Daniela Greven
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Ein Subscription-Geschäftsmodell – das klingt nach maßgeblichen wirtschaftlichen Vorteilen. Daher stellt sich die Frage: Warum haben bisher noch nicht alle produzierenden Unternehmen diese Art der partizipativen Geschäftsmodelle aufgebaut?
Die Antwort: Der Aufbau und die Umsetzung von Subscription-Geschäftsmodellen gehen einher mit zentralen Herausforderungen, die Unternehmen im Zuge einer Geschäftsmodelltransformation bewältigen müssen. Hierbei hilft dieses Expert-Paper.
A subscription business model - that sounds like significant economic advantages. Therefore, the question arises: Why haven't all manufacturing companies established this type of participative business model yet?
The answer: The development and implementation of subscription business models go hand in hand with central challenges that companies have to overcome in the course of a business model transformation. This expert paper helps with this.
Im Forschungsprojekt ‚Chatbots im Service‘ forschten das FIR und das International Performance Research Institute (IPRI) gemeinsam mit namhaften Partnern im projektbegleitenden Ausschuss an dem Einsatz von Chatbots im B2B-Kundenservice. Der Fokus lag hierbei vor allem auf KMU im Maschinen- und Anlagenbau. Die Ergebnisse des Forschungsprojekts liefern Unternehmen eine Orientierung in Form eines appbasierten Einführungsleitfadens bei der Implementierung von Chatbots.
Ziel des Forschungsprojekts „Chatbot im Service“ war die Entwicklung eines praxisnahen Einführungskonzepts für Chatbots in B2B-Serviceleistungen, insbesondere für KMU der produzierenden Unternehmen. Wichtige Aspekte, die berücksichtigt wurden, waren dabei eine Technologieübersicht, Datenmanagement, Wirtschaftlichkeit und Akzeptanz.
The use of chatbots has hardly been established in B2B companies to date and involves various challenges. The goal of this paper is to identify the biggest barriers to the successful implementation of chatbots in B2B customer service and to develop measures to overcome them. The barriers are identified by conducting expert interviews within the framework of Eisenhardt's case study research. These are examined through a socio-technical analysis focusing on people, technology, and organization. By means of systematic literature research and in-depth interviews with German chatbot providers and customers of chatbots, measures for overcoming the barriers are identified. Using interviews with experts from German chatbot providers, the responsible stakeholders of each measure according to the RASCI Responsibility Matrix are determined. A total of 46 implementation barriers and 100 measures to overcome these barriers are identified. The study shows that there are major barriers in the areas of people, technology, and organization of a socio-technical system that can cause the implementation of a chatbot to fail. A holistic view is therefore essential. The results provide firms with a guideline on how to overcome potential barriers during chatbot implementation in B2B customer service.
Die stagnierende Nachfrage nach neuen Maschinen und Anlagen führt dazu, dass Unternehmen der Branche nach neuen Geschäftsmodellen zur Monetarisierung ihrer Leistungen suchen. Ein vielversprechender Ansatz in diesem Zusammenhang ist das „Netflix der Industrie" – ein sogenanntes Subscription-Geschäftsmodell (SGM), das gezielt in diesem Bereich unterstützt. Bei diesem Modell bietet der Anbieter seinen Kunden eine Lösung in Form eines Produkt-Service-Systems an und erhält dafür regelmäßige Zahlungen. Allerdings birgt die Implementierung dieser Geschäftsmodelle Herausforderungen aufgrund der kapitalintensiven Vorfinanzierung und derzeit mangelnder Bewertungsmethoden zur Bestimmung der Eignung von Kunden für ein solches Modell. Im Projekt ‚SCALA‘ wird ein Subscription-Business-Case-Calculator entwickelt, der es Unternehmen ermöglicht, sich gezielt auf profitable SGM zu konzentrieren und somit den wichtigen Schritt in Richtung des „Netflix der Industrie“ zu gehen.
Unternehmen, die ihre Prozesse durch maschinelles Lernen unterstützen wollen und hierfür auf externe Dienstleister und Produkte zurückgreifen müssen, fehlen die qualifizierten Anhaltspunkte für die Auswahl eines Machine-Learning-Anbieters.
Aus dieser Motivation heraus ist die vorliegende Marktstudie Industrial Machine Learning entstanden. Sie bietet Unternehmen die Grundlage, eine fundierte Entscheidung für oder gegen den Einsatz von Machine Learning im Unternehmen zu
treffen.
Die Darstellung von realen Usecases in der vorliegenden Marktstudie veranschaulicht die konkrete Anwendbarkeit. Insbesondere damit leistet die Studie ihren Beitrag, das Thema Maschine Learning verständlich und anschaulich darzustellen.
Die Marktstudie bietet einen umfassenden Überblick über unterschiedliche Arten von Anbietern und Lösungsmöglichkeiten.
Ein Anspruch auf Vollständigkeit wird dabei nicht erhoben und wäre für die Zielsetzung nicht angebracht.
Einen rund um die Uhr erreichbarer Kundenservice anbieten und gleichzeitig Kosten einsparen? Das widerspricht sich keineswegs. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Technologien ermöglicht es Unternehmen, Prozesse wie den Kundenservice zu digitalisieren und zu automatisieren. Als eine der vielversprechendsten Technologien der letzten Jahre gelten Chatbots. Was genau sind jedoch Chatbots? Was können sie und wie werden sie im B2B-Kundenservice eingesetzt?
Im Rahmen der Industrie 4.0 gewinnen Dienstleistungen im Maschinen- und Anlagenbau immer mehr an Bedeutung. Gerade in Zeiten stagnierender, gesättigter Märkte sind sie Mittel zur Differenzierung gegenüber dem Wettbewerb und bringen höhere Margen als das physische Produkt. Der Wandel zum Lösungsanbieter, die Servitization der produzierenden Branche, wird durch die Digitalisierung verstärkt. Die zunehmende Vernetzung mit dem Kunden ermöglicht neue Formen der Wertschöpfung. Lösungsanbieter fokussieren dabei in erster Linie eine Verbesserung des ganzheitlichen Kundennutzens. SGMs umfassen darüber hinaus datenbasierte Dienstleistungen, die durch regelmäßige Updates kontinuierlich für ein digital erfasstes Nutzungsprofil optimiert werden. Somit ermöglichen SGM die Realisierung der durch den digitalen Wandel entstandenen aber bisher nicht genutzten Potenziale. Viele Industrieunternehmen sehen sich den Herausforderungen nicht gewachsen, die mit der Komplexität und der Gestaltung derartiger kundenspezifischer Lösungen einhergehen.
Ein durchgängig erreichbarer Service, der gleichzeitig Kosten einspart: Mit Chatbots können Sie einen Rund-um-die-Uhr-Service für Mitarbeiter:innen und Kunden etablieren, die Zufriedenheit steigern und gleichzeitzig Ihre Kosten senken. – In diesem Beitrag geht es um das Projekt "Chatbots im Service", bei dem der KVD assoziierter Partner ist.