Eine neue Ära der Mobilität, Teil 2: Monetarisierung vernetzter Fahrzeugdaten

Nigel Hughes

Eine neue Ära der Mobilität, Teil 2: Monetarisierung vernetzter Fahrzeugdaten

In der schnelllebigen Welt der Automobilindustrie entwickeln sich Daten zu einem der wertvollsten Vermögenswerte für Erstausrüster (Original Equipment Manufacturers, OEMs). Da Fahrzeuge immer vernetzter werden, eröffnen die riesigen Datenmengen, die von modernen Autos generiert werden, neue Möglichkeiten für Innovationen und Einnahmen. OEMs haben erkannt, wie wichtig es ist, in die Infrastruktur, die Tools und die Talente zu investieren, die erforderlich sind, um das volle Potenzial dieser Daten auszuschöpfen. Ihre Investitionen tragen auf breiter Basis Früchte, sowohl bei internen Dateninitiativen zur Verbesserung von Produkten und zur Verbesserung des Kundenerlebnisses als auch bei der externen Datenmonetarisierung durch Partnerschaften und die Schaffung von Datenmarktplätzen.

In diesem zweiten Teil unserer dreiteiligen Blog-Reihe untersuchen wir die praktischen Anwendungsfälle, die den finanziellen Wert vernetzter Fahrzeugdaten veranschaulichen. Von Partnerschaften mit Drittanbietern bis hin zur Entwicklung völlig neuer Geschäftsmodelle finden Automobilhersteller kreative Wege, um Daten zu nutzen und sowohl direkte als auch indirekte Einnahmequellen zu schaffen.

Von der internen Nutzung zur breiteren Datenmonetarisierung

In der Vergangenheit haben Automobilhersteller die Daten vernetzter Fahrzeuge hauptsächlich zur Verbesserung interner Prozesse genutzt. Diese interne Nutzung von Daten hat den Herstellern geholfen, in folgenden Bereichen Verbesserungen zu erzielen:

Produktentwicklung: Daten werden genutzt, um Entscheidungen bei der Fahrzeugkonstruktion zu treffen, die Zuverlässigkeit zu verbessern und die Leistung zu optimieren.
Kundenerfahrung: OEMs nutzen Erkenntnisse, um verbesserte Dienstleistungen wie vorausschauende Wartung, Ferndiagnose und personalisierte Infotainment-Optionen anzubieten.
Sicherheitsmerkmale: Datengestützte Verbesserungen bei Fahrerassistenzsystemen (FAS) und autonomen Fahrtechnologien erhöhen die Fahrzeugsicherheit.

Während diese internen Anwendungen die OEMs weiterhin differenzieren und den Gesamtwert ihrer Produkte steigern, führt das breitere Potenzial von Daten zu einem bedeutenden Wandel. OEMs untersuchen nun, wie sie außerhalb ihrer Ökosysteme Werte freisetzen können, und erweitern ihre Strategien sowohl auf direkte als auch auf indirekte Monetarisierung.

Direkte Monetarisierung durch Datenprodukte

Eine der greifbarsten Formen der Datenmonetarisierung ist die Erstellung von Datenprodukten und -diensten, die Erstausrüster direkt an Drittunternehmen verkaufen können. Diese Art der direkten Monetarisierung gewinnt an Bedeutung, da Fahrzeuge große Datenmengen in Bezug auf Leistung, Fahrverhalten, Standort und Umweltbedingungen generieren.

Wichtige Beispiele für die direkte Monetarisierung sind:

Telematikdienste: OEMs stellen Telematikdaten (z. B. Fahrverhalten, Kraftstoffverbrauch und Fahrzeugdiagnose) für Versicherungsunternehmen zusammen, um nutzungsbasierte Versicherungen (UBI) zu unterstützen. So können Versicherer Prämien auf der Grundlage von Echtzeitdaten anpassen, was sowohl für den OEM als auch für den Versicherer eine Win-win-Situation schafft.
Flottenmanagementlösungen: OEMs stellen Flottenbetreibern Fahrzeugdaten in Echtzeit zur Verfügung. Ford und Toyota bieten beispielsweise Telematikplattformen an, mit denen Flottenmanager den Kraftstoffverbrauch optimieren, Ausfallzeiten reduzieren und Wartungspläne für Fahrzeuge verwalten können. Dies optimiert nicht nur den Flottenbetrieb, sondern generiert auch zusätzliche Einnahmen für den OEM.
Smart-City-Partnerschaften: OEMs arbeiten mit Smart-City-Planern zusammen und tauschen anonymisierte Verkehrs-, Straßen- und Standortdaten aus, um die städtische Infrastruktur und die öffentliche Sicherheit zu verbessern. Das Ampel-Informationssystem von Audi ist ein bemerkenswertes Beispiel, das Städten dabei hilft, Staus zu reduzieren, indem Fahrzeugdaten in Verkehrsmanagementsysteme integriert werden.
In-Car-Commerce und Werbung: Daten werden auch durch In-Car-Dienste monetarisiert. Plattformen, die Transaktionen für Dienstleistungen wie Kraftstoff, Parken und Maut erleichtern, generieren Einnahmen durch Provisionen. Darüber hinaus können Erstausrüster Standort- und Fahrverhaltensdaten an Werbetreibende verkaufen, sodass diese Fahrer mit personalisierter Werbung ansprechen können.

Hersteller wie Tesla, BMW und Toyota haben bereits den Schritt zur direkten Monetarisierung gewagt, indem sie abonnementbasierte Datendienste wie Teslas Premium Connectivity, BMWs Real-Time Traffic Information (RTTI) und Toyotas Data Marketplace anbieten, bei denen anonymisierte Fahrer- und Fahrzeugdaten an Drittentwickler und Unternehmen verkauft werden.

Indirekte Monetarisierung durch verbesserten Service und Personalisierung

Neben direkten Einnahmen können vernetzte Fahrzeugdaten auch indirekt zur Steigerung der Rentabilität genutzt werden, indem das Serviceangebot verbessert, die Kundenbindung erhöht und das Nutzererlebnis personalisiert wird.

Vorausschauende Wartung und Überwachung des Fahrzeugzustands: Eines der eindrucksvollsten Beispiele für die indirekte Monetarisierung von Daten ist die vorausschauende Wartung. Durch die Analyse von Fahrzeugdaten können Erstausrüster Teileausfälle vorhersagen und proaktiv Wartungsarbeiten empfehlen. Dies trägt dazu bei, die Ausfallzeiten von Fahrzeugen zu reduzieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, wodurch die Wahrscheinlichkeit von erneuten Besuchen in Autohäusern steigt. Das OnStar-System von General Motors bietet beispielsweise Echtzeit-Diagnosen und Wartungsmeldungen, die Kunden in die GM-Servicezentren locken.

Personalisiertes Fahren und Infotainment: Personalisierung ist ein weiterer wichtiger Bereich der indirekten Monetarisierung. Durch die Erfassung von Daten zu den Vorlieben und Verhaltensweisen der Fahrer können Erstausrüster maßgeschneiderte Erlebnisse anbieten. Infotainmentsysteme können personalisierte Medien empfehlen, die Navigation optimieren oder die Einstellungen im Fahrzeug auf der Grundlage des bisherigen Verhaltens anpassen und so ein erstklassiges Benutzererlebnis schaffen, das die Kundentreue fördert. Das Mercedes-Benz User Experience (MBUX)-System ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie Daten genutzt werden können, um ein hochgradig personalisiertes Infotainment-Erlebnis zu bieten.

Kundenbindung und -loyalität: Datengesteuerte Dienste, die den Komfort erhöhen – wie z. B. Fernstart, Ver- und Entriegelung des Fahrzeugs oder fortschrittliche Fahrerassistenzfunktionen – tragen zu einem angenehmeren Fahrerlebnis bei. Dies wiederum erhöht die Markentreue und Kundenbindung. Dienste wie FordPass Connect, das eine Fernsteuerung des Fahrzeugs und WLAN im Fahrzeug bietet, machen Ford-Fahrzeuge attraktiver und fördern indirekt zukünftige Verkäufe und Serviceabonnements.

Die kumulative Wirkung dieser personalisierten Dienstleistungen schafft eine stärkere emotionale Bindung zwischen Kunden und OEMs und öffnet die Tür für den Verkauf von Premium-Funktionen, erweiterten Garantien oder abonnementbasierten Dienstleistungen.

Ein empfindliches Gleichgewicht: Datenschutz, Sicherheit und Zustimmung

Obwohl das Potenzial für die Monetarisierung von Daten enorm ist, müssen sich OEMs großen Herausforderungen stellen, insbesondere in den Bereichen Datenschutz und Datensicherheit. Verbraucher sind sich zunehmend bewusst, wie ihre Daten verwendet werden, und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes haben zur Einführung strenger Vorschriften wie der europäischen Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und des California Consumer Privacy Act (CCPA) geführt.

OEMs müssen sicherstellen, dass die Weitergabe aller Daten diesen Vorschriften entspricht, wobei der Schwerpunkt auf der Anonymisierung personenbezogener Daten und der Sicherung der Zustimmung der Verbraucher liegt. Transparenz ist von entscheidender Bedeutung; Verbraucher müssen verstehen, wie ihre Daten verwendet werden und welchen Gegenwert sie dafür erhalten.

OEMs müssen den Kunden den Wert vermitteln, um Vertrauen zu schaffen und diesen Datenaustausch auf für beide Seiten vorteilhafte Weise zu ermöglichen. Durch die Darstellung klarer Vorteile für die Verbraucher – seien es verbesserte Sicherheitsfunktionen, personalisierte Dienstleistungen oder Kosteneinsparungen – können OEMs potenzielle Widerstände überwinden und sich als vertrauenswürdige Verwalter wertvoller Daten positionieren.

Die Zukunft der Datenmonetarisierung in der Automobilindustrie

Wie wir gesehen haben, beginnen OEMs, das finanzielle Potenzial vernetzter Fahrzeugdaten zu erschließen. Durch die Verfolgung sowohl direkter als auch indirekter Monetarisierungsstrategien können sie völlig neue Einnahmequellen schaffen und gleichzeitig ihre Kernprodukte und -dienstleistungen verbessern. Ob durch datengesteuerte Telematikplattformen, vorausschauende Wartung oder personalisierte Fahrerlebnisse – der Wert vernetzter Fahrzeugdaten ist im Begriff, die Automobilindustrie neu zu gestalten.

Um diese Möglichkeiten jedoch voll auszuschöpfen, müssen Erstausrüster weiterhin in eine robuste Datenverwaltungsinfrastruktur investieren und Partnerschaften mit Drittanbietern wie Versicherern, Flottenmanagern und Smart-City-Planern eingehen. Gleichzeitig müssen sie darauf achten, dass Datenschutz und -sicherheit Vorrang haben, da das Vertrauen der Verbraucher ein entscheidender Faktor für den Erfolg künftiger Bemühungen zur Datenmonetarisierung sein wird.

Wie Credera Sie unterstützt

Durch die Nutzung unserer Expertise in den Bereichen Datentechnologie und -architektur können wir Unternehmen aus der Automobil- und Versicherungsbranche dabei helfen, sich in einem immer komplexer werdenden Umfeld zurechtzufinden. Unser Fokus auf das Verständnis und die Verwaltung von Datenbeständen, gepaart mit unserem Engagement für eine effektive Steuerung und Kontrolle, gewährleistet die Sicherheit sowohl unserer Kunden als auch ihrer Kunden.

Ausblick

Im dritten und letzten Teil unserer Serie werden wir untersuchen, wie die vorausschauende Analyse die Autoversicherung verändert. Erfahren Sie, wie OEMs und Versicherer Big Data nutzen, um potenzielle Risiken zu antizipieren, die Schadenbearbeitung zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. So entsteht ein proaktiverer Ansatz für das Risikomanagement.