Wie Sie mit Daten Ihren After-Sales-Umsatz optimieren

Fachkräftemangel, eine schwache Wirtschaftslage und steigende Kosten stellen Maschinenbauer vor Herausforderungen. „Ohne neue Geschäftsmodelle droht der Branche ein nachhaltiger Verlust an Wettbewerbsfähigkeit“, warnt die Unternehmensberatung PwC im Oktober 2025 im Maschinenbau-Barometer.  Damit rückt ein Bereich in den Fokus, den viele Unternehmen zwar erkannt haben, aber noch nicht ausschöpfen: die Nutzung und Monetarisierung ihrer Daten.

Konkret können Hersteller relevante Betriebsdaten ihrer Maschinen erheben und auswerten. Daraus lassen sich neue Geschäftsmodelle und Services für Kunden kreieren, zum Beispiel eine Anwendung, mit deren Hilfe sich Wartungen effizient planen lassen. Schaffen solche Daten einen echten Mehrwert, sind Kunden bereit, dafür zu zahlen.

In diesem Blogbeitrag gehen wir auf das Thema Datenmonetarisierung im After-Sales & Service näher ein. Sie erfahren,

• weshalb es für Maschinen- und Anlagenbauer sinnvoll ist, ihre Daten zu monetarisieren.
• welche Hürden viele Unternehmen noch davon abhalten, auf digitale und datenbasierte Services zu setzen.
• wie Predictive Maintenance nachweislich für steigende Umsätze sorgt.
• welche Vorteile die Datenmonetarisierung im After-Sales & Service bietet.
• welche Tools Sie bei der Umsetzung unterstützen.

Sie heben sich vom Wettbewerb ab

Unabhängig davon, in welcher Branche Unternehmen aktiv sind: Sie müssen datengetrieben agieren, wenn sie konkurrenzfähig sein wollen. Es reicht nicht mehr aus, allein mit Produkten zu überzeugen. Noch konzentrieren sich viele Unternehmen aber vor allem auf den Verkauf einer Anlage oder Maschine. Es ist Ihre Chance, sich vom Wettbewerb abzuheben.

Sie schaffen regelmäßige Umsätze

Mithilfe von Daten lassen sich gezielte Services im After-Sales entwickeln, die die Umsätze stabilisieren. Das ist besonders wichtig in Zeiten, in denen die Maschinenverkäufe schwanken.

Sie machen sich die Technik zunutze

Die Technik entwickelt sich immer weiter. Maschinen werden mit Sensoren ausgestattet und vernetzt, ihr Zustand rund um die Uhr überwacht. Wie schade wäre es, vorhandene Maschinendaten nicht für neue Geschäftsideen zu nutzen?

Sie erhöhen die Kundenzufriedenheit

Mit einem digitalisierten Service und innovativen Geschäftsmodellen erhöhen Maschinen- und Anlagenbauer die Customer Experience. Sie begeistern ihre Kunden mit einem erstklassigen, effizienten und reibungslosen Service.

Sie vermeiden die Risiken durch Nicht-Handeln

Unternehmen, die sich den Herausforderungen der Digitalisierung nicht stellen, riskieren Nachteile im Service: 

• hoher Aufwand für Servicemitarbeiter beim Finden von Informationen 
• teure Servicekosten für geringe Margen 
• stagnierende Ersatzteilverkäufe durch veraltete Informationen oder Fehlbestellungen aufgrund mangelnder Daten 
• unnötig viele Anfahrten von Servicetechnikern für einen Auftrag – damit verbunden sind hohe Reisekosten und blockierte Ressourcen 
• geringe First Time Fix Rate und sinkende Kundenzufriedenheit 

Die Notwendigkeit, Daten als Basis für Leistungen im After-Sales & Service zu nutzen, besteht also. Doch noch blockieren einige Hürden den Weg, wie wir im folgenden Abschnitt sehen.

Viele Hersteller im Maschinen- und Anlagenbau nutzen das Umsatzpotenzial im After-Sales & Service noch nicht, obwohl es groß ist. Die Gründe dafür sind vielfältig:

1. Fehlendes Know-how: Es mangelt an Experten, die Daten analysieren und sinnvolle Strategien daraus ableiten. 
2. Starres Silodenken: Informationen sind über mehrere Abteilungen verstreut. Daten müssen erst aus verschiedenen Systemen extrahiert und vereinheitlicht werden.
3. Datenblindheit: Es fehlt eine zentrale Plattform, in der Informationen zusammenlaufen und ausgewertet werden können. Damit mangelt es auch an Transparenz.
4. Geringe Ressourcen: Unternehmen scheuen die Kosten für die Implementierung einer Software oder haben dazu nicht die Zeit und die Manpower.
5. Ineffiziente Werkzeuge: Zu viele Funktionen, zu wenig Flexibilität: Selbst wenn eine Software bereitsteht, schöpfen viele Unternehmen nicht ihr gesamtes Potenzial aus.

Diese Hürden lassen sich überwinden. Mit der richtigen Strategie und Software ist es möglich, riesige Datenmengen zu strukturieren, zu analysieren und schließlich für neue, umsatzstärkende Geschäftsmodelle zu nutzen. Wie dies gelingt, zeigt das folgende Beispiel.

Bei Predictive Maintenance geht es darum, Maschinen- und Prozessdaten kontinuierlich zu überwachen und zu analysieren, um den zukünftigen Wartungsbedarf vorherzusagen. Damit lassen sich Wartungsprozesse optimieren und die Anlagenverfügbarkeit erhöhen, während gleichzeitig Ausfallzeiten besser und kosteneffizienter planbar werden.  

Eine Studie zu Predictive Maintenance der Management- und Technologieberatung BearingPoint aus dem Jahr 2021 zeigt, dass sich vorausschauende Wartung lohnt. Eine Steigerung der erzielbaren Umsätze um mindestens 10 Prozent ist möglich. Außerdem konnten Unternehmen mit Predictive Maintenance ihre Wartungs- und Servicekosten um 17 Prozent reduzieren.  

Auch für Anlagenbetreiber ergeben sich Vorteile durch Predictive Maintenance: Geringere Stillstandzeiten bedeuten signifikante Kosteneinsparungen. Effizient geplante Serviceeinsätze und transparente Einblicke in die Instandhaltung ihrer Anlagenkomponenten verbessern außerdem die Kundenerfahrung der Betreiber.

Wenn Maschinen- und Anlagenbauer mit Daten Geld verdienen wollen, müssen sie daraus ein Serviceangebot entwickeln, das Kunden gegen eine Gebühr in Anspruch nehmen können.  

Immer mehr Unternehmen nutzen für die Monetarisierung von Daten Subskriptionsmodelle, bei denen Kunden eine Leistung „abonnieren“. Eine weitere Möglichkeit ist das Modell Equipment as a Service (EaaS).  

Nutzer von Maschinen und Anlagen kaufen damit in Zukunft kein reines Produkt mehr, sondern ein komplettes Servicepaket, das ihnen einen reibungslosen Betrieb garantiert. Hersteller werden damit immer stärker selbst zu Betreibern – sie verkaufen nicht mehr ihre Maschinen und Anlagen, sondern den Output, der sich damit erzielen lässt.  

Einen sehr viel einfacheren Einstieg in die Monetarisierung von Daten bieten digitale Ersatzteilkataloge: Sie kurbeln datenbasiert das Ersatzteilgeschäft an und helfen Maschinen- und Anlagenbauern, ihren Umsatz im Aftermarket zu steigern.