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Wie kann die Digitalisierung in der Bauzulieferbranche erfolgreich gemeistert werden? Die Fülle und Komplexität der Fragen dazu lassen sich auf zwei zentrale Kernfragen reduzieren: Was sind die richtigen Inhalte und wesentlichen Werttreiber der Digitalisierung? Und wie muss zukünftig mit der steigenden Informationsflut, der rasant wachsenden Komplexität und der abnehmenden Planbarkeit umgegangen werden?
In diesem Beitrag wird ein Framework vorgestellt, das Bauzulieferern hilft, ihr digitales Zielbild mit seinen Werttreibern systematisch aus dem Kundennutzen abzuleiten. Das Framework berücksichtigt die Besonderheiten der Bauzulieferindustrie, kann aber mit leichten Anpassungen auch auf andere Branchen angewendet werden. Aufbauend auf dem Zielbild können Unternehmen definieren, welche technischen, personellen und organisatorischen Veränderungen für dessen Umsetzung erforderlich sind. Um flexibel mit den dynamischen Veränderungen in ihrem Ökosystem und kulturellen Herausforderungen umgehen zu können, werden zudem fünf Einflussgrößen identifiziert, die Unternehmen bei der Entwicklung der dafür benötigten Evolutionskompetenz berücksichtigen müssen.
The influence of trust on the adherence to investment recommendations in the context of robo-advisors is under-researched. This relationship needs to be better understood because robo-advice lacks a critical element of trust: human interaction. Theory suggests that ability, integrity, and benevolence are key factors in building trust in human advisors. Using an experimental study design, our research examines the relationship between a robo-advisor's trust attributes and the acceptance of its investment advice. The results show that trust in a robo-advisor increases the propensity to follow its recommendations. While ability and integrity are significant, benevolence is not. The study contributes to the research on technology acceptance, trust, and the adoption of technology-based recommendations by improving the understanding of the relationship between trust and the acceptance of automated investment recommendations.
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.
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.
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.
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.
Covid-19 und die Maßnahmen zu Eindämmung der Pandemie wirkten für viele Menschen lebensverändernd und zwangen Unternehmen zu teilweise substantiellen Anpassungen ihrer gewohnten Praktiken. Sie führten jedoch auch zu Veränderungen, die sich weitgehend außerhalb der öffentlichen Wahrnehmung vollzogen haben. Ein Beispiel hierfür ist die deutliche Verschiebung der Kraftverhältnisse im Markt für Bannerwerbung, auf dem sich sowohl für Werbetreibende, als auch für Vermarkter zu deutlichen Veränderungen kam. Gleichzeitig verändert sich der Markt strukturell. Es kommt derzeit zu einer Professionalisierung, bei der Werbetreibende heute die richtigen Weichen stellen müssen, um in Zukunft zu den Gewinnern in diesem Markt zu zählen. Dieser Report fasst die wichtigen strukturellen und Corona-bedingten Veränderungen zusammen und erklärt die Implikationen für Werbetreibende.
Die Wahl einer Klinik ist typischerweise dem stellvertretenden Kaufverhalten zuzuordnen – Kunden suchen vertrauenswürdige, persönliche Quellen zur Unterstützung der Entscheidung. Weiterempfehlungsverhalten kann durch Anreize unterstützt werden – grundlegende Voraussetzung für ehrliche Weiterempfehlung ist jedoch Kundenzufriedenheit. Kundenzufriedenheit entsteht durch den Abgleich zwischen erwarteter und empfundener Leistung – das erwartete Leistungsniveau wird häufig durch Unternehmen anderer Branchen determiniert. Individuen sind nicht in der Lage, die Bestandteile einer Erfahrung isoliert zu bewerten, sondern vermengen sie (Halo-Effekt) - Inkonsistenzen führen zu einer Abwertung der Gesamterfahrung. Darum ist im ersten Schritt die Identifikation der Gesamterfahrung (Kundenreise) erforderlich – diese beginnt vor und endet nach der unmittelbaren Interaktion des Kunden mit dem Unternehmen / der Klinik. Im zweiten Schritt sind die Zufriedenheitstreiber und die Interdependenzen zwischen den Einzelerfahrungen zu ermitteln um dann die Optimierung der Kundenreise zu planen und umzusetzen.
Das Buch ist eine integrierte Einführung in die Steuersprache von IBM SPSS Statistics. Neben den notwendigen Syntax-Grundlagen behandelt es die Themengebiete Datenaufbereitung, Datentransformation und -modifikation sowie die Makro- und Matrixsprache, die in der 3. Auflage grundlegend überarbeitet wurden. Die Neuauflage wurde den Entwicklungen von SPSS angepasst, sprachlich verbessert und um weitere Anwendungsbeispiele ergänzt, die anhand realer Daten u. a. des J. D. Power and Associates Customer Satisfaction Index veranschaulicht werden. Das Buch legt besonderen Wert auf die gute Nachvollziehbarkeit der Beispiele durch begleitende Übungen. Die verwendeten Datensätze sind als kostenfreies Zusatzmaterial erhältlich. Das Buch bietet eine prägnante und umfassende Anleitung zur effizienteren Arbeit mit IBM SPSS Statistics und ist sowohl als Einstiegsliteratur für Programmieranfänger, als auch als Nachschlagewerk für fortgeschrittene Anwender geeignet.
Das Buch wurde auf Grundlage der Version 25.0 von IBM SPSS Statistics erstellt, kann aber auch für andere Versionen verwendet werden.