Die Aktivitäten rund um GameStop finden großes Echo in der Presse. Nun ist Deutschland kein Land mit ausgeprägter Kapitalmarktkultur angelsächsischer Art, und für die meisten unser industriellen Kunden solche Geschichten von Tradern ohne Auswirkung auf das Geschäft. Dennoch greifen wir das Thema im Rahmen unserer Global Macro Analyse und auch der Dienstleistung Technologiebewertung auf, da eine Reihe von interessanten Informationen aus den Geschehnissen und den beteiligten Technologiefirmen zu filtern sind.

Was ist bei GameStop und den involvierten Hedge Funds passiert:

Privatanleger, die sich in online z.B. in Foren verabreden bestimmte Werte zu kaufen, haben den Kurs einer Aktie nach oben getrieben und damit einen sogenannten Short Squeez verursacht. Dieser entsteht wenn ein Leerverkäufer gezwungen wird seine Position glatt zu stellen und wegen einem engen Markt zu jedem Preis wenig vorhandene Aktien kaufen muss.
Im Umfeld dieser Aktionen wurden bei Privatanlegern beliebte Broker, die primär durch eine App arbeiten, der Handel eingeschränkt.

Wie auch immer über die Ereignisse berichtet wird, sind die Abläufe auf den ersten Blick nicht überraschend. Wichtig ist diese Einzuordnen. Die wichtigsten 5 Erkenntnisse hier zusammengefasst.

 Mit der Fortsetzung des zweiten Lockdowns und einer sehr wahrscheinlichen Verlängerung wird neben der Anordnung sogar der Rechtsanspruch auf Home Office von der Politik angedacht
Spätestens damit wächst die Sorge bei Unternehmen, egal ob KMUs oder Corporates. Die Befürchtungen zu den langfristigen Auswirkungen sind nämlich groß. Denn es stellt sich für viele Firmen in Deutschland die Frage nach Arbeitsproduktivität von Mitarbeitern im Homeoffice.

So hören wir oft in Gesprächen, dass mit bei Arbeit neben Familie und Haushalt und mangelnder Abgrenzung, die Leistung zurückgeht. Auch die Möglichkeiten der Mitarbeiterführung werden eingeschränkt.

Diese Frage stellt sich auch über die Pandemie hinaus. Denn wie verlockend es auch sein mag, Bürofläche zu sparen, fürchten vielen kleine und mittlere Betriebe genauso wie große Unternehmen, aus Produktivitätsgründen nicht mehr wettbewerbsfähig zu sein. 

Schauen wir uns also an, welche Daten und Informationen zu der Frage für Unternehmen als Hilfe vorliegen.

Studien zur Arbeitsproduktivität 

Werfen wir zuerst einen Blick auf die Aussagen der Wissenschaft. Hier ergibt sich ein gemischtes Bild. Dazu einige relevante Studien der letzten Zeit:

Das Team von Iceventure freut sich, auf den 19. Batteriestammtisch hinzuweisen.

Das Thema dieses Termins "Produktion, Nutzung, Recycling, Second Life – neue Ansätze rund um den Batterielebenszyklus" wird von unseren Gästen diskutiert. 

Als Gesprächspartner/Themen des Abends freuen wir uns auf

Es ist Ende eines verrückten Jahres, in dem Covid-19 und die Auswirkungen das bestimmende Thema war und ist. Das ist nicht verwunderlich, aber andere wichtige Themen geraten so in den Hintergrund. So kommt in vielen Videokonferenzen und Telefongesprächen mit Kunden die Frage für 2021 auf: was ist die nächste große Sache, das nächste große Thema, die nächste Technologie?

neue Technologien beginnen mit dem Ende von alten Technologien?

Eine Möglichkeit darüber nachzudenken, ist zu eruieren, welche Technologie aktuell an einem Endpunkt angekommen ist und welche Produkte bzw. Produktkategorie dies beeinflusst.

Diese Technologie ist in unseren Augen, 15 Jahre nach dem Start dieser Kategorie und dem Durchwandern der S-Kurve, Smartphones. Alles was in dieser Kategorie (z.B. Klapphandy, Bildschirmgröße, Tastatur) offensichtlich als Produkt oder Feature möglich war, wurde realisiert. Auf der Wettbewerbsseite haben Google mit Android und Apple mit dem iPhone und iOS gewonnen, Windows Phone und Nokia sind Geschichte. Das ist der Grund, warum das neue iPhone nicht besonders aufregend ist. Das ist der Grund warum das neue Surface Neo, spannend ist, aber bereits heute ein Nischenprodukt ist.

Welche Produktinnovation löst also das Smartphone ab – Technologiebewertung?

Die Frage ist also komplexer.

SaaS – der aktuelle Stand der Industrie

De Notwendigkeit, sich durch Nutzung von Software einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen bzw. wettbewerbsfähig zu bleiben, führte zur ständig steigenden Nachfrage für Software in allen Industriesektoren und Dienstleistungsbereichen. Dieser Trend – auch als Digitalisierung bekannt - wurde durch die Cloud-Technologie, die die Preise von komplexer Software deutlich senkte, zusätzlich bestärkt. Von ERP und CRM bis hin zu interner Firmenkommunikation und Datenbearbeitung: Es gibt im Jahr 2020 für alle betrieblichen Prozesse und für alle Firmengrößen eine SaaS-Lösung.  
Entsprechend hat der SaaS-Markt in den letzten Jahren ein beachtliches Wachstum erlebt. Sowohl das Geschäftsmodell SaaS an sich, dass das Abomodell (Recurring Revenue Model) prägte, als auch die vielen SaaS-Produkte sind heute präsenter denn je. 

In Zahlen ausgedrückt: Der SaaS-Markt ist massiv gewachsen, von 6 Milliarden Dollar Umsatz in 2008 zu über 150 Milliarden Dollar in 2020 (Quelle).  
 

Ist eine Konsolidierung unter SaaS-Anbietern unausweichlich?

Doch dies ist nur ein Teil der Daten. Denn auch die Zahl an Anbietern wuchs rasant, was beispielhaft an der Entwicklung von MaTech-SaaS-Anbietern sichtbar ist. Hier stieg die Zahl der Firmen von 150 im Jahr 2011 zu über 7000 im Jahr 2019, also ein Wachstum von 4500% in 8 Jahren. 

Der Umsatz stieg also um einen Faktor von ca. 25, die Zahl der Anbieter stieg um einen Faktor von 45.  
 
Damit ist auch im SaaS-Bereich eine Realität eingekehrt, die in anderen Branchen bekannt ist. Eine steigende Anzahl von Unternehmen lässt den Wettbewerb wuchs rasant, was den Druck für Anbieter erhöhte. Damit auch die Notwendigkeit sich durch Differenzierung im Produkt, durch den Preiskampf zu behaupten, alternativ zu konsolidieren oder den Markt zu verlassen. 
 
Doch dies ist nicht das einzige Anzeichen für einen Wandel in dem bis jetzt sehr erfolgreichen Segment. 

SaaS-Pricing – die ersten Anzeichen des Umschwungs 

Ein wichtiger erster Indikator, der sich seit Jahren wie Daten von Iceventure, aber auch ProfitWell zeigen, sind sinkende Preispunkte bei SaaS-Lösungen. Dies bedeutet auch, dass die Error-Margin sinkt, da gleichzeitig die Kosten für Entwickler hoch bleiben. Dies ist in unseren Augen ein interessanter Indikator, der sich mit dem zweiten Punkt gefährlich ergänzt. 

Zahlen und Daten sind ein wichtiges Entscheidungsmittel. Mit einer der Gründe, warum rund um Covid-19 fast ständig neue Zahlen veröffentlicht werden.

In diesem Blogbeitrag möchte das Team von Iceventure anhand eines aktuellen Beispiels einige wichtige Aspekte bei der Recherche und Bewertung von Zahlen darlegen, um Ableitungen zu Sachverhalten zu treffen. Dazu die Notwendigkeit von Skepsis erklären. Im Rahmen unseres Servicebereichs Marktrecherche und ökonomischer Bewertungen (Global Macro) gibt es immer wieder Diskussionen, da wir Zahlen, gerade sogenannten "offiziellen Zahlen" eine gewisse Grundskepsis entgegenbringen. Besonders in unseren Bereichen Business Development, Investitionen und Finanzmärkten sind die technischen Finessen oft schwerer an ein breiteres Publikum zu transportieren.
Deswegen bietet sich eine Analyse der Zahlen der Intensivbettenkapazität neben der Aktualität an. Damit zurück zum Eingangsstatement und einer wichtigen Frage.

Wie belastbar sind die Statistiken bei Intensivbetten?

Warum die aufgezählten Punkte so wichtig sind, lässt sich nun gut mit einem aktuellen Beispiel illustrieren. Der Zahl der Intensivbetten. Im Februar 2020 hatten wir in einem Abendessen und bei einer Diskussionsrunde mit Kunden geäußert, dass wir die Zahlen zur Krankenhauskapazität in Deutschland, insbesondere die Intensivbetten, mit Vorsicht genießen würden (vorbelastet durch Kenntnisse durch Projekte im Bereich MedTech und Gesundheitsökonomie). Denn speziell der öffentliche Gesundheitssektor mit diversen Schlüsselungen von tatsächlichem Angebot und Leistungsdarstellung sowie wirtschaftlichen und nicht-wirtschaftlichen Zielen ist komplex. Dem waren Zeitungsmeldungen und Aussagen von Regierungsseite vorausgegangen, dass einmal Deutschland gut gerüstet sei und vor allem viel besser ausgestattet als Italien. 

Deswegen stieß unsere Aussage natürlich auf Proteste.

Doch die Vorgänge rund um die Statistik zeigten, dass wir recht hatten.
Dazu einen kurzen Abriss: Ende Februar, Anfang März 2020 wurden die Kapazitäten an Intensivbetten mit 27.000 beziffert, während relativ schnell der Ausbau angestoßen wurde. So wurde zeitweise von ca. 45 000 Intensivbetten gesprochen. Doch wirklich sicher war man sich wohl der eigenen Statistik auch nicht. Denn um wirklich Klarheit zu schaffen musste erst ein Melderegister eingerichtet werden. So wurde schnell ein eigenes Register und eine Aktualisierung in Form von täglicher Meldepflicht beschlossen. Dies ist nun aktiv. Aus Sicht des Krisenmanagements ist das natürlich schlüssig den „KPI Intensivbetten“ genau abzubilden, zeigt aber auch die vorherige Unsicherheit in Bezug auf die Belastbarketi der Daten. Der erste Punkt, den wir illustrieren möchten.

Und in der Tat kam es dann bei den Intensivbetten zu Korrekturen. Denn zwischenzeitlich waren noch 7300 Betten verschwunden. Das Bundesgesundheitsministerium hatte aufgrund der Förderanträge mit ca. 7300 Betten mehr gerechnet, als dann offiziell im Melderegister auftauchten.

Ich greife einen Artikel auf, den ich vor einiger Zeit auf LinkedIn veröffentlicht habe. Dabei ging es um die Bewertung von Tesla. Kurz, wir halten die Bewertung von Tesla für zu hoch. Es gibt viele Argumente dafür, die Bewertung, die auch dt. Professoren überraschend zu Marktaussagen bewegt, unter anderem als psychologische Reaktion auf Covid-19 und "das Ende des Normalen" einzuordnen sind.
Nachdem die Bewertung von Tesla mehrere Schichten hat, möchte ich einen offensichtlichen Punkt herausgreifen. 
Ich argumentiere, dass der Aussage, Tesla müsste wie eine Softwarefirma bewertet werden, da die Softwarisierung von Autos die Zukunft sei, ein solider Rahmen fehlt.

Warum die Bewertung von Tesla als Softwareunternehmen nicht stichhaltig ist

Yesterday the final announcement was made that Salesforce acquires Slack for 27bn USD. Marc Benioff is quoted to see "a marriage in heaven".

While the acquisition in my point of view is the best possible outcome for Slack, I have no longer an excuse to kick down the road this quick piece about Slack since long in the making. It addresses some key issues about the business model, the situation in the SaaS space and explains why an acquisition will be the best that can happen to Slack.

The case of Slack – worth a review for SaaS market and enterprise software observers

As the end of July always provided some quieter moments, even in time on Covid-19, I had the time to review some older client’s briefings and internal research papers. This brought a company on the desk again – Slack. When we discussed Slack the first time with clients, I got the question of why I was so picky on Slack with regard to the solution and the business model.

The particular reason is and was that Slack is the poster boy company for a number of trends in the SaaS space and in B2B software worthwhile discussing.

The overpromising solution

Discussing the case of Slack, one needs to remember the initial promise and context of the company. The problem to solve was bad email communication and replacing it with a much better tool for communication. This solution would be more efficient and time saving.
Context was the imminent success of social media networks and the strongly felt need to transfer the “new freedom of communication in the private to the enterprise space. Thus, it was a kind of consumer product for companies onboarding users for free. And it had the promise to be cooler than regular office tech for young professionals, mostly in the IT space.
In technology and consumer markets there is a golden rule – let users choose and follow. While this approach mostly right in most cases, Slack is a B2B product, not a consumer product.
Basically this context is the background for a number of really interesting stats and contradicting facts around Slack like a very loyal user base, low churn, but also slow Growth, slow adoption and monetization.

Overvalued with regard to the business case and its functionality

Therefore, the at the time verdict, like in July and today is – the solution and the company is

I pick up a piece I published on LinkedIn some time ago. I argue that the argument that Tesla should be valued like a software company as softwarization of cars is the future lacks a sound framework.

Why valuing Tesla as a software company is not sound

First one needs to understand the part the software plays in the product bundle. Software is part of the new product, the various Model X/3/ cars, for sure. But being part of the product, it is not the game winner. In the end it is a car transporting from A to B. An equivalent in the software space is e.g. Zoom. They master videoconference technology. This is difficult, requires deep engineering knowledge and has hard problems to solve. But others a just a click away, so limited network effect if at all.
We at Iceventure within our technology impact valuation and technology scouting service call this a secondary order of digitalization effect.
What is the definition of it: New offers use current technology, but it is rather state-of-the-art process than USP. This is often mixed up in valuation arguments. This is as technology propositions and valuation propositions come as bundles which needs unbundling when analyzed. 

What criteria of a software company do not apply? 

Back to Tesla and software valuation: Unbundling the software argument, one needs to apply the full criteria of stellar SaaS (software) valuations to Tesla. These criteria are:

Cars do not have network effects. It could, maybe with AI and autonomous driving, but this is another topic, another technology battle of the future. It needs another analysis.

It is not sticky, not like software. An important fact in the SaaS space is to get mission critical information in the system. This is a barrier to exit. It is soft, there are APIs or export, but there are switching costs. But it works rather well. Sure, car brands are able to create loyalty, but there are limits to this.

The economics of software do not apply. You buy a car once, so it would be on-premise, not SaaS. This makes a difference in valuation. But even if it would be SaaS, it does not match.  Yes we can model CAC and LTV for tesla, even churn. But what is about all the economics of scaling up? There is another important argument, I leave out as it is reserved to our customers related to the last point. Will you know what it is?

In diesem Beitrag möchte ich einen praktischen Teil aus unserem Bereich Technologiebewertung, speziell Anwendungen von künstlicher Intelligenz vorstellen.

KI-Anwendungen erhalten inzwischen in vielen Branchen Einzug. Vielen Unternehmen grade aus dem Industriebereich kennen inzwischen Umsetzungen mit Beispielen wie prediktive Maintenance.

Ein ganz anderer, aber genauso spannender Bereich sind virtuelle Assistenten. Virtuelle, KI basierte Assistenten sind meist in Form von Bots bekannt und werden meist der Anwendung im Bereich E-Commerce und Kundesupport zugeordnet. Doch gibt es auch die Gruppe KI-basierte, virtuelle Business Assistenten. Die erste Vision davon wurde Microsoft präsentiert.

KI ermöglicht neue Werkzeuge für Arbeitsproduktivität – aber wie ist die Marktreife?

Ein solches Werkzeug ist der Artificial Intelligence Virtual Assistants for Business (AIVAB). Hierbei handelt es sich um Software, die sowohl bei Aufruf/Einsatz als auch eigenständig Arbeitsschritte von Businessprozessen ausführt. Das Hauptanwendungsgebiet sind hier allgemeine Aufgaben des Arbeitsalltags wie z.B. das automatisierte Buchen von Terminen, Erstellen von Protokollen oder Follow-ups.

Im Fokus dieser Lösungen steht die Erhöhung der Arbeitsproduktivität, ein wichtiger Aspekt. Denn die Arbeitsproduktivität als wichtige makroökonomische Kennziffer hat sich trotz Digitalisierung und neuer Technologie nicht maßgeblich verbessert. Dies ist ein Thema, das Iceventure intensiv beobachtet. Durch das Einsparen von Arbeitszeit von Mitarbeitern und weiteren Effizienzsteigerungen durch Automatisierung von diesen Routinetasks besteht hier ein erhebliches Potenzial zur Produktivitätssteigerung in Unternehmen. Allerdings hängt dieses Potenzial stark von den jeweiligen AIVABs, die aktuell am Markt zu finden sind, technologischer Entwicklung und der bereits möglichen KI-basierten Erkennung von Inhalten, Sprache und Kontext ab.

Die Herausforderung

Die Herausforderung für CEOs, CIOs und CDOs