Datenmonetarisierung für intelligente Produkte und Services

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Intelligente Produkte und Services generieren einen Schatz vielseitiger Daten, idealerweise in Echtzeit. Wie können Unternehmen diese Daten gewinnbringend für ihre Organisation und Kunden einsetzen? In diesem dritten und letzten Blogbeitrag unserer Serie zeigen wir was nötig ist, um Daten aus intelligenten Produkten und Services zu monetarisieren.

Das Internet der Dinge erlaubt es Unternehmen, Daten zu Nutzungsaktivitäten über ihr Produkt und Service Portfolio zu sammeln und sie in einen geographischen und zeitlichen Kontext zu bringen. So lassen sich Rückschlüsse zum Nutzungsverhalten ziehen, die in die Weiterentwicklung des Produkts und Service Portfolio fließen können. Jedoch bleibt das zusätzliche Monetarisierungspotential oft ungenutzt, da eine grundlegende Daten- und Monetarisierungsstrategie in den Unternehmen fehlt.

Datenstrategie als Grundlage für die Monetarisierung

Die Datenstrategie liefert die Ausgangslage für eine nachhaltige Monetarisierung. Doch nicht nur eine interne Nutzung der Daten wird in der Strategie festgelegt. Unternehmen müssen die Fragen beantworten auf welchen Kanälen sie ihre Daten anbieten möchten und wie die potenzielle Zielgruppe für bestimmte Datenpunkte definiert ist. Um die Daten am Markt anzubieten, können diese beispielsweise direkt über einen Online-Datenkatalog an andere Unternehmen angeboten werden. Alternativ gibt es sogenannte Datenaggregatoren, die Daten mehrerer Anbieter kaufen, aggregieren und anschließend weitervertreiben.

Um echten Kundenmehrwert zu schaffen und das Angebot noch wertvoller zu gestalten, ist eine partnerschaftliche Entwicklung in Ökosystemen wegweisend. Nutzer*innen intelligenter Produkte und Services erwarten heute ein durchgängiges Kundenerlebnis über alle digitalen Services hinweg. Plattformen müssen miteinander vernetzt sein, um den Kund*innen ein durchgängiges digitales Ökosystem zu bieten. Dabei können Partnerschaften mit weiteren Marktteilnehmern die Nutzungserfahrung erheblich verbessern und branchenübergreifende Erkenntnisse über Kundenverhalten geschaffen werden.

Ein wichtiger Aspekt bei der Datenmonetarisierung ist die Einhaltung von Datenschutz, denn gleichzeitig mit dem Bedürfnis nach datengetriebenen, personalisierten Produkten und Services steigen auch die Datenschutzbedenken der Kunden. Nutzer*innen neigen dazu, persönliche Informationen weiterzugeben, obwohl sie erhebliche Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes haben. Hier spricht man häufig von dem sogenannten „Personalization-Privacy Paradox“. Unternehmen sollten das Paradoxon verstehen und beherrschen, um die Bedürfnisse und Interessen ihrer Kunden vollständig zu erfüllen. Transparenz-Features und hohe Sicherheitsstandards können hier wirkungsvolle Maßnahmen sein, um Vertrauen schaffen.

Für eine größtmögliche Wertschöpfung müssen Unternehmen eine Preisstrategie für ihren Datenpool definieren. Unser wertorientierter Ansatz ermöglicht eine dynamische Monetarisierungsstrategie für ihre Daten auf beiden Marktseiten in fünf Schritten:

  1. Marktpreis bestimmen: Ein Benchmark der Preisgestaltung anderer Marktteilnehmer liefert eine erste Orientierung über den Marktwert vergleichbarer Datenpunkte. Unter Einbezug der internen Sicht und individuellen Gewichtung lässt sich ein erster Preis je Datenpunkt ableiten.
  2. Mit Use Cases verfeinern: Die Datenpunkte entlang von Use Cases bündeln und anschließend den Wert der Use Cases und die Zahlungsbereitschaft unterschiedlicher Kunden bestimmen. Darauf aufbauend ein übergreifendes Preisschema entwickeln, das im nächsten Schritt validiert wird.
  3. Preisschema validieren: Durch Kundeninterviews und Umfragen wird das Preisschema validiert und ein Go-to-Market Preis bestimmt.
  4. Markteinführung: Mit erfolgreicher Markteinführung lassen sich weitere Nutzungsdaten sammeln und Marktdaten analysieren.
  5. Preisgestaltung anpassen: Das Preisschema wird an sich ändernde Marktbedingungen und Kundenbedürfnisse angepasst. Technische Hebel – wie dynamisches Pricing – helfen dabei das Monetarisierungspotential weiter zu optimieren.

In vielen Industrien haben sich bewährte Verfahren für die Monetarisierung von Daten noch nicht etabliert. Somit bietet sich Vorreitern die Chance frühzeitig einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, indem sie ihr Produkt- und Serviceportfolio ganzheitlich betrachten und neue Umsatzströme entwickeln. In der Automobilindustrie lässt sich gut beobachten, wie Unternehmen die Vielzahl an verfügbaren Fahrzeugdaten in neue Angebote und neue Umsatzströme verwandeln. Mehr dazu können Sie in unserer Publikation „The Vehicle Data Big Bang“ nachlesen.

Die Expert*innen von Capgemini Invent unterstützen Sie gerne dabei, mit Ihnen gemeinsam die Daten- und Monetarisierungsstrategie für Ihr Service-Portfolio zu erarbeiten.

Vielen Dank an die Co-Autoren Julian Stöhr und Gunnar Seidel.