Session 06 - Digital Transformation & Platforms

Business Basics

Autor:in

Zugehörigkeit

Dr. Tobias Vlcek

Universität Hamburg

Die Industrie, die dreimal starb

Eure Eltern haben für Musik bezahlt, pro Album, im Laden. Ihr zahlt auch, aber wofür eigentlich?

Handzeichen: Wer von euch besitzt die Musik, die er hört?

Fast niemand. Ihr mietet Zugang. Dazwischen liegt eine Industrie, die dreimal fast starb und wieder auferstand. An ihr lässt sich die Leitfrage von heute zeigen: Wie verändert Digitalisierung Märkte und Geschäftsmodelle?

Rückblick

Wo wir letzte Woche standen

• Blue Ocean heißt: neue Nachfrage schaffen, statt vorhandene zu verteilen; FlixBus und Too Good To Go zeigten das Muster
• Die 86/14-Zahl ist Kim & Mauborgnes eigene Studie: attribuieren, nicht als Naturkonstante zitieren
• First Mover vs. Fast Follower: die Evidenz ist gemischt: Es hängt an Tech-Tempo × Markt-Tempo; die Nische schlägt den Giganten auf einer Dimension

Ein roter Faden aus Sitzung 5: Google gewann die Suche nicht durch Frühstart, sondern in einem schnellen, digitalen Markt. Solche Märkte schauen wir uns heute genauer an.

Deine Frage: Was macht Digitalisierung mit einem Markt?

HinweisFrage

Ein Musikladen 1999 und ein Streamingdienst 2024 verkaufen beide „Musik”. Nennt einen Unterschied, der nicht das Produkt betrifft, sondern wie Geld verdient wird.

Der Laden verkauft ein Stück (ein Album, einmal). Der Dienst verkauft Zugang (ein Abo, monatlich, solange ihr bleibt). Dieselbe „Ware”, eine völlig andere Erlöslogik. Und darum geht es heute.

Ablauf heute

• Teil 1 (~25 min): Was ist digitale Transformation? Die Musikindustrie als Fallgeschichte
• Teil 2 (~35 min): Plattformen & Netzwerkeffekte: Pipeline vs. Plattform, Henne-Ei, Winner-take-most
• Teil 3 (~30 min): Lieferketten & KI: von Zara zur KI in der Wertschöpfungskette

Leitfrage heute: Wie verändert Digitalisierung Märkte und Geschäftsmodelle?

Lernziele

Nach dieser Sitzung könnt ihr …

• die drei Ebenen digitaler Transformation (Prozesse → Geschäftsmodelle → Branchen) unterscheiden und am Musik-Arc erläutern,
• Plattform und Pipeline abgrenzen und die Netflix-Nuance einordnen,
• direkte und indirekte Netzwerkeffekte trennen und das Henne-Ei-Problem erklären,
• Winner-take-most und Multihoming als Gegenkräfte benennen,
• die Zara-Lektion zur Lieferkette und die ehrliche Evidenz zu GenAI-Produktivität wiedergeben.

Was ist digitale Transformation?

Die Musikindustrie: dreimal fast tot

• Vinyl → CD: Ende der 90er auf dem Höhepunkt, globaler Umsatz ~22–23 Mrd. $ (1999, CD-Ära)
• Napster (1999): kostenloses Filesharing; 2001 gerichtlich gestoppt; gilt als Schock, der den Absturz auslöste (Kausalität wird akademisch diskutiert)
• iTunes (2003): bezahlter Download bringt ein Erlösmodell zurück
• Tief 2014: nur noch ~13,1 Mrd. $, halbiert

TippDer Kern

Nicht das Produkt „Musik” änderte sich, sondern wie es geliefert und wie damit Geld verdient wurde.

Lektion: Eine Branche kann kollabieren, obwohl ihr Produkt so gefragt ist wie nie.

Quelle: (IFPI 2025) (Umsatzzahlen); Napster-/iTunes-Chronik. Volltext via Factiva/Nexis (Uni-Login).

Die Auferstehung: Streaming

• Streaming dreht die Kurve: 2024 erreicht der globale Umsatz mit ~29,6 Mrd. $ ein Allzeithoch
• 69 % davon kommen aus dem Streaming: Abos und werbefinanziertes Hören
• Aus „ich kaufe ein Album” wurde „ich miete Zugang zu allem”, das Abo als Erlösmodell

HinweisZahl mit Vorsicht

Die genauen Beträge unterscheiden sich je nach Quelle (IFPI-Handelsumsatz ≠ RIAA-US-Einzelhandel). Immer der Report-Edition zuschreiben, nicht als Industriekonstante lesen.

Lektion: Die Erholung kam nicht durch das alte Modell, sondern durch ein neues Erlösmodell.

Quelle: (IFPI 2025). Empirisch zur Substitution/Komplementarität von Streaming: Wlömert und Papies (2016).

Der Umsatz-Arc im Bild

Nur drei belegte Punkte, ehrlich verbunden; der genaue Kurvenverlauf dazwischen ist nicht dargestellt.

Die Kehrseite: Wer verdient am Streaming?

Ein neues Erlösmodell verteilt den Kuchen neu, nicht immer zugunsten der Kunstschaffenden.

• Recherchen (Liz Pelly, Harper’s Magazine) berichten über „Ghost Artists”: günstig produzierte, teils anonyme Musik, die in Playlists geschoben werde, um Tantiemen zu drücken
• Der Vorwurf: Die Ökonomie des Streamings erzeugt Verteilungskonflikte: pro Abruf fließen oft Bruchteile eines Cents
• Das ist journalistische Recherche, kein geprüfter Konzernbericht, aber ein ernstes Signal: „Erholung der Branche” heißt nicht „Erholung für alle”

Lektion: Ein neues Modell schafft neue Gewinner und wirft die Frage auf, wer dabei leer ausgeht.

Quelle: (Pelly 2025) (journalistische Recherche). Volltext via Nexis/Bibliothek.

Das Muster dahinter: drei Ebenen

Die Musik zeigt im Kleinen, was die Digitalisierung überall tut. Vial (2019) fasst es in drei Ebenen (Vial 2019):

• Ebene 1 – Prozesse: Bestehendes wird digital effizienter (CD-Vertrieb → Download)
• Ebene 2 – Geschäftsmodelle: Die Erlöslogik ändert sich (Kauf → Abo/Streaming)
• Ebene 3 – Branchen: Die Struktur der Branche kippt (Plattenläden verschwinden, Plattformen entstehen)

Das Verblüffende: Die Gewinner jeder Stufe waren fast nie die Gewinner der vorherigen – Plattenlabels, Apple, Spotify lösten einander ab.

Deine Frage: Welche Ebene ist das?

HinweisFrage

Eine Bäckerei führt eine App ein, mit der ihr vorbestellen und bezahlen könnt, sonst bleibt alles gleich. Welche Ebene der Transformation ist das?

Ebene 1 (Prozesse): Derselbe Kuchen, dasselbe Geschäftsmodell, nur der Bestellprozess wird digital. Erst wenn die Bäckerei z. B. andere Betriebe über ihre App mitverkaufen ließe (neue Erlöslogik) oder den Markt umbauen würde, wären wir auf Ebene 2 oder 3.

Zwischenfazit Teil 1

• Digitale Transformation ist mehr als „alles wird digital”; sie wirkt auf Prozesse, Geschäftsmodelle und ganze Branchen
• Die Musikindustrie: Absturz trotz gefragten Produkts, Erholung nur durch ein neues Erlösmodell (Abo statt Kauf)
• Und: Neue Modelle schaffen Verteilungskonflikte; die Kehrseite gehört dazu

Auf Ebene 3 entstand ein neuer Unternehmenstyp, der ganze Branchen umbaut: die Plattform. Das ist Teil 2.

Plattformen & Netzwerkeffekte

Zalando: vom Händler zur Plattform

• Start als reiner E-Commerce-Händler (Pipeline: kauft Ware ein, verkauft sie weiter)
• Seit 2019 gezielter Umbau über das Partner-Programm: fremde Marken listen und liefern direkt über Zalandos Marktplatz
• Partner-Anteil am Handelsvolumen (GMV): von ~einem Viertel (2021) auf ~34 % (2024); Ziel 40–50 % bis 2028

TippDas ist die Transformation

Kein fertiger Zustand, sondern ein laufender Umbau vom Pipeline- zum Plattform-Modell, mit sichtbarem Risiko, das Ziel zu verfehlen.

Lektion: Ein Händler wird zur Plattform, indem er andere auf seiner Infrastruktur verkaufen lässt.

Quelle: (Zalando, o. J.; Marketplace Universe 2025).

Das Muster dahinter: Pipeline vs. Plattform

	Pipeline	Plattform
Wertfluss	linear: einkaufen → veredeln → verkaufen	vermittelt: bringt zwei Seiten zusammen
Besitz	besitzt die Ware/Leistung	besitzt oft nichts davon
Wächst durch	mehr verkaufen	mehr Teilnehmende auf beiden Seiten

Ökonomisch ist eine Plattform ein zweiseitiger Markt: Sie setzt nicht nur den Preis, sondern die Preisstruktur zwischen zwei voneinander abhängigen Gruppen (Rochet und Tirole 2003; Parker und Van Alstyne 2005).

Nicht alles ist eine Plattform

Der Reflex nach dieser Folie: „Alles ist doch eine Plattform!” Vorsicht.

• Netflix ist am besten als überwiegend Pipeline zu verstehen: Es lizenziert/produziert Inhalte und liefert sie linear an Abonnierende
• Es hat Plattform-Elemente obendrauf (Empfehlungsalgorithmus, seit dem Werbe-Tarif ein zweiseitiger Markt mit Werbetreibenden)
• Also: kein absolutes Entweder-oder, sondern eine nützliche Vereinfachung, keine feste Schublade

Lektion: Pipeline vs. Plattform ist eine Brille, kein Naturgesetz; die Kunst ist, die Elemente zu erkennen.

Quelle: Systematik nach (Parker u. a. 2017); Netflix-Einordnung als Hybrid.

Plattform-Macht: Wer die Regeln macht

Wer die Plattform kontrolliert, setzt die Spielregeln. 2023 zog Zalando die Gebührenschraube an:

• Neue Gebührenordnung für 1.600 Markenhersteller und 7.300 stationäre Händler: Provisionen neu gestaffelt, bis zu 25 %; zuvor waren im Schnitt 15 % üblich
• Händlerkritik: „Man will uns loswerden”; manche sahen ihr Geschäftsmodell auf der Plattform bedroht
• Co-Chef David Schneider im Brief an die Händler: „Wir sind uns bewusst, dass nicht alle unsere Partner in der Lage sein werden, uns auf unserem künftigen Weg zu begleiten.”
• 2025 übernahm Zalando dazu den Rivalen About You; Konsolidierung verstärkt die Plattform-Machtposition

Lektion: Wer auf einer fremden Plattform verkauft, ist ihren Regeln und ihren Gebühren ausgeliefert.

Quelle: (Müller und Schimroszik 2023b, 2023a). Volltext via Factiva (Uni-Login).

Das Henne-Ei-Problem

Eine Plattform ohne Nutzende ist wertlos, aber welche Seite kommt zuerst?

• Restaurants kommen nur, wenn es Kundschaft gibt; Kundschaft kommt nur, wenn es Restaurants gibt
• Niemand will die erste Seite sein; das ist das klassische Henne-Ei-Problem
• Die theoretische Antwort: eine Seite subventionieren, um die andere anzuziehen (den Markt „zünden”) (Parker und Van Alstyne 2005)

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt ein europäischer Fall mit drei Seiten.

Wolt: drei Seiten gleichzeitig zünden

• Gegründet 2014 in Helsinki; wurde zu einer der größten Liefer-Plattformen Europas (23 Länder)
• Drei Seiten müssen gleichzeitig da sein: Restaurants, Kurierdienste und Kundschaft; fällt eine weg, kippt das Ganze
• 2022 von DoorDash für rund 8 Mrd. $ (≈ 7 Mrd. €) übernommen: Markteintritt in 22 neue Länder, u. a. Deutschland

HinweisRandnote

DoorDash zieht sich seit Feb. 2026 aus vier Ländern (u. a. Katar, Singapur) zurück; die europäischen Kernmärkte bleiben. Plattformen konsolidieren.

Lektion: Je mehr Seiten, desto härter das Henne-Ei-Problem, und desto wertvoller, wenn es einmal gelöst ist.

Quelle: (Biling 2022) (Übernahme); (Doordash 2026) (Rückzug). Volltext via Factiva (Uni-Login).

Was hält Plattformen zusammen: Netzwerkeffekte

Warum wird eine Plattform mit jedem Nutzenden wertvoller? Zwei Typen (McIntyre und Srinivasan 2017):

• Direkter Netzwerkeffekt: Der Wert steigt mit Nutzenden derselben Seite. WhatsApp: nützlich ist es nur, weil eure Kontakte auch dort sind (2009 gestartet, 2014 für ~19 Mrd. $ übernommen, ~3 Mrd. Nutzende 2025)
• Indirekter Netzwerkeffekt: Der Wert einer Seite steigt mit der anderen Seite. App Store: mehr iPhone-Nutzende → mehr Entwickelnde → mehr Apps → mehr iPhone-Nutzende

Lektion: Direkt = eine Seite verstärkt sich selbst; indirekt = zwei Seiten ziehen sich gegenseitig hoch.

Quelle: WhatsApp: (Facebook, Inc. 2014); App Store: (Apple Newsroom 2026) (~1,9 Mio. Apps, kumuliert 550 Mrd. $ an Entwickelnde ausgezahlt).

Deine Frage: Plattform oder Pipeline?

HinweisFrage

Ist die Mensa-App eurer Hochschule eine Plattform oder eine Pipeline? Begründet mit einem Kriterium.

Meist eine Pipeline: Die Mensa produziert das Essen selbst und liefert es linear; die App digitalisiert nur den Prozess (Ebene 1!). Zur Plattform würde sie erst, wenn fremde Anbieter (Cafés, Foodtrucks) über die App verkaufen könnten. Dann vermittelt sie zwischen zwei Seiten, statt selbst zu kochen.

Wenn der Gewinner (fast) alles nimmt

Netzwerkeffekte erzeugen einen Sog: Die größte Plattform wird noch attraktiver.

• Winner-take-most: Oft dominiert eine Plattform einen Markt, weil jeder dorthin geht, wo schon alle sind
• Aber: kein Automatismus. Die Gegenkraft heißt Multihoming: Nutzende sind auf mehreren Plattformen zugleich (ihr habt WhatsApp und Instagram; Fahrende nutzen mehrere Lieferdienste)
• Die Wirkung ist asymmetrisch: Ob Multihoming einer Seite nützt oder schadet, hängt davon ab, welche Seite auf mehreren Plattformen aktiv ist (Belleflamme und Peitz 2019)

Lektion: „Der Gewinner nimmt alles” ist eine Tendenz, kein Gesetz; Multihoming hält Märkte offener, als das Schlagwort verspricht.

Eine Seite zu haben löst nicht alles: GPT Store

• OpenAI startete im Januar 2024 den GPT Store: Jede/r kann eigene „GPTs” bauen und anbieten
• Am Start bereits über 3 Mio. erstellte GPTs; die Anbieterseite war über Nacht da
• Aber: Das versprochene Erlösmodell für die Bauenden war nicht fertig; Kritik an unklaren Auszahlungen und Kopien

WarnungHäufiger Fehler

Zu denken, eine volle Seite (3 Mio. Bauende) löse das Henne-Ei automatisch. Das Erlös-Henne-Ei blieb ungelöst.

Lektion: Millionen auf einer Seite zu haben, ist nicht dasselbe wie ein funktionierendes Geschäftsmodell.

Quelle: (OpenAI 2024; Franzen 2024).

Die Spielregeln werden gerade verhandelt

Plattform-Macht ist auch eine Rechtsfrage, live vor Gericht.

• Apples 15–30 % Provision im App Store: 2025 wurde Apple im Verfahren Epic v. Apple wegen Missachtung einer Anti-Steuerungs-Verfügung verurteilt (Contempt, April 2025)
• Seither gilt in den USA für externe Zahlungslinks faktisch Null-Provision; der Ninth Circuit bestätigte das im Dez. 2025
• Apple rief den Supreme Court an; die Entscheidung steht aus

Lektion: Wie viel eine Plattform von ihren Nutzenden abschöpfen darf, ist nicht in Stein gemeißelt; das wird gerade vor Gericht verhandelt.

Quelle: (Clover 2026; Belmonte 2026).

Zwischenfazit Teil 2

• Plattformen vermitteln zwischen Seiten (zweiseitiger Markt); Pipelines veredeln linear; Netflix zeigt, dass die Grenze fließend ist
• Netzwerkeffekte (direkt/indirekt) treiben das Wachstum; das Henne-Ei-Problem ist die erste Hürde
• Winner-take-most ist eine Tendenz; Multihoming und Regulierung sind die Gegenkräfte

Plattformen verändern nicht nur Märkte, sondern auch, wie Waren physisch zu uns kommen, also die Lieferkette. Das ist Teil 3.

Lieferketten & KI

Zara: die Lieferkette als Waffe

• Zara (Inditex) macht die Geschwindigkeit der Lieferkette zum Wettbewerbsvorteil: vertikal integriert, „Quick Response”
• Bestehende Styles ändert Zara in rund zwei Wochen, ganz neue Entwürfe in vier bis sechs Wochen, gegenüber mehreren Monaten in der klassischen Branche
• Heute (2024): ~11 hochautomatisierte Logistikzentren, Filialen ~zweimal pro Woche beliefert, weltweit in 24–48 h

WarnungZahl ehrlich einordnen

Die „2 Wochen” stammen aus der HBS-Fallstudie der frühen 2000er (unabhängig bestätigt bei Tokatli). Inditex weist sie heute nicht als KPI aus: historische Einordnung, keine aktuelle Firmenangabe.

Lektion: Nicht nur das Produkt konkurriert; die Lieferkette selbst kann der Vorsprung sein.

Quelle: HBS-Fallstudie (Ghemawat & Nueno, 2003); Tokatli (2007); (Inditex 2025).

Die Kehrseite: der Preis der Geschwindigkeit

Schnelligkeit hat Systemkosten; das ist die SDG-12-Perspektive (nachhaltiger Konsum & Produktion).

• „Fast Fashion” heißt: mehr Kollektionen, kürzere Zyklen und mehr Ressourcenverbrauch, Retouren und Textilabfall
• Der Vorsprung „schneller und billiger” erzeugt eine Nachfrage nach Wegwerfmode, die vorher so nicht existierte
• Das ist keine reine Firmenfrage, sondern eine Systemfrage: Wer trägt die ökologischen Kosten der Geschwindigkeit?

Lektion: Dieselbe Lieferketten-Effizienz, die Zara stark macht, ist ökologisch ihre Kehrseite; Geschwindigkeit hat ihren Preis.

Quelle: (United Nations, o. J.) (nachhaltiger Konsum & Produktion) als Bewertungsrahmen; Einordnung Fast Fashion.

Von der Lieferkette zur KI

Wo Zara mit Erfahrung und Integration steuert, optimiert heute zunehmend KI die Wertschöpfungskette – hier als Teaser:

• Prognose: Wie viel wird nächste Woche wo nachgefragt? (Bedarfsvorhersage)
• Lager: Was liegt wo, wann wird nachbestellt? (Bestandsoptimierung)
• Routen: Welcher Weg liefert am schnellsten/günstigsten? (Tourenplanung)

HinweisBrücke ins Studium

Die Mathematik dahinter (Optimierung von Lager, Routen und Kapazität) lernt ihr in BA-PUL und BA-GOR (Sem. 4). Heute bleibt es bei der Landkarte, ohne Formalismus.

GenAI im Betrieb: was die Evidenz zeigt

Generative KI wird als Produktivitäts-Wunder verkauft. Die belastbare Evidenz ist differenzierter:

• In einer Feldstudie mit über 5.000 Support-Kräften stieg die Produktivität im Schnitt um ~14 %; die größten Gewinne (bis 35 %) bei den weniger Erfahrenen, kaum Effekt bei den Top-Kräften (Brynjolfsson u. a. 2025)
• Bei Schreibaufgaben profitierten ebenfalls die schwächeren Kräfte am meisten (Noy und Zhang 2023)
• Aber: Das gilt in bestimmten Settings; es ist kein Naturgesetz, dass KI Ungleichheit immer verringert

Lektion: KI hebt in diesen Studien vor allem die weniger Erfahrenen: ein Befund mit Bedingungen, kein Automatismus.

Quelle: Brynjolfsson u. a. (2025); Noy und Zhang (2023).

Die „jagged frontier”: KI ist ungleichmäßig gut

• In einem Feldexperiment mit 758 Beratenden verbesserte GPT-4 die Leistung bei Aufgaben innerhalb der KI-Fähigkeit um bis zu 40 %
• Bei Aufgaben außerhalb dieser Fähigkeit verschlechterte es die Leistung; die Menschen vertrauten falschen Ausgaben
• Die Fähigkeit der KI ist zackig („jagged”), nicht gleichmäßig: mal brillant, mal daneben, ohne es anzuzeigen

WarnungHäufiger Fehler

Anzunehmen, KI sei „überall gleich gut”. Genau an der unsichtbaren Kante entstehen die teuren Fehler.

Lektion: Der Nutzen von KI hängt davon ab, ob eine Aufgabe innerhalb oder außerhalb ihrer zackigen Fähigkeit liegt (Dell’Acqua u. a. 2026).

Quelle: (Dell’Acqua u. a. 2026), BCG-Feldexperiment (HBS Working Paper 24-013; Version of Record 2026).

Halluzinationen: verifizieren statt vertrauen

Warum die zackige Kante gefährlich ist: KI erfindet manchmal überzeugend Falsches.

• Halluzination: Das Modell gibt eine flüssige, plausible Antwort, die schlicht falsch ist, ohne Warnsignal
• Für Entscheidungen heißt das: KI-Ausgaben sind ein Entwurf, kein Beleg; prüfen, gerade außerhalb der eigenen Expertise
• Wie man KI kritisch nutzt (Prompts, Grenzen, Prüfroutinen), vertiefen wir in Sitzung 8

Lektion: Der richtige Umgang mit KI ist nicht Vertrauen oder Ablehnung, sondern systematisches Verifizieren.

Datengetriebene Entscheidungen – und wo ihr das lernt

KI und Digitalisierung liefern Daten, aber Daten entscheiden nicht von allein.

• Erinnert euch an A/B-Tests aus Sitzung 2: nicht raten, sondern messen, welche Variante wirkt
• Digitale Kanäle machen solche Experimente billig und schnell; das ist der eigentliche Hebel „datengetriebener” Entscheidungen
• Wie Daten modelliert, gespeichert und ausgewertet werden (Datenbanken, Systeme), läuft parallel in BA-GRWINF (Sem. 1), dort als „Daten & Systeme”

Lektion: „Datengetrieben” heißt nicht „automatisch”, sondern testen, messen, prüfen.

Deine Frage: KI im Lager

HinweisFrage

Ein Onlinehändler lässt eine KI die Nachbestellmengen fürs Lager vorschlagen. Ihr seid für die Entscheidung verantwortlich: Was tut ihr mit dem Vorschlag?

Nicht blind übernehmen: KI ist zackig; bei ungewöhnlichen Produkten oder neuen Situationen kann sie danebenliegen, ohne es anzuzeigen. Der Vorschlag ist ein Entwurf, den ihr anhand von Erfahrung und Kennzahlen prüft, gerade dort, wo die Aufgabe außerhalb der klaren KI-Fähigkeit liegt.

Was davon ist klausurrelevant?

TippPrüfungsrelevant

• Drei Ebenen digitaler Transformation (Prozesse → Geschäftsmodelle → Branchen) am Musik-Arc
• Plattform vs. Pipeline (inkl. Netflix-Nuance) und der zweiseitige Markt
• Netzwerkeffekte direkt vs. indirekt; Henne-Ei-Problem und „eine Seite subventionieren”
• Winner-take-most und Multihoming als Gegenkräfte
• Lieferketten (Zara-Lektion: Geschwindigkeit als Vorteil + SDG-12-Kehrseite); GenAI ehrlich (jagged frontier, Halluzination)

Vertiefung: Tutorium 06 (Plattform-Analyse + KI-Experiment) und Quiz 06.

Literatur

• Vial (2019) – die drei Ebenen digitaler Transformation.
• Rochet und Tirole (2003) und Parker und Van Alstyne (2005) – die Ökonomie zweiseitiger Märkte.
• McIntyre und Srinivasan (2017) – direkte vs. indirekte Netzwerkeffekte; Belleflamme und Peitz (2019) – Multihoming.
• Brynjolfsson u. a. (2025) und Noy und Zhang (2023) – die ehrliche Evidenz zu GenAI-Produktivität.

Zum Weiterlesen: (Parker u. a. 2017); Wlömert und Papies (2016) (Streaming-Ökonomie).

Das war’s für heute.

Fragen?

Literatur

Apple Newsroom. 2026. „2025 marked a record-breaking year for Apple services“. In Apple Newsroom. https://www.apple.com/newsroom/2026/01/2025-marked-a-record-breaking-year-for-apple-services/.

Belleflamme, Paul, und Martin Peitz. 2019. „Platform competition: Who benefits from multihoming?“ International Journal of Industrial Organization 64 (Mai): 1–26. https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2018.03.014.

Belmonte, Kyle. 2026. „App Store Antitrust: Supreme Court Weighs Apple Bid to Kill Contempt Finding“. In Tech Times. https://www.techtimes.com/articles/319040/20260625/app-store-antitrust-supreme-court-weighs-apple-bid-kill-contempt-finding.htm.

Biling, Mimi. 2022. „Wolt’s acquisition by DoorDash is complete — but have investors lost out?“ In Sifted. https://sifted.eu/articles/wolt-acquisition-7bn-doordash/.

Brynjolfsson, Erik, Danielle Li, und Lindsey Raymond. 2025. „Generative AI at Work“. The Quarterly Journal of Economics 140 (2): 889–942. https://doi.org/10.1093/qje/qjae044.

Clover, Juli. 2026. „Apple Asks Supreme Court to Review App Store Contempt Ruling“. In MacRumors. https://www.macrumors.com/2026/05/21/apple-supreme-court-epic-games-case/.

Dell’Acqua, Fabrizio, Edward McFowland, Ethan Mollick, u. a. 2026. „Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality“. Organization Science 37 (2): 403–23. https://doi.org/10.1287/orsc.2025.21838.

Doordash. 2026. DoorDash to Wind Down Deliveroo and Wolt Operations in Four Countries. https://ir.doordash.com/news/news-details/2026/DoorDash-to-Wind-Down-Deliveroo-and-Wolt-Operations-in-Four-Countries/default.aspx.

Facebook, Inc. 2014. „Form 8-K: Facebook to Acquire WhatsApp (Merger Agreement vom 19.02.2014)“. In SEC EDGAR. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1326801/000132680114000010/form8k_2192014.htm.

Franzen, Carl. 2024. „OpenAI GPT Store launches without revenue share“. In Venturebeat. https://venturebeat.com/business/openai-launches-gpt-store-but-revenue-sharing-is-still-to-come.

IFPI. 2025. „IFPI: AMIDST HIGHLY COMPETITIVE MARKET, GLOBAL RECORDED MUSIC REVENUES GREW 4.8% IN 2024“. In IFPI. https://www.ifpi.org/ifpi-amidst-highly-competitive-market-global-recorded-music-revenues-grew-4-8-in-2024/.

Inditex. 2025. „Inditex Annual Report 2024“. In Inditex Annual Report 2024. https://static.inditex.com/annualreport2024/en.

Marketplace Universe. 2025. „Zalando Deep Dive 2024 - Marketplace Development“. In Marketplace Universe. https://marketplace-universe.com/zalando-deep-dive-2025/.

McIntyre, David P., und Arati Srinivasan. 2017. „Networks, platforms, and strategy: Emerging views and next steps“. Strategic Management Journal 38 (1): 141–60. https://doi.org/10.1002/smj.2596.

Müller, Anja, und Nadine Schimroszik. 2023a. Neue Kundenstrategie: Zalando verteidigt sich in Brief an Händler. https://www.handelsblatt.com/unternehmen/handel-konsumgueter/neue-kundenstrategie-streit-um-gebuehrenordnung-zalando-verteidigt-sich-in-brief-an-haendler/29074312.html.

Müller, Anja, und Nadine Schimroszik. 2023b. Zalando verärgert Geschäftspartner mit Gebührenerhöhung. https://www.handelsblatt.com/unternehmen/handel-konsumgueter/modehandel-zalando-veraergert-geschaeftspartner-mit-gebuehrenerhoehung/29032900.html.

Noy, Shakked, und Whitney Zhang. 2023. „Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence“. Science 381 (6654): 187–92. https://doi.org/10.1126/science.adh2586.

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Wlömert, Nils, und Dominik Papies. 2016. „On-demand streaming services and music industry revenues — Insights from Spotify’s market entry“. International Journal of Research in Marketing 33 (2): 314–27. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2015.11.002.

Zalando: Investor Relations Zalando Corporate. o. J. Zugegriffen 18. Juli 2026. https://corporate.zalando.com/en/investor-relations.