forschungsansatz zur unsicherheitsproblematik im revenue management
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Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
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14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik, TU Chemnitz
Forschungsansatz zur Unsicherheitsproblematik im Revenue Management
Michael Mohaupt
Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management
Einleitung Grundlagen Revenue Management Motivation und Forschungsansatz Forschungsdesign Schlussbetrachtungen
TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management Einleitung – Folie 3
Grundlagen Revenue Management
Anspruch:
segmentspezifische Steuerung der Verfügbarkeit bzw. des
Angebotspreises zur Bindung wertvoller Kunden bei
begrenzter Kapazität (vgl. MARTENS (2009), S. 37)
Probleme:
Kundensegmentzuordnung
Bewertung der Kundensegmente
Unwägbarkeiten bei Nachfrageprognose
Abbildung 1: Verteilung von Buchungsanfragen
(in Anlehnung an BIYALOGORSKY ET AL. (1999), S. 607,
ANDERSON & WILSON (2003), S. 299f., PHILLIPS (2005), S. 124)
Abbildung 2: Ablehnung von Perspektivkunden im transaktionsorientierten Revenue Management
(in Anlehnung an MARTENS (2009), S. 27)
Potential:
verbesserte Effektivität der Steuerungs-
entscheidungen eröffnet langfristiges
Erlöspotenzial
Forschungsdefizit:
Systematisierung und Berücksichtigung von
Unsicherheiten im Revenue Management
Kapazitätssteuerung:
begrenzte Kapazität
Anwendungsvoraussetzungen
TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management Einleitung – Folie 4
Motivation und Forschungsansatz
Praxis
• Unsicherheit bzgl. Umfang, Wert,
zeitlichem Eintreffen der Nachfrage
• beschränkte Kapazitäten
• Wunsch der Kunden nach
individualisierten Angeboten
• Fokus auf Beziehungsebene
• Unwägbarkeiten bei Kunden-
verhalten, -bewertung,
-klassifikation
Forschungsansatz
Systematisierung der Unsicher-
heiten
angemessene Berücksichtigung
der Unsicherheiten
Entwicklung erweiterter
Kapazitätssteuerungsansätze
Validierung, Sensitivitätsanalyse
Forschung
• Integration der Disziplinen
Revenue Management und
Customer Relationship
Management
• Unsicherheitstheorien und
-berücksichtigungsgründe
• Simulationsstudien
Praxisbeitrag
Anwendung erweiterter
Kapazitätssteuerungsansätze
Verbesserung der
Steuerungsentscheidung
Erlöszuwachs und
Wettbewerbsvorteil
Forschungsbeitrag
ganzheitliches Unsicherheits-
Framework
Weiterentwicklung bestehender
Kapazitätssteuerungsansätze
Identifikation ausstehenden
Forschungsbedarfs
Abbildung 3: Problematik der scharfen Segmentzuordnung von
Kunden (in Anlehnung an WERRO ET AL. (2006), S. 259)
Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management
Einleitung Forschungsdesign Zielstellung und Forschungsfragen Forschungsmethoden Schlussbetrachtungen
TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management Forschungsdesign – Folie 6
Forschungsdesign
Abbildung 4: Wissenschaftstheoretische Einbettung der Dissertation (in Anlehnung an RIEGE ET AL. (2009), S. 75)
Forschungsdesign:
wissenschaftstheoretische Position
Forschungsziele, -fragen
Forschungsmethoden
Forschungsfragen:
(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
zu traditionellen Steuerungs-
ansätzen zu beurteilen?
Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management
Einleitung Forschungsdesign Zielstellung und Forschungsfragen Forschungsmethoden konzeptioneller Bezugsrahmen Artefakte im Design Science Schlussbetrachtungen
TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management Bezugsrahmen – Folie 8
Forschungsmethode: Bezugsrahmen
Vorgehen:
Systematisierung der Unsicherheiten
deduktive Erkenntnisgewinnung
forschungsleitendes Ordnungsgerüst
für vielschichtige Forschungsprobleme
Wahl der Konstrukte
Konkretisie-rung durch
Dimensionen
Einfügen von Relationen
Ausgangs-rahmen
Weiterent-wicklung
subjektives Vorverständnis
Forschungs-gemeinde
Revenue-Management-
System
Revenue-Management-
Umfeld
Erfolgs-größen
Kontext-variable
Gestaltungs-variable
Erfolgsvariable
Dimensionen • Managementebenen • Umfeldfaktoren • Problemart • Wertschöpfung • Informationssicht • Unsicherheitsursachen
Abbildung 5: Vorgehen zur Entwicklung des konzeptionellen Bezugsrahmens
(in Anlehnung an RÖSSL (1990), S. 101ff.; NEUNER (2009), S. 69; WOLF (2011), S. 40)
Forscher:
Gesamtzusammenhang
verschiedene Perspektiven
Selektion von Dimensionen
Steuerung des Forschungsprozesses
Praktiker:
Orientierungshilfe bei Gestaltung
Problemdefinitionen, -komplex
Generierung von Lösungsalternativen
Rückschlüsse über Unsicherheitsausmaß
TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management Bezugsrahmen – Folie 9
Dimensionen im Bezugsrahmen
Ausgestaltung der Dimensionen:
Managementebenen
Informationssicht
Unsicherheitsursachen
Problemart
Abbildung 6: Beziehungsaspekte der Aufgaben auf operativer Planungsebene (in Anlehnung an MARTENS (2009), S. 136)
Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management
Einleitung Forschungsdesign Zielstellung und Forschungsfragen Forschungsmethoden konzeptioneller Bezugsrahmen Artefakte im Design Science Schlussbetrachtungen
TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management Artefakte – Folie 11
Forschungsmethode: Artefakt
Design-Science-Paradigma:
Entwicklung, Kommunikation von Artefakten
Evaluation der Neuartig-, Nützlichkeit
Erweiterung der Steuerungsmethoden
Vorarbeit durch Bezugsrahmen nutzen
Grad des Unsicherheitsausmaßes
Merkmalsausprägungen
Informationsumfang, -güte
Konstruktion von denkbaren Fallbeispielen
Anwendungsszenarien
spezifische Umweltzustände,
Einflussfaktoren
Simulationstudien:
im Revenue Management verbreitet
Untersuchung von Nutzenpotenzialen, Risiken
Simulationsziele, -umgebung, -design
Einflussfaktoren
Sensitivität der Ergebnisse
induktive Erkenntnisgewinnung
Implikationen für Praxis
Fakultät Wirtschaftswissenschaften Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management
Einleitung Forschungsdesign Schlussbetrachtungen
TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management Schlussbetrachtungen – Folie 13
Schlussbetrachtungen
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 Simulationsstudie
TU Dresden Professur für Wirtschaftsinformatik – Business Intelligence Research
Unsicherheiten im Revenue Management Literaturverzeichnis – Folie 14
Literaturverzeichnis
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, ICEBE'06, Shanghai, China. New York: IEEE Press, 256‐263.
Wolf, J. (2011): Organisation, Management, Unternehmensführung. 4. Auflage. Wiesbaden: Gabler.
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