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Der heutige Kunde ist nicht mehr länger nur der "Abnehmer" von Produkten und Dienstleistungen. In unserer vernetzten Gesellschaft besitzt er eine eigene Stimme und teilt seine Erfahrungen intensiv mit anderen Kunden. Er nutzt die Transparenz des Internets über Preise und Märkte aus, um intelligente Kaufentscheidungen zu treffen. Daher wird es für Unternehmen immer wichtiger eine lernende Beziehung zum Kunden auf Augenhöhe zu etablieren und Wissen vom, über und gemeinsam mit dem Kunden zu entwickeln. Nur so kann das Unternehmen wettbewerbsfähige Lösungen zur passgenauen Befriedigung des Kundenbedürfnisses bereitstellen. Mit dem Knowledge Blueprint for Customer Relationship Management (KnowBlueC) stellt der Autor eine strukturierte Systematik vor, die ein Unternehmen auf dem Weg zur smarten und kundenzentrierten Wissensorganisation führt. Ein "Blick hinter die Kulissen" rund um Customer Artificial Intelligence erlaubt es dem Leser zudem aktuelle Hype-Themen wie Big Data, Business Analytics und Data Mining, Machine Learning, Neuronale Netze und (Chat-)Bots besser zu verstehen und für den eigenen Unternehmenseinsatz einzuschätzen. Vielfältige Workshopanteile mit konkreten Verfahren, Methoden und Vorlagen ermöglichen die direkte Umsetzung im Unternehmen. Biographische Informationen Professor Dr.-Ing. Andreas Schmidt lehrt Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Osnabrück.
Unter Digitalisierung wird die Autonomisierung, Flexibilisierung und Individualisierung bestehender Prozesse verstanden, die digitale Technologien und innovative Geschäftsmodelle hervorrufen. Diese Entwicklung hat Auswirkungen auf die Kommunikation: Facebook, YouTube, Twitter, kommerzielle Blogs – um nur einige externe Kanäle zu nennen – wetteifern um die Aufmerksamkeit verschiedener Zielgruppen. Hinzu kommen die eigenen digitalen Kanäle der Unternehmen: Unternehmensblogs, Wikis, digitale Presseräume oder traditionelle E-Mails. Den Möglichkeiten, digital zu kommunizieren, scheinen kaum noch Grenzen gesetzt. Die Autoren dieses Bandes untersuchen, wie die Unternehmens- und Marketingkommunikation mit dieser Komplexität verfährt, welche Zielgruppen am besten wie zu erreichen sind und welche Möglichkeiten es gibt, kommunikative Inhalte zu produzieren und zu verbreiten.
Dieser Artikel beschäftigt sich mit der Digitalisierung unter Nachhaltigkeitsaspekten und deren Auswirkungen auf Geschäftsmodelle in der Entsorgungswirtschaft. Einleitend wird die aktuelle Relevanz dieser beiden Themen für Unternehmen anhand von aktueller Literatur herausgestellt und die digitalen Trends der Entsorgungswirtschaft aufgezeigt.Der Artikel zeigt die Transformation einen bestehenden Geschäftsmodells anhand einen Praxisbeispiels auf Basis des Rahmenwerks für Digitalisierung und Nachhaltigkeit (RaDiNa) auf. Das im RaDiNa beschriebene Transformationsmodell wirdmithilfe des Vier-Phasen Vorgehensmodellsauf die B. Lewedag GmbH & Co. KG angewendet. Es wird eine Transformationsstrategie aufgezeigt, die konkrete Handlungsempfehlungen aufweist wie ein digitales, nachhaltiges und resilientes Geschäftsmodell in der Entsorgungswirtschaft aussehen kann.
„Wissen ist Macht“. Diese Redewendung ist sicherlich keine Neuheit. Im Rahmen des Knowledge Managements wird die aktuelle Gültigkeit dieses geflügelten Wortes jedoch mehr denn je unterstrichen. Das Wissen über den Kunden gilt als zentraler Erfolgsfaktor, wodurch den Methoden zur Generierung dieses Wissens eine signifikante Bedeutung zukommt. Immer mehr Unternehmen beschäftigen sich mit dem Thema Kundentracking im stationären Handel und das Angebot von Dienstleistungen in diesem Bereich steigt folglich stetig. Durch die gewonnen Daten können Vertriebs- und Marketingaktivitäten zielgerichtet durchgeführt werden, wodurch das Einkaufserlebnis der Kunden und die Verkaufszahlen von Einzelhändlern nachhaltig gesteigert werden können. Die beidseitigen Vorteile des Kundentrackings hat auch das Modehaus Lengermann und Trieschmann GmbH & Co. KG aus Osnabrück erkannt. Hierbei handelt es sich um das größte inhabergeführte Modehaus Norddeutschlands.
Social CRM Wie sich kleine und mittlere Unternehmen im sozialen Netzwerk Ihrer Kunden platzieren
(2012)
Social CRM ist kein Ersatz für „traditionelles“ CRM, es ist vielmehr eine Erweiterung durch Komponenten in Form von Strategie, Prozessen und Software. Die Komponenten helfen die neuen Anforderungen des „Social Customers“ abzudecken – und diese sind vielfältig. Kunden bestimmen heute viel stärker, wie Unternehmen agieren. Sie wählen die Kommunikationskanäle, die Öffnungszeiten und bedienen sich einer bisher undenkbaren Informationsflut um sich ein Urteil über Unternehmen und Produkte zu bilden. Um hier Schritt zu halten, sind überdimensionierte Lösungsansätze nicht notwendig. Oft generieren einfache Ansätze bereits erstaunliche Erfolge. Dieser Artikel versucht eine erste Orientierung und Einstieg ins Social CRM zu geben.
Kaum ein anderes Gebiet unterliegt solch einer Dynamik wie die Entwicklung von Beziehungsnetzwerken gerade im Internet, siehe Facebook, Twitter und Co. Es ergeben sich aber auch Chancen für die intelligente Auswertung von Beziehungsnetzwerken und Ableitung von Handlungsmustern zur Optimierung des eigenen Geschäfts. Dieser Beitrag legt dar, dass klassische Methoden des Analytical CRM keine ausreichenden Antworten zur Ableitung von Handlungsmustern bieten. Daher wurde das Konzept der " Learning Systems Method for iSCRM" entwickelt. Wirkmuster zur Selbstoptimierung werden als Handlungsmuster zur Optimierung von Beziehungsnetzwerken im SCRM spezifiziert. Es wird gezeigt, wie sich durch deren Einsatz explizite Wissensmodelle über Beziehungen und deren Akteure verbessern lassen. Schließlich wird ein Ausblick auf eine IT-technische Umsetzung auf der Basis des Web 3.0 gegeben. Durch den Einsatz der vorgestellten Methode, werden Unternehmen in die Lage versetzt, sich ergebene Chancen schnell zu erkennen und vor ihren Marktbegleitern zu verwerten.
Für die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung von ERP-Systemen wurden bereits vielfältige Ansätze entwickelt, die zumeist auf Finanz- und Logistikkennzahlen basieren. In der Praxis werden Performancesteigerungen durch ERP-Systeme jedoch erst in der Post-Implementierungsphase sichtbar. Wissensmanagement unterstützt die stetige Weiterentwicklung der Geschäftsprozesse im laufenden ERP-Betrieb und ist insbesondere für KMU ein Mittel, die Abhängigkeit von einigen wenigen Wissensträgern zu reduzieren. Die ERP-Systemhäuser sind gefordert, durch strukturiertes Wissensmanagement den Wissenstransfer rund um das ERP-System zu steuern und damit sowohl weitere Performancesteigerungen zu erreichen als auch Wissensverluste durch personelle Fluktuation zu verringern.