Case

BearingPoint Case: Digitales Geschäftsmodell einer Park-App

Problemdefinition

Ein Parkhaus- und Parkplatzbetreiber verfolgt das strategische Ziel, über digitale Geschäftsmodelle neue Einnahmequellen zu erschließen. Im Rahmen dieser Initiative wurde ein MVP (Minimal Viable Product) für eine Park-App entwickelt, die Nutzern die Suche und Bezahlung gebührenpflichtiger Parkplätze ermöglicht.

Der Geschäftsführer kommt mit der Bitte auf Sie zu, eine umfassende Analyse zu der Park-App durchzuführen. Zunächst soll das digitale Geschäftsmodell der Park-App analysiert werden. Nach der strategischen Betrachtung soll eine finanzielle Bewertung der Park-App durchgeführt werden, auf Basis derer eine klare Empfehlung ausgesprochen wird, ob die App deutschlandweit ausgerollt werden soll oder nicht. Letztlich soll eine durch Analytics getriebene Expansionsstrategie in Betracht gezogen werden.


Kommentare

Dieser Case wird vom Interviewer geführt. Bitte nutze die Fragen, um den Interviewten durch den Case zu führen.

Die Herausforderung des Cases besteht in der strukturierten Bearbeitung der folgenden drei Aufgabenbereiche:

  • Identifizierung des Geschäftsmodells
  • Berechnung des Business Cases
  • Analyse einer Analytics-getriebenen Expansionsstrategie

Kurzlösung (Ausklappen)

Detaillierte Lösung

Der/Die Kandidat/in könnte nach folgendem Lösungsschema vorgehen:

Grün hervorgehobene Paragraphen deuten auf Diagramme/Tabellen hin, die mit dem Interviewten geteilt werden können. Du findest sie unter „Case-Exhibits“.

Blau hervorgehobene Passagen kennzeichnen Informationen, die dem Interviewten verbal mitgeteilt werden können.

Orange hervorgehobene Paragraphen kennzeichnen Hinweise, die Dir helfen, den Interviewten durch den Case zu führen.

Fragen zum Aufwärmen

  • Haben Sie den Case bis hierhin verstanden?
  • Können Sie erklären, wie die App funktionieren soll?

Der Interviewer sollte den/die Kandidaten/Kandidatin entweder durch Rückfragen zum Verständnis führen oder die folgenden Informationen bereitstellen.

Informationen zur Park-App: Die Park-App soll als White-Label-Lösung in ein Digitales Ecosystem (B2B2X-Umfeld) eingebettet werden, ermöglicht durch
  • Kompatibilität mit bestehender Software und Hardware von Parkhaus- und Parkplatzbetreibern – ohne geographische Einschränkung
  • ein intuitives User Interface, das vollfunktionsfähig für alle mobilen Betriebssysteme adaptiert werden kann

Auftrag 1: Geschäftsmodell im Business Model Canvas

Da dem Geschäftsführer digitale Geschäftsmodelle bis dato unbekannt sind, möchte er im ersten Schritt ein genaues Verständnis des Geschäftsmodells der Park-App erlangen. Dafür bittet er Sie, das Geschäftsmodell im Business Model Canvas abzubilden.

Das Business Model Canvas ist ein Tool zur Darstellung von Geschäftsmodellen. Firmen- oder Produktangebot (was?), Kunden (wer?), Infrastruktur und Finanzen (wie?) werden mit Hilfe von neun Bausteinen analysiert.


Tabelle 1 kann mit dem Interviewten geteilt werden.

Beispiellösung

Sobald der/die Bewerber/in seine Lösung definiert hat, kann Tabelle 2 mit ihm geteilt werden.

Auftrag 2 – Business Case Berechnung

Jetzt steht das Business Model der neuen Idee der Park-App fest. Folglich soll ein Business Case berechnet werden. Zur Berechnung der Wirtschaftlichkeit der Geschäftsidee ist es nötig, unterschiedliche Parameter zu berechnen. Hierzu gehören:
  • der zu erwartende Umsatz und die zu erwartenden Kosten in a)
  • sowie zusätzliche Kennzahlen wie EBITDA, EBIT, Jahresüberschüsse, Cash Flows und Net Present Value in b)

a) (i) Der Kunde möchte, dass Sie eine präzise Abschätzung des Umsatzpotentials der Park-App vornehmen und fragt Sie, welche Informationen Sie hierfür benötigen. Erstellen Sie im ersten Schritt eine Liste der benötigten Informationen.

An dieser Stelle dient Exhibit 1 als Abgleich.

(ii) Der Kunde hat Ihnen die angeforderten Informationen zur Verfügung gestellt. Um ihm einen Überblick darüber zu verschaffen, mit welchem Umsatz er rechnen kann, bittet Sie der Kunde anhand der gegebenen Daten zunächst das Marktpotential zu berechnen.

Lösung

Sobald der Bewerber seine Lösung definiert hat, kann Tabelle 3 mit ihm geteilt werden.

(iii) Nachdem Sie dem Kunden einen Überblick über das Marktpotential verschafft haben, möchte dieser wissen, wie viele potentielle Kunden die Möglichkeit von mobile Payment nutzen und welcher Umsatz dabei auf die Dienstleistung der Park-App entfällt. Berechnen Sie bitte den Umsatz der Park-App.

Lösung

Sobald der Bewerber seine Lösung definiert hat, kann Tabelle 4 mit ihm geteilt werden.

An dieser Stelle dient Exhibit 2 als Übersicht der vorhandenen Kosten.

b) Um das Park-App Geschäft zu betreiben, fallen jährlich diverse Kosten für das Unternehmen an. Helfen Sie Ihrem Kunden nun bitte seinen Jahresüberschuss (Gewinn nach Steuern) zu berechnen. Bestimmen Sie hierfür im ersten Schritt das (i) EBITDA, das (ii) EBIT und anschließend den (iii) Jahresüberschuss für die Jahre 2019 - 2023. Nutzen Sie hierfür die nachfolgende Tabelle und nehmen sie einen Steuersatz von 30 % an.

Lösung

Sobald der Bewerber seine Lösung definiert hat, kann Tabelle 5 mit ihm geteilt werden.

(iv) Nachdem Sie den Jahresüberschuss berechnet haben, interessiert sich der Kunde dafür, wie viele Geldmittel er am Ende des Jahres für Investitionen, die Tilgung seiner Fremdfinanzierungen sowie Dividenden für Gesellschafter und Inverstoren übrig hat.

Helfen Sie ihm den Free Cash-Flow (FCF) zu bestimmen. Zeigen Sie, wie Sie den FCF mit den gegebenen Information auf direkte und indirekte Weise berechnen können. Verwenden Sie für die Berechnung folgende Zusatzinformation:

  • Der CapEx (Investitionsausgaben) in 2019 beträgt 550.000 €
  • Eine Abschreibung ist für 10 Jahre geplant
  • Das benötigte Net Working Capital beträgt 5 % des Umsatzes

Lösung

Sobald der Bewerber seine Lösung definiert hat, können Tabelle 6 und 7 mit ihm geteilt werden.

(v) Ihr Kunde macht sich weiterhin Gedanken, ob seine Investitionen einen positiven Ertrag generieren werden oder er nicht doch durch eine Anlage am Kapitalmarkt bessere Erträge generieren könnte. Sie bieten Ihrem Kunden an, diesen Sachverhalt umgehend zu prüfen. Aus ihrem Studium wissen Sie, dass Sie mithilfe der Net Present Value Methode den heutigen Kapitalwert zukünftiger Investitionen bestimmen können. Bitte berechnen Sie den Present Value der Free Cash Flows und bestimmen Sie anschließen den Net Present Value. Nehmen Sie hierfür einen Diskontsatz (Weighted Average Cost of Capital) von 10 % an. Können Sie Ihrem Kunden die Bedenken nehmen?

Lösung

Ein positiver NPV bedeutet höhere Erträge als am Kapitalmarkt möglich wären. Die Bedenken des Kunden sind daher unbegründet.

Sobald der Bewerber seine Lösung definiert hat, kann Tabelle 8 mit ihm geteilt werden.

Auftrag 3 – Analytics-getriebene Expansionsstrategie

Zeitsprung in die Zukunft: Einem Jahr nach der Einführung hat sich die Park-App als voller Erfolg erwiesen. Die App ermöglich, über die Gebühren der Parkhausbetreiber auch am Geschäft der Konkurrenz zu partizipieren. Angesichts dieser erfreulichen Entwicklung strebt der Betreiber der Park-App eine Expansion seiner eigenen Parkhäuser an. Hierzu möchte das Unternehmen auf Basis der über die App erfassten Nutzerdaten regionale Lücken zwischen Parkplatzangebot und Nachfrage identifizieren. Darauf aufbauend sollen attraktive Regionen zur Neueröffnung von Parkhäusern identifiziert und priorisiert werden.

Ein befreundeter Senior Manager mit langjähriger Projekterfahrung im Bereich Big Data & Analytics stellt Ihnen auf Anfrage ein Best-Practice-Referenzmodell zur Verfügung, welches Sie als Grundlage zur Ausarbeitung eines Vorgehensmodells für die Park-App nutzen möchten.

An dieser Stelle dient Exhibit 3 als Visualisierung.

Bitte beantworten Sie anhand des Frameworks die folgenden Fragen:
  1. Wie könnten die drei Stufen Data Sources, Data Processing und Data Analysis für den beschriebenen Anwendungsfall konkret aussehen?
  2. Mit welchen Fallstricken je Stufe muss der Betreiber der Park-App rechnen?

Beispiellösung

I. Data Sources

Als Datenquellen kann der Betreiber bspw. folgende Quellen nutzen:

  • Mobile Standortdaten (über die App)
  • Personenbezogene Informationen (durch Nutzer über die App bereitgestellt)
  • Externe Daten: Mietspiegel, mittleres Einkommensniveau
  • Standorte existierender Parkhäuser des Park-App Betreibers und der Konkurrenz

Fallstricke:

  • Datensicherheitsbestimmungen (GDPR) erfordern u.U. eine Anonymisierung und/oder
  • Pseudonymisierung
  • Datenbeschaffung insb. bzgl. Konkurrenzinformationen ggf. aufwändig

II. Data Processing

Zu treffende Entscheidungen umfassen etwa:

  • Was ist die Analyseeinheit (Definition geographischer Regionen)?
  • Anhand welcher Identifier können wir die Daten verschneiden?
  • Wie aggregieren wir die Daten pro Analyseeinheit?
  • Wie bilden wir unsere Zielvariable, nach der wir optimieren (bspw. erwarteter Umsatz oder (besser) Gewinn)?

Fallstricke:

  • Sinnvolle Größe der geographischen Regionen
  • Unstrukturierte Daten
  • Umgang mit fehlenden und fehlerhaften Daten

III. Data Analysis

Mögliches Vorgehen (andere Möglichkeiten denkbar):

  • Analyse der durchschnittlichen Parkplatznachfrage je Region in Relation zu den durchschnittlich verfügbaren Parkplätzen
  • Regionen mit einem besonders großen Missverhältnis kommen als potenzielle Kandidaten für neue Parkplätze infrage
  • Zusätzlich können Faktoren wie der Mietspiegel berücksichtigt werden, um die Regionen zu priorisieren

Fallstricke:

  • Nicht alle Parkplatznutzer nutzen die App, daher gibt diese nur ein ungenaues Bild der Nachfrage wieder
  • Keine Transparenz über in naher Zukunft geplante Parkplatzeröffnungen seitens konkurrierender Parkhausbetreiber
Fragen zu diesem Case
How table 4 is calculated?
Nathaniel
Experte
bearbeitete die beste Antwort am 26. Nov 2019 - 1 Antwort
McKinsey | BCG | CERN| University of Cambridge
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