Daten sind der zentrale Rohstoff des 21. Jahrhunderts für mittelständische Unternehmen im Maschinenbau. Mehr noch: In digitalen Zeiten explodiert die Datenmenge regelrecht. Nach einem aktuellen IDC-Report wird die globale Datenmenge voraussichtlich von 33 Zetabyte in 2018 auf 175 Zetabyte in 2025 anwachsen.
In einer Geschäftsbeziehung werden fortlaufend Daten im Unternehmen erzeugt – ob im Einkaufsprozess, im Marketing, im Warenlager oder mit Produkten am Markt. Erfolgreiche Unternehmen haben es schon lange erkannt: Es genügt nicht, nur riesige Datenmengen zu sammeln. Der eigentliche Erfolg im Vertrieb liegt darin, die Daten gewinnbringend zu nutzen, um daraus erfolgreiche Strategien für umsatzsteigernde Maßnahmen zu entwickeln.
Was bedeutet Datenmonetarisierung?
Bei der Datenmonetarisierung wertet das Unternehmen Daten systematisch aus und nutzt die Ergebnisse, um quantifizierbar ökonomische Vorteile zu erzeugen. Sprich: Sie verdienen Geld, indem sie die gewonnenen Daten zielgerichtet für umsatzsteigernde Maßnahmen nutzen.
Eine aktuelle Studie von BARC (Business Application Research Center) hat gezeigt, dass nur 17 Prozent von 200 befragten Unternehmen Datenprodukte für ihre Unternehmensprozesse nutzen. Doch zugleich sagen 40 Prozent, dass ihr Unternehmen bereits plant, vorhandene Daten zu monetarisieren oder sich bereits in der Pilotphase befindet. Immerhin 20 Prozent der befragten Unternehmen können sich vorstellen, Daten zu monetarisieren.
Die Studie zeigt, dass die Mehrheit der mittelständischen Unternehmen die Datenmengen noch nicht nutzt, um sie systematisch für Strategien und Maßnahmen im Vertrieb einzusetzen. Allerdings wird deutlich, dass bereits einige Unternehmen den finanziellen Wert ihrer Daten erkannt und sich damit einen Wettbewerbsvorteil verschafft haben. Für die anderen Unternehmen heißt es nun, diese Chancen zu nutzen und die vorhandenen Daten im Vertriebsprozess zu monetarisieren.
Erfolg heißt, sich zum datengetriebenen Unternehmen zu entwickeln
Die digitale Transformation sorgt für die steigende Datenflut im Maschinenbau. Das ist für Maschinenbauunternehmen eine große Chance, denn diese Daten können für umsatzsteigernde Maßnahmen genutzt werden. Das erfordert aber auch, dass Mitarbeiter geschult werden und den Umgang mit Daten als Selbstverständlichkeit ansehen. So können sie daten- und faktenbasierte Entscheidungen treffen und leichter neue Services und Geschäftsmodelle entwickeln. Außerdem ermöglicht es ihnen, die Produkte noch stärker auf die Kundenbedürfnisse anzupassen und durch weitere umsatzsteigernde Maßnahmen mit noch mehr Erfolg Produkte zu verkaufen. Dies wiederum führt zu einem Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Unternehmen.
Die 5 Arten der Datenmonetarisierung und wie Sie diese für die Umsatzsteigerung nutzen
Wie lassen sich die Daten nun monetarisieren, um daraus eine Umsatzsteigerung zu erzielen? Experten sprechen von 5 verschiedenen Kategorien, wie sich aus Daten wirtschaftliche Vorteile erzielen lassen.
Auf externer Ebene:
1. Daten als ein Produkt
Hier stellt das Unternehmen die Daten als ein Produkt zum Verkauf. Dabei können es Rohdaten oder aufbereitete Daten sein. Beispielsweise sammeln Einzelhändler Daten über ihre Kunden. Sie wissen genau, welche Kundengruppen wann und wo kaufen. Wenn Einzelhändler diese Daten den Herstellern und Lieferanten zur Verfügung stellen, können diese die Daten für die eigene Absatzplanung nutzen.
2. Insight as a service
Hier bauen Unternehmen intern ein großes Know-how über Daten und Analytics auf und stellen dann fest, dass es für diese Daten am Absatzpotenzial einen Markt gibt. Sie müssen die Daten nur noch anreichern oder kundenindividuell anpassen. Dann können sie es aktiv als „Insights as a Service“ auf dem Markt verkaufen und realisieren damit eine zusätzliche Umsatzsteigerung. Für etliche Firmen ist deshalb „Insights as a Service“ bereits ein lukrativer Geschäftszweig geworden.
3. Data enabled products
Unternehmen können mittels der gewonnenen Daten neue oder verbesserte Produkte und Dienstleistungen entwickeln. Fachleute sprechen dann von „data enabled products“. Durch die Verbesserungen werden diese Produkte für zusätzliche Zielgruppen interessant und es lassen sich höhere Preise erzielen. Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist ein typisches Beispiel aus der Industrie, wie Daten für eine neue Dienstleistung genutzt werden. Das schafft zugleich einen klaren Kundennutzen und erhöht die Kundenbindung.
Auf interner Ebene:
4. Umsatz steigern
Intern können Unternehmen die gewonnenen Daten nutzen, um die Vertriebsprozesse zu optimieren und daraus eine Umsatzsteigerung zu generieren. Außerdem kann eine Auswertung der Daten wertvolle Erkenntnisse liefern, wie die Kundenbeziehung verbessert werden kann.
5. Kosten reduzieren
Eine Auswertung der Daten zeigt, wo bei internen Prozessen noch Verbesserungspotenzial steckt. Wird dieses Verbesserungspotenzial umgesetzt, lassen sich Kosten senken und dadurch eine Umsatzsteigerung realisieren.
Die Herausforderung: saubere Daten und hohe Datenqualität
Die vielleicht größte Herausforderung für Unternehmen ist es, Daten mit einer hohen Datenqualität zu erzeugen. Vor allem wenn die Daten verkauft werden, erwarten Kunden eine hohe Datenqualität.
Bei der erwähnten Studie von BARC zeigte sich, dass 56 Prozent der Umfrageteilnehmer die Datenqualität als das größte Hindernis ansehen, um mit Daten eine Umsatzsteigerung zu realisieren. Eine Möglichkeit, um für eine gleichbleibend hohe Datenqualität zu sorgen, wäre ein systematisches Datenmanagement sowie eine saubere Aufbereitung der Daten. Denn ohne sauberes Datenmaterial sind keine glaubwürdigen Analyseergebnisse mit einer hohen Qualität zu erwarten.
Welche Ziele verfolgen Unternehmen mit den Daten?
Grundsätzlich sollte das Ziel des Datensammelns allen Verantwortlichen im Unternehmen klar sein. Die BARC-Studie verrät, dass Unternehmen ganz unterschiedliche Motive haben, wenn sie sich entschließen, Umsatzsteigerungen durch das Verkaufen von Datensätzen zu realisieren.
Für 69 Prozent der Befragten sind neue Einnahmequellen der wichtigste Punkt. Für rund 2 Drittel steht das Anbieten neuer Dienstleistungen im Vordergrund. Etwa 63 Prozent sehen eine verbesserte Kundenbeziehung als wichtiges Ziel und für über die Hälfte (59 Prozent) steht die interne Nutzung der Ergebnisse im Vordergrund. Die Hälfte der Befragten konnten durch das Analysieren der Daten das Kundenverständnis und das damit verbundene Kundenerlebnis verbessern.
Datennutzung bringt viele Vorteile: in erster Linie Umsatzsteigerung
Unternehmen, die die Chance nutzen und konsequent Daten sammeln sowie analysieren, profitieren gleich mehrfach:
- Durch die Datennutzung können Unternehmen interne Prozesse optimieren und damit zusätzliches Umsatzpotenzial generieren.
- Sie lernen mehr über Kunden und deren Bedürfnisse, und können dadurch ihre Produkte und Dienstleistungen noch besser an die Kunden anpassen.
- Sie können diese Datensätze monetarisieren und damit eine Umsatzsteigerung erzielen.
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