Als jemand, der seit Jahren Websites, Web‑Apps und digitale Workflows baut und gleichzeitig Tools testet, stehe ich oft vor der Frage: Wann lohnt sich ein SaaS‑Tool statt einer selbstgebauten Lösung? Die Antwort ist selten nur technisch — sie ist wirtschaftlich, organisatorisch und manchmal emotional. In diesem Artikel zeige ich dir, wie ich an diese Entscheidung herangehe, welche Faktoren ich berücksichtige und ich rechne ein konkretes Beispiel durch, damit du es auf deinen Fall übertragen kannst.

Warum die Frage überhaupt wichtig ist

Viele Selbstständige und kleine Teams sind technisch versiert und sehen in einer Eigenentwicklung die Möglichkeit, Kosten zu sparen und maximale Kontrolle zu behalten. Gleichzeitig gibt es eine riesige Zahl an SaaS‑Angeboten (z. B. Zapier, Notion, Airtable, Stripe, Shopify), die sofort einsatzbereit, kontinuierlich gepflegt und oft sicherer sind als eine selbstgebaute Lösung.

Die Entscheidung betrifft nicht nur Kosten für Entwicklung, sondern auch Time‑to‑Market, Wartung, Sicherheit, Skalierbarkeit und Opportunitätskosten. Diese Aspekte berücksichtige ich bewusst, wenn ich Empfehlungen schreibe oder selbst entscheide.

Die wichtigsten Kriterien, die ich prüfe

Ich gehe systematisch vor. Für jede Option stelle ich mir diese Fragen:

  • Wie viel Entwicklungsaufwand (in Stunden) wird benötigt?
  • Welche Infrastruktur‑ und Betriebskosten fallen an (Hosting, Backups, Monitoring, SSL, Domains)?
  • Welche Wartungsaufwände entstehen langfristig (Bugs, Updates, Sicherheitspatches)?
  • Gibt es regulatorische oder datenschutzrechtliche Anforderungen (z. B. DSGVO), die zusätzliche Arbeit verursachen?
  • Wie wichtig sind Anpassbarkeit und Eigentum am Code für mich?
  • Wie schnell muss die Lösung verfügbar sein?
  • Wie skaliert die Lösung mit wachsendem Nutzeraufkommen?
  • Diese Faktoren gewichte ich je nach Projekt unterschiedlich. Für ein internes Tool mit sensiblen Daten ist Datenschutz wichtiger; für ein Marketing‑Landingpage‑Widget zählt Time‑to‑Market mehr.

    Qualitative Vorteile von SaaS vs. Eigenentwicklung

    Einige Punkte, die ich immer wieder sehe:

  • SaaS: Schnelle Einrichtung, laufende Pflege durch Anbieter, eingebaute Skalierbarkeit, oft bessere UX, integrierte Support‑Kanäle.
  • Eigenentwicklung: Volle Kontrolle, keine wiederkehrenden Lizenzkosten an Drittanbieter, Möglichkeit zur tiefen Anpassung.
  • Allerdings unterschätzen viele die kontinuierlichen Kosten einer Eigenentwicklung: Security‑Updates, Kompatibilitätsprobleme, Dokumentation, Onboarding neuer Entwickler. Diese "unsichtbaren" Kosten addieren sich.

    Rechenbeispiel: Formular‑und‑Workflow‑Tool (SaaS vs. Eigenentwicklung)

    Stell dir vor, du brauchst ein Tool, mit dem Kunden ein Formular ausfüllen, Daten validiert werden und anschließend ein automatisierter E‑Mail‑Workflow ausgelöst wird. Du überlegst, ob du ein SaaS wie Typeform + Zapier + MailerLite nutzt oder eine eigene Webapp entwickelst.

    Annahmen:

  • Zeithorizont: 2 Jahre
  • Stundensatz Entwickler (oder Opportunitätskosten): 60 €/h
  • Initiale Entwicklerzeit für Eigenlösung: 120 Stunden (Frontend + Backend + Deployment)
  • Wartung eigenlösung: 3 Stunden/Monat (Bugs, Deploys, Security) = 72 Stunden / 2 Jahre
  • Infrastruktur (Server, Datenbank, Backups, Monitoring): 30 €/Monat
  • SaaS‑Setup‑Zeit (Konfiguration, Workflows, Tests): 8 Stunden
  • SaaS‑Kosten: Typeform 30 €/Monat, Zapier 20 €/Monat, MailerLite 15 €/Monat = 65 €/Monat
  • Eventuell Zusatzkosten (Premium‑Features, Transaktion): vernachlässigt
  • Jetzt rechne ich die Kosten gegenüber.

    Eigenentwicklung (2 Jahre) SaaS (2 Jahre)
    Initiale Entwicklung (Stunden) 120 h 8 h
    Wartung (Stunden) 72 h 0 h (vom Anbieter übernommen)
    Stunden gesamt 192 h 8 h
    Stundenwert (60 €/h) 11.520 € 480 €
    Infrastruktur 30 €/Monat → 720 € 0 €
    SaaS‑Abos 0 € 65 €/Monat → 1.560 €
    Gesamtkosten (2 Jahre) 12.240 € 2.040 €

    In diesem Beispiel ist das SaaS‑Setup über zwei Jahre deutlich günstiger: ~2.040 € vs. ~12.240 €. Selbst wenn du niedrigere Stundensätze ansetzt oder initiale Entwicklung schneller geht, bleibt der Unterschied oft signifikant — vor allem bei einfachen Use‑Cases.

    Wann lohnt sich eine Eigenentwicklung trotzdem?

    Es gibt klare Szenarien, in denen ich (trotz hoher Anfangskosten) eine Eigenentwicklung empfehle:

  • Du hast sehr spezielle Anforderungen, die kein SaaS erfüllt (z. B. proprietäre Geschäftslogik).
  • Du verarbeitest hochsensible Daten und Compliance/DSGVO‑Anforderungen machen Cloud‑SaaS unpraktisch.
  • Du erwartest sehr hohe Nutzerzahlen und die wiederkehrenden SaaS‑Kosten würden bei Skalierung explodieren.
  • Du willst das Produkt später als eigenständiges Geschäftsprodukt verkaufen — dann ist Code‑Eigentum sinnvoll.
  • Langfristige Kostenanalyse zeigt Break‑even nach z. B. 3–5 Jahren und du kannst Anfangsinvestition tragen.
  • Ich messe das oft mit dem Begriff "Total Cost of Ownership (TCO)". Eigenentwicklung kann unter bestimmten Annahmen eine niedrigere TCO haben — aber die Annahmen müssen realistisch sein.

    Weitere praktische Tipps aus meiner Praxis

  • Probiere SaaS‑Tools zuerst im Proof‑of‑Concept aus. Viele Anbieter haben kostenlose Stufen oder Trial‑Zeiträume. So testest du UX und Integrationsfähigkeit.
  • Modular denken: Baue intern nur das, was strategisch wichtig ist. Viele nicht‑strategische Funktionen kannst du outsourcen.
  • Bewerte Risiken: Was passiert bei einem Ausfall des SaaS? Wie leicht kannst du zu einem anderen Anbieter wechseln (Exit‑Strategie)?
  • Rechne mit Hidden Costs: Onboarding, Nutzerunterstützung, Datenmigration fallen oft später an.
  • Nutze Open‑Source‑Alternativen, wenn du Kontrolle brauchst, aber Kosten sparen willst (z. B. Metabase statt eines BI‑SaaS), behalte aber die Betriebskosten im Blick.
  • Bei der Entscheidung geht es weniger um ein generelles "SaaS ist besser" oder "Eigenbau ist besser". Es geht darum, die richtigen Fragen zu stellen, realistische Annahmen zu treffen und die langfristigen Kosten sowie Risiken zu berücksichtigen. In vielen Fällen ist SaaS für kleine Teams und einfache bis mittlere Use‑Cases die pragmatische Wahl — das zeigt auch das Rechenbeispiel oben.