ZusammenfassungIm Rahmen der fortschreitenden Digitalisierung ist die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zunehmend von der Fähigkeit abhängig, datengetriebene Geschäftsmodelle zu innovieren. Jedoch stellt dies Unternehmen vor große Herausforderungen, und so bleiben datengetriebene Geschäftsmodelle nach der Implementierung am Markt nicht selten hinter den Erwartungen an die Wertrealisierung, z. B. in Form von Umsatz oder Kosteneinsparung zurück. Dies liegt insbesondere daran, dass sich wertrealisierende oder wertmindernde Einflussfaktoren häufig erst nach der Implementierung am Markt zeigen. Unternehmen fehlen hier konkrete Vorgehensmodelle, um gezielt diesen Einflussfaktoren zu begegnen und datengetriebene Geschäftsmodellinnovationen erfolgreich umzusetzen. Die vorliegende Studie greift diese Thematik auf und entwickelt im Rahmen eines Design Science Forschungsansatzes ein interview- und workshopbasiertes Vorgehensmodell, welches Praktiker bei der Realisierung von Werten bei der Implementierung von datengetriebenen Geschäftsmodellen unterstützt. Die beispielhafte Anwendung des Vorgehensmodells im Rahmen von fünf datengetriebenen Geschäftsmodellen eines deutschen Premiumautomobilherstellers zeigt, dass dadurch wertmindernde und wertrealisierende Einflussfaktoren identifiziert und bewertet werden können. Zudem können eine fachbereichsübergreifende Definition von Wertrealisierung, ein holistisches Verständnis über die entscheidenden Einflussfaktoren und ihre Hebelwirkung sowie Kenntnisse über kausale Zusammenhänge zwischen zu ergreifenden Maßnahmen und der Wertrealisierung entwickelt werden. Auch die Verteilung begrenzter Unternehmensressourcen für die Umsetzung von Maßnahmen in Relation zu deren Effekten wird explizit berücksichtigt.