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2.2 Strategien zum Management des Wettbewerbsfaktors Nutzerdaten     Datengewinnung                   Datenverarbeitung   ...
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3. Evaluation und Ausblick   M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
3. Evaluation und Ausblick Evaluation des Fallbeispiels Facebook aus ressourcenorientierter Sicht:    • Zunächst konseque...
Vielen Dank für          die Aufmerksamkeit!   M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
Literaturverzeichnis Barney, J. B. (1991). Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of  Management, 17...
Literaturverzeichnis Kollmann, T. (2011). E-Business. Grundlagen elektronischer Geschäftsprozesse in der Net  Economy. (4...
Internetquellenverzeichnis Facebook (Hrsg.): Freunde finden. URL: http://www.facebook.com/find-friends?ref=pf, 2012a,  ab...
Kontakt:M.A. Laura DorferUniv.-Prof. Dr. Joachim EiglerLehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre insb. Medienmanagement,Fakul...
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Daten als Wettbewerbsfaktor in Social Network Sites - DGI Konferenz 2012

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Daten als Wettbewerbsfaktor in Social Network Sites - DGI Konferenz 2012

  1. 1. M.A. Laura DorferUniv.-Prof. Dr. Joachim EiglerLehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre insb. MedienmanagementFakultät III – Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik, WirtschaftsrechtUniversität Siegen Daten als Wettbewerbsfaktor in Social Network SitesDorfer, L.: Daten als Wettbewerbsfaktor in Social Network Sites. In: Social Mediaund Web Science. Das Web als Lebensraum, Düsseldorf, 22. - 23. März 2012,Proceedings, hrsg. v. M. Ockenfeld, I. Peters und K. Weller, Frankfurt am Main: 2012, M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, DüsseldorfS. 345-358.
  2. 2. Gliederung1. Die strategische Bedeutung von Daten im Web 2.0 1.1 Evolution der strategischen Funktionen von Daten 1.2 Daten und Datenmanagement als Quelle von Wettbewerbsvorteilen2. Datenmanagement in Social Network Sites 2.1 Daten als erfolgskritischer Faktor in Geschäftsmodellen von Social Network Sites 2.2 Strategien zum Management des Wettbewerbsfaktors Nutzerdaten3. Evaluation und Ausblick M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  3. 3. 1. Die strategische Bedeutung von Daten im Web 2.0 M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  4. 4. 1.1 Evolution der strategischen Funktionen von Daten Elementare Bedeutung von Daten in Wertschöpfungsprozessen Wandel der strategischen Funktion von Daten mit zunehmender Mediatisierung von marktlichen Transaktionen • Funktion von Daten in „Brick and Mortar“-Unternehmen: Basis für strategische Entscheidungen und Führungsmaßnahmen (Spitta & Bick 2010) • Funktion von Daten in Web 1.0-Geschäftsmodellen: Schaffung von Effizienz- und Effektivitätsvorteilen via IuK-Technologien (Weiber; McLachlan 2000) • Funktion von Daten in Web 2.0-Geschäftsmodellen: Entstehung von datengetriebenen Plattformen, die auf die effiziente Sammlung, Systematisierung, Aufbereitung und Vermarktung von Daten zielen (Kollmann; Häsel 2007) Daten wandeln sich vom unterstützenden Element zum Träger wirtschaftlicher Transaktion Daten bzw. Informationen werden zum Wettbewerbsfaktor (Kollmann 2011) M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  5. 5. 1.1 Evolution der strategischen Funktionen von Daten ZunehmenderMediatisierungsgrad Web 2.0- Geschäftsmodelle: Datenbasis und Datenmanagement als zentrale Werttreiber Web 1.0- Geschäftsmodelle: Unterstützung der Unternehmens- und Marktprozesse mit IuK-Technologien Brick and Mortar- Abb. 1: Geschäftsmodelle: Daten als unterstützendes Wettbewerbsstrategische Element Bedeutung von Daten bei zunehmendem Wachsende wettbewerbsstrategische Mediatisierungsgrad Bedeutung von Daten M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  6. 6. 1.1 Evolution der strategischen Funktionen von Daten ZunehmenderMediatisierungsgrad Web 3.0- Geschäftsmodelle: Web 2.0- Geschäftsmodelle: Optimierte Nutzbarmachung von Datenbasis und Datenmanagement nutzergenerierten Daten durch als zentrale Werttreiber semantische Technologien Web 1.0- Geschäftsmodelle: Unterstützung der Unternehmens- und Marktprozesse mit IuK-Technologien Brick and Mortar- Geschäftsmodelle: Daten als unterstützendes Element Wachsende wettbewerbsstrategische Bedeutung von Daten M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  7. 7. 1.2 Daten und Datenmanagement als Quelle von Wettbewerbsvorteilen Kernthese des Resource Based View of Strategy nach Barney (1991): Erzielung von Wettbewerbsvorteilen durch unternehmensspezifische Ressourcen, die wertvoll, knapp, eingeschränkt imitierbar und nicht-substituierbar sind Begründung von Daten und Datenmanagement als strategische Ressource im Web 2.0: • Wertvoll: Daten und ihr Management steigern die Effektivität und Effizienz • Knapp: Rarität von quantitativ und qualitativ hochwertigen Datenbanken und eines effizienten Datenmanagements • Eingeschränkt imitierbar: Kausale Ambiguität, soziale Komplexität und Historizität erschweren die Ressourcenimitation • Nicht-substituierbar: Aktuell keine strategieäquivalenten Ressourcensubstitute Daten und Datenmanagement sind Quelle von nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  8. 8. 1.2 Daten und Datenmanagement als Quelle von Wettbewerbsvorteilen Negierung von dauerhaften Wettbewerbsvorteilen in „high velocity Märkten“ (D‘Aveni 2007) Temporäre Wettbewerbsvorteile und die kontinuierliche Weiterentwicklung des Ressourcenbündels gewinnen an Bedeutung (Bresser 1998) Kernthese des Dynamic Capabilities Approach nach Teece, Pisano & Shuen (1997) Erzielung und Erhalt von Wettbewerbsvorteilen in einer dynamischen Umwelt durch die Anpassung, Integration und Rekonfiguration von Ressourcen Web 2.0-Unternehmen benötigen neben den Ressourcen Daten und Datenmanagement funktionale Kompetenzen zur kontinuierlichen Konfiguration ihrer Ressourcen Erlangung eines nachhaltigen Wettbewerbsvorteils nur in Form der Anreihung temporärer Wettbewerbsvorteile M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  9. 9. 2. Datenmanagement in Social Network Sites M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  10. 10. 2.1 Daten als erfolgskritischer Faktor in Geschäftsmodellen von Social Network Sites Social Network Sites = Web 2.0-Anwendungen zur elektronischen Abbildung und Pflege von sozialen realweltlichen Beziehungen auf einer Plattform (Boyd; Ellison 2007) Relevanz von Daten für Social Network Sites • User-Generated Content als primärer Inhalt der Plattform • Daten als Basis der Monetarisierungsstrategien Begründung der Relevanz von Daten aus Kundenperspektive • Endnutzer: Elektronische Unterstützung des Informations-, Beziehungs- und Identitätsmanagements • Werbekunden: Effizienz und Effektivität durch personalisierte und soziale Werbung Daten als Werttreiber: • Der Wert eines Netzwerkes nimmt mit steigender Anzahl an Nutzern und Daten überproportional zu (Netzwerkeffekte) • Datenführerschaft begünstigt Ausbildung natürlicher Monopole M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  11. 11. 2.2 Strategien zum Management des Wettbewerbsfaktors Nutzerdaten Datengewinnung Datenverarbeitung Datenmonetarisierung Datensammlung mit dem  Strukturierung des  Evaluierung und Auswahl Ziel, eine einzigartige Datenmaterials relevanter Informationen Datenbasis aufzubauen  Kombinierung  Verwertung der Daten in verschiedener Datensätze verschiedenen wert- stiftenden Dienstleistungen Abb. 2: Der Wertschöpfungsprozess von Daten M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  12. 12. 2.2 Strategien zum Management des Wettbewerbsfaktors NutzerdatenStrategien zur Generierung einer Daten-Pluralität Bereitstellung von Tools, die die Datenfreizügigkeit der Nutzer fördern • Beispiel 1: Die automatische Adress- Synchronisation • Beispiel 2: Die Timeline Abb. 3: Automatische Adress- Synchronisation (Facebook 2012a) Lancieren einer erlebniszentrierten Plattform (Hartmann & Rieger 2010) Kooperationspolitik in Form der Gestaltung von Programmierschnittstellen für Anwendungen von Drittanbietern • Beispiel 1: Die Entwicklerplattform • Beispiel 2: Das Open Graph Protocol Abb. 4: Exemplarische Timeline (Facebook 2012a) M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  13. 13. 2.2 Strategien zum Management des Wettbewerbsfaktors NutzerdatenStrategien zur Strukturierung und Zusammenführung von Daten Problemstellung: Daten im Web 2.0 werden gemeinschaftlich generiert und liegen verteilt vor (Stoffel 2009) Lösungsstrategie: Einsatz von semantischen Technologien zur maschinellen Strukturierung und Analyse von Daten sowie zur wirtschaftlichen Zusammenführung Umsetzung im Open Graph Protocol: Modifizierte RDFa-Variante zur semantischen Zuordnung von Objekten durch nutzergenerierte Metatags (Radfar 2011) M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  14. 14. 2.2 Strategien zum Management des Wettbewerbsfaktors NutzerdatenStrategien zur Monetarisierung von Daten Social Media Targeting: • Werbeanzeigen, gesponserte Meldungen • Targeting nach Geographie, Demographie, erweiterte Demographie, Psychographie, Ausbildung und Verbindungen • USP: Nutzung von Daten, die über das Open Abb. 5: Gesponserte Meldung (Inside Facebook 2012) Graph Protocol generiert wurden Provisionserlöse über Facebook Credits  Facebook Credits als hauseigene virtuelle Währung in Anwendungen  Zukunftsoptionen: Facebook als Social- Shopping-Plattform, Facebook Credits als virtuelle Währung im Internet Abb. 6: Facebook Credits (Facebook 2012c) M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  15. 15. 3. Evaluation und Ausblick M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  16. 16. 3. Evaluation und Ausblick Evaluation des Fallbeispiels Facebook aus ressourcenorientierter Sicht: • Zunächst konsequenter Aufbau der Ressource Daten (Wachstumsstrategie) • Seit 2011 forcierte Monetarisierung der Daten (Verwertungsstrategie) • Erlangung der Datenführerschaft durch die Fähigkeit zum gezielten Aufbau, zur Strukturierung, Zusammenführung und Verwertung von Daten Aktuelle Herausforderung: Datenschutzrechtliche Forderungen drohen den Wert der Ressource Daten zu erodieren! • Nutzerproteste (z.B. Petition gegen das Werbeprogramm Facebook Beacon) • Neue Regelungen zur Datenerhebung, -speicherung und -verwertung (z.B. BMI, Europäische Kommission); AGB-Klagen (Bundesverband der Verbraucherzentrale) Ggf. baldige Erprobung der dynamischen Fähigkeiten: Ausreichende organisationale Flexibilität zur Rekonfiguration des Ressourcenbündels und Sicherung von Wettbewerbsvorteilen gegeben? M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  17. 17. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  18. 18. Literaturverzeichnis Barney, J. B. (1991). Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of Management, 17 ( 1), 99-120. Boyd, D. M. & Ellison, N. B. (2007). Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication, 13 (1), 210-230. Bresser, R. K. F. (1998). Strategische Managementtheorie. Berlin: de Gruyter. D’Aveni, R. A. (2007). Hypercompetition. Managing the Dynamics of Strategic Maneuvering. In C. Boersch & R. Elschen (Hrsg.), Das Summa Summarum des Management (S. 83-93). Wiesbaden: GWV Fachverlage. Hartmann, J. & Rieger, V. (2010). Differenzierung in der ICT-Branche durch Kundenerlebnisse. Was wir von Amazon, Apple, Facebook & Co. lernen können – und was nicht. URL: http://www.detecon-dmr.com/de/article/differenzierung-in-der-ict-branche-durchkundenerlebnisse 2010_07_13, abgerufen am 09.09.2011. Kollmann, T.; Häsel, M. (2007): Trends und Technologien des Web 2.0 – Neue Chancen für die Net Economy. In T. Kollmann; M. Häsel (Hrsg.), Web 2.0. Trends und Technologien im Kontext der Net Economy (S. 1-14). Wiesbaden: Deutscher Universitätsfachverlag. M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  19. 19. Literaturverzeichnis Kollmann, T. (2011). E-Business. Grundlagen elektronischer Geschäftsprozesse in der Net Economy. (4., überarb. und erw. Aufl. ). Wiesbaden: Gabler. Spitta, T.; Bick, M. (2010). Was ist Informationswirtschaft. Das Wirtschaftsstudium – WISU, 39 (10), 1301-1306. Stoffel, K. (2009). Web + Data Mining = Web Mining, HMD, 46 (268), 6-20. Teece, D. J.; Pisano, G; Shuen, A. (1997). Dynamic Capabilities and Strategic Management. Strategic Management Journal, 18 (7), 509-533. Weiber, R.; McLachlan, C. (2000). Wettbewerbsvorteile im Electronic Business. In R. Weiber (Hrsg.), Handbuch Electronic Business (S. 117-148). Wiesbaden: Gabler. M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  20. 20. Internetquellenverzeichnis Facebook (Hrsg.): Freunde finden. URL: http://www.facebook.com/find-friends?ref=pf, 2012a, abgerufen am 08.03.2012. Facebook (Hrsg.): Einführung in die Chronik. URL: http://www.facebook.com/about/timeline, 2012b, abgerufen am 08.03.2012. Facebook (Hrsg.): Zahlungseinstellungen. URL: https://secure.facebook.com/settings?tab=payments#!/settings?tab=payments&section=currency& view, 2012c, abgerufen am 08.03.2012. Inside Facebook (Hrsg.): Sponsored Stories begin to appear in News Feed. URL: http://www.insidefacebook.com/2012/01/10/breaking-sponsored-stories-begin-to-appear-in-news-fee , 10.01.2012, abgerufen am 08.03.2012. M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf
  21. 21. Kontakt:M.A. Laura DorferUniv.-Prof. Dr. Joachim EiglerLehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre insb. Medienmanagement,Fakultät III – Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik, WirtschaftsrechtUniversität SiegenHölderlinstr.357068 SiegenTel.: (0271) 740 – 2905Fax.: (0271) 740 - 2904E-Mail: laura.dorfer@uni-siegen.deHomepage: www.bwlmewi.uni-siegen.de M. A. Laura Dorfer – DGI-Konferenz 2012, 22.-23. März 2012, Düsseldorf

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