Warum die Monetarisierung von Daten Ihren After-Sales-Umsatz rettet

Unsere Artikelserie beleuchtet die größten Hürden und die wichtigsten Vorteile bei der Monetarisierung von Daten im After-Sales-Service. Außerdem erfahren Sie, wie smart genutzte Informationen aus dem Feld die Zufriedenheit Ihrer Kunden steigern und allen Bereichen Ihres Unternehmens neue Einnahmequellen eröffnen.

Was ist Monetarisierung und wie lassen sich Daten zu Geld machen? 

Unternehmen aller Größen und Branchen wollen heute mit Daten Geld verdienen. Monetarisierung bedeutet, mithilfe der im Unternehmen verfügbaren Daten einen finanziellen Gewinn zu erzielen.  

Das gelingt in drei Schritten: 

1. Unternehmen müssen zunächst einmal aus der Fülle von Informationen relevante Daten identifizieren und diese auswertbar machen. 
2. Neue Geschäftsmodelle und Services, die rund um diese Daten entstehen, müssen mit einem monetären Wert beziffert werden. 
3. Die Daten müssen einen echten Mehrwert generieren, für den die Kunden bereit sind, zu zahlen.

Warum muss der Maschinen- und Anlagenbau seine Daten monetarisieren? 

Die meisten Gründer, die heute ein Unternehmen aufbauen, stellen ihre Geschäftsidee auf ein Fundament aus Daten. Egal, ob sie im E-Commerce, der Gesundheitsbranche, in der Modeindustrie, im Bereich F&B oder im Consulting zu Hause sind – Unternehmen müssen datengetrieben agieren, wenn sie konkurrenzfähig sein und Kunden langfristig binden wollen.  

Dabei reicht es nicht mehr, allein mit Produkten zu überzeugen. Kunden lassen sich heute vor allem mit einer rundum gelungenen Customer Experience und erstklassigem Service begeistern. Auch Maschinen- und Anlagenbauer, deren Kerngeschäft die Produktion von Bauteilen oder die Errichtung ganzer Fabriken ist, müssen sich heute fragen: Wie können wir unser Servicegeschäft kundenorientiert und zukunftssicher ausrichten?  

Das hat mehrere Gründe: 

• Zwar haben sich die Auftragsbücher der Maschinen- und Anlagenbauer seit Beginn der Corona-Pandemie wieder gefüllt – doch die Krise hat gezeigt, wie volatil die Nachfrage ist. 

• Umsätze und Margen bei Maschinen und Bauteilen sind längst nicht mehr so stabil wie früher.  
• Gleichzeitig steigt die Zahl der Daten, die Hersteller aus der Nutzung ihrer Maschinen und Anlagen gewinnen können. Sie nicht zu nutzen bedeutet, der Konkurrenz den Vortritt zu lassen.  

Bisher optimieren allerdings die wenigsten Hersteller ihr Servicegeschäft auf Basis von Daten. Denn in den meisten Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau arbeiten vor allem Ingenieure. Ihr Herz schlägt für die Technik – an Datenanalysen denkt nach dem Verkauf einer Maschine kaum jemand.  

Warum sich ein Umdenken gerade in diesem Bereich dennoch lohnt, zeigt das Beispiel Predictive Maintenance.

10 % MEHR UMSATZ MIT VORAUSSCHAUENDER WARTUNG 

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

Eine aktuelle Studie zu Predictive Maintenance zeigt, dass sich bereits 75 % der Unternehmen aus dem Maschinen-  und Anlagenbau mit dem Thema beschäftigen. Trotzdem schöpfen bisher nur 4 % der Unternehmen die Potenziale der vorausschauenden Instandhaltung wirklich aus.  

Dass es sich lohnt, zeigen die erzielbaren Umsätze: Steigerung von mindestens 10 % sind hier möglich. Außerdem konnten Unternehmen mit Predictive Maintenance ihre Wartungs- und Servicekosten um 17 % 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.

Wie helfen Maschinendaten und Service, Umsätze zu stabilisieren? 

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

Immer mehr Unternehmen nutzen für die Monetarisierung von Daten Subskriptionsmodelle, wie sie auch bei Netflix oder dem Handelsblatt zu finden sind. 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 ihrer Anlage 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. 

Die Digitalisierung im After-Sales läutet das Zeitalter von Service 4.0 ein. Der Schlüssel dafür sind Daten, die im Industrial Internet of Things (IIoT) verfügbar sind und nötige Informationen für erstklassigen Service liefern. 

Im zweiten Teil der Artikelreihe erfahren Sie, welche Herausforderungen Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau meistern müssen, wenn sie den Anschluss bei der Monetarisierung von Daten nicht verlieren wollen.