Forschungsansatz zur Unsicherheitsproblematik im Revenue Management

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Vortrag von
Michael Mohaupt, Professur für Wirtschaftsinformatik / Business Intelligence Research an der Technischen Universität Dresden
auf dem 14. Interuniversitären Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik am 14.07.2011 auf der Augustusburg bei Chemnitz.

Veröffentlicht in: Technologie, Wirtschaft & Finanzen
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Forschungsansatz zur Unsicherheitsproblematik im Revenue Management

  1. 1. Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research14. Interuniversitäres DoktorandenseminarWirtschaftsinformatik, TU ChemnitzForschungsansatz zur Unsicherheitsproblematikim Revenue ManagementMichael Mohaupthttp://wiid.wiwi.tu-dresden.de Telefon +49 351 463-3226801062 Dresden Telefax +49 351 463-32736
  2. 2. Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence ResearchUnsicherheiten im Revenue Management Einleitung Grundlagen Revenue Management Motivation und Forschungsansatz Forschungsdesign Schlussbetrachtungen
  3. 3. Grundlagen Revenue Management TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Kapazitätssteuerung: Anspruch:  begrenzte Kapazität segmentspezifische Steuerung der Verfügbarkeit bzw. des  Anwendungsvoraussetzungen Angebotspreises zur Bindung wertvoller Kunden bei begrenzter Kapazität (vgl. MARTENS (2009), S. 37) Probleme:  Kundensegmentzuordnung  Bewertung der Kundensegmente  Unwägbarkeiten bei NachfrageprognoseAbbildung 1: Verteilung von Buchungsanfragen (in Anlehnung an BIYALOGORSKY ET AL. (1999), S. 607, ANDERSON & WILSON (2003), S. 299f., PHILLIPS (2005), S. 124)Potential: verbesserte Effektivität der Steuerungs- entscheidungen eröffnet langfristiges ErlöspotenzialForschungsdefizit: Systematisierung und Berücksichtigung von Abbildung 2: Ablehnung von Perspektivkunden im transaktionsorientierten Revenue Management Unsicherheiten im Revenue Management (in Anlehnung an MARTENS (2009), S. 27) Unsicherheiten im Revenue Management Einleitung – Folie 3
  4. 4. Motivation und ForschungsansatzTU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Praxis Forschung • Unsicherheit bzgl. Umfang, Wert, • Integration der Disziplinen zeitlichem Eintreffen der Nachfrage Revenue Management und • beschränkte Kapazitäten Customer Relationship Management • Wunsch der Kunden nach individualisierten Angeboten • Unsicherheitstheorien und • Fokus auf Beziehungsebene -berücksichtigungsgründe Forschungsansatz  Systematisierung der Unsicher- • Unwägbarkeiten bei Kunden- • Simulationsstudien heiten verhalten, -bewertung, -klassifikation  angemessene Berücksichtigung der Unsicherheiten  Entwicklung erweiterter Kapazitätssteuerungsansätze Praxisbeitrag Forschungsbeitrag  Anwendung erweiterter  Validierung, Sensitivitätsanalyse  ganzheitliches Unsicherheits- Kapazitätssteuerungsansätze Framework  Verbesserung der  Weiterentwicklung bestehender Steuerungsentscheidung Kapazitätssteuerungsansätze  Erlöszuwachs und  Identifikation ausstehenden Wettbewerbsvorteil ForschungsbedarfsUnsicherheiten im Revenue Management Einleitung – Folie 4
  5. 5. Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence ResearchUnsicherheiten im Revenue Management Einleitung Forschungsdesign Zielstellung und Forschungsfragen Forschungsmethoden Schlussbetrachtungen
  6. 6. ForschungsdesignTU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence ResearchForschungsdesign: wissenschaftstheoretische Position Forschungsziele, -fragen ForschungsmethodenForschungsfragen:(1) Wie lassen sich die Unsicherheiten im Rahmen des kundenwert- orientierten Revenue Management systematisieren?(2) Inwieweit sind unsicherheits- theoretische Ansätze geeignet, einen Beitrag zur Berücksichtigung und Verringerung dieser Unsicher- heiten zu leisten?(3) Wie kann die kundenwert- orientierte Kapazitätssteuerung (auch mit Hilfe von unsicherheits- theoretischen Ansätzen) weiter- entwickelt werden, um diese Unsicherheiten geeignet zu berücksichtigen?(4) Wie ist die unsicherheitsbasierte Kapazitätssteuerung im Vergleich Abbildung 4: Wissenschaftstheoretische Einbettung der Dissertation (in Anlehnung an RIEGE ET AL. (2009), S. 75) zu traditionellen Steuerungs- ansätzen zu beurteilen?Unsicherheiten im Revenue Management Forschungsdesign – Folie 6
  7. 7. Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence ResearchUnsicherheiten im Revenue Management Einleitung Forschungsdesign Zielstellung und Forschungsfragen Forschungsmethoden konzeptioneller Bezugsrahmen Artefakte im Design Science Schlussbetrachtungen
  8. 8. Forschungsmethode: BezugsrahmenTU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence ResearchVorgehen: Forscher: Praktiker: Systematisierung der Unsicherheiten  Gesamtzusammenhang  Orientierungshilfe bei Gestaltung deduktive Erkenntnisgewinnung  verschiedene Perspektiven  Problemdefinitionen, -komplex forschungsleitendes Ordnungsgerüst  Selektion von Dimensionen  Generierung von Lösungsalternativen für vielschichtige Forschungsprobleme  Steuerung des Forschungsprozesses  Rückschlüsse über Unsicherheitsausmaß subjektives Vorverständnis Konkretisie- Wahl der Einfügen von Ausgangs- Weiterent- rung durch Forschungs- Konstrukte Relationen rahmen wicklung Dimensionen gemeinde Revenue- Revenue- Dimensionen Management- • Managementebenen Management- Umfeld • Umfeldfaktoren System Kontext- • Problemart Gestaltungs- • Wertschöpfung variable variable • Informationssicht • Unsicherheitsursachen Erfolgs- größen Erfolgsvariable Abbildung 5: Vorgehen zur Entwicklung des konzeptionellen Bezugsrahmens (in Anlehnung an RÖSSL (1990), S. 101ff.; NEUNER (2009), S. 69; WOLF (2011), S. 40)Unsicherheiten im Revenue Management Bezugsrahmen – Folie 8
  9. 9. Dimensionen im BezugsrahmenTU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence ResearchAusgestaltung der Dimensionen: Managementebenen Informationssicht Unsicherheitsursachen Problemart Abbildung 6: Beziehungsaspekte der Aufgaben auf operativer Planungsebene (in Anlehnung an MARTENS (2009), S. 136)Unsicherheiten im Revenue Management Bezugsrahmen – Folie 9
  10. 10. Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence ResearchUnsicherheiten im Revenue Management Einleitung Forschungsdesign Zielstellung und Forschungsfragen Forschungsmethoden konzeptioneller Bezugsrahmen Artefakte im Design Science Schlussbetrachtungen
  11. 11. Forschungsmethode: ArtefaktTU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Design-Science-Paradigma: Simulationstudien:  Entwicklung, Kommunikation von Artefakten  im Revenue Management verbreitet  Evaluation der Neuartig-, Nützlichkeit  Untersuchung von Nutzenpotenzialen, Risiken  Erweiterung der Steuerungsmethoden  Simulationsziele, -umgebung, -design  Vorarbeit durch Bezugsrahmen nutzen  Einflussfaktoren  Grad des Unsicherheitsausmaßes  Sensitivität der Ergebnisse  Merkmalsausprägungen  Informationsumfang, -güte  induktive Erkenntnisgewinnung  Implikationen für Praxis  Konstruktion von denkbaren Fallbeispielen  Anwendungsszenarien  spezifische Umweltzustände, EinflussfaktorenUnsicherheiten im Revenue Management Artefakte – Folie 11
  12. 12. Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence ResearchUnsicherheiten im Revenue Management Einleitung Forschungsdesign Schlussbetrachtungen
  13. 13. SchlussbetrachtungenTU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Zusammenfassung und Fazit • kundenwert- bzw. segmentbezogene Steuerung im Revenue Management mit Unsicherheiten verbunden • Auswirkung auf Güte der Steuerungsentscheidungen und Erlösrelevanz • Motivation durch geringen Forschungsstand • konzeptioneller Bezugsrahmen • Systematisierung der Unsicherheiten • Berücksichtigung der Unsicherheitsursachen durch unsicherheitsbasierte Ansätze • erweiterte Steuerungsmethoden als Artefakte im Sinne des Design-Science-Vorgehens • Simulationsstudien mit generierten Kennzahlen • Handlungsanweisungen für die Praxis Ausblick • Analyse weiterer unsicherheitsbehafteter Umfeldfaktoren • Integration bei weiteren Steuerungsansätzen • Einbeziehen weiterer Unsicherheitstheorien • Weiterentwicklung der SimulationsstudieUnsicherheiten im Revenue Management Schlussbetrachtungen – Folie 13
  14. 14. LiteraturverzeichnisTU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research Anderson, C. K. / Wilson, J. G. (2003): Wait or Buy? The Strategic Consumer: Pricing and Profit Implications. In: Journal of the Operational Research Society, Vol. 54, No. 3, 299‐306. Biyalogorsky, Eyal / Carmon, Ziv / Fruchter, Gila E. / Gerstner, Eitan (1999): Overselling with Opportunistic Cancellations. In: Marketing Science, Vol. 18, No. 4, 605‐610. Neuner, C. (2009): Konfiguration internationaler Produktionsnetzwerke unter Berücksichtigung von Unsicherheit. Wiesbaden: Gabler. Phillips, Robert L. (2005): Pricing and Revenue Optimization. Stanford: University Press. Riege, C. / Saat, J. / Bucher, T. (2009): Systematisierung von Evaluationsmethoden in der gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik. In: Becker, J. / Krcmar, H. / Niehaves, B. (Hrsg.): Wissenschaftstheorie und gestaltungsorientierte Wirtschaftsinformatik. Heidelberg: Physica, 69-86. Rössl, D. (1990): Die Entwicklung eines Bezugsrahmens und seine Stellung im Forschungsprozess. In: Journal für Betriebswirtschaft, Vol. 40, No. 1, 99‐110. von Martens, Tobias (2009): Kundenwertorientiertes Revenue Management im Dienstleistungsbereich. Wiesbaden: Gabler. Werro, Nicolas / Stormer, Henrik / Meier, Andreas (2006): A Hierarchical Fuzzy Classification of Online Customers. In: Younas, Muhammad (Ed.): IEEE International Conference on e‐Business Engineering, ICEBE06, Shanghai, China. New York: IEEE Press, 256‐263. Wolf, J. (2011): Organisation, Management, Unternehmensführung. 4. Auflage. Wiesbaden: Gabler.Unsicherheiten im Revenue Management Literaturverzeichnis – Folie 14

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