Top Beispiele für erfolgreiche Digitalisierungsmodelle
Erfolgreiche Digitalisierungsbeispiele liefern Inspiration und Anknüpfungspunkte für die eigene Geschäftstätigkeit.
Die Digitalisierung ist in aller Munde – dass wir uns alle damit beschäftigen sollen, scheint also klar zu sein. Die Frage ist allerdings erlaubt: Wozu denn eigentlich? Dass wir digitalisieren können, ist offensichtlich, nur: Wer sagt mir, dass es mich und mein Unternehmen auch tatsächlich weiterbringt? Nur weil andere es tun, heißt das noch lange nicht, dass sich dieser Aufwand auch wirklich gelohnt hat.
Nun verspricht der digitale Wandel auch nicht immer einen sofortigen Effekt. Dennoch bestreiten wir diesen Weg mit klaren Zielen: Wir wollen unseren Kund*innen einen besseren Service liefern, wir wollen Kosten reduzieren oder generell effizienter werden. Möglicherweise wollen wir neue Ertragsquellen generieren oder innovative Produkte schaffen. Vielleicht wollen wir all diese Dinge gleichzeitig. Fest steht, dass wir den Weg gehen, um das Unternehmen als Ganzes erfolgreicher zu machen.
Aus diesem Grund will ich in diesem Beitrag ein paar Beispiele nennen, die aufzeigen, wie erfolgreiche Digitalisierungsmodelle aussehen können.
Einige der Beispiele kommen aufgrund ihrer Öffentlichkeitswirksamkeit naturgemäß von "größeren" Unternehmen. Das bedeutet aber nicht, dass diese Modelle nicht auch für kleine und mittelständische Firmen relevant sind. Und: Es sind nur einige ausgewählte Beispiele. Die Liste der potenziellen Erfolgsgeschichten ist sehr lang.
Machine Learning für Produkt-Alternativen
Ein B2B-Zulieferer hat ein ausgesprochen großes Sortiment an ähnlichen Produkten (über 20.000 SKUs), die nicht immer alle lieferbar sind. Aufgrund der Größe des Sortiments ist es für die Vertriebsmitarbeiter*innen sehr schwierig den Überblick zu behalten. Über ein Lernalgorithmus werden Bilder aller Artikel miteinander verglichen, um Ähnlichkeiten zu erforschen und anschließend Artikel vorzuschlagen, die in Frage kommen, wenn ein gewünschtes Produkt derzeit nicht lieferbar ist. Das Programm kann dabei auf Verfügbarkeiten zugreifen und intelligente Vorschläge liefern. So bleiben Kund*innen glücklich, die eine schnelle Lieferung benötigen. Interessant an diesem Beispiel ist, dass wir hier über ein in sich geschlossenes, überschaubares Projekt sprechen, das sofortige Wirkung zeigt und das in wenigen Wochen fertiggestellt werden konnte.
Remote-Verkaufsgespräch mit AR-Brille
Ein Autohersteller ermöglicht es Kund*innen, die sich einen Wagen ansehen wollen, gemeinsam mit einer Verkäuferin ein persönliches Gespräch zu führen und dabei das Auto aus allen Perspektiven zu betrachten. Das Szenario: Der Kunde schaut auf Laptop oder Tablet zu, wie eine Verkäuferin im Showroom sich um und im Wagen bewegt. Die Verkäuferin trägt dabei eine AR-Brille und die Bilder, die die eingebaute Kamera aufnimmt, werden direkt an den Kunden übertragen. So sieht der Kunde das, was die Verkäuferin sieht. Nimmt sie Platz im Fahrersitz, kann der Kunde genauso wie sie die Instrumente sehen und dabei hören, wie sie die Bedienung erklärt. Dieses Beispiel ist praktisch auf alle Produkte übertragbar, die so groß oder teuer sind, dass sie nicht als Muster versendet werden können – also Maschinen, Kühlschränke oder Gabelstapler. Und man muss nicht im Konzernumfeld arbeiten, um dies zu realisieren: Die Hardware-Kosten sind wirklich überschaubar, weil Endkund*innen ein bestehendes System verwenden.
Nutzung bestehender Netzwerkeffekte
Ein schwedischer Möbelhersteller erkennt, dass der Selbstaufbau seiner Produkte für manche Kund*innen abschreckend wirken kann. Er kann an dieser Stelle für sich entscheiden: "Das ist nun mal unser Business Model, wir verzichten auf diese Kunden". Er kann ebenfalls überlegen, einen Aufbaudienst selbst aufzusetzen – mit den entsprechenden Kosten, die in der Tat sein Geschäftsmodell sprengen würden. Stattdessen hat er sich dafür entschieden auf ein bestehendes Netzwerk von lokalen, amateurhaften Heimwerkern zu setzen. Das dürfte sowohl einfacher und auch erheblich billiger gewesen sein als selbst einen international verfügbaren Kundendienst aufzubauen. Spannend an diesem Beispiel ist aus meiner Sicht die Tatsache, dass ein bisher sehr traditionell behandeltes Problem anhand von Mitteln gelöst wurde, die zehn Jahre vorher schlichtweg nicht verfügbar waren.
Logistik-Optimierung über Digital Twin
Ein Logistikanbieter vermutet, dass ein Umbau seiner Lagerhallen zu einer signifikanten Produktivitätssteigerung führen könnte. Dieser Umbau ist allerdings mit erheblichen Kosten und Aufwand verbunden. Um die These zu prüfen, wurde ein digitaler Zwilling der Hallen erstellt, also eine Nachbildung aller Wege und Prozesse in einer digitalen Umgebung. Anschließend wurden echte Daten in dieses System eingepflegt und die Effizienz verglichen. So konnte nicht nur bewiesen werden, dass der neue Aufbau effektiver ist, es konnte sogar festgestellt werden, wie hoch der Produktivitätszuwachs sein würde. Somit konnte mit Hinblick auf die entstehenden Kosten exakt errechnet werden, ob und ab wann sich die Umstellung lohnen würde.
Hier sehen wir also vier sehr unterschiedliche Beispiele, bei denen sehr andersartige digitale Modelle angewandt wurden, um konkrete Szenarien zu adressieren. Das Thema Digitalisierung lässt sich aus meiner Sicht nicht verallgemeinern – jedes Unternehmen muss für sich analysieren, wo und mit welchen Mitteln eine Digitalisierung sinnvoll sein kann. Ich greife hier auf meine Auffassung im letzten Artikel zurück: Wichtig ist am Anfang, die Zielsituation zu definieren – eine Lösung wird gefunden. Generell gilt: Wenn man ein Problem mit Software darstellen kann, kann es auch gelöst werden.
Teil III der Beitragsserie Digitalisierung muss nicht schwer sein