Digital Business Models in Logistics: Taxonomies, Archetypes and Design Principles

The Logistics sector is currently going through a disruptive change that originates in digitalization's continuous and all-penetrating nature. Digital technologies and the corresponding emergence of various data sources force enterprises to adapt and innovate accordingly. Leveraging data is not only relevant for designing new products and services but to stay competitive. The thesis presents three studies that investigate the use of data in logistical business models.
The dissertation develops two artifacts and one meta-artifact to address these issues. The first artifact is a taxonomy of digital business models in Logistics. It leverages public information from start-ups and systemizes them morphologically. Subsequently, it is a storage mechanism for empirical knowledge on designing digital business models in Logistics. Next, the dissertation derives archetypes from the taxonomy and proposes five superordinate business model patterns (e.g., data service provider) that foster innovation and enable distinction between types of business models.
The second artifact is a conceptually subordinate taxonomy of data-driven business models in Logistics that zooms in on the archetypical pattern ‘data service provider’. Contrary to the first taxonomy, it enables in-depth analysis of data-driven business models of a narrow spectrum of objects of study (e.g., considering detailed dimensions such as APIs). Because of the above, the taxonomy provides descriptive insights into the morphological composition and specifics of data-driven business models in Logistics.
Last, the dissertation shifts from the analytical descriptive domain to the prescriptive domain and develops design principles for data-driven business models in Logistics based on an interview study with 15 experts. For that purpose, it derives a set of meta-requirements that the design principles address. Ultimately, the design principles are categorized in an ontology of business models. The design principles are codified prescriptive design knowledge that researchers and practitioners can use to design data-driven business models in Logistics more efficiently. Die Dissertation ist motiviert aus dem anhaltenden Trend der Digitalisierung der Industrie und Gesellschaft. Mit der explosionsartigen Verfügbarkeit digitaler Technologien und Daten ergeben sich viele Implikationen für die Logistik. Die Dissertation untersucht die Rolle von Daten in logistischen Geschäftsmodellen in drei Studien.
Die erste Studie entwickelt eine morphologische Taxonomie basierend auf der Analyse von web-basierten Unternehmensdaten von 125 Start-ups. Start-ups wurden gewählt, weil diese ein hohes Potential haben digitale Geschäftsmodelle zu nutzen. Dementsprechend ist die Ableitung und Klassifizierung von Komponenten digitaler Geschäftsmodelle basierend auf Start-ups von hoher Relevanz. Im zweiten Schritt werden die kategorisierten Start-ups mittels Clusteranalyse untersucht. Daraus entstehen kondensierte Muster die Häufungspunkt von Ausprägungen einzelner Charakteristika der Geschäftsmodelle kodifizieren. Diese Muster werden in der Arbeit Archetypen genannt, die den Anwender darin unterstützen, generalisierte und abstrahierte Typen an digitalen Geschäftsmodellen in der Logistik zu unterscheiden. Das Ergebnis besteht aus fünf Archetypen mit dazugehörigen sub-Archetypen.
Die zweite Studie baut auf den Ergebnissen der ersten Studie auf und untersucht explizit daten-getriebene Geschäftsmodelle. Dahingehend ist die zweite Studie eine Komplementierung der taxonomischen Analyse digitaler Geschäftsmodelle in der Logistik durch die Betrachtung einer tieferen konzeptionellen Ebene, nämlich der der daten-getriebenen Geschäftsmodelle. Im Gegensatz zur ersten Studie sind die daraus entstehenden Dimensionen und Charakteristika weniger generell und scharf auf die Nutzung von Daten in logistischen Geschäftsmodellen zugeschnitten. Diese Daten werden überwiegend zum Angebot vom Optimierungsdienstleistungen (z.B. Routenoptimierung) oder Visibilitätsdienstleistungen (z.B. Tracking) genutzt. Das zentrale Ergebnis ist eine morphologische Taxonomie.
Die dritte Studie wechselt den analytisch-deskriptiven Charakter der ersten zwei Studien auf einen präskriptiven Charakter. Damit einhergehend ist das zentrale Meta-Artefakt keine Klassifizierung oder Typen, sondern Gestaltungsprinzipien. Diese Gestaltungsprinzipien sind Kodifizierungen von Gestaltungswissen über Artefakte. Um diese zu entwickeln, wurde eine qualitative Studie basierend auf 15 Experteninterviews durchgeführt. Letztlich, um sicherzustellen, dass die Gestaltungsprinzipien zielgerichtet auf Geschäftsmodelle einzahlen, wurden sie die ontologische Struktur eines gängigen Frameworks für Geschäftsmodelle eingeordnet.