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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.
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.
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.
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?
Der Mittelstand ist das Rückgrat der deutschen Wirtschaft. Um erfolgreich agieren zu können, benötigt er geeignete Finanzierung in ausreichendem Umfang. Was aber zeichnet eine geeignete Finanzierung aus Sicht des Kapitalnehmers aus? Trotz der volkswirtschaftlichen Relevanz des Themas gibt es nur wenige empirische Studien über das Finanzierungsverhalten des Mittelstandes. Für diese Arbeit wurden sämtliche deutsche, mit PREPS finanzierte Unternehmen zur Teilnahme an einer Online-Befragung eingeladen. PREPS ist eine standardisierte mezzanine Finanzierung, die großen mittelständischen, bonitätsstarken Unternehmen angeboten wurde und mehrheitlich als Wachstumsfinanzierung verwendet wurde. Die finanzierten Unternehmen sind als Forschungsgegenstand besonders interessant, weil sie innerhalb des Mittelstandes aufgrund ihrer Größe und Bonität die breiteste Auswahl bei Finanzierungsentscheidungen haben. Finanzierungsinstrumente unterscheiden sich in der Ausgestaltung von ihren Rechten und Pflichten. Je nach Ausgestaltung kann eine Finanzierung neben der offensichtlichen Liquiditätsfunktion unterschiedliche weitere Funktionen wahrnehmen wie die Transformations-, Verhaltensbeeinflussungs- oder auch die Informationsfunktion. Die Haupthypothese dieser Arbeit ist, dass sich die finanzierten Unternehmen aus unterschiedlichen Gründen für dasselbe Finanzierungsinstrument entschieden haben und dass sich die unterschiedliche Wertschätzung der verschiedenen Eigenschaften des Finanzierungsinstruments aus unternehmens- und situationsspezifischen Besonderheiten ergeben. In den einzelnen Hypothesen über konkrete Zusammenhänge zwischen spezifischen Einflussfaktoren und Wertschätzungen von Finanzierungseigenschaften werden sowohl die zentralen Aussagen aus den Kapitalstrukturtheorien als auch aktuelle empirische Erkenntnisse zum Finanzierungsverhalten aufgegriffen und detailliert untersucht. Darüber hinaus wird einigen explorativen Hypothesen nachgegangen.
Die Reputation von Unternehmen ist einer zunehmenden Gefahr ausgesetzt, die sich aus der (unreflektierten) Nutzung sozialer Netzwerke durch die eigenen Mitarbeiter ergibt. Die Treiber und Hemmnisse eines solchen Nutzerverhaltens von Arbeitnehmern in sozialen Netzwerken wurden bislang nur unzureichend erforscht. Der vorliegende Beitrag untersucht unter Verwendung der Boundary Theorie am Beispiel der Plattform Facebook, inwieweit die Persönlichkeitsmerkmale Neurotizismus und Extraversion, die Organisationsidentifikation und die Unternehmensreputation ein zustimmendes Verhalten von Nutzern begünstigen. Eine experimentelle Online-Studie mit 494 Probanden zeigt, dass insbesondere eine hohe Unternehmensreputation und Organisationsidentifikation zu einem erhöhten zustimmenden Verhalten führen.
Digital happiness
(2016)
Emotionen in der digitalen Welt gewinnen durch die immer weiter voranschreitende Digitalisierung in den vergangenen Jahren mehr an Bedeutung. Sowohl im Alltag als auch im Berufs- und Bildungsumfeld ist der Einsatz von Medien fast unumgänglich. In dieser Arbeit wird das noch relativ unbeachtete Thema „Digital Happiness“ genauer betrachtet. In der Literatur werden Emotionen in der digitalen Welt verstärkt untersucht, aber gerade zu dem Thema „Digital Happiness“ gibt es bisher noch nicht viele Erkenntnisse.
In diesem Forschungspraktikum werden die Unterschiede in der Kommunikation von Gefühlen in der computergestützten Kommunikation und der face-to-face Kommunikation, sowie welchen Einfluss diese haben, näher untersucht. Aber auch die Wahrnehmung und Äußerung von Emotionen in der realen und digitalen Welt werden betrachtet. Es wird eine erste Definition von „Digital Happiness“ erarbeitet und ein Modell mit den zugehörigen Determinanten, welche „Digital Happiness“ beeinflussen, entwickelt.
Um diese Ziele zu erreichen, wird eine Literaturanalyse nach der Methode von Webster & Watson (2002) durchgeführt. Hierfür werden 15 Artikel ausgewählt und genauer analysiert, um den aktuellen Stand der Forschung darzustellen. Diese werden in einer Konzeptmatrix eingeordnet. Außerdem werden besondere Phänomene, wie z.B. Quantified Self, näher betrachtet, um weitere Einflussfaktoren feststellen zu können. Basierend auf der Literaturanalyse wird eine qualitative Untersuchung nach Mayring (2014) durchgeführt. Es wird ein Interviewleitfaden entwickelt, der als Grundlage für die Untersuchung der festgestellten Determinanten der Literaturanalyse dient. Diese sollen durch 30 Interviews mit Nutzern von Informations- und Kommunikationstechnologien bestätigt oder widerlegt werden.
Mit Hilfe der durchgeführten Interviews lässt sich ein Großteil der Determinanten aus der Literatur bestätigen. Es wurden auch einige neue Determinanten festgestellt. Diese Ergebnisse werden in das abschließende Modell eingearbeitet. Dieses Modell bietet eine Grundlage für weitere Forschungen im Bereich „Digital Happiness“. Schlussendlich werden noch verschiedene Implikationen für die Forschung und Praxis festgestellt, welche weiteren Forschungsbedarf erkennen lassen.
Prototyp einer generischen Recommendation Engine basierend auf Echtzeit-Assoziationsanalysen mit R
(2016)
In dieser Arbeit wurde unter Verwendung der Programmiersprache R ein Prototyp zur Erstellung einer Recommendation Engine zur Aufdeckung von Assoziationen innerhalb einer gegebenen Datenmenge entwickelt. Die Berechnung der Assoziationen findet hierbei in Echtzeit statt und des Weiteren wurden die Analysefunktionen generisch programmiert, um ein schnelles Einbinden und einfaches Parametrisieren von Datensätzen zu ermöglichen. Die Entwicklung fußte auf der grundlegenden Motivation, Data Mining Methoden wie das Assoziationsverfahren teilweise zu automatisieren, um damit generierte Lösungen effizienter umsetzen zu können. Der Entwicklungsprozess war insgesamt erfolgreich, sodass alle Grundfunktionalitäten im Sinne eines evolutionären Prototypings vorhanden sind.
Um die Attraktivität eines Unternehmens für Bewerber zu steigern und die Zufriedenheit der Angestellten zu verbessern ist es heutzutage unumgänglich, eine Vielzahl an Work-Life-Balance Maßnahmen anzubieten. Doch die zeitlichen und finanziellen Kosten, welche deren Einführung verursacht, fordern eine Priorisierung der Maßnahmen. Zur Entwicklung einer solchen Empfehlung für Unternehmen untersucht diese Studie ob es Work-Life-Balance Maßnahmen gibt, welche einen höheren Einfluss auf die Arbeitszufriedenheit ausüben als andere, wie groß der relative Effekt von den Maßnahmen im Vergleich zu anderen arbeitsbezogenen und privaten Variablen auf die Veränderung der Arbeitszufriedenheit ist, ob es einen Zusammenhang zwischen der Effektivität einer Maßnahme und deren Nutzung gibt und ob es Unterschiede zwischen den Erwartungen der Angestellten und den Angeboten der Unternehmen gibt.
Diese Fragen sind in acht Forschungshypothesen formuliert, welche in einem quantitativen Design mit Daten von 289 Angestellten von fünfzehn verschiedenen deutschen Unternehmen aus einem Online-Fragebogen überprüft werden. Für die Bildung einer Hierarchie von Maßnahmen nach ihrem Einfluss auf die Arbeitszufriedenheit und die Untersuchung des relativen Effektes im Vergleich zu anderen Variablen wird eine multiple Regressionsanalyse verwendet, während für die Ermittlung der Unterschiede zwischen den Erwartungen der Angestellten und der Verfügbarkeit der Angebote T-Tests durchgeführt werden.
Unterstützung bei der Kindesbetreuung, Unterstützung bei ehrenamtlichen Tätigkeiten und Teambuilding-Events haben einen signifikant höheren Einfluss auf die Arbeitszufriedenheit als andere Maßnahmen, und die hypothetische Nutzung ist höher
als die tatsächliche Nutzung, was auf ein hohes Potenzial dieser Maßnahmen bezüglich der Verbesserung der Arbeitszufriedenheit durch deren Einführung schließen lässt. Darüber hinaus sind aus Sicht der Angestellten flexible Arbeitszeiten und Arbeitsorte sowie Freizeit- und Überstundenkonten die wichtigsten Maßnahmen, welche auch bereits flächendeckend in den befragten Unternehmen angeboten werden. Allgemein sind die Nutzung der verfügbaren Maßnahmen und die Anzahl der angebotenen Maßnahmen wichtiger im Hinblick auf die Arbeitszufriedenheit als die Art der Maßnahmen. Außerdem nehmen Work-Life-Balance Maßnahmen bei jüngeren Menschen einen höheren Stellenwert in Bezug auf die Arbeitszufriedenheit ein als bei älteren Menschen.
Die Entstehung von Gründungsteams wird bisher lediglich als Abfolge von Suche, Auswahl und Gewinnung von Gründerpersonen verstanden. In der vorliegenden Arbeit wird auf Basis von 47 interviewten Gründerpersonen ein neues Verständnis für die Entstehung von Gründungsteams geschaffen. Dabei wird im Stil der Grounded Theory das bisher vorherrschende Model der Teamentstehung maßgeblich erweitert. So wird eine neue Art der Unterscheidung von Grünerpersonen entdeckt, welche auf die Intention von Teammitgliedern abzielt. Zudem zeigt sich, dass Teams in einem iterativ-epiodischen Prozess entstehen und Veränderungen von Teamzu-sammmensetzungen Bestandteil der Entstehung sind. Aufgrund der in dieser Arbeit geschaffenen neuen Erkenntnisse zur Teamentstehung können Handlungsempfehlungen für Gründerpersonen und die Gründungsförderung gegeben werden. Zudem werden neue Untersuchungsgebiete für Gründungsteams eröffnet, die das hier entwickelte Modell als Bezugsrahmen für weitere Forschung nehmen können.