Was ist B2B SaaS und wie wird die Ära nach SaaS (2025+) mit KI aussehen?

Was ist B2B SaaS#

B2B SaaS (Business-to-Business Software as a Service) bezieht sich auf cloudbasierte Softwarelösungen, die Unternehmen in der Regel auf Abonnementbasis angeboten werden. Diese Tools unterstützen verschiedene Geschäftsprozesse wie Zusammenarbeit, Kommunikation, Projektmanagement und CRM.

Heutzutage ist B2B SaaS nicht mehr nur ein Produkt, das ausschließlich auf Unternehmen abzielt. Mit dem Aufkommen von Tool-Herstellern, KI-Entwicklern und dem Product-Led Growth (PLG) Modell kann B2B SaaS als nur eine Phase im Produktlebenszyklus betrachtet werden. Viele Produkte beginnen mit einem B2C-Modell, das sich an Einzelkunden verkauft, aber im Laufe der Zeit entwickeln sie sich weiter und richten sich an Gruppen und Organisationen.

Dieser Artikel ist nützlich, wenn:

1. Du neu im SaaS-Bereich bist und die Grundlagen lernen möchtest, einschließlich dessen, was du zuerst studieren solltest, um in das Feld einzusteigen, wie z.B. die Metriken, über die wir immer wieder sprechen.
2. Du ein KI-Tool-Entwickler bist, sei es als Designer, Entwickler oder Produktmanager, der die Infrastrukturfunktionen (z.B. Authentifizierung, Identitätsmanagement, Produktarchitektur, Zahlung) neben deinen Kern-KI-Produktfunktionen bewertet.

Was sind die wichtigsten Merkmale von B2B SaaS?#

Wenn wir über die Merkmale von B2B SaaS sprechen, ist es hilfreich, zu betrachten, wie sich B2B-Unternehmen entwickelt haben. Früher, wenn ein Unternehmen Geschäftssoftware benötigte, begannen sie typischerweise mit einem Projekt und beauftragten eine Agentur, eine kundenspezifische Lösung zu entwickeln. Dieses Modell war nicht skalierbar. Heute hat sich dieser Ansatz auf die SaaS-Industrie verlagert, die einige Schlüsselmerkmale aufweist.

Abonnement-basiert#

SaaS wird normalerweise auf Abonnementbasis bepreist—monatlich oder jährlich. Dies gewährleistet vorhersehbare Kosten und macht es Unternehmen erschwinglicher, die Software zu nutzen, ohne hohe Anfangsinvestitionen tätigen zu müssen. Das Modell ermutigt auch zu kontinuierlichen Verbesserungen, da Anbieter ihre Kunden engagiert halten müssen, um ihre Abonnements zu verlängern.

Ein typisches SaaS-Abonnementmodell

Cloud-basiert#

SaaS wird in der Cloud gehostet, was bedeutet, dass sich Benutzer nicht um Serververwaltung, Speicher oder Hardware-Upgrades kümmern müssen. Dies ermöglicht es Unternehmen, von überall auf der Welt aus, mit jedem Gerät, das eine Internetverbindung hat, auf die Software zuzugreifen.

Skalierbar für verschiedene Geschäftsarten#

Eine der größten Stärken von SaaS ist seine Skalierbarkeit. Mit seinen Kernprinzipien sollte es in der Lage sein, verschiedene Arten von Unternehmen zu bedienen. Ob du ein Startup oder ein Unternehmen bist, SaaS-Produkte können mit deinem Unternehmen wachsen. Du kannst problemlos weitere Benutzer hinzufügen, neue Funktionen integrieren oder Pläne upgraden, sobald sich deine Bedürfnisse entwickeln. Diese Flexibilität erlaubt es Unternehmen, Ressourcen im Voraus nicht übermäßig zu verpflichten, während sie dennoch auf zukünftiges Wachstum vorbereitet sind.

Multi-Tenancy#

SaaS-Plattformen sind normalerweise auf einer Multi-Tenant-Architektur aufgebaut, was bedeutet, dass mehrere Kunden dieselbe Softwareinstanz teilen. Dies trägt dazu bei, die Kosten sowohl für den Anbieter als auch für die Kunden zu senken. Während die Daten jedes Kunden separat gehalten werden, profitieren alle von denselben Updates und Sicherheitsverbesserungen. Das Konzept der ‚Multi-Tenancy‘ kann anfangs ein wenig abstrakt sein, aber wenn du dir beliebte SaaS-Produkte wie Figma, Notion oder Slack ansiehst, wirst du feststellen, dass du dich immer in einem ‚Workspace‘ befindest. Aus technischer Sicht ist ein ‚Workspace‘ im Wesentlichen ein ‚Tenant‘ im System.

Sicherheit und Konformität#

SaaS-Anbieter nehmen die Sicherheit ernst. Von der Verschlüsselung über die Datensicherung bis zur Einhaltung von Industriestandards (z.B. GDPR, HIPAA, SOCII) und fortschrittlichen Methoden der Benutzer-Authentifizierung investieren SaaS-Plattformen stark in die Sicherung der Daten ihrer Kunden. Da Daten in zentralisierten, hochgeschützten Rechenzentren gespeichert werden, sind die Sicherheitsmaßnahmen oft stärker als das, was einzelne Unternehmen sich leisten könnten, selbst zu implementieren.

Integration#

SaaS-Produkte sind so konzipiert, dass sie problemlos mit anderen Tools und Plattformen integriert werden können und es deinem Produkt ermöglichen, neben anderen zu arbeiten. Dies wird oft als ‚Ökosystem‘ bezeichnet. Ob es sich um dein CRM, deinen E-Mail-Dienst oder dein Marketing-Automatisierungstool handelt, SaaS-Lösungen bieten in der Regel APIs oder eingebettete Konnektoren, die es einfach machen, Daten zu synchronisieren und Workflows über verschiedene Systeme hinweg zu rationalisieren. Diese Konnektivität macht SaaS zu einem noch wertvolleren Bestandteil eines größeren, integrierten Technologie-Ökosystems.

Da KI-Agenten im Jahr 2025 so populär sind, glaube ich, dass SaaS-Produkte, die auf Integration und die Entwicklung von Ökosystemen setzen, starke Szenarien bieten, um die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit der bestehenden SaaS-Produkte zu vervielfachen.

Einige Metriken, die B2B SaaS-Entwickler verstehen sollten#

Dieser Abschnitt ist besonders hilfreich, wenn du Entwickler bist, aber mit den Geschäftsmetriken in der B2B SaaS-Industrie nicht vertraut bist

Was ist MRR/ARR#

MRR (Monatlich wiederkehrender Umsatz)#

Dies ist der voraussichtliche Gesamterlös, den ein Unternehmen monatlich von seinen Kunden erwartet. Es hilft zu bewerten, wie viel wiederkehrendes Einkommen jeden Monat generiert wird. Der MRR umfasst nur den wiederkehrenden Teil des Umsatzes (d.h. Abonnements), ausgenommen einmalige Zahlungen oder variable Kosten.

MRR = (Anzahl der Kunden) x (Durchschnittlicher Umsatz pro Kunde pro Monat)

ARR (Jährlich wiederkehrender Umsatz)#

Dies ist dasselbe Konzept wie MRR, jedoch auf jährlicher Basis. Der ARR gibt ein klareres Bild von den langfristigen Umsatzerwartungen. Er wird typischerweise von Unternehmen genutzt, die jährliche Abonnementpläne haben oder wenn der Umsatz auf jährlicher Basis analysiert wird.

ARR = MRR x 12 (oder das jährliche Äquivalent des monatlich wiederkehrenden Umsatzes)

Beide Metriken werden verwendet, um Wachstum zu verfolgen, Einnahmen zu prognostizieren und die Gesundheit eines abonnementbasierten Unternehmens zu messen.

Was ist die Churn-Rate#

Churn-Rate ist eine Metrik, die den Prozentsatz der Kunden misst, die einen Service nicht mehr nutzen oder ihr Abonnement innerhalb eines bestimmten Zeitraums kündigen. Mit anderen Worten, es sagt dir, wie viele Kunden du verlierst.

Es ist eine kritische Metrik für abonnementbasierte Unternehmen, insbesondere in der SaaS-Industrie, da sie direkt das Wachstum und den Umsatz beeinflusst.

Churn-Rate = (Verlorene Kunden im Zeitraum) / (Kunden zu Beginn des Zeitraums) × 100

Wenn du den Monat mit 100 Kunden beginnst und bis zum Ende des Monats 5 verlierst, wäre deine Churn-Rate:

Churn-Rate = (5 / 100) × 100 = 5%

Eine hohe Churn-Rate zeigt an, dass Kunden schnell abwandern, was auf Probleme wie schlechte Benutzerfreundlichkeit, mangelnden Wert oder wettbewerbsfähige Alternativen hinweisen könnte. Eine niedrige Churn-Rate deutet auf Kundenzufriedenheit und -bindung hin.

Was ist CAC (Kundenakquisekosten)#

CAC (Customer Acquisition Cost) sind die Gesamtkosten, die ein Unternehmen aufwendet, um einen neuen Kunden zu gewinnen. Dazu gehören alle Marketing-, Vertriebs- und damit verbundenen Ausgaben, die für die Anziehung und Umwandlung eines potenziellen Kunden in einen tatsächlichen zahlenden Kunden erforderlich sind.

CAC = (Gesamte Verkaufs- und Marketingkosten) / (Anzahl der gewonnenen Neukunden)

Wenn du $10.000 im Monat für Vertrieb und Marketing ausgibst und 100 neue Kunden gewinnst, wären deine CAC:

CAC = $10.000 / 100 = $100 pro Kunde

CAC hilft Unternehmen, die Effizienz ihrer Kundenakquisitionsbemühungen zu messen, wobei niedrigere CAC zu höheren Gewinnen von jedem neuen Kunden führen. Im Vergleich zu LTV (Customer Lifetime Value) hilft es festzustellen, ob die Kundenakquisition nachhaltig ist. Idealerweise sollte der LTV höher sein als die CAC, um langfristiges, profitables Wachstum zu gewährleisten.

Was ist LTV (Customer Lifetime Value)#

LTV (Customer Lifetime Value) ist der Gesamtumsatz, den ein Unternehmen von einem Kunden über die gesamte Dauer ihrer Beziehung erwartet. Er hilft, den langfristigen Wert zu messen, den ein Kunde dem Unternehmen bringt, unter Berücksichtigung von Wiederholungskäufen, Verlängerungen oder Abonnementzahlungen.

LTV = (Durchschnittlicher Umsatz pro Kunde) x (Kundenlebensdauer)

Wenn ein Kunde $100 pro Monat für dein SaaS-Produkt zahlt und im Durchschnitt 24 Monate bei dir bleibt, würden ihre LTV betragen:

LTV = $100 x 24 = $2.400

LTV hilft Unternehmen, den Kundenwert zu bewerten, festzustellen, ob sich Marketing- und Vertriebsausgaben lohnen, und die Kundenbindung zu verstehen. Ein hoher LTV weist oft auf Kundenloyalität und langfristige Umsatzgenerierung hin. Darüber hinaus hilft es, den Wachstumsstrategie zu planen, indem es zeigt, wie viel für die Kundenakquise (CAC) ausgegeben werden kann, während die Rentabilität erhalten bleibt.

Was ist NDR (Netto-Dollar-Retention)#

Netto-Dollar-Retention (NDR) ist eine Schlüsselmetrik, die das Wachstum oder die Schrumpfung der Einnahmen von bestehenden Kunden über einen bestimmten Zeitraum, typischerweise ein Jahr, misst. Sie berücksichtigt die Expansion (Upselling, Cross-Selling, Upgrades) und die Schrumpfung (Churn, Downgrades) innerhalb einer Kundenbasis.

NDR = [(Anfänglicher Umsatz von bestehenden Kunden + Expansionseinnahmen - Umsatzverlust durch Kündigungen) / Anfänglicher Umsatz von bestehenden Kunden] × 100

Nehmen wir ein Beispiel,

1. Anfänglicher Umsatz von bestehenden Kunden: $100.000
2. Expansionseinnahmen: $20.000 (Upselling, Cross-Selling, etc.)
3. Umsatzverlust durch Kündigungen: $10.000

NDR = [($100.000 + $20.000 - $10.000) / $100.000] × 100 = 110%

Eine NDR über 100% bedeutet, dass das Unternehmen die Einnahmen von bestehenden Kunden erhöht, selbst nach Berücksichtigung der Kündigungen. Ein Wert unter 100% bedeutet, dass die Einnahmen von bestehenden Kunden sinken.

Welche Beispiele gibt es für B2B SaaS und welche typischen Produkte und Bereiche haben sie?#

Welche Funktionen müssen für B2B SaaS vorhanden sein?#

Viele KI-Entwickler oder Erbauer sagen oft: „Ich möchte mich nur auf mein Produkt und meine Dienstleistungen konzentrieren.“ Leider ist das nicht genug, wenn du im B2B-Bereich oder mit größeren Unternehmen arbeitest. B2B SaaS-Plattformen erfordern typischerweise diese unverzichtbaren Funktionen

Die Merkmalliste mag überwältigend und mühsam erscheinen, aber du musst nicht alles von Anfang an implementieren. Eine bessere Planung kann jedoch einen großen Unterschied machen. Viele Authentifizierungsanbieter bieten beispielsweise Lösungen für Multi-Tenant-Architekturen, MFA und Unternehmens-SSO. Das bedeutet, dass du nicht alles selbst bauen musst.

Einige Beispiele für diese Anbieter sind Auth0, Firebase, AWS Cognito, Logto, Stytch, Descope und andere.

Das neue Paradigma: KI-Agenten und die Ära nach SaaS (2025+)#

SaaS kann als ein Daten-Tabelle betrachtet werden, da es im Kern im Wesentlichen eine Sammlung strukturierter Daten ist, die effizient organisiert, abgerufen und bearbeitet werden müssen. Die meisten SaaS-Plattformen bieten den Benutzern eine Reihe von Werkzeugen zur Interaktion mit diesen Daten, sei es zum Verarbeiten, Analysieren oder Präsentieren von Informationen. Aus einer hohen Perspektive geht es bei SaaS darum, den Benutzern einfachen, skalierbaren Zugang zu Daten und Operationen zu bieten.

Die „Daten-Tabelle“-Analogie hebt hervor, wie sich viele SaaS-Anwendungen um das Speichern, Abfragen und Präsentieren von Daten drehen in einer Weise, die Wert schafft. Die Struktur—wie Zeilen und Spalten in einer Tabelle—hilft, große Datenmengen zu organisieren und bietet den Benutzern Möglichkeiten, sie zu filtern und zu manipulieren.

Im Kern können diese Aufgaben in folgende Faktoren unterteilt werden:

1. Objekte
2. Merkmale
3. Beziehungen
4. Aktionen (CRUD – erstellen, lesen, aktualisieren, löschen) für die 3 oben genannten Komponenten

SaaS-Schnittstellen (wie Dashboards, Formulare, APIs) sind einfach Möglichkeiten, mit diesen Daten-Tabellen zu interagieren.

Dies mag zu technisch klingen. Wenn wir es aus einer realen Perspektive betrachten, beinhalten SaaS-Operationen normalerweise:

1. Daten lesen und Einblicke gewinnen
2. Handlungen basierend auf diesen Daten vornehmen

Vor der Ära der KI wurden diese Aufgaben meist von Menschen ausgeführt. Lange Zeit, ob es sich um ein komplexes CRM wie Salesforce oder ein einfacheres wie Notion oder Airtable CRM handelte, konzentrierten sich SaaS-Ersteller darauf, Daten-Tabellen zu entwerfen, sie benutzerfreundlich zu gestalten und sicherzustellen, dass die Schnittstelle (GUI oder API) diese Aufgaben unterstützte.

Da wir in die KI-Ära (2025+) eintreten, werden KI-Agenten immer häufiger. Diese Agenten sind autonom, kontextbewusst und zielorientiert und könnten die Funktionsweise von SaaS verändern. Anstelle statischer Daten-Tabellen könnte die Zukunft dynamische, selbstoptimierende KI-Systeme beinhalten.

Diese Agenten werden nicht nur Daten verarbeiten—sie werden den Kontext verstehen, aus neuen Eingaben lernen und mit Benutzern auf intuitivere Weise interagieren.

Die Zukunft von SaaS könnte folgendermaßen aussehen:

KI-gesteuerte dynamische Systeme

Anstatt Menschen komplexe Datenstrukturen zu präsentieren, könnte KI Systeme schaffen, die sich basierend auf Echtzeitdaten und Mustern anpassen und optimieren, indem sie Dynamische Wissensgraphen verwenden, um personalisierte Einblicke und automatisierte Lösungen zu bieten.

KI-Agenten als autonome Akteure

Anstatt dass Benutzer manuell mit Daten interagieren, könnten KI-Agenten autonom arbeiten, Entscheidungen treffen, Ergebnisse vorhersagen und basierend auf Datentrends Maßnahmen vorschlagen.

Nicht alles im traditionellen Modell wird ersetzt. Einige Aspekte sind aus ethischer Sicht diskussionswürdig. Hier sind meine Gedanken:

1. Menschliche Kontrolle: Es ist das Recht der Menschen, und der Mensch sollte seine eigenen Meinungen haben, um zu entscheiden, welche Teile eines Prozesses an die KI übergeben werden und welche unter menschlicher Kontrolle bleiben. Beispielsweise könnte ein KI-Agent im Marketing autonom Verkaufsdaten mit der Stimmung in sozialen Medien und Lieferkettenunterbrechungen korrelieren und Kampagnen in Echtzeit anpassen. Allerdings könnten die an diesem Prozess Beteiligten das individuelle Fachwissen verlieren, das notwendig ist, um Kunden zu verstehen und Marketingeinblicke zu gewinnen.
2. Werkzeuge zur menschlichen Wissensentwicklung: Der zweite Punkt ist, dass das Werkzeug, das in seiner ursprünglichen Form bleiben sollte, eines ist, das den Menschen hilft, ihr eigenes Wissen zu strukturieren und ihr eigenes LLM zu erstellen. Diese Werkzeuge sollten nicht nur die Effizienz verbessern, sondern auch das Denken, das Überlegen und das Umrahmen von Problemen auf eine durchdachte Weise fördern.

Die Zukunft von SaaS ist dynamisch, kollaborativ und KI-gesteuert—aber mit Menschen am Steuer, die ethische Entscheidungen treffen und durchdachte Entwicklungen sicherstellen. Nimm diese Veränderungen an und bleib der Kurve voraus, um intelligentere und skalierbarere Lösungen zu schaffen.