330 Wirtschaft
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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.
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.