Vom Startup zum Marktführer
Flixbus-CIO Krauss: Der USP liegt in den Algorithmen
"Wir sind ein Kind der Digitalisierung", sagt Daniel KraussDaniel Krauss, CIO und einer der drei Gründer von Flixbus. Das einstige Startup-Unternehmen beschäftigt mittlerweile rund 1000 Mitarbeiter, darunter kein einziger Busfahrer. Stattdessen hat Flixbus mehr als 250 regionale Busunternehmen unter Vertrag, die mit rund 1000 Bussen und mehr als 5000 Fahrern Europas größtes Fernbusnetz betreiben. Profil von Daniel Krauss im CIO-Netzwerk
Flixbus stellt im Grunde "nur" eine digitale Plattform bereit, erläutert der gelernte Informatiker. Mit diesem Modell ist der Newcomer bemerkenswert erfolgreich. Nach der Fusion mit MeinFernbus Anfang 2015 und dem Ausscheiden mehrerer Konkurrenten hält Flixbus im innerdeutschen Fernbusmarkt einen Anteil von 80 bis 90 Prozent, schätzt Krauss. Mehr als 60 Millionen Kunden nutzten die Services bislang, die grünen Flixbusse steuern rund 1000 Ziele in 20 Ländern an und bewältigen etwa 100.000 tägliche Verbindungen.
Scrum-Teams steuern IT-Projekte
Seine IT-Strategie kann Krauss in zwei Sätzen beschreiben: "Commodity Software wie Office oder ERP beziehen wir als Cloud-Services. Die wertschöpfenden Prozesse bilden wir in unserer Technology Platform ab, die komplett selbst entwickelt ist." Diese digitale Plattform bildet das Herzstück der Flixbus-IT. Sie stellt unter anderem Funktionen für die Buchung, Abrechnung und Streckenplanung zur Verfügung. Der CIO hat dafür rund 100 Softwareentwickler an Bord. Agile Methoden wie Scrum und DevOps-Konzepte spielen dabei eine zentrale Rolle. Krauss: "In unserer IT gibt es keine Führungsebenen." Organisiert werde die Arbeit in sieben- bis achtköpfigen Scrum-Teams, die ihre Projekte eigenverantwortlich steuerten.
"Unsere klassischen Konkurrenten definieren sich vor allem über ihre Fahrzeuge, Technologie können die meist nicht so gut", beschreibt er den Unterschied zum Wettbewerb. Insbesondere beim Thema Revenue-Management sieht er die Flixbus-IT vorn. Gemeint ist damit eine "nachfragegesteuerte Preisfindung", die es so bei keinem anderen Anbieter gebe. Ticketpreise werden automatisiert zeit- und auslastungsgesteuert angepasst: "Es geht darum, immer den besten Preis zu finden, und das in Echtzeit." Das sei wettbewerbsentscheidend. Der wirtschaftliche Erfolg hängt demnach davon ab, wie gut es Flixbus gelingt, die Busse auszulasten. Die in der Technology Platform hinterlegten Algorithmen machten am Ende den Unterschied aus, in ihnen liege das Alleinstellungsmerkmal, die Unique Sales Proposition (USP).
Neben dem Revenue-Management-System "FlixYieldr" bildet das Order-Management- und Reservierungssystem "FlixCenter" eine zweite tragende Säule der Flixbus-Plattform. Hier spiele auch das Thema User Experience eine wichtige Rolle, erläutert der CIO. Komplex werden die hinterlegten Prozesse, weil Flixbus beim Ticketvertrieb eine veritable Omnichannel-Strategie verfolgt. Mindestens fünf verschiedene Vertriebskanäle werden über die Plattform bedient, darunter neben der Website und der Flixbus-App auch zahlreiche Reisebüros und physische Flixbus-Stores sowie der Ticketverkauf direkt beim Fahrer.
Big Data und Analytics: Kundenzufriedenheit steht im Fokus
Mindestens so wichtig wie die Steuerung der Kernprozesse sind für Krauss Analytics- und Big Data-Konzepte. Bei der Plattform-Komponente FlixTrackr etwa gehe es längst nicht nur um das Tracking der gut 1000 Fahrzeuge. Ziel sei vielmehr ein umfassendes Information Management, um die Kundenzufriedenheit weiter zu steigern.
"Wenn so viele Menschen transportiert werden, entstehen sehr große Datenmengen", erläutert der CIO. Um die Kundenzufriedenheit zu messen, erhebt Flixbus einschlägige Daten sehr genau und umfassend. Eine Menge Fragen stellen sich in diesem Kontext: Wie zufrieden sind Kunden mit dem Buchungsprozess, mit den Busfahrten, den angebotenen Services? "Das geht runter bis zur Krawattenfarbe des Busfahrers", spitzt Krauss das Thema zu. "Es mag abgedroschen klingen, aber für uns steht der Kunde tatsächlich im Mittelpunkt."
Um das Thema voranzutreiben, hat er ein fünfköpfiges Data-Sciences-Team aufgestellt. Ziel sei es, aus Daten Wissen zu generieren. Dazu suchen die Experten systematisch nach Mustern (Patterns) in den Datenbergen, um daraus konkrete Erkenntnisse zu gewinnen. "Big Data an sich ist kein Wert", kommentiert der CIO den Hype um die datengetriebene Wirtschaft. "Aus Big Data muss irgendwann Smart Data werden."
Hadoop-Cluster in der Amazon-Cloud
Die technische Infrastruktur dafür holt sich Flixbus aus der Cloud. Analytics-Systeme laufen zum größten Teil in der AWS-Cloud oder werden in Form von AWS-Services genutzt. Dazu gehört auch ein Hadoop-Cluster für die Verarbeitung großer unstrukturierter Datenmengen. Generell verfolgt Krauss eine konsequente Multi-Cloud-Strategie und setzt dabei vor allem auf die beiden "Hyperscaler" Amazon Web Services und Microsoft. Viele Eigenentwicklungen etwa betreibt das Unternehmen in den AWS Availability Zones in Frankfurt/M. und Amsterdam. Standardsoftware wie Office 365 oder Power BI kommt aus der Azure CloudCloud; die Basis des Flixbus-eigenen Data Warehouse bildet Microsofts SQL Server. Alles zu Cloud Computing auf CIO.de
Hinzu kommen weitere SaaS-Systeme, darunter Oracle Fusion für Finance- und HR-Aufgaben sowie Salesforce für den Bereich CRM. Seit kurzem nutzt Flixbus auch die Service Cloud von Salesforce. "Wir betreiben keine eigene IT im Keller", beschreibt Krauss die Strategie. Ein letztes Rechenzentrum in Berlin, das noch aus dem Zusammenschluss mit MeinFernbus stammt, werde voraussichtlich 2018 vom Netz gehen.
Mobile Zukunft: Wird die Bahn zum Auslaufmodell?
"Flixbus ist jeweils zur Hälfte ein Technologie- und ein Verkehrsunternehmen", resümiert Krauss. Innovationen sind deshalb zwangsläufig oft technikgetrieben. Besonders interessant für den CIO ist beispielsweise Microsofts Bot Framework für die Entwicklung von Chatbots. Flixbus könnte die digitalen Assistenten beispielsweise in den Facebook-Messenger einbinden und auf diese Weise neue Kunden erreichen. Richtig spannend werde das Thema, wenn dabei auch Spracherkennungssysteme wie Siri, Cortana oder Google Now zum Einsatz kämen.
Die größten Wachstumspotenziale sieht der Manager im Wettbewerb mit dem Individualverkehr. Hier gelte es, neue Zielgruppen zu adressieren. Mit der dominierenden Markstellung im innerdeutschen Fernbusverkehr will er sich jedenfalls nicht zufriedengeben. Er hat den gesamten Ground-Transportation-Markt im Blick, zu dem neben Taxis und dem öffentlichen Nahverkehr auch die Deutsche Bahn gehört. Sein Ausblick klingt wie eine Kampfansage: "Ich kann mir eine Zukunft mit autonomen Bussen und LKW vorstellen, die Verkehrskonzerne wie die Deutsche Bahn irgendwann obsolet machen."
- Datenanalysen werden wichtiger
Der Anteil der Unternehmen steigt, in denen Entscheidungen auf Basis von Datenanlysen getroffen werden. - Vorreiter: Maschinenbau und Automobilindustrie
Wenn es darum geht, Entscheidungen mit Erkenntnissen aus Datenanalysen zu unterfüttern sowie konkreten Nutzen aus Den Analyseerkenntnissen zu gewinnen, haben hierzulande der Maschinenbau und die Automobilbranche die Nase vorn. - Datenvielfalt wächst
Neben Stammdaten fließen immer stärker Kundendaten, Log-Daten, aber auch öffentlich verfügbare Daten in die Analysen mit ein. - Interne Angelegenheit: Sammeln und analysieren
Während die Unternehmen das Handling der Datenanalysen lieber selbst betreuen, greifen sie bein Design und dem Aufbau von Datensystemen öfter auch auf externe Dienstleister zurück. - Blick in die Zukunft
Wenn es um Entscheidungen geht, werden vorausschauende Analysen für die Verantwortlichen in den Unternehmen immer wichtiger. - Excel bleibt gesetzt
Zwar setzen die Unternehmen verstärkt auf komplexe Analysemethoden, einfache Tools wie beispielsweise Excel sind aber nach wie vor das wohl am weitesten verbreitete Analysewerkzeug. - Medien setzen auf Advanced Analytics
Geht es um den Einsatz fortgeschrittener Analysen sind die Medienbranche und der Automobilbau am weitesten. - Bedenken wegen Datenschutz
Datenschutz und Datensicherheit sowie Unsicherheit bezüglich der Rechtsgrundlagen, was die Auswertung von Daten betrifft, bilden die größten Hemmnisse, Big Data einzusetzen. - Weniger Geschäftsrisiken
Sechs von zehn Befragten gaben an, dass sich im Zuge des Einsatzes von Big Data die Höhe der Geschäftsrisiken deutlich (28 Prozent) beziehungsweise eher (42 Prozent) abgenommen haben. - Vorbehalte schwinden
Die Vorbehalte, die gegen den Einsatz von Big Data sprechen, werden weniger. Sogar der viel beklagte Mangel an Spezialisten scheint sich zumindest ein wenig zu entspannen. - Big Data Strategie
Vor allem die Medien, Versicherungen und Banken verfolgen eine dedizierte Strategie, was den Big-Data-Einsatz betrifft. - Big Data im Einsatz
Mehr als ein Drittel (35 Prozent) der befragten Unternehmen hat eine Big-Data-Lösung im Einsatz, knapp ein weiteres Viertel plant dieses. - Nutzen könnte höher sein
Umsatz erhöhen, Risiken minimieren, Kosten reduzieren - diese Vorteile, die Big Data verspricht, haben längst nicht alle Unternehmen erzielt.