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In die neuen Verfahren, wie Big Data, Machine Learning und Predictive Analytics, werden von Marketing und Vertrieb hohe Erwartungen gesetzt. Doch dem „Garbage in – Garbage out“-Prinzip folgend lassen die Ergebnisse zu wünschen übrig. Grund hierfür ist häufig eine nicht ausreichende Qualität in den zugrunde liegenden Kundendaten. Dieser Beitrag beleuchtet diese Problematik anhand der Wert-Pyramide. Je weiter oben die Daten in der Wertschöpfungskette angesiedelt sind, desto höher ist deren Qualität und umso mehr Wert haben sie für das Unternehmen. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie sich mit Hilfe von Monitoring-Systemen, wie einer Datenqualitäts-Scorecard, Aussagen zur Datenqualität treffen und Verbesserungen derselben messen lassen. So wird der tatsächliche Wert von Daten für Unternehmen ersichtlich.
Die Covid-19-Pandemie hat die Welt verändert. Alle Wirtschaftszweige wie etwa der Handel sahen sich von heute auf morgen mit einer veränderten Realität konfrontiert. Diese Entwicklung hat einerseits den schon vor der Pandemie wahrnehmbaren Digitalisierungsdruck, vor allem auf den stationären Handel, massiv erhöht. Und andererseits die Daten von Kundinnen und Kunden in das Zentrum der Aufmerksamkeit gerückt, da in der digitalen Welt der persönliche Kontakt zur Kundschaft fehlt. Dieser Beitrag beleuchtet die Bedeutung von Kundendaten, Datenqualität und Datenmanagement als wesentliche Erfolgsfaktoren für den Handel in dieser herausfordernden Situation. Er zeigt auf, wie Datenverantwortliche im Handel aus dem Wissen um die Daten mittels Identity Resolution klare Profile von Kundinnen und Kunden entwickeln und diese plattformbasiert ausrollen können. Hierzu wird das neue Konzept des Customer Digital Twins eingeführt. Die abschließenden Handlungsempfehlungen bieten eine ‚Arbeitsanweisung in fünf Schritten‘ für eine aktuelle, vollständige und verlässliche Datenbasis, als Grundlage für den datenorientierten stationären und Onlinehandel.
Intelligentes Data Governance und Data Management – Neue Chancen für die Kundendatenbewirtschaftung
(2022)
Mit der Digitalisierung haben sich für Marketing und Vertrieb vielzählige unterschiedliche neue Kanäle, Werbeformate und Zielgruppen eröffnet. Expertinnen und Experten schätzen, dass ca. 4.000 bis 10.000 Werbe- und Markenbotschaften täglich auf jede und jeden von uns einprasseln. Mögen diese Zahlen umstritten und eine Zahl zwischen 300 bis 500 Botschaften pro Tag realistischer sein, so ist dies noch immer eine Menge, die kaum noch verarbeitet und wahrgenommen werden kann. Als Reaktion auf diese Werbemasse und Reizüberflutung haben Konsumentinnen und Konsumenten zum Teil eine Art „Werbeblindheit“ entwickelt.
Für Unternehmen wird daher zunehmend herausfordernder, ihre Zielgruppe aktiv zu erreichen. Was können Unternehmen nun tun, um dennoch nachhaltig Aufmerksamkeit zu gewinnen, und wie kann Künstliche-Intelligenz-gestütztes Kundendatenmanagement dabei helfen?
Marketing and sales have high expectations of new methods such as Big Data, artificial intelligence, machine learning, and predictive analytics. But following the “garbage in—garbage out” principle, the results leave much to be desired. The reason is often insufficient quality in the underlying customer data. This article sheds light on this problem using the data quality and value pyramid as an example. The higher up the value-added pyramid the data is located, the higher its quality and the more value it generates for a company. In addition, we show how the use of monitoring systems, such as a data quality scorecard, makes data quality visible and improvements measurable. In this way, the actual value of data for companies becomes obvious and manageable.
„Alles, was digitalisiert werden kann, wird digitalisiert“ erklärte Carly Fiorina, ehemalige Chefin von Hewlett-Packard bereits vor Jahren. Betrachtet man die Bandbreite, in der Digitalisierung im Handel stattfindet, erscheint die obige Aussage nicht zu vermessen. Wie Graumann treffend in diesem Sammelband herausarbeitet, geht es beim Management der Digitalisierung im Kern um die Frage, wie Führungskräfte auf ihre Mitarbeiter in den Teilfunktionen des Unternehmens einwirken können, damit die Ressource der leistungsfähigen computerunterstützten Kommunikation zwischen Menschen oder Dingen in einen höheren Kundennutzen umgewandelt wird.
Die Serie Kurzes Tutorium Statistik bemüht sich primär um die Vermittlung des Sinnes statistischer Methoden. Die Gestaltung der auf YouTube veröffentlichten Lernvideos folgt der Idee, dass anhand einer einfachen, alltäglichen Problemstellung ein praktisches Verständnis konkreter quantitativer Lösungsansätze besonders gut erzeugt werden kann. Studierende sollen hierdurch motiviert werden, sich intensiv mit den behandelten Verfahren auseinanderzusetzen. In dem Beitrag werden die Rahmenbedingungen und die grundlegende Konzeption des „Kurzen Tutoriums Statistik“ erläutert sowie die konkrete Umsetzung des Videos zu Streumaßen exemplarisch vorgestellt.
Wandel und Krise im Gastronomiebereich: Herausforderungen und Handlungsempfehlungen für Restaurants
(2022)
Seit Februar 2020 fordert die Corona-Pandemie einen hohen Tribut von Wirtschaft und Gesellschaft. Unzählige Branchen standen plötzlich Herausforderungen gegenüber, die es so zuvor noch nicht gegeben hat. Insbesondere die Gastronomie wurde von dem Shutdown hart getroffen. Restaurants, Bars und Cafés mussten unerwartet schließen. Dies führte branchenweit zu wachsenden Herausforderungen und steigenden Existenzängsten. Für das Gaststättengewerbe bedeutet dies den größten Notstand der Nachkriegszeit. Die Branche musste sich innerhalb kürzester Zeit an die enormen Veränderungen, die diese Pandemie hervorbrachte, anpassen. Die Situation verlangte von Restaurantbetreibern, aktiv tätig zu werden, um sich der aus der Krise erwachsenden Probleme zu stellen und langfristig erfolgreich zu bleiben. Dieser Beitrag bietet einen Einblick in die Situation der Gastronomie in Deutschland und beleuchtet dazu die wesentlichen Herausforderungen dieser Branche. Dabei wird der Fokus auf die Lage von Restaurants während der Coronakrise gerichtet und konkrete Maßnahmen zur Sicherung der zukünftigen Existenz betrachtet.
Empirische Forschung als Herausforderung im laufenden Lehrbetrieb – Lösungsansätze aus der Praxis
(2022)
Um empirische Forschung auch unter außergewöhnlichen Bedingungen zu ermöglichen, ist es notwendig, flexibel zu reagieren und neue Konzepte zu entwickeln. Dieser Beitrag befasst sich mit den Herausforderungen, die sich aufgrund der Corona-Pandemie im Lehralltag ergeben und bietet verschiedene Ansätze, um diesen Herausforderungen zu begegnen und Forschung zu betreiben. Er betrachtet ein Fallbeispiel aus der quantitativen Marktforschung, sowie Online-Alternativen zu Eye-Tracking-Studien und Möglichkeiten für User-Experience-Testings im Labor unter strengen Hygienemaßnahmen.