Netzwerkeffekte sind typisch für Plattformen. Sie bilden die Basis des Geschäftsmodells und bilden die Basis für die Bewertung dieser neuen Unternehmensform. Anders als bei klassischen Unternehmen sind sie tief in der DNA von Plattformen verwurzelt. Doch man muss Netzwerkeffekte steuern.
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Unterschiedliche Typen von Plattformen basieren auf unterschiedlichen Geschäftsmodellen. Eines ist ihnen aber allen gemein. Sie leben von Netzwerkeffekten. Was aber sind derartige Netzwerkeffekte? Wirken sie immer nur positiv oder können sie Plattformen auch zerstören? Es ist wichtig zu verstehen, dass Netzwerkeffekte auf beiden Seiten einer Plattform, nämlich bei den Anbietern und bei den Nutzern ausgewogen sein müssen. Dann setzt sich eine Spirale nach oben in Bewegung.
Netzwerkeffekte haben unmittelbare Auswirkungen auf die Anzahl der User einer Plattform sowie auf die Wertschöpfung, die für die User durch die Nutzung der Plattform entsteht. Versuchen wir zunächst das Phänomen der Netzwerkeffekte anhand des guten alten Telefons zu verstehen. Solange es nur ein einziges Telefon gab, hatte es keinerlei Nutzen, da man mit niemandem telefonieren konnte. Erst bei zwei Telefonen macht telefonieren einen Sinn. Bei drei Telefonen existiert bereits ein kleines Netzwerk, bei vier Telefonen gibt es schon sechs mögliche Kontakte, bei zwölf Telefonen sind es bereits sechsundsechzig. Bereits bei 100 Telefonen liegt ein ordentlicher Netzwerkeffekt mit 4950 möglichen Verbindungen vor. Dieser lässt sich mathematisch als „konvex monotones Wachstum“ so fortsetzen und nichtlinear skalieren.
Die Geschichte mit der Bewertung von Uber
Das Plattformunternehmen Uber hat in den letzten Jahren die klassische Taxibranche zur Verzweiflung getrieben. Eine einfache Smartphone-App bringt als zweiseitige Plattform Fahrer (Anbieter von Diensten) und Fahrgäste (Nutzer von Diensten) zusammen. Dadurch entstehen Netzwerkeffekte, die der Plattform innerhalb weniger Jahre ein exponentielles Wachstum ermöglicht haben. Im Jahr 2014 hat Uber von Investoren 1,2 Milliarden US Dollar eingesammelt. Dies geschah zu einer Unternehmensbewertung von etwa 17 Milliarden US Dollar. Uber erzielte damals nur einige hundert Millionen Dollar Umsatz und erzielte einen negativen Free Cash Flow.
Aswath Damodaran, Professor für Finance an der Stern School of Business an der New York University und der wahrscheinlich renommierteste Guru für Unternehmensbewertung hielt das für überbewertet und errechnete mit klassischen Methoden (Discounted Cash Flow) einen Unternehmenswert von rund 5,9 Milliarden US Dollar. Diese Berechnung legte er auch offen und stellte sie zur Diskussion. Bill Gurley, Partner von Benchmark Capital, die damals in Uber investiert hatten, nahm die Herausforderung an und bezeichnete die der damaligen Kapitalrunde zugrunde liegende Bewertung von 17 Mrd. US Dollar als Unterbewertung. Er wies darauf hin, dass Damodaran Netzwerkeffekte bei Plattformunternehmen nicht berücksichtigt hätte. Dabei berief er sich auf den US Ökonomen W. Brian Arthur und seine Abhandlung „Increasing Returns and the Two Worlds of Business“.
Noch heute gibt Damodaran bei seinen vielen internationalen Auftritten Gurley Recht. Er hatte keine Netzwerkeffekte berücksichtigt, die für ein markantes Marktwachstum verantwortlich waren. Alleine in San Francisco hat sich der Gesamtmarkt seit dem Markteintritt von Uber im Jahr 2009 bis zum Jahr 2014 bereits verdreifacht und steigt weiter an. Das war der Kraft der Netzwerkeffekte geschuldet.
Nachfrageseitige Skaleneffekte sind ein Phänomen des Internetzeitalters
Bei klassischen Industrien tragen nach wie vor angebotsseitige Skaleneffekte („supply economies of scale“ oder „economies of scope“) zu einer Kostendegression bei und haben nach wie vor große Bedeutung. Neu sind seit Anbruch des Internetzeitalters jedoch nachfrageseitige Skaleneffekte „demand economies of scale“). Hal Varian von Google und Carl Shapiro, Professor für Unternehmensstrategie an der University of California sowie zahlreiche andere haben sich ausführlich mit dieser Erscheinung beschäftigt. Die Nachfrageseite der Märkte wird durch technologische Entwicklungen attraktiver bedient. Es entsteht ein höherer Nutzwert für die User durch Netzwerkeffekte. Das kommt den Plattformunternehmen zugute und schafft für sie hohe Wettbewerbsvorteile. Es ändert sich der Nutzen für Konsumenten eines Produktes, wenn viele Konsumenten dieses oder ein komplementäres Produkt nutzen. Und dadurch steigert sich auch der Wert für den Plattformbetreiber.
Zweiseitige Netzwerkeffekte spielen auch bei Uber eine entscheidende Rolle
Einer der Silicon Valley Ikonen, David Sacks hat die sich selbst verstärkenden Netzwerkeffekte einmal auf einer Serviette abgebildet:
Quelle: https://twitter.com/davidsacks/status/475073311383105536?lang=en, Zugriff: 27.06.2018
Diese Zeichnung zeigt leicht verständlich, was zweiseitige Netzwerkeffekte bewirken, wenn sie von positiven Feedbackschleifen getragen sind. Mehr Fahrer führen zu einer besseren Marktabdeckung und einem verbesserten Angebot. Dies zieht mehr Kunden an, die davon profitieren können. Diese wiederum ziehen weitere Fahrer an und so weiter. Während das oben dargestellte Telefonbeispiel nur von einseitigen Netzwerkeffekten profitiert, sind es bei Uber und den meisten Plattformen zwei oder mehrere Seiten, die unterschiedlich voneinander profieren. Bei Uber sind es beispielsweise die Fahrer und die Passagiere.
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Natürlich spielen nach wie vor auch Preiseffekte eine große Rolle. Uber hat eine marktangepasste, dynamische Preisgestaltung. Dabei wird situativ ein Preis festgelegt, der von intelligenten Algorithmen in Abhängigkeit vom konkreten Angebot und der Nachfrage vorgegeben wird. Ebenso spielen Marken eine Rolle, die für eine gewisse Qualität stehen. Die Vorteile durch Netzwerkeffekte sind aber so groß, dass Plattformen auch Quersubventionen von einer Seite auf die andere Seite der Plattform vornehmen können. Facebook kann für normale User sogar gratis sein, weil Werbeeinnahmen auf der anderen Seite für Erträge sorgen. Klassische „Freemium-Modelle“ bei der Bepreisung von Produkten und Leistungen sind ein typisches Beispiel dafür.
Es sind oftmals Netzwerkeffekte, die zu einem sogenannten Lock-in-Effekt führen. Ein perfektes Instrument der Kundenbindung! Wer will schon aus einer Plattform wie Facebook aussteigen, wenn alle seiner Freunde diese Plattform nutzen? Ein sich viral verbreitendes Video auf Youtube zieht vielleicht viele neue User auf eine Plattform, aber nur durch Netzwerkeffekte können sie auch dauerhaft gehalten werden.
Auf die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells kommt es an
Plattformen brauchen Netzwerkteilnehmer und diese müssen Nutzen daraus ziehen können. Dazu ist es erforderlich, dass – abstrakt gesprochen – ein Wertaustausch zwischen den Netzwerkteilnehmern stattfinden kann. Dieser muss nicht zwingend in Waren oder Dienstleistungen bestehen. Ein Messenger-Dienst stellt für die Netzwerkteilnehmer auch einen Nutzen – damit einen Werttransfer – dar. Ein Suchalgorithmus wie der von Google bietet auch einen Nutzen. Damit wird die Plattform für die Nutzer wertvoll. Ist zudem noch der Zugang einfach, die Erreichung der Ziele der Nutzer unkompliziert (beispielsweise das Auffinden von Informationen im Netz über die Google-Suchmaschine), dann können Plattformen nahezu unbegrenzt wachsen.
Bei zweiseitigen Plattformen wie Uber ist es darüber hinaus wichtig, dass beide Seiten proportional wachsen. Dies ist durch ein aktives Plattformmanagement und intelligente Algorithmen sicherzustellen. Der Uber-Algorithmus zeigt beispielsweise manchmal angeblich auch „Phantomautos“ an, um potenzielle Fahrgäste davon zu überzeugen, dass sie nicht lange warten müssen. Auch ein Wechsel von einer Seite der Plattform auf die andere (ein Uberfahrer wird auch zum Fahrgast und umgekehrt) ist oft wichtig. Man spricht dabei von „side switching“.
Effektive Kuratierung verhindert negative Netzwerkeffekte
Wachsende Userzahlen können auch dazu führen, dass Übereinstimmungen und Interaktionen schwieriger werden, da sich die „richtigen“ Partner schwerer finden. Um das zu verhindern, ist die effektive Kuratierung einer Plattform durch den Betreiber wichtig. Mittels einer derartigen Kuratierung filtert, steuert und beschränkt die Plattform den Zugang, die Aktivitäten sowie das „Matching“ (das Zusammentreffen) der User. Ist die Plattform hochwertig kuratiert, dann steigt der gesuchte Nutzen der Teilnehmer.
Bei Facebook ist es beispielsweise wichtig, dass für die Plattform schädliche Inhalte (Pornographie, Hassbotschaften, Mobbing) möglichst gut verhindert werden. Dafür sorgen sogenannte Content-Moderatoren. Das sind tausende von Mitarbeitern, viele davon auf den Philippinen, die alle auf die Plattform kommenden Inhalte screenen.
Bei Dating-Plattformen ist es beispielsweise wichtig, dass attraktive Frauen nicht von einer großen Anzahl von Kontakten durch für sie weniger attraktive Männer belästigt werden. Die Frauen würden dann nämlich bald den Aufwand scheuen und die Plattform verlassen. Und die Männer wären frustriert, wenn viele ihrer Anfragen nicht beantwortet würden. Eine intelligente Filterung, die „passende“ Profile miteinander in Kontakt bringt, ist daher eine für alle nutzenstiftende Kuratierung. So wird verhindert, dass User aus einer Flut wertloser Treffer mühsam geeignete Übereinstimmungen finden müssen. Negative Netzwerkeffekte werden reduziert und gleichzeitig positive Netzwerkeffekte verstärkt. Eine schwache Kuratierung führt dagegen zu einem erhöhten „Rauschen“ auf der Plattform.
Intelligente Algorithen lernen umso besser, je mehr Daten zur Verfügung stehen. Daher sind Netzwerkeffekte zunehmend datengetrieben. Der Datenhunger der Plattformen ist nicht zuletzt darauf zurückzuführen, dass mehr und bessere Daten eine effektivere Kuratierung ermöglichen und das Produkt der Plattform verbessern. Daten haben für Plattformen auch darüber hinaus einen hohen Wert. Sie lassen sich nicht nur zur Produktverbesserung einsetzen. Man kann sie auch anderwertig „monetarisieren“, also zu Geld machen. Aufbereitete Daten können auch Dritten zur Verfügung gestellt werden. Sogenannte „Netzwerkorchestratoren“ erzielen deshalb derzeit die mit Abstand höchsten Unternehmensbewertungen.
Vier Arten von Netzwerkeffekten sind zu unterscheiden
Netzwerkeffekte können also sowohl positiv als auch negativ sein. Sie können aber auch auf eine Seite des Netzwerks beschränkt sein oder seitenübergreifend wirken. Damit sind vier Arten zu unterscheiden:
- Positive einseitige Effekte: Exemplarisch dafür steht das oben dargestellte Beispiel mit dem Telefonnetz. Auch Spieleplattformen mögen als Beispiel dienen.
- Negative einseitige Effekte: Schlecht kuratierte Dating-Plattformen zeitigen beispielsweise derartige Effekte.
- Positive seitenübergreifende Effekte: Kreditkartenanbieter leben von positiven seitenübergreifenden Effekten. Viele Karteninhaber (Nachfrager) machen es für Händler (Anbieter) attraktiv und notwendig, die entsprechende Kreditkarte zu akzeptieren. Dies wiederum macht die Karte für die Karteninhaber attraktiv.
- Negative seitenübergreifende Effekte: Werbeplattformen können beispielsweise für die Nutzer lästig werden, wenn sich der potenzielle Kunde mit zu vielen konkurrierenden Werbebotschaften überfrachtet sieht.
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