{"id":21067,"date":"2017-10-19T12:38:48","date_gmt":"2017-10-19T10:38:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=3552"},"modified":"2022-11-30T12:54:18","modified_gmt":"2022-11-30T11:54:18","slug":"erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/","title":{"rendered":"Erfolgreiche Datenprodukte finden: Nur Gl\u00fcck \u2013 oder geht das mit System?"},"content":{"rendered":"<p>Der Erfolg hat viele V\u00e4ter. Der Misserfolg ist ein Waisenkind. Wenn ein spezifischer Firmenname zur generischen Beschreibung einer T\u00e4tigkeit wird \u2013 \u201cto uber to\u201c bedeutet mittlerweile, sich von einem Uber-Unternehmer von A nach B bringen zu lassen \u2013 kann man ohne Zweifel von einem erfolgreichen Unternehmen sprechen. <!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_79_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\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Ein-Blick-in-die-Zukunft-mit-den-Methoden-des-Datenprodukt-Managements\" >Ein Blick in die Zukunft mit den Methoden des Datenprodukt- Managements<\/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\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Hintergrund-Was-macht-Uber\" >Hintergrund: Was macht Uber?<\/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\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Erfolgsfaktor-Uber-Plattform\" >Erfolgsfaktor: Uber-Plattform<\/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\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Uber-Ein-Datenprodukt\" >Uber: Ein Datenprodukt<\/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\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Analyse-von-Customer-Jobs-und-Information-Values\" >Analyse von Customer Jobs und Information Values<\/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\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Analyse-der-Data-Value-Proposition\" >Analyse der Data Value Proposition<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Soziale-Interaktion-und-Entertainment\" >Soziale Interaktion und Entertainment<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Master-und-Transaktionsdaten-von-Uber\" >Master- und Transaktionsdaten von Uber<\/a><\/li><\/ul><\/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\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Umkehrung-der-Value-Proposition-Canvas\" >Umkehrung der Value Proposition Canvas<\/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\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Data-Value-Matrix\" >Data Value Matrix<\/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\/erfolgreiche-datenprodukte-finden-nur-glueck-oder-geht-das-mit-system\/#Whats-next\" >What\u2019s next?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ein-Blick-in-die-Zukunft-mit-den-Methoden-des-Datenprodukt-Managements\"><\/span>Ein Blick in die Zukunft mit den Methoden des Datenprodukt- Managements<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Wir wollen uns in diesem Artikel Uber rein aus der Daten-Perspektive anschauen. Die in letzter Zeit (zurecht) in die Schlagzeilen geratene Firmenpolitik und -kultur spielen in dieser Betrachtung keine Rolle und werden daher au\u00dfen vor gelassen. Insbesondere wollen wir unsere Analyse-Methoden auf die Frage hin pr\u00fcfen, ob wir damit zuk\u00fcnftige strategische Entscheidungen von Uber vorhersagen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>In vorangegangenen Artikeln, wie <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/datenprodukte-erklaert\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u201cDatenprodukte erkl\u00e4rt\u201c <\/a> und <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u201cDatenproduktmanagement \u2013 ein Konzept auf Basis des klassischen Produktmanagements\u201c<\/a>, haben wir Erfolgsfaktoren und Methoden zur Beschreibung und Analyse von Datenprodukten vorgestellt. In diesem Artikel wenden wir diese Methoden exemplarisch auf das Gesch\u00e4ftsmodell von Uber an \u2013 quasi als \u201cDatenprodukt-Fallstudie\u201c.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hintergrund-Was-macht-Uber\"><\/span>Hintergrund: Was macht Uber?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der globale Trend der \u201cSharing Economy\u201c, also die \u00d6konomie des Tauschens und Teilens, hat seit einigen Jahren auch im Taxi-Gesch\u00e4ft Einzug erhalten. Uber hat im Marktsegment der Bef\u00f6rderung neue Ma\u00dfst\u00e4be gesetzt. Auf den ersten Blick unterscheidet sich das Wertversprechen von Uber kaum von konventionellen Taxi-Unternehmen. Auch Uber bef\u00f6rdert G\u00e4ste von A nach B. Die Haupteinnahmequelle ist ein prozentualer Anteil vom Preis, den der Fahrgast f\u00fcr die Fahrt bezahlt (basierend auf dem Preis pro gefahrenen Kilometern).<\/p>\n<p>Die Unterschiede sind eine Etage tiefer, n\u00e4mlich im Gesch\u00e4ftsmodell verankert. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Taxi-Unternehmen besitzt Uber weder eine eigene Taxi-Flotte noch werden eigene Fahrer besch\u00e4ftigt. Ubers Schl\u00fcsselressource ist die digitale Plattform, die dem Service zugrunde liegt. \u00dcber diese Plattform werden die Gesch\u00e4ftsbeziehungen zwischen Ubers Services und ihren Nutzern (Fahrern und Fahrg\u00e4sten) modelliert und gesteuert.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Erfolgsfaktor-Uber-Plattform\"><\/span>Erfolgsfaktor: Uber-Plattform<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Uber-Plattform fungiert als Market Maker f\u00fcr Taxi-Fahrten. Basierend auf der aktuellen Anzahl der verf\u00fcgbaren Fahrer sowie den Anfragen von Fahrg\u00e4sten wird \u00fcber einen Algorithmus bei einer hohen Nachfrage in einer bestimmten Region automatisch auch der Preis pro Kilometer erh\u00f6ht. So kann Uber direkt Einfluss auf Angebot und Nachfrage nehmen und eventuellen Engp\u00e4ssen entgegenwirken. Gleichzeitig besitzt Uber durch diese Plattform eine hohe Flexibilit\u00e4t und kann viel leichter seine Services auf weitere St\u00e4dte ausweiten, da nicht erst ein lokaler Fuhrpark angeschafft werden muss und auch der Personalaufwand gegen\u00fcber herk\u00f6mmlichen Taxi-Unternehmen wesentlich geringer ausf\u00e4llt.<\/p>\n<p>Ein weiterer wichtiger Unterschied ist die internationale Aufstellung von Uber. In allen St\u00e4dten, in denen Uber verf\u00fcgbar ist, k\u00f6nnen die Services \u00fcber die App genutzt werden. Die Suche nach der Telefonnummer eines lokalen Taxi-Anbieters oder die Frage nach den akzeptierten Zahlungsmitteln entf\u00e4llt \u2013 und die Servicequalit\u00e4t ist bekannt.*<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Uber-Ein-Datenprodukt\"><\/span>Uber: Ein Datenprodukt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Damit wir Uber aus Sicht der Daten besser verstehen, beschreiben wir das Uber-Gesch\u00e4ftsmodell zun\u00e4chst mit Hilfe einiger Analysemethoden aus dem Datenprodukt-Management. Wir konzentrieren uns dabei auf<\/p>\n<ol>\n<li>die Analyse von Customer Jobs und Information Values<\/li>\n<li>die Analyse der Data Value Proposition<\/li>\n<li>und die Umkehrung der Value Proposition Canvas.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Aus der Analyse folgt jeweils ein Gap, der es uns erlaubt, Vermutungen \u00fcber die zuk\u00fcnftigen Angebote von Uber abzuleiten.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analyse-von-Customer-Jobs-und-Information-Values\"><\/span>Analyse von Customer Jobs und Information Values<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Informationen dienen (unter anderem) dazu, Entscheidungen zu treffen. Eine Information ist umso wertvoller, je besser sie hilft, kostspielige Folgen einer schlechten Entscheidung abzuwenden und stattdessen eine wertvollere Entscheidungsoption auszuw\u00e4hlen. Der \u00dcberblick der Customer Jobs beim Taxifahren macht das deutlich.<\/p>\n<p>Beispielhaft sind hier die Customer Jobs des Fahrers aufgef\u00fchrt. Eine \u00e4hnliche Beschreibung l\u00e4sst sich auch f\u00fcr den Reisenden notieren.<\/p>\n<p>In jedem einzelnen Job-Schritt m\u00fcssen Entscheidungen getroffen werden. Je nachdem, f\u00fcr welche Route, welchen Gast oder Standort sich der Fahrer entscheidet, kann der n\u00e4chste Gast entweder weit weg sein oder der Kunde sagt ab oder es tritt eine St\u00f6rung ein, wie etwa ein Unfall. Informationen k\u00f6nnen dem Fahrer dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Wenn der Fahrer wei\u00df, wo der n\u00e4chste Kunde zu erwarten ist, kann er in dessen N\u00e4he warten. Wenn der Fahrer wei\u00df, wo der Kunde hin will, kennt er seinen Umsatz im Vorfeld. Und wenn der Fahrer wei\u00df, was dem Kunden gef\u00e4llt, z. B. ein Gespr\u00e4ch \u00fcber ein gemeinsames Hobby, kann der Fahrer sein Trinkgeld steigern.<\/p>\n<p>Durch das nachfragebasierte Preismodell hilft Uber dem Fahrer zu entscheiden, wann es sich zu arbeiten lohnt. Der Fahrer erh\u00e4lt Informationen dar\u00fcber, wo gerade viel los ist. Die beiderseitige Bewertung der Fahrt durch den Kunden und den Fahrer erlaubt es, \u201cSchwarze Schafe\u201c auf beiden Seiten zu identifizieren und hilft damit, Schritt 4 zu unterst\u00fctzen. Durch die Routenhinweise w\u00e4hrend der Fahrt kann Uber dabei helfen, Gefahrenstellen oder Staus im Stra\u00dfenverkehr zu vermeiden. Es stellt sich heraus, dass Uber dem Fahrer rein aus der Informationssicht schon viele Mehrwerte bietet. Insbesondere beim letzten Schritt k\u00f6nnte Uber aber noch mehr Informationen bereitstellen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analyse-der-Data-Value-Proposition\"><\/span>Analyse der Data Value Proposition<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Soziale-Interaktion-und-Entertainment\"><\/span>Soziale Interaktion und Entertainment<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Die Unterst\u00fctzung bei Customer Jobs ist der zentrale Punkt f\u00fcr die Definition der Value Proposition. Au\u00dfer zur Entscheidungsunterst\u00fctzung dienen Daten allerdings auch noch anderen Zwecken. So k\u00f6nnen Daten auch dazu genutzt werden, menschliche Grundbed\u00fcrfnisse wie soziale Interaktion, Neugierde oder Entertainment zu bedienen. <a href=\"https:\/\/www.nytimes.com\/interactive\/2017\/04\/02\/technology\/uber-drivers-psychological-tricks.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Ein Blick auf Uber aus dieser Perspektive zeigt<\/a>, dass die Marke eine Reihe von Features aus diesem \u201cweichen\u201c Kontext bereits dazu nutzt, um die Fahrer zu motivieren, noch l\u00e4nger zu arbeiten. Uber nutzt Erkenntnisse der Verhaltens\u00f6konomie, damit der Fahrer in bestimmten Regionen seine Dienste anbietet oder noch eine Fahrt mehr absolviert. Wir vermuten, dass Uber in Zukunft diese Mechanismen auch auf die Kunden ausweitet. Vorstellbare Angebote w\u00e4ren \u201cFahrten der Freunde\u201c, \u201cZielorte von Freunden\u201c, \u201cBeliebte Pl\u00e4tze\u201c, \u201cVirtuelle gemeinsame Fahrt\u201c oder \u00e4hnliche Angebote. <a href=\"https:\/\/www.producthunt.com\/posts\/uber-trip-experiences-2\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Im Bereich des Entertainments w\u00e4hrend der Fahrt werden zur Zeit Dienste entwickelt.<\/a> Diese Features aus dem Bereich der Interaktion k\u00f6nnen dazu genutzt werden, die Kundenbindung auf emotionaler Ebene weiter zu festigen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Master-und-Transaktionsdaten-von-Uber\"><\/span>Master- und Transaktionsdaten von Uber<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Eine weitere hilfreiche Methode zur Analyse von Datenprodukten ist der Blick auf den Umgang mit Master- und Transaktionsdaten. Wie hoch ist die Qualit\u00e4t der Masterdaten, also die Beschreibung der Kernobjekte einer Dom\u00e4ne? Im Fall von Uber sind das Fahrer, Auto, Fahrgast\/-objekt oder Ort. Und wie gut werden Transaktionsdaten \u2013 also die Daten, die w\u00e4hrend der Fahrt entstehen \u2013 dazu genutzt, Aussagen \u00fcber die Vergangenheit, Gegenwart oder Zukunft zu treffen? Von au\u00dfen sieht es so aus, als habe Uber das Datenmanagement gut im Griff. Die Fahrten werden bewertet, die Fahrtrouten und die Dauer der Fahrt flie\u00dfen in die Berechnungen der Verkehrssituation ein. Insbesondere der Blick in die Zukunft scheint jetzt in den Fokus zu r\u00fccken. Also Vorhersagen bez\u00fcglich Fragen wie \u201cWo erwarten wir den n\u00e4chsten Kunden?\u201c und \u201cWo wird der Kunde hinfahren?\u201c. Es ist uns nicht bekannt, ob Uber aktuell die Smartphone-Sensordaten wie z. B Beschleunigungswerte nutzt, um etwas \u00fcber den Gem\u00fctszustand des Fahrers oder des Autos abzuleiten \u2013 also die Gegenwart. Wir k\u00f6nnen aber erkennen, dass die Systematik hilfreich ist, um Datenprodukte zu kategorisieren.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Umkehrung-der-Value-Proposition-Canvas\"><\/span>Umkehrung der Value Proposition Canvas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Zum Schluss m\u00f6chte ich noch darauf eingehen, ob und wie Uber die Transaktionsdaten der Fahrer und Kunden verwendet, um den eigenen Dienst zu verbessern. Als Analyse-Werkzeug drehen wir dazu die bekannte <a href=\"https:\/\/strategyzer.com\/canvas\/value-proposition-canvas\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Value Proposition Canvas <\/a>um und versetzen das <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/datenproduktmanagement-produktmanagement\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Unternehmen in die Rolle des Kunden<\/a>. Die Nutzung des Produkts wird dabei zum neuen Produkt. Dieses Verfahren erlaubt R\u00fcckschl\u00fcsse dar\u00fcber, wie die Produktnutzung zur Optimierung des urspr\u00fcnglichen Produktes verwendet werden kann.<\/p>\n<p>Zu den Aufgaben von Uber geh\u00f6rt u. a.<\/p>\n<ul>\n<li>das Angebot und Nachfrage an Fahrern\/Fahrten zu optimieren<\/li>\n<li>ein effizienteres Routing durch den Verkehr zu unterst\u00fctzen<\/li>\n<li>und (evtl.) den Fahrer \u00fcber den Fahrgast zu informieren.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der klassische Uber-Verwender generiert durch die Produktnutzung zum Beispiel Fahrtverlaufsdaten, Daten \u00fcber den Zielort sowie Daten \u00fcber die Bewertung der Fahrer. Diese k\u00f6nnen in Form eines <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/feedback-loop\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Feedback Loop<\/a> weiterverwendet werden. Uber kann so die eigenen Pains adressieren, wie z. B. unfreundliche Fahrer oder die Fehlallokation von Angebot und Nachfrage. Vor allem im Bereich der Gain Creators scheint Uber aktuell noch Nachholbedarf zu haben.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data-Value-Matrix\"><\/span>Data Value Matrix<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Ideen f\u00fcr die Verwendung der Daten aus der Produktnutzung lassen sich mit Hilfe der <a href=\"https:\/\/solutions.hamburg\/data-products-discovery-die-produktseite-der-digitalen-transformation-gastbeitrag-innovex\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Data Value Matrix<\/a> systematisch darstellen. Wir k\u00f6nnen sehen, dass Uber insbesondere im Bereich der Aggregation der Nutzungsdaten heute bereits Datenprodukte anbietet: die Bewertung der Fahrer, aber auch die Initiative \u201cUber Movement\u201c** deuten in diese Richtung. Im Bereich der Datenprodukte, die auf Lernverfahren basieren, sehen wir in dieser Auswertung noch Potentiale. Insbesondere \u00fcber die Nutzung der gewonnen Daten f\u00fcr andere Dienste ist wenig bekannt. Zum Beispiel k\u00f6nnte UBER Daten f\u00fcr einen Stadt-Aktivit\u00e4tsindex liefern, \u00e4hnlich dem Dienst von <a href=\"https:\/\/www.avuxi.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Avuxi<\/a>.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignright wp-image-29475 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/data-value-matrix.png\" alt=\"\" width=\"1920\" height=\"1080\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/data-value-matrix.png 1920w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/data-value-matrix-300x169.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/data-value-matrix-1024x576.png 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/data-value-matrix-768x432.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/data-value-matrix-1536x864.png 1536w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/data-value-matrix-400x225.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/data-value-matrix-720x406.png 720w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/data-value-matrix-360x203.png 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 1920px) 100vw, 1920px\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Whats-next\"><\/span>What\u2019s next?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Betrachtet man Ubers Services von au\u00dfen, gewinnt man durch die Anwendung unserer Methoden aus dem Datenprodukt-Managements ein tieferes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Funktionsweise. L\u00e4sst sich das aktuelle Zusammenspiel von Datenprodukt und Umwelt noch relativ leicht erl\u00e4utern, ist vor allem die zuk\u00fcnftige Entwicklung eines solchen Services spannend.<\/p>\n<p>Wir gehen davon aus, dass Uber den Fahrer zuk\u00fcnftig durch noch eine bessere Assistenz bei der Optimierung seiner Fahrbewegungen ohne Fahrgast unterst\u00fctzen wird, damit dieser seine Leerzeiten reduzieren kann (\u201cDead Time\u201c***). Weiterhin nehmen wir an, dass Uber spezifische Funktionalit\u00e4ten zur Verbesserung der sozialen Interaktion zwischen den Nutzern erg\u00e4nzen wird, um die emotionale Bindung mit dem Dienst zu erh\u00f6hen, vielleicht auch durch Partnerschaften. Denkbar w\u00e4re etwa eine Funktion zum Teilen seiner Uber-Fahrten und seiner dabei besichtigten Points-of-Interest (POIs) mit seinen Freunden. Die Auswertung der Echtzeitdaten w\u00e4hrend der Fahrt aus Smartphone-Sensoren hat ebenfalls noch Potenzial (z. B. automatischer Notruf im Falle eines Unfalls). Weitere M\u00f6glichkeiten ergeben sich durch die Ausweitung der Transportdienstleistung auf andere G\u00fcter (uberX, UBER Delivery etc.). Eine (hier nicht vertiefte) Erweiterung des Gesch\u00e4ftsmodells wird durch die Methoden des Datenprodukt-Managements ebenfalls sichtbar: Fahrr\u00e4der oder Pakete stellen f\u00fcr die UBER-Plattform schlicht andere Auspr\u00e4gungen der Datenobjekte \u201cFahrzeug\u201c oder \u201cBef\u00f6rderungsgut\u201c dar und sollten die Architekten der Plattform vor keine unl\u00f6sbaren Aufgaben stellen. Beispiele wie \u201cUberEats\u201c zeigen dieses Potenzial bereits auf.<\/p>\n<p>In welche Richtung sich Uber letztendlich entwickeln wird, bleibt abzuwarten. M\u00f6gliche Optionen lassen sich durch die angewendeten Methoden aber recht gut absch\u00e4tzen. Dabei k\u00f6nnen L\u00fccken identifiziert und systematisch ausgeleuchtet werden. Dadurch erh\u00e4lt man eine solide Grundlage, um Potenziale f\u00fcr neue Datenprodukte zu entdecken und diese nutzbar zu machen. Gerne unterst\u00fctzen wir euch dabei, z. B. in einem <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/leistungen\/product-discovery\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Product Discovery Workshop<\/a>.<\/p>\n<p>Wie immer interessiert uns nat\u00fcrlich auch eure Meinung zu diesem Thema, und daher freuen wir uns auf eure Kommentare!<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>* <a href=\"http:\/\/digital.pwc.ch\/de\/blog-detail\/das-geschaeftsmodell-von-uber-gibt-gas.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u201cDas Gesch\u00e4ftsmodell von Uber gibt Gas\u201c<\/a>, PwC\u2019 Experience Center (07.09.2016)<\/p>\n<p>** Uber Movement, Uber Technologies Inc. (2017)<\/p>\n<p>*** Dead Time: Beschreibt die Dauer, die ein Uber-Fahrer darauf wartet, gerufen zu werden und einen Fahrgast abzuholen. In dieser Zeit generiert der Fahrer Daten, die Uber nutzt, erh\u00e4lt jedoch w\u00e4hrenddessen keine Entlohnung.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der Erfolg hat viele V\u00e4ter. Der Misserfolg ist ein Waisenkind. Wenn ein spezifischer Firmenname zur generischen Beschreibung einer T\u00e4tigkeit wird \u2013 \u201cto uber to\u201c bedeutet mittlerweile, sich von einem Uber-Unternehmer von A nach B bringen zu lassen \u2013 kann man ohne Zweifel von einem erfolgreichen Unternehmen sprechen.<\/p>\n","protected":false},"author":17,"featured_media":13170,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"tags":[179,220],"service":[431],"coauthors":[{"id":17,"display_name":"Christoph Tempich","user_nicename":"christoph-tempich"}],"class_list":["post-21067","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","tag-data-products","tag-product-discovery","service-data-science"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ 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