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This study investigates the role of individual differences in channel choice and switching behavior in a multichannel environment using latent class analysis on data from 1512 customers. Psychographic variables from five domains (risk attitudes, cognitive ability, motivation, personality, and decision-making style) serve as covariates for multichannel customer behavior. We identify six segments that differ significantly on six psychographic variables (readiness to take risks, need for cognition, autotelic and instrumental need for touch, and rational and intuitive decision-making styles). The results advance the theory-building of multichannel customer behavior and present insights for proactively managing customer journeys of distinct segments.
Working Capital in der Kreditanalyse: Cashflow-Effekte erkennen und Risikosignale identifizieren.
(2024)
Toward a notation for modeling value driver trees: Classification development and research agenda
(2024)
The energy demand of the residential sector contributed to about 29 % of Germany’s final energy consumption in 2020. For the planning and optimization of energy systems, an understanding of the temporal energy consumption is necessary. This paper discusses tools for estimating these load profiles. Load profiles for electricity, space heating and domestic hot water (DHW) are investigated. A total of ten tools were applied. It turns out that the selected load profiles are dependent on the field of application. Load profiles influence the results of energy system modeling and therefore it is important to differentiate load profile tools. Standardized load profiles are well suited when a large number of buildings are considered. Stochastic load profiles, behavioral load profiles and the reference load profiles are well suited for building-specific simulations. Physical load pro- files are well suited for single building models, but as soon as several buildings are considered, the input effort for a sufficient accuracy is high.
Die Wirtschaft ist kein autonomes „Naturschutzgebiet“. Nach der Devise „Jede Entscheidung hat ihren Preis“ hat ökonomisches Handeln stets auch eine ethische Qualität.
In diesem einführenden Lehrbuch werden die 3 Dimensionen der Wirtschaftsethik behandelt: auf der Mikroebene interessieren uns die Handlungen der Entscheider selbst, der Verantwortungsträger (sog. „Managerethik“).
Auf der folgenden Mesoebene rücken die Unternehmen, die Institution in den Mittelpunkt des Interesses („Institutionsethik“). Auf der Makroebene schließlich geht es um die Gestaltung des Wirtschaftssystems,
um die Frage nach den „richtigen“ gesamtwirtschaftlichen Rahmenbedingungen, wie z.B. der sozialen Marktwirtschaft.
„Menschen sind seltsame Wesen“ – Manager (wie Konsumenten) sind Menschen, deren Entscheidungs-Verhalten Gegenstand der Verhaltensökonomik ist. Ihr sind eine Vielzahl sozialwissenschaftlicher Disziplinen zuzuordnen. Gemeinsame Klammer der Beiträge dieses Bandes ist die Beschäftigung mit dem sozialen Verhalten von Individuen, Grup-pen und Organisationen im betrieblichen Kontext. Hierzu werden beginnend mit der Auseinandersetzung der Persönlichkeitstypen von Entscheidern ausgewählte grundle-gende Erkenntnisse zu den fundamentalen Management-Prozess-Phasen Entscheiden und Führen aufgezeigt. Mit Beiträgen zur Behavioral Ethics sowie zur Interpretation von Management aus soziologischer Perspektive endet dieser Band 3 der ITB-Schriftenreihe.
Nach einer Einleitung in das Thema Behavioral Business Ethics folgen Erläuterungen zu ausgewählten Theorien, Effekten und Einflussfaktoren. Anschließend wird detailliert auf diese Einflussfaktoren ein-gegangen, die den sozialen Kontext prägen, in dem moralische Entscheidungen gefällt werden. Hier unterscheidet man grob zwischen personellen und organisationalen Einflussfaktoren, auf die in Kapitel 2 bzw. Kapitel 3 näher eingegangen wird. Das letzte Kapitel beinhaltet ausgewählte Cases. Durch diese aktuellen Fallbeispiele werden die zuvor behandelten Einflussfaktoren und Theorien praktisch veran-schaulicht und geben dem Leser einen greifbaren Einblick in das komplexe, interdisziplinäre Thema der Behavioral Business Ethics.
In-depth analysis of customer journeys to broaden the understanding of customer behaviors and expectations in order to improve the customer experience is considered highly relevant in modern business practices. Recent studies predominantly focus on retrospective analysis of customer data, whereas more forward-directed concepts, namely predictions, are rarely addressed. Additionally, the integration of robotic process automation (RPA) to potentially increase the efficiency of customer journey analysis is not discussed in the current field of research. To fill this research gap, this paper introduces “customer journey mining”. Process mining techniques are applied to leverage digital customer data for accurate prediction of customer movements through individual journeys, creating valuable insights for improving the customer experience. Striving for improved efficiency, the potential interplay of RPA and customer journey mining is examined accordingly. The research methodology followed is based on a design science research process. An initially defined customer journey mining artifact is operationalized through an illustrative case study. This operationalization is achieved by analyzing a log file of an online travel agency functioning as an orientation for researchers and practitioners while also evaluating the initially defined framework. The data is used to train seven distinct prediction models to forecast the touchpoint a customer is most likely to visit next. Gradient-boosted trees yield the highest prediction accuracy with 43.1%. The findings further indicate technical suitability for RPA implementation, while financial viability is unlikely.
Against the setting of an increasing need for innovation and low margins, companies in the logistics
sector are facing highly competitive pressure. One field with high potential for optimization lies within
damage quotas. The use of big data analytics or data mining represents a promising approach to face
this challenge. However, within supply chain management, data mining is hardly being researched on
regarding damage quotas and thus not being utilized to its full possible extend. At the current time it
seems to predominantly be used for route and utilization optimization while the analysis of delivery
damages is hardly considered.
The aim of this research is therefore to showcase an initial approach for data mining in logistics to predict
delivery damage probabilities and to validate this by means of a multiple case study research. To create
a sound basis for evaluation, the groundwork is laid out based on CRISP-DM by the analysis of reference
data (German road-cargo market).
As a central result it is noted that data mining can systematically be used to help reducing the damages
by forecasting the probabilities of damages occurring during transport in dependence of different factors.
The approach can be utilized across different markets as long as sufficient data tracking delivery
damages is being collected within a company. Challenges arise in the field of air- and sea-freight.
Betriebswirtschaftliche Aufgaben erfordern betriebswirtschaftliche Methodenkompetenz. Unter Fokussierung der Leistungsprozesse insbesondere produzierender Unternehmen werden in dem vorliegenden Werk meist
aus der Welt der Konzerne bekannte und dort auch erfolgreich angewendete Methoden vorgestellt. Im „Handbuch Lean-Konzepte für den Mittelstand“ wird Wert darauf gelegt, die Besonderheiten kleiner und mittlerer Betriebe zu berücksichtigen. Insgesamt erhält der Leser eine Navigationshilfe durch die Methodik modernen Produktionsmanagements.