Eine Antwort darauf ist Ambidextrie: Unternehmen müssen gleichzeitig bestehende Geschäfte effizient betreiben und neue Geschäftsmodelle erkunden. In der digitalen Ökonomie ist Disruption kein Ausnahmefall, sondern ein Dauerzustand.

• Die digitale Transformation hat neue Geschäftsmodell-Logiken hervorgebracht. Viele davon werden häufig allgemein unter dem Begriff „Plattform“ zusammengefasst.

• Wichtig ist aber die klare Unterscheidung zwischen Geschäftsmodellund Erlösmodell.

• Das Geschäftsmodell beschreibt, wie ein Unternehmen Werte schafft und verteilt.

• Das Erlösmodell beschreibt dagegen, wie diese geschaffenen Werte in Einnahmen übersetzt werden.

• Während im Industriezeitalter häufig der einmalige Verkauf von Produkten dominierte, ermöglichen digitale Technologien heute deutlich flexiblere, skalierbare und datenbasierte Einnahmequellen.

Besonderheiten digitaler Erlösmodelle

Digitale Märkte unterscheiden sich grundlegend von traditionellen Märkten, weil digitale Güter besondere ökonomische Eigenschaften besitzen:

• hohe Fixkosten

• niedrige Grenzkosten

• Nicht-Rivalität

• Netzwerkeffekte

-> Das bedeutet: Die Entwicklung digitaler Produkte kann zunächst teuer sein, aber zusätzliche Nutzer:innen verursachen oft nur geringe weitere Kosten.

• Außerdem können digitale Güter gleichzeitig von vielen Personen genutzt werden, ohne dass sie „verbraucht“ werden.

• Dadurch entstehen Preisstrategien, die in physischen Märkten so kaum funktionieren würden.

Versioning

Beim Versioning wird dasselbe Produkt in unterschiedlichen Versionen zu verschiedenen Preisen angeboten.

Beispiel:

• Spotify Free

• Spotify Premium

Die Grundidee ist, unterschiedliche Zahlungsbereitschaften abzuschöpfen.

Bundling

Beim Bundling werden mehrere Produkte oder Services zu einem Paketpreis kombiniert.

Beispiele:

• Microsoft 365

• Amazon Prime

Dadurch können Unternehmen mehrere Leistungen bündeln und Kund:innen stärker an ein Ökosystem binden.

Differential Pricing

Beim Differential Pricing zahlen unterschiedliche Kundensegmente unterschiedliche Preise, abhängig von ihrer Zahlungsbereitschaft.

Beispiele:

• Studierendentarife

• Regional Pricing

Dynamic Pricing

Beim Dynamic Pricing werden Preise algorithmisch in Echtzeit angepasst.

Beispiel:

• Uber Surge Pricing

Preise verändern sich also abhängig von Nachfrage, Angebot oder anderen aktuellen Faktoren.

Werttreiber im E-Business nach Amit & Zott

Amit und Zott (2001) nennen vier zentrale Werttreiber im E-Business:

Novelty

Innovation und Neuartigkeit des Angebots.

Lock-In

Bindung von Kund:innen an ein Angebot oder Ökosystem.

Complementarities

Synergien zwischen verschiedenen Produkten, Services oder Akteuren.

Efficiency

Kostenreduktion und effizientere Abwicklung.

-> Erfolgreiche digitale Geschäftsmodelle kombinieren häufig mehrere dieser Werttreiber gleichzeitig.

-> Außerdem nutzen viele Unternehmen nicht nur ein einzelnes Erlösmodell, sondern kombinieren mehrere Erlösmechanismen.

-> Das nennt man Multi-Sided Revenue Models.

Die folgende Tabelle aus dem Studienheft zeigt zentrale Erlösmodelle digitaler Geschäftsmodelle mit Funktionsweise, Beispielen, Chancen und Herausforderungen.

Transaktionsbasiertes Erlösmodell

Hier verdient das Unternehmen an jeder vermittelten Transaktion durch eine Provision oder Gebühr.

Beispiele:

• Airbnb

• Uber

Chance:

• gut skalierbar

• Einnahmen sind direkt an die Nutzung gekoppelt

Herausforderung:

• starke Abhängigkeit vom Transaktionsvolumen

Abonnementmodell

Beim Abonnement zahlen Kund:innen regelmäßig für kontinuierlichen Zugang.

Beispiele:

• Netflix

• Microsoft 365

• Spotify

Chance:

• planbare Einnahmen

• hohe Kundenbindung

Herausforderung:

• Kündigungsgefahr, also Churn

Freemium-Modell

Beim Freemium-Modell ist die Basisversion kostenlos, während Premiumfunktionen kostenpflichtig sind.

Beispiele:

• Dropbox

• Slack

Chance:

• schnelle Reichweite

• virales Wachstum

Herausforderung:

• niedrige Conversion-Rate kann die Tragfähigkeit gefährden

Das bedeutet: Wenn zu wenige kostenlose Nutzer:innen in zahlende Kund:innen umgewandelt werden, trägt sich das Modell nicht.

Werbefinanziertes Modell

Hier ist der Service für Nutzer:innen kostenlos. Einnahmen entstehen durch zielgerichtete Werbung.

Beispiele:

• Google

• Meta

Chance:

• Reichweite lässt sich direkt monetarisieren

Herausforderungen:

• Datenschutz

• sinkende Werbeakzeptanz

Pay-per-Use / „as a Service“

Bei diesem Modell zahlen Kund:innen nach tatsächlicher Nutzung statt für Eigentum.

Beispiele:

• AWS im Cloud-Bereich

• Carsharing

Chance:

• hohe Flexibilität

• kundenfreundlich

Herausforderungen:

• komplexe Abrechnung

• hohe Anforderungen an Infrastruktur

Lizenzierung

Bei der Lizenzierung werden Nutzungsrechte verkauft oder vermietet.

Beispiele:

• SAP-Software

• Patente

Chance:

• stabile Einnahmen bei geringen Grenzkosten

Herausforderungen:

• Gefahr illegaler Nutzung

• Preisdruck

Datenbasierte Monetarisierung

Hier werden Daten genutzt oder verkauft und dadurch zur Erlösquelle.

Beispiele:

• Telematik-Versicherung

• Industrie-Analytics

Chance:

• neue Wertschöpfung aus Daten

Herausforderungen:

• Datenschutz

• Transparenzanforderungen

Cross-Selling / Bundling

Hier wird ein günstiges oder kostenloses Hauptprodukt angeboten, während Erlöse durch Zusatzkäufe entstehen.

Beispiele:

• Gaming mit In-App-Käufen

• Drucker und Patronen

Chance:

• erhöhte Kundenbindung

• Zusatzumsätze

Herausforderung:

• Gefahr negativer Kundenwahrnehmung durch Lock-in

Wichtige Einordnung der Erlösmodelle

Erlösmodelle sind selten exklusiv. Viele digitale Unternehmen kombinieren mehrere Mechanismen.

Beispiele:

Spotify kombiniert:

• Freemium

• Abonnement

Google kombiniert:

• Werbefinanzierung

• datenbasierte Monetarisierung

Die zentrale Herausforderung besteht darin, ein Erlösmodell zu wählen, das zur Geschäftsmodellarchitektur passt. Ein datengetriebenes Plattformmodell braucht andere Erlöslogiken als ein klassisches Produktgeschäft.

Außerdem muss das Erlösmodell langfristig tragfähig sein und nachhaltige Wettbewerbsvorteile sichern.

Kurze klausurtaugliche Zusammenfassung

Digitale Erlösmodelle beschreiben, wie digitale Geschäftsmodelle Einnahmen erzielen. Sie unterscheiden sich von traditionellen Modellen durch hohe Fixkosten, niedrige Grenzkosten, Nicht-Rivalität und Netzwerkeffekte. Dadurch werden Preisstrategien wie Versioning, Bundling, Differential Pricing und Dynamic Pricing möglich. Wichtige Erlösmodelle sind transaktionsbasierte Modelle, Abonnements, Freemium, Werbung, Pay-per-Use, Lizenzierung, datenbasierte Monetarisierung sowie Cross-Selling/Bundling. Viele digitale Unternehmen kombinieren mehrere Erlösmodelle gleichzeitig. Entscheidend ist, dass das Erlösmodell zur Geschäftsmodellarchitektur passt und langfristige Wettbewerbsvorteile ermöglicht.