Digitalisierung – für viele Managerinnern und Manager und Unternehmer ein Angstwort. Warum? Jeder hat das Gefühl etwas tun zu müssen – aber wo sollen die Unternehmenslenker ansetzen? Für jedes Unternehmen bedeutet Digitalisierung etwas anderes – aber es gibt auch Fragen, die sich alle Unternehmen stellen sollten. Diese haben wir im Folgenden zu einem Leitfaden zusammengestellt.

Beginnen wir ganz einfach: Ein Unternehmen, das heute noch auf E-Mails zur Koordinierung von Zusammenarbeit setzt, leidet unter ständigen Effizienzverlusten. Besser ist Slack oder eine der zahlreichen Alternativen. Von da geht es weiter: Für welche Aufgaben im Unternehmen wird auf Microsoft Excel gesetzt? Oft gibt es dafür eine Software-Lösung, die besser passt.

Werden die Kundenbeziehungen durch ein modernes CRM-System verwaltet, auf das die Mitarbeiter auch unterwegs Zugriff haben? Stehen die wichtigsten Kennzahlen auch mobil zur Verfügung durch eine Business-Intelligence-Lösung? Der einfachste und oft schnellste Weg von der Digitalisierung zu profitieren, ist für die meisten Unternehmen, die vorhandene Software im Unternehmen durch eine bessere Lösung zu ersetzen.

Auch On-Premise-Lösungen, also klassisch auf den PCs installierte Software, durch Public-Cloud-Lösungen zu ersetzen, bietet eine Reihe von Vorteilen: Teilnehmende Unternehmen einer Umfrage der Unternehmensberatung McKinsey geben deutlich verkürzte Zeiten bis zum Ausrollen neuer Produkte und geringere Kosten für die Serverinfrastruktur als größte Vorteile an.

Software-as-a-Service-Lösungen (SaaS) bieten darüber hinaus meist einen bequemen Weg, auch unterwegs mit Smartphone oder Tablet auf die Daten zuzugreifen. Vor allem aber bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) spricht besonders noch ein Aspekt für den Einsatz der Public Cloud: IT-Sicherheit und eine schlankere IT-Administration.

Bei SaaS-Lösungen beschränken sich Software-Updates und Wartung auf die Clients, mit denen die Mitarbeiter auf die Programme zugreifen. Der Software-Anbieter kümmert sich darum, dass die Software auf den Servern aktuell ist. Werden personenbezogene Daten in einer Cloud-Lösung gespeichert, muss das Unternehmen darauf achten, dass die Server des Cloud-Anbieters innerhalb der Europäischen Union stehen, um nicht mit der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) Konflikt zu geraten.

Big Data klingt hochtrabend – doch was dahintersteckt, ist im ersten Schritt häufig ganz einfach: Der digitale Absatzkanal bietet die Möglichkeit, Erfolg zu messen – zum Beispiel den Erfolg von Gutschein-Aktionen im Marketing. Zahlreiche Startups haben schon hohe Summen für Gutscheinaktionen verbraten, ohne zu messen, wie viele der teuer erkauften Neukunden auch zurückkommen.

Dabei bietet die Digitalisierung recht einfach Tools, um genau solche Dinge zu messen – im Falle des Erfolgs von Gutscheinaktionen beispielsweise Talon One vom Lieferando-Gründer Christian Gerber. Doch auch abseits vom Erfolg von Gutscheinen gibt es viele Dinge, die sich durch Software zuverlässig messen lassen – von Marketing über Produktion bis hin zu Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit. Um Letzteres fortlaufend digital zu erfassen, gibt es beispielsweise Officevibe. Wichtig: Digitale Tools zur Mitarbeiterzufriedenheit dienen immer nur als Ergänzung und häufig auch als Grundlage für Feedback-Gespräche. Das persönliche Gespräch zwischen Vorgesetztem und Mitarbeiter ersetzt Software natürlich nicht.

Bei der Digitalisierung so gut wie aller Unternehmen stehen Datenerfassung und Datenauswertung im Zentrum. Dabei geht es sowohl darum, bereits vorhandene Daten sinnvoll auszuwerten, als auch darum, noch mehr sinnvolle Daten zu erfassen – beispielsweise durch neue vernetzte Sensoren.

Welche Daten relevant sind und wozu diese im Einzelnen genutzt werden können, hängt vom jeweiligen Unternehmen ab. Eine große Rolle für industrielle Anlagen spielt Predictive Maintenance – datengetriebene Frühwarnsysteme, die eine Wartung von Anlagen anzeigen, bevor diese ausfallen oder fehleranfällig werden. Diese Systeme sparen dem Unternehmen bares Geld. In vielen Fällen müssen dafür neue vernetzte Sensoren installiert werden, die dem Internet of Things (IoT) zugerechnet werden. Bekannt ist in diesem Bereich beispielsweise das Berliner IoT-Unternehmen Relayr.

Viele Daten fallen in Unternehmen auch schon an, es fehlt aber die passende Software, um sie auszuwerten und auf Basis der Daten Entscheidungen zu fällen. Häufig geht es darum, die bereits vorhandenen Daten mit neuen Datenerhebungen zusammenzuführen und mithilfe von Business Intelligence – also der systematischen Auswertung der Daten per Software – das sogenannte HIPPO-Prinzip abzulösen. HIPPO steht dabei für „highest paid person’s opinions“ – also die Meinung der bestbezahlten Person im Raum, die nicht immer die Fundierteste ist. Die systematische Auswertung von Daten – bei Produktion über Vertrieb bis Marketing – ist oft die beste Grundlage für Entscheidungen, auch für HIPPOs.

Dabei spielt maschinelles Lernen, ein Ansatz der künstlichen Intelligenz, eine bedeutende Rolle. Besonders angesagt ist der Ansatz des Deep Learning, eine Technik beim Einsatz künstlicher neuronaler Netze für das Maschinenlernen. Dabei werden große Mengen von Daten über tiefe Schichten künstlicher neuronaler Netze verarbeitet. Die Technik ist recht simpel, erfordert aber besonders schnelle und im besten Fall spezialisierte Prozessoren. Bei der Auswertung der Daten können AI-Lösungen wie IBM Watson helfen.

Früher war die Welt für Unternehmen mit Konsumenten-Produkten einfach: In der Zeit bis etwa Ende der 1960er Jahre, als viele Produkte tendenziell eher knapp waren, konnten Unternehmen sich in erster Linie auf das Produzieren von Gütern konzentrieren – in Zeiten, in denen manch einer wochenlang auf einen neuen Kühlschrank wartete, fanden sich in der Regel schon Abnehmer. Die Qualität musste schon besonders mies oder das Produkt komplett am Bedarf des Marktes vorbei konzipiert sein, damit ein Unternehmen beim Absatz Probleme hatte.

Doch der Markt hat sich in Zeiten des Überflusses auf Produzentenseite verändert: Spätestens seit den 1970er Jahren investieren Unternehmen steigende Summen ins Marketing ihrer Produkte – vor allem aber gilt es, sich heute Kundenwünschen möglichst schnell anzupassen und stärker auf die Wünsche einzelner Kunden einzugehen.

Diese Dynamik verstärkt sich durch die Digitalisierung: Die Industrialisierung brachte das einheitliche Massenprodukt – die Digitalisierung könnte bei vielen Produkten und Dienstleistungen die Individualität zurückbringen. 3D-Drucker beispielsweise werden derzeit noch vor allem für die schnelle Erstellung von Prototypen, individuellen Prothesen in der Medizintechnik oder selten benötigten Ersatzteilen beispielsweise im Flugzeugbau genutzt. Für die Massenproduktion sind traditionelle Herstellungsverfahren immer noch deutlich günstiger.

Doch 3D-Druck könnte perspektivisch so günstig werden, dass maßgefertigte, individuelle Produkte ein Comeback erleben. Ein Schlüsselbegriff ist hier die additive Fertigung. Für zahlreiche Unternehmen dreht sich aktuell die Kostenkalkulation für die Herstellung individuellerer Industrieprodukte: Insbesondere bei geringen Stückzahlen ist es nun oft günstiger, Bauteile im individuellen 3D-Druckverfahren herzustellen, als in klassischen Verfahren wie dem Druckguss, die günstigste Methode für Massenprodukte.

So berichtet der Economist beispielsweise von der britischen Firma Domin Fluid Power, die unter anderem hydraulische Pumpen und Servoventile herstellt. Beides wird dazu genutzt, Flüssigkeiten in mechanischen Bauteilen beispielsweise in der Flugzeugindustrie zu steuern. Dank eines 3D-Druckers der deutschen Firma Eos ist eine Designänderung bei einem Bauteil nun eine kleine Veränderung in der Software. Noch lohnt das nur bei Bauteilen, die in geringer Stückzahl hergestellt werden – eben beispielsweise im Flugzeugbau.

„Die Individualisierung steht im Vordergrund und das hat Einfluss auf die Produktion.“

Doch je weiter sich die Technik verbilligt, desto größer können die Stückzahlen werden, bei denen sich additive Fertigung lohnt, um mehr Individualisierung und Flexibilität zu ermöglichen. So könnte additive Fertigung perspektivisch auch für B2C-Unternehmen relevant werden. Siemens sieht die Individualisierung im Kundenverhalten als Treiber dieser Entwicklung. „Die Individualisierung steht im Vordergrund und das hat Einfluss auf die Produktion“, zitiert cio.de Klaus Helmrich, Mitglied des Vorstands von Siemens.

Auch der digitale Absatzkanal bietet Chancen für die Individualisierung – Vertrieb und Marketing von Produkten kann online deutlich zielgerichteter stattfinden als im klassischen Marketing.

Die Menschheit ist durch das Internet vernetzt – unter dem Schlagwort Industrie 4.0 folgen derzeit die Maschinen. Unternehmen wie General Electric mit Predix, das Berliner Startup Relayr, Siemens mit Mindsphere oder Thingworx sind angetreten, die Plattformen für dieses industrielle Internet zu bilden. Eine zu große Hersteller-Abhängigkeit fürchtend, basteln viele Unternehmen aber auch an einer eigenen IoT-Plattform zur Vernetzung im Industrial Internet.

Der Sinn des Datenaustauschs zwischen den Maschinen: Ein Informationsaustausch über alle Stufen der Produktion – im Idealfall bis zum Kunden, sodass sich Produktion, Logistik und Lagerhaltung jeweils auf den aktuellen Bedarf flexibel einstellen können.

Zudem bekommen Produktionsanlagen einen digitalen Zwilling, meist mit dem englischen Begriff  Digital Twin bezeichnet – ein präziser Nachbau der eigenen Produktionsanlage mittels eines 3D-Modells, das alle Eigenschaften der echten Maschinen simuliert. Jeder Teil einer Anlage hat damit eine simulierte virtuelle Abbildung in Software. Realer und virtueller Zwilling tauschen ständig Daten über ihren Status aus, die von Sensoren erfasst werden.

Der digitale Zwilling erfüllt eine Reihe von Aufgaben: Unternehmen können beispielsweise Produktfehler schon in der Simulation erkennen. Auch sorgen sie für mehr Produktvielfalt und Flexibilität, weil Produkte bereits testweise virtuell gefertigt werden können. Und Produktionsanlagen können schneller in Betrieb gehen. Der Economist zitiert zwei Beispiele für den Erfolg digitaler Zwillinge: Bei einer Produktionsanlage für industrielle Computerbauteile von Siemens im bayerischen Amberg konnte die Leistung auf 15 Millionen Einheiten pro Jahr auf derselben Fläche gesteigert werden – das Zehnfache der Produktionsleistung bei der Eröffnung 1989. Das soll auch durch Effizienzgewinne mittels des digitalen Zwillings ermöglicht worden sein.

Sportwagenhersteller Maserati konnte die Sportlimousine Ghibli dem Bericht zufolge dank digitalem Zwilling bereits nach 16 Monaten produzieren statt nach 30. Höhere Qualität und geringere Fertigungskosten der Produkte sind weitere Ziele beim Einsatz virtueller Zwillinge. Weitere Informationen dazu finden sich beispielsweise auf der Seite der Hannover Messe.

Auch Mitarbeiter können mit digitalen Upgrades möglicherweise effizienter arbeiten. Volkswagen beispielsweise setzt Augmented-Reality-Brillen im Logistikbereich des Stammwerks in Wolfsburg ein, die Informationen einblenden. Außerdem experimentiert VW mit weiteren Geräten, damit die Mitarbeiter die Hände frei haben. Exoskelette können körperlich arbeitende Mitarbeiter entlasten.

Von Startups und der Tech-Branche lernen, heißt siegen lernen? Digitalisierung bedeutet, wie bereits ausgeführt an vielen Stellen, Flexibilisierung und schnelles Reagieren auf den Markt. In der Welt der Startups und Tech-Unternehmen gibt es dafür ein Wort: Agilität.

Schon seit deutlich mehr als zehn Jahren sind in der Tech-Branche agile Methoden fest verankert: Bei der Software-Entwicklung hat das agile Management das sogenannte Wasserfall-Modell abgelöst. Statt starrer Entwicklung nach Lastenheft, bei der stur nach Vorgaben programmiert wird und so eklatante Design-Fehler erst bei Fertigstellung der Software auffallen, wird in kleinen Iterationen entwickelt – immer wieder im Entwicklungsprozess getestet, ausprobiert und angepasst.

Die agile Entwicklung erfordert eine agile Form des Managements – und die lässt sich auch auf Unternehmen abseits der Software-Entwicklung übertragen, die sich schnell an den Markt anpassen müssen. Doch nicht nur der Markt, sondern auch insbesondere junge Mitarbeiter machen heute Druck, weil sie mehr Flexibilität statt starrer Abläufe fordern.

In der Forschung werden diese agilen Ansätze des Managements Digital Leadership genannt – ein Begriff, den der Sozialpsychologe Utho Creusen prägte, der zuvor auch den Begriff Positive Leadership mitentwickelt hat. Im Zentrum von Digital Leadership steht neben einer höheren Agilität eine starke Fokussierung auf den Kunden.

Um den Kundennutzen in den Mittelpunkt des Unternehmens zu stellen gibt es Techniken wie das Design Thinking, bei dem versucht wird, auf neue Lösungen aus Anwendersicht zu kommen. Zur Flexibilisierung des Unternehmens tragen Techniken wie Rapid Prototyping bei – also das schnelle Erstellen und auch wieder Verwerfen von Prototypen mithilfe von 3D-Druckern. Aus Big Data gewonnene Erkenntnisse können dazu genutzt werden, Produkte stärker auf den Kundennutzen hin zu entwickeln.

Auch andere aus Startups bekannte Konzepte können und müssen im Sinne der Flexibilisierung in digital transformierten Unternehmen angewendet werden – darunter beispielsweise das Konzept des Minimal-Viable-Product (MVP). Dabei geht es darum, ein Produkt schon dann auf den Markt zu bringen und mithilfe des Feedbacks von Nutzern weiterzuentwickeln, wenn es gerade eben als fertig gilt. Gerade in etablierten Unternehmen bergen solche Strategien natürlich auch ein Risiko: Ein Produkt, das als minderwertig gilt, kann Ruf und Marke beschädigen – große Unternehmen können daher Startup-Strategien nicht eins zu eins übernehmen.

An ein MVP müssen bei einer etablierten Marke höhere Ansprüche gestellt werden als bei einem Startup. Wichtig ist es aber im Sinne der Kundenorientierung, die späteren Nutzer des Produkts frühzeitig im Entwicklungsprozess mit dem Produkt zu konfrontieren und das Feedback in die weitere Entwicklung einfließen zu lassen. Größere Unternehmen sollten dazu zunächst auf Fokusgruppen setzen, statt das MVP direkt auf den Markt zu bringen. So lassen sich aus Startups bekannte Methoden wie „fail fast and fail often“ auch in Großunternehmen umsetzen.

Eine weitere Methode ist das Ausgründen von Unternehmen, die unter eigenständiger Marke und abseits der Konzernstrukturen neue Konzepte schneller ausprobieren und auf den Markt bringen können. Daimler hatte beispielsweise die 100-prozentige Tochter Moovel gegründet – heute Teil der BMW/Daimler-Kooperation Reachnow –, Volkswagen MOIA. Manche Experten wie Florian Heinemann, Partner beim Berliner Wagniskapitalgeber Project A, bezweifeln auch die Wirksamkeit der digitalen Transformation. Ihrer Meinung nach reicht Transformation nicht aus – neue digitale Geschäftsfelder müssten vielmehr durch Disruption entstehen. Dafür sind neue Tochtergesellschaften mit neuem Personal eher geeignet.

Für den Stammkonzern berichten zahlreiche Unternehmer, dass sie bald auf ein Problem stoßen: Es ist leicht, das Top-Management beim Thema digitale Führung mitzunehmen – und die einfachen Angestellten und Auszubildenden sind meist jünger und daher aufgeschlossener für Digitales. Das größte Problem besteht in den meisten Unternehmen im mittleren Management dazwischen – hier gilt es Überzeugungsarbeit zu leisten.

Veränderungen sind häufig noch ganz weit weg – bis es plötzlich ganz schnell geht. Wer als Unternehmer die exponentielle Dynamik von technischem Fortschritt in der Ära der Digitalisierung nicht versteht oder beachtet, kann den Anschluss verlieren. Beispiel Digitalfotografie: Ein Industriegigant der Fotografie des 20. Jahrhunderts – Kodak – hat bereits in den 1970er Jahren mit der neuen Technik experimentiert. Die Ergebnisse waren damals der Technik geschuldet natürlich dürftig – und das Management wähnte sich in Sicherheit.

Das Potenzial der digitalen Technologie und die Geschwindigkeit des technischen Fortschritts wurden vom Kodak-Vorstand aufgrund der enttäuschenden ersten Laborversuche unterschätzt. Statt exponentiellen Fortschritt zu erwarten, gingen die Manager von einem linearen Fortschritt aus. Das Ergebnis: Heute stellt Kodak fast ausschließlich professionelle Druckmaschinen her und spielt für die Konsumenten-Fotografie keine Rolle mehr.

Auch heute noch unterschätzen viele Manager die dynamische Entwicklung technischen Fortschritts, der sich meist sehr langsam vollzieht bis es zu einem sogenannten Tipping Point kommt und alles sehr schnell geht. Noch 2015 beispielsweise bezeichnete der heutige Volkswagen-Chef Matthias Müller, damals noch Chef von Porsche, selbstfahrende Autos als „Hype.“

Hintergrund der dynamischen Entwicklung des Fortschritts ist die digitale Basis, auf der sich heute fast alle technologischen Entwicklungen vollziehen. Die Leistung digitaler Chips, die Treiber des technischen Fortschritts, steigt seit der Erfindung des Mikrochips Ende der 1950er exponentiell – das bekannte Mooresche Gesetz. Auch wenn das für die Zentral-Prozessor-Einheit seit einiger Zeit nicht mehr gilt, lässt sich diese Entwicklung noch für spezielle KI-Chips feststellen.

Was diese Dynamik bedeutet, macht eine alte Legende aus Indien deutlich, die angeblich die Geschichte des Erfinders des Schachspiels erzählt: Demnach sollte der Mann vom König belohnt werden. Sein Wunsch klang in den Ohren des Herrschers zunächst bescheiden: Er wolle mit Weizenkörnern belohnt werden – auf dem ersten Feld des Schachbretts ein Korn, auf dem zweiten zwei Körner, auf dem dritten vier und so weiter.

Der Wunsch ist keineswegs bescheiden, sondern unmöglich zu erfüllen: Rechnet man die exponentielle Funktion für ein Schachbrett mit 64 Feldern durch, ergibt sich eine Summe von etwa 18,45 Trillionen Weizenkörnern. Das liegt daran, dass die Summe mit jedem weiteren Feld nicht linear, sondern exponentiell wächst – ebenso wie die Anzahl der Transistoren auf einem Chip seit 1965 etwa alle zwei Jahre. Diese Art des Denkens ist Menschen wesensfremd, weil wir exponentielles Wachstum aus Natur und Alltag nicht gewohnt sind. Deshalb wird der exponentielle technische Fortschritt in der Digitalisierung nach enttäuschenden Fortschritten zu Beginn so häufig unterschätzt. Auch wenn das Mooresche Gesetz in seiner Reinform seit einiger Zeit nicht mehr gilt.

Auch bei allen Geschäftsmodellen, in denen der sogenannte Netzwerkeffekt eine Rolle spielt, gibt es einen Tipping Point – den Moment, in dem sich ein Netzwerk wie Facebook oder Linkedin plötzlich gegen alle anderen durchsetzt und sein Vorsprung kaum noch aufzuholen ist.

Der Netzwerkeffekt kommt immer dann zum Tragen, wenn jedes Mitglied eines Netzwerks automatisch durch jedes weitere Mitglied des Netzwerks profitiert. Leicht erklären lässt sich das am Beispiel Facebook: Das soziale Netzwerk mit den meisten Freunden ist für alle das mit dem meisten Nutzen, womit es weiterwächst – und das gilt auch für Messenger wie Whatsapp. Dasselbe Prinzip gilt auch für Uber oder Marktplätze wie Amazon: Für Kunden ist der Marktplatz mit den meisten Anbietern am attraktivsten – und für Anbieter die Plattform mit den meisten Nachfragern.

Digitale Plattformen wie Googles Suche und das Android-Betriebssystem, Facebooks soziales Netzwerk und Whatsapp, Amazons Markplatz oder Apples App-Store auf iOS kommen in der Digitalwirtschaft daher in eine mächtige Gatekeeper-Funktion, in der sie jeweils die Regeln des gesamten Marktes bestimmen.

Auch in anderer Hinsicht kommt es immer wieder zu selbstverstärkenden Effekten: Weil Google die beste Ranking-Software und die meisten Daten über die Relevanz von Suchergebnissen besitzt, kann es die besten Suchergebnisse liefern – das führt zu noch mehr Nutzern und infolgedessen mehr Geld für die besten Entwickler und mehr Daten für die Verbesserung des Rankings. Hinzu kommen starke Skalierungseffekte im Digitalen: Die Verbreitungskosten einer einmal geschriebenen Software sind nahe null.

Mit der wachsenden Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) verstärkt sich dieser Effekt noch. Das liegt vor allem daran, dass beim aktuellen vielversprechendsten Ansatz der KI – dem maschinellen Lernen mittels Deep Learning, einem vielschichtigem Netzwerk aus in Software abgebildeter Neuronen – Daten der Rohstoff sind, um die künstlichen neuronalen Netze zu trainieren und damit zu verbessern.

„KI ist eine Branche in der Stärke Stärke erzeugt“, schreibt die New York Times. „Je mehr Daten man hat, desto besser das Produkt; je besser das Produkt, desto mehr Daten kann man sammeln; je mehr Daten man hat, desto mehr Talente kann man anziehen und je mehr Talente man anzieht, desto besser das Produkt!“. Ähnlich wie beim Netzwerkeffekt handelt es sich also um einen sich selbst verstärkenden Effekt – nur diesmal auf Speed.

Als Unternehmen in einer zunehmend von der Digitalwirtschaft dominierten Welt ist es wichtig, die Dynamik und Macht von Plattformen zu verstehen und sich die daraus erwachsenden Fragen zu stellen: Wie beeinflusst mich die Macht von Plattformen wie Google, Facebook und Amazon – und wie kann ich darauf reagieren? Wie abhängig bin ich in meinem Geschäftserfolg von einzelnen Plattformen und wie könnte ich diese Abhängigkeit reduzieren? Lohnt es sich für eine Nische eine eigene B2B-Plattform aufzubauen oder mich daran zu beteiligen?

Das schöne und grausame an Social-Media-Strategien zugleich ist: Kaum etwas lässt sich so leicht messen wie ihr Erfolg – Likes und Reichweiten werden in Echtzeit angezeigt. Nicht jedes Unternehmen muss auf Social-Media-Kanälen aktiv sein – doch es lohnt sich nicht nur für Consumer-Marken. Wer sich beispielsweise als Arbeitgeber für junge Absolventinnen und Absolventen attraktiv machen möchte, hat bessere Chancen, wenn Bewerber einen sympathischen Social-Media-Auftritt auf Kanälen wie Facebook, Twitter, Xing oder Linkedin finden, auf denen sich das Unternehmen offen und kommunikationsfreudig zeigt.

Gerade für Unternehmen mit Konsumenten-Produkten ist Social Media natürlich auch ein wichtiger Kanal für direktes Kundenfeedback. Zur Auswertung dieses Gesprächs gibt es zahlreiche Tools, die hilfreich sein können – zu den bekannteren gehören unter anderem Hootsuite, Sprinklr und die Marketing-Cloud von Salesforce.

Für Hersteller von Konsumenten-Produkten gilt: Wer glaubt, die Kontrolle zu behalten, indem ein Unternehmen Social Media komplett meidet, irrt. Das Unternehmen findet in den sozialen Kanälen statt, erfährt aber nichts davon. Aber auch Hersteller eines B2B-Produkts müssen sich fragen: Welchen Eindruck mache ich auf Kunden, Geschäftspartner und Bewerber, wenn ich im Internet nicht oder nur durch eine nichtssagende Website auffindbar bin?

Bei allen Interaktionen auf den Social-Media-Kanälen ist es wichtig, die Regeln der Kommunikation auf dem jeweiligen Kanal zu beachten und nicht gleich als Fremdkörper aufzufallen: Freundlich und locker kommunizieren – aber nicht anbiedern sind wichtige Grundsätze. Und: Kritik keinesfalls einfach unkommentiert löschen – das ist nur Nährboden für einen echten Shitstorm.

Jeder Kanal hat dabei seine eigene Zielgruppe. Twitter zum Beispiel ist gut, um Politiker, Entscheidungsträger und Journalisten zu erreichen. Es gibt kein anderes Medium, mit dem sich Einzelpersonen und Unternehmen so leicht in Debatten einmischen und Sichtbarkeit bei politischer und wirtschaftlicher Elite erreichen. Schlüssel zum Erfolg ist es hier, den für die eigene Branche relevanten Leuten zu folgen und mit ihnen zu interagieren.

Generell gilt für erfolgreiche Inhalte auf Social Media: Sie sind vom Nutzer her gedacht, nutzen also dem Rezipienten statt der Botschaft, die das Unternehmen gerne über sich verbreitet sähe.

Nicht wenige deutsche Mittelständler haben sich mithilfe der Digitalisierung ganz neue Märkte erschlossen – beispielsweise in China. Die wichtigste Plattform für den B2B-Handel in China ist dabei Alibaba, für den B2C-Handel ist Wechat inzwischen die wichtigste chinesische Plattform.

Aber auch außerhalb Chinas können B2B-Online-Plattformen wie Mercateo, Amazon Business oder Fachportale wie Toolineo für professionelle Handwerker neue Kundengruppen erschließen. Welche Plattformen sich jeweils lohnen, hängt vom Unternehmen ab. Beratungsunternehmen wie Kyto können hier helfen, die möglichen Chancen einer Internationalisierung mittels digitaler Tools auszuloten.

Der Artikel wird fortlaufend aktualisiert. Die erste Version des Artikels wurde er am 20. Juli 2017 veröffentlicht. Der Artikel wurde zuletzt am 8. Juli 2020 aktualisiert.

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