transentis consulting

Wie man einen Prototyp für ein Internet-Startupunternehmen erstellt

Einen Prototyp eines Internet Startups auf Basis eines generischen Modells erstellen
  • Oliver Grasl
    Oliver Grasl
    Sunday, April 7, 2013
Ein Beispiel für die Erstellung eines Prototyps für ein Internet-Startup unter Verwendung des generischen Geschäftsmodell-Prototyps

Erfahren Sie, wie man einen Prototyp für ein Internet-Startupunternehmen mit dem generischen Geschäftsmodell-Prototyp erstellt

Dies ist der fünfte Beitrag einer Reihe an Beiträgen, in denen ich erläutern werde, wie man den Geschäftsmodell-Prototyping-Ansatz verwendet, um einen generischen Geschäftsmodell-Prototyp zu erstellen. Sie können den ersten Beitrag der Reihe hier nachlesen. Eine Liste aller Beiträge der Reihe erhalten Sie hier. In diesem Beitrag stellen wir den generischen Geschäftsmodell-Prototyp zum ersten Mal online und wenden ihn für ein Internet-Startupunternehmen an.
Im letzten Beitrag wurden die Grundlagen vorbereitet und die Ideen hinter dem Prototyp erläutert. Heute stelle ich die erste, rudimentäre Version des generischen Geschäftsmodell-Prototyp online – der Prototyp ist eine unabhängige Geschäftssimulation, die unter Verwendung der Systemdynamiken und der Modellierungsumgebung iThink® erstellt wird.
Ich habe das Modell online veröffentlicht – obwohl dieser Beitrag viele Screenshots zur Erläuterung unserer Experimente enthält, macht es mehr Spaß, wenn Sie auf den Prototyp zugreifen und die Experimente selbst durchführen.
Wir haben eine Online Simulation erstellt.
Bevor ich zu den Einzelheiten komme, wiederhole ich nochmals die Hauptziele des generischen Geschäftsmodell-Prototyp:
  • Der Prototyp sollte so EINFACH wie möglich, aber doch VOLLSTÄNDIG sein. Wir möchten den einfachsten möglichen Prototyp eines “generischen” Geschäfts erstellen – der Prototyp sollte leicht verständlich sein und keine Annahmen über ein bestimmtes Geschäft machen, aber doch alle Aspekte der Wertschöpfungslogik eines Unternehmens abdecken.
  • Der Prototyp sollte GESCHÄFTSMODELLE und PROTOTYPING abdecken. Der Prototyp sollte uns helfen, mehr über das Geschäftsmodell zu erfahren und auch, wie ein Prototyp über die verschiedenen Aspekte eines Geschäftsmodells anhand der System Dynamics-Modellierung und dem Simulationsansatz erstellt wird.
  • Der Prototyp sollte als GESCHÄFTSEXPERIMENTIERLABOR verwendet werden. Der Prototyp ermöglicht das Experimentieren mit verschiedenen Geschäftsszenarien. Die Idee dabei ist, den Geschäfts-Prototyp als Rahmen zu verwenden, der schnell an bestimmte Situationen angepasst werden kann – die Erfahrung zeigt, dass es selten notwendig ist, jeden Aspekt eines Geschäfts im Detail zu modellieren, um eine vorgegebene Frage zu beantworten. Man kann den Rahmen also als Basis verwenden und die Aspekte des Modells erarbeiten, die für das vorliegende Problem relevant sind und auf diese Weise schnell eine Geschäftssimulation erstellen.
Der generische Geschäfts-Prototyp ist einfach, aber das bedeutet nicht, dass er nicht leistungsstark ist – im Gegenteil: außer dass er alle Aspekte der Wertschöpfung abdeckt (wie in meinem letzten Beitrag über die generische Blaupause für ein Geschäftsmodell erläutert), beinhaltet der Prototyp auch alle Lagerbestände und Kapitalflüsse, die notwendig sind, um die Bilanz und die Kapitalflussrechnung eines Unternehmens zur Verfügung zu stellen. Wir werden also in der Lage sein, die finanzielle Lage des Unternehmens, das wir simulieren, in Echtzeit während der Simulation zu bewerten.
Obwohl der generische Geschäftsmodell-Prototyp einfach ist, ist es natürlich zu umfangreich, alle seine Aspekte in einem Blog-Beitrag zu erläutern. Deshalb plane ich, den Prototyp in einer Reihe an Beiträgen vorzustellen.
Um die Erläuterung etwas aufregender zu gestalten, werde ich den Prototyp an einem einfachen Geschäftsfall, dem eines Internet-Startupunternehmens, anwenden. Im heutigen Beitrag stelle ich zuerst das Internet-Startupunternehmen vor und experimentiere dann mit einigen grundlegenden Szenarien.
In meinem nächsten Beitrag dieser Reihe werde ich dann die gesamte Modellstruktur untersuchen; in jedem weiteren Beitrag der Reihe wird ein bestimmter Aspekt dieser Struktur im Detail abgedeckt und weitere Szenarien vorgestellt.

Ein Experimentierlabor für Internet-Startupunternehmen

Um unseren Experimenten eine Bedeutung zu geben und uns zu ermöglichen, das Simulationsmodell zu kalibrieren, müssen wir an eine bestimmte Situation denken: stellen wir uns also vor, wir wären die Gründer eines Internet-Startupunternehmens, das für registrierte Kunden einen Online-Service anbietet. Wir haben ein kleines Entwicklungsteam und der von uns angebotene Service ist bereits online. Wir haben am Anfang sogar einige Kunden. Heute möchten wir mit einigen einfachen Fragen experimentieren:
  • Wieviel Geld sollten wir für das Marketing ausgeben?
  • Wieviel Kapital sollte das Unternehmen am Anfang haben?
  • Werden wir eine Fremdfinanzierung brauchen?
Unser generischer Prototyp wird das Experimentierlabor für dieses Internet-Startup darstellen. Bevor wir jedoch mit unseren Experimenten zur Beantwortung der obigen Fragen beginnen, sollten wir uns unser Internet-Startup genauer ansehen und einige der zugrunde liegenden Annahmen diskutieren:
  • Unser Unternehmen ist ein Internet-Startupunternehmen, das von zwei Personen gegründet wurde, welche als Geschäftsführer agieren.
  • Außer den Gründern gibt es ein kleines Entwicklungsteam, das aus einem Produktdesigner, einem Produktentwickler und einem Produkttester besteht. Wir haben auch zwei Kundendienstmitarbeiter, die sich mit den Supportanfragen befassen.
  • Unser Entwicklungsteam ist in der Lage, 25 neue Funktionen pro Jahr bereitzustellen. Für den Moment sind wir mit dieser Zielausgabe zufrieden, weshalb wir keine Erweiterung des Entwicklungsteams erwarten.
  • Die Anzahl der benötigten Kundendienstmitarbeiter hängt von der Anzahl der Kunden ab – wir gehen davon aus, dass jeder Kunde eine Serviceanfrage pro Monat schickt und dass es ungefähr 10 Min. dauert, um eine Serviceanfrage zu bearbeiten. Wenn wir also neue Kunden gewinnen, steigt die Anzahl der Serviceanfragen und das Kundendienstteam muss erweitert werden. Wenn das Team erweitert wird, brauchen wir auch zusätzliche Teammanagementkapazitäten. Wir gehen hier davon aus, dass wir einen Teamleiter für dreißig Kundendienstmitarbeiter benötigen.
  • Die Anzahl der Produktdesigner steigt mit der Anzahl der Kunden – wir nehmen an, dass 1% aller Serviceanfragen Ideen für neue Funktionen sind. Ein Produktdesigner benötigt 10 Min., um eine Funktionsidee zu qualifizieren. Wenn das Team erweitert wird, benötigen wir auch zusätzliche Teammanagementkapazitäten. Dabei nehmen wir an, dass wir einen Teamleiter für 15 Produktdesigner benötigen.
  • Unsere Einnahmen generieren wir aus einer monatlichen Abonnement-Gebühr von € 20, die jeder Kunde zahlt. Wir gehen davon aus, dass die durchschnittliche Erfassungszeit zwei Monate beträgt, d.h. es dauert zwei Monate, bis die Einnahmen eingehen und in unserem Bankkonto gebucht werden.
  • Unsere Hauptkosten sind die Gehälter für das Team (jeweils € 3.000 pro Monat), die zwei Firmengründer (jeweils € 6.000 pro Monat) sowie für die Ausstattung der Infrastruktur, die wir benötigen, um den Service bereitzustellen. Wir gehen auch davon aus, dass wir pro Monat € 20.000 für Marketingzwecke investieren.
  • Wir nehmen an, dass wir für jeden investierten Euro 100 Kunden erreichen und dass 0,01 Prozent dieser Kunden unser Produkt kaufen werden. Wir müssen also circa € 100 pro Kunden ausgeben. Um die Diskussion einfach zu halten, nehmen wir an, dass wir keine Kunden verlieren, nachdem wir sie akquiriert haben.
  • Neben unserem Startkapital von € 700.000 gehen wir davon aus, dass wir einen Anspruch auf Fremdfinanzierung haben, um den Betrieb am Laufen zu halten. Neue Schulden werden nach Bedarf gemäß unseren Bargeldabdeckungsrichtlinien hinzugefügt, um zu gewährleisten, dass wir über genug Geld verfügen, um unsere Zahlungen zu decken. Am Anfang wird die Bargeldabdeckungsrichtlinie auf drei Monate festgesetzt. Die Schulden werden monatlich über einen Zeitraum von fünf Jahren zu einem Zinssatz von 5% pro Jahr zurückgezahlt.
  • Unsere Simulation deckt eine Zeitspanne von fünf Jahren ab, alle Berechnungen werden auf monatlicher Basis durchgeführt, die Währungseinheit des Modells ist T€ (€ 1.000). Ein Monat entspricht 20 Arbeitstagen.
Lassen Sie die Simulation mit diesen Einstellungen laufen und führen Sie einige Sicherheitsprüfungen durch, um sicherzustellen, dass sich unser Modell korrekt verhält: Die Anzahl der Kunden steigt (fast) linear an, wir beginnen mit 100 Kunden und enden mit fast 13.000. Angesichts unserer Annahme, dass wir über fünf Jahre hinweg € 1.2 Mio=5*12*2.000 für Marketing ausgegeben haben und dass ein Kunde € 100 kostet, scheint diese Zahl in Ordnung zu sein.
Der monatliche Umsatz steigt proportional auf 260.000 € pro Monat, was auch unseren Erwartungen entspricht.
Die nächste Gegenprobe, die wir machen sollten, ist die Gesamtzahl der Mitarbeiter. Diese beläuft sich auf ca. 30 Personen: Das klingt vernünftig, denn wenn wir 12.000 Kunden haben, bei denen eine Serviceanfrage pro Monat jeweils 10min dauert, benötigen wir eine Servicekapazität von 12.000 Kunden* 1 Anfrage *10min Dauer/60min pro Stunde/8h pro Tag=250 Arbeitstage≈13 Kundendienstmitarbeiter FTEs. Eine ähnliche Berechnung zeigt, dass wir ca. drei Produktentwickler benötigen. Zusammen mit den drei Produktentwicklern, dem Produkttester und den 2 Geschäftsführern und 1 Teamleiter bedeutet dies, dass wir 23 FTEs benötigen, was genau der Zahl entspricht, die uns die Simulation liefert.
Schauen wir uns nun die finanzielle Situation des Unternehmens an. Hier ist zunächst der Bargeldbestand des Unternehmens zu betrachten: Dieser beginnt bei € 500.000, was dem anfänglichen Anteil der Aktionäre entspricht. Der Bargeldbestand beginnt sofort zu sinken (wir sind also anfangs eindeutig nicht profitabel) und erreicht seinen Tiefpunkt nach ca. 10 Monaten seinen Tiefpunkt, dann beginnt er wieder zu steigen. Zu diesem Zeitpunkt wissen wir nicht, woher der Nettozufluss an Barmitteln kommt - Schulden oder Einnahmen?
Schauen wir uns als nächstes die Verschuldungssituation an: Wir sehen, dass sich das Unternehmen massiv verschuldet nach ca. 10 Monaten massiv verschuldet, was dem Wendepunkt des Barbestandes entspricht. Es nimmt noch ein Jahr lang jeden Monat neue Schulden auf, bevor die Verschuldung wieder abzunehmen beginnt.
Werfen wir nun einen Blick auf die Rentabilität: Wir erreichen die monatliche Rentabilität nach ca. 17 Monaten. Natürlich wäre es eine fantastische Nachricht, wenn unser Startup dies erreichen könnte - aber es gibt noch eine Reihe von Aspekten, die wir berücksichtigen müssen, bevor wir dies erreichen können, z. B. das Wachstum des Entwicklungsteams, die Ausbildung neuer Mitarbeiter usw. Ich werde diese Aspekte in einem meiner nächsten Beiträge behandeln.
Eine Überprüfung der einbehaltenen Gewinne zeigt, dass wir nach drei Jahren die Gewinnschwelle erreichen, was für den Basisfall sehr vernünftig klingt (beachten Sie, dass die einbehaltenen Gewinne auf jährlicher Basis aktualisiert werden, weshalb das Diagramm am Ende jedes Jahres Diskontinuitäten aufweist. Wir gehen außerdem davon aus, dass der gesamte Gewinn im Unternehmen verbleibt und keine Dividenden an die Aktionäre ausgeschüttet werden).
Die interessanteste Grafik, die Sie sich jetzt ansehen sollten, ist der Cashflow: in erster Linie, weil er die wichtigste Kennzahl ist, die Sie im Finanzmanagement beobachten sollten, aber auch, weil sich das Verhalten des Cashflows in dieser Simulation im Laufe der Zeit stark verändert.
Lassen Sie uns dieses Diagramm genauer untersuchen, um sicherzustellen, dass wir dieses Verhalten verstehen:
  1. In den ersten drei Monaten fällt der Cashflow ziemlich stark ab. Das liegt daran, dass das Unternehmen im ersten Betriebsmonat Ausgaben tätigt (z. B. Marketingausgaben), aber erst im zweiten Monat seinen Verpflichtungen nachkommt (d. h. seine Rechnungen bezahlt).
  2. Nach zwei Monaten beginnt sich der Cashflow zu verbessern - das liegt daran, dass wir Kunden und Einnahmen gewinnen, ohne unsere monatlichen Kosten zu verändern.
  3. Nach etwa neun Monaten ist unser Bargeldbestand aufgebraucht und unsere Cash Coverage Policy (die auf zwei Monate eingestellt ist) setzt ein: Wir beginnen im Monat 10 mit der Aufnahme von Schulden, die im Monat 11 ihren Höhepunkt erreicht, und hören erst im Monat 21 auf, neue Schulden aufzunehmen - Sie können dies am besten sehen, wenn Sie sich den Schulden-Cashflow im Jahresabschluss ansehen (siehe Screenshot unten)
  4. Unsere Bargelddeckung Politik sorgt dann dafür, dass der Cashflow nahezu konstant ist, weil sie dafür sorgt, dass die Lücke im operativen Cashflow mit neuen Schulden gefüllt wird.
  5. Endlich, im Monat 19, wird unser operativer Cashflow positiv und im Monat 21 haben wir genug Bargeld angesammelt, um keine neuen Schulden mehr aufzunehmen - der Cashflow beginnt zu steigen.
  6. In Monat 44 fällt unser Cashflow plötzlich ab - das liegt daran, dass unser Unternehmen zum ersten Mal Steuern zahlen muss.
Sie können sich gerne etwas Zeit nehmen, um mit der Bargelddeckung Politik zu spielen - wenn Sie die Politik auf, sagen wir, 6 Monate erhöhen, dann bleibt die Grundform der Cashflow-Kurve die gleiche. Aber wir müssen viel früher Schulden aufnehmen und es dauert länger, bis der Cashflow wieder ansteigt. Probieren Sie aus, was passiert, wenn Sie die Bargelddeckung Politik auf nur einen Monat reduzieren!
Ein weiterer wichtiger Einfluss auf unseren Cashflow und unsere Fremdfinanzierung ist die durchschnittliche Zeit, die wir benötigen, um Einnahmen zu erzielen: Wir gehen davon aus, dass dies im Durchschnitt 2 Monate sind. Wenn Sie diese Zeit auf 6 Monate erhöhen, dann verdoppelt sich die Höhe der Schulden, die Sie zur Finanzierung Ihres Unternehmens benötigen, mehr als!
Hinweis: Trotz der Kalibrierung des Modells auf eine bestimmte Situation müssen wir sicherstellen, dass wir die Allgemeinheit des Modells nicht beeinträchtigen. Wir werden dies tun, indem wir sicherstellen, dass wir jeden Aspekt auf die allgemeinste Weise modellieren - dies sollte nicht allzu schwierig sein, da wir ein Startup mit einer einfachen Struktur und einem einzigen Produkt modellieren. Sobald wir alle Aspekte des Prototyps abgedeckt haben, können wir das Modell auf eine andere Art von Unternehmen kalibrieren, um zu testen, ob es wirklich generisch ist. Wenn ja, ist alles gut. Wenn nicht, ist dies eine Gelegenheit, etwas Neues zu lernen und das Modell zu verbessern.
Wir haben nun unser Modell geprüft und verifiziert, dass alle Ergebnisse unseren Annahmen mithilfe einiger einfachen “Notizen”-Berechnungen entsprechen. Jetzt ist es an der Zeit, mit unserem Internet-Startupunternehmen zu experimentieren.

Einige konkrete Experimente

Wie viel Geld sollten wir in das Marketing investieren?

Als erstes sollten wir das Marketing an sich untersuchen, denn das ist es, was uns Kunden bringt. Angenommen, wir möchten innerhalb von fünf Jahren Gewinne erzielen, wieviel Geld müssen wir wirklich für Marketingzwecke ausgeben?
Die Kennzahl, die wir uns dafür ansehen müssen, ist der monatliche Gewinn vor Steuern. Das Modell beinhaltet speziell dafür ein Diagramm – ein kleines Experiment mit den Zielausgaben für Marketing zeigt schnell, dass Sie mindestens € 5.000 im Monat investieren müssen, um Gewinne zu erzielen. Im unten dargestellten Diagramm werden drei Testläufe gezeigt mit den jeweiligen Werten für € 1.000, € 5.000 und € 10.000.
Aber genügt es, nur die Rentabilität zu erreichen?
Ein kurzer Blick auf die Gewinnrücklagen im Laufe der Jahre zeigt, dass dies eindeutig nicht genug ist – wir möchten nicht nur rentabel sein, sondern die Gewinnschwelle erreichen – mindestens in fünf Jahren, besser noch in drei Jahren.
Ein weiteres kleines Experiment zeigt, dass wir mindestens € 11.000 pro Monat ausgeben müssen, um die Gewinnschwelle innerhalb von fünf Jahren zu erreichen.
Können wir sogar noch schneller wachsen?
Bevor wir dies beantworten, werfen wir einen Blick darauf, wie wir unser Marketing finanziert haben – wir haben mit einem Startkapital von € 500.000 begonnen (gleich dem anfänglichen Bestand der Beteiligten). Dieses Kapital sinkt auf € 7.000, bevor es nach fünf Jahren wieder auf € 1,15 Mio. steigt.
Aber wenn wir uns die Grafik ansehen, die zeigt, wie wir uns im Laufe der Jahre verschuldet haben, sehen wir, dass die Schuldensumme ziemlich hoch ist, mit einem Höchstwert von ungefähr € 440.000.
Sind unsere Schulden zu hoch?
Die Kennzahl, die wir hier prüfen müssen, ist das Verhältnis zwischen Fremd- und Eigenkapital. Die grafische Darstellung unten zeigt, wenn wir € 15.000 pro Monat für Marketing ausgeben, unser Verschuldungsgrad einen Höchststand von 63 in Monat 26 erreichen wird. Das bedeutet, dass unser Startupunternehmen 63 mal soviel Schulden wie Eigenkapital hat. Das ist natürlich nicht realistisch und es ist auch nicht möglich, dass ein Startupunternehmen eine Fremdfinanzierung für derart hohe Summen erhält. Eine gute Faustregel ist, dass der Verschuldungsgrad nicht größer als 2 sein sollte.
Okay – aber wie erreichen wir das?
Nun, wir könnten das Startkapital um ungefähr € 140.000 erhöhen – dann bleibt unser Verschuldungsgrad während der Simulation unter 2.
Interessanterweise gibt es auch die Option, mehr Geld für Marketing auszugeben – wenn wir pro Monat € 30.000 für Marketing ausgeben, sinkt unser Verschuldungsgrad auf 2 und wir erreichen innerhalb von drei Jahren die Gewinnschwelle!
Dies scheint auf den ersten Blick kontraintuitiv – doch der Grund ist einfach, dass mehr Marketingausgaben die Kundenbasis ausbaut und die Einnahmen somit schneller fließen und zu besseren Ergebnissen führen.
Unser kleines Experiment mit dem Startkapital stellt sofort die Frage: wieviel Startkapital brauchen wir wirklich?

Wie viel Startkapital brauchen wir wirklich?

Am Anfang gingen wir davon aus, dass unser Startkapital € 500.000 ist. Natürlich wäre mehr schön – ein kurzes Experiment beispielsweise zeigt, dass wir mit einem Startkapital von € 590.00 unseren Verschuldungsgrad unter 1 halten könnten, was wirklich sehr gut wäre.
Aber kommen wir mit weniger aus? Wenn wir prüfen, wie sich das Eigenkapital entwickelt, sehen wir, dass wir sogar auf dem niedrigsten Stand immer noch € 180.000 zur Verfügung haben. Technisch gesehen wird unser Unternehmen nur insolvent, wenn unser Eigenkapital unter 0 sinkt. Wir sollten also in der Lage sein, das Startkapital auf etwa € 330.000 zu reduzieren. Ein schneller Durchlauf des Modells zeigt, dass dies in Ordnung ist, zumindest aus der Eigenkapital-Perspektive.
Doch leider springt unser Verschuldungsgrad dann auf über 160, was einfach nicht tragbar ist.
Anscheinend ist € 550.000 also eine gute Zahl als Kapital für unser Startupunternehmen.

Benötigen wir Fremdfinanzierung?

Unsere oben genannte Erläuterung zeigt, dass wir eine gesamte Fremdfinanzierung von ungefähr € 360.000 benötigen, wenn wir mit einem Startkapital von € 500.000 und anfänglichen Schulden von € 150.000 beginnen. Ein kleines Experiment mit dem Modell zeigt, wenn wir unser Startkapital auf € 700.000 erhöhen, können wir vermeiden, dass unsere Gesamtschulden steigen. Die anfänglichen Schulden wurden verwendet, um die Infrastruktur zu erwerben, die zur Servicebereitstellung nötig ist – wir könnten dies also auch aus dem Startkapital finanzieren und ganz auf Schulden verzichten, wenn wir unser Kapital auf € 850.000 erhöhen.

Zusammenfassung und Ausblick

Heute haben wir etwas Zeit damit verbracht, ein kleines Internet-Startupunternehmen vorzustellen, einige grundlegende Voraussetzungen über sein Geschäftsmodell zu erstellen und ein paar Experimente mithilfe des generischen Geschäftsmodell-Prototyps durchzuführen.
Auch wenn das Modell ziemlich einfach ist, haben wir bereits sehr viel gelernt. Jetzt sind wir bereit, uns den Prototyp detaillierter anzusehen und den Geschäftsfall auszuarbeiten.
In meinem nächsten Beitrag dieser Reihe werde ich eine Übersicht der internen Struktur der generischen Geschäftsmodell-Prototypen zeigen sowie einige neue Experimente in Bezug auf den Geschäftsfall des Internet-Startupunternehmens hinzufügen.
Upcoming Events

Training AI to Play The Beer Distribution Game

2 hours - 2021-10-27

Mastering The Complexity of Digital Transformation

2 hours - 2021-10-28

Modeling Growth Strategies For Professional Service Firms

2 hours - 2021-11-18

Go to event overview

Recent Blogposts

Meetup: Agile Transformation Tools

Olga Medvedeva - 2021-09-27

Meetup: Understanding The Beer Distribution Game

Olga Medvedeva - 2021-09-01

Introduction to The Business Prototyping Toolkit

Oliver Grasl - 2021-08-17

Go to blog overview

Email newsletter

Subscribe to our newsletter and stay up to date about the latest trends and news.

Name
Email
Subscribe to our newsletter and stay up to date about the latest trends and news.
  • transentis
Contact us

transentis consulting

Geisbergstraße 9

10777 Berlin


+49 30 9203833320

info@transentis.com