Platform Confusion: Ein Schlaglicht auf das Konzept der Plattformen und ihre Einordnung in den Kontext von Business Ecosystems
Eine Plattform, klar, das ist etwas, auf dem man andere Dinge aufbauen kann. Wir erinnern uns sicher alle noch an die «Lego-Platten», welche die Grundlage dafür geboten haben, seiner Fantasie freien Lauf zu lassen und sich architektonischen Testprojekten hinzugeben.
In der Wirt- und Wissenschaft fällt nun leider eine Abgrenzung des Plattform-Konzepts nicht ganz so leicht wie in dem oben beschriebenen Beispiel. Verschiedene Forscher mussten feststellen, dass eine übergreifende Definition des Konzepts nicht vorhanden ist (bspw. [1]–[3]). Mit dem vorliegenden Artikel wollen wir nun versuchen ein wenig Licht ins Dunkel der Plattformdefinitionen zu bringen. Darüber hinaus werden wir den Kernwerttreiber – Netzwerkeffekte – beleuchten und die Verbindung des Konzepts zu Business Ecosystems herstellen.
Bevor wir uns mit verschiedenen Definitionen beschäftigen, wollen wir nochmal einen Blick darauf werfen, warum das Thema für uns relevant ist und mit welchen Playern wir es assoziieren können. Schauen wir uns die wertvollsten Unternehmen der Welt an, ist festzustellen, dass gut die Hälfte der 10 wertvollsten Unternehmen ihr Geschäftsmodell um digitale Plattformen aufgebaut hat und bedeutend wertvoller ist (gemessen an der Marktkapitalisierung) als die linearen Geschäftsmodelle [4]. Wenig verwunderlich ist in diesem Zusammenhang, dass es mittlerweile auch verschiedene Investmentprodukte, wie zum Beispiel ETFs, gibt, die auf der Hypothese basieren, dass plattformbasierte Geschäftsmodelle erfolgreicher sind als andere [5]. Bei der Analyse von plattformbasierten Geschäftsmodellen werden immer wieder Unternehmen wie Uber, Amazon oder Alibaba genannt. Auch wenn die Geschäftsmodelle der genannten Unternehmen bei genauerem Hinschauen doch deutliche Abweichungen aufweisen, so haben sie doch eine Sache gemeinsam: Sie ermöglichen die Verbindung verschiedener Akteure [3], [6], [7]. Beispielsweise stellt Amazon die Verbindung zwischen Nachfragern von Produkten auf der einen und den Anbietern auf der anderen Seite her. Uber ermöglicht das Verbinden der Nachfrage nach Transport mit dem entsprechenden Angebot. Mit der Erkenntnis, dass Plattformen unterschiedliche Akteure verbinden, haben wir auch schon eine erste grundlegende Definition von Plattformen [8].
Eine pragmatische Einteilung des Plattformkonzepts ist weiter in interne und externe Plattformen möglich [9]. Interne Plattformen fokussieren sich hierbei auf das Geschehen innerhalb eines Unternehmens, während externe Plattformen die Interaktion mit Akteuren außerhalb der Unternehmensgrenzen ermöglichen [9]. Da wir uns aber grundsätzlich auf Plattformen fokussieren wollen, über die verschiedene externe Akteure zusammenwirken und Werte erstellen, kann diese Aufteilung im Folgenden vernachlässigt werden.
Cusumano et al. (2020) differenzieren Plattform anhand der Art und Weise, wie sie Werte schaffen und Wettbewerbsvorteile erzeugen – ihre Betrachtung ist damit strategisch-ökonomisch. Nach ihnen existieren drei Plattform-Typen: Transaktions-Plattformen, Innovations-Plattformen und Hybride Unternehmen [10, S. 49]. Während Transaktionsplattformen als Intermediär für den Austausch zwischen verschiedenen Parteien agieren, bilden Innovationsplattformen die technische Basis, auf der Akteure komplementäre Innovationen entwickeln können [10]. Als Beispiel einer Transaktionsplattform können wir uns den Apple-App-Store vorstellen (in Anlehnung an [10]). Über die Plattform findet das Matchmaking zwischen den Anbietern und Nachfragern von Applikationen statt. Mit Apple iOS ist eine Innovationsplattform gegeben, die die technischen Rahmenbedingungen vorgibt, auf denen App-Entwickler Lösungen entwickeln können (in Anlehnung an [10]). Apple selbst stellt schließlich ein Hybrides Unternehmen dar, da es sowohl Transaktions-, als auch Innovationsplattformen betreibt.
Eine stärker technisch geprägte Sichtweise auf die Thematik von Plattformen bieten schließlich Tiwana et al. (2010) mit ihrer Beschreibung einer Plattform als «extensible codebase of a software-based system that provides core functionality shared by the modules that interoperate with it and the interfaces through which they interoperate» (S. 676). In anderen Worten wird hier die Plattform als Kern für die Erstellung gemeinsamer Werte in einem digitalen Kontext gesehen. Im Kontext von digitalen Ökosystemen, in dem wir uns heute im Zusammenhang mit Geschäftsmodellen häufig bewegen, könnte diese Einordnung einer Plattform eine hilfreiche Eingrenzung bieten, um Vorgänge zu verstehen, welche auf ihr durchgeführt werden.
Eine Kombination der Innovationsplattform mit einer eher technisch getriebenen Sichtweise liefern uns schließlich Bonina et al. in einer erst kürzlich erschienenen Publikation [13]. Eine Darstellung ihres Verständnisses einer Plattform sei im Folgenden abgebildet:
Bonina et al. [13] beschreiben Plattformen als eine Basis, auf der weitere Akteure Wert schaffen können. Ihnen zufolge haben Plattformen eine core architecture, welche aus Modulen besteht, die von contributors geliefert werden. Dazu gibt es einen peripheren Bereich, in dem complementors die bereitgestellten Module nutzen, um neue Applikationen und Services zu gestalten (platform complements). Auf der Ebene von Angebot und Nachfrage stellen die platform complements dann das Angebot dar, welches durch Endkunden genutzt werden kann. Verdeutlichen kann man diese Sichtweise erneut mithilfe eines App Stores, bei dem App-Entwickler (complementors) zur Verfügung gestellte APIs und SDKs (durch contributors bereitgestellte core architecture) auf einer Plattform nutzen, um neue Angebote für Nutzer bereitzustellen.
Soweit zum Aufbau von Plattformen. Bevor wir eine Einordnung von Plattformen in die Thematik von Business Ecosystems vornehmen, wollen wir uns der Frage widmen, was den Wert einer Plattform bestimmt.
Der Haupt-Werttreiber von Plattformen im ökonomischen Sinne sind Netzwerkeffekte. In einfachen Worten erwachsen Netzwerkeffekte auf Plattformen mit der Anzahl der User der Plattform [14]. Eingeteilt werden können Netzwerkeffekte in direkte, indirekte [15] und sogenannte Daten-Netzwerkeffekte [14]. Direkte Netzwerkeffekte entstehen, wenn User derselben Usergruppe sie auslösen – beispielsweise, wenn der Wert einer Plattform wie dem Sozialen Netzwerk Facebook durch die Anzahl der Bekannten steigt, die sie nutzen. Genauso steigt der Wert von Kommunikationsplattformen, wie beispielsweise WhatsApp, für den Nutzer durch die Anzahl der Nutzer, die darüber erreichbar sind. Ein weiteres Beispiel bietet die Kommunikationsplattform Clubhouse, welche im Jahr 2020 einen Hype in Deutschland erlebt hat und deren Wert stark mit der Anzahl der dort vorhandenen User zusammenzuhängen scheint. Indirekte Netzwerkeffekte beschreiben, wenn der Wert der Plattform von der Anzahl der Nutzer einer anderen Nutzergruppe abhängt – so beispielsweise der Wert von Facebook für die Anbieter von Advertisement, welcher von der Anzahl der Nutzer der Plattform abhängt. Ein weiteres Beispiel finden wir bei Plattformen, die Handwerkerdienstleistungen vermitteln – so beispielsweise «Mein Zuhause und ich» der Provinzial Rheinland. Der Wert der Plattform steigt für den Endkunden mit der steigenden Anzahl an Handwerkern, die dort ihre Dienstleistungen anbieten, da so die Endkundenbedürfnisse schneller (und womöglich umfänglicher) erfüllt werden können. Erst kürzlich wurde die dritte Klasse, die Daten-Netzwerkeffekte, theoretisch fundiert. Gregory et al. [14] beschreiben, dass eine steigende Anzahl an Daten, welche mit Informationstechnologie ausgenutzt werden kann, den Wert einer Plattform für den Nutzer steigen lässt. Beispielsweise werden die Empfehlungen auf einer Plattform besser, je mehr Daten zur Auswertung und entsprechenden Generierung von Empfehlungen zur Verfügung stehen. Bessere Empfehlungen machen die Plattform nun attraktiver für den Nutzer, der mit jeder neuen Interaktion wieder neue Daten generiert. Die Empfehlungsbereitstellung kann auch als «Kuration» der Plattform angesehen werden und ist in seiner Bedeutung wohl nicht zu unterschätzen. Je mehr Angebot auf einer Plattform vorhanden ist, umso schwieriger fällt es dem Endkunden, den Überblick über die verschiedenen Angebote zu behalten. Entsprechend steigt die Bedeutung von passenden Empfehlungen – wenn man jedes Mal viel Zeit investieren müsste, um auf Amazon das gesuchte Produkt zu finden, dann würde man sicherlich die Plattform verlassen.
Netzwerkeffekte sind aber nicht so simpel, dass man ihre Analyse auf «sind da» oder «sind nicht da» reduzieren könnte, und bei weitem auch keine unendliche Wachstumsstory. Diese Thematik beschreibt Andrew Chen sehr anschaulich in einem aktuellen Artikel bei a16z.com [16]. Früher wurden Netzwerkeffekte häufig im Zusammenhang mit Metcalfe’s Law gesehen. In kurzer Zusammenfassung beschreibt es den Effekt, dass mit jedem zusätzlichen Nutzer einer App das Wachstum des Wertes durch n^2 ausgedrückt werden kann. In Anlehnung an Beobachtungen aus der Biologie aus den 1930er Jahren beschreibt Chen nun weiter, dass es weitaus komplexere Zusammenhänge in Verbindung mit Netzwerkeffekten gibt als den einfachen, oben beschriebenen, exponentiellen, positiven Wachstumszusammenhang. Es sei zu beobachten, dass sich ein gewisser Korridor bildet, in dem Netzwerkeffekte einen positiven Einfluss auf die Wachstumskennzahl haben. Ein Wachstum, beispielsweise der Population von Erdmännchen, über den Korridor hinaus, führt nicht zu einem positiven Anstieg der Wachstumskennzahl, sondern hat im Zweifel einen gegenteiligen Effekt [16]. Dieses Beispiel mag auch mit Anlehnung an die Mikroökonomie in dem Konstrukt des abnehmenden Grenznutzens einer zusätzlichen Einheit beobachtbar sein. Die Annahme eines unbegrenzten Skalierungspotenzials im Hinblick auf Netzwerkeffekte ist also nicht zulässig. An dieser Stelle der Sprung raus aus dem Tierreich, rein ins Business. Chen verdeutlicht das Vorgehen anhand von Uber: Es gibt eine gewisse Zeit des Eintreffens eines Fahrers, die für den Kunden nicht überschritten werden sollte. Andererseits gibt es auch eine Eintreffzeit, bei der es nicht zuträglich ist, diese zu unterschreiten, da der Kunde selbst eine gewisse Zeit braucht, um aus dem Haus zum Fahrzeug zu gelangen. Als entsprechende variable Grösse könnten hier die Fahrer gesehen werden, unterstellt, dass grundsätzlich durch eine steigende Anzahl an Fahrern ein schnelleres Eintreffen beim Kunden ermöglicht werden kann [16]. Dieses Beispiel sei im Folgenden grafisch verdeutlicht:
Weitere Fragen, die im Zusammenhang mit Netzwerkeffekten zu klären sind, sind unter anderem, was die Mindestanzahl an Nutzern ist, die eine Plattform zum Start braucht [16]. In diesem Zusammenhang wird häufig eine entscheidende Herausforderung für die Besitzer von Plattformen aufgebracht – das sogenannte «Chicken-and-Egg»-Problem [17], [18]. Das Problem beschreibt, welche Seite einer Plattform zu diskriminieren, d. h. beispielsweise zu bepreisen ist, um Netzwerkeffekte zum Laufen zu bringen [17]. Weiter sind Fragen zu den notwendigen vorhandenen Features zum Start zu klären [16].
Wir haben nun verschiedene Blickwinkel kennengelernt, aus denen man die Idee der Plattform betrachten kann. Weiter haben wir mit den Netzwerkeffekten das ökonomische Potenzial hinter Plattformen erkundet. Zum Abschluss werden wir nun das Thema der Plattform mit dem der Business Ecosystems verbinden.
Das Grundkonzept der Plattform bildet die Basis zur Werterstellung und Wertakkumulation in Business Ecosystems [19], [20]. De Reuver et al. (2018) beschreiben weiter, dass Plattformen benötigt werden, um ein Business Ecosystem zu kultivieren und nehmen damit auch die Weiterentwicklung des Business Ecosystems als auf einer Plattform aufbauend mit auf. Schauen wir uns heute Unternehmen an, die sich dadurch auszeichnen, dass sie Business Ecosystems ausnutzen, so finden wir schnell die Verbindung zu Plattformen. Ein Beispiel könnten wir hier in Apple sehen, die verschiedene Plattformen (bspw. App-Store, iOS, watchOS, MacOS) ausnutzen, um einen möglichst umfänglichen Zugang zu Komplementoren und Kunden zu erlangen. App-Entwickler nutzen hierbei die Funktionalitäten der Plattform in Verbindung mit komplementären Angeboten weiterer Entwickler und ihrer eigenen Kreativität, um neue Services zu entwickeln.
Ja, ganz so leicht wie in Verbindung mit Lego fällt die Definition von Plattformen nicht in der Wirt- und Wissenschaft. Insbesondere die Wissenschaft bleibt uns (heute) eine klare Definition schuldig, die als allgemeingültig angesehen werden kann. Die fehlende Definition schmälert jedoch bei weitem nicht die Bedeutung des Konzepts – insbesondere in Verbindung mit Business Ecosystems scheint es eben doch die Analogie der «Lego-Platte» zu treffen, ohne die die tollsten architektonischen Meisterwerke nicht so gut hätten aufgebaut werden können.
Quellen
[1] M. L. Katz, “Platform economics and antitrust enforcement: A little knowledge is a dangerous thing,” J. Econ. Manag. Strateg., vol. 28, no. 1, pp. 138–152, 2019, doi: 10.1111/jems.12304.
[2] R. F. Lusch and S. Nambisan, “Service Innovation: A Service-Dominant Logic Perspective,” MIS Q., vol. 39, no. 1, pp. 155–176, 2015, [Online]. Available: https://www.jstor.org/stable/10.2307/26628345.
[3] J. M. Sanchez-Cartas and G. León, “Multisided Platforms and Markets: a Survey of the Theoretical Literature,” J. Econ. Surv., vol. 35, no. 2, pp. 452–487, 2021, doi: 10.1111/joes.12409.
[4] DEIX Digital Economy Investments GmbH, “Die zehn wertvollsten Unternehmen der Welt,” via Holger Schmidt Twitter, 2021, [Online]. Available: https://twitter.com/HolgerSchmidt/status/1454719344475348996.
[5] DEIX Digital Economy Investments GmbH, “The Original Platform Fund,” Platform Fund, 2021. https://www.plattform-index.com/.
[6] C. Cennamo and J. Santalo, “Platform competition: Strategic trade-offs in platform markets,” Strateg. Manag. J., vol. 34, no. 11, pp. 1331–1350, Nov. 2013, doi: 10.1002/smj.2066.
[7] B. Jullien and W. Sand-Zantman, “The Economics of Platforms: A Theory Guide for Competition Policy,” Inf. Econ. Policy, vol. 54, p. 100880, 2021, doi: 10.1016/j.infoecopol.2020.100880.
[8] J. Rietveld and M. A. Schilling, “Platform Competition : A Systematic and Interdisciplinary Review of the Literature,” vol. 47, no. 6, pp. 1528–1563, 2021, doi: 10.1177/0149206320969791.
[9] A. Gawer, “Bridging differing perspectives on technological platforms: Toward an integrative framework,” Res. Policy, vol. 43, no. 7, pp. 1239–1249, 2014, doi: 10.1016/j.respol.2014.03.006.
[10] M. A. Cusumano, Y. D. B., and A. Gawer, “The Future of Platforms,” MIT Sloan Management Review, 2020. https://sloanreview.mit.edu/article/the-future-of-platforms/ (accessed Mar. 11, 2020).
[11] M. A. Cusumano, D. B. Yoffie, and A. Gawer, “Spring 2020 Issue,” vol. 61, no. 3, 2020, [Online]. Available: https://mitsmr.com/2Szn7Tj.
[12] A. Tiwana, B. Konsynski, and A. A. Bush, “Platform evolution: Coevolution of platform architecture, governance, and environmental dynamics,” Inf. Syst. Res., vol. 21, no. 4, pp. 675–687, 2010, doi: 10.1287/isre.1100.0323.
[13] C. Bonina, A. Gawer, K. Koskinen, and B. Eaton, “Digital platforms for development : Foundations and research agenda,” no. December 2020, pp. 869–902, 2021, doi: 10.1111/isj.12326.
[14] R. W. Gregory, O. Henfridsson, E. Kaganer, and S. H. Kyriakou, “The Role of Artificial Intelligence and Data Network Effects for Creating User Value,” Acad. Manag. Rev., vol. 46, no. 3, pp. 534–551, Jul. 2021, doi: 10.5465/amr.2019.0178.
[15] M. De Reuver, C. Sørensen, and R. C. Basole, “The digital platform: A research agenda,” J. Inf. Technol., vol. 33, no. 2, pp. 124–135, 2018, doi: 10.1057/s41265-016-0033-3.
[16] A. Chen, “Beyond Metcalfe`s Law for Network Effects, and Towards a Better Model,” a16z Future, Metrics and Mindsets, 2021. https://future.a16z.com/metcalfes-law-network-effects-better-model-cold-start-problem/.
[17] G. Parker, S. P. Choudary, and M. Van Alstyne, Platform revolution. how networked markets are transforming the economy – and how to make them work for you., First edit. W.W. Norton & Company, 2016.
[18] A. Tiwana, Platform Ecosystems : Aligning Architecture, Governance, and Strategy. Amsterdam: Morgan Kaufmann, 2014.
[19] Z. J. Acs, A. K. Song, L. Szerb, D. B. Audretsch, and E. Kombolosi, The evolution of the global digital platform economy : 1971 – 2021. Springer US, 2021.
[20] A. Hein et al., “Digital platform ecosystems,” Electron. Mark., Nov. 2019, doi: 10.1007/s12525-019-00377-4.
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