Arten von Plattform Businesses

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Wie bereits im vorigen Artikel erläutert, konzentrieren sich Plattformen darauf Interaktionen zwischen Konsumenten und Produzenten zu ermöglichen, anstatt ein eigenständiges Produkt zu verkaufen. Hierzu stützen sie sich auf drei Säulen:

  • Der Netzwerkeffekt erlaubt ein exponentielles Wachstum, wodurch die Plattform für alle Beteiligten an Wert gewinnt.
  • Der technische Fortschritt macht ein solches Wachstum überhaupt erst möglich.
  • Der Mehrwert für Konsumenten und Produzenten wird durch einen kompromisslosen Fokus auf den Customer Value (Kundennutzen) erreicht.

Trotz dieser Gemeinsamkeiten, unterscheiden sich verschiedene Plattformen häufig stark in ihrem Aufbau und Zweck. Einige Plattformen erzeugen ihren Wert indem sie einen direkten Austausch von Waren oder Dienstleistungen (Exchange Platform) zwischen den Teilnehmern ermöglichen. Andere hingegen fördern die Erstellung von Inhalten, die über die Plattform an die Konsumenten verteilt werden können (Content Platform).

Gleichzeitig lassen sich diese beiden Arten weiter in Plattformen unterteilen, die existierende Waren- bzw. Inhaltsangebote aggregieren und jene die es ihren Produzenten ermöglichen neue Angebote zu erzeugen.

Daraus ergibt sich folgende Matrix. Die Übergänge sind hierbei fließend, da viele Plattformen über Sekundärinteraktionen zusätzliche Quadranten der Matrix abdecken.

Plattformen dieser Kategorie positionieren sich häufig zwischen traditionellen Pipeline Unternehmen und deren Kunden. Für den Kunden bilden sie einen Mehrwert, indem sie verschiedene Angebote vergleichbar machen und den Bestellprozess vereinfachen. Da diese Plattformen häufig mehrere Produkte anbieten, sind sie in der Lage durch innovative Datenanalysen effektives Cross-Selling zu betreiben.

Check24: Diese Plattform stellt existierende Angebote von Unternehmen aus verschiedenen Branchen zusammen und macht diese einfach vergleichbar, woraus sich ein Mehrwert für den Konsumenten ergibt. Konsumenten können die verglichenen Produkte dann direkt über Check24 bestellen.

Diese Plattformen tragen existierende Inhalte aus verschiedenen Quellen zusammen. Zwar können die Inhalte normalerweise auch unabhängig von der Plattform abgerufen werden, erhalten jedoch durch die Kuration einen Mehrwert. So werden die Inhalte häufig durch Indizierung such- und filterbar gemacht. Anders als bei den Vertretern der Exchange Plattformen findet hier jedoch kein direkter Austausch statt.

Feedly: Diese Plattform stellt existierende Nachrichten aus verschiedenen Quellen zusammen. Ähnlich wie eine Suchmaschine, ermöglicht sie jedoch keine direkte Transaktion, sondern dient den Produzenten dazu ihre Inhalte zu vermarkten.

Während alle Plattformarten ein gewisses Disruptionspotenzial besitzen, ist dieses Potenzial hier besonders ausgeprägt. Es wird nicht nur ein neues Angebot geschaffen, das in der Regel ein bestehendes Angebot ersetzt, sondern gleichzeitig erlaubt der direkte Austausch zwischen Produzent und Konsument eine direkte Konkurrenz zu bestehenden Pipeline Geschäftsmodellen, die dieselbe Nachfrage decken.

Uber: Diese Plattform ermöglicht es Fahrern ihre Beförderungsleistung direkt anzubieten. Da der Großteil der Fahrer ihre Leistung ohne die Plattform nicht angeboten hätte, handelt es sich um ein neues Angebot.

Diese Art der Plattformen ermöglicht den Austausch von Inhalten, die für ein Publikum auf dieser Plattform erstellt wurden. Da die meisten sozialen Netzwerke zu dieser Kategorie zählen, findet man hier besonders häufig eine Verschmelzung der Konsumenten- und Produzentenrolle. Durch den relativ hohen Grad an kreativer Freiheit, der Nutzern eingeräumt wird, profitieren diese Plattformen außerdem häufig von Drittanbieterinnovationen.

iOS: Diese Plattform ermöglicht es Entwicklern die Funktionalität der Plattform durch neue Apps zu erweitern und den Konsumenten bereitzustellen.

Skalierung einer Plattform

Die richtige Balance zwischen Restriktionen und Freiheiten ist in den anfänglichen Phasen einer Plattform von besonders großer Bedeutung, da Wachstum erfolgsentscheidend ist, um eine kritische Masse an Konsumenten und Produzenten zu erreichen. Die Interdependenz zwischen der Zahl der Konsumenten und Produzenten konfrontiert die Plattformbetreiber mit dem Henne-und-Ei-Problem. Ohne eine gewisse Zahl an Produzenten ist die Plattform gänzlich uninteressant für Konsumenten, da sie in der Regel keinen eigenständigen Wert bietet. Für Produzenten ist die Plattform jedoch auch nur attraktiv, wenn sie dort Abnehmer für ihre Produkte oder Inhalte finden.

Diese Phase im Aufbau der Plattform wird Seeding (engl. säen) Phase genannt. Diese sollte nicht mit den Seed-Finanzierungsrunden bei Startups verwechselt werden, wobei sich beide Konzepte insofern ähneln, dass beim Plattform Seeding statt einer Kapitalbasis eine Nutzerbasis aufgebaut wird. Diese Phase dauert an, bis eine kritische Masse an Konsumenten und Produzenten auf der Plattform vertreten ist, sodass regelmäßig Transaktionen vermittelt werden können. Dies macht die Plattform auch für weitere Nutzer interessant und führt zum erwünschten Netzwerkeffekt.

Es gibt verschiedene Ansätze die Seeding Phase erfolgreich zu bestehen. Häufig ergänzen sie sich auch gegenseitig.

Bei diesem weitverbreiteten Ansatz tritt der Plattformanbieter gleichzeitig als Produzent auf. Ziel dabei ist es eine kritische Masse an Konsumenten für die Plattform zu gewinnen, die im nächsten Schritt externe Produzenten anlocken. Es ist nicht selten, dass der Plattformanbieter in diesem Stadium der einzige Produzent ist und eher als Pipeline Business agiert, denn als Plattform. Dies verdeutlicht, dass sich auch traditionelle Unternehmen mit der richtigen Strategie und Führung zur Plattform transformieren lassen.

Ein prominentes Beispiel für diesen Ansatz ist Amazon. Das als Onlinebuchhandel gegründete Unternehmen öffnete seine Plattform erst 6 Jahre nach Gründung für Drittanbieter, nachdem es bereits in vier Ländern Fuß gefasst hatte.

Vergleichsportale setzen häufig Web Scraping ein um die benötigten Daten, der zu vergleichenden Websites, automatisiert auszulesen. Sobald ein Vergleichsportal eine signifikante Nutzerzahl erreicht hat, öffnet es in der Regel seine Plattform auch für die verglichenen Unternehmen, um in eine direkte Vertriebspartnerschaft zu treten.

Neukundenboni oder Kunden-werben-Kunden Programme sind keine Erfindung des digitalen Zeitalters. Dennoch kann diese Art der Kundenwerbung dabei helfen die Nutzerzahlen anzukurbeln. PayPal, beispielsweise, stützte sich anfangs stark auf solche Programme, wobei das Unternehmen bis zu $20 pro Kunde ausgab. So konnten sie ihr Netzwerk aktiv ausbauen und allein im ersten Monat 100.000 Neukunden gewinnen. Als die Plattform begann allein durch die hohe Zahl der Nutzer an Wert zu gewinnen, konnten die Boni stufenweise abgebaut werden.

Die meisten Plattformen setzen außerdem auf die Integration der sozialen Medien. Obwohl es schwierig ist über diese gesättigten Kanäle neue Nutzer für die eigene Plattform zu begeistern beweist das Beispiel Instagram, dass die richtige Strategie hier Wunder wirken kann. Da andere soziale Plattformen Instagramnutzern als Kanal dienten ihre Instagramfotos zu teilen, hatten Produzenten der Plattform von Anfang an Zugang zu etlichen Millionen Konsumenten. Das virale Wachstum ließ nicht lange auf sich warten. Nach nur zwei Monaten erreichte Instagram die erste Million eigene Nutzer.

Das Beispiel Instagram zeigt auch, dass es sich lohnt, das Angebot anfangs simpel zu halten. Die Plattform konzentrierte sich zu Beginn allein auf das simple Konzept bearbeitete Fotos zu teilen. Durch den Fokus auf die Vereinfachung dieses Prozesses gelang es Instagram millionenfach Nutzer auf die eigene Plattform zu locken. Nachdem eine gewisse Nutzerbasis etabliert war, konnte die Plattform stetig um zusätzliche Interaktionen erweitert werden.

Für Plattformen, die ihrer Struktur her anspruchsvoller sind als Instagram, reicht ein alleiniges Bereitstellen der Möglichkeit zur Interaktion häufig nicht aus. Das Grundprinzip des einfachen Einstiegs bleibt jedoch bestehen. Demnach bieten Betreiber erklärungsbedürftiger Plattformen wie beispielsweise Android oder iOS meist spezielle Software (Software Development Kits), Dokumentationen, Kurse, Konferenzen und ähnliche Hilfsmittel an, um insbesondere Produzenten den Einstieg so einfach wie möglich zu gestalten. Während dies zu Beginn eine große Investition in eine geringe Zahl an Nutzern bedeutet, relativieren sich diese Kosten mit zunehmendem Reifegrad der Plattform.

Anders als bereits beschrieben, besteht die Möglichkeit sich zuerst auf die Produzenten statt die Konsumenten zu konzentrieren. Wenn auch weniger weit verbreitet, eröffnet dieser Ansatz die Möglichkeit in einem späteren Schritt sehr schnell ein breites Publikum an Konsumenten für die Plattform zu begeistern.

Der Restaurantreservierungsservice OpenTable ist ein Beispiel dieser Strategie. Das Unternehmen startete mit dem Verkauf von digitalen Kundenmanagementsystemen an Restaurants. Auf Basis dieser Systeme konnte es schließlich Onlinereservierungen für Konsumenten einführen, für die es nun bekannt ist.

Eine weitere, kontra-intuitive, Strategie beinhaltet die, meist lokale, Eingrenzung des Nutzerkreises. Abgesehen von Kosteneinsparungen, lassen sich durch begrenzte Nutzerzahlen anfängliche Schwierigkeiten schnell und ohne große negative PR beheben. Weiterhin wird die nötige, kritische Masse in einem stark eingegrenzten Nutzerumfeld schneller erreicht.

Uber wandte diesen Ansatz an, indem es anfänglich seinen höherpreisigen Limousinenservice UberBlack ausschließlich in San Francisco anbot. Dies erlaubte Uber das Problem der anfänglich fehlenden Produzenten zu umgehen, indem es Partnerschaften mit existierenden, professionellen Chauffeuren einging, die so zwischen Aufträgen ihren Verdienst aufbessern konnten. Weiterhin konnte die Plattform weiterentwickelt werden, während neue Städte erschlossen wurden. Nachdem der Dienst bereits in mehreren Ländern und Städten verfügbar war, öffnete er sich schließlich mit dem populären Angebot UberX der breiten Masse.

Daten sind das neue Öl

Hand in Hand mit dem Plattformmodell geht die gezielte Auswertung der Nutzerdaten. Obwohl die Auswertung häufig mehrere konkrete Ziele verfolgt, bildet das Leitmotiv der im ersten Teil erwähnte Customer Value. Insbesondere Plattformen deren Geschäftsmodell auf Werbeeinnahmen basiert haben ein offensichtliches Interesse daran. Die konkreten Einsatzbereiche der Technologie sind hingegen vielfältig und variieren, je nach Art und Strategie der Plattform.

Um herauszufinden, in welche Richtung sich die Plattform weiterentwickeln sollte, wird das Kundenverhalten ausgewertet, um daraus Rückschlüsse auf die Benutzerfreundlichkeit, nicht abgedeckte Use Cases, Optimierungsmöglichkeiten oder unerwünschtes Verhalten zu ziehen. Diese Informationen können dann intern genutzt werden, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Da die Produzenten auf den meisten Plattformen großes Interesse daran haben herauszufinden, wie erfolgreich sich ihre Angebote behaupten, bieten viele Plattformen entsprechende Metriken als Mehrwert an.

Diese können von simplen “Gefällt Mir”-Auswertungen auf sozialen Netzwerken, über Aufstellungen nach Zielgruppe bis hin zu detaillierten Dashboards reichen. Dadurch lässt sich für Produzenten schnell und einfach nachvollziehen, welche Handlungsalternativen am erfolgversprechendsten sind und wo Nachholbedarf besteht.

Amazon bietet seinen Verkäufern beispielsweise detaillierte Metriken zu deren Lieferungen, Verspätungen und der Beantwortung von Kundenserviceanfragen. Diese Daten können selbstverständlich vielseitig eingesetzt werden. Verkäufer können zum einen ihren Service verbessern, während Amazon den Wert der Plattform als Ganzes steigert, indem es Standards setzt und Underperformer im Zweifelsfall von seinen Verkäuferlisten streicht.

Ebenso wichtig wie die Verbesserung des Angebots für Produzenten, ist die ständige Optimierung auf der Seite der Konsumenten. Verbesserungen dieser Art werden meist intern umgesetzt oder, falls angebracht, als Richtlinie an Produzenten weitergegeben.

Uber, beispielsweise, wertet die GPS-Daten seiner Kunden kurz nach Fahrtende aus, um herauszufinden, wie häufig Fahrgäste auf der falschen Straßenseite abgesetzt werden und somit die Straße überqueren müssen. Das Unternehmen erhofft sich davon in Zukunft die Sicherheit und Bequemlichkeit seiner Kunden steigern zu können.

Da Vergleichsplattformen wie Check24 häufig verschiedene Produktkategorien anbieten, besteht hier das Potenzial allen Beteiligten durch gezielte Datenanalysen einen Mehrwert zu verschaffen. Beispielsweise können dem Kunden bei einer Adressänderung automatisch verschiedene Services wie Strom-, Versicherungs- oder Telekommunikationsanbieterwechsel angeboten werden. Herkömmliche Pipelineunternehmen nutzen die Potenziale dieser Datenauswertungen nur selten. Meist ist entweder die Produktpalette des Unternehmens nicht breit genug aufgestellt um dies zu rechtfertigen oder es fehlt die nötige Infrastruktur um solche Auswertungen automatisiert durchzuführen.

Selbstlernende Computersysteme werden immer häufiger eingesetzt, um zunehmend komplexere Aufgaben in einem dynamischen Umfeld zu automatisieren. Bekannte Anwendungsbereiche reichen von der Erkennung von Spam in Emailapplikationen bis hin zu selbstfahrenden Autos. Ganz gleich, für welchen Bereich diese Systeme eingesetzt werden, alle benötigen riesige, zuverlässige Trainingsdatensätze. So werden zum Beispiel für relativ solide selbstlernende Übersetzungssysteme mehrere Milliarden zweisprachige Satzpaare benötigt, anhand derer ein solches System die Syntax, Grammatik und Vokabeln zweier Sprachen studiert.

Erfolgreiche Plattformen mit hohen Nutzerzahlen können dafür verwendet werden relativ zuverlässige Trainingsdatensätze zu generieren, um Erkenntnisse aus dem Nutzerverhalten in einem System zusammenzuführen. Zu beliebten Einsatzgebieten für solche Systeme gehören Produktvorschläge in Onlineshops oder personalisierte Werbeanzeigen auf Social Media Seiten.

Dies beendet die Diskussion einiger konkreter Anwendungen und Potenziale von Plattformen. Im letzten Teil der Serie untersuchen wir, wie sich traditionelle Pipelineunternehmen gegen Angriffe durch Plattformen wappnen können.

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