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This paper aims to apply the basics of the Service-Dominant Logic, especially the concept of creating benefits through serving, to the stationary retail industry. In the industrial context, the shift from a product-driven point of view to a service-driven perspective has been discussed widely. However, there are only few connections to how this can be applied to the retail sector on a B2C-level and how retailers can use smart services in order to enable customer engagement, loyalty and retention. The expectations of customers towards future stationary retail develop significantly as consumers got used to the comfort of online shopping. Especially the younger generation—the Generation Z—seems to have changed their priorities from the bare purchase of products to an experience- and service-driven approach when shopping over-the-counter. To stay successful long-term, companies from this sector need to adapt to the expectations of their future main customer group. Therefore, this paper will analyse the specific needs of Generation Z, explain how smart services contribute to creating benefit for this customer group and how this affects the economic sustainability of these firms.
Die durch KMU geprägte Investitionsgüterindustrie steht aufgrund der zunehmenden Internationalisierung im Servicegeschäft, Mitarbeiterengpässen, hohen Prozesskosten sowie fehlendem Wissensmanagment vor großen Herausforderungen. Durch die Digitalisierung entstehen große Nutzenpotenziale im Servicegeschäft. Vor diesem Hintergrund wurde ein auf den Methoden Intelligent Swarming und Knowledge Centered Service basierender, integrierter Ansatz entwickelt, der KMU aus der Investitionsgüterindustrie befähigt, Servicewissen effizient zu generieren, zu strukturieren und international zu vermarkten.
Im Investitionsgüterservice ist Wissen längst zu einem zentralen Erfolgshebel geworden, sowohl zur Steigerung der Prozesseffektivität und -effizienz als auch als Fundament für werthaltige Geschäftsmodelle. Das Management Service-relevanten Wissens ist für kleine und mittelständische Unternehmen der Investitionsgüterindustrie jedoch oftmals eine nicht zu unterschätzende Herausforderung, welche weit über IT-technische Aspekte hinausreicht. In dem vom BMBF sowie vom ESF (ko)finanzierten Projekt „SerWiss“ wurde vor diesem Hintergrund ein umfassender Lösungsansatz entwickelt und bei zwei Projektpartnern aus der Investitionsgüterindustrie prototypisch umgesetzt.
Die Globalisierung hat insbesondere auf Kapital- und Informationsmärkten starke Veränderungen bewirkt. Der Anteil der Bevölkerung mit Aktienbesitz stieg in den letzten Jahren stetig an. Immer häufiger lösen sich Investoren von den institutionellen Anlageempfehlungen und bilden sich ihre eigene Meinung zur Entwicklung auf den Kapitalmärkten. Für die Kaufentscheidung einzelner Assets stehen Investoren neben den Fundamentaldaten aus Presse, Rundfunk und Internet auch Chartanalyse-Programme zur Entscheidungsunterstützung zur Verfügung. Die Gewichtung einzelner Aktien im Portfolio ist dabei eher willkürlich oder naiv. Die quantitative Optimierung des Portfolios ist heute noch institutionellen Einrichtungen bzw. Fonds-Managern vorbehalten, obgleich die informationstechnischen Voraussetzungen bereits für viele Investoren gegeben sind. Im Vergleich mit der klassischen Portfoliooptimierung, die der quadratischen Optimierung zuzurechnen ist, können lineare Modelle der Portfoliooptimierung diverse Vorteile bieten. Mit dem Risikomaß der sog. Tar-get-Shortfall-Probability können z.B. auch bei schiefen Renditeverteilungen effiziente Portfolios bestimmt werden. Darüberhinaus ist dieses Risikomaß, z.B. in der Form der Verlustwahrscheinlichkeit, für jeden Investor intuitiv verständlich. Im Folgenden werden einleitend knapp die klassische Portfoliooptimierung und Wege zur Auswahl effizienter Entscheidungen dargestellt. Nach einem Überblick zu den Risikokriterien der Portfoliooptimierung und zu den entsprechenden linearen Portfoliooptimierungsmodellen, werden Vorteile und Nachteile linearer Modelle diskutiert. Das letzte Kapitel ist dem Mean-Target-Shortfall-Probability-Vektor-Modell gewidmet. Abschließend werden die Ergebnisse eines empirischen Tests vorgestellt.
Noteninflation
(2014)
Koordination des Wissenstransfers in Service-Netzwerken transnationaler Investitionsgüterhersteller
(2017)
Nachhaltigkeit stellt seit 2018 einen der bedeutsamsten Trends in der Modeindustrie da. Die Missstände innerhalb der Textil- und Bekleidungsindustrie wurden seit dem Einsturz einer Textilfabrik in Bangladesch im Jahre 2013 zu einer öffentlichen Diskussion. Die global ausgerichtete Industrie produziert vermehrt Textilien in kürzester Zeit, um beständig das Angebot an aktuellen Modetrends anbieten zu können. Die sogenannte Fast-Fashion wird von großen Markenkonzernen wie ZARA und Hennes & Mauritz (H&M) zu niedrigen Preisen der breiten Masse zugänglich gemacht. Sie wird als einer der größten Gründe für Überkonsum von Bekleidung und sinkender Wertschätzung dieser Waren bezeichnet. Die Gegenbewegung Slow-Fashion möchte hingegen die Konsumenten davon überzeugen, ihre Bekleidung wieder wertzuschätzen. Slow-Fashion steht für Bekleidung, die unter umweltverträglichen und menschenwürdigen Bedingungen produziert wird. Durch die Gewährleistung von Transparenz hinsichtlich der Produktionsbedingungen und Lieferketten ermöglicht Slow-Fashion einen bewussteren Konsum von Mode.
Durch Slow-Fashion kann die Integration von Nachhaltigkeit in die Bekleidungsindustrie als einen Modetrend des vergangenen Jahres angesehen werden. Allerdings verstehen nachhaltige Bekleidungsmarken Slow-Fashion nicht als zeitgemäßen Trend, sondern vielmehr als Grundbedingung ihrer angebotenen Waren. Dieses Prinzip lässt sich auf Marken sämtlicher Branchen übertragen, sodass sie als ‚nachhaltige Marken‘ tituliert werden könnten. Bislang mangelt es allerdings an einer einheitlichen Definition für nachhaltige Marken. Das Ziel dieser Arbeit ist daher die Erarbeitung eines Definitionsvorschlags. Dabei muss die Bedeutung von Marken und das Prinzip der Nachhaltigkeit voneinander isoliert erörtert werden. Anschließend soll die Schuhmarke ZWEIGUT, die als ein Beispiel aus der Bekleidungsindustrie dient, daraufhin überprüft werden, ob sie dem Anspruch der ausgearbeiteten Definition einer nachhaltigen Marke gerecht wird. Im Laufe dieser Markenanalyse sollen zugleich die Erfolgsbausteine der Marke ZWEIGUT bestimmt werden.