Der B2B-Strommarkt verändert sich schneller, als die meisten Energieversorger reagieren können. Gewerbliche und industrielle Kund:innen sind mit einfachen Festpreisverträgen nicht mehr zufrieden. Sie verlangen Tranchenmodelle, Power Purchase Agreements (PPAs), Spotpreiskomponenten und standortübergreifende Eigenversorgungsmodelle – Produkte, die die Marktrealität eines zunehmend erneuerbaren Stromsystems widerspiegeln. Und sie fragen danach. Immer wieder.
Unsere Marktanalyse zeigt: Mehr als 90% der Stromlieferanten erhalten regelmäßig Anfragen für strukturierte Stromprodukte. Aber nur 10–15% sind operativ in der Lage, diese standardisiert und automatisiert zu liefern.
Das ist kein Produktproblem. Es ist ein Abrechnungsproblem.
Die Herausforderung beginnt beim Datenvolumen. Während ein klassischer Festpreisvertrag eine einzige Jahresablesung pro Zählpunkt erfordert, liefern Intervallmessdaten (iMSys/RLM) mehr als 35.000 Datenpunkte pro Jahr – pro Standort. Bei einem Großkunden mit mehreren Standorten, Tranchen, PPAs und Spotkomponenten multipliziert sich diese Zahl schnell.
Aber das Volumen ist nicht das eigentliche Problem. Die eigentliche Komplexität liegt in der dynamischen Allokationslogik, die das Herzstück jedes strukturierten Stromprodukts bildet.
Man stelle sich einen Konzern mit Tochtergesellschaften in vier Regelzonen vor. Die Stromversorgung besteht aus:
Alle 15 Minuten müssen Energiemengen über die Unternehmenseinheiten verteilt werden: PPA-Strom wird zunächst dem Standort der erzeugenden Tochtergesellschaft zugewiesen, dann proportional auf die übrigen Einheiten verteilt, bevor Tranche und Spot greifen. Long- und Shortpositionen müssen auf Einzelstandortebene nachverfolgt werden. Und jede Komponente trägt ihre eigene Preislogik.
Das ist kein Workflow, für den Excel konzipiert wurde – schon gar nicht im industriellen Maßstab. Und doch bleibt Excel für die meisten Versorger das zentrale Arbeitsinstrument.
In Gesprächen mit mehr als 100 Stromlieferanten in den vergangenen zwölf Monaten – von regionalen Stadtwerken bis zu großen nationalen Energieversorgungsunternehmen – beobachteten wir dasselbe Muster: Energieallokation und B2B-Kundenabrechnung sind nach wie vor von manuellen Prozessen geprägt.
Die Konsequenzen sind messbar. Ein mittelgroßer Stromlieferant mit 500 GWh Liefervolumen, 50 Geschäftskund:innen und einem Tarifmix aus Spot, Tranchen, PPAs und B2B-Energiesharing benötigt allein für Datenaggregation, Allokationsberechnung und Abrechnungsvorbereitung – ohne finale Fakturierung und Forderungsmanagement – rund 6 FTE. Bei realistischen Overheadkosten entspricht das etwa 650.000 EUR pro Jahr, also 0,13 ct/kWh an Prozesskosten.
Da die Margen für strukturierte Stromprodukte unserer Marktbeobachtung nach selten 0,3 ct/kWh übersteigen, verbrauchen manuelle Abrechnungsprozesse bereits mehr als 40% der verfügbaren Marge – bevor auch nur ein Euro in Vertrieb, Produktentwicklung oder Risikomanagement fließt.
Das Skalierungsproblem verschärft die Situation weiter. Während der Umsatz mit jedem neuen Kunden linear wächst, steigt der manuelle Aufwand überproportional. Jeder zusätzliche Kund:in bedeutet komplexere Excel-Modelle, mehr Koordinationsaufwand, höheres operatives Risiko. In diesem Umfeld verbessert Wachstum die Profitabilität nicht – es erodiert sie.
Hinzu kommt ein schwer quantifizierbares, aber regelmäßig beobachtetes operatives Risiko durch manuelle Formelanpassungen und Copy-Paste-Prozesse: Korrekturkosten von bis zu 50.000 EUR pro Monat aufgrund fehlerhafter Energieallokationen oder Preiszuordnungen sind in der Praxis keine Seltenheit.
Die Anforderungen an die Abrechnung strukturierter Stromprodukte sind bekannt. Was für die meisten Versorger fehlt, ist die operative Infrastruktur, um sie zu erfüllen. Jedes moderne Abrechnungssystem in diesem Markt muss vier Fähigkeiten mitbringen:
Hierarchien und Allokationslogik. Energiemengen und zugehörige Kosten müssen flexibel nach Kundenanforderungen zugeteilt werden – auf aggregierter Gruppenebene, auf Ebene der Tochtergesellschaft oder bis zum einzelnen Übergabepunkt.
Automatisierte Datenintegration. Eine korrekte Abrechnung setzt die tägliche, automatisierte Verarbeitung von Intervallmessdaten, Verbrauchsprognosen, Spotmarktpreisen und Erzeugungsdaten voraus. Viertelstündliche Allokationen lassen sich nicht zuverlässig aus manuell zusammengeführten Datenquellen berechnen.
Management komplexer Preiskomponenten. Abrechnungssysteme müssen Energiemengen aus unterschiedlichen Quellen – Festpreistranchen, dynamische Tarife, zeitvariable Preise, Einspeisevergütungsstrukturen – automatisch den richtigen Preismechanismen zuordnen, ohne manuellen Eingriff.
Long- und Shortpositionsmanagement. Insbesondere bei Kund:innen mit PPA-Komponenten können Erzeugungsmengen erheblich von Prognosen abweichen. Abrechnungssysteme müssen Über- und Unterdeckungssituationen transparent ausweisen und deren finanziellen Auswirkungen klar darstellen.
Automatisierte Abrechnung ist die Grundlage. Doch Geschäftskund:innen erwarten heute mehr als eine fehlerfreie Rechnung. Sie wollen verstehen, woher ihr Strom zu einem bestimmten Zeitpunkt stammte, wie ihr Eigenverbrauchsmodell performt und was ihre PPA- und Tranchenkomponenten tatsächlich kosten.
Versorger, die diese Transparenz bieten – durch moderne Visualisierung und intuitive Dashboards – schaffen echten Mehrwert. Einkäufer:innen auf Kundenseite erhalten eine detaillierte Übersicht der Versorgungszusammensetzung in 15-Minuten-Intervallen. Produktmanager:innen beim Versorger gewinnen eine portfolioweite Übersicht ohne manuelle Datenaggregation. Und die Mitarbeitenden der Geschäftskund:innen – eine oft unterschätzte Zielgruppe – erhalten Zugang zu Nachhaltigkeitsdaten, die sie für interne ESG-Kommunikation nutzen können.
Geschäftskund:innen, die ihre Energieversorgung vollständig nachvollziehen und verfolgen können, sind loyaler, wechselresistenter und empfehlen ihren Versorger häufiger weiter. Transparenz wirkt sich direkt auf Net Promoter Scores und den Aufwand im Kundenservice aus.
Manuelle Prozesse durch eine spezialisierte Abrechnungsengine für zeitreihenbasierte Tarife zu ersetzen, erfordert keine kostspielige Migration bestehender ERP-Systeme. Der richtige Ansatz integriert sich als vorgelagertes Berechnungssystem in bestehende Umgebungen wie SAP S/4HANA oder SAP IS-U – übernimmt die allokationsintensiven Pre-Billing-Schritte und überträgt abrechnungsfertige Daten vollautomatisch per API in das bestehende Abrechnungssystem.
Am konkreten Beispiel: Mit automatisiertem Pre-Billing sinkt der Personalbedarf für dasselbe 500-GWh-Portfolio von 6 FTE auf rund 2 FTE – die verbleibende Kapazität fokussiert sich auf Monitoring und Ausnahmebehandlung statt auf manuelle Formelpflege. Die Gesamtkosten fallen von 650.000 auf rund 215.000 EUR pro Jahr, der Kostensatz von 0,13 ct/kWh auf 0,043 ct/kWh. Die Margenverbesserung beträgt 0,087 ct/kWh.
Auch das operative Risikobild verändert sich grundlegend. Automatisierung reduziert fehlerbedingte Korrekturkosten konservativ um etwa 90 % – von bis zu 50.000 EUR pro Monat auf rund 5.000 EUR.
Entscheidend ist die Umkehrung des Skalierungseffekts: Automatisierte Prozesse skalieren linear mit dem Portfoliowachstum. Neue Kund:innen und neue Produkte lassen sich ohne proportional steigenden Aufwand onboarden – was bedeutet, dass jeder neue Kund:in den Deckungsbeitrag verbessert statt ihn zu belasten.
Der Markt ist eindeutig. Die Nachfrage nach strukturierten Stromprodukten ist real und wächst. Die Lücke ist operativer Natur, nicht kommerzieller. Für Versorger, die bereit sind, sie zu schließen, ist der Weg klar:
Schritt 1: Kosten reduzieren. Fragmentierte Datenquellen und Excel-basierte Konsolidierung durch eine automatisierte Datenkette ersetzen – vom Zählerstand bis zur Rechnungsposition. Das senkt unmittelbar die Prozesskosten und eliminiert das in manuellen Prozessen eingebettete Fehlerrisiko.
Schritt 2: Produktportfolio skalieren. Mit automatisierten Prozessen wird Abrechnung vom Flaschenhals zum Enabler. Spotbasierte Tarife, Tranchenmodelle, PPAs und standortübergreifende Eigenverbrauchslösungen lassen sich effizient einführen. Kundenanfragen, die bisher abgelehnt werden mussten, werden zu Umsatzchancen.
Schritt 3: Kundenbindung stärken. Automatisierte Abrechnung schafft die Datenbasis für eine moderne Customer Experience. Transparente Visualisierung – von Eigenverbrauchsquoten bis zur Kostenaufschlüsselung nach Energiequelle – differenziert Versorger im Markt und stärkt die Kundenbindung nachhaltig.
Dieser Artikel basiert auf unserem neuen Whitepaper „Skalierbare Abrechnung: So werden komplexe B2B-Stromprodukte wirklich profitabel", verfasst von Thies Stillahn, Head of Sales DACH bei exnaton.
Das Whitepaper behandelt im Detail:
