Digitale Geschäftsmodelle gewinnen in nahezu allen Branchen an Bedeutung. Gleichzeitig steigt ihre Komplexität – und damit der Bedarf an geeigneten Methoden, um sie verständlich, vergleichbar und weiterentwickelbar zu machen. In einer am Institut für Wirtschaftsinformatik (IWI) der Hochschule Heilbronn enstandenen Arbeit wurde genau diese Frage untersucht: Welche Modellierungsmethoden eignen sich für digitale Geschäftsmodelle – und welche Eigenschaften müssen sie erfüllen?
Der Beitrag fasst zentrale Erkenntnisse dieser Work in Progress Studie zusammen und zeigt, wohin die Forschung sich weiterentwickelt.
Warum digitale Geschäftsmodelle neue Anforderungen stellen
Geschäftsmodelle lassen sich aus
unterschiedlichen Perspektiven betrachten – strategisch,
ressourcenorientiert oder transaktionsbasiert. Die Studie orientiert
sich an der Definition von Osterwalder, nach der ein Geschäftsmodell
beschreibt, „welchen Wert ein Unternehmen Kunden bietet, wie
dieser erzeugt wird und welche finanziellen Konsequenzen daraus
entstehen“.
Digitale Geschäftsmodelle unterscheiden sich jedoch deutlich von klassischen Modellen:
Sie basieren stärker auf Daten, Software und digitalen Plattformen.
Sie erfordern iterative Weiterentwicklung.
Sie setzen auf Kooperation und Interaktion mit Kunden.
Sie müssen digitale Transformation (DT) explizit abbilden können.
Damit steigen die Anforderungen an Modellierungsmethoden erheblich.
19 Methoden identifiziert – aber nur 12 nutzbar
Im Rahmen einer systematischen
Literaturanalyse wurden 19 Modellierungsmethoden gefunden, die
sich mit digitalen Geschäftsmodellen beschäftigen. Dazu zählen
u. a.:
Business Model Canvas (BMC)
Business Model Navigator (BMN)
Digital BMC
Co‑Creation Canvas
Lean Canvas
Frameworks für Industrie 4.0
Methoden zur Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle
Auffällig ist, dass nur wenige
Methoden mehrfach in der Literatur empfohlen werden – insbesondere
das BMC und der BMN. Beide sind jedoch nicht speziell für
digitale Geschäftsmodelle entwickelt, sondern wurden
ursprünglich für klassische Geschäftsmodelle konzipiert.
Welche Eigenschaften gute Modellierungsmethoden erfüllen müssen
Aus der Analyse wurden zentrale
Eigenschaften abgeleitet, die für digitale Geschäftsmodelle
besonders relevant sind. Dazu gehören:
1. Digitalisierung & Transformation
Methoden müssen digitale Wertschöpfung, Datenflüsse und technologische Abhängigkeiten abbilden können.
2. Iterative Weiterentwicklung
Digitale Geschäftsmodelle verändern sich schnell – Modellierungsmethoden müssen diese Dynamik unterstützen.
3. Kooperation & Kundeninteraktion
Die Studie betont die Bedeutung von Co‑Creation und enger Einbindung von Kunden, was eine klare Abgrenzung zu klassischen Methoden darstellt.
4. Vergleichbarkeit & Analyse
Methoden sollten sowohl Status-Quo Analysen als auch Zielbilder ermöglichen.
5. Unterstützung durch digitale Tools
Einfache digitale Modellierungswerkzeuge erleichtern die Anwendung und erhöhen die Transparenz.
Diese Eigenschaften wurden in einem Zwischenartefakt strukturiert, das als Grundlage für die weitere Forschung dient.
Wohin die Forschung sich weiterentwickelt
Die Arbeit beantwortet bereits die
erste Forschungsfrage (Good Practices) und liefert erste Ergebnisse
zur zweiten Frage (Eigenschaften). Die nächsten Schritte umfassen:
Erweiterte Literaturanalyse mit Fokus auf Eigenschaften
Experteninterviews und Fokusgruppen
Zuordnung der Eigenschaften zu den Modellierungsmethoden
Entwicklung eines Entscheidungstools, das Praktikern hilft, die passende Methode auszuwählen
Evaluation des finalen Modells
Ziel ist ein praxisnahes Werkzeug, das Unternehmen bei der Auswahl der richtigen Modellierungsmethode unterstützt – ein wertvoller Beitrag angesichts der zunehmenden Bedeutung digitaler Geschäftsmodelle.
Die vollständige Arbeit ist Teil des Bands 4, Anwendung Informationsmanagement, der Schriftenreihe Wirtschaftsinformatik und kann kostenlos über den Shop der Steinbeis Edition heruntergeladen werden: