Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im MittelstandTheorie, Empirie und Handlungsempfehlungen

Tim Botzkowski

Unternehmensführung & ControllingWolfgang Becker · Patrick Ulrich Hrsg.

Reihe herausgegeben vonW. Becker, Bamberg, DeutschlandP. Ulrich, Aalen, Deutschland

Unternehmensführung & Controlling

Die inhaltliche Zielsetzung der Reihe ist es, den Gesamtkontext von Unternehmens-führung und Controlling im Spiegelbild seiner historischen Entwicklung, aber auch im Lichte der aktuellen Anforderungen an eine zukunftsorientierte betriebswirtschaftliche Managementlehre abzubilden. Das Controlling wird in diesem Zusammenhang als inte-grativer Bestandteil der Unternehmensführung aufgefasst. In dem damit hier zugrunde gelegten wertschöpfungsorientierten Verständnis des Controlling stehen eine originäre Lokomotionsfunktion sowie derivative Informations- und Abstimmungsfunktionen im Vordergrund dieser funktional geprägten Controllingauffassung. Die führungsnahe Lo-komotionsfunktion dient dem initialisierenden Anstoßen der Wertschöpfung sowie der Ausrichtung aller unternehmerischen Aktivitäten auf den Wertschöpfungszweck. Diese Funktion wird erst möglich, wenn die derivativen Informations- und Abstimmungs-funktionen erfüllt sind.

Die Reihe strebt die Generierung fundierter, praxisnaher, aber auch theoretisch auf State-of-the-Art-Niveau stehender wissenschaftlicher Erkenntnisse an, die Unterneh-mensführung und Controlling auch im Forschungsbereich eine wachsende Bedeutung zuschreiben. Die Reihe hat einen hohen theoretischen Anspruch, ist letztlich jedoch immer im praxeologischen Sinne anwendungsorientiert ausgerichtet und zudem aus-drücklich offen für neue inhaltliche und publizistische Formate. Sie nutzt die bildhafte Vermittlung als Gestaltungsinstrument und bietet zeitgemäße, wissenschaftlich solide, dabei aber verständliche und zugleich praxisorientierte Publikationen. Die Autorinnen und Autoren sind ausgewiesene Experten aus Theorie und/oder Praxis der von ihnen bearbeiteten Themengebiete und somit ausgezeichnete Kenner von Unternehmensfüh-rung und Controlling. Die Grundlage für die Inverlagnahme bildet ein Exposé, das über den inhaltlichen Aufbau des Werkes, den geschätzten Manuskriptumfang, den Termin der Ablieferung des Manuskriptes an den Verlag sowie die Zielgruppe und mögliche Konkurrenzwerke Auskunft gibt.

Dieses wird von den Herausgebern der Reihe sowie dem Verlag einem kritischen Re-view unterzogen. Die Schriftenreihe präsentiert Ergebnisse der betriebswirtschaftlichen Forschung im Themenfeld Unternehmensführung und Controlling. Die Reihe dient der Weiterentwicklung eines ganzheitlich geprägten Management-Denkens, in dem das wertschöpfungsorientierte Controlling einen für die Theorie und Praxis der Führung zentralen Stellenwert einnimmt.

Reihe herausgegeben vonUniv.-Prof. Dr. Dr. habil. Wolfgang BeckerLehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbes.Unternehmensführung & ControllingOtto-Friedrich-Universität BambergBamberg, Deutschland

Weitere Bände in der Reihe http://www.springer.com/series/12530

Prof. Dr. Patrick UlrichProfessur für Unternehmensführungund -kontrolleHochschule Aalen - Technik und WirtschaftAalen, Deutschland

Tim Botzkowski

Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im MittelstandTheorie, Empirie und Handlungsempfehlungen

Mit einem Geleitwort von Univ.-Professor Dr. Dr. habil. Wolfgang Becker

Tim BotzkowskiBamberg, Deutschland

Unternehmensführung & Controlling ISBN 978-3-658-20332-0 ISBN 978-3-658-20333-7 (eBook)https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7

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Dissertation der Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2017

Geleitwort

In der betriebswirtschaftlichen Forschung und Praxis wird gegenwärtig kaum ein Megatrend so kontrovers diskutiert wie die Digitalisierung und die damit letztlich verbundene Frage nach dem Funktionsmechanismus der digitalen Wertschöpfung. In diesem Zusammenhang steht insbesondere die Transformation von Geschäftsmodellen im Fokus der Betrachtung, nicht zu-letzt auch aufgrund der zunehmenden Dominanz von Plattformgeschäftsmodellen, die beste-hende Marktstrukturen angreifen und teils auch disruptieren. Uber hat sich zum größten Taxi-unternehmen der Welt entwickelt, ohne eigene Taxen zu besitzen. SocietyOne ist die am schnellsten wachsende Bank der Welt, ohne über Eigenkapital zu verfügen und Airbnb ist der größte Vermieter von Zimmern, ohne Eigentümer eigener Immobilien zu sein. Disruptiv wirksame Start-ups greifen traditionelle Geschäftsmodelle an und drängen sich insbesondere zwischen Hersteller von Produkten und Dienstleistungen und Ihren Kunden. Diese Entwick-lung wird in den kommenden Jahren weiter voranschreiten, weshalb etablierte Unternehmen vor der Herausforderung stehen, ihre bestehenden Geschäftsmodelle oder einzelne Elemente daraus partiell oder total zu digitalisieren oder gar völlig neue (dann rein digitale) Geschäfts-modelle zu entwickeln. Der Wettbewerb zwischen Unternehmen basiert nicht mehr vorrangig auf Produkten, sondern findet stärker auf Ebene der Geschäftsmodelle statt. In diesem Kon-text verändern sich Produkte zunehmend zu komplexen, Dienstleistungselemente beinhalten-den Produktbündeln, die zum Produktbündel führenden Prozesse und die technologische Res-sourcenbasis gewinnen an strategischer Bedeutung. Die langfristige Existenzsicherung der Unternehmen hängt zunehmend vom Geschäftsmodell ab.

In Deutschland haben kapitalmarktorientierte Großunternehmen die zunehmende Bedrohung für das eigene Geschäftsmodell erkannt und reagieren auf vielfältige Art und Weise. Koopera-tionen mit Start-ups werden ebenso forciert wie die Gründung von spezifischen Tochterunter-nehmen. Die Digitalisierungsbemühungen bzw. die Entscheidung zur Digitalisierung sind zwingend notwendig und werden stellenweise auch öffentlichkeitswirksam dargelegt. Ein Großteil der deutschen Unternehmenslandschaft und damit auch der wirtschaftlichen Gesamt-leistung in der Bundesrepublik Deutschland wird jedoch von Unternehmen erbracht, die nicht der Gruppe der kapitalmarktorientierten Großunternehmen zuzuordnen sind. Das Rückgrat der deutschen Wirtschaft sind auch weiterhin mittelständische Unternehmen, jedoch werden diese Unternehmen im Kontext in der öffentlichen Digitalisierungsdiskussion trotz steigender Tendenz weniger stark betrachtet. Die Digitale Transformation von Geschäftsmodellen ist für mittelständische Unternehmen jedoch nicht weniger bedeutsam, denn trotz der häufig existie-renden Ressourcenbeschränkungen müssen auch mittelständische Unternehmen die mit der Digitalisierung einhergehenden Herausforderungen bewältigen.

Zur Entscheidung, wann, wie und warum mittelständische Unternehmen ihre Geschäftsmo-delle im Kontext der Digitalisierung verändern, existieren bisher kaum wissenschaftliche und noch weniger praxisorientierte und relevante Aussagen. Die vorliegende Arbeit von Tim Botzkowski, welche als Dissertationsschrift an der Sozial- und Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Otto-Friedrich-Universität Bamberg angenommen wurde, setzt an dieser For-

VI Geleitwort

schungslücke an und befasst sich mit der Entscheidung zur Digitalen Transformation von Ge-schäftsmodellen in mittelständischen Unternehmen. Die Untersuchung hat interdisziplinären Charakter, da sie nicht nur betriebswirtschaftliche Perspektiven, sondern auch Aspekte aus den Wissenschaftsdisziplinen der Soziologie, Psychologie, Informatik und Wirtschaftsinfor-matik aufgreift.

Tim Botzkowski untersucht die Entscheidungen zur Digitalisierung von Geschäftsmodellen in mittelständischen Unternehmen sowohl entscheidungstheoretisch anhand des Grundmodells der Entscheidungstheorie als auch empirisch und gleicht die gewonnenen Erkenntnisse mit Studienergebnissen zu bisher existierenden Untersuchungen der Digitalen Transformation in Großunternehmen ab. Auf Grundlage der methodologischen Vorgehensweise der Forschung im Gegenstrom und der Analyse bestehender empirischer Erkenntnisse werden dann allge-meine und mittelstandsspezifische Handlungsempfehlungen abgeleitet, die u.a. in der Ent-wicklung einer Digital Governance und einer Roadmap der Digitalen Transformation mün-den. Die von Tim Botzkowski vorgelegte Untersuchung stellt sowohl aus theoretischer als auch aus empirischer Sicht eine Bereicherung für die Betriebswirtschaftslehre dar und bietet insbesondere mittelständischen Unternehmen eine wertvolle Hilfestellung für die Digitale Transformation.

Ich freue mich, dass die von Tim Botzkowski vorgelegte Dissertationsschrift in der Reihe Un-ternehmensführung & Controlling erscheint und wünsche eine positive Rezeption sowohl in der Wissenschaft als auch in der vorrangig mittelständischen Unternehmenspraxis.

Univ.-Professor Dr. Dr. habil. Wolfgang Becker

Vorwort

Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Unternehmensführung & Controlling an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg sowie als Mitarbeiter am Europäischen Kompe-tenzzentrum für Angewandte Mittelstandsforschung (EKAM) und Mitarbeiter am Kompe-tenzzentrum für Geschäftsmodelle in der digitalen Welt.

Die Anfertigung dieser Dissertationsschrift war für mich persönlich eine bereichernde Erfah-rung. Während der Promotionszeit haben mich zahlreiche Weggefährten begleiten, denen ich an dieser Stelle danken möchte.

Mein Dank gilt insbesondere meinem akademischen Lehrer und Doktorvater, Herrn Univ.-Professor Dr. Dr. habil. Wolfgang Becker, Inhaber des Lehrstuhls für Betriebswirtschaftsleh-re, insbesondere Unternehmensführung & Controlling, sowie Wissenschaftlicher Direktor des Europäischen Kompetenzzentrums für Angewandte Mittelstandsforschung (EKAM) und des Kompetenzzentrums für Geschäftsmodelle in der digitalen Welt an der Universität Bamberg. Seine fachliche Expertise, die zahlreichen wissenschaftlichen Diskussionen und die gewähr-ten Freiheitsgrade haben maßgeblich zum Erfolg dieser Dissertation beigetragen.

Herrn Prof. Dr. habil. Patrick Ulrich möchte ich nicht nur für die Erstellung des Zweit-gutachtens, sondern auch für die langjährige Zusammenarbeit und die stete Bereitschaft zu wissenschaftlichen Diskussionen danken. Herrn Univ.-Professor Dr. Alexander Pflaum danke ich für die konstruktiven Hinweise und Gespräche und die Bereitschaft, die Rolle des Dritt-prüfers im Rahmen des Promotionsverfahrens zu übernehmen.

Weiterhin möchte ich mich gerne bei meinen ehemaligen und aktuellen Kollegen für eine tol-le Zusammenarbeit bedanken. Meinen Kollegen Alexander Burggraf, Christoph Feichtinger, Matthias Nolte, Eva Reitelshöfer, Oliver Schmid, Felix Schuhknecht und Meike Stradtmann danke ich für die ausgesprochen vertrauensvolle und kollegiale Zusammenarbeit und ihre Un-terstützung insbesondere in der Endphase der Dissertation. Danken möchte ich darüber hinaus meinen ehemaligen Kollegen Dr. Robert Holzmann, Dr. Bianca Brandt, Dr. Christian Hilmer, Dr. Johannes Krämer und Dr. Robert Ebner für die umfassende Unterstützung, die gemeinsa-mem Stunden außerhalb der Universität und für ihre Freundschaft. Einen besonderen Dank gilt meinem Kollegen und guten Freund Steffen Woelfl. Nicht nur die wissenschaftlichen Diskussionen, sondern auch die Treffen in den örtlichen Lokalitäten waren stets eine Berei-cherung. Bedanken möchte ich mich ferner bei Frau Jutta Eichhorn für ihr stets offenes Ohr und ihre liebevolle Art.

Während meiner Zeit in Bamberg haben viele Menschen mein Leben bereichert, denen ich ebenfalls danken möchte. Dies sind insbesondere Maarten van den Berg, Efe Ural, Simon Christoph, Dr. Christian Horn, Daniel Hein, Max Scheck, Gerd Saalfrank, Maria Wolf, Victor Naumann, Christoph Klötzer, Esther Schulz, Dr. Uwe Messer, Anna Hilmer, Marcel Kraus, David Nill, Gavin Agbe-Davies und Adan Schlatterer.

VIII Vorwort

Zuletzt möchte ich mich ausdrücklich bei meiner gesamten Familie von Herzen bedanken. Ich danke meinem Cousin und besten Freund Philipp Kasperek für die vielen schönen gemeinsa-men Stunden, fernab von Wissenschaft und Forschung. Meinen Eltern Michael und Eva dan-ke ich für die bedingungslose und grenzenlose Unterstützung in all meinen Vorhaben und Ihre Liebe. Ihnen möchte ich diese Arbeit widmen.

Inhaltsübersicht

Geleitwort ................................................................................................................................. VVorwort ................................................................................................................................. VIIAbbildungsverzeichnis .......................................................................................................... XVAbkürzungsverzeichnis ....................................................................................................... XIX1 Einleitung ............................................................................................................................ 12 Grundlagen ....................................................................................................................... 173 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen ..................... 514 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im

Mittelstand ........................................................................................................................ 935 Forschungsleitende Hypothesen .................................................................................... 1696 Handlungsempfehlungen ............................................................................................... 1737 Resümee und Ausblick ................................................................................................... 1978 Literaturverzeichnis ....................................................................................................... 2139 Anhang ............................................................................................................................ 297

Inhaltsverzeichnis

Geleitwort ................................................................................................................................. VVorwort ................................................................................................................................. VIIAbbildungsverzeichnis .......................................................................................................... XVAbkürzungsverzeichnis ....................................................................................................... XIX1 Einleitung ............................................................................................................................ 1

1.1 Problemstellung ........................................................................................................... 51.2 Zielsetzung und Forschungsfragen .............................................................................. 81.3 Forschungsmethodik ................................................................................................. 111.4 Aufbau der Arbeit ...................................................................................................... 15

2 Grundlagen ....................................................................................................................... 172.1 Entscheidung ............................................................................................................. 17

2.1.1 Entscheidungstheorie .................................................................................... 172.1.2 Begriffsabgrenzung ....................................................................................... 20

2.2 Digitalisierung ........................................................................................................... 222.2.1 Begriffsabgrenzung ....................................................................................... 222.2.2 Digitalisierung als Megatrend ....................................................................... 24

2.3 Geschäftsmodell ........................................................................................................ 252.3.1 Begriffsabgrenzung ....................................................................................... 262.3.2 Digitales Geschäftsmodell ............................................................................. 34

2.4 Mittelstand ................................................................................................................. 372.4.1 Begriffsabgrenzung ....................................................................................... 372.4.2 Besonderheiten des Mittelstandes ................................................................. 422.4.3 Charakteristika der Entscheidungsfindung .................................................... 45

2.5 Zwischenfazit und Thesenformulierung .................................................................... 483 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen ..................... 51

3.1 Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen ..................................... 513.1.1 Studien aus dem deutschsprachigen Raum ................................................... 533.1.2 Studien aus dem angloamerikanischen Raum ............................................... 62

3.2 Spezifizierung der Digitalisierungsentscheidung ...................................................... 663.3 Entscheidungstheoretische Analyse .......................................................................... 67

3.3.1 Umweltzustand .............................................................................................. 693.3.2 Ziele ............................................................................................................... 713.3.3 Entscheidungsalternativen ............................................................................. 733.3.4 Bewertung ..................................................................................................... 773.3.5 Entscheidung ................................................................................................. 81

3.4 Bezugsrahmen ........................................................................................................... 813.4.1 Begriff und Funktion eines Bezugsrahmens ................................................. 823.4.2 Bezugsrahmen der Untersuchung .................................................................. 83

XII Inhaltsverzeichnis

3.5 Zwischenfazit und Thesenformulierung .................................................................... 874 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im

Mittelstand ........................................................................................................................ 934.1 Untersuchungskonzeption ......................................................................................... 93

4.1.1 Forschungsdesign und Forschungsform ........................................................ 934.1.2 Techniken der Datenerhebung ...................................................................... 964.1.3 Techniken der Datenauswertung ................................................................. 100

4.2 Charakterisierung der Studienteilnehmer ................................................................ 1024.2.1 Angaben zum Unternehmen ........................................................................ 1024.2.2 Angaben zur Person .................................................................................... 111

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung ............................................................. 1164.3.1 Digitalisierung und digitales Geschäftsmodell ........................................... 117

4.3.1.1 Begriff und Wahrnehmung der Digitalisierung ........................... 1174.3.1.2 Digitales Geschäftsmodell ............................................................ 120

4.3.2 Entscheidungen zur Digitalisierung von Geschäftsmodellen ...................... 1274.3.2.1 Phasenzugehörigkeit ..................................................................... 1274.3.2.2 Stimuli der Digitalisierungsentscheidungen ................................. 1294.3.2.3 Umweltzustände ........................................................................... 1314.3.2.4 Ziele der Digitalisierungsentscheidungen .................................... 1334.3.2.5 Digitalisierungsalternativen ......................................................... 1364.3.2.6 Bewertung der Digitalisierungsalternativen ................................. 1384.3.2.7 Auswahl der Digitalisierungsalternativen .................................... 1404.3.2.8 Entscheidungsverhalten ................................................................ 1444.3.2.9 Performance und Zusammenhang zum Unternehmenserfolg ...... 1454.3.2.10 Aspekte der Entscheidungsfindung .............................................. 152

4.4 Synopse und Rückgriff auf die Forschungsfragen .................................................. 1584.5 Abgleich mit bestehenden Erkenntnissen zur Digitalen Transformation in

Großunternehmen .................................................................................................... 1635 Forschungsleitende Hypothesen .................................................................................... 169

5.1 Hypothesen zur Forschungsfrage 1 ......................................................................... 1705.2 Hypothesen zur Forschungsfrage 2 ......................................................................... 1705.3 Hypothesen zur Forschungsfrage 3 ......................................................................... 170

6 Handlungsempfehlungen ............................................................................................... 1736.1 Handlungsempfehlungen in der Betriebswirtschaftslehre ....................................... 1736.2 Allgemeine Handlungsempfehlungen ..................................................................... 177

6.2.1 Digital Governance ..................................................................................... 1776.2.2 Roadmap Digitale Transformation .............................................................. 1816.2.3 Präaktive Wirtschaftlichkeitsanalyse .......................................................... 184

6.3 Mittelstandsspezifische Handlungsempfehlungen .................................................. 1856.3.1 Digitalisierungsverständnis ......................................................................... 1866.3.2 Prozessdigitalisierung .................................................................................. 1866.3.3 Entscheidungsprozess .................................................................................. 191

Inhaltsverzeichnis XIII

6.4 Zusammenfassung der Handlungsempfehlungen .................................................... 193 7 Resümee und Ausblick ................................................................................................... 197

7.1 Wesentliche Erkenntnisse der Arbeit ...................................................................... 197 7.2 Limitationen, kritische Reflexion und mögliche Maßnahmen ................................ 200 7.3 Weitere Forschungsbedarfe ..................................................................................... 209

8 Literaturverzeichnis ....................................................................................................... 213 9 Anhang ............................................................................................................................ 2

9.1 Clusteranalysen ....................................................................................................... 2 9.2 Fragebogen ..............................................................................................................

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1-1: Entwicklung der digitalen Transformation ....................................................... 1

Abbildung 1-2: Auswahl relevanter Digitalisierungs-Studien ................................................... 4

Abbildung 1-3: Bezugsrahmen des Digitalisierungs-Managements .......................................... 5

Abbildung 1-4: Forschung im Gegenstrom .............................................................................. 13

Abbildung 1-5: Rigor versus Relevance................................................................................... 14

Abbildung 1-6: Aufbau der Arbeit ........................................................................................... 16

Abbildung 2-1: Präskriptive und deskriptive Entscheidungstheorie ........................................ 19

Abbildung 2-2: Entscheidungsbegriffe in der Literatur ........................................................... 21

Abbildung 2-3: Geschäftsmodellverständnis in der mittelständischen Praxis ......................... 28

Abbildung 2-4: Überblick über ausgewählte Geschäftsmodellelemente -1 ............................. 29

Abbildung 2-5: Überblick über ausgewählte Geschäftsmodellelemente -2 ............................. 30

Abbildung 2-6: Elemente eines Geschäftsmodells ................................................................... 30

Abbildung 2-7: Die Balanced Value Map ................................................................................ 31

Abbildung 2-8: Geschäftsmodelltypologie............................................................................... 34

Abbildung 2-9: Quantitative Mittelstandsdefinition nach EKAM ........................................... 41

Abbildung 2-10: Besonderheiten des Mittelstandes ................................................................. 42

Abbildung 2-11: Zentrale vs. dezentrale Entscheidung ........................................................... 46

Abbildung 2-12: Thesen Forschungsfrage 1 und 2 .................................................................. 49

Abbildung 3-1: Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen .......................... 52

Abbildung 3-2: Aufbau eines Entscheidungsfeldes ................................................................. 69

Abbildung 3-3: Umweltzustände .............................................................................................. 70

Abbildung 3-4: Formal- und Sachziele .................................................................................... 72

Abbildung 3-5: Entscheidungsalternativen der Digitalisierung ............................................... 76

Abbildung 3-6: Bezugsrahmen ................................................................................................. 85

Abbildung 3-7: Überblick über Digitalisierungsentscheidungen ............................................. 88

Abbildung 3-8: Thesen Forschungsfrage 3 .............................................................................. 92

Abbildung 4-1: Empirische Forschungsdesigns ....................................................................... 94

Abbildung 4-2: Parameter vergleichender Untersuchungen .................................................... 96

Abbildung 4-3: Auswahlverfahren der Datenerhebung ........................................................... 98

Abbildung 4-4: Rechtsform der Probanden ............................................................................ 103

Abbildung 4-5: Branchenzuordnung [N=151] ....................................................................... 104

Abbildung 4-6: Voraussichtlicher Gesamtumsatz im laufenden Geschäftsjahr ..................... 105

XVI Abbildungsverzeichnis

Abbildung 4-7: Anzahl Mitarbeiter ........................................................................................ 106

Abbildung 4-8: Größenklassen der Probanden....................................................................... 107

Abbildung 4-9: Mittelstandszugehörigkeit ............................................................................. 108

Abbildung 4-10: Geschäftsmodelltyp der Probanden [N=105] ............................................. 109

Abbildung 4-11: Mitglieder im Leitungsgremium ................................................................. 110

Abbildung 4-12: Zusammensetzung des Leitungsgremiums [N=146] .................................. 111

Abbildung 4-13: Angaben zur Person .................................................................................... 112

Abbildung 4-14: Kompetenzprofil der Probanden ................................................................. 113

Abbildung 4-15: Digitalisierungsdefinition ........................................................................... 117

Abbildung 4-16: Assoziationen mit Digitalisierung ............................................................... 118

Abbildung 4-17: Aussagen zur Digitalisierung ...................................................................... 120

Abbildung 4-18: Auswirkung der Digitalisierung auf die Elemente des Geschäftsmodells .. 121

Abbildung 4-19: Intensität der Auswirkung ........................................................................... 122

Abbildung 4-20: Verständnis eines digitalen Geschäftsmodells ............................................ 123

Abbildung 4-21: Beschreibung des digitalen Geschäftsmodells ............................................ 125

Abbildung 4-22: Bedeutung eines digitalen Geschäftsmodells .............................................. 126

Abbildung 4-23: Phasenzugehörigkeit ................................................................................... 128

Abbildung 4-24: Stimuli ......................................................................................................... 130

Abbildung 4-25: Umweltzustand ........................................................................................... 132

Abbildung 4-26: Ziele ............................................................................................................ 134

Abbildung 4-27: Ziele und Generation ................................................................................... 135

Abbildung 4-28: Betrachtung von Digitalisierungsalternativen............................................. 136

Abbildung 4-29: Alternativenbetrachtung und Unternehmenszugehörigkeit ........................ 138

Abbildung 4-30: Bewertung der Digitalisierungsalternativen ............................................... 139

Abbildung 4-31: Bewertung und Unternehmenszugehörigkeit .............................................. 140

Abbildung 4-32: Auswahl einer Entscheidungsalternative .................................................... 141

Abbildung 4-33: Auswahl und Generation............................................................................. 143

Abbildung 4-34: Verhalten ..................................................................................................... 145

Abbildung 4-35: Performance ................................................................................................ 148

Abbildung 4-36: Digitalisierungsalternative und Performance .............................................. 149

Abbildung 4-37: Performance-Unterschiede .......................................................................... 150

Abbildung 4-38: Digitalisierung und Unternehmenserfolg .................................................... 151

Abbildung 4-39: Entscheidungsfindung ................................................................................. 153

Abbildungsverzeichnis XVII

Abbildung 4-40: Durchschnittliche Dauer der Entscheidungsfindung .................................. 154

Abbildung 4-41: Akteure der Entscheidung – 1 ..................................................................... 156

Abbildung 4-42: Akteure der Entscheidung – 2 ..................................................................... 157

Abbildung 4-43: Beibehaltung/Verwerfung der Thesen ........................................................ 162

Abbildung 4-44: Digitale Transformation im Vergleich ........................................................ 164

Abbildung 6-1: Zusammenspiel von Wissenschaft und Praxis .............................................. 174

Abbildung 6-2: Handlungsempfehlungen im Überblick ........................................................ 176

Abbildung 6-3: Digital Governance-Konzeption ................................................................... 178

Abbildung 6-5: Barrieren der Implementierung von Geschäftsprozessmanagement im Mittelstand .................................................................................................... 188

Abbildung 7-1: Reale Digitalisierungsentscheidungen .......................................................... 199

Abbildung 7-2: Qualitative Eigenschaften der Entscheidungskompetenz ............................. 210

Abkürzungsverzeichnis

BB Baby Boomer

BEA Break even-Analysen

c.p. Ceteris Paribus

DIN Deutsches Institut für Normung

Dyn. Inv. Dynamische Investitionsrechnung

EDV Elektronische Datenverarbeitung

EKAM Europäisches Kompetenzzentrum für Angewandte Mittelstandsfor-schung

ERP Enterprise Resource Planning

Et al. et alia

Gem. Gemäß

Ggf. gegebenenfalls

GX Generation X

i.d.R. in der Regel

i.e.S. im engeren Sinn

i.w.S. im weiteren Sinn

KMU Kleine und mittlere Unternehmen

K-KS Kennzahlen und Kennzahlensysteme

LOT Long Organizational Tenure

MW Mittelwert

NDM Naturalistic Decision Making

NT New/intermediate Tenure

OT Old Tenure

PMS Performance Measurement System

Post-D Post Decision

Pre-D Pre Decision

RPD Recognition Primed Decision making

SME small and medium-sized enterprises

Sog. So genannte(n)

SOT Short Organizational Tenure

Stat. Inv. Statische Investitionsrechnung

S-O-R Stimulus-Organism-Response

XX Abkürzungsverzeichnis

S-R Stimulus-Response

TOPB Theory of Planned Behavior

TORA Theory of Reasoned Action

u.a. unter anderem

1 Einleitung

Im Rahmen des Festaktes zum Tag der Deutschen Einheit am 3. Oktober 2013 stellte Bun-despräsident Joachim Gauck in seiner Rede heraus, dass ein Epochenwechsel zu verzeichnen sei, ähnlich wie einst die industrielle Revolution, welcher auf die zunehmende Digitalisierung der gesamte Lebens- und Arbeitswelt zurückzuführen ist.1 Die Digitalisierung2 ist für Unter-nehmen jedoch schon seit den späten 1990er Jahren durch die Entwicklung digitaler Produkte (Musik, Entertainment) sowie Infrastruktur-Entwicklungen (Telekommunikation, Software, IT) von Bedeutung. Um die Jahrtausendwende herum erfolgte der nächste Entwicklungs-schritt hin zur digitalen Distribution. Diese umfasste im Wesentlichen e-commerce und web-strategy. Durch die zunehmenden Möglichkeiten von Informations- und Kommunikations-technologien3 begann ab dem Jahr 2010 die digitale Transformation von Geschäftsmodellen (Abbildung 1-1).4

Abbildung 1-1: Entwicklung der digitalen Transformation5 Aufgrund dieser Entwicklung stellen Bharadwaj et al. fest: „However, during the last decade, impressive improvements in information, communication, and connectivity technologies have unleashed new functionalities. Thus, the post-dotcom decade has seen firms - both established and startups - taking advantage of lower price/performance levels of computing (hardware

1 Vgl. Gauck (2013), S. 3f. 2 Eine genaue Definition des Begriffs erfolgt in Abschnitt 2.2.1. 3 Siehe dazu die Ausführungen von Wheeler (2002), welcher insbesondere zwischen verschiedenen

Arten von Informations- und Kommunikationstechnologien unterscheidet. 4 Vgl. Berman/Bell (2011), S. 2. 5 In Anlehnung an Berman/Bell (2011), S. 2. Siehe auch das vergleichbare Stufen-Modell von Kri-

ckel (2015), S. 47f.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018T. Botzkowski, Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand,Unternehmensführung & Controlling, https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7_1

2 1 Einleitung

and software) as well as global connectivity through standard protocols (e.g., Internet and mobile web) to adapt their business infrastructure to the new digital era.”6

Die digitale Transformation7 ist so gesehen Teil einer längeren Entwicklung, die einschnei-dende und grundlegende Veränderungen ganzer Geschäftsmodelle oder wesentlicher Teile davon zur Folge hat.8 Die digitale Transformation stellt insbesondere etablierte Unterneh-men9, unabhängig vom Betriebstyp oder Branchenzugehörigkeit10, vor die Herausforderung, das bestehende Geschäftsmodell oder einzelne Elemente daraus partiell oder total zu digitali-sieren11 oder das bestehende Geschäftsmodell um ein oder mehrere digitale Geschäftsmodelle zu erweitern.12

Unternehmen sind daher gezwungen, ihr Geschäftsmodell immer wieder neu auf den Prüf-stand zu stellen und an den veränderten Bedingungen reaktiv anzupassen oder aber zukünftige Bedingungen zu antizipieren.13 Entscheidend ist in diesem Zusammenhang, wie stark etablier-te Unternehmen am bestehenden Geschäftsmodell festhalten oder in welchem Maße sie sich selbst hinterfragen und die Herausforderungen annehmen, welche durch die Digitalisierung entstehen.14 Tripsas/Gavetti stellen jedoch heraus: „Even when established firms recognize the need to change in response to shifts in their external environment, they are often unable to respond effectively”,15 und Doz/Kosonen argumentieren: „[…] many companies fail, not be-cause they do something wrong or mediocre, but because they keep doing what used to be the right thing for too long, and fall victim to the rigidity of their business model. In the face of discontinuities and disruptions, convergence and intense global competition, companies now need to transform their business models more rapidly, more frequently and more far-reachingly than in the past.”16

Die partielle oder totale Transformation von Geschäftsmodellen ist insbesondere für den Mit-telstand von Bedeutung.17 Bereits im Jahr 2000 argumentierte Kleindl „By adapting new business models and practices, large businesses may be able to mitigate these advantages, put-

6 Bharadwaj et al. (2013), S. 472. 7 Das Begriffspaar „Digitale Transformation“ wird in der Literatur nicht einheitlich definiert. Siehe

dazu bspw. Rossmann/Tangemann (2015), S. 162; Kotnour (2010), S. 49 oder den Überblick von Schallmo (2016), S. 4.

8 Vgl. Baumgärtner/Horz/Klein (2013), S. 54. 9 „In today’s increasingly digital world, even companies in the primarily physical industries will not

start their digital transformation journey from “zero.” Instead, most organizations are already find-ing ways to use digital information by providing interactive web sites, improved customer service or enhanced customer experiences.“ Berman/Bell (2011), S. 5.

10 Vgl. Zisler et al. (2016), S. 76. 11 Vgl. Berman (2012), S. 16ff. 12 Vgl. Becker et al. (2017), S. 284ff. Siehe auch: „One possible response is to adopt a new business

model next to the existing one.” Markides (2013), S. 313 oder Casadesus-Masanell/Tarzijan (2012).

13 Vgl. Bieger/Krys (2011), S. 5. 14 Vgl. Streibich (2015), S. 17. Ähnlich auch Westerman/Bonnet/McAfee (2014), S. 74. 15 Tripsas/Gavetti (2000), S. 1147. 16 Doz/Kosonen (2010), S. 370. 17 Vgl. dazu umfassend Becker et al. (2017).

1.1 Problemstellung 3

ting smaller businesses at a competitive disadvantage.”18 Der Wettbewerb zwischen Unter-nehmen, basiert nicht mehr nur auf Produkten und Prozessen, sondern findet auch auf Ebene der Geschäftsmodelle statt,19 weshalb Kreutzer zu der Erkenntnis gelangt, dass ein digitaler Darwinismus ausgebrochen ist, der nachhaltig die Existenzsicherung von Unternehmen ge-fährden kann.20 Die digitale Transformation von Geschäftsmodellen ist daher auf Grund der Praxisrelevanz Gegenstand sowohl universitärer als auch außeruniversitärer Forschung21 ge-worden, gleichwohl außeruniversitäre Studien deutlich überwiegen.22

18 Vgl. Kleindl (2000), S. 73. Siehe auch Robeiro/Love (2003). 19 Vgl. Gassmann/Frankenberger/Csik (2013), S. 4. Siehe auch Jansen/Mast (2014), S. 26 oder Wes-

terman/Bonnet/McAfee (2014), S. 90. Beispiele dafür finden sich u.a. bei Amit/Zott (2012) oder Yoo (2010), S. 213ff.

20 Vgl. Kreutzer (2014), S. 38ff. 21 Vgl. Becker et al. (2015), S. 264. 22 Siehe dazu auch die Literaturanalyse von Becker et al. (2017), S. 291ff.

4 1 Einleitung

Abbildung 1-2: Auswahl relevanter Digitalisierungs-Studien23 Die Erkenntnisse der vorgestellten Studien verdeutlichen, dass die digitale Transformation von Geschäftsmodellen für die Unternehmenspraxis eine enorme Bedeutung besitzt,24 wes-halb Westermann et al. feststellen: „Digital transformation […] is becoming a hot topic for companies across the globe.”25

23 Vgl. Westerman et al. (2012); Becker et al. (2013b); Gutsche (2013); Harvard Business Review Analytic Services (2014); Commerzbank AG (2015); Bloching et al. (2015); Riedel/Heinen (2015); Wade (2015); Hess et al. (2016); Kane et al. (2016). Weitere Studien sind darüber hinaus in Abschnit3 3.1 ersichtlich.

24 Vgl. Adelhelm (2013), S. 35. 25 Vgl. Westerman et al. (2011), S. 5. Bereits im Jahr 1996 macht Negroponte grundlegend darauf

aufmerksam, dass die Digitalisierung einen Paradigmenwechsel bedeutet und dadurch die Ge-schäftstätigkeit von Unternehmen verändert wird. Vgl. Negroponte (1996), S. 24ff.

1.1 Problemstellung 5

1.1 Problemstellung

Wie die vorherigen Ausführungen gezeigt haben, ist die digitale Transformation von Ge-schäftsmodellen in der Unternehmenspraxis omnipräsent. Die digitale Transformation von Geschäftsmodellen ist kein punktueller Akt, sondern „erfolgt anhand eines Vorgehens mit ei-ner Abfolge von Aufgaben und Entscheidungen, die in einem logischem und zeitlichem Zu-sammenhang zueinander stehen.“26

Wesentlicher Auslöser ist dabei die Digitalisierungsentscheidung.27 Insbesondere im Mittel-stand ist die Digitalisierungsentscheidung von Bedeutung, da der Spielraum für strategische Fehlentscheidungen, die mit einer Transformation des Geschäftsmodells verbunden sind, auf-grund der begrenzten Ressourcenausstattung geringer ist.28

Abbildung 1-3: Bezugsrahmen des Digitalisierungs-Managements29 Die Frage, wie Entscheidungsträger Entscheidungen treffen und wie die entsprechenden Pro-zesse ausgestaltet sind, ist seit vielen Jahren für Wissenschaftler und Praktiker gleichermaßen von Interesse.30 Die intensive Auseinandersetzung mit der Thematik ist darauf zurückzufüh-

26 Schallmo/Rusnjak (2017), S. 7. 27 Ähnlich auch Girotra/Netessine (2014), S. 97ff. Eine genaue Darlegung der Digitalisierungsent-

scheidung erfolgt in den Abschnitten 3.2. und 3.3. 28 Vgl. Becker et al. (2017), S. 305. 29 Entnommen aus Becker (o. J.). 30 Vgl. Francis-Smythe/Robinson/Ross (2013), S. 3. „Die Entscheidungsfindung im Rahmen der be-

triebswirtschaftlichen Theorie und Praxis wird seit Jahren kontrovers diskutiert und auch in Zu-

6 1 Einleitung

ren, dass Entscheidungen einerseits den betrieblichen Alltag in Unternehmen determinieren und andererseits sowohl individuelles als auch kollektives Verhalten einzelner Personen und Gruppen lenken.31

Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit Entscheidungen umfasst verschiedene wissen-schaftliche Disziplinen.32 Die Literatur zeigt Beiträge zur interdisziplinären Entscheidungs-forschung in der Politologie, Soziologie und Psychologie; besondere Bedeutung hat die Ent-scheidungsforschung jedoch in angewandten Wissenschaften wie der Betriebswirtschaftsleh-re.33 Im Rahmen der Entscheidungsforschung wurden lange Zeit das Verständnis der präskrip-tiven Entscheidungstheorie und die damit einhergehende Annahme des homo oeconomicus zu Grunde gelegt.34 Das Hauptaugenmerk dieser Betrachtungsweise richtet sich auf die formale, rationale Entscheidungslogik und die Annahme gegebener Entscheidungsprämissen.35 Die Kritik an den Prämissen des homo oeconomicus setzte zwar bereits früh ein, jedoch war diese lange Zeit wohlwollend und stellte den grundsätzlichen Charakter nicht in Frage.36 Über Jahr-zehnte hinweg wurde aber seitens der Sozialwissenschaften das ökonomische Modell dahin-gehend kritisiert, dass in den ökonomischen Modellwelten von einem zu großen Maß an indi-vidueller Rationalität37 ausgegangen werde, während die Vertreter der Ökonomie die sehr restriktiven Modellannahmen als nützliche Approximation der Wirklichkeit verteidigten, da nur so komplexe ökonomische Zusammenhänge einer wissenschaftlichen Analyse unterzogen werden könnten.38

Sinnbildlich für die Kritik am tradierten Menschenbild des homo oeconomicus, welcher stets rational handelt, war es insbesondere Simon, der die klassische Entscheidungstheorie durch das Aufzeigen kognitiver Beschränkungen relativierte und stellte daher fest: „Die Sozialwis-senschaften leiden bei ihrer Behandlung der Rationalität an akuter Schizophrenie. An dem ei-nen Extrempunkt schreiben die Ökonomen dem homo oeconomicus eine widersinnige allwis-sende Rationalität zu. Der homo oeconomicus hat ein vollständiges und konsistentes Präfe-renzensystem, das es ihm immer erlaubt, aus den ihm verfügbaren Alternativen zu wählen; es gibt keine Grenzen für die Komplexität der Berechnungen, die er durchführen kann, um zu bestimmen, welche Alternativen die besten sind; Wahrscheinlichkeitsberechnungen sind für

kunft einen zentralen Untersuchungsgegenstand der Betriebswirtschaftslehre darstellen.“ Pam-pel/Botzkowski (2016), S. 398. Siehe auch Becker et al. (2016), S. 111.

31 Vgl. Bronner (1973), S. 1. „We are all fundamentally decision makers. Everything we do con-sciously or unconsciously is the result of some decision.“ Saaty (2008), S. 83.

32 Vgl. Kirsch (1988), S. 2; Dinkelbach (1993), S. 930. 33 Vgl. Kirsch (1977), S. 17. 34 Vgl. Goldfarb et al. (2012), S. 406; Diekmann/Voss (2004), S. 15. 35 Vgl. Langer/Rogowski (2009), S. 179. 36 Vgl. Kirsch (1977), S. 61. 37 Als Pendant zur Rationalität wird in der Wissenschaft oftmals die Intuition genannt. Vgl. Evans

/Stanovich (2013). Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit der Intuition überrascht nicht, da an den Grundfesten vieler ökonomischer Theorien und Paradigmen indirekt Kritik geübt wird. Vgl. Nippa (2001), S. 215. Zur Bedeutung der Intuition im Rahmen von Management-Entscheidungen siehe exemplarisch Dane/Pratt (2007).

38 Vgl. Tscheulin/Lindenmeier (2009), S. 11.

1.1 Problemstellung 7

ihn weder ängstigend noch rätselhaft. […] Am anderen Extrempunkt gibt es jene auf Freud zurückführbaren Tendenzen in der Sozialpsychologie, die das gesamte Denken auf den Affekt zu reduzieren versuchen.“39

Vertreter wie Simon gehören der sog. verhaltenswissenschaftlichen Entscheidungstheorie an, da sie neoklassische Prämissen wie vollständige Informationen40 und unbegrenzte Rationalität durch die Prämissen der unvollständigen Information und der begrenzten Rationalität ersetzen und das Ergebnis von Entscheidungen – im Vergleich zu den Annahmen der Neoklassik – von den Charakteristika der Entscheidung beeinflusst wird und mit ihnen variiert.41 Die restrikti-ven Rationalitätsannahmen ökonomischer Modelle wurden erstmalig durch die „Behavioral Economics“42 ersetzt und Verhaltensaspekte43 in die Überlegungen mit einbezogen.44

Die Entscheidungsforschung im betriebswirtschaftlichen Kontext gewinnt im Mittelstand zu-nehmend an Bedeutung,45 wie die Untersuchungen von Hamer46, Reitmeyer47, Welter48, Mar-tin49 und Becker/Ulrich/Botzkowski50 verdeutlichen. Trotz der intensivierten Forschungsbe-mühungen in diesem Bereich ist jedoch zu konstatieren, dass sich die Betriebswirtschaftslehre lange Zeit nur rudimentär mit dem Mittelstand befasste; erst in den letzten Jahren ist das Inte-resse in der Wissenschaft deutlich gestiegen und damit die Anzahl der Publikationen zu die-sem Themengebiet.51 Um die Entscheidungsfindung im Mittelstand zu untersuchen, steht eine Fokussierung auf empirisch erfassbare Entscheidungsprozesse im Vordergrund,52 weshalb Hamer bereits im Jahr 1988 konstatierte „[…] Aus diesen Gründen aber muß [sic!] auch das Verhalten dieser mittelständischen Unternehmer und Unternehmens wissenschaftlich mehr er-forscht werden. Dies kann wiederum nicht deduktiv-abstrakt, sondern nur empirisch konkret

39 Simon (1981), S. 29. 40 Informationen werden in der Betriebswirtschaftslehre als zweckorientiertes Wissen verstanden.

Vgl. Wittmann (1959), S. 14. 41 Vgl. Berger/Bernhard-Mehlich (1999), S. 134. 42 Eine vergleichbare Wissenschaftsdisziplin ist die sog. „Behavioral Finance“. Siehe dazu exempla-

risch die Ausführungen von Daxhammer/Facsar (2012). 43 Zum Beginn der Berücksichtigung der Verhaltensforschung in der Ökonomie siehe Hesselbach

(1970), S. 653. 44 Vgl. Tscheulin/Lindenmeier (2009), S. 11. „A characteristic of social science is the multitude per-

spectives used by different researchers. The significant differences between research fields lie less often in what is described than in how it is described. One important way of developing a social science is to apply new perspectives to a part of reality, thereby highlighting new features of the reality.” Brunsson (1982), S. 29.

45 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016a), S. 2. 46 Vgl. Hamer (1988). 47 Vgl. Reitmeyer (2000). 48 Vgl. Welter (2003). 49 Vgl. Martin (2005). 50 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016a). 51 Vgl. Schauf (2009), S. 3. Die Mittelstandsforschung zeigt sich diesbezüglich höchst vielfältig-

multidisziplinär, teils theoretisch, teils empirisch und bisweilen durch divergierende Sichtweisen geprägt. Vgl. Lageman/Löbbe (1999), S. 60.

52 Vgl. Scherm/Pietsch (2007), S. 23.

8 1 Einleitung

aus der Praxis selbst geschehen.“53 Um dies zu realisieren erscheint es zweckorientiert, prä-skriptive Aspekte der Entscheidungsfindung deskriptiv zu untersuchen.54 Denn die klassische präskriptive Entscheidungstheorie und die deskriptive-verhaltenswissenschaftliche Entschei-dungsforschung konkurrieren nicht miteinander, sondern ergänzen sich und nehmen eine Ge-staltungsaufgabe wahr.55

Bamberg/Coenenberg/Krapp erklären diesbezüglich: „Das Endziel der Betriebswirtschafts-lehre besteht mithin in der Entwicklung normativer Entscheidungsmodelle, die die Ableitung rationaler Problemlösungen für praktische Entscheidungssituationen ermöglichen. Dieser Ge-staltungsaufgabe freilich ist eine Erklärungsaufgabe vorgelagert, denn ohne deskriptive Ent-scheidungsmodelle fehlt es an den für praktisch-normative Entscheidungsmodelle notwendi-gen erfahrungswissenschaftlichen Aussagen über verfolgte Ziele, mögliche Handlungspro-gramme sowie die Konsequenz der alternativen Aktionsprogramme. Damit wird deutlich, dass die betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre auf einer Synthese von präskriptiver und deskriptiver Entscheidungsforschung beruhen muss.“56

Digitalisierungsentscheidungen zur Transformation des Geschäftsmodells in mittelständi-schen Unternehmen sind nach Auffassung von Becker/Ulrich aus folgenden zwei Aspekten sowohl aus praktischer als auch wissenschaftlicher Perspektive relevant:57

„Geschäftsmodellinnovationen lassen sich üblicherweise als eine strategische Ent-scheidung deuten. Bisher existieren jedoch nur sehr wenige Erkenntnisse darüber, wer die Entscheidung über Geschäftsmodelle und Geschäftsmodellinnovationen in KMU trifft, wie strukturiert das Entscheidungsfeld ist und ob die Entscheidung eher rational oder eher intuitiv abläuft.“

„Ähnlich wie in anderen Bereichen des Strategischen Managements auch sind viele der Untersuchungen zu Geschäftsmodellen in KMU struktureller oder prozessualer Natur. Vor allem in KMU könnte aufgrund der häufig größeren Personenorientierung eine Analyse des Einflusses der Entscheidungsträger auf der oberen und mittleren Hie-rarchieebene auf Geschäftsmodelle und Geschäftsmodellinnovationen von Interesse sein.“

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

Auf der Grundlage der soeben geschilderten Problemstellung kann festgehalten werden, dass Forschungsbedarf hinsichtlich der Entscheidung zur digitalen Transformation von Geschäfts-modellen besteht. Die vorliegende Arbeit verfolgt entsprechend das Ziel, evidenzbasierte Handlungsempfehlungen für die mittelständische Unternehmenspraxis zu formulieren. Aus

53 Hamer (1988), S. 80. 54 Vgl. Bamberg/Coenenberg/Krapp (2012), S. 11. 55 Vgl. Bamberg/Coenenberg (1980), S. 378. 56 Bamberg/Coenenberg/Krapp (2012), S. 11. Siehe dazu auch Sieben/Schildbach (1980), S. 145. 57 Becker/Ulrich (2016), S. 248f.

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen 9

der allgemeinen Zielsetzung der Arbeit können drei konkrete Forschungsfragen58 abgeleitet werden, die einer kurzen Erläuterung bedürfen.

1. Was ist unter Digitalisierung zu verstehen und wie wird Digitalisierung im Mittelstand wahrgenommen?

Die Begriffsbestimmung im Rahmen wissenschaftlicher Untersuchungen stellt eine notwen-dige Voraussetzung dar, um eine präzise Vorstellung vom jeweiligen Untersuchungsgegen-stand zu erhalten.59 Der Digitalisierungsbegriff wurde insbesondere im Rahmen der dritten industriellen Revolution geprägt,60 gleichwohl sind gegenwärtig noch terminologische Un-klarheiten zu konstatieren.61 Die Begriffe „digital“ und „Digitalisierung“ sind trotz oder gera-de wegen der andauernden Kontroverse seltsam unbestimmt62 und die Definitionen divergie-ren in der Literatur teilweise stark voneinander.63 Auch in der Praxis herrscht keine Einigkeit darüber, was unter Digitalisierung zu verstehen ist,64 weshalb es bei der „Entwicklung einer zielgerichteten Digitalisierungsstrategie zu Kommunikationsproblemen zwischen den einzel-nen Akteuren kommen kann.“65 Neben terminologischen Unklarheiten ist festzustellen, dass in der Literatur häufig vom „Megatrend Digitalisierung“ gesprochen wird.66 Der Begriff Me-gatrend67 ist jedoch auf vielfältige Weise korrumpiert worden. Erstens wird der Begriff „Me-ga“ oftmals als Verstärkungswort zur Übertreibung genutzt und zweitens ist der Begriff von Funktionalisierung jeder Art umlagert.68

2. Welchen Einfluss hat die Digitalisierung auf die Geschäftsmodellelemente im Mittel-stand, was zeichnet ein digitales Geschäftsmodell aus und wie wichtig ist die Digitali-sierung des Geschäftsmodells speziell für die mittelständische Unternehmenspraxis?

Wie bereits erläutert wird die Digitalisierung zur partiellen oder totalen Transformation von Geschäftsmodellen führen.69 Die Elemente des Geschäftsmodells können jedoch von der Di-gitalisierung unterschiedlich stark betroffen sein,70 weshalb der Einfluss der Digitalisierung auf diese Elemente zu untersuchen ist. Ferner ist für die vorliegende Arbeit von Interesse her-auszufinden, wie ein digitales Geschäftsmodell zu definieren ist. Becker et al. stellen in die- 58 Zur Notwendigkeit der präzisen Formulierung von Forschungsfragen siehe Berger-Grabner

(2013), S. 60. 59 Vgl. Wolf (2013), S. 8. Zur Bedeutung der Begriffsbestimmung in explorativen Untersuchungen

siehe Brühl (2015a), S. 158. 60 Vgl. Scheer/Wahlster (2012), S. 7f. 61 Vgl. Abschnitt 2.2.1. 62 Vgl. Krickel (2015), S. 42. 63 Vgl. Becker/Vogt (2015), S. 430. Siehe auch Pillkahn (2007), S. 14f. 64 Vgl. Becker et al. (2013b), S. 54ff. 65 Becker et al. (2016), S. 106. 66 Vgl. statt vieler Hungenberg (2014), S. 94. 67 Eine ausführliche Diskussion des Trendbegriffs erfolgt durch Liebl (2000), S. 59ff. und Pillkahn

(2007), S. 125ff. 68 Vgl. Horx (2011), S. 62. 69 Vgl. Berman (2012), S. 16ff. 70 Vgl. Becker et al. (2013b), S. 132.

10 1 Einleitung

sem Zusammenhang grundlegend fest: „Einerseits gibt es bereits wissenschaftliche Untersu-chungen, die sich mit sog. „born digitals“ auseinandersetzen, also Unternehmen, die von Be-ginn an bereits teilweise, weit überwiegend oder vollständig digitalisiert sind. Dies sind insbe-sondere Unternehmen aus der Net Economy, die ihre Wertschöpfung digital erzielen. Gegen-wärtig wird jedoch zunehmend diskutiert, wie auch Unternehmen, die nicht der Net Economy angehörig sind, ihr Geschäftsmodell digitalisieren können und was in diesem Zusammenhang genau darunter zu verstehen ist.“71

Wie die Ausführungen verdeutlichen, kann davon ausgegangen werden, dass Unternehmen, die der Net Economy angehören, die Digitalisierung des Geschäftsmodells bereits seit Jahren aktiv vorantreiben. Zu fragen ist jedoch, welche Bedeutung digitale Geschäftsmodelle für etablierte mittelständische Unternehmen haben.

3. Wie treffen Führungskräfte mittelständischer Unternehmen Digitalisierungsentschei-dungen zur Transformation des Geschäftsmodells?

Im Mittelpunkt der betriebswirtschaftlichen Forschung stehen oftmals Aussagen darüber, wie Entscheidungen getroffen worden sind oder voraussichtlich getroffen werden.72 Die Be-triebswirtschaftslehre als angewandte Realwissenschaft73 verfolgt das Ziel, ihre Objektfel-der – also auch Entscheidungen – zu definieren, zu beschreiben, zu erklären und daraus Hand-lungsempfehlungen für die betriebliche Praxis abzuleiten.74 Die Bemühungen der Betriebs-wirtschaftslehre um die Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Praxis sind Ausdruck der ihr obliegenden Gestaltungsaufgabe.75 Um der Frage nachzugehen, wie die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells von Führungskräften getroffen wurde bzw. getrof-fen wird, bedarf es einer theoretischen Analyse anhand des Grundmodells der Entscheidungs-theorie,76 da in diesem Modell die konstituierenden Merkmale einer Entscheidung zusam-mengefasst sind, die erforscht werden können.77

Das Grundmodell der Entscheidungstheorie besteht aus dem Zielsystem und dem Entschei-dungsfeld, letzteres wiederum setzt sich aus Handlungsalternativen, Umweltzuständen und Konsequenzen zusammen.78 Das Grundmodell der Entscheidungstheorie formalisiert den Ent-scheidungsprozess, wodurch eine systematische Behandlung von Entscheidungssituationen ermöglicht wird.79 Insbesondere in der deskriptiven Entscheidungstheorie wird der Entschei-dungsprozess untersucht, dieser stellt somit den Untersuchungsgegenstand dar.80 Im Vorder-grund steht ausdrücklich die empirische Untersuchung des Entscheidungsprozesses (verhal-

71 Vgl. Becker et al. (2017), S. 291. 72 Vgl. Kirsch (1997), S. 55. 73 Siehe dazu ausführlich Abschnitt 1.3. 74 Vgl. Kirsch (1997), S. 52. 75 Vgl. Kirsch (1997), S. 56. 76 Vgl. Alter (2013), S. 272; Erichson/Hammann (2011) S. 402. 77 Vgl. Bardmann (2011), S. 239. 78 Vgl. Hagenloch (2009), S. 3. 79 Vgl. Lang (2009), S. 163. 80 Vgl. Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes (2014), S. 4.

1.3 Forschungsmethodik 11

tenswissenschaftliche Entscheidungsprozessforschung) und nicht die Entscheidungslogik.81

Die deskriptive Untersuchung des Entscheidungsprozesses bedingt nach Heinen die Zerle-gung des individuellen Entscheidungsprozesses in seine einzelnen Bestandteile.82 Diese Zer-legung dient der Komplexitätsreduktion83 und wird als Dekomposition bezeichnet.84 Für die vorliegende Untersuchung bedeutet die Dekomposition des individuellen Entscheidungspro-zesses, dass die einzelnen Bestandteile der Digitalisierungsentscheidungen separat analysiert und verglichen werden können, wodurch detaillierte Forschungsergebnisse und Handlungs-empfehlungen möglich sind.

1.3 Forschungsmethodik

Zur Beantwortung der in Abschnitt 1.2 aufgeworfenen Forschungsfragen ist eine zweckorien-tierte Forschungsmethodik notwendig. Diefenbach argumentiert in seiner Kritik und Neukon-zeption der Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre auf sozialwissenschaftlicher Basis: „wenn man anfängt über Wissenschaft nachzudenken, dann ist Wissenschaft schon da.“85 Wissen-schaft kann verschiedenartig interpretiert werden: als Tätigkeit (Erarbeiten von Aussagen über Zusammenhänge, kritische Auseinandersetzung mit Wissen und dessen Wiedergabe), als Er-gebnis einer Tätigkeit (System von Aussagen) oder als Institution (Personen und Einrichtun-gen, die wissenschaftlich tätig sind).86 Wissenschaft befasst sich in systematischer Weise mit einem abgegrenzten Gegenstandsbereich um Erkenntnisse über dieses Gebiet zu erzielen (Er-kenntnisobjekt)87, die verfolgten Ziele zu erreichen (Erkenntnisziel) und unter Berücksichti-gung geeigneter Methoden (Methodologie)88. Mittels der drei Elemente – Erkenntnisobjekt, Erkenntnisziel und Methodologie – kann jede Wissenschaft vollständig beschrieben und von anderen Wissenschaften abgegrenzt werden.89 Somit ist Wissenschaft ein dynamisches Sys-tem von allgemeingültigen Aussagen über reale Sachverhalte.90 Ziel der Wissenschaft ist „(…) das Entdecken, Beobachten, Beschreiben und Analysieren relevanter Sachverhalte innerhalb des Erkenntnisobjekts, das Erklären von Zusammenhängen und Wirkungsstrukturen mit Hilfe allgemeingültiger Theorien sowie die Gewinnung von Wissen zur Gestaltung und

81 Vgl. Scherm/Pietsch (2007), S. 24. 82 Vgl. Heinen (1991), S. 35. 83 „Komplexe Probleme werden in handhabbare Teilprobleme zerlegt.“ Göbel (2014), S. 39. 84 Vgl. Luhmann (1978), S. 20; Eisenführ/Weber (2003), S. 9; Müller (2014), S. 73. 85 Vgl. Diefenbach (2003), S. 29. 86 Vgl. Weber/Kabst/Baum (2014), S. 22. 87 Erkenntnisobjekte sind im Gegensatz zu Erfahrungsobjekten Teilausschnitte des Gesamtkomple-

xes eines Erfahrungsobjektes und basieren auf gedanklicher Abstraktion bzw. Isolation und Selek-tion. Vgl. Camphausen (2014), S. 3f.

88 Die Methodologie befasst sich mit den im Rahmen der einzelnen Wissenschaften angewendeten Methoden zur Gewinnung von Erkenntnissen, weshalb sie auch als die „Wissenschaft vom richti-gen Denken“ charakterisiert wird. Sie hat die Aufgabe, die Zweckmäßigkeit von Methoden zu prü-fen und ihren Anwendungs- und Geltungsbereich abzugrenzen. Vgl. Diederich (1981), S. 73.

89 Vgl. Clausius (1998), S. 2, sowie Peters/Brühl/Stelling (2005), S. 1. 90 Vgl. Lechner/Egger/Schauer (2010), S. 31.

12 1 Einleitung

Veränderung innerhalb des Erkenntnisobjektes.“91 Töpfer stellt diesbezüglich fest: „Wenn die Wissenschaft insgesamt durch Erkenntnisgewinnung und deren praktisch nutzbringende An-wendung gekennzeichnet ist, so liegt hier eine Entsprechung zur Natur der Menschen in ihrem Alltagsleben vor. Zum einen sind diese von Natur aus neugierig und wissbegierig, zum ande-ren streben sie i.d.R. auch laufend nach einer Verbesserung ihrer momentanen Lage, indem sie Probleme für die aktuelle Lebensbewältigung lösen wollen. Damit ist es also ganz natür-lich und weit verbreitet, bezogen auf bestimmte Sachverhalte nach dem Warum und Wie zu fragen und anschließend zu überlegen, wozu diese Erkenntnis nützlich ist und welche neuen Verhältnisse im Sinne von Verbesserungen damit erzeugt werden können. Wissenschaft hat diesen Dualismus lediglich aufgegriffen, wodurch sich ein eigenständiger Gesellschaftsbe-reich herausgebildet hat, der über und für die Praxis nachdenkt.“92

Die Betriebswirtschaftslehre als vergleichsweise junge Wissenschaft93 ist Teil der Wirt-schaftswissenschaften94 und hat ihre Ausprägung als selbstständige Wissenschaft wirtschaf-tender Betriebe/Unternehmen erst im Laufe des zwanzigsten Jahrhunderts95 gefunden; Gegen-stand96 und Erkenntnisobjekt sind das Wirtschaften in und von Unternehmen.97 Die Betriebs-wirtschaftslehre wird als angewandte Wissenschaft verstanden98 und soll einerseits einen Er-kenntnisfortschritt ermöglichen (kognitives Wissenschaftsziel) und andererseits zur Lösung praktischer Problemlagen (praktisches Wissenschaftsziel) beitragen.99 Durch das Verständnis der Betriebswirtschaftslehre als angewandte Wissenschaft wird primär das praktische Wissen-schaftsziel verfolgt,100 weshalb Ulrich in diesem Zusammenhang postuliert, dass der Praxis-bezug im Forschungsprozess stets zu berücksichtigen ist.101 Aufgrund dieser Prämisse kann von einer konzeptionellen Forschung gesprochen werden.102

91 Vgl. Balderjahn/Specht (2016), S. 21. 92 Töpfer (2007), S. 4. 93 Vgl. statt vieler Opresnik/Rennhak (2015), S. 2. 94 Wirtschaftswissenschaften im weiteren Sinne dienen dem Erforschen des Wirtschaftens und dem

Entscheiden über die Allokation knapper Güter zur Befriedigung menschlicher Bedürfnisse. Wirt-schaftswissenschaften im engeren Sinne beinhalten Mikro- und Makroökonomie (Volkswirt-schaftslehre) und die Betriebswirtschaftslehre. Vgl. Clausius (1998), S. 4.

95 „Die Frage nach der Wissenschaftlichkeit der Betriebswirtschaftslehre, ihrer Forschung und der von ihr angebotenen Aus- und Weiterbildung hat sie seit wenigstens dreieinhalb Jahrhunderten

begleitet.“ Brockhoff (2014), S. 7. 96 Zu unterscheiden ist zwischen dem Erfahrungsgegenstand und dem Erkenntnisgegenstand. Erstere

ist das empirische Phänomen, das es zu beschreiben gilt, letztere der Blickwinkel und die Frage-stellung, aus denen heraus der Erfahrungsgegenstand betrachtet wird. Vgl. Neus (2013), S. 2.

97 Vgl. Opresnik/Rennhak (2012), S. 1. „Gegenstand der Betriebswirtschaftslehre ist das Wirtschaf-ten der Menschen in Betrieben.“ Ahlert/Franz/Kaefer (1990), S. 1.

98 Vgl. Kornmeier (2007), S. 23; Jung (2016), S. 25. Siehe auch die Ausführungen von Heinen (1985), S. 15. Zur kritischen Auseinander mit der Betriebswirtschaftslehre als angewandte Wis-senschaft siehe Schneider (2011), S. 106, der Betriebswirtschaftslehre entgegen der herrschenden Meinung als „Kristallisationspunkt für disziplinübergreifende Forschungsansätze“ beschreibt.

99 Vgl. Bardmann (2014), S. 63ff. 100 Siehe auch Schanz (2009), S. 84ff. 101 Vgl. Ulrich (1981), S. 19. Siehe dazu auch Ulrich (1982), S. 1. 102 Vgl. Ulrich (1981), S. 21.

1.3 Forschungsmethodik 13

Die angewandte Wissenschaft verfolgt jedoch nicht nur ein praktisches Wissenschaftsziel, sondern muss gleichzeitig auf einer theoretischen Basis103 gründen.104 Jung erklärt in diesem Zusammenhang: „Die Betriebswirtschaftslehre wird heute überwiegend als angewandte Wis-senschaft bezeichnet und geht demnach über die Zielsetzungen einer reinen Wissenschaft hin-aus. Sie besteht aus einem theoretischen und einem angewandten (praktischen) Teil. Beide Teile unterscheiden sich in Ihrem Erkenntnisziel. Die theoretische Betriebswirtschaftslehre dient ausschließlich der Wissenserlangung, unabhängig vom Grad der praktischen Anwen-dung, während die angewandte Betriebswirtschaftslehre immer eine praxisorientierte For-schung betreibt und ihre Aufgabe in der Beschreibung und Beurteilung empirisch vorgefun-dener Entscheidungsprozesse sowie in der Entwicklung neuer Entscheidungsgrundlagen sieht.“105

Nach Ansicht Beckers können daher sinnvolle Forschungsergebnisse nur durch eine Synthese von aus betriebswirtschaftlichen Theorien abgeleiteten und aus empirischen Daten hergeleite-ten Argumentationsschritten entstehen (Abbildung 1-4).106

situativ geprägter Interpretationsspielraum

nominalePerspektive

realePerspektive

Induktion

Deduktion

Forschungs-konzeption

Bezugsrahmen der Praxis

Bezugsrahmen der Theorie

eigenständiges Problem

theoretische Fundierung

bewährte Umsetzung

Abbildung 1-4: Forschung im Gegenstrom107 Die Forschungskonzeption im Gegenstrom ermöglicht neben der Nutzung verschiedener Me-thoden der Datenerhebung die Anwendung verschiedener Ansätze zur Interpretation der ge-

103 Zur theoretischen Fundierung bei wenig erforschten Untersuchungsgebieten siehe Daniel (2008), S. 8.

104 Vgl. Ulrich (1970), S. 16 oder Schweitzer (2009), S. 65. 105 Jung (2016), S. 24. 106 Vgl. Becker/Ulrich (2012), S. 34 und Becker (1990). Siehe auch Srnka (2007). 107 In Anlehnung an Becker (1990), S. 296; Becker (2014a), S. 18.

14 1 Einleitung

wonnen Daten.108 Abschließend soll die vorliegende Arbeit in der vier-Felder-Matrix nach Anderson/Herriot/Hodgkinson verortet werden,109 um vor dem Hintergrund der stetigen Dis-kussion um „Rigor versus Relevance“110 Position zu beziehen.111

Abbildung 1-5: Rigor versus Relevance112 Wie Abbildung 1-5 verdeutlicht, kann zwischen insgesamt vier Strategien der Forschung un-terschieden werden, die sich nach den beiden Dimensionen Rigor (theoretische/methodische Strenge und Exaktheit) und Relevance (praktische Relevanz) einordnen lassen und wie folgt beschrieben werden können:113

Quadrant 1: Forschung mit hoher praktischer Relevanz, aber niedrigem theoretischen und methodischen Niveau.

Quadrant 2: Theoretisch fundierte und pragmatisch ausgerichtete Wissenschaft.

Quadrant 3: Hohes Niveau an methodischer Strenge und theoretischer Exaktheit, je-doch nur geringe praktische Relevanz.

Quadrant 4: Geringes Niveau an methodischer Strenge und theoretischer Exaktheit und kaum praktische Relevanz.

Die vorliegende Arbeit soll dem zweiten Quadranten zugeordnet werden, da einerseits eine

108 Vgl. Becker (1990), S. 296. 109 Vgl. Anderson/Herriot/Hodgkinson (2001). 110 Zu den Kriterien von Rigor und Relevance siehe Ahlert/Evanschitzky/Hesse (2005), S. 364f. 111 Zur Rigor versus Relevance-Diskussion in der Managementforschung siehe umfassend Nicolai

(2004); Wolf/Rosenberg (2012); Kieser/Nicolai/Seidl (2015). 112 Vgl. Anderson/Herriot/Hodgkinson (2001), S. 394. 113 Vgl. Töpfer (2012), S. 56ff.

1.4 Aufbau der Arbeit 15

wissenschaftliche Vorgehensweise gewählt und andererseits die Erzielung praxisrelevanter Forschungsergebnisse verfolgt wird.114 Dies hat zur Konsequenz, dass eine theoretische Fun-dierung die Grundlage für die Untersuchung darstellt und darüber hinaus müssen die empiri-schen Forschungsergebnisse praktische Relevanz besitzen, um der Anforderung einer anwen-dungsorientierten Forschung gerecht zu werden.

1.4 Aufbau der Arbeit

Die vorliegende Arbeit besteht aus insgesamt sieben Abschnitten (vgl. Abbildung 1-6).

In Kapitel 1 werden zunächst Problemstellung, Zielsetzung und Forschungsmethodik darge-stellt.

In Kapitel 2 werden die wesentlichen Grundlagen der Arbeit erörtert. Diesbezüglich wird der Entscheidungsbegriff diskutiert sowie eine Arbeitsdefinition formuliert. Im Anschluss werden Definitionsansätze der Digitalisierung vorgestellt, bevor die der Arbeit zu Grunde liegende Arbeitsdefinition benannt wird. Im weiteren Verlauf der Arbeit erfolgen eine Diskussion des Geschäftsmodellbegriffs und die Ableitung einer Arbeitsdefinition. Darüber hinaus wird eine Geschäftsmodelltypologie vorgestellt und anschließend unterschiedliche Ansichten zum digi-talen Geschäftsmodell diskutiert. Im weiteren Verlauf wird auf den Mittelstand eingegangen, eine Arbeitsdefinition formuliert, Besonderheiten des Mittelstandes aufgezeigt und Entschei-dungsspezifika herausgearbeitet. Das Kapitel endet mit einem Zwischenfazit und der Formu-lierung von Thesen.

Der Fokus von Kapitel 3 befasst sich mit Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen. Zunächst werden Studien zur Digitalen Transformation in Großunter-nehmen analysiert, bevor die Digitalisierungsentscheidung spezifiziert wird. Anschließend er-folgt dann eine entscheidungstheoretische Analyse der Digitalisierungsentscheidung. Nach der entscheidungstheoretischen Analyse folgt die Vorstellung des Bezugsrahmens. Abschlie-ßend wird ein Zwischenfazit gezogen und abermals Thesen formuliert.

Im Mittelpunkt von Kapitel 4 stehen die Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand. Hierzu wird zunächst die Untersuchungskonzeption vor-gestellt und die empirischen Ergebnisse der Erhebung dargelegt. Danach erfolgt ein Rückgriff auf die formulierten Forschungsfragen und abschließend ein Abgleich der empirischen Er-kenntnisse mit bestehenden Erkenntnissen zur Digitalen Transformation in Großunternehmen.

In Kapitel 5 werden auf Grundlage der empirischen Ergebnisse forschungsleitende Hypothe-sen formuliert.

In Kapitel 6 dient der Formulierung von Handlungsempfehlungen, um letztlich einen Mehr-wert für die Unternehmenspraxis zu ermöglichen. Es werden sowohl allgemeine als auch mit-telstandsspezifische Handlungsempfehlungen abgeleitet.

Kapitel 7 fasst die wesentlichen Inhalte der Arbeit im Rahmen eines Resümees zusammen

114 Siehe dazu exemplarisch Varadarajan (2003).

16 1 Einleitung

und gibt einen Ausblick hinsichtlich des weiteren Forschungsbedarfs. Bestandteile des letzten Kapitels sind darüber hinaus Limitationen der Arbeit und eine kritische Reflexion.

Abbildung 1-6: Aufbau der Arbeit

2 Grundlagen

In diesem Kapitel werden zunächst begriffliche und theoretische Grundlagen der Entschei-dung diskutiert (Abschnitt 2.1), bevor eine Auseinandersetzung mit der Digitalisierung (Ab-schnitt 2.2), insbesondere mit Definitionsansätzen in der Literatur und der Verortung der Di-gitalisierung als Megatrend erfolgt. Abschnitt 2.3 befasst sich mit dem Geschäftsmodell und diskutiert entsprechend den Geschäftsmodellbegriff und die Elemente eines solchen Modells. So lässt sich skizzieren, was unter einem digitalen Geschäftsmodell zu verstehen ist. In 2.4 richtet sich die Aufmerksamkeit auf den Mittelstand, insbesondere dessen Verständnis und Besonderheiten sowie auf charakteristische Merkmale der Entscheidungsfindung. Im ab-schließenden Abschnitt 2.5 werden ein Zwischenfazit gezogen und Thesen formuliert, die in Verbindung mit der ersten und zweiten Forschungsfrage stehen. Die umfangreichen theoreti-schen und begrifflichen Auseinandersetzungen in Kapitel zwei bilden eine wichtige Grundla-ge für eine strukturierte Gedankenführung und führen darüber hinaus zu einer Abgrenzung von verschiedenen Grundbegriffen.115

2.1 Entscheidung

Dieser Abschnitt thematisiert die betriebswirtschaftliche Entscheidungstheorie (Abschnitt 2.1.1), aufgegliedert in die deskriptive und die präskriptive Entscheidungstheorie.116 Im da-rauffolgenden Abschnitt 2.1.2 wird der Entscheidungsbegriff diskutiert und insbesondere die Begriffsvielfalt in der Literatur dargestellt. Daraus leitet sich eine Arbeitsdefinition ab.

2.1.1 Entscheidungstheorie

Der Versuch, das Rationalitätsprinzip zu konkretisieren und für im Wirtschaftsleben vorher-sehbare Situationen unvollkommener Informationen anwendbar zu machen, ist als Ursprung der Entscheidungstheorie anzusehen. War die Entscheidungstheorie anfänglich als deskriptive Theorie gedacht, mündete die Analyse des menschlichen Verhaltens117 schnell in eine Theorie der Explikation von Realität.118

Der Entscheidungstheorie kommt als wissenschaftlicher Disziplin die Aufgabe zu, Erkennt-nisse über das menschliche Wahlverhalten zu generieren und konkrete Entscheidungsproble-me119 mittels der deskriptiven oder präskriptiven Vorgehensweise zu lösen.120 Eine eindeutige

115 Vgl. Bender (1957), S. 9. Definitionen sind Konventionen über die Verwendung bestimmter Aus-drücke zur Vermeidung endloser terminologischer Diskussionen. Vgl. Wiswede (1998), S. 43.

116 Zur Aufgliederung siehe statt vieler Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes (2014), S. 3f. 117 „Rationality in economics is a fundamental assumption about individual behaviour used in build-

ing economic theory.” Dean/Sharfman (1993), S. 588. 118 Vgl. Kirsch (1988), S. 2f. 119 „Probleme sind (unerwünschte) Abweichungen zwischen den aus Zielen abzuleitenden Soll-

Zuständen sowie gegenwärtigen Ist-Zuständen und/oder zukünftigen Wird-Zuständen eines Hand-lungsgefüges.“ Becker (2012a), S. 128. Ähnlich beschreibt es Pikkemaat (1993), S. 4: „[…] It can

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018T. Botzkowski, Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand,Unternehmensführung & Controlling, https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7_2

18 2 Grundlagen

Definition, was unter der Entscheidungstheorie zu verstehen ist, existiert nicht. Wessler defi-niert sie wie folgt: „Die Entscheidungstheorie beschäftigt sich mit Verfahren, die einen Über-blick über die Möglichkeiten gestatten, die einem Menschen, auf sich allein gestellt oder in einer Gruppe, in einer bestimmten Situation, an einem bestimmten Ort, zu einer bestimmten Zeit zur Verfügung stehen. Sie beschreibt und vergleicht darüber hinaus, welche Methoden und Konzepte der Mensch hat, um sich für eine dieser Möglichkeiten zu entscheiden. In der Regel geht die getroffene Entscheidung dann auch mit einem gewissen messbaren Nutzen einher und eine in diesem Zusammenhang häufig gestellte Frage ist die nach der Nutzenma-ximierung. Schließlich sucht die Entscheidungstheorie auch Erklärungen, warum diese oder jene Möglichkeit gewählt wurde, bemüht sich um nachhaltige Erkenntnisse und Bewertungen, will aus Fehlern lernen.“121 Neuberger konstatiert, dass es eigentlich irreführend ist, von „der“ Entscheidungstheorie zu sprechen, da sich hinter dem Begriff kein monolithisches theoreti-sches System verbirgt, sondern eine große Anzahl divergierender Modelle, Hypothesen, Re-geln, Axiomsysteme und Theorien.122

Entscheidungstheoretische Untersuchungen werden nach Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes in der Absicht vorgenommen, beschreibende (deskriptive) oder vorschreibende (präskriptive) Aussagen zu gewinnen, weshalb in der Betriebswirtschaftslehre, je nach dem im Vordergrund stehenden Forschungsziel, zwischen deskriptiver und präskriptiver Entscheidungstheorie un-terschieden wird.123 Im Mittelpunkt der präskriptiven Entscheidungstheorie steht die Ent-scheidungslogik.124 In diesem Zusammenhang zeigt die präskriptive Entscheidungstheorie, wie sich „Entscheidungsträger verhalten sollen, um dem Postulat der Rationalität125 zu genü-gen.“126 Ausgangspunkte sind also rationales Handeln und die Annahme des homo oeconomi-cus, wodurch die Hauptmerkmale dieser Richtung die formale, rationale Entscheidungslogik und die Annahme gegebener Entscheidungsprämissen sind.127 Da der Mensch als Homo oeconomicus angesehen wird, liegt die Annahme unbegrenzter Rechen- und Informationska-

be perceived as a result of failure of attainments to match up to aspirations, or as a result of routine scanning to avoid oversights, which suggest that targets are unlikely to be met.“

120 Vgl. Saliger (2003), S. 1. 121 Wessler (2012), S. 1f. 122 Vgl. Neuberger (1970), S. 3. 123 Vgl. Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes (2014), S. 3. Siehe auch Keren (1992), S. 27ff.; Nils-

son/Jiliberto (2004), S. 27f.; French/Maule/Papamichail (2009), S. 57ff. 124 Vgl. Bamberg/Coenenberg/Krapp (2012), S. 3. 125 In der Wissenschaft existiert keine allgemein gültige Definition von Rationalität. Diese entstammt

dem lateinischen Begriff „Ratio“, welcher Vernunft oder vernünftiges Denken bedeutet. Die menschliche Fähigkeit vernünftig zu denken oder zu handeln analysieren Wissenschaftler seit vie-len Jahren. Vgl. Olschewski (2009), S. 1. Die wirtschaftswissenschaftliche Auseinandersetzung mit der Rationalität hat ihren Ursprung in der Preistheorie und der dynamischen Optimierung. Vgl. Arrow (1967), S. 57.

126 Vgl. Heinen (1991), S. 26. Ansätze zur Konzeptualisierung der Rationalität verdeutlicht Elbanna (2006), S. 4f.

127 Vgl. Langer/Rogowski (2009), S. 179. In der präskriptiven Entscheidungstheorie ist die Forderung nach einer rationalen Entscheidung geläufig. Vgl. Pfohl/Braun (1981), S. 128.

2.1 Entscheidung 19

pazitäten und das Streben nach einem optimalen Zielerreichungsgrad zu Grunde.128 Göbel kri-tisiert diese Sichtweise, da es reine Kunst um der Kunst willen ist, „empirisch gehaltlos und daher auch weder für Prognosen- noch für Gestaltungsaufgaben wirklich geeignet.“129 Nach Becker dient die Entwicklung präskriptiver Entscheidungsmodelle der rationalen Problemlö-sung für typische, wiederkehrende und standardisierte Entscheidungen.130

Im Gegensatz zur präskriptiven Entscheidungstheorie versucht die deskriptive Entscheidungs-theorie zu beschreiben, wie in der Realität Entscheidungen getroffen werden, um empirisch gehaltvolle131 Hypothesen über das Verhalten und den Entscheidungsprozess der Entschei-dungsträger zu entwickeln.132 Deskriptive Entscheidungsmodelle sollen die Erklärung des praktischen Entscheidungsverhaltens ermöglichen.133 Die wesentlichen Ansätze der deskripti-ven Entscheidungstheorie entstammen der Psychologie,134 bei der von einem intendiert ratio-nalem Verhalten ausgegangen wird.135

normative Aussagen über das Treffen von EntscheidungenKonzept des rationalen Handelns:

formale Rationalitätwiderspruchsfreie Zielsysteme + vollständiges zieladäquates Verhaltensubjektive Rationalität

Übereinstimmung der subjektiv wahrgenommenen Informationen des Entscheidungsträgers + Entscheidungsverhalten

beschreibende Aussagen über das tatsächliche Entscheidungsverhaltenunvollständige Informationeneher zufällige Optimierung Praxis: Satisfizierungsverhalten und adaptives Problemlösungsverhalten

Präskriptive Entscheidungstheorie Deskriptive Entscheidungstheorie

Abbildung 2-1: Präskriptive und deskriptive Entscheidungstheorie136 Der wesentliche Vorteil der deskriptiven Entscheidungstheorie liegt einerseits in der Abkehr

128 Vgl. Rommelfanger/Eickemeier (2002), S. 2; Vale (2010), S. 38; Laing (2013), S. 63. 129 Göbel (2014), S. 203. 130 Vgl. Becker (2007), S. 143. 131 „[…] is based on empirical observation and on experimental studies of choice behaviors.”

Wang/Ruhe (2007), S. 74. 132 Vgl. Laux/Gillenkirch/Schnek-Mathes (2014), S. 4f. Siehe auch Slovic/Fischhoff/Lichtenstein

(1977), S. 1. 133 Vgl. Becker (2007), S. 143. „Die deskriptive Entscheidungstheorie ist dagegen eine Realwissen-

schaft. Zweck ist nicht die Optimierung von Entscheidungen, sondern die Beschreibung und (so-weit möglich) Erklärung des realen (tatsächlich, beobachtbaren) Entscheidungsverhaltens.“ Reh-kugler/Schindel (1990), S. 12.

134 Vgl. Lang (2009), S. 163. 135 Vgl. Langer/Rogowski (2009), S. 180. 136 Vgl. Becker (2014b), S. 172. Siehe auch die umfassenden Ausführungen von Simon (1979).

20 2 Grundlagen

vom Homo oeconomicus hin zu einem beschränkt rationalen Entscheidungsträger137 und zweitens in der Untersuchung des gesamten Entscheidungsprozesses anstelle der Fokussie-rung auf die Auswahl von Entscheidungsalternativen.138 Zusammenfassend bleibt festzuhal-ten, dass die deskriptive Entscheidungstheorie eine realitätsgerechte Darstellung von prakti-schen Entscheidungssituationen ermöglicht.139 Eine Hauptaufgabe der Betriebswirtschaftsleh-re besteht in der Erklärung individuellen Entscheidungsverhaltens,140 weshalb eine Beziehung zwischen Betriebswirtschaftslehre und deskriptiver Entscheidungstheorie besteht.141

2.1.2 Begriffsabgrenzung

Eine einheitliche Definition des Entscheidungsbegriffs liegt gegenwärtig nicht vor.142 Kahle konstatiert in diesem Zusammenhang: „Die Abgrenzung des Begriffs der Entscheidung wird nicht so sehr durch die Vielfalt der vorhanden Begriffsausprägungen143 erschwert, sondern durch die Tatsache, daß [sic!] auf Grund seiner allgemeinen umgangssprachlichen Verwen-dung die meisten Autoren sich eine explizite Definition ersparen. Die Auffassungen darüber, welche Begriffselemente den Begriff der Entscheidung konstituieren, können daher nur durch allgemeine, oft nur implizit aufgeführte Bedingungen charakterisiert werden oder durch spe-zielle Eigenschaften ausgedrückt werden, die dem Entscheidungsbegriff dann zur Unterschei-dung beigegeben werden.“144

137 Vgl. Langer/Rogowski (2009), S. 177ff. 138 Vgl. Schneider (2004), S. 95. 139 Vgl. Schneider (2004), S. 95. 140 Vgl. Sieben/Schildbach (1994), S. 6f. 141 Vgl. Rieger (2011), S. 14. 142 Vgl. Harrison (1996), S. 46; Birker (1997), S. 7. 143 Vgl. Thomae bezeichnet die zahlreichen Ansätze als „inflatorische Tendenzen“. Thomae (1974),

S. 20. 144 Kahle (1998), S. 9.

2.1 Entscheidung 21

Abbildung 2-2: Entscheidungsbegriffe in der Literatur145 Wie Abbildung 2-2 verdeutlicht, herrscht in der Literatur weitestgehend Einigkeit darüber, dass die Entscheidung einen Akt darstellt, bei der eine oder mehrere Personen mehr oder we-niger bewusst eine von mehreren Alternativen auswählen.146

Die Alternativen können grundsätzlich aus einem Tun oder Unterlassen bestehen und werden in Bezug auf die Situation beschrieben, die im Entscheidungszeitpunkt vorliegt, weshalb ent-weder das Tun oder das Unterlassen zu einer Veränderung der Situation führen oder auch bei-de mit unterschiedlichem Ergebnis. Führen in diesem Zusammenhang zwei Alternativen zu keiner Situationsveränderung oder zur gleichen Veränderung, liegt somit keine Entscheidung vor.147 Dies wird dann als unechte Entscheidung bezeichnet, welche wiederum in Wirklich-keit keine Entscheidung darstellt.148

Mag attestiert der Entscheidung eine Art Brückenfunktion an der Schnittstelle zwischen ge-danklicher und realisierender Phase, letztere wird durch die Auswahl einer Entscheidungsal-ternative aus einer Menge von Entscheidungsalternativen initiiert.149 Neben der Auswahl ei-ner Alternative sind der Willensakzent und die Zweckrichtung zu berücksichtigen.150 Ein feh-lender Willensakzent zur Umsetzung einer Handlungsalternative in die Tat sowie der Einbe-

145 Übernommen und verkürzt von Stüwe (2010), S. 20. 146 Vgl. Dyer et al. (1992), S. 647 oder auch Sieben/Schildbach (1990), S. 1. 147 Vgl. Kahle (1998), S. 9; Jung (2016), S. 188. 148 Vgl. Arbeitskreis Karl Hax (1964), S. 686. Die Autoren geben weiterhin an, dass das Merkmal der

Handlungsalternative immer ein Mindestmaß von Freiheit und Selbstständigkeit voraussetzt. Siehe auch Göbel (2014), S. 29f.

149 Vgl. Mag (1990), S. 2. Eine genauere Darlegung erfolgt in Abschnitt 3.2. 150 Vgl. Witte (1992), S. 552.

22 2 Grundlagen

zug einer Wahlüberlegung, die nicht durchgeführt werden kann, stellen lediglich eine schein-bare Entscheidung dar.151 Aufgrund der bisherigen Ausführungen wird die Entscheidung wie folgt definiert:

2.2 Digitalisierung

Im vorliegenden Abschnitt 2.2. erfolgt eine Diskussion des Digitalisierungsbegriffs (Ab-schnitt 2.2.1) und die Ableitung einer Arbeitsdefinition. In Abschnitt 2.2.2 werden dann die wesentlichen Kriterien für das Vorliegen eines Megatrends erörtert, um im Rahmen einer em-pirischen Untersuchung zu ermitteln, inwieweit Digitalisierung in der mittelständischen Un-ternehmenspraxis als Megatrend eingestuft wird.

2.2.1 Begriffsabgrenzung

Der ursprüngliche Anstoß zur Digitalisierung geht auf Gottfried Wilhelm Leibniz zurück, welcher arabische Nummern in binäre Strings transformierte.152 Frühere Anwendungen der digitalen Informationsübermittlung wurden im Rahmen von Morsezeichen verwendet, welche im Jahr 1835 von Samuel Finley Breese Morse zur Übermittlung binärer Signale durch einen Telegraph erfunden wurde.153 In einer rein technischen Betrachtungsweise kann Digitalisie-rung als Kodierungsvorgang (0/1) beschrieben werden, durch den eine diskrete analoge Dar-stellung in eine digitale Darstellung überführt wird.154 Die Umwandlung einer analogen in ei-ne digitale Darstellung erfolgt durch eine Abtastung des analogen Ausgangsguts an verschie-denen Punkten. Die Qualität des Ergebnisses wird dabei von der Dichte dieser Abtastpunkte determiniert.155 Bei der rein technischen Betrachtungsweise der Digitalisierung handelt es sich um eine besondere Form der binären Codierung, jedoch beinhaltet Digitalisierung mehr als nur ein Kodierungsvorgang.156

In der Literatur konnte sich bis dato noch kein einheitliches Begriffsverständnis etablieren, weshalb der Digitalisierungsbegriff teilweise sehr unterschiedlich definiert wird. Der schil-lernde Begriff, wie ihn Schaal bezeichnet, wird zwar in zahlreichen Definitionszusammen-hängen und Varianten sowohl im wissenschaftlichen als auch im nicht-wissenschaftlichen

151 Vgl. Rehkugler/Schindel (1990), S. 11. Siehe auch die Anforderungen an eine Entscheidung von Thomae (1974), S. 15.

152 Vgl. Vogelsang (2010), S. 7. 153 Vgl. Vogelsang (2010), S. 7. 154 Vgl. Levi/Rembold (2003), S. 55. 155 Vgl. Loebbecke (2006), S. 360. 156 Vgl. Baker (2014), S. 20. „Digital technology has become increasingly important as firms seek to

achieve their business goals.” Nylén/Holström (2015), S. 57.

Eine Entscheidung bezeichnet die (bewusste oder unbewusste) Auswahl zwischen mindestens zwei Entscheidungsalternativen zur Realisation gesetzter Ziele mit dem Willen zur Umsetzung.

2.2 Digitalisierung 23

Kontext genutzt,157 gleichwohl ist der Begriff auch heute noch seltsam unbestimmt.158

„[…] the transition from conducting business activities in a traditional manner to con-ducting them in a digital form. […] is associated with the development of new capabil-ities that lead to a variety of benefits.”159

[…], can be understood as the changes that the digital technology causes or influences in all aspects of human life.”160

„Digitalization is the integration of digital technologies into the business to achieve maximum benefit, particularly with respect to information.”161

“[…] the use of technology to radically improve performance or reach of enterpris-es.”162

„Unter dem Begriff der ‚Digitalisierung‘ werden im Allgemeinen die Auswirkungen der Nutzung digitaler Technologien verstanden.“163

„Digitalisierung bedeutet heute im Wesentlichen für viele Menschen grenzenlose Kommunikation, ständig und überall verfügbares Wissen und die unerschöpfliche Verfügbarkeit von Waren und Gütern, selbst in den entlegensten Winkeln dieser Welt.“164

„Digitalisierung wird als begriffliche Klammer für eine Vielzahl von Trends verstan-den, die zu Veränderungen der Unternehmensumwelt führen werden.“165

Digitalisierung gleichzusetzen mit einer besonderen Form der binären Codierung erscheint vor dem Hintergrund der Diskussion um die Digitalisierung von Geschäftsmodellen166 wenig zweckorientiert,167 da „Organizations in a wide range of industries redesign processes and even entire business models to transform innovative information technology (IT) options and digitization opportunities into strategic advantages.“168

157 Vgl. Schaal (2010), S. 23. 158 Vgl. Abschnitt 1.2. 159 BarNir/Gallaugher/Auger (2013), S. 792 und 793. Die Autoren sprechen in dem Beitrag von „Di-

gitization“. Die Begriffe Digitalization und Digitization werden teilweise synonym verwendet. 160 Stolterman/Croon Fors (2014), S. 689. 161 Hiller (2013), S. 5. 162 Westerman et al. (2011), S. 5. 163 Eckert (2014), S. 263. 164 Kalinowski/Verwaayen (2013), S. 489. 165 Burmester/Gschwendtner (2015), S. 2. 166 Siehe dazu auch Scheer/Wahlster (2012), S. 7f. 167 Vgl. Hoffmeister (2015), S. 84. Siehe auch folgende Anmerkung: „We, however, are primarily in-

terested in changes of established patterns caused by the digital transformation and complemen-tary innovations in our economy and society”. Loebbecke/Picot (2015), S. 149f.

168 Vgl. Leischnig/Woelfl/Ivens (2016), S. 2.

24 2 Grundlagen

Ein Zusammenhang zwischen Digitalisierung und Geschäftsmodellen wurde von Becker et al. im Jahr 2013 hergestellt. Die Autoren verstehen unter Digitalisierung die Veränderung von Geschäftsmodellen durch die Verbesserung von Geschäftsprozessen aufgrund der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechniken.169 Im Jahr 2015 veröffentlichten Becker et al. eine Digitalisierungsdefinition, die der gegenwärtigen Diskussion gerecht wird. Sie verste-hen unter Digitalisierung „die Transformation von Geschäftsmodellen170 mit Hilfe von Infor-mations- und Kommunikationstechnologien zur Reduktion von Schnittstellen, zur funktions-übergreifenden Vernetzung und zur Erhöhung der Effektivität und Effizienz.“171 In der vor-liegenden Arbeit wird folgende Definition zu Grunde gelegt:172

2.2.2 Digitalisierung als Megatrend

Eine erste wissenschaftliche Auseinandersetzung mit Megatrends erfolgte im Jahre 1982 durch den US-amerikanischen Trend- und Zukunftsforscher Naisbitt, welcher stellvertreten-der Bildungsminister unter John F. Kennedy und als Berater von Präsident Lyndon B. John-son aktiv war und das in Amerika ansässige Dienstleistungsunternehmen „Urban Research In-stitute“ gründete.173 In der Betriebswirtschaftslehre existiert gegenwärtig kein einheitliches Begriffsverständnis, was genau unter einem Megatrend zu verstehen ist.174 Naisbitt/Aburdune definieren im Jahr 1992 Megatrend als „tiefgreifende und nachhaltige gesellschaftliche, öko-nomische, politische und technologische Veränderungen, die sich langsam entfalten und deren Auswirkungen über Jahrzehnte hinweg spürbar bleiben.”175 Dieser Ansicht folgend können Megatrends gegenüber kurzfristigen Mode- und Konsumtrends oder soziokulturellen Trends, die maximal fünf Jahre Wirkkraft entfalten können, längerfristige Veränderungen bewirken, weil sie über ein großes Potential an Veränderungskräften verfügen.176 In der modernen Trend- und Zukunftsforschung wird gegenwärtig mit fünfzehn Megatrends gearbeitet, wobei Benennung und Gewichtung von Institut zu Institut leicht variieren können, jedoch gelten im

169 Vgl. Becker et al. (2013b), S. 54. 170 Transformation im Kontext von Geschäftsmodellen kann grundsätzlich wie folgt definiert werden:

„It is a change in the perceived logic of how value is created by the corporation, when it comes to the value-creating links among the corporation’s portfolio of businesses, from one point of time to another.” Aspara et al. (2013), S. 460.

171 Becker et al. (2015), S. 264. Zu den Begriffen Effektivität und Effizienz siehe Dyckhoff/Ahn (2002), S. 116ff.

172 Siehe dazu Becker (2016), S. 6. 173 Vgl. Horx (2011), S. 62. Das Unternehmen belieferte die amerikanischen Lokal- und Regierungs-

behörden mit verdichteten Informationen über Trends in der städtischen Entwicklung der USA. 174 Vgl. Liebl (2000), S. 59. 175 Naisbitt/Aburdune (1992), S. 9f. 176 Vgl. Fontius (2013), S. 16f.

Digitalisierung ist die partielle bzw. totale Transformation von Geschäftsmodellen unter der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit dem Ziel der Wertschöpfung.

2.3 Geschäftsmodell 25

Allgemeinen vier Parameter als Bedingungen für einen Megatrend, die gleichzeitig die we-sentlichen Merkmale zur Definition darstellen:177

Impact: Ein Megatrend sollte mindestens über dreißig Jahre Halbwertszeit178 verfügen, bis er seinen Zenit erreicht;

Ubiquität: Ein Megatrend bildet Signale in allen Lebensbereichen, er ist allgegenwär-tig;

Universalität: Ein Megatrend hat einen grundlegend globalen Charakter, auch wenn er sich in den verschiedenen Regionen und Kulturen in unterschiedlicher Weise durch-setzt;

Robustheit: Ein echter Megatrend verträgt Rückschläge, ohne seine Dynamik zu ver-lieren.

Streibich hat sich mit der Digitalisierung als Megatrend auseinandergesetzt und erklärt: „Die Digitalisierung ist heute mehr als ein weltweiter Megatrend. Die Digitalisierung treibt disrup-tive Veränderungen in jeder Branche, zu jeder Zeit, überall auf der Welt. Deshalb ist sie kein technologisches Konzept, sondern eine umwälzende Veränderung unserer Gesellschaft, die alle Lebensbereiche der Menschen erfasst. Doch warum ist die Digitalisierung so einfluss-reich? Sie verändert unser Leben jeden Tag, indem sie die Welt informierter, transparenter, effizienter, objektiver und damit besser macht – und das nicht nur im Konsumenten-Bereich, sondern gerade auch bei Themen wie Innovationskraft, Chancengleichheit und Umweltscho-nung. Insgesamt treibt die Digitalisierung Wachstum und Wohlstand an wie keine andere Veränderung unserer Zeit.“179

2.3 Geschäftsmodell

Abschnitt 2.3 der vorliegenden Arbeit beginnt mit einer Diskussion des Geschäftsmodellbe-griffs (Abschnitt 2.3.1). Zunächst werden Definitionsansätze in der Literatur diskutiert, empi-rische Erkenntnisse aus der Praxis vorgestellt und abschließend eine Arbeitsdefinition formu-liert. Gleichzeitig werden die wesentlichen Elemente eines Geschäftsmodells dargelegt. An-schließend befasst sich der Abschnitt mit der Bildung von Geschäftsmodelltypen. Dies be-ginnt mit einer grundlegenden Darlegung der Lehre vom Typus und der wissenschaftlichen Funktion einer Typologie. Abschnitt 2.3.2 thematisiert die Frage, was genau unter einem digi-

177 Vgl. Horx (2007). Die Megatrend Map des Zukunftsinstituts veranschaulicht darüber hinaus sehr

gut nicht nur die verschiedenen Megatrends, sondern auch deren Schnittstellen untereinander. Sie kann unter folgendem Link aufgerufen werden: http://www.zukunftsinstitut.de/index.php?id=1532.

178 Siehe dazu auch Fischer/Pfeffel (2014), S. 33. 179 Vgl. Streibich (2015), S. 15. Das aufgeführte Zitat von Streibich ist nach Auffassung des Autors

jedoch auch kritisch zu hinterfragen. Nach Ansicht des Autors ist bspw. die Chancengleichheit durch Digitalisierung nur bedingt zu schaffen: Bildungsgewinner können durch die Digitalisierung neue und effektive Bildungsmethoden nutzen, während Bildungsverlierer diesen Zugang oftmals nicht haben.

26 2 Grundlagen

talen Geschäftsmodell zu verstehen ist. Diesbezüglich werden verschiedenste Ansichten dis-kutiert und die Notwendigkeit einer digitalen Transformation aufgezeigt.

2.3.1 Begriffsabgrenzung

Die Entstehung180 des Begriffs „Geschäftsmodell“ wird häufig mit dem Aufkommen der New Economy in der Zeit von 1998 bis 2001 in Verbindung gebracht,181 in welcher der Ge-schäftsmodellbegriff vermehrt als Modebegriff im Zusammenhang mit dem Internet Verwen-dung findet.182 Der Geschäftsmodellbegriff183 als solcher wurde jedoch erstmalig bereits in einem Artikel aus dem Jahre 1957 verwendet.184 Der Begriff lässt sich auf die Anfänge der Wirtschaftsinformatik185 Mitte der siebziger und im weitesten Sinne auch auf die Organisati-onstheorie zurückführen.186 Erst mit der New Economy fand der Geschäftsmodellbegriff auch Einzug in die Betriebswirtschaftslehre.187

Trotz des stetig steigenden Interesses am Geschäftsmodell188 hat sich in der Betriebswirt-schaftslehre kein einheitlicher Geschäftsmodellbegriff etabliert können.189

„A business model depicts the design of transaction content, structure, and governance so as to create value through the exploitation of business op-portunities.”190

180 Zum Ursprung und zur Entstehung des Geschäftsmodellkonzeptes siehe die Ausführungen von Bieger/Reinhold (2011), S. 14ff.

181 Vgl. Knyphausen-Aufseß/Meinhardt (2002), S. 64; Baden-Fuller/Morgan (2010), S. 167; Achten-hagen/Melin/Naldi (2013), S. 427.

182 Vgl. Magretta (2002), S. 86; Osterwalder/Pigneur/Tucci (2005), S. 4; Ghaziani/Ventresca (2005), S. 547.

183 Vgl. Foss/Saebi (2017), S. 203f. 184 Vgl. Osterwalder/Pigneur/Tucci (2005), S. 10. 185 Im Kontext der Wirtschaftsinformatik wird mit dem Geschäftsmodell das Ergebnis der Ge-

schäftsmodellierung verstanden. Vgl. Nilsson/Tolis/Nellborgn (1999), S. 1. 186 Vgl. Schoegel (2001), S. 10. 187 Vgl. Becker/Ulrich (2013), S. 12. 188 Siehe dazu die Erkenntnis von Baden-Fuller/Haefliger (2013), S. 419: „The business model con-

struct has become attractive to many academics, taking on its own momentum as is evidenced by the fact that, in the three years since publication, the Long Range Planning (2010) special issue on business models attracted more than 150,000 downloads and more than 3,500 Google Scholar and more than 500 ISI citations.” Siehe auch Baden-Fuller/Morgan (2010) oder die Analyse von Zott/Amit/Massa (2011).

189 Vgl. Lambert (2015), S. 50. Sie auch Stähler (2001), S. 37; Rentmeister/Klein (2003), S. 18; Bie-ger/Reinhold (2011), S. 18f.; Georg/Bock (2011), S. 83ff.; Schallmo (2013a), S. 20ff. oder Zol-nowski/Böhmann (2013a), S. 3ff. Nicht nur unterschiedliche Begriffsdefinitionen sind in der Lite-ratur zu finden, auch wird der Begriff des Geschäftsmodells oft mit dem der der Strategie ver-wechselt. Vgl. Seddon et al. (2004), S. 12. Siehe dazu auch die Aussage von Magretta: „’Today’, ‘business model’ and ‘strategy’ are among the most sloppily used terms in business; they are often stretched to mean everything – and end up meaning nothing.” Magretta (2002), S. 92. Siehe auch die Ausführungen von Spieth/Schneckenberg/Matzler (2016).

190 Amit/Zott (2001), S. 493.

2.3 Geschäftsmodell 27

„A business model is the combination of 'who', 'what', 'when', 'where', 'why', 'how', and 'how much' an organization uses to provide its goods and services and develop resources to continue its efforts."191

„A business model is a method of doing business. All business models specify what a company does to create value, how it is situated among up-stream and downstream partners in the value chain, and the type of ar-rangement it has with its customers to generate revenue.”192

„A business model is a conceptual tool that contains a set of elements and their relationships and allows expressing a company's logic of earning money. It is a description of the value a company offers to one or several segments of customers and the architecture of the firm and its network of partners for creating, marketing and delivering this value and relationship capital, in order to generate profitable and sustainable revenue streams.”193

A business model articulates the logic, the data and other evidence that support a value proposition for the customer, and a viable structure of rev-enues and costs for the enterprise delivering that value”194

Die Ausführungen zeigen, dass sowohl homogene195 als auch sehr heterogene Definitionsan-sätze existieren. Letztere sind nach Zollenkop auf die „zumindest teilweise unterschiedliche Verwendungszusammenhänge, divergierende Zielsetzungen des jeweiligen Autors sowie ver-schiedene Abstraktions- bzw. Konkretisierungsgrade in der Begriffsverwendung zurückzufüh-ren.“196 Zott/Amit/Massa erklären hinsichtlich der definitorischen Vielfalt: „This lack of defi-nitional clarity represents a potential source of confusion, promoting dispersion rather than convergence of perspectives and obstructing cumulative research progress on business mod-els.”197 Shafer/Smith/Linder sprechen gar von einer Identitätskrise des Geschäftsmodells.198 Ebenso wie in der betriebswirtschaftlichen Literatur definitorische Unklarheiten existieren, liegt auch in der Unternehmenspraxis ein uneinheitliches Begriffsverständnis vor, wie die empirische Untersuchung von Becker/Ulrich zeigt.199

191 Mitchell/Coles (2003), S. 17. 192 Rappa (2004), S. 34. 193 Osterwalder (2004), S. 15. 194 Teece (2010), S. 173. 195 Siehe für eine ausführliche Identifikation von Gemeinsamkeiten Bieger/Reinhold (2011), S. 18f.;

Schallmo (2013a), S. 22 und Zolnowski/Böhmann (2013a), S. 3ff. 196 Zollenkop (2006), S. 40f. 197 Zott/Amit/Massa (2011), S. 1023. 198 Vgl. Shafer/Smith/Linder (2005), S. 200. Es kann aber angezweifelt werden, ob durch das Fehlen

einer einheitlichen Definition, wie von Shafer/Smith/Linder propagiert, bereits von einer Identi-tätskrise gesprochen werden kann.

199 Vgl. Becker/Ulrich (2013), S. 37.

28 2 Grundlagen

Abbildung 2-3: Geschäftsmodellverständnis in der mittelständischen Praxis200 Wie Abbildung 2-3 verdeutlicht, assoziiert der überwiegende Teil der Befragten (n=9) mit dem Begriff Geschäftsmodell die Abbildung der Geschäftstätigkeit, gefolgt von der Art und Weise der Umsatzgenerierung, der Konfiguration der Geschäftstätigkeit und der Idee/Philosophie mit jeweils sechs Nennungen. Trotz der definitorischen Vielfalt, sowohl in der Literatur als auch in der Praxis, wird in der vorliegenden Arbeit der Ansicht von Oster-walder/Pigneur gefolgt und ein Geschäftsmodell wie folgt definiert:201

Dieses Geschäftsmodellverständnis ist aus Sicht des Autors für eine empirische Untersuchung zweckorientiert, da ein hoher Verbreitungs- und Verständnisgrad in der Praxis vorliegt.202 Zur Komplettierung der Definition müssen stets die sog. Geschäftsmodellelemente berücksichtigt werden.203 In der Wissenschaft existieren jedoch unterschiedliche Ansichten über die konsti-tuierenden Elemente eines Geschäftsmodells.204

200 Entnommen aus Becker/Ulrich (2013), S. 37. 201 Osterwalder/Pigneur (2010), S. 14. 202 Vgl. Simmert (2013), S. 10. 203 Vgl. Becker/Ulrich (2013), S. 13. 204 Divergierende Ansichten über die Anzahl der Geschäftsmodellelemente finden sind bspw. bei

Amit/Zott (2001); Knyphausen-Aufseß/Meinhardt (2002); Bieger/Rüegg/Stürm (2002).

„A business model describes the rationale of how an organization creates, delivers, and captures value.“

2.3 Geschäftsmodell 29

Abbildung 2-4: Überblick über ausgewählte Geschäftsmodellelemente -1

30 2 Grundlagen

Abbildung 2-5: Überblick über ausgewählte Geschäftsmodellelemente -2205 Die Abbildungen 2-4 und 2-5verdeutlichen, dass die Ansichten über die Anzahl von Ge-schäftsmodellelementen in der Literatur teilweise stark divergieren. In der Wissenschaft konn-ten sich bis dato verschiedene Ansichten mehr oder weniger manifestieren, gleichwohl hat sich der Ansatz von Osterwalder/Pigneur nahezu durchgesetzt.206 Zur Analyse eines Ge-schäftsmodells entwickelten Osterwalder/Pigneur das sog. Business Model Canvas, welches aus insgesamt neun Elementen besteht.207

Abbildung 2-6: Elemente eines Geschäftsmodells208 Kritik an der Sichtweise von Osterwalder ist dahingehen zu äußern, dass die Liquiditätsper-spektive keine Berücksichtigung findet. Die langfristige Existenzsicherung bedingt jedoch, dass die Unternehmensführung kontinuierlich die Führungsgrößen Erfolgspotentiale, Erfolg und Liquidität in einem Gleichgewicht hält, wie es erstmalig von Gälweiler im Sinne eines Wertschöpfungskreislaufes dargestellt wurde.209 Becker hat auf Grundlage dieser Erkenntnis

205 Entnommen aus Wirtz et al. (2016), S. 43. Siehe auch Spieth/Schneider (2016), S. 676ff. 206 Vgl. Schallmo (2013a), S. 85. Der Ansatz von Osterwalder/Pigneur basiert auf Fallbeispielen, den

Erfahrungen der Autoren und den Erfahrungen von insgesamt 470 Praktikern. 207 Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011), S. 20ff. Das Business Model Canvas beruht ursprünglich auf der

Arbeit von Osterwalder aus dem Jahr 2004. Vgl. Osterwalder (2004), S. 43. 208 Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011), S. 20ff. „Frameworks like the Business Model Canvas are a re-

curring and proven form for the documentation and analysis of business models. They can be seen as a very abstract type of business model patterns.” Amshoff et al. (2015), S. 6.

209 Vgl. Gälweiler (2005), S. 23ff. und 163.

2.3 Geschäftsmodell 31

das generalisierte Geschäftsmodell der Balanced Value Map entwickelt.210 Diese beinhaltet die neun Elemente des Geschäftsmodells von Osterwalder/Pigneur, jedoch erfolgt eine Er-weiterung um das Element der Liquidität. Ferner werden Wechselwirkungen und Beziehun-gen zwischen Geschäftsmodellelementen berücksichtigt.

Abbildung 2-7: Die Balanced Value Map211 Erfolg und Liquidität sind als operative Führungsgrößen zu klassifizieren, die ein interdepen-dent vernetztes Spannungsfeld in der Wertsphäre von Unternehmen bilden, während Erfolgs-potentiale als Vorsteuergröße des Erfolges eine strategische Führungsgröße darstellen.212

Erfolgspotentiale stellen den Ausgangspunkt und die Voraussetzung für die Erzielung von Wertschöpfung dar. Sie werden als Kongruenz zwischen marktbedingten Chancen-Risiken-Konstellationen213 und betrieblichen Fähigkeiten verstanden, welche ferner regelmäßige Wettbewerbsvorteile begründen und deren Realisierung zur Generierung von Erfolg führt.214 Erfolgspotentiale versetzen Unternehmen in die Lage, zukünftige Einzahlungsüberschüsse bzw. Periodengewinne zu erzielen.215 Als Vorsteuergröße dienen sie dem Erreichen des Un-ternehmenserfolges. Sämtliche Entscheidungen über Aufbau, Erhalt und Absicherung von Er-

210 Vgl. Becker (2003). 211 Entnommen aus Becker (2016a), S. 69. 212 Vgl. Becker (2012b), S. 17. 213 Die spezifische Zusammensetzung aus Risiken und Chancen stellen Potentiale der Unternehmung

für zukünftige Erfolge dar. Vgl. Näther (1993), S. 85f. 214 Vgl. Becker/Baltzer/Ulrich (2013), S. 556. 215 Vgl. Ossadnik (2003), S. 281.

32 2 Grundlagen

folgspotentialen wirken jedoch nachlaufend und beeinflussen daher den Erfolg erst später.216 Erfolgspotentiale können z.B. das fachbezogene Know-how der Mitarbeiter sein oder die Kenntnisse um eine bedeutende Anfangsinnovation.217 Jedoch sind die Herausarbeitung von Erfolgspotentialen eines Unternehmens sowie deren Messung und die darauf basierende Steu-erung problematisch.218 Deshalb wird auf Erfolgsfaktoren Bezug genommen.219 Diese sind zu definieren als Faktoren, die den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens direkt beeinflus-sen und in einer Wechselwirkung miteinander stehen können.220

Der Erfolg kann gemäß dem im deutschsprachigen Raum vorherrschenden Zweikreissystem des Rechnungswesens mittels der Gewinn- und Verlustrechnung (Erträge - Aufwendungen), oder in der Betriebsergebnisrechnung (Erlöse - Kosten) bewertet werden und schlägt sich frü-her oder später in Ein- und Auszahlungen nieder, wodurch der Zahlungsmittelbestand des Un-ternehmens verändert wird.221 Die Realisation von Erfolg führt zur Sicherung von Liquidität, welche auch als finanzwirtschaftliche Führungsgröße bezeichnet werden kann und eine not-wendige Bedingung für die langfristige Existenzsicherung darstellt sowie zur Erneuerung von Erfolgspotentialen führt.222

Die Liquidität ist jene Eigenschaft eines Unternehmens oder einer Wirtschaftseinheit, sämtli-che zukünftige zu erwartende Abflüsse an liquiden Mitteln durch die gegebenen Liquiditäts-reserven und die zu erwartenden Zuflüsse abzudecken.223 Die Wertschöpfung lässt sich dem-nach aus Sicht der Unternehmensführung modellhaft und plastisch als Kreislauf der drei gene-rischen Führungsgrößen darstellen, allerdings ist zur Erzielung einer kontinuierlichen Wert-schöpfung der Kreislauf wiederholend und phasensimultan zu durchlaufen.224 Das unterneh-merische Handeln zur Aufrechterhaltung des Wertschöpfungskreislaufes vollzieht sich in Be-schaffungs-, Absatz- und Finanzmärkten und ist eingebettet in die Gesellschaft; gleichzeitig liegen die vier Handlungsebenen Potenziale, Prozesse/Projekte, Produkte sowie wertmäßige

216 Vgl. Hammer (2011), S. 110. Siehe auch Dillerup/Stoi (2016), S. 181ff. 217 Vgl. Becker/Ulrich (2010), S. 12. Ein (Erfolgs-)Potential kann in allen betrieblichen Faktoren ent-

halten sein. Vgl. Scholz (1987), S. 103. Ebenso ist zwischen internen und externen Potenzialen zu unterscheiden. Vgl. Pümpin/Amann (2005), S. 24ff. Die Autoren verwenden anstatt des Begriffs des Erfolgspotenzials jenen des Nutzenpotenzials.

218 Dies ist insbesondere darauf zurückzuführen, dass Erfolgspotenziale theoretische Konstrukte dar-stellen. Vgl. Freiling/Reckenfelderbäumer (2010), S. 31.

219 Zum Zusammenhang und den Unterschieden zwischen Erfolgspotentialen und Erfolgsfaktoren siehe bspw. Breid (1994), S. 37 und Welge/Al-Laham (2012), S. 213ff.

220 Vgl. Hammer (2011), S. 110 oder Jung (2014), S. 247ff. mit einer ausführlichen Darstellung der Erfolgsfaktorenforschung.

221 Vgl. Becker/Baltzer (2010), S. 14f. 222 Vgl. Becker (2009), S. 18. 223 Vgl. Becker (2009), S. 18. Illiquidität liegt dann vor, wenn ein Unternehmen seine Zahlungsver-

pflichtungen dauerhaft nicht mehr erfüllen kann. Der Zustand ist dann erreicht, wenn das Unter-nehmen weniger als 90% seiner Verbindlichkeiten zum Zeitpunkt der Fälligkeit begleichen kann. Vgl. Hutzschenreuter (2015), S. 112.

224 Vgl. Becker/Baltzer/Ulrich (2013), S. 556f.

2.3 Geschäftsmodell 33

Konsequenzen zugrunde.225

Um das Geschäftsmodell eines Unternehmens zu ermitteln, ist eine typologisierende Vorge-hensweise zweckorientiert.226 Die Lehre vom Typus227 befasst sich im Wesentlichen mit der Einteilung eines heterogenen Gegenstandsbereichs in eine überschaubare Anzahl von Grup-pen mit einer annähernd homogenen Merkmalstruktur,228 die auf Grundlage sinnvoller Abs-traktion und Differenzierung durch wesentliche Merkmalsausprägungen definiert wird.229 Das sich daraus ergebende Spektrum unterschiedlicher Typen bildet eine Typologie.230 Eine Typo-logie geht somit über eine einfache Definition hinaus, da Begriffe definiert werden, um das Gemeinte begreifbar zu machen, und somit bereits Erkenntnisse vermittelt werden.231 Im Kontext der Geschäftsmodellforschung soll in der vorliegenden Arbeit auf Weill et al. Bezug genommen werden.232 Die Autoren gehen von vier grundlegenden Geschäftsmodelltypen aus, wie die folgende Abbildung (2-8) verdeutlicht.

225 Vgl. Becker/Ulrich (2010), S. 13. 226 Vgl. Lambert (2015), S. 51ff. „A scientific function of the constructed type is to order the concrete

data so that they may be described in terms that make them comparable, so that the experienced had in one case, despite its uniqueness, may be made to reveal with some degree of probability what may be expected in others; hence the type is a heuristic device constructed primarily for comparative and predictive rather than descriptive purposes.“ McKinney (1966), S. 6.

227 Die Verbalfunktion erklärt den Typus als Geprägte, Muster, Modell, wohingegen im wissenschaft-lichen Sprachgebrauch die Begriffe Modell und Typus zuweilen gegensätzlich verwandt werden. Vgl. Castan (1963), S. 9.

228 Vgl. Kajüter (2012), S. 361. 229 Vgl. Grosse-Oetringhaus (1974), S. 26. 230 Vgl. Kajüter (2012), S. 361. 231 Vgl. Castan (1963), S. 9. Siehe auch umfassend: Doty/Glick (1994). 232 Vgl. Weill et al. (2005). Eine ähnliche Einteilung nimmt Heuskel vor. Dort wird zwischen den Ge-

schäftsmodellen Layer Player, Market Maker, Orchestrator und Integrator unterschieden. Vgl. Heuskel (1999), S. 56ff. Zur Typologisierung von Geschäftsmodellen im Kontext des E-Business siehe Timmers (1998) oder Rappa (2003).

34 2 Grundlagen

Abbildung 2-8: Geschäftsmodelltypologie233 Ein Creator kauft Rohstoffe oder Komponenten von Zulieferern und transformiert diese an-schließend zu einem Produkt (physische, immaterielle Güter), welches verkauft werden kann. Dieser Geschäftsmodelltypus trifft auf klassische Industrieunternehmen zu. Ein Distributor kauft ein Produkt und verkauft im Wesentlichen das Produkt weiter. Ferner werden ggf. Transport, Verpackung des Produkts sowie ein Kundendienst angeboten. Dieser Geschäfts-modelltypus trifft auf Handelsunternehmen zu. Ein Landlord überlässt Nutzungsrechte von physischen als auch immateriellen Produkten. Dieser Geschäftsmodelltypus trifft u.a. auf Leasingunternehmen, Forschungsunternehmen, Beratungen und Kreditgeber zu. Ein Broker führt Käufer und Verkäufer zusammen und erhält dafür eine Gebühr (Kommission). Dieser Geschäftsmodelltypus trifft u.a. auf Immobilienunternehmen oder Stellenportale zu.

2.3.2 Digitales Geschäftsmodell

In der betriebswirtschaftlichen Literatur existiert gegenwärtig kein einheitliches Verständnis darüber, was genau unter einem digitalen Geschäftsmodell zu verstehen ist.234 Bereits im Jahr 2008 weisen Al-Debei/El-Haddadeh/Avison darauf hin, dass die bevorstehende digitale Trans-formation dazu führen wird, dass Unternehmen ihr Geschäftsmodell anpassen müssen, um in einer Welt, die durch zunehmende Umweltkomplexität gekennzeichnet ist, zu überleben.235 Ferner argumentieren die Autoren, dass dadurch eine Steigerung der Wettbewerbsposition er-reicht wird und die Verbesserung der Fähigkeit rasch auf Umweltveränderungen reagieren zu können und dass dazu zweckorientierte Geschäftsmodelle notwendig sind.236

Um die digitale Transformation erfolgreich durchführen zu können, schlägt Berman vor, sich

233 Entnommen aus Weill et al. (2005), S. 31. Zur Beschreibung der einzelnen Typen siehe ebd., S. 8f.

234 Vgl. Wall/Jagdev/Browne (2007), S. 239. Dies ist nicht verwunderlich, da schon der Begriff des Geschäftsmodells nicht eindeutig definiert ist.

235 Vgl. Al-Debei/El-Haddadeh/Avison (2008), S. 2. 236 Vgl. Al-Debei/El-Haddadeh/Avison (2008), S. 2.

2.3 Geschäftsmodell 35

auf zwei komplementäre Maßnahmen zu konzentrieren:237

1. Umgestaltung des Kundennutzens (welche Leistung angeboten wird) 2. Transformation des Geschäftsmodells (wie die Leistung erbracht wird).

Keen/Williams gelangen in ihren Ausführungen zu der Erkenntnis, dass sich ein digitales Ge-schäftsmodell kaum von einem analogen Geschäftsmodell unterscheidet, da es von derselben Kraft getrieben wird; der Nutzenstiftung.238 Die Autoren sehen den wesentlichen Unterschied darin, dass digitale Geschäftsmodelle die Chancen beinhalten, neue Dimensionen von Kun-den-, Unternehmens- sowie Kooperationsnutzen zu kreieren. Daraus ergeben sich vier Konse-quenzen: 239

1. Der Käufer bestimmt den Nutzen;240 2. Nutzen ist stets verhältnismäßig und veränderlich;241 3. Unternehmen machen sich Ökosysteme zunutze;242 4. Unternehmer werden neue Dimensionen des Nutzens anstoßen243.

Durch die Eröffnung neuer Dimensionen der Nutzenstiftung wird das Business-as-usual in Frage gestellt. Der Ansicht von Weill/Woerner folgend, besteht ein digitales Geschäftsmodell aus drei Komponenten:244

1. Inhalt; 2. Kundenerfahrung; 3. Plattform.

Die erste Komponente beschreibt typische digitale Produkte wie bspw. e-books, e-saver ac-counts, Filme und Software. Die zweite Komponente beinhaltet sowohl auf Kunden hin aus-gerichtete digitalisierte Geschäftsprozesse, Gemeinschafts- und Kundenbeiträge als auch Tools und Schnittstellen. Die dritte Komponente enthält ein verbundenes Konstrukt von digi-talisierten Geschäftsprozessen, Daten und deren Infrastruktur.

Prem verdeutlicht in seinem Beitrag, wie sich das Geschäftsmodell durch die Anwendung von Technologien zu einem digitalen Geschäftsmodell entwickelt. Dies wird anhand von value

237 Vgl. Berman (2012), S. 17ff. 238 Vgl. Keen/Williams (2013), S. 643ff. 239 Die Autoren zeigen zu jeder der vier Konsequenzen eine kurze Erläuterung. Diese Erläuterungen

können den folgenden Fußnoten entnommen werden. Keen/Williams (2013), S. 644. 240 „Given choices, the buyer, not the seller, determines which dimensions of value matter and how

offers compare.” 241 „Value is always relative and shifting, because it is a function of an expanding choice space, driv-

en by a consistent set of historical forces that disturb the business terrain” 242 „Companies increasingly exploit the choice space to leverage adaptive ecocomplexes of relation-

ships rather than go it alone.” 243 „The distinctive characteristic of the entrepreneur is to leverage the forces of disturbance to offer

new dimensions of value or find new ways to enhance existing ones.” 244 Vgl. Weill/Woerner (2013), S. 73ff.

36 2 Grundlagen

proposition, key activities, customer access und revenue verdeutlicht:245

Value proposition: „Digitization and equipping products with new sensors (or effec-tors) implies the generation and consequently collection of data and/or controllability.”

Key activities: „Digitization of automation technologies and of products facilitates highly automatized processes and ideally also accelerates speed, resource efficiency, quality and flexibility of production.”

Channels: „Digital interfaces make it possible for companies to directly access their customers and to eliminate intermediaries. Conventionally unidirectional channels be-come bidirectional.”

Revenue: „Digitization of products and production processes often leads to service fees, brokerage revenue or income form lease and licensing rather than just selling products.”

Auf dieser Grundlage konzipiert Prem ein empirisch fundiertes Modell, das zur Entwicklung oder Verfeinerung digitaler Geschäftsmodelle verwendet werden kann.

El Sawy/Pereira haben sich mit der Frage auseinandergesetzt, warum digitale Geschäftsmo-delle überhaupt notwendig sind.246 Digitale Geschäftsmodelle waren zunächst insbesondere in der digitalen Industrie (Telekommunikation, Medien, Entertainment, Gaming. Software, etc.) vorzufinden, jedoch hat die Notwendigkeit digitaler Geschäftsmodelle auch in anderen Bran-chen, wie bspw. Gesundheit, Energie, Einzelhandel oder Finanzdienstleistungen, Einzug ge-halten. Diese Entwicklung ist darauf zurückzuführen, dass immer mehr Kunden Produkte und Dienstleistungen über digitale Plattformen beziehen.247

Hoffmeister betont, dass die notwendige Grundbedingung für die Existenz eines digitalen Ge-schäftsmodells darin liegt, dass Unternehmen als Anbieter eine digitale Ausstattung aufwei-sen und Nachfragern und anderen Stakeholdern dies zur Verfügung stehen muss, damit ein Geschäft digital stattfinden kann.248 Zur Interaktion zwischen Anbieter und Nachfrager ist somit eine beidseitige spezifische Ausstattung, insbesondere Technologien, notwendig. In der digitalen Welt sind jedoch nicht nur die Ausstattung digital, sondern auch die Umwelt sowie das gesamte Ecosystem. Der Fokus richtet sich letztlich auf die Modellierung von Geschäften in einer digitalen Infrastruktur, die eine zweckorientierte Ausstattung der beteiligten Akteure voraussetzen.249

Hinsichtlich digitaler Geschäftsmodelle erklärt Stähler grundlegend, dass digitale Geschäfts-modelle keine Fortsetzung physischer Aktivitäten darstellen und folgert sodann: „Digitale Ge-schäftsmodelle zeigen vielmehr eine Eigenschaft auf, die zwar auch in der physischen Welt 245 Vgl. Prem (2015), S. 1ff. 246 Vgl. El Sawy/Pereira (2013), S. 16. 247 Vgl. El Sawy/Pereira (2013), S. 16. Ergänzend kann angemerkt werden, dass dann Anstrengungen

in Bezug auf die Kundenbindung seitens der Plattformen erfolgen, so dass ein Rückkoppelungsef-fekt entsteht.

248 Vgl. Hier und im Folgenden Hoffmeister (2015), S. 34ff. 249 Vgl. Hier und im Folgenden Hoffmeister (2015), S. 39.

2.4 Mittelstand 37

existiert, aber in ihrer Kombination und Stärke für die digitale Netzökonomie sind. Was ge-nau digitale Geschäftsmodelle auszeichnet, sind Skaleneffekte und die Nicht-Existenz von Kapazitätsgrenzen auf Anbieterseite und ebenfalls gegebene Skaleneffekte auf der Nachfra-geseite.“250

Veit et al. definieren ein digitales Geschäftsmodell wie folgt: „A business model is digital if changes in digital technologies trigger fundamental changes in the way business is carried out and revenues are generated.”251 Die Autoren verweisen in diesem Zusammenhang insbeson-dere auf neue Produkte- und Servicemodelle, die durch digitale Geschäftsmodelle ermöglicht werden. Unter Berücksichtigung der fünf Ebenen der IT-getriebenen Unternehmenstransfor-mation nach Venkatraman252, verorten Veit et al. digitale Geschäftsmodelle zu der vierten (Business Network Redesign) und fünften Ebene (Business Scope Redefinition).

Trotz der dargelegten (teilweise) divergierenden Ansichten und der dadurch hervorgerufenen Unklarheiten kann zusammenfassend die Ansicht vertreten werden, dass die digitale Trans-formation von Geschäftsmodellen einen starken Einfluss auf die zukünftige Geschäftstätigkeit jedweder Unternehmen - unabhängig ihrer Branchenzugehörigkeit, ihrer Größe oder ihres Ge-schäftsmodelltyps - besitzt und Unternehmen, auch wenn sie eine totale Transformation scheuen, zumindest eine partielle digitale Transformation vorzunehmen haben, um die lang-fristige Existenzsicherung des Unternehmens sicherzustellen.253

2.4 Mittelstand

Abschnitt 2.4 der vorliegenden Arbeit befasst sich mit dem Mittelstand. In Abschnitt 2.4.1 er-folgt zunächst eine Diskussion des Mittelstandsbegriffs, insbesondere werden jedoch Defini-tionsproblematiken erörtert und eine Arbeitsdefinition vorgestellt. In Abschnitt 2.4.2 werden dann die Besonderheiten des Mittelstandes dargelegt. Abschnitt 2.4.3 setzt sich abschließend mit Entscheidungsspezifika im Mittelstand auseinander.

2.4.1 Begriffsabgrenzung

Ein Großteil der deutschen Unternehmenslandschaft und damit auch der wirtschaftlichen Ge-samtleistung wird durch Unternehmen erbracht, die nicht der Gruppe der kapitalmarktorien-tierten Großunternehmen254 zuzuordnen sind. Trotzdem bestimmen kapitalmarktorientierte Unternehmen sowohl die öffentliche Meinung als auch die Ausrichtung der betriebswirt-

250 Stähler (2002), S. 294f. 251 Vgl. Veit et al. (2014), S. 48. 252 Vgl. Venkatraman (1994), S. 74ff. 253 Vgl. Becker et al. (2017), S. 294. „Business models need to be adapted in order to integrate these rapidly developing digital processes and to translate them into value and eco-

nomic success.“ Bleicher/Stanley (2016), S. 63. 254 Kapitalmarktorientierte Unternehmen sind Unternehmen, deren Wertpapiere in Form von Eigen-

und Fremdkapitaltiteln am Bilanzstichtag auf einem regulierten Markt eines beliebigen Mitglieds-staates der EU gehandelt werden. Vgl. Portisch (2010), S. 52.

38 2 Grundlagen

schaftlichen Theorie.255 In den letzten Jahrzehnten hat der Mittelstand einen erheblichen Be-deutungszuwachs erfahren, nicht zuletzt dank der gesellschaftlichen und ökonomischen Ent-wicklung sowie des anhaltenden und weltweiten Strukturwandels256 der klassischen Industrie-länder.257 Der Mittelstand gilt als Funktionsgarant einer stabilen, effizienten Wettbewerbs-wirtschaft; deshalb sind spätestens seit den 70er Jahren des 20. Jahrhunderts sowohl in Deutschland als auch in den USA und Japan verstärkte Anstrengungen seitens der Wirt-schaftspolitik zu verzeichnen, um den Mittelstand zu unterstützen.258 Der deutsche Mittel-stand ist seit der Nachkriegszeit zweifelsohne ein zentrales Element der sozialen Marktwirt-schaft und ein Erfolgsfaktor des deutschen Wirtschaftswunders. Die Bedeutung zeigt sich ins-besondere in der Verwendung der Vokabel „Mittelstand“ durch Institutionen und Politiker, die den Mittelstand als Synonym und Quelle für Innovationen, Wachstum und Beschäftigung ansehen.259 Aufgrund der enormen gesamtwirtschaftlichen Funktion, die dem Mittelstand zu-geschrieben wird, ist er häufig das Ziel vielfältiger wirtschaftspolitischer Maßnahmen.260

In der Betriebswirtschaftslehre existiert keine einheitliche Definition des Mittelstandsbe-griffs.261 Khadjavi konstatiert: „In Literatur und Praxis existieren weder einheitliche, eindeu-tige Kriterien der Definition von kleinen und mittelständischen im Gegensatz zu grossen [sic!] Unternehmen noch von mittelständischen Unternehmen.“262 Ferner ist eine trennscharfe Ab-grenzung zwischen den Begriffen „Mittelstand“263, „Kleine und mittlere Unternehmen“ und „Familienunternehmen“264 in der deutschsprachigen Forschung nicht vorzufinden.265

Gantzel identifizierte im Jahr 1962 über hundert Definitionen für den Mittelstandsbegriff,266 Kosmider im Jahr 1991 weit über zweihundert Ansätze zur Definition des Mittelstandes, die mehr oder weniger stark voneinander abweichen.267 Nach Marwede ist dies ein Indikator da-für, dass die Anzahl der Definitionsversuche ins Uferlose wuchs,268 und Hamer sieht den Grund darin, dass die meisten Definitionsansätze scheitern, weil der Begriff statisch definiert wird, der Mittelstand jedoch mehr als eine offene und dynamische Gruppe in einer offenen

255 Vgl. Becker/Ulrich (2011b), S. 303. Siehe auch Schauf (2009), S. 3. 256 Ein Strukturwandel ist die Veränderung der relativen Anteile einzelner Wirtschaftssektoren am

Bruttosozialprodukt im Zeitablauf. Vgl. Timmermann (2000), S. 18. 257 Vgl. Krämer (2003), S. 1. 258 Vgl. Wossidlo (1993), S. 2888. 259 Vgl. Goeke (2008), S. 9. 260 Vgl. Berens/Högemann/Segbers (2005), S. 8. 261 Die terminologische Unklarheit in Deutschland ist mitunter auf den geschichtlichen Wandel des

Mittelstandes zurückzuführen. Vgl. Damken (2007), S. 57. 262 Khadjavi (2005), S. 53. 263 „Der Begriff Mittelstand lässt sich in die Zeit der feudalen Ständestrukturen einordnen und be-

zeichnet die damals neu etablierte gesellschaftliche Mitte zwischen den zwei alten Ständen der Aristokratie und des Proletariats.“ Amschlinger (2011), S. 8.

264 Zur Definitionsproblematik von Familienunternehmen vgl. bspw. Ulrich (2011), S. 30ff. 265 Vgl. Becker/Staffel/Ulrich (2008), S. 5; Becker/Ulrich (2009), S. 2ff. Dies kann auch als Abgren-

zungsproblematik bezeichnet werden. Vgl. Marwede (1983), S. 1. 266 Vgl. Gantzel (1962), S. 129. 267 Vgl. Kosmider (1991), S. 29f. 268 Vgl. Marwede (1983), S. 1.

2.4 Mittelstand 39

und dynamischen Gesellschaft, die nach oben und unten durchlässig ist, nicht abgeschlossen und deshalb allenfalls nach Merkmalen und Funktionen bestimmt werden kann.269 Be-cker/Ulrich stellen im Kontext dieser Diskussion fest, dass zum einen eine allgemeingültige Definition aufgrund der Vielschichtigkeit und Komplexität des Konstrukts nicht gegeben werden kann und jegliche Definitorik von einer gewissen Zweckmäßigkeitsüberlegung be-stimmt ist. Zum anderen unterliegt der Mittelstand in der Praxis einer außerordentlichen Hete-rogenität, welche wiederum nur schwer in einem definitorischen Ansatz fassbar ist.270 De er-gänzt, dass das Verständnis des Mittelstandes nicht nur auf dessen wirtschaftlichem, sondern auf dem gesellschaftlichen Beitrag beruht, wodurch eine eindeutige Definition nur schwer möglich ist.271 Die fehlende trennscharfe Abgrenzung führt dazu, dass die Begriffe weitestge-hend synonym verwendet werden, obwohl sich der KMU-Begriff eher an quantitativen Ab-grenzungsmerkmalen orientiert, während die Begriffe des mittelständischen Unternehmens, des Mittelstands und des Familienunternehmens vornehmlich auf qualitative Abgrenzungskri-terien abzielen.272 Stadelmann stellt jedoch heraus, dass eine betriebswirtschaftliche For-schung, deren Fokus auf eine bestimmte Gruppe von Unternehmen (Mittelstand) gerichtet ist, diesen Untersuchungsgegenstand hinreichend genau zu identifizieren hat und dass eine Ab-grenzung zu den übrigen Unternehmen vorgenommen werden sollte.273

Zur Definition des Mittelstandes werden sowohl in der Praxis als auch in der einschlägigen Literatur üblicherweise qualitative und/oder quantitative Kriterien herangezogen; während erstere eher das Wesen des Mittelstandes ergründen, dienen letztere hauptsächlich der Ab-grenzung zur praktischen Handhabbarkeit.274 Qualitative Abgrenzungen erfolgen oftmals durch Merkmalskataloge, die verschiedene Kriterien beinhalten.275 In diesem Zusammenhang ist auf Pfohl zu verweisen, welcher Mittelstand und Großunternehmen anhand der Kriterien von Unternehmensführung, Organisation, Beschaffung, Produktion, Absatz, Entsorgung, For-schung und Entwicklung, Finanzierung, Personal sowie Logistik vergleicht.276

Ein Vergleich zwischen Mittelstand und Großunternehmen auf der Basis von Kriterien ist nach Wank aber problembehaftet, da die Anknüpfungspunkte äußerst umfangreich und daher nur schwer operational zu handhaben sind.277 Waltert argumentiert ähnlich und stellt fest: „während die qualitativen Merkmale mittelständische Unternehmen in ihren prägenden Ei-genschaften sehr treffend charakterisieren, ermöglichen sie aufgrund ihrer Interpretierbarkeit und Dehnbarkeit nicht ohne weiteres eine trennscharfe Unterscheidung von anderen Unter-

269 Vgl. Hamer (1990), S. 20. 270 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 18f. 271 Vgl. De (2005), S. 236. 272 Vgl. Ulrich (2011), S. 19. 273 Vgl. Stadelmann (1996), S. 11. 274 Vgl. Berens/Högemann/Segbers (2005), S. 8f. 275 Vgl. Gaubinger (2000), S. 12. 276 Vgl. Pfohl (2013a), S. 19ff. 277 Vgl. Wank (1994), S. 17. Ferner wird auf die Vermengung von beeinflussbaren und kaum bzw.

nicht beeinflussbaren Kriterien verwiesen, wobei lediglich letztere Kriterien zur Charakterisierung herangezogen werden können.

40 2 Grundlagen

nehmenstypen.“278 Umfassende Kritik übt auch Ulrich, welcher diese Vorgehenswese eben-falls ablehnt, da „[…] eine einzelfallbezogene Einordnung von Unternehmen in ein aus ca. 40 Einzelkriterien umfassendes Raster qualitativer Kriterien nur eine Näherungslösung sein kann, die der wissenschaftlichen Nachvollziehbarkeit entbehrt. Für einzelne empirische Un-tersuchungen oder Kontrastierungen anhand von typisierenden Fallstudien ist diese Art der Abgrenzung gut geeignet. Eine Annäherung zur allgemeinen Begriffsdefinition des mittel-ständischen Unternehmens wird durch eine solche Vorgehensweise jedoch nicht erreicht.“279 Im Rahmen empirischer Untersuchungen besteht jedoch die Möglichkeit, qualitative Kriterien zu untersuchen, wie bspw. die Arbeit von Ebner verdeutlicht.280 Qualitative Merkmale mittel-ständischer Unternehmen sind ferner die wirtschaftliche und rechtliche Selbstständigkeit des Unternehmens, die Einheit von Eigentum, Kontrolle und Leitung und die Personenbezogen-heit der Unternehmensführung.281 Becker/Ulrich erweitern die genannten Elemente um die Aspekte der Besitz- und Leitungsstruktur, um eine klarere Einordnung und Abgrenzung der Unternehmen zu erhalten, und entwickeln daraus eine Typologie, bestehend aus Eigentümer-unternehmen, Familienunternehmen, fremdgeführtem Mittelstand, mischfinanzierten Unter-nehmen und Publikumsgesellschaft.282 Die Anwendung von qualitativen Kriterien im Rahmen einer Typologie ist geeignet, um zwischen Unternehmenstypen zu differenzieren.283 Die Ty-pologie ermöglicht, realitätsnahe Aussagen über mittelständische Unternehmen zu treffen, und fördert die Reduktion der Komplexität.284

Quantitative Kriterien können als Abgrenzungsmerkmal interpretiert werden, mit denen eine Unterscheidung mittelständischer Unternehmen von sonstigen Unternehmen auf Basis fester Zahlenwerte erfolgt.285 Diese Zahlenwerte orientierten sich üblicherweise an der Anzahl der Beschäftigten und dem Jahresumsatz, wie die Definitionen des IfM Bonn, der EU-Kommission und aus dem Handelsgesetzbuch zeigen.286 Die quantitative Mittelstandsdefiniti-on des EKAM, welche in der vorliegenden Arbeit zu Grunde gelegt wird, ist der folgenden Abbildung (2-9) zu entnehmen.

278 Waltert (1999), S. 33. 279 Ulrich (2011), S. 25. 280 Vgl. Ebner (2015), S. 157. 281 Vgl. Kramer (2000), S. 18; Hausch (2004), S. 15f.; Damken (2007), S. 58ff. 282 Vgl. Becker/Staffel/Ulrich (2008), S. 26ff. Siehe auch die Ausführungen von Günther et al.

(2016), S. 603ff. 283 Vgl. Amschlinger (2011), S. 10. 284 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 29. Eine detaillierte Interpretation der Unternehmenstypen kann Be-

cker/Staffel/Ulrich (2008), S. 28 entnommen werden. Zum Komplexitätsbegriff siehe insbesonde-re Becker (1992).

285 Vgl. Berens/Högemann/Segbers (2005), S. 9. 286 Vgl. dazu ausführlich Ebner (2015), S. 22ff.

2.4 Mittelstand 41

Abbildung 2-9: Quantitative Mittelstandsdefinition nach EKAM287 Das Europäische Kompetenzzentrum für Angewandte Mittelstandsforschung (EKAM) an der Universität Bamberg postuliert eine integrierte Mittelstandsdefinition, die quantitative und qualitative Aspekte berücksichtigt.288 Die Vorteile der Definition liegen in der Integration qualitativer und quantitativer Kriterien, der Nutzung quantitativer Grenzen nur als Nähe-rungsgrößen zur Klassifizierung von Unternehmen, dem Vorrang qualitativer vor quantitati-ver Kriterien aufgrund der gesellschaftlich-psychologischen und ökonomischen Bedeutung sowie einer deutlichen Anhebung der Größenklassen nach oben zur besseren Eignung eines internationalen Vergleichs.289 Unter diesen Prämissen schlagen Becker et al. eine kombinierte Mittelstandsdefinition vor:290

Das Kriterium der Größe stellt ein in der Definition des Europäisches Kompetenzzentrums für Angewandte Mittelstandsforschung zentrales Element dar, welches in diesem Kontext sowohl als institutionelle als auch als personelle Größe anzusehen ist.291Auch Becker/Ebner verdeut-lichen anhand einer empirischen Erhebung, dass das Kriterium der Unternehmensgröße do-minierend ist, während qualitative Kriterien wie Inhaberführung oder Familienunternehmen zur Abgrenzung von mittelständischen Unternehmen nur eine untergeordnete Rolle in der Praxis spielen.292

287 Vgl. Becker et al. (2008), S. 21. Siehe auch die Ausführungen von Simon (1992). 288 Vgl. Becker/Staffel/Ulrich (2008), S. 11. 289 Vgl. Becker/Baltzer/Ulrich (2009), S. 7. Siehe auch Beutel (1988), S. 16. 290 Vgl. Becker et al. (2008), S. 21; Becker/Ulrich (2011), S. 28. 291 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 23. 292 Vgl. Becker/Ebner (2012), S. 31.

• Eigentümergeführte Unternehmen bzw. Familienunternehmen; • Managementgeführte Unternehmen bis zu einer Mitarbeiterzahl von 3.000 Mitarbeitern und/oder einer Umsatzgröße von 600 Millionen Euro und • Unternehmen, die beide Definitionsmerkmale aufweisen.

42 2 Grundlagen

2.4.2 Besonderheiten des Mittelstandes

Vielfach wird angenommen, dass Unternehmen der Gattung „Mittelstand“ grundlegende Spe-zifika hinsichtlich der Stellung und des Verhaltens im Wettbewerb aufweisen und daher darin eine Sonderrolle einnehmen.293 Zur Strukturierung der Besonderheiten erfolgt der Rückgriff auf den sog. Züricher Ansatz der Führungslehre und das generische Konzept der Unterneh-mensführung von Rühli.294 Gemäß diesem Ansatz sind die unternehmenspolitischen Determi-nanten der Unternehmensführung Strategie, Struktur und Kultur.295 Die Determinanten stehen in einem intensiven Interaktionsverhältnis und beeinflussen sich gegenseitig. Ferner sind die-se durch ihre innere Logik und durch die Vernetzung mit der Umwelt bestimmt.296 Be-cker/Ulrich stellen fest: „Für mittelständische Unternehmen weisen diese drei unternehmens-politischen Gestaltungselemente spezifische Ausprägungen auf, die sich jeweils an bestimm-ten Spannungsfeldern orientieren.“297 Die unternehmenspolitischen Determinanten sind auf die zentrale Größe des Eigentums ausgerichtet.

Abbildung 2-10: Besonderheiten des Mittelstandes298 Die Kultur mittelständischer Unternehmen befindet sich im Spannungsfeld zwischen Führung und Kontrolle. Die Unternehmenskultur nimmt im Mittelstand eine bedeutende Rolle ein, da 293 Vgl. Evers (1998), S. 9 sowie die darin zitierte Literatur. 294 Vgl. Rühli (1984); Rühli (1991); Tappe (2009), S. 26f. 295 Vgl. Rühli (1992), S. 10; Daniel (2008), S. 3. 296 Vgl. Rühli (1992), S. 11. 297 Becker/Ulrich (2011), S. 23. Becker/Krämer/Ulrich (2013). 298 Entnommen aus Becker/Staffel/Ulrich (2008), S. 21.

2.4 Mittelstand 43

sie durch den Unternehmensgründer geprägt ist und auf speziellen Werten und Normen ba-siert.299 Der Unternehmer steht daher in der Pflicht, die Werte, die durch die Unternehmens-kultur vermittelt werden, zu pflegen und durch eine symbolische Führung und durch das per-sönliche Vorbild zu leben.300 Das Vermitteln der Unternehmenskultur ist an zwei wesentliche Ziele gekoppelt. Zum einen die Protektion eines unternehmensförderlichen Betriebsklimas301 und zum anderen die Schaffung eines spezifischen Unternehmensbildes gegenüber internen und externen Stakeholdern.302

Die Struktur mittelständischer Unternehmen befindet sich im Spannungsfeld zwischen Füh-rung und Innovation und ist durch Potentiale, Prozesse, Projekte und Produkte im Rahmen ei-nes Leistungsprogramms operationalisierbar. Die Struktur weist ebenfalls eine Zentrierung auf das Eigentum auf.303 Sie impliziert die aufbauorganisatorische Struktur, die Personalstruk-tur sowie Kontroll- und Planungssysteme.304 Aufbauorganisatorisch zeichnen sich mittelstän-dische Unternehmen meist durch flache Hierarchien, kurze und ungezwungene Informations-wege, einen begrenzten Delegationsumfang305 sowie durch schnelle und eindeutige Entschei-dungsabläufe aus.306 Dies führt zu einfachen Strukturen, ohne eine tiefere vertikale oder hori-zontale Gliederung in den Ebenen und Abteilungen.307 Die Organisation entspricht einem auf den Unternehmer ausgerichteten Einliniensystem, welches zu einer Funktionshäufigkeit der auszuübenden Tätigkeit, sowie zu nur einer begrenzten Anzahl an Abteilungen führt.308 Fla-chere Hierarchien und eine geringe Abteilungstiefe bilden daher die Grundlage für die Flexi-bilität mittelständischer Unternehmen; sie führen zu niedrigeren Transaktionskosten309 und haben einen positiven Einfluss auf die Mitarbeiter.310 Die Personalstruktur mittelständischer Unternehmen ist durch eine geringere Anzahl an Mitarbeitern im Vergleich zu kapitalmarkto-rientierten Großunternehmen geprägt, wodurch ein persönlicher Kontakt zur Unternehmens-leitung ermöglicht wird. Dies führt zu einer höheren Arbeitszufriedenheit und einer höheren Identifikation mit dem Unternehmen selbst.311 Die Anzahl ungelernter Arbeiter ist dabei ebenso gering wie die Anzahl der beschäftigten Akademiker;312 gleichwohl merkt Hechtfi-scher an, dass im Mittelstand die Mitarbeiter häufiger über eine technische als eine betriebs-

299 Vgl. Wesel (2010), S. 162. 300 Vgl. Seidel (1989), S. 70. Vgl. dazu die Studie von Schachner/Speckbacher/Wentges (2006). 301 Zur Besonderheit des Betriebsklimas im Mittelstand siehe Martin/Gade/Jochims (2008), S. 39;

Reinemann (2011), S. 77. 302 Vgl. Hengstenberg (1989), S. 98. Einen chronologischen Überblick über Definitionsansätze sowie

eine Darlegung zum Begriff der Stakeholder geben Friedman/Miles (2009), S. 5ff. 303 Vgl. Ulrich (2011), S. 29. 304 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 59f. 305 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 59. 306 Vgl. Hennerkes (1999), S. 23. 307 Vgl. Kayser (1990), S. 83. 308 Vgl. Pfohl (2013a), S. 19. 309 Vgl. Zur Transaktionskostentheorie siehe insbesondere Coase (1937) und Williamson (1985). 310 Vgl. Krämer (2006), S. 218. 311 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 60. 312 Vgl. Tappe (2009), S. 37.

44 2 Grundlagen

wirtschaftliche Ausbildung verfügen. Ausnahmen sind klassische betriebswirtschaftliche Funktionen wie Finanzen und Controlling, die oftmals von gelernten Technikern oder Ingeni-euren übernommen werden.313 Die Ausführung untermauert die Ansicht von Pfohl, welcher Mitarbeiter im Mittelstand eher als Generalisten mit breitem Fachwissen denn als Spezialisten einstuft.314 Dies ist insbesondere damit zu begründen, dass mittelständische Unternehmen eine hohe Flexibilität vorweisen müssen, um die unternehmerischen Leistungen situativ an die Kundenwünsche anzupassen (generalistische Problemlösefähigkeit).315 Jedoch ist auch zu konstatieren, dass mittelständische Unternehmen tendenziell über eine weniger wirksame Re-putation verfügen, wodurch sich die Personalausstattung deutlich schwieriger gestaltet.316 Die Schwierigkeit liegt nach Reinemann neben der Reputation des Unternehmens vor allem in der Entlohnung.317 Das Kontroll- und Planungssystem dient grundlegend der Ausgestaltung, dem Einsatz und der Koordination eines entscheidungsunterstützenden Informationsversorgungs-systems, welches im Sinne eines institutionalisierten Controlling zur Unterstützung der Un-ternehmensführung im Mittelstand nur rudimentär ausgeprägt ist.318 Planungs- und Kontroll-systeme sind in mittelständischen Unternehmen oftmals historisch gewachsen und weisen nur selten ein ganzheitliches Controlling für Funktions- bzw. Entscheidungsbereiche auf. Schwerpunkte stellen daher i.d.R. zentrale Auswertungen des Rechnungswesens dar.319

Die Strategie im Spannungsfeld von Innovation und Wettbewerb und „bedingt oftmals die Positionierung als Marktführer in Nischenmärkten.“320 Trotz der Positionierung als Marktfüh-rer in Nischenmärkten ist die strategische Ausrichtung im Mittelstand tendenziell durch ein kurzfristiges Denken und Handeln unter Vernachlässigung systematischer und zukunftsorien-tierter Planung321 sowie ein eher reaktives Handeln gekennzeichnet.322 Bramsemann sieht das fehlende strategische Denken jedoch nicht nur in der Unternehmensleitung, sondern auch auf zweiter Führungsebene, auf welcher eher improvisierend denn planend gehandelt wird.323 Ein zunehmendes strategisches Denken und Handeln für mittelständische Unternehmen ist in Zu-kunft unabdingbar.324 Deshalb fordert Otto bspw. die Entwicklung einer langfristigen Portfo-liostrategie unter Berücksichtigung der Gesellschafterinteressen sowie der Entnahme- und Ausschüttungspolitik und einer Finanzierungsstruktur, die eine Anpassungsflexibilität er-

313 Vgl. Hechtfischer (2004), S. 315. 314 Vgl. Pfohl (2013a), S. 21. 315 Vgl. Pleitner (2000), S. 70. 316 Vgl. Franke/Dömötör (2008), S. 142. 317 Vgl. Reinemann (2011), S. 67. 318 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 60. 319 Vgl. Schön (2012), S. 15. 320 Ulrich (2011), S. 29. 321 Dies könnte darauf zurückzuführen sein, dass Entscheidungsträger im Mittelstand über ein fun-

diertes Wissen und Erfahrung verfügen, wodurch eine systematische und zukunftsorientierte Pla-nung unter Umständen nicht notwendig ist. Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016b), S. 593.

322 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 58. Siehe dazu bspw. die Studie von Kraus et al. (2007), S. 33ff. Ei-ne kritischere Stellungnahme geht zurück auf Kellerwessel (1984), S. 69.

323 Vgl. Bramsemann (1993), S. 30. 324 Vgl. Fröhlich/Pichler/Pleitner (2000), S. 35.

2.4 Mittelstand 45

zeugt, um auch in schwächeren Konjunkturzyklen die langfristige Existenzsicherung zu ge-währleisten.325 Haake sieht in Bezug auf die Strategie insbesondere den Formalisierungsgrad, die Vollständigkeit, die umweltbezogene Formulierung, die Allgemeingültigkeit und die Kon-sistenz der Planung als kaum erfüllbare Kriterien für den Mittelstand.326 Sowohl der Aufbau eines strategischen Managements als auch das Implementieren einer Strategie sind aufgrund der nur begrenzt zur Verfügung stehenden Ressourcen327 in mittelständischen Unternehmen ein wesentliches Problem sowie der oftmals fehlende „Strategiespezialist“ und die Notwen-digkeit der Kulturverträglichkeit.328 Fueglistaller/Frey/Halter machen jedoch darauf aufmerk-sam, dass die Strategie in mittelständischen Unternehmen eine absolute Notwendigkeit für ei-ne erfolgreiche Unternehmensführung darstellt.329 Die resultierenden Chancen und Risiken ergeben sich durch die Wechselwirkung der Kräfte Globalisierung und Regionalisierung.330

2.4.3 Charakteristika der Entscheidungsfindung

Die Entscheidungsfindung im Mittelstand und in kapitalmarktorientierten Großunternehmen unterscheidet sich zuallererst aufgrund divergierender Entscheidungskompetenzen, Positionen und Aufgabenstellungen von Managern in Großunternehmen gegenüber Unternehmern im Mittelstand.331 Die letztendliche Entscheidungskompetenz des Managers resultiert aus dem fremden Eigentumsrecht332 durch spezielle Legitimation,333 weshalb keine originäre Ent-scheidungskompetenz vorliegt, sondern eine derivative. Eine Erweiterung der Entscheidungs-kompetenz bedingt eine vertragliche Regelung, weshalb die Entscheidungskompetenz von Managern im Vergleich zu derjenigen von Unternehmern geringer ist.334 Der Unternehmer besitzt im Vergleich zum Manager eine originäre Entscheidungskompetenz, da er die recht-lich höchste Instanz im Unternehmen darstellt und i.d.R. kein Gremium die von ihm getroffe-nen Entscheidungen korrigiert oder kontrolliert.335 Die ihm zur Verfügung stehende „Voll-kompetenz“ bedeutet zugleich eine Totalverantwortung, da im Zweifel der Unternehmer die letzte Entscheidung auch tragen muss.336 Diese originäre Entscheidungskompetenz stellt so-

325 Vgl. Otto (2009), S. 11. 326 Vgl. Haake (1987), S. 43f. 327 Vgl. Zur Bedeutung von Ressourcen für Unternehmen siehe Barney (1991), S. 99ff. Siehe auch

Wernerfelt (1984); Chatterjee/Wernerfelt (1991). 328 Vgl. Behrends/Meyer/Korjamo (2005), S. 25. 329 Vgl. Fueglistaller/Frey/Halter (2003), S. 79. 330 Vgl. Ulrich (2011), S. 29. 331 Vgl. Hamer (1988), S. 25. An dieser Stelle soll darauf hingewiesen werden, dass es sich bei dem

hier verwendeten Begriff der Entscheidungskompetenz vornehmlich um rechtliche Aspekte han-delt. In Abschnitt 3.3 wird der Begriff in einem anderen Kotext gebraucht.

332 Zur Property-Rights-Theorie siehe Coase (1960); Alchian/Demsetz (1972). 333 Eine Reduktion der Entscheidungsrechte würde gleichzeitig dazu beitragen, Agency-Kosten zu

senken. Vgl. Wagenhofer (2009), S. 8. 334 Vgl. Hamer (1988), S. 39. 335 Vgl. Hamer (1988), S. 39. 336 Vgl. Hamer (1988), S. 40.

46 2 Grundlagen

dann das Fundament der Entscheidungszentralisation dar.337 Die Begriffe Zentralisation und Dezentralisation sind in der Betriebswirtschaftslehre weit verbreitet, Einigkeit über den Begriffsinhalt herrscht jedoch nicht.338 Allgemein gesprochen leiten sich die Begriffe von der Vorstellung eines Mittelpunktes ab, wobei Zentralisation das Streben zum Mittelpunkt darstellt und Dezentralisation ein Streben vom Mittelpunkt fort, weshalb in einer systemtheoretischen Betrachtungsweise Zentralisation und Dezentralisation die Art der Verteilung von Elementen in einem System beschreibt.339

Für die vorliegende Arbeit wird die Definition von Hungenberg zugrunde gelegt: „Die Begrif-fe Zentralisation und Dezentralisation beschreiben gleichermaßen die Richtung der Entschei-dungsverteilung wie die Extrempunkte, welche die beiden Verteilungsrichtungen begrenzen. So bezeichnet Dezentralisation eine Tendenz, Entscheidungsbefugnisse (in unterschiedlichem Umfang) vom Mittelpunkt des Systems Unternehmen weg, also auf nachgeordnete Organisa-tionseinheiten zu verteilen. Zentralisation beschreibt die umgekehrte Tendenz der Zusammen-fassung von Entscheidungsbefugnissen im Mittelpunkt – bei der obersten Führung. Gleichzei-tig stehen die Begriffe für die Extrempunkte der Verteilung. Dezentralisation für die vollstän-dige Verteilung von Entscheidungsbefugnissen auf nachgeordnete Organisationseinheiten; Zentralisation für die vollständige Bündelung von Entscheidungsbefugnissen in der Unter-nehmensspitze.“340

Abbildung 2-11: Zentrale vs. dezentrale Entscheidung341 Die Unternehmensführung mittelständischer Unternehmen ist im Wesentlichen durch die

337 Vgl. Lanninger (2009), S. 46. 338 Vgl. Hungenberg (1995), S. 44. 339 Vgl. Hungenberg (1995), S. 44. 340 Vgl. Hungenberg (1995), S. 48. 341 In Anlehnung an Hungenberg (1995), S. 55.

2.4 Mittelstand 47

Doppelfunktion des Eigentümers und Managers in Personalunion geprägt,342 wodurch ein Einfluss sowohl auf unternehmenspolitische Verständigungspotenziale als auch auf geschäfts-strategische Erfolgs- und Produktivitätspotenziale gegeben ist.343 Mittelständische Unterneh-men sind daher im Wesentlichen vom Unternehmer und dessen exponierter Rolle als zentrale Persönlichkeit des Unternehmens geprägt.344 Dies führt dazu, dass der Unternehmer die Ziele des Unternehmens festlegt345 und an allen Abläufen und Entscheidungen partizipiert.346 Initi-ierung und Realisierung von Entscheidungen hängen also maßgeblich vom Unternehmer und dessen Werten und Einstellungen ab.347 Die Entscheidungsfindung ist durch eine situations-bezogene Interpretation und dynamische Verläufe gekennzeichnet und nimmt somit Einfluss auf die Strategie.348 Aufgrund der Doppelfunktion des Eigentümers und Managers in Perso-nalunion und der damit einhergehenden Entscheidungszentralisation existiert im Mittelstand häufig ein auf den Eigentümer zugeschnittenes Einliniensystem349 mit vorgeschriebenen In-formationswegen und einem beschränktem Delegationsumfang, was zu geringeren Koordina-tionsproblemen führt.350 Die dargelegten Charakteristika der Entscheidungsfindung im Mittel-stand können anhand der SEW-Theorie begründet werden.351 Dieser Theorie folgend, werden strategische Entscheidungen unabhängig von möglichen Gewinnen oder Verlusten getroffen; der Erhalt der eigenen Machtposition (Kontrolle) und der Reputation stehen im Vorder-grund.352

Die Entscheidungsfindung in Großunternehmen unterliegt von der Vorbereitung durch unter-geordnete Stabsstellen, über Einzelwillensbildung eines Fachvorstandes bis hin zur Gesamt-willensbildung in der Vorstandschaft353 einem institutionalisierten und langwierigen Pro-zess.354 Diese aufbauorganisatorischen Besonderheiten führen dazu, dass im Mittelstand im Vergleich zu kapitalmarktorientierten Großunternehmen eine tendenziell höhere Entschei-dungsgeschwindigkeit vorherrscht.355

342 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 56. Zur Bedeutung des Unternehmers vgl. auch umfassend Behrin-

ger (2012), S. 38ff. 343 Vgl. Pfohl (2013b), S. 86. 344 Vgl. Wegmann (2006), S. 145. 345 Vgl. Behringer (2012), S. 40. 346 Vgl. Henschel (2010), S. 3. 347 Vgl. Evers (1998), S. 14. Zur Entscheidungszentralisation im Mittelstand siehe auch umfassend

Lanninger (2009), S. 46ff. 348 Vgl. Welter (2003), S. 29ff. 349 Das Einliniensystem geht auf Henri Fayols Grundsatz der Einheit der Auftragserteilung zurück

welches besagt, dass jede Instanz nur von einem Vorgesetzten Anweisungen erhalten darf. Vgl. Peters/Brühl/Stelling (2005), S. 68.

350 Vgl. Krämer (2009), S. 214f. 351 Vgl. Gómez-Mejía et al. (2007); Gómez-Mejía et al. (2011). 352 Siehe dazu umfassend Chrisman/Patel (2012) und Naldi et al. (2013). 353 Vgl. Hamer (1988), S. 135. 354 Ein Manager im Großunternehmen muss Ideen, Konzepte und Investitionen in verschiedenen

Gremien darlegen und verabschieden, genehmigen lassen und rechtfertigen. Vgl. Renker (2012), S. 27.

355 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 65.

48 2 Grundlagen

2.5 Zwischenfazit und Thesenformulierung

Die Ausführungen des vergangenen Abschnitts haben zunächst gezeigt, dass trotz der Omni-präsenz der Digitalisierung in Wissenschaft und Praxis kein einheitliches Begriffsverständnis existiert. Jedoch erscheint die in der vorliegenden Arbeit verwendete Definition von Digitali-sierung in der mittelständischen Unternehmenspraxis aufgrund der gegenwärtigen Diskussion zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen zweckmäßig (FF1-These 1). Neben der wissenschaftlichen Definition verstehen mittelständische Unternehmen unter Digitalisierung ferner die Nutzung digitaler Technologien (FF1-These 2).356 Ferner wurde verdeutlicht, dass Digitalisierung häufig als Megatrend tituliert wird. Da mittelständische Unternehmen jedoch häufig die Relevanz der ständig fortschreitenden Digitalisierung unterschätzt357, liegt die Vermutung nahe, dass die Digitalisierung im Mittelstand überwiegend nicht als Megatrend wahrgenommen wird (FF1-These 3).

In Abschnitt 2.3.1 wurde gezeigt, dass die digitale Transformation von Geschäftsmodellen anhand der Digitalisierung der Geschäftsmodellelemente erfolgt. Offen bleibt jedoch in die-sem Zusammenhang, ob sich die Digitalisierung auf alle Geschäftsmodellelemente gleicher-maßen auswirkt und ob ggf. sichtbare Unterschiede existieren (FF2-These 1). Es wird jedoch davon ausgegangen, dass sich die Digitalisierung im Mittelstand insbesondere auf das „Customer Interface“358, also auf die Kundensegmente, die Kundenbeziehungen und die Ka-näle auswirkt, da die ersten Grundlagen bereits durch das E-Business gelegt wurden (FF2-These 2).359 Darüber hinaus ist anzumerken, dass mittelständische Unternehmen häufig „Hid-den Champions“ sind, das Fundament dafür bereitet u.a. das Kundenmanagement.360 In Ab-schnitt 2.3.2 wurde verdeutlicht, dass in der einschlägigen betriebswirtschaftlichen Literatur keine Einigkeit darüber herrscht, was ein digitales Geschäftsmodell auszeichnet. Aufgrund der Begriffsdivergenzen wird davon ausgegangen, dass in mittelständischen Unternehmen das Verständnis eines digitalen Geschäftsmodells sehr heterogen ist (FF2-These 3).361 Dieses Verständnis muss jedoch nicht zwingend dem entsprechen, was im Mittelstand existent ist (FF2-These 4).362 Abschließend wird an dieser Stelle die These aufgestellt, dass mittelständi-sche Unternehmen die Relevanz eines digitalen Geschäftsmodells unterschätzen, da in der Unternehmensleitung oftmals ein fehlendes strategisches Denken zu attestieren ist (FF2-These 5).363 Die dargelegten Thesen werden in der folgenden Abbildung (2-12) zusammenge-fasst.

356 Vgl. Englisch (2016), S. 3ff. 357 Vgl. Schröder/Schlepphorst/Kay (2015), S. 1. 358 Vgl. Osterwalder (2004), S. 43. 359 Vgl. Zum E-Business im Mittelstand siehe bspw. Taylor/Murphy (2004) oder Parker/Castleman

(2007). 360 Vgl. Simon (2015), S. 111. 361 Vgl. Abschnitt 2.3.2. 362 Dies kann mitunter auf den i.d.R. geringen Professionalisierungsgrad des Innovationsmanage-

ments im Mittelstand zurückgeführt werden. Vgl. Brem/Vollrath (2015), S. 102. 363 Vgl. Bramsemann (1993), S. 30.

2.5 Zwischenfazit und Thesenformulierung 49

Abbildung 2-12: Thesen Forschungsfrage 1 und 2

3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

Das vorliegende dritte Kapitel befasst sich zunächst mit Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen, um einen Überblick über den Stand der Forschung zu erhalten (Ab-schnitt 3.1). Anschließend erfolgt eine Spezifizierung der Digitalisierungsentscheidung (Ab-schnitt 3.2.) In Abschnitt 3.3 erfolgt dann eine theoretische Analyse der Entscheidung zur Di-gitalisierung des Geschäftsmodells anhand des Entscheidungsfeldes im. Anschließend wird der Bezugsrahmen der Arbeit vorgestellt (Abschnitt 3.4). Im Mittelpunkt von Abschnitt 3.5 stehen ein Zwischenfazit sowie die Thesen, die in Verbindung mit der dritten Forschungsfra-ge364 stehen.

3.1 Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen

Der vorliegende Abschnitt 3.1. ermöglicht einen Überblick über Studien, die sich mit der Di-gitalisierung bzw. der Digitalen Transformation in Großunternehmen befassen (Abbildung 3-1). Die daraus resultierenden empirischen Erkenntnisse können darauffolgend mit den Er-kenntnissen der vorliegenden Untersuchung verglichen werden.

Die Analyse der Studien dient dazu, eine Vielzahl empirischer Befunde zu einem bestimmten Problem oder Phänomen zusammenzutragen und ggf. zu integrieren.365 Eisend/Kuß bezeich-nen dies als „Analyse von Analysen“ und erklären in diesem Zusammenhang, dass durch die Sammlung von zahlreichen (im Idealfall alle) relevanten empirischen Ergebnissen zu einer bestimmten Fragestellung, der Forscher zu einer oder mehreren Erkenntnissen gelangt und dies für Forschung und Praxis entsprechend weiterverwendet werden kann.366 Zu berücksich-tigen ist jedoch auch, dass der Forscher selbst nicht unmittelbar in die empirische Forschung einbezogen ist, sondern den Status eines nachträglichen Analytikers und Systematikers inne-hat. Diese Vorgehensweise ist sodann eine wissenschaftliche Untersuchung 2. Ordnung, da eine Datenanalyse auf Basis von sekundärquellen durchgeführt wird.367

364 Wie treffen Führungskräfte mittelständischer Unternehmen Digitalisierungsentscheidungen zur Transformation des Geschäftsmodells?

365 Vgl. Franke (2002), S. 233. 366 Vgl. Eisend/Kuß (2017), S. 212. 367 Vgl. Töpfer (2012), S. 248f.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018T. Botzkowski, Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand,Unternehmensführung & Controlling, https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7_3

52 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

Abbildung 3-1: Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen Um einen möglichst umfassenden Eindruck zum Stand der Forschung hinsichtlich der Digita-len Transformation in Großunternehmen zu gewinnen, wurden insgesamt 11 Studien aus dem deutschsprachigen Raum und fünf Studien aus dem angloamerikanischen Raum ausgewer-tet.368 Nachfolgend werden die einzelnen Studien vorgestellt und die wesentlichen Erkennt-nisse präsentiert.369

368 Die in Abbildung 3-1 vorgestellten Studien basieren erstens auf einer persönlichen Recherche und zweitens auf bestehenden Datenbanken des Europäischen Kompetenzzentrums für angewandte Mittelstandsforschung und des Kompetenzzentrums für Geschäftsmodelle in der digitalen Welt. Die Studien sind mehrheitlich praxisorientiert, da die wissenschaftlich-universitäre Forschung noch am Anfang steht. Vgl. dazu die Ausführungen in Abschnitt 1.1 und 2.3.2.

369 Hinsichtlich der Methodik ist an dieser Stelle anzumerken, dass oftmals die Vorstellung der Stich-probe heterogen ist. Genaue Angaben zur Untersuchungskonzeption sind daher häufig nicht ver-fügbar.

3.1 Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen 53

3.1.1 Studien aus dem deutschsprachigen Raum

Die Studie von Gutsche (2013)370

Titel: Survival of the Smartest: Welche Unternehmen überleben die digitale Revolution?

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren 350 Führungs-kräfte von Unternehmen aus insgesamt 7 Branchen.371 Je Branche wurden 50 Führungskräfte befragt. Die quantitativen, computergestützten und standardisierten Telefoninterviews wurden im März/April 2013 durchgeführt. Die Telefoninterviews wurden vom Meinungsforschungs-institut TNS Emnid durchgeführt. Die 350 Firmenvertreter wurden per Zufallsstichprobe aus-gewählt. Es haben ausschließlich Unternehmen an der Studie teilgenommen, die mindestens 50 Millionen Euro Jahresumsatz erwirtschaften bzw. 1.000 Mitarbeiter beschäftigen.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirischen Erkenntnisse der Studie zeigen, dass jedes dritte Unternehmen bis zum Jahr 2020 eine starke oder fundamentale Veränderung des Geschäfts-modells erwartet. Durch die zunehmende Digitalisierung sehen sich die Probanden neuen Wettbewerbern aus anderen Branchen ausgesetzt. Im digitalen Zeitalter kann sich die Wett-bewerbsdynamik daher umfassend verändern. Die empirischen Erkenntnisse zeigen weiterhin, dass die Mehrzahl der befragten Führungskräfte Wachstumschancen in neuen Branchen sieht. Mehrheitlich gehen die Befragten zudem von einem steigenden Innovations- und Kostendruck in ihrem jeweiligen Geschäftsfeld bis zum Jahr 2020 aus. Dies geht insbesondere auf Techno-logiebrüche und kürzere Produktlebenszyklen zurück. Zukünftige Erfolgsfaktoren sind nach Ansicht der Befragten insbesondere die Kundenbindung, die Flexibilität, die Innovationsfä-higkeit und die Markenstärke. Auch technologische Kompetenzen werden von über der Hälfte der Interviewten Führungskräfte als relevant erachtet.

Fazit: Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Unternehmen sich erstens vom traditionel-len Geschäftsmodell lösen müssen und die bestehenden Produktportfolios bereinigt und kon-sequent weiterentwickelt werden sollten. Zweitens sollten Unternehmen über die eigenen Branchengrenzen hinweg denken und Wachstumsmöglichkeiten in neuen Branchen identifi-zieren und ausschöpfen. Drittens müssen Unternehmen hinreichende Ressourcen aufbringen, um einerseits eine zweckorientierte Innovationskultur zu schaffen und andererseits Kosten stets zu reduzieren. Viertens sollten die Produkte und Dienstleistungen umgehend auf die zu-nehmende digitale, individualisierte und unabhängige Kundschaft ausrichten. Fünftens müs-sen zukünftige Erfolgsfaktoren ermittelt und ausgeschöpft werden.

Die Studie von Büst/Hille/Schestakow (2015)372

Titel: Digital Business Readiness - Wie deutsche Unternehmen die Digitale Transformation angehen

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren insgesamt 100 370 Vgl. hier und im Folgenden Gutsche (2013), S. 1ff. 371 Es handelt sich um folgende Branchen: Automobil, Energie, Finanzen, Handel, IT und Elektronik,

Telekommunikation und Medien sowie Transport und Logistik. 372 Vgl. hier und im Folgenden Büst/Hille/Schestakow (2015), S. 1ff.

54 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

Unternehmen mit mindestens 500 Mitarbeitern verschiedener Branchen und Klassifikationen. Die überwiegende Anzahl der Probanden (43 Prozent) erwirtschaftete zum Zeitpunkt der Er-hebung (September bis November 2014) einen Umsatz von mehr als 100 Mio. Euro im vor-gegangenen Geschäftsjahr 2013. 41 Prozent erwirtschaftete einen Umsatz von mehr als 1 Mrd. Euro. In der quantitativen Erhebung wurden Entscheidungsträger der ersten und zweiten Führungsebene befragt. Für die Datenerhebung wurde ein international tätiger Marktfor-schungsdienstleisterbeauftragt.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirische Untersuchung zeigt, dass die überwiegende Anzahl der Befragten die Digitale Transformation primär als „IT-Paradigma“ einordnen, gefolgt von der Einordnung als „Organisations-Paradigma“ und „Business-Paradigma“. Von der Digitali-sierung, so zeigen die Ergebnisse, sind einerseits die Bereiche betroffen, die im Sinne des Bu-siness Model Canvas dem Customer Interface zuzuordnen sind und andererseits der Strategie. Die Befragten schätzen die Fähigkeit des Unternehmens, die Chancen der digitalen Transfor-mation zu nutzen bzw. dem Druck der Digitalisierung zu begegnen, überwiegend als gut bzw. sehr gut ein. Hinsichtlich einer „Digital Transformation Strategie“ zeigen die Ergebnisse, dass diese von den Probanden bereits erfolgreich implementiert wurde oder aber in der Entstehung ist. Die wesentlichen treibenden Akteure hinter den Digitalisierungsaktivitäten sind dabei ins-besondere die IT-Abteilung und die Geschäftsführung/Vorstand.

Fazit: Allgemein verdeutlicht die Studie, dass die Digitale Transformation sich entweder be-reits in der Umsetzungsphase oder aber gerade im Prozess der Entstehung befindet. Die Digi-tale Transformation obliegt nicht zentral der Geschäftsführung/Vorstand, sondern wird durch verschiedene Akteure getrieben.

Die Studie von Bloching et al. (2015)373

Titel: Digitalisierung: Die Digitale Transformation der Industrie

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren insgesamt 300 Top-Managern der deutschen Wirtschaft. Ferner wurden 22 persönliche Interviews mit füh-renden Experten zum Thema Digitale Transformation in Deutschland durchgeführt.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirische Untersuchung verdeutlicht, dass über die Hälfte der Geschäftsführer und Vorstände sich bisher intensiv mit der digitalen Transformation be-schäftigt haben. Aufgrund der Relevanz des Themas konstatieren die Autoren jedoch richtig-erweise, dass es lediglich die Hälfte ist. Für die Unternehmen ist die Bedeutung der Digitali-sierung vorrangig in der Kostenreduktion zu sehen. Lediglich ein Drittel der befragten Unter-nehmen schätzen ihre eigene digitale Reife als hoch oder sehr hoch ein. Bei größeren und pro-fitableren Unternehmen liegt der Wert im Durchschnitt deutlich. 62 Prozent der Unternehmen mit einer EBIT-Marge von über 15 Prozent attestieren sich eine hohe oder sehr hohe digitale Reife. Viele der befragten Unternehmen scheinen zudem im Hinblick auf ihre Anstrengungen zur digitalen Transformation unterschiedliche Schwerpunkte zu setzen. Das primäre Ziel nimmt die Effizienzsteigerung durch Kostenreduktion ein, während der Entwicklung neuer

373 Vgl. hier und im Folgenden Bloching et al. (2015), S. 1ff.

3.1 Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen 55

Produkte und Kundenschnittstellen vergleichsweise untergeordnete Rollen zugewiesen wer-den.

Fazit: Für viele Unternehmen fungiert die Digitalisierung in erster Linie als Hebel zur Effi-zienzsteigerung. Die digitale Ökonomie zwingt Unternehmen nicht nur bestehende Ge-schäftsmodelle zu optimieren, sondern sie verspricht auch neue, bisher ungenutzte Wert-schöpfungspotenziale zu realisieren. Um die Wertschöpfung zu steigern, bedarf es einer Er-höhung der digitalen Reife von Unternehmen. Dies bedingt erstens eine bessere Durchdrin-gung der digitalen Trends und Möglichkeiten; zweitens ein tiefes Verständnis dafür, wie sich die Wettbewerbsregeln im digitalen Raum verändern, um bestehende Geschäftsmodelle zu optimieren und neue zu entwickeln; und drittens die Fähigkeit zum Auf- und Ausbau jener Ressourcen, die nötig sind, um neue Chancen auch zu realisieren.

Die Studie von Weber et al. (2015)374

Titel: Digital Navigator - Handlungsfelder der digitalen Transformation und Stand der Digita-lisierung im deutschsprachigen Raum

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren insgesamt 82 Unternehmen aus dem Fertigungs-Sektor, dem Dienstleistungs-Sektor und dem Informations- und Kommunikations-Technologie-Sektor (IKT-Sektor). Befragt wurden in einem Zeitraum von mehreren Monaten Unternehmen im deutschsprachigen Raum. Die Umfrage richtete sich primär an Vorstände, Geschäftsführer und Führungskräfte aus dem Geschäfts- und dem IT-Bereich großer und mittelgroßer Unternehmen. Die Studie wurde als schriftliche Online-Befragung mit einem Fragebogen durchgeführt.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirischen Ergebnisse verdeutlichen, dass die befragten Un-ternehmen die sechs formulierten Handlungsfelder der Digitalen Transformation grundsätz-lich als relevant einstufen. Die Bedeutung der Handlungsfelder wird jedoch unterschiedlich gesehen. Die größte Bedeutung wird Innovation & Transformation, Digital Information Ma-nagement und Digital Process Management beigemessen, die von knapp drei Viertel der Un-ternehmen als hoch bedeutend eingeschätzt werden. Zwei Drittel der Befragten schätzen Smart Business Network Management als hoch bedeutend ein. Als weniger bedeutend hinge-gen wird das Management von Cyber Physical Systems angesehen.

Fazit: Die hohe Bedeutung von Innovation & Transformation zeigt, dass die Unternehmen of-fen für Veränderungen sind und die Einführung neuer und Weiterentwicklung bestehender Geschäftsmodelle wichtige Grundlagen für den Unternehmenserfolg darstellen. Die ebenfalls hohe Bedeutung von Digital Information Management und Digital Process Management im-pliziert, dass die untersuchten Unternehmen Daten zunehmend als Teil der Kernwertschöp-fung nutzen. Sie halten dazu agile und skalierbare Prozesse für zentrale Aspekte, die sich für unterschiedlichste Geschäftszwecke (re-)kombinieren lassen und den Weg zu immer weiter steigender Automatisierung durch Digitalisierung ebnen. Die Einschätzung hinsichtlich des Smart Business Network Managements lässt den Rückschluss zu, dass zunehmend an partner-

374 Vgl. hier und im Folgenden Weber et al. (2015), S. 1ff.

56 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

schaftlichen Kooperationen auch jenseits der Unternehmensgrenzen gedacht wird.

Die Studie von Hess et al. (2016)375

Titel: Options for Formulating a Digital Transformation Strategy

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren insgesamt drei Medienkonzerne, die im Rahmen einer qualitativen Fallstudienerhebung zur Nutzung von Technologien, der Veränderung der Wertschöpfung, strukturellen Veränderungen der Organi-sationsstruktur und finanziellen Aspekten der Digitalen Transformation interviewt wurden. Es wurden zwei Interviewrunden durchgeführt. In der ersten Runde wurden sieben Interviews geführt. Dabei wurden zwei Experteninterviews mit fünf Entscheidungsträgern der Medien-konzerne, die verantwortlich für die Digitale Transformation sind, durchgeführt. In der zwei-ten Runde wurden jeweils die Vorstände interviewt. Die zweite Interviewrunde stellt dabei das Fundament der Fallstudienanalyse dar. Die Erhebung erfolgte zwischen Mai 2013 und Mai 2015.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirische Untersuchung zeigt, dass sich die befragten Medi-enkonzerne neuen Technologien gegenüber nicht verschließen und deshalb teilweise auch M&A-Aktivitäten vollziehen. Die Probanden erachten sich jedoch nicht als Innovationsvor-reiter. Die befragten Unternehmen verfügen allesamt über ein digitales Geschäftsmodell, mit dem es Ihnen ermöglicht ist, klassische Produkte durch Online-Kanäle zu vertreiben und dadurch Wertschöpfung zu erzielen. Ferner wird deutlich, dass die Digitale Transformation in allen befragten Medienkonzernen auf Top Management-Ebene angesiedelt ist und durch ver-schiedene Executives wie CIO oder CDO, unterstützt wird. Darüber hinaus werden in Zukunft alle Konzerne durch die Nutzung digitaler Technologien stärker digitale Produkte und Ser-vices offerieren, um ein neues Kundenerlebnis zu schaffen. Ferner wird die Optimierung der bestehenden Geschäftsprozesse, wie etwa durch die Nutzung von Big Data, beabsichtigt. Um dies gesamthaft realisieren zu können, bedarf es in Zukunft entsprechender Fähigkeiten und Kompetenzen.

Fazit: Medienkonzerne in Deutschland können durch die Digitale Transformation neue Um-satzmöglichkeiten erschließen und völlig neue Geschäftsmodelle hervorbringen. Da die The-matik äußerst komplex ist, sind unternehmensweite Anstrengungen erforderlich, die primär durch das Top-Management getrieben werden.

Die Studie von Depiereux (2016)376

Titel: Digitale Transformation und Zusammenarbeit mit Startups in Großunternehmen

Untersuchungsgengestand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren insgesamt 2.000 Großunternehmen in Deutschland mit einem Mindestumsatz von jährlich 250 Mio. Eu-ro, die in der Zeit vom 11.01.2016 bis 29.01.2016 telefonisch befragt wurden. Die telefoni-sche Befragung wurde von der GfK Nürnberg durchgeführt. Befragt wurden Vorstände, Ge-schäftsführer und Führungskräfte, die sich in den jeweiligen Unternehmen mit dem Thema

375 Vgl. hier und im Folgenden Hess et al. (2016), S. 123ff. 376 Vgl. hier und im Folgenden Depiereux (2016), S. 1ff.

3.1 Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen 57

der Digitalen Transformation befassen.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirische Untersuchung zeigt, dass die Digitale Transforma-tion unter den Probanden häufig eine im Gegensatz zu anderen Top-Themen untergeordnete Rolle einnimmt. Mehrheitlich wird die Digitale Transformation den Top-3 oder Top-10-Themen zugeordnet. Gleichzeitig bemessen die Befragten dem Thema der Digitalen Trans-formation eine steigende Bedeutung. Folglich konstatieren die Autoren, dass die volle Trag-weite bislang oftmals noch nicht erkannt wurde. Die Steuerung der Digitalen Transformation obliegt sodann mehrheitlich den Mitgliedern des Vorstands oder der Geschäftsführung. Nichtsdestotrotz verdeutlichen die Studienerkenntnisse, dass oftmals Vorstände oder Ge-schäftsführer die digitalen Veränderungsprozesse nicht selbst steuern, obwohl ein positiver Zusammenhang zwischen der Einbindung der Geschäftsführung und dem Erfolg der Digitalen Transformation existiert. Neben der ersten Führungsebene sind häufig die hauseigene Unter-nehmensentwicklung oder die IT-Abteilung für die Digitale Transformation verantwortlich. Die größten zu überwindenden Hürden bestehen dabei in der Verteidigung bestehender Struk-turen, der oftmals fehlenden Zeit, mangelnder Erfahrung, in vorliegenden festgefahrenen Strukturen sowie in der Angst, radikale Entscheidungen zu treffen. Um die Digitale Trans-formation trotzdem zu bewältigen, forcieren Großunternehmen die Zusammenarbeit mit Start-Ups, um insbesondere Zugang zu neuen Technologien zu erhalten, schnellere und umfassen-dere Innovationen zu realisieren oder auch, um von Start-Up-Unternehmen zu lernen. Außer-dem erhoffen sich Großunternehmen eine schnellere Umsetzung von Pilot-Projekten und die Verbesserung der Produktangebote.

Fazit: Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass viele Unternehmen die Bedeutung der Digita-lisierung noch nicht in Gänze erkannt haben und zudem unzureichend auf die digitale Zukunft vorbereitet sind. Darüber hinaus scheuen Vorstände und Geschäftsführer deutscher Großun-ternehmen radikale Entscheidungen, die zu umfassenden Veränderungen führen könnten. Stattdessen werden bestehende Strukturen, Prozesse und das Geschäftsmodell eher verteidigt.

Die Studie von Stoll/Buhse (2016)377

Titel: Transformationswerk: Report 2016

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser branchen- und bereichsübergreifen-den Untersuchung waren insgesamt 1.060 Vertreter aus Konzernen und dem Mittelstand. Die Befragung verlief im Zeitraum vom 11. Februar bis zum 12. Mai 2016 und wurde per Distri-bution über Onlinekanäle inklusive sozialer Netzwerke verteilt. Per E-Mail wurden die Pro-banden zur Online-Befragung eingeladen. Über SurveyMonkey wurde die Befragung dann durchgeführt.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass das wichtigste Ziel der Digitalen Transformation die Sicherung der Zukunftsfähigkeit darstellt, gefolgt von der Stei-gerung der Kundenzufriedenheit, der Erschließung neuer Märkte, der Produktinnovation und Kostenreduktion und der Gewinnmaximierung. Knapp die Hälfte der Probanden gibt ferner

377 Vgl. hier und im Folgenden Stoll/Buhse (2016), S. 1ff.

58 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

an, dass die Digitale Transformation voranschreitet und eine übergeordnete Strategie für die Digitale Transformation formuliert ist. Aus Sicht der Unternehmensführung liegt die Zustän-digkeit für die Umsetzung der Digitalen Transformation bei der Unternehmensführung selbst, während Mitarbeiter dies vornehmlich als eine Gesamtaufgabe aller Bereiche ansehen. Wäh-rend die IT-Abteilung selbst nicht in der Verantwortung sieht, vertreten Befragte anderer Un-ternehmensbereiche eine andere Auffassung. Die wichtigste Ressource zur Bewältigung der Digitalen Transformation ist die Wissensbasis, gefolgt von Personal, Technologie, Zeit und Geld. Die Analyse zeigt jedoch auch, dass insbesondere ein Zusatzbedarf an Zeit vorliegt. Hinsichtlich der digitalen Kompetenz zeigen die empirischen Ergebnisse oftmals eine Diver-genz zwischen Selbsteinschätzung und der Fremdeinschätzung durch die anderen Bereiche. Weiterhin wird deutlich, dass fast die Hälfte der befragten Probanden angeben, dass das je-weilige Unternehmen aktuell keine digitalen Angebote in ihrem Kerngeschäft hält/offeriert. Der digitale Service fokussiert sich in dem Zusammenhang primär auf das Marketing und CRM. Die Prozessdigitalisierung ist bis dato noch nicht weit vorangeschritten und bedarf ei-ner verstärkten Fokussierung in Zukunft. Relevante Entscheidungen werden aus Sicht der Un-ternehmensführung durch Einbezug der Mitarbeiter getroffen, während Mitarbeiter eine di-vergierende Auffassung haben. Um in Zukunft auf die digitalen Herausforderungen vorberei-tet zu sein, besteht ein umfassender Schulungsbedarf der Mitarbeiter, insbesondere hinsicht-lich digitaler Arbeitsprozesse.

Fazit: Mit der digitalen Transformation werden in Unternehmen klar definierte Ziele verfolgt, jedoch ist die Verantwortung für die Umsetzung bisweilen unklar. Das Management über-schätzt ferner oftmals die eigenen digitalen Kompetenzen. Darüber hinaus fehlen oftmals vollständige digitale Produkte und Services in den jeweiligen Kerngeschäften und nur knapp jedes zweite Unternehmen verfügt überhaupt über eine übergeordnete Strategie für die digita-le Transformation. Den Unternehmen mangelt es insbesondere an relevantem Wissen und an der notwendigen Zeit.

Die Studie von Epstein/Seeger/Börsch (2016)378

Titel: CFO Survey Frühjahr 2016 - Die neue Realität: digital und volatil

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren 115 CFOs deutscher Großunternehmen. Die quantitative Umfrage erfolgte online und postalisch im Zeit-raum zwischen dem 23.2.2016 und dem 15.3.2016. Die überwiegende Mehrheit der Proban-den erzielt einen Umsatz von mehr als 500 Millionen Euro, knapp die Hälfte gar über eine Milliarde Euro. Hinsichtlich der Branchenstruktur dominierend Unternehmen der Fertigungs-industrie gefolgt von der Konsumgüterindustrie und der Technologiebranche.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirischen Erkenntnisse der Untersuchung verdeutlichen, dass deutsche Großunternehmen verstärkt in Technologie und in die Entwicklung digitaler Kompetenzen der Mitarbeiter investieren. Darüber hinaus wird zunehmend in Innovationsak-tivitäten investiert. Schwerpunkte der Digitalisierungsaktivitäten bilden die erhöhte Transpa-

378 Vgl. hier und im Folgenden Gutsche (2013), S. 1ff.

3.1 Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen 59

renz und bessere Steuerung durch die Digitalisierung interner Prozesse, die Vernetzung von Arbeitsabläufen und Produktionsprozessen, die Verbesserung der Data-Analytics-Kompetenzen sowie die Ergänzung bestehender Produkte durch digitale Dienstleistungen und der Aufbau neuer digitaler Geschäftsmodelle. Die Industrieperspektive verdeutlicht, dass die Firmen im Bereich Technologie, Telekommunikation und Medien eine Vorreiterstellung ein-nehmen. Hier verfolgen drei Viertel der Befragten den Aufbau neuer digitaler Geschäftsmo-delle und fast zwei Drittel arbeiten an neuen digitalen Dienstleistungen als Ergänzung zu be-stehenden Produkten. In der Fertigungsindustrie und der Konsumgüterindustrie geht es vor-nehmlich um die Digitalisierung von Prozessen und die Entwicklung von digitalen Kompe-tenzen. Hinsichtlich der Akteursbetrachtung sehen sich CFOs selbst als aktiver Bestandteil der Digitalen Transformation, wobei sie unterschiedliche Rollen wahrnehmen müssen. Der Schwerpunkt der Tätigkeit umfasst dabei die Entwicklung und Umsetzung der Digitalisie-rungsstrategie des eigenen Unternehmens, die Entwicklung neuer Analytics-Anwendungen auf Basis von ,,Big Data“, das Controlling digitaler Geschäftsprozesse, die Digitalisierung der eigenen Finanzfunktion und die Bewertung und Steuerung neuer digitaler Geschäftsmodelle. Um den zunehmenden Anforderungen der Digitalisierung gerechnet zu werden, setzen CFOs gemäß den empirischen Erkenntnissen auf die Förderung des Verständnisses der Mitarbeiter für digitale Geschäftsmodelle, die Weiterentwicklung von Prozess-Know-how und die Erhö-hung der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit.

Fazit: Deutsche Großunternehmen legen den Schwerpunkt ihrer digitalen Aktivitäten explizit auf die marktgerichteten Möglichkeiten. Darunter fallen insbesondere die Ergänzung beste-hender Produkte durch digitale Dienstleistungen, die Neuentwicklung digitaler Dienstleistun-gen und die höhere Nutzung digitaler Kanäle sowie der Aufbau neuer digitaler Geschäftsmo-delle. Der CFO hat dabei eine bedeutsame Funktion inne und begegnet den zukünftigen digi-talen Herausforderungen insbesondere mit dem Aufbau von Mitarbeiterkompetenzen hinsicht-lich digitaler Geschäftsmodelle.

Die Studie von Buxmann/Zillmann (2016)379

Titel: Digitalisieren Sie schon? Ein Benchmark für die digitale Agenda

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren 103 Unterneh-men aus den Branchen Industrie/Maschinen- und Anlagenbau, Automotive sowie Logis-tik/Transport. Der Großteil der teilnehmenden Unternehmen weist einen jährlichen Umsatz von mehr als 500 Mio. Euro auf. Befragt wurden primär IT-Manager, gefolgt von CIO, Fachbereichsleiter und Geschäftsführer/Vorstand. Die Befragung der Probanden erfolgte tele-fonisch.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirischen Erkenntnisse der Studie zeigen, dass die Bedeu-tung der Digitalisierung in Großunternehmen für den Geschäftserfolg stellenweise schon als sehr hoch eingestuft wird und in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen wird. Weiterhin wird verdeutlicht, dass lediglich ein Drittel der befragten Probanden angeben, dass im Unterneh-

379 Vgl. hier und im Folgenden Buxmann/Zillmann (2016), S. 1ff.

60 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

men eine Digitalisierungsstrategie existiert. Fast zwei Drittel geben ferner an, dass eine Digi-talisierungsstrategie nur in Teilbereichen vorhanden ist. Die Umsetzung der Digitalisierungs-strategie ist dabei oftmals noch nicht im Top-Management angekommen und wird nicht aktiv forciert. Dies schlägt sich auch darin nieder, dass bei weniger als der Hälfte der befragten Probanden digitale Innovationen systematisch vorangetrieben werden. Wesentlicher Treiber von Digitalisierungsaktivitäten sind nach Ansicht der Probanden der CIO, gefolgt vom Vor-stand/Geschäftsführung, den Fachbereichen, dem CDO sowie Zulieferern und Kunden.

Fazit: Deutsche Großunternehmen, so zeigt die Studie, haben die Bedeutung der Digitalisie-rung erkannt und werden diese in Zukunft verstärkt forcieren. Nichtsdestotrotz ist das Thema oftmals noch nicht im Top-Management angekommen, da die Digitalisierung häufig nicht systematisch vorangetrieben wird. Die Umsetzung der Digitalisierungsstrategie ist stellenwei-se weit fortgeschritten oder noch in der Planungsphase. Die Realisation obliegt primär den Aufgabenbereichen des CIO, CEO und den Fachbereichen. Zur Entwicklung neuer digitaler Geschäftsmodelle sind zukünftig insbesondere Technologieinvestitionen in Cloud Computing, Digital Workplace, Analytics und der Modernisierung der IT-Prozesse geplant.

Die Studie von Berghaus/Back (2016)380

Titel: Wie packen Unternehmen die digitale Transformation an? Ratgeber und Fallstudien zur Strategiearbeit für das digitale Zeitalter

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren zunächst E-Mail Interviews mit 18 Personen aus verschiedenen Branchen und Fachbereichen. In einem zweiten Schritt wurden diese Erkenntnisse in mehreren detaillierten Fallstudien vertieft. Im Rahmen der Fallstudien wurden dann 15 persönliche oder telefonische Interviews in insge-samt 5 Unternehmen zwischen dem 8. September 2015 und dem 9. Dezember 2015 durchge-führt. Die Interviews dauerten durchschnittlich 64 Minuten. Alle Probanden haben mindestens 10 Jahre Berufserfahrung, sind in verschiedenen Divisionen und Fachbereichen tätig und hal-ten eine leitende Position im Zusammenhang mit der Digitalen Transformation. Mitglieder der Geschäftsführung wurden nicht befragt, um einen Fokus auf die operative Umsetzung der Digitalisierung zu setzen.

Wesentliche Erkenntnisse: Anhand der 15 Fallstudien wird deutlich, dass sich die befragten Unternehmen momentan in einer relativ komfortablen Situation befinden und keinen unmit-telbaren Handlungsdruck verspüren. Gegenwärtig ist das Gefühl einer zukünftigen Gefähr-dung eher abstrakt, als konkret. Die Digitale Transformation ist daher vornehmlich intrinsisch motiviert, um langfristig neu aufgestellt zu sein und wettbewerbsfähig zu bleiben. Die lang-fristigen Ziele der Digitalen Transformation liegen insbesondere in der Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit und dem Aufbau von Wettbewerbsbarrieren. Weitere Ziele sind ferner Kosten/Effizienz-Ziele, Innovation-Ziele, Stabilität und Nachhaltigkeit sowie Kundenzufrie-denheit. Die Befragten erklären weiterhin, dass die Digitale Transformation als ganzheitliches Change-Projekt zu begreifen sei. Diesbezüglich stellen sie die Schaffung einer Balance zwi-

380 Vgl. hier und im Folgenden Berghaus/Back (2016), S. 1ff.

3.1 Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen 61

schen Innovation und Sicherheit als Notwendigkeit heraus, wobei grundsätzlich ein mehrstu-figes Vorgehen empfehlenswert ist, um die dafür organisatorischen Voraussetzungen zu schaffen. Außerdem zeigen die Studienergebnisse, dass Digitalisierungsprojekte priorisiert werden sollten und deshalb die notwendigen Ressourcen für interne und externe Innovationen vorhanden sein müssen. Die Erfolgsmessung von Digitalisierungsprojekten, wie etwa anhand des Return on Investments, ist indes nicht möglich. Deshalb sollten kurze Pilotprojekte reali-siert werden, anhand derer der Wertbeitrag von digitalen Initiativen demonstriert werden kann.

Fazit: Die im Rahmen dieser Studie durchgeführten Interviews konnten verdeutlichen, dass die meisten Unternehmen die ersten Schritte zur Digitalen Transformation bereits umsetzen. Doch kein Unternehmen hat dabei ein klares Zielbild genannt. Stattdessen wird versucht, im Rahmen der langfristigen Kernziele, auf die wechselnden Veränderungen schnell reagieren und sich so an neue Gegebenheiten anpassen zu können. Ersichtlich wird auch, dass die Digi-tale Transformation ein langfristiges Projekt darstellt, das entsprechend priorisiert werden sollte und notwendige Ressourcen bereitgestellt werden müssen.

Die Studie von Kawohl/Badekow (2016)381

Titel: Wie haltet ihr es mit der Transformation? Eine Status-quo-Analyse der DAX-30-Unternehmen

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung war eine Sekundär-analyse. Als Informationsquellen wurden die Geschäftsberichte der DAX-30-Unternehmen herangezogen (Berichtsjahr 2014). Anhand spezifischer Keywords wurden die Geschäftsbe-richte nach potenziellen Transformationsaktivitäten durchsucht. Einige Keywords wurden sowohl in deutscher als auch englischer Sprache verwendet, da die Unternehmen international agieren. Um festzustellen, in welchen Bereichen Transformationsaktivitäten angesiedelt sind, wurden die Keywords den zuvor definierten Bereichen (Strategie, Mitarbeiter, Technologie, Leadership) zugeordnet. Insgesamt ergab die Analyse der Geschäftsberichte 212 Fundstellen nach dem zuvor beschriebenen Verfahren.

Wesentliche Erkenntnisse: Anhand der Sekundäranalyse der Geschäftsberichte der DAX-30-Unternehmen konnte festgestellt werden, dass die insgesamt 212 Fundstellen überwiegend dem Bereich Strategie zuzuordnen sind. Danach folgen mit deutlichem Abstand die Bereiche Technologie und Mitarbeiter. Der Bereich Leadership ist am wenigstens vertreten. Die Se-kundäranalyse zeigt weiterhin, dass insbesondere die Deutsche Telekom das Thema der Digi-talen Transformation vorantreibt, gefolgt von der Deutschen Bank und der Commerzbank. Ein Vergleich der Transformationsaktivitäten in Abhängig von der Unternehmensgröße zeigt, dass größere DAX-30-Unternehmen im Vergleich zu kleineren DAX-30-Unternehmen deut-lich mehr Transformationsaktivitäten aufweisen. In Abhängigkeit von Renditegesichtspunkten zeigt sich bei den sehr profitablen Unternehmen ein sehr geringes kommuniziertes Aktivitäts-level in Bezug auf die Digitale Transformation. Bei weniger performanten Unternehmen sind

381 Vgl. hier und im Folgenden Kawohl/Badekow (2016), S. 1ff.

62 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

tendenziell mehr Transformationsaktivitäten in den Geschäftsberichten aufgeführt. Dies lässt die Vermutung zu, dass weniger performante Unternehmen die Transformationsaktivitäten stärker forcieren.

Fazit: Die Digitale Transformation wird weitestgehend als Topmanagementthema begriffen, welches sehr eng mit der Strategie bzw. deren Anpassung verbunden ist. Dennoch weisen die DAX-30-Unternehmen insgesamt eine eher niedrige Intensität bei ihren in den Geschäftsbe-richten kommunizierten Transformationsaktivitäten auf.

3.1.2 Studien aus dem angloamerikanischen Raum

Die Studie von Fitzgerald et al. (2013)382

Titel: Embracing Digital Technology - A New Strategic Imperative

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren 1.599 Top-Manager aus 106 Ländern, die überwiegend einen jährlichen Umsatz von mehr als 250 Milli-onen US-Dollar erwirtschaften. Die Spanne der teilnehmenden Probanden reicht vom CEO bis zum Personalmitarbeiter. Die Datenerhebung erfolgte mittels einer Online-Befragung. Darüber hinaus wurden 450 Interviews mit Führungskräften großer Konzerne geführt.

Wesentliche Erkenntnisse: Die Studienergebnisse zeigen, dass für die Mehrheit der befragten Probanden die Digitale Transformation innerhalb der nächsten zwei Jahre zum kritischen Er-folgsfaktor des Unternehmens wird. Die Daten zeigen ferner, dass mehr als die Hälfte der Probanden die Geschwindigkeit des technologischen Wandels in ihren Unternehmen als zu langsam einschätzen. Die Unternehmen nutzen die technologischen Entwicklungen, um Kun-denerfahrungen, interne Abläufe und das Geschäftsmodell zu transformieren. Wesentliche Barrieren der Digitalen Transformation bilden dabei insbesondere die mangelnde Dringlich-keit, eine unzureichende Ressourcenausstattung, unklare Verantwortlichkeiten oder eine feh-lende Veränderungskultur. Hinsichtlich der fehlenden Veränderungskultur wird weiterhin er-sichtlich, dass verfestigte Haltungen sowie Angst und Unwissenheit die digitale Transforma-tion verlangsamen und blockieren. Weiterhin verdeutlichen die Ergebnisse, dass bei weniger als der Hälfte der Unternehmen die Digitale Transformation kein permanenter Bestandteil der CEO-Agenda ist. Ferner wird ersichtlich, dass weniger als die Hälfte der CEOs eine digitale Vision ausgegeben haben.

Fazit: Die Digitale Transformation, so zeigen die Ergebnisse, befindet sich noch in der An-fangsphase. Durch eine fehlende digitale Vision und eine klare Strategie ist die Stoßrichtung nicht genau ersichtlich. Der dringend notwendige Transformationsprozess leidet unter verfes-tigten Strukturen, einer mangelnden Wahrnehmung der Dringlichkeit, unklaren Verantwort-lichkeiten und kulturellen Barrieren. Um diese Barrieren zu überwinden und die Digitale Transformation zu forcieren, sollten Unternehmen kleine Schritte tätigen und in Pilotprojekte investieren. Darüber hinaus gilt es eine Roadmap zu konzipieren und, in Einzelprojekte ge-gliedert, zu kommunizieren. Abschließend sollte die Digitale Transformation eine hohe Prio-

382 Vgl. hier und im Folgenden Fitzgerald et al. (2013), S. 1ff.

3.1 Studien zur Digitalen Transformation in Großunternehmen 63

rität im Unternehmen einnehmen.

Die Studie von Harvard Business Review Analytic Services (2014)383

Titel: The Digital Dividend: First-Mover Advantage

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren 672 Manager, die überwiegend in den USA angesiedelt sind. Die Mehrheit der Probanden beschäftigt über 5.000 Mitarbeiter. Der jährliche Umsatz der Unternehmen liegt überwiegend bei mehr als 5. Mrd. US-Dollar.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirischen Daten verdeutlichen, dass ein Zusammenhang zwischen der frühzeitigen Nutzung neuartigen Technologien (Advanced Analytics, Cloud, Mobil, Social, Machine-to-Machine) und der Unternehmensperformance besteht. Unterneh-men, die neuartige Technologien frühzeitig nutzen, haben den sog. „first-mover-advantage“. Dies versetzt sie in die vorteilhafte Lage, sich leichter an die neuen Wege der Geschäftstätig-keit anzupassen und alle Dimensionen des Geschäftsmodells schneller als andere Unterneh-men transformieren zu können. Mehr als die Hälfte derjenigen Unternehmen, die in ihrer Branche als Pioniere agieren, konstatieren erhebliche Veränderungen des Geschäftsmodells aufgrund der Nutzung neuartiger Technologien. Darüber hinaus sehen ebenfalls mehr als die Hälfte der Probanden signifikante Veränderungen in den verkauften Produkten und Dienst-leistungen.

Fazit: Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass diejenigen Unternehmen, welche ak-tiv neue Technologien in Ihren Unternehmen adaptieren, nicht nur erhebliche Veränderung des Geschäftsmodells verspüren, sondern darüber hinaus die Unternehmensperformance stei-gern können. Damit dieser entstehende Wettbewerbsvorteil nicht nur flüchtig ist und von an-deren Unternehmen durch die „Follower-Strategie“ relativiert wird, bedarf es einer permanen-ten Innovation und der Fähigkeit, sich an neue Gegebenheiten anzupassen. Manager großer Unternehmen sollten schnell handeln und „Unternehmen in Unternehmen" gründen, damit sich diese losgelöst von starren Strukturen auf digitalisierungsbedingte neue Chance zu kon-zentrieren können. Weiterhin sollten diese Unternehmen anpassungsfähiger werden und Inno-vationen zum Teil der Unternehmenskultur machen. Der gesamte Innovationszyklus – von der Ideenfindung über die Entwicklung bis zur Umsetzung – sollte als kontinuierlicher Prozess ausgestaltet werden, der in ein Ökosystem aus Mitarbeitern, Partnern, Kunden und Lieferan-ten integriert ist.

Die Studie von Hoberg et al. (2015)384

Titel: Skills for Digital Transformation

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren 81 Top-Manager aus 16 Ländern. Die Datenerhebung erfolgte anhand eines standardisierten Online-Fragebogens, bestehend aus 31 Fragen zur Digitalen Transformation und 6 Hintergrundfra-gen. Die Umfrage startete im Juli 2015 und endete Mitte Oktober 2015. Die Mehrheit der 383 Vgl. hier und im Folgenden Harvard Business Review Analytic Services (2014), S. 1ff. 384 Vgl. hier und im Folgenden Hoberg et al. (2015), S. 1ff.

64 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

teilnehmenden Unternehmen erwirtschaftet einen Jahresumsatz von mehr als 500 Millionen US-Dollar. Von den 81 teilnehmenden Top-Managern waren überwiegend CIOs und andere Executives in der Gesamtstichprobe vertreten.

Wesentliche Erkenntnisse: Die Studienergebnisse zeigen, dass die überwiegende Mehrheit der Probanden die Digitale Transformation als essentiellen Bestandteil der Unternehmensstrategie ansieht. Fast die Hälfte erklärt ferner, dass durch die Digitalisierung das Geschäftsmodell des Unternehmens gefährdet sei. Diesen beiden Aspekten folgend wird verdeutlicht, dass jedoch weniger als die Hälfte der Unternehmen eine klare digitale Vision der Zukunft besitzt. Mehr als ein Drittel der Probanden gibt indes an, über eine klar definierte Transformationsstrategie zu verfügen. Eine an die Transformationsstrategie anknüpfende Roadmap haben nur weniger als ein Drittel der befragten Unternehmen entwickelt und umgesetzt. Weiterhin wird deutlich, dass zur Digitalen Transformation notwendiges Wissen sowie Kompetenzen nur unzu-reichend im Unternehmen vorhanden sind. Wesentliche Fähigkeiten im Zuge der Digitalen Transformation sind nach Angabe der Probanden digitale Sicherheit, Change Management, Netzwerke und Big Data Analytics.

Fazit: Die empirischen Erkenntnisse zeigen zusammenfassend, dass eine Transformations-strategie als Bestandteil der Unternehmensstrategie als relevant erachtet wird, jedoch diese oftmals nicht vorliegt. Auch eine implementierungsunterstützende klare Roadmap liegt nur selten vor. Dies lässt nach Auffassung der Autoren den Rückschluss zu, dass sich die befrag-ten Unternehmen noch am Anfang der Digitalen Transformation befinden. Ferner wurde er-sichtlich, dass vermehrt die notwendigen Kompetenzen auf C-Level-Ebene nicht vorhanden sind, um die Digitale Transformation zu vollziehen.

Die Studie von Kane et al. (2015)385

Titel: Strategy, not Technology, Drives Digital Transformation

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren mehr als 4.800 Top-Manager weltweit. Knapp die Hälfte der Unternehmen erzielt einen Jahresumsatz von mehr als 250 Mio. US-Dollar. Die Erhebung wurde im Herbst 2014 durchgeführt. Die Daten-erhebung erfolgt mittels unterschiedlicher Kanäle, wie z. b. MIT Sloan Management Review subscribers, MIT Alumni und Deloitte Dbriefs webcast subscribers. Die Gesamtstichprobe be-inhaltet Datenmaterial aus 129 Ländern und 27 Branchen. Knapp die Hälfte der Befragten stammt aus den USA. Neben der quantitieren Studie wurden zur Triangulation Experteninter-views durchgeführt.

Wesentliche Erkenntnisse: Die Studienergebnisse zeigen, dass die Hälfte der befragten Pro-banden über eine klar definierte Digitalisierungsstrategie verfügt. Die formulierte Digitalisie-rungsstrategie hat zum Ziel, das Geschäftsmodell des Unternehmens fundamental zu trans-formieren, Kundenanforderungen besser zu adressieren, Innovationen und Management-Entscheidungen zu verbessern sowie die Effizienz zu steigern. Digitale Fähigkeiten sind in den Unternehmen gegenwärtig wichtig und werden in Zukunft weiter an Bedeutung gewin-

385 Vgl. hier und im Folgenden Kane et al. (2015), S. 1ff.

3.2 Spezifizierung der Digitalisierungsentscheidung 65

nen. Die Digitalisierung hat darüber hinaus einen großen Einfluss auf die Branche und wird mehrheitlich als Chance gesehen. Für die Steuerung der Digitalisierungsstrategie sind insbe-sondere C-Levels verantwortlich, die dann die jeweiligen Maßnahmen an die folgenden Hie-rarchiestufen kommunizieren. Das größte Problem im Rahmen der Digitalen Transformation liegt darin, dass oftmals die Verantwortlichen nicht in der Lage sind darzulegen, wie sich neue Technologien auf das Geschäftsmodell auswirken.

Fazit: Die Studie verdeutlicht insgesamt, dass die Digitale Transformation des Geschäftsmo-dells ein neuartiges Phänomen ist und kein Unternehmen das Ende bereits erreicht hat. Die Konturen im Sinne einer klar formulierten Strategie zur Transformation des Geschäftsmodells werden jedoch immer deutlicher. Aufgrund dessen werden sich Geschäftsmodelle grundle-gend verändern, weshalb eine spezifische Kultur ebenso notwendig ist, wie die dafür notwen-digen Fähigkeiten. Die gesamte Thematik ist dabei auf der Ebene des Top-Managements an-zusiedeln.

Die Studie von Harvard Business Review Analytic Services (2015)386

Titel: Driving Digital Transformation: New skills for leaders; New role for the CIO

Untersuchungsgegenstand/Methodik: Gegenstand dieser Untersuchung waren 436 Manager, die mehrheitlich in Unternehmen tätig sind, die bis zu 10.000 Mitarbeiter beschäftigen, einen Jahresumsatz von bis zu 5 Mrd. US-Dollar oder mehr erzielen und hauptsächlich in dem Fi-nanzdienstleistungssektor angesiedelt sind. Die Mehrheit der teilnehmenden Probanden ist in den USA, Europa und Asien angesiedelt.

Wesentliche Erkenntnisse: Die empirischen Erkenntnisse verdeutlichen, dass Unternehmen, die sich aktiv mit der Digitalen Transformation befassen i.d.R. 10 Prozent mehr Umsatz gene-rieren und eine höhere Gewinnmarge als der Branchendurchschnitt aufweisen. Zudem haben diese Unternehmen einen CEO an der Spitze, der die Chancen und Risiken der Digitalisierung versteht sowie einen CIO, der das Themengebiet schwerpunktmäßig verantwortet, eine klar formulierte Digitalisierungsstrategie verfolgt und weitreichende digitale Kompetenzen auf verschiedenen Ebenen besitzt.

Fazit: Unternehmen, die die Digitale Transformation aktiv forcieren, expandieren häufiger in neue Märkte, wachsen schneller und steigern ihre Gewinnmargen gegenüber ihren Wettbe-werbern. Dies bedingt jedoch einen CEO, der die Richtung vorgibt und technologisches Know-how besitzt. Dies ist zwingend notwendig für die Formulierung einer Digitalisierungs-strategie. Neben dem CEO bedarf es weiteren Executives (z.b. CIO), die die Digitale Trans-formation verantworten und darüber hinaus auch über die entsprechenden technologischen Kompetenzen verfügen.

386 Vgl. hier und im Folgenden Harvard Business Review Analytic Services (2015), S. 1ff.

66 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

3.2 Spezifizierung der Digitalisierungsentscheidung

Die betriebswirtschaftliche Fachliteratur offenbart eine große Anzahl von Versuchen, Ent-scheidungen anhand von Kriterien in Typen zu gliedern, um Entscheidungen genauer spezifi-zieren zu können.387 Die Versuche in der Literatur Entscheidungen zu gliedern um sie dann genauer spezifizieren sind jedoch auf Grund der Anzahl verwirrend.388 In Anlehnung an die Führungsebenen Top-, Middle- und Lower-Management389 kann grundsätzlich zwischen stra-tegischen, taktischen und operativen Entscheidungen unterschieden werden.390 Die digitale Transformation von Geschäftsmodellen obliegt primär dem Top-Management,391 weshalb die Entscheidung zur Digitalisierung aufgrund einer partiellen oder totalen Transformation des Geschäftsmodells c.p. als eine strategische Entscheidung392 zu bestimmen ist. Becker/Ulrich stellen diesbezüglich fest: „Geschäftsmodellinnovationen lassen sich üblicherweise als eine strategische Entscheidung deuten.“ 393

In der betriebswirtschaftlichen Literatur herrscht Uneinigkeit darüber, was genau eine strate-gische Entscheidung ist394 und wie sie von anderen Entscheidungstypen abzugrenzen ist.395 Die Spezifizierung strategischer Entscheidung ist einerseits so komplex, da der Strategiebe-griff in der betriebswirtschaftlichen Literatur teilweise sehr unterschiedlich definiert wird,396 und andererseits differieren die deskriptiven Ansätze zur Beschreibung strategischer Ent-scheidungen stark, „was nicht zuletzt auf die verschiedenen zugrunde gelegten Paradigmen zurückzuführen ist. Die Palette reicht von eng an den präskriptiven Ansätzen angelehnten De-finitionen bis hin zur bloßen Bestimmung der Entscheidungsstruktur.“397 Bronner hebt bspw. hervor, dass strategische Entscheidungen das Gesamtunternehmen betreffen, durch Komplexi-tät gekennzeichnet sind und die Wirkung nicht vollständig und mit Sicherheit prognostiziert werden kann.398 Gälweiler argumentiert, dass der Zweck strategischer Entscheidungen in der Schaffung und Erhaltung hoher und langfristiger Erfolgspotentiale liegt, die im Wesentlichen

387 Vgl. Rühli (1978), S. 173ff. Siehe dazu bspw. die Typologien von Gutenberg (1962), S. 59ff;

Kaluza (1979), S. 49; Girgensohn (1979), S. 140ff.; Hauschildt et al. (1983), S. 39 oder Gälweiler (1990), S. 110.

388 Vgl. Hauschildt et al. (1983), S. 32f. 389 Vgl. bspw. Becker (2016b), S. 25. Die Dreiteilung der Führungsebenen ist in der Betriebswirt-

schaftslehre geläufig, gleichwohl durchaus divergierende Ansichten existieren. Siehe dazu bspw. Rosenbaum (1979), S. 225. Ferner ist anzumerken, dass zwischen den Führungsebenen teilweise Überlappungen bestehen, aus denen Interdependenzen resultieren können. Vgl. Becker (2013), S. 224.

390 Vgl. bspw. Waters (2006), S. 6ff. 391 Vgl. bspw. Jahn/Pfeiffer (2014), S. 86 und Bloching et al.(2015), S. 31. 392 „Strategic decision-making has emerged as one of the most active areas of current management

research.” Papadakis/Lioukas/Chambers (1998), S. 115. 393 Becker/Ulrich (2016), S. 248. 394 Siehe dazu bspw. die Analyse Cummings/Daellenbach (2009), S. 246ff. 395 Vgl. bspw. Shivakumar (2014). 396 Vgl. bspw. Chandler (1962), S. 13; Ansoff (1965), S. 118 oder Mintzberg (1978), S. 935. 397 Vgl. Schreyögg (1984), S. 149. 398 Vgl. Bronner (1995), S. 15f .

3.3 Entscheidungstheoretische Analyse 67

durch Produkte, Märkte und Marktanteil realisiert werden.399 Hungenberg betont die Positio-nierung im Markt und die Ausgestaltung der Ressourcenbasis mit dem Ziel, Vorteile im Wettbewerb zu erlangen, um auf diesem Weg den langfristigen Erfolg des Unternehmens zu sichern.400 Eisenhardt/Zbaracki vertreten die Auffassung, dass strategische Entscheidungen die Handlungsfähigkeit und Ressourcen betreffen, vom Top-Management getroffen werden und die Existenzsicherung von Unternehmen beeinflussen.401 Bamberger/Wrona gehen von einer vagen und komplexen Problemsituation aus und postulieren daher eine Strukturierung der Problemsituation durch eine Zerlegung in Teilprobleme.402 Nach Ansicht von Azar zeich-nen sich strategische Entscheidungen zusammenfassend durch folgende Aspekte aus: 1. „One of the important tasks of business managers is to make strategic decisions about the direction the firm should take”, 2. „Managers make strategic decisions in many different areas“, 3. „The quality of these decisions can have a huge impact on the firm's profitability and even survival chances.”403 Papadakis/Barwise erklären, dass die steigende Relevanz strategischer Entscheidungen auf fünf wesentliche Aspekte zurückzuführen ist: „(a) they are usually big, risky, and hard-to-reverse, with significant long-term effects, (b) they are the bridge between deliberate and emergent strategy, (c) they can be a major source of organizational learning, (d) they play an important role in the development of individual managers, and (e) they cut across functions and academic disciplines.”404

Neben der wissenschaftlich-deskriptiven Auseinandersetzung wurde die Spezifizierung stra-tegischer Entscheidungen auch empirisch untersucht. Becker/Ulrich/Botzkowski kommen im Rahmen einer empirischen Untersuchung ebenfalls zu dem Ergebnis, dass strategische Ent-scheidungen primär die Existenzsicherung betreffen, vom Top-Management getroffen wer-den, auf Erfolgspotentiale ausgerichtet und komplex sind.405 Die Entscheidung zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen ist somit eine vom Top-Management zu treffende Entscheidung, die das Gesamtunternehmen betrifft, langfristig ausgelegt und auf Erfolgspo-tentiale ausgerichtet ist. Sie zeichnet sich ferner durch hohe Komplexität, einem unsicheren Informationsgrad und einer schlecht-strukturierten Entscheidungssituation aus.

3.3 Entscheidungstheoretische Analyse

Eine Untersuchung der Entscheidung zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen bedingt eine Auseinandersetzung mit dem Grundmodell der Entscheidungstheorie.406 Obwohl

399 Vgl. Gälweiler (2005), S. 110f. 400 Vgl. Hungenberg (2011), S. 6. 401 Vgl. Eisenhardt/Zbaracki (1992), S. 17. 402 Vgl. Bamberger/Wrona (2012), S. 24. 403 Vgl. Azar (2014), S. 1744. 404 Vgl. Papadakis/Barwise (1998), S. 1. 405 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016a), S. 74. 406 „Das Grundmodell der Entscheidungstheorie stellt aber eine sehr gute gedankliche Grundlage für

die Untersuchung von Entscheidungssituationen, die Konstruktion und Auswertung von Entschei-dungsmodellen sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen dar.“ Götze (2014), S. 40.

68 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

Entscheidungsprobleme auf den ersten Blick vielfältig erscheinen, existiert ein Grundmodell, das für sämtliche Entscheidungssituationen verwendet werden kann407 und wie folgt aufge-baut ist:408

Handlungsalternativen;

Umweltzustände;

Konsequenzen;

Zielsystem.

Die Entscheidung ist damit kein punktueller Akt, sondern ist ein mehrstufiger Prozess,409 wel-cher in seine Bestandteile zerlegt (Dekomposition) und empirisch untersucht werden muss.410

Das Grundmodell der Entscheidungstheorie ermöglicht durch die Gegenüberstellung von Ent-scheidungsgrößen und fremdbestimmten Umweltvariablen das Entscheidungsfeld zu eruie-ren.411 Das Modell beinhaltet das Entscheidungsfeld und das Zielsystem und formalisiert den Entscheidungsprozess eines Entscheidungsträgers412, um eine systematische Behandlung von Entscheidungssituationen zu ermöglichen.413 Das Entscheidungsfeld umfasst diejenigen Komponenten des Grundmodells, die vom Entscheidungsträger beeinflusst werden können; dies sind die möglichen Umweltlagen, die Alternativen und die zu berücksichtigenden Wir-kungszusammenhänge.414

Durch die modellartige Erfassung der Komponenten dient das Entscheidungsfeld dazu, Ent-scheidungssituationen möglichst realitätsnah abzubilden.415 Das Entscheidungsfeld ist jedoch nicht vollkommen unabhängig vom Zielsystem, weshalb zur Entscheidungsfindung letztlich Entscheidungsfeld und Zielsystem berücksichtigt werden müssen.416 Die Zusammenführung des Entscheidungsfeldes und des Zielsystem zu einem Entscheidungsprozess besteht nach Mag aus Zielen, Entscheidungsalternativen, Bewertung, Entscheidungsfindung und der Um-welt.417 Becker fügt die beiden Komponenten des Grundmodells der Entscheidungstheorie (Entscheidungsfeld und Zielsystem) zusammen:

407 Vgl. Manz/Dahmen/Hoffmann (2000), S. 9. 408 Vgl. Hagenloch (2009a), S. 3. 409 Vgl. Becker (2005), S. 66. 410 Vgl. Shrivastava/Grant (1985), S. 102 oder Witte (1988), S. 219ff. 411 Vgl. Biethahn/Mucksch/Ruf (2004), S. 172. 412 Vgl. Reitmeyer (2000), S. 29. 413 Vgl. Lang (2009), S. 163. An dieser Stelle wird von einem individuellen Entscheidungsprozess ei-

nes Entscheidungsträgers und nicht von organisationalen Entscheidungen ausgegangen. Siehe da-zu insbesondere Scherm/Pietsch (2007), S. 33f. oder auch Reitmeyer (2000), S. 29.

414 Vgl. Klein/Scholl (2011), S. 42f.; Becker (2014b), S. 173. 415 Vgl. Rehkugler/Schindel (1990), S. 22. 416 Vgl. Heinen (1991), S. 28. 417 Vgl. Mag (1995), S. 7.

3.3 Entscheidungstheoretische Analyse 69

Abbildung 3-2: Aufbau eines Entscheidungsfeldes418 Das Entscheidungsfeld, wie es in Abbildung 3-2 dargestellt ist, ist nach Schäfer ein geeigneter und treffend bezeichneter Ausgangspunkt für weitere Analysen. Es ist die Grundlage für den Entscheidungsträger bzw. ein sachlich, räumlich und zeitlich überschaubarer Bezirk, inner-halb dessen der Entscheidungsträger Entscheidungen zu treffen hat.419

Neben der Analyse der einzelnen Bestandteile des Entscheidungsfeldes ist der situative Kon-text zu berücksichtigen, da dieser die Umweltsituation und somit die Anzahl der verfügbaren Entscheidungsalternativen und gleichzeitig das Ausmaß der Zweckerreichung begrenzt.420

3.3.1 Umweltzustand

Der Umweltzustand bzw. die dadurch hervorgerufenen Einflüsse haben auf das Ergebnis der Entscheidung Einfluss, können jedoch vom Entscheidungsträger nur teilweise oder gar nicht beeinflusst werden.421 Die dem Entscheidungsträger vorliegenden Informationen über die Umweltzustände können grundsätzlich durch Vollkommenheit oder Unvollkommenheit ge-kennzeichnet sein. Vollkommenheit führt dazu, dass eine Entscheidung unter Sicherheit ge-troffen werden kann, während Unvollkommenheit Ungewissheit zur Folge hat, die Risiko o-

418 Entnommen aus: Becker (2016a), S. 51. Siehe auch Becker (2013), S. 189 oder Obermaier/Saliger (2013), S. 2ff.

419 Vgl. Schäfer (1978), S. 336. 420 Vgl. Simon (1981), S. 51. 421 Vgl. Eisenführ/Weber (2003), S. 16. Siehe auch Thommen/Achleitner (2012), S. 939.

70 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

der Unsicherheit hervorruft.422

Abbildung 3-3: Umweltzustände423 Kennzeichnend für eine Entscheidung unter Sicherheit ist, dass der Entscheidung ein eindeu-tiges Ergebnis zugeordnet werden kann und dieses dem Entscheidungsträger zum Zeitpunkt der Entscheidung bekannt ist.424 Ein Risiko kann in dieser Situation nicht vorliegen, da der Zustand mit 100%iger Wahrscheinlichkeit eintritt.425 Jedoch kommt diese Situation in der Re-alität nur selten vor.426 Entscheidungen unter Risiko sind dadurch gekennzeichnet, dass die Eintrittswahrscheinlichkeiten der verschiedenen Umweltzustände und damit die Nutzenwerte bekannt sind.427 Unter Risiko im engeren Sinne wird die Möglichkeit einer Abweichung eines zukünftigen vom einen ursprünglich geplanten Ereignis sowohl in Form einer positiven als auch negativen Abweichung verstanden, während Risiko im weiteren Sinne das Risiko im en-geren Sinne und die Chance (Gewinnmöglichkeit) impliziert.428

422 Vgl. Becker (2007), S. 91. Siehe auch Jung (2016), S. 190. 423 Entnommen aus Becker (2014b), S. 177. 424 Vgl. Jung (2016), S. 190. 425 Vgl. Rosenkranz/Missler-Behr (2005), S. 56. 426 Vgl. Thommen/Achleitner (2012), S. 939. 427 Vgl. Schiemenz/Schönert (2005), S. 66. Der Zusammenhang von Risiko und Entscheidung wird

umfangreich dargestellt von Kupsch (1971). 428 Vgl. Diederichs (2012), S. 8f.

3.3 Entscheidungstheoretische Analyse 71

3.3.2 Ziele

Die Auswahl einer Handlungsalternative erfolgt stets vor dem Hintergrund der angestrebten Ziele.429 „Ziele beinhalten als zentrale Gestaltungs- und Lenkungsgrößen von Führungspro-zessen die angestrebten zukünftigen Zustände der unternehmerischen Handlungsfelder, die durch die Interessenträger verfolgt werden.“430 Das Interesse an der empirischen Zielfor-schung im betriebswirtschaftlichen Kontext entstand in der zweiten Hälfte der 1960er Jahre431 und wurde insbesondere durch die in der mikroökonomischen Unternehmenstheorie432 lange Zeit vertretene Annahme der Gewinnmaximierungshypothese ausgelöst.433 In der theoreti-schen und empirischen Zielforschung434 werden unterschiedlichste Fragestellungen unter-sucht, sodass festgehalten werden kann, dass keine einheitliche Forschungsrichtung exis-tiert.435

Abgeleitet vom unternehmerischen obersten Ziel der langfristigen Existenzsicherung436 wird prinzipiell zwischen Formal- und Sachzielen437 unterschieden. Während sich Formalziele vor allem auf finanzielle Größen beziehen, „subsumiert die zweite Kategorie das Geschäftsmodell sowie die mit dem Leistungserstellungs- und Verwertungsprozess verbundenen Markt-, Leis-tungs- und Organisationsgrößen.“438

429 Vgl. Becker (2007), S. 90. 430 Becker (2005), S. 61. Zu den in der Literatur gängigsten Zielbegriffen siehe den Überblick von

Macharzina/Wolf (2015), S. 211f. Zur Funktionen von Zielen siehe Szyperski (1971), S. 650f. 431 Vgl. Fritz et al.(1988), S. 567; Töpfer (2007), S. 426 und insbesondere Heinen (1966). 432 Die Mikroökonomie geht davon aus, dass die Gewinnmaximierung durch eine bestimmte Kombi-

nation von Produktionsfaktoren erreicht werden kann. Adam Smith vertrat die Ansicht, dass ein derartiges Verhalten sämtlicher Unternehmen auf volkswirtschaftlicher Ebene zu einer optimalen Ressourcenallokation im freien Markt führen würde. Vgl. Kreikebaum/Gilbert/Behnam (2011), S. 65.

433 Vgl. Heinen (1976), S. 28; Kirsch (1981), S. 1. 434 Vgl. Hauschildt (1977); Kaluza (1979); Shetty (1979); Töpfer (1985); Fritz (1986); Raffée/Fritz

(1992); Al-Laham (1997). 435 Vgl. Thommen/Achleitner (2012), S. 109; Macharzina/Wolf (2012), S. 213; Welge/Al-Laham

(2012), S. 202. 436 Vgl. ausführlich Becker (1996a), S. 31ff. Siehe auch Wittenberg (2005), S. 45f. und Be-

cker/Baltzer/Ulrich (2013), S. 555. 437 Siehe dazu bspw. Gladen (2003), S. 26f. 438 Becker/Baltzer/Ulrich (2014), S. 73.

72 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

Abbildung 3-4: Formal- und Sachziele439 Unternehmen werden gegründet, um bestimmte Ziele zu erreichen.440 In diesem Zusammen-hang wird oftmals von den Zielen des Unternehmens gesprochen,441 obwohl Unternehmen per se keine Ziele besitzen, sondern lediglich die im Unternehmen tätigen Personen.442 Cyert/March gehen in ihrer „Behavioral Theory of the Firm”443 davon aus, dass die Ziele ei-nes Unternehmens das Resultat eines Aushandlungsprozesses sind, in dem die im Unterneh-men tätigen Personen auf Basis ihrer individuellen Ziele die Unternehmensziele aushan-deln.444 Nach Heinen erfolgt der Aushandlungsprozess nicht durch sämtliche Personen im Un-ternehmen, sondern durch eine sog. Kerngruppe, welche i.d.R. Eigentümer, das Management und die Mitarbeiter umfassen.445

439 In Anlehnung an Becker (2014b), S. 108. 440 Vgl. Hutzschenreuter (2009), S. 49. 441 Vgl. Thommen/Achleitner (2012), S. 109. 442 Vgl. Kirsch (1969), S. 669. 443 Die verhaltenswissenschaftliche Theorie der Unternehmung von Cyert/March ist eine Weiterent-

wicklung der Anreiz-Beitrags-Theorie von Barnard. Vgl. Bardmann (2014), S. 336. Zielsetzung der beiden Forscher war die Entwicklung einer Theorie, die die Unternehmung als ihren grundle-genden Bezugsstand betrachtet; die Vorhersage des Verhaltens der Unternehmung im Hinblick auf Entscheidungen sowie die ausdrückliche Betrachtung des konkreten Prozesses der Entscheidungs-findung in Organisationen. Vgl. Cyert/March (1995), S. 21.

444 Vgl. Kieser/Ebers (2014), S. 131ff. Siehe auch Cyert/March (1995). 445 Vgl. Heinen (1977), S. 99f.

3.3 Entscheidungstheoretische Analyse 73

3.3.3 Entscheidungsalternativen

Ein Entscheidungsproblem kann allgemein durch die Frage charakterisiert werden, welche Entscheidungsalternative aus einer Menge von mehreren Alternativen gewählt wird.446 Ent-scheidungsalternativen können als gedanklich konkretisierte Maßnahmen(-bündel) bezeichnet werden,447 die i.d.R. nicht gegeben sind,448 sondern im Rahmen eines kreativen Suchprozesses erarbeitet und anschließend hinsichtlich ihrer Eignung zur Zielerreichung evaluiert werden müssen.449

Damit von einem Entscheidungsproblem gesprochen werden kann, müssen mindestens zwei Entscheidungsalternativen gegeben sein,450 die sich darin unterscheiden, dass mit ihnen ein gesetztes Ziel mehr oder weniger gut erreicht wird, da andernfalls zwar eine Wahlsituation gegeben ist, aber kein Entscheidungsproblem.451 Die Entscheidungsalternativen müssen so formuliert werden, dass der Entscheidungsträger genau eine Entscheidungsalternative wählen kann;452 die Entscheidungsalternativen müssen sich demnach gegenseitig ausschließen.453 Obermaier/Saliger fassen dies wie folgt zusammen:454

Es sind nur solche Entscheidungsalternativen zu bilden, die auf mindestens eine Ziel-größe Einfluss haben;

Es können solche Entscheidungsalternativen eliminiert werden, bei denen unmittelbar erkennbar ist, dass sie hinsichtlich der Zielgrößen höchstens gleich gut und hinsicht-lich einer Zielgröße mindestens schlechter sind, als eine beliebige Entscheidungsalter-native.

Der Entscheidungsträger kann darüber hinaus nur solche Entscheidungsalternativen realisie-ren, die grundsätzlich durchführbar sind, sodass Restriktionen (z.B. Kapazitätsbeschränkun-gen) stets zu berücksichtigen sind.455 Eine weitere Problematik bei der Ermittlung von Ent-scheidungsalternativen ist die Abhängigkeit der Entscheidungsalternativen von bestimmten Bedingungen, speziell wenn die Entscheidungsalternativen mehrstufig strukturiert und die einzelnen Teilalternativen von verschiedenen Bedingungen abhängig sind sowie der Eintritt

446 Vgl. Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes (2014), S. 5. „Von Entscheidungsproblemen (Entschei-dungssituationen) spricht man, wenn ein Individuum, im folgenden Entscheidungsträger genannt, oder eine Gruppe von Individuen eine Wahl zwischen zwei oder mehreren sich gegenseitig aus-schließenden Alternativen treffen kann oder muß [sic!], wobei die Entscheidungsträger gewisse Zielsetzungen (Zielvorstellungen) zugrundelegen [sic!].“ Dinkelbach (1993), S. 930.

447 Vgl. Becker (2006), S. 77. 448 Vgl. Jost (2008), S. 113. 449 Vgl. Becker (2006), S. 77. 450 Vgl. Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes (2014), S. 5. Eine Entscheidungsalternative kann auch das

Aufrechterhalten des Status Quo sein. 451 Vgl. Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes (2014), S. 5. 452 Vgl. Obermaier/Saliger (2013), S. 5. Dies wird auch als Exklusionsprinzip bezeichnet. Vgl. Bam-

berg/Coenenberg/Krapp (2012), S. 16. 453 Vgl. Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes (2014), S. 5. 454 Vgl. Obermaier/Saliger (2013), S. 5. 455 Vgl. Laux (1991), S. 6.

74 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

der Bedingungen nicht eindeutig voraussagbar ist.456

Wie bereits zu Beginn der Arbeit erörtert, wird die Digitalisierung zur Transformation von Geschäftsmodellen führen. Eine solche Transformation unterscheidet sich von einer bloßen Anpassung des bestehenden Geschäftsmodells durch ihren i.d.R. radikalen Charakter.457 Eine Anpassung zielt auf eine Wiederherstellung des Funktionszustandes nach einem emergenten Einfluss im Sinne einer gelenkten Evolution, während die Transformation eine tiefgreifende Veränderung darstellt.458

Um mindestens zwei zweckmäßige Entscheidungsalternativen abzuleiten, die sich gegenseitig ausschließen und realisierbar sind, soll das Forschungsfeld der Geschäftsmodellinnovation herangezogen werden.459 Trotz der seit dem Jahre 2000 zunehmenden Aufmerksamkeit konn-te sich bis heute keine einheitliche Definition etablieren.460 Die Bedeutung einer Geschäfts-modellinnovation wird für die vorliegende Arbeit wie folgt umrissen:461

Eine Geschäftsmodellinnovation462 ist wesentlich umfassender als eine Prozess- oder Produk-tinnovation, da sie sich auf die fundamentale Geschäftslogik von Unternehmen bezieht463 und grundsätzlich der Frage nachgeht, welche Elemente des Geschäftsmodells464 in welchem Um-fang465 verändert werden sollen. Ansatzpunkte für Geschäftsmodellinnovationen finden sich

456 Vgl. Wild (1974), S. 74. 457 Siehe dazu umfassend Ritala/Sainio (2014), S. 157ff. oder auch Moreton (1995). 458 Vgl. Schmidt (2014), S. 328. Siehe auch: Wall/Jagdev/Browne (2007), S. 244. 459 In der Wissenschaft ist das Forschungsgebiet der Geschäftsmodellinnovation bis dato wenig the-

matisierter Untersuchungsgegenstand. Vgl. Zollenkop (2006), S. 117; Schneider/Spieth (2013), S. 3; Wirtz/Thomas (2014), S. 33. Siehe auch Foss/Saebi (2017).

460 Vgl. Skarzynski/Gibson (2008), S. 111; Schneider/Spieth (2013), S. 5; Björkdahl/Holmén (2013), S. 218f.

461 Osterwalder/Pigneur (2010), S. 136. Siehe auch die Übersicht von Jansen/Mast (2014), S. 27. 462 Durch eine Geschäftsmodellinnovation „wird eine neue Art und Weise der Wertschöpfung erzielt,

die es ermöglicht, bisher unbefriedigte, neue oder verborgene Kundenbedürfnisse zielgerichtet er-füllen zu können. Folglich können Geschäftsmodellinnovationen den Charakter von Spielregelän-derungen für ganze Industrien haben – und somit vergleichbar fundamentale Qualitäten wie tech-nologische Durchbruchsinnovationen aufweisen.“ Jansen/Mast (2014), S. 25.

463 Vgl. Lettl/Speckbacher (2014), S. 168. 464 Vgl. Lampel et al. (2014), S. 162. 465 Vgl. Demil/Lecocq (2010); Ho/Fang/Hsieh (2011), S. 656ff.; Schallmo (2013a), S. 29.

„Business model innovation is not about looking back, because the past indicates little about what is possible in terms of future business models. Business model innovation is not about looking to competitors, since business model in novation is not about copying or benchmarking, but about creating new mechanisms to create value and derive revenues. Rather, business model innovation is about challenging orthodoxies to design original models that meet unsatisfied, new, or hidden customer needs.”

3.3 Entscheidungstheoretische Analyse 75

sodann in den Elementen eines Geschäftsmodells.466

Die Geschäftsmodellelemente stellen in diesem Zusammenhang die Objekte der digitalen Transformation dar.467 Zu unterscheiden ist die Transformationen einzelner oder aller Ge-schäftsmodellelemente.468 Diese Ansicht ist als Entsprechung zu der Sichtweise von Baum-gärtner/Horz/Klein zu sehen, wonach bei einer Transformation einschneidende, fundamentale Veränderungen des ganzen Unternehmens oder von einzelnen Teilen erfolgen können.469 Auf dieser Grundlage ergibt sich die Frage, welche Geschäftsmodellelemente digitalisiert werden sollen.470

Neben dieser Frage soll untersucht werden, in welchem Umfang/Grad471 die Digitalisierung erfolgen kann, da dies neben dem Transformationsobjekt das zweite entscheidende Kriterium für die Ableitung von Entscheidungsalternativen darstellt.472 Um dies zu konkretisieren, wird abermals auf das Forschungsfeld der Geschäftsmodellinnovation eingegangen, speziell auf den im Innovationsmanagement umfassend diskutierten Innovationsgrad. Diesbezüglich ha-ben sich verschiedene Forschungsansätze herauskristallisiert. Die Adoptions- und Diffusions-forschung untersucht den wahrgenommenen Innovationsgrad durch den Übernehmer der In-novation. Die Industrieökonomik und das strategische Innovationsmanagement fokussieren den objektiven Grad einer Innovation und das eher prozessorientierte Innovationsmanagement nutzt die Variable des betriebsspezifischen Innovationsgrades, welcher auf der subjektiven Einschätzung des erstellenden Unternehmens beruht.473

In der Literatur wird i.d.R. zwischen den nominal skalierten Dichotomien totaler und partiel-ler Innovation unterschieden.474 Schallmo/Rusnjak argumentieren, dass der Grad der digitalen Transformation sowohl die partielle als auch die totale Veränderung des Geschäftsmodells be-trifft.475 Analog dazu wird in der folgenden Arbeit zwischen der totaler und der partieller Di-gitalisierung unterschieden.476 In Anlehnung an den Optionenwürfel der Geschäftsmodellin-

466 Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011), S. 142. Ähnlich auch Schallmo/Rusnjak: „Die Digitale Trans-

formation von Geschäftsmodellen betrifft einzelne Geschäftsmodell-Elemente […]“ Schall-mo/Rusnjak (2017), S. 7.

467 Vgl. Schallmo/Rusnjak (2017), S. 8. 468 Vgl. Anstatt vieler sinngemäß Schallmo (2013a), S. 29; Schallmo (2013b), S. 21ff. 469 Vgl. Baumgärtner/Horz/Klein (2013), S. 54. 470 Vgl. Schallmo/Rusnjak (2017), S. 7. 471 Vgl. Lampel et al. (2014), S. 246. Siehe auch umfassend Wintz (2010), S. 7ff. 472 Vgl. Scigliano (2002), S. 14. Siehe dazu auch „Elements of digital transformation” von Ber-

man/Bell (2011), S. 5. 473 Vgl. Schlaak (1999), S. 25. 474 Vgl. Exemplarisch Barnbury/Mitchell (1995), S. 161ff. und Alexander/Knippenberg (2014),

S. 424f. Weitere Begriffspaare sind bspw. revolutionär vs. evolutionär, diskontinuierlich vs. konti-nuierlich, Basis- vs. Verbesserungsinnovation oder originäre- vs. adaptive Innovation. Vgl. Hau-schildt/Salomo (2011), S. 12.

475 Vgl. Schallmo/Rusnjak (2017), S. 7. 476 Vgl. Becker et al. (2017), S. 288. Siehe in diesem Zusammenhang auch die Digitalisierungsdefini-

tion in Abschnitt 2.2.1. Dort werden die Begriffe total und partiell verwendet.

76 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

novation von Zollenkop477 sowie der Erweiterung durch Bieger/Reinhold478 werden die sich in Summe ergebenden Entscheidungsalternativen in einer 2x2-Matrix dargestellt:479

Abbildung 3-5: Entscheidungsalternativen der Digitalisierung Wie Abbildung 3-5 verdeutlicht, kann zunächst von vier Entscheidungsalternativen ausge-gangen werden, zwischen denen ein Entscheidungsträger vor dem Hintergrund der verfolgten Ziele entscheiden muss. Ferner ist zu berücksichtigen, dass eine Entscheidungsalternative stets darin bestehen kann nichts zu tun, also den Status Quo aufrecht zu erhalten,480 Becker et al. argumentieren außerdem, dass neben dem bereits existierenden Geschäftsmodell parallel ein zweites oder gar mehrere Geschäftsmodelle geschaffen werden können.481 Die Existenz mehrerer Geschäftsmodelle kann einerseits riskant sein, falls eines der Geschäftsmodelle bspw. aufgrund makroökonomischer Einflüsse nicht mehr aufrechterhalten werden kann und dadurch die anderen Geschäftsmodelle gefährdet. Andererseits können mehrere Geschäftsmo-

477 Vgl. Zollenkop (2006), S. 121. 478 Vgl. Bieger/Reinhold (2011), S. 54. 479 „[…] range of digitalization and extent of digitalization […]” Kathuria et al. (2014), S. 2. 480 Vgl. Abschnitt 2.1.2. 481 Vgl. Becker et al. (2017), S. 284. Siehe auch Knyphausen-Aufseß/Zollenkop (2011), S. 124.

3.3 Entscheidungstheoretische Analyse 77

delle zur Risikodiversifizierung beitragen.482 In Summe ergeben sich folgende Entschei-dungsalternativen:483

1. Totale Transformation.

2. Partielle Transformation

2.1 Vollständige Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemente.

2.2 Teilweise Digitalisierung sämtlicher Geschäftsmodellelemente.

2.3 Teilweise Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemente.

3. Ein zweites Geschäftsmodell wird aufgebaut; das bestehende bleibt unverändert.

4. Mehr als zwei Geschäftsmodelle werden aufgebaut; das bestehende bleibt unverändert.

5. Verbleib im aktuellen Status Quo.

Eine Reflexion der insgesamt sieben abgeleiteten Entscheidungsalternativen zeigt, dass die grundsätzlichen Anforderungen nach Wild als erfüllt zu bezeichnen sind. Wild erklärt, dass es im ersten Schritt primär darum geht, Entscheidungsalternativen unabhängig vom Grad ihrer Eignung zu finden. Gleichzeitig wird darauf hingewiesen, dass es eine naheliegende Empfeh-lung sein kann, alle denkbaren Entscheidungsalternativen zu erfassen, jedoch lässt sich dies aufgrund der Vielzahl von Entscheidungsalternativen in der Praxis nicht realisieren, weshalb die Identifikation der wichtigsten Alternativen im Vordergrund steht.484

3.3.4 Bewertung

Die Bewertung von Entscheidungsalternativen verfolgt das Ziel, durch deren Vergleich an-hand ihrer relativen Vor- und Nachteile diejenige Entscheidungsalternative zu ermitteln, wel-che die höchste Zielwirksamkeit verspricht, weshalb der Wert einer Entscheidungsalternative ein Zielwirksamkeitsmaß darstellt.485 Um die Entscheidungsalternative mit der voraussicht-lich höchsten Zielwirksamkeit zu ermitteln, sind folgende Objektivitätsanforderungen an die Bewertungsgrundlage zu berücksichtigten:486 Transparenz, Einheitlichkeit, Vollständigkeit und Widerspruchsfreiheit.

Die Objektivitätsanforderungen dienen dazu, eine intersubjektive Überprüfbarkeit zur Bewer-tung der Alternativen sicherzustellen, da die Bewertung verschiedener Entscheidungsalterna-tiven einen subjektiven Charakter besitzt.487 Bevor eine solche Bewertung erfolgen kann, müssen entscheidungsrelevante (quantitative und qualitative) Kriterien ermittelt werden.488 Anhand dieser kann untersucht werden, ob eine Entscheidungsalternative überhaupt die Vo-

482 Vgl. Becker et al. (2013c), S. 120f. 483 Ähnlich Schallmo (2013b), S. 18. 484 Vgl. Wild (1974), S. 71. 485 Vgl. Wild (1974), S. 100f. 486 Vgl. Becker (2014b), S. 149. 487 Vgl. Becker (2005), S. 64. 488 Vgl. Becker (2014d), S. 150.

78 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

raussetzungen erfüllt, die gesetzten Ziele zu erreichen.489

Entscheidungsrelevante (qualitative) Kriterien sind insbesondere deren Tauglichkeit, Akzep-tabilität und Machbarkeit.490 Nach Aaker sind daneben noch weitere Aspekte zu berücksichti-gen, insbesondere die Chancen und Risiken in der Umwelt, die Realisierung eines dauerhaften Wettbewerbsvorteils und die Berücksichtigung strategischer Fragen.491 Krystek/Link gelangen im Rahmen der Bedeutung von qualitativen und quantitativen Entscheidungskriterien zu der Erkenntnis, dass erstere bei strategischen Entscheidungen verhältnismäßig häufiger zum Ein-satz kommen.492

Sofern monetär bewertbare quantitative Kriterien verwendet werden, kommen Rechenverfah-ren zum Einsatz. Handelt es sich jedoch um nicht monetär bewertbare Kriterien, werden qua-litative Methoden genutzt; ebenso wie bei der Verwendung von qualitativen Kriterien.493 Nach Wild kann eine Entscheidung anhand folgender betriebswirtschaftlicher Methoden be-wertet werden:494

Statische Investitionsrechnungen;

Dynamische Investitionsrechnungen;

Nutzwertanalysen;

Bewertungsprofile und Argumentenbilanzen;

Break even-Analysen;

Kennzahlen und Kennzahlensysteme.

Die einzelnen Methoden zur Bewertung von Entscheidungsalternativen sollen nun kurz vor-gestellt werden.

Statische Investitionsrechnungen

Der Begriff des Statischen meint im Kontext der Investitionsrechnung, dass die Verfahren nicht den gesamten Planungs- oder Lebenszeitraum einer Investition berücksichtigen, sondern nur eine Periode, weshalb diese oftmals auch als einperiodische Verfahren bezeichnet wer-den.495 Die Bestimmungsgrößen (Kosten, Gewinne etc.) werden also nur als Durchschnitts-werte einer Periode betrachtet und zeitliche Unterschiede im Auftreten der Zahlungsströme können nicht oder nur unvollkommen berücksichtigt werden.496

Dynamische Investitionsrechnungen

Dynamische Verfahren berücksichtigen explizit mehrere Perioden. Das oder die Investitions-objekt(e) werden durch die bei ihrer Realisation im Zeitablauf erwarteten Ein- und Auszah- 489 Vgl. Hungenberg (2014), S. 276. 490 Vgl. Johnson et al. (2016), S. 505 und Hungenberg (2014), S. 276ff. 491 Vgl. Aaker (1989), S. 34. 492 Vgl. Krystek/Link (1995), S. 228. 493 Vgl. Becke (2014d), S. 150. 494 Vgl. Wild (1947), S. 150 und Becker (2011), S. 108. 495 Vgl. Obermeier/Gasper (2008), S. 19. 496 Vgl. Becker (2016b), S. 41.

3.3 Entscheidungstheoretische Analyse 79

lungen charakterisiert.497 Eine derartige finanzmathematische Behandlung gibt entweder den Wert zukünftiger Zahlungen zum gegenwärtigen Zeitpunkt an (Barwert) oder den Wert einer Zahlungsreihe am Ende eines Planungshorizontes (Endwert).498

Nutzwertanalysen

Punktwertverfahren (Nutzwertanalysen oder Scoring-Modelle) sind Hilfsmittel zur Bewer-tung von Entscheidungsalternativen, die „[…] speziell für Entscheidungen im Fall des Vorlie-gens mehrdimensionaler Zielsysteme konzipiert sind. Ziel der Punktwertverfahren ist es, ver-schiedene, nicht monetär quantifizierbare Werte von Beurteilungskriterien unterschiedlicher Messbarkeit (Skalenniveaus) vergleichbar zu machen und zu einer gemeinsamen (dimensi-onslosen) Kennzahl zu verrechnen. Demzufolge treten Punktwertverfahren als eine qualitative Methode der Wirtschaftlichkeitsbeurteilung an die Seite üblicher monetärer Bewertungsver-fahren.“499

Argumentenbilanzen

Eine Argumentenbilanz ist eine systematische Gegenüberstellung der mit einer Entschei-dungsalternative in Zusammenhang stehenden Vor- und Nachteile. Diese sind in einer Argu-mentenbilanz umfassend zu systematisieren, weshalb sie in Stärken und Schwächen unterteilt und abhängig von ihrer Bedeutsamkeit in jeweils drei Kategorien zusammengefasst wer-den.500

Break even-Analysen

Mittels Break-even-Analysen kann ein Überblick über die Höhe von Erlösen, Kosten und Gewinn zw. Verlust in alternativen Beschäftigungssituationen ermöglicht werden.501 Die Break-even-Analyse – auch Gewinnschwellenanalyse genannt – baut auf dem Konzept der Deckungsbeitragsrechnung auf und verfolgt das Ziel, Beziehungen zwischen Produktion, Umsatz und Ergebnis sowie Auswirkungen von Kosten- und Erlösänderungen auf die Ge-winn- oder Verlustsituation des gesamten Unternehmens aufzuzeigen.502 Schweit-zer/Troßmann legen dar, dass Break-even-Analysen bei vielen betrieblichen Entscheidungs-problemen angewendet werden können und der Vorbereitung einer zweckorientierten Ent-scheidung dienen.503

Kennzahlen und Kennzahlensysteme

Kennzahlen sind nach Lachnit und Weber/Schäffer „quantitative Daten, die als bewusste Ver-

497 Vgl. Götze (2014), S. 73f. 498 Vgl. Ossadnik (2009), S. 301. Zu den statistischen und dynamischen Methoden siehe auch Becker

(2005), S. 95ff.; Götze (2014), S. 55ff.; Domschke/Scholl (2005), S. 249ff. 499 Becker (2001), S. 177. 500 Vgl. Becker (2005), S. 158. 501 Vgl. Becker (2012c), S. 272. 502 Vgl. Fischer/Möller/Schultze (2012), S. 204. 503 Vgl. Schweitzer/Troßmann (1998), S. 8.

80 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

dichtung der komplexen Realität über zahlenmäßig erfassbare betriebswirtschaftliche504 Sachverhalte informieren sollen.“505 Durch die Quantifizierung von Informationen verschie-denster Entscheidungsprobleme stellen diese aufbereiteten Informationen zweckorientiertes Wissen für betriebswirtschaftliche506 Sachverhalte ex post oder ex ante bereit als Entschei-dungshilfe, mit der die geplante oder tatsächliche Leistung bzw. die Entwicklung des Unter-nehmens oder Teilbereiche transparent werden.507 Es besteht die Möglichkeit, dass sich das Management durch die Anwendung von Kennzahlen einen Überblick über kausale Zusam-menhänge (Ursachen und Wirkung positiver und negativer Faktoren) verschafft und dadurch Unsicherheiten bei der Entscheidungsfindung vermindert werden. Damit sind Kennzahlen maßgeblich für das Auslösen von Lernprozessen verantwortlich.508

Kennzahlensysteme entstanden aus der Kritik der mangelnden Aussagefähigkeit einzelner Kennzahlen,509 da diese nur einen Aspekt repräsentieren und für komplexe Situationen des-halb mehrere Kennzahlen zu bilden sind.510 Kennzahlensysteme fanden in Deutschland erst-malig in den 70er Jahren Aufmerksamkeit durch das Du-Pont Kennzahlensystem.511 Das Ziel eines derartigen Konstrukts besteht in der Formung eines Konglomerats, indem die bezie-hungslos nebeneinanderstehenden Kennzahlen und die daraus resultierende begrenzte Aussa-gekraft512 in einen sinnvollen Zusammenhang gebracht werden. Auf dieser Grundlage wird entsprechend der Zielhierarchie auf oberster Ebene eine Spitzenkennzahl konzipiert, welche die zentrale betriebswirtschaftliche Aussage des gesamten Kennzahlensystems widerspie-gelt.513 Als eine geordnete Gesamtheit von Einzelkennzahlen aus verschiedenen Unterneh-mensbereichen haben Kennzahlensysteme als Instrument der Unternehmensführung zur Pla-nung, Steuerung und Kontrolle eine besondere Bedeutung.514 Die Informationsverdichtung dient der Informationsversorgung von Entscheidungsträgern für unterschiedliche Entschei-dungsebenen.515 Das Kennzahlensystem stellt somit einen ganzheitlichen Zusammenhang zwischen einer Menge von Kennzahlen dar, die zur Erreichung eines gemeinsamen Zwecks

504 Dabei handelt es sich um betriebswirtschaftliche Informationen, die sich auf das Unternehmen be-

ziehen. Vgl. Kern (1971), S. 702. 505 Weber/Schäffer (2014), S. 173. 506 Ein Betrieb ist eine planvoll organisierte Wirtschaftseinheit, in der eine Kombination der Produk-

tionsfaktoren erfolgt, mit dem Ziel, Sachgüter zu produzieren und Dienstleistungen bereitzustel-len. Vgl. Meyer (2011), S. 17.

507 Vgl. Schmeisser/Claussen (2009), S. 64. 508 Vgl. Siegwart/Reinecke/Sander (2010), S. 31. 509 Vgl. Huch/Behme/Ohlendorf (2004), S. 301; Preißler (2008), S. 17. Bei der Entwicklung des

Kennzahlensystems wurde von der Prämisse ausgegangen, dass Unternehmen über eine Grenz-plankostenrechnung und eine Deckungsbeitragsrechnung verfügen. Anderenfalls sind nicht alle Kennzahlen ermittelbar. Vgl. Groll (2003), S. 120.

510 Vgl. Oeller (1979), S. 124. 511 Vgl. ZVEI (1989), S. 8. 512 Anstatt von der Beseitigung der begrenzten Aussagekraft kann auch von einer Erhöhung der Qua-

lität der Gesamtaussage gesprochen werden. Vgl. Schmeisser/Claussen (2009), S. 65. 513 Vgl. Vollmer (2008), S. 96; Töpfer (2007), S. 1130; Reichmann/Lachnit (1976), S. 707. 514 Vgl. Küting (1983), S. 237. 515 Vgl. Reichmann (2011), S. 27.

3.4 Bezugsrahmen 81

zusammenwirken und einen informativen Charakter aufweisen.516

3.3.5 Entscheidung

Nachdem die zur Verfügung stehenden Entscheidungsalternativen betrachtet wurden, wird diejenige ausgewählt, die infolge der Bewertung der Entscheidungsalternativen die höchste Zielwirksamkeit verspricht.517 Die Auswahl erlaubt keine vollständige oder perfekte Zieler-reichung, sondern lediglich die beste Lösung der unter den Umständen zur Verfügung stehen-den Entscheidungsalternativen.518 Diese Auswahl wird als rationale Entscheidung519 bezeich-net.520 Da jedoch Entscheidungsträger keine vollständige Rationalität erreichen können, grei-fen sie auf eine Reihe von vereinfachenden Methoden zurück: 521

Die Anzahl der zu berücksichtigen Entscheidungsalternativen wird bewusst niedrig gehalten;

Das Verhalten der Entscheidungsträger ist routiniert, sodass bei Vorliegen bestimmter Schlüsselreize keine bewusste Auswahlhandlung erfolgt, sondern ein eher unreflek-tiertes Standardverhalten eingeleitet wird;

Wahlakte werden auf subjektive und nicht auf objektive Ziele bezogen;

Das Ziel des Entscheidungsprozesses ist nicht das Erreichen eines Entscheidungsopti-mums, sondern das Erreichen einer befriedigenden Lösung;

Parallel zueinander existierende Entscheidungsangelegenheiten werden disaggregiert und somit nacheinander bearbeitet;

Heuristiken werden Algorithmen vorgezogen;

Die Organisation bzw. das Unternehmen, in dem der Entscheidungsträger agiert, grenzt Ziele bewusst ein.

3.4 Bezugsrahmen

Der vorliegende Abschnitt 3.4 dient der Darlegung des Bezugsrahmens522 der Untersuchung.

516 Vgl. Heinrich/Lehner (2005), S. 359. 517 Vgl. Wild (1974), S. 100f. 518 Vgl. Simon (1981), S. 51. 519 Vgl. Zu den Annahmen rationaler Entscheidungen siehe Staehle (1999), S. 519. Nach Kirsch kann

eine Entscheidung als rational im weiteren Sinne bezeichnet werden, wenn sie das Ergebnis eines bewusst abwägenden Entscheidungsprozesses ist. Vgl. Kirsch (1977), S. 66f. Siehe auch Lan-ger/Rogowski (2009), S. 180.

520 Vgl. Zur kritischen Reflexion rationaler Entscheidungen siehe Simon (1948); Simon (1955), Si-mon (195); Cyert/March (1963); Schneider (2001), S. 441. Weitere kritische Reflexionen erfolg-ten bspw. durch Gäfgen (1963), S. 462f.; Klein/Woods (1993), S. 409; Lipshitz (1993), S. 172f.; March (1994), S. 9; Brauchlin/Heene (1995), S. 48; Morrell (2004), S. 242; Simon (1955), S. 99.

521 Vgl. Wolf (2013), S. 239f. sowie die darin angegebene Literatur. Siehe auch: Schwenk (1984) o-der die Ausführungen von Pissaris/Weinstein/Stephan (2010).

522 Vgl. Zum Begriff des Bezugsrahmens siehe Kirsch/Seidl/Aaken (2007), S. 22.

82 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

In diesem Zusammenhang wird zunächst der Bezugsrahmen für das Digitalisierungs-Management vorgestellt und anschließend ein Bezugsrahmen für die Entscheidung zur Digita-lisierung des Geschäftsmodells vorgestellt.

3.4.1 Begriff und Funktion eines Bezugsrahmens

Die wissenschaftliche Funktion des Bezugsrahmens523 ist die „[…] Systematisierung, Struktu-rierung und geistige Durchdringung der den jeweiligen Untersuchungsbereich charakterisie-renden Ursachen, Gestaltungen und Wirkungen, aber auch die Erleichterung der Kommunika-tion der erfolgten Forschungsbemühungen und –ergebnisse.“524

Die Zielsetzung des Bezugsrahmens besteht somit darin, das Denken über komplexe Zusam-menhänge zu ordnen und diese Ordnung anschließend zu überprüfen.525 Porter stellt diesbezüglich fest: „Frameworks identify the relevant variables and the questions which the user must answer in order to develop conclusions tailored to a particular industry or company. In this sense they can be seen as almost expert systems. The theory embodied in frameworks is contained in the choice of included variables, the way variables are organized, the interac-tions among the variables and the way in which alternative patterns of variables and company choice affect outcome.”526

Eine sorgfältige Entwicklung eines Bezugsrahmens mit inhaltlichen, prozessualen und me-thodischen Elementen ermöglicht eine explorative Studie527 systematisch nachvollziehbar zu erarbeiten und durchzuführen. Obwohl ein Bezugsrahmen selten so weit entwickelt wird, dass dieser einmal den Status einer wohl-formulierten Theorie annimmt, kommt der bezugsrah-mengeleiteten Untersuchung in der wissenschaftlichen Diskussion dennoch eine große Rolle zu.528 Grundsätzlich ist zu berücksichtigen, dass der Bezugsrahmen aufgrund des sehr allge-meinen Aufbaus nicht direkt empirisch überprüft werden kann. Empirisch überprüft werden können nur Hypothesen, in denen die Variablen und ihre Beziehungen konkret formuliert werden.529 Ein Bezugsrahmen ist daher ein theoretisches, gedankliches oder konzeptionelles Aussagensystem, das von der logischen Konsequenz und Operationalisierung her nicht den strengen Anforderungen an ein Hypothesensystem genügen muss. Er wird zumeist als provi-sorisches Erklärungsmodell begriffen, das einerseits den weiteren Forschungsprozess steuern

523 Synonyme in der Literatur sind bspw. „begrifflicher Bezugsrahmen“, „begrifflich-theoretischer

Bezugsrahmen“, „framework“ und „conceptual framework“. Vgl. Kirsch/Seidl/Aaken (2007), S. 22.

524 Wolf (2013), S. 37. 525 Vgl. Kirsch (1973), S. 14. Siehe dazu auch Rößl (1990), S. 99f. 526 Vgl. Porter (1991), S. 98. 527 Vgl. Kirsch/Seidl/Aaken (2007), S. 31. Explorative empirische Forschungen können gleichzeitig

dazu dienen, den Bezugsrahmen zu testen. Derartige Tests sind jedoch nur bedingt intersubjektiv überprüfbar. Zur Relevanz des Bezugsrahmens in explorativen Untersuchungen siehe Welge (1980), S. 52.

528 Vgl. Becker (1993), S. 118; Kirsch (1997), S. 562ff. 529 Vgl. Nerdinger (2012), S. 40.

3.4 Bezugsrahmen 83

und andererseits unmittelbar Orientierungshilfen für die Lösung praktischer530 Probleme lie-fern soll.531 Kirsch stellt fest, dass ein Bezugsrahmen als Erklärungsskizze interpretiert wer-den kann, welcher zu einem Verständnis von Zusammenhängen führt. Darüber hinaus ist der Bezugsrahmen, so Kirsch, aufgrund seines heuristischen Charakters geeignet, um Entschei-dungsprobleme zu formulieren und Entscheidungen zu treffen.532

3.4.2 Bezugsrahmen der Untersuchung

Die Erforschung der Entscheidung zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen be-dingt einen tragfähigen Bezugsrahmen, da eine Entscheidungsforschung ohne Bezugsrahmen einer ‚blinden‘ Vorgehensweise gleichen würde.533 Darüber hinaus bedarf ein Bezugsrahmen stets einer Begründung durch den Forscher.534

Nach Auffassung von Nerdinger eignet sich zur Entscheidungsforschung insbesondere das S-O-R-Modell.535 Das S-O-R-Modell stellt eine Weiterentwicklung des S-R-Modells dar536 und wird häufig benutzt um das individuelle Entscheidungsverhalten von Personen zu beschrei-ben.537 Da sowohl Stimulus als auch Response beobachtbar sind, jedoch die dazwischen lie-gende Black Box nicht, entwickelten sich vom Behaviorismus geprägte Strömungen, welche versuchten, die inneren Vorgänge (O) sowie die intervenierenden Variablen zu berücksichti-gen.538 Die diesbezügliche Untersuchung des Organismus geht auf den russischen Physiolo-gen Iwan Petrowitsch Pawlow zurück. Er entdeckte grundlegende Formen des Lernens bei Tieren und Menschen und fand heraus, dass sogar Tiere in der Lage sind, Reiz-Reaktions-Verbindungen zu erlernen539. Diese Erkenntnis wurde später, insb. von den Behavioristen, dahingehend verallgemeinert, dass jedes Verhalten eine Reaktion auf einen bestimmten Reiz der Umwelt darstellt.540 Das Stimulus-Response-Modell wurde zum Stimulus-Organismus-Response-Modell weiterentwickelt. Dieses Modell geht davon aus, dass ein Stimulus auf ei-nen Organismus trifft und von ihm wahrgenommen wird. Der Organismus541 durchläuft da-raufhin kognitive Prozesse und reagiert schließlich in Abhängigkeit der ausgelösten psychi-schen Prozesse.542

530 Zur praktischen Relevanz siehe bspw. Richter (1999), S. 265. 531 Vgl. Kubicek (1977), S. 17f. 532 Vgl. Kirsch (1997), S. 569f. 533 Vgl. Kirsch (1973), S. 14. 534 Vgl. Wolf (2013), S. 37. 535 Vgl. Nerdinger (2012), S. 34f. 536 Vgl. Staehle (1999), S. 154; Davis/Luthans (1980), S. 285; Jacoby (2002), S. 51. 537 Vgl. Birker (1997), S. 23. 538 Vgl. Musiol/Kühling (2009), S. 31f. 539 Die anhand des sog. Pawlowschen Hunds gewonnenen Erkenntnisse führten zu der Theorie der

klassischen Konditionierung, einer bedeutenden Lerntheorie. Vgl. Liebsch (2011), S. 40ff. 540 Vgl. Schaper (2014), S. 322. 541 Gemeint ist der menschliche Organismus. 542 Vgl. Nerdinger (2012), S. 35ff. Siehe auch Manz/Dahmen/Hoffmann (1993), S. 59f.; Birker

(1997), S. 23f.

84 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

Die kognitiven Prozesse können in Anlehnung an die Theory of Reasoned Action (TORA)543 durch die Schritte Wahrnehmung, Bewertung, Bewusstsein und Entscheidung verdeutlicht werden.544 Gemäß der TORA ist die Ursache von Verhalten die Verhaltensabsicht (d.h. eine bewusste Entscheidung, ein bestimmtes Verhalten ausführen).545 Deren Hauptbestimmungs-faktoren sind die Einstellung (Summe der Produkte aus Erwartungen und Bewertungen) ge-genüber dem Verhalten und die subjektive Norm.546 Die Theorie postuliert somit, dass das Verhalten eine Funktion von ausgeprägten Informationen oder Überzeugungen ist.547 Die Theory of Planned Behavior stellt eine Erweiterung der Theory of Reasoned Action dahinge-hend dar, dass die bestehenden Determinanten um die „Perceived Behavioral Control“ erwei-tert wurde.548 Gemäß dieser Theorie ist die Absicht (Intention) der beste Prädikator für das Verhalten von Individuen.549

Der Organismus (O) verarbeitet mit Hilfe kognitiver Prozesse letztlich Informationen, die von kognitiven Programmen gesteuert werden. In diesem Zusammenhang ist zu berücksichtigen, dass das Gedächtnis eine besondere Rolle einnimmt, da Informationen verschiedenster Art gespeichert werden können und letztlich sowohl kognitive Prozesse als auch das Gedächtnis eng zusammen gehören und das eigentliche Informationsverarbeitungssystem bilden.550 Der Mensch wird sodann als Informationsverarbeitungssystem angesehen, welcher relativ ziel-strebig die eingehenden Informationen aus der Umwelt mit Hilfe seiner inneren Mechanismen verarbeitet und diese dann an die Umwelt weitergibt, bzw. menschliches Handeln veran-lasst.551 In einem weiteren Schritt erfolgte dann die Weiterentwicklung zu einem interaktio-nistischen S-O-B-C-Modell.552

543 Siehe dazu umfassend Ajzen/Fishbein (1980). Zu berücksichtigen ist, dass die Theorie des über-

legten Handelns sich grundlegend von der Klassischen Konditionierung unterscheidet. 544 Vgl. Becker/Staffel/Ulrich (2011), S. 10. 545 Vgl. dazu bspw. Beck/Ajzen (1991). 546 Vgl. Wänke/Bohner (2006), S. 411. 547 Vgl. Ajzen/Madden (1986), S. 454. 548 Vgl. Beck/Ajzen (1991), S. 286. 549 Vgl. Aronson/Wilson/Akert (2014), S. 240. 550 Vgl. Pfohl/Braun (1981), 120. 551 Vgl. Pfohl/Braun (1981), S. 356, sowie die darin zitierte Literatur. 552 Vgl. Davis/Luthans (1980), S. 285.

3.4 Bezugsrahmen 85

Abbildung 3-6: Bezugsrahmen553 Der Stimulus ist Auslöser des Informationsverarbeitungsprozesses und stellt eine wahrnehm-bare Veränderung oder ein Ereignis der internen oder externen Umwelt durch den Erhalt von Informationen dar, welches beim Individuum später zu einer Einstellung, Entscheidung oder Handlung führt.554

Sowohl die kognitiven Prozesse als auch das Gedächtnis werden von Persönlichkeitsmerkma-len beeinflusst555 und wirken sich dann letztlich auf die Entscheidungsfindung aus.556 Dies wird insbesondere von Hambrick/Mason im Rahmen des Upper Echelon-Ansatzes hervorge-hoben.557 Hambrick/Mason gehen davon aus, dass strategische Entscheidungen zentrale Er-klärungsvariablen für den Unternehmenserfolg darstellen; maßgeblichen Einfluss auf strategi-sche Entscheidungen besitzen wiederum die Persönlichkeitseigenschaften der Führungs-kraft.558 Der Ansatz fußt sodann auf der Annahme, dass nicht Organisationen, sondern einzel-ne Mitglieder dieser Organisation Entscheidungen treffen und dies wiederum durch die sog. „Upper-Echelons“, d.h. durch das Top-Management erfolgt.559

553 In Anlehnung an: Staehle (1999), S. 149ff. i.V. m. Hambrick/Mason (1984), S. 168. 554 Vgl. Globocnik (2011), S. 12. 555 Vgl. Pfohl/Braun (1981), S. 120. 556 Der verhaltenswissenschaftliche Bezugsrahmen zeigt anhand der optischen Darstellung die in der

vorliegenden Untersuchung behandelten Schwerpunkte auf: Stimulus, Einfluss beobachtbarere Faktoren, Entscheidung, Verhalten und Performance.

557 Vgl. Hambrick/Mason (1984). Siehe dazu auch ausführlich Shepherd/Rudd (2014). 558 Vgl. ausführlich Hambrick/Mason (1984). Siehe auch Hitt/Tyler (1991), S. 345. 559 Vgl. Hiebl (2016), S. 629.

86 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

Die zentrale Idee des Upper Echelon-Ansatzes aus dem Jahr 1984 besteht aus zwei miteinan-der in Beziehung stehenden Aspekten. Erstens handeln Entscheidungsträger auf der Grundla-ge ihrer persönlichen Interpretationen der strategischen Situation560, der sie ausgesetzt sind. Zweitens erfolgt die persönliche Interpretation der strategischen Situation auf der Grundlage von psychologischen und beobachtbaren Faktoren.561 Psychologische Faktoren umfassen bspw. Werte, Emotionen, kognitive Fähigkeiten und Persönlichkeit, während beobachtbare Faktoren Funktion, Ausbildung, Erfahrung, sozio-demographische Faktoren oder die finanzi-elle Stellung umfassen.562 Hambrick/Mason erklären, dass eine Untersuchung psychologi-scher Faktoren nicht notwendig ist, da die Untersuchung beobachtbarer Faktoren ausreicht, um persönliche Eigenschaften der Entscheidungsträger zu ermitteln.563

Neben den beobachtbaren Faktoren besitzen die Kompetenzen des Entscheidungsträgers eine bedeutsame Rolle im Rahmen der Entscheidungsfindung.564 Etymologisch betrachtet liegt der Ursprung des Kompetenzbegriffs im lateinischen „competencia“ und bedeutet, zu etwas ge-eignet, befähigt oder befugt zu sein.565 Schreyögg/Eberl folgend, kann grundsätzlich zwischen fachlich-methodischen, sozial-kommunikativen und konzeptionell-analytischen Manage-mentkompetenzen unterschieden werden.566 Diese Kompetenzarten bilden das Kompetenz-profil einer Führungskraft. In Abhängigkeit von der Problemsituation können die einzelnen Kompetenzarten individuell unterschiedlich stark ausgeprägt sein oder aber in unterschiedli-cher Intensität zum Tragen kommen.567

Welge merkt richtigerweise an, dass ein Bezugsahmen – wie der vorliegende – vom Ver-ständnis und Forschungsziel geleitet wird, weshalb es durchaus möglich ist, dass weitere Va-riablen, die bis dato nicht berücksichtigt wurden, Relevanz besitzen. Einen Bezugsrahmen zu entwickeln, der sodann sämtliche denkbaren Variablen beinhaltet, ist daher kaum realistisch, jedoch scheint es durchaus möglich, neue Variablen zu entdecken.568 Das Potential eines Be-zugsrahmens ist generell umso größer, „je mehr die formulierten Fragen und Interpretations-muster zur Gewinnung von Erfahrungswissen führen, das seinerseits zur Präzisierung der the-oretischen Perspektive und zur Formulierung von neuen, weiterführenden Fragen führt.“569

560 „In other words, personal characteristics of top managers determine the aspects of the environment

that they can ‘see’ and what they see inform the decisions they make regarding strategic choices which ultimately affects the bottom-line of the organization.” Oppong (2014), S. 170.

561 Vgl. Hambrick (2007), S. 334. Der Upper Echelon-Ansatz dient grundsätzlich zur Untersuchung von Top-Management-Teams. Jedoch kann die Untersuchung spezifischer Charakteristiken auch auf ein einzelnes Mitglied des Top-Managements übertragen werden. Siehe dazu bspw. Papada-kis/Lioukas/Chambers (1998) oder Olie/Iterson/Simsek (2012).

562 Vgl. Hambrick/Mason (1984), S. 198. Siehe dazu auch die Ausführungen von Michl et al. (2010). 563 Vgl. Hambrick/Mason (1984), S. 196. 564 Vgl. Kettner/Ribeiro (2012), S. 194ff. Zur Allgemeinen Bedeutung von Kompetenzen für Unter-

nehmen siehe Prahalad/Hamel (1990). 565 Vgl. North/Reinhardt/Sieber-Suter (2013), S. 42. 566 Vgl. Schreyögg/Eberl (2015), S. 31. 567 Vgl. Schreyögg/Eberl (2015), S. 32. 568 Vgl. Welge (1980), S. 52. 569 Kubicek (1976), S. 20.

3.5 Zwischenfazit und Thesenformulierung 87

3.5 Zwischenfazit und Thesenformulierung

Im dritten Kapitel der vorliegenden Arbeit wurde die Entscheidung zur digitalen Transforma-tion von Geschäftsmodellen erörtert, was insbesondere für die Beantwortung der dritten For-schungsfrage relevant ist. Analysiert wurde die Entscheidung zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen anhand des Grundmodells der Entscheidungstheorie. Das Vorgehen, die Entscheidung zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen anhand des Grundmo-dells der Entscheidungstheorie zu analysieren, dient nicht nur der theoretischen Fundie-rung,570 sondern erleichtert darüber hinaus auch das Verständnis des in der Praxis auftreten-den Entscheidungsproblems, um dieses gezielt adressieren zu können.571 In diesem Zusam-menhang wurden insbesondere der Umweltzustand, die Ziele, die Entscheidungsalternativen und die Methoden zur Bewertung von Entscheidungsalternativen vorgestellt und mit der Ent-scheidung zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen in Verbindung gebracht. Die Dekomposition des Entscheidungsprozesses wurde darüber hinaus in einem Bezugsrahmen verortet, der neben dem Entscheidungsprozess an sich auslösende Stimuli für die Digitalisie-rungsentscheidung, das Entscheidungsverhalten im Anschluss an die Entscheidungsfindung und die Performance berücksichtigt. Ferner wurde verdeutlicht, dass der individuelle Ent-scheidungsprozess durch Persönlichkeitsmerkmale beeinflusst wird.

570 Mag (1995). 571 Vgl. Alter (2013), S. 272.

88 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

Abbildung 3-7: Überblick über Digitalisierungsentscheidungen Durch den Bezugsrahmen wird Ordnung in die Gedankengänge des Forschers als auch der Unternehmenspraxis gebracht und das Entscheidungsproblem in einfachere Teilprobleme zer-

3.5 Zwischenfazit und Thesenformulierung 89

legt.572 Der Bezugsrahmen hilft sodann der Praxis, das Entscheidungsproblem zu analysieren und mögliche Lösungswege zu identifizieren.573

Führungskräfte mittelständischer Unternehmen können sich grundsätzlich in unterschiedli-chen Phasen des Entscheidungsprozesses befinden.574 Da mittelständische Geschäftsmodelle sich eher durch eine hohe Verbindung zur Tradition und ggf. sogar Skepsis gegenüber neuen Innovationen auszeichnen,575 wird die Vermutung geäußert, dass Führungskräfte hinsichtlich der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells sich gegenwärtig eher in der Pla-nungs- oder Entscheidungsphase befinden als in der Umsetzungs- oder Kontrollphase (FF3-These 1). In Abschnitt 3.4.2 wurde verdeutlicht, dass der Entscheidungsprozess eines Indivi-duums durch einen oder mehrere Stimuli (Impuls) ausgelöst wird. Diesbezüglich wird davon ausgegangen, dass sowohl exogene576 als auch endogene577 Stimuli die Entscheidung zur Di-gitalisierung des Geschäftsmodells im Mittelstand auslösen (FF3-These 2).

In Abschnitt 3.2 wurde erläutert, dass in der vorliegenden Arbeit davon ausgegangen wird, dass es sich bei der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells um eine strategi-sche Entscheidung handelt. Kennzeichnend für strategische Entscheidungen ist u.a., dass sie i.d.R. unter Unsicherheit getroffen werden,578 weshalb davon ausgegangen werden kann, dass Führungskräfte die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells unter Unsicherheit treffen (FF3-These 3). Das übergeordnete Ziel kapitalmarktorientierter Großunternehmen und mittelständischer Unternehmen ist die langfristige Existenzsicherung. Dies bedingt die Auf-rechterhaltung des Wertschöpfungskreislaufes, welcher aus Erfolgspotentialen, Erfolg und Liquidität besteht.579 Da die Aufrechterhaltung des Wertschöpfungskreislaufes die notwendi-ge Bedingung für die Existenzsicherung darstellt, wird die Vermutung geäußert, dass mittel-ständische Unternehmen mit der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells so-

572 Vgl. Kirsch (1997), S. 570. 573 Vgl. Pümpin/Prange (1991), S. 44. 574 Die Darlegung verschiedener Phasen des Entscheidungsprozesses dient als methodisches Hilfsmit-

tel und als Orientierungshilfe bei der empirischen Analyse von Entscheidungsprozessen. Vgl. Pfohl (1977), S. 25.

575 Vgl. Becker et al. (2017), S. 305. 576 „Unternehmen jeder Größenordnung sind im 21. Jahrhundert einer verstärkten Marktkomplexität

und Dominanz des Käufermarktes ausgesetzt. Zunehmende Tendenzen der Globalisierung und In-ternationalisierung haben in den letzten Jahren für Unternehmen neue Wettbewerbssituationen entstehen lassen. Konkurrenzsituationen sind nicht mehr nur regional fragmentiert vorzufinden, Unternehmen befinden sich vielmehr in einem globalen Wettstreit um Marktpositionen, Marktan-teile und Marktvolumina.[…] Die Sicherung der Wertschöpfung wird in den kommenden Jahren zunehmend durch technologische und digitale Entwicklungen beeinflusst werden.“ Becker et al. (2016), S. 97.

577 Die endogenen Impulse erfolgen im Mittelstand insbesondere durch das Top-Management. Vgl. Kaschny/Nolden/Schreuder (2015), S. 199.

578 Sie dazu ausführlich Schwenk (1984). 579 Vgl. Becker/Baltzer/Ulrich (2014), S. 58f.

90 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

wohl Sach- als auch Formalziele verfolgen (FF3-These 4).580

In Abschnitt 3.3.3 wurden auf Grundlage des Forschungsfeldes der Geschäftsmodellinnovati-on insgesamt sieben Digitalisierungsalternativen abgeleitet. In der vorliegenden Arbeit wird die Vermutung geäußert, dass Führungskräfte die Anzahl der betrachteten Digitalisierungsal-ternativen niedrig halten, da die verfügbaren Ressourcen im Rahmen der Digitalisierung limi-tiert sind (FF3-These 5).581 Die Bewertung der Digitalisierungsalternativen kann, wie in Ab-schnitt 3.3.4 verdeutlicht, mittels qualitativer und/oder quantitativer Verfahren erfolgen. Es wird davon ausgegangen, dass die Bewertung der Digitalisierungsalternativen überwiegend durch qualitative Verfahren erfolgt, da in mittelständischen Unternehmen die notwendige Da-tenbasis zur Durchführung von quantitativen Verfahren oftmals nicht gegeben ist (FF3-These 6).582 In Abschnitt 3.3.5 wurde verdeutlicht, dass auf die Bewertung der Digitalisierungsalter-nativen die Auswahl einer Alternative (Entscheidung i.e.S.) folgt. Es wird diesbezüglich die Vermutung geäußert, dass Führungskräfte in mittelständischen Unternehmen die totale Trans-formation des Geschäftsmodells scheuen und eine partielle Transformation favorisieren, da u.a. aufgrund der begrenzten Ressourcenausstattung der Spielraum für strategische Fehlent-scheidungen geringer ist (FF3-These 7).583 Das auf die Entscheidungsfindung folgende Ent-scheidungsverhalten von Führungskräften in mittelständischen Unternehmen wird in der vor-liegenden Arbeit grundlegend als risikoavers angenommen.584 Es wird die Vermutung geäu-ßert, dass Führungskräfte zwar die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells als nutzbringend einstufen, für das Unternehmen bedeutende Personen oder Gruppen585 die Ent-scheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells als wichtig erachten und die notwendigen Fähigkeiten und Ressourcen, um die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells zu treffen, vorliegen, jedoch liegt mehrheitlich nicht die Absicht vor, dass Geschäftsmodell vollständig zu digitalisieren (FF3-These 8).

In Abschnitt 3.4.2 wurde ferner verdeutlicht, dass auf das Entscheidungsverhalten letztlich die Performance folgt. Es wird vermutet, dass in mitteständischen Unternehmen die Digitalisie-

580 In Analogie zu den in Abschnitt 3.2.2 dargelegten Standardzielen beziehen Sachziele auf das Er-

schließen (exploration) und kurzfristig auf das Ausschöpfen (exploitation) von Erfolgspotentialen und Formalziele auf Erfolg und Liquidität. Vgl. Gladen (2014), S. 48ff.

581 Vgl. Becker et al. (2017), S. 290. 582 Dies liegt mitunter daran, dass das Kontroll- und Planungssystem zur Entscheidungsunterstützung

im Mittelstand oftmals nur rudimentär ausgeprägt ist. Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 60. 583 Vgl. Becker et al. (2017), S. 305. 584 Vgl. Dies liegt insbesondere an der Doppelfunktion von Eigentümer und Manager und der damit

einhergehenden Risikosituation. Vgl. Hechtfischer (2004), S. 319. 585 „The idea that group decisions are more informed than individual decisions has considerable intui-

tive appeal. Groups bring together individuals with unique perspectives, information, and exper-tise that, if pooled efficiently, should be able to achieve superior outcomes compared to individual decisions or the average of a set of individual decisions” Lightle/Kagel/Arkes (2009), S. 568. Die Autoren verweisen jedoch auch darauf, dass Gruppenentscheidungen stets das Problem versteckter Charaktere haben. Siehe auch: Fraidin (2004).

3.5 Zwischenfazit und Thesenformulierung 91

rung des Geschäftsmodells zu einer erhöhten Performance führen kann,586 gleichzeitig ist je-doch wiederum eine gewisse Performance notwendig, um das Geschäftsmodell überhaupt zu digitalisieren (FF3-These 9). In diesem Kontext wird ferner die Vermutung geäußert, dass Führungskräfte mittelständischer Unternehmen einen positiven Zusammenhang zwischen der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells und dem Unternehmenserfolg sehen (FF3-These 10).587

In der empirisch-deskriptiven Entscheidungsforschung richtet sich der Fokus jedoch nicht nur auf die Entscheidungsfindung von Führungskräften, sondern darüber hinaus auch auf weitere Aspekte der Entscheidungsfindung wie bspw. Fragen der Entscheidungszentralisation, Ent-scheidungsdauer oder die Akteursbetrachtung;588 sie sollen in der vorliegenden Arbeit deshalb nicht unberücksichtigt bleiben. Hinsichtlich der Frage, ob die Entscheidung zur Digitalisie-rung des Geschäftsmodells im Mittelstand zentral durch den Eigentümer/CEO getroffen wird oder durch das Leitungsgremium, wird die Vermutung geäußert, dass die Entscheidung über-wiegend zentral getroffen wird, da Entscheidungszentralisation ein charakteristisches Merk-mal der Entscheidungsfindung im Mittelstand darstellt (FF3-These 11).589 Infolge der im Mit-telstand häufig existierenden Entscheidungszentralisation existiert im Mittelstand eine ten-denziell höhere Entscheidungsgeschwindigkeit im Vergleich zu kapitalmarktorientierten Großunternehmen.590 Dieser Ansicht folgend wird die Vermutung geäußert, dass die Ent-scheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells in einem zeitlich überschaubaren Rah-men getroffen wird (FF3-These 12). Auch wenn davon ausgegangen wird, dass die Entschei-dungsfindung zentral durch den Eigentümer/CEO erfolgt, so können durchaus weitere Akteu-re an der Entscheidungsfindung mit unterschiedlichen Rechten partizipieren.591 Da die Digita-lisierung des Geschäftsmodells in mittelständischen Unternehmen auf die Agenda des Top-Managements gehört,592 wird davon ausgegangen, dass CFO, CIO und CDO an der Entschei-dung ebenso wie Aufsichtsrat/Beirat mitwirken (FF3-These 13).

586 Siehe dazu bspw. die Studien von Harvard Business Review Analytic Services (2014) und Har-

vard Business Review Analytic Services (2015). 587 Siehe dazu bspw. die Erkenntnis von Becker et al. (2013b), S. 192. 588 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016a), S. 10. Siehe dazu auch die Ausführungen zu den Charak-

teristika der Entscheidungsfindung im Mittelstand in Abschnitt 2.4.3. 589 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016b), S. 594f. Siehe dazu auch umfassend Abschnitt 2.4.3. 590 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 65. Siehe dazu auch umfassend Abschnitt 2.4.3. 591 Vgl. Siehe dazu bspw. Becker et al. (2013a), S. 88. 592 Vgl. Becker et al. (2017), S. 305.

92 3 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen

Abbildung 3-8: Thesen Forschungsfrage 3

4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Das vorliegende vierte Kapitel widmet sich der Entscheidung zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen in der mittelständischen Unternehmenspraxis. In diesem Zusammen-hang wird in Abschnitt 4.1 zunächst die Untersuchungskonzeption vorgestellt. In Abschnitt 4.2 erfolgt dann die Charakterisierung der Studienteilnehmer. Im Mittelpunkt von Abschnitt 4.3 stehen die Ergebnisse der empirischen Untersuchung. In Abschnitt 4.4 erfolgen eine Sy-nopse der Erkenntnisse und ein Rückgriff auf die Forschungsfragen. Ferner wird zusammen-fassend dargelegt, ob die in Abschnitt 2.5 und 3.5 formulierten Thesen beibehalten oder ver-worfen werden. In Abschnitt 4.5 erfolgt ein Abgleich der empirischen Erkenntnisse mit den bestehenden Erkenntnissen zur Digitalen Transformation in Großunternehmen.

4.1 Untersuchungskonzeption

Dieser Abschnitt setzt sich mit dem empirischen Forschungsdesign (4.1.1), den Methoden der Datenerhebung (4.1.2) und jenen der Datenauswertung (4.1.3) auseinander.

4.1.1 Forschungsdesign und Forschungsform

Gemäß Ragin/Amoroso ist ein Forschungsdesign „[…] a plan for collecting and analyzing ev-idence that will make it possible for the investigator to answer whatever questions he or she has posed. The design of an investigation touches almost all aspects of the research […].”593

Nach Fritz können Designs empirischer Forschungen nach den Dimensionen „Untersu-chungsziel“ und „Aussageart“ kategorisiert werden. Das Untersuchungsziel kann entweder auf Erkunden bzw. Entdecken (explorative Forschung) hin ausgelegt sein oder auf die Prü-fung von Hypothesen (konfirmatorische Forschung). Sowohl explorative als auch konfirmato-rische Forschungen können deskriptive, explikative und instrumentelle Aussagen anstreben, weshalb insgesamt sechs Designs empirischer Forschung zu Grunde gelegt werden können.594

593 Ragin/Amoroso (2011), S. 28. 594 Vgl. Fritz (1995), S. 60.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018T. Botzkowski, Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand,Unternehmensführung & Controlling, https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7_4

94 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-1: Empirische Forschungsdesigns595 Die Wahl des Forschungsdesigns richtet sich zuerst nach dem gegenwärtigen Stand der For-schung, d.h. danach, ob der Stand der Forschung die Ableitung und Überprüfung einer gut begründeten Hypothese überhaupt zulässt oder ob das Forschungsprojekt einen Novitätsgrad aufweist, der zunächst eine explorative Untersuchung erforderlich macht.596

In Abschnitt 1.1 wurde dargelegt, dass die digitale Transformation von Geschäftsmodellen seitens der wissenschaftlichen-universitären Forschung noch ganz am Anfang steht und die empirische Untersuchung von Digitalisierungsentscheidungen bis dato wissenschaftliches Neuland darstellt. Demzufolge kann ein konfirmatorisches Untersuchungsziel ausgeschlossen werden.597 Damit ist das Untersuchungsziel explorativ. Solche Untersuchungen verfolgen das Ziel, „in einem relativ unerforschten Untersuchungsbereich neue Hypothesen zu entwickeln oder theoretische bzw. begriffliche Voraussetzungen zu schaffen, um erste Hypothesen for-mulieren zu können.“598 Die Formulierung der Hypothesen sollte sodann informationsreich, problemrelevant und verständnisfördernd sein.599 Explorative Untersuchungen sind ver-gleichsweise gering normiert, da die Richtlinien für explorative Untersuchungen weniger ver-bindlich sind als für konfirmatorische (Hypothesen prüfend). Dies hat zur Folge, dass der For-

595 In Anlehnung an Fritz (1995), S. 60. 596 Vgl. Bortz/Döring (2015), S. 50. Siehe auch Ulrich (2011), S. 11 oder Brühl (2015a), S. 153. 597 Vgl. Nieschlag/Dichtl/Hörschgen (2002), S. 381f. Sie auch Ulrich (2011), S. 10. 598 Bortz/Döring (2015), S. 50. 599 Vgl. Welge (1980), S. 63.

4.1 Untersuchungskonzeption 95

scher Spielraum für Einfallsreichtum erhält.600

In Kapitel 1 wurde verdeutlicht, dass die Betriebswirtschaftslehre als angewandte Wissen-schaft das Ziel verfolgt, Entscheidungen u.a. zu beschreiben und zu erklären.601 Deshalb ist die Aussageart der vorliegenden Arbeit deskriptiv, da das Beschreiben und Erklären von Digi-talisierungsentscheidungen im Vordergrund steht.602 Das Forschungsdesign kann somit als explorativ-deskriptiv beschrieben werden (ED-Design).603 Für solche Studien ist charakteris-tisch, dass zu prüfende Forschungshypothesen nicht vor Beginn, sondern erst nach Beendi-gung der empirischen Untersuchung aufgestellt werden.604 Zu berücksichtigen ist jedoch, dass sich die vorliegende Arbeit aufgrund des Forschungsstandes zwischen einem ‚theory buil-ding“ und einem ‚theory refining“-Ansatz bewegt,605 weshalb Thesen formuliert werden, die dann beibehalten oder verworfen werden. Diese Vorgehensweise soll dazu beitragen, den Un-tersuchungsgegenstand zu präzisieren und zu spezifizieren, um Erklärungspotentiale heraus-zustellen.606 Das Forschungsdesign ist insgesamt deutlich handlungsorientiert, da in dieser Phase des wissenschaftlichen Erkenntnisprozesses keine theoretischen Entwürfe bzw. Kon-zepte formuliert werden.607

Die deskriptiv-explorative Forschung verfolgt das Ziel, einen Untersuchungsgegenstand zu entdecken und zu beschreiben.608 Deskriptiv-explorative Forschungsarbeiten erlauben im An-schluss weiterführende Hypothesen zu formulieren und im Anschluss eine konfirmatorisch-explikative Untersuchung durchzuführen.609 Müller-Böling empfiehlt für eine solche For-schung als Forschungsform insbesondere die vergleichende Feldstudie.610 Eine vergleichende Feldstudie (Comparative Study) wird verstanden als „the systematic comparison of a fairly large number of organizations in order to establish relationships between their characteris-tics.”611 Vergleichende Feldstudien beziehen sich somit auf eine größere Anzahl von Unter-nehmen zu einem Zeitpunkt (Querschnittsanalyse) und ermöglichen auf diese Weise einen Vergleich von unterschiedlichen Zuständen von verschiedenen Objekten.612

600 Vgl. Bortz/Döring (2015), S. 50. 601 Vgl. Abschnitt 1. 602 Vgl. Riesenhuber (2009), S. 6. Siehe dazu auch Töpfer (2012), S. 152: „Eine exploratorisch-

deskriptive Forschung […] zielt darauf ab, bestimmte Gestaltungsfelder zu entdecken und zu be-schreiben.

603 „Eine explorative Studie ist ein Instrument der Grundlagenforschung“ Becker (1993), S. 117. Ziel ist es daher die Gewinnung erster Einsichten zum aktuellen Forschungsproblem. Vgl. Altobelli (2011), S. 21.

604 Vgl. Becker (1993), S. 117. 605 Vgl. Ulrich (2011), S. 230. 606 Vgl. Vaughn (1992), S. 175. 607 Vgl. Töpfer (2012), S. 152. 608 Vgl. Töpfer (2012), S. 152. 609 Vgl. Töpfer (2012), S. 243. 610 Vgl. Müller-Böling (1992), Sp. 1495. 611 Blau (1965), S. 323. 612 Vgl. Kubicek (1975), S. 61.

96 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-2: Parameter vergleichender Untersuchungen613 Da in der vorliegenden Arbeit eine Untersuchung von Veränderungen im Zeitablauf nicht be-rücksichtigt werden soll und gleichzeitig mehrere Unternehmen miteinander verglichen wer-den sollen, wird die vergleichende Feldstudie als geeignete Forschungsform gewählt. Verglei-chende Feldstudien können sowohl qualitativ als auch quantitativ durchgeführt werden.614 In der vorliegenden Untersuchung soll die Erhebung quantitativ durchgeführt werden, um die zahlenmäßige Ausprägung bestimmter Sachverhalte zu messen.615

4.1.2 Techniken der Datenerhebung

Bei der Wahl der Datenerhebung kann grundsätzlich zwischen Sekundär- und Primärfor-schung gewählt werden.616 Im Rahmen einer Sekundärerhebung erfolgt eine Sammlung und Auswertung von Daten, die bereits zu einem früheren Zeitpunkt und ggf. auch zu einem ande-ren Zweck erhoben wurden, während bei der Primärforschung originäre Daten zu einem spe-zifischen Untersuchungszweck erhoben werden.617 In der vorliegenden Arbeit wird eine ex-plorativ-deskriptive Forschung mittels vergleichenden Feldstudien durchgeführt, weshalb die Arbeit der Primärforschung zuzuordnen ist. Die Datenerhebung ist an keine bestimmte Erhe-bungsmethode gebunden;618 grundsätzlich kommen jedoch die Befragung, die Beobachtung und die Inhaltsanalyse in Frage.619 Im Rahmen der Primärforschung ist die Befragung die am weitesten verbreitete Form der Datenerhebung in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaf-ten.620 Die Befragung kann hinsichtlich der Art der Kommunikation wie folgt vorgenommen werden:621

613 In enger Anlehnung an Kubicek (1975), S. 62. 614 Vgl. dazu die Arbeiten von Baltzer (2013) und Ulrich (2011). 615 Vgl. Berger-Grabner (2013), S. 115. 616 Vgl. Altobelli (2011), S. 26. 617 Vgl. Altobelli (2011), S. 26. 618 Vgl. Borchardt/Gothlich (2009), S. 37. 619 Vgl. Müller-Böling (1992), Sp. 1497ff. 620 Vgl. Kosfeld/Eckey/Türck (2016), S. 22 und Altobelli (2011), S. 31. 621 Vgl. Altobelli (2011), S. 31ff. oder auch Schnell/Hill/Esser (2013), S. 350ff.

4.1 Untersuchungskonzeption 97

Persönliche Befragung: Eingesetzt wird ein Interviewer, sodass die Äußerungen der Probanden im Wege persönlicher Kommunikation erfasst werden.

Schriftliche Befragung: Den Probanden werden Fragebögen zur Verfügung gestellt, welche von diesen schriftlich beantwortet werden.

Telefonische Befragung: Zum Einsatz kommen entweder Interviewer oder aber Ton-bandstimmen.

Onlinebefragung: Sie ist eine Form der unpersönlichen Kommunikation, bei der die vom Forscher gestellten Fragen durch den Probanden direkt am Computer beantwortet werden.

In der vorliegenden Untersuchung wird die Onlinebefragung gewählt, welche auch als Spezi-alfall der schriftlichen Befragung verstanden werden kann.622 Eine Onlinebefragung oder auch Web-Survey genannt, ist „eine internetbasierte Befragungsmethode bei der ein Online-Fragebogen im Internet Browser ausgefüllt wird.“623 Die Probanden füllen den Fragebogen online am Bildschirm aus und senden diesen nach Beantwortung der Fragen an die befragen-de Instanz zurück, weshalb es sich um eine Form des CSAQ (Computer Self-Administered Questionnaire) handelt.624 In der akademischen Forschung hat sich die Onlinebefragung als Instrument zur Datenerhebung trotz anfänglicher Skepsis durchgesetzt und wird zunehmend neben der persönlichen-/schriftlichen und telefonischen Befragung angewendet.625 Die zu-nehmende Bedeutung der Onlinebefragung ist insbesondere auf folgende Vorteile zurückzu-führen:626

Schnelligkeit (reduzierte Feldzeit, Ergebnisse in „Echtzeit“ durch Online Monitoring)

Aussagekraft (keine Interviewer-Bias, „ehrlichere Antworten“)

Nutzerfreundlichkeit (Geschwindigkeit der Abfrage vom Befragten kontrollierbar, op-tisch ansprechende Darstellung)

Datenqualität (automatische Filterführung, automatische Rotation der Fragen)

Am Markt existieren zahlreiche Softwaretools, um Onlinebefragungen zu erstellen, durchzu-führen und auszuwerten.627 In der vorliegenden Untersuchung wird die Onlinebefragung mit-tels „SoSci Survey“ durchgeführt. Im Rahmen von Befragungen kann je nach Art der Ant-wortvorgabe zwischen zwei Strukturtypen von Fragen unterschieden werden; den offenen und geschlossenen Fragen.628 Beide Fragetypen werden berücksichtigt und in Abschnitt 4.1.3 ge-nauer erörtert.

622 Vgl. Diekmann (2008), S. 521f. 623 Mayer (2013), S. 104. 624 Vgl. Altobelli (2011), S. 37. 625 Vgl. Zerback et al. (2009), S. 15. 626 Vgl. Plotegher (2004), S. 430. Eine ausführliche Darstellung von Vor- und Nachteilen der Online-

befragung erfolgt bei Fricker/Schonlau (2002). 627 Vgl. Berger-Grabner (2013), S. 161. 628 Vgl. Raithel (2008), S. 68.

98 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Neben der Art der Kommunikation ist das Auswahlverfahren der Datenerhebung festzulegen, da dies eine der wichtigsten Entscheidungen im Forschungsprozess ist.629 Grundsätzlich kann zwischen einer Vollerhebung und einer Teilerhebung unterschieden werden. Während im Rahmen einer Vollerhebung sämtliche in Frage kommenden Untersuchungseinheiten in die Erhebung einbezogen werden (z. B. Volkszählung), wird im Rahmen einer Teilerhebung le-diglich ein Ausschnitt der Grundgesamtheit, die sog. Stichprobe (Sample), genutzt.630 In der vorliegenden Arbeit erfolgt eine Teilerhebung (Stichprobe), da die Vollerhebung einer Grundgesamtheit als nicht möglich angesehen wird.631 Das Auswahlverfahren kann nach zwei Arten erfolgen: durch eine nichtzufällige Auswahl oder eine Zufallsauswahl:

Abbildung 4-3: Auswahlverfahren der Datenerhebung632 Im Rahmen einer willkürlichen Auswahl werden die Untersuchungseinheiten der Stichprobe weder durch den Zufall noch durch einen vorher festgelegten Auswahlplan ermittelt, sondern es liegt ausschließlich im Ermessen des Forschers, von welchen Untersuchungseinheiten er die Daten erhebt.633 Im Gegensatz dazu werden bewusste Auswahlen gezielt auf der Basis vorheriger Überlegungen vorgenommen.634 Die Auswahl der Untersuchungseinheiten erfolgt 629 Vgl. Micheel (2010), S. 65. 630 Vgl. Altobelli (2011), S. 183. Siehe auch Schnell/Hill/Esser (2013), S. 257ff. 631 Vgl. Atteslander (2010), S. 273. Zur Problematik einer Vollerhebung mittels einer Onlinebefra-

gung siehe Altobelli (2011), S. 38. 632 In enger Anlehnung an Altobelli (2011), S. 186. 633 Vgl. Micheel (2010), S. 66. 634 Vgl. Kromrey (2009), S. 265.

4.1 Untersuchungskonzeption 99

sodann nach dokumentierten und intersubjektiv nachvollziehbaren Kriterien.635 Bei einer Zu-fallsauswahl hat jede Untersuchungseinheit die gleiche Chance in die Strichprobe einbezogen zu werden, wodurch mithilfe der Wahrscheinlichkeitstheorie Aussagen über die wahrschein-lichkeitsbehaftete Gültigkeit der Untersuchungsergebnisse für die Grundgesamtheit gemacht werden können.636 Die Wahl zwischen einer nichtzufälligen Auswahl von Untersuchungsein-heiten und einer Zufallsauswahl geht stets einher mit der Frage nach der Repräsentativität der Stichprobe.637 Repräsentativität bedeutet, dass eine Verallgemeinerung von Auswertungser-gebnissen, welche lediglich auf einer Stichprobe beruhen, für die Grundgesamtheit zulässig ist. Dies bedeutet c.p., dass die Repräsentativität einer Stichprobe steigt, je stärker die Zu-sammensetzung der Stichprobe der Grundgesamtheit entspricht.638 Die angesprochene Reprä-sentativität kann lediglich durch eine Zufallsauswahl erzielt werden.639 Auch wenn die Reprä-sentativität häufig als Gütesiegel für eine Forschungsarbeit fungiert, so ist jedoch zu berück-sichtigen, dass einerseits der schillernder Begriff in der Literatur keineswegs einheitlich defi-niert640 und andererseits sogar die Notwendigkeit umstritten ist.641

Nach Müller-Böling wird bei einer explorativ-deskriptiven Erhebung mittels vergleichenden Feldstudien kein Anspruch auf Repräsentativität erhoben.642 Aufgrund dessen, wird in der vorliegenden Untersuchung eine nichtzufällige Datenerhebung durchgeführt. Aufgrund der nichtzufälligen Datenerhebung handelt es sich sodann um eine nicht probabilistische Stich-probenauswahl.643 Eine solche kann wie bspw. in der empirischen Untersuchung von Hattula et al. mittels verschiedener Kanäle erfolgen.644 In der vorliegenden Arbeit wurden folgende Kanäle als zweckorientiert identifiziert:

EKAM-Kontakte: Insgesamt wurden 220 Kontakte EKAM-Kontakte angeschrieben.

Soziale Medien: Die Studie wurde in acht Xing-Gruppen mit einer gesamthaften Gruppengröße von 8.305 Mitgliedern veröffentlicht. Ferner beteiligte der bdvb an der Verbreitung der Studie.

Hoppenstedt-Unternehmensdatenbank: Zur Recherche der Kontaktadressen wurden nur Unternehmen ausgewählt, die mindestens dreihundert Mitarbeiter und maximal 600 Mio. € Umsatz haben. Zudem erfolgte eine branchenbedingte Eingrenzung (vgl. Abschnitt 4.2.1). Insgesamt ergaben sich 9212 Unternehmen. Nach der Entfernung

635 Vgl. Kromrey (2009), S. 265f. 636 Vgl. Atteslander (2010), S. 274. 637 Vgl. Burzan (2015), S. 130. Siehe auch Easterby-Smith/Thorpe/Jackson (2012), S. 223f. 638 Vgl. Kaya/Himmer (2009), S. 80. 639 Vgl. Bortz/Döring (2015), S. 396. 640 Vgl. Tiede/Voß (2000), S. 84. 641 Siehe dazu das praktische Beispiel von Stier (1999), S. 157ff. und seine These, dass „die Redewei-

se von einer ‚repräsentativen‘ Stichprobe im Grunde genommen als inhaltsleer zu apostrophieren ist.“ Siehe auch die umfassende Kritik von Schnell/Hill/Esser (2013), S. 296f.

642 Vgl. Müller-Böling (1992), Sp. 1494. 643 Vgl. Riesenhuber (2009), S. 11. 644 Vgl. Hattula et al. (2015), S. 118. In der Literatur wird ferner empfohlen, bestehende Kontakte für

Umfragen zu nutzen. Vgl. Kuckartz et al. (2009), S. 51.

100 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

von Doubletten verblieben noch 5.793 Unternehmen. Allen Probanden wurde ein Re-minder geschickt. Im Rahmen der Reminder-Versendung wurden nur noch 5.151 Un-ternehmen der Hoppenstedt Datenbank kontaktiert, da im ersten Durchlauf die E-Mail nicht zustellbar war.

Die Probanden erhielten die Fragebogen durch die Zusendung eines Links per E-Mail.645 Um die Teilnehmerzahl an der Untersuchung zu erhöhen, wurden verschiedene Maßnahmen er-griffen:646

Zielorientierte Ansprache;

Klare Formulierung des Anliegens und Darlegung des Mehrwerts einer Teilnahme;

Incentivierung;

Hinweise zum vertraulichen Umgang mit den Daten.

Vor dem Start der Onlinebefragung wird von Kuckartz et al., eine technische Überprüfung und ein Pretest empfohlen.647 Nach erfolgreichem Pre- und Funktionstest wurde der Link zur Studie am 1. März 2016 an die oben genannten Kanäle versandt. Der Online-Fragebogen war bis zum 15. April 2016 online. Insgesamt 369 Probanden haben den Link zur Studie geöffnet, wovon 203 Probanden den Fragebogen beendeten. Dies Entspricht einer Quote von 55,01%. Im Online-Fragebogen wurden keine Pflichtfragen definiert, sodass es im Rahmen der Be-antwortung zu einem partiellen Antwortausfall (Item-Non-Response) kommen konnte und daher unterschiedliche Nennungen im Rahmen der einzelnen Auswertungen möglich wa-ren.648 Die Beantwortung des Fragebogens nahm ca. 20-30 Minuten Zeit in Anspruch.

4.1.3 Techniken der Datenauswertung

Nach der Datenerhebung liegt das Datenmaterial – je nach Erhebungsmethode – in Form aus-gefüllter Fragebögen, Gesprächsprotokolle etc. vor und die darin enthaltenen Einzelinforma-tionen müssen in geeigneter Weise für die Analyse aufbereitet werden.649 Wie bereits darge-legt, werden im Rahmen der Datenerhebung sowohl geschlossene als auch offene Fragen be-rücksichtigt. Geschlossene Fragen zeichnen sich dadurch aus, dass die Fragen vorab festge-legt werden. Dies führt dazu, dass c. p. auch die Antwortkategorien vom Forscher vorgegebe-nen werden.650 Als Antwortkategorien wurden überwiegend Rating-Skalen verwendet.651 Ra-tingskalen sind die am häufigsten eingesetzten Messskalen in der empirischen Sozialfor- 645 Vgl. Berger-Grabner (2013), S. 161. Die Zusendung eines Links per E-Mail wird als Electronic

Mail Survey bezeichnet. Vgl. Pepels (2008), S. 296. Weitere Varianten der Onlinebefragung ver-zeichnen Kuckartz et al. (2009), S. 22.

646 Vgl. Easterby-Smith/Thorpe/Jackson (2012), S. 224. 647 Vgl. hier und im Folgenden Kuckartz et al. (2009), S. 47ff. 648 Vgl. Ebner (2015), S. 13f. Zum Item Nonresponse siehe umfassend Engel/Schmidt (2014),

S. 331ff. 649 Vgl. Altobelli (2011), S. 214. 650 Vgl. Raithel (2008), S. 68. 651 Gleichwohl kommen auch andere Skalenarten zu Anwendung. Vgl. dazu: Bortz/Döring (2015),

S. 67ff.

4.1 Untersuchungskonzeption 101

schung.652 Eine Ratingskala ist „[…] eine mehrstufige Skala, mit der eine befragte Person den Ausprägungsgrad eines Merkmals, eines Objektes, einer Organisation, einer Person oder einer Gruppe im direkten Zusammenhang mit seiner Einstellung, Meinung, Empfindung, Vermu-tung, Beobachtung oder Erfahrung beurteilt.“653

Typische Ratingskalen sind:654

Stimme gar nicht zu – Stimme eher nicht zu – Weder noch – Stimme eher zu – Stim-me voll zu;655

Gar nicht – Eher nicht – Weder noch – Stark – Sehr stark;

Sehr unzufrieden – Unzufrieden – Weder noch – Zufrieden – Sehr zufrieden.

Wie die Auflistung verdeutlicht, erfolgt die Bewertung anhand einer fünffach gegliederten, balancierten Rating-Skala, die in Abhängigkeit vom Statement zu formulieren und darüber hinaus mit Zahlenwerten zu hinterlegen ist.656

Die Auswertungsmethoden werden durch das Forschungsdesign determiniert werden.657 Der vorliegenden Untersuchung liegt ein deskriptiv-exploratives Forschungsdesign zu Grunde, weshalb die Datenauswertung primär mittels der beschreibenden (deskriptiven) Statistik er-folgt, insbesondere durch Häufigkeitsverteilungen und statistische Maßzahlen.658 Mittels die-ser Verfahren werden die erhobenen Daten geordnet; auf diese Weise sind sie ein wichtiges Hilfsmittel, „[…] um die in den Daten enthaltenen Informationen durch geeignete Transfor-mation des Zahlenmaterials herauszuarbeiten und zu verdichten, so dass diese Informationen – die empirischen Ergebnisse – für die Ziele der Untersuchung verwendet werden können (angewandte Statistik).“659 Darüber hinaus ist anzumerken, dass in der betriebswirtschaftli-chen Forschung die deskriptive Untersuchung von Entscheidungsprozessen in der Unterneh-menspraxis stetig an Bedeutung gewinnt,660 weshalb diese Methode auch für die vorliegende Arbeit gewählt wurde.

Zur Auswertung offener Fragen im Rahmen wissenschaftlicher Forschungsarbeiten eignet sich insbesondere die qualitative Inhaltsanalyse.661 Das erhaltene Antwortmaterial zu den of-fenen Fragen fungiert sodann als Basis für die Kategorienbildung,662 was einer induktiven Vorgehensweise in Anlehnung an die Methodik der Grounded Theory nach Glaser/Strauss entspricht.663 Die Ermittlung der Antwortkategorien erfolgt durch das sog. Kodieren.664 Das

652 Vgl. Micheel (2010), S. 43. 653 Micheel (2010), S. 43. 654 Siehe weitere Beispiele bei Easterby-Smith/Thorpe/Jackson (2012), S. 240. 655 Dies ist eine sog. Likert-Skala. Siehe dazu Bortz/Döring (2015), S. 269. 656 Vgl. Greving (2009), S. 73f. 657 Vgl. Töpfer (2012), S. 235. 658 Vgl. Atteslander (2010), S. 261ff. 659 Vgl. Kromrey (2009), S. 395f. 660 Vgl. Aliev/Pedrycz/Huseynov (2013), S. 619. 661 Vgl. Mayring/Fenzl (2014), S. 543. 662 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2015), S. 40. Siehe auch Krämer (2014), S. 156. 663 Vgl. Glaser/Strauss (2005).

102 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

schrittweise Kodieren des jeweiligen Antwortmaterials kann mit dem Vorgehen einer Cluste-rung verglichen werden.665 Offene Fragen bürgen jedoch stets die Gefahr, dass Befragte Schwierigkeiten haben zu der Frage Stellung zu nehmen oder dies als lästig empfunden wird. Dies kann häufig zu Antwortverweigerungen führen.666

4.2 Charakterisierung der Studienteilnehmer

Dieser Abschnitt verdeutlicht die Angaben zum Unternehmen (4.2.1) und die Angaben zur Person des Probanden (4.2.2).

4.2.1 Angaben zum Unternehmen

Gegenstand des vorliegenden Abschnitts ist die Vorstellung der Probanden anhand ihrer An-gaben zum Unternehmen. Die Probanden wurden gebeten Aussagen zu folgenden Angaben zu tätigen: Rechtsform, Branchenzugehörigkeit, voraussichtlicher Gesamtumsatz im laufenden Geschäftsjahr, Mitarbeiterzahl, Zugehörigkeit zum Mittelstand, Geschäftsmodelltyp, Anzahl der Mitglieder im Leitungsgremium und Zusammensetzung des Leitungsgremiums. Die An-gaben zum Unternehmen beinhalten sowohl geschlossene als auch offene Fragen (voraus-sichtlicher Gesamtumsatz im laufenden Geschäftsjahr, Mitarbeiterzahl und Anzahl der Mit-glieder im Leitungsgremium).

Die überwiegende Mehrheit der Probanden ist für Kapitalgesellschaften tätig (93%). Eine dif-ferenzierte Analyse zeigt wiederum, dass knapp über die Hälfte der Probanden (52%) in einer klassischen GmbH tätig sind, gefolgt von der GmbH & Co. KG mit 27% und der AG667 mit 14%. 4% der Probanden sind in anderen Rechtsformen tätig und 3% in einer KG.668

664 Vgl. Bortz/Döring (2015), S. 333. 665 Vgl. Becker et al. (2013b), S. 37. 666 Vgl. Raithel (2008), S. 68. 667 Für diejenigen Unternehmen die die Rechtsform der AG innehaben, sind die in Abschnitt 2.4.3 ge-

tätigten Aussagen zu relativieren. 668 Die Dominanz der Rechtsformen GmbH und GmbH & Co. KG ist charakteristisch für den deut-

schen Mittelstand. Vgl. Hausch (2004), S. 92ff.

4.2 Charakterisierung der Studienteilnehmer 103

Abbildung 4-4: Rechtsform der Probanden Die Auswertung nach der Branchenzugehörigkeit gemäß dem Institut der deutschen Wirt-schaft669 zeigt, dass 27 Prozent der Probanden für Unternehmen des verarbeitenden Gewer-bes, Bergbau oder Energie/Wasser tätig sind. 24 Prozent entfallen auf den Wirtschaftszweig Handel, Gastgewerbe oder Verkehr, 17 Prozent sind öffentliche/private Dienstleister und wei-tere 16 Prozent sind in einer sonstigen Branche tätig. Weiterhin sind 9 Prozent im Bereich Fi-nanzierung, Vermietung oder als Unternehmensdienstleistung tätig, 5 Prozent im Baugewerbe und 2 Prozent in der Land-/Forstwirtschaft oder Fischerei.670

669 Vgl. Institut der deutschen Wirtschaft (2013), S. 14. 670 Die industrielle Prägung ist ein charakteristisches Merkmal für den deutschen Mittelstand. Vgl.

Becker/Ulrich (2012), S. 48.

104 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-5: Branchenzuordnung [N=151] Die Probanden wurden weiterhin gebeten, Angaben zu dem voraussichtlichen Gesamtumsatz im laufenden Geschäftsjahr zu tätigen. 7% der Probanden erwarten weniger als 6 Mio. Euro Gesamtumsatz im laufenden Geschäftsjahr. Einen voraussichtlichen Gesamtumsatz von mehr als 6 Mio. Euro und weniger 60 Mio. Euro geben 36% der Probanden an und 45% mehr als 60 Mio. Euro und weniger 600 Mio. Euro. Einen voraussichtlichen Gesamtumsatz im laufenden Geschäftsjahr von mehr als 600 Mio. Euro nennen 12% der Probanden. Der durchschnittliche voraussichtliche Gesamtumsatz im laufenden Geschäftsjahr beträgt 511,20 Mio. EUR (Medi-an: 81 Mio. EUR).

4.2 Charakterisierung der Studienteilnehmer 105

Abbildung 4-6: Voraussichtlicher Gesamtumsatz im laufenden Geschäftsjahr In einer weiteren offenen Frage wurden die Probanden gebeten die aktuellen Beschäftigungs-zahlen zu nennen. 5 Prozent der Probanden beschäftigen weniger als 30 Mitarbeiter, 28 Pro-zent 30 bis 300 Mitarbeiter und 54 Prozent 300 bis unter 3.000 Mitarbeiter. 13 Prozent der Probanden beschäftigen mehr als 3.000 Mitarbeiter. Durchschnittlich werden 2.870 Mitarbei-ter (Median: 530 Mitarbeiter) beschäftigt.671

671 Es gilt zu berücksichtigen dass die quantitativen Kriterien nicht als normative Vorgabe gesehen

werden dürfen, sondern als Näherungswerte. Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 28. Dieser Erkenntnis folgend, werden in der Stichprobe auch diejenigen Probanden berücksichtigt, welche hinsichtlich Umsatz und Mitarbeiterzahl von der in Abschnitt 2.4.1 dargelegten Definition abweichen.

106 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-7: Anzahl Mitarbeiter Die erhobenen Daten zum voraussichtlichen Gesamtumsatz im laufenden Geschäftsjahr und der Mitarbeiterzahl können auf Basis der in Abschnitt 2.4.1 vorgestellten quantitativen Mittel-standsdefinition gemäß dem Europäischen Kompetenzzentrum für Angewandte Mittelstands-forschung (EKAM) systematisiert werden. Gemäß der quantitativen Mittelstandsdefinition des EKAM können vier zentrale Größencluster zur Einordnung von Unternehmen gebildet werden, von denen die Wertepaare voraussichtlicher Gesamtumsatz im laufenden Geschäfts-jahr und Anzahl der Beschäftigten die Einordnungskriterien darstellen. Lediglich ein Kriteri-um (Umsatz/Mitarbeiter) genügt zur Erreichung der nächst höheren Clusterkategorie.672 Auf-grund der Angaben zur Mitarbeiterzahl und zum voraussichtlichen Gesamtumsatz im laufen-den Geschäftsjahr sind 5 Prozent Kleinstunternehmen, 25 Prozent Kleinunternehmen, 54 Pro-zent mittlere Unternehmen und 16 Prozent Großunternehmen.

672 Vgl. Hilmer (2016), S. 145.

4.2 Charakterisierung der Studienteilnehmer 107

Abbildung 4-8: Größenklassen der Probanden Neben einer quantitativen Größeneinteilung sollten die Probanden in Anlehnung an Be-cker/Ebner673 drei Gründe für eine Mittelstandszugehörigkeit angegeben werden. Die Ergeb-nisse verdeutlichen, dass das quantitative Kriterium der Unternehmensgröße deutlich über-wiegt. Jedoch finden auch die in Abschnitt 2.4.2 dargelegten qualitativen Besonderheiten des Mittelstandes Berücksichtigung.674

673 Vgl. Becker/Ebner (2012), S. 23. 674 Vgl. dazu ausführlich Becker/Ulrich (2011), S. 21ff. Ferner bezeichnen 86 Prozent der Probanden

ihr Unternehmen im Rahmen einer Selbsteinschätzung als mittelständisch, während 14 Prozent ihr Unternehmen als nicht mittelständisch ansehen. Eine Analyse der 14 Prozent zeigt, dass diese entweder aufgrund der Unternehmensgröße und/oder der Zusammensetzung des Leitungsgremi-ums weiterhin in der Studie berücksichtigt werden.

108 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-9: Mittelstandszugehörigkeit Die Probanden wurden ferner gefragt, welchem Geschäftsmodelltyp Ihr Unternehmen zuzu-ordnen ist. In Abschnitt 2.3.1 der vorliegenden Arbeit wurde verdeutlicht, dass sowohl in Wissenschaft als auch in der Praxis teilweise divergierende Ansichten existieren, was genau unter einem Geschäftsmodell zu verstehen ist. Jedoch kann festgehalten werden, dass jedes Unternehmen ein Geschäftsmodell besitzt, unabhängig davon wie es genau definiert und ob es kommuniziert wird oder nicht.675

Um den Geschäftsmodelltypus zu erheben wurden die Probanden im Rahmen einer geschlos-senen Frage gebeten, ihr Geschäftsmodells einem der vier Geschäftsmodelltypen zuzuord-nen.676 53 Prozent der Probanden geben an, das Geschäftsmodell eines Creators zu besitzen, gefolgt von dem Geschäftsmodelltyp Distributor mit 25 Prozent. 14 Prozent haben das Ge-schäftsmodell eines Landlords und 8 Prozent das Geschäftsmodell eines Brokers.677

675 Vgl. Chesbrough (2007), S. 12. 676 Vgl. Abschnitt 2.3.1. 677 Das Ergebnis verwundert vor dem Hintergrundgrund der industriellen Prägung der Stichprobe

nicht.

4.2 Charakterisierung der Studienteilnehmer 109

Abbildung 4-10: Geschäftsmodelltyp der Probanden [N=105] Die Probanden wurden weiterhin im Rahmen einer geschlossenen Frage um Angaben zur An-zahl der Mitglieder im Leitungsgremium gebeten. Knapp die Hälfte der Probanden (49%) ge-ben an, dass das Leitungsgremium aus weniger als fünf Mitgliedern besteht. 30% geben an, dass ab fünf bis unter fünf und zehn Mitglieder im Leitungsgremium aktiv sind, und mehr als zehn und bis unter fünfzehn Mitglieder im Leitungsgremium besitzen 12% der Probanden. Mehr als fünfzehn Mitglieder im Leitungsgremium haben lediglich 9% der Probanden. Durchschnittlich sind sechs Mitglieder im Leitungsgremium.

110 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-11: Mitglieder im Leitungsgremium Abschließend wurden die Probanden in einer geschlossenen Frage gebeten Angaben zur Zu-sammensetzung des Leitungsgremiums zu tätigen. Fast die Hälfte der an der Studie teilneh-menden Probanden (45 Prozent) geben an, dass Geschäftsführung/Vorstand nur aus Managern besteht. 32 Prozent vermerken, dass Geschäftsführung/Vorstand sich sowohl aus Eigentümern als auch Managern zusammensetzt und 23 Prozent attestieren, dass ausschließlich Eigentümer in Geschäftsführung/Vorstand vertreten sind.

4.2 Charakterisierung der Studienteilnehmer 111

Abbildung 4-12: Zusammensetzung des Leitungsgremiums [N=146] Im folgenden Abschnitt werden analog zu den Unternehmensangaben die Angaben zum Pro-banden dargelegt.

4.2.2 Angaben zur Person

Neben den Angaben zum Unternehmen wurden die Probanden gebeten, Angaben zu ihrer Person zu tätigen. Dies umfasst folgende Aspekte: Position, Alter, Bildungsabschluss, Studi-um, Studienrichtung, Funktion im Unternehmen, Dauer in der Funktion, Dauer der Unter-nehmenszugehörigkeit und Kompetenzprofil.

112 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-13: Angaben zur Person678 Die Angaben zur Person beinhalten sowohl offene679 als auch geschlossene Fragen. Die teil-nehmenden Probanden weisen ein durchschnittliches Alter von 48,3 Jahren auf. Die überwie-gende Anzahl gibt an, dass der höchste Bildungsabschluss680 ein Diplom ist und dies mehr-heitlich an einer Universität681 (69%) erlangt wurde. Die dominierende Studienrichtung ist die Betriebswirtschaftslehre (61%), mit großem Abstand gefolgt vom Ingenieurswesen (19%).682 Knapp die Hälfte (49%) der Probanden haben in ihrem Unternehmen die Position des CEO inne und 17 Prozent die des CFO. Die Probanden sind in ihrer Funktion seit durchschnittlich 10,7 Jahren tätig. Die durchschnittliche Unternehmenszugehörigkeit beläuft sich auf 13,3 Jah-re.683

Die Probanden wurden abschließend gebeten anzugeben, inwieweit sie über die in Abschnitt 3.4.2 vorgestellten Kompetenzarten verfügen.

678 Die Angaben zur Person werden aus Gründen der Übersicht verkürzt dargestellt. 679 Es handelt sich um folgende Fragen: Alter, Dauer in der Funktion und Dauer der Unternehmens-

zugehörigkeit. 680 Zur Kategorisierung der Bildungsabschlüsse siehe Rattinger et al. (2013), S. 10 und Kloke (2014),

S. 401. 681 Die Differenzierung der Studienrichtung geht zurück auf Hubig (2009), S. 18. 682 Die Kategorisierung der Ausbildungsrichtung entspricht der Einteilung nach Wulf, welcher im

Rahmen seiner empirischen Erhebung u.a. Ausbildungsrichtungen von Vorstandsvorsitzenden un-tersucht hat. Vgl. Wulf (2007), S. 211.

683 An dieser Stelle ist anzumerken, dass ein Viertel der Beschäftigten schon länger als zwanzig Jahre in demselben Unternehmen ist, aber nur ein Fünftel in derselben Position. Die Differenz könnte besagten, dass sich manche Probanden in demselben Unternehmen beruflich verändert haben bzw. aufgestiegen sind.

4.2 Charakterisierung der Studienteilnehmer 113

Abbildung 4-14: Kompetenzprofil der Probanden Die Angaben zum eigenen Kompetenzprofil verdeutlichen, dass die Probanden ihrer Selbst-einschätzung zufolge über die genannten Kompetenzen in einem eher hohen bis sehr hohen Maße verfügen.684 Die Probanden wurden ferner gebeten anzugeben, wie Sie ihre Kompeten-zen im Vergleich zu ihrem Aufgabenportfolio einschätzen. Die überwiegende Mehrheit (71%) der Probanden schätzt das Verhältnis von Kompetenzen und Aufgabenportfolio als passgenau ein und 16% attestieren eine Übererfüllung.685

Die in Abbildung 4-13 verdeutlichten Angaben zur Person des Probanden gehen zurück auf die Persönlichkeitsmerkmale nach Hambrick/Mason, welche in Abschnitt 3.4.2 vorgestellt wurden. Die Autoren argumentieren, dass die Persönlichkeitsmerkmale Auswirkungen auf den Entscheidungsprozess haben können. Um dies zu untersuchen, soll ein Mittelwertver-gleich erfolgen. Die Auswertung mittels einer Mittelwertanalyse anstelle einer Regressions-analyse ist auf vier Gründe zurückzuführen. Erstens bedingt die Anwendung von Regressi-onsanalysen die Entwicklung eines theoretisch fundierten Forschungsmodells, welches be-gründet eine Ursache-Wirkungsbeziehung der betrachteten Variablen annimmt.686 In der vor-liegenden Arbeit erfolgt jedoch aufgrund des Novitätsgrades eine bezugsrahmengeleitete For-schung. Zweitens setzt die Anwendung einer Regressionsanalyse die Zufallsauswahl der Pro-

684 Im Rahmen von Selbsteinschätzungen kann der sog. Dunning-Kruger-Effekt nicht ausgeschlossen

werden. Dieser besagt, dass Menschen dazu tendieren, ihre eigenen Kompetenzen zu überschät-zen. Vgl. Kruger/Dunning (1999).

685 2% geben eine starke Übererfüllung an, 2% eine Untererfüllung, 1% eine starke Untererfüllung und 8% machten keine Angaben.

686 Vgl. Tresp (2015), S. 175.

114 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

banden voraus,687 dies ist aufgrund der nicht probabilistischen Stichprobenauswahl nicht ge-geben. Drittens ist eine gewisse Stichprobengröße notwendig. Rohrlack empfiehlt eine Stich-probengröße von mindestens hundert Fällen.688 In der vorliegenden Untersuchung befassen sich insgesamt 127 Probanden mit der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmo-dells.689 Um die notwendige Stichprobengröße zu erreichen, müsste jedoch eine Fallzahl von hundert Probanden je Phase vorliegen, also insgesamt vierhundert Fälle. Ferner müssten dann auch alle Probanden die freiwilligen Angaben zur Person vornehmen. Viertens entspräche ei-ne Regressionsanalyse nicht dem der Arbeit zugrunde liegenden Forschungsdesgin (explora-tiv-deskriptiv), da die Datenauswertung durch das Forschungsdesign determiniert wird.690

Nachdem die Technik der Datenauswertung vorgestellt wurde, soll nun erörtert werden, wel-che erhobenen Persönlichkeitsmerkmale für eine Untersuchung zweckorientiert sind. Hambrick/Mason argumentieren, dass Persönlichkeitsmerkmale Auswirkungen auf den Ent-scheidungsprozess haben können.691 Um diese etwaigen Auswirkungen mittelwertbasiert zu untersuchen, bedarf es einer Gruppierung der jeweiligen Persönlichkeitsmerkmale.692 Die Bildung von Clustern steht unter der Bedingung, dass die Anzahl der Objekte in den jeweili-gen Clustern nicht zu stark variiert.693 Ein festdefinierter Richtwert für die Mindestgröße exis-tiert jedoch nicht, da auch kleine Stichprobengrößen ausreichend sein können, sofern die Cluster nachvollziehbar gebildet wurden.694 Mit Blick auf die Angaben zur Person in Abbil-dung 4-13 zeigt sich, dass sich folgende Persönlichkeitsmerkmale zur Gruppierung aufgrund mangelnder Varianz der Objekte in den jeweiligen Clustern zur Analyse nicht eignen: Positi-on (erhebliche Dominanz der Position eines Managers (80%)), Bildungsabschluss (erhebliche Dominanz des Diploms (64%)), Studium (erhebliche Dominanz des Studiums an einer Uni-versität (69%)), Studienrichtung (erhebliche Dominanz der Betriebswirtschaftslehre (61%)) und Funktion im Unternehmen (erhebliche Dominanz der CEO (49%)). Aufgrund der Exklu-sion verbleiben sodann das Alter, die Dauer in der Position (Amtszeit) und die Unterneh-menszugehörigkeit. Nach Auffassung von Hambrick/Mason ist das Alter von Entscheidungs-trägern relevant,695 was sie anhand von drei Argumenten verdeutlichen:

1. Ältere Entscheidungsträger haben weniger körperliche und geistige Ausdauer und sind weniger in der Lage, neue Ideen zu erfassen und neue Verhaltensweisen zu lernen. Dies führt dazu, dass mit steigendem Alter die Informationsverarbeitung sinkt.

2. Ältere Entscheidungsträger haben ein größeres psychologisches Engagement für den organisatorischen Status quo.

687 Vgl. Rudolf/Müller (2012), S. 191. 688 Vgl. Rohrlack (2007), S. 267. 689 Vgl. Abschnitt 4.2.3. 690 Vgl. Töpfer (2012), S. 235. 691 Vgl. Hambrick/Mason (1984). Siehe dazu auch ausführlich Shepherd/Rudd (2014). 692 Vgl. Dies entspricht einer exploratischen Clusteranalyse. Vgl. Götze/Deutschmann/Link (2002), S.

327ff. Zu den Zielen einer Clusteranalyse siehe Martens (2003), S. 245. 693 Vgl. Asprion (1997), S. 466. 694 Vgl. Bacher/Pöge/Wenzig (2010), S. 465. Siehe auch Laufs/Bembom/Schwens (2016). 695 Vgl. Hambrick/Mason (1984), S. 198.

4.2 Charakterisierung der Studienteilnehmer 115

3. Ältere Entscheidungsträger sind risikoaverser696, da sie an einem Punkt in ihrem Le-ben angekommen sind, bei der die finanzielle Sicherheit und Karrieresicherheit wich-tig sind. Sie befinden sich ferner in sozial gefestigten Kreisen.

Die Angaben zum Alter der Probanden sollen sodann in Generationen gruppiert werden, ob-wohl anzumerken ist, dass eine allgemeingültige Generationen-Gruppierung nicht existiert.697 Oertel zufolge dominieren in der Arbeitswelt gegenwärtig die Baby Boomer (Geburtsjahr-gänge ca. ab 1956 bis 1965) und die Generation X (Geburtsjahrgänge ca. ab 1965 bis 1980),698 weshalb diese Generationen gruppiert werden sollen. 52% der Probanden gehören zur Generation Baby Boomer und 48% der Probanden zur Generation X.699

Die Amtszeit von Entscheidungsträgern wird insbesondere Hambrick/Fukutomi hervorgeho-ben.700 Die Autoren erklären: „Overall, then, several critical trends are expected to occur over the tenure of a typical CEO: Commitment to a paradigm will begin at a relatively high level, decrease briefly during a period of relative open-mindedness, and then increase steadily throughout the remainder of the tenure. Task knowledge will increase, at first quickly and then very slowly. Informational diversity will diminish. Task interest will be very high for an initial period, and then it will taper off. Finally, the CEO's power generally will increase over time. When these trends are considered together, as an interrelated set of dynamic flows, they suggest discernible seasons or phases in the typical CEO's tenure.”701

Zur Gruppierung der Amtszeit soll auf Allgood/Farrell verwiesen werden, die zwischen den Gruppen „new“, „old“ und „intermediate“ differenzieren.702 In Anlehnung an diese Einteilung werden in der vorliegenden Arbeit zwei Gruppen an Amtszeiten gebildet. Zur Gruppe „New/intermediate Tenure“ gehören sodann Probanden, die eine Amtszeit bis zu zehn Jahren aufweisen und Probanden mit einer Amtszeit von mehr als zehn Jahren werden als „Old Ten-ure“ gruppiert. 52% der Probanden gehören zur Gruppe „New/intermediate Tenure“ und 48% der Probanden zur Gruppe „Old tenure“.

Die Relevanz der Unternehmenszugehörigkeit und Seniorität spielen in der Wissenschaft ins-besondere vor dem Hintergrund der Erfahrung eine bedeutsame Rolle.703 Rajagopalan-an/Datta stellen fest: „Several scholars have argued that firm tenure affects both an execu-tive's cognitive orientations and knowledge base.”704 Ng/Feldman gehen davon aus, dass Ent-scheidungsträger mit längerer Unternehmenszugehörigkeit ihre Ressourcen nutzen, um sozia-

696 Sie dazu bspw. die Ausführungen von Vroom/Pahl (1971) und Wiersema/Bantel (1992). 697 Vgl. Siehe dazu die Übersicht von Eunjung/Reeves (2014), S. 820 sowie Klaffke (2014), S. 10.

Der Autor geht ferner auf Generationen als Erklärungsansatz ein und zeigt den theoretischen Hin-tergrund auf.

698 Vgl. Oertel (2014), S. 28. 699 Eine ausführliche Analyse der beiden Generationen sowie Unterschiede zeigen bspw. Reisen-

witz/Iyer (2009) oder Brown (2012). 700 Vgl. Hambrick/Fukutomi (1991), S. 723ff. 701 Hambrick/Fukutomi (1991), S. 727. 702 Vgl. Allgood/Farrell (2000), S. 735. 703 Vgl. Tesluk/Jacobs (1998), S. 321. 704 Rajagopalan/Datta (1996), S. 201.

116 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

le Aufgaben wahrzunehmen wie Mitarbeiter zu unterstützen und konstruktive Vorschläge zu unterbreiten statt sich um umsetzungsorientierte Aufgaben zu bemühen.705 Anzumerken ist, dass eine längere Unternehmenszugehörigkeit neben der steigenden Erfahrung zu einem bes-seren Status bzw. Ansehen und darüber hinaus auch zu einer Verinnerlichung der Unterneh-menswerte führt.706 Hinsichtlich der Gruppierung der Unternehmenszugehörigkeit bilden Ng/Feldman in ihrer Untersuchung insgesamt fünf Gruppen (<3 Jahre, 3-6 Jahre, 7-10 Jahre, 11-14 Jahre, >14 Jahre).707 In der vorliegenden Untersuchung soll aufgrund der Stichproben-größe auf eine derartige Gruppierung verzichtet werden, stattdessen werden zwei Gruppen gebildet. Gruppe 1 ist SOT (Short Organizational Tenure) und geht bis zu einer Dauer von dreizehn Jahren. Probanden mit einer längeren Unternehmenszugehörigkeit werden dann zur Gruppe LOT (Long Organizational Tenure) zusammengefasst.708 57% der Probanden gehören zur Gruppe „SOT“ und 43% der Probanden zur Gruppe „LOT“. Anzumerken sind die Aus-führungen von Ng/Feldman, die einen Zusammenhang zwischen dem Alter, der Amtszeit und der Unternehmenszugehörigkeit attestieren.709

In der vorliegenden Arbeit werden nur diejenigen Ergebnisse präsentiert, welche Divergenzen aufzeigen.710 Ferner erfolgt die Analyse aufgrund der Stichprobe, nur anhand der Probanden, welche sich in der „Post Decision“ Phase befinden.711

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Zur Beantwortung der in Abschnitt 1.2 formulierten Forschungsfragen bestand die Studie aus den folgenden zwei thematischen Abschnitten:

1. Digitalisierung und digitales Geschäftsmodell

2. Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells

In Abschnitt 4.3.1 wird der ersten und zweiten Forschungsfrage nachgegangen. Abschnitt 4.3.2 fokussiert die Beantwortung der dritten Forschungsfrage, die Entscheidung zur Digitali-sierung des Geschäftsmodells in der Unternehmenspraxis. In diesem Zusammenhang erfolgt eine Anreicherung des in Abschnitt 3.4.2 vorgestellten Bezugsrahmens mit empirischen Da-ten.

705 Vgl. Ng/Feldman (2010), S. 1221. 706 Siehe dazu bspw. Staw (1977). 707 Vgl. Ng/Feldman (2010), S. 1242. 708 Die zeitliche Abgrenzung wurde aufgrund der durchschnittlichen Unternehmenszugehörigkeit

vorgenommen. 709 Vgl. Ng/Feldman (2010), S. 1238ff. Eine hohe Unternehmenszugehörigkeit geht jedoch nicht

zwingend einher mit einer hohen Amtszeit, siehe dazu die Ausführungen von Datta/Guthrie (1994), S. 570f.

710 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016a), S. 49f. 711 Vgl. Abschnitt 4.2.3.1.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 117

4.3.1 Digitalisierung und digitales Geschäftsmodell

Nachdem Angaben zum Unternehmen und zum Probanden erhoben wurden, setzt sich der vorliegende Abschnitt mit der Digitalisierung und dem digitalen Geschäftsmodell auseinan-der.

4.3.1.1 Begriff und Wahrnehmung der Digitalisierung

Der Begriff der Digitalisierung hat in den vergangenen Jahren zunehmend an Bedeutung ge-wonnen,712 gleichwohl existieren gegenwärtig unterschiedlichste Vorstellungen darüber, was unter Digitalisierung zu verstehen ist. In der vorliegenden Arbeit wird unter Digitalisierung, wie in Abschnitt 2.2.1 verdeutlicht, die partielle bzw. totale Transformation von Geschäfts-modellen unter der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit dem Ziel der Wertschöpfung, verstanden.

Abbildung 4-15: Digitalisierungsdefinition Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die Digitalisierungsdefinition von den Probanden fast aus-nahmslos geteilt wird. Ferner dient die Darlegung des Begriffsverständnisses auch zur Ver-meidung von Auffassungsunterschieden bzgl. der Ansicht, was unter der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells zu verstehen ist. Die empirischen Ergebnisse lassen die Vermutung zu, dass sich das Digitalisierungsverständnis in der mittelständischen Unterneh-menspraxis in den letzten Jahren gewandelt hat.713

712 Vgl. Eckert (2015), S. 3. 713 Siehe dazu die Ausführungen von Becker et al. (2017), S. 304.

118 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Die Probanden wurden ferner im Rahmen einer offenen Frage gebeten, ihre persönlichen As-soziationen mit dem Begriff Digitalisierung darzulegen. Die Ergebnisse wurden dann inhalts-analytisch analysiert und mittels eines Kategoriensystems systematisiert (Abbildung 4-16).

Abbildung 4-16: Assoziationen mit Digitalisierung Von den insgesamt 21 Probanden714, welche die Frage beantworteten, verbinden über die Hälfte (52%) mit der Digitalisierung die Automatisierung bestehender Prozesse715. Nach Wes-terman et al. haben Unternehmen bereits in der Vergangenheit Prozesse automatisiert, um diese effizienter zu gestalten; und die mit der Digitalisierung einhergehende technologische Weiterentwicklung habe diese Entwicklung zunehmend forciert.716 In Industriebetrieben wur-de schon vor über dreißig Jahren, so Obermaier, eine Digitalisierung mit dem Konzept des Computer-Integrated Manufactoring (CIM) im Bereich der Fertigung und mit dem Konzept

714 Die Auffallend niedrige Anzahl der antwortenden Probanden kann einerseits auf die umfassende Beantwortung der vorherigen Frage zurückgeführt werden. Andererseits ist es durchaus denkbar, dass im Mittelstand ein unternehmensindividuelles Digitalisierungsverständnis (noch) nicht vor-handen ist.

715 Prozesse sind nach Ansicht von Daniel eine strukturierte Sammlung von Aufgaben, mit deren Hil-fe Inputs in Outputs verwandelt werden. Vgl. Daniel (2008), S. 43.

716 Vgl. Westerman et al. (2011), S. 20.

Erkenntnis 1: Das wissenschaftliche Verständnis der Digitalisierung deckt sich größtenteils mit dem Verständnis der mittelständischen Unterneh-menspraxis.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 119

des Enterprise Resource Planning (ERP) im Bereich der allgemeinen administrativen Ge-schäftsprozesse angestrebt.717 Das Ziel automatisierter Prozesse besteht grundsätzlich in einer funktionsübergreifenden Vernetzung zwischen direkten- und indirekten Leistungsberei-chen.718 Eine notwendige Voraussetzung für die Automatisierung ist die vorherige Standardi-sierung von Prozessen.719

Neben der Automatisierung bestehender Prozesse verbinden 24% der Probanden mit Digitali-sierung neue Möglichkeiten der Wertschöpfung. Bharadwaj et al. stellen diesbezüglich fest: „[…] have caused dramatic power shifts in market channels and disintermediations that dis-rupt traditional sources of economic profits while creating fundamentally new sources of val-ue.”720 Nach Auffassung von Bloching et al. erhöhen Unternehmen durch die Realisierung neuer Wertschöpfungspotenziale ihre digitale Reife. Dies bedeutet eine bessere Durchdrin-gung der digitalen Trends und Möglichkeiten, ein tiefes Verständnis dafür, wie sich die Wett-bewerbsregeln im digitalen Raum ändern, um bestehende Geschäftsmodelle zu optimieren, und den Auf- und Ausbau von Ressourcen zur Realisierung neuer Chancen.721 Westerman et al. unterscheiden vier Typen der digitalen Reife. Nach Ansicht der Autoren stellt der Typus „Digirati“ die anzustrebende Digitalisierungsreife dar. Diese Typen von Unternehmen „[…] truly understand how to drive value with digital transformation. They combine a transforma-tive vision, careful governance and engagement, with sufficient investment in new opportuni-ties. Through vision and engagement, they develop a digital culture that can envision further changes and implement them wisely. By investing and carefully coordinating digital initia-tives, they continuously advance their digital competitive advantage.”722 Weitere Assoziatio-nen sind die Entstehung neuer Geschäftsmodelle,723 die Unterstützung des bestehenden Ge-schäftsmodells und die Veränderung der Wertschöpfungskette724.

In der Literatur wird, wie bereits erläutert, oftmals vom „Megatrend Digitalisierung“ gespro-chen.725 In Abschnitt 2.2.2 wurde verdeutlicht, dass allgemein vier Parameter als Bedingun-gen für einen Megatrend herangezogen werden können, die gleichzeitig die wesentlichen

717 Vgl. Obermaier (2016), S. 9. 718 Vgl. Pampel/Botzkowski (2016), S. 393. 719 Vgl. Best/Weth (2003), S. 119. 720 Vgl. Bharadwaj et al.(2013), S. 477. 721 Vgl. Bloching et al. (2015), S. 7. 722 Westerman et al. (2012), S. 4. Die anderen Typen sind „Digital Beginners“, „Digital Fashionistas“ und „Digital Conservatives“. 723 Vgl. dazu Berman (2012). 724 Die Veränderung der Wertschöpfungskette durch Digitalisierung kann insb. am Beispiel von Me-

dienunternehmen verdeutlicht werden. Vgl. Gläser (2014), S. 359f. 725 Vgl. Abschnitt 1.2.

Erkenntnis 2: Im Mittelstand wird mit der Digitalisierung – neben der partiellen bzw. totalen Transformation von Geschäftsmodellen – insbesondere die Automatisierung bestehender Prozesse assoziiert.

120 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Merkmale zur Definition darstellen. Diese sind Impact, Ubiquität, Universalität und Robust-heit. Die Probanden sollten deshalb angeben, inwieweit ihrer Meinung nach die einzelnen Pa-rameter auf die Digitalisierung grundlegend zutreffen.

Abbildung 4-17: Aussagen zur Digitalisierung Die Probanden geben an, dass Digitalisierung insbesondere Signale in allen Lebensbereichen abbildet (MW: 4,5), einen grundlegend globalen Charakter besitzt (MW: 4,5) und Rückschlä-ge verträgt, ohne Dynamik zu verlieren (MW: 4,2). Der Aussage, dass Digitalisierung über mindestens dreißig Jahre Halbwertszeit verfügt, bis der Zenit erreicht ist, wird deutlich selte-ner zugestimmt (MW: 2,7). Eine genauere Analyse der Daten zeigt, dass die absolute Anzahl derjenigen Probanden, welche die Aussagen mit „trifft eher zu“ und „trifft voll zu“ einschätz-ten, nur 35 beträgt.726

4.3.1.2 Digitales Geschäftsmodell

In der betriebswirtschaftlichen Literatur wird häufig die Ansicht vertreten, dass die Digitali-sierung Auswirkung auf das Geschäftsmodell hat.727 Osterwalder/Pigneur verdeutlichen am 726 Zur Abgrenzungsdiskussion siehe auch Becker/Ulrich/Botzkowski (2014), S. 335f. 727 Vgl. statt vieler Zolnowski/Böhmann (2013b), S. 39.

Erkenntnis 3: Die Digitalisierung wird gegenwärtig nur bedingt als Megatrend wahrgenommen, da die mittelständische Unternehmenspraxis davon ausgeht, dass der Zenit der Digitalisierung in weniger als 30 Jahren erreicht wird.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 121

Beispiel des e-business-Modells, dass die Auswirkungen von Innovationen auf das Ge-schäftsmodell anhand des Business Modell Canvas und den darin enthaltenen Elementen zu untersuchen sind.728 Die wesentliche Funktion des Canvas-Modells liegt in der Planung, Do-kumentation und den weiteren Entwicklungsschritten bis hin zur Kontrolle bestehender Ge-schäftsmodelle. Oder die Funktion dieses Modells fokussiert, axiomisch betrachtet, den ar-chimedischen Ausgangspunkt der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.729 Becker et al. grei-fen im Kontext der Digitalisierung von Geschäftsmodellen den Ansatz auf und gelangen zu der Erkenntnis, dass die Transformation eines analogen zu einem digitalen Geschäftsmodell durch die Transformationen der einzelnen Geschäftsmodellelemente erfolgt.730

In diesem Zusammenhang ist zu klären, wie sich die Digitalisierung nach Ansicht der Pro-banden auf die Geschäftsmodellelemente auswirkt (Abbildung 4-18).731

Abbildung 4-18: Auswirkung der Digitalisierung auf die Elemente des Geschäftsmodells Die Ergebnisse zeigen, dass Probanden eine Auswirkung der Digitalisierung auf die ersten acht aufgelisteten Elemente des Geschäftsmodells attestieren. Die Zustimmung liegt jeweils über 90%. Anders verhält es sich jedoch mit den Elementen Einnahmequellen und Liquidi-tätssituation, dort stimmen lediglich 68% bzw. 49% zu.

728 Vgl. Osterwalder/Pigneur (2002). 729 Vgl. Schmeisser et al. (2015), S. 16. 730 Vgl. Becker et al. (2016), S. 101. 731 Vgl. Becker et al. (2017), S. 294.

122 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Die Probanden wurden jedoch nicht nur gebeten anzugeben, ob (Ja/Nein) die Digitalisierung Einfluss auf die Elemente des Geschäftsmodells besitzt, sondern auch die Intensität der Aus-wirkung.

Abbildung 4-19: Intensität der Auswirkung Hinsichtlich der Intensität der Auswirkung der Digitalisierung auf die Elemente des Ge-schäftsmodells zeigen die Ergebnisse (Abbildung 4-19), dass insbesondere die Kanäle (MW: 4,1) von der Digitalisierung betroffen sind. Das Geschäftsmodellelement Kanäle (Kommuni-kations-, Distributions- und Verkaufskanäle) beschreibt, wie ein Unternehmen seine Kunden-segmente erreicht, um das Wertangebot zu vermitteln. Kanäle bilden mithin die Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunden und können daher als Kundenberührungspunkte be-zeichnet werden.732 Die Einschätzung der Probanden kann auf Möglichkeiten beruhen, durch den technologischen Fortschritt Kundenberührungspunkte zu digitalisieren.733 Kundenseitig ist jedoch auch ein zunehmender Bedarf an digitalen Kanälen zu berücksichtigen.734 Neben den Kanälen sind die Schlüsselaktivitäten hervorzuheben, da die Digitalisierung nach Ansicht der Probanden auf dieses Element nahezu im identischen Ausmaß wie auf die Kanäle auswir- 732 Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011), S. 30. 733 Vgl. Elste (2016), S. 6ff. 734 Vgl. Elberse (2010), S. 107ff.

Erkenntnis 4: Die Digitalisierung wirkt sich nach Ansicht der mittelständischen Unternehmenspraxis auf alle Elemente des Geschäftsmodells aus, jedoch divergieren die Meinungen bzgl. der Elemente Einnahme-quellen und insbesondere der Liquiditätssituation.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 123

ken wird (MW: 3,9). Das Geschäftsmodellelement Schlüsselaktivitäten beschreibt die wich-tigsten Aktivitäten eines Unternehmens, damit das Geschäftsmodell funktionsfähig ist, um Märkte zu erreichen, Kundenbeziehungen aufrecht zu erhalten, Gewinne zu erzielen und um letztlich ein Wertangebot zu schaffen und zu unterbreiten.735 Zu den Schlüsselaktivitäten ge-hören Produktion, Problemlösung und Plattform/Netzwerk.736

Becker et al. argumentieren, dass nicht nur zu klären sei, wie sich die Digitalisierung auf die Geschäftsmodellelemente auswirkt, sondern was ferner unter einem digitalen Geschäftsmo-dell zu verstehen sei.737 Wie die Ausführungen in Abschnitt 2.3.2 verdeutlicht haben, werden diesbezüglich in der Literatur teilweise divergierende Ansätze diskutiert, um zu erklären, was ein digitales Geschäftsmodell ist.

Abbildung 4-20: Verständnis eines digitalen Geschäftsmodells Insgesamt haben sich 83 Probanden zu der offenen und freiwilligen Frage geäußert (Abbil-dung 4-20). Mehr als ein Drittel (33%) der Probanden geben in diesem Zusammenhang an, dass sie mit einem digitalen Geschäftsmodell digitale (Geschäfts-)Prozesse verbinden.

735 Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011), S. 40. 736 Vgl. Osterwalder/Pigneur (2011), S. 40. 737 Vgl. Becker et al. (2017), S. 294.

Erkenntnis 5: Die Geschäftsmodellelemente Kanäle und Schlüsselaktivitäten wer-den aus Sicht der mittelständischen Unternehmenspraxis am stärks-ten durch die Digitalisierung beeinflusst, im Gegensatz zur Liquidi-tätssituation.

124 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Für Becker et al. sind digitale (Geschäfts-)Prozesse essentieller Bestandteil eines digitalen Geschäftsmodells.738 Obwohl in der Literatur teilweise die Begriffe von Prozess und Ge-schäftsprozess synonym verwendet werden,739 ist eine solche Verwendung nicht zweckorien-tiert. Prozesse sind, wie bereits dargelegt, die strukturierte Sammlung von Aufgaben, mit de-ren Hilfe Inputs in Outputs verwandelt werden. Geschäftsprozesse hingegen können verstan-den werden, als „eine Folge von logisch zusammenhängenden Aktivitäten, die für das Unter-nehmen einen Beitrag zur Wertschöpfung leistet, einen definierten Anfang und ein definiertes Ende hat, typischerweise wiederholt durchgeführt wird und sich in der Regel am Kunden ori-entiert.“740 Im E-Business wird unter Geschäftsprozess eher die Schnittstelle zwischen Unter-nehmen verstanden.741 Jahn/Pfeiffer folgend entwickelt sich die Digitalisierung von (Ge-schäfts-)Prozessen zur zentralen unternehmerischen Herausforderung.742 Pampel/Botzkowski konstatieren in diesem Zusammenhang, dass insbesondere entlang der vertikalen Wertschöp-fungskette eine zunehmende Digitalisierung von Prozessen erfolge.743

24% der sich äußernden Probanden verstehen unter einem digitalen Geschäftsmodell die digi-tale Beziehung zu Stakeholdern744. Zu den Stakeholdern gehören sodann unternehmensinterne und unternehmensexterne Anspruchsgruppen,745 zu denen mittels der Digitalisierung ein di-rekter Kontakt garantiert und Informationen weltweit und kostengünstig übertragen werden können.746

Jeweils 16% Probanden geben ferner an, unter einem digitalen Geschäftsmodell das Angebot digitaler Produkte und Dienstleistungen sowie neue Möglichkeiten der Wertschöpfung zu ver-stehen.747 Weitere 13% verbinden mit einem digitalen Geschäftsmodell eine digitale Wert-schöpfungskette748 sowie die Nutzung von Plattformen749. 4% geben abschließend die Nut-zung von IT-Systemen an.

738 Vgl. Becker et al. (2016), S. 101f. 739 Vgl. exemplarisch Hansmann (2006), S. 204. 740 Vgl. Laudon/Laudon/Schoder (2016), S. 11. 741 Vgl. Allweyer (2010), S. 51. 742 Vgl. Jahn/Pfeiffer (2014), S. 80. 743 Vgl. Pampel/Botzkowski (2016), S. 393. 744 „A Stakeholder in an organization is (by definition) any group or individuals who can affect or is

affected by the achievement of the organization’s objectives.” Freeman (2010), S. 46. 745 Vgl. Freeman (2010), S. 25. 746 Vgl. Jodlbauer/Straßer (2016), S. 117. 747 Zu Digitalen Produkten und Dienstleistungen sowie neue Möglichkeiten der Wertschöpfung durch

Digitalisierung vgl. Jodlbauer/Straßer (2016), S. 117f. 748 Siehe dazu die Studie von Geissbauer et al. (2014) , S. 19. 749 „One the most important traits of innovation processes and outcomes with pervasive digital tech-

nology is the emergence of a platform as the central focus of the innovation.” Yoo et al. (2012), S. 1400.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 125

Die Probanden wurden nicht nur befragt, was sie unter einem digitalen Geschäftsmodell ver-stehen, sondern auch dazu, ob ihr Unternehmen eins besitzt und falls ja, woran sie dies fest-machen. Insgesamt tätigten 64 Probanden Angaben zu dieser offenen Frage. Mehr als die Hälfte (63%) der Probanden gibt an, über ein digitales Geschäftsmodell zu verfügen und macht dies, anhand digitaler Beziehungen zu Stakeholdern fest. Weitere 19% geben an, dies anhand digitaler (Geschäfts-)Prozesse zu bestimmen, gefolgt von einem digitalen Office, dass von 17% der Probanden genannt wird. Jeweils 9% verweisen auf mobilen Service und eine digitale Produktion und 3% auf digitale Produkte.

Abbildung 4-21: Beschreibung des digitalen Geschäftsmodells Unter Berücksichtigung der Angaben hinsichtlich des Verständnisses eines digitalen Ge-schäftsmodells wird ersichtlich, dass zwar digitale (Geschäfts-)Prozess die dominierende An-sicht bzgl. eines digitalen Geschäftsmodells ist; umgesetzt haben Unternehmen jedoch vor-nehmlich die digitale Beziehungen zu Stakeholdern,750 während digitale (Geschäfts-)Prozesse in den Unternehmen eher selten realisiert worden sind.

750 Siehe dazu die Studie von Riedel/Heinen. In Ihrer empirischen Untersuchung kommen Sie zu dem

Ergebnis, das Bei jedem dritten Unternehmen die Kundenbeziehungen inzwischen ganz oder teil-weise auf digitalem Weg stattfinden. Vgl. Riedel/Heinen (2015), S. 16.

Erkenntnis 6: In der mittelständischen Unternehmenspraxis werden unter einem digitalen Geschäftsmodell überwiegend digitale (Geschäfts-)Prozesse und die digitale Beziehung zu Stakeholdern verstanden.

126 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Dies mag insbesondere daran liegen, dass zur Automatisierung von Prozessen eine vorherige Standardisierung notwendig ist. Diese umfasst umfassende Tätigkeiten wie Prozessidentifika-tion, -analyse, -design und -implementierung.751 Dies ist darüber hinaus sowohl für Manage-ment- als auch für Leistungsprozesse notwendig.752

In einer anschließenden Frage wurden dann die Probanden anzugeben, welche Bedeutung ein digitales Geschäftsmodell für das Unternehmen hat (Abbildung 4-22). Mehr als die Hälfte (51%) hält ein digitales Geschäftsmodell für eher wichtig, gefolgt von sehr wichtig mit 28%. 11% geben an, dass ein digitales Geschäftsmodells weder wichtig noch unwichtig sei. 5% er-achten ein digitales Geschäftsmodell für eher unwichtig und 2% für sehr unwichtig. 3% der Probanden machten keine Angaben zu der Frage.

Abbildung 4-22: Bedeutung eines digitalen Geschäftsmodells Nach Rorsted ist die Digitalisierung des Geschäftsmodells essentiell, um Marktpositionen zu verteidigen und im globalen Wettbewerb standhalten zu können.753 Abolhassan führt ferner

751 Vgl. Gaitanides (2012), S. 56ff. 752 Zur Systematisierung siehe Daniel (2008), S. 57f. Zur Notwendigkeit siehe die Studie der Com-

merzbank AG (2015), S. 12. 753 Vgl. Rorsted (2015), S. 105.

Erkenntnis 7: Die digitale Beziehung zu Stakeholdern ist in der mittelständischen Unternehmenspraxis bereits fester Bestandteil des Geschäftsmodells, während digitale (Geschäfts-)Prozesse bisher nur selten realisiert worden sind.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 127

aus, dass technologiebasierte Start-Ups wie Uber und Airbnb mit ihren digitalen Geschäfts-modellen klassische marktbeherrschende Unternehmen massiv unter Druck setzen,754 obwohl diese Unternehmen kaum materielle Vermögensgegenstände besitzen.

4.3.2 Entscheidungen zur Digitalisierung von Geschäftsmodellen

Im vorliegenden Abschnitt wird verdeutlicht, wie Digitalisierungsentscheidungen zur Trans-formation von Geschäftsmodellen in der Unternehmenspraxis getroffen werden. In diesem Zusammenhang wurden die Probanden um folgende Angaben gebeten: Phasenzugehörigkeit, Stimuli, Umweltzustand, Ziele, Entscheidungsalternativen, Methoden zur Bewertung der Ent-scheidungsalternativen, Auswahl einer Entscheidungsalternative, Verhalten, Unterneh-mensperformance, Digitalisierung von Geschäftsmodellen und Unternehmenserfolg.

4.3.2.1 Phasenzugehörigkeit

Die Probanden wurden in einer geschlossenen Frage gebeten, Angaben darüber zu machen, in welcher Entscheidungsphase sie sich befinden. Als Antwortkategorien wurden Planungs-, Entscheidungs-, Umsetzungs- und Kontrollphase vorgegeben755 oder dass eine Digitalisie-rungsentscheidung bis dato nicht zur Debatte stand.

754 Vgl. Abolhassan (2016), S. 18. 755 Eine derartige Phaseneinteilung gibt eine nach logischen Gesichtspunkten abgeleitete idealtypi-

sche Struktur wieder, was nicht bedeutet, dass der Prozess zwingend diesem Ablauf folgt. Vgl. Hungenberg/Wulf (2015), S. 22. Dennoch können die einzelnen Phasen als generische Prozess-bausteine verstanden werden, die als Orientierungsmuster genutzt werden können. Vgl. Daniel (2008), S. 63ff.

Erkenntnis 8: In der mittelständischen Unternehmenspraxis wird die Bedeutung ei-nes digitalen Geschäftsmodells zwar erkannt, jedoch eher als wichtig statt als sehr wichtig angesehen.

128 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-23: Phasenzugehörigkeit Die Angaben der Probanden verdeutlichen, dass sich gegenwärtig 89% mit der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells auseinandersetzen und lediglich 11% sich mit der Thematik noch nicht befasst haben. 34% befinden sich in der Planungsphase. Da auch in der unternehmerischen Praxis organisatorisch wie begrifflich zwischen Planung und Entschei-dung getrennt wird, umfasst die Planungsphase die Zielbildung, die Betrachtung von Ent-scheidungsalternativen und deren Bewertung und wird daher als Entscheidungsvorbereitung (Pre Decision) bezeichnet.756 Probanden in der Entscheidungs- (9%), Umsetzungs- (38%) o-der Kontrollphase (8%) haben c.p. die oben dargelegten Schritte bereits durchlaufen.757 Die Phasen der Entscheidung, Umsetzung und Kontrolle sind daher von der Entscheidungsvorbe-reitung abzugrenzen758 und werden fortan unter dem Begriff „Post Decision“ subsumiert.759 Eine vergleichbare Herangehensweise im Sinne einer Phasenbetrachtung erfolgt im Rubikon-Modell der Handlungsphasen.760

756 Vgl. Wild (1974), S. 39 oder auch Pfohl/Braun (1981), S. 105. 757 Vgl. Wild (1974), S. 41. Siehe dazu auch den Entscheidungsbegriff in Abschnitt 2.1.2. 758 Siehe dazu das Mikromodell des Entscheidungsprozesses von Pfohl/Braun (1981), S. 105f. 759 Zu den Begriffen „Pre Decision“ und „Post Decision“ siehe Svenson (1992). 760 Vgl. Heckhausen/Gollwitzer (1987); Gollwitzer (1990).

Erkenntnis 9: Es existiert im Mittelstand ein fast ausgewogenes Verhältnis von Führungskräften, die sich gegenwärtig vor der Entscheidung zur Di-gitalisierung des Geschäftsmodells befinden, und von Führungskräf-ten, die diese Entscheidung bereits getroffen haben.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 129

Die soeben dargelegte Aufteilung der Probanden in die Phasen Pre- und Post-Decision ermög-licht einen Vergleich dahingehend, wie die Entscheidungen zur Digitalisierung des Ge-schäftsmodells gerade getroffen werden und wie sie getroffen wurden. Durch den Vergleich der Phasen wird dem sog. hindsight bias (Rückschaufehler) Rechnung getragen.761 Die Dar-stellung der empirischen Ergebnisse erfolgen anhand eines Mittelwertvergleichs762.

4.3.2.2 Stimuli der Digitalisierungsentscheidungen

In Abschnitt 3.4.2 wurde anhand des Bezugsrahmens verdeutlicht, dass die Digitalisierungs-entscheidung zur Transformation des Geschäftsmodells durch ein oder mehrere Stimuli aus-gelöst wird,763 welche dem Entscheidungsträger Informationen zur Verfügung stellen.764 Der Stimulus kann exogener und endogener Herkunft sein, bspw. durch Wünsche und Bedürfnisse der Stakeholder oder aus dem Unternehmen.765 Sind spezielle Wünsche und Bedürfnisse der Stakeholder initiierend, ist dies nachfrageinduziert und wird als „Market Pull“ bezeichnet, während die Transformation aus dem Unternehmen heraus angebotsinduziert ist und als „Technology Push“ bezeichnet wird. In der Praxis ist eine eindeutige Klassifikation (Market Pull vs. Technology Pull) nur schwer möglich, da zumeist beide Ereignisse gleichermaßen ausschlaggebend sind.766

In der vorliegenden Arbeit wird von folgenden grundlegenden Stimuli ausgegangen: techno-logische Veränderungen, Markt-/Kundenbedürfnisse, Aktionen von Wettbewerbern, Proble-me mit der aktuellen Erfolgslage des Unternehmens, Impulse aus dem Top-Management, Im-pulse aus der restlichen Organisation. Die Probanden wurden sodann in einer geschlossenen Frage um Angaben darüber gebeten, ob durch die oben genannten Stimuli die Digitalisie-rungsentscheidung ausgelöst wurde und wenn ja, in welchem Ausmaß.

761 Vgl. Zum Hindsight Bias siehe Fischhoff (1975). 762 Vgl. Eckstein (2016), S. 108ff. 763 Dies wird insbesondere durch das S-O-R-Modell verdeutlicht. Siehe dazu: Nerdinger (2012),

S. 34ff.; Jacoby (2000), S. 51; Birker (1997), S. 23. 764 Der Informationsverarbeitungsansatz entstammt ursprünglich den Kommunikationswissenschaften

und wurde dort insbesondere durch das Sender-Empfänger-Modell von Shannon/Weaver (1949). 765 Vgl. Vorbach/Perl (2007), S. 324. Ein praktisches Beispiel, das einen Stimulus bilden kann, ist

bspw. der Eintritt eines neuen Wettbewerbers und die daraus resultierende Notwendigkeit darauf zu reagieren. Vgl. Hutzschenreuter (2015), S. 60.

766 Vgl. Gerpott (2005), S. 51f.

130 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-24: Stimuli Die empirischen Ergebnisse verdeutlichen767 (Abbildung 4-24), dass technologische Verände-rungen Ursprung für die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells waren (Pre-D:3,9; Post-D: 4,0). Riedel/Heinen kommen auf der Grundlage einer empirischen Studie ebenfalls zu dem Ergebnis, dass technologische Veränderungen dominierend sind.768 Petry sieht technologische Veränderungen als enabler für neue bzw. weiterentwickelte Geschäfts-modelle.769 Neben technologischen Veränderungen sind Markt-/Kundenbedürfnisse (Pre-D:3,7; Post-D: 3,9) und Impulse aus dem Top-Management (Pre-D:3,6; Post-D: 3,8) die we-sentlichen Stimuli.

Hinsichtlich der Markt-/Kundenbedürfnisse stellen Kulartz/Schröder am Beispiel der Ban-kenbranche fest, dass im Zeitalter der Digitalisierung Kunden „unabhängig von Zeit und Ort und damit auch von den vertrauten Öffnungszeiten, zu einer Zeit, die sie bestimmen, mobil via Smartphone oder Tablet ihre Bankgeschäfte tätigen.“770

Hinsichtlich veränderter Kundenerwartungen zeigten Amberg/Schröder bereits im Jahr 2007 am Beispiel der Musikindustrie, dass eine Diskrepanz zwischen Angebot (Geschäftsmodell der Unternehmen) und Nachfrage (Erwartungen der Kunden) existiert und deshalb das Ge-

767 Die Angaben sind Mittelwerte. Eine Mehrfachnennung war nicht möglich. 768 Vgl. Riedel/Heinen (2015), S. 7. 769 Vgl. Petry (2016), S. 25. 770 Kulartz/Schröder (2015), S. 70. Siehe auch folgende Erkenntnis: „A key point within the digitali-

sation agenda is the customer, that is experiencing different devices for day-today business, and is willing to do the same also for banking operations.” Ni escu (2016), S. 144. Zu den beiden erstge-nannten Stimuli siehe auch Brühl (2015b), S. 12.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 131

schäftsmodell an die veränderten Kundenbedürfnisse angepasst werden muss.771 In einer Un-tersuchung von Berman/Kesterson-Townes von 3.800 Konsumenten wird ferner deutlich, dass bereits 35% der Konsumenten als „Connected Maestros“ zu bezeichnen sind. Als Kunden al-so, die einen hohen Zugang zu digitalen Inhalten besitzen und diese auch intensiv in An-spruch nehmen.772 Weber stellt zusammenfassend fest: „Users are crucial agents in the shap-ing of technology, since they appropriate technology to their everyday lives.”773

Die Impulse aus dem Top-Management sind nach Bloching et al. zwingend notwendig, da die digitale Transformation in den Mittelpunkt der strategischen Ausrichtung gestellt werden soll-te.774 Auch Jahn/Pfeiffer vertreten die Ansicht, dass das Top-Management den digitalen Wan-del anstoßen, vorantreiben und langfristig fördern sollte, und bezeichnet dies als „Top Ma-nagement Advocacy“. Ferner argumentieren die Autoren, dass vom Top-Management eine klare digitale Vision entwickelt werden muss, die beschreibt, welche Position das Unterneh-men im digitalen Umfeld einnehmen will, welche Rolle digitale Technologien im Unterneh-men spielen werden und wie dadurch Wettbewerbsvorteile geschaffen werden sollen.775

Stoll/Buhse fordern ferner, dass innerhalb des Top-Managements ein strategischer Dialog be-ginnen sollte, um zu erörtern, ob digitale Transformation Bestandteil der Unternehmensstrate-gie sein soll oder ob es einer separaten Digitalisierungsstrategie bedarf. Ungeachtet der Veror-tung muss die Entscheidung unternehmensweit kommuniziert und operationalisiert werden. Darüber hinaus ist es Aufgabe des Top-Managements, Digitalisierungsnotwendigkeiten zu er-kunden um herauszufinden, ob das Kerngeschäft des Unternehmens unter Druck steht oder geraten kann.776 Ferner muss das Top-Management auch „die entsprechenden Rahmenbedin-gungen schaffen, Ressourcen zur Verfügung stellen und eine dynamische und digitale Kultur des Wandels entwickeln.“777

4.3.2.3 Umweltzustände

In Abschnitt 3.3.1 der vorliegenden Arbeit wurde eine umfassende Darlegung möglicher Umweltzustände im entscheidungstheoretischen Kontext vorgenommen. Die Probanden wur-den daher gebeten Angaben zum Umweltzustand zu tätigen. Wie Abbildung 4-25 verdeut-

771 Vgl. Amberg/Schröder (2007), S. 301. 772 Vgl. Berman/Kesterson-Townes (2012), S. 33. 773 Weber (2009), S. 129. 144. 774 Vgl. Bloching et al. (2015), S. 33. 775 Vgl. Jahn/Pfeiffer (2014), S. 88. 776 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 18. 777 Jahn/Pfeiffer (2014), S. 89.

Erkenntnis 10: Die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells wird im Mittelstand primär durch technologische Veränderungen, Markt-/Kundenbedürfnisse und Impulse aus dem Top-Management ausge-löst, während Probleme mit der aktuellen Erfolgslage eine unterge-ordnete Bedeutung haben.

132 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

licht, gibt die überwiegende Anzahl der Probanden an, dass die Entscheidung zur Digitalisie-rung des Geschäftsmodells eine Entscheidung unter Risiko ist bzw. war.

Abbildung 4-25: Umweltzustand Anzumerken sind Unterschiede in Abhängigkeit von der Phasenzugehörigkeit. Fast ein Drittel der Probanden, welche sich in der Post Decision Phase befinden, geben an, dass die Entschei-dung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells unter Sicherheit, d.h. unter vollkommenen In-formationen getroffen wurde. Lediglich 15% der Probanden in der Pre Decision Phase attes-tieren ebenfalls eine Entscheidung unter Sicherheit. Ferner geben fast zwei Drittel der Pro-banden in der Pre Decision Phase an, dass die Entscheidung zur Digitalisierung des Ge-schäftsmodells unter Risiko getroffen wird, während dies von 54% der Probanden in der Post Decision Phase angegeben wird. Hinsichtlich der Einschätzung, dass es sich bei der Entschei-dung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells um eine Entscheidung unter Unsicherheit han-delt, sind ebenfalls Unterschiede erkennbar (Pre-D:25%; Post-D: 17%).

Die empirischen Erkenntnisse sind insbesondere dann interessant, wenn die Typisierung von Entscheidungen unter Berücksichtigung des Umweltzustandes nach Kirsch berücksichtigt wird:778

Unterscheidung unter Sicherheit: Routine-Entscheidung;

Entscheidung unter Risiko: Adaptive Entscheidung;

Entscheidung unter Unsicherheit: Innovative Entscheidung.

778 Vgl. Kirsch (1977), S. 142ff. Siehe auch Staehle (1999), S. 533.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 133

Ein Vergleich der von Kirsch vorgenommenen Typisierung von Entscheidungen mit den em-pirischen Erkenntnissen zeigt, dass die Entscheidung zur digitalen Transformation des Ge-schäftsmodells hinsichtlich des Umweltzustandes vorwiegend eine adaptive statt eine innova-tive Entscheidung ist. Außerdem wird deutlich, dass Probanden in der Post-Decision Phase die Entscheidung fast doppelt so häufig als Routine-Entscheidung779 einstufen als Probanden in der Pre-Decision Phase.

4.3.2.4 Ziele der Digitalisierungsentscheidungen

Um die Ziele der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells zu untersuchen, wurden die in Abschnitt 3.3.2 dargelegten Formal- und Sachziele zu Grunde gelegt. Hinter den jeweiligen Zielkategorien wurden jeweils ein bis zwei Beispiele angegeben. Die Proban-den sollten in diesem Zusammenhang angeben, ob mit der Digitalisierungsentscheidung ihrer Auffassung nach die zu Grunde gelegten Ziele verfolgt werden (Ja/Nein) und falls ja, in wel-chem Ausmaß.

779 „Routineentscheidungen sind jene Entscheidungen, die immer wieder zu treffen sind, die häufig schon durch innerbetriebliche Vorschriften geregelt sind. Diese Entscheidung erfolgt somit nach einem bestimmten Schema, die Vorgehensweise ist strukturiert […]“ Gonschorrek/Hoffmeister (2007), S. 279.

Erkenntnis 11: Führungskräfte mittelständischer Unternehmen treffen die Entschei-dung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells überwiegend unter Risiko.

134 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-26: Ziele Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass mit der Entscheidung zur Digitalisierung des Ge-schäftsmodells die Probanden vorwiegend Prozessziele (Pre-D:4,4; Post-D: 4,2) verfolgen. Gutsche kommt im Rahmen seiner Untersuchung zu der Erkenntnis, dass Unternehmen bis zum Jahr 2020 aufgrund der Digitalisierung einem zunehmenden Innovations- und Kosten-druck ausgesetzt sind, weshalb Prozesse schlanker, flexibler und effizienter zu gestalten sind.780 Stoll/Buhse kommen in ihrer Untersuchung zu der Erkenntnis, dass mit der digitalen Transformation insbesondere die Zukunftsfähigkeit gesichert werden soll, gefolgt von einer steigenden Kundenzufriedenheit, der Erschließung neuer Märkte und der Produktinnovati-on.781 Cole stellt in diesem Zusammenhang heraus: „Der Sinn der digitalen Transformation ist die Verbesserung der Prozesseffizienz der Geschäftsaktivität. Die digitale Transformation ist die Weiterentwicklung von Insellösungen zur unternehmensweiten Vernetzung zur Unterstüt-zung aller wertschöpfenden Unternehmensaktivitäten, um die Prozesskostenreduzierungen zu realisieren.“782

Eine phasenspezifische Betrachtung verdeutlicht, dass die Intensität der verfolgten Ziele zwi-schen den Probanden in der Pre Decision und jenen in der Post Decision Phase teilweise di-vergieren. Die Intensität wird von Probanden in der Post Decision Phase über fast alle Ziele hinweg höher eingestuft. Weitere Unterschiede sind bei den Gewinnzielen (Pre-D:3,3; Post-D: 3,9), Potentialzielen (Pre-D:3,6; Post-D: 4,0), Rentabilitätszielen (Pre-D:3,4; Post-D: 3,8) und Produkt-Markt-Ziele (Pre-D:3,8; Post-D: 4,1) ersichtlich. 780 Vgl. Gutsche (2013), S. 24. 781 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 21. 782 Cole (2010), S. 83.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 135

Eine Clusteranalyse zwischen den Baby Boomer-Probanden und den Generation X-Probanden hinsichtlich der mit der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells verfolgten Ziele zeigt interessante Unterschiede.

Abbildung 4-27: Ziele und Generation Eine Clusteranalyse zwischen Baby Boomer-Probanden und Generation X-Probanden zeigt Unterschiede insbesondere hinsichtlich der Zielkategorie Liquiditätsziele (BB: 3,7; GX: 3,0) und Potentialziele (BB: 3,8; GX: 4,3).783 Liquiditätsziele können dem übergeordneten Sicher-heitsstreben zugeordnet werden,784 und stellen auf die jederzeitige Zahlungsfähigkeit des Un-ternehmens ab.785 Die empirischen Erkenntnisse lassen die Vermutung zu, dass Baby Boo-mer-Probanden die Aufrechterhaltung der Zahlungsfähigkeit eine größere Bedeutung beimes-sen als Generation X-Probanden. Ein möglicher Erklärungsansatz ist, dass die Aufrechterhal-tung der Zahlungsfähigkeit für Baby Boomer-Probanden Ausdruck ihrer risikoaversion ist, da eine nicht Aufrechterhaltung der Zahlungsfähigkeit zur Illiquidität führen kann. Ein weiterer denkbarer Erklärungsansatz ist, dass Generation X-Probanden mit der Entscheidung zur Digi-

783 Weitere Clusteranalysen bzgl. der Digitalisierungsziele und der Amtszeit sowie Unternehmenszu- gehörigkeit befinden sich in Anhang 10.1.

784 Vgl. Zantow/Dinauer (2011), S. 41. 785 Vgl. Pape (2015), S. 20.

Erkenntnis 12: In der mittelständischen Unternehmenspraxis verfolgen Führungs-kräfte mit der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmo-dells tendenziell eher Sach- als Formalziele.

136 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

talisierung des Geschäftsmodells den Fokus auf Erfolgspotentiale legen und dadurch die Li-quidität eine untergeordnete Rolle einnimmt.

4.3.2.5 Digitalisierungsalternativen

In Abschnitt 3.3.3 wurde verdeutlicht, dass insgesamt sieben Entscheidungsalternativen zu differenzieren sind. Die Probanden werden deshalb befragt, welche Digitalisierungsalternati-ven betrachtet werden bzw. betrachtet wurden, um die gesetzten Ziele zu erreichen. Da meh-rere Entscheidungsalternativen vorliegen, ist eine Mehrfachnennung möglich.

Abbildung 4-28: Betrachtung von Digitalisierungsalternativen Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die partielle Transformation des Geschäftsmodells in Form der teilweisen Digitalisierung ausgewählter Elemente des Geschäftsmodells überwiegt (Pre-D: 73%; Post-D: 65%), gefolgt von der teilweisen Digitalisierung sämtlicher Elemente des Geschäftsmodells (Pre-D: 23%; Post-D: 25%) und der vollständigen Digitalisierung aus-gewählter Elemente des Geschäftsmodells (Pre-D: 23%; Post-D: 24%) dominiert.

Die Probanden halten also die Anzahl der betrachteten Entscheidungsalternativen (bewusst) niedrig.786 March stellt diesbezüglich fest: „Instead of considering all alternatives, decision makers typically appear to consider only few and to look at them sequentially rather simulta-neously. Decision makers do not consider all consequences of their alternatives. They focus on some and ignore others.”787

786 Vgl. Wolf (2013), S. 239f. 787 March (1994), S. 9.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 137

Morrell verweist weiterhin darauf hin, dass zur Betrachtung sämtlicher Entscheidungsalterna-tiven Informationen notwendig sind, der Sättigungsgrad mit Informationen jedoch nicht be-stimmt werden kann und die Evaluierung der Informationen aufgrund ihrer Begrenztheit un-genau ist. Die daraus resultierende Unsicherheit wird durch die komplexe Umwelt ver-stärkt.788 Doch selbst wenn es möglich wäre sämtliche Entscheidungsalternativen zu berück-sichtigen, würde die Bewertung der Entscheidungsalternativen problembehaftet sein, da das Wissen um die Bedingungen, in denen Entscheidungen getroffen werden, immer unvollstän-dig ist und somit die Konsequenzen einzelner Entscheidungsalternativen nicht vollständig ab-geschätzt werden können.789

Eine Clusteranalyse der Entscheidungsalternativen hinsichtlich der Unternehmenszugehörig-keit der Probanden zeigt teilweise deutliche Unterschiede, welche Interpretationspotenzial be-sitzen.

788 Vgl. Morrell (2004), S. 242. 789 Vgl. Hungenberg (2012), S. 326.

Erkenntnis 13: Führungskräfte in der mittelständischen Unternehmenspraxis halten die Anzahl der betrachteten Digitalisierungsalternativen (bewusst) niedrig. Die teilweise Digitalisierung ausgewählter Elemente des Geschäftsmodells ist dominierend.

138 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-29: Alternativenbetrachtung und Unternehmenszugehörigkeit Divergenzen existieren insbesondere hinsichtlich der Digitalisierungsalternativen totale Transformation (LOT: 6%; SOT: 11%), vollständige Digitalisierung ausgewählter Ge-schäftsmodellelemente (LOT: 9%; SOT: 36%), teilweise Digitalisierung sämtlicher Ge-schäftsmodellelemente (LOT: 18%; SOT: 30%) und teilweise Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemente (LOT: 79%; SOT: 55%). Die Divergenzen lassen die Vermutung zu, dass eine kürzere Unternehmenszugehörigkeit mit einer höheren Wahrscheinlichkeit eines strategischen Wandels einhergeht.790

4.3.2.6 Bewertung der Digitalisierungsalternativen

Bevor eine Entscheidungsalternative ausgewählt werden kann, muss eine Bewertung von Ent-scheidungsalternativen erfolgen. Diese Bewertung kann, wie in Abschnitt 3.3.4 verdeutlicht, mittels der sechs Methoden statische Investitionsrechnungen, dynamische Investitionsrech-nungen, Nutzwertanalysen, Bewertungsprofile und Argumentenbilanzen, Break even-Analysen sowie Kennzahlen(systeme) erfolgen. Die Probanden wurde deshalb mittels einer geschlossenen Frage gebeten, Auskunft darüber zu geben, ob die genannten Methoden zur Bewertung der Digitalisierungsalternativen genutzt werden bzw. wurden (Ja/Nein) und falls ja, in welchem Ausmaß (5er-Skala von sehr schwach bis sehr stark).

790 Vgl. dazu auch Wiersema/Bantel (1992), S. 112.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 139

Abbildung 4-30: Bewertung der Digitalisierungsalternativen Verfahren zur Bewertung von Entscheidungsalternativen werden nach Auskunft der Proban-den, unabhängig von der Phasenzugehörigkeit, umfassend genutzt, insbesondere jedoch Kennzahlen und Kennzahlensysteme (Pre-D:3,6; Post-D: 3,8) und Nutzwertanalysen (Pre-D:3,3; Post-D: 3,9). Eine phasenspezifische Betrachtung verdeutlicht, dass die Intensität der Nutzung von Bewertungsverfahren zwischen Probanden in der Pre Decision und in der Post Decision Phase teilweise divergieren. Die Intensität der Nutzung wird von Probanden in der Post Decision Phase fast über alle Bewertungsverfahren hinweg höher angegeben. Zur Bewer-tung von Entscheidungsalternativen erklärt March: „Relevant information about consequenc-es is not sought, and available information is often not used. Instead of having a complete, consistent set of preferences, decision makers seem to have incomplete and inconsistent goals, not all of which are considered at the same time. The decision rules used by decision theory differ from the ones imagined by decision theory.”791

Eine Clusteranalyse der Bewertung der Digitalisierungsalternativen hinsichtlich der Unter-nehmenszugehörigkeit der Probanden zeigt geringfügige Unterschiede.

791 Vgl. March (1994), S. 9.

Erkenntnis 14: Zur Bewertung der Digitalisierungsalternativen nutzen Führungs-kräfte im Mittelstand vorwiegend Kennzahlen und Kennzahlensys-teme sowie Nutzwertanalysen.

140 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-31: Bewertung und Unternehmenszugehörigkeit Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass LOT-Probanden zur Bewertung der Digitalisie-rungsalternativen primär die dynamische Investitionsrechnung (MW: 3,8) und Nutzwertana-lysen (MW: 4,0), während SOT-Probanden vorrangig Break even-Analysen (MW: 3,7) und Kennzahlen und Kennzahlensysteme (MW: 3,9) nutzen. Da die Divergenzen zwischen LOT-Probanden und SOT-Probanden nur geringfügig sind, ist eine vergleichende Interpretation nur bedingt aussagekräftig.

4.3.2.7 Auswahl der Digitalisierungsalternativen

Wie bereits im Rahmen der Arbeit verdeutlicht, folgt auf die Bewertung von Entscheidungsal-ternativen die Auswahl einer Entscheidungsalternative und somit eine konkrete Entscheidung. Die Probanden sollten deshalb angeben, für welche Digitalisierungsalternative sie sich ent-schieden haben bzw. voraussichtlich entscheiden werden (Entscheidung i.e.S.).

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 141

Abbildung 4-32: Auswahl einer Entscheidungsalternative Grundsätzlich anzumerken ist, dass die ausgewählte Entscheidungsalternative im Sinne der Anspruchsanpassungstheorie nicht die Entscheidungsalternative ist, welche die gesetzten Zie-le maximiert, sondern die aufgrund von Zeitaufwand und Kosten zur Erreichung eines be-stimmten Anspruchsniveaus führt, d.h. ein befriedigender Mindestwert.792 Die Entscheidungs-träger streben sodann eine Satisfizierung und keine Maximierung an.793

Die Probanden geben mit deutlicher Mehrheit die teilweise Digitalisierung ausgewählter Ge-schäftsmodellelemente als Entscheidungsalternative an (Pre-D: 73%; Post-D: 60%).794 Unter Berücksichtigung der Erkenntnis, dass die Existenz eines digitalen Geschäftsmodells an der digitalen Kommunikation zu Stakeholdern festgemacht wird, und der Erkenntnis hinsichtlich der Auswirkung der Digitalisierung auf die Geschäftsmodellelemente könnte der Rückschluss gezogen werden, dass die teilweise Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemente insbesondere Kanäle und Kundenbeziehungen betrifft.795 Jahn/Pfeiffer weisen jedoch auch darauf hin, dass aufgrund der Notwendigkeit, bestehende Geschäftsmodelle zu hinterfragen und anzupassen, Digitalmaßnahmen in Marketing und Vertrieb nur ein Baustein für den Er-folg sind und stattdessen neue Geschäftsmodelle entstehen sollten.796 Westerman et al. kon-statieren in diesem Zusammenhang, dass Unternehmen zwar grundsätzlich einem identischen Druck durch Kunden und Wettbewerber ausgesetzt sind und deshalb die digitale Transforma-

792 Vgl. Laux (1991), S. 52f. 793 Vgl. Simon (1959), S. 262ff. 794 Dies ist vor dem Hintergrund der Erkenntnisse aus Abschnitt 4.3.3.5 kaum verwunderlich. 795 Zu einer ähnlichen Erkenntnis gelangen bspw. Jahn/Kunz (2012), S. 344ff. 796 Vgl. Jahn/Pfeiffer (2014), S. 80ff.

142 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

tion vorantreiben, dass sie jedoch an unterschiedlichen Stellen ihres Unternehmens mit unter-schiedlichem Ergebnis digitalisieren.797 Vor dem Hintergrund der empirischen Erkenntnisse könnte auch die Erkenntnis von Sia/Soh/Weill zutreffend zu sein: „Most organizations simply respond to new digital threats and opportunities in an ad hoc manner within some organizati-onal functions.“798

Die empirischen Erkenntnisse stützen ferner die Ansicht von Becker et al., wonach im Mittel-stand tendenziell eine totale Transformation etablierter Geschäftsmodelle gescheut wird.799 Diese setzt in einem größeren Umfang Ressourcen tangibler und intangibler Art voraus, die im Mittelstand jedoch üblicherweise nicht zur Verfügung stehen.800 Zweitens fehlt im Mittel-stand oftmals das notwendige Know-how, eine totale Transformation gewinnbringend durch-zuführen.801 Drittens kann ein Zusammenhang zwischen der Transformation von Geschäfts-modellen und einem steigenden Unternehmenserfolg oftmals nur skizziert werden,802 weshalb Veränderungen, deren Auswirkungen noch nicht genau prognostizierbar sind, im Mittelstand erst verhältnismäßig spät in Angriff genommen werden.803 Darüber hinaus lassen sich Ge-schäftsmodelle im Regelfall nicht abrupt verändern, „[…] vielmehr ist in der Praxis zu be-obachten, dass nach dem Aufbrechen eines etablierten Geschäftsmodells aufgrund von Ver-änderungen in der Unternehmensumwelt ein regelrechter Wettbewerb alternativer Geschäfts-modellkonfigurationen eintritt; dies beruht allein schon auf der Tatsache, dass innovative Ge-schäftsmodelle tendenziell eher von Seiteneinsteigern als von den zuvor etablierten Akteuren begründet werden.“804

Ein Vergleich hinsichtlich der Entscheidungsphasen zeigt nur geringfügige Divergenzen. An-zumerken ist jedoch, dass 6% der Probanden, welche bereits die Entscheidung zur Digitalisie-rung des Geschäftsmodells getroffen haben, angeben, sich für eine vollständige Digitalisie-rung sämtlicher Geschäftsmodellelemente entschieden zu haben. Dies entspricht einer totalen Transformation. Eine solche müsste ggf. einhergehen mit einer radikalen Änderung der Un-ternehmenskultur.805 Hock/Clauss/Schulz weisen darauf hin, dass „firms interested in engag-ing in business model innovation should be aware of their culture and possible cognitive bar-riers to change.”806

Gerade diese ist jedoch neben einer veränderten Denkweise und der Ressourcenknappheit ei-ne der wesentlichen Hürden bei der Umsetzung von Veränderungen.807 Für Probanden in der Pre-Decision Phase ist diese Entscheidungsalternative nicht relevant.

797 Vgl. Westerman et al. (2011), S. 5. 798 Vgl. Sia/Soh/Weill (2016), S. 106. 799 Vgl. Becker et al. (2017), S. 284. 800 Vgl. Becker et al. (2017), S. 288. 801 Vgl. Kaschny/Nolden/Schreuder (2015), S. 409. 802 Vgl. Abschnitt 4.2.2. 803 Vgl. Becker et al. (2017), S. 285. 804 Knyphausen-Aufseß/Zollenkop (2011), S. 117. 805 Vgl. Jetter/Satzger/Neus (2009), S. 46. 806 Hock/Clauss/Schulz (2015), S. 446. 807 Vgl. Jørgensen/Neus (2007), S. 87.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 143

Ferner ist zu erkennen, dass der Aufbau von mehr als zwei Geschäftsmodellen bei gleichzeiti-ger Beibehaltung des aktuellen Geschäftsmodells in der Unternehmenspraxis keine Rolle spielt. Chesbrough folgend, existieren in Unternehmen Innovationsbarrieren, welche die Transformation von Geschäftsmodellen behindern. Dazu zählen insbesondere die Probleme mit der Konfiguration von Vermögenswerten und Prozessen, welche auf Trägheit zurückzu-führen sind. Ein weiterer Grund ist die kognitive Unfähigkeit von Managern, das Wertschöp-fungspotenzial eines neuen Geschäftsmodells zu verstehen.808 Neben der soeben erwähnten Trägheit von Managern existiert auch eine organisationale Trägheit, da starre Prozesse und Strukturen dem Streben nach Veränderung entgegenstehen.809

Eine Clusteranalyse der ausgewählten Entscheidungsalternative hinsichtlich des Alters der Probanden zeigt nur geringfügige Unterschiede.

Abbildung 4-33: Auswahl und Generation Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass die Auswahl der Entscheidungsalternativen vor dem Hintergrund des Alters der Probanden primär hinsichtlich der Entscheidungsalternativen der 808 Vgl. Chesbrough (2010), S. 358f. 809 Vgl. Gassmann/Sauer/Hofmann (2015), S. 181.

Erkenntnis 15: Führungskräfte in der mittelständischen Unternehmenspraxis scheu-en eine totale Transformation des Geschäftsmodells und fokussieren die teilweise Digitalisierung ausgewählter Elemente des Geschäfts-modells.

144 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

totalen und der teilweisen Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemente (BB: 3%; GX: 13% bzw. BB: 66%; GX: 50%) existieren.

4.3.2.8 Entscheidungsverhalten

Die Auswahl einer Entscheidungsalternative führt zu einem bestimmten Verhalten.810 Das re-ale Verhalten von Individuen in Organisationen wird insbesondere durch die verhaltenswis-senschaftliche Entscheidungsforschung hervorgehoben.811 Um dieses Verhalten zu ermitteln, wurden in Anlehnung an die Konstrukte der Theory of Planned Behavior812 folgende Aussa-gen abgeleitet:813

Die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells wird von mir als nutzbrin-gend eingestuft (Entscheidung nutzenbringend).

Für das Unternehmen bedeutende Personen oder Gruppen erachten die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells als wichtig (Entscheidung wichtig).

Ich habe die notwendigen Fähigkeiten und Ressourcen, um die Entscheidung zur Digi-talisierung des Geschäftsmodells zu treffen (Fähigkeiten/Ressourcen).

Meine Absicht ist es, das gesamte Geschäftsmodell vollständig zu digitalisieren (Ab-sicht).

Die Probanden wurden sodann mittels einer 5-stufigen Skala gebeten anzugeben, inwieweit die Aussagen zutreffend sind.814

810 Vgl. Davis/Luthans (1980), S. 285. 811 Vgl. Scherm/Pietsch (2007), S. 23. 812 Vgl. Abschnitt 3.3.2. 813 Die Formulierung einer Aussage je Konstrukte wird auch von Mak/Davis (2014) vorgenommen.

Anders verhält es sich bspw. bei Broadhead-Fearn/White (2006); Louis/Chan/Greenbaum (2009) oder Hyde/White (2013). Hinsichtlich der Formulierung der Aussagen siehe bspw. auch Brandt (2010), S. 227ff. und Schlohmann (2012), S. 171ff.

814 Vgl. Ajzen (1991), S. 192.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 145

Abbildung 4-34: Verhalten Die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells wird von der überwiegenden An-zahl der Probanden als nutzbringend eingestuft (Pre-D: 4,4; Post-D: 4,6). Ferner geben die Probanden an, dass für das Unternehmen bedeutende Personen oder Gruppen die Entschei-dung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells als wichtig erachten (Pre-D: 4,0; Post-D: 4,4). Die Probanden gehen größtenteils davon aus, dass die Entscheidungsträger die notwendigen Fähigkeiten und Ressourcen besitzen (Pre-D: 3,4; Post-D: 3,9). Probanden in der Post Decisi-on Phase nennen häufiger die Absicht das gesamte Geschäftsmodell zu digitalisieren (Pre-D: 2,2; Post-D: 3,0).

4.3.2.9 Performance und Zusammenhang zum Unternehmenserfolg

Das Verhalten eines Individuums bezogen auf die Entscheidung zur Digitalisierung des Ge-schäftsmodells führt letztlich zur Performance.815 Der Ausdruck „Performance” bedeutet wörtlich übersetzt Leistung, kann jedoch auch als Erfolg, Ergebnis oder Leistungsfähigkeit

815 Vgl. Staehle (1999), S. 154ff.

Erkenntnis 16: Führungskräfte im Mittelstand bezeichnen die Entscheidung zur Di-gitalisierung des Geschäftsmodells als nutzenstiftend. Die Absicht das gesamte Geschäftsmodell zu digitalisieren haben eher diejenigen Führungskräfte, die bereits die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells getroffen haben.

146 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

bezeichnet werden.816 Er wird in der angloamerikanischen Literatur von Neely definiert als „sum of all processes that will lead managers to taking appropriate actions in the present that will create a performing organization in the future (i.e. one that is effective and efficient).”817 Nilsson/Rapp beschreiben Performance als „value that is created for the firm`s most important stakeholders.“818 Hilgers definiert den Begriff wie folgt: „Performance ist die Konsequenz ef-fizienter und/oder effektiver Handlungen auf allen Leistungs- und Entscheidungsebenen einer Organisation vor dem Hintergrund der Befriedigung pluraler Interessen bei multidimensiona-len Zielen.“819 In der vorliegenden Arbeit wird die Ansicht Beckers vertreten, wonach „[…] Performance als eine Messgröße definiert wird, die für die dynamische Anpassung des leis-tungswirtschaftlichen Programms eines Unternehmens (also der Potentiale, Prozesse, Projek-te, Produkte und der jeweiligen Portfolios) an die (mit Chancen und Risiken versehenen) Marktverhältnisse steht, so dass stets eine angemessene Erreichung der interessenbedingten Ziele eines Unternehmens gewährleistet ist.“820

Die Messung der Performance wird als Performance Measurement821 bezeichnet und in der Literatur umfassend diskutiert. Die Unternehmensperformance oder der Unternehmenserfolg ist ein wesentliches Konstrukt der betriebswirtschaftlichen Forschung, eine allgemein akzep-tierte Konvention zur Messung desselben gibt es jedoch nicht.822 Grundsätzlich kann eine Per-formance-Messung mittels objektiver und subjektiver Erfolgsmaße durchgeführt werden.823 Objektive Erfolgsmaße sind intersubjektiv nachvollziehbare Daten und Fakten,824 während subjektive Erfolgsmaße einen qualitativen oder quantitativen Sachverhalt mittels subjektiver Beurteilung messen und mit Hilfe von Befragungen erhoben werden.825 Die subjektive Er-folgsmessung geht folglich davon aus, dass die Auskunftsperson das Untersuchungsobjekt im Hinblick auf die Fragestellung beurteilen kann.826

In einer empirischen Untersuchung von Dess/Robinson konnte der Nachweis erbracht werden, dass eine signifikante Korrelation zwischen objektiven und subjektiven Ansätzen der Er-folgsmessung besteht. Nichtsdestoweniger empfehlen die Autoren einen Rückgriff auf objek-

816 Vgl. Hilgers (2008), S. 30. 817 Neely (2007), S. 127. In der Literatur existieren noch weitere Definitionsansätze. Eine Übersicht

ermöglicht bspw. Krause (2006), S. 18f. 818 Nilsson/Rapp (2005), S. 39. 819 Hilgers (2008), S. 35. Die Befriedigung pluraler Interessen ist auch Teil der Definition von Daniel

(2008), S. 30. Der Autor verwendet dabei den Begriff Stakeholder. 820 Vgl. Becker (2012a), S. 43. Zur Begriffsdiskussion siehe Meyer/Gupta (1994). 821 Zum Performance Measurement siehe umfassend Gleich (2001); Gladen (2014). Siehe auch

Neely/Gregory/Platts (1995). 822 Vgl. Wältermann (2008), S. 15. 823 Vgl. Venkatraman/Ramanujan (1987), S. 110. Mittels Erfolgsmaße sollen abstrakt formulierte

Ziele quantifizierbar gemacht werden, um eine zahlenmäßige Beurteilung des Erfolgs der zugrun-deliegenden Handlungen oder des zugrundeliegenden Objekts zu ermöglichen. Vgl. Gilles (2005), S. 21ff.

824 Vgl. Bachmann (2009), S. 92ff. 825 Vgl. Jenner (1999), S. 235. 826 Vgl. Blackburn (1982), S. 64.Nachteil der subjektiven Erfolgsmessung ist die starke Abhängigkeit

von den individuellen Präferenzen des subjektiv Bewertenden. Vgl. Brettel et al. (2009), S. 71.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 147

tive Daten, falls diese vorhanden sind.827 Objektive Erfolgsmaße sind jedoch nicht gänzlich problembefreit. Im Falle einer empirischen Untersuchung von Großunternehmen mit mehre-ren Geschäftseinheiten in verschiedenen Branchen liegt ein wesentliches Problem für den Forscher darin, die verschiedenen Größen wie bspw. das Anlagevermögen den in den ver-schiedenen Industrien tätigen Geschäftseinheiten exakt zuzuordnen.828 Bei der Untersuchung von kleinen und mittelständischen Unternehmen stehen oftmals die benötigten Informationen nicht zur Verfügung. Falls diese jedoch im vollen Umfang verfügbar sind, bleibt die Gefahr der Manipulation durch den Eigentümer. Auch wenn dies nicht eintritt, so werden jedoch oftmals nicht direkt vergleichbare Buchhaltungsrichtlinien angewendet.829

Venkatraman/Ramanujam gelangen ebenfalls im Rahmen einer empirischen Untersuchung zu dem Ergebnis, dass eine Messung auf Grundlage primärer Quellen (Einschätzungen von Ent-scheidungsträgern in den Unternehmen) und sekundären Quellen (von den Unternehmen ver-öffentlichte Daten) zu ähnlichen Resultaten führt und die subjektive Einschätzung von Mana-gern eine hohe Validität birgt.830 Um den Problemen der objektiven Erfolgsmaße zu begeg-nen, können subjektive genutzt werden, die auf der persönlichen Einschätzung der Befragten basieren.831 Deshalb werden jene gefragt, wie zufrieden sie im Vergleich mit ihrem stärksten Wettbewerber mit den folgenden zehn Dimensionen sind:832

827 Vgl. Dess/Robinson (1984), S. 269ff. 828 Vgl. Dess/Robinson (1984), S. 266. 829 Vgl. Dess/Robinson (1984), S. 267. 830 Vgl. Venkatraman/Ramanujam (1986), S. 804ff. 831 Vgl. Claas (2006), S. 164. 832 Vgl. Becker et al. (2013c), S. 171. Ähnlich auch Vorhies/Morgan (2013).

148 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-35: Performance Die empirischen Erkenntnisse verdeutlichen, dass Probanden in der Post Decision Phase i.d.R. eine geringfügig höhere Performance angeben. Insbesondere hinsichtlich des Marktan-teils sind Unterschiede erkennbar (Pre-D: 3,4; Post-D: 3,9). Die Ergebnisse lassen vermuten, dass die mit der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells einhergehende Ge-schäftsmodellinnovation die Performance von Unternehmen verbessert.833 Jedoch ist auch zu berücksichtigen, dass ggf. eine gewisse Performance überhaupt erst notwendig ist, um die Entscheidung zur Digitalisierung nicht nur zu treffen, sondern diese auch umzusetzen. Wech-selwirkungen sind daher nicht auszuschließen. Um mögliche Performance-Auswirkungen ge-nauer zu ermitteln, wurde neben der Untersuchung der Unternehmensperformance in Abhän-gigkeit von der Phasenzugehörigkeit ferner Performance-Unterschiede in Abhängigkeit von der ausgewählten Digitalisierungsalternative untersucht. Dazu wurden jedoch nur die Proban-den berücksichtigt, die sich in der Post Decision Phase befinden.

833 Diesen Zusammenhang sehen bspw. auch Amit/Zott (2012), S. 41f. oder Kim/Min (2015).

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 149

Abbildung 4-36: Digitalisierungsalternative und Performance Die empirischen Erkenntnisse verdeutlichen, dass in Abhängigkeit von der ausgewählten Di-gitalisierungsalternative die Unternehmensperformance variiert. Probanden, die sich für die vollständige Digitalisierung sämtlicher Geschäftsmodellelemente entschieden haben (totale Transformation), attestieren sodann stellenweise eine deutliche höhere Unternehmensperfor-mance als Probanden, die sich für eine der partiellen Digitalisierungsalternativen oder dem Aufbau eines zweiten Geschäftsmodells entschieden haben. Aufgrund dieser Erkenntnis kann die Vermutung geäußert werden, dass die totale Transformation des Geschäftsmodells zu ei-ner höheren Unternehmensperformance führt. Es lassen sich insbesondere Unterschiede hin-sichtlich der Performance-Indikatoren „Anzahl der akquirierten Neukunden“ und „Marketing-aktivitäten“ feststellen. Aufgrund dessen, wurde mittels einer Anova ein Signifikanztest durchgeführt.

150 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-37: Performance-Unterschiede

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 151

Die Analyse mittels der Anova verdeutlicht einen nahezu signifikanten Unterschied der ange-sprochenen Indikatoren in Abhängigkeit von der Auswahl der Digitalisierungsalternative.834 Anzumerken ist jedoch auch, dass erste eine Längsschnittstudie genaue Auswirkungen darle-gen kann.

Nachdem die Probanden Auskunft zur Unternehmensperformance gegeben haben, wurde der Zusammenhang von Digitalisierung und Unternehmenserfolg835 untersucht. Dies erfolgte mit-tels einer argumentativen Verknüpfung zwischen Digitalisierung von Geschäftsmodellen und Unternehmenserfolg.836

Abbildung 4-38: Digitalisierung und Unternehmenserfolg Nach Angaben der Probanden besteht zwischen der Digitalisierung des Geschäftsmodells und c. p. der vorherigen Entscheidung und dem Unternehmenserfolg ein positiver bzw. stark posi-tiver Zusammenhang zum Unternehmenserfolg. Eine phasenspezifische Betrachtung zeigt je-

834 Zum Zusammenhang zwischen Geschäftsmodellinnovationen und Performance siehe bspw. Aspa-ra/Hietanen/Tikkanen (2010); Bock et al. (2012) oder Cucculelli/Bettinelli (2015).

835 In diesem Zusammenhang steht der Periodenerfolg im Fokus der Betrachtung und nicht der Total-erfolg, da dieser den Erfolg bezeichnet, den ein Unternehmen während der gesamten Existenzdau-er von der Gründung bis zur Liquidation erzielt. Vgl. Franke/Hax (2009), S. 82.

836 Vgl. Becker et al. (2013c), S. 173.

Erkenntnis 17: Die Unternehmensperformance mittelständischer Unternehmen kann durch die Digitalisierung des Geschäftsmodells gesteigert werden.

152 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

doch auch, dass Unternehmen in der Pre Decision Phase den Zusammenhang eher als positiv bewerten als Unternehmen in der Post Decision Phase (Pre-D: 79%; Post-D: 75%) und vica versa (Pre-D: 6%; Post-D: 13%).

4.3.2.10 Aspekte der Entscheidungsfindung

In der vorliegenden Arbeit steht jedoch nicht die Frage nach der Rationalität im Vordergrund, sondern wie Digitalisierungsentscheidungen in der Realität getroffen werden.837

Becker/Ulrich/Botzkowski stellen in diesem Zusammenhang u.a. fest, dass in der betriebswirt-schaftlichen Entscheidungsforschung insbesondere die Art der Entscheidungsfindung (zentral vs. dezentral), die Dauer der Entscheidungsfindung sowie die beteiligten Akteure838 relevante Fragestellungen darstellen.839 In diesem Zusammenhang stellt sich zunächst die Frage, ob die Auswahl der Digitalisierungsalternative durch ein Leitungsgremium (Gruppenentschei-dung840) erfolgt oder durch eine Einzelentscheidung (Individualentscheidung) des Unterneh-mers/CEO.841 Sofern die Auswahl der Digitalisierungsalternative durch ein Leitungsgremium erfolgt, sind die jeweiligen Individualentscheidungen aufeinander abzustimmen,842 wodurch die Entscheidungsgeschwindigkeit sinkt.843

837 Diese Zielsetzung ist der deskriptiven Entscheidungsforschung zuzuordnen. Siehe dazu die Aus-führungen von Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes (2014), S. 17.

838 Vgl. Grün/Hamel/Witte (1988), S. S. 37ff. 839 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016a), S. 10. Siehe auch Becker et al. (2016), S. 111. 840 „The idea that group decisions are more informed than individual decisions has considerable intui-

tive appeal. Groups bring together individuals with unique perspectives, information, and exper-tise that, if pooled efficiently, should be able to achieve superior outcomes compared to individual decisions or the average of a set of individual decisions” Lightle/Kagel/Arkes (2009), S. 568. Die Autoren verweisen jedoch auch darauf, dass Gruppenentscheidungen stets das Problem versteckter Charaktere haben. Siehe auch: Fraidin (2004).

841 Vgl. Kilgus (1995), S. 95f.; Mag (1969), S. 108. Zur Unterscheidung von Gruppenentscheidung und Einzelentscheidungen (Individualentscheidungen) siehe bspw. Mag (1969), S. 108f.; Neus (1997), S. 13f.; Schneider (1997), S. 108f.

842 Vgl. Becker (1996b), S. 157. 843 Vgl. Ebert (2011), S. 149; Dittmer (2002), S. 83f.

Erkenntnis 18: Führungskräfte mittelständischer Unternehmen sehen einen positiven bis stark positiven Zusammenhang zwischen der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells und dem Unternehmenserfolg.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 153

Abbildung 4-39: Entscheidungsfindung Die empirischen Ergebnisse verdeutlichen, dass die Entscheidung zur Digitalisierung des Ge-schäftsmodells vorwiegend durch ein Leitungsgremium getroffen wird. Ersichtlich ist jedoch auch, dass Probanden in der Post Decision Phase mehr als doppelt so häufig angeben, dass die Entscheidungsfindung durch den Unternehmer/CEO erfolgte. In Abschnitt 2.4.3 der vorlie-genden Arbeit wurde bereits erläutert, dass insbesondere in mittelständischen Unternehmen der Unternehmer eine exponierte Rolle einnimmt, da er eine originäre Entscheidungskompe-tenz besitzt und dadurch die rechtlich höchste Instanz im Unternehmen ist.844

Die treibenden Kräfte der Globalisierung und die technologischen Entwicklungen haben die Intensität des Wettbewerbs erhöht und führen zu einer turbulenteren und dynamischeren Umwelt, wodurch Unternehmen gezwungen sind, ihre Entscheidungs- und Arbeitsprozesse zu beschleunigen, um die langfristige Existenzsicherung zu gewährleisten.845

In der betriebswirtschaftlichen Entscheidungsforschung wird neben der Art der Entschei-dungsfindung (zentral vs. dezentral) die Entscheidungsgeschwindigkeit diskutiert.846 Im be-

844 Vgl. Abschnitt 2.4.3. 845 Vgl. Zehir/Öz ahin (2008), S. 709. 846 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016a), S. 10.

Erkenntnis 19: Die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells wird in der mittelständischen Unternehmenspraxis mehrheitlich durch ein Leitungsgremium getroffen.

154 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

triebswirtschaftlichen Kontext versteht Eisenhardt unter Entscheidungsgeschwindigkeit den Zeitraum von der Betrachtung der Alternativen bis zur Auswahl.847

Das wissenschaftliche Interesse an der Entscheidungsgeschwindigkeit wurde von Bour-geois/Eisenhardt initialisiert.848 Bourgeois/Eisenhardt untersuchten im Jahr 1988 strategische Entscheidungsprozesse in hochvolatilen Umwelten und führten diesbezüglich im Rahmen ei-nes qualitativen Forschungsansatzes vier Fallstudien mit Unternehmen der Computerbranche durch. Die Datenerhebung erfolgte durch Interviews mit den Vorstandsvorsitzenden und der Beobachtung von Meetings. Die Forscher kamen u.a. zu dem Ergebnis, dass die Entschei-dungsgeschwindigkeit einen positiven Einfluss auf die Unternehmensperformance besitzt.849 Die Probanden wurden sodann gebeten, die Dauer der Entscheidungsfindung anzugeben.

Abbildung 4-40: Durchschnittliche Dauer der Entscheidungsfindung Die empirischen Ergebnisse verdeutlichen, dass die Probanden in der Pre Decision Phase da-von ausgehen, dass die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells im Durch-schnitt achtzehn Monate beanspruchen wird, während Probanden welche sich in der Post De-cision Phase befinden rückblickend knapp neun Monaten Entscheidungsdauer berichten. Die Differenz könnte auf verschiedene Ursachen zurückzuführen sein. Mittelständische Unter-nehmen könnten zunächst einen längeren Zeitraum veranschlagen, um eine mögliche Fehlent-scheidung zu vermeiden. Strategische Fehlentscheidungen können nämlich in mittelständi-

847 Vgl. Eisenhardt (1989), S. 549. Siehe dazu auch Baum/Wally (2003). 848 Vgl. Baum/Wally (2003), S. 1107. 849 Vgl. Bourgeois/Eisenhardt (1988). Siehe auch Siehe auch Eisenhardt/Bourgeois (1988) oder Dur-

ban/Pech (2006), S. 84.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 155

schen Unternehmen die Existenzsicherung nachhaltig bedrohen.850 Um im Wettbewerb wei-terhin bestehen zu können, müssen sich jedoch etablierte Unternehmen im Zeitalter der Digi-talisierung rasch an die neuen Bedingungskonstellationen anpassen.851 Dies könnte letztlich dazu führen, dass der angedachte Zeitraum für die Entscheidung verringert werden muss.

Stoll/Buhse benennen im Rahmen einer empirischen Untersuchung zwar für die digitale Transformation Wissen/Knowhow und Personalressourcen als erfolgskritische Faktoren, ge-langen jedoch auch zu der Erkenntnis, dass es Unternehmen vor allem aber an der Zeit man-gelt, was sie als ein eindeutiges Indiz für eine erhebliche Orientierungslosigkeit werten.852

Unabhängig davon, ob die definitive Auswahl der Digitalisierungsalternative durch ein Lei-tungsgremium erfolgt oder durch eine Einzelentscheidung, können an der Entscheidungsfin-dung verschiedene Akteure mit unterschiedlichen Rechten beteiligt sein.853

Aufgrund dessen sollten die Probanden zunächst angeben, welche Akteure an welcher Stelle des Entscheidungsprozesses primär beteiligt waren bzw. beteiligt sein werden. Hinsichtlich der Akteure wurde folgende Abgrenzung zu Grunde gelegt: Eigentümer/Gesellschafter, CEO (Geschäftsführer), CFO (kaufm. Geschäftsführer), CIO (techn. Geschäftsführer), CDO (Chief Digital Officer), Sonstige Mitglieder der Geschäftsführung, Aufsichtsrat/Beirat, Funktions-/Bereichsleiter und externe Akteure (z. B. Berater, Wissenschaftler).

850 Vgl. Becker et al. (2017), S. 305. 851 Vgl. Zisler et al. (2016), S. 76. 852 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 24. 853 Vgl. Becker/Ulrich/Botzkowski (2016a), S. 76.

Erkenntnis 20: Die voraussichtliche Entscheidungsdauer ist ca. neun Monate länger als die tatsächliche Entscheidungsdauer.

156 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-41: Akteure der Entscheidung – 1 Der CEO ist, wie Abbildung 4-41 verdeutlicht, federführend im Rahmen der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells (Pre-D und Post-D: jeweils 67%). Dies lässt die Vermutung zu, dass unter Berücksichtigung der Erkenntnis, dass die Entscheidung zur Digita-lisierung des Geschäftsmodells vorwiegend durch ein Leitungsgremium getroffen wird, das der CEO dennoch die letztendliche Entscheidung trifft.854 In der Studie von Stoll/Buhse geben ebenfalls über 70% der befragten Geschäftsführungen und Vorstände an, für die digitale Transformation zuständig zu sein, während nur knapp 60% der Mitarbeiter die digitale Trans-formation als Managementaufgabe ansehen. Die Autoren sehen in diesem Zusammenhang ferner die Zuständigkeiten für die digitale Transformation oftmals als unklar an.855

Die weiteren C-Levels CFO, CIO und CDO sind primär mitwirkend. Riedel/Heinen kommen in diesem Zusammenhang zu der Erkenntnis, dass nur knapp jedes fünfte der befragten Un-ternehmen überhaupt einen CDO besitzt und nur weitere 10 Prozent planen eine derartige Stelle zu schaffen.856 Friedrich/Péladeau/Mueller sprechen sich für eine verstärkte Einbin-dung von CDOs aus, da „CDOs […] will be in the best position to lead the way to a full digi-tal transformation.”857

854 Siehe dazu auch die empirische Studie von Hang/Wang (2012). 855 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 22f. 856 Vgl. Riedel/Heinen (2015), S. 33. 857 Friedrich/Péladeau/Mueller (2015), S. 4.

4.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung 157

Abbildung 4-42: Akteure der Entscheidung – 2 Wie Abbildung 4-42 verdeutlicht, werden Aufsichtsrat/Beirat primär angehört oder sind an der Entscheidung gar nicht beteiligt. Ulrich hebt jedoch hervor, dass insbesondere in mittel-ständischen Unternehmen dem Beirat neben der reinen Überwachung weitere Funktionen wie Beratung, Mitwirkung im Rahmen der strategischen Unternehmensplanung sowie Übernahme von Entscheidungskompetenzen zugesprochen werden.858 Becker et al. empfehlen, „das The-ma Geschäftsmodell als strategisches Thema zu begreifen und folglich auch fest in der Agen-da von Top-Management, Aufsichtsrat und Beirat zu etablieren.“859 Tannou/Westermann plä-dieren für die Implementierung einer „Digital Governance“,860 was eine vorherige spezifische Qualifikation erfordern könnte.861

Jahn/Pfeiffer argumentieren, dass aufgrund der großen Bedeutung des Themas für die strate-gische Ausrichtung eines Unternehmens, die Verantwortung im Top-Management liegt862 und

858 Vgl. Ulrich (2011), S. 143. 859 Vgl. Becker et al. (2017), S. 305. 860 Vgl. Tanno/Westermann (2012), S. 13 861 Vgl. Zur Qualifikation von Aufsichtsräten und Beiräten im Rahmen der Corporate Governance in

mittelständischen Unternehmen siehe Welge/Witt (2013), S. 197f. 862 Vgl. Jahn/Pfeiffer (2014), S. 86.

Erkenntnis 21: Federführend im Rahmen der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells ist der CEO, während weitere Akteure eher mit-wirken oder wie Aufsichtsrat/Beirat oftmals gar nicht beteiligt sind.

158 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Summa argumentiert ferner, dass die digitale Transformation von mehreren Personen getragen werden muss, um den notwendigen kulturellen Change zu bewältigen.863 Dem Mediapreneur-Prinzip folgend, sind sodann Unternehmer und Manager notwendig, welche die Marktchancen der digitalen Transformation konsequent nutzen und sich mit erhöhter Risikobereitschaft und innovativen Ideen gegen mögliche Konventionen durchsetzen und so bestehende Geschäfts-modelle transformieren.864 Stoll/Buhse stellen diesbezüglich heraus, das die digitale Trans-formation weder einer Einzelperson wie bspw. einem Chief Digital Officer obliegt, noch ei-nem bestimmten Bereich, da jede Person im Unternehmen seinen Beitrag leisten und erken-nen muss, wo Potenziale im eigenen Handlungsfeld liegen.865

4.4 Synopse und Rückgriff auf die Forschungsfragen

Die vorangegangenen Ausführungen hatten zum Ziel, die der Arbeit zu Grunde liegenden Forschungsfragen zu beantworten. Die erste Forschungsfrage befasst sich mit dem grundle-genden Verständnis der Digitalisierung und dessen Wahrnehmung. Wesentliche Erkenntnisse sind:

Das wissenschaftliche Verständnis der Digitalisierung deckt sich größtenteils mit dem Verständnis der mittelständischen Unternehmenspraxis.

Im Mittelstand wird mit der Digitalisierung – neben der partiellen bzw. totalen Trans-formation von Geschäftsmodellen – insbesondere die Automatisierung bestehender Prozesse assoziiert.

Die Digitalisierung wird gegenwärtig nur bedingt als Megatrend wahrgenommen, da die mittelständische Unternehmenspraxis davon ausgeht, dass der Zenit der Digitali-sierung in weniger als 30 Jahren erreicht wird.

Die Forschungsergebnisse verdeutlichen, dass die wissenschaftliche Digitalisierungsdefinition („Digitalisierung ist die partielle bzw. totale Transformation von Geschäftsmodellen unter der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit dem Ziel der Wertschöp-fung“) in der Unternehmenspraxis Anklang findet. Hoffmeister vertritt in diesem Zusammen-hang die Ansicht, dass vor dem Hintergrund der gegenwärtigen Diskussion um die digitale Transformation von Geschäftsmodellen das Verständnis der Digitalisierung als Form der bi-nären Codierung nicht zweckmäßig ist.866 Ferner zeigen die Ergebnisse, dass mit der Digitali-sierung primär die Automatisierung von Prozessen verstanden wird. Dies könnte mit der For-derung von Stoll/Buhse einhergehen, wonach Prozesse in der digitalen Welt agil, bereichs- oder sogar firmenübergreifend, vernetzt und automatisiert ablaufen müssen.867 Hinsichtlich der Frage ob Digitalisierung als Megatrend in der Unternehmenspraxis wahrgenommen wird,

863 Vgl. Summa (2016), S. 75. 864 Vgl. Hoffmeister/Borcke (2015), S. 48. 865 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 19. 866 Vgl. Hoffmeister (2015), S. 84. 867 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 62.

4.4 Synopse und Rückgriff auf die Forschungsfragen 159

zeigen die Ergebnisse, dass die Probanden Digitalisierung nur bedingt als Megatrend ansehen, da in der mittelständischen Unternehmenspraxis davon ausgegangen wird, dass der Zenit der Digitalisierung in weniger als 30 Jahren erreicht wird.

Die zweite Forschungsfrage befasst sich mit dem Einfluss der Digitalisierung auf die Ge-schäftsmodellelemente, den Merkmalen eines digitalen Geschäftsmodells und der Relevanz der Digitalisierung von Geschäftsmodellen. Wesentliche Erkenntnisse sind:

Die Digitalisierung wirkt sich nach Ansicht der mittelständischen Unternehmenspraxis auf alle Elemente des Geschäftsmodells aus, jedoch divergieren die Meinungen bzgl. der Elemente Einnahmequellen und insbesondere der Liquiditätssituation.

Die Geschäftsmodellelemente Kanäle und Schlüsselaktivitäten werden aus Sicht der mittelständischen Unternehmenspraxis am stärksten durch die Digitalisierung beein-flusst, im Gegensatz zur Liquiditätssituation.

In der mittelständischen Unternehmenspraxis werden unter einem digitalen Ge-schäftsmodell überwiegend digitale (Geschäfts-)Prozesse und die digitale Beziehung zu Stakeholdern verstanden.

Die digitale Beziehung zu Stakeholdern ist in der mittelständischen Unternehmenspra-xis bereits fester Bestandteil des Geschäftsmodells, während digitale (Geschäfts-)Prozesse bisher nur selten realisiert worden sind.

In der mittelständischen Unternehmenspraxis wird die Bedeutung eines digitalen Ge-schäftsmodells zwar erkannt, jedoch eher als wichtig statt als sehr wichtig angesehen.

Die empirischen Erkenntnisse verdeutlichen, dass in der mittelständischen Unternehmenspra-xis unterschiedliche Ansichten darüber existieren, ob die Digitalisierung Auswirkungen auf die Einnahmequellen und die Liquiditätssituation besitzt. Diejenigen Probanden, die Auswir-kungen attestieren, gehen wiederum mehrheitlich von einer eher niedrigen Auswirkung aus. In Bezug auf das Verständnis eines digitalen Geschäftsmodells zeigen die Ergebnisse, dass aus Sicht der mittelständischen Unternehmenspraxis digitale (Geschäfts-)Prozesse und die di-gitale Beziehung zu Stakeholdern die primären Merkmale darstellen. Diejenigen Unterneh-men, die ihren Angaben zufolge über ein digitales Geschäftsmodell verfügen, argumentieren jedoch primär mit der digitalen Beziehung zu Stakeholdern, weshalb die Vermutung nahe-liegt, dass die Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen mittelständische Unternehmen vor Probleme stellt.868

Abschließend verdeutlichen die Forschungsergebnisse, dass die mittelständische Unterneh-menspraxis ggf. die Notwendigkeit eines digitalen Geschäftsmodells unterschätzt. Schröder/Schlepphorst/Kay vertreten die Ansicht, dass insbesondere der Mittelstand diese Notwendigkeit unterschätzt und dadurch an Wettbewerbsfähigkeit verliert. Unternehmen, so die Autoren, welche sich einer Digitalisierung des Geschäftsmodells verschließen, koppeln sich einerseits vom Absatzmarkt ab und lassen Umsatz- und Einsparpotenziale ungenutzt, an-

868 Vgl. Abschnitt 4.2.2.2.

160 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

dererseits geht ein wichtiger Zugang zum Arbeitsmarkt verloren.869

Die dritte und zentrale Forschungsfrage der vorliegenden Arbeit befasst sich mit der Ent-scheidung zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand. Wesentliche Erkenntnisse sind:

Es existiert im Mittelstand ein fast ausgewogenes Verhältnis von Führungskräften, die sich gegenwärtig vor der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells be-finden, und von Führungskräften, die diese Entscheidung bereits getroffen haben.

Die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells wird im Mittelstand pri-mär durch technologische Veränderungen, Markt-/Kundenbedürfnisse und Impulse aus dem Top-Management ausgelöst, während Probleme mit der aktuellen Erfolgslage eine untergeordnete Bedeutung haben.

Führungskräfte mittelständischer Unternehmen treffen die Entscheidung zur Digitali-sierung des Geschäftsmodells überwiegend unter Risiko.

In der mittelständischen Unternehmenspraxis verfolgen Führungskräfte mit der Ent-scheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells tendenziell eher Sach- als For-malziele.

Führungskräfte in der mittelständischen Unternehmenspraxis halten die Anzahl der be-trachteten Digitalisierungsalternativen (bewusst) niedrig. Die teilweise Digitalisierung ausgewählter Elemente des Geschäftsmodells ist dominierend.

Zur Bewertung der Digitalisierungsalternativen nutzen Führungskräfte im Mittelstand vorwiegend Kennzahlen und Kennzahlensysteme sowie Nutzwertanalysen.

Führungskräfte in der mittelständischen Unternehmenspraxis scheuen eine totale Transformation des Geschäftsmodells und fokussieren die teilweise Digitalisierung ausgewählter Elemente des Geschäftsmodells.

Führungskräfte im Mittelstand bezeichnen die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells als nutzenstiftend. Die Absicht das gesamte Geschäftsmodell zu di-gitalisieren haben eher diejenigen Führungskräfte, die bereits die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells getroffen haben.

Die Unternehmensperformance mittelständischer Unternehmen kann durch die Digita-lisierung des Geschäftsmodells gesteigert werden.

Führungskräfte mittelständischer Unternehmen sehen einen positiven bis stark positi-ven Zusammenhang zwischen der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmo-dells und dem Unternehmenserfolg.

Die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells wird in der mittelständi-schen Unternehmenspraxis mehrheitlich durch ein Leitungsgremium getroffen.

869 Vgl. Schröder/Schlepphorst/Kay (2015), S. 1.

4.4 Synopse und Rückgriff auf die Forschungsfragen 161

Die voraussichtliche Entscheidungsdauer ist neun Monate länger als die tatsächliche Entscheidungsdauer.

Federführend im Rahmen der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells ist der CEO, während weitere Akteure eher mitwirken oder wie Aufsichtsrat/Beirat oftmals gar nicht beteiligt sind.

Die nachfolgende Abbildung (4-43) zeigt nochmals in der Übersicht die formulierten Thesen und ob diese beizubehalten oder zu verwerfen sind.870

870 Vgl. Phillips (1970), S. 46.

162 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-43: Beibehaltung/Verwerfung der Thesen

4.5 Abgleich mit bestehenden Erkenntnissen zur Digitalen Transformation in Großunternehmen 163

Hinsichtlich der in der vorliegenden Arbeit formulierten Thesen soll grundsätzlich darauf hingewiesen werden, dass Thesen kontrovers formuliert und argumentativ strittig sein sollen und darüber hinaus ein aktuelles Thema der betriebswirtschaftlichen Forschung und Praxis zum Ziel haben.871 Die formulierten Thesen sollen daher als Behauptungssätze formuliert werden, welche stets zu belegen sind (Beibehaltung/Verwerfung),872 gleichwohl können Ein-wände gegen die Thesenformulierung und deren Annahme bzw. Ablehnung erhoben wer-den.873

4.5 Abgleich mit bestehenden Erkenntnissen zur Digitalen Transformation in Großunternehmen

Die in Abschnitt 4.3 vorgestellten empirischen Erkenntnisse geben Aufschluss über das Ver-ständnis, die Wahrnehmung und die Bedeutung der Digitalisierung, den Einfluss auf das Ge-schäftsmodell und den individuellen Entscheidungsprozess von Führungskräften in mittel-ständischen Unternehmen. Unter Berücksichtigung der empirischen Erkenntnisse zur Digita-len Transformation in Großunternehmen874 soll nun ein Abgleich zwischen den empirischen Erkenntnissen aus der vorliegenden Arbeit und bestehenden empirischen Erkenntnissen zu Großunternehmen erfolgen. Folgende Abbildung (4-44) zeigt die wesentlichen erkennbaren Unterschiede, die tendenziellen Charakter besitzen.

871 Vgl. Kruse (2004), S. 122. 872 Vgl. Franck (2007), S. 256. 873 Vgl. Frank/Haacke/Lahm (2007), S. 170. 874 Vgl. Abschnitt 3.2.

164 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

Abbildung 4-44: Digitale Transformation im Vergleich Die obige Abbildung verdeutlicht tendenzielle Unterschiede zwischen mittelständischen Un-ternehmen und Großunternehmen hinsichtlich der Digitalen Transformation. Um die Unter-schiede genauer darzustellen, soll nun eine detailliertere Erörterung der jeweiligen Aspekte erfolgen.

Verantwortlichkeit In Abschnitt 4.3.2.10 wurde verdeutlicht, dass die Digitale Transformation im Mittelstand fe-derführend dem Geschäftsführer (CEO) obliegt. Weitere Executives wie CFO, CIO, CDO und Eigentümer sind vornehmlich mitwirkend aktiv.

Büst/Hille/Schestakow kommen dagegen in Ihrer empirischen Untersuchung zu der Erkennt-nis, dass die Digitale Transformation ein bereichsübergreifendes Phänomen in Unternehmen ist und deshalb verschiedene Akteure involviert sind. Die treibenden Kräfte hinter den Digita-lisierungsaktivitäten sind insbesondere die IT-Abteilung, die Geschäftsführung und die Un-ternehmensentwicklung/Strategie.875 Buxmann/Zillmann stellen ebenfalls heraus, dass die Di-gitale Transformation durch verschiedene Akteure – insbesondere durch den CIO, den Vor-stand, den CDO und die Fachbereiche – getrieben wird.876 Stoll/Buhse konstatieren in diesem

875 Vgl. Büst/Hille/Schestakow (2015), S. 20. Zu ähnlichen Erkenntnissen gelangt auch Depiereux (2016), S. 3.

876 Vgl. Buxmann/Zillmann (2016), S. 16.

4.5 Abgleich mit bestehenden Erkenntnissen zur Digitalen Transformation in Großunternehmen 165

Kontext auch, dass oftmals Zuständigkeiten nicht erkennbar sind.877 In der Studie von Har-vard Business Review Analytic Services wird auf Grundlage der empirischen Erkenntnisse die Schlussfolgerung gezogen, dass ein CEO die Richtung vorgibt und technologisches Know-how besitzt, jedoch ist die Unterstützung durch weitere Executives essentiell.878

Phase der Transformation Abschnitt 4.2.2.1 verdeutlicht, dass in mittelständischen Unternehmen ein fast ausgewogenes Verhältnis von Führungskräften einerseits angeben, gegenwärtig vor der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells zu stehen und andererseits angeben, diese Entscheidung bereits getroffen zu haben.

Für Großunternehmen zeigt sich eine vergleichbare Situation. Fitzgerald et al. kommen im Jahr 2013 zu der Erkenntnis, dass oftmals weder eine digitale Vision noch eine Roadmap vor-handen ist.879 Büst/Hille/Schestakow gelangen zu ähnlichen Erkenntnissen, denn diese stellen im Rahmen Ihrer Untersuchung fest, dass ein fast ausgewogenes Verhältnis von Unternehmen existiert, deren Digitalisierungsstrategie sich entweder in der Entstehung befindet oder bereits realisiert wurde.880 Auf Grundlage ihrer empirischen Untersuchung konstatieren Hoberg et al. ebenfalls, dass ein Teil (ca. ein Drittel) der befragten Unternehmen bereits über eine klar defi-nierte Vision und Roadmap der Digitalen Transformation verfügt, während eine vergleichbare Anzahl an Unternehmen weder Vision noch Roadmap besitzen.881 Berghaus/Back vertreten unter Berücksichtigung der empirischen Erkenntnisse wiederum die Ansicht, dass die meisten Großunternehmen durch verschiedene Projekte bereits erste Schritte der Digitalen Transfor-mation gehen.882 Kane et al. zeigen, dass mittlerweile häufig klare digitale Visionen und Stra-tegien erkennbar sind und zahlreiche Unternehmen bereits mit neuartigen Technologien arbei-ten, um das Geschäftsmodell des Unternehmens fundamental zu transformieren.883 Der unter-schiedliche Fortschritt könnte darauf zurückzuführen sein, dass bspw. nur für eine geringe Anzahl an Unternehmen die Digitalisierung das Top-Thema darstellt, sich Führungskräfte oftmals vor notwendigen radialen Entscheidungen scheuen und Veränderungsbarrieren vor-handen sind.884

Fokus der Transformation Abschnitt 4.3.2.7 konnte zeigen, dass Führungskräfte in mittelständischen Unternehmen eine totale Transformation des Geschäftsmodells scheuen und sich primär auf die teilweise Digita-lisierung ausgewählter Elemente des Geschäftsmodells (partielle Digitalisierung) fokussieren.

Für Großunternehmen zeigt sich jedoch vornehmlich ein anderes Bild. Gutsche zeigt, dass je-des dritte Unternehmen bis zum Jahr 2020 eine starke oder sogar fundamentale Veränderung 877 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 23. 878 Vgl. Harvard Business Review Analytic Services (2015), S. 15. 879 Vgl. Fitzgerald et al. (2013), S. 8. 880 Vgl. Büst/Hille/Schestakow (2015), S. 18. 881 Vgl. Hoberg et al. (2015), S. 5. 882 Vgl. Berghaus/Back (2016), S. 30. 883 Vgl. Kane et al. (2015), S. 17. 884 Vgl. Depiereux (2016), S. 3ff.

166 4 Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand

des Geschäftsmodells erwartet.885 Auch Weber et al. gelangen zu der Erkenntnis, dass Groß-unternehmen unabhängig der Branchenzugehörigkeit eine umfassende Transformation des Geschäftsmodells anstreben.886 Epstein/Seeger/Börsch folgend, legen deutsche Großunter-nehmen den Schwerpunkt ihrer digitalen Aktivitäten explizit auf marktgerichtete Möglichkei-ten, wie bspw. den Aufbau neuer digitaler Geschäftsmodelle.887 Die Studie von Harvard Bu-siness Review Analytic Services verdeutlicht ferner, dass explizit diejenigen Unternehmen das Geschäftsmodell umfassend transformieren, welche frühzeitig neuartige Technologien nut-zen.888

Ziel der Transformation Führungskräfte mittelständischer Unternehmen verfolgen mit der Entscheidung zur Digitali-sierung des Geschäftsmodells tendenziell eher Sach- als Formalziele.889

Bloching et al. kommen in ihrer Untersuchung jedoch zu der Erkenntnis, dass die Digitalisie-rung für Großunternehmen in erster Linie ein Hebel zur Effizienzsteigerung durch Kostenre-duktion darstellt.890 Die Untersuchung von Stoll/Buhse zeigt zudem, dass das wichtigste Ziel der Digitalen Transformation die Sicherung der Zukunftsfähigkeit ist. Danach folgen die Stei-gerung der Kundenzufriedenheit, die Erschließung neuer Märkte, die Produktinnovation, die Kostenreduktion und die Gewinnmaximierung.891 Berghaus/Back zeigen, dass Großunter-nehmen mit der Digitalen Transformation insbesondere die Aufrechterhaltung der Wettbe-werbsfähigkeit und den Aufbau von Wettbewerbsbarrieren verfolgen. Weitere Ziele sind dar-über hinaus Kosten/Effizienz, Innovation, Stabilität und Nachhaltigkeit und Kundenzufrie-denheit.892 Nach Kane et al. sind die Ziele der Digitalisierung eine fundamentale Veränderung des Geschäftsmodells, eine bessere Adressierung der Kundenanforderungen, eine Verbesse-rung von Innovationen, eine Verbesserung von Management-Entscheidungen und eine Steige-rung der Effizienz.893

Ressourcenausstattung In Abschnitt 4.3.2.8 wurde verdeutlicht, dass die für die Digitale Transformation des Ge-schäftsmodells notwendigen Ressourcen in mittelständischen Unternehmen tendenziell eher begrenzt sind. Dies ist vor dem Hintergrund der Ausführung in Kapitel 2.4.2 und der Er-kenntnis von Becker et al.894 wenig überraschend.

Gutsche stellt in diesem Zusammenhang heraus, dass Großunternehmen hinreichende Res-sourcen für die Schaffung einer dynamischen Innovations- und Investitionskultur aufbringen

885 Vgl. Gutsche (2013), S. 8f. 886 Vgl. Weber et al. (2015), S. 12. Siehe auch Hess et al. (2016). 887 Vgl. Epstein/Seeger/Börsch (2016), S. 7. 888 Vgl. Harvard Business Review Analytic Services (2014), S. 6f. 889 Vgl. Abschnitt 4.2.3.4. 890 Vgl. Bloching et al. (2015), S. 31. 891 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 22. 892 Vgl. Berghaus/Back (2016), S. 28. 893 Vgl. Kane et al. (2015), S. 17. 894 Vgl. Becker et al. (2017), S. 288.

4.5 Abgleich mit bestehenden Erkenntnissen zur Digitalen Transformation in Großunternehmen 167

müssen, um die Digitale Transformation bewältigen zu können.895 Die Untersuchungsergeb-nisse von Berghaus/Back zeigen hingegen, dass in Großunternehmen fehlende Ressourcen nicht das primäre Problem darstellen, sondern die Problematik im Erhalt der notwendigen Ressourcen für Projekte, die nicht unmittelbar Kundennutzen stiften, liegt.896 Festzustellen ist jedoch auch, dass notwendigen Ressourcen für die Digitale Transformation in Großunterneh-men insbesondere dann begrenzt sind, wenn das Management keine digitale Vision und Stra-tegie besitzt.897

Fähigkeiten/Kompetenzen zur Transformation Die Ausführungen und Erkenntnisse in Abschnitt 4.3.2.8 lassen die Vermutung zu, dass in mittelständischen Unternehmen die Fähigkeiten und Kompetenzen der Entscheidungsträger zur Digitalen Transformation des Geschäftsmodells begrenzt sind. Die Vermutung kann ins-besondere deshalb untermauert werden, da die überwiegende Mehrheit der Entscheidungsträ-ger in mittelständischen Unternehmen sog. „Digital Natives“ sind.898

In Großunternehmen sind diese Fähigkeiten und Kompetenzen tendenziell eher vorhanden, da oftmals durch den CIO und den CDO Experten in den Unternehmen tätig sind. Darüber hin-aus partizipiert auch der CFO einerseits an der Entwicklung und Umsetzung der Digitalisie-rungsstrategie mit und fördert andererseits zunehmend das Verständnis der Mitarbeiter im CFO-Bereich für digitale Geschäftsmodelle.899 Zu berücksichtigen ist jedoch auch, dass diese Untersuchungen teilweise verdeutlichen, dass zur Bewältigung der Digitalen Transformation auch auf Management-Ebene ein Zusatzbedarf an digitalen Fähigkeiten und Kompetenzen be-steht.900

895 Vgl. Gutsche (2013), S. 21. 896 Vgl. Berghaus/Back (2016), S. 34. 897 Siehe dazu Fitzgerald et al. (2013) oder Stoll/Buhse (2016). 898 Vgl. Abschnitt 4.2.1.2. 899 Vgl. Epstein/Seeger/Börsch (2016), S. 16. 900 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 25; Hoberg et al. (2015), S. 6.

5 Forschungsleitende Hypothesen

Im vorliegenden fünften Kapitel der Arbeit werden forschungsleitende Hypothesen formu-liert, die sich an den eingangs formulierten Forschungsfragen901 orientieren. Die nachfolgen-den Hypothesen beziehen sich also erstens auf das Verständnis und die Wahrnehmung der Digitalisierung (Forschungsfrage 1), zweitens auf den Einfluss der Digitalisierung auf die Ge-schäftsmodellelemente und der Charakteristika digitaler Geschäftsmodelle (Forschungsfra-ge 2) sowie auf Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen (For-schungsfrage 3). Derartige Hypothesen können auf der Grundlage einer repräsentativen Erhe-bung mittels Verfahren der induktiven Statistik überprüft werden. Bevor jedoch die angespro-chenen Hypothesen (Abschnitt 5.1, Abschnitt 5.2 und Abschnitt 5.3) vorgestellt werden, sind zunächst grundlegende Aspekte von Hypothesen kurz zu erläutern.

Eine Hypothese ist nach Friedrichs „eine Aussage, in der angegeben wird, wie sich eine Menge von Objekten auf zwei oder mehr Variablen und deren Ausprägung verteilt“.902 Es handelt sich also um eine Hypothese, wenn eine Vermutung über den Zusammenhang zwi-schen mindestens zwei Sachverhalten aufgestellt wird,903 die vermutlich in einer Ursache-Wirkungsbeziehung zueinander stehen.904 Der Zusammenhang kann dabei sowohl determinis-tisch als auch probabilistisch formuliert werden.905 Im Rahmen wissenschaftlicher Hypothe-sen werden sodann Annahmen über reale Sachverhalte getroffen, mittels einer vermuteten Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen mindestens zwei realen Sachverhalten.906

Die Hypothesenformulierung unterliegt spezifischen Anforderungen, welche zu berücksichti-gen sind, damit die Wissenschaftlichkeit der Hypothesen gewährleistet ist. Eine Hypothese muss empirisch und somit an der Realität überprüfbar und falsifizierbar (Popper-Kriterium) sein. Ferner müssen Hypothesen einen ausreichenden Informationsgehalt aufweisen und eine eindeutige Aussage formulieren. Dies bedingt wiederum, dass Hypothesen einem logischen Aufbau folgen und in sich schlüssig sind. Abschließend sollten Hypothesen verständlich for-muliert werden und keine Vorhersagen über mögliche Ereignisse beinhalten.907

901 Vgl. Abschnitt 1.2. 902 Vgl. Friedrichs (1990), S. 103. 903 Vgl. Kromrey/Roose/Strübing (2016), S. 47. 904 Vgl. Töpfer (2012), S. 31. 905 Vgl. Raithel (2008), S. 14f. 906 Vgl. Bortz/Döring (2013), S. 8. 907 Vgl. Hienerth/Huber/Süssenbacher (2009), S. 32.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018T. Botzkowski, Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand,Unternehmensführung & Controlling, https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7_5

170 5 Forschungsleitende Hypothesen

5.1 Hypothesen zur Forschungsfrage 1

Das Verständnis der Digitalisierung in mittelständischen Unternehmen und die Wahrnehmung als Megatrend soll durch folgende Hypothesen erfasst werden:

Hypothese 1a: Wenn mittelständische Unternehmen mit der Digitalisierung nicht die die partielle bzw. totale Transformation von Geschäftsmodellen unter Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit dem Ziel der Wertschöpfung verstehen, dann assoziieren sie mit dem Begriff primär die Automatisierung von Prozessen.

Hypothese 1b: Wenn mittelständische Unternehmen Digitalisierung als Megatrend wahrnehmen, dann tun sie dies nur aufgrund von Ubiquität, Universali-tät und Robustheit.

5.2 Hypothesen zur Forschungsfrage 2

Der Einfluss der Digitalisierung auf die Elemente des Geschäftsmodells und die Charakteris-tika digitaler Geschäftsmodelle in mittelständischen Unternehmen lassen sich durch folgende Hypothesen erkennen:

Hypothese 2a: Wenn im Mittelstand ein Einfluss der Digitalisierung auf die Elemente des Geschäftsmodells gesehen wird, dann vor allem in Bezug auf Ele-mente abseits jener Bereiche, die erfolgswirksam sind.

Hypothese 2b: Wenn in der mittelständischen Unternehmenspraxis von digitalen Ge-schäftsmodellen gesprochen wird, dann sind insbesondere die digitale Abwicklung von (Geschäfts-)Prozessen und die digitale Beziehung zu Stakeholdern gemeint.

5.3 Hypothesen zur Forschungsfrage 3

Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen werden durch folgende Hypothesen widergespiegelt:

Hypothese 3a: Wenn die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells durch exogene Stimuli ausgelöst wird, dann vornehmlich durch technologi-sche Veränderungen und Markt-/Kundenbedürfnisse.

Hypothese 3b: Wenn die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells durch endogen Stimuli ausgelöst wird, dann primär durch Impulse aus dem Top-Management.

Hypothese 3c: Wenn Führungskräfte mit der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells bestimmte Ziele verfolgen, sind dies insbesondere Sach-, Prozess- oder Produkt-Markt-Ziele.

Hypothese 3d: Je jünger die Führungskräfte sind, welche die Entscheidung zur Digita-

5.3 Hypothesen zur Forschungsfrage 3 171

lisierung des Geschäftsmodells treffen, desto häufiger verfolgen sie Po-tential- und Produkt-Markt-Ziele.

Hypothese 3e: Wenn Führungskräfte Digitalisierungsalternativen betrachten, dann wird die Anzahl der betrachteten Entscheidungsalternativen bewusst niedrig gehalten und fokussiert werden die verschiedenen Formen der partiellen Digitalisierung.

Hypothese 3f: Je länger Führungskräfte im Unternehmen tätig sind, desto weniger Di-gitalisierungsalternativen werden betrachtet.

Hypothese 3g: Werden Verfahren zur Bewertung der Digitalisierungsalternativen ge-nutzt, greifen Führungskräfte insbesondere auf Nutzwertanalysen sowie Kennzahlen und Kennzahlensysteme zurück.

Hypothese 3h: Je länger Führungskräfte im Unternehmen tätig sind, desto häufiger nutzen sie zur Bewertung von Digitalisierungsalternativen dynamische Investitionsrechnungen und Nutzwertanalysen.

Hypothese 3i: Je kürzer Führungskräfte im Unternehmen tätig sind, desto häufiger nutzen sie zur Bewertung von Digitalisierungsalternativen Bewertungs-profile und Argumentenbilanzen, Break even-Analysen sowie Kennzah-len und Kennzahlensysteme.

Hypothese 3j: Wenn sich Führungskräfte für eine Digitalisierungsalternative entschei-den, dann für die teilweise Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmo-dellelemente.

Hypothese 3k: Je jünger die Führungskräfte sind, welche die Entscheidung zur Digita-lisierung des Geschäftsmodells treffen, desto häufiger wählen sie die to-tale Transformation und die vollständige Digitalisierung ausgewählter Elemente des Geschäftsmodells.

Hypothese 3l: Wenn Führungskräfte die Entscheidung zur Digitalisierung des Ge-schäftsmodells bereits getroffen haben, haben sie häufiger die Absicht das gesamte Geschäftsmodell des Unternehmens zu digitalisieren.

Hypothese 3m: Haben Führungskräfte die Entscheidung zur Digitalisierung des Ge-schäftsmodells bereits getroffen, wirkt sich dies positiv auf den Markt-anteil und die Profitabilität des Unternehmens aus.

Hypothese 3n: Wenn zwischen der Digitalisierung des Geschäftsmodells und dem Un-ternehmenserfolg ein Zusammenhang besteht, dann ist dieser mehrheit-lich positiv.

Hypothese 3o: Wenn sich ein mittelständischen Unternehmen dazu entscheidet, das Geschäftsmodell zu digitalisieren, wird diese Entscheidung mehrheit-lich im Leitungsgremium getroffen.

172 5 Forschungsleitende Hypothesen

Hypothese 3p: Wenn mittelständische Unternehmen sich in der Phase der Entschei-dungsvorbereitung befinden, dann gehen sie von einer Dauer von mehr als einem Jahr aus, bis eine Digitalisierungsentscheidung getroffen wird.

Hypothese 3q: Je größer mittelständische Unternehmen sind, desto größer ist die Parti-zipation von CFO und CDO an der Entscheidung zur digitalen Trans-formation des Geschäftsmodells.

6 Handlungsempfehlungen

In Abschnitt 1.2 der vorliegenden Arbeit wurde dargelegt, dass die Betriebswirtschaftslehre als angewandte Wissenschaft das Ziel verfolgt, einerseits Entscheidungen zu beschreiben und zu erklären und andererseits Handlungsempfehlungen für die unternehmerische Praxis abzu-leiten.908 Ziel dieses Kapitels ist es daher, zielgerichtete, theoretisch fundierte und evidenzba-sierte Handlungsempfehlungen – im Sinne der Forschung im Gegenstrom – abzuleiten. In Abschnitt 6.1 werden zunächst Handlungsempfehlungen in der Betriebswirtschaftslehre dis-kutiert, bevor dann allgemeine Handlungsempfehlungen ausgesprochen werden (Abschnitt 6.2). In Abschnitt 6.3 werden die mittelstandsspezifischen Handlungsempfehlungen vorge-stellt und abschließend in Abschnitt 6.4 zusammengefasst.

6.1 Handlungsempfehlungen in der Betriebswirtschaftslehre

Die Betriebswirtschaftslehre als angewandte Realwissenschaft verfolgt das Ziel, ihre Objekt-felder zu definieren, zu beschreiben, zu erklären und daraus Handlungsempfehlungen für die betriebliche Praxis abzuleiten.909 Die Betriebswirtschaftslehre befindet sich in diesem Zu-sammenhang stets im Spannungsfeld von Grundlagenforschung und Unternehmenspraxis.910

Während die praktische Verwertung wissenschaftlicher Erkenntnisse für die reine Grundla-genforschung (erste Sprachsphäre) eine eher untergeordnete Bedeutung (zweckfreie For-schung) einnimmt und primär wissenschaftstheoretische Implikationen verfolgt werden, um-fasst die folgende zweite Sprachsphäre die Formulierung anwendungsorientierter Konzepte und Empfehlungen. Die Verwertung der Erkenntnisse durch die Unternehmenspraxis steht im Vordergrund.911 Sofern die wissenschaftlichen Forschungsergebnisse die Unternehmenspraxis adressieren sollen, wie in der vorliegenden Arbeit beabsichtigt, kann dies unterschiedlich er-folgen. Emery geht diesbezüglich von vier Stufen des Zusammenspiels aus.

908 Vgl. Becker (1990), S. 296. 909 Vgl. Abschnitt 1.2. 910 Vgl. Kirsch/Seidl/Aaken (2007), S. 167ff. 911 Vgl. Kirsch/Seidl/Aaken (2007), S. 168.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018T. Botzkowski, Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand,Unternehmensführung & Controlling, https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7_6

174 6 Handlungsempfehlungen

Abbildung 6-1: Zusammenspiel von Wissenschaft und Praxis912 Die Formulierung von wissenschaftlich fundierten Handlungsempfehlungen basiert auf empi-rischen Erkenntnissen.913 Die empirischen Erkenntnisse fungieren als Grundlage für wissen-schaftlich fundierte Handlungsempfehlungen und können vom Forscher selbst erhoben wer-den oder alternativ auf bereits bestehenden empirischen Erkenntnissen zum ähnlichen The-mengebiet beruhen.914 Grundsätzlich ist es sodann notwendig, eine Beziehung zwischen Handlungsempfehlungen und den empirischen Erkenntnissen herzustellen. Folglich ist immer das Bezugspaar „Empfehlung“ und „Begründung“ aufzuzeigen.915

In der vorliegenden Arbeit wurden sowohl eine eigene Untersuchung durchgeführt, als auch bestehende wissenschaftliche Erkenntnisse analysiert, weshalb eine Einordnung zur zweiten Stufe des Zusammenspiels von Wissenschaft und Praxis erfolgen soll. Demnach werden auf Grundlage der empirischen Erkenntnisse wissenschaftlich fundierte Aussagen abgeleitet.916 Auf dieser Basis kann dann der Unternehmenspraxis ein Bündel von Maßnahmen vorgeschla-gen werden, bzw. sie bei der systematischen Problembewältigung anleiten.917 Die Unterneh-menspraxis kann – unter Umständen – die Maßnahmenbündel bzw. Leitfäden aufgreifen und anwenden und der Wissenschaft dann eine Rückmeldung über die Wirksamkeit der Hand-

912 Übernommen von Emery (1977), S. 201. 913 Vgl. Kornmeier (2007), S. 91. 914 Vgl. Rousseau (2006), S. 256ff. 915 Vgl. Töpfer (2012), S. 331. 916 Die zweite Stufe des Zusammenspiels von Wissenschaft und Praxis basiert auf einer Datenerhe-

bung, die anschließende Analyse der Daten und der Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Praxis.

917 Vgl. Kirsch/Seidl/Aaken (2007), S. 224.

6.1 Handlungsempfehlungen in der Betriebswirtschaftslehre 175

lungsempfehlungen geben, um den Prozess der Erkenntnisgewinnung weiter zu fördern.918

Hinsichtlich der Formulierung von (empirisch fundierten) Handlungsempfehlungen in Form von Maßnahmenbündeln bzw. Leitfäden ist jedoch stets zu berücksichtigen, dass Handlungs-empfehlungen immer auf Wertungen beruhen, denen oftmals ein normativer Charakter unter-liegt.919 Weber erklärt jedoch diesbezüglich: „[…] empirische Wissenschaft vermag nieman-den zu lehren, was er soll, sondern nur, was er kann und – unter Umständen – was er will.“920 Schneider vertritt sogar die Ansicht, dass die Betriebswirtschaftslehre als Einzelwirtschafts-theorie der Institutionen keine einzige menschliche Handlung vollständig erklären kann. „Erst recht kann sie keine allgemeingültigen Handlungsempfehlungen für unternehmerische Ent-scheidungen geben, sondern nur Empfehlungen im Hinblick auf einen Aspekt, der bei diesen Tätigkeiten bedeutsam sein kann.“921

Die obigen Ausführungen aufgreifend, zeigt folgende Abbildung (6-2) zusammenfassend das Fundament für die in den Abschnitten 6.2 und 6.3 formulierten Handlungsempfehlungen.

918 Vgl. Engelmeyer (1998), S. 370. 919 Vgl. Kornmeier (2007), S. 26. 920 Weber (1988), S. 151. 921 Schneider (2011), S. 84.

176 6 Handlungsempfehlungen

Abbildung 6-2: Handlungsempfehlungen im Überblick922 Abbildung 6-2 zeigt zusammenfassend die allgemeinen und mittelstandsspezifischen Hand-lungsempfehlungen auf, die der Unternehmenspraxis unterbreitet werden. Die in den folgen-den Abschnitten aufgezeigten Handlungsempfehlungen sollen der Unternehmenspraxis eine wissenschaftlich fundierte und dennoch praktikable Hilfestellung anbieten, die in Form von Maßnahmen und/oder Leitfäden suggeriert werden, die jedoch keinen normativen Charakter besitzen oder als Dogmen zu verstehen sind.923 Weiterhin ist anzumerken, dass die formulier-ten Handlungsempfehlungen entsprechenden Einschränkungen im Hinblick auf ihre Verall-gemeinerbarkeit und damit Anwendbarkeit unterliegen.924 Ferner ist zu berücksichtigen, dass durch die Digitalisierung traditioneller Industrien, wie bspw. Maschinen- und Anlagebau,

922 Zur Unterteilung von allgemeinen und spezifischen Handlungsempfehlungen siehe auch Be-cker/Ulrich/Zimmermann (2014), S. 703f.

923 Vgl. Töpfer (2012), S. 336. Dies kann lediglich durch die Formulierung der Handlungsempfeh-lungen sichergestellt werden.

924 Vgl. Töpfer (2012), S. 337.

6.2 Allgemeine Handlungsempfehlungen 177

Softwarelösungen und Schnittstellen zwischen Produkten zunehmend integriert werden,925 worin sich eine stärkere Verschmelzung der Grenzen zwischen der Industriebranche und der Dienstleistungsbranche begründet. Aufgrund dieser Entwicklung sind branchenspezifische Handlungsempfehlungen für die Digitale Transformation des Geschäftsmodells nur bedingt möglich. Abschließend ist noch darauf hinzuweisen, dass wissenschaftliche Untersuchungen immer nur vorläufige Ergebnisse darlegen,926 weshalb auch c. p. die daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen vorläufigen Charakter besitzen können.

6.2 Allgemeine Handlungsempfehlungen

Die nachfolgenden allgemeinen Handlungsempfehlungen leiten sich sowohl aus der Litera-turarbeit als auch aus dem Studienüberblick aus Kapitel 3.1 ab. Die Abschnitte 3.1.1 und 3.1.2 konnten verdeutlichen, dass Unternehmen oftmals über keine digitale Vision verfügen und Verantwortlichkeiten für die Umsetzung oftmals ungeklärt sind. Aus diesen Gründen wird die erste Handlungsempfehlung in Abschnitt 6.2.1 abgeleitet (Digital Governance). In diesem Zu-sammenhang wird ferner ersichtlich, dass Unternehmen die Digitale Transformation häufig unstrukturiert angehen, weshalb im Rahmen der zweiten Handlungsempfehlung eine Road-map aufgezeigt werden soll (Abschnitt 6.2.2). Die dritte Handlungsempfehlung bezieht sich auf die Entscheidungsunterstützung durch das Controlling in Form einer (präaktiven) Wirt-schaftlichkeitsanalyse (Abschnitt 6.2.3).

6.2.1 Digital Governance

Die Analyse der empirischen Untersuchungen in Abschnitt 3.1 zeigt insgesamt, dass es Un-ternehmen oftmals an einer klaren Vision/Leitbild der Digitalen Transformation mangelt und darüber hinaus Verantwortlichkeiten häufig nicht geklärt sind.927 Um dieser Problematik zu begegnen, könnte eine Digitale Governance Abhilfe leisten.928

Corporate Governance ist nach Ulrich wie folgt zu definieren: „Corporate Governance ist ein Bezugsrahmen für verantwortliche, auf langfristige Wertschöpfung ausgerichtete Unterneh-mensführung. Sie weist eine strukturelle und eine prozessuale Perspektive auf, welche beide Sach- und Verhaltensaspekte beinhalten. Die strukturelle Sichtweise stellt die Beeinflussung der unternehmensexternen und -internen Strukturen sowie deren Ausrichtung auf langfristige Wertschöpfung in den Vordergrund. Die prozessuale Sichtweise fokussiert die Gestaltung und wertorientierte Lenkung der unternehmensinternen Führungs- und Ausführungsprozesse.“929 Der Begriff „Digital Governance“ wird gegenwärtig in der Literatur uneinheitlich definiert:

925 Vgl. Demot/Paulus-Rohmer (2017), S. 98. 926 Vgl. Scherer (2001), S. 8. 927 Vgl. Die entsprechenden Studien sind in Abbildung 6-2 ersichtlich. 928 Vgl. Tannou/Westerman (2012), S. 4. 929 Ulrich (2011), S. 77.

178 6 Handlungsempfehlungen

„Unter Digitaler Governance verstehen wir die übergreifende Gestaltung und Führung der digitalen Transformation eines Systems (oder einer Organisation) und des resultie-renden Systems (bzw. der resultierenden Organisation).“930

„Effective investment rules and coordination mechanisms improve efficiency and en-sure digital efforts are moving in the right direction.”931

„Helps to steer the company´s digital activities in the right direction. It turns the di-verse energy of employees throughout the organization into a coherent engine that drives digital transformation forward.”932

Eine Digitale Governance lässt sich einerseits als Konzeption933 begreifen, andererseits aber auch als spezifischer Teilbereich von Unternehmen. Systemtheoretisch kann eine Digitale Governance idealtypisch in Systemelemente zerlegt werden, wie folgende Abbildung (6-3) verdeutlicht.934

Abbildung 6-3: Digital Governance-Konzeption Abbildung 6-3 verdeutlicht, dass die Digital Governance-Konzeption aus einer Digital

930 Stemmer (2016), S. 8. 931 Westerman et al. (2012), S. 12. 932 Westerman/Bonnet/McAfee (2014), S. 133. 933 Eine Konzeption ist ein grundsätzliches Aussagensystem, welches die Grundlinien einer Sachver-

haltsgestaltung formuliert. Vgl. Harbert (1982) S. 140. 934 Vgl. Ulrich (2011), S. 130.

6.2 Allgemeine Handlungsempfehlungen 179

Governance-Philosophie, einer Digital Governance-Struktur und den Digital Governance-Prozessen besteht. Diese sollen gesamthaft die wertschöpfende Transformation des Ge-schäftsmodells sicherstellen. Die einzelnen Systemelemente können dabei wie folgt beschrie-ben werden:

Digital Governance-Philosophie: Die Digital Governance-Philosophie umfasst die Grundle-gende Einstellung des Unternehmens zur Digitalen Transformation des Geschäftsmodells und kann durch ein entsprechendes Leitbild expliziert und somit einer bewussten Steuerung zu-gänglich gemacht werden. Durch die Formulierung eines Leitbildes können Unternehmen die Frage beantworten, warum die Digitale Transformation des Geschäftsmodells erfolgen soll.935

Die Dokumentation der Digital Governance-Philosophie mittels eines Leitbildes ist für die

Digitale Transformation des Geschäftsmodells essentiell. Die Studie von Harvard Business Review Analytic Services verdeutlicht, dass eine klar formulierte Transformations-Philosophie in den meisten Unternehmen nicht durch ein entsprechendes Leitbild dokumentiert wird, wodurch die konkrete Umsetzung der Philosophie problembehaftet ist.936

Digital Governance-Ziele: Auf Grundlage des Leitbildes resultieren die mit der Digitalen Transformation des Geschäftsmodells verfolgten Ziele. Es empfiehlt sich in diesem Zusam-menhang sowohl Sach- als auch Formalziele zu formulieren und diese dann anschließend zu operationalisieren.

935 Vgl. Dazu auch: Savi /Ograjenšek/Buhovac (2016), S. 111f. 936 Vgl. Harvard Business Review Analytic Services (2015), S. 15.

Praxisbeispiele „Wir steigern die Lebensqualität unserer Kunden, weil sie bei uns alle Dinge des täglichen Bedarfs bekommen - einfach, jederzeit und überall. Durch die Nutzung digitaler Möglichkeiten erleichtern wir den alltäglichen Einkauf über alle Kanäle“ Rewe Digital: https://rewe-digital.com/ueber-uns.html

„Schaeffler wird mit der digitalen Agenda nicht nur die eigene Wertschöpfung datenbasiert erweitern, sondern mit digitalen Ser-vices neue Geschäftsmodelle zur Marktreife entwickeln.“Schaeffler Gruppe: http://www.schaeffler.com/content.schaeffler.com/de/innovation/digitalization/digital_agenda/digital_agenda.jsp

180 6 Handlungsempfehlungen

Fitzgerald et al. stellen hinsichtlich der Zielformulierung heraus, dass nach Dokumentation eines Leitbildes die Unternehmensführung messbare Ziele formulieren und eine entsprechen-de Anreizgestaltung schaffen muss.937

Digital Governance-Struktur: Die Digital Gonvernance-Struktur umfasst die mit der Digitalen Transformation des Geschäftsmodells einhergehenden Aufgaben (was?), die Festlegung von Verantwortlichkeiten (wer?) und die entsprechenden Methoden, Instrumente und Werkzeuge (womit?). Somit werden ein funktionaler, ein institutioneller und ein instrumenteller Blick-winkel ermöglicht. Die Festlegung von Verantwortlichkeiten stellt in diesem Zusammenhang einen zentralen Aspekt dar, weil diese oftmals nicht dokumentiert sind.938

Digital Governance-Prozesse: Die Digital Governance-Prozesse-Perspektive beschreibt ab-schließend, wie die einzelnen Aufgaben konkret umgesetzt und aufbau- und ablauforganisato-risch in das Unternehmen eingebunden werden sollen.939

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass Unternehmen empfohlen wird, eine Digital Governance zu implementieren, um die digitale Ausrichtung zu kommunizieren, Ziele zu de-finieren, Verantwortlichkeiten zu klären und konkrete Maßnahmen zur Umsetzung abzuleiten. Tannou/Westerman erklären dazu: „Ineffective governance creates waste and missed opportu-nities, making digital transformation riskier and costlier than it needs to be. Governance re-quires conscious design and engagement by the company’s most senior executives. No gov-ernance model is optimal for all companies, but lack of governance is never optimal. The right governance model provides appropriate levels of coordination and sharing for digital ini-tiatives, in line with the company’s structure, culture, and strategic priorities.”940

937 Vgl. hier und im Folgenden Fitzgerald et al. (2013), S. 12. 938 Vgl. Stoll/Buhse (2016), S. 23. 939 Vgl. Becker/Botzkowski/Eurich (2015), S. 69. 940 Tannou/Westerman (2012), S. 13.

Praxisbeispiel „Wir wollen der führende Anbieter von Online-Lösungen in allen für uns relevanten Märkten werden. Dabei begreifen wir uns als Start-up für Erwachsene. Was das bedeutet? Dass wir durch unsere Verbindung zum Konzern viele, spannende Projekte umsetzen kön-nen.“ „Ob mobiles Einkaufen, eine stärkere Kundenbindung oder die bessere Verzahnung von Online- und stationärem Geschäft: Es gibt viele Herausforderungen, die wir meistern wollen.“

Rewe Digital: https://rewe-digital.com/ueber-uns.html „Wir werden unsere Prozesse konsequent digitalisieren und eine

zentrale Plattform für integrierte, vernetzte Premium-Mobilität und digitale Services schaffen.“

Audi AG: http://www.audi.com/corporate/de/unternehmen/unternehmensstrategie.html

6.2 Allgemeine Handlungsempfehlungen 181

6.2.2 Roadmap Digitale Transformation

Für die erfolgreiche Digitale Transformation des Geschäftsmodells ist eine klare Transforma-tionsroadmap notwendig.941 Den Erkenntnissen aus Abschnitt 3.1. folgend, ist jedoch eine Roadmap für die Digitale Transformation in der Unternehmenspraxis oftmals nicht vorhan-den.942 Aufgrund dieser Erkenntnis, wird empfohlen, eine Roadmap der digitalen Transforma-tion zu konzipieren.

In der betriebswirtschaftlichen Literatur existieren gegenwärtig verschiedene Vorgehensmo-delle (Roadmaps) zur Digitalen Transformation des Geschäftsmodells.943 Vorgehensmodel-le944 sollen strategische Eckpunkte für die digitale Transformation von Geschäftsmodellen strukturieren.945

Abbildung 6-4: Vorgehensmodelle der digitalen Transformation946 Aufbauend auf den in Abbildung 6-4 dargelegten Ansätze soll in synoptischer und ergänzen-der Art und Weise eine generalisierbare Roadmap entwickelt werden. Die Roadmap besteht aus sechs Phasen, die im Folgenden kurz skizziert werden sollen.947

941 Vgl. Berghaus/Back/Kaltenrieder (2016), S. 51. Siehe dazu auch grundlegend: Reuver/Bouwman/ Haaker (2013).

942 Die entsprechenden Studien sind in Abbildung 6-2 ersichtlich. 943 Zur Notwendigkeit siehe bspw. Tschandl/Mallaschitz (2016), S. 100. 944 „Ein Vorgehensmodell dient dazu, den Prozess der Problemlösung übersichtlicher zu gestalten

und in seiner Komplexität beherrschbar zu machen.“ Schulte-Zurhausen (2014), S. 429. 945 Vgl. Tschandl/Mallaschitz (2016), S. 101. 946 Vgl. PWC (2013), S. 40; Esser (2014); Bouée/Schaible (2015), S. 34; Becker et al. (2016), S. 114;

Schallmo/Rusnjak (2017), S. 28. 947 Die folgende Roadmap stellen grundlegende Gedanken zum Umgang mit der Digitalen Transfor-

mation des Geschäftsmodells dar.

182 6 Handlungsempfehlungen

Analyse der Disruptionsgefahr der Branchenlogik Die Digitalisierung kann dazu führen, dass das eigene aktuelle Geschäftsmodell durch eine Veränderung der Branchenlogik disruptiert wird.948 Die Gefahr der Disruption des eigenen Geschäftsmodells basiert dabei nicht rein auf neuen/innovativen Technologien, sondern auf innovative Geschäftsmodelle, deren Fundament neue Technologien sind.949 Digitale Techno-logien können sodann als Initiatoren und Vehikel für disruptive Geschäftsmodellinnovationen dienen.950 Um die Gefahr einer möglichen Disruption frühzeitig zu begegnen, sollte einerseits die Branche951 analysiert werden und andererseits ein Technologiescreening erfolgen. In der ersten Phase könnten folgende Fragen als Orientierungshilfe dienen:

Mit welchen Wettbewerbern konkurriert das Unternehmen innerhalb der Branche (fak-tische Konkurrenten)?

Welche Gefahr geht von neuen Wettbewerbern aus (potentielle Konkurrenten)?

Ist die Branchenstruktur verhältnismäßig stabil, oder kann sie sich im Laufe der Zeit verändern?

Welche potentiellen Konkurrenten könnten durch die Nutzung digitaler Technologien zu faktischen Konkurrenten werden?

Ist die Digitale Transformation des Geschäftsmodells erforderlich?

Status Quo von Geschäftsmodell und Wertschöpfungskette In der Phase „Status Quo von Geschäftsmodell und Wertschöpfungskette“ sollten Unterneh-men zunächst das eigene Geschäftsmodell und die Wertschöpfungskette analysieren. Die Di-gitale Transformation des Geschäftsmodells bedingt zunächst, ein Verständnis zum aktuellen Geschäftsmodell aufzubauen. Dafür eignet sich sowohl das Business Model Canvas als auch die Balanced Value Map.952 Die Analyse der Wertschöpfungskette kann anhand des Konzepts der Wertkette nach Porter erfolgen.953 In der zweiten Phase könnten folgende Fragen als Ori-entierungshilfe dienen: 954

Wie gestaltet sich das aktuelle Geschäftsmodell? Welche digitalen Technologien wer-den in den jeweiligen Elementen des Geschäftsmodells eingesetzt? Welche Kundenan-forderungen werden durch das aktuelle Geschäftsmodell erfüllt?

Wie gestaltet sich die aktuelle Wertschöpfungskette? Welche Wertschöpfungsstufen 948 Vgl. Demot/Paulus-Rohmer (2017), S. 100. 949 Vgl. Christensen/Raynor (2003), S. 32ff. 950 Vgl. Braune/Landau (2017), S. 500. 951 Eine Branche ist ein Markt, auf dem ähnliche oder eng verwandte Produkte an Kunden verkauft

werden. Vgl. Porter (2014), S. 307. Die Analyse der Disruptionsgefahr der Branchenlogik ist ins-besondere vor dem Hintergrund der bereits erwähnten Verschmelzung von Branchengrenzen zu sehen.

952 Das Business Model Canvas ist dabei deutlich pragmatischer. Siehe dazu die Ausführungen in Abschnitt 2.3.1.

953 Vgl. Porter (2014), S. 64. 954 Vgl. Schallmo (2016), S. 24.

6.2 Allgemeine Handlungsempfehlungen 183

liegen vor? Welche Akteure liegen je Stufe vor? Wie sind diese Akteure miteinander vernetzt?

Ziele der Digitalen Transformation Im Rahmen der zweiten Phase sollten die mit der Digitalen Transformation des Geschäftsmo-dells verfolgten Ziele eruiert werden. Für jedes Geschäftsmodell-Element sind dann Ziele zu formulieren und zu priorisieren. Auf Grundlage der Zielpriorisierung leitet sich analog eine Priorisierung der Geschäftsmodell-Elemente ab, die bearbeitet werden sollen.955 Die Zielkate-gorien können dabei wie in Abschnitt 3.3.2 dargelegt, Formal- und/oder Sachziele beinhalten. In der dritten Phase könnten folgende Fragen als Orientierungshilfe dienen:

Welche Ziele verfolgt das Unternehmen mit der Digitalen Transformation des Ge-schäftsmodells primär?

Welche Geschäftsmodell-Elemente sind in welchem Umfang zu transformieren, damit die gesetzten Ziele erreicht werden können?

Analyse der Ressourcenbasis In Abschnitt 3.1 konnte zusammenfassend dargelegt werden, dass Unternehmen im Rahmen der Digitalen Transformation oftmals Ressourcendefiziten ausgesetzt sind. Um etwaige Res-sourcendefizite frühzeitig zu erkennen, sollte eine „Analyse der Ressourcenbasis“ erfolgen. Ressourcen werden dabei als sämtliche Vermögensgegenstände, Fähigkeiten, Prozesse, Attri-bute, Informationen und Wissen verstanden, welche ein Unternehmen befähigt, eine Strategie zu konzipieren und zu implementieren, um zugleich die Effizienz und Effektivität zu stei-gern.956 In der vierten Phase könnten folgende Fragen als Orientierungshilfe dienen:

Welche Ressourcen und Fähigkeiten besitzt das Unternehmen?

Welche Ressourcen und Fähigkeiten werden für die Digitale Transformation benötigt?

Welche Technologien sind verfügbar und können für das eigene Geschäftsmodell ge-nutzt werden?

Decken die vorhanden Ressourcen und Fähigkeiten die für die Digitale Transformati-on notwendigen Ressourcen und Fähigkeiten?

Müssen spezifische digitalisierungsrelevante Ressourcen und Fähigkeiten aufgebaut werden?

Transformation des Geschäftsmodells In der fünften Phase erfolgt die Transformation des Geschäftsmodells durch die Transforma-tion der Geschäftsmodell-Elemente.957 Die Transformation des Geschäftsmodells sollte vor dem Hintergrund verfügbarere Ressourcen und Fähigkeiten durchgeführt werden. In diesem Zusammenhang ist ein Zeit- und Maßnahmenplan zu entwickeln, der in konkret definierte

955 Vgl. Schallmo (2016), S. 28. 956 Vgl. Barney (1991), S. 99ff. 957 Vgl. Becker et al. (2016), S. 101f.

184 6 Handlungsempfehlungen

Projekte mündet. Ein entsprechendes Change-Management kann dabei unterstützen. In der fünften Phase könnten folgende Fragen als Orientierungshilfe dienen:

Welche Maßnahmen müssen ergriffen werden, um die mit der Digitalen Transformati-on des Geschäftsmodells einhergehenden Ziele zu erreichen?

Welche Ressourcen und Fähigkeiten sind notwendig?

In welchem Zeithorizont soll die Umsetzung erfolgen?

Evaluation und Lernen In der sechsten und letzten Phase erfolgt die Evaluation der Digitalen Transformation des Ge-schäftsmodells. Im Rahmen der Evaluation der Digitalen Transformation des Geschäftsmo-dells erfolgt eine Überprüfung dahingehen, ob die gesetzten Ziele erreicht wurden. In der sechsten Phase könnten folgende Fragen als Orientierungshilfe dienen:

Wurden die gesetzten Sach -und Formalziele der Digitalen Transformation der Ge-schäftsmodell-Elemente erreicht?

Welche Erfahrungswerte können aus den einzelnen Projekten gewonnen werden?

Sind weitere Maßnahmen zu ergreifen oder reichen die bisherigen Maßnahmen aus, um sich gegenüber faktischen und potentiellen Konkurrenten zu behaupten?

Die dargelegten Phasen der Roadmap können von der Unternehmenspraxis als Leitfaden für die Digitale Transformation des Geschäftsmodells genutzt werden. Hinsichtlich der ersten Phase ist anzumerken, dass diese nur dann Relevanz besitzt, wenn die Unternehmenspraxis die Digitale Transformation des Geschäftsmodells nicht aktiv treibt. Falls dies nicht der Fall ist, dient die erste Phase dazu, Digitalisierungsnotwendigkeit zu eruieren. Im Rahmen der sechsten Phase wird darüber hinaus ersichtlich, dass diese sowohl die Evaluation der Trans-formation beinhaltet, als auch einen Lernaspekt. Die Digitale Transformation des Geschäfts-modells wird nicht zwingend mit dem einmaligen Durchlaufen der einzelnen Phasen vollzo-gen werden können, weshalb die Ableitung von Erfahrungswerten für zukünftige Maßnahmen empfehlenswert ist.958

6.2.3 Präaktive Wirtschaftlichkeitsanalyse

Die Digitale Transformation des Geschäftsmodells bedarf einer zweckorientierten Entschei-dungsunterstützung durch das Controlling in Form einer (präaktiven) Wirtschaftlichkeitsana-lyse959, damit die Unternehmensressourcen nicht für Vorhaben verwendet werden, die nicht wirtschaftlich und somit auch nicht wertschöpfend sind.960

Wirtschaftlichkeit im Sinne einer bewerteten Input-Output-Gegenüberstellung ist nach Auf-fassung von Horváth/Gleich/Seiter „ein umfassendes Beurteilungskriterium für Aktivitä-

958 Aufgrund der zunehmenden Dynamisierung der Umwelt ist die Roadmap als iterativer Prozess zu

verstehen. 959 Vgl. Bruhn (1998), S. 110. 960 Vgl. Becker et al. (2016), S. 115.

6.3 Mittelstandsspezifische Handlungsempfehlungen 185

ten“.961 Zu empfehlen ist eine dreistufige Vorgehensweise:962

1. Analyse der mit der Digitalisierungsentscheidungen einhergehenden Kosten;

2. Analyse des prognostizierten Nutzens;

3. Analyse der Beziehung zwischen Kosten und Nutzen.

Die Analyse der Wirtschaftlichkeit erfordert Prognosen über Kosten und Nutzen und ist daher stets mit Unsicherheiten verbunden, gleichwohl Kosten verhältnismäßig besser prognostizier-barer sind als der Nutzen.963 Zur Analyse der mit den Digitalisierungsentscheidungen einher-gehenden Kosten bietet es sich an, die digitale Transformation des Geschäftsmodells als Pro-jekt zu deklarieren und ein spezifisches Kostenmanagement in Projektform einzuführen.964

Bei der Analyse des prognostizierten Nutzens ist zwischen einem quantifizierbaren und einen nicht quantifizierbaren Teil zu unterscheiden. Ein quantifizierbarer Nutzen kann monetär be-wertbar sein oder nicht.965 Die Quantifizierung des Nutzens ist problematisch, jedoch häufig notwendig, um eine geeignete Messgröße als Vergleich für andere betriebswirtschaftliche Größen zu ermitteln.966 Den Nutzen von Digitalisierungsentscheidungen monetär zu bestim-men ist aufgrund der bloßen Prognostizierbarkeit und der oftmals geringen Datenbasis prob-lematisch, weshalb es sich für mittelständische Unternehmen anbietet, den Nutzen als Kosten-reduktion zu interpretieren.967

Neben der reinen Entscheidungsunterstützung durch das Controlling sind nach Ansicht von Becker insbesondere zwei weitere Aspekte hervorzuheben. Der erste Aspekt betrifft den Aus-bau des Controllings in der Rolle als Business Partner zum innovativen Aufbau, zur laufenden Anpassung, zur systematischen Nutzung und zur konsequenten Weiterentwicklung wert-schöpfungsoptimaler Geschäftsmodelle. Der zweite Aspekt nimmt Bezug auf die Entwicklung des Controllings zum Business Partner zur effektiven und effizienten Transformation von Ge-schäftsmodellen in der digitalen Welt.968

6.3 Mittelstandsspezifische Handlungsempfehlungen

Die nachfolgenden mittelstandsspezifischen Handlungsempfehlungen leiten sich primär aus den empirischen Erkenntnissen der vorliegenden Untersuchung ab. Im Rahmen der ersten Handlungsempfehlung (Abschnitt 6.3.1) wird mittelständischen Unternehmen die Empfeh-lung ausgesprochen, das Digitalisierungsverständnis nicht nur aus technischer Perspektive zu betrachten, sondern Digitalisierung im Kontext der Transformation des Geschäftsmodells zu

961 Horváth/Gleich/Seiter (2015), S. 352. 962 Vgl. Heinrich/Stelzer (2011), S. 363. 963 Vgl. Heinrich/Stelzer (2011), S. 363. 964 Vgl. Becker et al. (2016), S. 115. 965 Vgl. Pietsch (2003), S. 14. 966 Vgl. Wieczorrek/Mertens (2007), S. 229. 967 Vgl. Becker et al. (2016), S. 115. 968 Vgl. Becker (2016a), S. 327.

186 6 Handlungsempfehlungen

sehen.969 Die zweite Handlungsempfehlung leitet sich aus den Erkenntnissen aus Abschnitt 4.3.1.2. ab, wonach die Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen in mittelständischen Unter-nehmen problembehaftet erscheint. Die dritte Handlungsempfehlung greift die untersuchten Entscheidungen zur Digitalisierung von Geschäftsmodellen auf,970 wodurch die der Betriebs-wirtschaftslehre obliegenden Gestaltungsaufgabe Rechnung getragen wird.971

6.3.1 Digitalisierungsverständnis

Digitalisierung zu verstehen, bedeutet einerseits den Begriff und andererseits den damit be-zeichneten Sachverhalt zu begreifen. In der vorliegenden Untersuchung wurde der wissen-schaftliche Digitalisierungsbegriff empirisch untersucht. Die Ergebnisse lassen den Rück-schluss zu, dass in der mittelständischen Unternehmenspraxis die wissenschaftliche Definition der Digitalisierung mehrheitlich, jedoch nicht vollständig geteilt wird.972 Den Digitalisie-rungsbegriff gleichzusetzen mit dem papierlosen Büro oder der reinen Transformation von analogen in digitale Daten erscheint nicht mehr zeitgemäß, da die Digitalisierung zur partiel-len oder totalen Transformation von Geschäftsmodellen führt.973 Insbesondere mittelständi-sche Unternehmen müssen sich von dem oftmals existierenden tradierten Begriffsverständnis lösen, um das Potential der Digitalisierung und die damit einhergehenden Chancen zu begrei-fen. Die mittelständische Unternehmenspraxis in Deutschland darf Digitalisierung daher nicht mehr nur als technischen Vorgang verstehen, sondern muss sie als Möglichkeit sehen weg-weisende Geschäftsmodelle zu entwickeln.974

Auch wenn die Digitalisierung technisch gesehen eine besondere Form der binären Codierung darstellt, ist der gegenwärtig sichtbare, technologische Wandel viel mehr als nur dies, denn die Digitalisierung stellt eine digitale Revolution, die alle gesellschaftlichen, unternehmeri-schen und individuellen Lebensbereiche durchdringt und in einer Weise verändern wird, die bis dato nur rudimentär prognostizierbar sind, dar.975 Die digitale Revolution ist keine Zu-kunftsvision, sondern entfaltet bereits heute in zahlreichen Branchen eine Kraft der schöpferi-schen Zerstörung.976

6.3.2 Prozessdigitalisierung

In Abschnitt 4.3.1.2 wurde verdeutlicht, dass in der mittelständischen Unternehmenspraxis unter einem digitalen Geschäftsmodell überwiegend digitale (Geschäfts-)Prozesse und die di-

969 Vgl. Abschnitt 4.2.2.1. 970 Vgl. Abschnitt 4.2.3. 971 Vgl. Kirsch (1997), S. 56. 972 Ferner ist zu berücksichtigen, dass die wissenschaftliche Digitalisierungsdefinition den Probanden

vorgestellt worden ist. Ein anderes Ergebnis als im Falle einer offenen Befragung kann daher nicht ausgeschlossen werden.

973 Vgl. Abschnitt 2.2.1. 974 Vgl. Hermanni (2016), S. 61. 975 Vgl. Pietzcker (2014), S. 210. 976 Vgl. Kreutzer/Land (2013), S. 6.

6.3 Mittelstandsspezifische Handlungsempfehlungen 187

gitale Beziehung zu Stakeholdern verstanden werden. Während die digitale Beziehung zu Stakeholdern in der mittelständischen Unternehmenspraxis bereits fester Bestandteil des Ge-schäftsmodells ist, wurden digitale (Geschäfts-)Prozesse bisher nur selten realisiert. Die empi-rischen Erkenntnisse lassen daher den begründeten Rückschluss zu, dass im Mittelstand die Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen problembehaftet ist, gleichwohl sind digitale (Ge-schäfts-)Prozesse essentieller Bestandteil eines digitalen Geschäftsmodells.977

Die nachfolgenden Ausführungen befassen sich deshalb mit folgenden zwei Fragestellungen:

1. Welche Barrieren hinsichtlich der Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen existie-ren in mittelständischen Unternehmen?

2. Wie können diese Barrieren überwunden werden?

Mittelständische Unternehmen zeichnen sich durch strategische, strukturelle und kulturelle Besonderheiten aus, wie bereits in Abschnitt 2.4.2 dargelegt. Becker/Ulrich ermöglichen in diesem Zusammenhang anhand einer SWOT-Analyse und einer Problemlandkarte einen nachvollziehbaren Einblick über die Stärken und Schwächen des Mittelstandes. Die Autoren zeigen zusammenfassend auf, dass mittelständische Unternehmen mit folgenden Problemen konfrontiert sind:978

Überlastung der Unternehmensführung;

geringe Ressourcenausstattung;

oftmals kein professionelles Projektmanagement;

fehlendes betriebswirtschaftliches Know-how und;

fehlende betriebswirtschaftliche Instrumente.

Die dargelegten Aspekte können als allgemeine Barrieren im Mittelstand verstanden werden, die sich u.a. auch auf die Problematik der Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen auswir-ken können. Mittelstandsspezifische Untersuchungen im Kontext der Implementierung von Geschäftsprozessmanagement zeigen darüber hinaus spezifische Barrieren. Die folgende Ab-bildung 6-5 fasst die wesentlichen und empirisch ermittelten Barrieren zusammen.

977 Vgl. Becker et al. (2016), S. 101f. 978 Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 66 und 104.

188 6 Handlungsempfehlungen

Abbildung 6-5: Barrieren der Implementierung von Geschäftsprozessmanagement im Mittelstand979

Die empirischen Ergebnisse der jeweiligen Studien decken sich mit den in Deutschland durchgeführten mittelstandsspezifischen Untersuchungen.

Englisch zeigt bspw. anhand seiner Untersuchung, dass primär begrenzte Ressourcen dazu führen, dass mittelständische Unternehmen nicht verstärkt in die Digitalisierung investie-ren.980 Die Studie von Engelen et al. zeigt darüber hinaus, dass nur ca. 11% der Top-Manager in mittelständischen Unternehmen mehr als die Hälfte Ihrer Arbeitszeit mit Themen der Inno-vation (Produkt-, Prozess- und Geschäftsmodellinnovation, Entwicklung neuer Geschäftsmo-delle) befassen. Darüber hinaus verdeutlich die empirische Untersuchung Engelen et al., dass in mittelständischen Unternehmen Innovationen oftmals nicht durch das Top-Management systematisch getrieben werden.981 Aufgrund dieser Erkenntnisse liegt die Vermutung nahe, dass die in Abbildung 6-5 dargelegten Implementierungsbarrieren von Geschäftsprozessma-nagement auch die wesentlichen Barrieren hinsichtlich der Digitalisierung von (Geschäfts-) Prozessen darstellen.982 In diesem Zusammenhang soll ferner auf die empirische Untersu-chung von BarNir/Gallaugher/Auger verwiesen werden. Die Autoren untersuchten u.a. die Digitalisierung von Geschäftsprozessen in Abhängigkeit von der Unternehmensgröße und dem Unternehmensalter und kommen zu der Erkenntnis, dass „established firms are more li-kely to digitize marketing, administration, and communication processes than newer firms and that larger firms are more likely to digitize marketing processes than smaller firms.“983

Zusammenfassend kann also festgehalten werden, dass in mittelständischen Unternehmen

979 Vgl. Chong (2007), Fu/Chang/Wu (2001); Riley/Brown (2001); Hale/Cragg (1996). 980 Vgl. Englisch (2016), S. 10. 981 Vgl. Engelen et al. (2016), S. 6f. 982 Vgl. auch Consoli (2012). 983 BarNir/Gallaugher/Auger (2003), S. 807.

6.3 Mittelstandsspezifische Handlungsempfehlungen 189

oftmals die Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen nicht hinreichend genug durch das Top-Management forciert wird. Nachfolgend sollen daher vier Maßnahmen abgeleitet wer-den, um die Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen in mittelständischen Unternehmen vo-ranzutreiben.

Commitment des Top Managements Ein wesentlicher Aspekt für eine wertschöpfende Transformation des Geschäftsmodells und damit auch der Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen ist ein ausgeprägtes Management-commitment.984 In diesem Zusammenhang können zunächst zwei Empfehlungen ausgespro-chen werden:985

1. Seitens des Top-Managements ist ein öffentlich kommuniziertes und klares Bekennt-nis zur Digitalen Transformation förderlich.

2. Die Umsetzung digitaler Maßnahmen im Rahmen der Transformation bedarf einer entsprechenden Ressourcenausstattung.

Die Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen können Innovationsbemühungen forcieren und die Effizienz steigern.986 Damit auch eine Effizienzsteigerung durch die Realisierung von Di-gitalisierungsmaßnahmen erreicht werden kann, sind trotz geringer Ressourcenausstattung in mittelständischen Unternehmen ausreichende Budgets notwendig.987

Qualifizierung der Mitarbeiter In Abschnitt 2.4.2 wurde dargelegt, dass die in mittelständischen Unternehmen tätigen Mitar-beiter eher Generalisten mit breitem Fachwissen als Spezialisten sind. Darüber hinaus gestal-tet sich die Personalausstattung aufgrund der weniger wirksamen Reputation deutlich schwie-riger.988 Diesen Ausführungen folgend wird mittelständischen Unternehmen im Rahmen der Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen eine umfassende Schulung jener Mitarbeiter emp-fohlen, die sich im Zuge der Digitalisierung mit neuen Informations- und Kommunikations-technologien befassen müssen.989 In diesem Zusammenhang soll auf die empirische Studie von Michael et al. verwiesen werden, die u.a. den Aufbau einer technologischen Wissensbasis für mittelständische Unternehmen empfehlen, um vorhandenen Wissensdefiziten zu begeg-nen.990 Die Studie von Acatech verdeutlicht ferner, dass ein entscheidender Faktor für die wertschöpfende Digitale Transformation die Qualifizierung der Mitarbeiter durch gezielte Aus- und Weiterbildung darstellt. In diesem Zusammenhang sind für mittelständische Unter-nehmen unternehmensexterne und -interne Weiterbildung essentiell.991 Krickl zeigt anhand einer empirischen Untersuchung, dass neben der Qualifizierung der Mitarbeiter die Akquisiti-

984 Vgl. Petry (2016), S. 61. 985 Vgl. Weinreich (2016), S. 165f. 986 Vgl. BarNir/Gallaugher/Auger (2003), S. 790. 987 Vgl. Weinreich (2016), S. 166. 988 Vgl. Abschnitt 2.4.2 989 Vgl. Weinreich (2016), S. 172. 990 Vgl. Michael et al. (2013), S. 25. 991 Vgl. Acatech (2016), S. 5ff.

190 6 Handlungsempfehlungen

on neuer Talente eine zentrale Herausforderung für Familienunternehmen in den nächsten 5 Jahren darstellen wird.992

Pilotprojekt durchführen und Quickwins erzielen Die Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen ist mit Kosten verbunden, insbesondere wenn umfassende Investitionen in Hard- und Software notwendig sind.993 Die Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen sollte jedoch stets vor dem Postulat der Wertschöpfung erfolgen, wes-halb es sich anbietet, zunächst ein Pilotprojekt durchzuführen. Ein Pilotprojekt ist einerseits ein Test, dessen Ergebnisse herangezogen werden, um die wirtschaftliche Umsetzbarkeit zu überprüfen und andererseits dienen diese dazu, Best-Practices für künftige Projekte zu ge-ben.994 Mittelständischen Unternehmen wird daher empfohlen, ein solches Pilotprojekt durch-zuführen und für dessen Umsetzung ein Digitalisierungs-Team einzusetzen. Hinsichtlich des spezifischen Digitalisierungsprojekts wird empfohlen, diejenigen Projekte zunächst zu reali-sieren, die die schnelleren Erfolge („Quickwin“) erzielen können.995 Quickwins können den Weg für neue Projekte ebnen, Skeptiker durch positive Ergebnisse überzeugen und Ermü-dungserscheinungen des Projektteams durch Erfolgserlebnisse entgegenwirken.996 Zweckmä-ßig erscheinen in diesem Zusammenhang insbesondere Supportprozesse, da diese im Ver-gleich zu Management- und Controllingprozesse sowie Kernprozesse einen repetitiven Cha-rakter haben und deren Aufgabenstruktur und Komplexität gering ist.997

Kultureller Wandel – Widerstände überwinden Aus einer verstärkten Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen resultieren in der Konse-quenz erhebliche Veränderungen der organisationalen Strukturen.998 Neben strukturellen Ver-änderungen sind jedoch auch stets kulturelle Veränderungen notwendig.999 Abschnitt 2.4.2 konnte verdeutlichen, dass die Unternehmenskultur in mittelständischen Unternehmen eine bedeutende Rolle einnimmt, da sie durch den Unternehmensgründer geprägt ist und dadurch auf speziellen Werten und Normen basiert. Buxmann/Zillmann konstatieren in diesem Zu-sammenhang einerseits, dass eine grundlegende digitale Unternehmenskultur von der Ge-schäftsführung vorgelebt werden muss, da dies die Basis für eine erfolgreiche Digitale Trans-formation ist. Andererseits erklären die Autoren, dass eine Veränderungsbereitschaft seitens der Mitarbeiter essentiell ist und bestehende – teilweise berechtigte – Vorbehalte gegenüber der Einführung neuer Technologien überwunden werden müssen.1000

Die Entwicklung einer Innovationskultur ist für mittelständische Unternehmen essentiell. McAdam/Stevenson/Armstrong erklären dazu: „With increasing market pressure and fragmen-

992 Vgl. Krickl (2016), S. 7. 993 Vgl. Weinreich (2016), S. 173. 994 Vgl. Cohn (2010), S. 109f. 995 In diesem Zusammenhang wird vom Kosten-Nutzen-Verhältnis gesprochen. 996 Vgl. Lasko/Lasko (2014), S. 143. 997 Vgl. Alonso et al. (1997), S. 4f. Siehe dazu auch: Winkler (2007), S. 83 und 122. 998 Vgl. Komus/Pliete (2015), S. 11. 999 Vgl. Schönbohm/Egle (2017), S. 219. 1000 Vgl. hier und im Folgenden Buxmann/Zillmann (2016), S. 11 und 55.

6.3 Mittelstandsspezifische Handlungsempfehlungen 191

tation Small to Medium Sized Enterprises (SMEs) must move beyond the change philosophy of Continuous Improvement (CI) and develop a culture of innovation.”1001 Krickl kommt im Rahmen einer empirischen Untersuchung zu der Erkenntnis, dass bei nur etwas mehr als der Hälfte der Familienunternehmen digitale Technologien ein integraler Bestandteil der Unter-nehmenskultur sind. Gleichwohl zeigen die empirischen Ergebnisse auch, dass zur Aufrecht-erhaltung der Konkurrenzfähigkeit und zum Schritthalten mit digitalen und neuen Technolo-gien ständig neue Innovationen benötigt werden.1002

Um den kulturellen Wandel zu ermöglichen, sind spezifische Voraussetzungen notwendig, die es zu berücksichtigen gilt. Dobni kommt in seiner wissenschaftlichen Untersuchung zu der Erkenntnis, dass insgesamt sieben Faktoren für einen kulturellen Wandel relevant sind: Inno-vationsneigung, organisationale Anhängerschaft, organisationales Lernen, Kreativität und Verantwortung, Marktorientierung, Wertorientierung und der situative Kontext.1003

6.3.3 Entscheidungsprozess

Abschnitt 4.3.2 zeigt die empirischen Erkenntnisse hinsichtlich der Entscheidung zur Digitali-sierung des Geschäftsmodells. Diese können wie folgt zusammengefasst werden:1004

1001 McAdam/Stevenson/Armstrong (2000), S. 138. 1002 Vgl. Krickl (2016), S. 7 und 11. Im Rahmen der Studie wurden insgesamt 2.802 Unternehmens-

entscheider (primär Geschäftsführer/Vorstände/Inhaber) aus 50 Ländern befragt. Die fragebogen-gestützten Telefoninterviews dauerten durchschnittlich 32 Minuten und wurden im Untersu-chungszeitraum von 9. Mai bis 19. August 2016 durchgeführt.

1003 Vgl. Dobni (2008), S. 539ff. 1004 Vgl. auch Abschnitt 7.1

192 6 Handlungsempfehlungen

Abbildung 6-6: Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells – Status Quo Auf Grundlage der dargelegten Erkenntnisse lassen sich folgende Handlungsempfehlungen für die mittelständische Unternehmenspraxis ableiten: 1. Mittelständische Unternehmen soll-ten die Entscheidung zur Digitalisierung nicht nur aufgrund von Markt-/Kundenbedürfnissen oder technologischen Veränderungen treffen, sondern darüber hinaus stets Aktionen der Wettbewerber beachten. 2. Mittelständische Unternehmen sollten sowohl Sach- als auch For-malziele im Blick haben.1005 3. Mittelständische Unternehmen sollten von vornherein be-stimmte Entscheidungsalternativen nicht ausschließen und offen für die totale Transformation des Geschäftsmodells, oder dem Aufbau eines zweiten Geschäftsmodells sein. 4. Mittelstän-dische Unternehmen sollten versuchen, zur Bewertung der Digitalisierungsalternativen sämt-liche Methoden zu nutzen, um die Bewertung aus verschiedenen Blickwinkeln vorzunehmen. 5. Mittelständische Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie die notwendigen personellen,technologischen und finanziellen Ressourcen besitzen, um die Entscheidung zur Digitalisie-rung treffen und auch umsetzen zu können. In Abschnitt 4.3.2.10 wurde verdeutlicht, dass in der betriebswirtschaftlichen Entscheidungsforschung verschiedene Aspekte der Entschei-dungsfindung relevante Fragestellungen darstellen. Die entsprechenden empirischen Erkennt-nisse können wie folgt zusammengefasst werden:

1005 Dies ist insbesondere vor dem Hintergrund des Wertschöpfungskreislaufes essentiell.

6.4 Zusammenfassung der Handlungsempfehlungen 193

Abbildung 6-7: Fragestellungen der Entscheidungsforschung – Status Quo Auf Grundlage der dargelegten Erkenntnisse lassen sich folgende Handlungsempfehlungen für die mittelständische Unternehmenspraxis ableiten: 1. Die Entscheidungsfindung im Mit-telstand sollte auch weiterhin durch ein Leitungsgremium erfolgen, um die strategische Ent-scheidung aus verschiedenen Perspektiven zu diskutieren. 2. Die Entscheidungsfindung sollte – auch wenn sie wohl überlegt sein muss – nicht zu viele Zeit in Anspruch nehmen, da Wett-bewerber bereits eine Entscheidung getroffen haben könnten und so Marktanteile gewinnen. 3. Auch wenn der CEO zweifelsohne federführend ist, sollten der CFO, der CDO und der CIO nicht nur mitwirken, sondern ebenfalls federführend sein. 4. CIO und CDO (sofern vorhan-den) sollten insbesondere im Rahmen der Entscheidungsfindung als Sparringspartner wahrge-nommen werden.1006 5. Mittelständische Unternehmen sollten den Aufsichtsrat und den Beirat im Rahmen der Entscheidungsfindung nicht vernachlässigen. Ebenso sollten externe Akteure in Form von Wissenschaftlern und/oder Beratern eingebunden werden.

6.4 Zusammenfassung der Handlungsempfehlungen

In Abschnitt 6.2 und 6.3 wurden die allgemeinen und mittelstandspezifischen Handlungsemp-fehlungen vorgestellt, die der Unternehmenspraxis eine wissenschaftlich fundierte und den-noch praktikable Hilfestellung in Form von Maßnahmen und/oder Leitfäden ermöglichen, oh-ne jedoch normativen Charakter zu besitzen.1007 Die formulierten Handlungsempfehlungen werden im Folgenden zusammengefasst.

1006 Zu berücksichtigen ist, dass in mittelständischen Unternehmen häufig Eigentum und Leitung zu-

sammenfallen. Vgl. Espel (2008), S. 18ff. Im Falle eines fremdgeführten mittelständischen Unter-nehmens befindet sich das Unternehmen zwar im Besitz einer Einzelperson oder Familie, jedoch wurde die Geschäftsführung komplett an Fremdmanager vergeben. Durch die Trennung von Ei-gentum und Leitung können Principal-Agent-Probleme auftreten. Vgl. Becker/Ulrich (2011), S. 31. Der Fremdmanager (angestellter CEO) könnte durch die Eigentümer und ggf. Gesellschafter in der Entscheidungsfindung eingeschränkt werden.

1007 Siehe dazu Abschnitt 6.1.

194 6 Handlungsempfehlungen

Allgemeine Handlungsempfehlungen

Die allgemeinen Handlungsempfehlungen basieren auf der Studienanalyse aus Abschnitt 3.1. In Abschnitt 6.1 wird darüber hinaus verdeutlicht, auf welcher Basis die jeweiligen Hand-lungsempfehlungen beruhen.

Digital Governance Die erste Handlungsempfehlung die ausgesprochen wurde, basiert auf der Erkenntnis, dass es Unternehmens oftmals an einer klaren Vision/Leitbild der Digitalen Transformation mangelt und darüber hinaus Verantwortlichkeiten oftmals nicht geklärt sind. Um dieser Problematik zu begegnen, könnte eine Digital Governance zweckmäßig sein, um die digitale Ausrichtung zu kommunizieren, Ziele zu definieren, Verantwortlichkeiten zu klären und konkrete Maß-nahmen zur Umsetzung abzuleiten.

Roadmap Digitale Transformation Die zweite Handlungsempfehlung basiert auf der Erkenntnis, dass eine Roadmap für die Digi-tale Transformation in der Unternehmenspraxis oftmals nicht vorhanden ist. Es wird eine Roadmap vorgeschlagen, die an bestehende Ansätze in der Literatur anknüpft und stellenwei-se erweitert. Die Roadmap kann sodann als Leitfaden für die Digitale Transformation des Ge-schäftsmodells genutzt werden.

Präaktive Wirtschaftlichkeitsanalyse Die dritte Handlungsempfehlung beruht auf der Erkenntnis, dass die Wirtschaftlichkeit der Digitalen Transformation oftmals unberücksichtigt bleibt, weshalb das Controlling in Form von präaktiven Wirtschaftlichkeitsanalysen unterstützend tätig könnte. Neben der Analyse von Kosten und Nutzen wird darüber hinaus empfohlen, das Controlling zukünftig verstärkt als Business Partner anzusehen und zum Aufbau wertschöpfender Geschäftsmodelle zu be-rücksichtigen.

Mittelstandsspezifische Handlungsempfehlungen

Die mittelstandspezifischen Handlungsempfehlungen stellen eine verdichtete Argumentation auf Grundlage der theoretischen und empirischen Analyse in Abhängigkeit der formulierten Forschungsfragen in Abschnitt 1.2. dar.

Digitalisierungsverständnis Die erste Handlungsempfehlung die ausgesprochen wurde greift das Verständnis der Digitali-sierung auf. Mittelständische Unternehmen sind angehalten sich mit dem Begriff der Digitali-sierung und den damit einhergehenden Auswirkungen umfassender auseinanderzusetzen. Nur wenn mittelständische Unternehmen verstehen, was die Digitalisierung von Geschäftsmodel-len bedeutet, können sie dies nutzstiftend umsetzen.

Prozessdigitalisierung Die zweite Handlungsempfehlung basiert auf den in Abschnitt 4.3.1.2 dargelegten empiri-schen Erkenntnissen. Zur verstärkten Digitalisierung von (Geschäfts-)Prozessen in mittelstän-dischen Unternehmen wird empfohlen, dass das Top-Management die Digitale Transformati-

6.4 Zusammenfassung der Handlungsempfehlungen 195

on fördert als essentieller Aufgabe wahrnimmt. Darüber hinaus bedarf es einer umfassenden Qualifizierung der Mitarbeiter, um Wissenslücken zu beheben. Ferner wird vor dem Hinter-grund begrenzter Ressourcen empfohlen, Pilotprojekte mittels Digitalisierungs-Teams durch-zuführen und Quickwins zu erzielen. Abschließend wird darauf hingewiesen, dass die Digita-lisierung von (Geschäfts-)Prozessen zu strukturellen Veränderungen führt, die eine entspre-chende digitale Unternehmenskultur benötigen.

Entscheidungsprozess Die dritte Handlungsempfehlung bezieht sich auf die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells. Mittelständischen Unternehmen wird empfohlen, die Entscheidung zur Di-gitalisierung des Geschäftsmodells nicht nur aufgrund von Markt-/Kundenbedürfnissen oder technologischen Veränderungen zu treffen, sondern unter Berücksichtigung sämtlicher Aktio-nen der Wettbewerber zu treffen. Ferner sollten mittelständische Unternehmen sowohl Sach- als auch Formalziele im Blick haben. Darüber hinaus sollten von vornherein bestimmte Ent-scheidungsalternativen vom Top-Management nicht ausgeschlossen werden. Zur Bewertung der Digitalisierungsalternativen wird weiterhin empfohlen, sämtliche Methoden zu nutzen. Mittelständische Unternehmen sollten abschließend sicherstellen, dass Sie die notwendigen personellen, technologischen und finanziellen Ressourcen besitzen, um die Entscheidung zur Digitalisierung treffen und auch umsetzen zu können. Hinsichtlich der Aspekte der Entschei-dungsfindung sollten mittelständische Unternehmen die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells im Leitungsgremium debattieren, sich dafür jedoch nicht zu viel Zeit zu nehmen.1008 Ferner ist es zu empfehlen, dass die C-Levels wie CFO, CIO und/oder CDO an der Entscheidung nicht nur mitwirken sondern ebenfalls eine federführende Rolle einnehmen sollen. In diesem Zusammenhang sollten weiterhin Aufsichtsrat und Beirat ebenso auch ex-terne Akteure in Form von Wissenschaftlern und/oder Beratern eingebunden werden.

1008 „Wer zu spät kommt, den bestraft der digitale Darwinismus!“ Kreutzer (2017), S. 39.

7 Resümee und Ausblick

Der letzte Abschnitt der vorliegenden Arbeit befasst sich zunächst mit den wesentlichen Er-kenntnissen der Arbeit unter Berücksichtigung der in Abschnitt 1.2 aufgeworfenen For-schungsfragen (Abschnitt. 7.1). Anschließend erfolgt eine Darlegung der Limitationen der Arbeit in Verbindung mit einer kritischen Reflexion und einer Übersicht über mögliche Maß-nahmen (Abschnitt 7.2). In Abschnitt 7.3 werden dann abschließend weitere Forschungsbe-darfe aufgezeigt.

7.1 Wesentliche Erkenntnisse der Arbeit

Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit, die nachfolgend dargelegt werden, leisten einen we-sentlichen Beitrag dazu, die Forschungslücke hinsichtlich der Digitalisierungsentscheidungen zur Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand zu schließen.

Forschungsfrage 1: Was ist unter Digitalisierung zu verstehen und wie wird Digitalisie-rung im Mittelstand wahrgenommen? In der vorliegenden Arbeit wird Digitalisierung verstanden als partielle bzw. totale Transfor-mation von Geschäftsmodellen unter der Nutzung von Informations- und Kommunikations-technologien mit dem Ziel der Wertschöpfung. Diese wissenschaftliche Sichtweise deckt sich größtenteils mit dem Verständnis der mittelständischen Unternehmenspraxis. Vor dem Hin-tergrund der Diskussion um die Digitalisierung von Geschäftsmodellen sind tradierte Sicht-weisen der Digitalisierung wie bspw. papierloses Büro oder Mediennutzung1009 im Mittel-stand nicht mehr State-of-the-Art. Assoziiert wird in der mittelständischen Unternehmenspra-xis mit dem Begriff der Digitalisierung insbesondere die Automatisierung bestehender Pro-zesse.

Hinsichtlich der Wahrnehmung verdeutlichte die empirische Untersuchung, dass Digitalisie-rung in der Unternehmenspraxis gegenwärtig nur bedingt als Megatrend wahrgenommen, da im Mittelstand davon ausgegangen wird, dass der Zenit der Digitalisierung in weniger als 30 Jahren erreicht wird.

Forschungsfrage 2: Welchen Einfluss hat die Digitalisierung auf die Geschäftsmo-dellelemente im Mittelstand, was zeichnet ein digitales Geschäftsmodell aus und wie wichtig ist die Digitalisierung des Geschäftsmodells für die mittelständische Unterneh-menspraxis? Die Digitalisierung wirkt sich nach Ansicht der mittelständischen Unternehmenspraxis nicht auf alle Elemente des Geschäftsmodells aus. In der vorliegenden Arbeit wird von zehn grund-legenden Geschäftsmodellelementen ausgegangen, wobei die Auswirkungen der Digitalisie-rung auf die Elemente Einnahmequellen und insbesondere Liquiditätssituation divergieren. Dies zeigt, dass im Mittelstand die Bedeutung der Digitalisierung für die Erfolgsperspektive oftmals nicht erkannt wird.

1009 Vgl. Becker et al. (2013b), S. 55.

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018T. Botzkowski, Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand,Unternehmensführung & Controlling, https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7_7

198 7 Resümee und Ausblick

Des Weiteren verdeutlichen die empirischen Erkenntnisse eine Divergenz zwischen dem Ver-ständnis von digitalen Geschäftsmodellen und der operativen Umsetzung in der mittelständi-schen Unternehmenspraxis. Während digitale Beziehungen zu Stakeholdern in der Unterneh-menspraxis bereits fester Bestandteil des Geschäftsmodells sind, sind digitale (Geschäfts-)Prozesse nur selten realisiert. Diese sind jedoch nach Auffassung von Bharadwaj et al. für eine langfristige „Digital-Strategie“ relevant.1010

Weiterhin bleibt festzuhalten, dass die Bedeutung eines digitalen Geschäftsmodells in der mit-telständischen Unternehmenspraxis durchaus erkannt wird, gleichwohl wird die Bedeutung als eher wichtig denn als sehr wichtig angesehen. Die Relevanz digitaler Geschäftsmodelle ist zweifellos branchenabhängig.

Forschungsfrage 3: Wie treffen Führungskräfte mittelständischer Unternehmen Digita-lisierungsentscheidungen zur Transformation des Geschäftsmodells? In der mittelständischen Unternehmenspraxis wird die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells sowohl durch interne als auch externe Impulse ausgelöst und i.d.R. als Ent-scheidung unter Risiko angesehen. Ziel der Digitalisierungsentscheidungen sind überwiegend Sachziele (Prozess-, Produkt-Markt- und Potentialziele). Führungskräfte betrachten von vorn herein nicht alle Digitalisierungsalternativen gleichermaßen. Die Bewertung der Digitalisie-rungsalternativen erfolgt vorwiegend durch Nutzwertanalysen und Kennzahlen und Kennzah-lensysteme. Führungskräfte in der mittelständischen Unternehmenspraxis haben sich nach ei-gener Auskunft primär für die partielle Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemen-te entschieden. Folgende Abbildung (7-1) zeigt den in Abschnitt 3.4.2. dargelegten Bezugs-rahmen der Untersuchung, angereichert mit den wesentlichsten Erkenntnissen.

1010 Vgl. Bharadwaj et al. (2013), S. 474.

7.1 Wesentliche Erkenntnisse der Arbeit 199

Abbildung 7-1: Reale Digitalisierungsentscheidungen Die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells wird mehrheitlich durch das Lei-tungsgremium des Unternehmens unter Federführung des CEO getroffen. Die durchschnittli-che Dauer der Entscheidungsfindung beträgt dabei, so die Probanden, achtzehn (Pre-Decision) bzw. ca. neun Monate (Post-Decision).

Zusammenfassend kann die Vermutung geäußert werden, dass im Mittelstand die Digitalisie-rung des Geschäftsmodells inkrementell als kontinuierlicher (evolutionärer) Prozess erfolgt, der meist nur zu einem geringfügig veränderten Geschäftsmodell (partielle Transformation) führt.1011 Die Risiken, die mit einer inkrementellen Digitalisierung verbunden sind, sind i.d.R. geringer im Vergleich zu einer totalen Transformation des Geschäftsmodells, da der kontinu-ierliche Veränderungsprozess weniger wirtschaftliche Ressourcen benötigt und Fehlentwick-lungen innerhalb des Prozesses schneller und einfacher korrigiert werden können. Jedoch sind auch die sich daraus ergebenden (Markt-)Chancen geringer.1012 Becker et al. stellen diesbe-züglich fest: „Mittelständische Unternehmen stellt diese Entwicklung vor besondere Heraus-forderungen, da die verfügbaren Ressourcen limitiert sind, sodass sie sich einem Spannungs-verhältnis aus notwendiger (radikaler) Digitalisierung und existenzbedrohlichen Risiken aus

1011 Vgl. Becker et al. (2017), S. 285. 1012 Vgl. Becker et al. (2017), S. 288.

200 7 Resümee und Ausblick

dieser gegenübergestellt sehen.“1013 Der Spielraum für strategische Fehlentscheidungen, die mit einer Transformation des Geschäftsmodells verbunden sind, ist im Mittelstand aufgrund der begrenzten Ressourcenausstattung geringer. Daraus resultiert ein eher passiver Umgang mit der Digitalisierung von Geschäftsmodellen.1014

7.2 Limitationen, kritische Reflexion und mögliche Maßnahmen

Die vorliegende Untersuchung unterliegt wie fast jede wissenschaftliche Untersuchungen be-stimmten Limitationen, welche sich insbesondere aufgrund von Forschungsdesign und For-schungsform sowie Datenerhebung und Datenauswertung ergeben.1015 Neben den forschungs-seitigen Limitationen soll ferner auf inhaltliche Limitationen eingegangen werden.

Methodische Limitationen Forschungsdesign und Forschungsform

In Abschnitt 4.1.1 der vorliegenden Arbeit wurden das empirische Forschungsdesign und die Forschungsform erörtert. Auf Basis von Literatur und Argumentationen wurde die Aussageart und das Untersuchungsziel eingegrenzt und das Forschungsdesign als explorativ-deskriptiv bestimmt. Dieses kann vor dem Hintergrund der Forschungsfragen als zweckorientiert tituliert werden. Explorativ-deskriptiv meint primär handlungsorientiert, da bestimmte Gestaltungs-felder zu entdecken und zu beschreiben sind. Nachfolgend können hypothetische Konstrukte im Rahmen erster konfirmatorisch-deskriptiver Analysen überprüft/bestätigt werden, worauf eine dezidiert konfirmatorisch-explikative Untersuchung möglich ist.1016

Ebenfalls in Abschnitt 4.1.1 wurde aufgezeigt, dass sich für explorativ-deskriptive Untersu-chungen insbesondere die vergleichende Feldstudie eignet, sodass eine Stimmigkeit von For-schungsdesign und Forschungsform existiert. Da vergleichende Feldstudien mehrere Untersu-chungsobjekte zu einem Zeitpunkt erforschen, bleiben Veränderungen im Zeitablauf unbe-rücksichtigt. Die Beschränkung auf einen Untersuchungszeitpunkt könnte zu einer Längs-schnittstudie (Panel-Erhebung) erweitert werden, sprich die dieselben Probanden könnten er-neut befragt werden. Derartige Studien würden Ursache-Wirkungszusammenhänge genauer erläutern, insbesondere zwischen der ausgewählten Digitalisierungsalternative und der Unter-nehmensperformance kann dies einen Mehrwert leisten. Gleichwohl decken durchaus auch Querschnittsuntersuchungen Zusammenhänge auf.1017

Datenerhebung und Datenauswertung

In Abschnitt 4.1.2 wurde verdeutlicht, dass in der vorliegenden Arbeit eine nichtzufällige Da-tenerhebung durchgeführt wurde, weshalb es sich um eine nicht probabilistische Stichproben-auswahl handelt. Aufgrund der nichtzufälligen Datenerhebung kann die Untersuchung sodann

1013 Becker et al. (2017), S. 288. 1014 Vgl. Becker et al. (2017), S. 305. 1015 Vgl. Eckert (2009), S. 206. 1016 Vgl. Töpfer (2012), S. 154. 1017 Vgl. Häder (2015), S. 112.

7.2 Limitationen, kritische Reflexion und mögliche Maßnahmen 201

keinen Anspruch auf Repräsentativität erheben. Anstelle einer nichtzufälligen Auswahl könn-te einer Zufallsauswahl treten, eine repräsentative Erhebung wäre die Folge. Kutsch weist je-doch auch richtigerweise darauf hin, dass die Verfahren der Zufallsauswahl bei Online-Befragungen nicht anwendbar sind, da die notwendigen Voraussetzungen für ihre Anwend-barkeit nicht erfüllt sind.1018 Dies hat wiederum die schriftliche Befragung anstelle der Onli-ne-Befragung zur Folge.

In Abschnitt 4.1.3 wurden die Techniken der Datenauswertung vorgestellt und gezeigt, dass die Datenauswertung durch das Forschungsdesign determiniert ist. Aufgrund des explorativ-deskriptiven Forschungsdesigns wurde deshalb zur Datenauswertung primär die beschreiben-de Statistik angewandt. Anstelle der beschreiben Statistiken ermöglicht die induktive Statistik Signifikanztest, wodurch überprüft werden kann, ob der Einfluss einer Variable A auf Variab-le B signifikant ist. Ein zweckorientierter Signifikanztest bedingt jedoch stets das Gütekriteri-um der repräsentativen Erhebung.1019 Die induktive Statistik bietet sich insbesondere für die Analyse des Einflusses der Persönlichkeitsmerkmale auf die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells an. Eine umfassendere Stichprobe ist jedoch Voraussetzung.

Zusammenfassend lassen sich folgende Limitationen und mögliche Maßnahmen darstellen, wobei stets notwendige Voraussetzungen für einzelne Maßnahmen wie bspw. die Anwendung von Verfahren der induktiven Statistik zu berücksichtigen sind:

Forschungsdesign: Explorativ-deskriptiv Konfirmatorisch- explikativ

Forschungsform: Vergleichende Feldstudie Multiple Längsschnittstudie (Panel-Erhebung)

Datenerhebung: Nichtzufällige Datenerhebung Zufallserhebung

Datenauswertung: Deskriptive Statistik Induktive Statistik

Verzerrungen (Bias)

In der vorliegenden Arbeit wurden bereits an unterschiedlichen Stellen auf mögliche Verzer-rungen hingewiesen,1020 weswegen eine umfassendere Auseinandersetzung mit der Thematik erfolgen soll. Mögliche Verzerrungen können die interne Validität der Aussagen beeinträchti-gen.1021 Problemfelder in Bezug auf die interne Validität im Rahmen der Methodenvarianz sind Key Informant Bias und Common Method Bias.1022

Im Rahmen der Datenerhebung wurden mittels verschiedener Kanäle sowohl direkt zu einzel-nen Personen als auch indirekt zu Unternehmen Kontakt aufgenommen. Im Rahmen der indi-rekten Kontaktaufnahmen, bspw. über Hoppenstedt, wurde auf die Zielgruppe hingewie-

1018 Vgl. Kutsch (2007), S. 89. Die Ursachen werden vom Autor detailliert ab Seite 110 dargelegt. 1019 Vgl. Töpfer (2012), S. 235f. 1020 Siehe bspw. Abschnitt 4.1.2 oder Abschnitt 4.2.3.1. 1021 Vgl. Schumann (2012), S. 249. 1022 Vgl. Klarmann (2008), S. 124ff.

202 7 Resümee und Ausblick

sen.1023 Diese Vorgehensweise könnte einen Key Informant Bias1024 zur Folge haben, da le-diglich eine Person gebeten wurde, sich zu der Fragestellung zu äußern.1025 Ursachen mögli-cher Verzerrungen durch die Key Informant-Methode sind bspw. charakteristische Eigen-schaftsmerkmale der Befragten (Alter, Unternehmenszugehörigkeit etc.) oder motivationale Absichten, insbesondere Impression Management-Strategien oder Self Serving-Attributions.1026 Klarmann vertritt die Ansicht, dass trotz der geäußerten Kritik an der Metho-de die Angaben durch Schlüsselinformanten grundsätzlich durchaus vertrauenswürdig sind, jedoch sollten die Angaben kritisch hinterfragt oder/und durch einen zweiten Schlüsselinfor-manten gespiegelt werden.1027

Neben eines Key Informant Bias können methodische Verzerrungen in Form eines Common Method Bias vorliegen.1028 Ein Common Method Bias1029 kann auftreten, „wenn zwei oder mehr Konstrukte über identische Datenquellen gemessen wurden.“1030 Ursachen möglicher Verzerrungen durch Common Method Bias sind bspw. Konsistenzmotive, Soziale Er-wünschtheit, Unterstellung von Zusammenhängen sowie Vorurteile.1031 Um den Common Method Bias zu vermeiden wäre es bspw. ratsam, unabhängige und abhängige Variable bei unterschiedlichen Datenquellen zu erheben.1032

Fehlende Kontrollgruppe

In Abschnitt 4.2.1 wird ersichtlich, dass sich die Stichprobe ausschließlich aus mittelständi-schen Unternehmen gem. der Mittelstandsdefinition aus Abschnitt 2.4.1 zusammensetzt. Da in der vorliegenden Untersuchung eine zahlenmäßige Ausprägungen bestimmter Sachverhalte (Entscheidungen zur Digitalen Transformation von Geschäftsmodellen) in mittelständischen Unternehmen gemessen wurden, müssen die gewonnen Ergebnisse jedoch auch mit einer Kontrollgruppe (Großunternehmen) verglichen werden, um Unterschiede und Übereinstim-

1023 „Researchers do not select informants to be representative of the members of a studied organiza-tion in any statistical sense. Rather, they are chosen because they are supposedly knowledgeable about the issues being researched and able and willing to communicate about them.” Kumar/Stern/Anderson (1993), S. 1634.

1024 Zum Begriff des Key Informant siehe bspw. Hurrle/Kieser (2005), S. 584ff. 1025 Zur Problematik valider Daten durch einen Schlüsselinformanten siehe bspw. die Kritiken von

Seidler (1974) oder Phillips (1981). 1026 Vgl. Hurrle/Kieser (2005), S. 589f. 1027 Vgl. Klarmann (2008), S. 154. 1028 „Most researchers agree that common method variance […] is a potential problem in behavioral

research.“ Podsakoff et al. (2003), S. 879. 1029 Zum Verhältnis von Method Bias und Key Informant Bias siehe Klarmann (2008), S. 156. 1030 Homburg/Schilke/Reimann (2009), S. 176. 1031 Vgl. Podsakoff et al. (2003), S. 882. 1032 Vgl. Klarmann (2008), S. 160ff. Mögliche Verfahren zur Identifizierung eines potenziellen Com-

mon Method Bias sind bspw. der Herman-Single-Factor Test oder der Lindell-Whitney Test. Sie-he dazu Podsakoff et al. (2003), S. 887 und Lindell/Whitney (2001). Falls im Rahmen der Daten-erhebung sowohl ein Key Informant Bias oder ein Common Method Bias nicht ausgeschlossen werden kann, können Methoden der Validierung, insbesondere der Triangulation, zur Anwendung kommen. Vgl. Kuß/Wildner/Kreis (2014), S. 95.

7.2 Limitationen, kritische Reflexion und mögliche Maßnahmen 203

mungen zu ermitteln.1033 Da das Sample der vorliegenden Primärerhebung keine Großunter-nehmen beinhaltet, wurde auf bestehende empirische Forschungsarbeiten zurückgegriffen.1034 Dazu wurden insgesamt 16 Studien ausgewertet, wovon 11 aus dem deutschsprachigen Raum und 5 aus dem angloamerikanischen Raum stammen. Die jeweiligen Ergebnisse wurden dann in aggregierter Form mit den Ergebnissen der vorliegenden Untersuchung verglichen. Anhand dieser Vorgehensweise konnten tendenzielle Unterschiede und Übereinstimmung ermittelt werden.

Inhaltliche Limitationen Entscheidungstheorie

Digitalisierungsentscheidungen zur Transformation von Geschäftsmodellen wurden in der vorliegenden Arbeit entscheidungstheoretisch anhand des Grundmodells der Entscheidungs-theorie analysiert (präskriptive Entscheidungstheorie) und anschließend empirisch (deskripti-ve Entscheidungstheorie) untersucht.1035 In der betriebswirtschaftlichen Forschung finden je-doch auch zunehmend alternative Theorien der Entscheidung Berücksichtigung, welche nicht außer Acht gelassen werden sollten.

Naturalistic Decision Making Theorie Die Naturalistic Decision Making Theorie versucht als eine Art Gegengewicht zu den klassi-schen Entscheidungstheorien deskriptiv zu erklären, wie Entscheidungsträger Entscheidungen in realen Umweltsituationen treffen,1036 und stellt in diesem Zusammenhang heraus, dass die Erfahrung ein zentrales Element der Entscheidungsfindung darstellt.1037 Ein bekanntes Mo-dell, welches das Natural Decision Making skizziert, ist das von Klein entwickelte recognition primed decision making, kurz RPD-Modell.1038

Das RPD-Modell beschreibt die kognitiven Prozesse erfahrener Führungskräfte, welche not-wendig sind, um unter Berücksichtigung zeitlicher und informatorischer Engpässe schnelle Entscheidungen in komplexen, dynamischen und gefährlichen Situationen zu treffen. Erfah-rene Entscheidungsträger können dann auf Vorkenntnisse und Know-how zurückgreifen, die es ermöglichen, typische Situation zu erkennen und darauf aufbauend Entscheidungen zu tref-fen.1039 Das RPD-Modell behauptet somit in Bezug auf erfahrene Entscheider: 1040

1. Die Beurteilung von Situationen bedarf keines Vergleichs von Alternativen,

1033 Vgl. Neugebauer/Mutschler/Claes (2011), S. 34. 1034 Vgl. Abschnitt 3.2. und Abschnitt 4.4. 1035 Vgl. Abschnitt 1.3. 1036 Vgl. Lipshitz et al. (2001), S. 332. 1037 „The study of NDM ask how experienced people, working as individuals or groups in dynamic,

uncertain, and often fast paced environments, identify and assess their situation, make Decisions and take action whose consequences are meaningful to them and to the larger organizations in which they operate.” Zsambok (1997), S. 5.

1038 Vgl. Klein (2003), S. 43. Siehe auch Klein/Woods (1993). 1039 In Anlehnung an Klein (2003), S. 46. 1040 Vgl. Klein (2003), S. 49f.

204 7 Resümee und Ausblick

2. der Nutzen von Handlungen ist ohne formelle Analysen und Vergleiche schnell evalu-ierbar,

3. Entscheidungsträger nutzen für gewöhnlich die erste Handlungsalternative, die in denSinn kommt, und nicht die beste,

4. die erste Möglichkeiten basiert auf Erfahrungen, weshalb es nicht notwendig ist einegroße Zahl von Möglichkeiten zu betrachten, um sicher zu sein, dass eine qualitativgute Möglichkeit ausgewählt wurde,

5. das Abwägen von Vor- und Nachteilen verschiedener Alternativen ist nicht notwen-dig,

6. durch das Vorstellen, wie die betreffenden Alternativen angewandt werden, erkennenerfahre Entscheidungsträger die Schwächen und suchen dann nach Möglichkeiten, dieSchwächen zu vermeiden,

7. das Modell zielt darauf ab, dass Entscheidungsträger möglichst schnell handeln.

Das RPD-Modell sollte insbesondere dann angewendet werden, wenn ein hoher Zeitdruck ge-geben ist, der Entscheidungsträger über umfangreiche Erfahrungen verfügt, die Umweltsitua-tion komplex ist und die Zielsetzungen eher vage formuliert sind.1041

Image Theorie Beach/Mitchell entwickelten als Reaktion auf die bisherigen präskriptiven Entscheidungsmo-delle die Image Theorie.1042 Der Image Theorie folgend, nutzen Entscheidungsträger unter-schiedliche semantische Wissensstrukturen, um Gedanken zu organisieren und Entscheidun-gen zu treffen.1043 Durch die in der Theorie postulierten Wissensstrukturen Self Image (Selbstbild), Trajectory Image (Ziele) und Action Image (Plan) bringt der Entscheidungsträ-ger sein Wissen und seine Erfahrung im Kontext der vorliegenden Situation zur Geltung und kann auf Grundlage der Wissensstrukturen einen Bezug zur Situationen herstellen. In diesem Falle ist die Situation bekannt und eine Entscheidung kann getroffen werden.1044

Garbage Can Theorie Die Garbage Can Theorie von Cohen/March/Olson vertritt die Ansicht, dass eine Organisati-on als organisierte Anarchie zu begreifen ist, welche durch drei Punkte gekennzeichnet sind:1045

1. Problematic preferences: Entscheidungsträger in einer Organisation operieren auf Ba-sis zahlreicher undefinierter Probleme und Ziele, weshalb die Ansprüche einer rationa-len Entscheidung nicht haltbar sind.

1041 Zum RPD-Modell siehe ausführlich Klein (1993), S. 18ff. 1042 Vgl. Beach/Mitchell (1987). Siehe auch Beach et al. (1988), S. 17ff. 1043 Vgl. Beach (1993), S. 235. 1044 Vgl. Beach/Mitchell (1998), S. 13. 1045 Vgl. Cohen/March/Olson (1972), S. 1.

7.2 Limitationen, kritische Reflexion und mögliche Maßnahmen 205

2. Unclear Technology: Die organisatorischen Regelungen sind für die Entscheidungs-träger unklar, eine „trial-and error-Verhaltensweise“ ist die Folge.

3. Fluid participation: Entscheidungsträger variieren die Zeit und die Anstrengung fürverschiedene Angelegenheiten. Die Teilnahme der Entscheidungsträger an speziellenAngelegenheiten ist dadurch dynamisch.

Das Zusammenspiel dieser drei Faktoren führt dazu, dass die Entscheidung das Ergebnis ei-nes Zusammenspiels von vier zueinander unabhängigen und zufälligen Strömen (Probleme, Lösungen, Teilnehmer, Wahlmöglichkeiten) ist und nicht das Resultat einer rationaler Analy-se.1046 Die Interaktion der vier voneinander unabhängigen Entscheidungsströme ist stark si-tuationsabhängig und deshalb nur schwer vorhersehbar, weshalb Entscheidungsprozesse, wie der Name der Theorie bereits besagt, einem Mülleimer ähneln, in dem die Ströme mehr oder weniger zufällig aufeinandertreffen.1047 Die Garbage Can Theorie war eine Reaktion zu den bereits bestehenden rationalen und politische Entscheidungsfindungsmodellen. Im Vergleich zu rationalen und politischen Entscheidungsmodellen fokussiert die Garbage Can Theorie die Aufmerksamkeit auf die Bedeutung des Zufalls. Die Entscheidung hängt sehr stark vom Ti-ming und Glück ab.1048

Bezogen auf die Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen würde es sich sodann anbieten, im Rahmen einer Beobachtung zu untersuchen, inwieweit einzelne Aspekte der obigen Theorien in der Realität vorzufinden sind.1049 Beobachtungen im wissen-schaftlichen Kontext („scientific observation“) bedeutet dann die „zielgerichtete, systemati-sche und regelgeleitete Erfassung, Dokumentation und Interpretation von Merkmalen, Ereig-nissen oder Verhaltensweisen mithilfe menschlicher Sinnesorgane und/oder technischer Sen-soren zum Zeitpunkt ihres Auftretens.“1050 Damit Entscheidungen zur digitalen Transformati-on von Geschäftsmodellen nicht durch den Beobachter beeinflusst wird, sollte eine soziale In-teraktion vermieden werden (nicht teilnehmende Beobachtung)1051 und darüber hinaus die Untersuchung in den Räumlichkeiten der Probanden stattfinden.

Entscheidungsprozess

Im Fokus der vorliegenden Arbeit steht die Untersuchung von Digitalisierungsentscheidungen zur Transformation von Geschäftsmodellen. Die deduktive Analyse ist Gegenstand von Kapi-tel 3, insbesondere von Abschnitt 3.3. Auf Grundlage des Grundmodells der Entscheidungs-theorie wurde mittels einer Dekomposition des Grundmodells der Entscheidungstheorie ein Entscheidungsprozess definiert, welcher mit der Zielsetzung beginnt und mit der Auswahl ei-

1046 Vgl. Cohen/March/Olson (1990), S. 2f. und 333. 1047 Vgl. Wilz (2010), S. 96. 1048 Vgl. Eisenhardt/Zbaracki (1992), S. 27. 1049 Dies bedeutet nicht, dass der in der vorliegenden Arbeit gewählte Ansatz nicht auch durch eine

Beobachtung untersucht werden kann. 1050 Bortz/Döring (2016), S. 324. 1051 Vgl. Häder (2015), S. 310. Teilnehmende Beobachtungen können nämlich zu einen Distanzverlust

des Beobachters gegenüber den Beobachtungsobjekten führen. Dies wird auch als „Going native“ bezeichnet.

206 7 Resümee und Ausblick

ner Entscheidungsalternative (Entscheidung i.e.S.) endet. In der betriebswirtschaftlichen Lite-ratur findet sich darüber hinaus auch die Ansicht, dass der Entscheidungsprozess mit der Problemformulierung beginnt.1052 So sehen bspw. Bear/Dirks/Nickerson in der Problemfor-mulierung die Grundlage, um später ein Problem überhaupt lösen zu können.1053 Auf die Un-tersuchung der Problemformulierung wurde jedoch bewusst verzichtet, da im Rahmen der in-duktiven Analyse das Grundmodell der Entscheidungstheorie zu Grunde gelegt worden ist und die Problemformulierung kein Bestandteil des Modells ist. Möglich wäre jedoch zu un-tersuchen, ob Digitalisierungsentscheidungen überhaupt eine Problemsituation hervorrufen, die eine Problemformulierung bedingt, oder eher eine Innovationssituation.1054 Sofern es sich um eine Problemsituation handelt, wäre es anschließend möglich zu untersuchen, um welche Problemsituation genau (potentiell, latent, akut, faktisch).1055

Phasenzugehörigkeit

In Abschnitt 4.3.2.1 wurde dargelegt, in welcher Phase der Digitalisierungsentscheidung sich die jeweiligen Probanden zum Zeitpunkt der Befragung befinden. Die Phasen wurden zu zwei Hauptphasen Pre Decision (Planung/Entscheidungsvorbereitung) und Post Decision verdich-tet. In der betriebswirtschaftlichen Literatur existiert neben dieser Vorgehensweise noch die Ansicht, die Phasen Planung und Entscheidung unter dem Begriff der Willensbildung und die Phasen der Umsetzung und Kontrolle unter dem Begriff der Willensdurchsetzung zu subsu-mieren.1056

Ziele und Alternativen

In den Abschnitten 3.3.1 bis 3.3.5 wurden die einzelnen Bestandteile des Grundmodells der Entscheidungstheorie zunächst literarisch erörtert, bevor eine Operationalisierung vorgenom-men wurde. In Abschnitt 3.3.2 wurde hinsichtlich der grundlegenden Ziele einer Digitalisie-rungsentscheidung, abgeleitet vom übergeordneten unternehmerischen Ziel der langfristigen Existenzsicherung, zwischen Formal- und Sachzielen unterschieden. Becker/Baltzer schlagen vor, dass unter Berücksichtigung der langfristigen Existenzsicherung als übergeordnetes Ziel und der damit einhergehenden Notwendigkeit, kontinuierlich ausreichend Wert zu schaffen, zwischen den Zielkategorien Wert-, Produkt- und Markt-, Prozess- und Potentialziele zu dif-ferenzieren, da hinter den einzelnen Zielkategorien stets die Orientierung am Wertschöp-fungszweck erfolgt.1057 Diese Unterscheidung entspricht den grundlegenden Perspektiven der Balanced Scorecard.1058

In Abschnitt 3.3.3 wurden die der Arbeit zu Grunde liegenden sieben Digitalisierungsalterna-tiven aus dem Forschungsfeld der Geschäftsmodellinnovation zweckorientiert abgeleitet. An-

1052 Vgl. statt vieler Laux/Gillenkirch/Schenk-Mathes (2014), S. 13f. 1053 Vgl. Bear/Dirks/Nickerson (2012), S. 197. 1054 Vgl. Schulz (1977), S. 7. 1055 Vgl. Becker (2012a), S. 128. 1056 Vgl. Rühli (1975), S. 10 und Heinen (1982), S. 22. 1057 Vgl. Becker/Baltzer (2010), S. 13. Siehe auch Becker/Baltzer/Ulrich (2014), S. 73. 1058 Vgl. Becker/Baltzer/Ulrich (2014), S. 73. Zur Balanced Scorecard siehe Kaplan/Norton (1992);

Kaplan/Norton (1993); Kaplan/Norton (1996); Kaplan/Norton (2001).

7.2 Limitationen, kritische Reflexion und mögliche Maßnahmen 207

zumerken ist jedoch, dass in der betriebswirtschaftlichen Forschung unterschiedliche Ansich-ten darüber existieren, wie Geschäftsmodellinnovationen vollzogen werden können. Bie-ger/Reinhold bspw. differenzieren anhand der Kategorien „Geschäftsmodellarchitektur“ und „Geschäftsmodellelemente“ zwischen qualitativem Wachstum, evolutionärer sowie revolutio-närer Adaption und gelangen so zu insgesamt sieben Ansätzen der Geschäftsmodellinnovati-on.1059 Hope Hailey/Balogun unterscheiden anhand der Kategorien „Ergebnis des Wandels“ und „Formen des Handelns“ vier Formen des organisationalen Wandels: Evolution, Revoluti-on, Rekonstruktion und Adaption.1060

Schallmo gibt einen synoptischen Überblick über Ansätze der Geschäftsmodellinnovationen in der Literatur und kommt zu dem Ergebnis, dass sich nur wenige Wissenschaftler und teil-weise mit sehr unterschiedlichen Auffassungen mit möglichen Alternativen der Geschäftsmo-dellinnovationen auseinandersetzen, weshalb kein allgemeingültiger Ansatz existiert.1061 Nicht unerwähnt soll ferner die Abgrenzungsproblematik zwischen den einzelnen Digitalisie-rungsalternativen bleiben. Durch die nominal skalierten Dichotomien ergeben sich Messprob-leme, da oftmals nicht exakt bestimmt werden kann, wann eine Innovation als total und wann als partiell zu bezeichnen ist1062 oder ob nicht gar andere Ansätze möglich sind.1063

Informationsverarbeitungsprozess

In Abschnitt 3.4.2 der vorliegenden Arbeit wurde der zu Grunde liegende Bezugsrahmen vor-gestellt. Anhand der graphischen Darstellung und den inhaltlichen Ausführungen wurde ver-deutlicht, dass die einzelnen Bestandteile des Bezugsrahmens in unterschiedlichem Maße be-rücksichtigt wurden.

Der vorgestellte Bezugsrahmen zeigt, dass durch einen Stimulus endogener und/oder exoge-ner Natur dem Entscheidungsträger Informationen zukommen, wodurch ein Informationsver-arbeitungsprozess (Wahrnehmung, Bewertung, Bewusstsein) ausgelöst wird,1064 der letztlich zu einer Entscheidung führt und durch Persönlichkeitsmerkmale beeinflusst werden kann. Ei-ne Auseinandersetzung mit dem menschlichen Informationsverarbeitungsprozess erfolgte in der vorliegenden Arbeit nur indirekt, gleichwohl sich die Betriebswirtschaftslehre ebenfalls

1059 Vgl. Bieger/Reinhold (2011), S. 55. Siehe auch Albeck (2016), S. 32. Quantitatives Wachstum bedeutet, dass im bestehenden Geschäftsmodell ein Unternehmen ohne Veränderung der Ge-schäftsmodellelemente quantitativ wächst. Eine evolutionäre Adaption liegt dann vor, wenn min-destens die Geschäftsmodellelemente graduell verändert oder höchstens beide Achsen graduell adaptiert werden. Eine revolutionäre Adaption bedeutet, wenn mindestens die Geschäftsmo-dellelemente prinzipiell verändert werden und gleichzeitig die andere Achse zumindest graduell innoviert wird. Vgl. Bieger/Reinhold (2011), S. 53f.

1060 Vgl. Hope Hailey/Balogun (2002), S. 161. 1061 Vgl. Schallmo (2015), S. 46f. 1062 Dies liegt vor allem daran, dass die Festlegung der Grenzen oftmals nur subjektiv erfolgen kann

und die Grenzen zwischen total und partiell fließend sein können. Vgl. Behnken (2010), S. 52. 1063 Vgl. statt vieler: Alexander/Knippenberg (2014), S. 424f. 1064 Die Wahrnehmung und Bewertung von Informationen werden in der vorliegenden Arbeit auch

deshalb nur indirekt betrachtet, da dies oftmals verbogen bleibt und nur das Ergebnis dieses Pro-zesses (die Entscheidung) erkennbar ist. Vgl. Nerdinger (2012), S. 55f.

208 7 Resümee und Ausblick

mit der Thematik befasst1065 und obwohl diese primär der kognitiven Psychologie zuzuordnen ist.1066

Damit Entscheidungsträger die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells treffen können, ist die Wahrnehmung und Bewertung der durch die Stimuli transportierten Informati-onen nicht zu vernachlässigen. Grundsätzlich unterliegen Individuen einer selektiven Wahr-nehmung.1067 Der Entscheidungsträger ist kein passiver Empfänger einer Information, son-dern er greift mittels seines subjektiven Weltbildes selektiv und strukturierend in den Wahr-nehmungsprozess ein.1068 Häufig finden Informationen verstärkt Berücksichtigung, die sich mit bisherigen Vorstellungen decken, während widersprechende oder unangenehme Informa-tionen unbeachtet bleiben.1069 Um die selektive Wahrnehmung von Entscheidungsträgern zu erfassen, greift bspw. Mahlendorf auf folgende Items zurück, welche auch im Rahmen der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells in angepasster Form Berücksichti-gung finden könnten:1070

Wenn neue Informationen zum Projekt vorlagen…

… schenke ich positiven Informationen größeres Interesse als negativen.

… habe ich Informationen weniger Beachtung geschenkt, wenn sie meinen Vorstellungen wi-dersprachen.

… wandte ich nur bestimmten Informationen meine Aufmerksamkeit zu.

… fokussierte sich meine Aufmerksamkeit auf meine „Lieblingsthemen“.

Neben der Wahrnehmung von Informationen ist ferner zu berücksichtigen, dass Wahrneh-mungsschwellen überwunden werden müssen.1071 Die Informationen müssen als solche er-kannt werden, die bloße Existenz reicht nicht aus einen angemessenen Umgang zu gewähr-leisten.1072 Nach Mahlendorf kann diesbezüglich auf folgende Items zurückgegriffen wer-den:1073

Wichtige negative Informationen ...

... sind für mich in der Menge der Informationen untergegangen.

... waren für mich schwer zu bemerken.

... waren für mich schwer von den unwichtigen Informationen zu unterscheiden.

1065 Siehe dazu bspw. Wömpener (2008), S. 77ff. Im Rahmen des Behavioral Budgeting, Mahlendorf (2008), S. 105ff. Im Rahmen des verhaltensorientierten Controllings im Kontext von Projektab-brüchen, Volnhals/Hirsch (2008), S. 50ff oder Foscht/Swoboda/Schramm-Klein (2015), S. 103ff. im Rahmen des menschlichen Kaufverhaltens.

1066 Vgl. Berk (2011), S. 23ff. 1067 Vgl. Robins (2001), S. 161f. 1068 Vgl. Blank (1978), S. 47. 1069 Vgl. Hammond/Keeney/Raiffa (2006), S. 123. 1070 Vgl. Mahlendorf (2011), S. 254. 1071 Vgl. Mahlendorf (2011), S. 242. 1072 Vgl. Bronner (1993), S. 733. 1073 Vgl. Mahlendorf (2011), S. 242.

7.3 Weitere Forschungsbedarfe 209

... waren zu unauffällig, um von mir gut bemerkt zu werden.

... waren schwer durch mich als solche zu identifizieren.

Die vom Entscheidungsträger selektiv wahrgenommenen Informationen werden anschließend dahingehend evaluiert, ob die Informationen Relevanz besitzen oder nicht.1074 In einer empiri-schen Untersuchung von Mayfield/Carlson wurden sieben hypothetische Bewerber konstru-iert, die durch enorm ambivalente Informationen charakterisiert waren. Die zuständigen Ma-nager sollten anhand der verfügbaren Informationen eine Einstufung der hypothetischen Be-werber vornehmen. Ergebnis der Untersuchung war, dass die Manager identische Information anders bewerteten und letztlich divergierende Einstufungen vorgenommen wurden.1075 Diver-gente Bewertungen von wahrgenommenen Informationen sind auf verschiedene Aspekte zu-rückzuführen:1076

Aufgrund begrenzter kognitiver Fähigkeiten ist die geistige Kapazität qualitativ wie quantitativ beschränkt und führt zur Verwendung von unterschiedlichen Heuristiken.

Manifestiertes Selbst- und Fremdbild.

Dominanz spezifischer Persönlichkeitsmerkmale, die alle anderen Merkmale über-strahlt (Halo-Effekt).

Der erste Eindruck einer Information beeinflusst die folgende Wahrnehmung (Anker-Effekt).

Dutton/Jackson machen darauf aufmerksam, dass manche Entscheidungsträger Informationen als Chance ansehen und andere wiederum identische Information als Bedrohung.1077 Im Kon-text der vorliegenden Untersuchung wäre es sodann denkbar, Entscheidung zur Digitalisie-rung des Geschäftsmodells in Abhängigkeit von der Wahrnehmung von Informationen genau-er zu analysieren.

7.3 Weitere Forschungsbedarfe

Die vorliegende Arbeit präsentiert theoretische und empirische Erkenntnisse hinsichtlich der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells. Zweifelsohne ergeben sich daraus weitere Forschungsbedarfe im Kontext „Entscheidung“ und „Digitalisierung“, welche im Fol-genden kurz skizziert werden sollen und in Verbindung mit dem Bezugsrahmen des Digitali-sierungs-Managements stehen.1078

Entscheidungskompetenzen Der Bezugsrahmen des Digitalisierungs-Managements verdeutlicht, dass für Digitalisierungs-

1074 Vgl. Niemand (2014), S. 49. 1075 Vgl. Mayfield/Carlson (1966), S. 48ff. 1076 Vgl. Weber/Schäffer (2014), S. 91f. 1077 Vgl. Dutton/Jackson (1987), S. 76ff. 1078 Vgl. Abschnitt 1.1

210 7 Resümee und Ausblick

entscheidungen bestimmte Fähigkeiten1079 gebraucht werden und diese wiederum implizieren Entscheidungskompetenzen. Der Auffassung von Schiller folgend, sind Kompetenzen die Bündelung qualitativer Eigenschaften von Wissen, Können, Wollen und Dürfen.1080

Aufgabenorientiert Personenorientiert

Leistungsbereitschaft

Wollen

Leistungsfähigkeit

Wissen

Leistungsfertigkeit

Können

Entscheidungskompetenz

Abbildung 7-2: Qualitative Eigenschaften der Entscheidungskompetenz1081 Das „Dürfen“ eines Entscheidungsträgers ist, wie in Abschnitt 2.4.3 kurz thematisiert, nicht zuletzt durch die Position determiniert. Eigentümer verfügen über eine Vollkompetenz, da sie die rechtlich höchste Instanz im Unternehmen sind, während das „Dürfen“ von angestellten Managern durch deren Beschäftigungsverhältnis reglementiert ist.1082

Weiterer Forschungsbedarf 1 Theoretische Analyse der Entscheidungskompetenzen hinsichtlich Entscheidungen zur digitalen Transformation von Geschäftsmodellen in mittelständischen Unternehmen und anschließende empirische Untersuchung zur Anreichung theoretischer Erkenntnis-se mit empirischen Daten. Realtypologie der Digitalisierungsentscheidung Die Typologisierung von Digitalisierungsentscheidungen kann sowohl realtypisch als auch idealtypisch erfolgen.1083 Erstere beruht auf empirisch nachweisbaren Merkmalen, letztere stellt ein hypothetisches Gebilde dar.1084 Somit bedienen sich empirisch orientierte Forscher vorwiegend an Realtypen1085 um die Realität zu erfassen und zu falsifizieren, um wiederum neue empirisch gewonnene Daten zu überprüfen1086 und theoretisch orientierte Forscher be-dienen sich vornehmlich Idealtypen um komplexe Zusammenhänge modellartig zu veran-schaulichen und dadurch Phänomene zu erklären.1087 Die praxistauglichere Vorgehensweise wäre jedoch realtypische Methode. Digitalisierungsentscheidungen können sodann realty-

1079 Im Fokus stehen insbesondere dynamische Fähigkeiten. „Dynamic managerial capabilities are the capabilities with which managers build, integrate, and reconfigure organizational resources and competences.” Adner/Helfat (2003), S. 1012. Siehe auch Helfat/Martin (2015).

1080 Vgl. Schiller (2000), S. 98ff. 1081 In Anlehnung an Becker (2014b), S. 44. 1082 Vgl. Abschnitt 2.4.3. 1083 Vgl. ausführlich Abschnitt 2.3.1. 1084 Vgl. Kajüter (2012), S. 362. 1085 Vgl. Kluge (1999), S. 68. 1086 Vgl. Kajüter (2012), S. 362. 1087 Vgl. Kluge (1999), S. 68.

7.3 Weitere Forschungsbedarfe 211

pisch, also auf Basis von empirisch nachweisbaren Merkmalen entwickelt werden, mit dem Ziel, die vielfältigen realen Digitalisierungsentscheidungen zu einem auf das Wesentliche fo-kussierte Gesamtbild zu verdichten. Dadurch kann einerseits eine systematische Komplexi-tätsreduktion von Digitalisierungsentscheidungen erreicht werden und andererseits wird eine differenzierte Betrachtung der Realität ermöglicht.1088

Weiterer Forschungsbedarf 2

Entwicklung einer Realtypologie von Digitalisierungs-Entscheidungen, um die vielfälti-gen realen Digitalisierungsentscheidungen zu einem Gesamtbild zu verdichten, um dadurch eine Komplexitätsreduktion und eine differenzierte Betrachtung der Realität zu erreichen. Entscheidungsbarrieren In Abschnitt 4.3.2.1 wurde verdeutlicht, dass sich gegenwärtig 89% der teilnehmenden Pro-banden mit der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells auseinandersetzen und lediglich 11% haben sich mit der Thematik bis dato noch nicht befasst. Die empirische Unter-suchung beschränkt sich ausschließlich auf die 89%, während die restlichen 11% außen vor gelassen wurden. In diesem Zusammenhang wäre eine eigenständige empirische Untersu-chung möglich, die sich auf Probanden fokussiert, die sich mit der Entscheidung zur Digitali-sierung des Geschäftsmodells noch nicht befasst haben. In diesem Zusammenhang wäre ins-besondere die Untersuchung von „Entscheidungs-Barrieren“ empfehlenswert.1089 In Anleh-nung an die Ausführungen von Hadjimanolis im Kontext von Innovationsbarrieren könnten sowohl externe Entscheidungs-Barrieren (bspw. Strategischer Art, struktureller Art, kulturel-ler Art etc.) als auch interne Entscheidungs-Barrieren (bspw. marktinduzierter Art, regulatori-scher Art, technischer Art etc.) einer wissenschaftlichen Untersuchung unterzogen werden.1090

Weiterer Forschungsbedarf 3

Theoretische- und literarische Herleitung möglicher externer und interner Entschei-dungs-Barrieren und empirische Untersuchung dieser in der mittelständischen Unter-nehmenspraxis. Der CDO (Chief Digital Officer) Der Bezugsrahmen des Digitalisierungs-Managements und die empirischen Erkenntnisse zei-gen, dass an der Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells mehrere Akteure mit unterschiedlichen Rechten beteiligt sind.1091 In der Literatur wird vielfach der Chief Digital Officer (CDO) als „Enabler“ der digitalen Transformation genannt.1092 Gegenwärtig existie-ren jedoch keine gesicherten Erkenntnisse über die Anforderungen an die Qualifikation eines CDO, das Rollenbild, die Ausgestaltung des CDO-Bereichs, die Zusammenarbeit mit anderen

1088 Vgl. dazu Kajüter (2012), S. 362. 1089 Vgl. Eisenhardt (1989), S. 558ff. 1090 Vgl. Hadjimanolis (2003), S. 560ff. und auch Goepel (2014), S. 59. 1091 Vgl. Abschnitt 1.2. und Abschnitt 4.2.3.10. 1092 Vgl. Zisler et al. (2016), S. 76.

212 7 Resümee und Ausblick

C-Levels oder die hierarchische Stellung im Unternehmen.1093

Weiterer Forschungsbedarf 4 Empirische Analyse des Chief Digital Officers in mittelständischen Unternehmen, so-wohl hinsichtlich seiner Qualifikationen und Aufgaben als auch der Notwendigkeit.

1093 Siehe dazu die analoge Vorgehensweise zur CFO-Forschung von Becker et al. (2010), S. 63ff.

8 Literaturverzeichnis

Aaker, D. A. (1989)

Strategisches Markt-Management: Wettbewerbsvorteile erkennen, Märkte erschließen, Stra-tegie entwickeln, Wiesbaden

Abolhassan, F. (2016)

Digitalisierung als Ziel – Cloud als Motor, in: Abolhassan, F. (Hrsg.), Was treibt die Digitali-sierung? Warum an der Cloud kein Weg vorbeiführt, Wiesbaden, S. 15-26

Acatech (2016)

Kompetenzentwicklungsstudie Industrie 4.0 – Erste Ergebnisse und Schlussfolgerungen, München, http://www.acatech.de/fileadmin/user_upload/Baumstruktur_nach_Website/Acatech/root/de/Publikationen/Sonderpublikationen/acatech_DOSSIER_neu_Kompetenzentwicklung_Web.pdf, 14.02.2017

Achtenhagen, L./Melin, L./Naldi, L. (2013)

Dynamics of Business Models – Strategizing, Critical Capabilities and Activities for Sus-tained Value Creation, in: Long Range Planning, 46. Jg., Heft 6, S. 427-442

Adelhelm, S. (2013)

Geschäftsmodellinnovationen: Eine Analyse der mittelständischen Pharmaindustrie, Lohmar/ Köln

Adner, R./Helfat, C. E. (2003)

Corporate effects and dynamic managerial capabilities, in: Strategic Management Journal, 24. Jg., Heft 10, S. 1011-1025

Ahlert, D./Evanschitzky, H./Hesse, J. (2005)

Zwischen Relevance und Rigor: Der erfolgreiche Einsatz der Erfolgsforschung in Wissen-schaft und Praxis, in: Wirtschaftswissenschaftliches Studium, 34. Jg., Heft 7, S. 362-367

Ahlert, D./Franz, K.-P./Kaefer, W. (1990)

Grundlagen und Grundbegriffe der Betriebswirtschaftslehre, 5. Aufl., Düsseldorf

Ajzen, I. (1991)

The Theory of Planned Behavior, in: Organizational Behavior and Human Decision Process-es, 50. Jg., Heft 2, S. 179-211

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018T. Botzkowski, Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand,Unternehmensführung & Controlling, https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7

214 8 Literaturverzeichnis

Ajzen, I./Fishbein, M. (1980)

Understanding attitudes and predicting social behavior, Englewood Cliffs

Ajzen, I./Madden, T. J. (1986)

Prediction of Goal-Direct Behavior: Attitudes, Intentions, and Perceived Behavioral Control, in: Journal of Experimental Social Psychology, 22. Jg., Heft 5, S. 453-474

Albeck, W. (2016)

Geschäftsmodellinnovationen für das mittlere Marktsegment: Eine empirische Untersuchung deutschsprachiger Maschinenbauunternehmen in China, Wiesbaden

Alchian, A. A./Demsetz, H. (1972)

Production, information costs, and economic organization, in: The American Economic Re-view, 62. Jg., Heft 5, S. 777-795

Allgood, S./Farrell K. A. (2000)

The Effect of CEO Tenure on the Relation between Firm Performance and Turnover, in: Journal of Financial Research, 23. Jg., Heft 3, S. 373-390

Al-Debei, M. M./El-Haddadeh, R./Avison, D. (2008)

Defining the Business Model in the New World of Digital Business, in: Proceedings of the Fourteenth Americas Conference on Information Systems, Toronto, ON, Canada August 14th-17th 2008, S. 1-11

Allweyer, T. (2010)

Geschäftsprozessmanagement: Strategie, Entwurf, Implementierung, Controlling, 4. Aufl., Herdecke

Al-Laham, A. (1997)

Strategieprozesse in deutschen Unternehmungen: Verlauf, Struktur und Effizienz, Wiesbaden

Alexander, L./Knippenberg, D. v. (2014)

Teams in Pursuit of Radical Innovation: A Goal Orientation Perspective, in: Academy of Management Review, 39. Jg., Heft 4, S. 423-438

Aliev, R. A./Pedrycz, W./Huseynov, O. H. (2013)

Behavioral decision making with combined states under imperfect information, in: Interna-tional Journal of Information Technology and Decision Making, 12. Jg., Heft 3, S. 619-645

8 Literaturverzeichnis 215

Alonso, G./Agrawal, D./El Abbadi, E./Mohan, C. (1997)

Functionality and Limitations of Current Workflow Management Systems, in: IEEE Expert, 12. Jg., Heft 5, S. 1-25

Alter, R. (2013)

Strategisches Controlling: Unterstützung des strategischen Managements, 2. Aufl., München

Altobelli, C. F. (2011)

Marktforschung: Methoden – Anwendungen – Praxisbeispiele, 2. Aufl., München

Amberg, M./Schröder, M. (2007)

E-business models and consumer expectations for digital audio distribution, in: Journal of En-terprise Information Management, 20. Jg., Heft 3, S. 291-303

Amit, R./Zott, C. (2001)

Value Creation in E-Business, in: Strategic Management Journal, 22. Jg., Heft 6-7, S. 493-520

Amit, R./Zott, C. (2012)

Creating Value Through Business Model Innovation, in: MIT Sloan Review Management, 53. Jg., Heft 3, S. 41-49

Amschlinger, M. C. (2011)

Internationalisierung im Mittelstand: Eine empirische Analyse kulturabhängiger Erfolgsfakto-ren von Direktinvestitionen deutscher kleiner und mittlerer Unternehmen in Rumänien, Lohmar

Amshoff, B./Dülme, C./Echterfeld, J./Gausemeier, J. (2015)

Business model patterns for disruptive technologies, in: International Journal of Innovation Management, 19. Jg., Heft 3, S. 1-23

Anderson, N./Herriot, P./Hodgkinson, G. P. (2001)

The practitioner–researcher divide in Industrial, Work and Organizational (IWO) psychology: Where are we now, and where do we go from here?, in: Journal of Occupational and Organi-zational Psychology, 74. Jg., Heft 4, S. 391-411

Ansoff, H. I. (1965)

Corporate Strategy, New York

216 8 Literaturverzeichnis

Arbeitskreis Karl Hax (1964)

Wesen und Arten unternehmerischer Entscheidungen, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftli-che Forschung, 16. Jg., S. 685-715

Aronson, E./Wilson, T. D./Akert, R. M. (2014)

Sozialpsychologie, 8. Aufl., München

Arrow, K. J. (1967)

Control in Large Organizations, in: Alexis, M./Wilson, C. Z. (Hrsg.), Organizational Decision Making, New Jersey, S. 56-65

Aspara, J./Hietanen, J./Tikkanen, H. (2010)

Business model innovation vs. replication: Financial performance implications of strategic emphases, in: Journal of Strategic Marketing, 18. Jg., Heft 1, S. 39-56

Aspara, J./Lamberg, J.-A./Laukia, A./Tikkanen, H. (2013)

Corporate Business Model Transformation and Inter-Organizational Cognition: The Case of Nokia, in: Long Range Planning, 46. Jg., Heft 6, S. 459-474

Atteslander, P. (2010)

Methoden der empirischen Sozialforschung, 13. Aufl., Berlin

Azar, O. H. (2014)

The default heuristic in strategic decision making: When is it optimal to choose the default without investing in information search?, in: Journal of Business Research, 67. Jg., Heft 8, S. 1744-1748

Bacher, J./Pöge, A./Wenzig, K. (2010)

Clusteranalyse: Anwendungsorientierte Einführung in Klassifikationsverfahren, 3. Aufl., München

Bachmann, A. (2009)

Subjektive versus objektive Erfolgsmaße, in: Albers, S./Klapper, D./Konradt, U./Walter, A./Wolf, J. (Hrsg.), Methodik der empirischen Forschung, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 89-102

Baden-Fuller, C./Haefliger, S. (2013)

Business Models and Technological Innovation, in: Long Range Planning, 46. Jg., Heft 6, S. 419-426

8 Literaturverzeichnis 217

Baden-Fuller, C./Morgan, M. S. (2010)

Business Models as Models, in: Long Range Planning, 43. Jg., Heft 2-3, S. 156-171

Baker, M. (2014)

Digital Transformation, 4. Aufl., Buckingham

Balderjahn, I./Specht, G. (2016)

Einführung in die Betriebswirtschaftslehre, 7. Aufl., Stuttgart

Balfanz, D./Sobol, S. (2011)

Integriertes Innovationsmanagement am Beispiel – Fallbeispiel CAS Software AG, in: Ho-waldt, J./Kopp, R./Beerheide, E. (Hrsg.), Innovationsmanagement 2.0: Handlungsorientierte Einführung und praxisbasierte Impulse, Wiesbaden, S. 199-228

Baltzer, B. (2013)

Einsatz und Erfolg von Controlling-Instrumenten: Begriffsbestimmung, empirische Untersu-chung und Erfolgsbeurteilung, Wiesbaden

Bamberg, G./Coenenberg, A. G. (1980)

Entscheidungstheorie, in: Handwörterbuch der Wirtschaftswissenschaften, Band 2, Tübingen, S. 373-392

Bamberg, G./Coenenberg, A. G./Krapp, M. (2012)

Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 15. Aufl., München

Bamberger, I./Wrona, T. (2012)

Strategische Unternehmensführung: Strategien, Systeme, Methoden, Prozesse, 2. Aufl., Mün-chen

Bardmann, M. (2011)

Grundlagen der Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre, Wiesbaden

Bardmann, M. (2014)

Grundlagen der Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre, 2. Aufl., Wiesbaden

Barnbury, C. M./Mitchell, W. (1995)

The effect of introducing important incremental innovations on market share and business survival, in: Strategic Management Journal, 16. Jg., Heft 1, S. 161-182

218 8 Literaturverzeichnis

Barney, J. (1991)

Firm Resources and Sustained Competitive Advantage, in: Journal of Management, 17. Jg., Heft 1, S. 99-120

BarNira, A./Gallaugher, J. M./Auger, P. (2003)

Business process digitization, strategy, and the impact of firm age and size: the case of the magazine publishing industry, in: Journal of Business Venturing, 18. Jg., Heft 6, S. 789-814

Baum, R. J./Wally, S. (2003)

Strategic decision speed and firm performance, in: Strategic Management Journal, 24. Jg., Heft 11, S. 1107-1129

Baumgärtner, S./Horz, C./Klein, U. (2013)

Transformationsmanagement: Rennstrategien für erfolgreiche Veränderungen, in: Zeitschrift Führung + Organisation, 82. Jg., Heft 1, S. 54-60

Beach, L. R. (1993)

Image Theory: An Alternative to Normative Decision Theory, in: Advances in Consumer Re-search, 20. Jg., Heft 1, S. 235-238

Beach, L. R./Mitchell, T. R. (1987)

Image Theory: Principles goals, and plans in decision making, in: Acta Psychologica, 66 Jg., Heft 3, S. 201-220

Beach, L. R./Mitchell, T. R. (1998)

The Basics of Image Theory, in: Beach, L. R. (Hrsg.), Image Theory: Theoretical and Empiri-cal Foundations, New Jersey, S. 3-18

Beach, L. R./Smith, B./Lundell, J./Mitchell, T. R. (1988)

Image Theory: Descriptive Sufficiency of a simple Rule for the compatibility Test, in: Journal of Behavioral Decision Making, 1. Jg., Heft 1, S. 17-28

Bear, M./Dirks, K. T./Nickerson, J. A. (2012)

Microfoundations of Strategic Problem Formulation, in: Strategic Management Journal, 34. Jg., Heft 2, S. 197-214

Beck, L./Ajzen, I. (1991)

Predicting Dishonest Actions Using the Theory of Planned Behavior, in: Journal of Research in Personality, 25. Jg., Heft 3, S. 285-301

8 Literaturverzeichnis 219

Becker, F. G. (1993)

Explorative Forschung mittels Bezugsrahmen – ein Beitrag zur Methodologie des Entde-ckungszusammenhangs, in: Becker, F. G./Martin, A. (Hrsg.), Empirische Personalforschung: Methoden und Beispiel, München, S. 111-129

Becker, W. (1990)

Funktionsprinzipien des Controlling, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 60. Jg. Heft 3, S. 295-318

Becker, W. (1992)

Komplexitätskosten, in: Kostenrechnungspraxis, Zeitschrift für Controlling o. Jg., Heft 3, S. 171-175

Becker, W. (1996a)

Stabilitätspolitik für Unternehmen: Zukunftssicherung durch integrierte Kosten- und Leis-tungsführerschaft, Wiesbaden

Becker, H. L. (1996b)

Planungs- und Entscheidungstechniken: die Erfolgsstrategie für die betriebliche Praxis, Ren-ningen-Malmsheim

Becker, W. (2001)

Planung, Entscheidung und Kontrolle, 2. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2003)

Balanced Value Map, Bamberg

Becker, W. (2005)

Planung, Entscheidung und Kontrolle, 3. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2006)

Planung, Entscheidung und Kontrolle, 4. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2007)

Planung, Entscheidung und Kontrolle, 5. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2009)

Konzepte, Methoden und Instrumente des Controlling, 5. Aufl., Bamberg

220 8 Literaturverzeichnis

Becker, W. (2011)

Unternehmensführung I: Planung, Entscheidung und Kontrolle, 9. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2012a)

Strategie und Performance, 12. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2012b)

Controlling: Konzepte, Methoden und Instrumente, 7. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2012c)

Kosten-, Erlös- und Ergebniscontrolling, 12. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2013)

Unternehmensführung I: Planung, Entscheidung und Kontrolle, 11. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2014a)

Wertschöpfungsorientiertes Controlling, 9. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2014b)

Unternehmensführung I: Planung, Entscheidung und Kontrolle, 12. Aufl., Bamberg

Becker, W. (2016a)

Wertschöpfungsorientiertes Controlling: Konzeption und Umsetzung, 11. Aufl., Bamberg

Becker, H. P. (2016b)

Investition und Finanzierung: Grundlagen der betrieblichen Finanzwirtschaft, 7. Aufl., Wies-baden

Becker, W. (2016c)

Digitale Transformation von Geschäftsmodellen – Der Forschungsrahmen. Wissenschaftli-cher Vortrag im Rahmen der 2. Jahrestagung des Kompetenzzentrums für Geschäftsmodelle in der digitalen Welt am 10.11.2016, Bamberg

Becker, W. (o. J.)

Digitalisierung von Geschäftsmodellen, in: Bamberger Betriebswirtschaftliche Beiträge, Nr. 220, Bamberg (bisher unveröffentlichter Forschungsbericht)

Becker, W./Baltzer, B. (2010)

Die wertschöpfungsorientierte Controlling-Konzeption, in: Bamberger Betriebswirtschaftliche Beiträge, Nr. 172, Bamberg

8 Literaturverzeichnis 221

Becker, W./Baltzer, B./Ulrich, P. (2009)

Wie stehen mittelständische Unternehmen zur Corporate Governance? Aktuelle empirische Ergebnisse, in: Zeitschrift für Corporate Governance, Heft 1, S. 5-12

Becker, W./Baltzer, B./Ulrich, P. (2013)

Konzept des wertschöpfungsorientierten Controllings, in: Seicht, G. (Hrsg.), Jahrbuch für Controlling und Rechnungswesen, Wien, S. 549-577

Becker, W./Baltzer, B./Ulrich, P. (2014)

Wertschöpfungsorientiertes Controlling: Konzeption und Umsetzung, Stuttgart

Becker, W./Botzkowski, T./Eurich, S. (2015)

Compliance und Controlling: Grundlagen und Wechselwirkungen, in: Gleich, R. (Hrsg.), Moderne Controllingkonzepte: Zukünftige Anforderungen erkennen und integrieren, Frei-burg, S. 63-76

Becker, W./Ebner, R. (2012)

Controlling im mittelständischen Bekleidungseinzelhandel: Ergebnisbericht einer empirischen Studie, in: Bamberger Betriebswirtschaftliche Beiträge, Nr. 180, Bamberg, 2012

Becker, W./Fischer, S./Staffel, M./Ulrich, P. (2008)

Implementierungsstand von Unternehmensführung und Controlling in mittelständischen Un-ternehmen: Ergebnisbericht einer empirischen Untersuchung, in: Bamberger Betriebswirt-schaftliche Beiträge, Nr. 149, Bamberg

Becker, W./Krämer, J./Staffel, M./Ulrich, P. (2010)

Chief Financial Officers (CFO) im Mittelstand – Aufgabengebiete, Rollenverständnis und or-ganisatorische Gestaltung, Stuttgart

Becker, W./Krämer, J./Ulrich, P. (2013)

Typologie mittelständischer Unternehmen: Einflussfaktoren auf die Geschäftsmodelle des Mittelstands, in: Zeitschrift Führung + Organisation, 82. Jg., Heft 3, S. 348-353

Becker, W./Staffel, M./Ulrich, P. (2008)

Mittelstand und Mittelstandsforschung, in: Bamberger Betriebswirtschaftliche Beiträge, Nr. 153, Bamberg

222 8 Literaturverzeichnis

Becker, W./Staffel, M./Ulrich, P. (2010)

Rekrutierung von Führungskräftenachwuchs in mittelständischen Unternehmen – ein verhal-tensorientierter Ansatz, in: Kathan, D./Letmathe, P./Mark, K./Schulte, R./Tchouvakhina, M. V./Wallau, F. (Hrsg.), Wertschöpfungsmanagement im Mittelstand: Tagungsband des Forums der deutschen Mittelstandsforschung, Wiesbaden, S. 3-22

Becker, W./Ulrich, P. (2009)

Mittelstand, KMU und Familienunternehmen in der Betriebswirtschaftslehre, in: Wirt-schaftswissenschaftliches Studium, 38. Jg., Heft 1, S. 2-7

Becker, W./Ulrich, P. (2010)

Corporate Governance und Controlling: Begriffe und Wechselwirkungen, in: Keuper, F./Neumann, F. (Hrsg.), Corporate Governance, Risikomanagement und Compliance: Innova-tive Konzepte und Strategien, Wiesbaden, S. 5-25

Becker, W./Ulrich, P. (2011)

Mittelstandsforschung – Begriffe, Relevanz und Konsequenzen, Stuttgart

Becker, W./Ulrich, P. (2012)

Aufsichtsräte und Beiräte im Mittelstand: Theorien, Konzeption und Handlungsempfehlun-gen, Stuttgart

Becker, W./Ulrich, P. (2013)

Geschäftsmodelle im Mittelstand, Stuttgart

Becker, W./Ulrich, P. (2016)

Geschäftsmodelle in KMU – eine Einführung der Gastherausgeber, in: Zeitschrift für KMU-und Entrepreneurship, 64. Jg., Heft 4, S. 243-252

Becker, W./Ulrich, P./Botzkowski, T. (2014)

Erfolgsfaktoren von M&A aus Käufersicht im Mittelstand: Eine prozessuale Betrachtungs-weise, in: Wollersheim, J./Welpe, I. (Hrsg.), Forum Mergers & Acquisitions 2014, Wiesbaden S. 329-347

Becker, W./Ulrich, P./Botzkowski, T. (2015a)

Finanzierung im Mittelstand, Wiesbaden

Becker, W./Ulrich, P./Botzkowski, T. (2016a)

Data Analytics im Mittelstand, Wiesbaden

8 Literaturverzeichnis 223

Becker, W./Ulrich, P./Botzkowski, T. (2016b)

Controlling im Mittelstand, in: Becker, W./Ulrich, P. (Hrsg.), Handbuch Controlling, Wiesba-den, S. 583-604

Becker, W./Ulrich, P./Botzkowski, T./Eurich, S. (2015)

Data Analytics in Familienunternehmen – Implikationen für das Controlling, in: Controlling, 27. Jg., Heft 4/5, S. 263-268

Becker, W./Ulrich, P./Botzkowski, T./Eurich, S. (2016)

Controlling von Digitalisierungsprozessen – Veränderungstendenzen und empirische Erfah-rungswerte aus dem Mittelstand, in: Obermaier, R. (Hrsg.), Industrie 4.0 als unternehmerische Gestaltungsaufgabe: Betriebswirtschaftliche, technische und rechtliche Herausforderungen, Wiesbaden, S. 97-118

Becker, W./Ulrich, P./Botzkowski, T./Eurich, S. (2017)

Digitalisierung von Geschäftsmodellen, in: Schallmo, D./Rusnjak, A./Anzengruber, J./Werani, T./Jünger, M. (Hrsg.), Digitale Transformation von Geschäftsmodellen: Grundla-gen, Instrumente und Best Practices, Wiesbaden, S. 283-309

Becker, W./Ulrich, P./Zimmermann, L./Botzkowski, T./Vogt, M. (2013a)

Mergers & Acquisitions im Mittelstand, in: Bamberger Betriebswirtschaftliche Beiträge, Nr. 182, Bamberg

Becker, W./Ulrich, P./Vogt, M./Botzkowski, T./Hilmer, C./Zimmermann, L. (2013b)

Digitalisierung im Mittelstand, in: Bamberger Betriebswirtschaftliche Beiträge, Nr. 193, Bamberg

Becker, W./Ulrich, P./Zimmermann, L. (2014)

M&A in mittelständischen Unternehmen - Best Practices für den Akquisitionsprozess, in: Der Betrieb, 67. Jg., Heft 15, S. 789-794

Becker, W./Ulrich, P./Zimmermann, L./Botzkowski, T. (2013c)

Ressourcen im Mittelstand, in: Bamberger Betriebswirtschaftliche Beiträge, Nr. 195, Bam-berg

Becker, W./Vogt, M. (2015)

Digitalisierung im Mittelstand, in: Becker, W./Ulrich, P. (Hrsg.), BWL im Mittelstand: Grundlagen – Besonderheiten – Entwicklungen, Stuttgart, S. 429-450

224 8 Literaturverzeichnis

Behnken, E. (2010)

Innovationsmanagement in Netzwerken: Analyse und Handlungskonzept zur kollektiven In-novationsgenerierung, Frankfurt am Main

Behrends, T./Meyer, U./Korjamo, E. (2005)

Strategisches Management in KMU: Befunde, Anforderungen und Gestaltungsmöglichkeiten, in: Schöning, S./Ott, I./Richter, J./Nissen, D. (Hrsg.), Kleine und mittlere Unternehmen in Umbruchsituationen, Frankfurt am Main, S. 17-34

Behringer, S. (2012)

Unternehmensbewertung der Mittel- und Kleinbetriebe: Betriebswirtschaftliche Verfahrens-weise, 5. Aufl., Berlin

Bender, K. (1957)

Die Führungsentscheidung im Betrieb, Stuttgart

Berens, W./Högemann, B./Segbers, K. (2005)

Das mittelständische Unternehmen: Status Quo und Perspektiven in der Finanzierung, in: Be-rens, W./Brauer, H. U./Frodermann, J. (Hrsg.), Unternehmensentwicklung mit Finanzinvesto-ren: Eigenkapitalstärkung, Wertsteigerung, Unternehmensverkauf, Stuttgart, S. 7-30

Berger, U./Bernhard-Mehlich, I. (1999)

Die Verhaltenswissenschaftliche Entscheidungstheorie, in: Kieser, A. (Hrsg.), Organisations-theorien, 3. Aufl., Stuttgart, S. 133-168

Berger-Grabner, D. (2013)

Wissenschaftliches Arbeiten in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften: Hilfreiche Tipps und praktische Beispiele, 2. Aufl., Wiesbaden

Berghaus, S./Back, A. (2016)

Wie packen Unternehmen die digitale Transformation an? Ratgeber und Fallstudien zur Stra-tegiearbeit für das digitale Zeitalter, empirische Untersuchung zur digitalen Transformation, http://weiterbildungstag2016.wdb-berlin.de/media/1023/studie_digitale-transformation_2016.pdf?AspxAutoDetectCookieSupport=1, 18.01.2017

Berghaus, S./Back, A./Kaltenrieder, B. (2015)

Digital Maturity & Transformation Report 2015, empirische Studie zur Digitalisierung, https://www.post.ch/bosw/-/media/post/bosw/dokumente/20150430_dtreport2015.pdf?la=de, 30.01.2017

8 Literaturverzeichnis 225

Berk, L. E. (2011)

Entwicklungspsychologie, 5. Aufl., München

Berman, S. J. (2012)

Digital transformation: opportunities to create new business models, in: Strategy & Leader-ship, 40. Jg., Heft 2, S. 16-24

Berman, S. J./Bell, R. (2011)

Digital transformation: Creating new business models where digital meets physical, http://www-07.ibm.com/sg/manufacturing/pdf/manufacturing/Digital-transformation.pdf, 02.09.2014

Berman, S. J./Kesterson-Townes, L. (2012)

Connecting with the digital customer of the future, in: Strategy & Leadership, 40. Jg., Heft 6, S. 29-35

Best, E./Weth, M. (2003)

Geschäftsprozesse optimieren: Der Praxisleitfaden für erfolgreiche Reorganisation, Wiesba-den

Best, E./Weth, M. (2009)

Geschäftsprozesse optimieren: Der Praxisleitfaden für erfolgreiche Reorganisation, 3. Aufl., Wiesbaden

Beutel, R. (1988)

Unternehmensstrategien international tätiger mittelständischer Unternehmen, Frankfurt am Main

Bharadwaj, A./El Sawy, O. A./Pavlou, P. A./Venkatraman, N. (2013)

Digital Business Strategy: Toward Next Generation of Insights, in: MIS Quarterly, 37. Jg., Heft 2, S. 471-482

Bhattacherjee, A./Sanford, C. (2006)

Influence Processes for Information Technology Acceptance: An Elaboration Likelihood Model, in: MIS Quarterly, 30. Jg., Heft 4, S. 805-825

226 8 Literaturverzeichnis

Bieger, T./Krys, C. (2011)

Einleitung - Die Dynamik von Geschäftsmodellen, in: Bieger, T./Knyphausen-Aufseß, D. z./ Krys, C. (Hrsg.), Innovative Geschäftsmodelle: Konzeptionelle Grundlagen, Gestaltungsfel-der und unternehmerische Praxis, Berlin, S. 1-10

Bieger, T./Reinhold, S. (2011)

Das wertbasierte Geschäftsmodell – ein aktualisierter Strukturansatz, in: Bieger, T./Knyphausen-Aufseß, D. z./Krys, C. (2011), Innovative Geschäftsmodelle: Konzeptionelle Grundlagen, Gestaltungsfelder und unternehmerische Praxis, Berlin, S. 11-70

Bieger, T./Rüegg-Stürm, J./Rohr, T. (2002)

Strukturen und Ansätze einer Gestaltung von Beziehungskonfigurationen – Das Konzept Ge-schäftsmodell, in: Bieger, T./Bickhoff, N./Caspers, R./Knyphausen-Aufseß, D. z./Reding, K. (Hrsg.), Zukünftige Geschäftsmodelle – Konzept und Anwendung in der Netzökonomie, Ber-lin, S. 35-61

Biethahn, J./Muksch, H./Ruf, W. (2004)

Ganzheitliches Informationsmanagement: Band 1: Grundlagen, 6. Aufl., München

Birker, K. (1997)

Führungsstile und Entscheidungsmethoden, Wiesbaden

Björkdahl, J./Holmén, M. (2013)

Editorial: Business model innovation - the challenges ahead, in: International Journal of Product Development, 18. Jg., Heft 3-4, S. 213-225

Blackburn, R. S. (1982)

Dimensions of Structure: A Review and Reappraisal, in: Academy of Management Review, 7. Jg., Heft 1, S. 59-66

Blank, W. (1978)

Organisation komplexer Entscheidungen, Wiesbaden

Blau, P. M. (1965)

The Comparative Study of Organizations, in: Industrial and Labor Relations Review, 18. Jg., Heft 3, S. 323-338

8 Literaturverzeichnis 227

Bleicher, J./Stanley, H. (2016)

Digitization as a catalyst for Business Model Innovation: A three-step approach to facilitating economic success, in: Journal of Business Management, 12. Jg., S. 62-71

Bloching, B./Leutiger, P./Oltmanns, T./Rossbach, C./Schlick, T./Remane, R./Quick, P./Shafranyuk, O. (2015)

Die digitale Transformation der Industrie, empirische Studie zur digitalen Transformation, http://www.bdi.eu/download_content/InformationUndTelekommunikation/Digitale_Transformation.pdf, 27.10.2015

Bock, A. J./Opsahl, T./George, G./Gann, D. M. (2012)

The effects of culture and structure on strategic flexibility during business model innovation, in: Journal of Management Studies, 49. Jg., Heft 2, S. 279-305

Borchardt, A./Gothlich, S. E. (2009)

Erkenntnisgewinnung durch Fallstudien, in: Albers, S./Klapper, D./Konradt, U./Walter, A./Wolf, J. (Hrsg.), Methodik der empirischen Forschung, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 33-48

Bouée, C.-E./Schaible, S. (2015)

Die Digitale Transformation der Industrie. Roland Berger Strategy Consultants und Bundes-verband der Deutschen Industrie e. V., Berlin

Bourgeois, L. J./Eisenhardt, K. M. (1988)

Strategic Decision Process in high velocity Environments: Four cases in the Microcomputer Industry, in: Management Science, 34. Jg., Heft 7, S. 816-835

Bortz, J./Döring, N. (2013)

Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler, 3. Aufl., Heidel-berg

Bortz, J./Döring, N. (2015)

Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler, 4. Aufl., Heidel-berg

Bortz, J./Döring, N. (2016)

Forschungsmethoden und Evaluation für Human- und Sozialwissenschaftler, 5. Aufl., Heidel-berg

228 8 Literaturverzeichnis

Bramsemann, R. (1993)

Handbuch Controlling, 3. Aufl., München/Wien

Brandt, B. (2010)

Make-or-Buy bei Anwendungssystemen: Eine empirische Untersuchung der Entwicklung und Wartung betrieblicher Anwendungssoftware, Wiesbaden

Brauchlin, E./Heene, R. (1995)

Problemlösung- und Entscheidungsmethodik, 4. Aufl., Bern

Braune, A./Landau, C. (2017)

FinTech – Digitale 21: Geschäftsmodelltransformation im Bankensektor, in: Schallmo, D./Rusnjak, A./Anzengruber, J./Werani, T./Jünger, M. (Hrsg.), Digitale Transformation von Geschäftsmodellen: Grundlagen, Instrumente und Best Practices, Wiesbaden, S. 495-519

Breid, V. (1994)

Erfolgspotentialrechnung: Konzeption im System einer finanzierungstheoretisch fundierten, strategischen Erfolgsrechnung, Stuttgart

Brem, A./Vollrath, O. (2015)

Management von Innovationen – Hintergrund und Status Quo des Innovationsmanagements im Mittelstand, in: Becker, W./Ulrich, P. (Hrsg.), BWL im Mittelstand: Grundlagen – Beson-derheiten – Entwicklungen, Stuttgart, S. 80-105

Brettel, M./Heinemann, F./Weiß, K./Sander, T./Spieker, M./Strigel, M./Weiß, K. (2009)

Erfolgreiche Unternehmerteams: Teamstruktur - Zusammenarbeit – Praxisbeispiele, Wiesba-den

Broadhead-Fearn, D./White, K. M. (2006)

The role of self-efficacy in predicting rule-following behaviors in shelters for homeless youth: a test of the theory of planned behavior, in: The Journal of Social Psychology, 146. Jg., Heft 3, S. 307-325

Brockhoff, K. (2014)

Betriebswirtschaftslehre in Wissenschaft und Geschichte: Eine Skizze, 4. Aufl., Wiesbaden

Bronner, R. (1973)

Entscheidungen unter Zeitdruck: Eine Experimentaluntersuchung zur empirischen Theorie der Unternehmung, Tübingen

8 Literaturverzeichnis 229

Bronner, R. (1993)

Entscheidungsverhalten, in: Hauschildt, J./Grün, O. (Hrsg.), Ergebnisse empirischer betriebs-wirtschaftlicher Forschung: Zur einer Realtheorie der Unternehmung, Festschrift für Eberhard Witte, Stuttgart, S. 713-746

Bronner, T. (1995)

Wertsteigerung durch strategische Entscheidungen: Analyse anhand eines strategischen Un-ternehmensmodells, Stuttgart

Brown, M. (2012)

Responses to work intensification: does generation matter?, in: The International Journal of Human Resource Management, 23. Jg., Heft 17, S. 3578-3595

Brühl, R. (2015a)

Wie Wissenschaft Wissen schafft, Konstanz/München

Brühl, V. (2015b)

Wirtschaft des 21. Jahrhunderts: Herausforderungen in der Hightech-Ökonomie, Wiesbaden

Bruhn, M. (1998)

Wirtschaftlichkeit des Qualitätsmanagements: Qualitätscontrolling für Dienstleistungen, Ber-lin

Brunsson, N. (1982)

The Irrationality of Action and Action Rationality: Decisions, Ideologies and organizational Actions, in: Journal of Management Studies, 19. Jg., Heft 1, S. 29-44

Burmester, L./Gschwendtner, M. (2015)

„Digitalisierungstrends und Handlungsfelder der Enterprise-IT“, White Paper, Horváth & Partners, http://www.horvath-partners.com/fileadmin/user_upload/150715_Rolle_CIO_web-g.pdf, 15.12.2015

Burzan, N. (2015)

Quantitative Methoden kompakt, München

Büst, R./Hille, M./Schestakow, J. (2015)

Digital Business Readiness - Wie deutsche Unternehmen die Digitale Transformation ange-hen, Kassel

230 8 Literaturverzeichnis

Buxmann, P./Zillmann, M. (2016)

Digitalisieren Sie schon? Ein Benchmark für die digitale Agenda, http://luenendonk-shop.de/out/pictures/0/lnendonk_studie_2016_digitaler_reifegrad_f160216_fl.pdf, 18.01.2017

Camphausen, B. (2014)

Unternehmensführung, in: Camphausen, B./Vollmer, T./Jandt, J./Levin, F./Eichler, B. (Hrsg.), Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, 3. Aufl., München, S. 115-182

Carsrud, A. L./Brännback, M. E. (2007)

Entrepreneurship, Westport

Casadesus-Masanell, R./Tarzijan, J. (2012)

When one business model isn't enough, in: Harvard Business Review, 90. Jg., Heft 1-2, S. 132-137

Castan, E. (1963)

Typologie der Betriebe, Stuttgart

Chandler, A. D. (1962)

Strategy and Structure: Chapters in the History of the American Industrial Enterprise, Cam-bridge

Chatterjee, S./Wernerfelt, B. (1991)

The Link between Resources and Type of Diversification: Theory and Evidence, in: Strategic Management Journal, 12. Jg., Heft 1, S. 33-48

Chesbrough, H. (2007)

Business model innovation: it's not just about technology anymore, in: Strategy & Leadership, 35. Jg., Heft 6, S. 12-17

Chesbrough, H. (2010)

Business Model Innovation: Opportunities and Barriers, in: Long Range Planning, 43. Jg., Heft 2-3, S. 354-363

Chrisman, J. J./Patel, P. C. (2012)

Variations in R&D investments of family and non-family firms: Behavioral agency and my-opic loss aversion perspectives, in: Academy of Management Journal, 55. Jg., Heft 4, S. 976-997

8 Literaturverzeichnis 231

Christensen, C. M./Raynor M. E. (2003)

The Innovator’s Solution: Creating and Sustaining Successful Growth, Massachusetts

Chong, S. (2007)

Business process management for SMEs: an exploratory study of implementation factors for the Australian wine industry, in: Journal of Information Systems and Small Business, 1. Jg., Heft 1-2, S. 41-58

Claas, S. C. (2006)

Marktorientiertes Management in Wachstumsunternehmen, Wiesbaden

Clausius, E. H. J. (1998)

Betriebswirtschaftslehre I, München

Coase, R. H. (1937)

The nature of the firm, in: Economica, 4. Jg., Heft 16, S. 386-405

Coase, R. H. (1960)

The problem of social cost, in: Journal of Law and Economics, 3. Jg., S. 1-44

Cohen, M. D./March, J. G./Olson, J. P. (1972)

Garbage Can Model of Organizational Choice, in: Administrative Science Quarterly, 17. Jg., Heft 1, S. 1-25

Cohen, M. D./March, J. G./Olson, J. P. (1990)

Ein Papierkorb-Modell für organisatorisches Wahlverhalten, in: March, J. G. (Hrsg.), Ent-scheidung und Organisation: Kritische und Konstruktive Beiträge, Entwicklungen und Per-spektiven, Wiesbaden, S. 329-372

Cohn, M. (2010)

Agile Softwareentwicklung: Mit Scrum zum Erfolg!, München

Cole, T. (2010)

Unternehmen 2020: Das Internet war erst der Anfang, München

Commerzbank AG (2015)

Management im Wandel: Digitaler, effizienter, flexibler!, Frankfurt am Main

232 8 Literaturverzeichnis

Consoli, D. (2012)

Literature analysis on determinant factors and the impact of ICT in SMEs, in: Procedia - So-cial and Behavioral Sciences, 62. Jg., S. 93-97

Cooper, R. G. (1990)

Stage-gate systems: A new tool for managing new products, in: Business Horizons, 33. Jg., Heft 3, S. 44-54

Cooper, R. G. (2010)

Top oder Flop in der Produktentwicklung: Erfolgsstrategien: Von der Idee zum Launch, Weinheim

Cooper, R. G./Edgett, S. J. (2005)

Lean, Rapid and Profitable New Product Development, South Carolina

Cucculelli, M./Bettinelli, C. (2015)

Business models, intangibles and firm performance: Evidence on corporate entrepreneurship from Italian manufacturing SMEs, in: Small Business Economics, 45. Jg., Heft 2, S. 329-350

Cummings, S./Daellenbach, U. (2009)

A Guide to the Future of Strategy? The History of Long Range Planning, in: Long Range Planning, 42. Jg., Heft 2, S. 234-263

Curley, M. (2015)

The Evolution of Open Innovation, in: Journal of Innovation Management, 3. Jg., Heft 2, S. 9-16

Cyert, R. M./March, J. G. (1963)

A Behavioral Theory of the Firm, New York

Cyert, R. M./March, J. G. (1995)

Eine verhaltenswissenschaftliche Theorie der Unternehmung, 2. Aufl., Stuttgart

Damken, N. (2007)

Corporate Governance in mittelständischen Kapitalgesellschaften - Bedeutung der Business judgmentrule und der D & O-Versicherung für Manager im Mittelstand nach der Novellie-rung des § 93 AktG durch das UMAG, Edewecht

8 Literaturverzeichnis 233

Dane, E./Pratt, M. G. (2007)

Exploring Intuition and its Role in Managerial Decision Making, in: Academy of Manage-ment Review, 32. Jg., Heft 1, S. 33-54

Daniel, K. (2008)

Managementprozesse und Performance: Ein Konzept zur reifegradbezogenen Verbesserung des Managementhandelns, Wiesbaden

Datta, D. K./Guthrie, J. P. (1994)

Executive succession: Organizational antecedents of CEO characteristics, in: Strategic Man-agement Journal, 15. Jg., Heft 7, S. 569-577

Davis, T. R. V./Luthans, F. (1980)

A Social Learning Approach to Organizational Behavior, in: The Academy of Management Review, 5. Jg., Heft 2, S. 281-290

Daxhammer, R. J./Facsar, M. (2012)

Behavioral Finance, Konstanz

De, D. A. (2005)

Entrepreneurship: Gründung und Wachstum von kleinen und mittleren Unternehmen, Mün-chen

Dean, J. W./Sharfman, M. P. (1993)

Procedural rationality in the strategic decision-making process, in: Journal of Management Studies, 30. Jg., Heft 4, S. 587-610

Demil, B./Lecocq, X. (2010)

Business model evolution: In search of dynamic consistency, in: Long Range Planning, 43. Jg., Heft 2/3, S. 227-246

Demot, A./Paulus-Rohmer, D. (2017)

Industrie 4.0-Geschäftsmodelle systematisch entwickeln: Eine strategische Vorgehensweise für den Maschinen- und Anlagebau, in: Schallmo, D./Rusnjak, A./Anzengruber, J./Werani, T./Jünger, M. (Hrsg.), Digitale Transformation von Geschäftsmodellen: Grundlagen, Instru-mente und Best Practices, Wiesbaden, S. 97-126

Depiereux, P. (2016)

Digitale Transformation und Zusammenarbeit mit Startups in Großunternehmen, Berlin

234 8 Literaturverzeichnis

Dess, G. G./Robinson, R. B. (1984)

Measuring organizational performance in the absence of objective measures. The case of the privately-held firm and conglomerate business unit, in: Strategic Management Journal, 5. Jg., Heft 3, S. 265-273

Diederich, H. (1981)

Grundtatbestände der Betriebswirtschaftslehre, in: Jacob, H. (Hrsg.), Allgemeine Betriebs-wirtschaftslehre: Handbuch für Studium und Prüfung, Wiesbaden, S. 17-116

Diederichs, M. (2012)

Risikomanagement und Risikocontrolling, 3. Aufl., München

Diefenbach, T. (2003)

Kritik und Neukonzeption der allgemeinen Betriebswirtschaftslehre auf sozialwissenschaftli-cher Basis, Wiesbaden

Diekmann, A. (2008)

Empirische Sozialforschung: Grundlagen, Methoden, Anwendungen, 2. Aufl., Reinbek bei Hamburg

Diekmann, A./Voss, T. (2004)

Die Theorie rationalen Handelns. Stand und Perspektiven, in: Diekmann, A./Voss, T. (Hrsg.), Rational-Choice-Theorie in den Sozialwissenschaften: Anwendungen und Probleme, Mün-chen, S. 13-32

Dillerup, R./Stoi, R. (2016)

Unternehmensführung: Management & Leadership: Strategie-Werkzeuge-Praxis, 5. Aufl., München

Dinkelbach, W. (1993)

Entscheidungstheorie, in: Wittmann, W./Kern, W./Köhler, R./Küpper, H.-U./Wysocki, K. (Hrsg.), Handwörterbuch der Betriebswirtschaft, Teilband 1, A-H, Stuttgart, S. 930-943

Dittmer, G. (2002)

Rationales Management: Komplexität methodisch meistern, Berlin

8 Literaturverzeichnis 235

Dobni, C. B. (2008)

Measuring innovation culture in organizations: The development of a generalized innovation culture construct using exploratory factor analysis, In: European Journal of Innovation Man-agement, 11. Jg., Heft 4, S. 539-559

Doty, D. H./Glick, W. H. (1994)

Typologies as a Unique Form of Theory Building: Toward Improved Understanding and Modeling, in: The Academy of Management Review, 19. Jg., Heft 2, S. 230-251

Doz, Y. L./Kosonen, M. (2010)

Embedding Strategic Agility: A Leadership Agenda for Accelerating Business Model Renew-al, in: Long Range Planning, 43. Jg., Heft 2-3, S. 370-382

Durban, C./Pech, R. (2006)

The increasing cost of corporate governance: decision speed-bumps for managers, in: Corpo-rate Governance: The international journal of business in society, 6. Jg., Heft 1, S. 84-95

Dutton, J. E./Jackson, S. E. (1987)

Categorizing Strategic Issues. Links to Organizational Action, in: Academy of Management Review, 12. Jg., Heft 1, S. 76-90

Dyckhoff, H./Ahn, H. (2002)

Kernaufgabe des Controlling: Grundlegende Anmerkung im Hinblick auf die Sicherung der Effektivität und Effizienz, in: Weber, J./Hirsch, B. (Hrsg.), Controlling als akademische Dis-ziplin: Eine Bestandsaufnahmen, Wiesbaden, S. 113-122

Dyer, J. S./Fishburn, P. C./Steuer, R. E./Wallenius, J. (1992)

Multiple Criteria Decision Making, Multiattribute Utility Theory: The Next Ten Years, in: Management Science, 38. Jg., Heft 5, S. 645-654

Easterby-Smith, M./Thorpe, R./Jackson, P. (2012)

Management Research, 4. Aufl., London

Ebner, R. (2015)

Handelscontrolling: Eine wertschöpfungsorientierte Konzeption für den Bekleidungseinzel-handel, Wiesbaden

Ebert, G. (2011)

Praxis der Unternehmenssteuerung, München

236 8 Literaturverzeichnis

Eckert, R. (2014)

Business Model Prototyping: Geschäftsmodellentwicklung im Hyperwettbewerb. Strategische Überlegenheit als Ziel, Wiesbaden

Eckert, C. (2009)

Wissenstransfer im Auslandsentsendungsprozess: Eine empirische Analyse der Rolle des Ex-patriates als Wissenstransfer-Agent, Wiesbaden

Eckstein, P. P. (2016)

Angewandte Statistik mit SPSS: Praktische Einführung für Wirtschaftswissenschaftler, 8. Aufl., Wiesbaden

Eisend, M./Kuß, A. (2017)

Grundlagen empirischer Forschung: Zur Methodologie in der Betriebswirtschaftslehre, Wies-baden

Eisenführ, F./Weber, M. (2003)

Rationales Entscheiden, 4. Aufl., Berlin

Eisenhardt, K. M. (1989)

Making fast strategic decisions in high-velocity environments, in: Academy of Management Journal, 32. Jg., Heft 3, S. 543-576

Eisenhardt, K. M./Bourgeois, L. J. (1988)

Politics of Strategic Decision Making in High-Velocity Environments: Toward a Midrange Theory, in: Management Science, 31. Jg., Heft 4, S. 737-770

Eisenhardt, K. M./Zbackari, M. T. (1992)

Strategic Decision Making, in: Strategic Management Journal, 13. Jg., Sonderheft, S. 17-37

Eisfeld, C. (1951)

Zur Lehre von der Gestaltung der Unternehmung, in: Zeitschrift für handelswissenschaftliche Forschung, 3. Jg., Heft 7, S. 289-320

Eunjung, O./Reeves, T. C. (2008)

Generation Differences, in: Spector, J. M./Merrill, M. D./Merrienboer, J. v./Driscoll, M. P. (Hrsg.), Handbook of Research on Educational Communications and Technology, 4. Aufl., New York, S. 819-828

8 Literaturverzeichnis 237

Elbanna, S. (2006)

Strategic decision-making: Process perspectives, in: International Journal of Management Re-views, 8. Jg., Heft 1, S. 1-20

Elberse, A. (2010)

Bye-Bye Bundles: The Unbundling of Music in Digital Channels, in: Journal of Marketing, 74. Jg., Heft 3, S. 107-123

El Sawy, O. A./Pereira, F. (2013)

Business Modelling in the Dynamic Digital Space: An Ecosystem Approach, Heidelberg

Elste, R. (2016)

Paradigmenwechsel im Vertrieb – Konsequenzen neuer Technologien für das Kundenma-nagement, in: Binckebanck, L./Elste, R. (Hrsg.), Digitalisierung im Vertrieb: Strategien zum Einsatz neuer Technologien in Vertriebsorganisationen, Wiesbaden, S. 3-28

Emery, F. (1977)

Futures we are in, Leiden

Engel, U./Schmidt, B. O. (2014)

Unit- und Item-Nonresponse, in Baur, N./Blasius, J. (Hrsg.), Handbuch Methoden der empiri-schen Sozialforschung, Wiesbaden, S. 331-348

Engelen, A./Flatten, T./Engelen, M./Koch, G./Hahn, A. (2016)

Der Innovationsreport 2016: Aktuelle Innovationsthemen des deutschen Mittelstands, https://www.wiso.tu-dortmund.de/wiso/uf/Medienpool/de/download/Innovations-Report_2016.pdf, 13.02.2017

Engelmeyer, E. (1998)

Identitätsorientierte interkulturelle Personalführung aus gesellschaftstheoretischer Perspekti-ve, in: Schoppe, S. G. (Hrsg.), Kompendium der Internationalen Betriebswirtschaftslehre, 4. Aufl., München, S. 365-408

Englisch, P. (2016)

Digitalisierung im deutschen Mittelstand:, Ernst & Young (EY) Mittelstandsbarometer 2016, http://www.franchiseverband.com/blog/wp-content/uploads/2016/07/EY-Mittelstandsbarometer-Digitalisierung-2016.pdf, 25.08.2016

238 8 Literaturverzeichnis

Epstein, R./Seeger, M./Börsch, A. (2016)

CFO Survey Frühjahr 2016 - Die neue Realität: digital und volatil, empirische Studie, https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/finance-transformation/CFO_1_2016_komplett_safe2.pdf, 17.01.2017

Erichson, B./Hammann, P. (2011)

Beschaffung und Aufbereitung von Informationen, in: Bea, F. X./Schweitzer, M. (Hrsg.), All-gemeine Betriebswirtschaftslehre: Bd. 2: Führung, 10. Aufl., München, S. 392-447

Espel, P. (2008)

Privates Beteiligungskapital im deutschen Mittelstand: Eine verhaltenspsychologisch fundier-te Betrachtung der nachfrageseitigen Nutzungsintention, Wiesbaden

Esser, M. (2014)

Chancen und Herausforderungen durch Digitale Transformation, http://www.strategy-transformation.com/digitale-transformation-verstehen, 30.01.2017

Evans, J./Stanovich, K. (2013)

Dual-Process Theories of Higher Cognition: Advancing the Debate, in: Perspectives on Psy-chological Science, 8. Jg., Heft 3, S. 223-241

Evers, M. (1998)

Strategische Führung mittelständischer Unternehmensnetzwerke, München

Fischer, T. M./Möller, K./Schultze, W. (2012)

Controlling: Grundlagen, Instrumente und Entwicklungsperspektiven, Stuttgart

Fischer, J./Pfeffel, F. (2014)

Systematische Problemlösung in Unternehmen: Ein Ansatz zur strukturierten Analyse und Lösungsentwicklung, 2. Aufl., Wiesbaden

Fitzgerald, M./Kruschwitz, N./Bonnet, D./Welch, M (2013)

Embracing Digital Technology - A New Strategic Imperative, empirische Untersuchung, https://www.uk.capgemini.com/resource-file-access/resource/pdf/embracing_digital_technology.pdf, 18.01.2017

8 Literaturverzeichnis 239

Fischhoff, B. (2013)

Hindsight foresight: the effect of outcome knowledge on judgment under uncertainty, in: Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 1. Jg., Heft 3, S. 288-299

Fontius, J. (2013)

Megatrends und Ihre Implikationen für die Logistik, Magdeburg

Foscht, T./Swoboda, B./Schramm-Klein, H. (2015)

Käuferverhalten: Grundlagen – Perspektiven – Anwendungen, 5. Aufl., Wiesbaden

Foss, N. J./Saebi, T. (2017)

Fifteen Years of Research on Business Model Innovation: How Far Have We Come, and Where Should We Go?, in: Journal of Management, 43. Jg., Heft 1, S. 200-227

Fraidin, S. N. (2004)

When is one head better than two? Interdependent information in group decision making, in: Organizational Behavior and Human Decision Processes, 93. Jg., Heft 2, S. 102-113

Francis-Smythe, J./Robinson, L./Ross, C. (2013)

The role of evidence in general managers' decision-making, in: Journal of General Manage-ment, 38. Jg., Heft 4, S. 3-21

Franck, N. (2007)

Handbuch wissenschaftliches Arbeiten, 2. Aufl., Frankfurt a.M.

Frank, A./Haacke, S./Lahm, S. (2007)

Schlüsselkompetenzen: Schreiben in Studium und Beruf, Stuttgart

Franke, N. (2002)

Realtheorie des Marketing: Gestalt und Erkenntnis, Tübingen

Franke, N./Dömötör, R. (2008)

Innovativität von Klein- und Mittelbetrieben (KMB): Gestaltungsvariablen, Konfigurationen und Erfolgswirkung, in: Frank, H./Neubauer, H./Rößl, D. (Hrsg.), Beiträge zur Betriebswirt-schaftslehre der Klein- und Mittelbetriebe: Festschrift für Josef Mugler zum 60. Geburtstag, Berlin, S. 139-158

Franke, G./Hax, H. (2009)

Finanzwirtschaft des Unternehmens und Kapitalmarkt, 6. Aufl., Berlin

240 8 Literaturverzeichnis

Freeman, R. E. (2010)

Strategic Management: A Stakeholder Approach, Cambridge

Freiling, J./Reckenfelderbäumer, M. (2010)

Markt und Unternehmung: Eine marktorientierte Einführung in die Betriebswirtschaftslehre, 3. Aufl., Wiesbaden

French, S./Maule, J./Papamichail, N. (2009)

Decision Behaviour, Analysis and Support, Cambridge

Fricker, R. D./Schonlau, M. (2002)

Advantages and Disadvantages of Internet Research Surveys: Evidence from the Literature, in: Field Methods, 14. Jg., Heft.4, S. 347-367

Friedman, A. L./Miles, S. (2009)

Stakeholders: Theory and Practice, Oxford

Friedrich, R./Péladeau, P./Mueller, K. (2015)

Adapt, disrupt, transform, disappear: The 2015 chief digital officer study, http://www.strategyand.pwc.com/media/file/The-2015-chief-digital-officer-study.pdf, 24.05.2016

Friedrichs, J. (1990)

Methoden empirischer Sozialforschung, 14. Aufl., Wiesbaden

Fritz, W. (1986)

Empirische Zielforschung und Operations Research: Eine Untersuchung unternehmerischer Ziele und ihre Konsequenzen für das Operations Research, in: OR-Spektrum, 8. Jg., Heft 2, S. 99-108

Fritz, W. (1995)

Marketing-Management und Unternehmenserfolg, 2. Aufl., Stuttgart

Fritz, W./Förster, F./Wiedmann, K.-P./Raffée, H. (1988)

Unternehmensziele und strategische Unternehmensführung, in: Die Betriebswirtschaft, 48. Jg., Heft 5, S. 567-586

Fröhlich, E./Pichler, H./Pleitner, H. J. (2008)

Größe in der Kleinheit, in: Pichler, H./Pleitner, H. J./Schmidt, K.-H. (Hrsg.), Management in KMU: Die Führung von Klein- und Mittelunternehmen, 3. Aufl., Bern, S. 11-42

8 Literaturverzeichnis 241

Fu, H./Chang, T./Wu, M. (2001)

‘A case study of the SME's organisational restructuring in Taiwan’, in: Industrial Manage-ment & Data Systems, 101. Jg., Heft 8-9, S. 492-501

Fueglistaller, U./Frey, U./Halter, F. (2003)

Strategisches Management in KMU: Ein praxisorientierter Leitfaden, St. Gallen

Gäfgen, G. (1963)

Theorie der wirtschaftlichen Entscheidung – Untersuchungen zur Logik und Bedeutung des rationalen Handelns, Tübingen

Gaitanides, M. (2012)

Prozessorganisation: Entwicklung, Ansätze und Programme des Managements von Ge-schäftsprozessen, 3. Aufl., München

Gälweiler, A. (1990)

Unternehmensplanung: Grundlagen und Praxis, Frankfurt a. M./New York

Gälweiler, A. (2005)

Strategische Unternehmensführung, 3. Aufl., Frankfurt a. M./New York

Gantzel, K. J. (1962)

Wesen und Begriff der mittelständischen Unternehmung, Köln-Opladen

Gassmann, O./Frankenberger, K./Csik, M. (2013)

Geschäftsmodelle entwickeln: 55 innovative Konzepte mit dem St. Gallener Business Model Navigator, München

Gassmann, O./Sauer, R./Hofmann, F. (2015)

Geschäftsmodelle radikal innovieren: Der St. Galler Business Model Navigator, in: Gleich, R./Schimank, C. (Hrsg.), Innovationscontrolling: Innovationen effektiv steuern und effizient umsetzen, München, S. 177-192

Gauck, J. (2013)

Rede des Bundespräsidenten a. D. Festakt zum Tag der Deutschen Einheit 2013, http://www.bundespraesident.de/SharedDocs/Downloads/DE/Reden/2013/10/131003-Tag-deutsche Einheit. 30.08.2016

242 8 Literaturverzeichnis

Geissbauer, R./Schrauf, S./Koch, V./Kuge, S. (2014)

Industrie 4.0 – Chancen und Herausforderungen der vierten industriellen Revolution, Mün-chen, http://www.strategyand.pwc.com/media/file/Industrie-4-0.pdf, 01.06.2016

Gaubinger, K. (2000)

Strategisches Marketing-Controlling für KMU: Basis für den Erfolg im EU-Binnenmarkt, Wiesbaden

Georg, G./Bock, A. J. (2011)

The Business Model in Practice and its Implications for Entrepreneurship Research, in: Jour-nal of Entrepreneurship: Theory & Practice, 35. Jg., Heft 1, S. 83-111

Gerpott, T. J. (2005)

Strategisches Technologie- und Innovationsmanagement, 2. Aufl., Stuttgart

Ghaziani, A./Ventresca, M. J. (2005)

Keywords and Cultural Change: Frame Analysis of Business Model Public Talk 1975-2000, in: Sociological Forum, 20. Jg., Heft 4, S. 523-559

Gilles, R. (2005)

Performance Measurement mittels Data Development Analysis: Theoretisches Grundkonzept und universitäre Forschungsperformance als Anwendungsfall, Lohmar

Girgensohn, T. (1979)

Unternehmenspolitische Entscheidungen: Eine empirisch-typologische Relevanzbestimmung, Frankfurt am Main

Girotra, K./Netessine, S. (2014)

Four paths to business model innovation, in: Harvard Business Review, 92. Jg., Heft 7/8, S. 96-103

Gladen, W. (2003)

Kennzahlen- und Berichtssysteme: Grundlagen zum Performance Measurement, 2. Aufl., Wiesbaden

Gladen, W. (2014)

Performance Measurement: Controlling mit Kennzahlen, 6. Aufl., Wiesbaden

Gläser, M. (2014)

Medienmanagement, 3. Aufl., München

8 Literaturverzeichnis 243

Glaser, B. G./Strauss, A. M. (2005)

Grounded Theory – Strategien qualitativer Forschung, 2. Aufl., Bern

Gleich, R. (2001)

Das System des Performance Measurement: Theoretisches Grundkonzept, Entwicklungs- und Anwendungsstand, München

Globocnik, D. (2011)

Front End Decision Making: Das Entstehen hochgradig neuer Innovationsvorhaben in Unter-nehmen, Wiesbaden

Göbel, E. (2014)

Entscheidungen in Unternehmen, Konstanz und München

Goeke, M. (2008)

Der deutsche Mittelstand – Herzstück der deutschen Wirtschaft, in: Goeke, M. (Hrsg.), Pra-xishandbuch Mittelstandsfinanzierung, Wiesbaden, S. 9-22

Goepel, M. (2014)

Organisationale Rahmenfaktoren für erfolgreiche Innovationsprozesse, in: Schültz, B./Strothmann, P./Schmitt, C. T./Laux, L. (Hrsg.), Innovationsorientierte Personalentwick-lung: Konzepte, Methoden und Fallbeispiele für die Praxis, Wiesbaden, S. 55-72

Goldfarb, A./Ho, T.-H./Amaldoss, W./Brown, A. L./Chen, Y./Haitao Cui, T./Galasso, A./Hossain, T./Hsu, M./Lim, N./Xiao, M./Yang, B. (2012)

Behavioral models of managerial decision-making, in: Marketing Letters, 23. Jg., Heft 2, S. 405-421

Gollwitzer, P. M. (1990)

Action phases and mind-sets, in: Higgins, E. T./Sorrentino, R. M. (Hrsg.), Handbook of moti-vation and cognition: Foundations of social behavior, 2. Aufl., New York, S. 53-92

Gómez-Mejía, L. R./Cruz, C./Berrone, P./Castro, J. d. (2011)

The bind that ties: socioemotional wealth preservation in family firms, in: The Academy of Management Annals, 5. Jg., Heft 1, S. 653-707

244 8 Literaturverzeichnis

Gómez-Mejía, L. R./Haynes, K. T./Núñez-Nickel, M./Jacobson, K. J. L./Moyano Fuentes, J. (2007)

Socioemotional wealth and business risk in family-controlled firms: Evidence from Spanish olive oil mills, in: Administrative Science Quarterly, 52. Jg., Heft 1, S. 106-137

Gonschorrek, U./Hoffmeister, W. (2007)

Ganzheitliches Management: Planungs- und Entscheidungsprozesse, Berlin

Götze, U. (2014)

Investitionsrechnung: Modelle und Analysen zur Beurteilung von Investitionsvorhaben, 7. Aufl., Berlin

Götze, W./Deutschmann, C./Link, H. (2002)

Statistik: Lehr- und Übungsbuch mit Beispielen aus der Tourismus- und Verkehrswirtschaft, München

Greving, B. (2009)

Messen und Skalieren von Sachverhalten, in: Albers, S./Klapper, D./Konradt, U./Walter, A./Wolf, J. (Hrsg.), Methodik der empirischen Sozialforschung, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 65-78

Groll, K.-H. (2003)

Kennzahlen für das wertorientierte Management, München/Wien

Grosse-Oetringhaus, W. F. (1974)

Fertigungstypologie unter dem Gesichtspunkt der Fertigungsablaufplanung, Berlin

Grün, O./Hamel, W./Witte, E. (1988)

Die Struktur des Entscheidungsprozesses, in: Witte, E./Hauschildt, J./Grün, O. (Hrsg.), Inno-vative Entscheidungsprozesse: Die Ergebnisse des Projektes „Columbus“, Tübingen, S. 36-55

Günther, T./Schomaker, M./Koppitz, N./Weber, S./Hentschel, N. (2016)

One size does not fit all – Die situationsadäquate Ausgestaltung von Corporate Governance für mittelständische Unternehmen, in: Controlling, 28. Jg. Heft 10, S. 600-610

Gutenberg, E. (1962)

Unternehmensführung: Organisation und Entscheidungen, Wiesbaden

8 Literaturverzeichnis 245

Gutsche, R. (2013)

Survival of the Smartest: Welche Unternehmen überleben die digitale Revolution?, http://www.kpmg.com/DE/de/Documents/studie-survival-of-the-smartest-copy-sec.pdf, 15.12.2015

Haake, K. (1987)

Strategisches Verhalten in europäischen Klein- und Mittelunternehmen, Berlin

Häder, M. (2015)

Empirische Sozialforschung: eine Einführung, 3. Aufl., Wiesbaden

Hadjimanolis, A. (2003)

The Barriers Approach to Innovation, in: Shavinina, L. V. (Hrsg.), The International Hand-book on Innovation, Oxford, S. 559-573

Hagenloch, T. (2009)

Grundzüge der Entscheidungslehre, Norderstedt

Hale, A. J./Cragg, P. B. (1996)

‘Business process re-engineering in the small firm: a case study’, in: INFOR: Information Systems and Operational Research, 34. Jg., Heft 1, S. 15-28

Hambrick, D. C. (2007)

Upper Echelons Theory: An Update, in: Academy of Management Review, 32. Jg., Heft 2, S. 334-34

Hambrick, D. C./Fukutomi, G. D. S. (1991)

The Seasons of a CEO's Tenure, in: The Academy of Management Review, 16. Jg., Heft 4, S. 719-742

Hambrick, D. C./Mason, P. A. (1984)

Upper Echelons: The Organization as a Reflection of Its Top Managers, in: The Academy of Management Review, 9. Jg., Heft 2, S. 193-206

Hamer, R. (1988)

Wie Unternehmer entscheiden: Motive und Verhalten mittelständischer Firmenchefs, Lands-berg/Lech

Hamer, E. (1990)

Mittelständische Unternehmen: Gründung, Führung, Chancen, Risiken, Landsberg/Lech

246 8 Literaturverzeichnis

Hammer, R. (2011)

Planung und Führung, 8. Aufl., München

Hammond, J. S./Keeney, R. L./Raiffa, H. (2006)

The Hidden Traps in Decision Making, in: Harvard Business Review, 84. Jg., Heft 1, S. 118-126

Hang, X./Wang, C. (2012)

Strategic Decision-making in Small and medium-sized Enterprises: Evidence from Australia, in: International Journal of Business Studies, 20. Jg., Heft 1, S. 91-110

Hansmann K.-W. (2006)

Industrielles Management, 8. Aufl., München

Harbert, L. (1982)

Controlling-Begriffe und Controlling-Konzeptionen, Bochum

Harrison, F. E. (1996)

A process perspective on strategic decision making, in: Management Decision, 34. Jg., Heft 1, S. 46-53

Harvard Business Review Analytic Services (2014)

The Digital Dividend: First-Mover Advantage, empirische Studie zur digitalen Transfor-mation, https://hbr.org/resources/pdfs/comm/verizon/18832_HBR_Verizon_Report_IT_rev3_webview.pdf, 23.10.2015

Harvard Business Review Analytic Services (2015)

https://www.polyu.edu.hk/iaee/files/Business_Harvard_Review_RedHatReportMay2015.pdf, 18.01.2017

Hattula, J. D./Schmitz, C./Schmidt, M./Reinecke, S. (2015)

Is more always better? An investigation into the relationship between marketing influence and managers' market intelligence dissemination, in: International Journal of Research in Market-ing, 32. Jg., Heft 2, S. 179-186

Hausch, K. T. (2004)

Corporate Governance im deutschen Mittelstand: Veränderungen externer Rahmenbedingun-gen und interner Elemente, Wiesbaden

8 Literaturverzeichnis 247

Hauschildt, J. (1977)

Entscheidungsziele: Zielbildung in innovativen Entscheidungsprozessen: theoretische Ansätze und empirische Prüfung, Tübingen

Hauschildt, J./Gemünden, H.-G./Grotz-Martin, S./Haidle, U. (1983)

Entscheidungen der Geschäftsführung: Typologie, Informationsverhalten, Effizienz, Tübin-gen

Hauschildt, J./Salomo, S. (2011)

Innovationsmanagement, 5. Aufl., München

Hechtfischer, R. (2004)

Führung im Mittelstand, in: Schlüchtermann, J./Tebroke, H.-J. (Hrsg.), Mittelstand im Fokus: 25 Jahre BF/M-Bayreuth, Wiesbaden, S. 307-322

Heckhausen, H./Gollwitzer, P. M. (1987)

Thought contents and cognitive functioning in motivational versus volitional states of mind, in: Motivation and Emotion, 11. Jg., Heft 2, S. 101-120

Heinen, E. (1966)

Das Zielsystem der Unternehmung: Grundlagen betriebswirtschaftlicher Entscheidungen, Wiesbaden

Heinen, E. (1976)

Das Zielsystem der Unternehmung: Grundlagen betriebswirtschaftlicher Entscheidungen:, 3. Aufl., Wiesbaden

Heinen, E. (1977)

Einführung in die Betriebswirtschaftslehre, 6. Aufl., Wiesbaden

Heinen, E. (1982)

Einführung in die Betriebswirtschaftslehre, 8. Aufl., Wiesbaden

Heinen, E. (1991)

Industriebetriebslehre als entscheidungsorientierte Unternehmensführung; in: Heinen, E. (Hrsg.), Industriebetriebslehre: Entscheidungen im Industriebetrieb, 9. Aufl., Wiesbaden, S. 1-73

Heinrich, L. J./Lehner, F. (2005)

Informationsmanagement, 8. Aufl., München

248 8 Literaturverzeichnis

Heinrich, L. J./Stelzer, D. (2011)

Informationsmanagement, 10. Aufl., München

Helfat, C. E./Martin, J. A. (2015)

Dynamic Managerial Capabilities: Review and Assessment of Managerial Impact on Strategic Change, in: Journal of Management, 41. Jg., Heft 5, S. 1281-1312

Hengstenberg, E. (1989)

Unternehmenskultur im Mittelstand am Beispiel eines mittelständischen Handelsunterneh-mens, in: Albers, S./Herrmann, H./Kahle, E./Kruschwitz, L./Perlitz, M. (Hrsg.), Elemente er-folgreicher Unternehmenspolitik in mittelständischen Unternehmen, Stuttgart, S. 95-100

Hennerkes, B.-H. (1999)

Persönliche Empfehlung für Familienunternehmen, in: Hennerkes, B.-H./Pleister, C. (Hrsg.), Erfolgsmodell Mittelstand: 12 Unternehmer geben Einblicke in ihr Denken und Handeln, Wiesbaden, S. 21-46

Henschel, T. (2010)

Erfolgsreiches Risikomanagement im Mittelstand: Strategien zur Unternehmenssicherung, Berlin

Hermanni, A.-J. (2016)

Business Guide für strategisches Management: 50 Tools zum geschäftlichen Erfolg, Wiesba-den

Hess, T./Matt, C./Benlian, A./Wiesböck, F. (2016)

Options for Formulating a Digital Transformation Strategy, in: MIS Quarterly Executive, 15. Jg., Heft 2, S. 123-139

Hesselbach, J. (1970)

Verhaltensforschung bei unternehmerischen Entscheidungen, in: Zeitschrift für Betriebswirt-schaft, 40. Jg., Heft 10, S. 647-664

Heuskel, D. (1999)

Wettbewerb jenseits von Industriegrenzen: Aufbruch zu neuen Wachstumsstrategien, Frank-furt

8 Literaturverzeichnis 249

Hilgers, D. (2008)

Performance Management: Leistungserfassung und Leistungssteuerung in Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen, Berlin

Hilmer, C. (2016)

Prozessmanagement in indirekten Bereichen: Empirische Untersuchung und Handlungsemp-fehlungen, Wiesbaden

Hiebl, M. R. W. (2016)

Einfluss des Chief Financial Officers auf die Ausgestaltung des Controllings, in: Becker, W./Ulrich, P. (Hrsg.), Handbuch Controlling, Wiesbaden, S. 627-638

Hienerth, C./Huber, B./Süssenbacher, D. (2009)

Wissenschaftliches Arbeiten kompakt, Wien

Hill, W./Fehlbaum, R./Ulrich, P. (1994)

Organisationslehre: Ziele, Instrumente und Bedingungen der Organisation sozialer System, 5. Aufl., Bern

Hiller, F. (2013)

BearingPoint CFO Survey 2013/2014: The impact of digitalisation, regulation and sustaina-bility, http://www.bearingpoint.com/de-de/adaptive-thinking/insights/cfo-survey-20132014/, 09.12.2015

Hitt, M. A./Tyler, B. B. (1991)

Strategic Decision Models: Integrating Different Perspectives, in: Strategic Management Journal, 12. Jg., Heft 5, S. 327-351

Ho, Y. C./Fang, H. C./Hsieh, M. J. (2011)

The relationship between business-model innovation and firm value: A dynamic perspective, in: World Academy of Science, Engineering and Technology, 77. Jg., S. 656-664

Hock, M./Clauss, T./Schulz, E. (2015)

The impact of organizational culture on a firm’s capability to innovate the business model, in: R&D Management, 46. Jg., Heft 3, S. 433-450

Hoberg, P./Krcmar, H./Oswald, G./Welz, B. (2015)

Skills for Digital Transformation - Research Report 2015, empirische Untersuchung, https://www.i17.in.tum.de/fileadmin/w00btn/www/IDT_Skill_Report_2015.pdf, 18.01.2017

250 8 Literaturverzeichnis

Hoffmeister, C. (2015)

Digital Business Modelling: Digitale Geschäftsmodelle entwickeln und strategisch verankern, München

Hoffmeister, C./Borcke, Y. v. (2015)

Think new: 22 Erfolgsstrategien im digitalen Business, München

Homburg, C./Schilke, O./Reimann, M. (2009)

Triangulation von Umfragedaten in der Marketing- und Managementforschung, in: Die Be-triebswirtschaft, 69. Jg., Heft 2, S. 175-195

Hope Hailey, V./Balogun, J. (2002)

Devising Context Sensitive Approaches To Change: The Example of Glaxo Wellcome, in: Long Rage Planning, 35. Jg., Heft 2, S. 153-178

Horváth, P./Gleich, R./Seiter, M. (2015)

Controlling, 13. Aufl., München

Horx, M. (2007)

Die Macht der Megatrends, Zukunftsinstitut Horx GmbH

Horx, M. (2011)

Das Megatrend-Prinzip: Wie die Welt von morgen entsteht, München

Hubig, L. (2009)

Die Universität: Leistungsmessung und -bewertung in einer komplexen Organisation, Lohmar

Huch, B./Behme, W./Ohlendorf, T. (2004)

Rechnungswesenorientiertes Controlling: Ein Leitfaden für Studium und Praxis, 4. Aufl., Heidelberg

Hungenberg, H. (1995)

Zentralisation und Dezentralisation: Strategische Entscheidungsverteilung in Konzernen, Wiesbaden

Hungenberg, H. (2011)

Strategisches Management in Unternehmen, 6. Aufl., Wiesbaden

Hungenberg, H. (2014)

Strategisches Management in Unternehmen, 8. Aufl., Wiesbaden

8 Literaturverzeichnis 251

Hungenberg, H./Wulf, T. (2015)

Grundlagen der Unternehmensführung: Einführung für Bachelorstudierende, 5. Aufl., Ber-lin/Heidelberg

Hurrle, B./Kieser, A. (2005)

Sind Key Informants verlässliche Datenlieferanten?, in: Die Betriebswirtschaft, 65. Jg., Heft 6, S. 584-602

Hutzschenreuter, T. (2015)

Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 6. Aufl., Wiesbaden

Hyde, M. K./White, K. M. (2013)

Testing an extended theory of planned behavior to predict young people’s intentions to join a bone marrow donor registry, in: Journal of Applied Social Psychology, 43. Jg., Heft 12, S. 2462-2467

Institut der deutschen Wirtschaft Köln (2013)

Deutschland in Zahlen 2013, Köln

Jacoby, J. (2000)

Stimulus-Organism-Response Reconsidered: An Evolutionary Step in Modeling (Consumer) Behavior, in: Journal of Consumer Psychology, 12. Jg., Heft 1, S. 51-57

Jahn, B./Kunz, W. (2012)

How to transform consumers into fans of your Brand, in: Journal of Service Management, 23. Jg., Heft 3, S. 344-361

Jahn, B./Pfeiffer, M. (2014)

Die digitale Revolution – Neue Geschäftsmodelle statt (nur) neue Kommunikation, in: Marke-ting Review St. Gallen, 31. Jg., Heft 1, S. 79-93

Jansen, S. A./Mast, C. (2014)

Konvergente Geschäftsmodellinnovationen in Deutschland: Studienergebnisse zu Treibern, Hemmnissen und Erfolgsfaktoren, in: Zeitschrift Führung + Organisation, 83. Jg., Heft 1, S. 25-31

Jenner, T. (1999)

Determinanten des Unternehmenserfolgs, Stuttgart

252 8 Literaturverzeichnis

Jetter, M./Satzger, G./Neus, A. (2009)

Technologische Innovation und die Auswirkung auf Geschäftsmodell, Organisation und Un-ternehmenskultur – Die Transformation der IBM zum global integrierten, dienstleistungsori-entierten Unternehmen, in: Wirtschaftsinformatik, 51. Jg., Heft 1, S. 43-52

Jodlbauer, H./Straßer, S. (2016)

Geschäftsmodellinnovationen basierend auf Industrie 4.0 sichern den zukünftigen Erfolg von Unternehmen, in: Gleich, R./Losbichler, H./Zierhofer, R. M. (Hrsg.), Unternehmenssteuerung im Zeitalter von Industrie 4.0: Wie Controller die digitale Transformation richtig steuern, Freiburg, S. 109-122

Johnson, G./Whittington, R./Scholes, K./Angwin, D./Regnér, P. (2016)

Strategisches Management: Eine Einführung, 10. Aufl., München

Jørgensen, H. H./Neus, A. (2007)

Die Change Management Routemap: Empirie trifft Erfahrung, in: Zeitschrift für Organisati-onsentwicklung, Heft 2, S. 87-89

Jost, P. J. (2008)

Organisation und Motivation: Eine ökonomisch-psychologische Einführung, 2. Aufl., Wies-baden

Jung, H. (2016)

Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 13. Aufl., München

Jung, H. (2014)

Controlling, 4. Aufl., München

Kahle, E. (1998)

Betriebliche Entscheidungen, 5. Aufl., München

Kane, G. C./Palmer, D./Phillips, A. N./Kiron, D./Buckley, N. (2015)

Strategy, not Technology, Drives Digital Transformation – Research Report, https://dupress.deloitte.com/content/dam/dup-us-en/articles/digital-transformation-strategy-digitally-mature/15-MIT-DD-Strategy_small.pdf, 18.01.2017

Kawohl, J./Badekow, A. (2016)

Wie haltet ihr es mit der Transformation? Eine Status-quo-Analyse der DAX-30-Unternehmen, Berlin

8 Literaturverzeichnis 253

Kajüter, P. (2012)

Risikomanagement im Konzern: Eine empirische Analyse börsennotierter Aktienkonzerne, München

Kalinowski, T./Verwaayen, E. (2013)

DigITalisierung – quo vadis?, in: Keuper, F./Hamidian, K./Verwaayen, E./Kalinowski, T./Kraijo, C. (Hrsg.), Digitalisierung und Innovation: Planung – Entstehung – Entwicklungs-perspektiven, Wiesbaden, S. 487-496

Kaluza, B. (1979)

Entscheidungsprozesse und empirische Zielforschung in Versicherungsunternehmen, Karls-ruhe

Kaplan, R. S./Norton, D. P. (1992)

The Balanced Scorecard - Measures that Drive Performance, in: Harvard Business Review, 70. Jg. Heft 1, S. 71-79

Kaplan, R. S./Norton, D. P. (1993)

Putting the Balanced Scorecard to work, in: Harvard Business Review, September-Oktober, S. 134-147

Kaplan, R. S./Norton, D. P. (1996)

Linking the Balanced Scorecard to Strategy, in: California Management Review, 39. Jg., Heft 1, S. 53-79

Kaplan, R. S./Norton, D. P. (2001)

Transforming the Balanced Scorecard from Performance Measurement to Strategic Manage-ment: Part I, in: Accounting Horizons, 15. Jg., Heft 1, S. 87-104

Kaschny, M./Nolden, M./Schreuder, S. (2015)

Innovationsmanagement im Mittelstand: Strategien, Implementierung, Praxisbeispiele, Wies-baden

Kathuria, A./Andrade Rojas, M. G./Saldanha, T./Khuntia, J. (2014)

Extent versus Range of Service Digitization: Implications for Firm Performance, in: The Pro-ceedings of the Twentieth Americas Conference on Information Systems (AMCIS), Savan-nah, S. 1-11

254 8 Literaturverzeichnis

Kaya, M./Himme, A. (2009)

Möglichkeiten der Stichprobenbildung, in: Albers, S./Klapper, D./Konradt, U./Walter, A./Wolf, J. (Hrsg.), Methodik der empirischen Forschung, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 79-88

Kayser, G. (1990)

Organisation, in: Pfohl, H.-C. (Hrsg.), Betriebswirtschaftslehre der Mittel- und Kleinbetriebe: Größenspezifische Probleme und Möglichkeiten zu ihrer Lösung, 2. Aufl., Berlin, S. 74-95

Keen, P./Williams, R. (2013)

Value Architectures for Digital Business: Beyond the Business Model, in: MIS Quarterly, 37. Jg., Heft 2, S. 643-647

Kellerwessel, P. (1984)

Führungsinformationen in Klein- und Mittelbetrieben, Frankfurt

Keren, G. (1992)

Improving Decision and Judgements: The Desirable versus the Feasible, in: Wright, G./Bolger, F. (Hrsg.), Expertise and Decision Support, New York, S. 25-46

Kern, W. (1971)

Kennzahlensysteme als Niederschlag interdependenter Unternehmensplanung, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 23. Jg., S. 701-718

Kettner, K./Ribeiro, A. (2012)

Entscheidungsfindung in IT-Projekten verbessern, in: Kammerer, S. (Hrsg.), Führung im IT-Projekt: fachliche und soziale Kompetenzen für den Projekterfolg, Düsseldorf, S. 185-220

Khadjavi, K. (2005)

Wertmanagement im Mittelstand, Eschen

Kieser, A./Ebers, M. (2014)

Organisationstheorien, 7. Aufl., Stuttgart

Kieser, A./Nicolai, A. T./Seidl, D. (2015)

The practical relevance of management research: turning the debate on relevance into a rigor-ous scientific research program, in: Academy of Management Annals, 9. Jg., Heft 1, S. 143-233

8 Literaturverzeichnis 255

Kilgus, E. (1995)

Die Aufbauorganisation von Kreditinstituten Kreditinstitutsgruppen, in: Stein, H. v./Terrahe, J. (Hrsg.), Handbuch Bankorganisation, 2. Aufl., Wiesbaden, S. 67-106

Kim, S. K./Min, S. (2015)

Business Model Innovation Performance: When does Adding a New Business Model Benefit an Incumbent?, in: Strategic Entrepreneurship Journal, 9. Jg., Heft 1, S. 34-57

Kirsch, W. (1969)

Die Unternehmungsziele in organisationstheoretischer Sicht, in: Zeitschrift für betriebswirt-schaftliche Forschung, 21. Jg., S. 665-688

Kirsch, W. (1973)

Empirische Entscheidungsforschung und Betriebswirtschaftslehre: Eine Einführung in den Problemkreis der Untersuchung, in: Berg, C. C. (Hrsg.), Individuelle Entscheidungsprozesse: Laborexperimente und Computersimulation, Wiesbaden, S. 11-21

Kirsch, W. (1977)

Einführung in die Theorie der Entscheidungsprozesse, 2. Aufl., Wiesbaden

Kirsch, W. (1981)

Unternehmenspolitik: Von der Zielforschung zum strategischen Management, München

Kirsch, W. (1984)

Bezugsrahmen, Modelle und explorative empirische Forschung, in: Kirsch, W. (Hrsg.), Wis-senschaftliche Unternehmensführung oder Freiheit vor der Wissenschaft?, München, S. 751-772

Kirsch, W. (1988)

Die Handhabung von Entscheidungsproblemen: Einführung in die Theorie der Entschei-dungsprozesse, 3. Aufl., Herrsching

Kirsch, W. (1997)

Beiträge zu einer Evolutionären Führungslehre, Stuttgart

Kirsch, W./Seidl, D./Aaken, D. v. (2007)

Betriebswirtschaftliche Forschung: Wissenschaftstheoretische Grundlagen und Anwendungs-orientierung, Stuttgart

256 8 Literaturverzeichnis

Klaffke, M. (2014)

Erfolgsfaktor Generationen-Management – Handlungsansätze für das Personalmanagement, in: Klaffke, M. (Hrsg.), Generationen-Management: Konzepte, Instrumente, Good-Practice-Ansätze, Wiesbaden, S. 3-25

Klarmann, M. (2008)

Methodische Problemfelder der Erfolgsfaktorenforschung: Bestandsaufnahme und empirische Analyse, Wiesbaden

Klein, R./Scholl, A. (2011)

Planung und Entscheidung, 2. Aufl., München

Klein, G. A. (1993)

The Recognition-Primed Decision (RPD) Model of Rapid Decision Making, in: Klein, G. A./Orasanu, J./Calderwood, R./Zsambok, C. E. (Hrsg.), Decision Making in Action: Models and Methods, New Jersey, S. 138-147

Klein, G. A. (2003)

Natürliche Entscheidungsprozesse: Über die „Quellen der Macht“, die unsere Entscheidungen lenken, Paderborn

Klein, G. A. (2008)

Naturalistic Decision Making, in: Human Factors, 50. Jg., Heft 3, S. 456-460

Klein, G. A./Woods, D. D. (1993)

Conclusions: Decision Making in Action, in: Klein, G. A./Orasanu, J./Calderwood, R./Zsambok, C. E. (Hrsg.), Decision Making in Action: Models and Methods, New Jersey, S. 404-411

Kleindl, B. (2000)

Competitive Dynamics and new Business Models for SMEs in the Virtual Marketplace, in: Journal of Developmental Entrepreneurship, 5. Jg., Heft 1, S. 73-85

Kloke, K. (2014)

Qualitätsentwicklung an deutschen Hochschulen: Professionstheoretische Untersuchung eines neuen Tätigkeitsfeldes, Wiesbaden

8 Literaturverzeichnis 257

Kluge, S. (1999)

Empirisch begründete Typenbildung: Zur Konstruktion von Typen und Typologien in der qualitativen Sozialforschung, Opladen

Knyphausen-Aufseß, D. z./Meinhardt, Y. (2002)

Revisiting Strategy – Ein Ansatz zur Systematisierung von Geschäftsmodellen, in: Bieger, T./Bickhoff, N./Caspers, R./Knyphausen-Aufseß, D. z./Reding, K. (Hrsg.), Zukünftige Ge-schäftsmodelle – Konzepte und Anwendungen in der Netzökonomie, Berlin, S. 63-89

Komus, A./Pliete, C. (2015)

Branchenatlas Digitale Transformation, Digitalisierung als Pflichtprogramm, https://www.contenit.de/fileadmin/files/PDF/Dokumente/Branchenatlas-Digitale-Transformation.pdf, 15.02.2017

Knyphausen-Aufseß, D. z./Zollenkop, M. (2015)

Transformation von Geschäftsmodellen: Treiber, Entwicklungsmuster, Innovationsmanage-ment, in: Bieger, T./Knyphausen-Aufseß, D. z./Krys, C. (Hrsg.), Innovative Geschäftsmodel-le: Konzeptionelle Grundlagen, Gestaltungsfelder und unternehmerische Praxis, Berlin, S. 111-126

Kornmeier, M. (2007)

Wissenschaftstheorie und wissenschaftliches Arbeiten: Eine Einführung für Wirtschaftswis-senschaftler, Heidelberg

Kortzfleisch, G. v. (1971)

Wissenschaftstheoretische und wissenschaftspolitische Gedanken zum Thema: Betriebswirt-schaftslehre als Wissenschaft, in: Kortzfleisch, G. v. (Hrsg.), Wissenschaftsprogramm und Ausbildungsziele der Betriebswirtschaftslehre, Bericht von der wissenschaftlichen Tagung in St. Gallen vom 2-5 Juni 1971, Berlin, S. 1-20

Kosfeld, R./Eckey, H.-F./Türck, M. (2016)

Deskriptive Statistik: Grundlagen – Methoden – Beispiele, 6. Aufl., Wiesbaden

Kosmider, A. (1991)

Controlling im Mittelstand: Eine Untersuchung der Gestaltung und Anwendung des Control-lings in mittelständischen Unternehmen, Stuttgart

Kotnour, T. G. (2010)

Transforming Organizations: Strategies and Methods, Boca Raton

258 8 Literaturverzeichnis

Kramer, K.-H. (2000)

Die Börseneinführung als Finanzierungsinstrument deutscher mittelständischer Unternehmen: Ein praxisnahes Handlungskonzept, Wiesbaden

Krämer, W. (2003)

Mittelstandsökonomik: Grundzüge einer umfassenden Analyse kleiner und mittlerer Unter-nehmen, München

Krämer, W. (2006)

Personalführung und Organisation im Wandel, in: Schauf, M. (Hrsg.), Unternehmensführung im Mittelstand: Rollenwandel kleiner und mittlerer Unternehmen in der Globalisierung, Mün-chen, S. 203-244

Krämer, W. (2009)

Personalführung und Organisation im Wandel, in: Schauf, M. (Hrsg.), Unternehmensführung im Mittelstand: Rollenwandel kleiner und mittlerer Unternehmen in der Globalisierung, 2. Aufl., München, S. 195-238

Krämer, J. (2014)

Mittelstand 2.0: Typabhängige Nutzungspotenziale von Social Media in mittelständischen Unternehmen, Wiesbaden

Krause, O. (2006)

Performance-Management: Eine Stakeholder-Nutzen-orientierte und Geschäftsprozess-basierte Methode, Wiesbaden

Kraus, S./Fink, M./Harms, R./Rössl, D. (2007)

Forschungsergebnisse zur strategischen Planung in KMU: Aktueller Stand und zukünftige Entwicklungen, in: Meyer, J.-A. (Hrsg.), Planung in kleinen und mittleren Unternehmen: Jahrbuch der KMU-Forschung und -Praxis 2007 in der Edition „Kleine und Mittlere Unter-nehmen“, Lohmar, S. 31-44

Kreikebaum, H./Gilbert, D. U./Behnam, M. (2011)

Strategisches Management, 7. Aufl., Stuttgart

Kreutzer, R. T. (2014)

Digital Darwinism and the Need for a digital Transformation: Annual International Confer-ence on Business Strategy & Organizational Behaviour, (BizStrategy), S. 38-46

8 Literaturverzeichnis 259

Kreutzer, R. T. (2017)

Treiber und Hintergründe der digitalen Transformation, in: Schallmo, D./Rusnjak, A./Anzengruber, J./Werani, T./Jünger, M. (Hrsg.), Digitale Transformation von Geschäfts-modellen: Grundlagen, Instrumente und Best Practices, Wiesbaden, S. 33-58

Kreutzer, R. T./Land, K.-H. (2013)

Digitaler Darwinismus: Der stille Angriff auf Ihr Geschäftsmodell und Ihre Marke: Das Think!Book, Wiesbaden

Krickel, F. (2015)

Digitalisierung in der Energiewirtschaft, in: Hecker, W./Lau, C./Müller, A. (Hrsg.), Zukunfts-orientierte Unternehmenssteuerung in der Energiewirtschaft, Wiesbaden, S. 41-74

Krickl, R. (2016)

Österreich-Report: Family Business Survey 2016, https://www.pwc.at/publikationen/family-business-austria-2016-web.pdf, 23.02.2017

Kromrey, H. (2009)

Empirische Sozialforschung: Modelle und Methoden der standardisierten Datenerhebung und Datenauswertung, 12. Aufl., Opladen

Kromrey, H./Roose, J./Strübing, J. (2016)

Empirische Sozialforschung: Modelle und Methoden der standardisierten Datenerhebung und Datenauswertung mit Annotationen aus qualitativ-interpretativer Perspektive, 13. Aufl., Kon-stanz

Kruger, J./Dunning, D. (1999)

Unskilled and Unaware of it: How difficulties in recognizing one’s own incompetence lead to inflated self-assessments, in: Journal of Personality and Social Psychology, 77. Jg., Heft 6, S. 1121-1134

Kruse, O. (2005)

Keine Angst vor dem leeren Blatt, 11. Aufl., Frankfurt a.M.

Kuß, A./Wildner, R./Kreis, H. (2014)

Marktforschung: Grundlagen der Datenerhebung und Datenanalyse, 5. Aufl., Wiesbaden

260 8 Literaturverzeichnis

Krystek, U./Link, J. (1995)

Führungskräfte und Führungserfolg: Neue Herausforderungen für das strategische Manage-ment, Wiesbaden

Kubicek, H. (1975)

Empirische Organisationsforschung: Konzeption und Methodik, Stuttgart

Kubicek, H. (1976)

Heuristische Bezugsrahmen und heuristisch angelegte Forschungsdesign als Elemente einer Konstruktionsstrategie empirischer Forschung, Arbeitspapier Nr. 16, Institut für Unterneh-mungsführung im Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der Freien Universität Berlin, Ber-lin

Kubicek, H. (1977)

Heuristische Bezugsrahmen und heuristisch angelegte Forschungsdesigns als Element einer Konstruktionsstrategie empirischer Forschung, in: Köhler, R. (Hrsg.), Empirische und hand-lungstheoretische Forschungskonzeptionen in der Betriebswirtschaftslehre. Bericht über d. Tagung in Aachen, Stuttgart, S. 3-37

Kuckartz, U./Ebert, T./Rädiker, S./Stefer, C. (2009)

Evaluation online: Internetgestützte Befragung in der Praxis, Wiesbaden

Kulartz, H. J./Schröder, B. (2015)

Die BusinessLine der Berliner Sparkasse – ein Modell für die Multikanalbetreuung mittel-ständischer Kunden, in: Fahrenschon, G./Kirchhoff, A. G./Simmert, D. B. (Hrsg.), Mittelstand - Motor und Zukunft der deutschen Wirtschaft: Erfolgskonzepte für Management, Finanzie-rung und Organisation, Wiesbaden, S. 63-74

Kumar, N./Stern, L. W./Anderson, J. C. (1993)

Conducting Interorganizational Research Using Key Informants, in: The Academy of Man-agement Journal, 36. Jg., Heft 6, S. 1633-1651

Kupsch, P. U. (1971)

Risiko und Entscheidung: Ein Beitrag zur Fundierung betriebswirtschaftlicher Grundmodelle unter dem Aspekt des Risikoverhaltens, München

Küting, K.-H. (1983)

Grundsatzfragen von Kennzahlen als Instrument der Unternehmensführung, in: Wirtschafts-wissenschaftliches Studium, 12. Jg., Heft 5, S. 237-241

8 Literaturverzeichnis 261

Kutsch, H. B. (2007)

Repräsentativität in der Online-Marktforschung: Lösungsansätze zur Reduktion von Verzer-rungen bei Befragungen im Internet, Lohmar-Köln

Laing, G. (2013)

Testing the Rational Decision-Making Model Through an Outsourcing Task, in: Journal of Applied Management Accounting Research, 11. Jg., Heft 2, S. 63-78

Lambert, S. C. (2015)

The Importance of Classification to Business Model Research, in: Journal of Business Mod-els, 3. Jg., Heft 1, S. 49-61

Lampel, J./Mintzberg, H./Quinn, J. B./Ghoshal, S. (2014)

The Strategy Process: Concepts, Contexts, Cases, 5. Aufl., Edinburgh

Lang, M. (2009)

Normative Entscheidungstheorie, in: Schwaiger, M./Meyer, A. (Hrsg.), Theorien und Metho-den der Betriebswirtschaft: Handbuch für Wissenschaftler und Studierende, München, S. 161-176

Lanninger, K. (2009)

Prozessmodell zur Auswahl betrieblicher Standardanwendungssoftware für KMU, Lohmar

Lageman, B./Löbbe, K. (1999)

Kleine und mittlere Unternehmen im sektoralen Strukturwandel, Essen

Lang-Koetz, C./Heubach, D./Beucker, S. (2006)

Abschätzung von Umweltwirkungen in frühen Phasen des Produktinnovationsprozesses, in: Pfriem, R./Antes, R./Fichter, K./Müller, M./Paech, N./Seuring, S./Siebenhüner, B. (Hrsg.), Innovationen für eine nachhaltige Entwicklung, Wiesbaden, S. 417-432

Langer, A./Rogowski, W. (2009)

Deskriptive Entscheidungstheorie, in: Schwaiger, M./Meyer, A. (Hrsg.), Theorien und Me-thoden der Betriebswirtschaft: Handbuch für Wissenschaftler und Studierende, München, S. 177-193

Lasko, W. W./Lasko, L. M. (2014)

Resulting - Projektziel erreicht!: So führen Sie Projekte kompetent und kreativ zum Profit, 2. Aufl., Wiesbaden

262 8 Literaturverzeichnis

Laudon, K. C./Laudon, J. P./Schoder, D. (2016)

Wirtschaftsinformatik: Eine Einführung, 3. Aufl., München

Laufs, K./Bembom, M./Schwens, C. (2016)

CEO characteristics and SME foreign market entry mode choice: The moderating effect of firm’s geographic experience and host-country political risk, in: International Marketing Re-view, 33. Jg., Heft 2, S. 246-275

Laux, H. (1991)

Entscheidungstheorie I: Grundlagen, 2. Aufl., Berlin

Laux, H./Gillenkrich, R. M./Schenk-Mathes, H. Y. (2014)

Entscheidungstheorie, 9. Aufl., Berlin

Lechner, K./Egger, A./Schauer, R. (2010)

Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 25. Aufl., Wien

Leischnig, A./Woelfl, S./Ivens, B. S. (2016)

When Does Digital Business Strategy Matter to Market Performance?, in: Thirty Seventh In-ternational Conference on Information Systems, Dublin

Lettl, C./Speckbacher, G. (2014)

Business Model Innovation: Nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit durch die Schaffung echter Win-win-Situationen, in: Zeitschrift für Führung + Organisation, 83. Jg., Heft 3, S. 168-173

Levi, P./Rembold, U. (2003)

Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure, 4. Aufl., München

Liebl, F. (2000)

Der Schock des Neuen: Entstehung und Management von Issues und Trends, München

Liebsch, B. (2011)

Phänomen Organisationales Lernen: Kompendium der Theorien individuellen, sozialen und organisationalen Lernens sowie interorganisationalen Lernens in Netzwerken, München

Lightle, J. P./Kagel, J. H./Arkes, H. R. (2009)

Information Exchange in Group Decision Making: The Hidden Profile Problem Reconsid-ered, in: Management Science, 55. Jg., Heft 4, S. 568-581

8 Literaturverzeichnis 263

Lindell, M. K./Whitney, D. J. (2001)

Accounting for common method variance in cross-sectional research designs, in: Journal of Applied Psychology, 86. Jg., Heft 1, S. 114-121

Lipshitz, R. (1993)

Decision Making as Argument-Driven Action, in: Klein, G. A./Orasanu, J./Calderwood, R./Zsambok, C. E. (Hrsg.), Decision Making in Action: Models and Methods, New Jersey, S. 172-181

Lipshitz, R./Klein, G./Orasanu, J./Salas, E. (2001)

Focus Article: Taking Stock of Naturalistic Decision Making, in: Journal of Behavioral Deci-sion Making, 14 Jg., Heft 5, S. 331-352

Loebbecke, C. (2006)

Digitalisierung: Technologien und Unternehmensstrategien, in: Scholz, C. (Hrsg.), Handbuch Medienmanagement, Berlin, S. 359-373

Loebbecke, C./Picot, A. (2015)

Reflections on societal and business model transformation arising from digitization and big data analytics: A research agenda, in: Journal of Strategic Information Systems, 24. Jg., Heft 3, S. 149-157

Louis, W. R./Chan, M. K.-H./Greenbaum, S. (2009)

Stress and the Theory of Planned Behavior: Understanding Healthy and Unhealthy Eating In-tentions, in: Journal of Applied Social Psychology, 39. Jg., Heft 2, S. 472-493

Luhmann, N. (1978)

Organisation und Entscheidung: 227. Sitzung am 18. Januar 1978 in Düsseldorf, Opladen

Macharzina, K./Wolf, J. (2012)

Unternehmensführung: Das internationale Managementwissen: Konzepte - Methoden - Pra-xis, 8. Aufl., Wiesbaden

Macharzina, K./Wolf, J. (2015)

Unternehmensführung – Das internationale Managementwissen, Konzepte - Methoden - Pra-xis, 9. Aufl., Wiesbaden

264 8 Literaturverzeichnis

Mag, W. (1969)

Grundfragen einer betriebswirtschaftlichen Organisationstheorie: Eine Analyse der Beziehun-gen zwischen unternehmerischer Zielsetzung, Entscheidungsprozeß und Unternehmensorga-nisation, Köln und Opladen

Mag, W. (1990)

Grundzüge der Entscheidungstheorie, München

Mag, W. (1995)

Unternehmensplanung, München

Magretta, J. (2002)

Why Business Models Matter, in: Harvard Business Review, 80. Jg., Heft 5, S. 86-92

Mahlendorf, M. D. (2008)

Verhaltensorientiertes Controlling in der Praxis – Eine am Beispiel verspäteter Projektabbrü-che illustrierte Systematik zur Identifikation, Bewertung und Auswahl von Controllingmaß-nahmen, in: Controlling & Management Review, Sonderheft 1, S. 104-112

Mahlendorf, M. D. (2011)

Die Methode der abnehmenden Abstraktion als Bindeglied zwischen theoretischer Analyse und empirischer Forschung am Beispiel einer Erhebung zur Eskalation risikoreicher Projekte, in: Meyer, M./Weber, J. (Hrsg.), Controlling und begrenzte kognitive Fähigkeiten: Grundla-gen und Anwendungen eines verhaltensorientierten Ansatzes, Wiesbaden, S. 237-259

Mak, H. W./Davis, M. J. (2014)

The application of the theory of planned behavior to help-seeking intention in a Chinese soci-ety, in: Social Psychiatry & Psychiatric Epidemiology, 49. Jg., Heft 9, S. 1501-1515

Manz, K./Dahmen, A./Hoffmann, L. (2000)

Entscheidungstheorie, 2. Aufl., München

March, J. G. (1994)

A Primer on Decision Making: How Decisions Happen, New York

Markides, C. C. (2013)

Business Model Innovation: What Can the Ambidexterity Literature Teach US?, in: Academy of Management Perspectives, 27. Jg., Heft 4, S. 313-323

8 Literaturverzeichnis 265

Martens, J. (2003)

Statistische Datenanalyse mit SPSS für Windows, 2. Aufl., München

Martin, A. (2005)

Das strategische Entscheidungsverhalten von kleinen und mittleren Unternehmen, Schriften aus dem Institut für Mittelstandsforschung, Heft 30, Lüneburg

Marwede, E. (1983)

Die Abgrenzungsproblematik mittelständischer Unternehmen: Eine Literaturanalyse, Arbeits-papier Nr. 20, Institut für Volkswirtschaftslehre der Universität Augsburg, Augsburg

Martin, A./Gade, C./Jochims, T. (2008)

Betriebsklima in kleinen und mittleren Unternehmen, in: Merz, J./Schulte, R. (Hrsg.), Neue Ansätze der Mittelstandsforschung, Berlin, S. 39-68

Mayer, H. O. (2013)

Interview und schriftliche Befragung: Grundlagen und Methoden empirischer Sozialfor-schung, 6. Aufl., München

Mayfield, E. C./Carlson, R. E. (1966)

Selection interview decisions: First results from a long-term research project, in: Personnel Psychology, 19. Jg., Heft 1, S. 41-53

Mayring, P./Fenzl, T. (2014)

Qualitative Inhaltsanalyse, in: Baur, N./Blasius, J. (Hrsg.), Handbuch Methoden der empiri-schen Sozialforschung, Wiesbaden, S. 543-556

McAdam, R./Stevenson, P./Armstrong, G. (2000)

Innovative change management in SMEs: beyond continuous improvement, in: Logistics In-formation Management, 13. Jg., Heft 3, S. 138 - 149

McKinney, J. C. (1966)

Constructive Typology and Social Theory, New York

Meyer, C. (2011)

Betriebswirtschaftliche Kennzahlen und Kennzahlen-Systeme, 6. Aufl., Sternenfels

266 8 Literaturverzeichnis

Meyer, M. W./Gupta, V. (1994)

The Performance Paradox, in: Research in Organizational Behavior, 16. Jg., S. 309-369

Michael, D./Aggarwal, N./Kennedy, D./Wenstrup, J./Rüßmann, M./Borno, R./Chen, J./ Bezerra, J. (2013)

Der Zeit voraus: Der Einfluss neuer Technologien auf den Erfolg führender KMUs, http://www.bcg.de/documents/file151680.pdf, 14.02.2017

Micheel, H.-G. (2010)

Quantitative empirische Sozialforschung, München

Michl, T./Welpe, I. M./Spörrle, M./Picot, A. (2010)

Der Einfluss affektiver Zustände auf den Entscheidungsfindungsprozess, in: Schreyögg, G./Conrad, P. (Hrsg.), Organisation und Strategie: Managementforschung 20, Wiesbaden, S. 79-112

Mintzberg, H. (1978)

Patterns in Strategy Formation, in: Management Science, 24. Jg., Heft 9, S. 934-948

Mitchell, D./Coles, C. (2003)

The ultimate competitive advantage of continuing business model innovation, in: Journal of Business Strategy, 24. Jg., Heft 5, S. 15-21

Moreton, R. (1995)

Transforming the organization: the contribution of the information systems function, in: The Journal of Strategic Information Systems, 4. Jg., Heft 2, S. 149-163

Morrell, K. (2004)

Decision Making and Business Ethics: The Implications of Using Image Theory in Preference to Rational Choice, in: Journal of Business Ethics, 50. Jg., Heft 3, S. 239-252

Müller, D. (2014)

Investitionscontrolling, Berlin

Müller-Böling, D. (1992)

Organisationsforschung, Methodik der empirischen, in: Frese, E. (Hrsg.), Handwörterbuch der Organisation, Stuttgart, Sp. 1491-1505

Musiol, G./Kühling, C. (2009)

Kundenbindung durch Bonusprogramme: Erfolgreiche Konzeption und Umsetzung, Berlin

8 Literaturverzeichnis 267

Naisbitt, J./Aburdune, P. (1992)

Megatrends 2000: Zehn Perspektiven für den Weg ins nächste Jahrtausend, Düsseldorf

Naldi, L./Cennamo, C./Corbetta, G./Gomez-Mejia, L. R. (2013)

Preserving Socioemotional Wealth in Family Firms: Asset or Liability? The Moderating Role of Business Context, in: Entrepreneurship: Theory & Practice, 37. Jg., Heft 6, S. 1341-1360

Näther, C. (1993)

Erfolgsmaßstäbe der strategischen Unternehmensführung, München

Neely, A. (2007)

Business Performance Measurement: Unifying Theory and integrating Practice, 2. Aufl., New York

Neely, A./Gregory, M./Platts, K. (1995)

Performance Measurement system design: A literature review and research agenda, in: Inter-national Journal of Operations & Production Management, 15. Jg., Heft 4, S. 80-116

Negroponte, N. (1996)

Being digital, New York

Nerdinger, F. W. (2012)

Grundlagen des Verhaltens in Organisationen, 3. Aufl., Stuttgart

Neuberger, O. (1970)

Psychologische Aspekte der Entscheidung: Eine kritische Analyse vorliegender Ansätze, München

Neugebauer, E. A. M../Mutschler, W./Claes, L. (2011)

Von der Idee zur Publikation: Erfolgreiches wissenschaftliches Arbeiten in der medizinischen Forschung, 2. Aufl., Heidelberg

Neus, W. (1997)

Gegenstand der Betriebswirtschaftslehre, in: Berndt, R./Altobelli, C. F./Schuster, P. (Hrsg.), Springers Handbuch der Betriebswirtschaftslehre 1, Berlin, S. 1-40

Neus, W. (2013)

Einführung in die Betriebswirtschaftslehre, 8. Aufl., Tübingen

268 8 Literaturverzeichnis

Ng, T. W. H./Feldman, D. C. (2010)

Organizational Tenure and Job Performance, in: Journal of Management, 36. Jg., Heft 5, S. 1220-1250

Niemand, T. (2014)

Produktpiraterie: eine integrative Analyse der Einflussgrößen, Moderatoren und Mediatoren des Erwerbs von Fälschungen und Raubkopien, Wiesbaden

Nicolai, A. T. (2004)

Der „trade-off“ zwischen „rigour“ und „relevance“ und seine Konsequenzen für die Manage-mentwissenschaften, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 74. Jg., Heft 2, S. 99-118

Nieschlag, R./Dichtl, E./Hörschgen, H. (2002)

Marketing, 19. Aufl., Berlin

Nilsson, N./Jiliberto, R. (2004)

SEA and decision-making science, in: Caratti, P./Dalkmann, H./Jiliberto, R. (Hrsg.), Analys-ing Strategic Environmental Assessment: Towards Better Decision-making, Cheltenham, S. 26-42

Nilsson, F./Rapp, B. (2005)

Understanding Competitive Advantage: The Importance of Strategic Congruence and Inte-grated Control, Berlin/Heidelberg

Nilsson, A./Tolis, C./Nellborn, C. (1999)

Perspectives on Business Modelling – Understanding and Changing Organizations, Berlin

Nippa, M. (2001)

Intuition und Emotion in der Entscheidungsforschung: State-of-the-Art und aktuelle For-schungseinrichtungen, in: Schreyögg, G./Sydow, J. (Hrsg.), Emotionen und Management, Wiesbaden, S. 213-248

Ni escu, D. C. (2016)

New pillars of the banking business model or a new model of doing banking?, in: Theoretical and Applied Economics, 13. Jg., Heft 4, S. 143-152

North, K./Reinhard, K./Sieber-Suter, B. (2013)

Kompetenzmanagement in der Praxis: Mitarbeiterkompetenzen systematisch identifizieren, nutzen und entwickeln, 2. Aufl., Wiesbaden

8 Literaturverzeichnis 269

Nylén, D./Holström, J. (2015)

Digital innovation strategy: A framework for diagnosing and improving digital product and service innovation, in: Business Horizons, 58. Jg., Heft 1, S. 57-67

Obermaier, R. (2016)

Industrie 4.0 als unternehmerische Gestaltungsaufgabe: Strategische und operative Hand-lungsfelder für Industriebetriebe, in: Obermaier, R. (Hrsg.), Industrie 4.0 als unternehmeri-sche Gestaltungsaufgabe: Betriebswirtschaftliche, technische und rechtliche Herausforderun-gen, Wiesbaden, S. 3-34

Obermaier, R./Saliger, E. (2013)

Betriebswirtschaftliche Entscheidungstheorie: Einführung in die Logik individueller und kol-lektiver Entscheidungen, 6. Aufl., München

Obermeier, T./Gasper, R. (2008)

Investitionsrechnung und Unternehmensbewertung, München

O'Connor, P. (1994)

Implementing a stage-gate process: A multi-company perspective, in: Journal of Product In-novation Management, 11. Jg., Heft 3, S. 183-200

Oeller, K.-H. (1979)

Systemorientierte Unternehmensführung mit Hilfe kybernetischer Kennzahlensysteme, in: Malik, F. (Hrsg.), Praxis des systemorientierten Managements: Festschrift zum 60. Geburtstag von Prof. Dr. Dr. h.c. Hans Ulrich, Bern/Stuttgart, S. 111-153

Oertel, J. (2014)

Baby Boomer und Generation X – Charakteristika der etablierten Arbeitnehmer-Generationen, in: Klaffke, M. (Hrsg.), Generationen-Management: Konzepte, Instrumente, Good-Practice-Ansätze, Wiesbaden, S. 27-36

Olie, R./Iterson, A. v./Simsek, Z. (2012)

When Do CEOs Versus Top Management Teams Matter in Explaining Strategic Decision-Making Processes?, in: International Studies of Management & Organization, 42. Jg., Heft 4, S. 86-105

Olschweski, G. (2009)

Rationality in Social Interactions, Berlin

270 8 Literaturverzeichnis

Oppong, S. (2014)

Upper echelons theory revisited: The need for a change from causal description to casual ex-planation, in: Journal of Contemporary Management Issues, 19. Jg., Heft 2, S. 169-183

Opresnik, M. O./Rennhak, C. (2012)

Grundlagen der Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre: Eine Einführung aus marketingorien-tierter Sicht, Wiesbaden

Opresnik, M. O./Rennhak, C. (2015)

Allgemeine Betriebswirtschaftslehre: Grundlagen unternehmerischer Funktionen, 2. Aufl., Berlin

Ossadnik, W. (2003)

Controlling, 3. Aufl., München

Ossadnik, W. (2009)

Controlling, 4. Aufl., München

Osterwalder, A. (2004)

The business model ontology: A proposition in a design science approach, Lausanne

Osterwalder, A./Pigneur, Y. (2002)

An e-Business Model Ontology for Modeling e-Business, 15th Bled Electronic Commerce Conference-Reality: Constructing the e-Economy Bled, Slovenia, June 17-19

Osterwalder, A./Pigneur, Y. (2010)

Business Model Generation, New Jersey

Osterwalder, A./Pigneur, Y. (2011)

Business Model Generation: Ein Handbuch für Visionäre, Spielveränderer und Herausforde-rer, Frankfurt am Main

Osterwalder, A./Pigneur, Y./Tucci, C. (2005)

Clarifying Business Models – Origins, Present, and Future of the Concept, in: Communica-tions of the Association for Information Systems, 15. Jg., Heft 1, S. 1-25

Otto, R. (2009)

Anforderungen an Finanzierungsinstrumente aus Sicht des Mittelstands: Es geht nicht nur um die Vergabe von Krediten, in: Fölkersamb, R. F. v./Kruse, O./Wittberg, V. (Hrsg.), Finanz-dienstleistungen für den Mittelstand, Stuttgart

8 Literaturverzeichnis 271

Palleduhn, D. U./Neuendorf, H. (2013)

Geschäftsprozessmanagement und integrierte Informationsverarbeitung, München

Pampel, J. R./Botzkowski, T. (2016)

Plankostenrechnung in der Unternehmenspraxis, in: Becker, W./Ulrich, P. (Hrsg.), Handbuch Controlling, Wiesbaden, S. 385-408

Papadakis, V. M./Barwise, P. (1998)

Strategic Decisions: An Introduction, in: Papadakis, V. M./Barwise, P. (Hrsg.), Strategic De-cisions, New York, S. 1-16

Papadakis, V. M./Lioukas, S./Chambers, D. (1998)

Strategic Decision-Making Process: The Role of Management and Context, in: Strategic Management Journal, 19. Jg., Heft 2, S. 115-147

Pape, U. (2015)

Grundlagen der Finanzierung und Investition: Mit Fallbeispielen und Übungen, 3. Aufl., München

Parker, C. M./Castleman, T. (2007)

New directions for research on SME-eBusiness: insights from an analysis of journal articles from 2003 to 2006, in: Journal of Information Systems and Small Business, 1. Jg., Heft 1-2, S. 21-40

Pepels, W. (2008)

Methoden der Online-Erhebung, in: Pepels, W. (Hrsg.), Marktforschung: Verfahren, Daten-auswertung, Ergebnisdarstellung, 2. Aufl., Düsseldorf, S. 291-312

Peters, S./Brühl, R./Stelling, J. N. (2005)

Betriebswirtschaftslehre, 12. Aufl., München

Petry, T. (2016)

Digital Leadership: Erfolgreiches Führen in Zeiten der Digital Economy, Freiburg

Pfohl, H.-C. (1977)

Problemorientierte Entscheidungsfindung in Organisationen, Berlin

272 8 Literaturverzeichnis

Pfohl, H.-C. (2013a)

Abgrenzung der Klein- und Mittelbetriebe von Großbetrieben, in: Pfohl, H.-C. (Hrsg.), Be-triebswirtschaftslehre der Mittel- und Kleinbetriebe: Größenspezifische Probleme und Mög-lichkeiten zu ihrer Lösung, 5. Aufl., Berlin, S. 1-27

Pfohl, H.-C. (2013b)

Unternehmensführung, in: Pfohl, H.-C. (Hrsg.), Betriebswirtschaftslehre der Mittel- und Kleinbetriebe: Größenspezifische Probleme und Möglichkeiten zu ihrer Lösung, 5. Aufl., Ber-lin, S. 85-120

Pfohl, H.-C./Braun, G. E. (1981)

Entscheidungstheorie: Normative und deskriptive Grundlagen des Entscheidens, Landsberg am Lech

Phillips, B. S. (1970)

Empirische Sozialforschung: Strategie und Taktik, Wien

Phillips, L. W. (1981)

Assessing measurement error in key informant reports: A methodological note on organi-zational analysis in marketing, in: Journal of Marketing Research, 18. Jg., Heft 4, S. 395-415

Pietsch, T. (2003)

Bewertung von Informations- und Kommunikationssystemen: Ein Vergleich betriebswirt-schaftlicher Verfahren, 2. Aufl., Berlin

Pietzcker, D. (2014)

Die neue Sehnsucht nach dem Analogen – Retrotrends im digitalen Zeitalter als Kommunika-tionsstrategie, in: Dänzler, S./Heun, T. (Hrsg.), Marke und digitale Medien: Der Wandel des Markenkonzepts im 21. Jahrhundert, Wiesbaden, S. 207-222

Pikkemaat, G. F. (1993)

40 Years of Economic Decision Making, in: Collenteur, G. A./Jepma, C. J. (Hrsg.), Economic Decision-Making in a Changing World, New York, S. 3-12

Pillkahn, U. (2007)

Trends und Szenarien als Werkzeuge zur Strategieentwicklung: Wie Sie die unternehmerische und gesellschaftliche Zukunft planen und gestalten, Erlangen

8 Literaturverzeichnis 273

Pissaris, S./Weinstein, M./Stephan, J. (2010)

The Influence of Cognitive Simplification Processes on the CEO Succession Decision, in: Journal of Management Research, 10. Jg., Heft 2, S. 71-86

Pleitner, H. J. (2000)

Faktor Mensch, in: Pichler, H./Pleitner, H. J./Schmidt, K.-H. (Hrsg.), Management in KMU: Die Führung von klein- und Mittelunternehmen, 3. Aufl., Bern, S. 69-86

Plotegher, M. (2004)

Finanzverhalten im Internet, in: Wiedmann, K.-P./Buxel, H./Frenzel, T./Walsh, G. (Hrsg.), Konsumentenverhalten im Internet: Konzepte - Erfahrungen - Methoden, Wiesbaden, S. 421-454

Porter, M. E. (1981)

The Contributions of Industrial Organization to strategic Management, in: Academy of Man-agement Review, 6. Jg., Heft 4, S. 609-620

Porter, M. E. (2014)

Wettbewerbsvorteile: Spitzenleistungen erreichen und behaupten, Frankfurt am Main

Podsakoff, P. M./MacKenzie, S. B./Lee, J. Y./Podsakoff, N. P. (2003)

Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies, in: Journal of Applied Psychology, 88. Jg., Heft 5, S. 879-903

Portisch, W. (2010)

Sanierung und Insolvenz aus Bankensicht, 2. Aufl., München

Prahalad, C. K./Hamel, G. (1990)

The Core Competence of the Corporation, in: Harvard Business Review, 68. Jg., Heft 3, S. 79-91

Prem, E. (2015)

A digital transformation business model for innovation, in: The Proceedings of the 2015 ISPIM Innovation Summit in Brisbane, Australia, 6-9 December 2015

Preißler, P. (2008)

Betriebswirtschaftliche Kennzahlen: Formeln, Aussagekraft, Sollwerte, Ermittlungsintervalle, München

274 8 Literaturverzeichnis

Pümpin, C./Amann, W. (2005)

Strategische Erfolgspositionen: Kernkompetenzen aufbauen und umsetzen, Bern

Pümpin, C./Prange, J. (1991)

Management der Unternehmensentwicklung: Phasengerechte Führung und der Umgang mit Krisen, Frankfurt am Main

PWC (2013)

Digitale Transformation – der größte Wandel seit der industriellen Revolution, Frankfurt

Raffée, H./Fritz, W. (1992)

Dimensionen und Konsistenz der Führungskonzeption von Industrieunternehmen: Ergebnisse einer empirischen Untersuchung, in: Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung, 44. Jg., Heft 4, S. 303-322

Ragin, C./Amoroso, L. M. (2011)

Constructing Social Research, 2. Aufl., London/New Delhi

Raithel, J. (2008)

Quantitative Forschung: Ein Praxisbuch, 2. Aufl., Wiesbaden

Rajagopalan, N./Datta, D. K. (1996)

CEO Characteristics: Does Industry Matter?, in: The Academy of Management Journal, 39. Jg., Heft 1, S. 197-215

Rappa, M. (2003)

Business models on the web, http://digitalenterprise.org/models/models.html, 18.09.2015

Rappa, M. (2004)

The utility business model and the future of computing services, in: IBM Systems Journal, 43. Jg., Heft 1, S. 32-42

Rattinger, H./Roßteutscher, S./Schmitt-Beck, R./Weßels, B./Wolf, C. (2015)

German Longitudinal Election Study – Wahlkampf-Panel, Kontrollquerschnitt I (zu Welle 3) 01.08.-11.08.2013. GESIS, Köln: ZA5753, Version 3.0.0, doi: 10.4232/1.12164

Rehkugler, H./Schindel, V. (1990)

Entscheidungstheorie: Erklärung und Gestaltung betrieblicher Entscheidungen, 5. Aufl., München

8 Literaturverzeichnis 275

Reinemann, H. (2011)

Mittelstandsmanagement: Einführung in Theorie und Praxis, Stuttgart

Reichmann, T. (2011)

Controlling mit Kennzahlen und Management-Tools: Die systemgestützte Controlling-Konzeption, 8. Aufl., München

Reichmann, T./Lachnit, L. (1976)

Planung, Steuerung und Kontrolle mit Hilfe von Kennzahlen, in: Zeitschrift für betriebswirt-schaftliche Forschung, 28 Jg., S. 705-723

Reisenwitz, T. H./Iyer, R. (2009)

Differences in Generation X and Generation Y: Implications for the Organization and Mar-keters, in: Marketing Management Journal, 19. Jg., Heft 2, S. 91-103

Reitmeyer, T. (2000)

Qualität von Entscheidungsprozessen der Geschäftsleitung: Eine empirische Untersuchung mittelständischer Unternehmen, Wiesbaden

Renker, C. (2012)

Marketing im Mittelstand: Anforderungen, Strategien, Maßnahmen, 4. Aufl., Berlin

Rentmeister, J./Klein, S. (2003)

Geschäftsmodelle – ein Modebegriff auf der Waagschale, in: Zeitschrift für Betriebswirt-schaft, Ergänzungsheft 1, S. 17-30

Reuver, M. d./Bouwman, H./Haaker, T. (2013)

Business model roadmapping: A practical approach to come from an existing to a desired business model, in: International Journal of Innovation Management, 17. Jg., Heft 1, S. 1-18

Richter, M. (1999)

Konzeptioneller Bezugsrahmen für eine realwissenschaftliche Theorie betriebswirtschaftli-cher Prüfungen, in: Richter, M. (Hrsg.), Theorie und Praxis der Wirtschaftsprüfung II: Wirt-schaftsprüfung und ökonomische Theorien – Prüfungsmarkt – Prüfungsmethoden – Urteils-bildung, Berlin, S. 263-306

276 8 Literaturverzeichnis

Riedel, O./Heinen, M. (2015)

Digitalisierung: Wer investiert und profitiert – wer verliert? Empirische Untersuchung, http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/EY_Studie_-_Digitalisierung_2015/$FILE/EY-Studie-Digitalisierung-2015.pdf, 17.11.2015

Rieger, S. (2011)

Steuerklientelunsicherheit und Investitionsentscheidungen: Eine modelltheoretische und expe-rimentelle Analyse, Wiesbaden

Riley, M. J./Brown, D. C. (2001)

‘Case study of the application of BPR in an SME contractor’, in: Knowledge and Process Management, 8. Jg., Heft 1, S. 17-28

Riesenhuber, F. (2009)

Großzahlige empirische Forschung, in: Albers, S./Klapper, D./Konradt, U./Walter, A./Wolf, J. (Hrsg.), Methodik der empirischen Forschung, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 1-16

Ritala, P./Sainio, L.-M. (2014)

Coopetition for radical innovation: technology, market and business-model perspectives, in: Technology Analysis & Strategic Management, 26. Jg., Heft 2, S. 155-169

Robeiro, F. L./Love, P. E. D. (2003)

Value creation through an e-business strategy: Implication for SMEs in construction, in: Con-struction Innovation, 3. Jg., Heft 1, S. 3-14

Robins, P. R. (2001)

Organisation der Unternehmung, 9. Aufl., München

Rohrlack, C. (2009)

Logistische und Ordinale Regression, in: Albers, S./Klapper, D./Konradt, U./Walter, A./Wolf, J. (Hrsg.), Methodik der empirischen Forschung, 3. Aufl., Wiesbaden, S. 267-282

Rommelfanger, H./Eickemeier, S. (2002)

Entscheidungstheorie: Klassische Konzepte und Fuzzy-Erweiterungen, Berlin

8 Literaturverzeichnis 277

Rorsted, K. (2015)

Aus Konsumgüterunternehmen werden Real Time Enterprises, in: Becker, T./Knop, C. (Hrsg.), Digitales Neuland: Warum Deutschlands Manager jetzt Revolutionäre werden, Wies-baden, S. 103-112

Rosenbaum, J. E. (1979)

Tournament Mobility: Career Patterns in a Corporation, in: Administrative Science Quarterly, 24. Jg., Heft 2, S. 220-241

Rosenkranz, F./Missler-Behr, M. (2005)

Unternehmensrisiken erkennen und managen: Einführung in die quantitative Planung, Berlin

Rossmann, A./Tangemann, M. (2015)

Kundenservice 2.0: Kundenverhalten und Serviceleistungen in der digitalen Transformation, in: Linnhoff-Popien, C./Zaddach, M./Grahl, A. (Hrsg.), Marktplätze im Umbruch: Digitale Strategien für Services im Mobilen Internet, Berlin, S. 161-174

Rößl, D. (1990)

Die Entwicklung eines Bezugsrahmens und seine Stellung im Forschungsprozeß, in: Journal für Betriebswirtschaft, 40. Jg., Heft 2, S. 99-110

Rousseau, D. M. (2006)

Is There Such a Thing as “Evidence-Based Management”?, in: Academy of Management Re-view, 31. Jg., Heft 2, S. 256-269

Rudolf, M./Müller, J. (2012)

Multivariate Verfahren: Eine praxisorientierte Einführung mit Anwendungsbeispielen in SPSS, 2. Aufl., Göttingen

Rühli, E. (1975)

Beiträge zur Unternehmungsführung und Unternehmungspolitik, 2. Aufl., Bern/Stuttgart

Rühli, E. (1978)

Unternehmensführung und Unternehmenspolitik 2, Bern/Stuttgart

Rühli, E. (1984)

Der Züricher Ansatz zu einer Führungslehre, in: Die Unternehmung, 38. Jg., Heft 4, S. 347-357

278 8 Literaturverzeichnis

Rühli, E. (1991)

Das Züricher Management-Modell – Grundkonzept und zeitgemäße Weiterentwicklung, in: Wissenschaftliche Zeitschrift der Handelshochschule Leipzig, 18. Jg., Heft 2, S. 99-108

Rühli, E. (1992)

Gestaltungsmöglichkeiten der Unternehmensführung, Bern

Saaty, T. L. (2008)

Decision making with the analytic hierarchy process, in: International Journal of Services Sciences, 1. Jg., Heft 1, S. 83-98

Saliger, E. (2003)

Betriebswirtschaftliche Entscheidungstheorie, 5. Aufl., München

Savi , N./Ograjenšek, I./Buhovac, A. R. (2016)

The Drivers of Success in Business Model Transformation, in: Economic and Business Re-view, 18. Jg., Heft 1, S. 103-124

Schaal, U. (2010)

Das strategische Management von Contentrechten: Schlüsselherausforderung für audiovisuel-le Medienunternehmen, Wiesbaden

Schachner, M./Speckbacher, G./Wentges, P. (2006)

Steuerung mittelständischer Unternehmen: Größeneffekte und Einfluss der Eigentums- und Führungsstruktur, in: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, 76. Jg., Heft 6, S. 589-614

Schäfer, E. (1978)

Die Unternehmung, 9. Aufl., Wiesbaden

Schallmo, D. (2013a)

Geschäftsmodellinnovationen: Grundlagen, bestehende Ansätze, methodisches Vorgehen und B2B-Geschäftsmodelle, Wiesbaden

Schallmo, D. (2013b)

Geschäftsmodelle erfolgreich entwickeln und implementieren: Mit Aufgaben und Kontroll-fragen, Wiesbaden

Schallmo, D. (2015)

Bestehende Ansätze zu Business Model Innovationen: Analyse und Vergleich der Geschäfts-modelle, Wiesbaden

8 Literaturverzeichnis 279

Schallmo, D. (2016)

Jetzt digital transformieren: So gelingt die erfolgreiche Digitale Transformation Ihres Ge-schäftsmodells, Wiesbaden

Schallmo, D./Rusnjak, A. (2017)

Roadmap zur Digitalen Transformation von Geschäftsmodellen, in: Schallmo, D./Rusnjak, A./Anzengruber, J./Werani, T./Jünger, M. (Hrsg.), Digitale Transformation von Geschäfts-modellen: Grundlagen, Instrumente und Best Practices, Wiesbaden, S. 1-32

Schanz, G. (2009)

Wissenschaftsprogramme der Betriebswirtschaftslehre, in: Bea, F. X./Schweitzer, M. (Hrsg.), Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Band 1: Grundfragen, 10. Aufl., Stuttgart, S. 81-159

Schaper, N. (2014)

Theoretische Modelle des Arbeitshandelns, in: Nerdinger, F. W./Blickle, G./Schaper, N. (Hrsg.), Arbeits- und Organisationspsychologie, 3. Aufl., Berlin, S. 321-345

Schauf, M. (2009)

Grundlagen der Unternehmensführung im Mittelstand, in: Schauf, M. (Hrsg.), Unternehmens-führung im Mittelstand: Rollenwandel kleiner und mittlerer Unternehmen in der Globalisie-rung, 2. Aufl., München, S. 1-30

Scheer, A. W./Wahlster, W. (2012)

Die vierte industrielle Revolution zeichnet sich ab!, in: Information Management und Consul-ting, H. 3, S. 6-9

Scherer, A. G. (1999)

Kritik der Organisation oder Organisation der Kritik? – Wissenschaftstheoretische Bemer-kungen zum kritischen Umgang mit Organisationstheorien, in: Kieser, A. (Hrsg.), Organisati-onstheorien, 3. Aufl., Stuttgart, S. 1-38

Scherm, E./Pietsch, G. (2007)

Organisation: Theorie, Gestaltung, Wandel, München

Schiemenz, B/Schönert, O. (2005)

Entscheidung und Produktion, 3. Aufl., München

Schiller, T. (2000)

Kompetenz-Management für den Anlagenbau: Ansatz, Empirie und Aufgaben, Wiesbaden

280 8 Literaturverzeichnis

Schimank, U. (2005)

Die Entscheidungsgesellschaft: Komplexität und Rationalität der Moderne, Wiesbaden

Schlaak, T. M. (1999)

Der Innovationsgrad als Schlüsselvariable: Perspektiven für das Management von Produkt-entwicklungen, Wiesbaden

Schlohmann, K. (2012)

Innovatorenorientierte Akzeptanzforschung bei innovativen Medientechnologien, Wiesbaden

Schmeisser, W./Claussen, L. (2009)

Controlling und Berliner Balanced Scorecard Ansatz, München

Schmeisser, W./Höhne, D./Hutzler, J./Nguyen Tran, H. (2015)

Wertorientierte Geschäftsmodelle, Konstanz

Schmidt, A. (2014)

Überlegene Geschäftsmodelle: Wertgenese und Wertabschöpfung in turbulenten Umwelten, Wiesbaden

Schneider, D. (1997)

Theorie der Unternehmung, München

Schneider, D. (2001)

Geschichte und Methoden der Wirtschaftswissenschaft, München

Schneider, D. (2004)

Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, Norderstedt

Schneider, D. (2011)

Betriebswirtschaftslehre als Einzelwirtschaftstheorien der Institutionen, Wiesbaden

Schneider, S./Spieth, P. (2013)

Business Model Innovation: Towards an Integrated Future Research Agenda, in: International Journal of Innovation Management, 17. Jg., Heft 1, S. 1-34

Schnell, R./Hill, P. B./Esser, E. (2013)

Methoden der empirischen Sozialforschung, 9. Aufl., München

8 Literaturverzeichnis 281

Schoegel, K. (2001)

Geschäftsmodelle – Konstrukt – Bezugsrahmen – Management, München

Scholz, C. (1987)

Strategisches Management: Ein integrativer Ansatz, Berlin/New York

Schön, D. (2012)

Planung und Reporting im Mittelstand: Grundlagen, Business Intelligence und Mobile Com-puting, Wiesbaden

Schönbohm, A./Egle, U. (2017)

Controlling der Digitalen Transformation, in: Schallmo, D./Rusnjak, A./Anzengruber, J./Werani, T./Jünger, M. (Hrsg.), Digitale Transformation von Geschäftsmodellen: Grundla-gen, Instrumente und Best Practices, Wiesbaden, S. 213-236

Schreyögg, G. (1984)

Unternehmensstrategie: Grundfragen einer Theorie strategischer Unternehmensführung, Wiesbaden

Schreyögg, G./Eberl, M. (2015)

Organisationale Kompetenzen: Grundlagen – Modelle – Fallbeispiele, Stuttgart

Schröder, C./Schlepphorst, S./Kay, R. (2015)

Bedeutung der Digitalisierung im Mittelstand, IfM-Materialien Nr. 244, http://www.ifm-bonn.org/uploads/tx_ifmstudies/IfM-Materialien-244_2015.pdf, 08.06.2016

Schuh, G./Müller, J./Rauhut, M. (2012)

Gestaltung von Produktentwicklungsprozessen, in: Schuh, G. (Hrsg.), Innovationsmanage-ment: Handbuch Produktion und Management 3, 2. Aufl., Berlin, S. 161-248

Schulte-Zurhausen, M. (2014)

Organisation, 6. Aufl., München

Schulz, D. H. (1977)

Die Initiative zu Entscheidungen, Tübingen

Schumann, S. (2012)

Repräsentative Umfrage: Praxisorientierte Einführung in empirische Methoden und statisti-sche Analyseverfahren, 6. Aufl., München

282 8 Literaturverzeichnis

Schweitzer, M. (2009)

Gegenstand und Methoden der Betriebswirtschaftslehre, in: Bea, F.X./Schweitzer, M. (Hrsg.), Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Band 1: Grundfragen, 10. Aufl., Stuttgart, S. 23-79

Schweitzer, M./Troßmann, E. (1998)

Break-even-Analysen: Methodik und Einsatz, 2. Aufl., Berlin

Schwenk, C. R. (1984)

Cognitive Simplification Processes in Strategic Decision-making, in: Strategic Management Journal, 5. Jg., Heft 2, S. 111-128

Scigliano, D. (2002)

Das Management radikaler Innovationen: Eine strategische Perspektive, Wiesbaden

Seddon, P. B./Lewis, G./Freeman, P./Shanks, G. (2004)

Business Models and their Relationship to Strategy, in: Currie, W. L. (Hrsg.), Value Creation from e-Business Models, Oxford, S. 11-34

Seidel, E. (1989)

Stand der Forschung zur Unternehmenskultur, in: Albers, S./Herrmann, H./Kahle, E./Kruschwitz, L./Perlitz, M. (Hrsg.), Elemente erfolgreicher Unternehmenspolitik in mittel-ständischen Unternehmen, Stuttgart, S. 59-72

Seidler, J. (1974)

On using informants: A technique for collecting quantitative data and controlling for measure-ment error in organisational analysis, in: American Sociological Review, 39. Jg., Heft 6, S. 816-831

Shafer S. M./Smith J. H./Linder J. C. (2005)

The power of business models, in: Business Horizons, 48. Jg., Heft 3, S. 199-207

Shannon, C. D./Weaver, W. (1949)

The Mathematical Theory of Communication, University of Illinois Press, Urbana

Shepherd, N. G./Rudd, J. M. (2014)

The Influence of Context on the Strategic Decision-Making Process: A Review of the Litera-ture, in: International Journal of Management Reviews, 16. Jg., Heft 3, S. 340-364

Shetty, K. Y. (1979)

New Look at Corporate Goals, in: California Management Review, 22. Jg., Heft 2, S. 71-79

8 Literaturverzeichnis 283

Shivakumar, R. (2014)

How to Tell which Decisions are Strategic, in: California Management Review, 56. Jg., Heft 3, S. 78-97

Shrivastava, P./Grant, J. H. (1985)

Empirically derived models of strategic decision making processes, in: Strategic Management Journal, 6. Jg., Heft 2, S. 97-113

Sia, S. K./Soh, C./Weill, P. (2016)

How DBS Bank Pursued a Digital Business Strategy, in: MIS Quarterly Executive, 15. Jg., Heft 2, S. 105-121

Sieben, G./Schildbach, T. (1990)

Betriebswirtschaftliche Entscheidungstheorie, 4. Aufl., Düsseldorf

Sieben, G./Schildbach, T. (1994)

Betriebswirtschaftliche Entscheidungstheorie, 3. Aufl., Düsseldorf

Siegwart, H./Reinecke, S./Sander, S. (2010)

Kennzahlen für die Unternehmensführung, 7. Aufl., Bern/Stuttgart/Wien

Simmert, B. (2013)

Empirische Erkenntnisse zur Nutzung des Business Model Canvas: Eine Analyse von Ein-flussfaktoren auf ein systematisches Prozessdesign zur Erstellung eines Geschäftsmodells, Working Paper Nr. 5, Kassel University, Information Systems Science, Kassel

Simon, H. A. (1948)

Administrative Behavior – A Study of Decision-making in Administrative Organizations, New York

Simon, H. A. (1955)

A Behavioral Model of Rational Choice, in: Quarterly Journal of Economics, 69. Jg., Heft 1, S. 99-118

Simon, H. A. (1957)

Models of Man, New York

Simon, H. A. (1959)

Theories of Decision-Making in Economics and Behavioral Science, in: The American Eco-nomic Review, 49. Jg., Heft 3, S. 253-283

284 8 Literaturverzeichnis

Simon, H. A. (1979)

Rational Decision Making in Business Organizations, in: The American Economic Review, 69. Jg., Heft 4, S. 493-513

Simon, H. A. (1981)

Entscheidungsverhalten in Organisationen: Eine Untersuchung von Entscheidungsprozessen in Management und Verwaltung, Landsberg am Lech

Simon, H. (1992)

Lessons from Germany's Midsize Giants, in: Harvard Business Review, 70. Jg., Heft 2, S. 155-122

Simon, H. (2015)

Hidden Champions - Speerspitze für Globalia, in: Becker, W./Ulrich, P. (Hrsg.), BWL im Mittelstand: Grundlagen – Besonderheiten – Entwicklungen, Stuttgart, S. 106-116

Skarzynski, P./Gibson, R. (2008)

Innovation to the core: a blueprint for transforming the way your company innovates, Boston

Slovic, P./Fischhoff, B./Lichtenstein, S. (1977)

Behavioral Decision Theory, in: Annual Review of Psychology, 28. Jg., Heft 1, S. 1-39

Spieth, P./Schneckenberg, D./Matzler, K. (2016)

Exploring the linkage between business model (&) innovation and the strategy of the firm, in: R&D Management Journal, 46. Jg., Heft 3, S. 403-413

Spieth, P./Schneider, S. (2016)

Business model innovativeness: designing a formative measure for business model innova-tion, in: Journal of Business Economics, 86. Jg., Heft 6, S. 671-696

Srnka, K. J. (2007)

Integration qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden, in: Marketing ZFP, 29. Jg., Heft 4, S.247-260

Stadelmann, M. (1996)

Informationstechnologie als Hilfsmittel der Führung in Klein- und Mittelunternehmen (KMU): Ansätze für die Informationstechnologisch unterstützte organisatorische Gestaltung der Führungstätigkeit, Bern

8 Literaturverzeichnis 285

Staehle, W. H. (1999)

Management, 8. Aufl., München

Stähler, P. (2001)

Geschäftsmodelle in der digitalen Ökonomie: Merkmale, Strategien und Auswirkungen, Lohmar

Stähler, P. (2002)

Geschäftsmodelle in der digitalen Ökonomie: Merkmale, Strategien und Auswirkungen, 2. Aufl., Lohmar

Staw, B. (1977)

Two sides of commitment. Paper presented at the Annual Meeting of the Academy of Man-agement, Orlando, FL

Stemmer, M. (2016)

Digital Governance – Ein Diskussionspapier, Fraunhofer Gesellschaft FOKU, Shttp://publica.fraunhofer.de/starweb/servlet.starweb?path=epub0.web&search=N-413205, 30.01.2017

Stier, W. (1999)

Empirische Forschungsmethoden, 2. Aufl., Berlin

Stoll, I./Buhse, W. (2016)

Transformationswerk: Report 2016, Hannover/Hamburg

Stolterman, E./Croon Fors, A. (2004)

Information technology and the good life, in: Kaplan, B./Truex, D. P./Wastell, D./Wood-Harper, A. T./DeGross, J. (Hrsg.), Information Systems Research Relevant Theory and In-formed Practice: 20th Years Retrospective: Relevant Theory and Informed Practice - Looking Forward from a 20-year Perspective on IS Research, London, S. 687-692

Streibich, K.-H. (2015)

Softwareindustrie im Umbruch: Das digitale Unternehmen der Zukunft, in: Linnhoff-Popien, C./Zaddach, M./Grahl, A. (Hrsg.), Marktplätze im Umbruch: Digitale Strategien für Services im Mobilen Internet, Berlin, S. 15-20

Stüwe, B. (2010)

Praktisch-rationales Entscheiden im Marketing: Eine Erkenntnistheoretische Analyse, Berlin

286 8 Literaturverzeichnis

Summa, L. (2016)

Digitale Führungsintelligenz: "Adapt to win": Wie Führungskräfte sich und ihr Unternehmen fit für die digitale Zukunft machen, Wiesbaden

Svenson, O. (1992)

Differentiation and consolidation theory of human decision making: A frame of reference for the study of pre- and post-decision processes, in: Acta Psychologica, 80. Jg., Heft 1-3, S. 143-168

Szyperski, N. (1971)

Das Setzen von Zielen – Primäre Aufgabe der Unternehmungsleitung, in: Zeitschrift für Be-triebswirtschaft, 41. Jg., Heft 10, S. 639-670

Talebi, K./Rezazadeh, A./Nobari, N. (2016)

Business model innovation: a remedy for SMEs' survival and growth, in: XXVII ISPIM Inno-vation Conference – Blending Tomorrow’s Innovation Vintage, Porto, Portugal on 19-22 June 2016

Tannou, M./Westerman, G. (2012)

Governance: A Central Component of: Successful Digital Transformation MIT-CDB and Capgemini Consulting Joint Research Program on Digital Transformation, https://www.capgemini-consulting.com/resource-file-acess/resource/pdf/Governance__A_Central_Component_of_Successful_Digital_Transformation.pdf, 25.05.2016

Tappe, R. (2009)

Wertorientierte Unternehmensführung im Mittelstand: Eine Überprüfung der Anwendbarkeit, Frankfurt am Main

Taylor, M./Murphy, A. (2004)

SMEs and e-business, in: Journal of Small Business and Enterprise Development, 11. Jg., Heft 3, S. 280-289

Teece, D. J. (2010)

Business models, business strategy and innovation, in: Long Range Planning, 43. Jg., Heft 2-3, S. 172-194

8 Literaturverzeichnis 287

Tesluk, P. E./Jacobs, R. R. (1998)

Toward an integrated model of work experience, in: Personnel Psychology, 51. Jg., Heft 2, 321-355

Thomae, H. (1974)

Konflikt, Entscheidung, Verantwortung: Ein Beitrag zur Psychologie der Entscheidung, Stutt-gart

Thommen, J.-P./Achleitner, A.-C. (2012)

Allgemeine Betriebswirtschaftslehre: Umfassende Einführung aus managementorientierter Sicht, 7. Aufl., Wiesbaden

Tiede, M./Voß, W. (2000)

Schließen mit Statistik – verstehen, München

Timmermann, M. (2000)

Globaler Strukturwandel und KMU, in: Brauchlin, E./Pichler, J. H. (Hrsg.), Unternehmer und Unternehmensperspektiven für Klein- und Mittelunternehmen: Festschrift für Hans Jobst Plei-tner, Berlin, S. 17-24

Timmers, P. (1998)

Business Models for Electronic Markets, in: Electronic Markets, 8. Jg., Heft 2, S. 3-8

Töpfer, A. (1985)

Umwelt- und Benutzerfreundlichkeit von Produkten als strategische Unternehmensziele, in: Marketing ZFP, 7. Jg., Heft 4, S. 241-251

Töpfer, A. (2007)

Betriebswirtschaftslehre: Anwendungs- und prozessorientierte Grundlagen, 2. Aufl., Ber-lin/Heidelberg

Töpfer, A. (2012)

Erfolgreich Forschen, 3. Aufl., Wiesbaden

Tresp, T. (2015)

Einfache lineare Regression, in: Koch, K./Ellinger, S. (Hrsg.), Empirische Forschungsmetho-den in der Heil- und Sonderpädagogik: Eine Einführung, Göttingen, S. 173-180

288 8 Literaturverzeichnis

Tripsas, M./Gavetti, G. (2000)

Capabilities, cognition, and inertia: evidence from digital imaging, in: Strategic Management Journal, Special Issue: The Evolution of Firm Capabilities, 21. Jg., Heft 10-11, S. 1147-1161

Tschandl, M./Mallaschitz, C. (2016)

Industrie 4.0: Controller als Treiber einer strategischen Neuausrichtung, in: Gleich, R./Losbichler, H./Zierhofer, R. M. (Hrsg.), Unternehmenssteuerung im Zeitalter von Industrie 4.0: Wie Controller die digitale Transformation erfolgreich steuern, München, S. 85-108

Tscheulin, D. K./Lindenmeier, J. (2009)

Der Einfluss verhaltenswissenschaftlicher Aspekte in den Wirtschaftswissenschaften, in: Tscheulin, D. K./Schüpbach, H. (Hrsg.), Verhaltenswissenschaftliche Grundlagen in ökono-mischen Systemen, Berlin, S. 11-28

Ulrich, H. (1970)

Die Unternehmung als produktives soziales System, 2. Aufl., Bern

Ulrich, H. (1981)

Die Betriebswirtschaftslehre als anwendungsorientierte Sozialwissenschaft, in: Geist, M. N./Köhler, R. (Hrsg.), Die Führung des Betriebes, Stuttgart, S. 1-25

Ulrich, H. (1982)

Anwendungsorientierte Wissenschaft, in: Die Unternehmung, 36. Jg., Heft 1, S. 1-10

Ulrich, P. (2011)

Corporate Governance in mittelständischen Familienunternehmen: Theorien, Feldstudien, Umsetzung, Wiesbaden

Vale, P. H. (2010)

Addiction – and rational choice theory, in: International Journal of Consumer Studies, 10. Jg., Heft 1, S. 38-45

Varadarajan, P. R. (2003)

Musings on Relevance and Rigor of Scholarly Research in Marketing, in: Journal of the Academy of Marketing Science, 31. Jg., Heft 4, S. 368-376

Vaughan, D. (1992)

Theory elaboration: The heuristics of case analysis, in: Ragin, C. C./Becker H. S. (Hrsg.), What is a Case? Exploring the Foundations of Social Inquiry, Cambridge, S. 173-202

8 Literaturverzeichnis 289

Venkatraman, V. N. (1994)

IT-Enabled Business Transformation: From Automation to Business Scope Redefinition, in: Sloan Management Review, 35. Jg., Heft 2, S. 73-87

Venkatraman, V. N./Ramanujam, V. (1986)

Measurement of Business Performance in Strategy Research: A Comparison of Approaches, in: Academy of Management Review, 11. Jg., Heft 4, S. 801-814

Venkatraman, V. N./Ramanujam, V. (1987)

Measurement of Business Economic Performance: An Examination of Method Convergence, in: Journal of Management, 13. Jg., Heft 1, S. 109-122

Veit, D./Clemons, E./Buxmann, P./Hess, T./Kundisch, D./Leimeister, J. M./Loos, P./Spann, M. (2014)

Business Models: An Information Systems Research Agenda, in: Business & Information Systems Engineering, 56. Jg., Heft 1, S. 45-54

Vogelsang, M. (2010)

Digitalization in Open Economies: Theory and Policy Implications, Berlin

Vollmer, T. (2008)

Einführung in die Betriebswirtschaftslehre, in: Camphausen, B./Vollmer, T./Jandt. J./Levin, F./Eichler, B. (Hrsg.), Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, München, S. 1-111

Volhals, M./Hirsch, B. (2008)

Information Overload und Controlling, in: Controlling & Management Review, Sonderheft 1, S. 50-56

Vorbach, S./Perl, E. (2007)

Methodische und prozessuale Unterstützung von Innovationsvorhaben in kleinen und mittle-ren Unternehmen, in: Letmathe, P./Eigler, J./Welter, F./Kathan, D./Heupel, T. (Hrsg.), Ma-nagement kleiner und mittlerer Unternehmen: Stand und Perspektiven der KMU-Forschung, Wiesbaden, S. 319-336

Vorhies, D. W./Morgan, N. A. (2003)

A Configuration Theory Assessment of Marketing Organization Fit with Business Strategy and Its Relationship with Marketing Performance, in: Journal of marketing, 67. Jg., Heft 1, S. 100-115

290 8 Literaturverzeichnis

Vroom, V. H./Pahl, B. (1971)

Relationship between age and risk taking among managers, in: Journal of Applied Psycholo-gy, 55. Jg., Heft 5, S. 399-405

Wade, M. (2015)

Digital Business Transformation: A Conceptual Framework, Global Center for Digital Busi-ness Transformation, http://www.imd.org/uupload/IMD.WebSite/DBT/Digital%20Business%20Transformation%20Framework.pdf, 1.12.2015

Wagenhofer, A. (2009)

Corporate Governance und Controlling, in: Wagenhofer, A. (Hrsg.), Controlling und Corpo-rate Governance-Anforderungen: Verbindungen, Maßnahmen, Umsetzung, Mörlenbach, S. 1-22

Wall, B./Jagdev, H./Browne, J. (2007)

A review of eBusiness and digital business: Applications, models and trends, in: Production Planning & Control: The Management of Operations, 18. Jg., Heft 3, S. 239-260

Wältermann, P. (2008)

Unternehmenserfolg in der Versicherungswirtschaft: Langfristige Erfolgsfaktoren in der As-sekuranz, Berlin

Waltert, M. J. (1999)

Markt- und Prozessorientierung im industriellen Mittelstand, Wiesbaden

Wang, Y./Ruhe, G. (2007)

The Cognitive Process of Decision, in: International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence, 1. Jg., Heft 2, S. 73-85

Wank, L. (1994)

Zur Implementation betriebswirtschaftlicher Technologien in kleinen und mittleren Unter-nehmen, Barrieren, Hemmnisse, Strategien, München

Wänke, M./Bohner, G. (2006)

Einstellungen, in: Bierhoff, H. W./Frey, D. (Hrsg.), Handbuch der Sozialpsychologie und Kommunikationspsychologie, Göttingen, S. 404-415

8 Literaturverzeichnis 291

Waters, D. (2006)

Operations Strategy, London

Weber, H. (2009)

Consumers as innovative actors? The role of users in the shaping of German GSM telephony, in: Le Mouvement Social, 3. Jg., Heft 228, S. 117-130

Weber, M. (1988)

Gesammelte Aufsätze zur Wissenschaftslehre, 7. Aufl., Tübingen

Weber, W./Kabst, R./Baum, M. (2014)

Einführung in die Betriebswirtschaftslehre, 9. Aufl., Wiesbaden

Weber, U./Rieger, V./Schmidtmann, V./Schober, P./Matysiak, L./Jacob, N. (2015)

Digital Navigator - Handlungsfelder der digitalen Transformation und Stand der Digitalisie-rung im deutschsprachigen Raum, Köln

Weber, J./Schäffer, U. (2014)

Einführung in das Controlling, 14. Aufl., Stuttgart

Wegmann, J. (2006)

Betriebswirtschaftslehre mittelständischer Unternehmen, München

Weill, P./Malone, T. W./D’Urso, V. T./Herman, G./Woerner, S. (2005)

Do Some Business Models Perform Better than Others? A Study of the 1000 Largest US Firms, MIT Center for Coordination Science Working Paper No. 226, Massachusetts Institute of Technology, Massachusetts

Weill, P./Woerner, S. (2013)

Optimizing your digital Business Model, in: MIT Sloan Management Review, 54. Jg., Heft 3, S. 71-78

Weinreich, U. (2016)

Lean Digitization: Digitale Transformation durch agiles Management, Wiesbaden

Welge, M. K. (1980)

Management in deutschen multinationalen Unternehmungen: Ergebnisse einer empirischen Untersuchung, Stuttgart

292 8 Literaturverzeichnis

Welge, M. K./Al-Laham, A. (2012)

Strategisches Management: Grundlagen - Prozess – Implementierung, 6. Aufl., Wiesbaden

Welge, M. K./Witt, P. (2013)

Corporate Governance in mittelständischen Unternehmen, in: Zeitschrift für Betriebswirt-schaftslehre, 83. Jg., Ergänzungsheft 2, S. 185-205

Welter, F. (2003)

Strategien und strategisches Verhalten von KMU, in: Bouncken, R. B. (Hrsg.), Management von KMU und Gründungsunternehmen: Festschrift für Egbert Kahle zum 60. Geburtstag, Wiesbaden, S. 27-48

Wernerfelt, B. (1984)

A Resourced-based view on a firm, in: Strategic Management Journal, 5. Jg., Heft 2, S. 171-180

Wesel, M. A. (2010)

Corporate Governance im Mittelstand: Anforderungen, Besonderheiten, Umsetzung, Berlin

Wessler, M. (2012)

Entscheidungstheorie: Von der klassischen Spieltheorie zur Anwendung kooperativer Kon-zepte, Wiesbaden

Westerman, G./Bonnet, D./McAfee, A. (2014)

Leading Digital: Turning Technology into Business Transformation, Boston

Westerman, G./Calméjane, C./Bonnet, D./Ferraris, P./McAfee, A. (2011)

Digital Transformation: A Roadmap for billion-dollar Organizations: MIT Center for Digital Business and Capgemini Consulting, https://www.capgemini.com/resources/digital-transformation-a-roadmap-for-billiondollar-organizations, 03.06.2015

Westerman, G./Tannou, M./Bonnet, D./Ferraris, P./McAfee, A. (2012)

The Digital Advantage: How digital leaders outperform their peers in every industry, https://www.capgemini.com/resource-file-acess/resource/pdf/The_Digital_Advantage__How_Digital_Leaders_Outperform_their_Peers_in_Every_Industry.pdf, 04.110.2015

8 Literaturverzeichnis 293

Weyrich, C. (2005)

Wissensbasierte Unternehmen – Ziele und Herausforderungen, in: Kuhlin, B./Thielmann, H. (Hrsg.), Real-Time Enterprise in der Praxis: Fakten und Ausblick, Wiesbaden, S. 533-550

Wieczorrek, H. W./Mertens, P. (2007)

Management von IT-Projekten: Von der Planung zur Realisation, 2. Aufl., Berlin

Wild, J. (1974)

Grundlagen der Unternehmensplanung, Hamburg

Wilz, S. M. (2010)

Entscheidungsprozesse in Organisationen: Eine Einführung, Wiesbaden

Winkler, A. (2007)

Geschäftsprozessmanagement für unterschiedliche prozesstypen: Eine Analyse am Fallbei-spiel der Lufthansa Cargo AG, Berlin

Wheeler, B. C. (2002)

NEBIC: A Dynamic Capabilities Theory for Assessing Net-Enablement, in: Information Sys-tems Research, 13. Jg., Heft 2, S. 125-146

Wiersema, M. F./Bantel, K. A. (1992)

Top Management Team Demography and Corporate Strategic Change, in: The Academy of Management Journal, 35. Jg., Heft 1, S. 91-121

Williamson, O. E. (1985)

The economic institutions of capitalism: Firms, markets, relational contracting, New York

Wintz, T. (2010)

Neuproduktprognose mit Wachstumskurvenmodellen: Prognoseprozess, Modellauswahl und Schätzung, Lohmar-Köln

Wirtz, B. W./Pistoia, A./Ullrich, S./Göttel, V. (2016)

Business Models: Origin, Development and Future Research Perspectives, in: Long Range Planning, 49. Jg., Heft 1, S. 36-54

Wirtz, B. W./Thomas, M. J. (2014)

Design und Entwicklung der Business Model-Innovation, in: Schallmo, D. (Hrsg.), Kompen-dium Geschäftsmodell-Innovation: Grundlagen, aktuelle Ansätze und Fallbeispiele zur erfolg-reichen Geschäftsmodell-Innovation, Wiesbaden, S. 31-50

294 8 Literaturverzeichnis

Wiswede, G. (1998)

Soziologie: Ein Lehrbuch für den wirtschafts- und sozialwissenschaftlichen Bereich, 3. Aufl., Landsberg am Lech

Witte, E. (1988)

Phasen-Theorem und Organisation komplexer Entscheidungsverläufe, in: Witte, E./Hauschildt, J./Grün, O. (Hrsg.), Innovative Entscheidungsprozesse: Die Ergebnisse des Projektes „Columbus“, Tübingen, S. 202-226

Witte, E. (1992)

Entscheidungsprozesse, in: Frese, E. (Hrsg.), Handwörterbuch der Organisation, 3. Aufl., Stuttgart, S. 552-565

Wittenberg, V. (2006)

Controlling in jungen Unternehmen, Wiesbaden

Wittmann, W. (1959)

Unternehmung und unvollkommene Information: Unternehmerische Voraussicht, Ungewiß-heit und Planung, Köln/Opladen

Wolf, J. (2013)

Organisation, Management, Unternehmensführung, 5. Aufl., Wiesbaden

Wolf, J./Rosenberg, T. (2012)

How Individual Scholars Can Reduce the Rigor-Relevance Gap in Management Research, in: Business Research Journal, 5. Jg., Heft 2, S. 178-196

Wömpener, A. (2008)

Behavioral Budgeting: Beschränkte Rationalität von kognitiven Urteils- und Entscheidungs-prozessen im Kontext der Budgetierung, Hamburg

Wossidlo, P. R. (1993)

Mittelständische Unternehmen, in: Wittmann, W./Kern, W./Köhler, R./Küpper, H.-U./Wysocki, K. v. (Hrsg.), Handwörterbuch der Betriebswirtschaft, Teilband 2, I-Q, 5. Aufl., Stuttgart, Sp. 2888-2898

Wuest, T./Liu, A./Lu, S. C.-Y./Thoben, K.-D. (2014)

Application of the Stage Gate Model in Production Supporting Quality Management, in: Pro-cedia CIRP 17. Jg., S. 32-37

8 Literaturverzeichnis 295

Wulf, T. (2007)

Diversifikationserfolg: Eine top-management-orientierte Perspektive, Wiesbaden

Yoo, Y. (2010)

Computing in Everyday Life: A Call for Research on Experiential Computing, in: MIS Quar-terly, 34. Jg., Heft 2, S. 213-231

Yoo, Y./Boland, R. J./Lyytinen, K./Majchrzak, A. (2012)

Organizing for Innovation in the Digitized World, in: Organization Science, 23. Jg., Heft 5, S. 1398-1408

Zantow, R./Dinauer, J. (2011)

Finanzwirtschaft des Unternehmens: die Grundlagen des modernen Finanzmanagements, München

Zehir, C./Öz ahin, M. (2008)

A field research on the relationship between strategic decision making speed and innovation performance in the case of Turkish large-scale firms, in: Management Decision, 46. Jg., Heft 5, S. 709-724

Zerback, T./Schoen, H./Jackob, N./Schlereth, S. (2009)

Zehn Jahre Sozialforschung mit dem Internet – Eine Analyse zur Nutzung von Online-Umfragen in den Sozialwissenschaften, in: Jackob, N./Schoen, H./Zerback, T. (Hrsg.), Sozial-forschung im Internet: Methodologie und Praxis der Online-Befragung, Wiesbaden, S. 15-32

Zisler, K./Mohr, N./Strahl, A./Dowling, M. (2016)

Chief Digital Officer: Enabler der digitalen Transformation, in: Zeitschrift Führung + Organi-sation, 85. Jg., Heft 2, S. 76-83

Zollenkop, M. (2006)

Geschäftsmodellinnovation: Initiierung eines systematischen Innovationsmanagements für Geschäftsmodelle auf Basis lebenszyklusorientierter Frühaufklärung, Wiesbaden

Zolnowski, A./Böhmann, T. (2013a)

Grundlagen service-orientierter Geschäftsmodelle, in: Böhmann, T./Warg, M./Weiß, P. (Hrsg.), Service-orientierte Geschäftsmodelle: Erfolgreich umsetzen, Berlin, S. 1-29

296 8 Literaturverzeichnis

Zolnowski, A./Böhmann, T. (2013b)

Veränderungstreiber service-orientierter Geschäftsmodelle, in: Böhmann, T./Warg, M./Weiß, P. (Hrsg.), Service-orientierte Geschäftsmodelle: Erfolgreich umsetzen, Berlin, S. 31-52

Zott, C./Amit, R./Massa, L. (2011)

The Business Model: Recent Developments and Future Research, in: Journal of Management, 37. Jg., Heft 4, S. 1019-1042

Zsambok, C. E. (1997)

Naturalistic decision-making: where are we now?, in: Zsambok, C. E./Klein, G. (Hrsg.), Natu-ralistic Decision Making, New York, S. 3-16

ZVEI (1989)

ZVEI-Kennzahlensystem, 4. Aufl., Frankfurt

9 Anhang

9.1 Clusteranalysen

© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2018T. Botzkowski, Digitale Transformation von Geschäftsmodellen im Mittelstand,Unternehmensführung & Controlling, https://doi.org/10.1007/978-3-658-20333-7

298 9 Anhang

9.1 Clusteranalysen 299

300 9 Anhang

9.2 Fragebogen 301

9.2 Fragebogen

Dissertationsprojekt: Digitalisierungsentscheidungen zur Transformation von Geschäftsmo-dellen

Sehr geehrte Teilnehmer,

vorab möchte ich mich recht herzlich bei Ihnen für Ihr Interesse und Ihre Unterstützung mei-nes Dissertationsvorhabens bedanken.

Zielsetzung und Zielgruppe der Erhebung Die wesentliche Zielsetzung dieser ca. 20 minütigen Erhebung besteht darin, Digitalisierungs-entscheidungen zur Transformation von Geschäftsmodellen wissenschaftlich zu untersuchen und für die Praxis wertvolle Ergebnisse abzuleiten.

Der vorliegende Fragebogen richtet sich an die Geschäftsleitung bzw. das Top Management (1. und 2. Führungsebene). Wenn Sie nicht der richtige Ansprechpartner/die richtige An-sprechpartnerin sein sollten, bitte ich Sie, den Fragebogen an die zuständige Stelle Ihres Un-ternehmens weiterzuleiten.

Ihre Angaben werden streng vertraulich gem. den Datenschutzrichtlinien (§ 9 BDSG) behan-delt und anonymisiert ausschließlich zu wissenschaftlichen Zwecken ausgewertet. Die Ergeb-nisse werden nur auf aggregiertem Niveau veröffentlicht, sodass keine Rückschlüsse auf ein-zelne Personen oder Unternehmen möglich sind.

Jede einzelne Antwort ist für mich wertvoll, daher bitte ich Sie um eine möglichst vollständi-ge Beantwortung aller Fragen. Mit Ihrer Teilnahme leisten Sie einen wichtigen Beitrag zur betriebswirtschaftlichen Forschung in Deutschland.

Als Dankeschön erhalten Sie kostenlos die ausgewerteten Studienergebnisse per E-Mail.

Für jeden ausgefüllten Fragebogen wird 1 Euro an die deutsche Krebshilfe gespendet.

Vielen herzlichen Dank für Ihre Unterstützung! Angaben zum Unternehmen Welche Rechtsform hat Ihr Unternehmen? (einfache Antwortmöglichkeit)

GmbH

GmbH & Co. KG

AG

KG

Sonstige (offenes Antwortfeld):

In welcher Branche ist Ihr Unternehmen hauptsächlich tätig? (einfache Antwortmöglichkeit)

Land- und Forstwirtschaft, Fischerei

Verarbeitendes Gewerbe, Bergbau, Energie/Wasser

Baugewerbe

302 9 Anhang

Handel, Gastgewerbe, Verkehr

Finanzierung, Vermietung, Unternehmensdienstleister

Öffentliche und private Dienstleister

Sonstige

Wie groß ist Ihr Unternehmen?

Voraussichtlicher Gesamtumsatz (in Mio. €) im laufenden Geschäftsjahr: (offenes Antwortfeld)

Anzahl Mitarbeiter insgesamt: (offenes Antwortfeld)

Wie viele Mitglieder hat Ihr Leitungsgremium?

Anzahl Mitglieder im Leitungsgremium: (offenes Antwortfeld)

Wie ist die Geschäftsführung/der Vorstand Ihres Unternehmens zusammengesetzt? (einfache Antwortmöglichkeit)

Nur Eigentümer/Gesellschafter

Gemischt

Nur Manager (angestellt)

K.A./weiß nicht

Sehen Sie Ihr Unternehmen als mittelständisch an? (einfache Antwortmöglichkeit)

Ja

Nein

K.A./weiß nicht

Sofern Sie sich als mittelständisches Unternehmen ansehen, nennen Sie bitte 3 Gründe woran Sie dies festmachen! (offene Antwortfelder)

Offenes Antwortfeld 1

Offenes Antwortfeld 2

Offenes Antwortfeld 3

Digitalisierung und digitales Geschäftsmodell Inwieweit stimmen Sie folgender Definition zur Digitalisierung von Geschäftsmodellen zu? (einfache Antwortmöglichkeit)

Digitalisierung ist die partielle bzw. totale Transformation von Geschäftsmodellen unter der Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit dem Ziel der Wertschöp-fung

Stimme gar nicht zu

Stimme eher nicht zu

9.2 Fragebogen 303

Weder noch

Stimme eher zu

Stimme voll zu

K.A./weiß nicht

Haben Sie ggf. eine abweichende Definition? Wenn ja, wie lautet diese? (offenes Antwort-feld)

Definition (offenes Antwortfeld)

Inwieweit treffen folgende Aussagen zur Digitalisierung Ihrer Meinung nach zu? (einfache Antwortmöglichkeit)

Trifft gar nicht zu – Trifft eher nicht zu – Weder noch – Trifft eher zu – Trifft voll zu –K.A./weiß nicht

Digitalisierung wird über eine Halbwertszeit von mindestens 30 Jahren verfügen, bis der Zenit erreicht ist.

Digitalisierung bildet Signale in allen Lebensbereichen, sie ist allgegenwärtig.

Digitalisierung hat einen grundlegend globalen Charakter, auch wenn sie sich in den verschiedenen Regionen und Kulturen unterschiedlich schnell durchsetzt.

Digitalisierung verträgt Rückschläge, ohne ihre Dynamik zu verlieren.

Welcher der folgenden Geschäftsmodelltypen spiegelt Ihr Geschäftsmodell am stärksten wi-der? (einfache Antwortmöglichkeit)

Wir kaufen Rohstoffe oder Komponenten von Zulieferern und transformieren diese anschließend zu einem Produkt (physische, immaterielle Güter), welches wir verkau-fen können. Bsp.: Klassisches Industrieunternehmen.

Wir kaufen ein Produkt und verkaufen dieses unverändert weiter (Handelsware). Bsp.: Handelsunternehmen.

Wir überlassen Nutzungsrechte von physischen als auch immateriellen Produkten. Bsp.: Leasingunternehmen, Vermietung, Kreditgeber, Beratung, Forschungsunter-nehmen.

Wir führen Käufer und Verkäufer zusammen und erhalten dafür eine Gebühr (Kom-mission). Bsp.: Immobilienunternehmen, Stellenportale etc.

Sonstige (offenes Antwortfeld):

Bitte geben Sie an, ob die Digitalisierung auf folgende Elemente des Geschäftsmodells Ein-fluss hat (Ja/Nein) und falls ja, in welchem Ausmaß! (einfache Antwortmöglichkeit)

Ja – Nein / Sehr schwach – Eher schwach – Mittel – Eher stark – Sehr stark

Schlüsselpartner (Lieferanten, Partner)

Schlüsselaktivitäten (Produktion, Plattform, Prozesse)

304 9 Anhang

Schlüsselressourcen (physisch, finanziell, intellektuell, menschlich)

Nutzenversprechen (Angebote, Produkte, Dienstleistungen)

Kundenbeziehungen (Kundenakquise, Kundenpflege)

Kanäle (Kommunikations-, Distributions- und Verkaufskanäle)

Kundensegmente (Kunden, Märkte)

Kostenstruktur (mit dem Geschäftsmodell verbundene Kosten)

Einnahmequellen (einmalige oder fortlaufende Zahlungen)

Liquiditätssituation

Bitte erläutern Sie kurz (ggf. stichpunktartig), was Sie unter einem digitalen Geschäftsmodell verstehen! (offenes Antwortfeld)

Verständnis (offenes Antwortfeld)

Hat Ihr Unternehmen bereits ein oder mehrere digitale Geschäftsmodelle? Wenn ja, beschrei-ben Sie diese bitte kurz (ggf. stichpunktartig)! (offenes Antwortfeld)

Existenz (offenes Antwortfeld)

Wie wichtig ist die Digitalisierung Ihres Geschäftsmodells für Ihr Unternehmen? (einfache Antwortmöglichkeit)

Sehr unwichtig

Eher unwichtig

Weder noch

Eher wichtig

Sehr wichtig

K.A./weiß nicht

In welcher Phase befinden Sie sich gegenwärtig hinsichtlich der Entscheidung zur Digitalisie-rung Ihres Geschäftsmodells? (einfache Antwortmöglichkeit/Filterfrage)

Planungsphase (Zielbildung, Digitalisierungsalternativen sichten/betrachten, Digitali-sierungsalternativen bewerten)

Entscheidungsphase (Auswahl einer Digitalisierungsalternative)

Umsetzungsphase (Umsetzung der ausgewählten Digitalisierungsalternative)

Kontrollphase (Kontrolle der umgesetzten Digitalisierungsalternative)

Digitalisierungsentscheidung stand bis dato nicht zur Debatte

Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells Bitte geben Sie an, ob durch die folgenden Stimuli die Digitalisierungsentscheidung ausgelöst wurde (Ja/Nein) und falls ja, in welchem Ausmaß! (einfache Antwortmöglichkeit)

9.2 Fragebogen 305

Ja – Nein / Sehr schwach – Eher schwach – Mittel – Eher stark – Sehr stark

Technologische Veränderungen

Markt-/Kundenbedürfnisse

Aktionen von Wettbewerbern

Probleme mit der aktuellen Erfolgslage des Unternehmens

Impulse aus dem Top-Management

Impulse aus der restlichen Organisation

Welcher Umweltzustand liegt gegenwärtig vor/lag vor? (einfache Antwortmöglichkeit)

Die Konsequenzen der Digitalisierungsentscheidung sind vollständig bekannt.

Die Konsequenzen der Digitalisierungsentscheidung sind unbekannt, Eintrittswahr-scheinlichkeiten lassen sich jedoch bestimmen.

Die Konsequenzen der Digitalisierungsentscheidung sind unbekannt, Eintrittswahr-scheinlichkeiten lassen sich auch nicht bestimmen.

Bitte geben Sie an, ob Sie mit der Digitalisierungsentscheidung folgende Ziele verfol-gen/verfolgt haben (Ja/Nein) und falls ja, in welchem Ausmaß! (einfache Antwortmöglich-keit)

Ja – Nein / Sehr schwach – Eher schwach – Mittel – Eher stark – Sehr stark

Gewinnziele (z. B. Unternehmensgewinn steigern)

Kostenziele (z. B. Kostenreduktion)

Erlösziele (z. B. Erlössteigerung)

Rentabilitätsziele (z. B. Umsatzrentabilität erhöhen)

Liquiditätsziele (z. B. Liquiditätsreserven ausbauen)

Potentialziele (z. B. technologische Infrastruktur verbessern)

Produkt-Markt-Ziele (z. B. Marktanteil vergrößern)

Prozessziele (z. B. Geschäftsprozesse optimieren)

Welche Digitalisierungsalternativen ziehen/zogen Sie in Betracht? (Mehrfachnennungen möglich)

Vollständige Digitalisierung sämtlicher Geschäftsmodellelemente.

Vollständige Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemente.

Teilweise Digitalisierung sämtlicher Geschäftsmodellelemente.

Teilweise Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemente.

Aufbau eines zweiten Geschäftsmodells.

Aufbau von mehr als zwei Geschäftsmodellen.

306 9 Anhang

Verbleib im aktuellen Status Quo.

Bitte geben Sie an, ob Sie folgende Methoden zur Bewertung der Digitalisierungsalternativen nutzen (Ja/Nein) und falls ja, in welchem Ausmaß! (einfache Antwortmöglichkeit)

Ja – Nein / Sehr schwach – Eher schwach – Mittel – Eher stark – Sehr stark

Statische Investitionsrechnungen (z. B. Kostenvergleichsrechnung)

Dynamische Investitionsrechnungen (z. B. Kapitalwertmethode)

Nutzwertanalysen

Bewertungsprofile und Argumentenbilanzen

Break even-Analysen

Kennzahlen und Kennzahlensysteme

Für welche Digitalisierungsalternative werden Sie sich voraussichtlich entscheiden/haben Sie sich entschieden? (einfache Antwortmöglichkeit)

Vollständige Digitalisierung sämtlicher Geschäftsmodellelemente.

Vollständige Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemente.

Teilweise Digitalisierung sämtlicher Geschäftsmodellelemente.

Teilweise Digitalisierung ausgewählter Geschäftsmodellelemente.

Aufbau eines zweiten Geschäftsmodells.

Aufbau von mehr als zwei Geschäftsmodellen.

Verbleib im aktuellen Status Quo.

Wie wird die Auswahl der Digitalisierungsalternative erfolgen? (einfache Antwortmöglich-keit)

Durch das Leitungsgremium

Einzelentscheidung durch den Unternehmer/CEO

K.A./weiß nicht

Wie lang wird die Entscheidungsfindung voraussichtlich dauern? (Zeitraum Alternativenbe-trachtung bis Auswahl einer Alternative) (offenes Antwortfeld)

Dauer in Monaten: (offenes Antwortfeld)

Welche der folgenden Akteure sind mit welchen Rechten an der Entscheidungsfindung betei-ligt? (einfache Antwortmöglichkeit)

Keine Beteiligung – Anhörung/Information – Mitwirkung – Federführung – K.A./weiß nicht

Eigentümer/Gesellschafter

CEO (Geschäftsführer)

CFO (kaufm. Geschäftsführer)

9.2 Fragebogen 307

CIO (techn. Geschäftsführer)

Chief Digital Officer

Sonstige Mitglieder der Geschäftsführung

Aufsichtsrat/Beirat

Funktions-/Bereichsleiter

Externe Akteure (z. B. Berater, Wissenschaftler)

Inwieweit treffen folgende Aussagen zu? (einfache Antwortmöglichkeit)

Trifft gar nicht zu – Trifft eher nicht zu – Weder noch – Trifft eher zu – Trifft voll zu –K.A./weiß nicht

Die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells wird von mir als nutzbrin-gend eingestuft.

Für das Unternehmen bedeutende Personen oder Gruppen erachten die Entscheidung zur Digitalisierung des Geschäftsmodells als wichtig.

Ich habe die notwendigen Fähigkeiten und Ressourcen, um die Entscheidung zur Digi-talisierung des Geschäftsmodells zu treffen.

Meine Absicht ist es, das gesamte Geschäftsmodell vollständig zu digitalisieren.

Wie zufrieden sind Sie mit folgenden Aspekten in Ihrem Unternehmen? (einfache Antwort-möglichkeit)

Sehr unzufrieden – Eher unzufrieden – Weder noch – Eher zufrieden – Sehr zufrieden K.A./weiß nicht

...mit Ihrer Gesamtentwicklung.

...mit Ihrer Wachstumsrate.

...mit Ihrer Gewinnprognose.

...mit Ihrem Produkterfolg.

...mit der Anzahl der akquirierten Neukunden.

...mit dem Grad der Kundenloyalität.

...mit Ihrem Marktanteil.

...mit Ihren Marketingaktivitäten.

...mit Ihrer Profitabilität.

...mit Ihrer Liquidität.

Welcher Zusammenhang besteht Ihrer Meinung nach zwischen der Digitalisierung Ihres Ge-schäftsmodells und dem Unternehmenserfolg? (einfache Antwortmöglichkeit)

Stark negativ

Negativ

308 9 Anhang

Weder noch

Positiv

Stark positiv

Angaben zu Ihrer Person Sie sind... (einfache Antwortmöglichkeit)

Eigentümer/Gesellschafter

Manager (angestellt)

K.A./weiß nicht

Wie alt sind Sie? (offenes Antwortfeld)

Alter: (offenes Antwortfeld)

Was ist Ihr höchster Bildungsabschluss? (einfache Antwortmöglichkeit)

Hauptschulabschluss, Volksschulabschluss, Abschluss der polytechnischen Oberschu-le 8. oder 9. Klasse

Realschulabschluss, Mittlere Reife, Fachschulreife oder Abschluss der polytechni-schen Oberschule 10. Klasse

Fachhochschulreife (Abschluss einer Fachoberschule etc.)

Abitur bzw. erweiterte Oberschule mit Abschluss 12. Klasse (Hochschulreife)

Berufsausbildung

Bachelor

Master

Diplom

MBA

Promotion

Habilitation

Kein Bildungsabschluss

Falls Sie studiert haben, wo haben Sie Ihren höchsten Bildungsabschluss erworben? (einfache Antwortmöglichkeit)

Berufsakademie/Duale Hochschule

Fachhochschule/Hochschule für angewandte Wissenschaften

Technische Hochschule

Universität

Sonstige (offenes Antwortfeld):

Falls Sie Ihren höchsten Bildungsabschluss durch ein Studium erworben haben, geben Sie bit-

9.2 Fragebogen 309

te die Ausbildungsrichtung an! (einfache Antwortmöglichkeit)

Betriebswirtschaftslehre

Volkswirtschaftslehre

Rechtswissenschaften

Wirtschaftsingenieurwesen

Ingenieurswesen

Naturwissenschaften

Sonstige (offenes Antwortfeld):

Welche Funktion/Position nehmen Sie in Ihrem Unternehmen ein? (offenes Antwortfeld)

(z. B. CEO, CFO, Leiter Controlling etc.)

Offenes Antwortfeld Seit wie vielen Jahren sind Sie in Ihrer aktuellen Funktion/Position tätig? (offenes Antwort-feld)

Offenes Antwortfeld

Seit wie vielen Jahren sind Sie im aktuellen Unternehmen tätig? (offenes Antwortfeld)

Offenes Antwortfeld

In welchem Ausmaß verfügen Sie Ihrer Meinung nach über folgende Kompetenzen? (einfache Antwortmöglichkeit)

Sehr schwach – Eher schwach – Mittel – Eher stark – Sehr stark – K.A./weiß nicht

Fachlich-methodische Kompetenzen

Sozial-kommunikative Kompetenzen

Konzeptionell-analytische Kompetenzen

Wie schätzen Sie Ihre Kompetenzen im Vergleich zu Ihrem Aufgabenportfolio ein? (einfache Antwortmöglichkeit)

Stark untererfüllt

Untererfüllt

Passgenau

Übererfüllt

Stark übererfüllt

K.A./weiß nicht

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E-Mail: (offenes Antwortfeld)