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Die Gewinnung und Bindung qualifizierter MINT-Mitarbeitender (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik) gehört zu den Herausforderungen des Personalmanagements, gerade in Bezug auf den weiblichen MINT-Nachwuchs. Spannend ist die Frage, ob Frauen Arbeitgebermerkmale anders gewichten als Männer und sich geschlechtsspezifische Präferenzen bei arbeitsplatzbezogenen Merkmalen auf den MINT-Kontext übertragen lassen. Eine empirische Untersuchung mit Studierenden technischer Studiengänge liefert Ansatzpunkte für die zielgruppenspezifische Gestaltung von Employer-Branding-Kampagnen und Rekrutierungsaktivitäten.
Forschungsfrage: Wie können sich Unternehmen als attraktive Arbeitgeber positionieren, wenn sie bei jungen Bewerbern der Generation Y kaum bekannt sind und ihre Produkte als wenig attraktiv wahrgenommen werden?
Methodik: Szenariostudie mit Daten aus einer schriftlichen Befragung
Praktische Implikationen: Solche Unternehmen sollten auf die Nutzenversprechen einer Employer Brand setzen, um sich als attraktiver Arbeitgeber für diese Zielgruppe zu positionieren. Voraussetzung dafür ist eine auf die Zielgruppe abgestimmte und präzise Kommunikation über die relevanten Attraktivitätsmerkmale.
In der Konsumentenforschung werden bei der Analyse von Kaufentscheidungen zwei Dimensionen unterschieden, die das Entscheidungsverhalten des Kunden maßgeblich beeinflussen, das bei der Entscheidung wahrgenommene Risiko (rationale Komponente) und die Motivation oder Lust des Kunden, sich mit dem Objekt der Entscheidung intensiv auseinander zu setzen und sich zu informieren (emotionale Komponente). Bei Digital Natives lohnt sich eine genauere Betrachtung.
Das in Kundenforschungsprojekten häufig zu beobachtende Standardvorgehen liefert oftmals fehlerhafte Ergebnisse. Wir plädieren daher für einen "Schritt zurück", um einen ganzheitlichen Blick auf den Baukasten der Kundenforschungsinstrumente zu ermöglichen. Aufbauend auf dem ersten Beitrag in WiSt-Heft Nr. 4/2016, S. 188–193, in dem die Ausgangslage beschrieben und die ersten beiden Dimensionen der Kundenanalyse (Objekt der Forschung, und Forschungsdesign) diskutiert wurden, werden im vorliegenden zweiten Teil Aspekte der Datenanalyse thematisiert.
Kundenforschungsprojekte sind häufig durch einen beschränkten Fokus auf bestimmte Untersuchungsobjekte, Forschungsdesigns und Datenanalyseverfahren geprägt. Leider ist das häufig zu beobachtende Standardvorgehen nicht immer korrekt und liefert in vielen Fällen sogar fehlerhafte Ergebnisse. Die Diskussion des optimalen Untersuchungsobjekts und des geeigneten Untersuchungsdesigns sind Gegenstand des ersten Teils dieses Beitrages.