Institut für Management
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Information systems research has started to use crowdsourcing platforms such as Amazon Mechanical Turks (MTurk) for scientific research, recently. In particular, MTurk provides a scalable, cheap work-force that can also be used as a pool of potential respondents for online survey research. In light of the increasing use of crowdsourcing platforms for survey research, the authors aim to contribute to the understanding of its appropriate usage. Therefore, they assess if samples drawn from MTurk deviate from those drawn via conventional online surveys (COS) in terms of answers in relation to relevant e-commerce variables and test the data in a nomological network for assessing differences in effects.
The authors compare responses from 138 MTurk workers with those of 150 German shoppers recruited via COS. The findings indicate, inter alia, that MTurk workers tend to exhibit more positive word-of mouth, perceived risk, customer orientation and commitment to the focal company. The authors discuss the study- results, point to limitations, and provide avenues for further research.
Nutzung von Big Data im Marketing : theoretische Grundlagen, Anwendungsfelder und Best-Practices
(2015)
Die zunehmende Digitalisierung des Alltags und die damit verbundene omnipräsente Datengenerierung bieten für Unternehmen und insbesondere Marketingabteilungen die Chance, Informationen in bisher ungekannter Fülle über ihre Kunden und Produkte zu erhalten. Die Gewinnung solcher Informationen aus riesigen Datenmengen, die durch neue Technologien ermöglicht wird, hat sich dabei unter dem Begriff Big Data etabliert.
Die vorliegende Arbeit analysiert diese Entwicklung im Hinblick auf das Potenzial für die unternehmerische Disziplin des Marketings. Dazu werden die theoretischen Grundlagen des Einsatzes von Big Data im Marketing identifiziert und daraus Anwendungsfelder und Best-Practice-Lösungen abgeleitet. Die Untersuchung basiert auf einer Literaturanalyse zu dem Thema Big Data Marketing, welche neben verschiedenen Studien und Befragungen auch Expertenmeinungen und Zukunftsprognosen einschließt. Die Literatur wird dabei zunächst auf die theoretischen Grundlagen des Konstrukts Big Data analysiert.
Anschließend wird die Eignung von Big Data Lösungen für den Einsatz in Unternehmen geprüft, bevor die Anwendung im Bereich des Marketings konkretisiert und analysiert wird. Es wurde dabei festgestellt, dass anhand der theoretischen Aspekte von Big Data eine starke Eignung für den Einsatz im Rahmen des Marketings besteht. Diese zeichnet sich vor allem durch die detaillierten Informationen über Verhaltensmuster von Kunden und ihre Kaufentscheidungen aus. Weiterhin wurden potenzielle Anwendungsfelder identifiziert, welche besonders im Bereich der Kundenorientierung und der Marktforschung liegen. Im Hinblick auf Best-Practice-Lösungen konnte ein grober Leitfaden für die Integration von Big Data in die Unternehmensorganisation entwickelt werden. Abschließend wurde festgehalten, dass das Thema Big Data eine hohe Relevanz für das Marketing aufweist und dies in der Zukunft maßgeblich mitbestimmen wird.
Der seit Jahren anhaltende Hype um das mobile Internet und der damit verbundenen Technologie der mobilen Anwendungsprogramme scheint nicht abzureißen. Das enorme ökonomische Potential dieses Markts treibt die Wirtschaft stetig zu neuen Ideen der Monetarisierung. Die Ursachen dieses Phänomens werden jedoch selten hinterfragt. Auch hat die wissenschaftliche Forschung auf dem Gebiet des "Mobilseins" bisher kein einheitliches Bild über die Ursachen und Wirkungsketten entwickelt. Versuche des Ableitens von Zusammenhängen durch Studien an artverwandten Medien, wie z.B. dem Computer oder dem stationären Internet, werden kontrovers diskutiert. Durch eine Verknüpfung der Forschungsströme der Mediennutzungsmotive und der Kundenbindung wird die Arbeit ein neues Untersuchungsmodell vorstellen. Anhand der Ergebnisse einer durchgeführten, quantitativen Datenerhebung wird gezeigt, dass die Motive nach Mobilität, nach Beschaffung von Informationen und nach Unterhaltung die bedeutsamsten Treiber von Kundenzufriedenheit bei mobilen Applikationen darstellen. Auch wird gezeigt, dass zwischen der Kundenzufriedenheit und den weiteren Determinanten der Kundenbindung eine signifikante Korrelation besteht.
Durch eine systematische Literaturanalyse sollen die wichtigsten Aspekte des Phänomens Crowdsourcing abgedeckt werden. Da die Summe an Forschungsfragen relativ breit gefächert ist, soll der Fokus der Arbeit auf die im Folgenden aufgelisteten Fragen gelegt werden: Was ist unter dem Begriff Crowdsourcing gezielt zu verstehen? Wie lässt sich das Phänomen Crowdsourcing von anderen angrenzenden Konzepten trennen? Wo liegen die Gemeinsamkeiten und wesentlichen Unterschiede zwischen den einzelnen Konzepten? Welche Ausprägungsformen von Crowdsourcing sind in Theorie und Praxis vorzufinden? In welchen Bereichen kommt Crowdsourcing zum Einsatz? Welche Unternehmen setzen Crowdsourcing erfolgreich um? Welche Plattformen zur Unterstützung von Crowdsourcing sind vorhanden? Welche Ziele bzw. Ergebnisse sollen mit dem Einsatz von Crowdsourcing erreicht bzw. erzielt werden? Wie läuft der Crowdsourcing-Prozess ab und in welche Phasen lässt sich dieser unterteilen? Wie sieht die Wertschöpfung durch Crowdsourcing (a) allgemein und (b) speziell für Unternehmen aus? Welche Chancen und Potenziale sowie Risiken und Grenzen entstehen dabei den Unternehmen? Was lässt sich in Zukunft im Bereich des Crowdsourcing noch verbessern, das heißt in welchen Bereichen besteht noch Forschungsbedarf?
Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, einen Innovationsprozess zu modellieren. Einerseits um die Einsatzmöglichkeiten von klassischen Kreativitätstechniken und IT-Tools in den unterschiedlichen Prozessphasen, andererseits die Integration des TRIZ- und Design Thinking Ansatzes im Innovationsprozess zu untersuchen. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen folgende Arbeitsschritte erledigt werden: Zunächst soll eine Übersicht über verschiedene Innovationsprozessmodelle gegeben werden. Es wird mit einer Auswahl von Innovationsprozessen aus der Literatur auseinandergesetzt und es werden wichtige Merkmale behandelt. Im nächsten Schritt werden nach einer kurzen Einführung in das Themenfeld Kreativität ausgewählte Kreativitätstechniken, IT-gestützte Apps und Tools vorgestellt, die sich in der Praxis vielfach bewährt haben und zu innovativer Ergebniswirksamkeit führen. Anschließend werden die Ansätze des TRIZ und Design Thinking präsentiert.
Im Folgenden soll ein Innovationsprozess mit den möglichen Touchpoints zu Kreativitätstechniken, IT-Tools und systematischen Innovationsmethoden modelliert werden. Die Touchpoints werden dabei textuell beschrieben.
In der vorliegenden Arbeit sollen weltweit herrschende inhaltliche Ausprägungen und Schwerpunkte des Themengebiets "BMI" bzw. "GMI" mit Hilfe des Literatur-Reviews akademischer Artikel herausgearbeitet werden. Die festgestellten Beziehungen und Zusammenhänge sollen visualisiert und lokalisiert werden, um eine globale Sicht über das Thema herzustellen. Unter anderem sollen die in das finale Set aufgenommenen Artikel auf eine Korrelation zwischen BMI und Controlling bzw. Management hin überprüft werden. Als letzter Schritt soll eine Ableitung möglicher Forschungslücken unternommen werden.
Neue Techniken zur automatischen Identifikation von Objekten (Auto-ID) zeigen einzigartige Potentiale für deren Einsatz in der Wirtschaft auf. Diese Arbeit fokussiert sich auf die Radio Frequency Identification- (RFID-) Technologie und untersucht deren Nutzen und Potentiale für ausgewählte Wirtschaftsbranchen. Dabei wird sie unmittelbar mit dem zurzeit in der Wirtschaft vorherrschenden System zur Objektidentifikation, dem Barcode, verglichen. Zu diesem Zweck werden die grundlegenden Funktionsweisen beider Technologien vorgestellt und Unterscheidungsmerkmale hinsichtlich der technischen Ausgestaltung der einzelnen Technologien beleuchtet. Darüber hinaus werden im Hinblick auf die potentielle Verwendung von RFID- und Barcodetechnologie innerhalb dreier Wirtschaftsbranchen die unterschiedlichen Funktionsweisen beider Technologien voneinander abgegrenzt und bewertet. Die Abgrenzung bietet die Grundlage, um die Chancen der RFID-Technologie als potentiellem Nachfolger für die Barcode-Technologie in der Konsumgüterbranche, der Logistikbranche und der Pharmabranche zu ermitteln und zu bewerten.
Entscheidungsverhalten unter Unsicherheit mit Berücksichtigung von Persönlichkeitseigenschaften
(2014)
Ziel dieser Bachelorarbeit war es herauszufinden, mit welchen Hilfsmitteln Entscheidungen unter Unsicherheit getroffen werden und welche Unterschiede es bei Personen mit verschiedenen Eigenschaften gibt. Die Ergebnisse sollten hauptsächlich den Entscheidungsprozess von Managern, Entrepreneuren und Personen mit großer Entscheidungskompetenz widerspiegeln. Zudem sollte gezeigt werden, dass unterschiedliche Persönlichkeitseigenschaften sich auf den Entscheidungsprozess auswirken.
Die Informationstechnologie hat in den letzten Jahren einen rasanten Anstieg genommen. Durch die Entwicklung des Web 2.0 zum Social Web nehmen immer mehr Menschen und Unternehmen am Informationsaustausch im Web teil. In den Sozialen Netzwerken wie Facebook oder Xing, Blogs von Personen der Öffentlichkeit oder unbekannten Personen oder der Vielzahl an Foren und ähnlichen Plattformen hat jeder die Möglichkeit, am Informationsaustausch selbst mitzuwirken. Dieser Tatsache geschuldet sind nicht nur Unternehmen sondern auch Privatpersonen gezwungen, diese Entwicklung anzunehmen. Durch die Menge an zugänglichen Informationen ist auch die Reputation zwangsläufig betroffen. Durch diese Entwicklung entstand die virtuelle Reputation, die das Gerüst der Gesamtreputation erweitert. Wer sich um einen Auftrag oder eine Stelle bewirbt mussrndamit rechnen, dass sein Name gegoogelt wird, egal ob es sich hierbei um eine internetaffine Branche handelt oder nicht. Durch Suchmaschinen sind Informationen über eine Person leicht zugänglich. Auch ein Blick in ein Profil bei Facebook oder Xing gibt erste Anhaltspunkte. Der Kommunikationsexperte Klaus Eck sagt dazu: "Nur wer das Netz wirklich ernst nimmt, profitiert bei der Entwicklung seines digitalen Rufs". Diese Forschungsarbeit zeigt anhand eines selbstentwickelten Fragebogens, was in Social Networkrnals reputationsfördernd bzw. reputationsschädigend angesehen wird und in wieweit die virtuelle Reputation die Gesamtreputation beeinflusst.
Diese Arbeit versucht zu klären, ob der richtige Zeitpunkt für eine innovative Veränderung eines Geschäftsmodells ermittelt werden kann. Wenn ja, gilt es herauszufinden, wann dieser Zeitpunkt eintritt.
In einer kurzen Einführung sind die Problemstellung und die Ziele dieses Themas zusammengefasst und die Vorgehensweise der Literaturrecherche, sowie deren Bearbeitung beschrieben.
Es folgen die drei Hauptkapitel, welche inhaltlich aufeinander aufbauen. In dem Kapitel zwei sind Geschäftsmodelle thematisiert. Hier sind zunächst aus verschiedenen Quellen Definitionen des Begriffs "Business Model" herausgearbeitet, damit ein allgemeines Verständnis der Bedeutung eines Geschäftsmodells gewährleistet ist. Diese Definitionen sind durch das von Chesbrough und Rosenbloom (2002) praktische Beispiel der Nutzung eines Geschäftsmodells des Unternehmens Xerox Corporation gestützt. Im nächsten Schritt gilt es Typen von Business Models zu identifizieren. Als Quelle dient hierfür Weill et al (2005).
Der letzte Abschnitt von Kapitel zwei beschäftigt sich mit den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells nach Bieger und Reinhold (2011). Diese sechs Dimensionen spielen zum Ende dieser Arbeit eine Rolle als Kriterien für die Analyse heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen.
Kapitel drei ist gleichzeitig Teil zwei der drei Hauptkapitel. Hier liegt der Fokus auf Innovationen. Der Begriff Innovation ist zunächst definiert und seine Wichtigkeit dargestellt, bevor verschiedene Arten von Innovationen beschrieben werden. Die einzelnen Innovationsarten leiten sich aus den Differenzierungskriterien nach Vahs und Brem (2013) ab. Um auch an dieser Stelle die Realität aus Unternehmenssicht näherzubringen, sind Fragestellungen aufgeführt, welche ein Geschäftsführer sich stellen sollte, wenn er sein Geschäftsmodell verändern möchte oder muss. Literaturgrundlage dieser Fragestellungen ist ein Artikel von Zott und Amit aus dem Jahr 2010.
Nach der umfassenden Klärung des Begriffs Innovation und kurzer Hilfestellung für Geschäftsführer folgt eine Beschreibung zweier Methoden, um Geschäftsmodelle innovativ zu verändern. Die erste Methode ist die Nutzung des St. Galler Business Model Navigators nach Gassmann, Frankenberger und Csik (2013). Der St. Galler Business Model Navigator wurde an der Universität St. Gallen in der Schweiz von dem Institut für Technologiemanagement entwickelt.
Die zweite beschriebene Methode für Business Model Innovation ist das Business Model Canvas Tool nach Osterwalder und Pigneur (2010), welches auf die sogenannten "nine building blocks" aufbaut.
Das letzte Hauptkapitel dieser Arbeit bezieht sich auf dessen zentrale Fragestellung mit dem Stichwort Timing. Hier wird mit einem praktischen Beispiel von Timing von technologischen Innovationen begonnen, der IBM Mainframe Case, analysiert von Mahajan und Muller (1996). Danach folgt eine kurze Zusammenfassung des Standes in der heutigen Literatur zum Thema Timing. Im nächsten Schritt ist ein eigener Beitrag zum Thema "Business Model Innovation Timing" geschrieben, weswegen sich Literaturangaben in diesem Abschnitt auf dem Minimum halten.
Diese Bachelorarbeit schließt ab mit der eigenen Analyse von heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen. Ergebnis dieser Analyse ist eine Tabelle mit einer 20 x 7 Matrix, wo der Inhalt zwanzig ausgewählter Quellen den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells aus Kapitel zwei, sowie dem Kriterium Timing zugeordnet ist. So entsteht ein Überblick darüber, über welche Kriterien in der Literatur mehr oder weniger geschrieben wurde. Diese Analyse und Zuordnung ist ausgewertet, indem die Quellen mit dem Kriterium Timing genauer betrachtet werden, um die zentrale Fragestellung dieser Arbeit zu beantworten zu versuchen.
Ein kurzes Fazit rundet die Bachelorarbeit ab.