Die digitale Transformation und deren Auswirkung auf Marketingabteilungen von B2B-Unternehmen

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Forschungsfragen
1.4 Methodik
1.5 Forschungsstand und Forschungslücke
1.6 Aufbau der Arbeit

2 Konzeptionelle Grundlagen
2.1 Begriffsdefinitionen und Abgrenzungen
2.1.1 Digitalisierung
2.1.2 Industrie 4.0
2.1.3 Internetder Dinge
2.1.4 DigitaleTransformation
2.2 Entwicklung der digitalen Transformation
2.3 Modelle zur Abgrenzung der digitalen Transformation
2.3.1 Wertkettenmodelle
2.3.1.1 Klassische Wertkette
2.3.1.2 Digitale Wertkette
2.3.2 Gartner HypeCycle
2.3.2.1 Emerging Technologies
2.3.2.2 Digital Marketing and Advertising
2.4 Auswirkungen durch die digitale Transformation
2.4.1 Auswirkungen auf Unternehmen
2.4.2 Auswirkungen auf die funktionale Ebene Marketing
2.4.2.1 Strategische Ebene - Ziele
2.4.2.2 Operative Ebene - Instrumente
2.4.2.2.1 Leistungs- und Programmpolitik (Product)
2.4.2.2.2 Kommunikationspolitik (Promotion)
2.4.2.2.2.1 SocialMarketing
2.4.2.2.2.2 Online-Vermarktung
2.4.2.2.2.3 MobileMarketing
2.4.2.2.2.4 Marketing Analytics
2.4.2.2.2.5 Marketing Technologien
2.4.2.2.2.6 Rechtliche Aspekte
2.4.2.2.3 Vertriebspolitik (Place)
2.4.2.2.4 Preis- und Konditionenpolitik (Price)
2.4.2.2.5 Personalpolitik (People)
2.4.2.2.6 Ausstattungspolitik (Physical Facilities)
2.4.2.2.7 Prozesspolitik (Process Management)
2.5 Zwischenfazit - Beantwortung der theoretischen Subforschungsfragen
2.5.1 Theoretische Subforschungsfrage 1
2.5.2 Theoretische Subforschungsfrage 2
2.5.2.1 Betrachtung strategische Ebene - Ziele
2.5.2.2 Betrachtung operative Ebene - Marketingmix

3 Empirische Befunde
3.1 Festlegung des Forschungsdesigns
3.1.1 Empirische Erhebungsmethoden
3.1.2 Sampling
3.1.3 Vorgehensweise
3.1.4 Gütekriterien
3.2 Datenerfassung
3.2.1 DieT ranskription
3.2.2 Transkriptionsregeln
3.2.3 Transkriptionskopf
3.3 Datenauswertung
3.3.1 Auswertungsmethode
3.3.2 Auswertungsergebnisse
3.3.2.1 Ergebnisse empirische Subforschungsfrage 1
3.3.2.1.1 Auswirkungen
3.3.2.1.2 Herausforderungen
3.3.2.1.3 Kooperationen
3.3.2.1.4 Organisation
3.3.2.1.5 Personal
3.3.2.1.6 Plattformen
3.3.2.1.7 Strategie
3.3.2.1.8 Technologie
3.3.2.1.9 Treiber
3.3.2.1.10 Wissensmanagement
3.3.2.2 Ergebnisse empirische Subforschungsfrage 2
3.3.2.2.1 Auswirkungen
3.3.2.2.2 Geschäftsmodelle
3.3.2.2.3 Herausforderungen
3.3.2.2.4 Kommunikation
3.3.2.2.5 Kooperation
3.3.2.2.6 Marketing Analytics
3.3.2.2.7 Marketingorganisation
3.3.2.2.8 Marketingstrategie
3.3.2.2.9 Mobile
3.3.2.2.10 OnlineVermarktung
3.3.2.2.11 Prognosen
3.3.2.2.12 SocialMarketing
3.3.2.2.13 Suchmaschinenmarketing
3.3.2.2.14 Technologien
3.4 Zwischenfazit - Beantwortung der empirischen Subforschungsfragen
3.4.1 Empirische Subforschungsfrage 1
3.4.2 Empirische Subforschungsfrage 2

4 Fazit
4.1 Inhaltliches Fazit
4.1.1 Subforschungsfrage 1
4.1.2 Subforschungsfrage 2
4.1.3 Subforschungsfrage 3
4.1.4 Subforschungsfrage 4
4.2 Beantwortung der Hauptforschungsfrage
4.3 MethodischesFazit
4.4 Limitationen
4.5 Ausblick

5 Literaturverzeichnis

Abstract

Die digitale Transformation stellt einen tiefgreifenden gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Umbruch und damit hohe Anforderungen an die verantwortlichen Personen in Unternehmen dar. Managerinnen fühlen sich nicht ausreichend auf die mit der digitalen Transformation einhergehenden Entwicklungen vorbereitet und nur ein geringer Anteil der Entscheiderinnen in Unternehmen ist der Generation der Digital Natives zuzuordnen.

Ziel der Arbeit ist es, die Grundlagen der digitalen Transformation, basierend auf wissenschaftlicher Literatur, zu erarbeiten und die Auswirkungen auf die funktionale Ebene Marketing darzustellen. Die Forschungsfragen wurden so entwickelt, dass in einem ersten Schritt die Auswirkungen auf das Gesamtunternehmen betrachtet werden und in einem zweiten Schritt die Auswirkungen auf die strategische und operative Marketingebene.

Um die wissenschaftliche Vorgehensweise der Arbeit sicherzustellen, wendet der Autor die Forschungsmethode der qualitativen Expertinneninterviews an und führt die Forschung an Hand eines regelgeleiteten Forschungsprozesses durch.

Die Auswertungsergebnisse zeigen, dass alle wertschöpfenden Unternehmensbereiche von der digitalen Transformation betroffen sind, die größten Auswirkungen jedoch in den marktorientierten Bereichen wie Marketing, Vertrieb und Service gesehen werden. Die Unternehmen haben bereits einzelne Aktivitäten im Rahmen der digitalen Transformation gestartet, eine übergreifende Verknüpfung und die Formulierung einer Digital Transformation Strategie fehlt jedoch noch. Die mit der digitalen Transformation einhergehende Geschwindigkeit, die Menge an Informationen und Daten und die vielen neuen Entwicklungen im Bereich der Online-Kommunikation, stellen Marketingabteilungen vor große Herausforderungen. Neben den digitalen Entwicklungen werden auch große Veränderungen im Bereich der Organisation und Unternehmenskultur wahrgenommen. Die Expertinnen sehen einen Paradigmenwechsel in der Unternehmenskultur als unumgänglich.

Basierend auf den Erkenntnissen empfiehlt der Autor, weitere Untersuchungen hinsichtlich den Auswirkungen der Unternehmens- und Führungskultur auf die digitale Transformation durchzuführen, sowie den Zusammenhang zwischen dem digitalen Reifegrad eines Unternehmens und den Kompetenzen und Ausbildungen der Mitarbeiterinnen zu untersuchen.

Danksagung

An dieser Stelle möchte ich mich bei all denjenigen bedanken, die mich während der Erstellung dieser Masterarbeit unterstützt und motiviert haben.

Zuerst gebührt mein Dank Herrn Dr. Markus Eiseisberg, der meine Masterarbeit betreut und begutachtet hat. Für die hilfreichen Anregungen und die konstruktive Kritik bei der Erstellung dieser Arbeit möchte ich mich herzlich bedanken.

Ein großer Dank gilt auch allen Teilnehmern und Teilnehmerinnen meiner Befragung, ohne die diese Arbeit nicht hätte entstehen können. Mein Dank gilt ihrer Informationsbereitschaft und ihren interessanten Beiträgen und Antworten auf meine Fragen.

Meinen Eltern Adelheid und Erich danke ich besonders für den starken emotionalen Rückhalt sowie deren uneingeschränkte Unterstützung über die Dauer meines gesamten Studiums.

Markus Gaggi, B.A. Linz, 09.05.2017

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Aufbau der Arbeit

Abbildung 2: Von Industrie 1.0 zu Industrie 4.0 bzw. Wirtschaft 4.0

Abbildung 3: Anteil der Internetnutzer an der Weltbevölkerung in den Jahren 1993 bis 2015 sowie eine Prognose für 2016

Abbildung 4: Klassische Wertkette

Abbildung 5: Klassische Wertkette ergänzt um digitale Aktivitäten

Abbildung 6: Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2013

Abbildung 7: Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2016

Abbildung 8: Gartner Hype Cycle for Digital Marketing 2013

Abbildung 9: Gartner Hype Cycle for Digital Marketing and Advertising 2016

Abbildung 10: Marketingziele beeinflusst durch die digitale Transformation

Abbildung 11: Auswirkungen auf die Leistungs- und Programmpolitik

Abbildung 12: Auswirkungen auf die Kommunikationspolitik

Abbildung 13: Auswirkungen auf die Kommunikationspolitik - Social Marketing

Abbildung 14: Anteil der Unternehmen, die folgende Social Media Plattformen nutzen

Abbildung 15: Auswirkungen auf die Kommunikationspolitik - Online-Vermarktung

Abbildung 16: Teilbereich der Online-Vermarktung - Werbetechnologien

Abbildung 17: Teilbereich der Online-Vermarktung - Targeting

Abbildung 18: Teilbereich der Online-Vermarktung - Werbeträger

Abbildung 19: Prognose zur Anzahl der Nutzerinnen von E-Mails weltweit in den Jahren 2016 bis 2020

Abbildung 20: Verwenden Sie mobile Endgeräte wie Laptops, (Mini-) Tablets oder Smartphones?

Abbildung 21: Auswirkungen auf die Kommunikationspolitik - Mobile Marketing

Abbildung 22: Auswirkungen auf die Kommunikationspolitik - Marketing Analytics

Abbildung 23: Auswirkungen auf die Kommunikationspolitik - Marketing Technologien

Abbildung 24: Auswirkungen auf die Vertriebspolitik

Abbildung 25: Outsourcing von Marketing-Services

Abbildung 26: Forschungsprozess

Abbildung 27: Beispiel Transkriptionskopf

Abbildung 28: Allgemeines inhaltsanalytisches Ablaufmodell

Abbildung 29: Interpretationsregeln der zusammenfassenden qualitativen Inhaltsanalyse

Abbildung 30: Auszug Inhaltsanalyse Teil 1

Abbildung 31: Auszug Inhaltsanalyse Teil 2

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Übersicht Recherche Index-Datenbanken

Tabelle 2: Forschungsstand

Tabelle 3: Auswirkung Emerging Technologies 2016 auf Wertaktivitäten von Unternehmen

Tabelle 4: Auswirkung Hype Cycle Digital Marketing and Advertising auf die funktionale Ebene Marketing

Tabelle 5: Auswirkungen der digitalen Transformation auf die klassische Wertkette

Tabelle 6: Strategische Dimensionen - Strategische Ziele

Tabelle 7: Auswahl der Expertinnen

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

ln der Einleitung der vorliegenden Arbeit beschreibt der Autor in einem ersten Schritt die Problemstellung und leitet von dieser in Kapitel 1.2 die Zielsetzung ab. Basierend auf der Problemstellung und der Zielsetzung werden in Kapitel 1.3 eine Hauptforschungsfrage, zwei theoretische Subforschungsfragen und zwei empirische Subforschungsfragen entwickelt und dargestellt. Nachfolgend wird in Kapitel 1.4 auf die Methodik der Arbeit eingegangen, bevor in Kapitel 1.5 der Forschungsstand dargestellt und daraus eine Forschungslücke abgeleitet wird. Abschließend werden in Kapitel 1.6 der Aufbau der Arbeit und die Verknüpfung der einzelnen Kapitel zueinander grafisch dargestellt.

1.1 Problemstellung

Die Welt steht mit der digitalen Transformation am Beginn eines tiefgreifenden gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Umbruchs, welcher mit noch nie dagewesener Geschwindigkeit unser wirtschaftliches Ökosystem verändern wird. Bestehende und teilweise seit der Industrialisierung bewährte analoge Geschäftsmodelle stehen einer direkten Bedrohung durch digitale Geschäftsmodelle gegenüber. (vgl. Becker/Reynolds/Knop, 2015, S. 1)

Die zunehmende Digitalisierung, die auch als vierte industrielle Revolution bezeichnet wird, wird sichtbar, wenn man sich die Entwicklung der Internetnutzer zwischen 2012 und 2016 ansieht. In den letzten 4 Jahren stieg die Anzahl der weltweiten Internetnutzer von 2,5 Milliarden auf 3,43 Milliarden Menschen und eine weitere Steigerung wird prognostiziert, (vgl. Statista - das Statistik Portal, 2016b)

Die Anzahl der weltweiten Smartphone Nutzerinnen hat sich in diesem Zeitraum von 1,6 Milliarden auf 2,08 Milliarden sogar annähernd verdoppelt (vgl. Statista - das Statistik Portal, 2016c).

Diese und viele weitere Entwicklungen führen zu einer Neuausrichtung von klassischen Geschäftsfeldern. Die Grenzen zwischen klassischem Handel, Dienstleistungsgewerbe und produzierendem Gewerbe sowie zwischen Online und Offline Vertriebskanälen verschwimmen zunehmend, (vgl. Kreutzer/Land, 2016, S. 42)

Diese sich durch die digitale Transformation verändernden Bedingungen, stellen an Unternehmen und insbesondere an die agierenden Personen hohe Ansprüche und erfordern neues Denken und Handeln. Ein genauer Blick auf die Altersstruktur der heutigen Managementgeneration offenbart, dass 82,5% der Personen, die Führungspositionen innehaben, vor 1980 geboren wurden und damit der Gruppe der „Digital Immigrants“ bzw. „Half Digital Natives“ zuzuordnen sind. Im Umkehrschluss bedeutet dies, dass auf oberster Führungsebene nur 17,5% sogenannter Digital Natives, also Personen, die nach 1980 geboren wurden und dadurch bereits mit dem Internet und digitalen Technologien aufgewachsen sind, agieren, (vgl. Statista - das StatistikPortal, 2016e); vgl. Becker/Reynolds/Knop, 2015, S. 11)

Die aktuelle IBM Studie „Erkenntnisse für Chief-Marketing-Officers“ zeigt, dass nur eine geringe Anzahl der Chief-Marketing-Officers (CMOs) Fortschritte im Aufbau von fundierter digitaler Kompetenz gemacht haben und nur wenige haben die wichtigsten Komponenten einer Strategie für digitales Marketing implementiert. Darüber hinaus wird ersichtlich, dass sich 82% der CMOs nicht ausreichend auf die mit der digitalen Transformation einhergehende Datenexplosion vorbereitet fühlen. Zwei Drittel der CMOs fühlen sich zudem nicht bereit für den Umgang mit Social-Media und der wachsenden Anzahl an Kommunikationskanälen und -geräten. (vgl. IBM, 2014, S. 1 f.) Dies bedeutet jedoch nicht, dass die digitalen Technologien ignoriert werden, ganz im Gegenteil. Die Marketingentscheiderinnen planen, Technologien wie Vorhersageanalysen, mobile Anwendungen, Tools für die Onlinezusammenarbeit, Content-Management und Suchmaschinenoptimierung in den nächsten Jahren in großem Umfang zu nutzen, (vgl. IBM, 2014, S.2 f.)

Chahal (vgl. 2016, S. 17) erwähnt in seinem Beitrag „True Meaning of digital Transformation“, dass sich digitale Technologien zeitgleich mit dem sich verändernden Kundinnenverhalten ändern und weiterentwickeln werden und es aus diesem Grund für Unternehmen ausschlaggebend ist, kontinuierlich zu überprüfen, was die Kundinnen erwarten.

Selbst in hochtechnologischen B2B (Business-to-Business) Industrien sind Expertinnen der Meinung, dass die digitale Transformation unzählige neue Möglichkeiten für Unternehmen biete, sich mit ihren Kundinnen zu vernetzen, Beziehungen aufzubauen und eine stärkere Markenpräsenz zu zeigen. Das Kommunikationsverhalten zwischen Unternehmen und Kundinnen wird sich drastisch verändern. Kundinnen erwarten heute schon, dass Unternehmen Möglichkeiten bieten, in den von den Kundinnen präferierten Kanälen zu kommunizieren, egal ob dies über das Smartphone, E-mail, Social Media oder die Website passiert, (vgl. Barwacz, 2016, S. 41)

Durch die Aktualität der Problemstellung beschränkt sich die Forschung aktuell ausschließlich auf das sich durch die Digitalisierung verändernde Kundinnenverhalten. Die Auswirkungen auf wertschöpfende Unternehmensbereiche, insbesondere auf kundinnenzentrierte Bereiche von B2B Unternehmen, können bislang nur vermutet werden. Der Autor möchte diese Forschungslücke mit der vorliegenden Arbeit schließen und leitet davon die in Kapitel 1.2 dargestellte Zielsetzung ab.

1.2 Zielsetzung

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die theoretischen Grundlagen der digitalen Transformation, basierend auf relevanter wissenschaftlicher Literatur, zu erarbeiten und, mit Hilfe von wissenschaftlichen Modellen, einen Überblick über die betroffenen wertschöpfenden Unternehmensprozesse von produzierenden B2B Unternehmen zu geben. Auf Basis dieser Erkenntnis wird in einem nächsten Schritt der Fokus auf die kundinnenzentrierten Bereiche des Unternehmens gelegt und die Auswirkungen auf die funktionale Ebene Marketing erhoben. Nach der Darstellung der sich durch die digitale Transformation ergebenden Auswirkungen auf die funktionale Ebene Marketing, wird ein besonderer Schwerpunkt auf die strategische Ebene und die damit verbundenen Ziele gelegt. In einem nächsten Schritt sollen die Auswirkungen der digitalen Transformation auf den Marketingmix angewandt und auf Ebene der einzelnen Marketinginstrumente ausführlich beschrieben werden. Dabei sollen auch Erkenntnisse über die Auswirkungen auf die Marketingorganisation und die erforderlichen Kompetenzen der Marketingmitarbeiterinnen gewonnen werden.

Diese Erkenntnisse sollen anschließend an Hand von Expertinneninterviews, welche mit Marketingentscheidern aus B2B Unternehmen durchgeführt werden, kritisch überprüft und ausgewertet werden, bevor abschließend Ergebnisse davon abgeleitet werden.

1.3 Forschungsfragen

Auf Grund der in Kapitel 1.1 dargestellten Problemstellung definiert der Autor folgende Forschungsfragen, die im Rahmen der vorliegenden Arbeit beantwortet werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1.4 Methodik

Für die vorliegende Arbeit wählt der Autor die Forschungsmethode der qualitativen Expertinneninterviews und begründet dies damit, dass, in Hinblick auf die Problemstellung und die Zielsetzung, relevante Einstellungen und Meinungen der Expertinnen gefragt sind (vgl. Kuß/Wildner/Kreis, 2014, S. 57).

Im Rahmen der Durchführung des Forschungsdesigns werden neun Expertinnen mit einer Gesamtdauer von 630 Minuten interviewt. Die Interviews werden mit Hilfe eines vorab entwickelten Interviewleitfadens durchgeführt und auf Tonband aufgenommen. Die Anzahl und der Umfang der Expertinneninterviews werden damit begründet, da darüber hinaus mit keinem zusätzlichen Erkenntniszuwachs zu rechnen ist. Anschließend werden die durchgeführten Interviews transkribiert und mit der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring (vgl. 2002, S. 114f.) ausgewertet.

Die Festlegung des Forschungsdesigns, die Datenerfassung sowie die Datenauswertung werden in Kapitel 3 noch einmal ausführlich dargestellt.

Für die Literaturrecherche wurde in einem ersten Schritt der Bibliotheksbestand der Johannes Kepler Universität Linz herangezogen, bevor in einem nächsten Schritt eine umfassende Recherche in wissenschaftlichen Onlinedatenbanken durchgeführt wurde. Die Recherche in den wissenschaftlichen Datenbanken erfolgte an Hand eines vorab definierten Sets an deutschen und englischen Suchbegriffen, welche aus der nachfolgend angeführten Tabelle entnommen werden können.

Tabelle 1: Übersicht Recherche Index-Datenbanken

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Neben der Literaturrecherche über Bibliotheken und Onlinedatenbanken, ist der Autor auch direkt mit Instituten an der Universitäten St. Gallen und der Fachhochschule Steyr in Kontakt getreten. Dadurch konnten weitere relevante Literaturquellen für die vorliegende Arbeit generiert werden.

1.5 Forschungsstand und Forschungslücke

ln der nachfolgenden Tabelle listet der Autor den bestehenden Forschungsstand zum Thema auf. Neben dem Jahr der Publikation sind die Autorinnen, der Titel sowie der Herausgeber angeführt. Nach der Darstellung des Forschungsstandes wird daraus die Forschungslücke für die vorliegende Arbeit abgeleitet.

Tabelle 2: Forschungsstand

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

In Hinblick auf die digitale Transformation des Gesamtunternehmens, haben Back und Berghaus (vgl. 2016a, S. 98-123, 2016b, S. 1-47, 2016c, S. 1-54; vgl. 2016, S. 1­74), vom Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität St. Gallen, die meisten Publikationen hervorgebracht und auch ein Reifegradmodell für die digitale Transformation entwickelt.

Bezogen auf die Auswirkungen der digitalen Transformation auf das Marketing, beschränkt sich die wissenschaftliche Literatur auf fünf relevante Werke.

Kreutzer und Land (vgl. 2016, S. 1-405) haben mit ihrem Werk „Digitaler Darwinismus: Der stille Angriff auf Ihr Geschäftsmodell und Ihre Marke“ als einzige ein wissenschaftliches Fachbuch publiziert, welches in Teilbereichen auch die Auswirkungen auf das Marketing beinhaltet.

Beiz (vgl. 2016a, S. 8-16, 2016b, S. 14-21) beschreibt in seinen beiden Beiträgen in der Zeitschrift Swiss Marketing Review, die Auswirkungen der digitalen Transformation auf das Marketing, trifft jedoch keine Einschränkung auf eine Branche, die Unternehmensgröße oder die Handelsbeziehungen. Dasselbe gilt für Henning-Thurau, Vor dem Esche und Wege (vgl. 2014, S. 34-43), die mit ihrem Beitrag im Harvard Business Manager zwar die Auswirkungen auf das Marketing aufzeigen, aber keine Differenzierung zwischen B2C und B2B Marketing zulassen. Auch Kreutzer (vgl. 2015, S. 1-31) zeigt mit seinem Werk „Digitale Revolution - Auswirkungen auf das Marketing“ nur die generellen Herausforderungen für das Marketing auf und beschreibt wie gut sich CMO’s auf dieser Herausforderungen vorbereitet fühlen.

Aus dem in Tabelle 2 dargestellten und nachfolgend beschriebenen Forschungsstand wird nun die Forschungslücke abgeleitet.

Matt, Hess und Benlian (vgl. 2015, S. 340) erwähnen in ihrem Werk „Digital Transformation Strategies“ die fehlenden wissenschaftlichen Erkenntnisse über die Formulierung, Einführung und Evaluierung von notwendigen Strategien zur digitalen Transformation. Der Autor ergänzt, bezogen auf die Ziele der Arbeit, die fehlenden wissenschaftlichen Erkenntnisse über die Auswirkung der digitalen Transformation auf Marketingstrategien und definiert auch diese als Forschungslücke.

Darüber hinaus merkt der Autor an, dass der Forschungsstand keine Erkenntnisse über die Auswirkungen der digitalen Transformation auf Industrieunternehmen im Allgemeinen und Marketingabteilungen von Industrieunternehmen im Speziellen zulässt. Aus diesem Grund definiert der Autor auch diese Einschränkung als Forschungslücke.

Die aus dem Forschungsstand abgeleitete Forschungslücke untermauert die wissenschaftliche Relevanz der vorliegenden Arbeit. Insbesondere im Hinblick auf die Auswirkungen der digitalen Transformation auf B2B Unternehmen und deren Marketing, gibt es bislang keine wissenschaftlichen Erkenntnisse. Die fehlenden Erkenntnisse über die Formulierung von Strategien und die dafür erforderlichen Ziele, stellen darüber hinaus die wissenschaftliche Relevanz der vorliegenden Forschungsarbeit dar.

Die aus der Problemstellung abgeleitete Erkenntnis, dass sich die Marketingverantwortlichen zu wenig auf die digitale Transformation vorbereitet fühlen, unterstreicht die praktische Relevanz der vorliegenden Arbeit. Neben der Analyse und einer ausführlichen Beschreibung aller technologischen Entwicklungen, die für die nächsten fünf Jahre prognostiziert werden, stellt die vorliegende Arbeit für die Expertinnen eine Möglichkeit dar, sich mit anderen B2B Industrieunternehmen zu vergleichen und eigene Handlungsmöglichkeiten von den Forschungsergebnissen abzuleiten.

1.6 Aufbauder Arbeit

Der Aufbau der Arbeit gliedert sich in die Hauptkapitel Einleitung, konzeptionelle Grundlagen, empirische Befunde und Fazit. In Abbildung 1 ist ersichtlich, dass es nicht nur eine Verknüpfung der Inhalte innerhalb eines Kapitels gibt, sondern dass sich Inhalte auch auf andere Kapitel auswirken. Besonders hervorzuheben ist die Verknüpfung der beiden Modelle in den konzeptionellen Grundlagen, durch die es erst möglich ist, die Auswirkungen der digitalen Transformation auf das Gesamtunternehmen sowie die funktionale Ebene Marketing darzustellen. Die Beantwortung der Subforschungsfragen in den Kapiteln 2.5 und 3.4 stellen eine Voraussetzung für die Darstellung des inhaltlichen Fazits in Kapitel 4.1 dar. Nachfolgend ist der Aufbau der Arbeit, mit den wichtigsten Verknüpfungen, grafisch dargestellt.

Abbildung 1: Aufbau der Arbeit

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

2 Konzeptionelle Grundlagen

Basierend auf den in Kapitel 1.3 definierten theoretischen Subforschungsfragen, werden im nachfolgenden Kapitel zuerst die relevanten Begriffe betreffend der digitalen Transformation erläutert und gegenübergestellt. In weiterer Folge werden die Geschichte der digitalen Transformation, die aktuellen Entwicklungen, sowie die zukünftigen Entwicklungen in Form von Trendanalysen betrachtet. Der Fokus bei der Erarbeitung der konzeptionellen Grundlagen der digitalen Transformation liegt jedoch auf deren Auswirkungen auf Unternehmen, welche an Hand des Wertkettenmodelles von Michael T. Porter (vgl. 2010, S. 66) betrachtet werden. Nach der notwendigen Gesamtbetrachtung der Auswirkung auf Unternehmen wird im Speziellen auf die Auswirkung auf Marketingabteilungen eingegangen, bevor die generierten Erkenntnisse in einem Zwischenfazit münden.

2.1 Begriffsdefinitionen und Abgrenzungen

Aufgrund der Allgegenwärtigkeit des Themas, wird man durch Medien und Literatur mit vielen unterschiedlichen Begriffen rund um die digitale Transformation konfrontiert. Der Autor wird nachfolgend die wichtigsten Begriffe beschreiben und sich anschließend auf eine Definition festlegen.

2.1.1 Digitalisierung

Der Begriff der Digitalisierung bezeichnet sowohl den durch die Einführung digitaler Technologien entstandenen Veränderungsprozess als auch die Überführung von analogen in digitale Daten. Eine zweite Betrachtungsweise der Digitalisierung kann auf der Ebene eines Individuums, einer Organisation oder der Gesellschaft erfolgen. Die verstärkte Nutzung von Anwendungssystemen wie Computern, Tablets und Smart Devices führen zu einer Veränderung von Arbeits- und Handlungsweisen. Diese Veränderungen betreffen nicht mehr nur den beruflichen, sondern zunehmend auch den privaten Kontext. Der Fokus der Digitalisierung auf organisatorischer Ebene liegt heute auf der Vernetzung von Unternehmen, Kundinnen und Lieferantlnnen. Auf gesellschaftlicher Ebene entsteht eine Vielzahl neuer Dienstleistungen und durch die Vernetzung der Menschen eine große Dynamik in Informations- und Interaktionsprozessen, (vgl. Bengler/Schmauder, 2016, S. 75 f.)

Bei der Dematerialisierung handelt es sich um einen fixen Bestandteil der digitalen Transformation, bei welchem bisher überwiegend physisch bereitgestellte Produkte ihre Körperlichkeit verlieren und zukünftig digital angeboten werden. Dadurch werden physische Grenzen überwunden, wodurch Prozesse, wie beispielweise Verpackung und Transport, welche in unseren bisherigen Geschäftsprozessen eine große Bedeutung hatten, wegfallen können. Die nachhaltigen Auswirkungen auf bestimmte Industriezweige zeigen sich am Musik- und Zeitungsbusiness. Verlage und Musiklabels haben die technologischen Möglichkeiten viele Jahre vernachlässigt und ihre Marktanteile digitalen Unternehmen mit innovativen Geschäftsmodellen überlassen, (vgl. Kreutzer/Land, 2016, 11, 39)

2.1.2 Industrie 4.0

Der Begriff Industrie 4.0 wurde erstmals am 25. Jänner 2011 durch die Promotorengruppe „Kommunikation der Forschungsunion Wirtschaft - Wissenschaft der Bundesregierung“ als Zukunftsprojekt in deren Handlungsempfehlungen erwähnt. Im April 2011 ist die Initiative „Industrie 4.0“ dann im Rahmen der Hannover Messe erstmals an die Öffentlichkeit getreten. Vertreter aus Wirtschaft, Politik und Wissenschaft stellten dabei dar, wie der Paradigmenwechsel in der deutschen Industrie ablaufen wird. Als Hauptziel von Industrie 4.0 wird die Behauptung als Produktionsstandort auch in Hochlohnregionen genannt. Dies kann nur gelingen, wenn Unternehmen fit für die vom Internet getriebene 4. Industrielle Revolution werden und der Schritt zum Internet der Dinge im industriellen Umfeld erfolgt, (vgl. Kagermann/Lukas/Wahlster, 2011)

Durch den Einsatz von Sensoren und Kommunikationssystemen sowie intelligenten Überwachungs- und Entscheidungsprozessen soll Industrie 4.0 die Steuerung und Optimierung von Unternehmen und ganzen Wertschöpfungsnetzwerken in nahezu Echtzeit ermöglichen. Dabei nimmt erstmals auch das entstehende Produkt eine aktive Rolle ein, indem es den Produktionsprozess selbst steuert und gegebenenfalls Gegenmaßnahmen selbstständig auslöst. Dadurch ergeben sich enorme Prozessoptimierungspotentiale, wie beispielweise kürzere Reaktionszeiten und eine optimale Ressourcennutzung, (vgl. Kagermann/Lukas/Wahlster, 2011)

Die Bosch-Rexroth AG in Lohr am Main stellt beispielweise verschiedene Typen von Hydraulikelementen auf ein und derselben Fertigungslinie her. Dadurch verändert sich auch die Rolle des Fabrikarbeiters. Schwere und unbequeme Arbeiten werden vermehrt durch Roboter erledigt und der Mensch rückt mehr und mehr in eine Aufsichtsfunktion. Einerseits kann dies als Risiko für ganze Berufszweige gesehen werden, andererseits bietet diese Entwicklung aber auch Chancen hinsichtlich dem Fachkräftemangel, welcher sich in den nächsten Jahren durch den demografischen Wandel weiter zuspitzen wird. (vgl. Cole, 2015, S. 43 f.)

Neben betrieblicher Prozessoptimierung und intelligenter Produkte können auch intelligente Dienstleistungen neue Geschäftspotenziale darstellen. Sogenannte Smart Products können über das Internet eigenständig Informationen austauschen, Aktionen auslösen und sich wechselseitig steuern. Diese sogenannten loT (Internet of Things) Anwendungen werden im Kapitel 2.1.1.7 ausführlicher untersucht, (vgl. Kagermann/Lukas/Wahlster, 2011)

Der Begriff Industrie 4.0 fokussiert sich also vorwiegend auf die Integration zwischen klassisch produzierenden Unternehmen und demnach stark auf den industriellen Sektor. Da jedoch alle Unternehmen und damit die gesamte Wirtschaft von vernetzten Wertschöpfungsketten profitieren müssen, wird diese Bezeichnung in vielen Bereichen bereits auf Wirtschaft 4.0 ausgeweitet. Die Ausweitung des Begriffes macht deutlich, dass eine Integration nicht nur innerhalb der Unternehmensgrenzen stattfinden soll, sondern auch Lieferantlnnen und Kundinnen eingebunden werden können. Diese können als Informationslieferantlnnen, Ideengeberlnnen, Mitentwicklerlnnen oder Co- Produzentlnnen auftreten. (vgl. Kreutzer/Land, 2016, S. 3f.)

Ob der Begriff Industrie 4.0 Bestand haben wird, bleibt abzuwarten. Eine im Juni 2016 an der Technischen Universität Dortmund erschienene Arbeit zum Thema „Industrie 4.0 als Technologieversprechen“ prophezeit einen ähnlichen abfallenden Entwicklungsverlauf wie er in der Innovationsforschung als „Hype Cycle“ bezeichnet wird. Als Gründe dafür werden genannt, dass nicht in jedem Fall ein positiver Zusammenhang zwischen Investition und Produktivitätssteigerung existiert, dass risikobehaftete Nebenfolgen auftreten können und dass erwartete ökonomische Effekte noch lange auf sich warten lassen. Darüber hinaus drängen einflussreiche wissenschaftliche Akteure bereits darauf, den Digitalisierungsdiskurs weiter über den rein industriellen Bezug hinaus zu öffnen, was wiederum für die Begrifflichkeit Wirtschaft 4.0 spricht, (vgl. Hirsch-Kreinsen/Weyer/Wilkesmann, 2016, S. 24 f.)

2.1.3 Internet der Dinge

Das Internet der Dinge beschreibt die Integration von physischen und damit bisher ausschließlich analogen Systemen in eine Art digitales Informationssystem. Dabei werden Sensoren und Aktoren, sowie eingebettete physikalische Objekte durch kabelgebundene oder kabellose Netzwerke miteinander verbunden. Diese Informations- und Kommunikationssysteme verwenden vorwiegend dasselbe Internetprotokoll, durch welches sie eine Verbindung zum Internet aufbauen können. Wenn Objekte in der Lage sind, sowohl deren Umfeld wahrzunehmen, als auch zu kommunizieren, stellen diese wertvolle Werkzeuge dar, um deren Komplexität zu verstehen und prompt darauf reagieren zu können, (vgl. Chui/Löffler/Roberts, 2010) Eine sich speziell im Maschinen- und Anlagenbau durchgesetzte Anwendung wird als Remote Service bezeichnet. Unter Remote Services versteht man fernerbrachte Dienstleistungen, welche, durch den Einsatz von loT (Internet of Things) Technologien, die Integration externer Faktoren ermöglichen. Dies erfolgt unabhängig von der räumlichen Distanz zwischen Anbieterlnnen und Kundinnen und ermöglicht einen Fernzugriff auf die materiellen Güterder Kundinnen, (vgl. Dauner, 2012, S. 129) Als Best-Practice Beispiel kann hier die Heidelberger Druckmaschinen AG genannt werden, welche bereits seit über zehn Jahren eine eigene loT Plattform betreibt. In dieser Plattform laufen mittlerweile Daten von über 10.000 angeschlossenen Devices zusammen und ermöglichen dadurch Dienstleistungsangebote, welche weit über die technische Problemlösung hinausgehen. Neben automatischer Softwareaktualisierung und automatischer Störungsmeldung bietet die Firma Heidelberger Druckmaschinen auch ein online Benchmarking von Zustands- und Leistungsdaten der Maschinen an. Kundinnen profitieren dabei von Produktivitätssteigerungen bis zu 40%, sowie Kosteneinsparungen in sechsstelliger Höhe. (vgl. Krase/Oppermann, 2016, S. 86-90)

Remote Services beschränken sich jedoch nicht nur auf den B2B Bereich, sondern werden auch im Konsumgüterbereich angeboten. Beispiele dafür sind Medizin-, Gebäudemanagement-, Automobil- und IT-Anwendungen (vgl. Dauner, 2012, S. 134). Am Beispiel Automobil wird klar, dass dieses bereits seit längerem loT Anwendungen integriert hat. Sich über das Smartphone mit dem Auto zu vernetzen, um auf Musik, Apps, Kontakte und Kalender zuzugreifen, ist mittlerweile zum Standard geworden. Bei Premiumfahrzeugen wird diese Vernetzung noch deutlicher. Kameras, Ultraschall­und Radarsensoren überwachen ständig das Umfeld und sorgen dadurch für noch mehr Sicherheit. Neben Abstandswarnung, Müdigkeitserkennung sowie Brems- und Lenkunterstützung bieten moderne Fahrzeuge bereits heute vielfältige Hilfestellungen im Straßenverkehr. Noch effizienter wird das Ganze, wenn sich mehrere Fahrzeuge miteinander austauschen und so frühzeitig Informationen über Staus und Gefahrenstellen bereitstellen können. All diese Aktivitäten haben ein Ziel gemeinsam - das autonome Fahren. Neben einem neuen Komfortniveau und gesteigerter Produktivität soll das autonome Fahren auch unser Leben sicherer machen, denn ein großer Anteil der Verkehrsunfälle ist auf menschliches Versagen zurückzuführen. Sensoren dagegen kennen weder Ablenkung noch Müdigkeit und reagieren jederzeit verlässlich und berechenbar, (vgl. Zetsche, 2015, S. 71-73)

Aber auch in den eigenen vier Wänden halten loT Anwendungen unter der Bezeichnung „Smart Home“ Einzug. Einzelne Devices wie Fernseher, Heizung oder die Beschattungssteuerung werden heutzutage bereits mit dem Internet verbunden, um mehr Informationen zu generieren und intelligentere Interaktion zu ermöglichen. Betrachtet man hierbei neue Technologien wie Google Nest, Amazon Echo, Apple HomeKit und viele andere, erkennt man, dass sich das Zuhause von einer Automatisierung von Teilbereichen hin zu einem Netzwerk von Smart Devices entwickeln wird. Diese sind dadurch in der Lage, sich mit anderen Devices innerhalb, aber auch außerhalb der eigenen vier Wände zu vernetzen und mit ihnen zu kommunizieren. Die großen Anbieter wie Google, Amazon und Apple entwickeln Plattformen und öffnen die Schnittstellen für Drittanbieterlnnen, um beispielweise Thermostate, unterschiedlichste Sensoren bis hin zu Rauchmeldern zu integrieren, (vgl. lyer/Venkatraman, 2015)

2.1.4 Digitale Transformation

Geschäftserfolg hängt heutzutage sehr stark damit zusammen, wie erfolgreich Unternehmen digitale Geschäftsmodelle in ihre bestehenden Geschäftsmodelle integrieren können. Die digitale Transformation ist mittlerweile eine erfolgskritische Managementaufgabe geworden und erfordert neue Denkweisen des Managements, (vgl. Horlacher/Hess, S. 5126)

Die digitale Transformation stellt keine herkömmliche Disruption dar, es geht weniger um Verdrängung oder Austausch, als vielmehr um Vernetzung und Neukombinierung von Objekten, Menschen und Aktivitäten. Prozesse werden digitalisiert, Daten mit neuen Möglichkeiten generiert und ausgewertet und anderweitig wieder zur Verfügung gestellt, (vgl. lansiti/Lakhani, 2014)

Sie beschreibt die grundsätzliche Veränderung von Unternehmen, Markt, Umwelt und Gesellschaft durch Etablierung digitaler Prozesse und Technologien. Zeit- und ortsunabhängige Informationen auf mobilen Devices wie Smartphones, Tablets und anderen Wearables haben sich bereits im geschäftlichen sowie im privaten Umfeld durchgesetzt, (vgl. Bubolz, 2016, S. 16)

Fitzgerald (vgl. 2013, S. 2) definiert die digitale Transformation von Unternehmen durch deren Einsatz von digitalen Technologien mit dem Ziel, wesentliche Verbesserungen der Geschäftsaktivitäten zu erreichen. Technologien wie Social­Media, Mobile, Analytics oder vernetzte Geräte sollen dazu beitragen, Kundinnenerlebnisse zu verbessern, Geschäftsaktivitäten zu optimieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Durch die erwähnten Entwicklungen sind Unternehmen gefordert, sich und ihre Geschäftsmodelle auf digitale Technologien anzupassen, diese in bestehende Geschäftsmodelle aufzunehmen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Der Einsatz von digitalen Technologien kann zu einer bedeutenden Optimierung von Geschäftsprozessen führen, was sich wiederum positiv auf die Wettbewerbsfähigkeit und das zukünftige Wachstumspotential auswirkt, (vgl. Stief/Eidhoff/Voeth, 2016, S. 1725)

Der von Ralf T. Kreutzer und Karl-Heinz Land geprägte Begriff des digitalen Darwinismus findet insbesondere im deutschsprachigen Raum immer mehr Anwendung in Publikationen und Diskussionen. Mit Darwinismus wird der Ausscheidungsprozess bezeichnet, welcher dann eintritt, wenn sich Unternehmen oder gar ganze Industriezweige nicht schnell genug an die sich durch die Digitalisierung verändernden Rahmenbedingungen anpassen können und deshalb „aussortiert“ werden. Dieser Prozess setzt dann ein, wenn die Veränderungsfähigkeit von Unternehmen nicht mehr mit Veränderungen von Technologien und der Gesellschaft mithalten kann. (vgl. Kreutzer/Land, 2016, S.1 f.)

Um den Begriff „digitale Revolution“ beschreiben zu können, bedarf es einer klaren Differenzierung von dem ähnlich klingenden Begriff „Evolution“. Bei der Evolution handelt es sich um Veränderungen und Anpassungsprozesse, die über viele Generationen hinweg ablaufen können. Bei einer Revolution finden teilweise dramatische und existenzbedrohende Veränderungen innerhalb einer kurzen Zeitspanne statt, (vgl. Kreutzer/Land, 2016, S. 1 f.)

Der Autor wählt für die vorliegende Arbeit die Definition „digitale Transformation“, da diese eine ganzheitliche Betrachtung über Markt, Umwelt und Gesellschaft ermöglicht und keine Einschränkungen mit sich bringt.

2.2 Entwicklung der digitalen Transformation

Nach einer ausführlichen Erklärung und Abgrenzung der Begrifflichkeiten wird nachfolgend auf die Entwicklung der Transformation eingegangen.

Mit der Erfindung und dem Einsatz der Dampfmaschine wurde, gegen Ende des 18. Jahrhunderts die 1. industrielle Revolution angestoßen. Diese Erfindung war notwendig, um beispielweise die ersten mechanisch angetriebenen Webstühle zu betreiben. Sie hatte auch eine große Auswirkung auf die Regionen, in denen sich die entsprechenden Produktionsstätten ansiedelten. Die Erfindung des Stroms und der damit verbundenen Elektrifizierung Ende des 19. Jahrhunderts ermöglichte erstmals die Massenfertigung unter Einsatz von Fließbändern. Im Rahmen der sogenannten 2. Industriellen Revolution wurde das erste Mal von arbeitsteiligen Produktionsprozessen gesprochen. Erst 70 Jahre später, in den frühen 1970er Jahren, wurde die 3. Industrielle Revolution eingeleitet. Die steigende Computerisierung und der vermehrte Einsatz von Elektronik und Informationstechnologie führten zu einer weiteren Automatisierung von Produktionsstätten. Heute, im frühen 21. Jahrhundert, sehen wir uns mit der 4. Industriellen Revolution konfrontiert. Diese wird im engeren Sinne als die Vernetzung von Wertschöpfungsprozessen einzelner Unternehmen (Industrie 4.0) und Branchen (Wirtschaft 4.0) bezeichnet, (vgl. Kreutzer/Land, 2016, S. 1 f.)

Im weiteren Sinne kann man dabei von der Vernetzung der gesamten Gesellschaft sprechen und die 4. Industrielle Revolution mit der digitalen Transformation gleichstellen. Abbildung 2 stellt nachfolgend die vier industriellen Revolutionen im Zeitverlauf dar.

Abbildung 2: Von Industrie 1.0 zu Industrie 4.0 bzw. Wirtschaft 4.0

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Kreutzer/Land, 2016, S. 3

Bei einer näheren Betrachtung der 4. industriellen Revolution wird ersichtlich, dass die zunehmende Digitalisierung mit der sogenannten „New Economy“ oder auch „Dotcom“ Phase in den Jahren 1998/1999 eingeleitet wurde, sich aber auf Grund der zu geringen Durchdringung des Internets nicht gleich durchsetzen konnte. Erst nach dem Platzen der „Dotcom-Blase“ im März 2000 kam es zu einer signifikanten und bis heute anhaltenden Digitalisierung der Gesellschaft und ihrer Wirtschaftsprozesse, (vgl. Becker/Reynolds/Knop, 2015, S.1 f.)

Die nachfolgende Grafik belegt diese Entwicklung anhand des Anteils der Internetnutzer an der gesamten Weltbevölkerung in den Jahren 1993 - 2015.

Abbildung 3: Anteil der Internetnutzer an der Weltbevölkerung in den Jahren 1993 bis 2015 sowie eine Prognose für 2016

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Prognosen gehen davon aus, dass bereits im Jahr 2019 die weltweite Internetpenetrationsrate den Schwellenwert von 50% überschritten hat. Dies bedeutet, dass weltweit jede zweite Person über Zugang zu Internet verfügt, (vgl. Statista - das Statistik Portal, 2015)

Nach der Darstellung der Geschichte der digitalen Transformation werden in Kapitel 2.3 die aktuelle Situation sowie absehbare Trends auf der Basis von ausgewählten Modellen dargestellt.

2.3 Modelle zur Abgrenzung der digitalen Transformation

Um die digitale Transformation in einem Unternehmenskontext zu beschreiben, bedient sich der Autor in Kapitel 2.3.1 dem Wertkettenmodell, welches neben den klassischen Aktivitäten um digitale Aktivitäten erweitert wird. Einen Ausblick in die Zukunft ermöglichen in Kapitel 2.3.2 die dargestellten Trendmodelle. Die Erkenntnisse aus der Anwendung der beiden Modelle fließen in weiterer Folge in Kapitel 2.4 ein.

2.3.1 Wertkettenmodelle

Wertkettenmodelle ermöglichen als strategisches Instrument die Analyse von relativen Kostenoptionen, Differenzierungsmöglichkeiten sowie dem Wettbewerbsumfeld (vgl. Porter, 2010, S. 67). Sie zeigen auch auf, wie Primäraktivitäten sowie unterstützende Aktivitäten in Unternehmen ausgestaltet sein müssen, um einen Gewinn zu erzielen (vgl. Kreutzer/Land, 2016, S. 26).

Im Kapitel 2.3.1.1 wird in einem ersten Schritt das Wertkettenmodell nach Michael T. Porter, welches auch als klassische Wertkette bezeichnet werden kann, dargestellt, um es anschließend in Kapitel 2.3.1.2 mit den digitalen Komponenten zu erweitern. Der Fokus liegt dabei weniger auf der Analyse der Wertschöpfung zur Untersuchung der Wettbewerbsfaktoren, als vielmehr auf den einzelnen Aktivitäten und der Auswirkungen der digitalen Transformation auf diese.

2.3.1.1 Klassische Wertkette

Das Wertkettenmodell wurde grundsätzlich dazu entwickelt, Ursachen von Wettbewerbsvorteilen mit Hilfe eines systematischen Instruments zu analysieren. Dabei wird ein Unternehmen in strategisch wichtige Aktivitäten gegliedert, um dessen Kostenverhalten sowie mögliche Differenzierungsquellen zu identifizieren. Führt ein Unternehmen diese Aktivitäten kostengünstiger oder besser als die Konkurrenz aus, verschafft es sich einen Wettbewerbsvorteil, (vgl. Porter, 2010, S. 63)

Jedes Unternehmen besteht aus einer bestimmten Abfolge von Aktivitäten, durch welches Produkte und Dienstleistungen entwickelt, produziert, vermarktet, ausgeliefert und unterstützt werden. Die Summe dieser Aktivitäten und der Gewinnspanne, ergibt den Gesamtwert. Michael T. Porter definiert diese Wertaktivtäten als von Unternehmen ausgeübte physisch und technologisch unterscheidbare Aktivitäten. Um ihre Funktion zu erfüllen, sind gekaufte Inputs, menschliche Ressourcen sowie Technologien erforderlich, (vgl. Porter, 2010, S. 68 f.)

Wertaktivitäten lassen sich in primäre und unterstützende Aktivitäten unterteilen. Aus Abbildung 4 ist ersichtlich, dass sich Primäraktivitäten mit der Eingangslogistik, der Herstellung, der Vermarktung, der Ausgangslogistik und den verbundenen Serviceleistungen befassen. Unterstützende Aktivitäten sorgen dafür, dass die Primäraktivitäten überhaupt durchgeführt werden können. Sie befassen sich mit der

Beschaffung von notwendigen Inputfaktoren, der Entwicklung von Technologien, der Bereitstellung von menschlichen Ressourcen sowie der erforderlichen Unternehmensinfrastruktur.

Abbildung 4: Klassische Wertkette

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Porter, 2010, S. 66

Da in dem Wertkettenmodell von Michael T. Porter (vgl. 2010, S. 226) Informations­und Kommunikationstechnologien ausschließlich bei einer technologischen Betrachtung miteinbezogen werden, sieht der Autor hier einen erheblichen Bedarf, die klassische Wertkette um digitale Aktivitäten zu erweitern. Im nachfolgenden Kapitel wird demnach auf die digitale Komponente der Wertkette Bezug genommen und eine Möglichkeit einer digitalen Wertkette dargestellt.

2.3.1.2 Digitale Wertkette

Die digitale Transformation ist erst dann in einem Unternehmen angekommen, wenn diese das gesamte Geschäftsmodell durchdringt und sich nicht mehr nur auf einzelne Aktivitäten wie Produktion oder Marketing beschränkt. Diese Entwicklung macht es in vielen Fällen notwendig, die klassische Wertkette um die digitale Komponente zu erweitern, um Effizienz- und Effektivitätssteigerungen zu erreichen. Als Voraussetzung dafür wird der Wandel von sogenannten internen Daten-Silos hin zu Daten-Eco- Systems genannt. Ziel dabei ist es, möglichst alle internen und externen Informationen aus dem unternehmerischen Umfeld für die anderen wertschöpfenden Aktivitäten zugänglich zu machen, sodass schneller und umfassender auf notwendige Veränderungen reagiert werden kann. (vgl. Kreutzer/Land, 2016, S. 26)

Das Beispiel einer digitalen Wertschöpfungskette, welche darauf ausgerichtet ist, mehr Kundinnenwert und Kostenvorteile zu erzielen, ist nachfolgend in Abbildung 5 dargestellt.

Abbildung 5: Klassische Wertkette ergänzt um digitale Aktivitäten

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Kreutzer/Land, 2016, S. 27

Der interne sowie externe Informationsaustausch je Wertschöpfungsstufe spielt hierbei eine entscheidende Rolle. Wenn beispielweise bei Unterschreiten eines Sicherheitsbestandes im Warenlager eine automatisierte Meldung an die Lieferantlnnen erfolgen kann, ist das Lager bereits wieder aufgefüllt, bevor es zu einem Engpass kommt. Dies bringt nicht nur einen Vorteil hinsichtlich Reaktionszeit und Risikominimierung, sondern auch einen erheblichen Kostenvorteil durch die Automatisierung der Informationsflüsse. Am Beispiel Kundinnendienst könnten vernetzte Servicepartnerinnen Kundinnen bereits proaktiv über anstehende Services informieren und sogar schon die dafür benötigten Ersatzteile bereitstellen.

Voraussetzung dafür ist die Vernetzung der eigenen Wertschöpfungskette mit der Wertschöpfungskette von Kundinnen und Lieferantlnnen. Wie am Beispiel Kundinnendienst ersichtlich, müssen je nach Anforderung nicht nur direkte, sondern auch indirekte Kundinnen und Lieferantlnnen mit Informationen versorgt werden. Wie in Kapitel 2.1.2 bereits ausführlich beschrieben, hat man für diese Entwicklung, insbesondere im DACH-Raum, die Bezeichnung Industrie 4.0 eingeführt, (vgl. Kreutzer/Land, 2016, S. 26 f.) Aus Sicht des Autors greift der Terminus Industrie 4.0 hier jedoch bereits zu kurz, da nicht nur die Industrie, sondern alle Unternehmen von diesen Effizienz- und Effektivitätsvorteilen profitieren müssen. Zusammengefasst kann festgehalten werden, dass sich die digitale Transformation auf alle wertschöpfenden Aktivitäten auswirkt und dass aktive Informationsnetzwerke die notwendige Grundlage dafür sind, Effizienz- und Effektivitätssteigerungen zu erreichen und damit Wettbewerbsvorteile generieren zu können.

In Kapitel 2.3.2 werden nun einerseits die Lebenszyklusphasen von branchenübergreifenden relevanten Technologien und andererseits die Trends im Bereich digitales Marketing und Werbung, an Hand der Hype Cycle Modelle von Gartner, aufgezeigt. Die dort gewonnenen Erkenntnisse fließen anschließend in Kapitel 2.4.1 ein und stellen dort die konkreten Auswirkungen auf Unternehmen sowie auf Marketingabteilungen dar.

2.3.2 Gartner Hype Cycle

Um zukünftige Entwicklungen von Technologien oder damit verbundene Investitionsentscheidungen treffen zu können, ist es erforderlich, die aktuellen Phasen im Lebenszyklus zu kennen. Die Begründung dieser zukunftsorientierten Technologieanalysen geht zurück bis in die 1950er Jahre und bis heute wurde eine Vielzahl von unterschiedlichen Modellen zur Abschätzung von Innovationen, Produktlebenszyklen, Industrielebenszyklen und Technologielebenszyklen publiziert, (vgl. Gao и. а., 2013, S. 398)

Hype Cycle Modelle zielen darauf ab, Unsicherheiten, verbunden mit zukünftigen branchenübergreifend relevanten Technologieentwicklungen so gut wie möglich zu reduzieren. Dennoch bleibt die Beurteilung von relevanten Technologien in frühen Lebenszyklusphasen schwierig. Technische, wirtschaftliche und politische Barrieren können vorhergesagte Entwicklungen bremsen oder sogar gänzlich verhindern. Das bekannteste und am weitesten verbreitete Modell ist das Hype Cycle Modell, welches in regelmäßigen Abständen mit unterschiedlichen Betrachtungsweisen von dem US- Amerikanischen Marktforschungsunternehmen Gartner Inc. herausgegeben wird. (vgl. Dedehayir/Steinert, 2016, S. 28)

In dem bereits im Jahr 1995 eingeführten Modell wird der allgemein gültige Weg, den eine Technologie hinsichtlich Erwartungen und Sichtbarkeit durchläuft, dargestellt. Die Erwartungen an die Technologien werden dabei in fünf verschiedene Phasen (siehe Abbildung 6) eingeteilt, welche Informationen zum Stand der Marktaufnahme liefern: (vgl. Dedehayir/Steinert, 2016, S. 29; vgl. Kreutzer/Land, 2016, S. 22-24)

- Innovation Trigger (Technologische Impulse)

Erste Erfolgsmeldungen von Technologien werden publiziert und medial verbreitet. In dieser Phase kann noch keine Abschätzung über die Durchsetzung der Technologie gegeben werden.

- Peak of inflated Expectations (Höhepunkt der überzogenen Erwartungen)

In dieser Phase werden weitere Erfolgsstorys veröffentlicht, aber auch erste Misserfolge sichtbar. Der Einsatz der Technologien beschränkt sich auf eine sehr geringe Anzahl von Unternehmen.

- Through of Disillusionment (Tiefpunkt der Ernüchterung)

Hier wird sichtbar, dass viele Erwartungen an die Technologie nicht erfüllt werden konnten. Es überleben nur die Technologieanbieterlnnen, die Early Adopters von der Anwendung ihrer Technologie überzeugen konnten. Ist dies der Fall, beginnt in dieser Phase der klassische Produktlebenszyklus mit der Produkteinführung.

- Slope of Enlightenment (Anstieg der Erkenntnis/Aufklärung)

Ein nutzenstiftender Einsatz der Technologie wird zunehmend sichtbar und erste technologische Weiterentwicklungen werden von Unternehmen aufgegriffen.

- Plateau of Productivity (Produktivitätsplateau)

Der Nutzen der Technologie wird nun von vielen Unternehmen gesehen und der Einsatz als Mainstream-Technologie ist nur noch eine Frage derzeit.

Betrachtet man die Achseneinteilung des Modelles, findet man auf der Y-Achse die an die Technologien gestellten Erwartungen und auf der X-Achse die Zeit. Die dargestellte Kurve ist dabei in zwei Schritten zu interpretieren. Der erste Teil beschreibt die Erwartungen der Gesellschaft in Form einer Hype-Kurve. Der zweite Teil stellt eine klassische Technologiekurve dar, welche die Reife einer bestimmten Technologie beschreibt, (vgl. Dedehayir/Steinert, 2016, S. 29)

Zusätzlich findet man im Hype Cycle Modell Prognosen über die voraussichtliche Erreichung des Produktivitätsplateaus. Diese Information geht aus den unterschiedlichen Farben und Symbolen am unteren Ende der Abbildung 6 hervor (vgl. Kreutzer/Land, 2016, S. 24). Die Zeit zwischen dem „Peak of inflated Expectations“ und dem „Plateau of Productivity“ wird als „time-to-value gap“ bezeichnet und unterscheidet sich je nach Technologie, Komplexität, Beschränkungen und Marktdurchdringung. Diese Zeitspanne kann zwischen zwei Jahren und zwei Jahrzehnten betragen, (vgl. Dedehayir/Steinert, 2016, S. 29)

Der Autor wird nun nachfolgend in Kapitel 2.3.2.1 die Hype Cycles für Emerging Technologies aus den Jahren 2013 sowie 2016 darstellen und nach festgelegten Kriterien analysieren, bevor diese in Kapitel 2.4.1 „Auswirkung auf Unternehmen“ in das Wertkettenmodell integriert werden.

Aus der Problemstellung geht hervor, dass Marketingverantwortliche selbst noch Schwierigkeiten mit der Anwendung von Technologien haben, die im Jahr 2016 gar nicht mehr im Hype Cycle angeführt werden. Aus diesem Grund zieht der Autor zusätzlich zu den aktuellen Hype Cycles aus dem Jahr 2016 noch die Hype Cycles aus dem Jahr 2013 in Betracht und leitet davon zusätzliche relevante Entwicklungen für Unternehmen und die funktionale Ebene Marketing ab.

Im Kapitel 2.3.2.2 wird anschließend der Hype Cycle für Digital Marketing and Advertising aus den Jahren 2013 und 2016 dargestellt und wiederum nach festgelegten Kriterien analysiert.

2.3.2.1 EmergingTechnologies

Im Kontext der Themenstellung der vorliegenden Arbeit soll das Augenmerk auf die digitalen Entwicklungen gelegt werden, welche voraussichtlich in den nächsten fünf Jahren das Produktivitätsplateau erreichen. Aus diesem Grund werden im Rahmen einer näheren Betrachtung der Emerging Technologies nur die Technologien weiter ausgeführt, die laut Abbildung 6 und Abbildung 7 das Produktivitätsplateau bereits erreicht haben oder es voraussichtlich in den nächsten fünf Jahren (bis 2021) erreichen werden. Diese Einschränkung zielt darauf ab, die im Kapitel 2 gewonnen Erkenntnisse im Kapitel 3 einer praxisorientierten Betrachtung unterziehen zu können.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6: Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2013

Quelle: (www.gartner.com, 2016c)

Tabelle 3 zeigt nachfolgend in alphabetischer Reihenfolge die aus den Hype Cycles für Emerging Technologies abgeleiteten Technologien, eine Kurzbeschreibung sowie den voraussichtlichen Zeitraum für das Erreichen des Produktivitätsplateaus. Erkenntnisse aus dem Hype Cycle 2013 sind in der Farbe Orange, Erkenntnisse aus dem Hype Cycle 2016 in der Farbe Grau dargestellt.

Technologien wie Big Data, Consumer 3D Printing, Machine-to-Machine Communication Services sowie Wearable User Interfaces, welche im „Hype Cycle for Emerging Technologies 2013“ noch mit einem fünf bis zehn Jahres Horizont angekündigt worden sind, sind im „Hype Cycle for Emerging Technologies 2016“ nicht mehr auffindbar. Dies bedeutet, dass die Technologien laut Gartner bereits das Produktivitätsniveau erreicht haben. Auf Grund der Relevanz dieser Technologien werden diese trotzdem in Tabelle 3 einer weiteren Betrachtung unterzogen. Technologien wie Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und loT hingegen würden durch die in Kapitel 2.3.2.1 definierten Einschränkungen in Tabelle 3 nicht unter Betracht gezogen, da diese Technologien in beiden Hype Cycles mit einem fünf bis zehn Jahres Horizont angekündigt worden sind. Der Autor sieht auch in diesen

Technologien eine hohe Relevanz für Unternehmen und berücksichtigt auch diese nachfolgend in Tabelle 3. Technologien, welche über die in Kapitel 2.3.2.1 hinaus definierten Kriterien in Tabelle 3 Anwendung finden, werden in der Spalte Produktivitätsplateau mit einem Stern (*) gekennzeichnet.

Tabelle 3: Auswirkung Emerging Technologies 2016 auf Wertaktivitäten von Unternehmen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Die in der Analyse und Gegenüberstellung der Hype Cycles für Emerging Technologies gewonnenen Erkenntnisse werden in Kapitel 2.4.1 Tabelle 5 den wertschöpfenden Unternehmensaktivitäten zugeordnet, bevor anschließend die wichtigsten unternehmensübergreifenden Entwicklungen daraus abgeleitet werden.

2.3.2.2 Digital Marketing and Advertising

Wie in Kapitel 1.2 angeführt, ist es Ziel der vorliegenden Arbeit, die Auswirkungen der digitalen Transformation auf die funktionale Ebene Marketing zu erheben. Aus diesem Grund wird der Hype Cycle für Digital Marketing and Advertising im Kapitel 2.3.2.2 einer tiefgreifenden Betrachtung unterzogen. Nachfolgend werden alle Technologien weiter ausgeführt, die laut Abbildung 8 und Abbildung 9 das Produktivitätsplateau bereits erreicht haben oder es voraussichtlich in den nächsten fünf Jahren (bis 2021) erreichen werden. Diese Einschränkung zielt darauf ab, die im Kapitel 2 gewonnen Erkenntnisse im Kapitel 3 einer praxisorientierten Gegenüberstellung zu unterziehen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: (www.gartner.com, 2013c)

Abbildung 9: Gartner Hype Cycle for Digital Marketing and Advertising 2016

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: marketinglO, 2016

Tabelle 4 zeigt nachfolgend in alphabetischer Reihenfolge die aus den Hype Cycles für Digital Marketing abgeleiteten Technologien, eine Kurzbeschreibung, sowie den voraussichtlichen Zeitraum für das Erreichen des Produktivitätsplateaus. Technologien aus dem „Hype Cycle for Digital Marketing 2013“ wurden mit oranger Farbe hervorgehoben, Technologien aus dem „Hype Cycle for Digital Marketing 2016“ mit grauer Farbe. Idente Technologien wurden in einem Feld zusammengefasst.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 4: Auswirkung Hype Cycle Digital Marketing and Advertising auf die funktionale Ebene Marketing

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

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