Die zunehmende Digitalisierung und tiefgreifende Kommerzialisierung der Sportindustrie haben dazu geführt, dass viele Sportorganisationen zu nationalen und globalen Marken mit enormer Reichweite und Popularität geworden sind. Als Folge erhalten Sportorganisationen eine Vielzahl von Kooperationsanfragen (z. B. von Start-ups). Die sich daraus ergebenden Möglichkeiten zur Verbesserung und Neuerfindung von Produkten, Dienstleistungen und Betriebsabläufen bleiben jedoch oft ungenutzt, da es an Ressourcen und an etablierten Prozessen bei der Analyse und Bearbeitung dieser Kooperationsanfragen mangelt. Wir haben auf Basis der wissenschaftlichen Methode Design Science Research ein IT-Tool konzipiert, das sowohl eine initiale automatisierte Bewertung von Kooperationsanfragen übernimmt als auch nachgelagerte Arbeitsschritte steuert und optimiert.
Viele Sportorganisationen erhalten aufgrund ihrer enormen Reichweite und Popularität und der damit verbundenen wirtschaftlichen Attraktivität eine Vielzahl von Kooperationsanfragen von externen Organisationen. In Gesprächen mit fünf Vertretern aus der deutschen Fußball-Bundesliga und mit zwei Vertretern aus der Schweizer Fußball Super League wurde die Anzahl auf etwa 20 bis 60 Kooperationsanfragen im Monat beziffert. Beispielsweise bieten Medienagenturen ihre Dienste an, um die Social-Media-Aktivitäten einer Sportorganisation zu optimieren, oder Start-ups ihre innovativen Technologien zur Leistungsverfolgung von Athleten. Solche Kooperationsanfragen variieren in ihrer Form, in ihrem Umfang und in ihren möglichen Auswirkungen auf die Sportorganisation. Kooperationsanfragen stellen Sportorganisationen heutzutage vor große Herausforderungen, da es an internen Ressourcen (z. B. personeller Natur und Know-how) und an etablierten Prozessen bei der Analyse und Bearbeitung dieser Kooperationsanfragen mangelt. Als Konsequenz bleiben Möglichkeiten zur Verbesserung und Neuerfindung von Produkten, Dienstleistungen und Betriebsabläufen häufig ungenutzt.
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Die zunehmende Kommerzialisierung und Professionalisierung der Sportindustrie haben allerdings gezeigt, dass es gerade für Sportorganisationen immer wichtiger wird, diese Möglichkeiten zu nutzen, um nachhaltig wettbewerbsfähig zu bleiben [1]. Der Fußballklub FC Barcelona zum Beispiel hat dies erkannt und daher im März 2017 das Barça Innovation Hub ins Leben gerufen – eine Plattform, die als Ökosystem zur Förderung von Wissen und Innovation zwischen dem Klub und führenden Marken, Universitäten, Forschungszentren und Start-ups fungiert. Die systematische Analyse und Bearbeitung von eingehenden Kooperationsanfragen bieten die Möglichkeit, nachhaltig Wissen anzusammeln, Innovationen zu erkennen und damit verbunden neue Geschäftsmöglichkeiten in Sportorganisationen zu fördern. Um diese systematische Vorgehensweise zu ermöglichen, haben wir in unserem Forschungsprojekt auf Basis der wissenschaftlichen Methode Design Science Research (kurz DSR) ein IT-Tool konzipiert. Ziel ist es, dass das IT-Tool als zentralisiertes und standardisiertes Eingangstor Kooperationsanfragen erfasst, diese initial automatisiert bewertet und im Anschluss unterstützend die nachgelagerten Arbeitsschritte zwischen Mitarbeitern und Abteilungen innerhalb von Sportorganisationen und den anfragenden externen Organisationen steuert und optimiert (siehe Abb. 1). Der DSR-Forschungsansatz, die zugehörigen Arbeitsschritte sowie das IT-Tool werden auf den nachfolgenden Seiten detailliert präsentiert.
Abb. 1
Lebenslauf eingehender Kooperationsanfragen und Fokus unseres IT-Tools
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Design Science Research – Wissenschaftlich fundierte Artefakte für die Praxis
Der Forschungsansatz DSR stammt aus der Disziplin der Informationswissenschaften. Im Kern zielt DSR darauf ab, praktische Probleme mit innovativen Lösungen zu lösen. Dabei steht die Nützlichkeit des Forschungsergebnisses im Vordergrund, während beispielsweise in anderen Forschungsansätzen wie den Verhaltenswissenschaften das Ziel die „Wahrheit“ ist [2]. Im Detail hat DSR die Absicht, die (Projekt‑)Umwelt durch die Einführung neuer und innovativer sogenannter Artefakte zu verbessern. Bei diesen Artefakten handelt es sich in der Regel selten um vollwertige, ausgewachsene Informationssysteme. So können Artefakte auch Konstrukte, Modelle, Methoden und Instanziierungen umfassen. Um diese Artefakte zu „designen“, zeichnet sich DSR durch das Prinzip aus, sowohl praktische Relevanz als auch wissenschaftliche Strenge (engl. rigor) zu verbinden. Der Autor in [3] bietet hierfür ein DSR-Prozessmodell an, das aus drei eng miteinander verbundenen Aktivitätszyklen besteht (siehe Abb. 2) und wie folgt erklärt ist:
1.
Der Relevanzzyklus beschreibt die Verbindung der (Projekt‑)Umwelt mit der Entwicklung des Artefakts. Er liefert den Input bezüglich des Forschungsbedarfs (d. h. der Problemstellung) sowie die Akzeptanzkriterien für die abschließende Beurteilung der Forschungsergebnisse.
2.
Der Rigorzyklus überbrückt die Lücke zwischen der Entwicklung des Artefakts und der vorhandenen Wissensbasis hinsichtlich bestehender wissenschaftlicher Theorien, Methoden und Erfahrungen.
3.
Der Designzyklus bildet einen iterativen Prozess zwischen der Entwicklung und dem Evaluieren des Artefakts. In diesem iterativen Prozess werden die Evaluation und ihr anschließendes Feedback zur weiteren Verfeinerung des Artefakts verwendet.
Abb. 2
DSR-Prozessmodell und die zugehörigen sieben Schritte in Anlehnung an [3]
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Das gesamte DSR-Prozessmodell nach [3] umfasst sieben spezifische Schritte über die drei zuvor vorgestellten Aktivitätszyklen hinweg. Ziel unseres Forschungsprojektes ist es, ein Artefakt in Form eines IT-Tools zu entwickeln. Um die spezifischen Richtlinien für die Durchführung eines DSR-Projekts zu gewährleisten, haben wir uns an den sieben Schritten orientiert, die zusammen mit den Ergebnissen auf den nächsten Seiten des Artikels präsentiert werden. Aufgrund der Kürze und der praktischen Orientierung dieses Beitrags verzichten wir auf die Ableitung von Design Features für die Beta-Version (Schritt 6) und die Dokumentation und die Kommunikation des Designwissens für die Wissensbasis (Schritt 7).
Schritt 1 – Problemidentifikation
Der erste Schritt des DSR-Prozessmodells besteht darin, ein tieferes Verständnis über das zu lösende Problem zu erlangen. Dafür wurden drei initiale Experteninterviews mit Vertretern von Fußballvereinen aus der deutschen Fußball-Bundesliga (zwei Interviews) und der Schweizer Fußball Super League (ein Interview) geführt. Ziel der Interviews war es, (1) das aktuelle Vorgehen bei der Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen zu verstehen und (2) ein besseres Verständnis dafür zu erlangen, wie ein IT-Tool zur Unterstützung eingesetzt werden könnte. Die aus den Experteninterviews gewonnenen Erkenntnisse lassen sich in einer sogenannten Problembaumanalyse zusammenfassen, wie sie in Abb. 3 dargestellt wird.
Abb. 3
Problembaumanalyse: Ursachen, Kernproblem und Konsequenzen
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Ursachen
Zwei Gründe wurden als Hauptursachen für die mangelnde Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen in Sportorganisationen identifiziert:
1.
Unzureichende Ressourcen: Zwei der drei Experten gaben an, dass es ihrer Sportorganisation oft an Ressourcen fehlt, um die Masse der eingehenden Kooperationsanfragen richtig zu analysieren und zu bearbeiten. Die Experten schätzen, dass ihre Sportorganisationen jeweils zwischen 20 und 60 Kooperationsanfragen im Monat erhalten. Eine gründliche Analyse und Bearbeitung dieser Kooperationsanfragen erfordern Ressourcen (z. B. personeller Natur und Know-how), die oft nicht ausreichend zur Verfügung stehen.
2.
Fehlender Ordnungsrahmen: Alle drei Experten gaben an, dass es keinen etablierten Ordnungsrahmen für die Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen in ihrer Sportorganisation gibt. Daher werden die Mitarbeiter, die Kooperationsanfragen erhalten, in ihrer Entscheidung, ob und wie sie eine Kooperationsanfrage bearbeiten, allein gelassen.
Kernproblem
Die zwei identifizierten Hauptursachen drücken sich in einem Kernproblem aus: das Fehlen eines computergestützten Entscheidungsprozesses. Auf die Frage, wie die gesamte Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen in seiner Sportorganisation beschrieben werden könnte, antwortete ein Experte mit dem einfachen, aber aufschlussreichen Satz, dass „Kooperationsanfragen nach dem Zufallsprinzip, unstrukturiert und ohne jedes Konzept behandelt werden“. Ein anderer Experte beschrieb den internen Prozess zur Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen allgemein als „Kür“ und erklärte dies folgenderweise: „Jeder, der eine Anfrage erhält, kann frei entscheiden, was er damit macht. Es gibt weder eine Regel, dass man jede Anfrage beantworten muss, noch gibt es eine Standard-Mail oder -Antwort“.
Konsequenzen
Aus dem beschriebenen Kernproblem ergeben sich verschiedene direkte und indirekte Konsequenzen für Sportorganisationen, die in ihrer Gesamtheit darin münden, dass Möglichkeiten zur Verbesserung und Neuerfindung von Produkten, Dienstleistungen und Betriebsabläufen (d. h. eine Wertgenerierung) ungenutzt bleiben.
Schritt 2 – Ableitung von Anforderungen aus der wissenschaftlichen Literatur
In Schritt 2 des DSR-Prozessmodells werden die Meta-Anforderungen für das zu entwickelnde Artefakt aus der Wissensbasis abgeleitet. Hierfür haben wir eine systematische Literaturrecherche nach [4] durchgeführt. Insgesamt haben wir mittels der Keyword-Suche nach „Strategic Alliance“, „Partner Assessment/Evaluation“ und „Partner Selection“ in drei Datenbanken 20 für den Kontext dieses Forschungsprojektes relevante Studien identifiziert. Im Kern führte die Analyse dieser Studien zu drei spezifischen Erkenntnissen, die die nachfolgenden Meta-Anforderungen für unser IT-Tool ableiten:
Ein IT-Tool zur Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen für Sportorganisationen muss …
… einen strategischen Fit eines potenziellen Partners berücksichtigen: Die Auswahl und die Bewertung der Kooperationsanfragen müssen unter Berücksichtigung ihrer strategischen Eignung für die Sportorganisation erfolgen. Dabei soll eine mögliche Kooperation an übergeordnete Unternehmensziele gebunden sein [5].
… die Bedeutung des Geschäftskontextes berücksichtigen: Bei der Partnerwahl haben zahlreiche konzeptionelle und empirische Untersuchungen gezeigt, dass es eine nahezu unbegrenzte Anzahl potenzieller Kriterien für die Partnerauswahl gibt. Daher raten Forscher, dass die Kriterien für die Partnerauswahl stark von den Merkmalen und dem Kontext der an der Beziehung beteiligten Partner abgeleitet werden sollten [6].
… aufgaben- und partnerbezogene kritische Erfolgsfaktoren berücksichtigen: Einer der führenden Forschungsbeiträge auf dem Gebiet der Partnerwahl in Allianzen ist die konzeptionelle Arbeit von [7]. In dieser Studie werden die beiden Begriffe aufgaben- und partnerbezogene kritische Erfolgsfaktoren eingeführt, die es erlauben, spezifische Partnerauswahlkriterien in zwei Kategorien zu gruppieren. Aufgabenbezogene Erfolgsfaktoren können als operative Fähigkeiten, Ressourcen und Fertigkeiten beschrieben werden, die ein Unternehmen für den zukünftigen Erfolg benötigt, während partnerbezogene Erfolgsfaktoren sich auf die Effektivität und Effizienz des Partners selbst beziehen.
Schritt 3 – Ableitung von Anforderungen aus der Praxis
Schritt 3 des DSR-Prozessmodells konzentriert sich auf die (Projekt‑)Umwelt. Ziel ist es, weitere Meta-Anforderungen für das zu entwickelnde Artefakt zu identifizieren, die sich aus den Erkenntnissen der ersten drei Experteninterviews ableiten. Die relevantesten fünf praktischen Erkenntnisse, die in den Interviews identifiziert wurden, werden wie folgt zusammengefasst:
Ein IT-Tool zur Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen für Sportorganisationen muss …
… Kooperationsanfragen zentral speichern und zugänglich machen.
… einen Überblick über die eingegangenen, in Bearbeitung befindlichen und bereits bearbeiteten Kooperationsanfragen bieten.
… eine strukturiere Detailübersicht zu jeder einzelnen Kooperationsanfrage ermöglichen.
… eine initiale automatisierte Bewertung von Kooperationsanfragen hinsichtlich ihrer Relevanz für Sportorganisationen ermöglichen.
… Funktionen bereitstellen, die die nachgelagerten Arbeitsschritte zur Analyse und Bearbeitung der Kooperationsanfrage innerhalb der Sportorganisation und mit den anfragenden Organisationen unterstützen.
Schritt 4 – Ableitung von Design Features für die Alpha-Version
Das Ziel in Schritt 4 des DSR-Prozessmodells besteht darin, die aus der Wissensbasis und (Projekt‑)Umwelt abgeleiteten Meta-Anforderungen in einen ersten Satz von Design Features zu übersetzen, sodass sie als konkrete Richtlinien für die Entwicklung einer Alpha-Version des Artefakts verwendet werden können. Dabei wird die Entwicklung des Artefakts mit der Definition eines übergreifenden Designprinzips eingeleitet. Wir haben das übergreifende Designprinzip in unserem Forschungsprojekt wie folgt definiert:
Bei dem zu entwickelnden Artefakt handelt es sich um ein webbasiertes IT-Tool, das externen Organisationen die systematische Einreichung von Kooperationsanfragen bei Sportorganisationen ermöglicht sowie Sportorganisationen unterstützt, Kooperationsanfragen effizient zu analysieren und zu bearbeiten.
Wir haben uns auf Basis der abgeleiteten Meta-Anforderungen dazu entschieden, das zu entwickelnde IT-Tool in zwei Hauptkomponenten zu unterteilen: (1) ein Formular für die Einreichung von Kooperationsanfragen und (2) das eigentliche IT-Tool zur Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen. Screenshots der Alpha-Version beider Hauptkomponenten sowie eine kurze Erklärung zu einzelnen Design Features sind in den nachfolgenden Abb. 4, 5, 6, 7 und 8 dargestellt.
Abb. 4
Formular für die Einreichung von Kooperationsanfragen
Abb. 5
Home-Dashboard für Kooperationsanfragen
Abb. 6
Zentrale Datenbank für Kooperationsanfragen
Abb. 7
Persönlicher Arbeitsbereich für Kooperationsanfragen
Abb. 8
Detailansicht einer Kooperationsanfrage
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Das Formular (siehe Abb. 4) dient als zentrales Eingangstor für die einzelnen Kooperationsanfragen und gewährleistet ein einheitliches, standardisiertes Format. Es ist von den anfragenden externen Organisationen auszufüllen und enthält eine Vielzahl von Fragen, die auf den Sportorganisationskontext des Forschungsprojekts angepasst sind. Die abgefragten Datenfelder und Datentypen sind so gewählt, dass sie die nachgelagerte Analyse und initiale automatisierte Bewertung von Kooperationsanfragen mittels Data-Mining- und Natural-Language-Processing-Techniken erleichtern. Nach dem Einreichen der Kooperationsanfrage werden die gesammelten Daten in eine Datenbank zur Analyse und weiteren Bearbeitung eingespeist.
Das IT-Tool zur Analyse und Bearbeitung der Kooperationsanfragen ist in drei Elemente gegliedert (siehe Abb. 5, 6 und 7). Das Home-Dashboard für Kooperationsanfragen bietet einen Überblick über alle eingegangenen, in Bearbeitung befindlichen und bereits bearbeiteten Kooperationsanfragen. Herzstück des Home-Dashboards ist das Ampelsystem, das alle eingegangenen Kooperationsanfragen mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens initial automatisiert bewertet und kategorisiert; grün: hohe Relevanz; gelb: mittlere Relevanz; rot: geringe Relevanz. Im Detail basiert der Bewertungsalgorithmus auf einer Gewichtung von (1) Übereinstimmung mit Organisations- und Abteilungszielen und (2) Qualitätsmerkmalen der Kooperationsanfrage selbst.
Das zweite Element ist die zentrale Datenbank für Kooperationsanfragen. Hier werden alle aktuellen und historischen Kooperationsanfragen gespeichert und zugänglich gemacht. Das Menü beinhaltet unterschiedliche Filter. Zum Beispiel kann nach der betroffenen Abteilung, der Relevanz der Kooperationsanfrage oder nach der Industrie und der Firmengröße der anfragenden Organisation gefiltert werden. Des Weiteren existiert eine allgemeine Wortfeldsuche. Es besteht die Möglichkeit, Kooperationsanfragen, die in der Vergangenheit abgelehnt wurden, nun aber inhaltlich relevant werden, zu reaktivieren.
Das dritte Element ist der persönliche Arbeitsbereich für Kooperationsanfragen. Hier werden alle für den jeweiligen Mitarbeiter relevanten Kooperationsanfragen zur Analyse und Bearbeitung gesammelt. Es bietet Zugang zu einer Detailansicht einer Kooperationsanfrage (siehe Abb. 8) und die Möglichkeit, Kooperationsanfragen zu anderen Mitarbeitern und Abteilungen weiterzuleiten und unterstützt so die nachgelagerten Arbeitsschritte für die Analyse und Bearbeitung. Schließlich bietet es die Möglichkeit, irrelevante Kooperationsanfragen automatisch mit einer Ablehnungsmail an die anfragende externe Organisation abzulehnen.
Zuletzt bietet das IT-Tool eine Detailansicht zu jeder eingegangenen Kooperationsanfrage. Hier können detailliertere Informationen zu der jeweiligen Kooperationsanfrage abgerufen werden. Zum Beispiel Kontaktdaten der anfragenden Organisation, eine präzise Beschreibung des Produktes und des zu lösenden Problems, die Kosten, die mit einer möglichen Kooperation verbunden sind sowie existierende Referenzen innerhalb der Sportorganisation und allgemein in der Sportindustrie. Zusätzlich werden mehrere Funktionen zur Unterstützung der nachgelagerten Arbeitsschritte angeboten, darunter die automatisierte Beantwortung von Kooperationsanfragen. Weitere Funktionen sind das Ablehnen, Kommentieren, Weiterleiten, Archivieren und Exportieren von Kooperationsanfragen.
Schritt 5 – Evaluation der Alpha-Version
Den fünften Schritt des DSR-Prozessmodells stellt die Evaluation der Alpha-Version des Artefakts in Form von erneuten Experteninterviews und Usability-Tests [8] dar. Hierfür haben wir das konzipierte IT-Tool mit drei weiteren Experten von Sportorganisationen aus der deutschen Fußball-Bundesliga und einem weiteren Experten von einer Sportorganisation aus der Schweizer Fußball Super League evaluiert. Um die Hauptkomponente (1) – das Formular für die Einreichung von Kooperationsanfragen – zu testen, haben wir zusätzlich Experteninterviews und Usability-Tests mit zwei Start-ups durchgeführt. Somit soll gewährleistet werden, dass die abgefragten Informationen auch aus Sicht der anfragenden externen Organisationen vollständig sind und einen praktischen Nutzen stiften. Insgesamt haben die Ergebnisse der Evaluation gezeigt, dass alle Experten das konzipierte IT-Tool als sehr positiv wahrgenommen haben. Alle Experten gaben an, dass sie das IT-Tool für die Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen in ihrer Sportorganisation respektive ihrem Start-up verwenden würden. Darüber hinaus gaben zwei Experten an, dass das IT-Tool auch für andere Anwendungsfälle in ihrer Sportorganisation von Nutzen sein könnte, wie z. B. dem Beschwerdemanagement oder der Sponsorenakquise.
Insgesamt waren die Experten der Ansicht, dass die Effizienzgewinne, die durch die Analyse, initiale automatisierte Bewertung sowie die Unterstützung bei den nachgelagerten Arbeitsschritten erzielt werden, den größten Mehrwert darstellen. Darüber hinaus bewertete ein Experte die durch das IT-Tool gewonnene Transparenz bei der Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen sehr positiv. Schließlich stellte ein weiterer Experte fest, dass das zu entwickelnde IT-Tool eine kollaborative Denkweise und den Informationstransfer fördert und damit generell den kulturellen Wandel hin zu mehr Wissensteilung unterstützt, den die Sportorganisation derzeit durchläuft.
Fazit und Ausblick
Ziel unseres Forschungsprojektes ist es, ein IT-Tool zu entwickeln, welches als zentralisiertes und standardisiertes Eingangstor Kooperationsanfragen in Sportorganisationen erfasst, diese initial automatisiert bewertet und im Anschluss die nachgelagerten Arbeitsschritte steuert und optimiert. Auf Basis der wissenschaftlichen Methode DSR ist es uns gelungen, ein solches IT-Tool initial zu konzipieren. Die durchgeführten neun Experteninterviews (inkl. sechs Usability-Tests) haben sowohl die Dringlichkeit für solch ein IT-Tool als auch die Nützlichkeit unseres konzipierten IT-Tools unterstrichen. Basierend auf den Usability-Tests von Schritt 5, werden in einer Beta-Version des IT-Tools einige kleinere funktionale und gestalterische Verbesserungsvorschläge eingebaut. Um unser IT-Tool nun in Sportorganisationen etablieren zu können, benötigt es nicht nur (1) die reine Implementierung, Systemintegration und Anpassung des IT-Tools, sondern gerade auch (2) Change-Management-Prozesse in der Sportorganisation selbst. So müssen neue Rollen und Verantwortlichkeiten definiert und die Bereitschaft der Mitarbeiter gestärkt werden, mit dem entwickelten IT-Tool zu arbeiten. Um unser IT-Tool zu entwickeln und weiter zu verbessern, suchen wir Sportorganisationen, die an einer Zusammenarbeit interessiert sind. Falls Sie und Ihre Sportorganisation sich von unserem IT-Tool angesprochen fühlen, können Sie sich gerne unter arne.gruettner@unisg.ch bei uns melden.
Ein IT-Tool ermöglicht Sportorganisationen die systematische Analyse und Bearbeitung von Kooperationsanfragen und verbessert damit die Möglichkeit, nachhaltig wettbewerbsfähig zu sein.
Sportorganisationen lassen Möglichkeiten, durch Kooperationen Produkte, Dienstleitungen oder Betriebsabläufe zu verbessern oder gänzlich neu zu erfinden, ungenutzt, da es an Ressourcen und etablierten Prozessen mangelt.
Sportorganisationen sind zu globalen Akteuren geworden, die aufgrund ihrer wirtschaftlichen Attraktivität eine Vielzahl von Kooperationsanfragen erhalten.
Zusammenfassung
1.
Sportorganisationen erhalten aufgrund ihrer wirtschaftlichen Attraktivität eine Vielzahl von Kooperationsanfragen. Möglichkeiten, durch Kooperationen Produkte, Dienstleitungen oder Betriebsabläufe zu verbessern oder gänzlich neu zu erfinden, bleiben ungenutzt.
2.
Auf Basis des DSR-Forschungsansatzes wurde ein IT-Tool konzipiert, das sowohl die automatisierte Bewertung von Kooperationsanfragen für Sportorganisationen übernimmt als auch nachgelagerte Arbeitsschritte steuert und optimiert.
3.
Sportorganisationen, die an dem konzipierten IT-Tool und an einer Zusammenarbeit interessiert sind, können sich unter arne.gruettner@unisg.ch melden.
Handlungsempfehlungen
1.
Sportorganisationen sollten versuchen, eingehende Kooperationsanfragen systematisch zu analysieren und zu bearbeiten, um Möglichkeiten zur Verbesserung und Neuerfindung von Produkten, Dienstleistungen und Betriebsabläufen zu nutzen.
2.
Sportorganisationen sollten hierfür ein IT-Tool zur Unterstützung einsetzen, das sowohl eine initiale automatisierte Bewertung von Kooperationsanfragen übernimmt als auch nachgelagerte Arbeitsschritte steuert und optimiert.
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