Auflistung HMD 58(3) - Juni 2021 - Datengetriebene Geschäftsmodelle nach Titel
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- ZeitschriftenartikelData-based Customer-Retention-as-a-Service: Induktive Entwicklung eines datenbasierten Geschäftsmodells auf Basis einer Fallstudie der Automobilbranche(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Kortum, Henrik; Rebstadt, Jonas; Gravemeier, Laura Sophie; Thomas, OliverViele Unternehmen setzen Künstliche Intelligenz zur Verarbeitung großer Datenmengen bereits heute erfolgreich für die Kundenbindung ein. So schaffen große Unternehmen individuelle Kundenerlebnisse basierend auf der Auswertung großer kundenbezogener Datenmengen zur kurz- aber auch langfristigen Kundenbindung, z. B. durch intelligente Empfehlungen von Inhalten auf Videoplattformen. Bei Unternehmen mit traditioneller Wertschöpfung wird dieses Potenzial jedoch noch nicht ausreichend genutzt. Vor diesem Hintergrund wird im Rahmen einer Fallstudie exemplarisch ein datengetriebenes Kundenbindungsszenario in Kooperation mit einer Autowerkstatt umgesetzt. Im konkreten Fall wurde eine zeitlich optimierte Kundenansprache auf Basis von KI-basierten Prognosen der täglichen Fahrleistung von Kunden angestrebt. Grundlage dafür war die Analyse eines Kundendatensatzes einer Autowerkstatt und die anschließende Entwicklung einer Künstlichen Intelligenz. Aufbauend auf der Fallstudie wird ein datenbasiertes Geschäftsmodell konzipiert, dessen Werteangebot vor allem Unternehmen mit traditioneller Wertschöpfung und wenig Wissen im Bereich Künstlicher Intelligenz dazu befähigt, datenbasierte Technologien in der Kundenbindung einzusetzen. Das dem Geschäftsmodell zugrundeliegende Plattformkonzept wird dabei als Open-Innovation-Modell entwickelt und soll neben der Entwicklung eigener Services auch die Interaktion von Datenkonsumenten, Datenlieferanten und anderen Datenbefähigern, mit dem Ziel sich als Datenökosystem für Kundenbindung zu etablieren, unterstützen. Many companies are already successfully using artificial intelligence (AI) to process large volumes of data for the purpose of customer retention. Large companies create individualized customer experiences and analyze massive amounts of data to achieve customer loyalty through intelligent recommendations, for example. However, companies with traditional value creation, as of yet often fail to sufficiently address this topic. Therefore, this contribution tackles the implementation of an exemplary use case for data-driven customer retention in a car repair shop. In particular, the aim was to optimize the timing of customer communication based on forecasts of the customers’ daily driving behavior. The basis for this analysis was a data set provided by a car repair shop and the subsequent development of a machine learning model. Based on this case study, a business model is developed that enables companies with traditional value creation and little AI-know-how to use data-driven technologies in customer retention. The underlying platform concept is conceptualized as an open innovation model and supports the interaction of data consumers, data providers and data enablers. In this way, the target is not only to develop own services, but also to establish a data ecosystem for customer loyalty.
- ZeitschriftenartikelDaten-Ökosysteme wider Willen: Herausforderungen des Pay-as-you-live-Geschäftsmodells im Kontext deutscher Krankenversicherungen(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Wulf, Nele; Betz, StefanieIn dem vorliegenden Beitrag wird der aktuelle Trend, Pay-as-you-live-Systeme (PAYL) in Verbindung mit Krankenversicherungen anzubieten, analysiert. PAYL-Systeme bedeutet konkret die kontinuierliche Erfassung von Gesundheitsdaten mithilfe technischer Geräte und Übermittlung dieser Daten an Versicherungen sowie die Auszahlung von Boni für erreichte Fitnessziele. Zunächst wird eine Definition von PAYL-Systemen dargelegt, dann werden die technischen Rahmenbedingungen erläutert, schließlich werden die Auswirkungen dieser sozio-technischen Systeme näher beleuchtet. Dies geschieht auf Grundlage unserer empirischen Untersuchung. Die drei identifizierten Hauptkonflikte betreffen die Genese von PAYL, seine Auswirkungen auf den Wert der Datensouveränität besonders für Versicherte und die Schwierigkeit, für den Anspruch auf Prävention und Kostenersparnis durch PAYL Evidenz zu erzeugen. Diese Konflikte werden diskutiert, um sowohl die direkten wie auch indirekten Auswirkungen der Digitalisierung und der Ökonomisierung des Sozialen durch PAYL zu beleuchten. This paper analyzes the current trend of offering pay as you live systems in conjunction with health insurance. In concrete terms, PAYL-systems mean the continuous recording of health data with the aid of technical devices and transmission of this data to insurance companies, as well as the payment of bonuses for fitness goals achieved. First, a definition of PAYL-systems is presented, then the technical framework is explained, and finally the effects of these socio-technical systems are examined in more detail. This is done on the basis of our empirical investigation. The three main conflicts identified relate to the genesis of PAYL, its impact on the value of data sovereignty especially for insured individuals, and the difficulty of generating evidence for the PAYL prevention and cost savings claim. These conflicts are discussed in order to shed light on both the direct and indirect effects of digitization and the economization of the social through PAYL.
- ZeitschriftenartikelDatengetriebene Geschäftsmodelle: Konzeptuelles Rahmenwerk, Praxisbeispiele und Forschungsausblick(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Strahringer, Susanne; Wiener, MartinDatengetriebene Geschäftsmodelle (DGGM) vereinen zwei zentrale Trends des digitalen Zeitalters: die steigende Bedeutung von („Big“-)Daten und den zunehmenden Fokus auf das Geschäftsmodell als zentrale Gestaltungsebene. Nichtsdestotrotz sind die konzeptuellen Grundlagen und spezifischen Eigenschaften entsprechender Geschäftsmodelle bislang nur unzureichend erforscht und systematisiert. Basierend auf relevanten Vorarbeiten stellen wir in diesem Grundlagenbeitrag drei wesentliche Typen von DGGM vor (Datennutzer, Datenlieferanten und Datenbefähiger) und geben einen Überblick über zentrale „datengetriebene“ Konzepte, die wir in ein konzeptuelles Rahmenwerk zur weiterführenden Charakterisierung von DGGM integrieren. Die Anwendbarkeit und Nützlichkeit der drei DGGM-Typen und des entwickelten Rahmenwerks illustrieren wir anhand von drei Praxisbeispielen (KAESER, Shell Telematics und Celonis). Der Beitrag schließt mit einer Diskussion von vielversprechenden, thematischen Ansatzpunkten für zukünftige Forschungsarbeiten zu DGGM. Data-driven business models (DDBMs) combine two central trends of the digital era: the growing importance of (“big”) data and the increasing focus on the business model as the focal design layer. Nevertheless, thus far, the conceptual foundations and specific characteristics of corresponding business models have been only insufficiently researched and systematized. Based on relevant prior works, in this foundations paper, we introduce three main types of DDBMs (data users, data suppliers, and data facilitators) and provide an overview of key “data-driven” concepts, which we integrate into a conceptual framework for characterizing DDBMs. To illustrate the applicability and usefulness of the three DDBM types and the developed framework, we present three real-world examples (KAESER, Shell Telematics, and Celonis). The paper concludes with a discussion of promising directions for future research on DDBMs.
- ZeitschriftenartikelDatenplattformökosysteme(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Kramberg, Philipp; Heinzl, ArminPlattformökosysteme haben sich zu einem erfolgreichen Konzept entwickelt und weisen vielfältige Wettbewerbsvorteile gegenüber Pipeline-Geschäftsmodellen auf. Eine Plattform umfasst einen Plattformkern (z. B. ein Betriebssystem für Mobiltelefone, ein Marktplatz oder ein Musik-Streamingdienst), der von einem Plattformbetreiber kontrolliert wird und die Austauschbeziehungen zwischen Kunden und komplementären Anbietern orchestriert (z. B. die Distribution von Waren, Spielen, Apps oder Musikstücken an die Endnutzer). In den letzten Jahren haben die Nutzung und der Handel von Daten immer mehr an Bedeutung gewonnen. Einige Quellen berichten über die Existenz von Datenplattformen als technische Infrastruktur zur Speicherung und Austausch von Daten, obwohl die Literatur wenig Aussagen über die Rolle von Daten in Plattformökosystemen und über die Existenz von Datenplattformökosystemen im Allgemeinen trifft. Durch die Kombination von technischen Datenplattformen und Plattformökosystemen entsteht das Konzept eines Datenplattformökosystems. Es ermöglicht die Bereitstellung der Daten durch Datenanbieter sowie die gezielte Suche nach Daten durch Datennutzer. Um die Eigenschaften von Datenplattformökosystemen zu verstehen, werden wir die Konzepte der Datenmodularität, der Datenqualität, der Verfügungs- und Nutzungsrechte sowie Möglichkeiten zur Überwindung des Informationsparadoxons thematisieren. Basierend auf diesen Charakteristika erläutern wir die Entstehung von Datenplattformökosystemen anhand von zwei Fallbeispielen und zeigen Wege für zukünftige Forschung auf. Platform ecosystems have become a source of sustained competitive advantages over pipeline models. A platform consists of a platform core (such as a smartphone operating system, a marketplace or a music streaming service) which is controlled by the platform owner who orchestrates the relationship between customers and providers (e.g. the distribution of goods, apps or music to end-users). Recently, the utilization and monetization of data has been significantly increasing. While some sources report the existence of data platforms as technical repositories to distribute data, the literature is sparse in discussing the role of data in platform ecosystems or outlining the existence of data platform ecosystems. By combining the technical concept of a data platform with the one of a platform ecosystem, a data platform ecosystem emerges. It comprises a platform ecosystem that facilitates the recombination and exchange of data around a stable core between a wide range of complements of data providers and prospective customers. To understand the characteristics of data platform ecosystems, we will elaborate on the concepts of data modularity, data quality, disposal and usage rights of data as well as ways to address the information paradox inherent to data. Based on these key properties, we illustrate the emergence of data platform ecosystems through two case examples and suggest avenues for future research.
- ZeitschriftenartikelDatentreuhandstellen gestalten: Status quo und Perspektiven für Geschäftsmodelle(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Arlinghaus, Tim; Kus, Kevin; Kajüter, Patricia; Teuteberg, FrankDer Umgang mit großen Datenmengen stellt Unternehmen bei der Konzeption sicherer digitaler Prozesse vor große Herausforderungen, besonders wenn personenbezogene oder sensible Daten verarbeitet werden. Dies gilt gleichermaßen für Forschungsprojekte, bei denen Daten mit höchstem Schutz und hoher Sensibilität behandelt werden müssen. Um diesen hohen Datenschutz zu gewährleisten sowie Ethikrichtlinien einzuhalten, können Datentreuhandstellen eingesetzt werden. Inzwischen sind auch einige Use Cases von privaten Treuhandstellen bekannt, die einen großen Mehrwert für Unternehmen versprechen. Dieser Beitrag gibt erste Einblicke in die Geschäftsmodelle der Datentreuhandstellen sowie deren Anwendungsbereiche. Hierfür wurde das Digital Canvas verwendet, das neun Säulen digitaler Geschäftsmodelle postuliert. Zusätzlich werden Unterschiede zwischen staatlichen und privatwirtschaftlichen Anbietern analysiert sowie die Potenziale von Treuhandstellen herausgestellt und gezeigt, dass deren Dienste zunehmend an Nachfrage gewinnen werden. Die Erkenntnisse beruhen auf sechs Experteninterviews, die mit Leitern von in Deutschland bereits praktizierenden Datentreuhandstellen geführt wurden. Dealing with large data volumes presents major challenges to companies when it comes to designing secure digital processes, especially when personal or sensitive data need to be processed. This applies equally to research projects, where data must be handled with the highest level of protection and sensitivity. Data trustees can be used to ensure this high level of data protection and compliance with ethical guidelines. In the meantime, some use cases of private trustees are known, which promise noticeable added value for companies. This article provides initial insights into the business models of data trustees as well as their areas of application. For this purpose, the Digital Canvas was used, which postulates nine pillars of digital business models. In addition, differences between governmental and commercial providers are analyzed as well as the potential of data trustees are highlighted and it is shown that their services will increasingly gain demand in the future. The findings are based on six expert interviews conducted with the heads of data trustees already operating in Germany.
- ZeitschriftenartikelFreight-Logistics-as-a-Service – Innovative Geschäftsmodelle für ein datengetriebenes Transportmanagement(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Heinbach, Christoph; Hagen, Simon; Thomas, OliverDie Gestaltung digitaler Geschäftsmodelle basiert auf dem disruptiven Potenzial von technologischen Innovationen, das in unterschiedlichen Branchen genutzt wird. Der Logistik kommt in Anbetracht ihrer essentiellen Querschnittfunktion sowie der Entstehung umfangreicher Daten durch den Einsatz verschiedener IT-Systeme für die Abwicklung von Frachttransporten eine besondere Bedeutung zu. Derzeitige Debatten werden mit Blick auf das Cloud-Computing sowie die Merkmale neu entstehender digitaler Plattformen geführt. Insbesondere für das Transportmanagement im Güterkraftverkehr entstehen datenbasierte as-a-Service Konzepte, die das tradierte Geschäftsmodell von Logistikdienstleistern sowie das Geschäftsfeld der Anbieter von Transportmanagementsystemen (TMS) attackieren. Auffällig ist, dass einer prozessorientierten Betrachtung der cloudbasierten Anwendungssysteme bislang wenig Aufmerksamkeit entgegengebracht wurde. In diesem Beitrag soll ein vertieftes Verständnis für Fracht-Plattformen im Güterverkehr erzeugt werden. Anhand von Experteninterviews wird zunächst das Konzept Freight-Logistics-as-a-Service (FLaaS) für ein datengetriebenes Transportmanagement (DTM) entworfen. Im Anschluss werden auf Grundlage des Business Model Canvas die strategischen Betrachtungen der digitalen Plattformen um Aspekte der Geschäftsmodellentwicklung der Datendienstleister erweitert. Eine intelligente Nutzung des Datenpotentials zeigt sich insbesondere in der Verbesserung der Transparenz sowie der optimierten Auslastung der verfügbaren Transportressourcen. Durch das präsentierte Konzept FLaaS und das betrachtete cloudbasierte Geschäftsmodell werden abschließend strategische Handlungsmaßnahmen formuliert. Die Aspekte Datenkompetenz, Datenstrategie und Kollaboration sind für die Akteure von hoher Relevanz, um eine nachhaltige und wertschöpfende Gestaltung von datengetriebenen Transportketten zu erreichen. Digital business models are grounded on technological innovations’ disruptive potential and applied in various industry sectors. The logistics sector is of particular interest due to its cross-disciplinary role and the generation of data from different IT-systems required to manage freight transportation services. Current discussions regarding cloud computing address the propositions of emerging digital platforms in this area. Hence, data-based as-a-Service concepts arise targeting the transport management for road haulage, which attack traditional business models of logistics service providers and the business field of providers for Transport Management System (TMS). Against this background, a process-oriented approach to cloud-based application systems in the forwarding business did not yet attain close attention to date. This article contributes to a profound understanding of freight platforms in road freight transportation. The Freight-Logistics-as-a-Service (FLaaS) concept for data-driven transportation management (DTM) is outlined based on expert interviews. Digital platforms’ strategic dimensions are then extended by business model development aspects related to the data service providers utilizing the Business Model Canvas. Intelligent use of data capabilities is shown in particular by improvements of transparency as well as the optimized utilization of available transport resources. Finally, strategic actions are derived from the presented FLaaS concept and the cloud-based business model. Data competence, data strategy, and collaboration are identified as relevant aspects for the actors to achieve sustainable and value-adding data-driven transport chains.
- ZeitschriftenartikelDas Geschäftsmodell Data Facilitator im Consulting(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Nissen, VolkerMit der Vervielfachung des Datenvolumens und der raschen Weiterentwicklung entsprechender Analysemethoden und Werkzeuge gibt es immer mehr Unternehmen, insbesondere aus dem kleineren Mittelstand, die aufgrund mangelnder Ressourcen und Fähigkeiten nicht in der Lage sind, ihre Datenschätze zu heben und daraus gute Entscheidungen im Hinblick auf ihre Produkte, Prozesse und Geschäftsmodelle abzuleiten. Vor diesem Hintergrund wird im vorliegenden Beitrag ein Data Facilitator Geschäftsmodell für Consultingunternehmen vorgeschlagen. Um nicht im Wettbewerb zurückzufallen, lagern hierin Unternehmen Aufgaben der Datenaufbereitung, Analyse und Interpretation an ein Beratungsunternehmen aus, das sich auf solche Themen spezialisiert hat. Berater erhalten dabei Zugriff auf kritische Datenströme des Kunden, die dann auf regelmäßiger Basis fachkundig, unter Einsatz moderner Analyseinstrumente untersucht werden. Es geht darum, frühzeitig „schwache Signale“ für zukünftige kritische Entwicklungen beim Kunden zu erkennen oder Ideen für geschäftliche Verbesserungen zu entwickeln. Dabei werden die Ergebnisse dem Kunden nicht kommentarlos übermittelt, sondern Auffälligkeiten von den Beratern unter Einbringung ihres Fachwissens mit den Kunden diskutiert und interpretiert. Der Kunde trifft dann gegebenenfalls Entscheidungen auf Basis der vorliegenden Datenlage. Da diese Dienstleistung fortlaufend erbracht wird, sind hierfür neue Bezahlmodelle im Consulting sinnvoll, wie z. B. eine monatliche Pauschale. Für eine erfolgreiche Umsetzung des Geschäftsmodells sind in der Praxis eine Reihe von Problemen zu bewältigen, worauf im Beitrag ebenfalls eingegangen wird. With the strong rise of data volume and the rapid development of corresponding analysis methods and tools, there are more and more companies, especially from the SME sector, that are, due to a lack of resources and skills, not able to leverage their data treasures and derive good decisions from them with regard to their products, processes and business models. Against this background, this paper proposes a data facilitator business model for consulting firms. In order not to fall behind the competition, companies outsource data preparation, analysis and interpretation tasks to a consulting firm that specialises in such topics. Consultants are given access to critical data streams of the client, which are then expertly examined on a regular basis using modern analytical tools. The aim is to identify “weak signals” for future critical developments at the client at an early stage or to develop ideas for business improvements. The results are not communicated to the client without comment, but conspicuous features are discussed and interpreted by the consultants together with the client, using their specialist knowledge. The client then makes decisions, if necessary, on the basis of the available data. Since this service is provided on an ongoing basis, new payment models in consulting make sense, such as a monthly flat rate. For a successful implementation of the business model, a number of problems have to be overcome in practice, which are also discussed in the article.
- ZeitschriftenartikelIndustrie 4.0 und das Konzept der Verwaltungsschale – Eine kritische Auseinandersetzung(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Reich, Johannes; Zentarra, Luisa; Langer, JanIn diesem Artikel bewerten wir die bisherigen Ergebnisse der Standardisierungsanstrengungen der Plattform Industrie 4.0 im Hinblick auf das Verfolgen einheitlicher und in sich konsistenter Konzepte. Die von uns betrachteten Ergebnisse sind das Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI4.0) sowie das Konzept der Verwaltungsschale (VWS). Um seinen Zweck zu erfüllen, den Diskurs zur Standardisierung von Industrie 4.0 (I4.0)-relevanten Aspekten im Sinne einer Schichtung zu vereinfachen, müssten die vom RAMI4.0 eingeführten Begriffsachsen ein klares Ordnungskriterium aufweisen. Dies ist zumindest bei der Architekturachse (Business, Functional, Information, Communication, Integration, Asset) nicht der Fall, weswegen diese Begriffsachse nicht die gewünschte „Schichtung“ erreicht. Stattdessen repräsentieren die Werte der Architekturachse eher verschiedene, sich überlappende Aspekte. Das Konzept der Verwaltungsschale analysieren wir mit Hilfe der drei grundsätzlich verschiedenartigen Konzepte der „administrativen Prozesse“, des „Komponentenmodells“ und des „Datenmodells“. Wir stellen fest, dass sich im Laufe der Zeit Elemente aller drei Konzepte in unterschiedlicher Zusammensetzung wiederfinden und insbesondere die ursprüngliche Idee der VWS als eine „schmale informatische Hülle“ in sich widersprüchlich ist. Diese konzeptuelle Unschärfe hat unseres Erachtens erheblich dazu beigetragen, dass die Ergebnisse der Standardisierung der VWS bis jetzt hinter den ursprünglichen Plänen zurückgeblieben sind. In this article we evaluate the results of the standardization efforts of the Industry 4.0 platform with regard to the pursuit of uniform and consistent concepts. The results we consider are the reference architecture model Industry 4.0 (RAMI4.0) and the concept of the asset adminstration shell (AAS, German: Verwaltungsschale (VWS)). In order to fulfill its purpose of simplifying the discourse on standardization of I40-relevant aspects in the sense of stratification, the conceptual axes introduced by RAMI4.0 would have to have a clear ordering criterion. This is not the case at least for the architectural axis (Business, Functional, Information, Communication, Integration, Asset), which is why this conceptual axis does not achieve the desired “layering”. Instead, the values of the architectural axis tend to represent different, overlapping aspects. We analyze the concept of the AAS using the three concepts of administrative processes, component model and data model. We find that over time, elements of all three concepts are found in different compositions, and in particular the original idea of the AAS as a “thin informatical shell” is contradictory in itself. In our opinion, this conceptual fuzziness has contributed significantly to the fact that the results of the standardization of the AAS have so far fallen short of the original plans.
- ZeitschriftenartikelInnovation von datengetriebenen Geschäftsmodellen(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Förster, Matthias; Bansemir, Bastian; Roth, AngelaIm Rahmen der fortschreitenden Digitalisierung ist die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zunehmend von der Fähigkeit abhängig, datengetriebene Geschäftsmodelle zu innovieren. Jedoch stellt dies Unternehmen vor große Herausforderungen, und so bleiben datengetriebene Geschäftsmodelle nach der Implementierung am Markt nicht selten hinter den Erwartungen an die Wertrealisierung, z. B. in Form von Umsatz oder Kosteneinsparung zurück. Dies liegt insbesondere daran, dass sich wertrealisierende oder wertmindernde Einflussfaktoren häufig erst nach der Implementierung am Markt zeigen. Unternehmen fehlen hier konkrete Vorgehensmodelle, um gezielt diesen Einflussfaktoren zu begegnen und datengetriebene Geschäftsmodellinnovationen erfolgreich umzusetzen. Die vorliegende Studie greift diese Thematik auf und entwickelt im Rahmen eines Design Science Forschungsansatzes ein interview- und workshopbasiertes Vorgehensmodell, welches Praktiker bei der Realisierung von Werten bei der Implementierung von datengetriebenen Geschäftsmodellen unterstützt. Die beispielhafte Anwendung des Vorgehensmodells im Rahmen von fünf datengetriebenen Geschäftsmodellen eines deutschen Premiumautomobilherstellers zeigt, dass dadurch wertmindernde und wertrealisierende Einflussfaktoren identifiziert und bewertet werden können. Zudem können eine fachbereichsübergreifende Definition von Wertrealisierung, ein holistisches Verständnis über die entscheidenden Einflussfaktoren und ihre Hebelwirkung sowie Kenntnisse über kausale Zusammenhänge zwischen zu ergreifenden Maßnahmen und der Wertrealisierung entwickelt werden. Auch die Verteilung begrenzter Unternehmensressourcen für die Umsetzung von Maßnahmen in Relation zu deren Effekten wird explizit berücksichtigt. In the context of the ongoing digitalization, the competitiveness of companies is increasingly dependent on their ability to innovate data-driven business models. However, this poses major challenges for companies, and so, data-driven business models, once they have been implemented on the market, often fall short of expectations in terms of value realization, e.g. in the form of revenues or cost savings. In particular, this is due to the fact that value-realizing or value-reducing influencing factors often only become apparent after the implementation in the market. At this point, companies lack concrete procedure models to counter these influencing factors and to successfully implement data-driven business models and realize value. By means of a design science research approach, this study develops an interview- and workshop-based procedure model that enables practitioners to implement and realize value from data-driven business models. The application of the procedure model in five data-driven business models of a German premium car manufacturer has shown that it offers practitioners useful support. For example, it provides an easy-to-understand methodological approach that helps to identify and evaluate value-realizing and value-reducing influencing factors, promote cross-functional, shared knowledge on value realization, decision factors and the leveraging effects of different measures. Additionally, the assignment of limited company resources to the implementation of different measures in relation to their effects is considered.
- ZeitschriftenartikelKostenfreie Onlinekurse nachhaltig mit personalisiertem Marketing finanzieren – Ein Vorschlag zur synergetischen Kombination zweier datengetriebener Geschäftsmodelle(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 3, 2021) Rüdian, Sylvio; Vladova, GerganaSelbstbestimmtes Lernen mit Onlinekursen findet zunehmend mehr Akzeptanz in unserer Gesellschaft. Lernende können mithilfe von Onlinekursen selbst festlegen, was sie wann lernen und Kurse können durch vielfältige Adaptionen an den Lernfortschritt der Nutzer angepasst und individualisiert werden. Auf der einen Seite ist eine große Zielgruppe für diese Lernangebote vorhanden. Auf der anderen Seite sind die Erstellung von Onlinekursen, ihre Bereitstellung, Wartung und Betreuung kostenintensiv, wodurch hochwertige Angebote häufig kostenpflichtig angeboten werden müssen, um als Anbieter zumindest kostenneutral agieren zu können. In diesem Beitrag erörtern und diskutieren wir ein offenes, nachhaltiges datengetriebenes zweiseitiges Geschäftsmodell zur Verwertung geprüfter Onlinekurse und deren kostenfreie Bereitstellung für jeden Lernenden. Kern des Geschäftsmodells ist die Nutzung der dabei entstehenden Verhaltensdaten, die daraus mögliche Ableitung von Persönlichkeitsmerkmalen und Interessen und deren Nutzung im kommerziellen Kontext. Dies ist eine bei der Websuche bereits weitläufig akzeptierte Methode, welche nun auf den Lernkontext übertragen wird. Welche Möglichkeiten, Herausforderungen, aber auch Barrieren überwunden werden müssen, damit das Geschäftsmodell nachhaltig und ethisch vertretbar funktioniert, werden zwei unabhängige, jedoch synergetisch verbundene Geschäftsmodelle vorgestellt und diskutiert. Zusätzlich wurde die Akzeptanz und Erwartung der Zielgruppe für das vorgestellte Geschäftsmodell untersucht, um notwendige Kernressourcen für die Praxis abzuleiten. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass das Geschäftsmodell von den Nutzer*innen grundlegend akzeptiert wird. 10 % der Befragten würden es bevorzugen, mit virtuellen Assistenten – anstelle mit Tutor*innen zu lernen. Zudem ist der Großteil der Nutzer*innen sich nicht darüber bewusst, dass Persönlichkeitsmerkmale anhand des Nutzerverhaltens abgeleitet werden können. Self-determined learning is increasingly accepted in our society. Online courses offer scheduling flexibility and pacing options, so that the learners can complete their assignments at convenient times. Moreover, online courses can be adapted and individualized to match the learning progress of the users through various adaptations. There is a large target group that aims to develop certain skills with online courses. But their creation, implementation, maintenance, and support are cost-intensive, which means that high-quality tutored courses often have to be offered fee-based to operate at least cost-neutrally without gaining some profit. In this paper, we demonstrate and discuss an open, sustainable, data-driven two-sided business model for using verified online courses and making them available to every learner free of charge. The core of the business model is the use of behavioral data for deriving personality traits and interests, and their use in a commercial context. This method is already widely accepted in web search, which is now implemented in the learning context. The opportunities, challenges, but also barriers that need to be overcome for the business model to be applicable and ethical at the same time are discussed while two independent but synergistically connected business models are presented. Besides, we examined the acceptance and expectation of the target group for the presented business model to understand the necessary core assets for practice. The results of the study indicate that the business model is fundamentally accepted. 10% of the respondents prefer to learn with virtual assistants instead of tutors, and the majority of users is not aware that personality traits can be derived from user behavior.