Beiträge

Der Wert von Daten und die Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle

Wie lässt sich der ökonomische Wert von Daten bestimmen?

Mit der Digitalisierung sind viele Optionen entstanden, große Datenmengen zu sammeln, mit denen Firmen wie Facebook oder Google viel Geld verdienen. Und es kommen ständig neue Unternehmen dazu, die um die neue Währungseinheit im 21. Jahrhundert, das vielzitierte „neue Öl“, konkurrieren. Es stellt sich die Frage: Was sind unsere Daten eigentlich wert? Und wie lässt sich ihr ökonomischer Wert bestimmen?

Wir wollen uns diesen Fragen zunächst aus wissenschaftlicher Perspektive nähern: Jacob Marschak und Helmut Laux haben Modelle zur Berechnung von Datenwerten entwickelt. Diese Modelle basieren auf der (normativen) Entscheidungstheorie, die Modelle bereitstellt, um unterschiedliche Handlungsoptionen zu bewerten. Mithilfe dieser Modelle lässt sich der Wert von Informationen bestimmen, die eingeholt werden, um die beste der bestehenden Handlungsoptionen auszuwählen. Anmerkung: Ich schließe mich hier Carl Shapiro und Hal Varian an, die in ihrem wegweisendem Buch „Informationen Rules“ von 1998 Information als „everything that can be digitized“ definieren. Das Buch stellt die zentralen ökonomischen Grundlagen der digitalen Wirtschaft dar, die im wesentlich auch heute noch gelten.

Zurück zur Bewertung von Informationen. Ich möchte Ihnen ein paar Beispiele nennen, die zeigen, für welche Fälle diese Modelle zur Bewertung von Informationen grundsätzlich geeignet sind, ohne hier auf die Mathematik dahinter einzugehen:

  • Ein Unternehmen muss entscheiden, an welchen Standorten eine neue Niederlassung eröffnet werden soll. Es beschafft sich Informationen über das Bildungsniveau und die Kosten für Personal und Grundstücke an diesen Standorten.
  • Ein Unternehmen möchte ein etabliertes Produkt durch ein Neues ablösen und befragt seine Kunden, was sie für das neue Produkt zahlen würden.
  • Eine Familie sammelt Informationen zu verschiedenen Ländern, Hotels und Flügen, um den nächsten Sommerurlaub zu planen.

Wenn man nun die neuen Informationen in die Bewertungsbögen einträgt, die auf den Modellen zu Ermittlung der Informationswerte beruhen, dann verändert sich möglicherweise die Wahrscheinlichkeit, mit der ein bestimmtes Ereignis eintritt. Es ergibt sich ein neuer Gewinnerwartungswert. Und die Differenz zwischen dem alten und dem neuen Gewinnerwartungswert beschreibt den Wert der neuen Informationen.

Diese Modelle bestimmen folglich den Wert von Informationen, mit denen die beste Handlungsoption ausgewählt werden kann.

Bis dato gibt es aber keine Modelle, anhand derer sich der Wert einer Kundendatenbank oder der Wert der Daten eines Social-Media-Anbieters direkt ermitteln ließen. Der Wert dieser Daten muss für den konkreten Einzelfall ermittelt werden, denn er hängt vom verwendeten Geschäftsmodell ab.

Wie lassen sich datenbasierte Geschäftsmodelle entwickeln?

Heute sammeln viele Unternehmen Daten, ohne überhaupt zu wissen, was sie damit später einmal anfangen wollen. Wie gesagt, Daten haben einen Wert – da ist es naheliegend, sie vorbeugend schon mal zu sammeln. Ich bekomme relativ häufig Anfragen von Unternehmen, die wissen möchten, was sie mit ihren gesammelten Daten denn nun anfangen können und wie man in diesem Zusammenhang mit dem Thema Privatsphäre umgeht.

Zum Einstieg bieten sich Verfahren an, die die Kreativität anregen, wie Brainstorming, ein Hackathon oder auch Design Thinking.

Wenn sich auf Basis der ersten Ergebnisse zeigt, dass es sich lohnen könnte, ein Geschäftsmodell zu entwickeln, dann eignet sich das mittlerweile sehr bekannte  Modell Canvas von Alexander Osterwalder und Yves Pigneur, um bestehende Geschäftsmodelle zu veranschaulichen oder zu dokumentieren. Wenn es aber darum geht, gänzlich neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, habe ich mit dem so genannten St. Gallener Ansatz von Alexander Gassmann sehr gute Erfahrungen gemacht. Dieser Ansatz stellt 55 Muster von erfolgreichen Geschäftsmodellen bereit. Bei der Arbeit an einem konkreten Fall, schaut man sich diese etablierten Muster an und überlegt, ob es sinnvoll sein könnte, sie auf eine neue Branche zu übertragen.

Wir haben kürzlich einen Workshop mit 12 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern eines großen Unternehmens aus dem Maschinenbau durchgeführt, um Ideen zu entwickeln, wie sich die Daten, die alltäglich u.a. von verschiedensten Sensoren gesammelt werden, gewinnbringend nutzen lassen. Das Ziel bestand darin, Geschäftsmodellinnovationen zu entwickeln, mit denen das Unternehmen von seiner Datensammlung profitiert.

Nach einer kurzen Einführung in das Thema Entwicklung von Geschäftsmodellen haben wir gemeinsam eine Datenlandkarte erstellt. Bei der Vorbereitung des Workshops hatten wir aus den verfügbaren Geschäftsmodell-Mustern des St. Gallener Ansatzes 27 herausgepickt, die uns im konkreten Fall interessant erschienen.

Im Verlauf des Workshops wurde dann jeweils eine Karte gezogen, bspw. das Muster „Razer & Blade“: Ein Produkt oder Service wird also sehr günstig oder sogar kostenlos an (potenzielle) Kunden verteilt, um im Anschluss mit  ergänzenden Dienstleistungen oder Produkten Geld zu verdienen.

Wenn alle das Prinzip des Musters verstanden hatten, diskutierte die Gruppe, ob diese Idee für das Unternehmen geeignet sein könnte. Alle Ideen wurden dokumentiert. Wenn die Diskussion abebbte, wurde die nächste Karte gezogen. Am Ende des Tages hatten wir knapp 40 Ideen entwickelt, wie auf Basis der verfügbaren Daten Services für Kunden entwickelt werden könnten. Auf Basis dieser 40 Ideen lässt sich nun auch der Wert der Daten für das jeweils konkrete Szenario berechnen – allerdings ohne Metamodell wie es von Jacob Marschak und Helmut Laux entwickelt wurde.

Der Preis des Kostenlosen – Was sind unsere Daten wert?

Seit 2012 führen wir in Kooperation mit dem Radiosender hr-iNFO unsere Studie „Der Preis des Kostenlosen“ durch. Wir konzentrieren uns dabei insbesondere auf zwei Fragen:

1. Wie hoch ist die Akzeptanz für Geschäftsmodelle, die vordergründig kostenlos erscheinen, die aber eigentlich mit den Daten ihrer Nutzer Geld verdienen?
2. Was sind den Befragten ihre Daten wert?

Im Gegensatz zu den ersten beiden Untersuchungen haben wir dieses Mal eine repräsentative Stichprobe erhoben – wir hatten etwas mehr als 1000 Teilnehmer.

Mittlerweile entsteht insbesondere in den USA eine ganze Industrie, die mit Daten der Kunden Geld verdient. Beispielsweise kann man dort seine Daten, etwa die eigenen Lokationsdaten oder Kreditkartenumsätze, direkt an Anbieter verkaufen. Unsere Studie zeigt, dass dieses Prinzip für eine knappe Mehrheit der Befragten ein Geschäftsmodell ist wie jedes andere auch. Gleichzeitig würden die meisten ihre eigenen Daten aber nicht verkaufen.

Spannend: Je älter die Befragten sind, desto skeptischer sind sie in Bezug auf diese neuen Geschäftsmodelle. Ebenso steigt die Sorge, die sich die Befragten um ihre Privatsphäre machen, mit dem Alter an. Die Ergebnisse geben damit auch Hinweise darauf, wo die Reise mit den datenbasierten Geschäftsmodellen zukünftig hingehen könnte – wenn die Akzeptanz insbesondere bei den Jüngeren größer ist.alter_privacy

Ebenfalls bemerkenswert: Die meisten Teilnehmer der Studie überschätzen den Wert ihrer Daten drastisch und sind der Meinung, dass sie etwa bei Facebook nicht ausreichend für die Preisgabe ihrer Daten kompensiert werden. Es ist also nicht nur die Sorge um die eigene Privatsphäre, die dazu führt, dass viele Befragten den Deal „Daten gegen Service“ ablehnen: Die wahrgenommene Fairness dieser Angebote sinkt signifikant, je höher der Wert der eigenen Daten eingeschätzt wird.

Ein amüsantes Detail: Männer waren sich sehr sicher, dass sie den Wert ihrer Daten richtig einschätzen. Sie lagen aber genauso falsch wie die Frauen!

Dann noch eine spannende Zahl zu einem bemerkenswerten Paradox: Circa 60 Prozent der Facebook-Nutzer sagen, dass sie ihre Daten nie an die neuen Anbieter von datenbasierten Geschäftsmodellen verkaufen würden. Die Nutzer geben ihre Daten also kostenlos (in diesem Fall auf Facebook) preis, würden sie aber nicht verkaufen. Ein schöner Widerspruch, finde ich, den man psychologisch erklären kann. Wir haben statistisch kontrolliert, dass diese 60 Prozent der Befragten durchaus über den Wert der Daten nachdenken. Der Widerspruch lässt sich also nicht durch Gedankenlosigkeit erklären.
Wer mehr Interesse an diesem Thema hat, hier der Link zur Sendung vom Hessischen Rundfunk.

Im nächsten Beitrag werde ich meinen Blick auf die andere Seite lenken und darauf eingehen, welchen Wert die Daten für Unternehmen haben.