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Neueste Veröffentlichungen
- ZeitschriftenartikelLeserbrief: Stellungnahme zum Beitrag von Urbach et al. aus Heft 4/2009(Wirtschaftsinformatik: Vol. 52, No. 2, 2010) Buhl, Hans Ulrich; Mertens, Peter; Schumann, Matthias; Urbach, Nils; Smolnik, Stefan; Riempp, Gerold
- ZeitschriftenartikelDer Einfluss von Such- und Empfehlungssystemen auf den Absatz im Electronic Commerce(Wirtschaftsinformatik: Vol. 52, No. 2, 2010) Hinz, Oliver; Eckert, JochenDas Internet und damit verbundene Technologien ermöglichen es, verglichen mit den Sortimentsgrößen traditioneller Einzelhändler der letzten Jahrzehnte, eine deutlich höhere Anzahl an Produkten zu produzieren, zu bewerben und profitabel zu verkaufen. Darüber hinaus erlaubt das Internet neue Such- und Empfehlungssysteme, die die Suchkosten von Konsumenten reduzieren. Konsumenten können so ihre Suche nach geeigneten Produkten von einer geringen Anzahl relativ einfach zu findender Blockbuster auf sehr spezielle Nischenprodukte ausdehnen. Als Resultat dieser Entwicklung sind häufig Long-Tail-Absatzverteilungen zu beobachten, die eine hohe Nachfrage nach Nischenprodukten widerspiegeln. In diesem Beitrag wird mithilfe einer agentenbasierten Simulation, die mit Verkaufsdaten eines Video-on-Demand-Anbieters kalibriert wird, gezeigt, inwiefern verschiedene Klassen von Such- und Empfehlungssystemen Einfluss auf die Absatzverteilung, den Gesamtabsatz, den Gewinn und die Konsumentenrente haben. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Suchtechnologie je nach Funktionalität den Absatz von Nischen zu Blockbustern (Suchfilter und Empfehlungssysteme) oder aber von Blockbustern hin zu Nischen (Charts und Toplisten) verschieben kann. Wir zerlegen Absatzveränderungen in Substitution und realen Mehrkonsum und zeigen, dass Such- und Empfehlungssystemen zu substanziellen Gewinnsteigerungen führen können. Unsere Ergebnisse machen auch deutlich, dass sinkende Suchkosten durch Such- und Empfehlungssysteme stets zu einer steigenden Konsumentenrente führen. Anbieter können demnach solche Systeme zum Aufbau von Wettbewerbsvorteilen nutzen.AbstractThe Internet and related technologies have vastly expanded the variety of products that can be profitably promoted and sold by online retailers. Furthermore, search and recommendation tools reduce consumers’ search costs in the Internet and enable them to extend their search from a few easily found best-selling products (blockbusters) to a large number of less frequently selling items (niches). As a result, Long Tail sales distribution patterns emerge that illustrate an increasing demand in niches. We show in this article how different classes of search and recommendation tools affect the distribution of sales across products, total sales, and consumer surplus. We hereby use an agent-based simulation which is calibrated based on real purchase data of a video-on-demand retailer. We find that a decrease in search costs through improved search technology can either shift demand from blockbusters to niches (search filters and recommendation systems) or from niches to blockbusters (charts and top lists). We break down demand changes into substitution and additional consumption and show that search and recommendation technologies can lead to substantial profit increases for retailers. We also illustrate that decreasing search costs through search and recommendation technologies always lead to an increase in consumer surplus, suggesting that retailers can use these technologies as competitive advantage.
- ZeitschriftenartikelDigitales Vergessen im Web 2.0(Wirtschaftsinformatik: Vol. 52, No. 2, 2010) Karla, Jürgen
- ZeitschriftenartikelIst der Diversifikationsvorteil bei Teams nachhaltiger als am Finanzmarkt?(Wirtschaftsinformatik: Vol. 52, No. 2, 2010) Buhl, Hans Ulrich
- ZeitschriftenartikelWertorientiertes CRM(Wirtschaftsinformatik: Vol. 52, No. 2, 2010) Gneiser, Martin S.In den letzten Jahren gewinnen Kundenbeziehungen als wesentlicher Vermögenswert eines Unternehmens zunehmend an Bedeutung. Dabei ist ein Wandel hin zu einem wertorientierten CRM als kundenorientierte Konkretisierung des Prinzips der wertorientierten Unternehmensführung zu beobachten. Durch das zentrale Ziel des Aufbaus und der Pflege von wertgenerierenden Kundenbeziehungen mithilfe moderner Informationstechnologie (IT) hat sich das CRM insbesondere auch innerhalb der Wirtschaftsinformatik zu einem bedeutenden Forschungsfeld entwickelt. Dabei ist für eine ganzheitliche und unternehmensweite Ausrichtung auf den Werttreiber Kunde im Rahmen des CRM nicht nur die Einbindung unterschiedlicher Unternehmensbereiche, sondern auch deren gezieltes und wechselseitig abgestimmtes Zusammenwirken erforderlich.Der Beitrag gibt einen Überblick des aktuellen Stands des CRM in Literatur und Praxis im Allgemeinen und untersucht darüber hinaus im Speziellen die Herausforderungen, die ein wertorientiertes CRM für das Zusammenwirken von Marketing, Finanzmanagement und IT in sich birgt. Demnach gilt es, neben der wechselseitigen Abstimmung von Marketing und IT („Align“ und „Enable“) für die wertorientierte Planung und Steuerung von CRM-Aktivitäten standardisierte Erfolgskennzahlen zu entwickeln und die Implementierung eines unternehmensweiten und einheitlichen Kennzahlensystems durch eine adäquate IT-Unterstützung sicherzustellen.AbstractOne major development within business practice is the increasing interest in customer relationship management (CRM) in recent years. CRM thereby focuses on establishing and maintaining profitable relationships with the customer using modern information technology (IT) and has emerged as a major research field in business and information systems engineering. However, despite huge investments many CRM projects fail to achieve their objectives as the complex and interdisciplinary nature of CRM is not addressed adequately. In fact an adoption of a customer-centric orientation within a value-based management requires not only a cross-functional integration of different business departments but also a selectively adjusted collaboration of those departments.This article provides an overview of the state of the art of CRM in literature as well as current practices in companies. Furthermore it outlines the specific challenges of a value-based CRM for the cross-functional integration and collaboration of marketing, financial management, and IT. Thus, in addition to a mutual alignment of marketing and IT, a value-based analysis, planning, and controlling of CRM-activities requires the development and implementation of standardized performance measurements and their adequate IT-support.
- ZeitschriftenartikelUnterstützung kundenbezogener Entscheidungsprobleme(Wirtschaftsinformatik: Vol. 52, No. 2, 2010) Lessmann, Stefan; Voß, StefanDie Klassifikation repräsentiert ein wichtiges Instrument zur Unterstützung kundenbezogener Planungs- und Entscheidungsprobleme. Hierzu zählen z. B. die Prognose von Abwanderungswahrscheinlichkeiten im Vertragskundengeschäft oder die Abgrenzung einer geeigneten Zielgruppe für Marketingkampagnen. Während die Entwicklung neuer Klassifikationsverfahren ein populäres Forschungsfeld repräsentiert, werden entsprechende Neuerungen in der betrieblichen Praxis bisher nur selten eingesetzt. Diese Divergenz zwischen wissenschaftlichen und praktischen Interessen lässt sich z. T. dadurch erklären, dass das Potenzial moderner Klassifikationsverfahren in diesem Anwendungskontext noch nicht hinreichend geklärt ist. Die vorliegende Arbeit möchte einen Beitrag zur Schließung dieser Erkenntnislücke liefern. Hierzu wird eine empirische Studie durchgeführt, in deren Rahmen eine große Zahl etablierter wie neuer Klassifikationsverfahren verglichen wird. Eine Bewertung erfolgt anhand der Kosten bzw. Erträge, welche sich aus dem Einsatz einer bestimmten Methode in einer konkreten Entscheidungssituation ergeben. Die Untersuchung zeigt, dass eine stärkere Berücksichtigung moderner Methoden durchaus empfohlen werden kann und diese unter verschiedenen Bedingungen einen ökonomischen Mehrwert bieten.AbstractClassification analysis is an important tool to support decision making in customer-centric applications like, e.g., proactively identifying churners or selecting responsive customers for direct-marketing campaigns. Whereas the development of novel algorithms is a popular avenue for research, corresponding advancements are rarely adopted in corporate practice. This lack of diffusion may be explained by a high degree of uncertainty regarding the superiority of novel classifiers over well established counterparts in customer-centric settings. To overcome this obstacle, an empirical study is undertaken to assess the ability of several novel as well as traditional classifiers to form accurate predictions and effectively support decision making. The results provide strong evidence for the appropriateness of novel methods and indicate that they offer economic benefits under a variety of conditions. Therefore, an increase in use of respective procedures can be recommended.