FlyNet

Projekttransfer

Beim hybriden Design-Thinking-Workshop am 13.07.2023 hatten alle Interessierten kostenfrei die Chance, ein Roadmap-Tool mit zu konzipieren, mit dem sich Unternehmen bewerten lassen, um daraus Handlungsempfehlungen hin zu einem datengetriebenen Unternehmen abzuleiten.

Ausgangssituation

Zur Meisterung der digitalen Transformation sind oftmals ressourcenintensive Investitionen erforderlich, die nur von großen Unternehmen geleistet werden können. Als vielversprechende Innovation gilt der Aufbau eines kundenzentrierten Ökosystems, welches durch die Verzahnung mehrerer Geschäftsfelder zu einer langfristigen Kundenbindung führt. Neben dem Bestandsgeschäft können neue Leistungen angeboten werden, die nicht nur einen neuen Markt erschließen, sondern zudem die Kernprodukte stärken. Dieser sogenannte Flywheel-Effekt zeichnet sich dadurch aus, dass sich nach hohen Anfangsinvestitionen eine Eigendynamik einstellt, die durch zunehmende Kundenbindung und Cross-Selling-Effekte selbstverstärkend wirkt. Wollen kleine und mittlere Unternehmen von diesem Effekt profitieren, müssen sie mit anderen Unternehmen ein Ökosystem aufbauen, da sie solche Innovationen aufgrund ihrer niedrigen Ressourcenverfügbarkeit nicht eigenständig leisten können.

Lösungsweg

Innerhalb des Forschungsprojekts werden im ersten Schritt Treiber und Hemmnisse des FlyWheel-Effekts identifiziert und beschrieben. Anschließend werden Netzwerktypen und -strukturen zur Ableitung von Kooperationsmodellen erarbeitet und durch Steuerungssysteme ergänzt. Zum Abschluss wird das Netzwerk des FlyWheel-Effekts modelliert und als öffentliches Reporting-Tool mit entsprechender Roadmap veröffentlicht.

Erwartetes Ergebnis

Das Ergebnis beinhaltet ein Netzwerkmodell, mit dem der FlyWheel-Effekt simuliert werden kann, sowie eine Roadmap, die Maßnahmen zur erfolgreichen Nutzung des FlyWheel-Effekts strukturiert.

Nutzen für die Zielgruppe

Organisationen können mithilfe der angestrebten Projektergebnisse ihre Marktposition stärken, indem sie von Ökosystemen profitieren und in der Lage sind, deren Aufbau a priori einzuschätzen.