27.03.2019

Vier Modelle für das Unternehmen der Zukunft

Sind sie noch Supplier oder schon Ecosystem Driver? Die MIT-Forscherin Stephanie Woerner hat vier Modelle entwickelt, mit denen Unternehmen sich für die Zukunft rüsten können.
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(c) Fotolia / Kir Smyslov
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Wie schaut das Unternehmen der Zukunft aus? Dieser Frage widmet sich die MIT-Wissenschaftlerin Stephanie Woerner bei ihrem Talk auf der MIT Europe Conference, die am 27. und 28. März in Wien stattfindet.

Gemeinsam mit ihrem Kollegen Peter Weill begann Woerner im Jahr 2012, an der besagten Thematik zu forschen. Dazu führten die beiden Forscher Gespräche mit 144 CIOs und leiteten daraus zwei Dimensionen ab, die derzeit die Transformationsprozesse in Unternehmen maßgeblich bestimmen.

Stephanie Woerner
MIT-Wissenschaftlerin Stephanie Woerner zu Besuch in Wien. (c) Stefan Mey

Erstens geht es um die Frage, wie gut die Unternehmen die Endkonsumenten kennen: Was motiviert sie, das Produkt zu kaufen? Welches Problem wollen sie mit dem Produkt lösen? Zweitens kristallisiert sich heraus, dass Unternehmen ihre Geschäftsmodelle ändern. Technologie ermöglicht ihnen, mit mehr potenziellen Kunden zu interagieren – zugleich brauchen sie aber auch neue Partner, um die verschiedenen Bedürfnisse besser befriedigen zu können. „Die Entwicklung geht somit von klassischen Wertschöpfungsketten hin zu neuen Ökosystemen“, sagt Woerner.

Vom Supplier zum Ecosystem Driver

Das mag noch ein wenig abstrakt klingen – aus eben diesen beiden Dimensionen hat Woerner aber vier unterschiedliche Geschäftsmodelle abgeleitet, die mit Beispielen aus der echten Geschäftswelt illustriert werden.

Erstens wäre da der „Supplier“: Ein Lieferant, der Produkte bereitstellt, aber wenig mit dem Endkunden in Kontakt tritt und daher auch wenig über ihn weiß. Als Beispiel nennt sie zum Beispiel Procter&Gamble, welche zwar mit Pampers und Tide bekannte Marken liefern, diese aber nur in geringen Mengen selbst verkaufen. „Manche dieser Unternehmen versuchen, den Kunden besser kennen zu lernen“, sagt Woerner: P&G zum Beispiel verkauft Windeln via Pampers.com.

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© 2019 MIT Sloan CISR

Als zweites Modell nennt Woerner „Omnichannel“: Hierunter fällt der Einzelhandel, sowie diverse Banken. Sie lösen die Probleme ihrer Kunden und kennen sie daher besser als der Supplier. Dabei sammeln sie Daten und sind gezwungen, immer mehr Kanäle zu bedienen – online ebenso wie offline.

Das dritte Modell ist der „Modular Producer“. In diese Kategorie fällt zum Beispiel PayPal. Der Modular Producer stellt Lösungen bereit, der technologieunabhängig in jedes Ökosystem integriert werden kann. „Dabei geht es nicht nur um digitale Lösungen“, sagt Woerner: Auch zum Beispiel Whitelabel-Kundenbindungssysteme für Hotelketten fallen in diese Kategorie. Die Ertragsmodelle variieren hier und verlangen den Unternehmen viel Experimentierfreude ab: Abo-Modelle und API-Lizenzierungen fallen zum Beispiel darunter.

Das vierte Modell schließlich ist das, zu dem laut Woerner „jedes Unternehmen gerne gehören würde, wenn es könnte“: Der „Ecosystem Driver“. Beispiele hierfür sind Amazon oder WeChat. Es handelt sich dabei um Plattformen, die Kundenprobleme lösen, als eine Art Mittelmann agieren und manchmal sogar direkte Konkurrenten integrieren, um für den Endkunden attraktiver zu sein.

Welches Modell ist das Beste für mich?

Manager mögen sich nun fragen: Welches Modell ist das Beste für mein Unternehmen? Laut Woerner ist es durchaus üblich, dass Betriebe sich wandeln und verschiedene Modelle durchlaufen. Für österreichischen KMU aus dem Supplier-Segment sei es zum Beispiel auch überlegenswert, Kern-Zielgruppen zu identifizieren und für diese als Ökosystem-Anbieter aufzutreten.

In einer Langzeitanalyse haben die Wissenschaftler jedenfalls bemerkt, dass sich von 2013 bis 2017 die Anzahl der vorhandenen Omnichannel-Unternehmen fast verdoppelte, während die Modular Producer und die Ecosystem Driver deutlich weniger wurden.

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© 2019 MIT Sloan CISR

Laut Woerner ist dies darauf zurück zu führen, dass vor allem im Bereich der Ecosystem Driver ein starker Konkurrenzkampf herrscht. Bei den Modular-Produzenten wiederum glaubt sie, dass sie zahlenmäßig in den kommenden Jahren wieder zunehmen werden, sobald die Geschäftsmodelle ausgereift sind.

Zugleich hat sie jedoch analysiert, wie die Unternehmen bei KPIs wie Markteinführungszeit, Margen und Wachstum performen – und in all diesen Bereichen zeigt sich, dass die Ecosystem Driver das große Los gezogen haben.

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© 2019 MIT Sloan CISR

Fazit

Es gibt also kein Patentrezept dafür, welches Business Model sich in Zukunft durchsetzen wird – das hängt von der individuellen Situation der Unternehmen ab, also etwa von eigenen Wettbewerbsvorteilen, Ressourcen und dem Grad der Digitalisierung. Auch die Frage des Führungsstils spielt hier eine große Rolle – etwa, wie technologieaffin der Vorstand ist. Und, auch das ist wichtig: Bei aller Innovation darf nicht darauf vergessen werden, dass auch das Alltagsgeschäft effizient sein muss, sagt Woerner abschließend.

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Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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