Big Data Geschäftsmodelle ✅ 3 Fallbeispiele

Big Data Geschäftsmodelle sind heutzutage in aller Munde und werden nicht umsonst als das Gold des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Doch wieso ist das eigentlich so?

Daten sind überall. Euer Handy weiß, wo ihr euch befindet, wenn ihr eure GPS Funktion einschaltet. Ihr hinterlasst digitale Fußabdrücke, sobald ihr euch im Internet befindet. Die Liste an Szenarien ist endlos lang.

Bei Big Data spricht man von Datensätzen, die so groß sind, dass es den Einsatz spezieller Technologien braucht um diese verarbeiten zu können.

Sind diese Daten erstmal verarbeitet, gibt es für Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, innovative Geschäftsmodelle zu kreieren. In diesem Artikel findet ihr erfolgreiche Fallbeispiele für Big Data Geschäftsmodelle.

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Um Wissen über die Zielgruppen zu gewinnen, müssen Unternehmen große Datenmengen mithilfe von Technologien verarbeiten.
Quelle: www.unsplash.com

Pokémon Go – Big Data Geschäftsmodelle als globales Erlebnis

Eines der wohl bekanntesten Big Data Geschäftsmodelle kommt aus Japan. Im Jahr 2016 löste Niantic mit der App Pokémon Go einen enormen Hype aus und wurde innerhalb von zwei Jahren über eine Milliarde mal heruntergeladen.

Im Kern geht es darum, sich auf die Jagd nach den begehrten Taschenmonstern zu machen. Hierfür muss lediglich das Handy in die Hand genommen, das Haus verlassen und die GPS Funktion aktiviert werden.

Auf dem Display erscheinen nun regelmäßig Pokémon in der realen Umgebung, die anvisiert und gefangen werden können. Hierbei handelt es sich also um eine Erweiterung der Realität um digitale Elemente. Dies geschieht mithilfe der Augmented Reality Technologie.

Die eigenen Standortdaten werden ausgewertet und Pokémon werden entsprechend der Umgebung angezeigt. Wasserpokémon beispielsweise werden lediglich an Gewässern angezeigt.

Mit Pokémon Go hebt Niantic das Geschäftsmodell Experience Selling auf ein neues Level. Im Kern steht die besondere Beziehung, die viele Menschen aus Kindheitstagen mit den Pokémon verbinden.

Viele sind nämlich mit der gleichnamigen Serie groß geworden und haben nun die Gelegenheit, sich selbst auf die Jagd zu begeben und aus der Realität zu flüchten.

Die Interaktion mit den vielen Mitspielern im Freien macht das Game darüber hinaus zum sozialen Großevent.

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Für ein emotionales Erlebnis erweitert Pokémon Go die Realität um digitale Elemente.
Quelle: www.unsplash.com

Spotify – Vorteile für Premiumkunden

Big Data Geschäftsmodelle sind auch in der Musik-Branche verbreitet. Spotify ist einer der weltweit bekanntesten Musik Streaming Dienste. Insgesamt greifen 345 Millionen (Stand: 2020) Menschen im Jahr auf über 60 Millionen Songs der Plattform zu.

Die App ist auf den ersten Blick kostenlos, denn sie ist werbefinanziert und ermöglicht daher eine Nutzung ohne Kosten. Dies ist jedoch kein Zufall, sondern der Plan von Spotify.

Bei dem Streaming Dienst handelt es sich nämlich um ein Freemium Geschäftsmodell. Die App wird so attraktiv wie möglich gestaltet, um möglichst viele Nutzer durch kostenlose Services anzulocken.

Dort angekommen, können sie Premium-Dienste in Anspruch nehmen, um zusätzliche Vorteile zu erhalten. Mit Spotify-Premium kann Musik beispielsweise auch offline heruntergeladen und ohne Werbeunterbrechung gehört werden.

Spotify nutzt die sogenannten Social Mobil Analytics Cloud (kurz: SMAC) Technologien, um unter anderem Netzwerke aufzubauen und mit den Zielgruppen zu kommunizieren. Mithilfe von Analyse Tools wird das Nutzerverhalten analysiert, um daraus das Kaufverhalten abzuleiten.

Daraufhin werden datengetriebene Dienstleistungen angeboten. Das bedeutet, dass Spotify weiß, welche Musik ihr hört und euch entsprechend Songs vorschlägt, die euch gefallen könnten.

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Spotify analysiert den Geschmack der Nutzer und schlägt ihnen daraufhin passende Lieder vor.
Quelle: www.unsplash.com

 

Airbnb – neue Wege der Transaktion

Airbnb ist eine der beliebtesten Anlaufstellen, wenn es um die Urlaubsreise geht. Dies ist kein Zufall, denn die Plattform ist eines der Big Data Geschäftsmodelle. Nutzer können in über 100.000 Städten in über 220 Ländern diverse Mietobjekte für verschiedene Anlässe und Zeiträume buchen.

Das Geschäftsmodell nennt sich Plattform GM. Airbnb nimmt die Funktion als Zwischenhändler zwischen Vermieter und Mieter ein und koordiniert. Dabei wird eine neue Art der Transaktion ermöglicht sowie effizient umgesetzt und knüpft an einen Trend in heutigen Gesellschaft an:

Die Sharing Economy sieht vor, eine geteilte Nutzung zu ermöglichen, denn immer mehr Leute wollen weniger Dinge Besitzen und stattdessen unkompliziert auf etwas zugreifen, wenn sie es brauchen.

Wo kommt hier Big Data ins Spiel? Airbnb analysiert zahlreiche Daten, um Besitzern und Investoren dabei zu helfen, lukrative Objekte mit hoher Gewinnspanne  zu identifizieren.

Zu den verwerteten Daten zählen unter anderem Umgebungsdaten der Objekte, Bewertungen sowie Präferenzen der Mieter. Auf der anderen Seite profitieren die Mieter von zahlreichen Objekten an Wunschorten. Eine echte Win-win-Situation für Mieter und Vermieter also.

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Airbnb zeigt Vermietern und Investoren lukrative Standorte und Kundenpräferenzen.
Quelle: www.unsplash.com

Fazit

Big Data Geschäftsmodelle haben sich längst etabliert und stellen das Grundgerüst für den Erfolg bekannter Unternehmen wie zum Beispiel Niantic (Pokémon Go), Spotify oder Airbnb dar.

Auch, wenn die eingesetzten Technologien und die herangezogenen Daten unterschiedlich sind, so ist das Prinzip immer dasselbe: Der Kunde und seine Bedürfnisse stehen im Vordergrund.

Big Data ist für Unternehmen deswegen so wichtig, weil jedes einzelne Datum eine potenzielle Informationen über einen Kunden enthält. Die Herausforderung besteht darin, die wichtigen von den unwichtigen Daten zu unterscheiden und sie richtig zu verwerten.

So lassen sich zum Beispiel Vorlieben, Kaufverhalten oder Aufenthaltsort ableiten. Anschließend werden Big Data Geschäftsmodelle auf die Beine gestellt, die genau an diesen Daten anknüpfen.

Im Kern geht es darum dem Kunden Wert zu liefern. Und dies kann nur umgesetzt werden, wenn Wissen über die Zielgruppe vorhanden ist. Die Daten und Technologien sind lediglich ein Werkzeug um dies umzusetzen.

 

 


 

 

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