{"id":21059,"date":"2017-06-27T11:18:52","date_gmt":"2017-06-27T10:18:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=3316"},"modified":"2023-02-22T13:08:54","modified_gmt":"2023-02-22T12:08:54","slug":"datenproduktmanagement-produktmanagement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/","title":{"rendered":"Datenproduktmanagement: ein Konzept auf Basis des klassischen Produktmanagements"},"content":{"rendered":"<p>Aktuell studiere ich <a href=\"https:\/\/www.hft-stuttgart.de\/informatik\/bachelor-wirtschaftsinformatik\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Wirtschaftsinformatik an der Hochschule f\u00fcr Technik in Stuttgart<\/a>. Meine Bachelorarbeit mit dem oben genannten Titel habe ich bei inovex geschrieben. Die Ergebnisse meiner Arbeit fasse ich in diesem Artikel zusammen. Dabei lasse ich auch Erfahrungen einflie\u00dfen, die ich w\u00e4hrend dieser Zeit bei inovex gesammelt habe.<!--more--><\/p>\n<p>Durch meinen Studiengang Wirtschaftsinformatik an der Hochschule f\u00fcr Technik in Stuttgart und begleitende Berufserfahrungen bin ich h\u00e4ufig dem Thema \u201eDigitale Transformation\u201c begegnet. Im Rahmen meiner Werkstudentent\u00e4tigkeit bei einem gro\u00dfen Automobilzulieferer habe ich in dem entsprechenden Transformationsprojekt ein paar Aufgaben \u00fcbernommen. Dadurch wurde auch mein Interesse geweckt, eine Bachelorarbeit bei inovex zu schreiben. Einige Kolleg:innen kannte ich durch die Zusammenarbeit w\u00e4hrend meiner Werkstudentent\u00e4tigkeit bereits. Sowohl die vermittelte Arbeitskultur im Unternehmen als auch die Themenfelder, in denen inovex t\u00e4tig ist, haben mich davon \u00fcberzeugt, meine Arbeit dort zu schreiben.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Hintergruende-und-Grundlagen\" >Hintergr\u00fcnde und Grundlagen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Einfuehrung-in-das-klassische-Produktmanagement-%E2%80%93-3-Phasen\" >Einf\u00fchrung in das klassische Produktmanagement \u2013 3 Phasen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Ueberblick-zur-Einordnung-des-Datenproduktmanagements-im-Unternehmen-und-am-Markt\" >\u00dcberblick zur Einordnung des Datenproduktmanagements im Unternehmen und am Markt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Unterschiede-und-Neuerungen-%E2%80%93-Datenproduktmanagement-vs-klassisches-Produktmanagement\" >Unterschiede und Neuerungen \u2013 Datenproduktmanagement vs. klassisches Produktmanagement<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Identify-Problem\" >Identify Problem<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Identify-Data\" >Identify Data<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Identify-Persona\" >Identify Persona<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Customer-Data-Exhaust-%E2%80%93-das-Unternehmen-als-Kunde-fuer-das-eigene-Produkt\" >Customer Data Exhaust \u2013 das Unternehmen als Kunde f\u00fcr das eigene Produkt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Data-Value-Chain-%E2%80%93-Modell-zum-Ueberblick-der-Wertschoepfung-aus-Daten\" >Data Value Chain \u2013 Modell zum \u00dcberblick der Wertsch\u00f6pfung aus Daten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Portfolio-Strategy\" >Portfolio Strategy<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Pricing-Strategy\" >Pricing Strategy<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Communication-Strategy\" >Communication Strategy<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Data-Security-Strategy\" >Data Security Strategy<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Praxistauglichkeit-der-Annahmen-und-Modelle-%E2%80%93-Interviewergebnisse\" >Praxistauglichkeit der Annahmen und Modelle \u2013 Interviewergebnisse<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/#Fazit\" >Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hintergruende-und-Grundlagen\"><\/span>Hintergr\u00fcnde und Grundlagen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Am Anfang meiner Arbeit habe ich mit meinem Betreuer in der Firma (<a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/author\/christoph-tempich\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Christoph Tempich<\/a>) und meinem Betreuer an der Hochschule, Prof. Ralf Kramer, gemeinsam die Fragestellung und Zielsetzung der Arbeit festgehalten. Dabei haben wir folgendes Umfeld gew\u00e4hlt: Im Rahmen der digitalen Transformation erkennen immer mehr Unternehmen den Wert einer gezielten Analyse und Aufbereitung von Daten. Es entstehen Produkte, die ausschlie\u00dflich Daten als Fundament besitzen \u2013 <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/leistungen\/data-products\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datenprodukte<\/a> genannt.<\/p>\n<p>Mein Betreuer hat mir im Anschluss geholfen, schnell Fahrt aufzunehmen und mir ein paar Grundlagen vermittelt. Diese sind in der Zwischenzeit auf diesem Blog ver\u00f6ffentlicht worden. Dazu z\u00e4hlt ein \u00dcberblick, welche <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/datenprodukte-erklaert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Typen von Datenprodukten<\/a> es gibt, und eine Beschreibung von Handlungsfeldern, was die <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/datenprodukte-5-erfolgsfaktoren-machen-den-unterschied\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Erfolgsfaktoren f\u00fcr Datenprodukte<\/a> sind. Neben den innerhalb der Firma vorhanden Informationen habe ich eine extensive Literaturrecherche betrieben. Beispielhaft sei hier der <a href=\"http:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/designing-and-developing-analytics-based-data-products\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u00dcberblicksartikel von Thomas H. Davenport and Stephan Kudyba<\/a> zum Design und der Entwicklung von Datenprodukten erw\u00e4hnt.<\/p>\n<p>Als spezifisches Ziel f\u00fcr die Arbeit haben wir festgelegt, ein systematisches Vorgehen zu konzipieren. Dieses dient dazu, Datenprodukte erfolgreich zu entwickeln sowie am Markt zu etablieren und dabei unternehmerische Ziele zu ber\u00fccksichtigen. Im Rahmen meiner Bachelorarbeit habe ich dazu die Prinzipien des klassischen Produktmanagements, wie sie beispielsweise im <a href=\"http:\/\/www.pro-produktmanagement.de\/open-product-management-workflow.html#.WU0AwxPyjVq\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Open Product Management Workflow <\/a>zu finden sind, auf ihren Beitrag bez\u00fcglich des Erreichens der vorgestellten Erfolgsfaktoren \u00fcberpr\u00fcft. Hierbei wurden Unterschiede in der Herangehensweise und neue Methoden erarbeitet. Die neu entwickelten Methoden habe ich zur Evaluierung in verschiedenen Interviews Produktmanagern vorgestellt und sie nach dem Mehrwert f\u00fcr ihre t\u00e4gliche Arbeit befragt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Einfuehrung-in-das-klassische-Produktmanagement-%E2%80%93-3-Phasen\"><\/span>Einf\u00fchrung in das klassische Produktmanagement \u2013 3 Phasen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Zun\u00e4chst ein kurzer Einblick in das Produktmanagement: Das Produktmanagement besitzt sowohl eine funktionale Ausrichtung durch das Eingliedern in die bestehende Organisationsstruktur und die enthaltenen bereichs\u00fcbergreifenden Aufgaben, als auch eine produktbezogene Ausrichtung, welche das Steuern und Koordinieren aller Phasen eines Produktes im Produktlebenszyklus beinhaltet. Nach dem Open Product Management Workflow l\u00e4sst sich das Produktmanagement in die drei \u00fcbergeordneten Phasen strukturieren: Strategisches Produktmanagement, technisches Produktmanagement und Go-to-Market.<\/p>\n<p>Bei digitalen Produkten werden diese Phasen vermehrt in agiler Form durchlaufen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ueberblick-zur-Einordnung-des-Datenproduktmanagements-im-Unternehmen-und-am-Markt\"><\/span>\u00dcberblick zur Einordnung des Datenproduktmanagements im Unternehmen und am Markt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Als \u00dcberblick der Handlungsr\u00e4ume des Datenproduktmanagements habe ich in der Bachelorarbeit eine m\u00f6gliche Einordnung in die Organisation des Unternehmens erarbeitet. Das Datenproduktmanagement ist dem gesamten Produktmanagement des Unternehmens untergeordnet und erh\u00e4lt somit die disziplinarische Ausrichtung zur Business- und Marktseite. Die Entwicklungs- &amp; Datenausrichtung wird durch die Zusammenarbeit mit dem Data Science- und Development-Team hergestellt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unterschiede-und-Neuerungen-%E2%80%93-Datenproduktmanagement-vs-klassisches-Produktmanagement\"><\/span>Unterschiede und Neuerungen \u2013 Datenproduktmanagement vs. klassisches Produktmanagement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wie oben angedeutet, besteht der Open Product Management Workflow aus drei Phasen. Innerhalb der Arbeit habe ich mich insbesondere auf die erste Phase, die strategische, konzentriert. In dieser Phase, speziell in den Schritten Identify und Strategy, lassen sich signifikante Unterschiede zwischen dem klassischen Produktmanagement und dem des Datenproduktmanagements herausarbeiten. Dazu habe ich die existierenden Methoden und Vorgehensweisen daraufhin untersucht, ob sie dazu beitragen, systematisch die Erfolgsfaktoren zu erreichen. In den nachfolgend beschriebenen F\u00e4llen war dies nicht immer gegeben, weswegen ich Anpassungen vorgeschlagen habe.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Identify-Problem\"><\/span>Identify Problem<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Festgestellte Unterschiede beginnen bereits bei der Problemermittlung. Datenprodukte zielen auf das Erf\u00fcllen menschlicher Bed\u00fcrfnisse wie Neugierde, Entertainment und soziale Interaktion und k\u00f6nnen als Entscheidungsunterst\u00fctzungen jeglicher Art dienen. Bei der Entscheidungsunterst\u00fctzung spielen auch die Werttreiber \u2013 Informationsbedarf und Transparenz \u2013 eine wichtige Rolle. Zu beachten ist hierbei, dass nicht alle aus Datenprodukten entstehende Wertversprechen die Nutzer zu einer Zahlungsbereitschaft motivieren. Sie spielen dennoch einen wichtigen Anreiz f\u00fcr die Bereitschaft das Datenprodukt zu nutzen oder dienen zur Datenakquise.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Identify-Data\"><\/span>Identify Data<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ist ein Problem erkannt, folgt die Ermittlung der ben\u00f6tigten Daten, um dieses zu l\u00f6sen. Dahingegen muss das Potenzial der bereits vorhandenen Daten ermittelt werden und Entscheidungen bez\u00fcglich der weiteren Datenakquise m\u00fcssen erfolgen. Inwieweit bestehende Daten noch aufbereitet werden m\u00fcssen, aber auch, ob fehlende Daten extern beschafft oder selbst kreiert werden, spielt eine zentrale Rolle in diesem Schritt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Identify-Persona\"><\/span>Identify Persona<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Im klassischen Produktmanagement ist oftmals die Rede von User-Persona und Buyer-Persona. Hier geht es darum zu unterscheiden, welche Kundengruppen das Produkt nutzen und welche letzten Endes f\u00fcr das Produkt zahlen. Im Kontext der Datenprodukte ist diese Unterscheidung aus einem neuen Blickfeld zu betrachten. Die meisten Datenprodukte besitzen die Eigenschaft, dass aus ihrer Nutzung wiederum Daten resultieren, welche zur eigenen Optimierung des jeweiligen Datenprodukts dienen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Der R\u00fccklauf an Daten wird durch sogenannte <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/feedback-loop\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Feedback Loops<\/a> beschrieben, welche den Wert des Datenprodukts sukzessiv steigern. Dieser Effekt wird durch eine wachsende Nutzerzahl verst\u00e4rkt.<\/p>\n<p>Eine hohe Nutzerzahl erreicht man unter anderem durch das Bereitstellen einer entgeltfreien oder kosteng\u00fcnstigen Nutzung f\u00fcr einen Gro\u00dfteil der adressierten Kunden. Die Umsatzgenerierung erfolgt auf anderen Wegen; beispielsweise durch Werbung, Premium-Angebote oder auch indirekt, indem das Datenprodukt zur Umsatzsteigerung eines anderen Produktes beitr\u00e4gt. Zudem k\u00f6nnen die gesammelten Daten, oder auch Erkenntnisse aus diesen, direkt an Buyer-Persona verkauft werden. Neben diesen Aspekten m\u00fcssen noch weitere Strategieentwicklungen durch die explizite Unterscheidung zwischen Nutzer und K\u00e4ufer eines Datenprodukts aus einer neuen Perspektive betrachtet werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Customer-Data-Exhaust-%E2%80%93-das-Unternehmen-als-Kunde-fuer-das-eigene-Produkt\"><\/span>Customer Data Exhaust \u2013 das Unternehmen als Kunde f\u00fcr das eigene Produkt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wie eben beschrieben, k\u00f6nnen Feedback Loops der Verbesserung oder Erweiterung der Value Proposition dienen. Doch wie erschlie\u00dfe ich anhand meines Produktangebots, an welchen Stellen ich weitere Daten erhalten kann und wobei k\u00f6nnen mir diese konkret weiterhelfen?<\/p>\n<p>Der Erarbeitung einer kundenorientierten Value Proposition wird im Produktmanagement bereits zur Gen\u00fcge Aufmerksamkeit gewidmet und diesbez\u00fcglich existieren bereits g\u00e4ngige Methoden, wie beispielsweise das <a href=\"https:\/\/strategyzer.com\/canvas\/value-proposition-canvas\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Value Proposition Canvas von Alexander Osterwalder<\/a>. Basierend auf einem solchen Modell k\u00f6nnen auch Feedback Loops er\u00f6rtert werden. Hierzu wird das Unternehmen in die Rolle des \u201eKunden f\u00fcr das eigene Produkt\u201c gesetzt. Der Nutzer des Datenproduktes ist ausschlaggebend daf\u00fcr, inwieweit Daten \u00fcber die Produktnutzung zur Optimierung verwendet werden und so dem Unternehmen helfen, das Produkt zu verbessern. Die Company-Jobs stellen oft ein Aggregat der Anforderungen von zahlenden Dritten dar.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data-Value-Chain-%E2%80%93-Modell-zum-Ueberblick-der-Wertschoepfung-aus-Daten\"><\/span>Data Value Chain \u2013 Modell zum \u00dcberblick der Wertsch\u00f6pfung aus Daten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wie der Name Datenprodukt bereits verr\u00e4t, spielen Daten eine zentrale Rolle. Damit hier der \u00dcberblick von der Beschaffung bis zur Wertgenerierung bewahrt werden kann, empfiehlt sich die Data Value Chain als geeignetes Modell. Mithilfe der Data Value Chain l\u00e4sst sich die Wertsch\u00f6pfung aus den Daten veranschaulichen und die einzelnen Schritte lassen sich auf ihre Machbarkeit \u00fcberpr\u00fcfen. Hierbei unterst\u00fctzt das eben vorgestellte Modell (Customer Data Exhaust) bei der gezielten Generierung von Feedback Loops, welche ebenfalls in die Data Value Chain einflie\u00dfen. Mehr zum Thema Feedback Loops und der Data Value Chain kann <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/feedback-loop\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">in diesem Blogartikel<\/a> nachgelesen werden.<\/p>\n<p>Wie oben bereits erw\u00e4hnt, ist neben dem Schritt Identify auch dem Schritt Strategy im Kontext der Datenprodukte gesonderte Aufmerksamkeit zu widmen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Portfolio-Strategy\"><\/span>Portfolio Strategy<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Auch f\u00fcr Datenprodukte muss eine ad\u00e4quate Ressourcenverteilung im Unternehmen sichergestellt werden. Zum Einen ist dabei zu beachten, auf welche Marktsegmente (im wesentlichen Unterscheidung zwischen Nutzer und K\u00e4ufer) sowie Kundenbed\u00fcrfnisse bzw. Werttreiber ein Datenprodukt zielt, und inwiefern die Datenprodukte sich gegenseitig beeinflussen. Zum Anderen sollte der Blick auf das Datenportfolio gerichtet werden. Die vorgestellte Data Value Chain hilft hierbei einen \u00dcberblick zu erhalten, welche Datenquellen und weiteren Schritte der Datenaufbereitung n\u00f6tig sind. Aus der Priorisierung ergibt sich die n\u00e4chste Produktiteration.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Pricing-Strategy\"><\/span>Pricing Strategy<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In dieser Strategie wird der tats\u00e4chliche Verkaufspreis des Datenproduktes festgelegt. Zu beachten ist hierbei, um welchen Typ Datenprodukt es sich handelt und welche Kundengruppe konkret angesprochen werden soll. Wie unter dem Punkt Identify Persona bereits angedeutet, gibt es dabei verschiedene Vorgehensweisen. Die grundlegende Frage ist hierbei, ob die anvisierte Kundengruppe \u00fcberhaupt f\u00fcr das Datenprodukt zahlen muss. Ist das nicht der Fall, stellt sich die Frage, wie anderweitig Umsatz generiert werden kann bzw. ab welchem Reifegrad des Produktes dies m\u00f6glich ist. Viele Datenprodukte dienen als Service oder Zusatzleistung, erg\u00e4nzend zu anderen Produkten, und erzielen so anfangs oder gar langfristig keinen direkten Umsatz. Eine sukzessive Wertsteigerung des Datenproduktes ist jedoch erstrebenswert. Tesla beispielsweise erm\u00f6glichte einige Gratis-Updates zu seinem Autopiloten, um weitere Daten sowie Analysem\u00f6glichkeiten auf dem Weg zum autonomen Fahren zu erhalten und dem Kunden einen Zusatznutzen bereitzustellen. Erst im weiteren Verlauf wurden auch kostenpflichtige Updates zur Verf\u00fcgung gestellt.<\/p>\n<p>Weitere typischen Strategien:<\/p>\n<ul>\n<li>Daten direkt verkaufen<\/li>\n<li>kostenfreies Angebot basierend auf Werbung<\/li>\n<li>kostenfreie Basic-Services, kostenpflichtige Erweiterung zum Premium Service (auch Freemium-Modell genannt)<\/li>\n<li>kostenfreies oder g\u00fcnstiges initiales Angebot, um den Kunden zum wiederholendem Kauf zu animieren (Bait &amp; Hook)<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Communication-Strategy\"><\/span>Communication Strategy<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Bei dieser Strategie ist zwischen der internen, interaktiven und externen Kommunikation zu unterscheiden. Die externe bzw. interaktive Kommunikation bezieht sich auf die Interaktion zwischen Unternehmen bzw. Mitarbeitern und dem Produktmarkt sowie Kunden und spielt f\u00fcr marketingtechnische Gesichtspunkte wie auch den Erfolgsfaktor der Community-Bildung eine wichtige Rolle. Damit wird weiterhin gew\u00e4hrleistet, die wahren Kundenbed\u00fcrfnisse erschlie\u00dfen zu k\u00f6nnen und diese in weitere Entwicklungen mit einzubinden.<\/p>\n<p>Die interne Kommunikation ist an die Stakeholder und das Data Science Team gewendet. Stakeholder sollten bereits von Anbeginn des Projektes klar \u00fcber Vorgehen und Vorhaben informiert werden, damit m\u00f6gliche Problemstellungen fr\u00fchzeitig erkannt und behoben sowie die Erwartungshaltungen der einzelnen Personen abgestimmt werden k\u00f6nnen. Die Aufgabe des Datenproduktmanagers liegt hierbei in einer zielgruppenorientierten Darstellung von Informationen zum einfacheren Verst\u00e4ndnis. Die Definition der Absicht, welche das Data Science Projekt verfolgt, sowie das Verdeutlichen der Potenziale, welche das Unternehmen dadurch erh\u00e4lt, geh\u00f6ren ebenfalls zu den Aufgaben. Der Datenproduktmanager bildet das kommunikative Bindeglied zwischen Unternehmen und Projektteam sowie zwischen Kunden und Projektteam.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data-Security-Strategy\"><\/span>Data Security Strategy<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Das Thema Sicherheit und seine zugeh\u00f6rigen Komponenten bilden die Grundlage jedes Datenproduktes. Ohne entsprechenden sicheren Umgang mit Daten ist eine erfolgreiche Etablierung am Markt impraktikabel. Aus diesem Grund sollte diesem Bereich eine gesonderte Position in der Produktentwicklung zugeordnet werden. Eine Data Security Strategy legt alle relevanten Sicherheitsma\u00dfnahmen im Umgang mit den unterschiedlichen Daten fest. Durch die Wichtigkeit und Gr\u00f6\u00dfe des Themenfeldes sollten diesbez\u00fcgliche Aufgaben unter der Kontrolle einer separaten Position erfolgen. Die Rolle eines CDO (Chief Data Officers) kommt diesen Anforderungen entgegen und etabliert sich in immer mehr Unternehmen. Der Datenproduktmanager kann in Zusammenarbeit mit dieser Position ein Art Data Governance Concept f\u00fcr das Datenprodukt erarbeiten. Wichtige Merkmale im Kontext der Datenprodukte sind die l\u00e4nderspezifischen Richtlinien, die vielen unterschiedlichen Datenquellen und vor allem der Umgang mit pers\u00f6nlichen Daten der Kunden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Praxistauglichkeit-der-Annahmen-und-Modelle-%E2%80%93-Interviewergebnisse\"><\/span>Praxistauglichkeit der Annahmen und Modelle \u2013 Interviewergebnisse<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Durch Interviews habe ich die erstellten Annahmen und Modelle auf ihre Praxistauglichkeit gepr\u00fcft. Hierzu habe ich 10 Personen aus verschiedenen Firmen (u.a. Xing, Otto, eventim, mobile.de ) mit unterschiedlichsten Rollen wie Product Owner, Product Manager oder Data Scientists interviewt.<\/p>\n<p>Auffallend dabei war, dass die Modelle f\u00fcr Unternehmen, die noch am Anfang der Datenproduktentwicklung stehen und\/oder diese haupts\u00e4chlich f\u00fcr interne Optimierungsma\u00dfnahmen verwenden, weniger nachvollziehbar waren als f\u00fcr diejenigen, die schon l\u00e4nger erfolgreich Datenprodukte am Markt anbieten. Verwendung finden hier die Modelle, um<\/p>\n<ol>\n<li>eine systematische Herangehensweise mit Nutzer-\/Kundenfokus sicherzustellen,<\/li>\n<li>die Vollst\u00e4ndigkeit der Data Streams, der Feedback Loops und der gegenseitigen Beeinflussung von Datenprodukten zu erhalten und<\/li>\n<li>die assoziierten Gesch\u00e4ftsmodelle besser zu verstehen.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Insbesondere die Klassifikation der Datenprodukte in unterschiedliche Typen und Gesch\u00e4ftsmodelle wurde zur besseren Darstellung der unterschiedlichen Umsatzquellen und zur F\u00f6rderung der Kreativit\u00e4t bei der Produktfindung als sehr sinnvoll eingestuft.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Big Player im Bereich der Datenanalyse und -aufbereitung (Google, Amazon, Facebook und Co.) machen es bereits vor, wie durch Datenprodukte eine Wertsch\u00f6pfung erzielt werden kann. Zwar haben die meisten Unternehmen bereits die Chancen in diesem Bereich erkannt, dennoch ist anzumerken, dass die Themen Big Data, Data Science und weitere Bereiche der Wertgenerierung durch Daten noch in den Anfangsphasen stecken.<\/p>\n<p>Mit meiner Bachelorarbeit habe ich einen Beitrag dazu geleistet, das Datenproduktmanagement systematischer aufzubauen und innerhalb des Produktmanagements gezielter auf die Anforderungen von datenbasierten Gesch\u00e4ftsmodellen eingehen zu k\u00f6nnen. Dies wird hoffentlich Produktmanagern zu Gute kommen, die in Zukunft Smart Services und andere intelligente Produkte f\u00fcr uns bauen werden.<\/p>\n<p>Gerne stehe ich f\u00fcr weitere Anmerkungen sowie R\u00fcckfragen zur Verf\u00fcgung und freue mich auf eure Kommentare.<\/p>\n<p>Zuletzt noch ein herzliches Dankesch\u00f6n an inovex f\u00fcr das Erm\u00f6glichen der Bachelorarbeit zu diesem spannenden Themengebiet und der reibungslosen Unterst\u00fctzung!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aktuell studiere ich Wirtschaftsinformatik an der Hochschule f\u00fcr Technik in Stuttgart. Meine Bachelorarbeit mit dem oben genannten Titel habe ich bei inovex geschrieben. Die Ergebnisse meiner Arbeit fasse ich in diesem Artikel zusammen. 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