Welche vorhandenen Daten, Fähigkeiten, Kundenbeziehungen und Installed-Base-Potenziale können neue Erlöslogiken tragen — und welche nicht?
Für CEOs und BU-Heads von B2B-Industrieunternehmen, die ihre Wachstumsbasis verbreitern wollen — auf Basis bestehender Assets, nicht auf der grünen Wiese.
Nach ca. sieben Wochen ist klar, welche Assets neue Erlöslogiken tragen, welche Hypothesen validiert — und welche Ideen gestoppt werden sollten.
Damit wird Wachstum jenseits des Kerngeschäfts nicht als Innovationswunsch geführt, sondern als priorisierte Asset- und Geschäftsmodell-Entscheidung.
Strukturierte Sicht auf Daten-Assets, Capability-Assets, Relationship-Assets, Service-/Installed-Base-Assets und Brand-Assets — bewertet nach Monetarisierungspotenzial, heutiger Nutzung und Right-to-Win.
Aus den Assets abgeleitete Geschäftsmodell-Hypothesen — z. B. as-a-Service, Outcome-based, Auto-Replenishment, Datenmonetarisierung, Service- oder Plattformlogiken — bewertet nach Attraktivität und Realisierbarkeit.
3–5 priorisierte Hypothesen mit Validierungsplan: Zielkunden, Interviewleitfaden, MVP-Skizze, Pilot-KPIs, kritische Annahmen und klare Stop/Go-Kriterien.