Wie Daten verschiedene Kulturen und Märkte verknüpfen können – Dr. Stefan Meinzer von BMW spricht über datengetriebene Geschäftsmodelle

Dr. Stefan Meinzer, Head of Regional Analytics Services für EMEA, BMW AG, präsentierte bei der Premiere des Data Festivals 2018 in München seinen Vortrag „How data connects cultures, markets, business areas and just by that generates massive potentials“. Außerdem spricht er darüber, wie datengetriebene Geschäftsmodelle die Kundenorientierung verbessern können.

Das BMW EMEA Team verfolgt aktuell zwei wichtige Ziele

Das BMW EMEA-Team ist für das Netzwerk der nationalen Vertriebsorganisationen verantwortlich, das rund 5000 Händler in 22 Ländern betreut. Das Team generiert circa 50 % des Umsatzes bei BMW. Über 300 IT-Spezialisten arbeiten daran, aus Erkenntnissen, die auf Datenanalysen beruhen, Maßnahmen abzuleiten. Diese Daten sind in großen Mengen verfügbar, da sowohl Services und Fahrzeuge, als auch die Vertriebsgesellschaften selbst diese kontinuierlich produzieren.

Das erste der dargestellten Ziele des Teams ist die Entwicklung neuer datengetriebener Geschäftsmodelle, die speziell auf die Bedürfnisse der nationalen Vertriebsregionen ausgerichtet sind. Dabei wird das bei BMW bereits vorhandene Wissen miteinbezogen. Zweitens ist das Team bestrebt, bestehende Prozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten. Dieser Schritt ist notwendig, um eine adäquate Grundlage für den Einsatz neuer Technologien und die Umsetzung datengetriebener Geschäftsmodelle zu schaffen. In diesem Schritt der Prozessoptimierung kann BMW auf eine Vielzahl an historischen Daten zurückgreifen.

Eine neue Ära der Kundenorientierung

Dr. Stefan Meinzer erwähnt disruptive, datengetriebene Geschäftsmodelle, wie etwa von AirBnB oder Uber, die vielen Menschen bereits bekannt sind. Was er jedoch äußerst bemerkenswert findet, ist die Botschaft eines Werbeplakats von audible: „Im Online-Handel ist der Kunde kein König mehr, sondern ein Gott“. Diese Anzeige veranschaulicht, wie wichtig eine konsequente Kundenorientierung ist. Diese Kundenorientierung ist auch das Hauptziel aller Aktivitäten bei BMW.

Aktuelle Herausforderungen und digitale Disruptionen am Markt

Es gibt eine Reihe von Herausforderungen, vor denen viele (Automobil-)Unternehmen derzeit stehen. Doch viele dieser Herausforderungen können, wie Dr. Stefan Meinzer sagt, auch als Chance wahrgenommen werden. Zu diesen Herausforderungen zählen neue Mobilitätskonzepte wie Uber oder DriveNow. Darüber hinaus expandiert das Kunden-Ökosystem durch die Erweiterung um bestimmte Systeme oder Dienste immer weiter. Die Integration von Amazons Sprachassistenten Alexa in Fahrzeuge veranschaulicht diese Entwicklung.

Eine weitere digitale Veränderung ist das Entstehen neuer Vertriebskonzepte – beispielsweise verzichtet Tesla komplett auf Ausstellungsräume in seinen Filialen. Darüber hinaus präsentieren diverse Händler Ausstellungsräume, in denen nur ein einziges Auto präsentiert wird – dieses Auto ist jedoch perfekt auf die spezifischen Bedürfnisse der Kunden in dieser Region zugeschnitten. Die Entwicklung neuer Marktkonzepte, datengetriebener Geschäftsmodelle sowie neuer Technologien wie Cloud First stellen weitere technologische Veränderungen dar.

Historische Herausforderungen und innovative Lösungsansätze

Neben aktuellen Herausforderungen stand BMW in der Vergangenheit mehreren historischen Herausforderungen gegenüber. Diese resultieren überwiegend aus der Internationalität des Unternehmens und beinhalten unterschiedliche Prozesse, Zeitzonen, Kulturen, politischen Themen oder Sprachbarrieren. In der Vergangenheit war BMW bestrebt, diese Schwierigkeiten zu überwinden, indem sich das Unternehmen auf die bestmögliche Realisierung von Synergien auf Prozess-Ebene konzentrierte.

Um jedoch weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben, war es notwendig, bestehende Geschäftsmodelle zu überdenken und neue, datengetriebene Geschäftsmodelle entwickeln, die es ermöglichen, neue Geschäftsfelder zu erschließen. Zusätzlich stand die Steigerung der Effizienz auf der Agenda, um sich im Marktwettbewerb zu behaupten.

Daten als weltweit einheitliche Sprache

In einem Umfeld vieler verschiedener Kulturen, Denkweisen und Geschäftsfelder, gibt es eine gemeinsame Sprache: Daten. Dr. Stefan Meinzer zufolge sind viele Prozesse auf Datenebene einheitlich: Die Art und Weise, wie Telemetriedaten übertragen werden, die Tatsache, dass Kunden einen personalisierten Service erwarten oder die enorme Menge an Daten, die weltweit von Autos produziert werden. Um das Potenzial datengetriebener Geschäftsmodelle zu erschließen, wandte sich BMW von einer Prozesshomogenisierung ab und hin zur Datenhomogenisierung.

Neue datengetriebene Geschäftsmodelle sind notwendig, um das Potenzial von Daten zu nutzen und die Kundenorientierung zu verbessern

Wie bereits angedeutet, ist BMW im Besitz enormer Datenmengen. Um diese Ressource sinnvoll zu nutzen, müssen jedoch neue, datengetriebene Modelle etabliert werden. Dr. Stefan Meinzer präsentiert zwei Anwendungsbeispiele – eines davon ist in diesem Artikel dargestellt:

In Norwegen ist Elektro-Mobilität sehr gefragt – nahezu jeden Tag äußert ein Kunde Interesse am Kauf eines gebrauchten BMW I3. Jedoch übersteigt die Nachfrage nach diesem Modell das Angebot deutlich.

Durch die Kombination von Wissen und Daten ist es jedoch gelungen, Angebot und Nachfrage in Einklang zu bringen. Wie das funktioniert? Die Daten von Kunden, die aktuell ein I3-Modell leasen, zeigen, zu welchem Zeitpunkt diese Kunden an einem Neukauf oder Fahrzeugwechsel interessiert sind. Indem diese Kunden identifiziert und werden und ihnen ein individuell zugeschnittenes Angebot unterbreitet wird, etwa durch eine Kaufempfehlung, ist es möglich, die Verfügbarkeit von Gebrauchtwagen zu erhöhen und somit die Nachfrage nach diesen Modellen zu decken. Im Rahmen der Pilotphase des Projektes konnte BMW die Kundenzahl für gebrauchte I3-Modelle bereits von 2000 auf 4000 verdoppeln.

Wie neue, datengetriebene Geschäftsmodelle realisiert werden können

Dr. Stefan Meinzer kommt zu dem Schluss, dass das gesamte Wissen über verschiedene Kulturen, Märkte und Geschäftsfelder kombiniert und mit neuen Technologien wie Machine Learning Algorithmen versehen werden muss, um neue, datengetriebene Geschäftsmodelle mit bestmöglichem Fokus auf Kundenorientierung zu entwickeln.

 

Dr. Stefan Meinzer’s Präsentation zum Thema “Wie Daten Kulturen, Märkte und Geschäftsfelder verknüpfen“ ist hier verfügbar..