PROPTECH GERMANY 2021 STUDIE
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Prof. Dr. Verena Rock, Sarah Schlesinger, Philipp J. Liebold, TH Aschaffenburg blackprintpartners GmbH brickalize GmbH Durch unseren PropTech Ein Verständnis für die PropTechs sind die exter- Studien-Kanon schaffen Herausforderungen, nen Treiber der Digitali- wir Transparenz in dem denen PropTechs in frü- sierung in der Immobili- bislang noch weitgehend her Phase, beim Wachs- enwirtschaft. Sie drängen unerforschten deutschen tum, oder der Expansion mit innovativen Lösun- PropTech Markt, indem begegnen, sowie zu Hür- gen und Produkten auf wir Daten umfassend und den im Markt, relevanten den Markt und haben da- wiederkehrend erheben. Entscheidern oder Influ- bei mit großen Heraus- Vor allem beleuchten wir encern auf Seiten des forderungen und Hürden praxisorientierte Themen- Establishments liefert uns zu kämpfen. Mit dieser felder, die für die Weiter- wertvolles, dringend not- Studie wollen wir auf ihre entwicklung der Digitali- wendiges Wissen, um Probleme aufmerksam sierung in der deutschen Nachhaltigkeit und Zu- machen und ein Funda- Immobilienwirtschaft und kunftsfähigkeit in unserer ment für die Brücke zwi- eine intensivierte Zusam- Branche voranzutreiben. schen alter und neuer menarbeit von PropTechs Diese Studie ist ein über- Welt errichten, damit der und Immobilienunter- fälliger Meilenstein für die digitale Wandel der Bran- nehmen von hoher Rele- Entwicklung der Bau- und che richtig Fahrt aufneh- vanz sind. Immobilienwirtschaft. men kann. 2 Mit freundlicher Unterstützung der: PropTechs schaffen Insight! Wir freuen uns auf die praxisrelevante Analyse zur Durch- schlagskraft der PropTechs, bestehenden Hürden und den neuen Blickwinkel auf den Digitalisierungswillen der Immobilienwirtschaft. - Alexander Ubach-Utermöhl Impressum Autoren: Nadine Brehm Philipp J. Liebold Prof. Dr. Verena Rock Sarah Schlesinger Datenauswertung: Nikita Galaninskiy Nico Salvadori Layout: Katharina Geld Lea Reich Grafiken: Kevin Müller ISSN: 2747-7649 Aschaffenburg/ Frankfurt / Mainz, Februar 2021.
Key Facts at a Glance verantwortliche CEO Fachabteilung Der Influencer des Establishments Der Entscheider des Establishments 4 Jahre Operativ 4,3 Durchschnittsalter der PropTechs Assetklassen, die PropTechs durch- schnittlich bedienen 3 Plattformen Dominierende PropTech Technologie 72 % 185 Kooperationsintensität im PropTech Anzahl teilnehmender PropTechs Markt Entscheidungs- Risiko- keine bereitschaft bewusstsein Business Priority Größte Hürden für PropTechs im Verkaufsprozess mit Establishment-Kunden bei: Aufbau Verkauf Implementierung
Executive Summary PropTech-Charakteristika und Mixed-Use, wobei aber ein Prop- Tech durchschnittlich 4,3 Assetklassen bedient. Im Wohnsegment dominieren Die 185 teilnehmenden PropTechs sind jedoch die PropTechs mit noch sehr ge- den Reifegrad-Clustern Early Stager ringen Umsätzen. Hier herrscht auch (19,5%), Grown Ups (57,8%) und Conque- der höchste B2C Anteil der Assetklassen rer (22,7%) zuzuordnen. 48% der Prop- vor. Nur 20,5% der PropTechs legen sich Techs sind sehr junge Unternehmen auf eine Assetklasse fest. mit den Gründungsjahren 2018 - 2020. Durchschnittlich liegen 1,6 Jahre zwi- Aktuelle Lage des deutschen schen Gründung des Unternehmens PropTech-Marktes und Launch des Produktes. Jeweils die Mehrheit der Teilnehmer bedient aus- schließlich das B2B-Segment (80,0%), Für das Jahr 2020 empfinden die Prop- operiert mit weniger als 15 Mitarbeitern Techs die Auftragslage als äußerst posi- (65,4%) und befindet sich im Produkt- tiv, und auch der mittelfristigen Entwick- Entwicklungsstadium des laufenden lung der Jahre bis Ende 2023 blickt eine Betriebs (70,8%). Die Spanne der von überwältigende Mehrheit positiv ent- den PropTechs erzielten Umsätze ist gegen. So verzeichneten in 2020 70,8% weit. Korrespondierend mit dem “jun- der PropTechs mehr Neugeschäft, da- gen” Unternehmensalter erzielten 29,7% von 35,9% deutlich mehr Neugeschäft. der PropTechs nur bis zu 10.000€ Jah- Für 2021 bis 2023 erwarten 52,4% der resumsatz in 2020. Jedoch geben an- PropTechs deutlich mehr Neugeschäft dererseits 16,2% der Befragten einen und insgesamt über 91,4% sehen positi- ve Vorzeichen für die Marktentwicklung. 4 Jahresumsatz von über 1 Mio. € an. Tech- nologisch überwiegt die Plattform- Hinsichtlich des Corona-Effekts konn- technologie in allen Lebenszykluspha- ten die Unternehmen mehrheitlich eher sen. Als Einnahmenmodell existieren von der Pandemie profitieren; für die mehrheitlich Subscription- oder Lizenz- Zukunft ergibt sich ein aus ihrer Sicht vereinbarungen, und eine laufende noch positiveres Bild. Ganze 66,5% er- monatliche oder jährliche Gebühr wird warten zukünftig eine Zunahme ihres meist als Preismodell genutzt. Schnitt- Geschäftes durch Corona und weitere stellen verschiedenen Typs sind bereits 26,0% sehen keine Auswirkungen. Le- bei 73,0% der PropTechs verfügbar. diglich 7,6% erwarten pandemiebedingt eine Abnahme des eigenen Geschäfts. PropTechs im Immobilien- Nach eigenen Einschätzungen gehören PropTechs also mehrheitlich zu den Ge- Lebenszyklus winnern der Pandemie. In der Immobilienwertschöpfungsket- Herausforderungen für te bedient das Gros der Teilnehmer den PropTechs im deutschen Betrieb die Bewirtschaftung von Immo- bilien, wobei jedoch im Durchschnitt Immobilienmarkt 3,2 Lebenszyklusphasen von den Prop- Techs bedient werden. Somit bewegen In der Studie wurden drei Phasen des sie sich tendenziell nicht in den tradier- proptechseitigen Vermarktungsprozes- ten Grenzen und Prozessen der Immo- ses untersucht: Aufbau des Geschäfts- bilienwirtschaft. Die meisten PropTechs modells, Produktverkauf und Implemen- mit hohen Umsätzen sind in der Be- tierung. Die Phase des Produktverkaufs wirtschaftung oder Vermarktung von ist für 53% der PropTechs die hürden- Immobilien aktiv. Als Assetklasse do- reichste Phase deutlich vor dem Aufbau miniert klar Wohnen, gefolgt von Büro des Geschäftsmodells und Implemen-
tierung beim Kunden. Die wesentlichen die mangelnde Priorität des Projektes Herausforderungen beim Aufbau des auf Kundenseite sowie fehlende C-Le- Geschäftsmodells sind für alle Prop- vel-Sponsorship bzgl. der Durchsetzung Tech-Cluster die Entscheidungsstruk- von Entscheidungen die wesentlichen turen beim Kunden, gefolgt von dem Herausforderungen. Somit sehen sich geringen Druck zur Digitalisierung in PropTechs mit wenig Unerwartetem bei der Immobilienbranche und Produkt- der Implementierung konfrontiert, dür- entwicklungskosten sowie der Zugang fen aber auch keine Priorität und Unter- zu Daten, wobei dieser für Early Stager stützung vom Kunden erwarten. am schwierigsten erscheint. In der Pha- se des Produktverkaufs zeigt sich, dass Kooperationen die größte Hürde in der geringen Risi- kobereitschaft des Establishments, in Kooperationen zwischen PropTechs sind Technologien von PropTechs zu inves- überwiegend technischer Natur und tieren, liegt - gepaart mit mangelndem haben einen hohen Stellenwert; 71,9% Vertrauen und einem mangelnden Ver- der Befragten haben bereits horizon- ständnis in Bezug auf die Technologie tale oder vertikale Kooperationen. Ziele sowie das Potenzial der Produkte. Wei- sind hier meist Umsatz-, Netzwerk- und terhin liegt im schwierigen Zugang zum Zielgruppenerweiterung. Die Kooperati- richtigen Ansprechpartner eine wesent- onsbereitschaft nimmt mit steigendem liche Verkaufshürde. Reifegrad der PropTechs zu; am ausge- prägtesten ist sie bei Conquerers, wo Ko- Hier ergibt sich aus Sicht der PropTechs, operationen als Vorteil des Markteintritts dass die operativ verantwortliche Fach- nach Deutschland interpretiert werden abteilung im Establishment, in der das können. Durch vertikale Kooperationen Produkt angewendet würde, der we- können PropTechs den Kunden ein er- sentliche Influencer für die Kaufent- weitertes bzw. kompletteres Lösungs- scheidung ist. Als relevantester Ent- portfolio sowie teilweise eine deutlich 5 scheider wird hingegen mehrheitlich breitere Anzahl an Use Cases anbieten. der CEO gesehen. Dies kann ein Hinweis Damit einhergehend stehen auch die darauf sein, dass Digitalisierungsent- Themen Ökosystem und Plattformen. scheidungen immer noch auf strate- PropTechs können mittels Partnerschaf- gischer Ebene getroffen werden. Prop- ten / Kooperationen einen größeren Teil Techs, die es bei einem Kunden bis zur der Wertschöpfungskette abbilden, ihre Implementierung geschafft haben, sind Angebote bündeln und somit „one stop über den Berg der Hürden und sehen shop” Lösungen für die Kunden anbie- sich fortan nur moderateren Herausfor- ten. derungen gegenüber. Von diesen sind Phase mit den meisten Hürden im Vermarktungsprozess PropTech / Establishment Phase mit den meisten Hürden Implementierung der Lösung beim Kunden 15,6% Markteintritt 31,4% Verkauf des Produktes 53,0%
Inhalt 7 1 Einführung 7 1.1 Hintergrund der Studie 7-8 1.2 Methodik 8-13 1.3 PropTech-Definition und -Cluster 14 2 PropTechs im Immobilienzyklus 14-16 2.1 PropTechs nach Lebenszyklusphasen 16-18 2.2 PropTechs nach Assetklassen 19 3 Markteinschätzung der PropTechs 19-20 3.1 Stimmungsindikatoren Markteinschätzung 20-21 3.2 Der Corona-Effekt 6 22 4 Herausforderungen für PropTechs im deutschen Immobilienmarkt 22-24 4.1 Herausforderungen beim Aufbau des Geschäftsmodells 25-28 4.2 Exkurs: Relevante Influencer und Entscheider beim Establishment 28-31 4.3 Herausforderungen beim Verkauf 32 4.4 Herausforderungen bei der Implementierung 33 5 Kooperationen im PropTech-Markt 33-38 5.1 Kooperationen zwischen PropTechs 39-43 5.2 Kooperationen zwischen PropTechs und Establishment 44-45 6 Synopse Vor- und Hauptstudie 46 7 Fazit 47 Anhang
1 Einführung 1.1 Hintergrund der Studie als auch nach vordefinierten Clustern. Erkenntnisse über den PropTech-Markt Nach nunmehr fünf Jahren intensiver werden u.a. anhand von Lebenszklus- Beobachtung, Zusammenarbeit und phasen und Assetklassen abgeleitet. Integration in die deutsche Immobilien- Weiterhin werden Markteinschätzun- landschaft, scheint das Phänomen Prop- gen und Stimmungsindikatoren, Er- Tech in den Köpfen des Establishments* fahrungen, Herausforderungen und angekommen. Großes Marktwachstum, Hürden von PropTech-Unternehmen in StartUp-Flair, ein zersplittertes Wettbe- der deutschen Immobilienbranche be- werbsumfeld über alle Assetklassen und trachtet. Ein wesentlicher Fokus liegt Immobilienlebenszyklusphasen hinweg, auf den Herausforderungen in der Kun- viel - nicht nur disruptives - Digitalisie- denbeziehung zwischen PropTechs und rungspotenzial und das langsame An- dem Establishment. kommen und “Ernstgenommen-Wer- den” in der tradierten Immobilienbran- Dabei gliedert sich die vorliegende Stu- che – all das kennzeichnet die deutsche die in folgende Abschnitte: PropTech-Szene. Gleichzeitig werden im Markt Forderungen nach schnittstellen- • PropTech-Definition, -Überblick übergreifenden digitalen Ökosystemen und -Cluster mit einem integrativen Anspruch auf Nachhaltigkeit lauter. • PropTechs im Immobilienlebens- zyklus Wesentliche Charakteristika und Markt- kennzahlen der PropTech-Branche, die • Markteinschätzung der 7 man mittlerweile als eine eigene Sub- PropTechs Branche der Immobilienwirtschaft be- zeichnen könnte, sind bislang weder • Herausforderungen für PropTechs transparent, noch wurden sie systema- im Vermarktungsprozess (beim tisch erhoben. Die Mehrzahl der bis- Aufbau des Geschäftsmodells, her veröffentlichten Studien richtet ihr beim Verkauf und bei der Imple- Hauptaugenmerk vor allem auf die mentierung des Produktes) Perspektiven und Einschätzungen der etablierten Immobilienwirtschaft. Dem- • Kooperationen im PropTech- gegenüber werden die Ansichten und Markt (Treiber, Arten und Heraus- Auffassungen der PropTech-Unterneh- forderungen von Kooperationen) men oftmals nicht hinreichend berück- sichtigt. Diese Lücke beabsichtigt die 1.2 Methodik vorliegende Studie zu füllen. Aufbauend auf einer qualitativen Vor- Die vorliegende Studie basiert auf der studie auf Basis von neun Interviews, die deskriptiv-statistischen Auswertung ei- mit verschiedenen PropTech-Unterneh- nes Onlinefragebogens, der anlässlich mern im Spätsommer 2020 geführt und des Teilnahmeaufrufs zur Veranstal- ausgewertet wurden, bildet diese Unter- tung REAL PropTech Pitches im Namen suchung als breit angelegte Folgestudie der drei Herausgeber an 897 PropTech- eine Quantifizierung, Detaillierung und Unternehmen aus dem In- und Aus- Spezifizierung der Ergebnisse. Sie unter- land per E-Mail versandt wurde. Insge- sucht die wesentlichen Merkmale der samt haben im Dezember 2020 und PropTech-Unternehmen sowie die Zu- Januar 2021 185 PropTechs an der Befra- sammensetzung der für Deutschland gung teilgenommen, was einer Rück- relevanten PropTech-Landschaft. Dies laufquote von 20,6% entspricht. Die Ant- geschieht sowohl marktübergreifend wortmöglichkeiten der geschlossenen * Die etablierten Immobilienunternehmen als Kunden der PropTechs werden in dieser Studie als „Establishment“ be- zeichnet.
Fragen des Fragebogens wurden hypo- tung, Betreibung und Finanzierung von thesenbildend aus der explorativen Vor- Bauwerken (des Hoch- und Tiefbaus) studie (Herbst 2020) und aus der Litera- lassen sich unter dem Begriff Property tur abgeleitet. Neben der überwiegend Technology, kurz PropTech zusammen- deskriptiven statistischen Auswertung fassen. Die in diesem Bereich tätigen der hypothesengeleiteten, geschlosse- StartUps, auch PropTech-Unternehmen nen Fragen mittels Excel und Python, (kurz: PropTechs) genannt, entwickeln, wurde für offene Fragen und Antworten initiieren und setzen neue Produkte die qualitative Inhaltsanalyse nach Ku- und Dienstleistungen um, die beste- ckartz (2018)1 herangezogen und com- hende Prozesse oder Geschäftsmodel- putergestützt mit der Analyse-Software le optimieren oder diese disruptieren.2 MAXQDA umgesetzt. Die PropTechs selbst werden im Folgen- PropTech-Überblick den in der Gesamtheit der Studienteil- nehmer und differenziert nach spezifi- An der Studie nahmen von Anfang schen Clustern betrachtet. Dezember 2020 bis Ende Januar 2021 insgesamt 185 PropTech-Unternehmen 1.3 PropTech-Definition, teil. Diese lassen sich anhand der erho- -Überblick und -Cluster benen deskriptiven Merkmale folgen- dermaßen charakterisieren: Erwartungsgemäß ist eine Vielzahl der PropTech-Definition PropTech-Gründungen jüngeren Da tums. So haben von 185 Teilnehmern 39 Technologiebasierte Lösungsansätze für erst in 2020 gegründet. Insgesamt sind neue und bestehende Herausforderun- rd. 47,6% der teilnehmenden PropTech- gen innerhalb der integrativ zu betrach- Unternehmen zwei Jahre oder kürzer 8 tenden Bau- und Immobilienwirtschaft aktiv. Eine Übersicht der Teilnehmer bzw. mit Bezug zu den Immobilienle- nach Gründungsjahr ist der folgenden benszyklusphasen Neu- und Bestands- Abbildung zu entnehmen.3 Entwicklung, Planung, Bau, Vermark- Gründungsjahr der teilnehmenden PropTechs Gründungsjahr der teilnehmenden PropTechs 50 39 40 28 30 26 26 23 20 13 9 8 10 6 2 2 1 1 1 0 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 ............................................................................. .......... 1 Kuckartz (2018) 2 blackprint booster (2020) 3 Hier liegt eine mögliche Verzerrung zugunsten einer höheren Anzahl jüngerer PropTechs vor, da der Fragebogen mit dem Aufruf zur Teilnahme an den Real PropTech Pitches versandt wurde. Pitch-Veranstaltung sind tendenziell eher für Early Stager interessant. Eine Kategorisierung der PropTechs nach u.a. Gründungs- und Launchjahr wird im folgenden Abschnitt vorgenommen.
Zunächst unabhängig von Gründungs- Zielgruppen der und Launchjahr, befinden sich die teil- teilnehmenden PropTechs Zielgruppen der teilnehmenden PropTechs nehmenden PropTechs in folgenden Entwicklungsstadien ihres Produktes, B2B & B2C wobei die PropTechs mit einem Produkt im laufenden Betrieb mit 70,8% deutlich 13,5% überwiegen: B2C 6,5% Entwicklungsstadium des Produkts Entwicklungsstadium des Produkts Entwicklung 4,3% MVP 80% 9,7% B2B 15,2% Launch Wie in der Abbildung erkennbar, be- schäftigen 36,2% und damit die einfache Mehrheit der PropTechs einen bis fünf 70,8% Mitarbeiter in Vollzeit. Insgesamt haben Laufender Betrieb 65,4% der Teilnehmer nur bis zu 15 Mit- arbeiter. Lediglich 4,3% können mehr als 100 Mitarbeiter vorweisen.4 Anzahl der Mitarbeiter 9 Betrachtet man das angegebene Jahr Anzahl der Mitarbeiter (Vollzeit) (Vollzeit) des Produktlaunches der PropTechs, so liegen durchschnittlich 1,6 Jahre zwi- 50-100 über 100 schen Gründung und Launch. 4,3% 4,3% 26-50 Rund 77,3% der Teilnehmer haben ihren 9,7% Firmensitz in Deutschland, 22,7% sind 1-5 ausländische PropTechs mit überwie- 36,2% gender Herkunft aus Österreich und der Schweiz (61,9% der ausländischen Prop- 16-25 16,2% Techs, 14,1% aller Teilnehmer). Hierbei ist zu erwähnen, dass für alle Teilnehmer eine Geschäftstätigkeit im deutschen Markt gegeben ist. 29,2% Befragt nach ihrer Zielgruppe, geben 6-15 80,0% der Teilnehmer ausschließlich das B2B-Segment an, während sich nur 6,5% auf den B2C-Bereich konzentrieren und weitere 13,5% in beiden Segmenten aktiv sind. 4 Wie später auch bei der Abfrage des Umsatzes, wurden hier bewusst Spannen als Antwortoptionen vorgegeben, um die Antworthäufigkeit zu erhöhen.
Diskussionswürdig ist, ob die an Voll- Gemessen an ihrem Umsatz geben 55 zeitäquivalenten gemessene hier über- der 185 Unternehmen einen Jahres- wiegend kleine Unternehmensgröße umsatz für 2020 von unter 10.000€ an. ein typisches Merkmal für StartUps bzw. Insgesamt 30 PropTechs erzielen einen für frühphasige PropTechs ist. In die- Jahresumsatz von über 1 Mio.€. Auch sem technologiegetriebenen Marktseg- der Umsatz ist nicht zwingend ein Kri- ment ist dies nach Ansicht der Autoren terium für die Frühphasigkeit der Prop- nicht unbedingt als relevantes Differen- Techs, da bspw. einige Modelle dem zierungskriterium einzustufen. In einer Freemium Revenue Model zuzuordnen weiteren Auswertung nach Gründungs- sind oder denkbar ist, dass sich Prop- jahr der PropTechs und Mitarbeiteran- Techs in den Anfangsjahren mit Pilot- zahl wurde jedoch deutlich, dass ältere projekten im Markt etablieren. Ebenso PropTechs eine höhere Mitarbeiteran- sind die Anfangsphasen meist durch zahl aufweisen als jüngere. So liegt das Investmentkapital vorfinanziert und die durchschnittliche Gründungsjahr der Umsatzerzielung entspricht nicht zwin- PropTechs mit über 100 Mitarbeitern in gend dem primären Ziel in der Phase 2013 während 2019 das durchschnittli- des Geschäftsmodellaufbaus. che Gründungsjahr der PropTechs mit einem bis fünf Mitarbeitern ist. Hier konnte sogar eine signifikante negati- ve Korrelation von –0,4 zwischen Grün- dungsjahr und Mitarbeiteranzahl ermit- telt werden.5 Umsatzcluster 2020 Umsatzcluster 2020 10 bis 10.000 € 29,7% 21,6% bis 100.000 € bis 500.000 € 23,8% bis 2 Millionen € 13,0% über 2 Millionen € 11,9% 0 5 10 15 20 25 30 35 5 Die Spannen der Mitarbeiteranzahl wurden hilfsweise zum Zweck der Korrelationsberechnungen auf den oberen Wert der Spanne umgerechnet.
Preismodelle Preismodelle der der teilnehmendenPropTechs teilnehmenden PropTechs Entwicklung Laufender Betrieb Launch MVP 8 24 bis 10.000 € 11 12 27 bis 100.000 € 9 4 39 bis 500.000 € 4 1 21 bis 2 Millionen € 2 1 20 über 2 Millionen € 2 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Differenziert man den Umsatz nach Ent- Verwendete Technologien wicklungsstadium des Produktes, so zeigt der teilnehmenden sich ein erwartbares Bild im Sinne der Um- PropTechs Verwendete Technologien der teilnehmenden PropTechs satzverteilung nach Entwicklungsstadi- um. Dennoch ist in der Abbildung erkenn- 11 Blockchain (4) bar, dass zu einem geringen Anteil auch mit AR/VR (10) Drones (4) MVP und Produkten in der Launch-Phase Robotics (1) bereits höhere Umsätze zu erzielen sind. Andere 32 Auch die Art der Technologie, die von Plattform Hardware 128 den PropTechs genutzt wird, ist ein inte- 37 ressantes Differenzierungsmerkmal der befragten Unternehmen. So wurde die (klassische) Plattformtechnologie von 57 69,2% der Teilnehmenden als Basistech- IoT nologie ihres Produktes angegeben, ge- folgt von Künstlicher Intelligenz (AI) mit 65 63 35,1% und Big Data (34,1%; Mehrfachnen- AI nungen möglich). Betrachtet man die Big Data Gesamtzahl der Technologienennun- gen, nutzen PropTechs durchschnittlich mind. zwei verschiedene Technologien. Die durchschnittliche Launch-Dauer des Hervorzuheben ist, dass sowohl AR/VR als Produktes unterscheidet sich leicht je auch Blockchain, Drohnen und Robotics nach Art der Technologie, liegt jedoch in eine deutlich untergeordnete Rolle bei einem Korridor von 2,2 Jahren (Hardware) den Befragten spielen. Denkbar ist, dass bis 1,3 Jahren (Blockchain). Insgesamt hier die Einsatzmöglichkeiten entweder scheint der Launch eines PropTech-Pro- zu wenige Lebenszyklusphasen bedie- duktes bei Blockchain, Plattformen und nen (AR/VR), oder (noch) nicht stark beim AR/VR in weniger als 2 Jahren möglich.6 Kunden nachgefragt werden, oder in ih- rer Entwicklung und Nutzung (noch) zu kostenintensiv bzw. reguliert sind. 6 Die kürzeste Launchdauer wurde für “andere” Technologien mit durchschnittlich 0,85 Jahren ermittelt; hier wurden aber keine Angaben bzgl. der Art der Technologie gemacht. Daher ist dieses Teilergebnis nicht aussagekräftig.
Durchschnittliche Launchdauer nach Technologie Durchschnittliche Launchdauer nach Technologie in Jahre Hardware 2,19 AI 2,05 Big Data 2,03 IoT 2,02 Drones 2,00 Durchschnitt aller PropTechs 1,62 Plattform 1,54 AV/VR 1,30 Blockchain 1,25 Andere 0,85 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 Das in der Immobilienbranche zuneh- über Pay-per Use, Commission-Based mend diskutierte und geforderte The- und Web-/ Direct Sales Modelle. Das ma der verfügbaren Schnittstellen ist Überwiegen der Subscription-Modelle auch bei PropTechs relevant: 135 der 185 gilt auch mehrheitlich für die jeweils an- Teilnehmer (73,0%) verfügen über eine gebotenen Technologien. Schnittstelle (API), deren Typusvertei- lung sich wie in der Abbildung darge- Ihr Preismodell gestalten die meisten stellt verteilt: PropTechs mittels Monthly Fee (54,1% der Teilnehmer) oder Annual Fee (40,5% Schnittstellen der teilnehmenden PropTechs 12 Schnittstellen der teilnehmenden PropTechs REST 97 Sonstiges 32 JSON-RPC 23 XML-RPC 11 SOAP 7 0 20 40 60 80 100 Betrachtet man das Revenue Model der Teilnehmer; Mehrfachnennungen (Einnahmenmodell) der PropTechs, so möglich), meist aber in Kombination mit dominieren Subscription- und Lizenz- mindestens einem anderen Preismodell modelle (32,9% und 19,3% der Nennungen; (z.B.: Add On Fees für Zusatzservices oder Mehrfachnennungen möglich) deutlich Setup-Fee). Weitere Pricing Ergebnis- se lassen sich der folgenden Abbildung entnehmen.
Preismodelle der teilnehmenden PropTechs Preismodelle der teilnehmenden PropTechs Monthly Fee 100 Quarterly Fee 15 Annual Fee 75 Setup Fee 69 Add-on Fees für Zusatzservice 64 Einmalige Zahlung 45 Pay-per-use 41 Anders 12 0 20 40 60 80 100 PropTech-Cluster zeichnenden Merkmalen anhand von Gründungsjahr, Produktentwicklungs- Die 185 Teilnehmer der Studie wurden stadium (Projektstatus) und Launchjahr für weitere Auswertungen gemäß der des ersten Produktes vorgenommen. im Rahmen der Vorstudie entwickelten Merkmale wie Finanzierung, Anzahl Mit- Definition in drei klar abgrenzbare Clus- arbeiter oder Umsatz wurden aufgrund ter eingeteilt: von Nicht-Nennungen, Angaben in zu breiten Spannen oder Irrelevanz für den • deutsche PropTech-StartUps, die Erfolg des Geschäftsmodells (z.B. An- sich in der Etablierungsphase be- zahl Mitarbeiter, z.T. auch Umsatz - siehe finden (Early Stager), oben) nicht in die Clusterung einbezo- gen. • deutsche, bereits im Markt etablier- 13 te PropTech-Unternehmen (Grown Des Weiteren haben auf Basis eigener Ups), und Branchenerfahrung und Recherchen diese Cluster spezifische Bedürfnisse, • ausländische PropTech-Unterneh- Herausforderungen und Pain Points, men (Conquerer), die den Markt- die es bei der Geschäftsentwicklung im eintritt nach Deutschland planen PropTech-Markt zu berücksichtigen gilt. oder bereits vollzogen haben. Die Clusterung der PropTechs wird Zur Zuordnung und Vergleichbarkeit insbesondere in Kapitel 4 bei der Analyse der PropTech-Unternehmen wurde die der wesentlichen Herausforderung in der Clusterung nach verschiedenen, kenn- Kundenbeziehung Verwendung finden. Anzahl der Kriterien PropTechs Grown Ups Gründungsjahr 2017 oder älter 107 Gründungsjahr 2018 oder 2019 + Projektstatus laufender Betrieb oder Launch vor 2020 Early Stager Gründungsjahr 2020 oder jünger 36 Gründungsjahr 2018 oder 2019 + Produktsta- tus Entwicklung, MVP oder Launch ab 2020 Conquerer PropTech mit Hauptsitz im Ausland 42
2 PropTechs im Immobilienlebenszyklus In welchen Immobilienlebenszykluspha- dernden Bereich Refurbishment, d.h. von sen und in welchen Assetklassen ist Di- der Instandhaltung bis zur Sanierung von gitalisierung und damit das Angebot an Bestandsimmobilien, bereits über ein PropTech-Lösungen besonders weit fort- Drittel aller Anbieter (36,2%) ihre Lösung geschritten? In welchen Phasen und als relevant deklarieren. Nutzungsarten gibt es bislang wenig Lö- sungen? Im Rahmen der Studie haben In der Analyse lässt sich außerdem fest- sämtliche 185 Teilnehmer beantwortet, stellen, dass PropTechs durchschnittlich für welche Immobilien-Lebenszykluspha- 3,2 Lebenszyklusphasen bedienen. Die sen sowie für welche Assetklassen ihr An- Mehrfachnennungen von Lebenszyklus- gebot relevant sei. Mehrfachantworten phasen könnte darauf hinweisen, dass waren dabei in beiden Fällen möglich. die Lösungsansätze der PropTechs sich keineswegs in den tradierten Grenzen 2.1 PropTechs nach Lebens- bzw. Prozessen der Branche bewegen. Hier sollte sicher kritisch hinterfragt wer- zyklusphasen den, ob dies am fehlenden Branchenver- ständnis liegt oder an der Überzeugung Über den Immobilienlebenszyklus ver- der Tech-Lösungsanbieter, dass neue teilt sich das Angebot der PropTech-Lö- Geschäftsmodelle und Renditechancen sungen wie folgt: nicht in bestehenden (Branchen)-Struk- Lebenszyklusphase der teilnehmenden PropTechs Lebenszyklusphasen der teilnehmenden PropTechs Projektentwicklung / FutureCity 87 14 Planen 80 Bauen 74 Finanzieren 38 Betreiben 128 Vermarkten 95 Refurbishment 67 Abriss 22 0 30 60 90 120 150 Absolut gesehen geben 128 PropTechs, turen entwickelt werden – und somit der d.h. 69,2% aller Unternehmen an, im Lebenszyklus integrativ gedacht werden Bereich „Betreiben“ tätig zu sein, was muss, wie es beispielsweise Hauptvoraus- sowohl Asset-, Property- wie auch Fa- setzung für die Etablierung von Building cility Management, aber auch Smart Information Modelling (BIM) Lösungen ist. Building oder Sensorik sowie Service- Apps, also die „Bewirtschaftung“ von Nur gut 1/5 der befragten PropTechs Immobilien, umfasst. Damit gibt es ein- (20,5%) ordneten ihr Angebot ausschließ- zeln betrachtet für diese Lebenszyklus- lich einer Lebenszyklusphase zu, davon phase die meisten Anbieter. Mit 51,4% 52,6% dem Bereich Betreiben sowie 28,9% geben über die Hälfte, konkret 95 aller dem Bereich Vermarkten. Alle anderen Lösungsanbieter an, zur Phase Vermark- Phasen wurden maximal von zwei Unter- tung Bezug zu haben, während mit nehmen eindeutig als ihre einzige Kate- 47,0%, d.h. 87 PropTechs angeben, dass gorie ausgewählt. Von den Unternehmen, ihre Lösungen der Phase Projektent- die sich eindeutig nur einer Lebenszyk- wicklung/ Future City zuzuordnen seien. lusphase zuordneten, handelt es bei 50% um Early Stager. Während also 44,2% Der Bereich Planen liegt mit 43,2% noch aller Early Stager einen eindeutigen Fo- vor dem Bereich Bauen mit 40,0%. Be- kus haben, ist dies nur bei 13,4% der Prop- merkenswert ist, dass für den herausfor- Techs mit höherem Reifegrad der Fall.
Umsatz der PropTechs nach Lebenszyklusphase Umsatz der PropTechs nach Lebenszyklusphase bis 10.000 € bis 100.000 € bis 500.000 € bis 2 Million € über 2 Million € Projektentwicklung/FutureCity 28,7% 23,0% 20,7% 16,1% 11,5% Planen 25,0% 25,0% 25,0% 13,8% 11,2% Bauen 29,7% 18,9% 24,3% 14,9% 12,2% Finanzieren 18,4% 23,7% 31,6% 10,5% 15,8% Betreiben 26,6% 22,7% 24,2% 13,3% 13,2% Vermarkten 27,4% 20,0% 26,3% 14,7% 11,6% Refurbishment 17,9% 22,4% 31,3% 14,9% 13,5% Abriss 27,3% 27,3% 27,3% 13,6% 4,5% Mittelwert 25,1% 22,9% 26,3% 14,0% 11,7% 0 20 40 60 80 100 Bei der Betrachtung des Umsatzes von knapp ähnlich viele wie in der geringsten PropTechs je Lebenszyklusphase ergibt Umsatzklasse. sich neben der Anzahl pro Phase eine an- dere Chance zur Einschätzung des Reife- Die Bereiche Refurbishment und Finan- grads der Lösungen: zieren sind die einzigen, in denen der Reifegrad der Unternehmen gemessen In den Lebenszyklusphasen Projekten- am bisherigen Umsatzvolumen in der wicklung (28,7%), Bauen (29,7%), Betrei- Antwortgruppe der bis zu 500.000€ am 15 ben (26,6%) und Vermarkten (27,4%) über- stärksten ist. wiegen die Anbieter mit noch sehr gerin- gen Umsätzen (bis 10.000€). Umsatztechnisch am erfolgreichsten, d.h. in der Umsatzklasse über 2 Millionen €, Sowohl im Bereich Planen wie auch beim sind gemäß den Angaben der befragten Abriss ist ein Gleichverteilung der Unter- PropTechs diejenigen aus den Bereichen nehmen mit Reifegrad Umsatzvolumen Finanzieren (15,8%), dicht gefolgt von den mit bis zu 10.000€, bis zu 100.000€ und Bereichen Refurbishment (13,4%) bzw. bis zu 500.000€ zu verzeichnen (je 25,0% Betreiben (13,3%). Damit liegen diese Be- bzw. 27,3%); in puncto Umsatz erfolgrei- reiche alle über dem Mittelwert je Um- chere Unternehmen nehmen in den hö- satzcluster. heren Umsatzklassen in diesen beiden Phasen jeweils stufenweise ab. Deutlich unterdurchschnittlich ist die Le- benszyklusphase Abriss in der höchsten Im Bereich Betreiben wie im Bereich Ver- Umsatzklasse angegeben mit nur 4,5% - markten geben je rund (24,2%) bzw. gut diese Phase bietet aber ggf. auch kein ty- (26,3%) ein Viertel aller PropTechs einen pisches Potenzial für PropTech-Produkte. Umsatz bis 500.000€ an, also jeweils
Technologie in einzelnen Lebenszyklusphasen Technologie in einzelnen Lebenszyklusphasen Iot AI Blockchain Big Data Robotics Drones AR/VR Plattform Hardware Andere 1,2% 0,5% 1,0% Projektentwicklung/FutureCity 14,9% 14,4% 12,5% 4,3% 30,3% 11,5% 9,2% 1,6% Planen 13,6% 16,2% 15,7% 3,1% 31,4% 8,9% 9,5% 1,2% 2,4% Bauen 13,6% 16,6% 14,2% 34,9% 9,5% 7,6% 2,2% 1,2% Finanzieren 7,8% 17,8% 24,4% 33,3% 4,4% 8,9% 1,2% 0,3% 0,7% 1,3% Betreiben 16,7% 15,4% 14,7% 32,4% 11,4% 6,1% 1,0% 1,0% Vermarkten 11,1% 17,3% 15,9% 3,8% 35,1% 8,2% 6,6% 2,4% 1,2% 1,8% Refurbishment 14,0% 17,1% 15,2% 30,5% 9,1% 8,7% 1,9% 1,9% Abriss 7,7% 17,3% 3,8% 19,2% 36,5% 3,8% 7,9% 0 20 40 60 80 100 Betrachtet man den Zusammenhang minant. Im Lebenszyklus ist IoT mit zwischen Lebenszyklusphase und Tech- 16,7% in der Phase Betreiben am häu- nologie, lässt sich deutlich erkennen, f igsten verbreitet, während Hard- dass in allen Phasen eindeutig der An- ware besonders häuf ig in der Pha- spruch bei den PropTechs dominiert, se Projektentwicklung / Future City Plattformanbieter zu sein (zwischen zu f inden ist. Augmented bzw. Vir- 30,3 und 36,5%). In den Phasen Pro- tual Reality ist ebenfalls in dieser Le- jektentwicklung / Future City (14,9%) benszyklusphase am häuf igsten ein- 16 und Betreiben (16,7%) ist die am zweit- gesetzt. häufigsten genutzte Technologie IoT. In beiden Kategorien folgen die Bisher werden die Technologiearten Ro- Angaben künstlicher Intelligenz (Arti- botics sowie Drohnen nur sehr vereinzelt cifial Intelligence - AI) auf dem dritten von den PropTechs für ihre Lösungen Rang (14,4 bzw. 15,4%). genutzt. Sofern diese Technologie über- haupt bereits eingesetzt wird, bezieht In den Lebenszyklusphasen Planen, sich dies für Robotics ausschließlich auf Bauen, Vermarkten und Refurbishment die Lebenszyklusphasen Projektent- sind die zweit- und dritthäufigst einge- wicklung / Future City bzw. Betreiben. setzten Technologien AI (zwischen 16,2 Drohnenlösungen finden sich ebenfalls und 17,3%) und Big Data (zwischen 14,2 in diesen beiden Phasen sowie zusätz- und 15,9%). In den Bereichen Finanzie- lich in geringem Ausmaß beim Ver- ren und Abriss stellt sich die Verteilung markten, im Refurbishment und beim jeweils andersherum dar, d.h. Big Data Abriss. auf Platz 2 mit 24,4 bzw. 19,2% sowie AI auf Platz 3 mit 16,2 bzw. 17,3%. 2.2 PropTechs nach Asset- klassen In den verschiedenen Lebenszyklus- phasen scheinen unterschiedliche Technologien besonders relevant. Im Bereich Finanzieren sind sowohl die Die befragten PropTechs sollten ihre Lö- Technologie-Auswahlmöglichkeiten sungen einzelnen Assetklassen zuord- Big Data (24,4%) sowie AI (17,8%) do- nen, wobei Mehrfachantworten möglich waren.
Assetklassen der teilnehmenden PropTechs Assetklassen der teilnehmenden PropTechs Wohnen 141 Büro 125 Mixed-Use 123 Hotel 100 Industrie 92 Handel 90 Logistik 72 Parken 59 0 30 60 90 120 150 Auffällig ist, dass über 3/4, konkret 76,2% oder Handelsimmobilien (48,6%). Die aller PropTechs, Wohnimmobilien im zunehmende Relevanz von Logistik- Fokus ihrer Lösungen haben, und damit und Mobilitätsthemen zeigen auch die den Assetklassenanteil mit dem höchs- ebenfalls vergleichsweise hohen Zahlen ten Marktanteil. Rund 2/3 aller Lösungs- für Logistik und Parken. anbieter fokussieren sich jeweils auf die Assetklassen Büro (67,6%) bzw. Mixed- Nur 20,5% aller PropTechs haben sich Use (66,5%). Im Durchschnitt bedient ein eindeutig auf eine Assetklasse festge- PropTech 4,3 Assetklassen. legt, die sie mit ihrer Lösung bedienen. 17 Dem folgenden Schaubild lassen sich Davon fokussiert sich der mit Abstand die häufigsten Fragen des Establish- größte Teil (68,4%) auf die Assetklasse ments an PropTech-Unternehmen, wel- Wohnen. 13,2% dieser Unternehmen le- che sich im Rahmen von Erstkontakten gen sich auf die Assetklasse Büro fest, und -gesprächen ergeben, entnehmen. 10,5% auf die Mixed-Use-Immobilien. Immerhin 7,9% fokussieren rein auf In- Die Analyse zeigt außerdem eine Tätig- dustrieimmobilien. Die anderen Asset- keit in Assetklassen, deren Marktanteil klassen wurden nicht in einer Einzelfest- am Gesamtbestand von Immobilien legung ausgewählt. z.T. wesentlich geringer ist, wie Hotelle- rie (54,1%), Industrieimmobilien (49,7%) Umsatz der PropTechs nach Assetklassen Umsatz der PropTechs nach Assetklassen bis 10.000 € bis 100.000 € bis 500.000 € bis 2 Million € über 2 Million € Wohnen 29,1% 21,3% 24,1% 13,4% 12,1% Büro 24,0% 23,2% 26,4% 16,0% 10,4% Handel 23,3% 23,3% 31,1% 14,4% 7,9% Hotel 24,0% 27,0% 24,0% 15,0% 10,0% Parken 27,1% 16,9% 30,5% 15,3% 10,2% Logistik 22,2% 20,8% 33,3% 13,9% 9,8% Industrie 28,3% 20,7% 25,0% 15,2% 10,8% Mixed-Use 25,2% 17,1% 29,3% 17,1% 11,3% 0 20 40 60 80 100
Die Analyse des Reifegrades von Prop- Logistik-Klasse, in der 1/3 (33,3%) auf die- Tech-Lösungen anhand des Umsatzes ses Umsatzcluster entfällt. geclustert nach Assetklassen ergibt fol- gende Einblicke: Auch in der Betrachtung des Zusam- menhangs zwischen Assetklasse und Die Analyse zeigt, dass in den Segmen- Technologieauswahl dominiert bei ab- ten Wohnen (29,1%), in dem die Anzahl soluter Zahlenbetrachtung in allen As- der PropTechs am höchsten ist, und In- setklassen die Plattform als das digitale dustrie (28,3%) die Frühphasigkeit in den Mittel zum Zweck. Umsatzclustern bis 10.000€ dominiert. Im prozentualen Verhältnis zwischen Im Bereich Wohnen findet sich aller- den Angaben zur jeweiligen Assetklasse dings gleichzeitig die höchste Anzahl an ergibt sich ein differenziertes Bild. IoT fin- PropTechs im Umsatzcluster von über 2 det sich im Verhältnis am häufigsten in Millionen € (12,1%). der Anwendung in der Assetklasse Büro, AI im Bereich Industrieassets. Die Platt- Während die Verteilung auf das Um- form ist im Bereich Wohnen verhältnis- satzcluster über 2 Millionen € über alle mäßig am dominantesten, Hardware im Assetklassen hinweg relativ stabil zwi- Hotelleriebereich, jedoch insgesamt mit schen 10,0 und 11,4% liegt, sticht eine As- einem geringen Anteil. Interpretations- setklassen hervor. Der Bereich Handel würdig ist, dass verhältnismäßig sowohl mit gerade einmal 7,8%. Diese Klasse Blockchain wie auch Big Data, Drohnen stand ob der Berücksichtigung der Co- und AR/VR am häufigsten in Bezug auf rona-Krise im Jahr 2020 vor besonderen die Assetklasse Parken genannt werden Herausforderungen. Dies spiegelt sich – jedoch mit einem sehr geringen Anteil. im Umsatz der PropTechs, die auf diese Assetklassen zielen, insbesondere auf Wie schon in Abschnitt 1.3 dargelegt, fo- Handelsimmobilien, offenbar deutlich kussiert ein Großteil der befragten Prop- 18 wider. Tech-Unternehmen den B2BBereich. Wenig überraschend zeigt sich in ab- In den Assetklassen Büro, Handelsim- soluter wie verhältnismäßiger Betrach- mobilien, Parken, Logistik sowie Mixed- tung, dass mit Bezug zur Assetklasse Use Immobilien sind die jeweils stärksten Wohnen, die eben auch für Privateigen- Gruppen die im Reifegrad bis 500.000€ tümer bzw. semi-professionelle Vermie- Umsatz angesiedelt, was je Gruppe zwi- ter relevant ist, die Verteilung auf B2B & schen 26,4 – 33,3% der Gesamtnennun- B2C oder rein B2C am höchsten ist. gen ausmacht. Auffällig dabei ist die Technologie in einzelnen Technologie Assetklassen in einzelnen Assetklassen Iot AI Blockchain Big Data Robotics Drones AR/VR Plattform Hardware Andere 1,0% 0,3% 1,3% Wohnen 13,2% 16,2% 16,2% 33,0% 7,9% 7,9% 1,1% 0,7% Büro 15,9% 18,4% 16,6% 2,8% 29,0% 9,5% 6,0% 1,4% 0,9% Handel 14,7% 17,1% 18,5% 2,8% 29,4% 9,0% 6,2% 1,3% 0,8% Hotel 15,7% 16,9% 16,5% 3,4% 28,0% 11,9% 5,5% 1,5% 1,5% Parken 12,6% 18,5% 20,7% 3,7% 29,6% 6,7% 5,2% 1,3% 1,3% Logistik 13,2% 18,2% 19,5% 2,5% 31,4% 8,2% 4,4% 1,4% 0,9% Industrie 12,8% 19,2% 19,6% 2,3% 30,6% 7,8% 5,4% 1,1% 0,4% 1,1% Mixed-Use 15,2% 17,0% 15,2% 2,5% 30,1% 10,3% 7,1% 0 20 40 60 80 100
3 Markteinschätzung der PropTechs Im folgenden Kapitel wird untersucht, der PropTechs äußerst positiv. So ver- wie die PropTechs ihr Geschäftspoten- zeichneten 70,8% von ihnen mehr Neu- zial im deutschen Immobilienmarkt ein- geschäft, davon 35,9% sogar merklich ordnen. Sie wurden hierfür zur Einschät- mehr Neugeschäft. Für 15,7% blieb die zung des Marktes im Jahre 2020 und Entwicklung der Auftragslage ausge- (kumuliert) der folgenden drei Jahre glichen und lediglich 13,5% verzeichnen 2021 bis 2023 befragt. Aufgrund der ak- weniger Neugeschäft. Vor dem Hinter- tuellen Corona-Pandemie waren auch grund der Corona-Pandemie, auf deren deren Auswirkungen Bestandteil der Auswirkungen im nächsten Kapitel ein- Befragung - ebenfalls für das Jahr 2020 gegangen wird, stellt dies eine außer- und für die folgenden Jahre. ordentlich gute Lage für die PropTechs dar. 3.1 Stimmungsindikator Einordnend muss jedoch ergänzt wer- Markteinschätzung den, dass mit 36 vom 185 befragten Un- ternehmen eine signifikante Anzahl der PropTechs Early Stager sind. Von diesen Konkret wurden die PropTechs zur ak- gaben 52,8% mehr Neugeschäft für das tuellen und zukünftigen Auftragsla- Jahr 2020 an. Da diese Unternehmen je- ge befragt. Die Antwortmöglichkeiten doch überwiegend kein Vergleichsjahr reichten von „merklich weniger Neuge- haben und auch 2020 bei den meisten schäfte“ über „ausgeglichen“ bis hin zu kein volles Geschäftsjahr war, ist diese „merklich mehr Neugeschäfte“. Angabe mit Vorsicht zu genießen. Für das Jahr 2020 empfanden die Prop- Deutlich aussagekräftiger sind hier die 19 Techs die Auftragslage als äußerst posi- Zahlen der Grown Ups und der Conque- tiv, und auch der mittelfristigen Ent- rer. Erstere gaben zu 72,9% mehr Neu- wicklung der Jahre bis Ende 2023 blickt geschäft an, mit 32,0% davon fast ein eine überwältigende Mehrheit positiv Drittel merklich mehr Neugeschäfte. Bei entgegen. den Conquerers lief das Jahr 2020 noch besser. 81,0% von ihnen verzeichneten Trotz der allgemeinen Umstände im mehr Neugeschäfte und ganze 41,2% Jahr 2020 sind die Vorzeichen aus Sicht davon merklich mehr Neugeschäfte. Einschätzung der Auftragslage in 2020 Einschätzung der Auftragslage in 2020 Ausgeglichen Umsatzschwache Phase Umsatzstarke Phase Weniger Neugeschäfte Mehr Neugeschäfte Merklich weniger Neugeschäfte Merklich mehr Neugeschäfte
Einschätzung der Auftragslage 2021 - 2023 Einschätzung der Auftragslage 2021 - 2023 Ausgeglichen Umsatzschwache Phase Umsatzstarke Phase Weniger Neugeschäfte Mehr Neugeschäfte Merklich weniger Neugeschäfte Merklich mehr Neugeschäfte Für die Jahre 2021 bis 2023 schätzen die Grown Ups und 90,5% bei den Conque- PropTechs die Auftragslage sogar noch rers sind hier wahrlich keine Unterschie- deutlich besser ein. So erwartet mit rund de zu erkennen. So zeigt sich, dass auch 52,4% die absolute Mehrheit der befrag- die Unternehmen, welche bereits län- ten Unternehmen deutlich mehr Neu- ger am Markt sind, mit überwältigender geschäft. Über 91,4% sehen insgesamt Mehrheit einer positiven Entwicklung positive Vorzeichen. Dem gegenüber der Auftragslage entgegenblicken. sehen lediglich rund 1,1% der PropTechs weniger Neugeschäft und kein einziges erwartet merklich weniger Neugeschäft. 3.2 Der Corona-Effekt Hierbei spielt der Aspekt, dass relativ viele im Jahre 2020 gegründete Unter- Da das Jahr 2020 gesamtwirtschaftlich 20 nehmen befragt wurden, offenbar keine stark durch die Corona-Pandemie ge- Rolle, obwohl naturgemäß junge Unter- prägt war und diese auch langfristige nehmen eine besonders stark steigende Folgen haben wird, wurden die Prop- Anzahl von neuen Aufträgen erwarten. Techs zu den Auswirkungen auf das ei- So sehen 91,7% der Early Stager mehr gene Geschäft befragt. Neugeschäft, aber mit 91,6% bei den Auswirkung von Corona in 2020 Auswirkung von Corona in 2020 starke Zunahme 13,5% leichte Zunahme 28,7% keine Auswirkung 25,4% leichte Abnahme 23,8% starke Abnahme 8,7% 0 5 10 15 20 25 30
Der Einfluss von Corona auf die Unter- Aussagekräftiger ist hier die Tatsache, nehmen ist sehr heterogen. Mit 25,4% dass auch die Grown Ups stark profi- der Unternehmen gibt ein Viertel an, tierten, welche auf eine längere Unter- dass die Pandemie keinen Einfluss auf nehmensgeschichte zurückblicken und das eigene Geschäft hatte. 32,4% ver- damit besser vergleichen können. Bei zeichneten eine Abnahme des Ge- ihnen bestätigen 43,0% eine Zunahme schäfts. Eine Mehrheit von 42,2% jedoch des Geschäfts durch Corona, doch 35% erfreut sich positiver Auswirkungen in verzeichneten auch einen Rückgang. Form einer Zunahme des Geschäfts. 22% von ihnen konnten keine Auswir- kungen feststellen. Insgesamt können die PropTechs somit von der Pandemie profitieren, was sich Konnten die Unternehmen also insge- auch mit den Ergebnissen der Marktein- samt eher von der Pandemie profitie- schätzung für das Jahr 2020 insgesamt ren, so ergibt sich für die Zukunft ein deckt. aus ihrer Sicht ein noch positiveres Bild. 66,5% erwarten zukünftig eine Zunahme Am stärksten konnten dabei die Con- ihres Geschäftes durch Corona und wei- querer profitieren. Mit ganzen 50,0% tere 26,0% sehen keine Auswirkungen. verzeichnete die Hälfte von Ihnen eine Lediglich 7,6% erwarten pandemiebe- Zunahme des Geschäfts durch Corona. dingt eine Abnahme des eigenen Ge- Die Early Stager profitierten am wenigs- schäfts. ten. 34,9% von ihnen verzeichneten so- gar eine Abnahme, doch mit 32,6% fast Bei dieser Einschätzung gibt es keine genauso viele eine Zunahme des Ge- nennenswerten Unterschiede in den Er- schäfts, wobei diese Einschätzung mit wartungen zwischen den Unternehmen Vorsicht zu genießen ist, da diese auf- der drei Cluster, sodass im Ergebnis fest- grund der kurzen Unternehmenshisto- gestellt werden kann, dass PropTechs rie in der Regel keine vollen Geschäfts- aller Cluster mehrheitlich zu den Gewin- 21 jahre vor dem Jahr 2020 haben, um nern der Pandemie gehören und vom tatsächlich vergleichen zu können. Fer- generellen Schub der Digitalisierung ner ist auch der bereits angesprochene durch Corona innerhalb der Immobi- Aspekt zu berücksichtigen, dass diese lienwirtschaft profitieren. StartUps voraussichtlich ohnehin ein starkes Wachstum verzeichnen. Erwartete Auswirkungen von Corona bis 2023 Erwartete Auswirkungen von Corona bis 2023 starke Zunahme 29,7% leichte Zunahme 36,8% keine Auswirkung 26,0% leichte Abnahme 6,0% starke Abnahme 1,6% 0 5 10 15 20 25 30 35 40
4 Herausforderungen für PropTechs im deutschen Immobilienmarkt Die befragten Unternehmen sollten wurden aus der qualitativen Vorstudie eine Einschätzung zu den Hürden im entwickelt.7 Vermarktungsprozess ihrer Lösungen abgeben in Bezug auf 4.1.1 Relevanz der Hürden a) den Markteintritt / Aufbau des Geschäftsmodells In dieser Entwicklungsphase des Unter- nehmens wurden folgende Hürden von b) den Verkauf des Produkts den PropTechs genannt: c) die Implementierung der Relevante Hürden: Lösung beim Kunden 1. Entscheidungsstrukturen beim Kunden (83,8%) Phase mit den meisten Hürden im 2. Wenig Druck zur Digitalisierung in Vermarktungsprozess der Immobilienbranche (76,2%) Phase mit den meisten Hürden 3. Kosten bei der Entwicklung des Produkts (60,0%) Implementierung der Lösung beim Kunden 15,6% 4. Wenig Unterstützung von der Markteintritt Politik (58,9%) 31,4% 5. Zugang zu Daten (58,4%) 22 6. In sich geschlossene Immobilien- branche als Marktbarriere (begrenzt Zugang zum Netzwerk) (56,8%) Verkauf des Produktes 53,0% 7. Heterogene Immobilienbranche (55,1%) Über die Hälfte aller Befragten sieht 8. Finanzierung / Fördermittel (54,1%) in der Phase des Produktverkaufs die meisten Hürden (53,0%). Der Marktein- tritt bzw. der Aufbau des Geschäftsmo- Weniger relevante Hürden: dells wird von 31,4% der Befragten als die schwierigste aller Phasen angesehen. 9. Personalmangel / Qualifizierte 15,6% der Befragten sehen in der Imple- Entwickler (49,7%) mentierung beim Kunden den Part mit den meisten Hürden. 10. Verständnis- und Kommunika- tionsprobleme (47,6%) 4.1 Herausforderungen 11. Mangelndes Vertrauen (44,3%) beim Aufbau des Geschäftsmodells Keine bzw. untergeordnete Hürden: Die PropTechs wurden nach den Hür- • Kulturelle Unterschiede den beim Aufbau ihres Geschäftsmo- dells befragt. Dabei sollten sie eine • Umsetzungs- / Einschätzung der Relevanz in Bezug auf Anwendungsprobleme die vorgegebenen Antwortmöglichkei- ten geben. Die Antwortmöglichkeiten- • Auswertung von Daten 7 Die Antwortmöglichkeiten rangierten auf einer Skala von 1-5, wobei 1=keine Hürde und 5=große Hürde entsprechen. In die folgenden Auswertungen zu den Hürden wurden für den Skalenbereich 3-5 mittlere bis große Hürden prozentual zu- sammengefasst und entsprechend ein Ranking nach Häufigkeit der Nennungen gebildet.
Betrachtet man die Antworten differen- Die geringe Unterstützung seitens der ziert nach den PropTech-Clustern, fällt Politik (TOP 4 Hürde beim Aufbau) ist auf, dass es für manche Hürden sehr bei den deutschen PropTechs gleich ähnliche Einschätzungen gibt, d.h. die- welchen Clusters auf Platz 3 mit jeweils se für Early Stager, Grown Ups und Con- circa 2/3 aller PropTech-Stimmen der querer ähnlich hohe Relevanz haben. Early Stager wie Grown Ups. Völlig an- Bei anderen Hürden sind Unterschie- ders sieht dies für Conquerer aus, die de in der Bewertung zwischen diesen diese Hürde relativ gering mit lediglich Gruppen festzustellen. 33,3% einschätzen, was allerdings auch mit der geringeren Anspruchshaltung Die Entscheidungsstrukturen beim an die deutsche Politik oder noch man- Kunden bezeichnen alle drei Cluster- gelnder Einschätzbarkeit dieser erklärt gruppen als größte Hürde. Dies könn- werden könnte. te darauf hinweisen, dass beim Aufbau des Geschäftsmodells und ersten Kon- Der Zugang zu Daten fällt den Early taktanbahnungen zu Kunden, deren Stagern mit 69,4% am schwersten bzw. Entscheidungsstrukturen intransparent dieser Punkt wird von ihnen als größere sind, oder nach der Kontaktanbahnung Hürde eingeschätzt als von Grown Ups und Präsentation die tatsächliche Ent- (57,9%) bzw. Conquerers (50,0%). Bei der scheidung zur Zusammenarbeit nicht Auswertung von Daten zeigt sich dieser getroffen werden kann, oder aber Ab- Unterschied noch entscheidender: wäh- sagen mit Bezug auf fehlende Ent- rend 52,8% der Early Stager dies als Hür- scheidungsmöglichkeiten seitens des de einschätzen, spielt dies nur für 36,4% Establishments erfolgen. Auch könnte der Grown Ups und gerade mal 23,8% dies auf fehlende Verantwortlichkeiten, der Conquerer eine Rolle. Strukturen oder Prozesse beim Estab- lishment hinweisen. Die systemimmanente Geschlossenheit der Immobilienbranche schätzen alle 23 Von allen als deutliche Hürde bezeich- drei Clustergruppen relativ gleich als re- net wird der geringe Druck zur Digitali- levant ein. sierung der Immobilienbranche. Mit Ab- stand am deutlichsten schätzen Grown Die Heterogenität der Immobilienbran- Ups dies mit 81,3 % als Hürde ein, wäh- che wird von den 61,7% der Grown Ups rend Conquerer diese Hürde mit 71,4 % als relevant angesehen, während Ear- als relevant einschätzen. Lediglich 66,7% ly Stager dies mit 52,8% sowie lediglich der Early Stager halten diese Hürde beim 40,5% der Conquerer dieses als Hürde Aufbau für bedeutend. Dies mag daran für den Aufbau ihrer Geschäftsmodel- liegen, dass ihnen die umfangreiche Er- le einschätzen, was mit der geringen fahrung mit der Immobilienbranche Markterfahrung der zweiten und drit- noch fehlt oder aber die ersten Erfah- ten Gruppe zusammenhängen könnte rungen als frühphasiges Unternehmen oder auf zunehmend komplexere An- einfacher sind als die der erfahreneren forderungen an Grown Ups seitens des PropTechs, die diese Phase bereits vor Establishments, beispielsweise bei der Jahren hinter sich gebracht haben. Ausweitung auf zusätzliche Zielgruppen (neue Lebenszyklusphasen oder Asset- Die Top 3 Antwort insgesamt, die Kos- klassen) mit veränderten Anforderun- ten bei der Entwicklung des Produkts, gen hinweisen könnte. werden von Conquerers mit 52,4% ge- ringer eingeschätzt als von Early Sta- Aus der Analyse nach Clustern lässt sich gern (61,6%) und Grown Ups (62,6%). Dies mit steigendem Reifegrad auch ein kann darin begründet sein, dass Con- leichterer Zugang zu Finanzierung und querer erst mit einem in internationalen Fördermitteln ablesen. Dies ist für 66,7% Märkten entwickelten und erprobten der Early Stager eine Hürde beim Auf- Produkt in den deutschen Markt eintre- bau des Geschäftsmodells. Die Unter- ten und die Entwicklungskosten in der nehmen, die diese Phase bereits hinter internationalen Expansion keine große sich haben, schätzen dies geringer ein: Rolle mehr spielen. Grown Ups mit 55,1%, die bereits ex- pandierenden Conquerer nur noch mit 40,5%.
Qualifizierte Entwickler zu finden, 3. Geringe Offenheit für Digitalisie- scheint eine besondere Herausforde- rung beim Establishment rung für Grown Ups zu sein (56,1%) wäh- rend lediglich je gut 40% der Early Sta- 4. Fehlende Akzeptanz beim ger und Conquerer dies als Problem Establishment angeben. Ein mangelndes Verständnis 5. Education Notwendigkeit beim der Geschäftsmodelle des Kunden ist Establishment lediglich für die Grown Ups eine bedeu- tende Hürde (49,5%). Verständnis- bzw. 6. Establishment entwickelt lieber Kommunikationsprobleme sind über- selbst, statt Plugin Lösungen zu raschenderweise für Conquerer eine nutzen kaum relevante Hürde, für Early Stager (50,0%) sowie Grown Ups (51,4%) sehr 7. Verbrannter Markt beim Establish- wohl, was darauf schließen lässt, dass ment durch leere Versprechungen nicht die Sprachbarriere zwischen Län- früherer Anbieter dern sondern zwischen Tech-Welt und Establishment als gravierend wahrge- Nicht auf das Establishment, sondern nommen wird. auf den Markt und seine Strukturen bezogen, werden folgende Hürden ge- Mangelndes Vertrauen ist für Early Sta- nannt: ger, die im Gegensatz zu Conquerers noch keinen umfangreichen Track Re- 1. Bestehende / fehlende neue Ge- cord bzw. Proof of Concept vorweisen setzgebung können, sowie auch für die aus dem Ausland kommenden Conquerer rele- 2. Monopolstellung / Kartellstruktu- vant (je 50,0%). ren relevanter Marktplayer Umsetzungs- bzw. Anwendungsprob- 3. Lange Sales Zyklen 24 leme sind lediglich für Early Stager mit 4. Corona 44,4% relevant, was auf den geringen Reifegrad der Lösungen zurückgeführt werden könnte. Bezogen auf das eigene Business De- velopment nennen PropTechs folgende zusätzliche Hürden: 4.1.2 Zusätzlich genannte Hürden 1. Fehlender Vertrauensvorschuss durch Wagniskapitalgeber Hervorzuheben sind die zusätzlichen 2. Nutzer-Investor-Dilemma Angaben, die als Freitext von immerhin 3. Preis-Findung 12,4% der PropTechs angegeben wor- den sind. Die Vielfältigkeit der Antwor- 4. Vertragliche Regelungen zu ten zeigt die Komplexität an Hürden, IP-Rechten vor denen PropTech-Unternehmen in der Phase des Markteintritts stehen. Die Besonders hervorstechend sind zwei häufigsten Freitextnennungen zeigen zusätzlich genannte Hürden der Con- dabei eindeutig Schwierigkeiten bzw. querer, die nicht nur auf bestehende Frustration über die Situation auf Sei- Hürden im Establishment, sondern ten des Establishments: auch von den nationalen PropTechs aus- gehen: 1. Mangelnder Innovationsbedarf / starre Strukturen beim Establish- 1. Argwohn zwischen PropTechs aus ment In- und Ausland 2. Mangelnde Datenkompetenz des 2. Anpassungen an den deutschen Establishments Markt
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