Digital Analytics im Dienstleistungsmanagement

Dieses Buchkapitel widmet sich der Untersuchung der Herausforderungen, die Einzelhandelsgeschäfte in europäischen Innenstädten aufgrund des wachsenden Wettbewerbs durch Onlinehändler und Niedrigpreis-Anbieter wie Temu und Ali-Express erleben. Vor dem Hintergrund sinkender Kundenfrequenzen wird die potenzielle Wirksamkeit einer KI-gestützten Optimierung der Customer Journey als strategischer Ansatz zur Attraktivitätssteigerung physischer Handelsstandorte diskutiert. Der Fokus der Untersuchung liegt auf der Analyse und Gestaltung von Beschilderungs- und Navigationselementen innerhalb von Geschäften, mit dem Ziel, die visuelle Aufmerksamkeit der Konsument zu lenken und deren Entscheidungsprozess, ein Geschäft zu betreten, positiv zu beeinflussen. Hierbei wird das Einkaufsverhalten der Kundschaft detailliert analysiert, um häufige Orientierungsprobleme, die aus unklarer oder unzureichender Beschilderung resultieren, zu identifizieren. Eine zentrale Methodik der Untersuchung ist der Einsatz von Eye-Tracking-Technologien, die es ermöglichen, Blickbewegungen und -muster zu erfassen und daraus Rückschlüsse auf kognitive Prozesse und Entscheidungsstrukturen zu ziehen. Die erhobenen Daten dienen als Grundlage für die Entwicklung einer optimierten Kundenführung, deren primäre Zielgrößen die Erhöhung der Kundenfrequenz und die Umsatzsteigerung darstellen. Die Arbeit stellt eine Fallstudie vor, die den Einsatz von Predictive Eye-Tracking im Kontext von Behavioral Design in Verbindung mit Machine-Learning-Algorithmen untersucht, um das Kundenverhalten an strategischen Punkten innerhalb des Geschäfts präzise vorherzusagen und darauf basierend die Effizienz von In- und On-Store-Elementen zu verbessern.

This study highlights the potential of data-driven analytics in the sharing economy. By analyzing both supply and demand using data such as search rank and rental history, it presents a holistic approach to understanding market activities in peer-to-peer sharing markets by focusing on market gaps as well as market dynamics. The developed framework is accessible, adaptable, and links theoretical concepts with real-world applications.

In Anbetracht der fortschreitenden Entwicklung von künstlicher Intelligenz entstehen mit Chatbots neue Instrumente der Kundenbindung. Der vorliegende Beitrag widmet sich der Bedeutung von parasozialen Präferenzen für das Customer Relationship Marketing. Auf Basis des Value-based Adoption Models werden wesentliche Einflussfaktoren in Bezug auf den wahrgenommenen Wert von Chatbots untersucht, welcher die Entstehung einer parasozialen Präferenz begünstigt. Es wurde eine empirisch-quantitative Studie durchgeführt, um Handlungsempfehlungen für das Dienstleistungsmanagement und künftige Forschung abzuleiten.

Smart Homes stellen ein zentrales Anwendungsfeld des Internet of Things dar und erfordern ein fundiertes Verständnis der Kundenakzeptanz und -nutzung. Der vorliegende Beitrag nimmt dies zum Anlass, die kundenbezogenen Erfolgsfaktoren für die Akzeptanz und Nutzung von Smart Homes systematisch zu analysieren. Aufbauend auf einem deduktiv-induktiven Ansatz wird eine Netnographie auf Basis des UTAUT-Modells durchgeführt, um Kommentare und Interaktionen aus Online-Communities auszuwerten.

Derzeit experimentieren viele Unternehmen mit dem Einsatz von Gamification, also der Integration spielerischer Elemente in nicht-spielerische Kontexte, um die Motivation und das Verhalten der Kunden zu beeinflussen. In diesem Beitrag wird untersucht, wie der Einsatz von Gamification insbesondere das Customer Engagement beeinflussen kann. Dabei werden positive und negative Auswirkungen beleuchtet.

Digital service businesses commonly use a free trial approach to provide customers with a taste of the premium user experience, in order to convert them from free to fee. To shed light on the drivers behind premium conversions in the news media industry, we conducted a qualitative study with 38 participants after they received a four-week free trial to a digital newspaper.

Dieser Beitrag untersucht die Dienstleistungsqualität von Mobilitätsapps im öffentlichen Personennahverkehr. Basierend auf Sekundärdaten werden sieben Qualitätsdimensionen spezifiziert und operationalisiert: Benutzerfreundlichkeit, Nutzen, Interface-Qualität, Informationsqualität, Interaktionsqualität, Personalisierung und Privatsphäre. Mithilfe der Sequenziellen Ereignismethode werden zusätzlich 24 qualitätsrelevante App-Funktionen identifiziert. Eine Panelbefragung (n = 1135) setzt multi-attributive Skalen zur Messung der Qualitätsdimensionen sowie die KANO-Methode zur Klassifikation der App-Funktionen ein. Das Mixed-Methods-Design liefert Handlungsempfehlungen zur systematischen, kontinuierlichen Steuerung der Dienstleistungsqualität von Mobilitätsapps aus Kundensicht.

Der Buchbeitrag „Analytics mit verhaltensorientiertem Process Mining in Dienstleistungsprozessen“ befasst sich mit dem Anwendungspotenzial von Process Mining in Dienstleistungsprozessen, insbesondere in Bezug auf die Analyse von Verhaltensmustern bei Kunden. Zunächst werden die Grundlagen von Process Mining und der Kundenintegration erläutert. Da Kunden zunehmend in Dienstleistungsprozesse eingebunden werden und somit einen wesentlichen Einfluss auf die Performance dieser Prozesse ausüben, konzentriert sich der Hauptteil des Beitrags auf die Erklärung, wie Process Mining zur Analyse von Dienstleistungsprozessen genutzt werden kann. Dabei werden sowohl die Perspektive der Mitarbeitenden als auch der Kunden berücksichtigt. Besonders hervorgehoben wird eine neue verhaltensorientierte Analysemethode (Behavioral Process Mining), die es ermöglicht mithilfe von Verhaltenstheorien, wie der Prinzipal-Agenten-Theorie, Verhaltensmuster innerhalb der Prozessdaten zu erkennen und Prozesse daraufhin zu optimieren. Es wird ein Framework für verhaltensorientiertes Process Mining vorgestellt, das Methoden zur Identifikation von Abweichungen und Problemen in Kundenintegrationsmustern beinhaltet. Abschließend werden Implikationen für die Praxis und zukünftige Forschungsansätze aufgezeigt.

Digital Analytics, derzeit dominiert von Big Data Analytics und künstlicher Intelligenz, trägt zur Transformation des Dienstleistungssektors bei. Dieses Kapitel präsentiert die Ergebnisse einer Literaturübersicht empirischer akademischer Forschung zu Einflussfaktoren und Auswirkungen von Digital Analytics im Dienstleistungssektor. Digital Analytics wird hauptsächlich durch die Verbesserung von Kundenbeziehungen, Serviceprozessen und Wertschöpfung vorangetrieben. Die Auswirkungen von Digital Analytics sind in erster Linie positiv und betreffen die Interaktion mit Servicekunden und deren Erfahrungen, das Management und die Entscheidungsfindung im operativen Kontext sowie langfristige strategische Vorteile. Detaillierte Analysen zeigen die besonderen Vorteile verschiedener Digital Analytics-Ansätze und geben Einblicke in die unterschiedlichen Auswirkungen in verschiedenen Dienstleistungsbranchen.

Our study explores the integration of text mining and process mining to enhance the understanding of IT support agents' problem-solving activities documented in service tickets. Despite the rise of AI-based self-service systems, the pressure on IT support to deliver high-quality service remains significant, necessitating advanced analytical approaches. While text mining has been used for classifying customer requests or predicting satisfaction, it falls short in revealing the actual processes agents follow. By conducting a systematic literature review and a case study, this research outlines a novel approach combining text and process mining. The findings provide practical guidance for extracting activity catalogs and generating event logs from service documentation, offering valuable insights into service processes and highlighting challenges related to data quality in digital analytics.

Der Beitrag untersucht die Herausforderungen der digitalen Transformation von Innenstädten und zeigt Potenziale von KI-Technologien insbesondere von Large Language Models (LLMs) auf. Dabei stehen Designprinzipien für Mensch-KI-Interaktionen und Ansätze zur Mensch-KI-Kollaboration im Fokus. Des Weiteren wird ein Anwendungsbeispiel einer KI-basierten Freizeitberatung vorgestellt, die personalisierte Empfehlungen für Stadtbesucher bietet. In einer Studie mit 217 Teilnehmern wurde deren Nutzungsbereitschaft und Vertrauen in KI analysiert, um praktische Implikationen abzuleiten.

Der Wissensgraph-basierte Ansatz der erklärbaren Prozessanalyse stellt einen hybriden KI-Ansatz dar, der symbolische Methoden der Wissensrepräsentation mit maschinellen Deduktionsalgorithmen kombiniert. Interpretierbare Modelle ermöglichen es, den Ursprung von Analyseergebnissen in Form von Ergebnispfaden zu rekonstruieren. Um das Systemverhalten nachvollziehbar für Nutzer zu gestalten, werden KI-Ergebnisse verständlich in einer Erklärungsschnittstelle dargestellt. Die interaktive Lernmethode reichert den Wissensgraph durch Nutzerfeedback an, was zur Adaption des Analyseverfahrens führt und die Prozessanalyseergebnisse kontinuierlich verfeinert.

The perception of the public sector's performance is more negative compared to the private sector. This paper focuses on human-centred factors that need to be considered when introducing AI in the public sector to improve negative citizens’ perceptions. Therefore, this article provides a literature review structuring studies to examine what drives citizens’ perceptions.

Dieser Beitrag diskutiert künstliche Intelligenz (KI) im Kontext des organisationalen Wandels. Konkret analysieren wir – nach einer generellen Einführung zu KI – wie KI-bezogene Ressourcen den Wandel von organisationalen Routinen beeinflussen und erläutern Automatisierung und Augmentierung von Routinen als zwei Modi zur Förderung des organisationalen Wandels. Im Ergebnis schlagen wir ein Framework vor, das verdeutlicht, dass KI-bezogene Ressourcen organisationale Routinen beeinflussen, welche wiederum KI-automatisiert oder KI-augmentiert organisationale Performance fördern. Abschließend fassen wir die Ergebnisse zusammen, diskutieren Grenzen der Studie und zeigen Implikationen für Forschung und Praxis auf.

KI-Ökosysteme bilden das institutionelle Umfeld, in dem KI erforscht, produziert und genutzt wird. Sie bilden ein umfassendes Dienstleistungsnetzwerk mit einer Vielzahl und Vielfalt von Akteuren, Ressourcen, Produkten und Technologien. In einem Analyserahmen, dem die Organisationselemente Netzwerke, Plattformen und Ökosysteme zugrunde liegen, werden die Interaktionen der Akteure im KI-Wertschöpfungsraum sowie ihre Anreize und Kalküle herausgearbeitet. Die resultierenden einzel- und gesamtwirtschaftlichen Konsequenzen zeigen sowohl die Bedeutung von KI für Unternehmen und private Nutzer als auch einen Regulierungsbedarf.

Dieser Beitrag untersucht die Potenziale von generativer KI in der Entwicklung von Smart Services. Dafür wird zunächst anhand der Fähigkeiten generativer KI-Modelle ein Überblick über Anwendungsmöglichkeiten in den verschiedenen Phasen des Smart Service Entwicklungsprozesses gegeben. Da eine frühzeitige Einbindung der unterschiedlichen Anspruchsgruppen für eine erfolgreiche Entwicklung ausschlaggebend ist, wird des Weiteren die Ideenfindungsphase genauer betrachtet. Die hierbei vorgestellte Methode sowie das darauf basierende Tool „[ai]deation“ verbinden etablierte Kreativmethoden mit den Potenzialen von LLMs und unterstützen so eine aktive Zusammenarbeit zwischen generativer KI und Menschen in der Smart Service Entwicklung.

The article explores the dynamics of frontline service employee (FLE) and artificial intelligence (AI) collaboration, focusing on its impact on FLEs’ jobs and shifting focus from job replacement to job redesign. The research conceptually highlights the need for a comprehensive understanding of FLE–AI collaboration, proposing a holistic framework of FLE–AI collaboration, addressing the tasks suitable for FLE-AI collaboration, suitable skill allocations, and the relationship structures between FLEs and AI.

Produzierende Unternehmen können durch Value-based Pricing den erzielten Nutzen beim Kunden mit dem zu zahlenden Preis verknüpfen und somit höhere Preispotentiale erzielen. Die Anwendung des Value-based Pricing für Services und digitale Produkte stellt Unternehmen vor Herausforderungen, wie die Nutzung von Kundendaten. Ein strukturiertes Vorgehensmodell zeigt die Schritte von der Bezugsgrundlage bis zur Preismetrik auf. Studien des FIR e. V. an der RWTH Aachen integrieren aktuelle Zahlen und Best Practices.

Der Buchbeitrag umfasst die dynamische Preisgestaltung im E-Commerce und deren zunehmende Bedeutung als flexible Strategie zur Preisoptimierung. Nach einer Einführung in die Grundlagen der Echtzeit-Preisgestaltung werden verschiedene Einflussfaktoren wie Angebot, Nachfrage und Kundenverhalten vorgestellt. Im weiteren Verlauf des Beitrags werden Theorien zu Konsumentenverhalten und Preiswahrnehmung erläutert, wobei Aspekte wie Preisfairness und Verlustaversion eine Rolle spielen. Abschließend wird der aktuelle Forschungsstand zu dynamischen Preisen und deren Auswirkungen auf Unternehmen und Verbraucher präsentiert.

Die Fast Moving Consumer Goods (FMCG)-Branche in Deutschland befindet sich in einer tiefgreifenden digitalen Transformation von Produktion, Geschäftsmodellen und Organisationsstrukturen. Traditionelle Steuerungs- und Managementmethoden, die entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Produktion bis hin zu Marketing und Vertrieb etabliert sind, werden durch daten- und KI-basierte Ansätze grundlegend disruptiert und erneuert. FMCG-Unternehmen streben danach, datengetrieben zu agieren, auch wenn die praktische Umsetzung dieses Anspruchs oftmals mit erheblichen Herausforderungen verbunden ist. Dieser praxisorientierte Beitrag untersucht, wie FMCG-Unternehmen mittels digitaler Methoden und Technologien wie Advanced Analytics die Business Transformation gestalten und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern können.

Understanding how integrated product-service offerings impact sales practices is an understudied area. The transition towards integrated product-service offerings, ranging from simple services to advanced digital solutions, changes not only the market offer but also sales practices. The dynamics shaping sales organizations and their roles remain largely unexplored, presenting a significant challenge for sales organizations as current sales practices often prove ineffective. This paper investigates these dynamics by identifying central concepts and establishing a research agenda to explore how this transition in sales tasks impacts the interplay between sales roles, sales management, and sales enablement in B2B sales practice. We provide a conceptual framework and derive a research agenda that identifies the interrelations in sales practices that are pivotal for transitioning from conventional sales to product-service offerings.

Der Beitrag befasst sich mit einer sozio-technischen Betrachtung der Zuverlässigkeit in Smarten Product-Service-Systemen (SPSS). Hierzu werden literaturbasiert ungelöste Herausforderungen der Zuverlässigkeit von SPSS aufgezeigt und anhand von praktischen Beispielen illustriert. Daran anschließend werden theoriegeleitet Ansatzpunkte für eine konzeptionelle Unterfütterung von SPSS-Zuverlässigkeit identifiziert. Die Aussagen basieren auf Ansätzen zur Service-Dominant Logic, Service Qualität, Vertrauen in Wertschöpfungssystemen und Austauschtheorien zu verlässlichem Handeln. Im Rahmen einer Synopse werden fünf Facetten der Zuverlässigkeit in SPSS sowie dazugehörende sozio-technische Indikatoren für deren Bemessung spezifiziert. Ein Ausblick auf zukünftige empirische Validierung rundet den Beitrag ab.

„Digital Divide“ beschreibt die Ungleichheit zwischen Individuen beim Zugang und bei der Nutzung digitaler Technologien und Leistungen. Der Beitrag setzt sich mit Treibern digitaler Ungleichheit und den Folgen im Dienstleistungsmarketing auseinander. Er diskutiert den Ansatz des inklusiven Dienstleistungsmarketings und geht der Frage nach, unter welchen Bedingungen Data Analytics die Gestaltung inklusiver Dienstleistungen unterstützen und die negativen Folgen einer digitalen Spaltung mindern kann.

Fortschritte in der KI ermöglichen es, dass Chatbots im Dienstleistungsbereich ein menschenähnliches Aussehen und Verhalten zeigen. Mittels qualitativer Interviews kann im vorliegenden Beitrag gezeigt werden, dass die menschenähnlichen Eigenschaften von Chatbots zum Teil Sympathie und Begeisterung bei den (potentiellen) Kunden hervorrufen können. Gleichzeitig können diese menschenähnlichen Eigenschaften mit Unsicherheit und Irritation auch negative Wirkungen haben. Entsprechend kann geschlussfolgert werden, dass Serviceanbieter diese Eigenschaften mit Vorsicht einsetzen sollten.

Mit der Künstlichen Intelligenz Verordnung (KI-VO), die im Juli 2024 im Amtsblatt der Europäischen Union veröffentlicht wurde, ist ein Regelwerk geschaffen worden, dass einen wesentlichen Schritt zur rechtkonformen Ausgestaltung für Betreiber und Nutzer von KI-basierten Serviceanwendungen darstellt. Der Rechtsrahmen ist jedoch hoch komplex und abhängig vom Verwendungszweck der eingesetzten KI. Der vorliegende Betrag soll einen Überblick bieten und eine rechtliche Orientierung für den Einsatz von KI-basierten Analysetools im Dienstleistungsmanagement geben.

Datensouveränität und informierte Zustimmung sind notwendige ethische Voraussetzung, um das Innovationspotenzial von Gesundheitsdaten zu erschließen. Der Beitrag zeigt, dass datenschutzfreundliche Technologien, menschenzentrierte Benutzerfreundlichkeit und Interaktionsdesign, erklärbare und vertrauenswürdige KI, Nutzerakzeptanz und Vertrauen, Patientenbeteiligung und eine wirksame Gesetzgebung zentral sind, um dies zu realisieren. Darauf basierend werden Implikationen für die Entwicklung von IT-Lösungen im deutschen Gesundheitssystem erläutert.

Dieser Artikel stellt eine konzeptionelle Strukturierung der wichtigsten Zugänge und Perspektiven, die sich anerbieten, wenn digital analytics im Fall von Reisen eingesetzt werden. Die Besonderheit, dass Reisen auch im öffentlichen Raum stattfinden und eine grosse Anzahl von Anbietern verbinden, stellt eine besondere Herausforderung an die Datengewinnung und deren Auswertung. Vor allem in der Besucherlenkung und somit dem aktuellen Management von Besucherströmen zeigt sich, dass grosse Herausforderungen in der Praxis anstehen. Die aktuelle Debatte um den ‚overtourism‘ ist nur die Spitze des Eisbergs. Trotz der grossen Anzahl an Datenquellen ist die Aussagekraft für sinnvolle und unmittelbar abgeleitete Massnahmen für die Anbieter beschränkt. Die Verknüpfung verschiedener Daten scheint vielversprechend. Dennoch ist deren Verwendung immer in Kombination mit anderen Zugängen notwendig.

Daten spielen eine zunehmend zentrale Rolle im öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV), unter anderem als Grundlage von "data-driven" Geschäftsmodellen. Beispiele sind die digitale Transformation durch das Deutschlandticket und moderne ÖPNV-integrierte On-Demand-Verkehre, bei denen datenbasierte Ansätze die Effizienz steigern und das Angebot kundenorientierter gestalten. Diese Entwicklungen verdeutlichen die Bedeutung von Daten und deren Nutzung für eine zukunftsfähige und integrierte Verkehrsplanung.

Das Gesundheitswesen steht aktuell vor großen Herausforderungen. Gerade die Bewältigung der explodierenden Kosten verlangt nach neuen Ideen, Konzepten und Tools. Gesundheitsapps, die präventive Maßnahmen anbieten, stellen solch einen Lösungsansatz dar. Voraussetzung hierfür ist, dass diese auch genutzt werden. In diesem Beitrag wird am Beispiel der Gesundheitsapp „active365“ der CSS Versicherung mittels datenbasierter quantitativer Nutzungsanalyse und einer interviewgestützten qualitativen Studie untersucht, welche Weiterentwicklungen die vermehrte Nutzung der App fördern.