neunetz.com

Wirtschaft im digitalen Zeitalter.

You are here: Home / Archives for Marcel Weiß

Alle Artikel von Marcel Weiß auf neunetz.com

Ein Pulverfass aus China, Mobile und Marktplätzen

by

Die Chinesen™ sind auf ihrem Heimatmarkt groß geworden in einer Mobile-First-Welt, sie sind groß geworden in einer Marktplatz-Welt. Sie bringen nicht nur die Kernkompetenzen mit, um in der (für uns im Westen noch immer) neuen Mobile-Welt zu wachsen; sie haben auch die heimischen Produktionskapazitäten auf ihrer Seite. Also die Kapazitäten, auf die unsere Wirtschaft bereits immens setzt.

Alle, die hierzulande mit Dingen zu tun haben, auf deren Rückseite „Made in China“ steht, werden sehr bald sehr ‚unfairem‘ Wettbewerb ausgesetzt sein.

Deshalb ist die jüngste Exchanges-Ausgabe auch besonders wichtig. In der neuesten Ausgabe der Exchanges beschäftigen wir uns mit dem Angriff der chinesischen Onlinehändler und D2C-Marken auf den deutschen und europäischen Markt.

Exchanges #236: Shein und die nächste große China-Welle – Exciting Commerce:

Chinesische Onlinehändler und D2C-Marken profitieren vom Vormarsch der Marktplätze, der Verbreitung von Mobile und den heimischen Produktionskapazitäten. Jochen Krisch und Marcel Weiß schauen sich in den neuesten Exchanges an, welche chinesischen Onlinehändler und -marken bereits international vorankommen und was sie von Onlinehändlern westlicher Prägung unterscheidet.

Neben den Plattformdynamiken, die mich hier und anderenorts seit über 10 Jahren beschäftigen, und den Umbrüchen im Mobilitätssektor ist der globale Aufstieg chinesischer Technologie-Unternehmen einer der künftigen Themenstränge auf neunetz.com.

Das beginnt mit Tiktok und co. und endet mit Aliexpress und den chinesischen Händlern und Marken, die morgen vielleicht schon Instagram und co. fest im Griff haben.

Wenig wird die Wirtschaft (und auch die Gesellschaft insgesamt!) in den nächsten Jahren so beschäftigen, wie die rasant zunehmende Verquickung von China mit einer vernetzten, globalen, von High Tech getriebenen Wirtschaftswelt.

Siehe zum Thema auch: „AliExpress und die Frage, was eigentlich mit Europa passiert, wenn der Onlinehandel global wird“ vom Mai diesen Jahres.

Wie sich die Ikea-Marke online mit einem Plattformansatz besiegen ließe

by

ikea-2019

Jochen Krisch auf Exciting Commerce: „IKEA wächst im Online-Geschäft auf 3,9 Mrd. Euro (+43%)“:

Passend zu den Entwicklungen im Online-Möbelmarkt (Exchanges #234) gabs diese Woche die neuesten Zahlen von IKEA, das im abgelaufenen Geschäftsjahr im „Onlineverkauf einen Zuwachs von 46 % verzeichnete“ und sich jetzt im E-Commerce bei „rund 11 % des Gesamtumsatzes“ sieht.

Ikea tut sich wie alle stationären Händler schwer mit dem geänderten Geschäftskontext, wenn die Kunden online einkaufen wollen und nicht mehr ständig vorbeikommen möchten.

Aber Ikea hat das beste, was man in dieser (und fast jeder anderen) Situation haben kann: Ikea hat immer noch eine starke, einzigartige Marke, die aus einem starken, einzigartigen Sortiment erwachsen ist.

Seit längerem frage ich mich: Was wohl die Gründe sind, dass Home24, Tylko, Wayfair und co. bis heute kein erfolgreiches modulares Schranksystem auf die Reihe bekommen haben?

Sicher, kein einfaches Unterfangen.

Aber ein ausbaufähiges First-Party-Angebot eines modularen (Schrank-)Systems in Verbund mit ‬einer Plattform für Accessories und Erweiterungen würde den offensichtlichen Marktbedarf des Ikea-Ansatzes mit den Vorteilen des Internets verbinden. Sprich: Die (Longtail- und) Netzwerkeffekte von Plattformen mit einer vertikal integrierten, zentralen, pragmatischen, kostengünstigen, flexiblen all-in-one-Lösung verbinden. Dieser Ansatz liese sich dann entsprechend sortimentsseitig weiterentwickeln.

Ikea-Ansatz + Ikeahacker wäre ein offensichtliches Erfolgsmodell für den Onlinemöbelhandel. Dafür müsste man nicht zwangsläufig (und sollte man auch nicht) Etsy-Style alle Dritt-Anbieter zulassen. Der Plattform-/Marktplatzansatz kann auch abgeschwächt über Zugangsbeschränkungen1 geregelt sein.2 Das alles muss natürlich langfristig geplant werden, weil ein solcher Ansatz erst nach ein paar Jahren Früchte tragen würde. Aber der potenzielle Graben um‘s Geschäftsmodell wäre enorm.

Mit dem neuen Platsa-System, das eine Kulmination des Ikea-Ansatzes darstellt,3 macht Ikea das, was es am besten kann und versteht. Dieses System hätte aber auch, ganz klein zunächst, von einem jungen Angreifer kommen können. Es ist schließlich nicht so, als wären die Bedürfnisse der Kunden nicht bekannt.

Nur der Plattform-/Marktplatzteil, der wird nicht so schnell von Ikea selbst kommen..

So lang keiner der Anbieter diesen oder einen vergleichbaren Weg beschreitet -also beide Welten erfolgreich vereint-, wird der Markt vor allem von weniger Konsum geprägt sein. Die Leute wollen den Ikea-Ansatz, aber sie wollen immer weniger die Ikea-Einrichtungshäuser.4

  1. Sprich White-Listing. ↩
  2. Allerdings dürfen die einzelnen Drittanbieter-Produkte dann nicht ebenfalls erst abgenickt werden müssen. Nur formale Regeln ermöglichen Beweglichkeit und den gewünschten Long-Tail. ↩
  3. Dieses noch relativ junge modulare Schranksystem kann fast komplett ohne Werkzeuge zusammengebaut und wieder auseinandergebaut werden. ↩
  4. Wie so oft, verdeckt auch hier das Verhalten der Kunden ihre Motivation im Detail: „Wegen“ oder „trotz“, das ist die entscheidende Frage. Eine rasant wachsende Zahl von Ikea-Kunden kauft Ikea-Produkte in Ikea-Einrichtungshäusern trotz der Einrichtungshäuser nicht wegen ihnen. ↩

Die Evolution der Branchen in einer Plattformwelt am Beispiel von Restaurants

by

CloudKitchens-CityStorageSystems-2019

Warum es wichtig ist: Erfolgreiche Plattformen ziehen tiefe Veränderungen in den Branchen nach sich, in denen sie sich ausbreiten. Die Arbeitsteilung und Arbeitsweise aller Unternehmen in diesen Branchen verändert sich, und das in der Regel radikal. Das hat dann auch Auswirkungen auf benachbarte Branchen.

Nach allem was mittlerweile öffentlich bekannt ist, ist der Uber-Gründer und ehemalige Uber-CEO Travis Kalanick, vorsichtig ausgedrückt, kein besonders netter Mensch. Aber er scheint ein Händchen für zukunftsträchtige Geschäftsmodelle zu haben.

Vor einem Jahr hat Kalanick mit seinem neuen Finanzierungsfonds ein Unternehmen namens CloudKitchens übernommen, das er seitdem als CEO leitet.

The Information hat die Arbeitsweise gut zusammengefasst:

Uber co-founder Travis Kalanick’s newest startup is known as CloudKitchens. But a better name might be WeWork for Food.

Operating through a small startup he bought last year, and supported by hundreds of millions of dollars in loan facilities arranged with Goldman Sachs and other banks, Kalanick in the past 18 months has snapped up or leased properties in cities around the U.S. and in London, Singapore, South Korea and several other countries. He is turning the properties—mostly cheap buildings often in crummy or industrial neighborhoods—into kitchens he can rent out to restaurants that want the space to make food for delivery. And he has hired hundreds of employees, including engineers from Tesla and SpaceX, as part of a plan to design and manufacture the kitchens.

Lieferungen von Restaurants sind nicht neu. Was früher per Telefon bestellt wurde, kann heute allerdings bequemer und damit in größerer Zahl per App bestellt werden und ist deswegen längst der Pizza entwachsen.

Eine Folge davon sind Restaurants, die mehr und mehr Umsatz über die Lieferdienste machen und längst nicht mehr nur von Gästen, die vor Ort im Restaurant essen, überleben könnten. Eine logische Folge davon wiederum sind sogenannte „dark kitchens“: Restaurants, die nur für Lieferdienste Essen zubereiten oder neue Locations aufmachen, die nur als Küchen für Onlinelieferdienste arbeiten.

BBC berichtete im Frühjahr diesen Jahres darüber, wie Deliveroo im UK Restaurants dabei hilft, neue „dark kitchen“-Locations aufzusetzen:

Apps now account for 39% of delivery visits – a rise of 14% year-on-year – and the takeaway industry has grown and grown to be worth a tasty £4.9bn – according to consumer research firm NPD.

Dark kitchens make huge sense for the burger brand Boo. Set up by Arif Palejwala and his brother-in-law in Leicester, they have reached three other cities without having to find premises or fork out.

„We’re basically testing the waters. We started off in Nottingham and performed really well,“ he explains.
„Then they offered us a Manchester site, we’re going to be going to Leeds and probably some of the places down south as well. So hopefully in the next 12 months we’ll have six to eight kitchens.“

Der nächste Schritt sind Restaurants, die -nur dark kitchen oder mit Essen vor Ort- für neue Locations die Markteinsichten der Plattformen nutzen. Für Deliveroo, Lieferheld und co. bedeutet das Teilen der Daten eine Zunahme des eigenen Angebots, für die Restaurants bedeutet es Risikominimierung und gleichzeitiges Expansionspotenzial, das vorher undenkbar war.

Diese plattformgetriebenen Entwicklungen betreffen immer die gesamte Branche. Die Frage ist lediglich, wie stark oder schwach eine jeweilige Region oder ein jeweiliges Unternehmen heute betroffen ist und morgen betroffen sein wird.

Die hier beschriebene Entwicklung kann man nicht nur in westlichen Ländern beobachten und sie betrifft kleine Restaurants ebenso wie große Ketten. Quartz berichtete letztes Jahr beispielsweise aus Indien:

Bengaluru-based Swiggy hosts over 45,000 restaurants on its platform, a company executive told Quartz over email. “We will take brands such as Domino’s, McDonald’s, Pizza Hut, Burger King, and Faasos to newer locations especially in tier 2 and 3 markets,” the executive added.

But the market is still in its infancy as aggregators form a small part of the delivery business—at Chai Point, just a quarter of all online orders come from food-aggregating apps. Yet, the “uberification” of the sector is potentially transformational. “Now we even take decisions on opening new stores based on data from our aggregation partners,” says Chai Point’s Bijral. […]

In fact, besides its 340 or more outlets in India, KFC is also experimenting with stealth (dark) kitchens that operate as delivery hubs “to further widen the reach and leverage the rapidly growing online food-delivery mode,” said Chopra.

Die nächste logische Folge sind nun Dienstleister, die sich zwischen Restaurants und Plattformen setzen und es den Restaurantbetreibern erleichtern, neue Locations aufzumachen.

Das ist, was Kalanicks CloudKitchens macht. Es senkt die Anfangskosten und die Hürden (mental wie finanziell), für die Restaurantbetreiber, neue ‚dark kitchens‘ zu eröffnen und notfalls auch wieder aufzugeben. Eben WeWork für Essen, wie The Information es nannte.

Das hat auch Auswirkungen auf die Immobilienbranche: Dark kitchens können in Hinterhöfen, abgelegenen Straßenzügen und oberen Etagen sitzen. Unattraktive Lagen werden auf diesen Weg attraktiver. Ein professionalisierter Anbieter wie CloudKitchens sollte hier gute Arbitrage-Möglichkeiten finden. (Und zwar wesentlich bessere als WeWork, das vergleichsweise quasi kaum Spielraum bei den Locations hat. Das ist alles sicher ein wesentlicher Teil des Pitches von CloudKitchens an die Investoren.)

Es wird nicht mehr lang dauern, und neue Restaurantketten, eher: Restaurant-Marken, werden auf den Schultern von Lieferdiensten und Dark-Kitchen-Providern wie CloudKitchens aufsteigen. Man vergleiche das mit Marktplatzmarken wie Anker im Elektronik-Bereich. Diese neue Wertschöpfungskette erlaubt Fokus und schnelles Wachstum. Die damit einhergehende Abhängigkeit (bei Anker: Amazon, bei Restaruants: Lieferheld) muss dann notwendigerweise pragmatisch konstant mitgedacht werden. Wer allerdings als Marke groß genug wird, kann der Verhandlungsmacht der Plattformen auch entwachsen. (Man denke etwa an Ninja und Twitch.)

Last not least, folgt die Ausweitung der Kampfzone der Dienstleister auf benachbarte und vergleichbare Branchen: Die Immobilienbranche hatten wir bereits angesprochen. CloudKitchens hat sich mittlerweile umbenannt in City Storage Systems. CloudKitchens war namensseitig an die Restaurantbranche gebunden. City Storage Systems ist branchenübergreifend und nimmt nur noch Bezug auf die allgemeine Leistung, die das Unternehmen anbietet.

Die Selbstbeschreibung hat sich ebenfalls erweitert. Auf CrunchBase heißt es dann:

City Storage Systems, formerly called CloudKitchens, focuses on repurposing distressed real estate assets like parking lots or abandoned strip malls and turning them into spaces suited for new industries, such as food delivery or online retail.

Was das für die Ambitionen des Unternehmens impliziert, dürfte klar sein.

Deep Fakes, Descript und die regulatorische SaaS-Herausforderung

by

Der Podcast/Audio-Dienst Descript erlaubt das Editieren von gesprochenem Wort anhand der Transkriptionen. Also ein Wort oder ein Satz im Transkript gelöscht und diese verschwinden in der Aufnahme.

TechCrunch berichtet von der jüngsten Finanzierungsrunde und einem neuen Feature namens Overdub:

a new feature for Descript called Overdub: people will now be able to create “templates” of their voices that they can in turn use to create audio based on words that they type, part of a bigger production suite that will also let users edit multiple voices on multiple tracks. The audio can be standalone, or the audio track for a video.

​Mit Overdub wird es also möglich aus Text eine gesprochene Aufnahme zu generieren.
​
​Wer da nicht sofort an Deep Fakes denkt, lebt wohl unter einem gemütlichen Felsen irgendwo im Wald. So geht Descript damit um:

In the age of market-defining, election-winning fake news aided and abetted by technology, you’d be forgiven for wondering if Overdub might not be a highway to Deep Fake City, where you could use the technology to create any manner of “statements” by famous voices.

Mason tells me that the company has built a way to keep that from being able to happen.

The demo on the company’s home page is created with a special proprietary voice just for illustrative purposes, but to actually activate the editing and augmenting feature for a piece of their own audio, users have to first record a number of statements that repeated-back, based on text created on the fly and in real time. These audio clips are then used to shape your digital voice profile.

This means that you can’t, for example, feed audio of Donald Trump into the system to create a version of the President saying that he is awfully sorry for suggesting that building walls between the US and Mexico was a good idea, and that this would not, in fact, make America Great Again. (Too bad.)

But if you subscribe to the idea that tech advances in NLP and AI overall are something of a Pandora’s Box, the cat’s already out of the bag, and even if Descript doesn’t allow for it, someone else will likely hack this kind of technology for more nefarious ends. The answer, Mason says, is to keep talking about this and making sure people understand the potentials and pitfalls.

“People have already have created the ability to make deep fakes,” Mason said. “We should expect that not everybody is going to follow the same constrants that we have followed. But part of our role is to create awareness of the possibilities. Your voice is your identity, and you need to own that voice. It’s an issue of privacy, basically.”

​Fakt ist, dass diese Funktionen bald von Anbietern auch ohne diese Sicherheitsvorkehrungen angeboten werden. Staaten werden das ohnehin bereits aufbauen.
​
​Hier kommen wir auch zur regulatorischen SaaS-Herausforderung bei diesen Entwicklungen. Dank Skaleneffekten wird die Backend-Technologie als Service angeboten. Das heißt, die schwere Arbeit (Spracherkennung) wurde bereits gemacht. Descript etwa setzt auf Google:

Decript itself doesn’t even create its basic NLP software; it uses Google’s, since basic NLP is now an area that has essentially become “commoditized,” said Mason in an interview.

That makes creating new features, tapping into AI and other advances, all the more essential, as we look to see if one tool emerges as a clear leader in this particular area of SaaS.

​Deep Fakes, wie sie Descript verhinden will, werden mit den APIs von Google, Amazon und co. umgesetzt werden. Spätestens zur US-Präsidentschaftswahl. Es liegt in der Natur der Sache, dass die API-Anbieter davon erst einmal nichts merken werden.
​
​Eine denkbare Lösung wäre eine Datenbank mit Audio-Fingerprints von, zum Beispiel, Politikern, die dann als eine Art Blacklist fungiert.
​
​Mehr zum Thema:
​
​* Sollte Amazon verantwortlich sein für die Einsatzzwecke seiner Bilderkennungsdienste?, dazugehörige Diskussion im Podcast: neunetzcast 75: Der Amazon-Vogel
​* Machine Learning: Services mit internen Skaleneffekten haben einen modellinhärenten Sog zu maximaler Verbreitung

E-Flotten & die neuen Transport-Partnerschaften: Es war nicht überraschend, dass Amazon 100.000 E-Vans bei Rivian bestellt

by Leave a Comment

PrimeDelivery_rivianAmazon ordert 100.000 E-Vans. Nicht von GM, nicht von VW, nicht von Daimler, sondern von einem Startup, in das Amazon Anfang des Jahres 700 Millionen US-Dollar investiert hat. Der Amazon-Auftrag bedeutet über 4 Milliarden US-Dollar Umsatz für das junge Rivian.

Falls irgendjemand noch Zweifel hatte, dass ein neues Zeitalter für die Automobilbranche angebrochen ist, sie sollten hiermit beigelegt sein.

Electrek über die überraschende gestrige Entwicklung:

It was surprising because Rivian hadn’t announced that they even planned on making electric vans.

The company came out of stealth mode last year and unveiled their electric R1T pickup truck and R1S SUV, which are passenger electric vehicles with a focus on “adventure”.

It looks like Amazon got excited and announced the startup’s third vehicle for them.

Ganz so überraschend ist es natürlich nicht. Warum sonst sollte Amazon 700 Millionen $ in ein Automobil-Startup investieren?

Im Februar diesen Jahres anlässlich der Finanzierungsrunde schrieb ich unter dem Titel „Amazon ist ein wichtiger strategischer Investor in Automobil-Startups, vielleicht der wichtigste“:

Für Startups in diesem Sektor ist Amazon ein hervorragender strategischer Investor. Denn wichtiger als die investierten Millionen werden künftige Flottenbestellungen der Logistik-Sparte von Amazon sein.

​Bekanntlich hat Amazon letztes Jahr 20.000 Minivans bei Daimler für seine Logistik-Dienstleister bestellt. Amazon an Bord zu haben, heißt für Startups wie Rivian auch, schneller in Sphären vorzudringen, bei denen Massenproduktion mit Skaleneffekten möglich wird. Extrem wichtig besonders im Automobilsektor.

​Deutlicher gesprochen: Von Rivian werden wir noch einiges hören.

Und genau das ist jetzt passiert.

Es war immer recht offensichtlich, dass Flottenbetreiber die Haupttreiber der Elektrifizierung des Transportwesens sein werden. Amazon ist hier erst der Anfang. Und Rivian ist künftig eine etablierte Marke.

Libra: Bundesregierung will keine Stablecoins, die alternative Währungen werden können; ECB arbeitet an einer „public digital currency“

by

Reuters über die heute vorgestellte Blockchain-Strategie der Bundesregierung:

The German government aims to liaise closely with its European and international allies to prevent stablecoins from becoming alternative currencies, according to the blockchain strategy passed by cabinet. […]

France and Germany said on Friday that Facebook’s Libra currency poses risks to the financial sector that could block its authorisation in Europe. They also backed the development of an alternative public cryptocurrency in Europe.

The criticism comes as the European Central Bank is working on a long-term plan to launch a public digital currency that could make projects such as Libra redundant.

​Christoph Koch hat in unserer neunetzcast-Ausgabe über Facebook Libra noch halb im Scherz gesagt, dass sicher bald eine europäische staatliche Alternative zu Libra angekündigt oder gefordert wird.

Das explosive Wachstum von Micromobility

by Leave a Comment

voiE-Scooter- und Bike-Sharing wächst von Beginn an sehr rasant und es ist noch kein Ende in Sicht. Vor allem Berlin hat sich als sehr micromobilty-affin entpuppt.

Augustin Friedel, bei Volkswagen zuständig für die Intermodality-Strategie, hat auf LinkedIn die jüngsten PR-Meldungen gesammelt. So kondensiert ist es noch einmal beeindruckender:

➡️ Lime passed 100 MM rides globally – less than 5 months after reporting 50 million rides – this is insane growth and 2x as fast as Uber back in the days 📈 https://lnkd.in/dGCMWVB / https://lnkd.in/dADPb7w

➡️ In Berlin it took 80 days for Lime to pass 1 Million rides – the Lime share of total scooter fleet is around 30%, so around 3 million rides in Berlin in total since launch of scooters – and this without a price war 💰

➡️ European competition is also growing nicely: VOI Technology and TIER Mobility announce on the same day that their users have completed more than 10 Million rides completed 📈 – VOI doubled ride since July / Tier tripled since end of June https://lnkd.in/dxe9QRY

Die schnelle Verbreitung dieser Vehikel wird dann übrigens die Gerätebasis für die Mobility-Softwareplattformen der Zukunft sein.

Der Unterschied zwischen Machine Learning und „klassischer“ Software

by

tensor-flow-io19-machine-learning

Das Bild stammt von einer Präsentation auf der Google I/O 19 von zwei Vertretern des TensorFlow-Teams bei Google und es stellt eine perfekte Beschreibung von Machine Learning dar. (via)

Software, wie wir sie bisher kannten, war grob so aufgebaut: Wir geben die Regeln (Algorithmen) ein, und die Software wendet diese Regeln auf die Daten ein, die wir einspeisen. Herauskommen die Antworten der Software.

Machine Learning dagegen ist ‚ungenauer‘. Wir füttern den Machine-Learning-Algorithmus mit ‚Antworten‘ in Form von großen Datenmengen, aus denen der Machine-Learning-Algorithmus sich eine Menge(!) an Regeln erarbeitet, die dann wiederum auf andere Datenmengen angewendet werden können. Auf diesem Weg können komplexe Regelwerke geschaffen werden, die nicht per Hand programmiert werden können.

Ein Beispiel: Wir füttern unsere lernende Maschine mit vielen Bildern von Katzen. Die Software lernt aus der Fülle der Bilder, wie Katzen aussehen können. Das wäre top-down, also mit hart einprogrammierten Regeln, schwierig zu realisieren. Zumindest wenn man möglichst akurat möglichst alle Katzen abdecken möchte.

Gleichzeitig kann hier auch einiges schief gehen, wenn man nicht auf das Learning Set achtet; also die „Antworten“ mit denen man den Machine-Learning-Algorithmus füttert. Wer dem Algorithmus beibringen will, wie Adler aussehen, sollte dabei nicht zu viele Bilder mit Adlern auf den Armen ihrer Halter zeigen, oder eine Regel ‚lautet‘ zwangsläufig dann quasi Vogel+Arm=Adler. Das ist, was man data bias nennt. (Hier etwa findet man sieben Formen von üblichen Fehlern bei der Datenauswahl.)

An diesem recht simplen Beispiel sieht man auch,

  1. dass es nicht zwingend so ist, dass „mehr Daten“ zu akkuraterem Machine Learning führt. Es geht eher um „bessere Daten“. Also bessere Antworten zum Füttern.
  2. dass es einen Unterschied macht, wie präzise die Daten sind und etwa branchenübergreifende Übersetzungen von Machine-Learning-Erfolgen auf absehbare Zeit unrealisitisch sind.

Was heute mit Machine Learning erfolgreich gebaut wird, ist teilweise phänomenal, hat aber nichts mit allgemeiner künstlicher Intelligenz a la Skynet zu tun. Deshalb wird jeder gesellschaftliche Bereich, jede Branche, einen eigenen Weg gehen, ohne dass „Machine Learning als Sektor“ von einem Unternehmen dominiert wird. Man vergleiche den Einsatz von Machine Learning eher mit dem Einsatz von Datenbanken und Computern allgemein.

Machine Learning ermöglicht uns, Computer auf neue Aufgabenfelder anzusetzen. Neben Katzenbildern etwa Früherkennung von Krebs.

a16z-Analyst Benedict Evans schreibt auf Twitter:

We’re used to software that give yes/no answers – is there a match or not? Is this licence plate flagged? is that credit card valid? But ML doesn’t say yes/no. It says ‚maybe/maybe not/probably‘ answers. And, if you tell a cop or judge a ‚maybe‘ is a MATCH, bad things will follow

Aber damit einher geht auch ein gesellschaftlich notwendiges Umlernen wie wir Software und computergenerierte Ergebnisse bewerten. Es macht einen großen Unterschied, wenn Software nicht mehr nur Ja/Nein-Fragen mit ja und nein beantworten kann, sondern komplexere Sachverhalte mit ‚vielleicht/vielleicht nicht/wahrscheinlich‘ beantwortet.

Mehr noch, das muss sich zwingend in den User Interfaces widerspiegeln.

Machine Learning ist nicht ‚vorhersehbare‘ (überschaubare, nachvollziehbare) Mathematik wie es ‚klassische‘ Software ist. Machine Learning ist Stochastik, so wie wir Menschen Stochastik im Alltag verwenden. Auch wir können ein Tier sehen und es zunächst einer falschen Tiergattung zuordnen.

Der Unterschied liegt, auch hier, zwischen Bottom-up vs top-down. Mit allen Vorteilen und Nachteilen.

Es ist das Gleiche wie mit Plattformen mit user generated content und klassischen Medienorganisationen. Die Plattformen ermöglichen mehr, sehr viel mehr, als die klassischen Medienorganisationen, weil bottom-up ‚Überraschendes‘ nach oben kommen kann. Gleichzeitig kann auf diesem Weg anderes ’schief‘ gehen. Nichts ist perfekt.

Das beste Bild für Artificial Intelligence ist nach wie vor, Intelligence wie in Intelligence Service zu verstehen. Tiefe Einblicke, die man nur auf diesem Weg bekommen kann, die aber nicht automatisch fehlerfrei sind. Ganz im Gegenteil. Künstliche Intelligenz ist deshalb gar keine gute Beschreibung für Machine Learning et al. Denn es geht hier weniger um „Intelligenz“, was auch immer man darunter verstehen mag, und mehr um Einsichten, Ableitungen, Erkenntnisse.

(Siehe zum Thema auch meine kurzen Ausführungen in neunetz.fm Der Tag 32 vom Juni diesen Jahres)

Apple TV+: Quasi geschenkt

by

Logo von Apple TV+

Apple TV+ wird nicht, wie ich und andere vermutet hatten mit einigen Apple TV Channels gebündelt. Zumindest noch nicht. Stattdessen befindet sich Apple TV+ quasi in der Einführungsphase: Wer ein Gerät von Apple kauft, auf dem Apple TV+ angeschaut werden kann -also iPhone, iPad, iPod touch, Apple TV, Mac-, bekommt ein Jahr Apple TV+, das am 1. November startet, gratis dazu. Für alle anderen kostet Apple TV+ 5 Euro im Monat.

Warum es wichtig ist: Apple TV+ ist ein Beispiel dafür, wie Big Tech neue Geschäftsfelder mit der bestehenden Reichweite ankurbeln kann. Es ist diese marktübergreifende Vermischung, die uns die nächsten Jahre stark beschäftigen wird.

Apple schlägt hier zwei Fliegen mit einer Klappe: Zum einen wird Apple TV+ zwar (noch) nicht mit anderen Channels gebündelt, um die Channels-Plattform anzukurbeln, dafür aber wird TV+ mit der Hardware gebündelt. John Gruber bei Daring Fireball:

What a lot of us expected was some sort of subscription bundle — pay Apple $X per month and get Arcade, TV+, News, and maybe even Music. The content rights are murkier for News and Music, so in the back of my head I wondered about a bundle just for Arcade and TV+. What Apple is offering instead is really quite clever: an entire year of free service, family sharing included, with the purchase of any iPhone, iPad, iPod Touch, Mac, or Apple TV. Will they keep this offer going forward? I.e., can you keep a “free” TV+ subscription in perpetuity just by buying Apple hardware annually? That wasn’t clear. But this is a terrific bundle — and a brilliant reminder that Apple, for all its talk about “Services, Services, Services”, is and will always remain a hardware company at heart. Effectively, this is a bundle — but instead of bundling one or more subscription services together, they’re bundling TV+ with hardware purchases that customers were already going to make anyway. It turns TV+ into a perk just for being an Apple customer. It seems clear that’s the way to think about it — a lot more like Amazon Prime Video than Netflix or HBO. A reward for being a loyal customer and a strong incentive to remain in the ecosystem.

Zumindest am Anfang wird Apple TV+ mit dem Verkauf von Hardware gebündelt.

Der wichtige Punkt hier liegt bei „zumindest am Anfang“.

Mein Fehler lag darin, die beeindruckend kleine Bibliothek von Apple TV+ noch zu überschätzen: die wenigen Serien, die Apple am Anfang anbietet, hätten ohne weitere Anreize (wie etwa ein günstiger Bündelpreis) noch keinen Unterschied gemacht, um ausreichend Leute davon zu überzeugen, über die Apple TV App HBO, Sky und co. gemeinsam mit Apple TV+ zu erwerben. Apple hätte das aussitzen und geduldig warten können.1

Aber das funktioniert nicht für die Macher der Unterhaltung: Die Drehbuchautorinnen, Regisseurinnen und Schauspieler*innen wollen, dass ihre Arbeit gesehen wird.

Was Apple jetzt also macht ist, den wichtigen Backkatalog langsam aufzubauen.2 Das Problem war und ist dabei allerdings, dass gerade am Anfang dieses langsam wachsende Exklusiv-Angebot im heutigen Streaming-Zeitalter nur schwer verkäuflich ist. 5 US-Dollar/Euro sind nicht viel und Apple-CEO Tim Cook mag es mit den exorbitant hohen Leih- und Verkaufspreisen in itunes vergleichen und den TV+-Preis auf der Bühne in Cupertino „crazy“ nennen, aber das ändert nichts an einer fundamentalen Tatsache: Netflix, Disney+ und Amazon Prime bieten für ein bisschen mehr Geld sehr sehr viel mehr Unterhaltung. 5 Euro pro Monat für das heutige Apple TV+ ist crazy, aber nicht so wie Tim Cook es meinte.

Also was nun? Apple konnte Apple TV+ nicht erfolgreich alleinstehend verkaufen, nicht erfolgreich mit Channels bündeln und schlicht verschenken geht auch nicht so richtig, weil es das falsche Signal sendet.

Indem Apple das TV+-Angebot mit Hardware bündelt, verschenken sie Apple TV+ dann doch und gleichzeitig auch nicht: Apple hat 2018 allein 217 Millionen iPhones weltweit verkauft. In dieser Größenordnung werden sich die Kunden bewegen, die kostenlosen Zugriff auf Apple TV+ haben werden.3
Dazu noch ein paar Milliönchen via iPad-Verkäufen hier und ein paar Milliönchen via Mac-Verkäufen da und schwups schon hat man so etwas wie ein Massenpublikum.

Zum Vergleich: Marktführer Netflix hat aktuell 151,6 Millionen zahlende Abonnenten weltweit.

Apples Hardware-Reichweite ist so groß, dass sie Apple TV+ nur an die eigenen Kunden verschenken und trotzdem eine Reichweite in der Größenordnung des größten Konkurrenten in diesem Feld abdecken. Das ist einmalig und diese Einmaligkeit macht auch Big Tech zu weiten Teilen aus. Diese großen Konzerne haben Marktvorteile, die kein anderes Unternehmen hat. Vorteile, von denen andere nur träumen können.

Nehmen wir ein RTL mit TV Now. TV Now muss sich alleinstehend etablieren. TV Now und vergleichbare Angebote müssen die anfänglich schwierige Zeit meistern, in der der exklusive Backkatalog klein(er) ist und die Kunden trotzdem irgendwie zu überzeugen sind. Das ist bereits im luftleeren Raum schwierig. In einer Zeit, in der gleich mehrere sich endlos anfühlende Streaming-Angebote um die Gunst der Zuschauer buhlen, wird das zunehmend unmöglich. Und am Ende des Tages ist Zeit die knappe Ressource, um die hier gekämpft wird, wortwörtlich.

Netflix, Amazon Prime und Apple TV+ haben riesige Koffer voller Geld, um Inhalte zu finanzieren; Netflix und Amazon Prime haben gleichzeitig einige Jahre Vorsprung, in denen bereits viele exklusive Serien und Filme in die eigene Bibliothek geflossen sind.

Apple muss hier noch aufholen. Und damit haben sie jetzt begonnen. Das heutige verschenkte Apple TV+ wird nicht das Apple TV+ sein, das wir in fünf oder in zehn Jahren kennen werden.

In zehn Jahren werden wir wahrscheinlich nicht einmal Apple wiedererkennen. Noch immer zeigt alles bei Apple auf ein großes Amazon-Prime-ähnliches Bündel in (spätestens) ein paar Jahren. Ben Thompson:

Not only can you get a new iPhone for less if you trade in your old one, you can also pay for it on a monthly basis (this applies to phones without a trade-in as well). So, in the case of this slide, you can get an iPhone 11 and Apple TV+ for $17/month.

Apple also adjusted their AppleCare+ terms yesterday: now you can subscribe monthly and AppleCare+ will carry on until you cancel, just as other Apple services like Apple Music or Apple Arcade do. The company already has the iPhone Upgrade Program, that bundles a yearly iPhone and AppleCare+, but this shift for AppleCare+ purchased on its own is another step towards assuming that Apple’s relationship with its customers will be a subscription-based one.

To that end, how long until there is a variant of the iPhone Upgrade Program that is simply an all-up Apple subscription? Pay one monthly fee, and get everything Apple has to offer. Indeed, nothing would show that Apple is a Services company more than making the iPhone itself a service, at least as far as the customer relationship goes.

Die Implikationen, auch kartellrechtlich, sind enorm.

Ich spreche regelmäßig mit dem Videoexperten Bertram Gugel über die Umbrüche im TV-Markt in unserer Podcastreihe:

  1. Oder zusätzlich Inhalte für Apple TV+ lizenzieren können, um die Zeit zu überbrücken bis der eigene exklusive Backkatalog groß genug ist. (Die Netflix-Strategie, wenn man so will.) ↩
  2. Die Staffeln der wenigen Serien werden nicht mit einem Mal im Netflix-Stil veröffentlicht, sondern geplant ist zumindest für die meisten Serien eine Veröffentlichung der ersten 3+- Folgen und dann ein wöchentlicher Rhythmus. In paar Jahren liegen dann reichlich Staffeln dieser Prestige-Serien bereit. ↩
  3. Apple TV+ wird zum Launch in 100 Ländern weltweit verfügbar sein. Das kann man eben machen, wenn man die Inhalte selbst produziert und sich nicht mit einem Lizenzgeflecht herumplagen muss. ↩

Mit dem iPad arbeiten

by Leave a Comment

Apropos Apple-Event, ich habe in der neuen Ausgabe des neunetzcast mit Christoph Koch über mein Arbeitssetup gesprochen. Ich schreibe quasi alle Texte, bis auf sehr wenige Ausnahmen, auf meinem iPad. Auch Recherche und etwa Veröffentlichung hier auf neunetz.com geschieht über das iPad.

neunetzcast 77: iPad Galore:

Anlässlich des heutigen Apple-Events: Marcel erzählt Christoph, wie er mit dem iPad arbeitet.

Anmerkung: Nach der Aufnahme habe ich festgestellt, dass die Brydge-Tastatur nicht so gut ist wie alle sagen. Ich kann sie nicht empfehlen. -Marcel