Vom Produkt zur Plattform: Wie traditionelle Unternehmen die digitale Transformation meistern können

Diese eingeschränkte Wahrnehmung erschwert die Diskussion über Plattformmodelle erheblich. Social-Media-Plattformen prägen das allgemeine Verständnis von „Plattformen“ vorwiegend aus einer konsumorientierten, medialen Perspektive. Dabei wird häufig übersehen, dass Plattformökonomie weit über die Nutzung von sozialen Netzwerken hinausgeht und vielfältige Geschäftsmodelle ermöglicht – von Marktplätzen über Dienstleistungsplattformen bis hin zu datengetriebenen Ökosystemen.

Folgende Aspekte verdeutlichen den Unterschied zwischen Plattformgeschäftsmodellen und klassischen linearen Geschäftsmodellen:

• Wertschöpfende Interaktionen: Plattformen schaffen einen (digitalen) Raum, in dem externe Anbieter und Kunden direkt miteinander interagieren, um Werteinheiten auszutauschen. Diese Interaktionen bilden den Kern der Plattformökonomie.
• Werteinheiten: Die ausgetauschten Werte können in verschiedener Form auftreten:
  • Materielle Güter: Wie Bücher, Autos oder Immobilien.
  • Immaterielle Güter: Wie Dienstleistungen, Software oder digitale Inhalte.
  • Soziale Währung: Wie Likes, Kommentare oder Matches auf Plattformen wie Instagram oder Tinder.
  • Vermögenswerte: Wie Aktien, Kryptowährungen oder digitales Buchgeld.
• Offene Infrastruktur: Plattformen bieten eine technologiegestützte Infrastruktur, die es Nutzern ermöglicht, schnell und unkompliziert an der Plattform teilzunehmen. Dazu gehören benutzerfreundliche Schnittstellen (Apps, APIs) und skalierbare technische Systeme.
• Plattform-Governance: Die Governance einer Plattform legt Regeln und Mechanismen fest, die das Verhalten der Teilnehmer steuern und das Vertrauen innerhalb des Ökosystems sicherstellen. Beispiele hierfür sind Bewertungsmechanismen, Sicherheitsrichtlinien und Zugangsregeln.
• Matching: Plattformen setzen Daten und Algorithmen ein, um Angebot und Nachfrage präzise zu verbinden. Diese zielgerichtete Vermittlung sorgt für effiziente Transaktionen und eine hohe Zufriedenheit der Teilnehmer.
• Austausch: Plattformen fördern den Austausch von Waren, Dienstleistungen und sozialer Währung zwischen den Teilnehmern. Sie erleichtern Transaktionen, indem sie Zugang, Zahlungsabwicklung und Kommunikation zentral koordinieren.
• Netzwerkeffekte: Der Nutzen einer Plattform steigt exponentiell mit der Anzahl ihrer Nutzer. Mehr Anbieter ziehen mehr Kunden an und umgekehrt, wodurch eine dynamische Wachstumsdynamik entsteht. Netzwerkeffekte sind ein zentraler Wettbewerbsvorteil digitaler Plattformen.
• Erweiterte Logik: Plattformen erweitern die traditionelle betriebswirtschaftliche Logik, indem sie datengetriebene Innovationen, Ökosysteme und globale Skalierbarkeit nutzen. Sie schaffen neue Wertschöpfungsstrukturen, die klassische Unternehmen nicht bieten können.

Vom Produzenten zum Vermittler: Warum Plattformen ein Umdenken erfordern

Viele meiner Trainingsteilnehmer möchten ihre bestehenden Geschäftsmodelle erweitern und arbeiten bereits an Plattformprojekten oder Konzepten. Sie verfügen über die nötigen Marktkenntnisse, Netzwerke und Kunden, um eine überlebensfähige Plattform aufzubauen. Dennoch stoßen sie auf zentrale Herausforderungen, die den Übergang von traditionellen linearen Geschäftsmodellen zu plattformbasierten Ansätzen erschweren.

Die größte Hürde ist der notwendige Paradigmenwechsel. Lineare Geschäftsmodelle funktionieren nach einem klaren Prinzip: Rohstoffe oder Produkte werden eingekauft, im eigenen Betrieb veredelt und anschließend an Kunden verkauft. Der Mehrwert wird dabei innerhalb des Unternehmens geschaffen und direkt weitergegeben. Der Übergang zu einem Plattformgeschäftsmodell bedeutet jedoch einen grundlegenden Perspektivwechsel: Der Mehrwert wird nicht mehr vollständig im eigenen Haus produziert, sondern externe Anbieter erschaffen die Werteinheit – und das Unternehmen agiert als Mittelsmann, der diesen Prozess erleichtert.

Dieser Ansatz wirkt für viele Unternehmer kontraintuitiv. Es treten besonders zwei typische Ängste auf:

• Die betriebswirtschaftliche Sorge: Betriebswirte fürchten, dass die Plattform den direkten Kontakt zu Kunden schwächt und diese möglicherweise abwandern. Die Vorstellung, dass externe Anbieter das Kerngeschäft übernehmen, lässt den Kontrollverlust befürchten.
• Die ingenieurtechnische Sorge: Ingenieure sind oft skeptisch gegenüber der Qualität von extern erstellten Werteinheiten. Sie hinterfragen, ob diese den hohen Standards entsprechen, die das eigene Unternehmen gewährleistet.

Um den Übergang zu einem Plattformgeschäftsmodell erfolgreich zu gestalten, sind drei weitere grundlegende Paradigmenwechsel erforderlich:

• Kleine Investitionen ohne sofortige Gewissheit über den Return: Die Plattformökonomie verlangt ein langfristiges, strategisches Investment. Zu Beginn sind Umsätze ungewiss, und es besteht sogar eine hohe Wahrscheinlichkeit des Scheiterns einzelner Iterationen. Viele Unternehmen sind es gewohnt, schnelle Ergebnisse zu sehen (sofortige ROI), doch der Plattformaufbau funktioniert anders: Es geht darum, ein funktionierendes Ökosystem zu schaffen, das über Zeit wächst und sich selbst verstärkt – durch Netzwerkeffekte.
• Visionäres und kreatives Denken jenseits operativer Routinen: Ein Plattformgeschäft erfordert eine neue Denkweise, die über das operative Tagesgeschäft hinausgeht. Es geht darum, um die Ecke zu denken und neue Verbindungen zwischen Anbietern und Kunden zu schaffen, die es bisher nicht gab. Diese Art von visionärem Denken ist im klassischen Betrieb oft wenig gefragt, da der Fokus dort auf Optimierung und Effizienz liegt.
• Schnelle Fehler machen: Gleichzeitig fehlt in vielen Unternehmen die notwendige Kultur, die Innovation fördert und iterative Prozesse akzeptiert. Plattforminnovationen sind selten geradlinig – sie erfordern Experimente, Anpassungen und Lernprozesse, bei denen auch Rückschritte zum normalen Verlauf gehören. Diese Rückschritte sollten nicht als Fehler betrachtet werden, sondern als Teil des iterativen Lernprozesses, der eine Plattform langfristig robust macht.

Plattformstrategie in sechs Schritten: Vom Problem zur skalierbaren Lösung

Plattformen und Marktplätze haben in den letzten Jahren ganze Branchen revolutioniert – von der Mobilität über den Einzelhandel bis hin zu Dienstleistungen. Plattformgeschäftsmodelle wie Airbnb, Uber oder Etsy sind längst keine Ausnahme mehr, sondern ein zentraler Bestandteil der digitalen Wirtschaft. Doch die Frage, die viele Gründer und Unternehmen umtreibt, bleibt: Wie komme ich auf eine gute Plattformidee?

Diese Frage ist keineswegs trivial. Der Aufbau einer erfolgreichen Plattform erfordert nicht nur technisches Know-how und finanzielle Mittel, sondern auch ein tiefes Verständnis für Marktmechanismen. Eine Plattformidee muss ein reales Problem lösen, echten Mehrwert bieten und zugleich skalierbar sein. Doch wie erkennt man diese Chancen?

Das Problem als Ausgangspunkt jeder Plattformidee

Jede erfolgreiche Plattform beginnt mit einem klar definierten Problem. Die entscheidende Frage lautet: Welches Problem löse ich, und ist es wirklich wert, gelöst zu werden? Plattformen wie Uber oder Airbnb sind nicht zufällig entstanden – sie haben bestehende Ineffizienzen in traditionellen Märkten aufgedeckt und diese radikal verbessert.

Nehmen wir Uber als Beispiel. Das Taxigewerbe war fragmentiert, unflexibel und oft schwer zugänglich. Kunden mussten Taxis telefonisch bestellen, mit langen Wartezeiten rechnen und sich auf eine begrenzte Auswahl an Fahrzeugen verlassen. Gleichzeitig gab es unzählige Menschen mit privaten Fahrzeugen, die bereit waren, Fahrten anzubieten – sie hatten jedoch keinen Zugang zum Markt. Uber hat dieses Problem gelöst, indem es Fahrer und Fahrgäste über eine App effizient miteinander verbunden hat.
Das Gleiche gilt für Airbnb. Die Plattform hat das Problem erkannt, dass es in vielen Städten teure Hotels, aber ungenutzte Privatwohnungen gibt. Sie schuf eine Infrastruktur, die es Menschen ermöglicht, ihre Wohnungen oder Zimmer unkompliziert zu vermieten. Der Erfolg von Airbnb liegt nicht nur darin, eine Plattform gebaut zu haben, sondern ein reales Bedürfnis zu befriedigen – sowohl auf der Angebots- als auch auf der Nachfrageseite.
Wer eine Plattformidee entwickeln möchte, sollte sich daher fragen: Gibt es in meiner Branche ein ähnliches Problem? Gibt es Ineffizienzen, die ich durch eine Plattform lösen könnte?

Fragmentierte Märkte als ideale Plattformfelder

Plattformen funktionieren besonders gut in fragmentierten Märkten – also Märkten, in denen es viele kleine Anbieter und Nachfrager gibt, aber keine dominierenden Player. In solchen Märkten besteht oft ein hoher Koordinationsaufwand. Plattformen reduzieren diese Reibungsverluste, indem sie die Vermittlung automatisieren und skalierbar machen.

Ein gutes Beispiel ist der Handwerksmarkt. Kunden suchen Handwerker für kleine Reparaturen oder Renovierungen, haben jedoch oft Schwierigkeiten, die passenden Dienstleister zu finden. Gleichzeitig gibt es zahlreiche Handwerker, die Aufträge suchen, doch keinen direkten Zugang zu potenziellen Kunden haben. Plattformen wie MyHammer oder TaskRabbit haben dieses Problem gelöst, indem sie beide Seiten zusammengebracht und den Zugang zum Markt vereinfacht haben.

Ein weiteres Beispiel ist der Markt für Freelancer. Plattformen wie Upwork oder Fiverr bedienen einen stark fragmentierten Markt, in dem sowohl Unternehmen als auch Freelancer Schwierigkeiten haben, geeignete Partner zu finden. Die Plattformen bieten eine strukturierte und eine technologisch moderierte Umgebung, in der Angebot und Nachfrage effizient gematcht werden – ohne dass ein klassischer Mittelsmann erforderlich ist.

Wer eine Plattformidee entwickeln möchte, sollte also nach Märkten suchen, die folgende Merkmale aufweisen:

• Es gibt viele Anbieter und Nachfrager.
• Die Vermittlung ist derzeit aufwendig und ineffizient.
• Es gibt keinen klaren Marktführer, der alle Akteure verbindet.

Touchpoints und Mittelsmänner als Schwachstellen

Eine weitere wichtige Frage lautet: Wie viele Touchpoints haben Anbieter und Nachfrager, um ein Produkt oder eine Dienstleistung zu konsumieren? Jeder unnötige Zwischenschritt in einer Transaktion ist ein potenzieller Ansatzpunkt für eine Plattform.

Schauen wir uns das Beispiel der Essenslieferdienste an. Früher mussten Kunden oft telefonisch bei Restaurants bestellen, ihre Bestellung umständlich durchgeben und die Zahlung in bar abwickeln. Plattformen wie Lieferando oder Uber Eats haben diesen Prozess stark vereinfacht. Die Touchpoints wurden reduziert: Kunden können jetzt mit wenigen Klicks bestellen, bezahlen und ihre Bestellung in Echtzeit nachverfolgen.

Ähnlich verhält es sich bei Reiseplattformen wie Booking.com. Früher waren Reisebüros die Mittelsmänner, die zwischen Hotels und Reisenden vermittelt haben. Diese Mittelsmänner waren oft teuer und boten wenig Transparenz. Plattformen wie Booking.com haben den Buchungsprozess digitalisiert und dadurch für mehr Transparenz und Kosteneffizienz gesorgt.

Die Frage nach den Touchpoints ist deshalb entscheidend: Wo gibt es unnötige Schritte, die ich durch eine Plattform eliminieren kann? Ist der aktuelle Mittelsmann noch gerechtfertigt, oder kann ich ihn effizient ersetzen?

Vertrauen als kritischer Faktor

Ein weiterer entscheidender Punkt für jede Plattformidee ist das Thema Vertrauen. In vielen Märkten hängt der Erfolg einer Transaktion davon ab, ob beide Parteien – Anbieter und Nachfrager – einander vertrauen.

Plattformen wie eBay oder Airbnb haben früh erkannt, dass Vertrauen der Schlüssel zu einer erfolgreichen Transaktion ist. Sie haben Bewertungsmechanismen eingeführt, die es Nutzern ermöglichen, die Qualität und Zuverlässigkeit ihres Gegenübers einzuschätzen. Dieses Vertrauen hat maßgeblich dazu beigetragen, dass Fremde bereit sind, miteinander Geschäfte zu machen.

Ein herausragendes Beispiel dafür, wie Vertrauen gezielt aufgebaut werden kann, liefert die technisch ausgefeilte Prüfung von Geräten auf der Plattform Revent Store in den Vereinigten Arabischen Emiraten. Die Plattform, spezialisiert auf den Handel mit gebrauchten Elektrogeräten, hat umfassende Prozesse, spezielle Softwarelösungen und Garantien integriert, um die Qualität der gebrauchten Produkte sicherzustellen und so das Vertrauen der Käufer zu stärken.

Auch hier gilt: Gibt es in meinem Zielmarkt Transaktionen, die ohne Vertrauen schwer funktionieren? Kann meine Plattform dieses Vertrauen schaffen – beispielsweise durch Bewertungen, Verifizierungen oder Käuferschutzprogramme?

Ungenutzte Kapazitäten als Plattformchancen

Manchmal ergibt sich eine Plattformidee auch aus ungenutzten eigenen Kapazitäten. Wenn ein Unternehmen über Ressourcen verfügt, die es selbst nicht vollständig auslasten kann, könnte eine Plattformlösung sinnvoll sein.

Ein Beispiel sind Logistikplattformen. Ein Fuhrparkbetreiber, der regelmäßig Transporte durchführt, könnte eine Plattform aufbauen, um freie Kapazitäten Unternehmen anzubieten, die etwas transportiert haben möchten. Die erlangte Prozesserfahrung und Infrastruktur (z. B. Routenplanung, Fahrzeugmanagement) wird dabei zu einem skalierbaren offenen Plattformgeschäftsmodell, wenn diese Matching-Fähigkeit von Logistik-Kapazität und Unternehmen Dritten eröffnet wird.

Das Gleiche gilt für technologische Plattformen. Ein Unternehmen, das in einem bestimmten Prozess besonders effizient ist, könnte diese Prozesserfahrung anderen Firmen als Plattformdienstleistung anbieten – wie es Flexport im Bereich der globalen Logistik getan hat. Flexport nutzt ungenutzte Logistikkapazitäten und transformiert komplexe Lieferketten in eine digitale Plattformlösung. Das Unternehmen ermöglicht es Kunden, Frachttransporte weltweit effizient zu verwalten, indem es seine eigene Erfahrung in der Abwicklung von Zollprozessen, Routenoptimierung und Lagerverwaltung als skalierbare Dienstleistung bereitstellt. Durch die Bereitstellung dieser technologischen Infrastruktur und Prozesskompetenz hilft Flexport anderen Unternehmen, ihre Logistik ohne eigene hohe Investitionen zu optimieren und freie Kapazitäten besser auszulasten. Gleichzeitig nutzt das Unternehmen gelerntes Prozesswissen von seinen Nutzern und implementiert diese in seine Plattform-Workflows. In Zeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) sind diese Feedback-Schleife und die Lernzyklen deutlich schneller geworden.

Die entscheidende Frage: Was ist mein Differenzierungsmerkmal?

Beim Aufbau einer Plattform sollte man sich immer fragen: Welcher Prozess ist mein Alleinstellungsmerkmal? Wenn ein unterstützender Prozess das Kernwertversprechen der Plattform ausmacht, sollte er im Unternehmen entwickelt werden. Wenn nicht, kann er besser ausgelagert werden. Zahlungsabwicklungen, Logins oder Sicherheitsfeatures gehören in der Regel nicht zu den Differenzierungsmerkmalen einer Plattform – dafür gibt es spezialisierte Anbieter, die diese Prozesse sicherer und effizienter umsetzen.

Doch es gibt auch Bereiche, in denen es Sinn macht, eigene Lösungen zu entwickeln. Ein Beispiel ist das Matching zwischen Angebot und Nachfrage. Plattformen wie Tinder oder LinkedIn investieren massiv in ihre Matching-Algorithmen, da diese den Kern ihres Geschäftsmodells bilden. Hier handelt es sich um Prozesse, die entscheidend für den Erfolg der Plattform sind – und deshalb nicht ausgelagert werden sollten.

Diese Unterscheidung – was ist mein Kernprozess und was kann ich outsourcen? – sollte jede Plattformstrategie prägen. Wer sich auf das Wesentliche konzentriert, kann schneller iterieren, mehr Nutzer gewinnen und frühzeitig lernen, ob das Plattformkonzept tatsächlich tragfähig ist.

Warum weniger Technologie oft mehr ist

Viele Plattformgründungen scheitern nicht daran, dass es keine Nachfrage gibt, sondern daran, dass Gründer den Fokus auf das Falsche legen. Die erste Idee, wenn man eine Plattform oder einen Marktplatz starten möchte, ist oft: „Ich brauche eine ausgereifte Technologie.“ Doch dieser Gedanke ist trügerisch. Nicht die technische Raffinesse entscheidet über den Erfolg einer Plattform, sondern die Frage, ob sie tatsächlich ein relevantes Problem löst und Nutzer beider Seiten überzeugt. Plattformen müssen nicht perfekt sein, sie müssen funktionieren – und zwar in ihrem Kern.

Ein Blick auf die Erfolgsgeschichte von Airbnb verdeutlicht diesen Ansatz. Die Gründer der Plattform starteten mit einer simplen WordPress-Seite. Es gab keine komplexen Algorithmen, keine ausgeklügelten Matching-Prozesse. Stattdessen übernahmen die Gründer selbst die Rolle des „Algorithmus“, indem sie Gäste und Gastgeber manuell zusammenführten. Ihre Mission war es, das Wertangebot der Plattform zu testen: Sind Menschen bereit, ihre Wohnungen an Fremde zu vermieten? Die Antwort auf diese Frage war entscheidend für den späteren Erfolg – nicht die Frage, wie ausgefeilt der Buchungsprozess technisch war.

Das, was Airbnb damals nutzte, nennt man heute das Concierge-Modell. Es beschreibt den Prozess, Plattformnutzer auf beiden Seiten manuell zu verbinden – mit simplen Tools wie Excel, E-Mails oder Telefonanrufen. Das klingt undigital und wenig innovativ, doch dieser Ansatz hat einen großen Vorteil: Gründer können sich voll und ganz auf die Kerninteraktion konzentrieren und lernen dabei mehr über die tatsächlichen Bedürfnisse ihrer Nutzer als durch jede Datenanalyse.

Warum das Concierge-Modell so effektiv ist

Eine zentrale Herausforderung bei der Entwicklung einer Plattform ist die Gefahr, sich in der Entwicklung von Technologie zu verlieren. Heute haben wir mehr Möglichkeiten als je zuvor, digitale Produkte zu bauen – dank Low-Code-Tools, vorgefertigten API-Lösungen und der rasanten Entwicklung künstlicher Intelligenz. Doch genau das birgt Risiken. Viele Gründer verbringen Monate oder gar Jahre damit, die perfekte Plattform zu entwickeln, nur um am Ende festzustellen, dass niemand sie nutzt.

Das Concierge-Modell verhindert genau dieses Problem. Es zwingt Gründer, sich auf das Wesentliche zu fokussieren: den Mehrwert für die Nutzer. Durch jede manuelle Interaktion lernen sie, welche Bedürfnisse die beiden Seiten der Plattform tatsächlich haben, welche Hürden bestehen und wie Vertrauen aufgebaut werden kann. Anstatt Zeit und Geld in Features zu investieren, die vielleicht niemand braucht, konzentriert sich das Team darauf, echte Probleme zu lösen.

Ein großer Vorteil des Concierge-Modells ist auch, dass es hilft, wichtige Prozesse frühzeitig zu erkennen. Plattformen bestehen nicht nur aus der Kerntransaktion – beispielsweise dem Buchen einer Unterkunft oder dem Bestellen einer Speise – sondern aus zahlreichen unterstützenden Prozessen. Vertrauen, Zahlungsabwicklung und Identitätsprüfung sind nur einige Beispiele. Diese Hilfsprozesse können entweder selbst entwickelt oder an Drittanbieter ausgelagert werden.

Airbnb stellte beispielsweise schnell fest, dass Vertrauen zwischen Gastgebern und Gästen der Schlüssel für eine erfolgreiche Vermittlung ist. Anstatt jedoch eigene Systeme zur Verifizierung zu entwickeln, integrierten sie externe Lösungen, wie Visa-Verifizierungen und Bewertungen durch andere Nutzer. Diese Erkenntnis – dass nicht alle Prozesse selbst gebaut werden müssen – ist für viele Plattformen essenziell. Heute nutzen Plattformen wie Uber oder Shopify ebenfalls externe Anbieter für wichtige unterstützende Dienste: Auth0 für Logins, Stripe für Zahlungsabwicklungen oder Twilio für Kommunikationslösungen.

Gestalte bedacht deine Plattform für die richtige Sucherfahrung

Eine Plattform lebt von der Interaktion zwischen Anbieter und Nachfrager – doch nicht jede Plattform funktioniert nach dem gleichen Prinzip. In der Praxis gibt es zwei grundlegende Arten von Plattformen, die sich in der Art und Weise unterscheiden, wie beide Seiten zueinander finden: Matching-Plattformen und Suchplattformen. Dieser Unterschied beeinflusst maßgeblich, wie eine Plattform gestaltet werden muss, damit Nutzer die richtige Sucherfahrung haben und am Ende ein erfolgreicher Austausch der Werteinheit stattfindet.

Der Unterschied zwischen Matching-Plattformen und Suchplattformen

Ein gutes Beispiel für eine Matching-Plattform ist Uber. Wenn ich von Berlin-Mitte zum Flughafen fahren möchte, muss ich lediglich wissen, ob ein Fahrer in meiner Nähe verfügbar ist. Der Prozess des „Matching“ ist hier relativ simpel. Es gibt klare Bedingungen für den erfolgreichen Abschluss einer Transaktion: Standort, Verfügbarkeit und Preis. Mehr Details sind für diese Art von Service nicht notwendig.

Im Gegensatz dazu stehen Plattformen, die ich als Suchplattformen bezeichne – zum Beispiel eine Plattform zur Vermittlung von Babysittern. Hier reicht es nicht aus, einfach einen verfügbaren Babysitter in meiner Nähe zu finden. Eltern haben in diesem Fall viel spezifischere Anforderungen: Sie möchten möglicherweise wissen, ob der Babysitter eine bestimmte Sprache spricht, wie alt die Person ist, welchen Bildungsgrad sie hat oder ob Erfahrungen mit Kindern im gleichen Alter vorhanden sind. Gleichzeitig hat auch der Babysitter Erwartungen an die Familie – etwa in Bezug auf die Bezahlung, die Anzahl der Kinder oder den Wohnort.

Dieser Unterschied lässt sich mit einem bekannten Konzept aus dem Marketing vergleichen: Low-Involvement- und High-Involvement-Produkte. Eine Uber-Fahrt wäre ein Low-Involvement-Service – der Nutzer möchte schnell eine Lösung finden, ohne sich intensiv mit dem Anbieter zu beschäftigen. Babysitting hingegen ist ein High-Involvement-Service – beide Seiten möchten sicherstellen, dass die Anforderungen und Erwartungen exakt übereinstimmen. Diese Unterscheidung ist entscheidend für die Gestaltung der Plattform.

Warum die Sucherfahrung entscheidend ist

Plattformen, die High-Involvement-Services vermitteln, müssen viel mehr als nur eine einfache Liste von Anbietern bieten. Sie müssen die richtigen Filter, Sortierungsfunktionen und Darstellungsformen zur Verfügung stellen, damit Nutzer schnell und gezielt nach den gewünschten Kriterien suchen können.

Eine einfache Liste reicht oft nicht aus. Je nach Plattform ergibt es vielleicht mehr Sinn, eine Kartenansicht anzubieten, wie es beispielsweise Airbnb tut, oder ein Raster mit Fotos, das visuelle Eindrücke vermittelt. Diese Art der Darstellung hilft Nutzern, sich schneller ein Bild von den verfügbaren Angeboten zu machen und Vertrauen aufzubauen – ein entscheidender Faktor bei High-Involvement-Services.

Doch nicht nur die Darstellung ist wichtig. Auch die Art, wie Nutzer suchen und filtern können, beeinflusst den Erfolg einer Plattform maßgeblich. Welche Filter sind entscheidend? Bei einer Babysitter-Plattform könnte das Alter, die Sprache oder die Qualifikation wichtig sein. Bei einer Essenslieferplattform hingegen spielt die Entfernung oder die Lieferzeit eine größere Rolle. Die Plattform muss sich an den Bedürfnissen des spezifischen Marktes orientieren, um den Nutzern eine reibungslose Sucherfahrung zu bieten.

Rapid Prototyping: Teste die Sucherfahrung frühzeitig

Ein häufiger Fehler, den ich in meinen Trainings beobachte, ist der Versuch, die Plattform bis ins letzte Detail zu planen, bevor Nutzerfeedback eingeholt wird. Dieser Ansatz führt oft dazu, dass wichtige Details übersehen werden – insbesondere, wenn es um die Sucherfahrung geht. Deshalb empfehle ich dringend, frühzeitig ein Rapid Prototyping durchzuführen.

Rapid Prototyping bedeutet, dass du bereits in einer frühen Phase visuelle Entwürfe deiner Plattform erstellst – auf Papier oder mit Tools wie Miro oder Figma. Es geht dabei nicht nur darum, ein optisch ansprechendes Design zu entwerfen, sondern vor allem um die logische Struktur der Plattform. Die Nutzer müssen in wenigen Schritten zum gewünschten Ergebnis kommen – dem erfolgreichen Match zwischen Anbieter und Nachfrager.

In meinen Trainings sage ich meinen Teilnehmern oft: „Design bedeutet nicht nur das Visuelle, sondern das logische Arrangieren von Elementen.“ Es geht darum, die verschiedenen Features so zu gestalten, dass sie die Bedürfnisse beider Seiten erfüllen und die Plattform einfach und intuitiv nutzbar machen. Wenn Nutzer sich verloren fühlen oder zu viele Klicks benötigen, um die gewünschte Werteinheit zu finden, werden sie abspringen – unabhängig davon, wie gut die Plattform technisch funktioniert.

Ein gutes Beispiel dafür ist wieder Airbnb. Die Gründer stellten früh fest, dass Vertrauen der Schlüssel für eine erfolgreiche Sucherfahrung ist. Es reichte nicht aus, einfach verfügbare Wohnungen zu listen – Nutzer wollten mehr Informationen über die Gastgeber, Bewertungen von anderen Gästen und eine Möglichkeit, die Identität des Gastgebers zu überprüfen. Diese Anforderungen wurden durch zusätzliche Features wie Visa-Verifizierung und Bewertungsmechanismen umgesetzt. Doch anfangs wurden diese Anforderungen durch einfache Gespräche mit den Nutzern identifiziert – nicht durch komplexe technische Lösungen.

Das Ziel: Der erfolgreiche Austausch der Werteinheit

Am Ende dreht sich alles um die Werteinheit, die auf der Plattform ausgetauscht wird. Bei Uber ist es die Fahrt von A nach B. Bei einer Babysitter-Plattform ist es die Betreuung des Kindes nach den Wünschen der Eltern und des Babysitters. Die Plattform muss darauf optimiert sein, diesen Austausch so einfach und reibungslos wie möglich zu gestalten.

Die richtige Sucherfahrung spielt dabei eine entscheidende Rolle. Sie sorgt dafür, dass beide Seiten das finden, wonach sie suchen – schnell, präzise und mit minimalem Aufwand. Eine Plattform, die diesen Prozess beherrscht, wird erfolgreiche Matches erzielen und somit langfristig wachsen.

In der aktuellen KI-Revolution wird dieser Matching-Prozess gerade grundlegend verändert. Plattformen setzen verstärkt auf künstliche Intelligenz, um die Sucherfahrung noch weiter zu optimieren. Doch auch hier gilt: Ohne ein grundlegendes Verständnis der Nutzerbedürfnisse bleibt jede Technologie wertlos. Die richtige Sucherfahrung beginnt nicht mit KI – sondern mit einem durchdachten Plattformdesign, das beide Seiten der Transaktion perfekt zusammenbringt.

Das initiale Angebot und das Henne-Ei-Problem

Eine der zentralen Herausforderungen beim Aufbau einer Plattform ist das sogenannte Henne-Ei-Problem. Du benötigst Nutzer auf beiden Seiten des Marktes, damit deine Plattform funktioniert – doch jede Seite zögert, sich zu engagieren, solange die andere Seite nicht in ausreichender Zahl vorhanden ist. Der Schlüssel zur Lösung dieses Dilemmas liegt darin, die schwierige Seite deiner Plattform zu identifizieren und sie gezielt zu hofieren.

Doch was bedeutet das? Die schwierige Seite ist in der Regel diejenige, die mehr Anforderungen an die Plattform hat und schwerer zu überzeugen ist. Ein praktisches Beispiel dafür ist das Konzept einer Single-Party. Angenommen, du veranstaltest eine Party für heterosexuelle Singles in Berlin. Deine Aufgabe als Veranstalter ist es, den Club voll zu bekommen und sicherzustellen, dass die Party für beide Seiten attraktiv ist. In der Praxis zeigt sich häufig, dass es schwieriger ist, Frauen für eine solche Party zu gewinnen. Deshalb bieten Veranstalter oft Getränkegutscheine oder freien Eintritt für Frauen an, um sie zur Party zu locken. Ein höherer Frauenanteil sorgt wiederum dafür, dass die Männer nachkommen – diese sind bereit, vollen Eintritt zu zahlen und mehr Geld für Getränke auszugeben.

Die Plattformökonomie funktioniert ähnlich. Du musst zuerst verstehen, welche Seite schwerer zu gewinnen ist, um diese gezielt zu incentivieren. Dabei gilt: Die schwierige Seite ist oft diejenige, die du nicht oder nur bedingt monetarisieren kannst, da sie für das Funktionieren deiner Plattform entscheidend ist. Der Erfolg liegt darin, ihre Bedürfnisse zu erkennen und gezielt anzusprechen.

Wie identifizierst du die schwierige Seite deiner Plattform?

Der beste Weg, um die schwierige Seite deiner Plattform zu identifizieren, ist, in die Rolle eines Praktikanten deines künftigen Kunden zu schlüpfen. Das bedeutet: Beobachte, wie diese Nutzer heute ihre Ziele erreichen. Welche Schritte gehen sie durch, um die gewünschte Werteinheit zu finden? Wo gibt es Reibungsverluste? Welche Hürden müssen sie überwinden?

Stell dir vor, du baust eine Plattform für Babysitter. Die „schwierige Seite“ sind in diesem Fall wahrscheinlich die Eltern, die einen Babysitter suchen. Sie haben hohe Anforderungen: Sprache, Alter, Erfahrung, Vertrauen. Die Babysitter hingegen suchen einfach nur Aufträge. Das bedeutet, du musst die Plattform so gestalten, dass sie die Bedürfnisse der Eltern perfekt adressiert – indem du umfassende Filteroptionen, Bewertungen und Verifizierungen anbietest, um das Vertrauen zu stärken. Gleichzeitig kannst du die Babysitter-Seite monetarisieren, da sie davon profitiert, Zugang zu mehr Kunden zu erhalten.

Dieser Ansatz ist auch in anderen Branchen relevant. Ein Marktplatz für Handwerker? Die schwierige Seite sind die Kunden, die einen zuverlässigen Handwerker suchen. Eine Jobplattform für Freelancer? Die Kunden, die hochwertige Arbeit erwarten, sind die schwierige Seite.

Sobald du die schwierige Seite identifiziert hast, musst du sie gezielt incentivieren. Dies kann durch kostenlose Zugänge, Sonderangebote oder personalisierte Services geschehen. Dein Ziel ist es, diese Nutzergruppe langfristig auf deiner Plattform zu halten, damit die andere Seite automatisch nachkommt.

Die acht Strategien zum Überwinden des Henne-Ei-Problems

Der Klassiker, das Buch Platform Revolution von Sangeet Paul Choudary unterscheidet acht Strategien zum Überwinden des Henne-Ei-Problems:

• Follow-the-Rabbit-Strategie: Beginne mit einem nicht-plattformbasierten Geschäftsmodell, um beide Seiten des Marktes anzuziehen, und baue daraus eine Plattform. Amazon begann als klassischer Online-Händler, bevor es externe Verkäufer auf seine Plattform einlud.
• Staging Value Creation: Schaffe initialen Mehrwert, um Nutzer anzuziehen, und lass diese Nutzer weiteren Mehrwert generieren. Die Huffington Post begann mit bezahlten Autoren und zog später freiwillige Blogger an.
• Design for One Set of Users: Gestalte die Plattform so, dass sie zunächst nur eine Nutzergruppe anspricht. Justdial startete mit einer Datenbank lokaler Dienstleister und zog durch Leads potenzielle Kunden an.
• Piggybacking: Nutze bestehende Plattformen, um deine Plattform aufzubauen. Viele Start-ups haben durch das Scraping von Craigslist oder das Verwenden bestehender Netzwerke ihre Nutzerbasis aufgebaut.
• Seeding: Fülle deine Plattform zu Beginn mit simulierten Inhalten. PayPal setzte Bots ein, um auf eBay Transaktionen zu starten, und Dating-Plattformen nutzen oft „Fake“-Profile, um die Interaktion anzukurbeln.
• Producer Evangelism Strategy: Überzeuge zunächst Produzenten, die ihre eigenen Kunden auf die Plattform bringen. Crowdfunding-Plattformen wie Kickstarter ziehen Kreative an, die wiederum ihre Netzwerke aktivieren.
• Micromarket Strategy: Fokussiere dich auf kleine, klar definierte Märkte und baue von dort aus deine Plattform auf. Facebook startete auf dem Harvard-Campus, bevor es sich anderen Universitäten öffnete.
• Marquee Strategy: Hole dir Schlüsselakteure auf die Plattform, um deren Reichweite zu nutzen. Microsoft kaufte Bungie, um das Spiel Halo exklusiv für die Xbox zu entwickeln und damit eine große Nutzerbasis zu gewinnen.

Die Überlappung zweier Revolutionen – die KI- und die Plattform-Revolution

Die digitale Welt ist geprägt von disruptiven Entwicklungen, die bestehende Geschäftsmodelle immer wieder infrage stellen. Man hat Schlagzeilen gelesen wie „Software eats the world“ oder „Browser eats software“. Nun stehen wir vor der nächsten Transformation: „AI eats SaaS“ – künstliche Intelligenz wird zunehmend klassische Software-as-a-Service-Modelle ablösen oder zumindest radikal verändern. Doch was bedeutet das im Kontext der Plattformökonomie? Und welche neuen Möglichkeiten eröffnen sich für Plattformen und Marktplätze, wenn KI die Rolle des Backends übernimmt?

Um diese Veränderungen zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die Struktur klassischer SaaS-Lösungen. Eine typische SaaS-Anwendung besteht aus drei Ebenen. Ganz unten befindet sich die Datenbank, in der alle Informationen gespeichert sind – Nutzerprofile, Transaktionsdaten, Produktkataloge und so weiter. Darüber liegt das Backend, das definiert, welche Regeln und Workflows innerhalb der Plattform gelten. Hier werden Prozesse festgelegt, die Aktionen im Frontend, also der Benutzeroberfläche, auslösen. Klickt ein Nutzer beispielsweise auf den Button „Jetzt kaufen“, wird im Backend ein Prozess angestoßen: Die Zahlung wird abgewickelt, eine Bestätigungs-E-Mail wird verschickt und die Bestellung im System vermerkt.

Das Backend ist also das Herzstück jeder SaaS-Lösung, doch genau hier liegt auch das Problem. Alle neuen Funktionen und Prozesse müssen im Backend programmiert werden, was zu einem Nadelöhr für Innovation wird. Jedes neue Feature muss priorisiert, entwickelt und getestet werden. Entwicklerteams entscheiden, ob sich der Aufwand lohnt – häufig auf Basis von Nutzerfeedback und der erwarteten Akzeptanz des Features. Das bedeutet allerdings auch: Features, die nur wenige Nutzer betreffen, werden oft nie entwickelt, da der potenzielle Return on Investment (ROI) nicht ausreicht. SaaS-Anbieter konzentrieren sich auf die großen, profitablen Funktionen, während individuelle, nischige Anforderungen vernachlässigt werden.

Hier kommt die KI-Revolution ins Spiel. Was wäre, wenn wir das Backend teilweise durch eine KI ersetzen könnten? Anstatt fest programmierter Workflows würde eine intelligente KI auf natürliche Spracheingaben reagieren und direkt auf die Datenbank zugreifen. Nutzer könnten ihre Anforderungen im Frontend formulieren, in natürlicher Sprache oder durch einfache Dropdown-Menüs und Checkboxen, um den “Prompt” anzureichern. Ein LLM könnte diese Eingaben interpretieren und dynamisch Lösungen anbieten, ohne dass dafür neue Prozesse im Backend programmiert werden müssten.

Ein anschauliches Beispiel dafür ist das Kölner Start-up Homie (Yourhomie.ai), das sich auf die Einkaufserfahrung in beratungsintensiven Branchen spezialisiert hat, wie z. B. bei Baumärkten. Baumärkte haben riesige Inventare und unzählige Anwendungsfälle für dieses Inventar. Kunden suchen nicht einfach nur nach einem Produkt – sie suchen nach Lösungen für konkrete Bau- & Umbauprojekte. Jemand möchte vielleicht das Kinderzimmer renovieren und hat keine genaue Vorstellung, welche Materialien, Werkzeuge und Farben er benötigt. Anstatt durch eine endlose Liste von Produkten zu scrollen und Filter zu setzen, kann der Kunde dem Chatbot von Homie seinen Anwendungsfall schildern: „Ich möchte das Kinderzimmer renovieren.“ Die KI fragt dann gezielt nach weiteren Details (Filter): „Wie groß ist das Zimmer? Welche Farben bevorzugen Sie? Soll es ein bestimmtes Thema haben?“ Am Ende erstellt der Chatbot eine vollständige Einkaufsliste mit allen benötigten Produkten – quasi ein Rezept und die Zutaten für die Renovierung.

Diese dynamische, KI-basierte Filtertechnologie hätte über ein klassisches SaaS-Modell enorme Entwicklungsressourcen verschlungen. Man hätte hunderte spezifische Workflows programmieren müssen, um all diese Use Cases (Bau- & Umbauprojekte) abzudecken. Der ROI wäre ungewiss gewesen, da nicht klar ist, wie viele Nutzer tatsächlich von einem spezifischen Workflow profitieren. Durch die Integration eines KI-gestützten Chatbots entfällt dieser Aufwand – die KI passt sich flexibel an die individuellen Bedürfnisse jedes Nutzers an. Das Backend wird dadurch teilweise obsolet.

Dieser Ansatz führt zu einer Hyperpersonalisierung von Plattformen und Marktplätzen. Während klassische SaaS-Lösungen darauf ausgelegt sind, möglichst viele Nutzer mit denselben Funktionen zufriedenzustellen, können KI-gestützte Plattformen individuelle Lösungen für jeden Nutzer bieten. Die Plattform wird nicht mehr durch vordefinierte Prozesse begrenzt, sondern durch die Kreativität der Nutzer, die ihre Anforderungen in natürlicher Sprache formulieren. Dadurch eröffnen sich auch neue Möglichkeiten für nischige Features, die bisher nicht realisierbar waren.

Ein Baumarkt hätte beispielsweise nie eine digitale Lösung entwickelt, die spezifisch auf die Renovierung eines Gartenhauses zugeschnitten ist. Der Aufwand wäre zu groß gewesen, und der potenzielle Markt zu klein. Mit einer KI-basierten Plattform hingegen lässt sich genau dieser Use Case abdecken – ohne dass zusätzliche Programmierarbeit erforderlich ist. Die KI eröffnet die Möglichkeit, auch Long-Tail-Use-Cases zu realisieren, also nischige Anwendungsfälle, die wenige Nutzer und wenig ROI hätten.

Die Überlappung der beiden Revolutionen – der Plattform-Revolution und der KI-Revolution – markiert einen Wendepunkt in der digitalen Wirtschaft. Plattformen werden nicht nur zu Orten des Austauschs, sondern zu dynamischen Problemlösern, die sich individuell auf jeden Nutzer einstellen. Die Rolle des Backends verändert sich fundamental, und Plattformbetreiber müssen lernen, KI als integralen Bestandteil ihrer Strategie zu sehen.

Kurz gesagt: AI eats SaaS – und die Plattformökonomie steht vor einem neuen Kapitel.