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Sport und Marken
(2018)
Fußballspieler sind heutzutage viel mehr als nur Fußballer. Weltstars wie Cristiano Ronaldo, Neymoar oder früher David Beckham und schon Pelé haben ihre Namen als Marken etabliert.
Es gibt jedoch auch Negativbeispiele, bei denen trotz anfänglicher sportlicher Erfolge der Schuss eher nach hinten losging.
Spekulationsblasen ziehen sich wie ein roter Faden durch die Geschichte der Finanzmärkte. Die erste bedeutende und dokumentierte Blase entstand im 17. Jahrhundert in Holland als weit bekannte Tulpenmanie. Weitere sollten in den nächsten Jahrhunderten folgen. Doch wie entstehen diese zumeist euphorischen und schlussendlich panikartigen Marktentwicklungen? Und wie konnte es immer wieder passieren, dass diese von Börsenprofis nicht rechtzeitig erkannt wurden? In diesem Buch stehen die Spekulationsblasen als Anzeichen für wiederkehrende und anhaltende Marktanomalien im Fokus der Betrachtung. Rolf J. Daxhammer und Máté Facsar erklären im ersten Teil die Entstehung und Ursachen für die Bildung von Spekulationsblasen sowie die unterschiedlichen Phasen und Arten. Dabei ist es ihnen besonders wichtig aufzuzeigen, dass diese sowohl positive als auch negative Effekte auf die Volkswirtschaften haben. Anschließend stellen die Autoren die wichtigsten Spekulationsblasen, beginnend mit der Tulpenmanie über die Südseeblase bis hin zu aktuellen Entwicklungen an Finanz- und Immobilienmärkten, vor. Der Leser ist somit in der Lage, typische Eigenschaften der Kapitalmärkte zu verstehen und die Entwicklung historischer Spekulationsblasen auf Basis des Fünf-Phasen-Modells zu erklären und dieses anzuwenden.
Die vorliegende Studie zeigt, dass das Thema Smart Innovation (der Einsatz von KI-Systemen im Innovationsprozess) von hoher Relevanz ist und Zustimmung für den Einsatz von KI im Innovationsprozess besteht. Sowohl von den Unternehmen als auch von den Studierenden werden Effizienzsteigerung, schnellere Bearbeitung großer Datenmengen, die Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und Kosteneinsparungen als Gründe für den Einsatz von KI im Innovationsprozess gesehen. In Deutschland finden KI-Technologien bereits jetzt punktuell und branchenunabhängig Anwendung im Innovationsprozess. Einflussfaktoren, wie Hochschulkooperationen, Innovationsabteilungen und Open Innovation können den Einsatz fördern. Vor allem KMU aus den frühen Phasen der Industrialisierung sollten davon Gebrauch machen. In einem Zusammenspiel von menschlicher Expertise und der schnellen und präzisen Datenverarbeitung der KI liegt das Erfolgsgeheimnis eines möglichst effizienten Innovationsprozesses. Es wird deutlich, dass verschiedene Einflussfaktoren erforderlich sind, um die Anwendung von Smart Innovation praktikabel zu gestalten. So gilt es zunächst die technischen Voraussetzungen einer funktionierenden IT-Infrastruktur zu erfüllen. Gleichbedeutend sind offene Fragestellungen hinsichtlich der Datenverfügbarkeit, des Dateneigentums und der Datensicherheit. Ohne rechtlichen Rahmen sind kaum Akteure gewillt, ihre Daten zu teilen und zugänglich zu machen. Erschwert wird der Einsatz von KI durch den nationalen IT-Fachkräftemangel. So sehen sowohl Unternehmen als auch die Studierenden das größte Hindernis im Mangel von KI-relevantem Know-how. Dies hemmt einerseits die Forschung, andererseits fehlt es den Unternehmen an erforderlichen Fachkräften für eine Einführung von KI im Unternehmen. Es ist jedoch notwendig, den Unternehmen durch das Aufzeigen von Anwendungsbeispielen, die Potenziale und Chancen von Smart Innovation zu vermitteln. Es gilt, die anwendungsorientierte Forschung zu fördern und einen reibungslosen Transfer in die Wirtschaft sicherzustellen. Dieser Wissensaustausch erfordert zudem eine höhere unternehmerische Risikobereitschaft. Es wächst die Notwendigkeit, unternehmensspezifische KI-Strategien zu entwerfen. Die Technologien entwickeln sich schnell, es gilt daher auch für Unternehmen sich diesem Fortschritt anzupassen, um den Anschluss nicht zu verlieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. So liegt die größte Herausforderung im grundlegenden Wandel der Geschäftsmodelle, denn die Wertschöpfung erfolgreicher Unternehmen basiert zunehmend auf "digitalen assets". Daten gelten generell als die neue Ressource, als Rohstoff, auch für Smarte Innovationen. Die Bedeutung von Smart Innovation wird in Zukunft weiterhin ansteigen. Kurz- und mittelfristig unterstützt die Schwache KI vor allem bei der Datensammlung und -analyse, bei der Prozessautomatisierung sowie bei der Bedürfnis- und Trendidentifikation. Weiter werden sich inkrementelle Veränderungen im Innovationsmanagement mithilfe von Simulationen und der zufälligen Kombination von Technologien erhofft. Langfristig wird eine stärkere KI den Einsatz der Menschen im Innovationsprozess in Teilen ersetzen können. Ob autonomes Innovieren zukünftig möglich sein wird, hängt zunächst von dem Ausmaß der Neuheit einer Innovation, aber vor allem auch von der Möglichkeit einer kreativen KI ab. Es ist davon auszugehen, dass die Fortschritte im Bereich der KI nicht nur radikale Innovationen ermöglichen werden, sondern auch zu einer strukturellen Veränderung unseres heutigen Verständnisses des Innovationsmanagements führen.
Das Erkennen und Steuern von Risiken wird in einem turbulenten und dynamischen Umfeld von Unternehmen immer wichtiger. Neue Regularien wie Basel II, Solvency II und vor allem die aktuellen Reglementierungen vieler Staaten aufgrund der aktuellen Finanzmarktkrise führen zu einem verstärkten Einsatz von Instrumenten des Risikomanagements auch außerhalb von Banken und Versicherungen. Die Kenntnis der rechtlichen Vorgaben (Basel II, DRS, SolvV und MaRisk), der risikotheoretischen Grundlagen und deren Mess- und Frühwarnmethoden (Szenario, Delphi) ist für Unternehmen aus diesem Grund weiterhin eminent wichtig.Über die Grundlagen des Risikomanagements hin zu Risikocontrolling und -steuerung (d.h. der Identifikation und Messung von Risiken) beschäftigt sich dieser Praxisleitfaden zum Risikomanagement darüber hinaus auch mit dem Thema Risikovorsorge und -abwälzung durch Derivate, das für die Planung eines Risikomanagements im Unternehmen von enormer Bedeutung ist. Abschließend wird ein Fallbeispiel einer erfolgreichen Risikomanagement-Implementierung betrachtet. Schritt für Schritt soll damit nicht nur die konkrete Implementierung demonstriert sondern darüber hinaus gezeigt werden, dass solch eine Einführung möglich und sinnvoll ist.
Projektmanagement
(2014)
Komplexe Aufgaben erfordern geeignete Planungs- und Steuerungstechniken. Die Projektleitung muss kontinuierlich Termine, Kosten, Qualität im Griff behalten und sein Team anleiten und motivieren. Dieses Buch zeigt, wie Sie unterschiedliche Anforderungen meistern und Projekte erfolgreich zum Abschluss bringen.
Projektmanagement
(2015)
Komplexe Aufgaben erfordern geeignete Planungs- und Steuerungstechniken. Der Projektleiter muss kontinuierlich Termine, Kosten, Qualität im Griff behalten und sein Team anleiten und motivieren. Dieses Buch zeigt, wie Sie unterschiedliche Anforderungen meistern und Projekte erfolgreich zum Abschluss bringen.
Projektmanagement
(2018)
Komplexe Aufgaben erfordern geeignete Planungs- und Steuerungstechniken. Der Projektleiter muss kontinuierlich Termine, Kosten, Qualität im Griff behalten und sein Team anleiten und motivieren. Dieses Buch zeigt, wie Sie unterschiedliche Anforderungen meistern und Projekte erfolgreich zum Abschluss bringen.
Smart Stadiums eignen sich als Testfeld für die Smart City, um die Lücke zwischen der Forschung und der Anwendung von Internet of Things Technologien in der Praxis zu schließen. Gleichzeitig können Stadionbetreiber durch die Monetarisierungspotenziale des Smart Stadium Konzeptes ihre Arena zu einem Profit Center ausbauen. Die Erreichung einer Technologieakzeptanz bei den Zuschauern durch die Schaffung von Synergieeffekten zwischen Stadionbetreibern, Technologieanbietern und der Wissenschaft unter Berücksichtigung der kulturellen Besonderheiten im jeweiligen Markt kann dabei als kritischer Erfolgsfaktor für die Nutzengenerierung der verschiedenen Stakeholder eines Smart Stadiums angesehen werden.
Oldtimer als Wertanlage
(2015)
Der Oldtimermarkt hat sich in den Jahren 2007-2013 äußerst positiv entwickelt. In diesem Markt mit zunehmender wirtschaftlicher Relevanz sind die Preise in den letzten Jahrzehnten kontinuierlich gestiegen. Der Markt ist sehr vielschichtig und setzt sich aus einer Vielzahl von Akteuren auf der Angebots- und Nachfrageseite zusammen. Das gehandelte Gut, der Oldtimer, kann in zahlreiche Kategorien unterteilt werden und dies macht den Markt sehr komplex und z.T. unübersichtlich. Im Oldtimermarkt herrschen keine normalen Marktpreise wie etwa bei börsengehandelten Papieren. Oldtimerpreise basieren auf Schätz- und Transaktionswerten, werden im Endeffekt aber von dem Oldtimer - „Liebhaber“ bestimmt. Außerdem führen diverse Faktoren zu unterschiedlichen Preisen für identische Fahrzeugmodelle. Dies ist auch durch die Intransparenz des Marktes bedingt, da die meisten Transaktionen privat geschehen und die Informationen nicht für die breite Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. Nur etwa ein Fünftel aller Transaktionen wird über Auktionshäuser und Händler abgewickelt. Weitere Probleme des Marktes sind eine geringe Liquidität und ein erschwerter Marktzugang. Die Datensammlung über den Oldtimermarkt hat sich in den letzten Jahren allerdings stetig verbessert. Es sind inzwischen einige Oldtimer-Indizes entstanden, welche die Wertentwicklung der Oldtimer abbilden. Diese Indizes weisen einen durchweg positiven Trend auf und schlagen Börsen-Indizes wie bspw. den DAX. Nichtdestotrotz können diese Oldtimer – Indizes täuschen, da in ihnen nur ausgewählte Fahrzeuge enthalten sind und Unterhaltskosten nicht berücksichtigt werden. Korrelationsberechnungen belegen, dass die Asset – Klasse “Oldtimer“ eine geringe bzw. negative Korrelation zu anderen Anlagen besitzt. Dies ist eine gute Voraussetzung für den Oldtimer als Diversifikationsobjekt. In der Berechnung eines optimalen Portfolios wird gezeigt, dass die Asset – Klasse “Oldtimer“ in einem Portfolio aus liquiden Anlagen das Portfolio optimieren kann. Die Arbeit zeigt, dass Oldtimer eine gute Wertanlage sein können, wenn die hohe Mindestanlagesumme für die Direktinvestition in Top-Oldtimer bewältigt werden kann. Die besten Wertanlagen sind Oldtimer mit einer erfolgreichen (Renn-)Historie, die in geringen Stückzahlen gefertigt wurden und einen gewissen Grad an Originalität in Technik und Design aufweisen. Wird der Oldtimer als Einzel-Investment betrachtet, sollte stets auch die „emotionale“ Rendite berücksichtigt werden.
Neuromarketing im Handel
(2015)
Gibt es einen Kauf-Knopf im Gehirn des Konsumenten? Und wenn ja, wie betätigt man diesen? Die Antwort aus der Hirnforschung lautet "Nein, einen solchen Knopf gibt es nicht". Zwar haben Neurowissenschaftler in den letzten Jahren wichtige Erkenntnisse über das menschliche Gehirn und dessen Funktionsweise gewonnen, doch eine Allround-Lösung zur Beeinflussung von Kaufentscheidungen konnte bisher noch nicht gefunden werden. Dennoch können die Ergebnisse, die durch neurowissenschaftlicher Methoden erzielt wurden, auch im Marketing angewandt werden. Durch den Blick ins Kundengehirn, können Händler diese gezielter ansprechen und sich so einen Vorteil gegenüber Konkurrenten verschaffen. Im Rahmen dieser Arbeit werden zunächst die wichtigsten Begriffe geklärt und anschließend ein Überblick über das menschliche Gehirn und die neurowissenschaftlichen Methoden zu dessen Erforschung vorgestellt. Anschließend werden die wichtigsten Einflüsse auf die Entscheidung von Konsumenten, Emotionen und das Unbewusste, sowie der Einsatz von Codes in der Werbung näher erläutert. Abschließend wird die Umsetzung neurowissenschaftlicher Erkenntnisse im Marketing anhand von fünf Best Practice Beispielen aus dem Handel verdeutlicht.