Vermarktung hybrider Leistungsbündel: Das ServPay-Konzept

Vermarktung hybrider Leistungsbündel

Vermarktung hybrider Leistungsbündel

Das ServPay-Konzept

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Klaus Backhaus • Jörg Becker Daniel Beverungen • Margarethe Frohs Ralf Knackstedt • Oliver Müller Michael Steiner • Matthias Weddeling

ISBN 978-3-642-12829-5 e-ISBN 978-3-642-12830-1DOI 10.1007/978-3-642-12830-1Springer Heidelberg Dordrecht London New York

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Prof. Dr. Dr. h. c. Klaus BackhausWestfälische Wilhelms-Universität MünsterInstitut für Anlagen und SystemtechnologienAm Stadtgraben 13-1548143 Münster [email protected]

Prof. Dr. Jörg BeckerWestfälische Wilhelms-Universität MünsterERCISLeonardo-Campus 348149 Münster [email protected]

Dr. Daniel BeverungenWestfälische Wilhelms-Universität MünsterERCISLeonardo-Campus 348149 Münster [email protected]

Dr. Margarethe FrohsWestfälische Wilhelms-Universität MünsterInstitut für Anlagen und SystemtechnologienAm Stadtgraben 13-1548143 Münster [email protected]

Dr. Ralf KnackstedtWestfälische Wilhelms-Universität MünsterERCISLeonardo-Campus 348149 Münster [email protected]

Dipl. Wirt-Inf. Oliver MüllerWestfälische Wilhelms-Universität MünsterERCISLeonardo-Campus 348149 Münster [email protected]

Prof. Dr. Michael SteinerWestfälische Wilhelms-Universität MünsterJuniorprofessur für MarketingAm Stadtgraben 13-1548143 Münster [email protected]

Dr. Matthias WeddelingWestfälische Wilhelms-Universität Münster

Am Stadtgraben 13-1548143 Münster [email protected]

Institut für Anlagen und Systemtechnologien

Die vorliegende Arbeit wurde im Rahmen des Forschungs- und Entwicklungspro-jekts ServPay mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmenkonzept „Forschung für die Produktion von morgen“ (För-derkennzeichen 02PG1010) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.

Vorwort

Die Vermarktung hybrider Leistungsbündel, also Kombinationen aus Sachgütern und Dienstleistungen zur Lösung von Kundenproblemen, spielt in der Praxis eine zunehmend bedeutsame Rolle. Der Bedeutungszuwachs wird durch zahlreiche empirische Untersuchungen belegt. Als wesentliche Gründe werden von Unter-nehmen die Differenzierung von Wettbewerbern und eine Individualisierung des Angebots genannt. Allerdings werden in der Praxis – gerade was den Dienstleis-tungsanteil betrifft – Entscheidungen zur Vermarktung hybrider Leistungsbündel oftmals intuitiv getroffen, ohne dass entsprechende Informationen für eine ra-tionale Entscheidungsfindung vorliegen. Diese unsystematische, intuitive Vorge-hensweise stößt angesichts der Komplexität der Gestaltung kundenindividueller Problemlösungen schnell an ihre Grenzen. Eine methodische Unterstützung von Entscheidungen zur Vermarktung hybrider Leistungsbündel stellt daher eine Grundvoraussetzung da, um die Potenziale hybrider Leistungsbündel ausschöpfen zu können.

Das ServPay-Konzept beschreibt ein integriertes Vorgehen, mit dem Unter-nehmen ihr Dienstleistungsangebot in Kombination mit Sachleistungen wirtschaft-lichkeitsorientiert ausrichten können. Auf der Basis des Konzeptes wurde mit H2-ServPay eine integrierte Softwareunterstützung entwickelt, die den Nutzen der methodischen Bausteine konkret erfahrbar macht. Adressaten des Konzepts und seiner softwaretechnischen Umsetzung sind interessierte Praktiker, die eine struk-turierte Entscheidungssituation bei der Vermarktung hybrider Leistungsbündel an-streben. Diese soll diese Entscheider in die Lage versetzen, durch das Angebot hybrider Leistungsbündel einen komparativen Konkurrenzvorteil (KKV®) zu rea-lisieren. Damit liefert das Buch einen Beitrag für all diejenigen, die sich bei der Konfiguration und Bepreisung hybrider Leistungsbündel nicht mehr nur auf ihr „Bauchgefühl“ verlassen wollen, weil sie ständig von der Frage gequält werden: „Warum sollte man seinem Bauch mehr trauen, als seinem Kopf?“. Diese „Kopf-geburt“ stellt insbesondere in den Kapiteln 4 im Hinblick auf methodisch konzep-tionelle Überlegungen und 5 hinsichtlich der softwaretechnischen Umsetzung zwangsläufig auch gewisse kopfbezogene Anforderungen. Aber unseres Erachtens lohnt es sich, sich diesen zu stellen.

Den Kern des ServPay-Konzepts bilden auf der einen Seite die Ermittlung der Zahlungsbereitschaften von Kunden für hybride Leistungsbündel (Nachfragerper-spektive) und auf der anderen Seite der Vergleich mit den Kosten für die Umset-zung einer gewählten Lösung (Anbieterperspektive). Die Softwareunterstützung H2-ServPay stellt die Integration der Anbieter- und Nachfragerperspektive sicher. Ferner stellt H2-ServPay zusätzliche Funktionalitäten zur modellgestützten Be-schreibung hybrider Leistungsbündel, zur Leistungskonfiguration sowie zur Un-

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terstützung von Investitionsentscheidungen auf der Basis von Kennzahlen bereit. Ein Ausblick beschreibt verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Erlössituati-on.

Ohne die Hilfe vieler Beteiligter hätten die vorgestellten Lösungsbeiträge nicht entwickelt werden können. Unser besonderer Dank gilt dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), das durch die finanzielle Förderung des Pro-jekts „ServPay – Zahlungsbereitschaften für Geschäftsmodelle produktbegleiten-der Dienstleistungen“ (Förderkennzeichen 02PG1010) diese Arbeit erst ermög-licht hat. Dabei haben wir in der Ausführungsphase ganz besonders Frau Dipl.-Ing. Barbara Mesow, Dresden, und Herrn Dipl.-Soz. Helmut Mense, Karlsruhe, vom Karlsruher Institut für Technologie (Projektträger Karlsruhe (PTKA)) zu danken, die uns mit konstruktiven Anregungen über die gesamte Forschungszeit begleitet haben. Wir danken zudem unseren Praxispartnern, der Braunschweigi-schen Maschinenbauanstalt AG, der E-T-A Elektrotechnische Apparate GmbH sowie der Gildemeister AG, für die stets effiziente und effektive Kooperation. Für ihr Engagement bei der Programmierung von H2-Servpay-Softwarekomponenten danken wir Cedric Berlin, Christian Brune, Michael Bunge, Alexander Busch, Robin Fischer, Björn Meschede, Steffen Müller, Konstantin Stepanow und Konrad Wolf. Für die Weiterentwicklung des H2-Toolsets gilt unser besonderer Dank Herrn Dipl.-Wirt.-Inform. Stefan Fleischer. Ferner bedanken wir uns insbesondere auch bei Herrn Dipl.-Kfm. Christian Thywissen, der mit seiner Diplomarbeit einen wesentlichen Beitrag zur Betrachtung der Anbieterperspektive beigesteuert hat. Beim Korrekturlesen unterstützten uns Herr Sebastian Alexander Bräuer, Frau Anne Kranzbühler und Frau Jana Pellert. Ganz besonders möchten wir zudem Herrn Oliver Behrla, Herrn Jan Böyng, Frau Kristina Heck, Herrn Tim Hempel-mann, Herrn Manuel Kollmeyer und Frau Katharina Lodde für ihr Engagement bei der Betreuung von Layout und Formatierung danken. Trotz aller Hilfestellun-gen gehen natürlich alle Fehler zu Lasten der Autoren.

Münster, im April 2010

Klaus Backhaus

Jörg Becker Daniel Beverungen

Margarethe Frohs Ralf Knackstedt

Oliver Müller Michael Steiner

Matthias Weddeling

Vorwort

Inhaltsübersicht

1 Hybride Leistungsbündel.............................................................................1 1.1 Vermarktungsherausforderungen und ServPay-Konzept ......................1 1.2 Grundlagen hybrider Leistungsbündel ..................................................5

2 Der KKV® als Orientierungsrahmen für das Management hybrider Leistungsbündel..........................................................................13 2.1 Kundenvorteil, Netto-Nutzen-Vorteil, Value Proposition, USP oder

KKV®? ................................................................................................13 2.2 Die Marketing-Navigatoren im Vergleich...........................................17 2.3 Vermarktung hybrider Leistungsbündel als Management von KKVs®18

3 Vermarktung hybrider Leistungsbündel: Die Anbieterperspektive......29 3.1 Angebot hybrider Leistungsbündel: Status quo...................................29 3.2 Anbieterseitige Erfolgsfaktoren beim Angebot

hybrider Leistungsbündel ....................................................................37 3.3 Kalkulation hybrider Leistungsbündel ................................................50

4 Vermarktung hybrider Leistungsbündel: Die Nachfragerperspektive .75 4.1 Das klassische Geschäftsmodell: Zahlungsbereitschaftsmessung

für einzelne und gebündelte Leistungsangebote..................................75 4.2 Innovative Geschäftsmodelle: Performance Contracting und seine

Anwendungsfelder.............................................................................143

5 Integrierte Softwareunterstützung der Vermarktung hybrider Leistungsbündel........................................................................163 5.1 Integrationsanforderungen.................................................................163 5.2 Abbildung der Leistungsbündelstruktur ............................................170 5.3 Abbildung der ökonomischen Konsequenzen ...................................204 5.4 Integrierte Workbench zur Entscheidungsunterstützung...................244

6 Verbesserung der Erlöse: Nutzenkommunikation für hybride Leistungsbündel..........................................................................269 6.1 Der Value Calculator.........................................................................270 6.2 Das ServPay Recommender-Konzept ...............................................277

7 Management Summary............................................................................299

Anhang ...............................................................................................................305

Literaturverzeichnis ..........................................................................................309

Stichwortverzeichnis .........................................................................................331

Inhaltsverzeichnis

1 Hybride Leistungsbündel............................................................................. 1 1.1 Vermarktungsherausforderungen und ServPay-Konzept ...................... 1 1.2 Grundlagen hybrider Leistungsbündel .................................................. 5

2 Der KKV® als Orientierungsrahmen für das Management hybrider Leistungsbündel.......................................................................... 13 2.1 Kundenvorteil, Netto-Nutzen-Vorteil, Value Proposition, USP oder

KKV®? ................................................................................................ 13 2.2 Die Marketing-Navigatoren im Vergleich........................................... 17 2.3 Vermarktung hybrider Leistungsbündel als Management von KKVs®18

3 Vermarktung hybrider Leistungsbündel: Die Anbieterperspektive...... 29 3.1 Angebot hybrider Leistungsbündel: Status quo................................... 29 3.2 Anbieterseitige Erfolgsfaktoren beim Angebot

hybrider Leistungsbündel .................................................................... 37 3.2.1 Problemstellung und Grundlagen der Erfolgsmessung........... 37 3.2.2 Gestaltung und Durchführung der empirischen

Untersuchung .......................................................................... 38 3.2.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung ............................. 40 3.2.4 Anbieterseitige Handlungsempfehlungen ............................... 48

3.3 Kalkulation hybrider Leistungsbündel ................................................ 50 3.3.1 Kostenrechnerische Spezifika hybrider Leistungsbündel ....... 50 3.3.2 Prozesskostenrechnung für hybride Leistungsbündel ............. 54 3.3.3 Simulation der Prozesskosten hybrider Leistungsbündel........ 61

4 Vermarktung hybrider Leistungsbündel: Die Nachfragerperspektive . 75 4.1 Das klassische Geschäftsmodell: Zahlungsbereitschaftsmessung für

einzelne und gebündelte Leistungsangebote ....................................... 75 4.1.1 Besonderheiten der Deckungsbeitragsermittlung von

hybriden Leistungsangeboten ................................................. 76 4.1.2 Vergleich möglicher Preismodelle.......................................... 78

4.1.2.1 Klassische Möglichkeiten zur Bepreisung produktbegleitender Dienstleistungen ....................... 80

4.1.2.2 Nachfragerorientierte Bündelung .............................. 83 4.1.2.3 Preismodelle und Innovationsgrad ............................ 84

4.1.3 Methoden zur Erfassung von Zahlungsbereitschaften ............ 86 4.1.3.1 Befragungsmethode................................................... 87 4.1.3.2 Art der Skala: Kauf- oder Preisabfrage ..................... 91

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4.1.3.3 Die ServPay Conjoint-Analyse.................................. 97 4.1.4 Empirische Untersuchung..................................................... 107

4.1.4.1 Festlegung der zu untersuchenden Dienstleistungen sowie deren Ausprägungen...................................... 107

4.1.4.2 Beschreibung der Stichprobe................................... 110 4.1.5 Ergebnisdarstellung............................................................... 113

4.1.5.1 Bestimmung von Zielgruppen bei der Analyse sämtlicher Dienstleistungsangebote ........................ 113

4.1.5.2 Analyse potenzieller Bündelangebote und Vergleich der Zahlungsbereitschaften bei Einzelverkauf der Leistungen ............................................................... 128

4.1.6 Fazit ...................................................................................... 140 4.2 Innovative Geschäftsmodelle: Performance Contracting

und seine Anwendungsfelder ........................................................... 143 4.2.1 Problemstellung und Grundlagen des Geschäftsmodells

Performance Contracting ...................................................... 143 4.2.2 Empirische Analyse der Wahl des Geschäftsmodells

Performance Contracting ...................................................... 147 4.2.2.1 Gestaltung und Durchführung der Untersuchung.... 147 4.2.2.2 Ergebnisse der empirischen Untersuchung.............. 150

4.2.3 Anbieterbezogene Handlungsempfehlungen......................... 160

5 Integrierte Softwareunterstützung der Vermarktung hybrider Leistungsbündel........................................................................ 163 5.1 Integrationsanforderungen................................................................. 163 5.2 Abbildung der Leistungsbündelstruktur ............................................ 170

5.2.1 Definition der Modellierungssprache mit dem H2-Toolset .. 170 5.2.2 Beschreibung eines Lösungsraums für

hybride Leistungsbündel aus Anbietersicht .......................... 177 5.2.3 Konfiguration eines hybriden Leistungsbündels

aus Nachfragersicht............................................................... 192 5.3 Abbildung der ökonomischen Konsequenzen ................................... 204

5.3.1 Kostenkalkulation hybrider Leistungsbündel aus Anbietersicht................................................................... 204

5.3.2 Total Cost of Ownership hybrider Leistungsbündel aus Kundensicht .................................................................... 229

5.3.3 Zahlungsbereitschaftsmessung für hybride Leistungsbündel....................................................... 241

5.4 Integrierte Workbench zur Entscheidungsunterstützung................... 244 5.4.1 Zusammenfassender Überblick............................................. 244 5.4.2 Anpassungspotenziale........................................................... 251

Inhaltsverzeichnis

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6 Verbesserung der Erlöse: Nutzenkommunikation für hybride Leistungsbündel..........................................................................269 6.1 Der Value Calculator.........................................................................270 6.2 Das ServPay Recommender-Konzept ...............................................277

6.2.1 Möglichkeiten des Einsatzes von Recommender Systemen für die Vermarktung hybrider Leistungsbündel ....................277

6.2.2 Konzeption des ServPay Recommenders..............................278 6.2.3 Empirische Anwendung und Überprüfung des

ServPay Recommenders .......................................................287 6.2.4 Möglichkeiten der Berücksichtigung von Profitabilitäts-

aspekten bei der Ableitung von Empfehlungen ....................288 6.2.5 Vorgehen beim Einsatz des ServPay Recommenders

in der Praxis ..........................................................................290

7 Management Summary............................................................................299

Anhang ...............................................................................................................305

Literaturverzeichnis ..........................................................................................309

Stichwortverzeichnis .........................................................................................331

Inhaltsverzeichnis

1 Hybride Leistungsbündel

1.1 Vermarktungsherausforderungen und ServPay-Konzept

Unternehmen müssen ihren Kunden ein Leistungsangebot zur Verfügung stellen, das aus Kundensicht einen Mehrwert gegenüber konkurrierenden Leistungsange-boten liefert. Dieser Mehrwert kann in einem Nutzenvorteil und/oder einem Preis-vorteil bestehen. Die deutsche Investitionsgüterindustrie hat lange Zeit erfolgreich versucht, diesen Differenzierungsvorteil durch technologisch überlegene Produkte (Sachgüter) zu schaffen.

Im Zeitalter eines verstärkten Wettbewerbs und immer schnellerer Imitation technologischer Innovationen hat die Produktqualität als wettbewerbsrelevanter und differenzierender Faktor auf Industriegütermärkten allerdings mehr und mehr an Bedeutung verloren (Matthyssens, Vandenbempt 2008; Ploetner 2008).1 Wäh-rend die technische und qualitative Austauschbarkeit der Industriegüter in weitest-gehend reifen Märkten dem Nachfrager die „Qual der Wahl“ bietet, resultiert aus dem Mangel an produktbezogenen Differenzierungsmöglichkeiten auf Anbieter-seite ein immer stärker werdender Kampf um den Kunden, der sich häufig in ag-gressiven Preiskämpfen niederschlägt, ohne dass eine entsprechende Kostensitua-tion vorliegt (Belz, Bieger 2006, S. 146). Professionelle Nachfrager nutzen den Stellhebel Preis dabei nicht selten, um potenzielle Anbieter zu Gunsten eines eige-nen Preisvorteils gegeneinander auszuspielen (Lurie, Kohli 2002).

In Folge dieses massiven Preis- und Margendrucks starteten viele Unternehmen umfangreiche Kostensenkungsprogramme (Fischer et al. 2003), die zwar kurzfris-tig eine Margenverbesserung herbeiführen konnten, langfristig aber keinen nach-haltigen Ausweg aus dem Preiskampf darstellen. Aus diesem Grund sind seit Mit-te der 1990er Jahre viele Industrieunternehmen dazu übergegangen, dem Preiskampf aktiv durch eine Vorwärtsstrategie zu begegnen (Engelhardt, Recken-felderbäumer 2006). Dabei hat sich das Angebot produktbegleitender Dienstleis-tungen2 in vielen Unternehmen als ein strategisches Managementinstrument mit

1 Die zunehmende Austauschbarkeit der Produkte wird häufig auch als „Commoditisierung“ be-zeichnet (Pasternack 1985 oder Regan 1963). 2 Die Begriffe „produktbegleitende Dienstleistung“ und „industrielle Dienstleistung“ werden in diesem Buch synonym verwendet. In der Literatur findet sich mitunter die Auffassung, dass in-dustrielle Dienstleistungen – im Gegensatz zu produktbegleitenden Dienstleistungen – auch selbstständig (d.h. ohne eine Sachleistung) marktfähig sind (Homburg, Garbe 1996; Garbe 1998, S. 21).

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wachsender Bedeutung und dem primären Ziel der Wettbewerbsdifferenzierung etabliert (Nippa 2005). Durch die Übernahme von Nachfragerprozessen sowie die darüber hinaus gehende Vermarktung von Mehrwertleistungen zur Prozessopti-mierung auf Nachfragerseite generieren Industrieunternehmen mittlerweile einen nennenswerten Teil ihres Umsatzes, der nach Expertenschätzungen in Zukunft noch weiter zunehmen wird.3 Den Nachfragern, die das umfassende Dienstleis-tungsangebot mittlerweile als wichtigen Entscheidungsparameter des Kaufprozes-ses sehen (Fiege et al. 2004), bietet sich dadurch die Möglichkeit, sich auf die Kernkompetenzen zu konzentrieren und die eigene Wertschöpfungsarchitektur schlanker zu gestalten (Kleinaltenkamp et al. 2004).

Bei der konkreten Auswahl und Erbringung der produktbegleitenden Dienst-leistungen mangelt es den anbietenden Unternehmen jedoch in vielen Fällen an einer strikt marktorientierten und damit gewinnoptimierenden Perspektive, sodass die margenträchtigen Potenziale produktbegleitender Dienstleistungen derzeit nur in geringem Maße ausgeschöpft werden. Dies ist deshalb verwunderlich, weil Wettbewerbsvorteile im Bereich produktbegleitender Dienstleistungen häufig auf dem Faktor „Personal“ basieren und daher schwieriger zu kopieren sind. Dienst-leistungen sind in diesem Fall durch das spezifische und personengebundene Know-how deutlich schwerer zu imitieren als Produktleistungen, sodass aus pro-duktbegleitenden Dienstleistungen potenziell nennenswerte Wettbewerbsvorteile resultieren können.

Ein Grund für die unzureichende Realisierung dieser Potenziale liegt in der konkreten Auswahl und Bepreisung von produktbegleitenden Dienstleistungen begründet. Hierbei mangelt es vielen Unternehmen an einer fundierten Entschei-dungsgrundlage. Vielmehr gehen zahlreiche Anbieter bei der Entscheidungsfin-dung eher intuitiv vor. Preise werden entweder durch Kosten-Plus-Ansätze oder aufgrund von reinen „Bauchentscheidungen“ festgelegt. Wegen der schwachen Margen im Industriegüterbereich ist es jedoch für den Erfolg der Anbieter unab-dingbar, auf dem Gebiet der Produktleistungen verlorene Margen durch margen-trächtige produktbegleitende Dienstleistungen auszugleichen. Hierzu ist neben der Kenntnis der Kostensituation bei der Dienstleistungserbringung und der Wettbe-werbspreise vor allem die Kenntnis der Zahlungsbereitschaften der Kunden für die unterschiedlichen produktbegleitenden Dienstleistungen erforderlich.

3 Bedingt durch Zu- und Berechnungsproblematiken differieren die genannten Zahlen in der Li-teratur zum Teil deutlich. Während des Statistische Bundesamt in einer Pressemitteilung aus dem Jahre 2004 beispielsweise von einem Umsatzanteil von 3,8% (52,6 Mrd. €, vgl. Statistisches Bundesamt 2004) ausgeht, wird der wachsende Anteil in weiteren Studien mit 18,5% (VDMA 2001) bzw. 23,3% (Backhaus et al. 2007) deutlich höher eingeschätzt. Kleinaltenkamp schätzt aufgrund dessen den Anteil der Arbeitsplätze in spezifischen westlichen Industriesektoren, die primär der Dienstleistungserbringung zugeteilt werden können, auf knapp 70% (Kleinaltenkamp 2007b). Der VDMA sowie das IMT kommen in ihren Untersuchungen zu vergleichbaren Werten (VDMA 2002, IMT 2002).


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Zusätzliche Probleme treten dadurch auf, dass die lediglich separate Dienstleis-tungsvermarktung in vielen Fällen nicht zu der erwarteten Renditesteigerung auf Anbieterseite führt (Cova, Salle 2008; Matthyssens, Vandenbempt 2008; Tuli et al. 2007). Auch wenn für einzelne innovative Dienstleistungen mit Differenzie-rungspotenzial überdurchschnittliche Renditen erzielt werden können, sehen sich die Industriegüterhersteller in Bezug auf ihr mittlerweile ausuferndes Angebot an leicht imitierbaren Standarddienstleistungen wie der Wartung und Inbetriebnahme in vielen Fällen gezwungen, diese Dienstleistungen aufgrund ihrer Austauschbar-keit sowie des hohen Wettbewerbs- und Kundendrucks „kostenlos“ mit dem Kernprodukt anzubieten.4 In diesem Zusammenhang kommt die langfristig ge-wachsene Erwartungshaltung der Nachfrager zum Tragen, wonach Basisangebote bei produktbegleitenden Dienstleistungen häufig als obligatorischer und kosten-freier Bestandteil des Kernleistungsangebotes vorausgesetzt werden. Das ur-sprüngliche Ziel, durch das Angebot dieser Dienstleistungen einen Ausweg aus dem kernproduktbezogenen Preiskampf zu finden, resultiert demzufolge in vielen Fällen in einem sich verstärkenden Effekt, die äußerst geringe Produktmarge auch für die Kostendeckung der Dienstleistungserbringung verwenden zu müssen.

Ein Ansatzpunkt für die Lösung dieses Problems wird in einem konsequenten Wandel von einer separaten Produkt- und Dienstleistungsvermarktung hin zu einer kundenlösungs- und vollständig serviceprozessorientierten Denkweise gesehen. Dieser Denkweise, die in Theorie und Praxis mehr und mehr gefordert wird, wird ein hohes Potenzial für eine erfolgreiche Differenzierung im Wettbewerb sowie eine Nachhaltigkeit des Unternehmenserfolgs auf Investitionsgütermärkten zuge-sprochen.5 Umgesetzt werden kann dies durch die nachfragerorientierte Gestaltung von Geschäftsmodellen, in denen das Investitionsgut als materieller Kern der Leis-tung mit industriellen Dienstleistungen zu individualisierten und integrierten Kun-denlösungen oder sog. hybriden Leistungsbündeln kombiniert wird.

Ein hybrides Leistungsbündel stellt eine auf die Bedürfnisse des Kunden ausge-richtete Problemlösung dar, indem Sach- und Dienstleistungsanteile integriert werden, wobei die angestrebte Lösung die zu verwendenden und aufeinander ab-zustimmenden Sach- und Dienstleistungsanteile determiniert. Dabei kann die Möglichkeit der Substitution der Sach- und Dienstleistungsanteile unter Beibehal-tung der Problemlösung bestehen. Ziel ist es, dass aus Sicht des Anbieters und/oder aus Sicht des Kunden im Vergleich zum Angebot nicht integrierter Sach- und Dienstleistungsanteile ein zusätzlicher, wahrnehmbarer Nutzen entsteht (DIN 4 Bspw. werden Kundenschulungen mittlerweile von ca. 98% aller Produzenten – häufig als standardisierte Leistungen – angeboten, was dem Nachfrager die Möglichkeit bietet, zwischen einer Vielzahl von Anbietern wählen zu können (Voeth, Gawantka 2005). 5 Bspw. proklamieren Vargo & Lusch „Service“ als maßgebliche Größe für die Wertschöpfung in Volkswirtschaften, wobei sich unter „Service“ sowohl Dienstleistungen, als auch Produkte subsummieren lassen, da Produkte gegenständliche Dienstleistungen seien. Diese Sichtweise wird auch als Wandel von der „goods-dominant logic“ zur „service-dominant logic of Marke-ting“ proklamiert (Vargo, Lusch 2004).

1.1 Vermarktungsherausforderungen und ServPay-Konzept

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2009). So soll ein im Markt als überlegen empfundener Kundennutzen generiert werden, der potenziell zu einer Differenzierung im Wettbewerb sowie zur Erzie-lung überdurchschnittlicher Renditen für das anbietende Unternehmen beitragen kann.

In Folge der ihr zugesprochenen Potenziale hat diese Lösungsorientierung in der Praxis in den letzten Jahren zunehmend an Bedeutung gewonnen,6 wobei fest-gestellt werden kann, dass die einzelnen Industrieunternehmen diesem geforderten Reifeprozess bisher auf unterschiedliche Art und Weise gefolgt sind. Während sich viele Unternehmen aufgrund ihrer traditionellen Ausrichtung noch sehr stark produktorientiert präsentieren, ist es Unternehmen wie IBM oder GENERAL ELECTRIC, die vor einigen Jahren aufgrund des hohen Margen- und Kosten-drucks vor existenziellen Problemen standen, durch einen Wandel zur Dienstleistungs- und Lösungsorientierung gelungen, sich am Markt erfolgreich zu behaupten.7

Als Ausdruck des unternehmensspezifisch unterschiedlichen Reife- und Kun-denorientierungsgrades ist in der industriellen Praxis derzeit eine Vielzahl an Ge-schäftsmodellen verbreitet, die von einer einfachen Anreicherung des Produktes um Einzeldienstleistungen (tendenziell eher klassische Produktorientierung) bis hin zu komplexen Performance Contracting-Angeboten (Extremform der Kunden-nutzen- und Lösungsorientierung) reichen (DIN 2009). Industrieunternehmen ste-hen diesbezüglich vor der Aufgabe, dem Kunden genau das Geschäftsmodell an-zubieten, welches bei einer ausreichenden Wettbewerbsdifferenzierung die individuellen und situationsbedingten Kundenpräferenzen bestmöglich befriedigen kann. Gleichzeitig gilt es, für dieses ausgewählte Geschäftsmodell einen adäqua-ten Preis zu definieren, der auf Basis eines Vergleichs mit den Kosten der anbie-terseitigen Leistungserbringung zu einer akzeptablen Rendite für das anbietende Unternehmen führen kann. Um in diesem Zusammenhang von der weit verbreite-ten Vorgehensweise einer intuitiven oder kostenorientierten Bepreisung abzuwei-chen und potenziell vorhandene Preisspielräume bestmöglich auszuschöpfen, ist die Ermittlung der maximalen Zahlungsbereitschaft der Kunden unabdingbar.

Um eine systematische Ausgestaltung dieser Informationsbeschaffung der not-wendigen Daten auf Anbieterseite zu gewährleisten, soll im Folgenden ein Ansatz dargestellt werden, der eine wirtschaftlichkeitsorientierte Entscheidungsunterstüt-zung bei der geschäftsmodellspezifischen Vermarktung produktbegleitender Dienstleistungen bietet. Dieses Entscheidungsunterstützungskonzept wurde im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten For-schungsprojektes ServPay erarbeitet. Teile des Konzeptes werden durch das Soft- 6 In einer deutschlandweiten Studie aus dem Jahre 2007 geben nahezu 98% der befragten Unter-nehmen an, dass kundenspezifische Produkt-Dienstleistungskombinationen für den Markterfolg wichtig sind (Sturm et al. 2007). In einer weiteren internationalen Studie geben 63% der Unter-nehmen an, dass sie bereits integrierte Lösungen anbieten (Day 2004; Sharma et al. 2002). 7 Für weitere Informationen zu den angegebenen Beispielen vgl. z. B. Gerstner Jr., Gerstner 2004 (IBM) und Tichy, Sherman 2001 (GENERAL ELECTRIC).


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waretool H2-ServPay unterstützt, das auf der Webpräsenz des Projektes http://www.servpay.de zur Verfügung steht. H2-ServPay berücksichtigt im Rah-men einer modellbasierten Integration die zentralen entscheidungsrelevanten Grö-ßen einer wirtschaftlichkeitsorientierten Dienstleistungsvermarktung, die in den prozess- und geschäftsmodellbezogenen Kosten der Dienstleistungserbringung sowie in den dazugehörigen nachfragerseitigen Präferenzen und Zahlungsbereit-schaften begründet liegen.

Der Ansatz richtet sich an alle Industriegüterunternehmen, die an einer wirt-schaftlichkeitsorientierten und geschäftsmodellspezifischen Vermarktung indus-trieller Dienstleistungen interessiert sind. Die in diesem Zusammenhang relevan-ten Erkenntnisse werden auf der Grundlage einer breiten empirischen Basis dargestellt und erläutert. Darüber hinaus werden geeignete Methoden und Instru-mente zur Umsetzung der Erkenntnisse vorgestellt, die zum Beispiel die Ermitt-lung geschäftsmodellspezifischer Zahlungsbereitschaften, die Visualisierung ge-schäftsmodellspezifischer Dienstleistungsprozesse sowie die Berechnung relevanter Prozesskosten ermöglichen. Auf Basis dieser – auch auf der Projekt-webseite bereitgestellten – Informationen sowie des H2-ServPay-Softwaretools können schließlich konkrete preispolitische Maßnahmen für nachfrageradäquate Geschäftsmodelle produktbegleitender Dienstleistungen erarbeitet werden, die zu einer stärkeren Wettbewerbsdifferenzierung und Wirtschaftlichkeitsorientierung der Industriegüterunternehmen – insbesondere bei der Vermarktung hybrider Leis-tungsbündel – beitragen sollen.

1.2 Grundlagen hybrider Leistungsbündel

In der Praxis werden häufig Kombinationen von Investitionsgütern, also materiel-len Gebrauchsgütern wie Maschinen und Anlagen, die beim Abnehmer meist mit dem Zweck der langfristigen Unterstützung der Leistungserstellung beschafft werden, und industriellen Dienstleistungen in unterschiedlichen Geschäftsmodel-len vermarktet.8 Demnach sollen diese Kombinationen im Folgenden auch den Fokus der weiteren Untersuchung bilden. Die Investitionsgüter, die auch als Sach-leistung, Produkt oder Kernprodukt bezeichnet werden können, bilden dabei den physischen Kern der investiven Leistung (Forschner 1989, S. 9).

Die Geschäftsmodelle können auf einem Kontinuum von einer einfachen An-reicherung des Produktes um Einzeldienstleistungen (tendenziell eher klassische Produktorientierung) bis hin zu komplexen Performance Contracting-Angeboten 8 Sofern Kombinationen von industriellen Leistungen am Markt angeboten werden, so stellt eine Anreicherung von Produktionsgütern, also materiellen Verbrauchsgütern in Form von Roh-, Hilfs-, Betriebs- und Einsatzstoffen, um industrielle Dienstleistungen eher den Ausnahmefall dar. Im Folgenden wird deshalb auf die Betrachtung dieser Kombinationen aus Produktionsgütern und industriellen Dienstleistungen verzichtet.


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(Extremform der Kundennutzen- und Lösungsorientierung) reichen. Als Ge-schäftsmodell kann in diesem Zusammenhang das „Ergebnis eines komplexen Planungsprozesses zur Etablierung einer Geschäftstätigkeit“ bezeichnet werden, das durch die drei Bestandteile (Kunden-) Nutzenstiftung, Erlösmodell und Archi-tektur der Wertschöpfung beschrieben werden kann (Ahlert et al. 2001; Stähler 2002, S. 41 ff). Die Architektur der Wertschöpfung gibt Auskunft über die Gestal-tung der Produkt-, Leistungs- und Informationsströme zur Realisierung des Ge-schäftsmodells und beinhaltet somit die am Markt angebotenen Kombinationen aus Investitionsgütern und industriellen Dienstleistungen. Führt eine dieser Kom-binationen zu einem im Wettbewerb überlegenen Nutzen für den Kunden (Nut-zenstiftung), so äußert sich darin der angestrebte Wettbewerbsvorteil des Ge-schäftsmodells. Dieser Wettbewerbsvorteil kann wiederum durch ein adäquates Erlösmodell in einmalige oder wiederkehrende Erlöse für das Unternehmen über-führt werden, wodurch aus Sicht des Anbieters der Wert und die Nachhaltigkeit des Geschäftsmodells determiniert wird.

Die Architektur der Wertschöpfung kann dabei so ausgestaltet sein, dass Inves-titionsgüter und industrielle Dienstleistungen ausschließlich getrennt voneinander angeboten werden. Will ein Nachfrager neben einem Investitionsgut ebenfalls in-dustrielle Dienstleistungen in Anspruch nehmen, so muss er diese Leistungen ei-genständig zu einem Leistungsbündel integrieren. Diese Form der Vermarktung stellte zu Beginn der Verbreitung industrieller Dienstleistungen am Anfang der 1990er Jahre zunächst noch den Regelfall dar. Aus diesem Grund soll diese Ange-botsform im Folgenden auch als klassisches Angebot bezeichnet werden. Wie Abb. 1.1 zeigt, handelt es sich hierbei um ein produktorientiertes Geschäftsmodell, in dem die industriellen Dienstleistungen vom Anbieter lediglich parallel zu den Investitionsgütern angeboten werden. Aufgrund der in der Vergangenheit zu beo-bachtenden zunehmenden Vergleichbarkeit und Austauschbarkeit von Einzelleis-tungen geht dieses klassische Geschäftsmodell mit einem hohen Wettbewerbs- und Margendruck einher, der sich bei vielen Einzeldienstleistungen in einem ten-denziell geringen Kundennutzen und folglich in niedrigen oder z. T. sogar nicht vorhandenen Zahlungsbereitschaften niederschlägt.9

9 Dies gilt mittlerweile sowohl für Investitionsgüter als auch für klassische industrielle Dienst-leistungen (Matthyssens, Vandenbempt 2008; Ploetner 2008 sowie Voeth, Gawantka 2005).


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Abb. 1.1: Stufenmodell für Geschäftsmodelle industrieller Leistungen (Quelle: Eigene Darstel-lung in Anlehnung an Meier et al. 2005.)

Im Gegensatz dazu erfolgt die gezielte Kombination von Investitionsgut10 und in-dustriellen Dienstleistungen bei den hybriden Leistungsbündeln durch den Anbie-ter der Leistungen (Burianek et al. 2007, S. 2; Spath, Demuß 2006; Stauss, Bruhn 2007).11 Primäres Ziel der Anbieter ist es dabei, durch die individualisierte und kundenorientierte Entwicklung, Modifikation oder Integration materieller oder immaterieller Bündelbestandteile die Summe des separaten Kundennutzens der einzelnen Leistungsbestandteile zu steigern (Johansson et al. 2003; Kersten et al. 2006).12 So soll eine kundenspezifische Lösung geschaffen werden, die dem An-bieter einen Ausweg aus der wachsenden Vergleichbarkeit von Produkten und Dienstleistungen bietet und dem Kunden die Konzentration auf seine Kernkompe-tenzen sowie die Verschlankung seiner Wertschöpfungsarchitektur ermöglicht. Die Integrativität stellt dabei nicht nur die technisch-organisatorische Zusammen-führung einzelner Leistungsbestandteile, sondern auch deren Einbettung in die Wertschöpfungsprozesse des Kunden sicher und bildet somit die Basis für die Ge-

10 Hierbei kann der Begriff „Investitionsgut“ potenziell auch mehrere Maschinen oder Anlagen umfassen und ist somit gleichbedeutend mit den materiellen Leistungsbestandteilen des hybriden Produkts. 11 Für einen Überblick über weitere und z. T. abweichende Definitionen des Begriffs hybride Produkte vgl. Schmitz 2008. 12 Die Individualisierung kann aus diesem Grund als ein konstitutives Merkmal hybrider Produk-te festgesetzt werden.


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nerierung eines umfangreichen Kundennutzens. Aus Anbietersicht kann dieser wiederum einen Wettbewerbsvorteil mit sich bringen, der sich in einem umfang-reichen Erlöspotenzial niederschlagen kann (Johansson et al. 2003). Dieses Poten-zial kann durch die Gewährung zusätzlicher Leistungsgarantien, wie sie in den verfügbarkeits- und ergebnisorientierten Geschäftsmodellen vorzufinden sind, weiter gesteigert werden (Backhaus, Kleikamp 2001; Böhmann, Krcmar 2006; Linder 2004).

Folgt man dem Kontinuum vom produkt- hin zum ergebnisorientierten Ge-schäftsmodell, so steigt das Ausmaß organisatorischer Herausforderungen konti-nuierlich an und kann in erster Linie durch die Ausweitung des Angebots indus-trieller Dienstleistungen begründet werden. Industrielle Dienstleistungen umspannen mittlerweile den gesamten Lebenszyklus der materiellen Leistungsbe-standteile und gehen zum Teil auch darüber hinaus (Blinn et al. 2008; Meier et al. 2006),13 sodasss das materielle Kernangebot bis hin zum ergebnisorientierten Ge-schäftsmodell zunehmend von immateriellen Leistungsbestandteilen dominiert wird. Deren spezifische Vermarktungscharakteristika erfordern von den traditio-nell produktgeprägten Industrieunternehmen den Aufbau neuartiger Kompetenzen. Können diese nicht oder nicht in ausreichendem Umfang aufgebaut und umgesetzt werden, so können durch die Immaterialität der Leistungen Probleme hervorgeru-fen werden: Aufgrund des hohen Anteils an Erfahrungs- und Vertrauenseigen-schaften kann der Nachfrager die Qualität immaterieller Leistungen vor dem Kauf kaum zuverlässig beurteilen, sodass hierdurch ein erhöhtes Kaufrisiko beim Nach-frager resultiert (Engelhardt et al. 1993). Anbieterseitig gilt es, dieser Unsicherheit und der dadurch bedingten Informationsasymmetrien durch geeignete Marketing-maßnahmen wie beispielsweise glaubhaft gemachter Zusicherungen von Leis-tungsversprechen oder Referenzdarstellungen zu begegnen.

Eine weitere herausfordernde Leistungseigenschaft hybrider Leistungsbündel resultiert aus dem konstitutiven Merkmal der Integration der nachfragenden Or-ganisation als externer Faktor (Engelhardt, Reckenfelderbäumer 2006). Die Integ-ration der nachfragenden Organisation wirkt aus Sicht des Anbieters komplexi-tätssteigernd, da die industriellen Dienstleistungen im Erstellungsprozess in die laufenden Wertschöpfungsprozesse des Nachfragers integriert werden müssen (Engelhardt et al. 1993; Kleinaltenkamp 1996; Reckenfelderbäumer 2002).14 Ob-wohl die Bestrebungen der Praxis auch in Richtung Standardisierung und Automa-tisierung von Dienstleistungen gehen (Dienstleistungseffizienz) (Böhmann,

13 Dabei erfolgt häufig eine Unterscheidung in Pre-, At- und After-Sales Services (Kleinalten-kamp et al. 2004). Diese können z. B. Leistungen für die Integration, die Wartung, den Betrieb oder die Finanzierung von Investitionsgütern umfassen. 14 Die integrative Leistungserstellung von Anbieter und Nachfrager wird auch als „Co-Creation of Value“ bezeichnet (Gronroos 2006).


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Krcmar 2007 oder Scheer et al. 2006),15 ergibt sich aus der Integration des Nach-fragers in der Regel eine auftragsindividuelle Ausgestaltung der immateriellen Leistungsbestandteile. Besondere Relevanz erhält diese Integration bei der Erbrin-gung hybrider Leistungsbündel dadurch, dass der Kunde bereits in die dem Kauf vorgelagerten Planungs- und Entwicklungsphasen einbezogen werden muss, um eine entsprechende Anpassung des Leistungsbündels an die spezifischen Kunden-bedürfnisse sicherzustellen (Mack, Mildenberger 2003; Reichwald, Piller 2002).

Weitere Probleme ergeben sich aus der Eigenschaft, dass die immateriellen Leistungsbestandteile eines hybriden Leistungsbündels im Gegensatz zu den mate-riellen Bestandteilen nicht lagerfähig sind. Die Endkombination von materiellen und immateriellen Leistungsbestandteilen durch den Anbieter und die Leistungs-inanspruchnahme durch den Nachfrager müssen aus diesem Grund zeitgleich er-folgen (Uno-acto-Prinzip) (Spath, Demuß 2006), wodurch die Verfügbarkeit der immateriellen Leistungen als ein zentraler Erfolgsfaktor identifiziert werden kann.

Zusammenfassend werden den Geschäftsmodellen hybrider Leistungsbündel aufgrund des hohen Individualisierungsgrades umfangreiche Potenziale zur Erlös- und Kundennutzengenerierung, aber auch zahlreiche Probleme bei der Umsetzung zugesprochen. Aus diesem Grund kann bei einzelnen industriellen Dienstleistun-gen mit Differenzierungspotenzial aus Wirtschaftlichkeitsgründen auch die sepa-rate Leistungserbringung durchaus sinnvoll sein. Aufgrund des hohen Margen- und Konkurrenzdrucks bei den produktorientierten Geschäftsmodellen wird aller-dings in vielen Fällen das Angebot hybrider Leistungsbündel als der einzig ziel-führende Weg zur nachhaltigen Unternehmenssicherung gesehen, sodass die Ver-marktung hybrider Leistungsbündel in der Praxis zunehmend an Bedeutung gewonnen hat (Lay, Schröter 2006; Meier et al. 2006 oder Tuli et al. 2007). So gaben beispielsweise in einer deutschlandweiten Untersuchung über 90% der be-fragten Unternehmen an, dass das Angebot kundenspezifischer Produkt-Dienstleistungskombinationen sowohl ein Differenzierungsinstrument im Wett-bewerb als auch einen zentralen Treiber des Markterfolges darstellt (Sturm et al. 2007, S. 18 ff.). Nahezu 90% gehen zudem davon aus, dass diese individuellen Lösungen zukünftig noch stärker nachgefragt werden.

Auch wenn die kundenindividuelle Vermarktung hybrider Leistungsbündel somit in der Theorie als „State-of-the-Art“ eingestuft wird, hat sich die Umsetzung dieser Denkweise aufgrund der zahlreichen Problembereiche in der Praxis noch nicht umfassend etabliert. So geben in der gleichen Untersuchung nur ca. ein Drit-tel der Befragten an, dass sie sich selbst uneingeschränkt als Lösungsanbieter ver-stehen, während bei weiteren knapp 50% zumindest eine Tendenz in diese Rich-tung besteht. Auch wenn die Potenziale hybrider Leistungsbündel folglich

15 Beispielsweise wird die Anreicherung des Kernprodukts um standardisierte Dienstleistungen von PILLER im Rahmen der Mass Customization, also der „maßgeschneiderten Massenfertigung“ (Pine 1994, S. 7), als Soft Customization bezeichnet (Piller 2006, S. 219).


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weitgehend erkannt wurden, ist der Weg zur Realisierung dieser Potenziale von den Unternehmen erst teilweise beschritten worden.

Ein Grund hierfür dürfte darin liegen, dass es vielen Unternehmen schwer fällt, das eigene Dienstleistungsangebot systematisch zu beschreiben (Backhaus et al. 2007a). Diese Feststellung erscheint angesichts des derzeitigen Stands der Ent-wicklung von Modellierungstechniken zur Beschreibung hybrider Leistungsbün-del durchaus plausibel. Die methodische Unterstützung der Spezifikation von Sachleistungen ist seit langem Gegenstand der Ingenieurswissenschaften, was sich insbesondere in einem hohen Standardisierungsgrad ausgewirkt hat. Für die Be-schreibung von Sachleistungen hat insbesondere STEP (ISO 10303-41: Funda-ments of Product Description and Support; ISO 10303-42: Geometric and Topolo-gical Representation; ISO 10303-46: Visual Presentation) besondere Bedeutung erlangt (Anderl, Trippner 2000; ProSTEP 2007). Eine Übertragung der Prinzipien der Produktentwicklung auf den Bereich der Dienstleistungen wird erst seit den 1990er -Jahren unter dem Schlagwort „Service Engineering“ verstärkt verfolgt. Seitdem sind eine Vielzahl von Modellierungstechniken für Dienstleistungen vor-geschlagen worden (Klein 2007; Kunau et al. 2005; Corsten, Gössinger 2003; Klein et al. 2003; Winkelmann, Luczak 2006; Luczak 1991; Dangelmaier, Ha-moudia 2002; Shostack 1982; für eine ausführliche Übersicht Becker et al. 2010; Emmrich 2005).

Eine mit dem Bereich der Sachleistungsentwicklung vergleichbare Konsolidie-rung der Spezifikationsansätze kann für den Dienstleistungsbereich nicht erkannt werden. Die Modellierung hybrider Leistungsbündel kann als nächste Stufe dieser Entwicklung angesehen werden, auf der die Ansätze der Entwicklung von Sachgü-tern und Dienstleistungen integriert werden. Die unterschiedlichen Entwicklungs-grade der zugrunde liegenden Modellierungsbereiche erschweren dabei die Her-ausbildung allgemein akzeptierter Ansätze für die Modellierung hybrider Leistungsbündel, woraus sich die Schwierigkeiten der Praxis bei der Beschreibung hybrider Leistungsbündel plausibilisieren lassen. Zwar wurden in jüngerer Ver-gangenheit vermehrt entsprechende Modellierungsansätze vorgestellt, jedoch fehlt ihnen in der Regel noch die Erprobung bzw. Etablierung in der unternehmerischen Praxis (Botta 2007; Emmrich 2005; Shostack 1977; Scheer et al. 2006; Morelli 2002; Meiren 2001).

Mit H2-ServPay wird im Folgenden ein softwarewerkzeugunterstützter Model-lierungsansatz vorgestellt, der es der Unternehmenspraxis ermöglicht, hybride Leistungsbündel facettenreich zu beschreiben. Damit wird die Grundlage für eine strukturierte Planung der Vermarktung hybrider Leistungsbündel gelegt.H2-ServPay zeichnet sich gegenüber anderen Modellierungsansätzen dadurch aus, dass die Leistungsbündelstruktur integriert aus Anbieter und Nachfragersicht ab-gebildet wird. Die Fortschrittlichkeit des Ansatzes zeigt sich insbesondere darin, dass er sich nicht auf die Darstellung struktureller Aspekte beschränkt, sondern die Nutzung der Modelle zur Abbildung der ökonomischen Konsequenzen ermög-


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licht, um eine umfassende Entscheidungsunterstützung der wirtschaftlichkeitsori-entierten Vermarktung hybrider Leistungsbündel zu gewährleisten. Die Erweiter-barkeit von H2-ServPay stellt zudem sicher, dass sich zusätzlich abzubildende Aspekte, z. B. die Wettbewerbersicht, verhältnismäßig unproblematisch ergänzen lassen.


2 Der KKV® als Orientierungsrahmen für das Management hybrider Leistungsbündel

In hybriden Leistungsbündeln werden industrielle Dienstleistungen genutzt, um das Gesamtleistungsangebot gegenüber der Konkurrenz zu differenzieren und gleichzeitig Markteintrittsbarrieren für neue Wettbewerber aufzubauen (Homburg et al. 2000). Der Prozess der Gestaltung hybrider Leistungsbündel mit dem Ziel der Erstellung eines Lösungsangebots erfolgt in der Praxis – Ausnahmen bestäti-gen die Regel – noch weitgehend unsystematisch und reaktiv. Für hybride Leis-tungsbündel gilt aber, dass sich Markterfolge nur dann erzielen lassen, wenn durch die Verknüpfung von Investitionsgütern und industriellen Dienstleistungen eine Vorteilsposition erzeugt werden kann. Wird die Vorteilsposition hingegen durch die separate Vermarktung einzelner Dienstleistungen erzeugt, so kann auch das klassische, produktbegleitende Dienstleistungsangebot zielführend sein. Im Fol-genden soll dargestellt werden, woran dieser Vorteil konkret festgemacht werden kann (Backhaus 2006).

2.1 Kundenvorteil, Netto-Nutzen-Vorteil, Value Proposition, USP oder KKV®?

Es ist unbestritten: Die erfolgreiche Vermarktung hybrider Leistungsbündel erfor-dert eine ausgeprägte Kundenorientierung. Die Literatur hat gezeigt, dass Kun-denorientierung ein theoretisches Konstrukt ist, das in vielfältiger Weise interpre-tiert werden kann (Albers, Eggert 1988). Die Forderung nach Kundenorientierung manifestiert sich meistens darin, dass alle marktrelevanten Maßnahmen unter dem Postulat der Verbesserung des Kundennutzens gesehen werden (Hanan, Karp 1991). Ziel ist es, einen Kundenvorteil zu erlangen (Große-Oetringhaus 1990; Plinke 2000). Der Kundenvorteil ist dann gegeben, wenn der Nutzen, den ein Nachfrager aus dem hybriden Leistungsangebot zieht, größer ist als der Preis, den er dafür zahlen muss. Plinke (2000) bezeichnet dies als Netto-Nutzen-Vorteil.

In einer Welt mit dynamischem Wettbewerb reicht ein so definierter Netto-Nutzen-Vorteil jedoch nicht aus, um erfolgreich zu bestehen. Vielmehr erfordert das Konstrukt des Netto-Nutzens eine Erweiterung um die Wettbewerbskompo-nente. Der positive Netto-Nutzen für den Nachfrager ist eine notwendige Bedin-gung, damit das Angebot des betrachteten Anbieters A überhaupt als kaufrelevant betrachtet wird. Ob der Netto-Nutzen-Vorteil hinreichend ist, wird durch einen Vergleich mit den Netto-Nutzen-Vorteilen der relevanten Konkurrenzangebote bestimmt. Ein Nachfrager wird sich nämlich für den Anbieter entscheiden, der den höchsten Netto-Nutzen-Vorteil glaubhaft vermitteln kann. Das entscheidende Merkmal für das erfolgreiche Bestehen im Wettbewerb ist somit nicht der Kun-

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den- oder Netto-Nutzen-Vorteil, sondern der relative Kundenvorteil, oder die Net-to-Nutzen-Differenz.

Abb. 2.1 stellt die Überlegung in Anlehnung an Plinke (2000) noch einmal gra-fisch dar.

Abb. 2.1: Relativer Kundenvorteil/Netto-Nutzen-Differenz zweier Konkurrenzalternativen

Aus der Sicht des Kunden wird in Abb. 2.1 dem empfundenen Nutzen des Ange-bots eines hybriden Leistungsbündels (Nutzenlinie) der zu zahlende Preis gegen-übergestellt. Dabei wird deutlich: K liegt im Angebotspreis leicht höher als A. Die relevanten Nachfrager empfinden einen Nutzen bei K genau in Höhe der entste-henden Kosten, sodass K mit den Kosten seiner Gesamtleistung beim Kunden ex-akt den empfundenen Nutzen „abschöpft“. Das Angebot von A erzeugt dagegen einen höheren Nutzen bei niedrigeren Gesamtkosten. Die Netto-Nutzen-Differenz zwischen A und K entspricht somit dem grau unterlegten Bereich. Die Trennlinie im grau unterlegten Bereich zeigt, dass sich der Netto-Nutzen-Vorteil aus zwei Komponenten zusammensetzt: Aus einer Netto-Nutzen-Differenz im engeren Sin-ne und einer vom Käufer empfundenen Kostendifferenz.

Die Idee, das Konstrukt des Kundenvorteils zum zentralen Effektivitätskriteri-um für die Gestaltung von hybriden Leistungsbündeln zu machen und ihm damit die Navigatorfunktion im Marketing zuzuweisen, ist im Prinzip nicht neu, sondern wurde schon 1960 von Reeves (1963, dt. Fassung) mit dem Begriff „USP“ und später von Ries und Trout (1981) in den 1980er-Jahren aufgegriffen. Das Akro-nym USP, das für das Konstrukt der Unique Selling Proposition steht, beschreibt

2 Der KKV® als Orientierungsrahmen

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die Suche nach den Alleinstellungsmerkmalen eines Leistungsangebotes. Da eine USP in der Wahrnehmungswelt der Nachfrage bestehen muss, beschreibt das Konstrukt der Unique Selling Proposition im Prinzip nichts anderes als eine Kom-ponente des Netto-Nutzen-Differenz-Konzepts, nämlich die Nutzendifferenz. Der Vergleich zu dem dafür zu zahlenden Preis bzw. der entstehenden Folgekosten fehlt jedoch.

Wir halten deshalb fest: Kundenvorteil und Netto-Nutzen beschreiben identi-sche Sachverhalte. Sie sind dem Konstrukt der USP insofern überlegen, als dass sie nicht nur auf die Einzigartigkeiten eines Leistungsangebotes abstellen, sondern zusätzlich den notwendigen Preisvergleich mit einbeziehen. In einer Welt mit Wettbewerb reicht jedoch ein Kundenvorteil bzw. positiver Netto-Nutzen nicht aus: Der Kundenvorteil bzw. Netto-Nutzen muss größer sein als der des besten Wettbewerbers. Die Netto-Nutzen-Differenz oder der relative Kundenvorteil sind also kaufentscheidend. Das Konstrukt der USP betont zwar diesen Wettbewerbs-bezug, berücksichtigt aber nicht die für den Kunden dafür aufzubringenden ent-scheidungsrelevanten Kosten.

Seit einiger Zeit beschäftigt sich die Literatur mit einem neuen theoretischen Konstrukt, das als Value Proposition bezeichnet wird. Anderson, Narus, Narayan-das (2008, S. 6) definieren präzise, was eine Value Proposition ausdrückt: „Value [..] ist der Wert von ökonomischen, technischen, dienstleistungsbezogenen und sozialen Nutzenelementen, die ein Nachfrager im Austausch für den gezahlten Preis bekommt – ausgedrückt in Geldeinheiten“. Nach Anderson et al. definieren drei Merkmale das neue Value Konzept:

1. Der Wert des Leistungsangebotes wird in Geldeinheiten gemessen: „Econo-mists may care about ‚utils’, but we have never met a manager who did.“ (Anderson et al. 2008, S. 6).

2. „Value is what a customer gets in exchange for the price it pays” (Anderson et al. 2008, S. 6). Ein Marktangebot besteht somit aus zwei Elementen: Value und Preis und entspricht damit dem Kunden- bzw. Netto-Nutzen-Vorteil.

3. Für eine Wettbewerbssituation ist diese Value Proposition noch zu relativieren. Im Wettbewerbsfall lautet die fundamentale Value-Gleichung: (Value(A) - Preis(A)) > (Value(K) - Preis(K)). Dies entspricht dem Konstrukt des relativen Konkurrenzvorteils bzw. der Netto-Nutzen-Differenz.

Versucht man, das Konstrukt der kaufrelevanten Value Proposition in unsere Überlegungen zu integrieren, dann wird deutlich, dass die Neuerung dieses Kon-strukts nicht in der Grundüberlegung selbst begründet ist – es geht um die konkur-renzbezogene, wahrgenommene (Mehr-) Nutzenstiftung eines Leistungsangebots im Vergleich zu den entstehenden Kosten für den Nachfrager –, sondern vielmehr darin, dass der Anbieter aufgefordert wird, sich explizit Gedanken darüber zu ma-chen, worin der durch das hybride Leistungsbündel zur Verfügung gestellte Nut-zen besteht und was er in metrischen Größen, nämlich Geldeinheiten, für den Kunden wert ist. Gelingt dies, dann kann der Anbieter dem Nachfrager „argu-

2.1 Kundenvorteil, Netto-Nutzen-Vorteil, Value Proposition, USP oder KKV®?

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mentspezifisch vorrechnen“, was ihm die jeweiligen Teilleistungen quantitativ erbringen, sodass der relative Konkurrenzvorteil quantifizierbar wird. Die Bedeu-tung des Value-Konzeptes steht und fällt damit mit der Möglichkeit, den geliefer-ten Value dem Kunden gegenüber quantifizieren und glaubhaft vermitteln zu kön-nen. Anderson et al. entwickeln zu diesem Zweck eine Toolbox, die zur Value-Quantifizierung eingesetzt werden kann (Anderson et al. 1993).

Es ist insbesondere der Verdienst von Plinke (2000), darauf hingewiesen zu haben, dass für Zwecke der marktorientierten Unternehmensführung die Kunden-perspektive um eine Anbieterperspektive zu ergänzen ist. Dazu führt er den Beg-riff des Wettbewerbsvorteils ein. Ein Wettbewerbsvorteil setzt sich nach Plinke aus einem Kunden- und einem Anbietervorteil zusammen. Der Anbietervorteil bei Plinke ist ebenfalls eine relative Größe. Ist ein Anbieter in der Lage, ein gegebe-nes Leistungsangebot günstiger zu erbringen als die relevanten Konkurrenten, so verfügt dieser Anbieter über einen Anbietervorteil. „Ein Anbieter, der einen Kos-tenvorteil hat, wird bei gleichen Preisen höhere Gewinne erzielen als seine Wett-bewerber, er wird bei niedrigeren Preisen den Marktanteil vergrößern, was wie-derum seinen Kostenvorteil festigt und die Voraussetzungen für höhere Gewinne schafft.“ (Plinke 2000, S. 81 f.). Allerdings: Anbietervorteile verbessern die Wett-bewerbsposition in Bezug auf die Kunden nicht unmittelbar. Die Wettbewerbspo-sition bleibt in den Augen der Nachfrager unverändert. Erst wenn der Anbieter seinen Anbietervorteil zumindest partiell an die Kunden weitergibt, ergibt sich ei-ne Verbesserung der Position gegenüber dem Kunden. Dann muss aber sicherge-stellt sein, dass der (relative) Anbietervorteil auch in absoluten Größen wirtschaft-lich ist (absoluter Effizienzvorteil). Ist dies der Fall, verfügt ein Leistungsangebot über einen Komparativen Konkurrenzvorteil (KKV®).

Das Konstrukt des KKVs® stellt also auf das Spannungsverhältnis zwischen Ef-fektivitäts- und Effizienzdimension ab (Backhaus, Voeth 2007, S. 23 ff.). Es ad-ressiert damit die zentrale dauerhafte Existenzgrundlage eines Unternehmens. Nur wer im Wettbewerb hocheffektiv und gleichzeitig effizient ist, wird den Wettbe-werb überleben. Der KKV® wird damit zum Navigator im dynamischen Wettbe-werb. Effektiv zu sein heißt, dem (potenziellen) Kunden quantifizierbare (Mehr-) Werte anzubieten, also kaufrelevante Value Propositions aufzubauen, die aber preislich so abgeschöpft werden können, dass ein Netto-Nutzen-Vorteil für den Nachfrager verbleibt und gleichzeitig der Anbieter entsprechende Gewinne erzielt. Ein Unternehmen ohne Effektivität beim Kunden, also ohne signifikanten Value Proposition-Vorteil, begibt sich in die Gefahr eines Preiskampfes, der sowohl bei zahlreichen Investitionsgütern als auch bei vielen separat vermarkteten produktbe-gleitenden Dienstleistungen vorzufinden ist. Dieser Preiskampf kann so ruinös werden, dass er die Effizienzbasis eines Unternehmens zerstört. Aber Unterneh-men, die über einen positiven Value Proposition-Vorteil verfügen, müssen auch die Effizienzseite beherrschen, sonst verschenken sie möglicherweise Erlöspoten-zial.


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2.2 Die Marketing-Navigatoren im Vergleich

In vielen Literaturbeiträgen wird Marketing immer noch mit dem Konstrukt Kun-denorientierung umschrieben. Manche Autoren erheben gar die Erfüllung der Kundenwünsche zum generellen Leitprinzip (Nagel, Rasner 1996, S. 16). Dies be-schreibt aber nur eine Seite der Medaille, die Effektivitätsdimension. Das Konzept der Value Proposition hat die Effektivitätsdiskussion insofern bereichert, als Me-thoden hervorgebracht wurden, die es dem vermarktenden Unternehmen ermögli-chen, die bereit gestellten Werte für den Nachfrager argumentativ zu differenzie-ren und zu quantifizieren. Diese in Geldeinheiten gemessene Value Proposition kann nun direkt zu den dem Nachfrager entstehenden Kosten in Beziehung gesetzt werden, um die Vorteilhaftigkeit für den Kunden deutlich zu machen (Kundenvor-teil). Dies schafft eine Brücke zur Effizienzüberlegung, bei der die Wirtschaftlich-keit des Leistungsangebotes aus Anbietersicht sichergestellt wird. Die gleichzeiti-ge Betrachtung von Effektivitäts- und Effizienzdimension bei der Vorteilsdimension bezeichnen wir als KKV®-Perspektiven.

Warum ist diese Abgrenzung wichtig? Sie ist wichtig, weil sie den Blick dafür schärft, worauf der Fokus bei der Vermarktung von hybriden Leistungsbündeln liegen sollte:

Es sollte eben nicht nur um die Maximierung der Effektivität des Mitteleinsat-zes, sondern gleichzeitig um die Beachtung der Effizienzbedingungen gehen. Ins-besondere im Zuge des verschärften Margendrucks im eigentlichen Kerngeschäft – der Investitionsgüter – wird die Forderung nach einer effizienten Erbringung der bisher oftmals kostenlos erbrachten industriellen Dienstleistungen laut. So sieht sich die Dienstleistungssparte in vielen Unternehmen zunehmend der Forderung gegenüber, den Wertbeitrag der eigenen Aktivitäten zu belegen und kundenseitig in entsprechende Einzahlungen zu überführen. Dazu leistet das Konstrukt der Va-lue Proposition einen wichtigen Beitrag, in dem es den relativen Kundenvorteil argumentativ zu differenzieren und zu quantifizieren versucht. Dies wiederum schafft die Basis dafür, quantifizierte Netto-Nutzen-Differenzen z. B. preispoli-tisch besser auszunutzen. Abb. 2.2 zeigt im Vergleich zu Abb. 2.1 den Preisspiel-raum bei quantifizierten Netto-Nutzen-Differenzen. Es geht darum, so viel von den Netto-Nutzen-Differenzen abzuschöpfen, dass die verbleibenden Netto-Nutzen-Differenzen noch so groß sind, dass die Nachfrager das Angebot als deut-lich vorteilhaft ansehen (vgl Abb. 2.2).

2.2 Die Marketing-Navigatoren im Vergleich

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Abb. 2.2: Abschöpfung des Netto-Nutzen-Vorteils

Unternehmen, die ihre Vermarktungsanstrengungen an dem in Abb. 2.2 dargestell-ten und beschriebenen Navigator orientieren, bezeichnen wir als Unternehmen, die konsequent marktorientiert handeln.

In Bezug auf die Vermarktung hybrider Leistungsbündel kann somit festgehal-ten werden: industrielle Dienstleistungen sollten in Kombination mit den Investi-tionsgütern genau in dem Geschäftsmodell angeboten werden, bei dem sicherge-stellt ist, dass hierdurch eine KKV®-Position des Unternehmens erreicht werden kann.

2.3 Vermarktung hybrider Leistungsbündel als Management von KKVs®

Die Managementausrichtung auf Entwicklung, Ausbau und Verteidigung von KKV®-Positionen stellt im Regelfall eine große marktpolitische Herausforderung dar. Das liegt im Wesentlichen an der notwendigen Balance zwischen der Effektivitäts- und Effizienzdimension. Es ist eben relativ leicht, Kundenwünsche besser als die Wettbewerber zu erfüllen, wenn man nicht auf die Ergebniswirkun-gen achten muss. Erst die gleichzeitige Betrachtung von Kundenwunscherfüllung und Erfüllung der Wirtschaftlichkeitsziele macht das KKV®-Management bei der Vermarktung hybrider Leistungsbündel zu einer Gratwanderung.


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Was ist zu tun, um bei der Vermarktung hybrider Leistungsbündel eine KKV®-Position mit einem positiven Ergebnis für das Unternehmen (Effizienz) und einer positiven Nettonutzendifferenz für den Nachfrager (Effektivität) zu erreichen? Die Beantwortung dieser Frage erfordert die Operationalisierung der KKV®-Anforderungen.

Abb. 2.3 zeigt in diesem Zusammenhang, welche Merkmale einen KKV® bestimmen.

Abb. 2.3: Anforderungen an einen KKV®

Betrachten wir zunächst die Effektivitätsdimension und damit primär die Nachfra-gerseite, dann wird deutlich, dass wir von der Existenz eines KKVs® nur dann sprechen können, wenn das hybride Leistungsbündel vom Nachfrager in für ihn bedeutsamen Dimensionen vorteilhafter als die Wettbewerbsangebote wahrge-nommen wird. Darüber hinaus muss unter Effizienzgesichtpunkten und damit aus Anbietersicht dieser Vorteil verteidigungsfähig und wirtschaftlich sein. Nur wenn diese anbieter- und nachfragerbezogenen Kriterien gleichzeitig erfüllt sind, spre-chen wir von der Existenz eines KKVs® (Backhaus, Voeth 2007, S. 25 ff.).

Um aus Nachfragerperspektive eine effektive KKV®-Position zu begründen, muss der Nutzen des Leistungsangebotes eines Anbieters A folglich für den Nach-frager so bedeutsam sein, dass er den Nutzenentgang durch die Kosten, die er aufwenden muss, um die Verfügbarkeit über das Leistungsangebot von A zu er-halten (Kundenvorteil A), größer ist als der Kundenvorteil aller anderen Anbieter. Eine solche Netto-Nutzen-Differenz ist nur dann zu erlangen, wenn das Leis-tungsangebot den (zentralen) Anforderungen der Kunden Rechnung trägt.

Damit sind zwei Problemkreise angesprochen. Zum einen ist dies die Mehrdi-mensionalität von Kundenanforderungen. Die Anforderungen eines einzelnen Kunden an ein Leistungsangebot werden in aller Regel nicht eindimensional, son-


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dern durch die Parallelität mehrerer Anforderungen gekennzeichnet sein, insbe-sondere bei der komplexen Zusammenstellung von industriellen Dienstleistungen und Investitionsgütern zu hybriden Leistungsbündeln. So wird der Kunde beim Kauf eines hybriden Leistungsbündels neben den für ihn bedeutsamen Anforde-rungen an die Produktausgestaltung auch Anforderungen an die Ausgestaltung der notwendigen Dienstleistungen (wie bspw. Inbetriebnahme plus 2 Tage Anlauf-betreuung, Ersatzteilverfügbarkeit in 12 Stunden und Intensivschulung) haben.

Zum anderen spielt die Heterogenität von Kundenanforderungen eine bedeut-same Rolle. Da Nachfrager auf Industriegütermärkten im Hinblick auf ein spezifi-sches Leistungsangebot häufig sehr unterschiedliche Anforderungen haben, wird ein Leistungsangebot unter Bedeutsamkeitsaspekten wenig KKV®-Potenzial besit-zen, wenn es diesen Heterogenitätsanforderungen nicht Rechnung trägt. Aus die-sem Grund wird es im Folgenden die Aufgabe sein, mögliche Geschäftsmodellan-gebote hybrider Produkte vor dem Hintergrund von Heterogenitätsaspekten zu beurteilen. In diesem Zusammenhang wird im weiteren Verlauf des Buches der Marktsegmentierung und der Zusammenstellung kundenindividueller Angebote eine zentrale Rolle zukommen.

Ein Produktvorteil wird darüber hinaus allerdings nur dann zu einem KKV®, wenn er einen wahrgenommenen (deutlichen) Vorteil in mindestens einer für den Kunden bedeutsamen Nutzendimension adressiert. Mit anderen Worten: der Wert einer noch so gut erbrachten industriellen Dienstleistung geht verloren, wenn er vom Nachfrager nicht entsprechend wahrgenommen wird. Offensichtlich ist dabei für die KKV®-Position eines Anbieters nicht die objektive, sondern die informato-rische Wahrnehmungsdimension entscheidend. Die Wahrscheinlichkeit einer Ab-weichung zwischen objektiven Leistungsmerkmalen und der Wahrnehmung dieser Merkmale durch potenzielle Kunden wird dabei von vielen Parametern beein-flusst. So sind beispielsweise Einstellungen als wertende Meinungen gegenüber einem Anbieter zeitlich relativ stabil (Kroeber-Riel et al. 2009, S. 225), was dazu führen kann, dass das aktuelle Leistungsangebot eines Unternehmens unter Um-ständen deutlich von der durch die Vergangenheit geprägte Einstellung abweicht. Dies ist bei industriellen Dienstleistungen insbesondere durch die Kundenforde-rungen nach einer kostenlosen Erbringung zu beobachten, weil diese Standard-Dienstleistungen „in der Vergangenheit schon immer kostenlos erbracht worden sind“.

Eine andere Ursache für Abweichungen zwischen objektiver und informatori-scher Wahrnehmungsdimension erwächst aus der grundsätzlichen Schwierigkeit für Kunden, den objektiven Leistungsumfang eines Angebots zu beurteilen. Dies ist insbesondere bei hybriden Leistungsbündeln der Fall, die einen hohen Anteil von Erfahrungs- oder Vertrauenseigenschaften aufweisen, d.h. Merkmale besitzen, deren Ausprägung für den Kunden erst nach dem Kauf respektive überhaupt nicht bewertbar ist (Kaas, Busch 1996; Weiber, Adler 1995). Insofern kommt insbeson-dere bei hybriden Leistungsbündeln der Glaubwürdigkeit des Leistungsverspre-


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chens für die Wahrnehmung des Nutzenangebotes eine entscheidende Bedeutung zu.

Die Wahrnehmungsdimension des Nutzenvorteils ist aus diesem Grund von zentraler Bedeutung, weil Wahrnehmungsprozesse selektiv und teilweise auch verzerrend sind. Diese Erkenntnis gilt ebenso für Wahrnehmungsprozesse von Anbieterleistungen auf Industriegütermärkten. Nicht die Anbietersicht bzw. die objektiv existierenden Unterschiede von Investitionsgütern oder industriellen Dienstleistungen sind für den KKV® ausschlaggebend, sondern die Kundensicht. Ob und in welcher Höhe ein Kunde wirklich einen Wert (Value) bei einem Leis-tungsangebot empfindet, ist durch seinen subjektiven Wahrnehmungsprozess ge-steuert. Vor diesem Hintergrund gilt es insbesondere auf technisch getriebenen In-dustriegütermärkten, immer wieder sorgfältig zu prüfen, ob durch die Angabe und Kommunikation technischer Daten wirklich ein KKV® definiert wird oder ledig-lich ein Produktvorteil. Ein Produktvorteil kennzeichnet eine (technische) Überle-genheit eines Leistungsangebotes gegenüber vergleichbaren Alternativen. Dieser Produktvorteil wird aber erst dann zu einem KKV®, wenn er auch vom Kunden als signifikant nutzenstiftend(er) wahrgenommen wird. Aus Marketingsicht reicht es nicht aus, mögliche Abweichungen zwischen objektiven Leistungsmerkmalen und Kundenwahrnehmung zu beklagen. Vielmehr ist es im Kontext der Wahrneh-mungsdimension des KKVs® eine zentrale Aufgabe, das Verhältnis zwischen ob-jektiver und informatorischer Wahrnehmungsdimension systematisch zu analysie-ren und darauf aufbauend zu managen.

In Bezug auf die nachfragerseitige Forderung nach einer kostenlosen Erbrin-gung von industriellen Dienstleistungen kann gefolgert werden, dass der wahre Wert der Dienstleistungen mit hoher Wahrscheinlichkeit oberhalb vom durch den Nachfrager wahrgenommenen Wert liegen wird. Dies kann unmittelbar damit zu-sammenhängen, dass die kommunikative Aufgabe des Anbieters, dem Kunden den wahren Wert der industriellen Dienstleistungen glaubhaft zu kommunizieren, nicht zufriedenstellend gelöst wurde. Die industrielle Dienstleistung oder das hyb-ride Leistungsbündel leistet also tatsächlich mehr als vom Kunden wahrgenom-men wird.

Abhilfe kann in diesem Zusammenhang beispielsweise ein Value Calculator schaffen. Hierbei wird versucht, den Kunden durch eine quantitative Nutzenargu-mentation von der Vorteilhaftigkeit eines Dienstleistungsangebotes zu überzeugen und so gegebenenfalls seine Zahlungsbereitschaft zu erhöhen. Mithilfe eines Va-lue Calculators wird dem Kunden auf Basis von Marktforschungsdaten, Algorith-men und eigenen Angaben der monetäre zeitraumbezogene Nutzen der Inan-spruchnahme einer produktbegleitenden Dienstleistung vorgerechnet. Der angegebene Nutzen bietet dem Nachfrager bei Verwendung in einem Verkaufsge-spräch einen Referenzpunkt für die eigene Zahlungsbereitschaft und ist bei vor-handener Glaubwürdigkeit des Anbieters in der Lage, das Kaufrisiko beim Nach-frager zu verringern und somit die Zahlungsbereitschaft sowie die


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Wahrscheinlichkeit der Inanspruchnahme einer Dienstleistung aktiv zu erhöhen. Eine weitere Möglichkeit zur Stärkung der Wahrnehmungsposition hybrider Leis-tungsbündel in den Augen des Nachfragers stellt der Einsatz von Recommender Systemen dar. Diese individuellen Entscheidungsunterstützungs-Systeme dienen in erster Linie dazu, den Nachfrager durch die Unterbreitung von individuell aus-gestalteten Dienstleistungsangeboten und die Versorgung mit personalisierten In-formationen bei seiner Kaufentscheidung zu unterstützen und bieten damit eine weitere Möglichkeit zur aktiven Kommunikation und zur Verbesserung der Wahr-nehmung produktbegleitender Dienstleistungen. Die Ideen des Value Calculators und der Recommender Systeme als Vermarktungstools werden im weiteren Ver-lauf des Buches vertieft und an geeigneter Stelle aufgegriffen.

Sind die Voraussetzungen in Bezug auf die Wahrnehmungsdimension und die Bedeutsamkeit erfüllt, so ergibt sich für den Anbieter immer dann eine KKV®-Position, wenn dieses effektive Leistungsangebot auch effizient ist. Das erfordert einerseits die Verteidigungsfähigkeit des relativen Kundenvorteils, sodass der KKV® dauerhaft ist, verbunden mit einer entsprechenden Wirtschaftlichkeit, die i.d.R. mit dem Grad der Dauerhaftigkeit ansteigt.

Damit ein relativer Kundenvorteil für einen Anbieter zum strategischen Vorteil wird, muss dieser Vorteil so weit schützbar sein, dass er nicht kurzfristig erodiert bzw. von der Konkurrenz imitiert wird. So ist eine Preissenkung, die nicht auf ei-ner im Vergleich zum Wettbewerb wesentlich günstigeren Kostenstruktur beruht, kein dauerhafter Konkurrenzvorteil, da Wettbewerber in der Regel sehr schnell und vehement zu reagieren in der Lage sind (Backhaus, Voeth 2007, S. 45). Die Verteidigungsfähigkeit eines KKVs® ist oftmals die Basis dafür, dass dem Effi-zienzprinzip überhaupt Rechnung getragen werden kann. Verteidigungsfähig sind relative Kundenvorteile immer dann, wenn sie schwer oder gar nicht imitierbar sind. Das gilt bei Investitionsgütern z.B. für Produktinnovationen, die patentrecht-lich geschützt sind. Faktisch ist der Schutz dieser Produktinnovation langfristig al-lerdings kaum möglich, wie es derzeit im Zuge der stark verbreiteten asiatischen Produkt- oder Maschinenpiraterie festzustellen ist. Aus diesem Grund kann die Verteidigungsfähigkeit vielmehr insbesondere durch einzigartige historische Kon-textbedingungen sowie durch eine kausale und soziale Komplexität der Leistung positiv beeinflusst werden (Barney 1991).

Der einzigartige historische Kontext beschreibt dabei den langfristigen und vergangenheitsbezogenen Prozess, in dem ein KKV® entstanden ist. Der KKV® kann demnach z.B. durch situationsbedingte Lerneffekte in der Vergangenheit we-sentlich geprägt worden sein. Versucht ein Konkurrent, die zeitlichen Effekte des somit als pfadabhängig zu bezeichnenden KKVs® in einem kurzen zeitlichen Ab-lauf zu imitieren, so kann dies zu erheblichen beschleunigungsbedingten Zusatz-kosten und höheren Fehlerwahrscheinlichkeiten für die KKV®-Imitation führen (Freiling 2001, S. 139). Weiterhin kann die Verteidigungsfähigkeit in einer kausa-len Komplexität begründet liegen. Sofern ein Unternehmen die Imitation eines


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KKVs® anstrebt, bedarf es im Vorfeld der Imitation einer genauen Kenntnis über die kausalen Zusammenhänge zwischen benötigten Ressourcen wie z.B. dem Wis-sen des Personals oder dem Einsatz von Maschinen oder Spezialwerkzeug und den daraus resultierenden Wettbewerbsvorteilen. Da diese Zusammenhänge meist mehrdeutig sind und selbst durch den KKV®-Eigner nicht oder nur hypothetisch nachvollzogen werden können, wird eine KKV®-Imitation durch Dritte deutlich erschwert. Dies gilt insbesondere bei hybriden Leistungsbündeln, die durch einen hohen Dienstleistungsanteil geprägt sind. Wettbewerbsvorteile basieren in diesem Fall häufig auf dem Faktor Personal und sind daher wesentlich schwieriger zu ko-pieren als reine Produktleistungen. Das spezifische sowie personen- oder unter-nehmensgebundene Know-how kann demnach bei der Erbringung hybrider Leis-tungsbündel einen wesentlichen Beitrag zur Verteidigungsfähigkeit eines KKVs® leisten.

Die soziale Komplexität adressiert darüber hinaus das Ausmaß der Interdepen-denzen zwischen den in einem hybriden Leistungsbündel kombinierten Ressour-cen. Ein hohes Ausmaß führt zu einer deutlich erschwerten Imitation der Anbieter-leistung, insbesondere bei Leistungen, die sich auf Basis sozialer Beziehungen entwickelt haben. Ein Beispiel für eine häufig genannte sozial komplexe Ressour-ce stellt die Unternehmenskultur dar, die auf vielfältigen sozialen Interaktionspro-zessen beruht, nur langfristig verändert werden kann und in Folge nur äußerst schwer imitierbar ist. Ist die Unternehmenskultur dienstleistungs- oder lösungsori-entiert ausgerichtet, so kann daraus folglich ein potenziell besonders verteidi-gungsfähiger KKV® bei der Erbringung hybrider Leistungsbündel resultieren.

Eine weitere Möglichkeit zur Sicherung einer umfangreichen Verteidigungsfä-higkeit stellen Geschäftsmodellinnovationen dar (Für Beispiele vgl. Grant, Nippa 2006, S. 293 ff.). Relative Kundenvorteile, die durch eine Modifikation eines ge-samten Geschäftsmodells entstehen, beinhalten immer mehrdimensionale Vor-sprünge. Es entsteht somit nicht nur ein neuer Produktnutzen. Vielmehr unter-scheiden sich die Wertschöpfungsarchitekturen zur Generierung dieses Nutzens und unter Umständen auch die Erlösmodelle von denen der Konkurrenz und bie-ten somit mehrere Vorteile gleichzeitig.

Zusammenfassend kann in Bezug auf die Verteidigungsfähigkeit eines indus-triellen Angebots die folgende Grundregel definiert werden: Je vielschichtiger die Basis des relativen Kundenvorteils ist, desto schwieriger ist er zu imitieren. Diese Grundregel ist an sich allerdings noch zu wenig handfest, um Anbietern von hyb-riden Leistungsbündeln konkrete Empfehlungen für die Ausgestaltung des Leis-tungsangebots zu geben. Neben der Definition nachfragergerechter und wettbe-werbsdifferenzierender Geschäftsmodelle spielen hierbei vor allem auch solche Erfolgsfaktoren eine Rolle, die mit den einzigartigen historischen Kontextbedin-gungen und der kausalen und sozialen Komplexität eines Leistungsangebots zu-sammenhängen. Da der Einfluss derartiger Erfolgsfaktoren auf den tatsächlichen (wirtschaftlichen) Dienstleistungserfolg von Unternehmen bisher noch nicht empi-


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risch untersucht worden sind, sollen in Kapitel 3.2 dieses Buches die Ergebnisse einer empirischen Untersuchung zum Thema „Erfolgsfaktoren beim Angebot hyb-rider Leistungsbündel“ vorgestellt werden. Hieraus können für einen Anbieter wertvolle Stellhebel für die Schaffung geeigneter Rahmenbedingungen für die Erbringung und die Sicherung der Verteidigungsfähigkeit hybrider Leistungsbün-del abgeleitet werden.

Die Sicherung der Verteidigungsfähigkeit eines KKVs® ist in der Regel Vor-aussetzung dafür, dass die Effizienzanforderung gewährleistet ist. Die Wirtschaft-lichkeitsanforderungen bei der Ausgestaltung eines relativen Kundenvorteils, der ja zunächst alle Ressourcen auf den Kunden ausrichtet, sollen darüber hinaus si-cherstellen, dass der Gegenwert, den der Anbieter vom Kunden für seinen Nut-zenbeitrag erhält, so groß ist, dass sich das gesamte Angebot hybrider Leistungs-bündel rechnet. Denn nur wenn ein angemessener Ergebnisüberschuss erzeugt wird, liegt neben einem Kunden- auch ein Anbietervorteil vor.

Dazu vergegenwärtigen wir uns noch einmal einen simplen Zusammenhang: Die Wirtschaftlichkeit für den Anbieter bestimmt sich aus der Differenz zwischen erzielbarem Preis und relevanten Kosten. Die Preisobergrenze wird bestimmt durch die Zahlungsbereitschaft der Nachfrager („bei höheren Preisen steigt der Nachfrager aus!“), während die Preisuntergrenze durch die relevanten Kosten de-terminiert ist („liegt der Preis unter den Kosten, steigt der Anbieter aus!“). Wie Abb. 2.4 zeigt, gilt es, diesen Preiskorridor unter Berücksichtigung der Wettbe-werberpreise auszunutzen. Während die Wettbewerberpreise beobachtbar sind, ist die Kostensituation auf Anbieterseite zu definieren und die Zahlungsbereitschaft als theoretisches Konstrukt zu operationalisieren und empirisch zu ermitteln.


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Abb. 2.4: Schema zur Herleitung eines relevanten Preiskorridors

Expertengespräche haben gezeigt, dass aus Sicht vieler Anbieter hybrider Leis-tungsbündel schon die Schaffung einer ausreichenden Kostentransparenz zur Be-stimmung der Preisuntergrenze für die Erbringung industrieller Dienstleistungen eine praktische Herausforderung darstellt. Aus diesem Grund haben wir im Rah-men des ServPay-Projektes ein Softwaretool zur systematischen Unterstützung der Kostenbestimmung produktbegleitender Dienstleistungen entwickelt, dessen Funktionsweise in Kapitel 3.3 dieses Buches dargestellt wird.

Um der Wirtschaftlichkeitsprämisse des KKVs® gerecht werden zu können, wird in der industriellen Praxis der Preis häufig durch einen prozentualen Auf-schlag auf die ermittelten Kosten bestimmt. Dass durch diese Preisbestimmung al-lerdings Ergebnispotenziale verloren gehen, wird mit Blick auf Abb. 2.4 unmittel-bar deutlich: Führt der prozentuale Aufschlag auf die Kosten zu einem Preis, der weit unterhalb des niedrigsten Wettbewerberpreises (2) und somit auch unter den Zahlungsbereitschaften des Nachfragers liegt, so hätte auf dem Markt bei gleich-bleibender Absatzmenge ein höherer Preis und somit eine höhere Rendite erzielt werden können. Liegt der Preis durch den prozentualen Aufschlag auf die Kosten demgegenüber oberhalb der Zahlungsbereitschaft des Nachfragers, so wird der Nachfrager von einem Kauf des hybriden Leistungsbündels absehen und das Leis-


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tungsbündel von einem Wettbewerber beziehen, sodass dies zu Umsatzeinbußen führen würde.

Dieses kleine Beispiel macht deutlich, dass die Wirtschaftlichkeitsperspektive des KKVs® nur dann bestmöglich befriedigt werden kann, wenn die kostenorien-tierte Preisbestimmung (Inside-Out-Perspektive) durch eine marktorientierte Preisbestimmung (Outside-In-Perspektive) ergänzt wird. Unterstellt man dabei, dass ein Nachfrager zwischen verschiedenen Alternativen hybrider Leistungsbün-del wählen kann, so wird er sich für die Alternative entscheiden, die aus seiner Sicht den höchsten Netto-Nutzen (also die Differenz aus der Summe der Nutzen-elemente und dem Preis) generiert. Die Preissetzung des Anbieters sollte also zu einer vom Nachfrager wahrgenommenen Netto-Nutzen-Differenz gegenüber den relevanten Konkurrenzangeboten führen. Eine optimale Preissetzung verbindet folglich die Aufrechterhaltung einer positiven Netto-Nutzen-Differenz mit einer möglichst hohen Abschöpfung der Konsumentenrente.

Somit sollte die Preisbestimmung neben der Kostenkalkulation an zwei weite-ren Größen ausgerichtet sein: Dem wahrgenommenen Wert eines hybriden Pro-duktes aus Nachfragersicht (Value), der sich aus ökonomischen, technischen, dienstleistungsbezogenen oder sozialen Nutzenelementen zusammensetzen kann (Anderson et al. 2008, S. 6) und dem Wettbewerberpreis für ein vergleichbares Angebot. Während der Wettbewerberpreis für ein vergleichbares hybrides Leis-tungsbündel in vielen Fällen am Markt beobachtet werden kann, muss der wahr-genommene Wert des Angebots direkt beim Kunden – bspw. mithilfe einer nach-fragerseitigen Erhebung von Zahlungsbereitschaften – erfasst werden. Durch die Verknüpfung dieser beiden Größen können Rückschlüsse auf die individuellen Preisobergrenzen der Nachfrager für einzelne hybride Leistungsbündel gezogen werden. Zunächst einmal kann dabei festgestellt werden, dass das Angebot eines hybriden Leistungsbündels nicht sinnvoll ist, wenn die Zahlungsbereitschaft oder der Wettbewerberpreis unterhalb der eigenen Kosten liegt. In diesem Fall kann das Angebot dem Wirtschaftlichkeitspostulat des KKVs® nicht gerecht werden.

Liegen sowohl die Zahlungsbereitschaft des Nachfragers als auch der Preis des Wettbewerbers über den eigenen Kosten, so lassen sich zwei Fälle unterscheiden: Ist der Wettbewerberpreis höher als die Zahlungsbereitschaft des Nachfragers (Fall 1 in Abb. 2.4), so wird die Preisobergrenze durch die Zahlungsbereitschaft des Nachfragers bestimmt. Der positive Preiskorridor bei Alternative 1 ist in die-sem Fall ein Indikator für das Vorliegen eines Netto-Nutzen-Vorteils. Der Wett-bewerberpreis wirkt sich in diesem Fall nicht auf die Preissetzung aus. Der Preis-korridor verkleinert sich jedoch immer dann, wenn der Wettbewerbspreis unterhalb der Zahlungsbereitschaft des Nachfragers liegt (Fall 2). In den meisten Fällen lässt sich bei einer derartigen Konstellation nur der Wettbewerberpreis am Markt realisieren, sodass der maximale Zahlungsbereitschaftsspielraum nicht aus-genutzt werden kann.


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Es sind somit neben den individuell zu bestimmenden Wettbewerberpreisen vor allem nachfrager- (Zahlungsbereitschaften) und anbieterbezogene (Kosten) Merkmale, die in ihrem Zusammenwirken die Vorteilhaftigkeit eines Leistungs-angebots unter ökonomischen Gesichtspunkten bestimmen. Da sich die industriel-le Praxis bisher äußerst selten mit einer Beschaffung von Informationen über diese Merkmale beschäftigt hat, sollen im weiteren Verlauf des Buches geeignete Me-thoden und Entscheidungsunterstützungstools vorgestellt werden, die zu einer sys-tematischen Informationsbeschaffung in Bezug auf die wirtschaftlichkeitsorien-tierte Erbringung hybrider Leistungsbündel beitragen können.

Greift man die vier Operationalisierungsbestandteile eines KKVs® noch einmal zusammenfassend auf, so kann für das Management von hybriden Leistungsbün-deln konkret festgehalten werden:

Bedeutsamkeit: Der Kauf eines hybriden Leistungsbündels stellt eine komple-xe Kaufentscheidung dar, die durch Mehrdimensionalität und Heterogenität ge-kennzeichnet ist. Diesbezüglich gilt es aus Anbietersicht, die bedeutsamsten Kaufkriterien in der Ausgestaltung des hybriden Leistungsbündels kunden- oder segmentspezifisch zu bestimmen. Wie diese Bestimmung geschäftsmo-dellspezifisch erfolgen kann, wird in Kapitel 4 dargestellt.

Wahrnehmung: Ein Vorteil bei einem bedeutsamen Kaufkriterium wird erst dann zu einem KKV®, wenn er auch vom Kunden als signifikant nutzenstif-tend(er) wahrgenommen wird. Die dafür notwendige Nutzenkommunikation kann beispielsweise durch Recommender Systeme oder einen Value Calculator unterstützt werden, die in Kapitel 6 näher betrachtet werden.

Verteidigungsfähigkeit: Ein hybrides Leistungsbündel kann langfristig nur er-folgreich angeboten werden, wenn der zugrunde liegende KKV® nicht imitiert werden kann. In diesem Zusammenhang sind zahlreiche Erfolgsfaktoren bei der Erbringung hybrider Leistungsbündel relevant, die in Kapitel 3.2 erörtert werden. Da die Verteidigungsfähigkeit zudem durch innovative Geschäftsmo-delle hervorgerufen werden kann, erfolgt in Kapitel 4.2 eine Analyse, die Emp-fehlungen darüber generiert, in welchen Situationen das Angebot innovativer Geschäftsmodelle aus Nachfragerperspektive besonders Erfolg versprechend ist.

Wirtschaftlichkeit: Die Preisbestimmung für ein hybrides Leistungsbündel sollte neben einer Kosten- (Kapitel 3.3) vor allem auch eine Zahlungsbereit-schaftsperspektive beinhalten. Welche Methode insbesondere bei der Zah-lungsbereitschaftsmessung für hybride Leistungsbündel verwendet werden soll-te, wird in Kapitel 4.1 dargestellt. Hier werden zudem die Ergebnisse einer Zahlungsbereitschaftsmessung in unterschiedlichen Geschäftsmodellen am Beispiel des Werkzeugmaschinenbaus dargestellt. Darüber hinaus wird in Ka-pitel 6.2 mit dem ServPay Recommender ein Entscheidungsunterstützungstool vorgestellt, welches für eine kundenorientierte Vermarktung hybrider Leis-tungsbündel unter Berücksichtigung der Kosten- und Zahlungsbereitschaftsper-spektive verwendet werden kann.


3 Vermarktung hybrider Leistungsbündel: Die Anbieterperspektive

3.1 Angebot hybrider Leistungsbündel: Status quo

Um einen besseren Überblick über den Status quo der anbieterseitigen Erbringung hybrider Leistungsbündel im Allgemeinen und produktbegleitenden Dienstleis-tungen im Speziellen zu erlangen, wurde in einem ersten Schritt ein umfassender Dienstleistungskatalog erhoben. Hierbei konnten durch Internetrecherchen, Litera-turrecherchen, Katalogeinsichten und Experteninterviews 86 unternehmensspezifi-sche bestehende und potenziell denkbare produktbegleitende Dienstleistungen er-mittelt werden. Die Konsolidierung dieser unternehmensspezifischen Leistungen auf letztlich 67 Dienstleistungen macht die große Komplexität und Heterogenität des Dienstleistungsanteils hybrider Leistungsbündel deutlich. In Verbindung mit der Erstellung einer Kurzbeschreibung dieser produktbegleitenden Dienstleistun-gen konnte ein umfassender Dienstleistungskatalog inkl. Glossar erstellt werden, der auf der projekteigenen Internetseite (http://www.servpay.de) zum Download bereitsteht.

Über die Erstellung des Dienstleistungskatalogs hinaus wurden zusätzlich breit angelegte Anbieterbefragungen durchgeführt, um die anbieterseitige Bedeutung der einzelnen industriellen Dienstleistungen als Bestandteil hybrider Leistungs-bündel in der Praxis zu ermitteln. Dazu wurde in einem ersten Schritt ein relativ offen gestalteter Fragebogen entwickelt, in dem insbesondere Aspekte bzgl. der Ausgestaltung des bestehenden und zukünftigen Angebots produktbegleitender Dienstleistungen, ihrer Kommunikation gegenüber den Kunden sowie der Pro-zessperspektive adressiert wurden. Weiterhin sollten durch diesen Fragebogen Aspekte wie Wichtigkeiten, Erfolgsfaktoren, die Preisfindung, die Wirtschaftlich-keit oder die Geschäftsmodelle näher analysiert werden.

Der entwickelte Fragebogen wurde in einer ersten Voruntersuchung innerhalb einer computergestützten telefonischen Befragung (CATI) über ein externes Marktforschungsinstitut mit 100 Probanden getestet.16 Da die bisherigen Studien nahezu ausschließlich auf vorgegebene, weitgehend geschlossene Fragen zurück-greifen, ist davon auszugehen, dass das Evoked-Set17 der Anbieter durch die Vor-gabe bestimmter produktbegleitender Dienstleistungen „gesteuert“ wurde. Wir wollten jedoch wissen, welche produktbegleitenden Dienstleistungen dem Befrag-

16 Zu den Vor- und Nachteilen einer CATI-Befragung vgl. Homburg, Krohner 2008. 17 Unter dem Evoked-Set wird in diesem Zusammenhang die Menge der relevanten Dienstleis-tungen verstanden, die dem Anbieter tatsächlich bewusst ist.

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ten spontan einfallen, wenn er zu seinem Angebot befragt wird. Durch die weitge-hend offen gestaltete Vorstudie sollten daher auf Basis von 100 befragten Anbie-tern sozusagen explorativ Vermutungstatbestände generiert und Verständnisprob-leme zu Tage gefördert werden.

Die Ergebnisse aus der Voruntersuchung wurden im Anschluss dazu genutzt, um den Fragebogen noch einmal anzupassen. Dieser modifizierte Fragebogen wurde dann für eine umfangreiche empirische Untersuchung mit Anbietern des deutschen Maschinenbaus genutzt. Die Datenerhebung erfolgte erneut im Rahmen einer CATI-Befragung und wurde von einem professionellen Marktforschungsin-stitut vorgenommen. Die Befragung richtete sich wie auch die Voruntersuchung vorwiegend an Entscheider der Führungsebene in mittelständischen Unternehmen der Industriegüterproduktion (Maschinen- und Anlagenbau, Elektrotechnik, Her-stellung von Büromaschinen, EDV). Um die Repräsentativität der Stichprobe und damit die Übertragbarkeit der Ergebnisse sicherzustellen, wurde bei der Auswahl der Stichprobe darauf geachtet, dass diese in Bezug auf die Branchenzugehörig-keit als national repräsentativ für den Maschinenbau eingestuft und gleichzeitig eine gleichmäßige Abdeckung verschiedener Unternehmensgrößen (Umsatz und Mitarbeiteranzahl) gewährleistet werden kann.18 Von 585 kontaktierten Unter-nehmen konnten insgesamt 401 Interviews durchgeführt werden, was einer als sehr gut zu bewertenden Ausschöpfungsquote von 68,5% entspricht.

Bevor aus den generierten Ergebnissen der Untersuchungen in Kapitel 3.2 die zentralen Erfolgsfaktoren des Angebots produktbegleitender Dienstleistungen ab-geleitet werden, sollen im Folgenden einige deskriptive Ergebnisse dargestellt werden, die einen Überblick über die aktuelle anbieterseitige Erbringung einzelner produktbegleitender Dienstleistungen geben. Zunächst kann dabei festgestellt werden, dass der Anteil des Dienstleistungsbereichs am Gesamtumsatz der befrag-ten Unternehmen derzeit bei etwa durchschnittlich 17,7% liegt. Die befragten An-bieterunternehmen gehen allerdings davon aus, dass dieser Anteil in den nächsten fünf Jahren auf ca. 22% steigen wird, sodass dem Dienstleistungsbereich in Zu-kunft eine weiterhin steigende Bedeutung zukommen wird.

Wie bereits dargestellt, wurden die Anbieter innerhalb der Untersuchungen oh-ne die Vorlage einer Liste gebeten, die von ihnen erbrachten produktbegleitenden Dienstleistungen zu nennen. Als erstes bemerkenswertes Ergebnis ist festzuhalten, dass im Durchschnitt lediglich 2,6 produktbegleitende Dienstleistungen genannt wurden (maximal wurden 7 genannt). Dies ist zunächst ein Indikator dafür, dass das praktisch relevante Dienstleistungsspektrum derzeit noch relativ begrenzt ist. Vergleicht man diesen Wert von 2,6 zudem mit dem Wert aus einer Untersuchung aus dem Jahr 2001 (Homburg et al. 2000), in der Anbietern ein geschlossener Dienstleistungskatalog mit 31 Dienstleistungen vorgelegt wurde und ein durch-schnittlicher Angebotswert von 13 ermittelt werden konnte, so resultiert aus dieser 18 Die Ziehung der Stichprobe erfolgte auf Basis der Umsatzsteuerstatistik 2005 des Statistischen Bundesamts.

3 Die Anbieterperspektive

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Tatsache ein bedenklich stimmender Zusammenhang: Viele Unternehmen sind of-fensichtlich nur begrenzt in der Lage, ihr Dienstleistungsangebot systematisch zu beschreiben, wenn sie nicht durch geschlossene Fragen „geführt“ werden – oder die geschlossenen Fragen haben zu einer Überschätzung geführt.

Abb. 3.1: Wichtigkeit ausgewählter produktbegleitender Dienstleistungen

Dies zeigte sich im Rahmen der Untersuchungen zudem darin, dass von vielen be-fragten Anbietern – insbesondere von denen mit einer schwach ausgeprägten Dienstleistungskultur – der undifferenzierte Begriff „Service“ als Dienstleistungs-art genannt wurde (Abb. 3.1). Auf Basis einer derartigen Zusammenfassung ein-zelner Dienstleistungen zu der übergreifenden Gattung „Service“ scheint es für das Dienstleistungsgeschäft auf Anbieterseite äußerst fraglich, ob diese Perspekti-ve genügend Differenzierungspotenzial ermöglicht. Ebenso verstellt diese zusam-menfassende Betrachtung die Konzentration auf die aus Kundensicht bedeutsams-


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ten sowie aus Anbietersicht wirtschaftlichsten Einzeldienstleistungen. Eine syste-matische und differenzierte Aufarbeitung des Dienstleistungsportfolios scheint demzufolge in zahlreichen Unternehmen dringend geboten.

Die weiteren 21 am häufigsten genannten Dienstleistungen sind aus Abb. 3.1 ersichtlich und entsprechend ihrer momentanen Bedeutung aus Anbietersicht ge-ordnet.19 Die Häufigkeit der Nennung der einzelnen Dienstleistungen ist durch das „N“ dargestellt. Dabei wird deutlich, dass die klassischen Dienstleistungen Präventive Wartung und Inspektionen (86), Beratung (80), Instandsetzung (75), Montage (68) und Schulungen/Seminare/Fachvorträge (63) mit großem Abstand am häufigsten genannt wurden. Als aus Anbietersicht bedeutsamste Dienstleistun-gen können die Lohnfertigung und der TeleService eingestuft werden. Der Zertifi-zierung und Abnahme wird demgegenüber die geringste Bedeutung zugesprochen, auch wenn die Bedeutung dieser Dienstleistung in Zukunft stark steigen könnte. Zukünftig besonders bedeutsam werden zudem die Ersatzteil-Lagerhaltung sowie die Inbetriebnahme und das Revamping/Refurbishing.

Abb. 3.2: Verbreitung der Geschäftsmodelle produktbegleitender Dienstleistungen

19 Alle weiteren Dienstleistungen, die jeweils nur maximal 3 Mal genannt wurden, sollen hier nicht weiter betrachtet werden. Diese sind Bestandteil des Dienstleistungskatalogs auf www.servpay.de. Da beispielsweise eine Mittelwertbildung bei der Bestimmung der Wichtigkei-ten dieser Dienstleistungen kaum aussagekräftigen Ergebnissen führen würde, ist eine Betrach-tung der Dienstleistungen hier wenig sinnvoll.


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Fragt man die Anbieter, in welchen Geschäftsmodellen produktbegleitende Dienstleistungen derzeit angeboten werden, so fällt in Abb. 3.2 positiv auf, dass diese nach Aussage der Anbieter mit dem Kernprodukt hauptsächlich zu individu-alisierten Bündeln oder kundenorientierten Lösungen kombiniert werden. Die klassischen Angebotsformen der separaten Vermarktung sowie der Vermarktung in standardisierten Bündeln werden demnach nur in etwa in 25% der Fälle ge-wählt. Darüber hinaus wählen nach eigener Aussage knapp 7% innovative Per-formance Contracting-Modelle, bei denen die individualisierte Kombination von Investitionsgütern und industriellen Dienstleistungen durch vertraglich abgesicher-te Leistungsversprechen und variable Vergütungsmodelle begleitet wird.20

Greift man in Bezug auf die Preisermittlung bei produktbegleitenden Dienst-leistungen auf die Einflussfaktoren des Preiskorridors (Abb. 2.4) zurück, so wird aus Abb. 3.3 deutlich, dass in der Praxis die kostenorientierte Preisbestimmung am weitesten verbreitet ist. Auf Basis der Anbieterbefragung liegt die Bedeutung der Kostenorientierung bei der Preisbestimmung bei etwa 50%, während die Betrach-tung der Wettbewerberpreise mit etwa 20% den zweitgrößten Einfluss auf die Preisbildung ausübt. Innerhalb der Kostenorientierung wird dabei hauptsächlich auf eine vollkostenorientierte Zuschlagskalkulation zurückgegriffen – ein Verfah-ren, das im Zuge der Bestimmung von Kosten für Dienstleistungsprozesse eher als kritisch eingestuft wird.21 Der Preisbildung anhand der Zahlungsbereitschaften der Nachfrager kommt hingegen mit 12% nur eine untergeordnete Bedeutung zu, die sogar noch geringer ist als die intuitive Preisfindung. Legt man das Schema zur Definition des möglichen Preiskorridors zugrunde, so liegt hier die Vermutung nahe, dass durch diese geringe Zahlungsbereitschaftsorientierung umfangreiche Wertschöpfungspotenziale ungenutzt bleiben.

20 Vgl. dazu auch Kapitel 4.2. 21 Vgl. dazu auch Kapitel 3.3.


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Abb. 3.3: Methoden der Preisermittlung produktbegleitender Dienstleistungen

Ein weiterer Fragebogenblock beschäftigte sich mit der Kalkulation und Inrech-nungstellung einzelner produktbegleitender Dienstleistungen. Abb. 3.4 zeigt in diesem Zusammenhang, dass die separate Kalkulation der Einzeldienstleistungen bei einer Angebotserstellung mit 58,6% durchaus noch als relativ gering einzustu-fen ist. Demgegenüber erscheint die gesonderte Inrechnungstellung der Einzel-dienstleistungen mit über 70% relativ hoch. Die in der Praxis häufig anzutreffende Klage einer nicht möglichen Inrechnungstellung wirkt auf Basis dieser Ergebnisse sicherlich zu undifferenziert, zumal für einzelne Dienstleistungen sogar eine nahe-zu vollständige Inrechnungstellung möglich erscheint.


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Abb. 3.4: Kalkulation und Inrechnungstellung produktbegleitender Dienstleistungen

Dass diese relativ umfassende Inrechnungstellung allerdings nicht zwangsläufig in hohe Renditen überführt werden kann, kann auf Basis von Abb. 3.5 gefolgert wer-den. Demnach führt die Zahlungsbereitschaft der Nachfrager nach Einschätzung der Anbieter bis auf Revamping/Refurbishing bei allen Dienstleistungen gerade zu einer Kostendeckung und somit zu einer Rendite unterhalb der Rendite des Kern-produkts.


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Abb. 3.5: Rendite produktbegleitender Dienstleistungen

Festzuhalten bleibt auf Basis dieser Durchschnittsbetrachtung, dass die Zahlungs-bereitschaft der Nachfrager nach Einschätzung der Anbieter nicht ausreichend ist, um eine zufriedenstellende Rendite zu erzielen. Daher wird von den Befragten die fehlende Zahlungsbereitschaft neben den hohen Kosten als eines der beiden Haupthemmnisse bei der Vermarktung produktbegleitender Dienstleistungen an-gesehen. Kapitel 4.1 soll daher Anhaltspunkte bieten, an welchen Stellen über-durchschnittliche Zahlungsbereitschaften der Nachfrager gewinnbringend genutzt werden können.

Bemerkenswert scheint in diesem Zusammenhang allerdings auch die Tatsache, dass die undifferenzierte Betrachtung des Bereichs „Service“ mit einer besonders schlechten Rendite verbunden ist, die lediglich von der Gewährleistungserweite-


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rung unterboten wird (Abb. 3.5). Die Vermutung liegt somit nahe, dass die undif-ferenzierte Erbringung des Dienstleistungsgeschäfts dauerhaft kaum erfolgver-sprechend sein kann. Daher sollen im folgenden Kapitel 3.2 Erfolgsfaktoren erar-beitet werden, die Unternehmen helfen können, optimale Rahmenbedingungen für ein erfolgreiches Dienstleistungsgeschäft zu schaffen.

3.2 Anbieterseitige Erfolgsfaktoren beim Angebot hybrider Leistungsbündel

3.2.1 Problemstellung und Grundlagen der Erfolgsmessung

Für ein dauerhaft erfolgreiches Angebot hybrider Leistungsbündel ist neben der konkreten Ausgestaltung und Zusammenstellung von attraktiven Leistungsange-boten auch die Schaffung von adäquaten, unternehmensinternen Rahmenbedin-gungen von hoher Relevanz. Diese stellen quasi die Voraussetzung dafür dar, dass der mit hybriden Leistungen erzielbare KKV® langfristig Bestand hat und so nachhaltig zur Sicherung des Unternehmenserfolgs beitragen kann. Aufgrund der spezifischen Besonderheiten industrieller Dienstleistungen als immaterielle Be-standteile hybrider Leistungsbündel ist jedoch nicht davon auszugehen, dass sich die aus dem Sachleistungsgeschäft bekannten Erfolgsfaktoren ohne Weiteres auf das Angebot hybrider Leistungsbündel übertragen lassen. So nimmt bspw. der „Faktor Mensch“ im Zusammenhang mit der Dienstleistungserbringung einen weitaus höheren Stellenwert ein als dies bei der Vermarktung von Sachleistungen, die sich vergleichsweise mehr an technischen und objektiven Kriterien orientiert, der Fall ist. Aus diesem Grund wird im Rahmen dieses Kapitels explizit auf die spezifischen Erfolgsfaktoren eines erfolgreichen Dienstleistungsangebots einge-gangen, da diese besondere Herausforderungen an die vorwiegend produktionsori-entierten Industriegüterunternehmen stellen. Ziel dieses Kapitels ist es folglich, die im Zusammenhang mit der Dienstleistungserbringung relevanten Erfolgsfakto-ren zu identifizieren, um Anbietern konkrete Handlungsempfehlungen für die Ausgestaltung genereller Rahmenbedingungen, die zu einem erfolgreichen Ange-bot produktbegleitender Dienstleistungen führen, geben zu können.

Hierbei stellt sich im ersten Schritt die Frage, wie überhaupt ein erfolgreiches Angebot produktbegleitender Dienstleistungen definiert und folglich gemessen werden kann. Die Antwort auf diese Frage lässt sich unmittelbar aus den Zielen ableiten, die mit dem Angebot von Dienstleistungen verfolgt werden. Diese rei-chen von der Generierung eines zusätzlichen Kundennutzens und der Differenzie-rung vom Wettbewerb, über die Möglichkeit zur Schaffung von Kundenzufrie-denheit und Stärkung der Kundenbeziehungen bis hin zur Erschließung einer

3.2 Anbieterseitige Erfolgsfaktoren

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stabilen Einnahmequelle mit vergleichsweise hohen Deckungsbeiträgen.22 Fasst man diese vielfältigen Motive zusammen, lässt sich festhalten, dass mit dem An-gebot produktbegleitender Dienstleistungen kunden- und wettbewerbsbezogene Ziele verfolgt werden, die die wirtschaftliche Situation der Anbieter verbessern sollen.

Um messen zu können, inwieweit die durch das Angebot produktbegleitender Dienstleistungen verfolgten Ziele nach Ansicht der befragten Anbieterunterneh-men erreicht werden, betrachten wir im Folgenden zwei Erfolgsgrößen: den mit Dienstleistungen erzielten Markterfolg und den wirtschaftlichen Erfolg (Homburg et al. 2005).

Hierbei umfasst der Markterfolg die „vor-monetären“ Markterfolgsgrößen. Ne-ben kundenbezogenen Zielen wie bspw. dem Erreichen von Kundenzufriedenheit und Kundenbindung zählen zu diesen Erfolgsgrößen auch wettbewerbsbezogene Ziele wie die Möglichkeit zur Differenzierung von der Konkurrenz (Schweiger, Müller 2004). Der wirtschaftliche Erfolg hingegen umfasst alle direkten monetä-ren Erfolgswirkungen und wird bspw. daran gemessen, inwieweit der Anbieter durch das Angebot von Dienstleistungen einen zunehmenden Preiswettbewerb vermeiden und einen angemessenen Deckungsbeitrag erzielen konnte. Diese bei-den Größen können jedoch nicht völlig unabhängig voneinander betrachtet wer-den, da ein hoher Markterfolg langfristig auch zu einer Verbesserung des wirt-schaftlichen Erfolgs beitragen kann. So ist es bspw. denkbar, dass durch eine verstärkte Marktposition ein zunehmender Preiswettbewerb vermeidbar ist, der sich in Folge positiv auf die Höhe der Deckungsbeiträge auswirkt.

Im Folgenden werden im Detail diejenigen Faktoren erläutert, die nachweislich einen Einfluss auf jeweils eine oder beide genannten Erfolgsgrößen haben. Dabei handelt es sich ausschließlich um Rahmenbedingungen des Angebots, nicht aber um die Ausgestaltung einzelner Dienstleistungen bzw. hybrider Leistungsbündel.

3.2.2 Gestaltung und Durchführung der empirischen Untersuchung

Auf Basis konzeptioneller Überlegungen, einer umfassenden Literaturanalyse so-wie durchgeführter Experteninterviews konnten zahlreiche Faktoren identifiziert werden, die den Erfolg des Angebots produktbegleitender Dienstleistungen poten-ziell beeinflussen können. Bei einer systematischen Betrachtung dieser Faktoren können grundsätzlich zwei Kategorien von Einflussgrößen unterschieden werden:

Anbieterseitige Rahmenfaktoren:

Zu den anbieterseitigen Faktoren zählen allgemein all diejenigen Einflussgrößen, die in Bezug zu den Ressourcen des Anbieterunternehmens stehen. Unter Res- 22 Zu den Zielen des Angebots produktbegleitender Dienstleistungen vgl. bspw. Engelhardt, Paul 1998; Fleig, Schneider 1999; Graßy 1998; Günther 2001, S. 14 ff.


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sourcen werden hierbei all diejenigen spezifischen Mittel und Fähigkeiten eines Unternehmens verstanden, durch deren Nutzung ein nachhaltiger Wettbewerbs-vorteil erreicht werden kann, der den Unternehmenserfolg positiv beeinflusst (Barney et al. 2001; Peteraf 1993). Um als Wettbewerbsvorteil nutzbar zu sein, sollte eine Ressource wertvoll (d.h. einen entscheidenden Nutzen generieren kön-nend), knapp (d.h. nicht alle Wettbewerber können sie ohne weiteres erlangen) und nicht vollkommen imitierbar oder substituierbar (d.h. Wettbewerber können diese Ressource nicht ohne weiteres kopieren) sein (Barney 1991). Man unter-scheidet i. d. R. zwischen physischen (z. B. spezielle Anlagen, Zugang zu Roh-stoffen), finanziellen (z. B. Liquidität), personellen (z. B. Wissen der Mitarbeiter) und organisationalen (z. B. Organisationsstruktur) Ressourcen (Bamberger, Wrona 1996; Chatterjee, Wernerfelt 1991). Es wird vermutet, dass insbesondere die per-sonellen und organisationalen Ressourcen wie bspw. eine dienstleistungsorientier-te Unternehmenskultur oder eine klare organisatorische Verankerung des Dienst-leistungsgeschäfts zentrale Treiber für die erfolgreiche Vermarktung hybrider Leistungsbündel darstellen, da sie i. d. R. historisch gewachsen und häufig durch die „Ressource Mensch“ beeinflusst sind, sodass sie nur schwer von der Konkur-renz imitiert werden können.

Nachfragerbezogene Handlungsfaktoren:

Aufgrund ihres immateriellen Charakters kann die Qualität von Dienstleistungen – wenn überhaupt – oftmals erst dann beurteilt werden, wenn diese bereits erbracht sind (Kleinaltenkamp 1992; Malicha 2005, S. 31). Nachfrager wissen vor Ver-tragsabschluss deshalb oftmals zu wenig über den Nutzen und die Qualität einer Dienstleistung und empfinden daher ihren Kauf als vergleichsweise riskant. Um die daraus möglicherweise folgende Kaufzurückhaltung zu adressieren, muss es dem Anbieter durch das Einleiten geeigneter Maßnahmen gelingen, die bestehen-den Informationsmängel und Unsicherheiten beim Nachfrager zu reduzieren und die Bedeutsamkeit und Qualität der Leistung bereits vor dem Kauf wahrnehmbar zu machen. Solche Maßnahmen, wie bspw. der Aufbau einer engen Kundenbezie-hung oder die aktive Nutzenkommunikation, können dabei helfen, den Nutzen von Dienstleistungen besser einzuschätzen und das Vertrauen der Nachfrager in den Anbieter zu stärken und sind damit potenziell in der Lage, den Erfolg des Dienst-leistungsgeschäfts zu steigern.

Um überprüfen zu können, welche der vermuteten Faktoren den Dienstleis-tungserfolg von Unternehmen in der subjektiven Wahrnehmung der Anbieter be-einflussen, wurde die in Kapitel 3.1 beschriebene Hauptuntersuchung mit 401 An-bietern des deutschen Maschinenbaus durchgeführt. Von den 401 erhobenen Fällen gingen letztlich 372 als verwertbare Fragebögen in die finale Analyse ein.23 23 Es wurden 8 Fälle ausgeschlossen, da sie mehr als 10% fehlender Werte bei den für die Unter-suchung relevanten Variablen enthielten. Darüber hinaus wurde der Datensatz um weitere 22 Un-ternehmen bereinigt, die 100% ihres Umsatzes mit Dienstleistungen erzielen und damit der Gruppe der reinen Dienstleistungsunternehmen zuzurechnen sind.


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3.2.3 Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Im Anschluss an die Datenerhebung erfolgte die Auswertung im Rahmen einer Partial Least Square (PLS) Pfadanalyse (Hulland 1999; Lohmöller 1989; Panten, Bo ow-Thies 2007; Wold 1982) mit dem Statistikpaket SmartPLS 2.0 M3. Die Ergebnisse der Untersuchung sind in Abb. 3.6 schematisch dargestellt. Berück-sichtigt werden in der Abbildung sowie im Folgenden nur die Faktoren, von denen auf Basis der durchgeführten Analyse ein signifikanter Einfluss auf den Dienst-leistungserfolg ausgeht.

Abb. 3.6: Erfolgsfaktoren des Angebots produktbegleitender Dienstleistungen

Die Pfeile in Abb. 3.6 stehen für einen positiven Zusammenhang zwischen dem Einflussfaktor und der jeweiligen Erfolgsgröße. So kann Abb. 3.6 bspw. entnom-men werden, dass sich eine stark ausgeprägte Dienstleistungskultur positiv auf den mit Dienstleistungen erzielten Markterfolg eines Unternehmens auswirkt. Ein ge-strichelter Pfeil bedeutet, dass die hier aufgezeigte Erfolgswirkung nicht für alle betrachteten Unternehmen, sondern nur für ausgewählte Anbieter Gültigkeit be-sitzt. Warum die in Abb. 3.6 dargestellten Effekte genau auftreten, soll im Folgen-den für die einzelnen Einflussfaktoren konkret erörtert werden.


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1. Anbieterseitige Rahmenfaktoren

Dienstleistungskultur

Die Dienstleistungskultur übt neben der Relationship-Orientierung von allen un-tersuchten Faktoren den größten Einfluss auf den Dienstleistungserfolg eines Un-ternehmens aus. Unter der Dienstleistungskultur wird hierbei das im Unternehmen vorherrschende Selbstverständnis, die Gewohnheiten und das gewachsene Muster des akzeptierten und erwarteten Verhaltens im Hinblick auf die Dienstleistungs-erbringung verstanden (Drennen 1993, S. 3). Da die Kultur das Resultat eines langfristigen Lernprozesses auf organisationaler Ebene darstellt und somit die im Unternehmen vorhandene Wertestruktur beschreibt, ist sie nur schwer imitierbar und kann daher bei einer ausgeprägten dienstleistungsorientierten Ausrichtung tendenziell zu einer dauerhaften KKV®-Position bei der Erbringung hybrider Leis-tungsbündel führen.

Auf die Rolle der dienstleistungsorientierten Unternehmenskultur als zentralen Treiber für den Erfolg produktbegleitender Dienstleistungen wurde in der Litera-tur bereits mehrfach hingewiesen (Backhaus, Weddeling 2007; Bowen et al. 1989; Homburg, Garbe 1999; Homburg et al. 2003; Kleinaltenkamp 2007a). Trotzdem ist in der Praxis häufig zu beobachten, dass die Unternehmenskultur produzieren-der Unternehmen traditionell produktorientiert geprägt ist und sich die Mitarbeiter dieser Unternehmen nach wie vor über die materiellen Erzeugnisse und deren Qualität definieren (Homburg, Garbe 1999). Um jedoch Dienstleistungen erfolg-reich anbieten zu können, ist zusätzlich ein prozessorientierter Ansatz notwendig (Bieberstein 2006, S. 31): Da Dienstleistungen nur durch Integration des Kunden erbracht werden können, ist es essentiell, dass sich Anbieter nicht nur als reine Lieferanten verstehen, sondern die Zusammenarbeit mit dem Kunden, das Einge-hen auf dessen Bedürfnisse und die Bereitschaft, tatsächlich zu „dienen“ in die Arbeitsmentalität der Mitarbeiter einfließen lassen (Grönroos 1990, S. 244). Un-ternehmen, die dies berücksichtigen und Dienstleistungen nicht nur als notwendi-ges Übel, sondern als Chance begreifen, können die Kundenzufriedenheit mit den erbrachten Dienstleistungen steigern und so nachweislich den als stark kundenbe-zogen definierten Markterfolg produktbegleitender Dienstleistungen positiv beein-flussen (Homburg et al. 2002).

Dies gilt in besonderer Weise für solche Anbieter, die ihre Kernleistungen für den anonymen Markt produzieren. Hierzu wurde im Rahmen der Anbieteruntersu-chung zwischen solchen Unternehmen unterschieden, die ihre Kernleistungen primär auf den Einzelkunden ausrichten und diese folglich stark individualisieren, und solchen, deren Produkte weitgehend auf anonymen (Massen-)Märkten ver-trieben werden und somit weniger kundenspezifische Anpassungen aufweisen.24

24 Hierzu wurden die Befragten anhand der Frage „Auf wen ist das Kernangebot Ihres Unter-nehmens ausgerichtet?“, welche mit „individuell auf einzelne Kunden“ oder mit „auf den ano-nymen Massenmarkt“ beantwortet werden konnte, in zwei Gruppen aufgeteilt.


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Diese Unternehmen zeichnen sich durch eine vergleichsweise geringe Kundenin-teraktion aus und können folglich besonders stark davon profitieren, das unter-nehmerische Selbstverständnis auf Dienstleistungen auszuweiten. Für einzelkun-denorientierte Anbieter hingegen ist anzunehmen, dass die für Dienstleistungen notwendige Kundeninteraktion bereits während des gemeinsamen Individualisie-rungsprozesses der Kernleistungen stattfindet und der Einfluss einer dienstleis-tungsorientierten Kultur daher vergleichsweise schwächer ausfällt.

Systematische Dienstleistungsentwicklung

Die systematische Dienstleistungsentwicklung stellt einen weiteren Erfolgsfaktor dar, der auf die spezifischen Ressourcen eines Unternehmens zurückzuführen ist. Hierbei konnte im Rahmen unserer Untersuchung festgestellt werden, dass ein formaler, strukturierter und transparenter Dienstleistungsentwicklungsprozess, der alle involvierten Unternehmensbereiche einbezieht und systematisch Informatio-nen über die Bedürfnisse der Marktteilnehmer berücksichtigt, unmittelbar in ei-nem höheren Markterfolg des Dienstleistungsgeschäfts resultiert. Für die Entwick-lung kundenorientierter Dienstleistungen sind insbesondere zwei Aspekte relevant:

1. Der aktive Einbezug der Kundenbedürfnisse bei der Entwicklung der Dienst-leistung bewirkt, dass keine Leistungen am „Markt vorbei“ konzipiert werden. Dies führt dazu, dass für diese Dienstleistungen ein ausreichendes Absatzpo-tenzial entsteht (Alam 2006; de Brentani, Ragot 1996; Friedli, Gebauer 2003). Das gilt insbesondere für die Integration von Lead Usern während der Entwick-lungsphase (de Brentani 1995; Matthyssens, Vandenbempt 1998; Reckenfel-derbäumer, Busse 2006). Als Lead User werden Kunden bezeichnet, deren der-zeitige starke Bedürfnisse sich zukünftig zu generellen Marktbedürfnissen entwickeln werden (von Hippel 1986).

2. Die Integration von Mitarbeitern aus allen am späteren Dienstleistungsprozess beteiligten Bereichen stellt sicher, dass die Dienstleistungen in hoher Qualität erbracht werden können, da eventuell auftretende Probleme oftmals schon im Entwicklungsprozess identifiziert und entsprechend gelöst werden können (de Brentani 1989). Durch eine integrierte Entwicklung von Produkt und Dienst-leistung können beide Leistungskomponenten von Beginn an aufeinander abge-stimmt werden und erhöhen damit den späteren Kundennutzen des angebotenen hybriden Leistungsbündels (Backhaus, Weddeling 2007; Kleinaltenkamp 2007a). Darüber hinaus ist zu vermuten, dass die Einbindung aller relevanten Unternehmensbereiche zu einer Sensibilisierung der Mitarbeiter bezüglich der Dienstleistungserbringung führt und so langfristig die Etablierung einer dienst-leistungsorientierten Unternehmenskultur begünstigt.

Unternehmen, die diese beiden Aspekte berücksichtigen und eine systematische, kundenorientierte und integrierte Dienstleistungsentwicklung betreiben, können folglich einen höheren Markterfolg in Form einer gesteigerten Kundenzufrieden-heit und Kundenbindung aufweisen.


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Klare organisatorische Verankerung

Die Art der organisatorischen Verankerung der Dienstleistungssparte im Unter-nehmen ist ein weiterer Faktor, der den Markterfolg des Dienstleistungsangebots nachweislich beeinflusst. Hierbei zeigt unsere Untersuchung, dass eine klare, transparente und effiziente Regelung bezüglich der Verantwortlichkeiten für Dienstleistungen einen positiven Einfluss auf deren Vermarktung hat (Matthys-sens, Vandenbempt 1998; Steven et al. 2002). Dieses Ergebnis ist sowohl auf un-ternehmensinterne als auch -externe Gründe zurückzuführen: Intern kann eine un-klare Zuständigkeitsverteilung dazu führen, dass sich Unternehmen weiterhin fast ausschließlich auf das Angebot von Sachleistungen konzentrieren, wodurch ein systematisches Dienstleistungsgeschäft verhindert wird (Nippa 2005). Darüber hinaus steigt bei einer unklaren Aufgabenverteilung der Koordinationsbedarf und führt aufgrund von möglicherweise auftretenden Doppel- und Nacharbeiten zu ei-ner verminderten Effizienz der Dienstleistungserbringung (Homburg et al. 2002). In Folge dessen können die beiden genannten Aspekte dazu führen, dass Dienst-leistungen nicht konsequent genug vermarktet und die Potenziale des Dienstleis-tungsangebots nicht ausgeschöpft werden.

Auf externer Seite bewirkt eine unklare Regelung, dass Kunden bei Fragen und Problemen mit Dienstleistungen schlechter einen Ansprechpartner finden, was die Interaktion erschwert und die Zufriedenheit verringert (Homburg et al. 2002; Re-ckenfelderbäumer 2004).

Um diese negativen Auswirkungen zu vermeiden und den Markerfolg mit pro-duktbegleitenden Dienstleistungen zu steigern, müssen Anbieter folglich darauf achten, klare Zuständigkeiten für das Dienstleistungsgeschäft festzulegen. Nur so können ein reibungsloser Ablauf der Dienstleistungserstellungsprozesse und eine kundenorientierte Erbringung von Dienstleistungen gewährleistet und so letztlich auch die Kundenzufriedenheit und -bindung gesteigert werden.

Eigenständigkeit des Geschäftsbereichs

Bei hybriden Leistungsangeboten dominiert in der Praxis häufig die Sachleis-tungsorientierung. Um Dienstleistungen die zugehörige Bedeutung zu verschaffen, stellt sich unmittelbar die Frage, wie durch eine klare organisatorische Veranke-rung die Dienstleistungsorientierung im Unternehmen sichergestellt wird. Hierbei sind grundsätzlich zwei Wege denkbar:

1. Eine Ausgliederung von Dienstleistungen und ihre Verankerung in einer eigen-ständigen und eigenverantwortlichen Geschäftseinheit und

2. die Integration des Dienstleistungsgeschäfts in die bestehende Organisation.


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Ein Vorteil der separaten und eigenständigen Organisation von Dienstleistungen liegt darin, dass diese Form der organisatorischen Verankerung quasi „automa-tisch“ die geforderte klare Regelung von Verantwortlichkeiten mit sich bringt. Das Dienstleistungsgeschäft bekommt einen eigenen Fokus, was das proaktive Entwi-ckeln und Anbieten von produktbegleitenden Dienstleistungen fördert und das Annehmen einer Dienstleistungsmentalität in dieser Einheit erleichtert (Gebauer et al. 2005; Oliva, Kallenberg 2003). Die organisatorische Ausgliederung der Dienst-leistungssparte geht zudem i. d. R. mit der Implementierung interner Verrech-nungspreise für Dienstleistungen einher. Für die Festlegung von angemessenen Verrechnungspreisen sind jedoch fundierte Kenntnisse der Kosten der Dienstleis-tungserbringung unabdingbar. Damit erleichtern Verrechnungspreise nicht nur die interne Steuerung des Dienstleistungsaustausches, sondern fördern gleichzeitig die Durchsetzung adäquater Dienstleistungspreise beim Nachfrager und begünstigen auf diese Weise eine stärkere Berücksichtigung der wirtschaftlichkeitsorientierten Perspektive des KKVs®.

Auf der anderen Seite steht eine separate Organisation jedoch dem Gedanken der Integration von Sach- und Dienstleistung und dem ganzheitlichen Angebot hybrider Leistungsbündel entgegen (Backhaus, Weddeling 2007; Lorenz-Meyer 2004, S. 88). Cross-Selling-Effekte und Know-how-Transfer zwischen den Leis-tungsarten werden tendenziell erschwert, sodass das Kundenbedürfnis nach einer abgestimmten Kombination aus Produkt und Dienstleistung tendenziell schlechter erfüllt werden kann.

Die vorangehenden Ausführungen machen deutlich, dass beide Formen der or-ganisatorischen Gestaltung aufgrund ihrer spezifischen Vor- und Nachteile ihre Berechtigung haben und je nach Anwendungszusammenhang potenziell zielfüh-rend sein können. Diese Vermutung wird auch durch die Ergebnisse unserer Un-tersuchung gestützt, die keine generelle, unternehmensübergreifende Empfehlung bezüglich der Organisationsform zulassen. Eine differenzierte Analyse in Abhän-gigkeit vom jeweiligen Geschäftstyp des Anbieters hat jedoch ergeben, dass ins-besondere solche Unternehmen, deren Kernleistungen auf den anonymen Markt zugeschnitten sind, auf eine organisatorische Trennung verzichten sollten, da hier die negativen Auswirkungen einer organisatorischen Trennung, die bspw. in der fehlenden Integriertheit der Leistungen oder begrenzten Cross-Selling-Möglichkeiten liegen, die positiven Effekte der Eigenständigkeit übertreffen.

2. Nachfragerbezogene Handlungsfaktoren

Relationship-Orientierung

Bei der Vermarktung von Dienstleistungen hat die Relationship-Orientierung, also der Aufbau einer langfristigen Geschäftsbeziehung, einen großen Stellenwert: Wiederholte Transaktionen sind üblicher als im Sachleistungsbereich und die im Erstellungsprozess notwendige Kundenintegration wird durch persönliche und langfristige Beziehungen erleichtert (Grönroos 1998; Meffert, Bruhn 2006, S. 73).


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Für viele produzierende Unternehmen bedeutet diese Anforderung eine Umstel-lung vom eher transaktionsorientierten Ansatz hin zu einer beziehungsorientierten Sichtweise des Kundenverhältnisses (Oliva, Kallenberg 2003; Gebauer et al. 2005). Diejenigen Unternehmen, die die Absicht haben, dauerhafte Geschäftsbe-ziehungen mit Kunden zu unterhalten und diese sogar über den gesamten Produkt-lebenszyklus des Kernprodukts hinaus aktiv zu begleiten, sind eher in der Lage, das mit dem Dienstleistungskauf verbundene wahrgenommene Risiko abzubauen und das Kundenvertrauen zu erlangen, welches notwendig ist, um Dienstleistun-gen zu verkaufen und Kunden zufriedenzustellen (Matthyssens, Vandenbempt 1998).

Es ist daher wenig verwunderlich, dass die Relationship-Orientierung im Ver-gleich zu den anderen von uns untersuchten Erfolgsfaktoren den stärksten Einfluss auf den Markterfolg eines Unternehmens ausübt. Offensichtlich kann die Fokus-sierung auf langfristige Geschäftsbeziehungen – sofern sie dem Kunden glaubhaft vermittelt werden kann – das Vertrauen der Kunden in den Anbieter stärken. Dies kann die Vermarktung von Dienstleistungen, deren Qualität aufgrund des immate-riellen Charakters häufig nicht unmittelbar eingeschätzt werden kann, nachhaltig fördern.

Aktive Nutzenkommunikation

Die Ausführungen in Kapitel 2 dieses Buches machen deutlich, dass eine Preisbe-stimmung, die sich an den Zahlungsbereitschaften des Nachfragers orientiert, ei-nen wesentlichen Stellhebel für die Ausschöpfung vorhandener Preisspielräume und damit die Erzielung eines wirtschaftlichkeitsorientierten KKVs® darstellt. In der Praxis ist jedoch häufig zu beobachten, dass die Zahlungsbereitschaften für produktbegleitende Dienstleistungen nach wie vor relativ gering sind und dass Kunden aufgrund einer gewachsenen Erwartungshaltung vielfach von einer kos-tenlosen Dienstleistungserbringung ausgehen. Hierauf können Anbieterunterneh-men in zweierlei Weise reagieren:

1) Sie können innerhalb einer reaktiven Strategie diese (niedrigen) Zahlungsbe-reitschaften akzeptieren und versuchen, die Dienstleistungen kostenmäßig so an-zupassen, dass sie wirtschaftlich erbracht werden können (Backhaus et al. 2007a).

2) Sie können jedoch auch eine Veränderung dieser Zahlungsbereitschaften an-streben (proaktive Strategie) und sich bemühen, den “Value added” der Dienstleis-tung deutlich zu kommunizieren (Backhaus 1999, S. 36).

Es wurde bereits ausgeführt, dass der Nutzen produktbegleitender Dienstleis-tungen von Seiten der Nachfrager oftmals unterschätzt wird. Gründe dafür sind u.a., dass der Nutzen vieler Dienstleistungen nicht unmittelbar, sondern erst durch Betrachtung einer längeren Zeitspanne deutlich wird: Dienstleistungen, die bspw. die Verfügbarkeit einer Maschine verbessern (z. B. Engineering-Leistungen), können die Gesamtausfallkosten und damit die Lebenszykluskosten dieser Ma-schine reduzieren (Seinschedt et al. 2003). Eine Möglichkeit, um den bestehenden


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Nutzen zu verdeutlichen, stellen softwaregestützte Kommunikationsinstrumente wie bspw. der lebenszykluskostenbasierte Value Calculator dar, der in der Lage ist, den Dienstleistungsnutzen monetär zu bewerten.25 Durch diese aktive Kom-munikation des Nutzens einer Dienstleistung ist es somit potenziell möglich, das Kaufrisiko beim Nachfrager zu verringern und damit sowohl die Zahlungsbereit-schaft als auch die Wahrscheinlichkeit der Inanspruchnahme der betrachteten Dienstleistung aktiv zu erhöhen. Dieser Zusammenhang wird auch durch die Er-gebnisse unserer Untersuchung bestätigt. Hierbei zeigte sich, dass die aktive Ver-marktung produktbegleitender Dienstleistungen, die den Kundennutzen der Dienstleistung in den Vordergrund stellt und kommuniziert, den wirtschaftlichen Dienstleistungserfolg eines Anbieters maßgeblich beeinflusst.

Darüber hinaus kann der Einsatz nutzenkommunikativer Maßnahmen bei An-bietern anonymer Kernleistungen zusätzlich auch den Markterfolg, d.h. die Kun-denzufriedenheit und Kundenbindung, steigern. Um Nachfrager zum Kauf zu be-wegen, müssen der Nutzen und die Qualität dieser Leistungen deshalb aktiv kommuniziert werden (Backhaus 1993; Backhaus, Mühlfeld 2004; Weiber 1997). Für produktbegleitende Dienstleistungen ist es also elementar, dass diese als Zu-satzleistung besonders intensiv kommuniziert werden. Erst so ist aus einer stan-dardisierten Leistung eine individuelle Nutzenerwartung beim Kunden zu erzeu-gen, die zu einer höheren Kauf- und Zahlungsbereitschaft führen und die Erfolgsgrößen positiv beeinflussen kann.

Individualisierte Preismodelle

Grundsätzlich ergeben sich für produktbegleitende Dienstleistungen verschiedene Preismodelle der Vermarktung, die sich hinsichtlich des Bündelungsgrades, der Kommunikation der Einzelpreise und des für die Zusammenstellung der Kompo-nenten verantwortlichen Unternehmens unterscheiden:26

Die standardisierte Bündelung umfasst diejenigen „klassischen“ Vermarktungs-formen, bei denen die Zusammenstellung der Einzelbestandteile ausschließlich durch den Anbieter erfolgt. Hierbei bezeichnet das „pure Bundling“ eine Ver-marktungsmöglichkeit, bei der die Dienstleistung nur gemeinsam mit dem Kern-produkt gekauft werden kann. Die Preise für die einzelnen Komponenten werden nicht bekannt gegeben, da das gesamte Leistungsbündel nur durch die Zahlung ei-nes Paketpreises zu erwerben ist (Jung Erceg 2003). Im Gegensatz dazu werden die Dienstleistungen beim „mixed Bundling“ sowohl separat als auch in vorab zu-sammengestellten Bündeln angeboten, sodass sowohl Einzelpreise als auch Bün-delpreise offengelegt werden. Eine weitere Vermarktungsform, die zu den klassi-schen, standardisierten Preismodellen zu zählen ist, ist die reine Entbündelung (pure components), bei der alle Leistungsbestandteile separat angeboten und indi-viduell bepreist werden (Kleinaltenkamp et al. 2004). 25 Vgl. hierzu die Ausführungen in Kapitel 6.1 dieses Buches. 26 Für eine ausführliche Erläuterung der hier genannten Preismodelle vgl. Kapitel 5.1.2.


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Während das Angebot produktbegleitender Dienstleistungen bei den hier vor-gestellten standardisierten Preismodellen ausschließlich vom Anbieter festgelegt wird, bestimmt bei der individualisierten, nachfragerorientierten Bündelung der Kunde die Zusammenstellung der Leistungen wesentlich mit. Die individuelle, nachfragerorientierte Bündelung verspricht durch ihre inhärente Flexibilität zahl-reiche Vorteile: So können zum einen Preisbereitschaften gezielt abgeschöpft und zum anderen Kunden für den Wert einer Leistung sensibilisiert werden, die bisher nur geringe Zahlungsbereitschaften für die in standardisierten Komplettpaketen enthaltenen Dienstleistungen aufwiesen. Die Individualisierung kann bis zur In-tegration von Dienstleistungen gehen, die nach Identifikation der Kundenbedürf-nisse speziell angepasst werden (Tuli et al. 2007). In diesem Fall kann das Leis-tungsbündel optimal auf die Nutzenvorstellung des Kunden abgestimmt werden, was tendenziell nicht nur positiv auf die Zufriedenheit des Kunden, sondern eben-falls direkt auf die zu generierenden Zahlungsbereitschaften wirkt (Tillmann, Herrmann 2004). Dies wird auch im Rahmen unserer Untersuchung deutlich. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Abkehr von den standardisierten, klassischen Preismodellen hin zur individualisierten, nachfragerorientierten Zusammenstel-lung der Einzelkomponenten sowohl in einem höheren Markterfolg als auch in ei-nem gesteigerten wirtschaftlichen Erfolg niederschlägt.

Individualisierte Rabattgestaltung

In Bezug auf die Durchsetzung von Preisen kann ebenfalls zwischen standardisier-ten und individualisierten Ansätzen unterscheiden werden: Die standardisierte Preisdurchsetzung beschreibt den Fall, bei dem Dienstleistungen einheitlich zu Listenpreisen angeboten werden, woraus zweierlei Konsequenzen resultieren: Ei-nerseits wird bei den Kunden, deren Zahlungsbereitschaft über dem Listenpreis liegt und die somit auch einen höheren Preis akzeptieren würden, Zahlungsbereit-schaftspotenzial verschenkt. Während die Kunden demnach einen Nutzenvorteil daraus erzielen, dass sie für die Dienstleistungen weniger bezahlen als sie zu zah-len bereit wären, entsteht für den Anbieter gleichzeitig ein Nutzennachteil in Form von entgangenem Erlös. Liegt der Listenpreis hingegen über der Zahlungsbereit-schaft, wird der Kunde von einem Kauf der Dienstleistung absehen, sodass auch in diesem Fall aus Anbietersicht das Zahlungsbereitschaftspotenzial des Nachfragers ungenutzt bleibt.

Abhilfe kann der Ansatz der Preisdifferenzierung schaffen, bei dem verschie-denen Kunden identische Dienstleistungen zu unterschiedlichen Preisen angeboten werden. Da die Preisdifferenzierung im Idealfall auf die individuelle Befriedigung der heterogenen Kundenbedürfnisse ausgerichtet ist, können dadurch auch die un-genutzten Zahlungsbereitschaftspotenziale der einheitlichen Listenpreissetzung besser – weil spezifisch – abgeschöpft werden (Backhaus, Voeth 2007; Coulter 2001). Da beim Vertrieb von industriellen Leistungen häufig der Verhandlungs-charakter vorherrscht (Voeth, Rabe 2004; Backhaus et al. 2007b), bietet sich in diesem Zusammenhang insbesondere die individualisierte Rabattgestaltung als ak-


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tives Instrument der Preisdifferenzierung – und damit der differenzierten Kunden-bearbeitung – an. Bei den Ergebnissen der Studie zeigt sich, dass die von uns be-fragten Anbieterunternehmen einen umso höheren Markterfolg mit Dienstleistun-gen erzielen konnten, je aktiver sie das Instrument der Rabattgestaltung einsetzten und je mehr sie die Rabattgewährung an die jeweilige Verkaufssituation anpass-ten. Die individuelle Rabattgewährung übt folglich durch die kundenspezifische Abschöpfung von Zahlungsbereitschaften einen direkten Einfluss auf den wirt-schaftlichen Erfolg der Anbieter aus. Ferner entsteht durch diese Individualisie-rung eine bessere Bedürfnisbefriedigung der Nachfrager, die als Schlüssel für die Schaffung von Kundenzufriedenheit und Kundenbindung angesehen werden kann (Avlonitis, Indounas 2005), wodurch in der durchgeführten Untersuchung auch ein positiver Einfluss auf den Markterfolg der Anbieterunternehmen resultierte.

3.2.4 Anbieterseitige Handlungsempfehlungen

Die vorliegende Untersuchung hatte die Zielsetzung, anbieterseitige Erfolgsfakto-ren für die Rahmenbedingungen des Angebots produktbegleitender Dienstleistun-gen zu ermitteln und diese empirisch zu überprüfen. Zu diesem Zweck wurde eine Umfrage unter 401 mittelständischen Unternehmen der Industriegüterproduktion durchgeführt. Dabei konnten zahlreiche Erkenntnisse gewonnen werden, die An-bietern dabei helfen können, ihr Dienstleistungsangebot zielgerichtet, d.h. erfolgs-orientiert auszurichten.

Für produzierende Industriegüterunternehmen gibt es eine Vielzahl von Grün-den, ihr Leistungsportfolio um zusätzliche produktbegleitende Dienstleistungen bzw. hybride Leistungsbündel anzureichern. Sie reichen von der Differenzierung vom Wettbewerb über den Aufbau von Markteintrittsbarrieren bis hin zur Steige-rung der Kundenzufriedenheit und der Stärkung von Kundenbeziehungen. Die Er-füllung solcher kunden- und wettbewerbsbezogenen Ziele stellt jedoch keinen „Selbstzweck“ dar, sondern muss letztlich immer vor dem Hintergrund wirtschaft-licher Gesichtspunkte und dem Ziel der langfristigen Sicherung des Unterneh-menserfolgs betrachtet werden.

Die Ergebnisse unserer Untersuchung zeigen, dass das adäquate Angebot pro-duktbegleitender Dienstleistungen auf zweierlei Weise zur Steigerung des Unter-nehmenserfolgs beitragen kann: während die nachfragerseitigen Handlungsfakto-ren unmittelbar zur Steigerung des wirtschaftlichen Dienstleistungserfolgs beitragen können, wirken sich die anbieterseitigen Rahmenfaktoren nur indirekt, d.h. über den „Umweg“ eines gesteigerten Markterfolgs auf die finanziellen Er-folgsgrößen aus. Dies ist insofern nicht überraschend, als dass die nachfragerseiti-gen Handlungsfaktoren all diejenigen Maßnahmen umfassen, die die kundenorien-tierte Vermarktung der Dienstleistungsangebote betreffen. Diese Maßnahmen tragen unmittelbar zu einem verbesserten kundenseitigen Nutzenverständnis ge-genüber Dienstleistungen sowie einem stärkeren Vertrauen der Nachfrager in den


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Anbieter bei und sind damit in der Lage, den finanziellen Erfolg des Dienstleis-tungsgeschäfts direkt zu steigern. Die adäquate Ausgestaltung der anbieterseitigen Rahmenfaktoren hingegen begünstigt die Schaffung dienstleistungsorientierter Strukturen innerhalb der jeweiligen Unternehmung. Diese fördern vorrangig die Erreichung kunden- und wettbewerbsbezogener Ziele und damit indirekt die lang-fristige Verbesserung der wirtschaftlichen Situation des Anbieters.

Betrachtet man die Einflussfaktoren im Einzelnen, kann zusammenfassend festgestellt werden, dass der kundenseitig definierte Markterfolg insbesondere durch eine ausgeprägte Dienstleistungskultur und die Relationship-Orientierung im Unternehmen positiv beeinflusst werden kann. Aber auch für die systematische Entwicklung produktbegleitender Dienstleistungen und die klare organisatorische Verankerung des Dienstleistungsgeschäfts konnten posi-tive Effekte identifiziert werden.

Bezüglich der konkreten Ausgestaltung der organisatorischen Verankerung konnten hingegen keine eindeutigen Empfehlungen abgeleitet werden. Dieses Ergebnis ist darauf zurückzuführen, dass sowohl die Organisation des Dienst-leistungsgeschäfts in einer eigenständigen Geschäftseinheit als auch dessen In-tegration in die bestehende Organisation spezifische Vor- und Nachteile auf-weisen, die je nach Zielsetzung in den Vordergrund treten können. Dies gilt jedoch nicht für Unternehmen, deren Kernleistungen vorwiegend auf den ano-nymen Massenmarkt zugeschnitten sind. In diesem Fall überwiegen die Vortei-le der Integration des Dienstleistungsgeschäfts, da diese eine ganzheitliche Be-trachtung von Sach- und Dienstleistung ermöglichen und so die Ausschöpfung von Cross-Selling-Effekten und den Transfer von Know-how begünstigen kön-nen.

Der Ansatz, das Angebot zu individualisieren, wirkt sowohl förderlich auf den Markterfolg als auch direkt auf den wirtschaftlichen Erfolg, den Anbieter mit produktbegleitenden Dienstleistungen erzielen. Dabei steigern die individuali-sierten Modelle der Bündelung besonders den Markterfolg, während die indivi-dualisierte Rabattgestaltung unmittelbar dem wirtschaftlichen Erfolg zu Gute kommt. Dieser wird darüber hinaus maßgeblich durch eine aktive Kommunika-tion des Nutzens produktbegleitender Dienstleistungen gefördert, da die Zah-lungsbereitschaften der Nachfrager auf diese Weise aktiv gesteigert werden können.

Grundsätzlich kann festgestellt werden, dass die Vermarktung hybrider Leistungs-bündel aufgrund ihres Dienstleistungsanteils besondere Herausforderungen an die Anbieter stellt, die nur bedingt mit denen des Sachgütergeschäfts vergleichbar sind. Es reicht eben nicht, Dienstleistungen nur „nebenher“, d.h. als „Zugabe“ zur Kernleistung, zu vertreiben, wie es von vielen Unternehmen der Industriegüter-branche nach wie vor praktiziert wird. Hingegen besteht die Notwendigkeit, das Dienstleistungsgeschäft zu professionalisieren und es ebenso systematisch auszu-gestalten, wie es bei Sachleistungen schon lange üblich ist. Ein zentraler Stellhe-bel ist dabei zum einen die Schaffung adäquater interner Rahmenbedingungen wie


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bspw. eine geeignete organisatorische Einbindung der Dienstleistungssparte, die Förderung einer dienstleistungsorientierten Mentalität im Unternehmen, sowie die systematische, an den Kundenproblemen ausgerichtete Dienstleistungsentwick-lung. Zum anderen sind auch unmittelbar kundenorientierte und vertrauensbilden-de Maßnahmen zu treffen, die die beim Dienstleistungskauf bestehenden Informa-tionsmängel und Unsicherheiten beim Nachfrager reduzieren und die Bedeutsamkeit und Qualität der Leistung bereits vor dem Kauf wahrnehmbar ma-chen.

Es muss jedoch ebenso betont werden, dass es sich bei den hier identifizierten Erfolgsfaktoren nur um die Rahmenbedingungen eines erfolgreichen Angebots handelt, die eine langfristige Verteidigungsfähigkeit eines dienstleistungsorientier-ten KKVs® sicherstellen sollen. Für die konkrete Ausgestaltung und die optimale Bepreisung von Dienstleistungsangeboten hingegen sind zusätzlich Informationen über die Kostensituation des jeweiligen Anbieters und die individuellen Anforde-rungen des Kunden, d.h. den wahrgenommenen Wert des Leistungsangebots, von-nöten. Auf diese Aspekte wird deshalb in den folgenden Kapiteln 3.3 und 4.1 nä-her eingegangen.

3.3 Kalkulation hybrider Leistungsbündel

3.3.1 Kostenrechnerische Spezifika hybrider Leistungsbündel

Um die untere Grenze des Preiskorridors für die wirtschaftliche Vermarktung hyb-rider Leistungsbündel bestimmen zu können, sind die für den Anbieter entstehen-den Kosten zur Fertigung von Sachleistungsanteilen bzw. zur Erbringung beglei-tender Dienstleistungsanteile zu kalkulieren. Eine solche Kalkulation ist Teil der Kostenrechnung. Die Kostenrechnung dient der Informationsbereitstellung für die operative Planung, Steuerung und Kontrolle des Güterverbrauchs eines Unter-nehmens. Sie ist als Gegenstück zur outputorientierten Erlösrechnung inputorien-tiert konzipiert (Schweitzer, Küpper 2003, S.11). Zentraler Bestandteil der Kos-tenrechnung sind Kostenrechnungsverfahren, auch Kostenrechnungssysteme genannt. Es handelt sich dabei um Methoden, mit deren Hilfe der tatsächliche oder geplante Güterverbrauch, also die angefallenen bzw. kalkulierten Kosten, unter spezifischen Zielsetzungen geeigneten Bezugsobjekten zugerechnet werden kön-nen (Schweitzer, Küpper 2003, S.11). In unserem Fall handelt es sich bei diesen Bezugsobjekten um die Sach- und Dienstleistungsanteile eines hybriden Leis-tungsbündels.

Dienstleistungen fanden in der Kostenrechnung erst spät Beachtung (Gerling et al. 2004). So beschäftigte sich erst im Jahre 1979 Lachhammer als einer der ersten


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Autoren mit den Besonderheiten der Kostenrechnung im Dienstleistungsbetrieb (Lachhammer 1979). Folglich sind für den Einsatz im Dienstleistungsbereich tra-ditionelle Kostenrechnungsverfahren, die für den Einsatz in der Fertigung von Sachleistungen konzipiert wurden, an die Spezifika von (produktbegleitenden) Dienstleitungen anzupassen.

In der Literatur werden insbesondere zwei konstituierende Merkmale von Dienstleistungen herausgestellt, aus denen Konsequenzen für die Kostenrechnung entstehen (Reckenfelderbäumer 1995, S.10 ff.): Immaterialität und Integrativität.

Im Gegensatz zu Sachleistungen, als Leistungen in Form weitgehend materiel-ler „Dinge“, handelt es sich bei Dienstleistungen um Leistungen in Form weitge-hend immaterieller Prozesse. Aus dieser Eigenschaft resultiert die fehlende Lager-fähigkeit von Dienstleistungen. Erbringung und Absatz fallen zeitlich zusammen („Uno-actu-Prinzip“) und sind stark an den Zeitpunkt der Kundennachfrage ge-bunden. Um dennoch schnell auf auftretende Kundennachfragen reagieren zu können, ist es erforderlich, statt des fertigen Leistungsergebnisses die notwendi-gen Produktionsfaktoren zu „lagern“ (Gerling et al. 2004). Die Folge sind hohe Bereitschaftskosten für die Vorhaltung von Leistungspotential beispielsweise in Form von Personal und Maschinen. Diese Bereitschaftskosten fallen weitgehend unabhängig von der erbrachten Menge an Dienstleistungen an und sind daher als Fixkosten einzuordnen. Ein Beispiel für Bereitschaftskosten mit Fixkostencharak-ter sind Abschreibungen für im Rahmen der Dienstleistungserbringung notwendi-ge Maschinen oder Werkzeuge. Zudem haben Bereitschaftskosten häufig Ge-meinkostencharakter, da die vorgehaltenen Produktionsfaktoren in der Regel für eine Vielzahl verschiedener Leistungen eingesetzt werden. Ein Beispiel für Bereit-schaftskosten mit Gemeinkostencharakter sind Lohnkosten für Servicetechniker, die in der Regel für die Erbringung von mehr als einer Dienstleistung zuständig sind. Das skizzierte Problem der Dominanz von Bereitschaftskosten hat zur Folge, dass ein Großteil der anfallenden Kosten nicht verursachungsgerecht einzelnen Dienstleistungen zugerechnet werden kann. Aus der eingeschränkten Lagerbarkeit von Dienstleistungen resultiert zudem eine hohe Anfälligkeit für auftretende Nachfrageschwankungen. Orientiert sich der Anbieter bei seiner Kapazitätspla-nung am Spitzenbedarf, so nimmt er mögliche Leerkosten durch Unterauslastung in Kauf. Kalkuliert der Anbieter stattdessen seine Planung auf einem durchschnitt-lichen Bedarf, riskiert er aufgrund möglicher Kapazitätsengpässe, bestehende Kundennachfrage nicht bedienen zu können und somit potenzielle Erlöse zu ver-lieren.

Neben der Immaterialität stellt die Integrativität von Dienstleistungen, also die Integration des externen Faktors „Kunde“ in den Leistungserstellungsprozess, eine weitere zu berücksichtigende Problematik dar. Die Entscheidung wann und in welcher Form eine Dienstleistung erbracht wird, hängt maßgeblich vom Kunden ab. Zudem kann die Intensität und Qualität seiner Co-Produktion kostensenkend, kostenneutral oder kostensteigernd wirken (Gerling et al. 2004). Aufgrund ihrer


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Immaterialität und ihres Prozesscharakters sind Dienstleistungen zudem ver-gleichsweise schwer einer direkten und systematischen Beobachtung zugänglich, was nicht selten dazu führt, dass das für gängige Kostenrechnungsverfahren not-wendige Zeit- und Mengengerüst nicht zur Verfügung steht. Dieses Dokumentati-onsproblem verstärkt sich durch die Integration des Kunden in die Dienstleis-tungserbringung. Zum einen werden durch den Kunden eingebrachte Ressourcen häufig nicht ausreichend dokumentiert. Zum anderen entstehen häufig individuelle Ergebnisse, teilweise mit der Stückzahl von „eins“, was zu einer mangelnden Ver-gleichbarkeit von selbst einzelnen Instanzen derselben Dienstleistung und somit zu Problemen bei der Auswahl geeigneter Kostenträger führen kann.

Neben den oben diskutierten Problemen, die in mehr oder weniger starker Aus-prägung für Dienstleistungen im Allgemeinen gelten, resultiert aus den besonde-ren Spezifika produktbegleitender Dienstleistungen eine Reihe weiterer Anforde-rungen an eine adäquate Kostenrechnung.

Die Kosten, die im Rahmen der Erbringung einer produktbegleitenden Dienst-leistung anfallen, können wesentlich durch die jeweilige Kernleistung beeinflusst werden. So kann sich beispielsweise die Komplexität einer Maschine auf den be-nötigten Schulungsaufwand oder ihre Robustheit auf die zu erwartende Wartungs-intensität auswirken. Diese Abhängigkeit zwischen Kernleistung und produktbe-gleitender Dienstleistung verstärkt das bereits erläuterte Gemeinkostenproblem, d. h. die für eine Dienstleistung anfallenden Kosten (und Erlöse) lassen sich häufig nicht verursachungsgerecht auf die Dienstleistung selber zurückführen.

Ähnlich verhält es sich bei Interdependenzen zwischen verschiedenen Leistun-gen eines hybriden Leistungsbündels. Beispielsweise können umfangreiche Schu-lungen zu geringeren Ausfallzeiten führen und somit die für die Instandhaltung anfallenden Kosten und Erlöse beeinflussen. Auch dies verschärft das Gemeinkos-tenproblem. Des Weiteren ist zu beachten, dass produktbegleitende Dienstleistun-gen teilweise durch Drittanbieter oder den Kunden selbst durchgeführt werden, ohne dass der eigentliche Anbieter davon in Kenntnis gesetzt wird. Aufgrund der mangelnden Dokumentation entstehen Probleme bei der Quantifizierung des für eine effektive Planung produktbegleitender Dienstleistungen notwendigen Zeit- und Mengengerüsts.

Als Zwischenfazit lässt sich festhalten, dass aus den Spezifika Immaterialität und Integrativität sowie existierenden Interdependenzen zur Kernleistung und an-deren produktbegleitenden Dienstleistungen kostenrechnerische Herausforderun-gen bei der Zuordnung von Fix- und Gemeinkosten, Berücksichtigung von Leerkosten, Quantifizierung des Zeit- und Mengengerüsts und Auswahl von Kostenträgern entstehen.


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Wie bereits erläutert und in Abb. 3.3 illustriert, dominieren in der Kostenrech-nungspraxis Vollkostenrechnungsverfahren. Lachhammer (1979) kritisiert bereits früh die Eignung der traditionellen Vollkostenrechnung für den Dienstleistungsbe-reich. Aufgrund der Dominanz von Fix- und Gemeinkosten bei der Erbringung von Dienstleistungen lieferten Verfahren, die auf Vollkosten basieren, keine sinn-vollen Informationen für zielbezogene, operative Entscheidungen. Sie seien durch eine Teilkostenrechnung zu ersetzen. Lachhammer diskutiert in diesem Zusam-menhang die Grenzplankostenrechnung (Kilger et al. 1961) sowie die relative Einzelkostenrechnung nach Riebel (1972).

Die Grenzplankostenrechnung ist eine Teilkostenrechnung auf Basis variabler Kosten. Das bedeutet, dass lediglich variable Kosten auf die einzelnen Kostenträ-ger, z. B. gefertigte Produkte, verrechnet werden und somit in die kurzfristige Kalkulation bspw. von Preisuntergrenzen einfließen. Die Grenzplankostenrech-nung wurde für den Fertigungsbereich entwickelt und unterscheidet folglich expli-zit Materialeinzelkosten, Lohneinzelkosten sowie Sondereinzel- und Ausschuss-kosten. Für die Planung beispielsweise der Materialeinzelkosten werden die Ergebnisse der Produktionsprogrammplanung herangezogen. Über Berechnungen auf Basis von Stücklisten, Rezepturen oder Produktionskoeffizienten wird der ge-plante mengenmäßige Materialverbrauch festgestellt. Die spätere Kontrolle erfolgt über die Auswertung von Materialentnahmescheinen oder eine automatisierte Be-triebsdatenerfassung. Für variable Gemeinkosten (z. B. Energie) werden für alle Kostenstellen und Kostenarten Kostenfunktionen inklusive geeigneter Bezugsgrö-ßen durch eine analytische Planung aufgestellt. Durch die Differenzierung einer Vielzahl unterschiedlicher direkter und indirekter Bezugsgrößen soll eine mög-lichst genaue Abbildung der Gemeinkostenbeziehungen erreicht werden.

Bei der relativen Einzelkostenrechnung nach Riebel (1972) werden hingegen sämtliche Kosten als „relative“ Einzelkosten der jeweiligen Bezugsobjekte (Kos-tenträger) erfasst. Nach Riebel stellen betriebliche Entscheidungen die Quellen von Kosten und Erlösen dar. Nach dem sogenannten Identitätsprinzip werden je-weils nur die Kosten und Erlöse einander gegenübergestellt, die durch dieselbe identische Entscheidung über ein Objekt verursacht wurden. Dazu werden Hierar-chien von Bezugsobjekten, z. B. Produkten oder Organisationseinheiten, angelegt. Anfallende Kosten werden „an der untersten Stelle in der jeweiligen Hierarchie betrieblicher Bezugsobjekte, an der man sie gerade noch als Einzelkosten erfassen kann“ (Riebel 1972, S. 239) angerechnet. Auf eine Schlüsselung von Gemeinkos-ten wird vollkommen verzichtet.

Im Allgemeinen gilt die relative Einzelkostenrechnung als der Grenzplankos-tenrechnung theoretisch überlegen, sie wird jedoch aufgrund des erforderlichen Erhebungs- und Aufbereitungsaufwands als praxisuntauglich eingestuft. Dement-sprechend analysierten und erweiterten zahlreiche Autoren zunächst das Verfahren der Grenzplankostenrechnung im Hinblick auf die Anwendbarkeit im Dienstleis-tungsbereich.


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Männel und Estorff (1987) befürworten den Einsatz der Grenzplankostenrech-nung im Dienstleistungsbereich, weisen jedoch darauf hin, dass nicht alle Bereit-schaftskosten a priori als fix angesehen werden können. Beispielsweise sind Per-sonalkosten für Lohnarbeit mittelfristig als variable Kosten anzusehen. Die Autoren schlagen deshalb eine gesonderte Berücksichtigung sogenannter dynami-scher Bereitschaftskosten vor.

Auch Vikas (1988) empfiehlt die Anwendung der Grenzplankostenrechnung. Dabei setzt er den Schwerpunkt auf die Planung von Personalkosten und schlägt bei der Zuordnung von Kosten auf Kostenträger eine Trennung in standardisierte und individuelle Dienstleistungen vor. Nur für hinreichend standardisierte Dienst-leistungen sei eine Planung von Kosten überhaupt realistisch, da nur für diese die Möglichkeit der Abschätzung des zur Kalkulation unverzichtbaren Zeit- und Mengengerüsts gegeben ist.

Küpper (1992) favorisiert für kurzfristige Entscheidungen im Dienstleistungs-bereich die Grenzplankostenrechnung. Er weist jedoch darauf hin, dass für lang-fristige Entscheidungen zusätzlich eine Vollkostenrechnung sowie eine mehrdi-mensionale Deckungsbeitragsrechnung unter Einbeziehung von Fixkosten notwendig sind.

Wie die obigen Literaturbeispiele zeigen, wurde bis Anfang der 1990er Jahre die Grenzplankostenrechnung als geeignetes Verfahren für den Dienstleistungsbe-reich empfohlen (Gerling et al. 2004). Mit dem Aufkommen einer verstärkten Prozessorientierung in der Betriebswirtschaftslehre änderte sich dies jedoch. So wird heute häufig die Prozesskostenrechnung als das Verfahren angesehen, das den mit der Planung, Steuerung und Kontrolle von Dienstleistungsunternehmen verbundenen Informationsbedarf am besten zu decken vermag.

3.3.2 Prozesskostenrechnung für hybride Leistungsbündel

Die Prozesskostenrechnung zielt auf eine erhöhte Transparenz und „gerechtere“ Verrechnung von Gemeinkosten ab. Im Gegensatz zur traditionellen Zuschlags-kalkulation werden inhaltlich zusammenhängende Tätigkeiten über Kostenstellen-grenzen hinweg zu Prozessen zusammengefasst.

Ein Prozess stellt die inhaltlich abgeschlossene, zeitliche und sachlogische Fol-ge von Aktivitäten dar, die zur Bearbeitung eines betriebswirtschaftlich relevanten Objektes notwendig ist (Becker, Kahn 2005). Üblicherweise werden Prozesse für die Prozesskostenrechnung in Hierarchien angeordnet. Man unterscheidet zwi-schen Geschäftsprozessen (Kernaufgaben eines Unternehmens, deren Erfüllung kostenstellenübergreifend abläuft), Hauptprozessen (Unterteilung von Geschäfts-prozessen in Folgen von Aktivitäten, die demselben Kostentreiber unterliegen) und Teilprozessen (Unterteilung von Hauptprozessen in Folgen von Aktivitäten, die innerhalb einer Kostenstelle ablaufen).


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Im Dienstleistungskontext entsprechen Geschäftsprozesse üblicherweise ange-botenen Dienstleistungen. Abb. 3.7 zeigt exemplarisch eine Prozesshierarchie für die Dienstleistung Ersatzteilmanagement. Der Geschäftsprozess Ersatzteilmana-gement ist in die Hauptprozesse Auftragsannahme, Ersatzteilbeschaffung, Auf-tragsüberwachung und Ersatzteilaustausch untergliedert. Die Abgrenzung der Hauptprozesse wurde anhand der Kostentreiber (Fall, Auftrag und Statusanfrage) vorgenommen. Die Hauptprozesse sind im Weiteren in Teilprozesse, die in den einzelnen Kostenstellen (Kundendienst, Beschaffung und Außendienst) ablaufen, eingeteilt. Aus inhaltlichen Gründen wurden für einige Kostenstellen mehrere Teilprozesse definiert (z. B. ist die Ersatzteilbeschaffung in die Teilprozesse Ver-walte Lieferanten, Prüfe Verfügbarkeit und Beschaffe Ersatzteil untergliedert).

Ersatzteil-management

Auftrags-annahme

Ersatzteil-beschaffung

Auftrags-überwachung

Ersatzteil-austausch

Analysiere Fall

Verwalte Lieferanten

Prüfe Verfügbarkeit

Beschaffe Ersatzteil

Beantworte Statusanfrage

Fahre zum Einsatzort

Tausche Ersatzteil

Ges

chäf

ts-

proz

esse

Hau

pt-

proz

esse

Teil-

proz

esse

Kundendienst Beschaffung Kundendienst Außendienst

AuftragFall Statusanfrage Auftrag

Abb. 3.7: Prozesshierarchie für die Dienstleistung Ersatzteilmanagement

Die traditionelle Prozesskostenrechnung läuft in vier Schritten ab. Im ersten Schritt sind die zu betrachtenden Geschäftsprozesse anhand ihrer Kostentreiber in Hauptprozesse zu unterteilen. Daraufhin erfolgt im zweiten Schritt die sogenannte Tätigkeitenanalyse in den Kostenstellen, die die Identifikation der in den Kosten-stellen ablaufenden Teilprozesse und die Ermittlung der verfügbaren und bean-spruchten Kostenstellenkapazitäten sowie angefallenen Kostenstellenkosten um-fasst. Im dritten Schritt sind für die identifizierten Teilprozesse geeignete Prozessgrößen (insb. Mengen und evtl. Zeiten) zu quantifizieren. Abschließend er-folgen die Bewertung der Teilprozesse anhand der zuvor erhobenen Daten und ei-ne eventuelle Verdichtung von Kennzahlen für Haupt- und Geschäftsprozesse.

Aufgrund der aus den Dienstleistungsmerkmalen Immaterialität und Integrati-vität erwachsenden Besonderheiten rät Reckenfelderbäumer (1995) von einer un-reflektierten Übernahme der ursprünglich für den Produktionsbereich konzipierten Prozesskostenrechnung ab und entwickelt eine modifizierte Vorgehensweise, die die Spezifika von Dienstleistungen explizit berücksichtigt.


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Der Aufbau der Prozesskostenrechnung für den Dienstleistungsbereich nach Reckenfelderbäumer (1995) ist in Abb. 3.8 zusammengefasst und soll im Folgen-den erläutert werden.

lmn

autonomintegrativ

lmi lmn

autonomintegrativ

lmi

Kalkulationsobjekt (z.B. Dienstleistung, Kernprodukt)

Grundrechnung

Einzelkosten Gemeinkosten

direkte Zurechnung Prozesskosten-rechnung i.e.S. Rest-GemeinkostenKosten der Prozesse

3. Grades

Kosten der Prozesse 1. Grades

Kosten der Prozesse 2. Grades

direkte Zurechnung Schlüsselung direkte

Zurechnung Schlüsselung

Schlüsselung

Abb. 3.8: Prozesskostenrechnung für Dienstleistungen nach Reckenfelderbäumer (1995)

Auf Basis einer herkömmlichen Kostengrundrechnung werden zunächst die von einem Geschäftsprozess, beispielsweise einer bestimmten Dienstleistung, verur-sachten Einzelkosten dem Geschäftsprozess direkt zugerechnet. Im betrachteten Beispiel Ersatzteilmanagement umfassen die Einzelkosten beispielsweise Materi-aleinzelkosten für ausgetauschte Ersatzteile. Alle dem Geschäftsprozess nicht un-mittelbar zurechenbaren Kosten (Gemeinkosten) gehen in die Prozesskostenrech-nung im engeren Sinne ein.

Hierzu müssen, wie in der traditionellen Prozesskostenrechnung, die in den Kostenstellen ablaufenden Teilprozesse sowie die zugehörigen Kostenstellenkos-ten, Kostenstellenkapazitäten und Prozessgrößen erfasst und dokumentiert wer-den. Diese Aufgabe stellt den bei weitem aufwändigsten Teil der Prozesskosten-rechnung dar und erfordert daher ein systematisches Vorgehen. Methodisch bietet sich in diesem Schritt die Anwendung von Methoden der Geschäftsprozessmodel-lierung wie beispielsweise das Service Blueprinting (Shostack 1982) oder die Er-eignisgesteuerte Prozesskette (Scheer 2002) an.


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Die identifizierten Teilprozesse werden im nächsten Schritt hinsichtlich ihres Bezugs zum Kalkulationsobjekt in Prozesse ersten, zweiten und dritten Grades klassifiziert. Hier stellt sich die Frage, welches Bezugsobjekt für die Einteilung der Teilprozesse gewählt werden sollte. Reckenfelderbäumer (1995) bezieht sich in seinen Ausführungen vorwiegend auf reine Dienstleistungsunternehmen, bei denen Dienstleistungen das alleinige Absatzobjekt darstellen, und schlägt daher eine Differenzierung der Teilprozesse nach ihrem Bezug zur Dienstleistung vor. Als Beispiel wird die Transportdienstleistung als Absatzobjekt einer Spedition an-geführt, bei der die Durchführung der Fahrt sowie die Beladung und Entladung Prozesse ersten Grades, die Fahrzeugwartung und das Auftanken Prozesse zweiten Grades und schließlich allgemeine Tätigkeiten, wie die Speisenzubereitung der Kantine, Prozesse dritten Grades darstellen. Eine andere Möglichkeit zeigen Möl-ler und Cassack (2008) auf, die sich explizit mit den Besonderheiten der Kalkula-tion produktbegleitender Dienstleistungen befassen. Sie schlagen das Kernprodukt als geeignetes Bezugsobjekt der Dienstleistungsprozesse vor. Prozesse ersten Gra-des sind diejenigen Prozesse, die eine direkte Verbindung zur Sachleistung auf-weisen. Eine Veränderung der Sachleistung würde hier eine unmittelbare Auswir-kung auf die Prozesse und das Ergebnis der Dienstleistung haben. Beispiele für Prozesse ersten Grades sind Inbetriebnahme, Wartung oder Demontage. Prozesse zweiten Grades stehen hingegen nur indirekt im Bezug zur Sachleistung. Verände-rungen der Kernleistung haben nicht zwangsläufig oder nur indirekt Auswirkun-gen auf die begleitenden Dienstleistungen. Es kann sich hierbei beispielsweise um Beratungs- oder Marketingleistungen handeln. Prozesse dritten Grades weisen schließlich gar keine oder eine nur sehr lose Verbindung zum Kernprodukt auf. Beispielsweise kann es sich hierbei um Führungsprozesse handeln. Die von Möl-ler und Cassack (2008) vorgeschlagene Vorgehensweise trägt der Besonderheit der engen Kopplung von Sach- und Dienstleistung Rechnung und ermöglicht da-mit eine explizite Berücksichtigung des Einflusses der Sachleistung auf die Kosten der Dienstleistungserbringung.

Unabhängig vom gewählten Bezugsobjekt stellen die Kosten der Prozesse drit-ten Grades, die keinerlei Bezug zum Kalkulationsobjekt aufweisen, „Rest“-Gemeinkosten dar und werden mit einem traditionellen Schlüssel auf das Kalkula-tionsobjekt verrechnet. Die Kosten der Teilprozesse ersten und zweiten Grades werden hingegen im weiteren Verlauf detailliert analysiert. Durch diese differen-zierte Betrachtung der Prozesse wird im Vergleich zur herkömmlichen Prozess-kostenrechnung zusätzliche Transparenz geschaffen. So können beispielsweise explizit die Kosten des Frontstage-Bereichs (Prozesse ersten Grades) und Back-stage-Bereichs (Prozesse zweiten und dritten Grades) ausgewiesen und verglichen werden.

Um der Integration des externen Faktors in den Dienstleistungsprozess Rech-nung zu tragen, unterteilt Reckenfelderbäumer ferner die identifizierten Teilpro-zesse ersten und zweiten Grades hinsichtlich des Kundeneinflusses in integrative und autonome Prozesse. Im Gegensatz zu autonomen Prozessen sind integrative


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Prozesse durch ein hohes Maß an Kundenintegration gekennzeichnet und unterlie-gen folglich einer erhöhten Unsicherheit. Durch diese bei der traditionellen Pro-zesskostenrechnung nicht vorgenommene Klassifizierung wird zusätzliche Trans-parenz geschaffen. Somit lässt sich beispielsweise der Anteil der Kosten ermitteln, der auf integrative Teilprozesse entfällt und daher nicht autonom geplant werden kann.

Auf der nächsten Ebene wird – wie in der klassischen Prozesskostenrechnung – zwischen leistungsmengeninduzierten (lmi) und leistungsmengenneutralen (lmn) Teilprozessen unterschieden. Während erstere direkt vom Leistungsvolumen der Kostenstelle abhängen und somit als variabel einzustufen sind, fallen letztere als Grundlast unabhängig vom Leistungsvolumen der Kostenstelle an. Die lmi-Teilprozesse werden über geeignete Prozessgrößen, die die Abhängigkeit der Kos-ten des Teilprozesses vom Leistungsvolumen der Kostenstelle beschreiben, quan-tifiziert. Für lmn-Teilprozesse ist dies nicht möglich; ihre Kosten werden über tra-ditionelle Schlüssel verrechnet.

Für die Hauptprozesse sind zudem sogenannte Kostentreiber zu ermitteln, die als Bezugsobjekte für die Verrechnung der Gemeinkosten auf die Prozesse dienen. Die Kostentreiber stellen gesamtunternehmerische Maßgrößen zur Quantifizierung des Outputs der Hauptprozesse dar. Idealerweise korrespondieren sie mit den Pro-zessgrößen der Teilprozesse; dies ist jedoch nicht immer möglich. Mithilfe der Kostentreiber der Hauptprozesse und der Prozessgrößen der Teilprozesse lässt sich schließlich ein vollständiges Mengengerüst unter Beachtung der Kostenstel-lenkapazitäten aufstellen.

Ist das Mengen- und Kostengerüst für alle Haupt- und Teilprozesse erhoben, lassen sich die Prozesskostensätze ermitteln. Der Prozesskostensatz eines Prozes-ses ergibt sich aus der Division der Prozesskosten durch die Prozessmenge. Er be-schreibt die durchschnittlichen Kosten für die einmalige Durchführung eines Pro-zesses. Je nach Ausgestaltung der Prozesskostenrechnung werden Prozesskosten-sätze häufig nur für die leistungsmengeninduzierten Teilprozesse ermittelt. Die Kosten der leistungsmengenneutralen Teilprozesse werden dann entweder inner-halb der Kostenstelle auf die lmi-Teilprozesse umgelegt oder später gesammelt auf die Geschäftsprozess- oder Hauptprozesskosten verteilt.

Im Folgenden soll die Funktionsweise der Prozesskostenrechnung für hybride Leistungsbündel in Anlehnung an Reckenfelderbäumer (1995) anhand eines Re-chenbeispiels (siehe Abb. 3.9) demonstriert werden. Dabei wird nach dem Vor-schlag von Cassak & Möller (2008) als Bezugsobjekt nicht die betrachtete Dienst-leistung, sondern das materielle Kernprodukt des Leistungsbündels gewählt. Das Beispiel knüpft an die in Abb. 3.7 gezeigte Prozesshierarchie an.

Die Dienstleistung Ersatzteilmanagement wurde bereits in Abb. 3.7 in ihre Haupt- und Teilprozesse untergliedert. Ebenfalls sind Kostentreiber auf Ebene der


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Hauptprozesse sowie die Kostenstellen, in denen die Teilprozesse ablaufen, be-reits annotiert.

Als nächster Schritt müssen die Teilprozesse in Prozesse ersten, zweiten und dritten Grades eingeteilt werden. Die Teilprozesse Analysiere Fall und Tausche Ersatzteil wurden als Prozesse ersten Grades klassifiziert, da ihre Ausführung Wissen über die konkrete Kernleistung verlangt. Alle weiteren Teilprozesse hän-gen nur indirekt von der Kernleistung ab und wurden deshalb als Prozesse zweiten Grades eingeordnet.

Anschließend sind die einzelnen Teilprozesse hinsichtlich der Integrationstiefe zu klassifizieren. Die Teilprozesse Prüfe Verfügbarkeit, Beschaffe Ersatzteil und Verwalte Lieferanten können ohne Einbindung des Kunden durchgeführt werden und sind deshalb als autonome Prozesse gekennzeichnet. Alle weiteren Prozesse werden mehr oder weniger stark durch den Kunden beeinflusst und sind deshalb als integrativ einzuordnen.

Zudem sind leistungsmengeninduzierte und leistungsmengenneutrale Teilpro-zesse zu unterscheiden. Im Beispiel ist der Teilprozess Verwalte Lieferanten als ein lmn-Prozess klassifiziert worden, da die durch diesen Prozess verursachten Kosten weitgehend losgelöst vom Leistungsvolumen der Kostenstelle Beschaf-fung anfallen. Alle weiteren Teilprozesse wurden als lmi-Prozesse eingestuft.

Nach der Aufstellung des Prozessmodells folgt die Tätigkeitsanalyse in den Kostenstellen. Dazu sind zunächst die anfallende Kostenstellenkosten sowie die verfügbaren Kostenstellenkapazitäten zu ermitteln. Im Anschluss sind jedem Teil-prozess die von ihm beanspruchten Kapazitäten zuzuordnen. Im Beispiel bean-sprucht der Teilprozess Analysiere Fall 922 Stunden der monatlich verfügbaren 1.024 Stunden Personalkapazität der Kostenstelle Kundendienst. Die übrigen 102 Stunden entfallen auf den Teilprozess Beantworte Statusanfrage. Sind alle Kosten und Kapazitäten ermittelt, erfolgt die Quantifizierung der Prozessgrößen aller Teilprozesse. So sind beispielsweise für die Teilprozesse Fahre zum Einsatzort und Tausche Ersatzteil des Hauptprozesses Ersatzteilaustausch die Prozessgrößen Entfernung (30.000 gefahrene Kilometer) bzw. Anzahl Aufträge (150 Aufträge pro Monat) maßgeblich. Für den lmn-Teilprozess Verwalte Lieferanten ist die Quantifizierung geeigneter Prozessgrößen nicht notwendig.

Abschließend wird die Kostenbewertung der Teilprozesse vorgenommen. Zu-nächst werden die Kostellenkosten proportional zur beanspruchten Kapazität auf die Teilprozesse zugeordnet. Auf den Teilprozess Analysiere Fall entfallen z. B. 90% (922 h / 1.024 h) der Kosten der Kostenstelle Kundendienst, während auf den Teilprozess Beantworte Statusanfrage die übrigen 10% (102 h / 1.024 h) entfallen. Für den lmn-Teilprozess Verwalte Lieferanten wurden die angefallenen 1.260 € auf die übrigen Teilprozesse der Kostenstelle Beschaffung verteilt. Abschließend werden für alle Teilprozesse Prozesskostensätze durch Division der zugeordneten Prozesskosten durch die angefallenen Prozessmengen ermittelt. Dabei können


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entweder nur die leitungsmengeninduzierten, also variablen Kosten oder die Ge-samtkosten berücksichtigt werden. Demnach fallen für die einmalige Durchfüh-rung des Teilprozesses Prüfe Verfügbarkeit 50,40 € bzw. 56,00 € an. Mit der Be-rechnung der Prozesskostensätze ist die eigentliche Prozesskostenrechnung abgeschlossen.

Prozessgrößen "Ersatzteilmanagement"1.60015050

30.000Kostenstelle "Kundendienst"

45.000,00 €1.024

Kostenstelle "Beschaffung"12.600,00 €

256Kostenstelle "Außendienst"

36.660,00 €256

Bezeichnung Kostenstelle Grad int./aut. lmi/lmn Art Menge lmi lmn gesamt lmi gesamtAuftragsannahme

Störungen Analysiere Fall Kundendienst 1 int. lmi 922 Störungen 1.600 40.500,00 € 40.500,00 € 25,31 € 25,31 €

PrüfeVerfügbarkeit

Beschaffung 2 aut. lmi 154 Aufträge 150 7.560,00 € 840,00 € 8.400,00 € 50,40 € 56,00 €

BeschaffeErsatzteil

Beschaffung 2 aut. lmi 77 Aufträge 150 3.780,00 € 420,00 € 4.200,00 € 25,20 € 28,00 €

VerwalteLieferanten

Beschaffung 2 aut. lmn 26 1.260,00 €

Auftragsüberwachung

Statusanfragen

BeantworteStatusanfrage

Kundendienst 2 int. lmi 102Statusanfragen

50 4.500,00 € 4.500,00 € 90,00 € 90,00 €

Fahre zumEinsatzort

Außendienst 2 int. lmi 128 Entfernung 30.000 18.330,00 € 18.330,00 € 0,61 € 0,61 €

TauscheErsatzteil

Außendienst 1 int. lmi 128 Aufträge 150 18.330,00 € 18.330,00 € 122,20 € 122,20 €

ProzesskostensatzBeanspruchteKapazität (h)

Kostentreiber

Aufträge

Aufträge

Teilprozesse Prozessgrößen Prozesskosten

Störungen (Anzahl)Aufträge (Anzahl)Statusanfragen (Anzahl)Entfernung (km)

KostenstellenkostenKostenstellenkapazität (h)

Kostenstellenkosten

Ersatzteilbeschaffung

Ersatzteilaustausch

Kostenstellenkapazität (h)

KostenstellenkostenKostenstellenkapazität (h)

Hauptprozesse

Abb. 3.9: Rechenbeispiel zur Prozesskostenrechnung (Teil 1/2)

Die Ergebnisse der Prozesskostenrechnung, d. h. die Prozesskostensätze, können im Weiteren für die Kalkulation der Dienstleistungsanteile des hybriden Leis-tungsbündels verwendet werden. Abb. 3.10 zeigt dies exemplarisch. Durch Prog-nose der Prozessmengen und Multiplikation mit den ermittelten Prozesskostensät-zen lassen sich Prozesskosten für die einmalige Durchführung der Dienstleistung Ersatzteilmanagement ableiten. Im Beispiel ergeben sich Gemeinkosten von 108.602 €. Daraus ergeben sich Prozesskosten pro einmaliger Durchführung bei einer Bezugsgröße von 160 Aufträgen in Höhe von 678,76 € (exklusive Einzelkos-ten und „Rest“-Gemeinkosten, siehe Abb. 3.8). Dieser Wert stellt einen wichtigen Anhaltspunkt für das Setzen der kurzfristigen Preisuntergrenze der Dienstleistung dar.


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Bezeichnung Grad int./aut. lmi/lmn lmi gesamt lmi gesamtAuftragsannahme

Analysiere Fall 1 int. lmi 2.000 25,31 € 25,31 € 50.625,00 € 50.625,00 €

PrüfeVerfügbarkeit

2 aut. lmi 160 50,40 € 56,00 € 8.064,00 € 8.960,00 €

BeschaffeErsatzteil

2 aut. lmi 160 25,20 € 28,00 € 4.032,00 € 4.480,00 €

VerwalteLieferanten

2 aut. lmn 160

Auftragsüberwachung

BeantworteStatusanfrage

2 int. lmi 40 90,00 € 90,00 € 3.600,00 € 3.600,00 €

Fahre zumEinsatzort

2 int. lmi 35.000 0,61 € 0,61 € 21.385,00 € 21.385,00 €

TauscheErsatzteil

1 int. lmi 160 122,20 € 122,20 € 19.552,00 € 19.552,00 €

107.258,00 € 108.602,00 €

KalkulierteProzessmengen

Prozesskostensatz Prozesskosten

Prozesskosten pro einmalige Durchführung: 108.602,00 € / 160 = 678,76 €

HauptprozesseTeilprozesse

Ersatzteilbeschaffung

Ersatzteilaustausch

Summe

Abb. 3.10: Rechenbeispiel zur Prozesskostenrechnung (Teil 2/2)

3.3.3 Simulation der Prozesskosten hybrider Leistungsbündel

Wie bereits verdeutlicht wurde, ist ein charakteristisches Merkmal von Dienstleis-tungen die Integration des Kunden in die Leistungserbringung. Dadurch sind bei der Kostenkalkulation für Dienstleistungen verschiedene Arten von kundenindu-zierter Variabilität zu berücksichtigen, z. B. (Frei 2006):

Variabilität der Ankunft: Kunden verlangen Dienstleistungen zu unter-schiedlichen und nur teilweise vorherzusehenden Zeitpunkten. Wie be-reits angedeutet wurde, erschwert dies eine bedarfsgerechte Bereitstel-lung der zur Dienstleistungserbringung notwendigen Faktoren, wie z. B. Personal. Ein Beispiel zur Handhabung der Ankunftsvariabilität ist etwa der Einsatz von Warteschlangen oder Self-Service Konzepten.

Variabilität der Nachfrage: Im Dienstleistungsgeschäft fragen Kunden häufig nicht nach Standardleistungen, sondern erwarten eine Leistungser-stellung, die speziell auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist. Diese Be-dürfnisse und die daraus erwachsenden Konsequenzen für die Erbrin-gungsprozesse können im Voraus der Leistungserstellung nicht vollständig vom Anbieter vorausgesehen werden.

Variabilität der Fähigkeiten: Da Kunden in der Dienstleistungserbrin-gung eine aktive Rolle spielen, hängt das Ergebnis der Zusammenarbeit auch wesentlich von der Güte der Mitarbeit des Kunden ab. Kunden bringen allerdings unterschiedliche Fähigkeiten und Erfahrungen in die Leistungserstellung ein. Folglich kann sich die Co-Produktion des Kun-den kostensenkend, kostenneutral oder kostensteigernd auswirken.


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Variabilität der Einsatzbereitschaft: Unabhängig von den Fähigkeiten des Kunden zur Mitwirkung in Dienstleistungsprozessen besteht ferner Variabilität in Bezug auf den Willen zur Mitarbeit. Dies kann sich bspw. in einer unterschiedlichen Informationsbereitstellung seitens des Kunden niederschlagen, welche positive oder negative Effekte auf den Aufwand auf Anbieterseite haben kann.

Die vorgestellten Arten von Variabilität führen zu Unsicherheit, die sich unmittel-bar auf die Kosten der Leistungserbringung auswirkt. Um eine Kalkulation erwar-teter Kosten durchführen zu können, reicht deshalb eine statische Prozesskosten-rechnung häufig nicht aus.

Eine Möglichkeit, Kosten dennoch näherungsweise einschätzen zu können, bie-tet die Simulation von Dienstleistungsprozessen. Im Gegensatz zur Abbildung ei-nes Prozesses in einem einfachen Informationsmodell, welches stets nur eine stati-sche „Momentaufnahme“ eines Prozesses darstellt, erlaubt ein Simulationsmodell die Nachbildung des dynamischen Verhaltens eines Prozesses. In der Prozesssi-mulation kann das Verhalten von Prozessen zur Ausführungszeit untersucht wer-den, ohne diese real ausführen zu müssen. Durch die anschließende Analyse einer großen Anzahl simulierter Prozesse kann der Einfluss der Input-Parameter auf re-levante Prozesskennzahlen, wie z. B. Durchlaufzeit, Ressourcenauslastung oder eben Prozesskosten, ermittelt werden. Im Allgemeinen können mit einer Simulati-onsstudie folgende Ziele verfolgt werden (Neumann et al. 2005):

Besseres Verständnis der Prozesse durch Konkretisierung und Animation ihres Ablaufs

Unterstützung der Präsentation von Prozessmodellen Bestimmung von Gesamtdurchlaufzeiten und -prozesskosten auf der Ba-

sis einer Zuordnung von Zeiten und Kosten zu einzelnen Funktionen Unterstützung der Kapazitätsplanung durch die Möglichkeit, alternative

Personalausstattungen und -zuordnungen zu simulieren und ihre Auswir-kungen auf Durchlaufzeiten und Auslastungen zu betrachten

Prognose der Effekte eines veränderten Auftragsvolumens auf die Pro-zesszielgrößen

Bewertung alternativer Prozessstrukturen

Für eine Simulation sind Prozessmodelle mit stochastisch verteilten Input-Parametern zu versehen. Bei den Input-Parametern handelt es sich bspw. um:

Ausführungshäufigkeit des Prozesses Zeitpunkte der Prozessinitiierung Bearbeitungszeit einzelner Aktivitäten Wahrscheinlichkeit des Durchlaufs verschiedener Prozesspfade Verfügbarkeit von Ressourcen

Um die Variation dieser Parameter zu modellieren, sind Wahrscheinlichkeitsver-teilungen zu verwenden (Neumann et al. 2005). Durch die Ermittlung und Angabe dieser Verteilungen lässt sich auch die explizite Modellierung von Ablaufvarian-


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ten vermeiden, da die Varianz durch Wahrscheinlichkeiten repräsentiert werden kann. Zur Laufzeit der Simulation werden entsprechend verteilte Zufallszahlen für die Ausprägungen der Parameter einer Instanz, z. B. die Bearbeitungsdauer einer Aktivität, erzeugt. Abb. 3.11 zeigt einige Beispiele für gängige und einfach zu be-stimmende bzw. zu schätzende Verteilungen.

Die Gleichverteilung wird durch Angabe des Mindest- und des Höchstwertes definiert. Dazwischen wird jeder Wert mit derselben Wahrscheinlichkeit ange-nommen. Die Verwendung der Gleichverteilung ist zu empfehlen, wenn für eine Bearbeitungs- oder Übertragungszeit Mindest- und Höchstwerte, aber keine plau-siblen Mittelwerte angegeben werden können, oder Instanziierungen eines Prozes-ses unabhängig voneinander und zu beliebigen Zeitpunkten innerhalb eines festge-legten Zeitraums zu erwarten sind. So können Aufträge kontinuierlich während eines gesamten Arbeitstages eingehen. Die Auftragseingänge sind unabhängig voneinander und häufen sich nicht zu bestimmten Tageszeiten.

Die Normalverteilung wird durch die Angabe des Erwartungswertes und der Standardabweichung definiert. Sie ist zu wählen, wenn der Mittelwert mit gleicher Wahrscheinlichkeit um denselben Wert unter- wie überschritten wird.

Zu einer Log-Normalverteilung werden ebenfalls Erwartungswert und Stan-dardabweichung angegeben. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Erwartungswert überschritten wird, ist dabei größer als die, dass er unterschritten wird.

Die Dreiecksverteilung wird durch einen Mindestwert, einen Höchstwert und einen Wert mit größter Wahrscheinlichkeit definiert. In der Realität findet sich die Verteilung in dieser Form zwar kaum wieder, die anzugebenden Werte eignen sich jedoch gut als „Eckwerte“, die von Fachvertretern im Rahmen der Datenerhebung oftmals geschätzt werden können.


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Abb. 3.11: Bearbeitungszeit einer Aktivität mit verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Neumann et al. 2005)

Bevor eine Prozesssimulation durchgeführt werden kann, sind vorhandene Pro-zessmodelle, wie z. B. die Prozesshierarchie in Abb. 3.7, in der Regel zu erweitern (Neumann et al. 2005). Dabei ist vor allem der Detaillierungsgrad an das Ziel der Simulation anzupassen. Bisher nur zu Dokumentationszwecken abgebildete Sach-verhalte können häufig vereinfacht werden. Andere Elemente sind hingegen hin-zuzufügen. So sind beispielsweise die für die Simulation relevanten stochastischen Input-Parameter (siehe oben) zu erheben und in dem Modell zu hinterlegen, Start- und Endereignisse sind einzufügen, Aktivitäten sind mit Ressourcen zu versehen und relevante Prozessverzweigungen sind zu modellieren. Zudem muss die syn-taktische Korrektheit des Modells sichergestellt werden, damit eine fehlerlose au-tomatisierte Ausführung erfolgen kann.

Der genaue Ablauf einer Simulationsstudie kann in neun Phasen unterteilt wer-den (Kersten 1996, S. 31 ff). Diese Phasen werden nicht notwendigerweise se-quenziell, sondern im Regelfall unter Rücksprüngen zu bereits durchlaufenen Pha-sen bearbeitet. Welche Phasen in einem konkreten Anwendungsfall relevant sind, hängt von der verfolgten Zielsetzung ab. So ist beispielsweise die Animation eines Prozesses zur Präsentationsunterstützung schneller und mit erheblich geringerem Aufwand möglich als eine simulationsbasierte Analyse von Prozesskennzahlen. Im Einzelnen sind folgende Phasen zu durchlaufen (siehe Neumann et al. (2005) für eine detaillierte Darstellung):

1. In der Phase der Planung wird das Ziel der Simulationsstudie formuliert. Es wird bewertet, ob eine Simulation grundsätzlich möglich ist, ob sie zur Problemlösung beiträgt und ob Nutzen und Aufwand der Simulation in einem angemessenen Verhältnis zueinander stehen. Es werden darauf


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folgend realistische Ziele sowie Kennzahlen zur Alternativenbeurteilung definiert.

2. In der Phase der Analyse werden die zu simulierenden Prozesse abge-grenzt und in grober Form ihre Struktur sowie die benötigten Ressourcen modelliert. Liegen bereits Prozessmodelle vor, sind die bestehenden Mo-delle hinsichtlich ihrer Korrektheit, ihres Detaillierungsgrades und ihrer allgemeinen Eignung für die Simulation zu beurteilen. Simulationsrele-vante Prozessvarianten sind zu identifizieren. In dieser Phase muss des Weiteren geprüft werden, ob die gewählte Modellierungssprache die für die Simulation erforderliche Ausdrucksmächtigkeit besitzt und ein adä-quates Simulationswerkzeug zur Verfügung steht.

3. Im Anschluss finden die Datendefinition und die Datenerhebung für die Input-Parameter des Modells statt. Für stochastische Input-Daten sind durch die Fachvertreter geeignete „Eckwerte“ anzugeben, aus denen rea-listische Wahrscheinlichkeitsverteilungen abgeleitet werden können.

4. Darauf aufbauend ist durch Überarbeitung der Modellstruktur die Kon-struktion des Simulationsmodells bzw. die Anpassung eines bestehenden Modells für die Simulation vorzunehmen. Dies schließt sowohl die An-reicherung des Modells um weitere relevante Daten als auch die Reduk-tion des Modells auf die als relevant erachteten Prozesspfade und Res-sourcen ein. In Anbetracht des Aufwandes für die Datenerhebung und -eingabe sowie der erforderlichen Rechnerleistung für die Simulation sind Modellelemente zu entfernen, die für die Erreichung der anfangs de-finierten Simulationsziele nicht einbezogen werden müssen. So sollte sich die Simulation auf die (hinsichtlich der Durchlaufzeit, Kapazitätsbe-darfe etc.) kritischen Prozessabschnitte konzentrieren. Bei Funktionen mitwirkende Stellen, deren Auslastung unkritisch und für die Auswer-tung nicht von Belang ist, sollten beispielsweise entfernt werden. Auch bei der Konstruktion von Simulationsmodellen sind spezifische Model-lierungsrichtlinien zu beachteten, die noch zu formulieren sind.

5. Bei der Simulationsdurchführung ist zunächst ein Prozessdurchlauf im Einzelschrittmodus bzw. animiert zu simulieren, um die modellierte Ab-lauflogik zu überprüfen und ggf. den Prozessbeteiligten zu verdeutlichen. Die aktuell bearbeiteten Funktionen und aktivierten Ereignisse werden bei der Animation grafisch hervorgehoben, sodass die Ausführung des Prozesses verfolgt werden kann. Die Ausführung kann im Einzelschritt-modus, automatisch und halbautomatisch erfolgen, wobei der Anwender die Animation an beliebigen Stellen unterbrechen und aufzeichnen und an „Oder“-Verzweigungen den zu wählenden Prozessstrang selbst bestimmen kann. Auf diese Weise kann auch ein komplexer Kontrollfluss transparent dargestellt werden. Besteht die Zielsetzung in einer Auswer-tung und Optimierung von Prozesskennzahlen, ist anschließend der Pro-zess über einen ausreichend langen Zeitraum zu simulieren.

6. Die Modellüberprüfung umfasst zwei Schritte: Die Verifizierung betrifft die Richtigkeit der Transformation des bestehenden Prozessmodells in ein Simulationsmodell, während im Rahmen der Validierung die Abbil-


66

dungstreue des Modells und die Genauigkeit der ermittelten Simulations-parameter anhand der Plausibilität der erzielten Ergebnisse überprüft werden.

7. Bei der Ergebnisinterpretation werden die Kennzahlen des Prozesses und möglicher Alternativen ermittelt und Schwachstellen des modellierten Prozesses identifiziert. Dazu sind für die Prozesse Durchschnittsgrößen, Minimal- und Maximalwerte sowie weitere relevante statistische Maße anzugeben. Von besonderem Interesse ist dabei die dynamische Warte-zeit als Funktionsattribut, da eine hohe Wartezeit einen Engpass charak-terisiert.

8. In gezielten Berechnungsexperimenten werden alternative Prozesse simu-liert bzw. Parameterkonfigurationen (z. B. Ressourcenzuweisung, Durch-führungshäufigkeit, Wahrscheinlichkeiten an Verzweigungen) verändert.

9. Bei der abschließenden Ergebnisdarstellung ist auf eine problem- und zielgruppengerechte Aufbereitung der Simulationsergebnisse zu achten. Grafische Darstellungen erlauben eine transparente Erläuterung der Er-gebnisse. Die zugrunde liegenden Simulationsdaten (Zeitraum etc.) und Prämissen sind dabei stets anzugeben.

Abb. 3.12 zeigt am bereits bekannten Beispiel des Ersatzteilmanagements, wie ein herkömmliches Prozessmodell für die Simulation zu erweitern ist. Der Prozess wird durch die Meldung eines Kunden initiiert. Im Beispiel wird angenommen, dass der Zeitraum zwischen zwei gemeldeten Fällen normalverteilt mit einem Er-wartungswert von 6 Minuten und einer Standardabweichung von 1 Minute ist. Die darauf folgende Aktivität befasst sich mit der Analyse des gemeldeten Falls. Die Dauer dieser Aktivität ist mittels einer Dreiecksverteilung modelliert. Es wird an-genommen, dass die Aktivität zwischen 5 und 45 Minuten in Anspruch nimmt, wobei ein Wert von 15 Minuten als am wahrscheinlichsten gilt. Der Aktivität ist zudem eine ausführende Ressource zugeordnet. Es stehen 2 Mitarbeiter der Kos-tenstelle Kundendienst werktags von 09:00 bis 17:00 Uhr zur Verfügung. Die Analyse führt in der überwiegenden Zahl der Fälle (90%) zu dem Ergebnis, dass der Kunde das Problem selber beheben kann und kein Einsatz vor Ort notwendig ist. In 10% der Fälle wird jedoch ein Vor-Ort Einsatz veranlasst. Dann wird ge-prüft, ob eventuell notwendige Ersatzteile auf Lager sind (80% der Fälle) oder erst noch beschafft werden müssen (20% der Fälle). Die Prüfung inklusive Auftrags-eröffnung nimmt zwischen 1 und 5 Minuten (gleichverteilt) in Anspruch und wird durch einen Mitarbeiter der Beschaffung ausgeführt.


67

Fall wird gemeldet

Analysiere Fall

Einsatzist nicht

notwendig

Einsatz ist zu

veranlassen

Prüfe Verfügbarkeit

Ersatzteilist zu

beschaffenErsatzteil

ist auf Lager

Zeitraum zwischen zwei Ereignissen:normalverteilt(e=6; stdabw=1)

Bearbeitungsdauer:dreiecksverteilt(a=5; b=45; c=15)

Mitarbeiter Kundendienst

Anzahl: 2Schichtenkalender: Werktags 9-17

Wahrscheinlichkeit: 0.9Wahrscheinlichkeit: 0.1

Bearbeitungsdauer:gleichverteilt(min=1; max=5)

Wahrscheinlichkeit: 0.8Wahrscheinlichkeit: 0.2

Mitarbeiter Beschaffung

Anzahl: 2Schichtenkalender: Werktags 9-17

Abb. 3.12: Erweiterung des Prozessmodells Ersatzteilmanagement für die Simulation (Aus-schnitt)

Nach der Anreicherung des Modells um die dargelegten simulationsrelevanten Pa-rameter kann der Prozess über einen längeren Zeitraum simuliert und während des Simulationslaufs mehrfach instanziiert werden. Anschließend lassen sich Prozess-kennzahlen und Erkenntnisse zur Kapazitätsauslastung gewinnen. Auf aggregier-ter Ebene können mengen- und wertmäßige Prozesskennzahlen betrachtet werden. Mengenmäßig sind u. a. die Häufigkeit der Aktivierung von Ereignissen und der Bearbeitung von Aktivitäten sowie die Anzahl der insgesamt gestarteten und be-endeten Prozesse aufschlussreich. Wertmäßig lassen sich die statistischen Vertei-lungen und Maße der zu untersuchenden Zielgrößen ermitteln und visualisieren, beispielsweise zu minimalen, maximalen oder mittleren Durchlaufzeiten sowie Kosten einzelner Aktivitäten und des gesamten Prozesses. Zudem können die an-fallenden Bearbeitungszeiten und Kosten je beteiligter Kostenstelle oder Ressour-


68

ce aufgezeigt werden. Aus der Gesamtbearbeitungszeit jeder Stelle können Rück-schlüsse auf ihre Auslastung gewonnen werden.

Im Folgenden soll die Simulation von Prozesskosten anhand eines Beispiels demonstriert werden. Das bereits bekannte Prozessmodell des Ersatzteilmanage-ments (siehe Abb. 3.7) wurde dazu, wie oben erläutert, in ein Simulationsmodell überführt. Die Tabellen 3.1 bis 3.3 fassen die stochastisch verteilten Input-Parameter des Simulationsmodells zusammen. Bei der Bestimmung der Parameter wurde auf die Ergebnisse der im Rahmen der Prozesskostenrechnung durchge-führten Prozessdokumentation zurückgegriffen. Zusätzlich wurden die Kapazitä-ten, Verfügbarkeiten und Kostensätze aller beteiligten Ressourcen bestimmt und in dem Simulationsmodell hinterlegt (siehe Tabelle 3.4). Auch hierbei wurde auf Informationen aus der Kostenstellenanalyse der Prozesskostenrechnung zurückge-griffen.

Ereignis Zeitraum zwischen zwei Ereignissen (min) Fall geht ein normalverteilt(e=6; stdabw=1) Statusanfrage geht ein exponentialverteilt(180)

Tabelle 3.1: Wahrscheinlichkeitsverteilungen für den Zeitraum zwischen Ereignissen

Aktivität Bearbeitungsdauer (min) Analysiere Fall dreicksverteilt(a=5; b=45; c=15) Eröffne Auftrag gleichverteilt(min=1;max=5) Beschaffe Ersatzteil gleichverteilt(min=90;max=210) Warte auf Ersatzteillieferung dreicksverteilt(a=720; b=2880; c=1080) Beantworte Statusanfrage dreicksverteilt(a=15; b=60; c=20) Fahre zum Einsatzort dreicksverteilt(a=15; b=90; c=30) Tausche Ersatzteil dreicksverteilt(a=60; b=240; c=120) Fahre zurück dreicksverteilt(a=15; b=90; c=30)

Tabelle 3.2: Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die Bearbeitungsdauer von Aktivitäten

Entscheidung Wahrscheinlichkeit

ja: 10% Einsatz notwendig? nein: 90% ja: 80% Ersatzteil auf Lager? nein: 20%

Tabelle 3.3: Wahrscheinlichkeit für Entscheidungen


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Ressource Kapazität Verfügbarkeit Kostensatz (in Euro) Kundendienst 8 werktags, 09:00-17:00 42,16 Beschaffung 2 werktags, 09:00-17:00 47,74 Außendienst 2 werktags, 09:00-17:00 143,56

Tabelle 3.4: Kapazitäten, Verfügbarkeiten und Kostensätze für Ressourcen

Die eigentliche Simulation wurde mithilfe der Software Arena 10.0 durchgeführt. Der Ersatzteilmanagementprozess wurde über einen Zeitraum von 30 Tagen simu-liert. Um einen stationären Zustand vor der Erfassung der eigentlichen Statistiken sicherzustellen, wurde zusätzlich eine Initialisierungsphase von 2 Tagen eingefügt. Die Simulation wurde insgesamt 10 Mal wiederholt, um verlässliche Statistiken zu erzeugen. Tabelle 3.5 zeigt die Ausführungshäufigkeit der einzelnen Teilprozesse. So wurde im angenommenen Zeitraum beispielsweise der Teilprozess Analysiere Fall 1.442 Mal, der Teilprozess Eröffne Auftrag 142 Mal und der Teilprozess Be-antworte Statusanfrage 50 Mal ausgeführt.

Ausführungshäufigkeit Mittelwert Halbe Breite des

Konfidenz-intervalls

Minimum i. D.

Maximum i. D.

Analysiere Fall 1441,80 6,59 1428,00 1458,00 Beantworte Statusanfrage 49,70 7,57 35,00 66,00 Beschaffe Ersatzteil 32,00 4,60 20,00 43,00 Eröffne Auftrag 142,40 6,57 129,00 155,00 Fahre zum Einsatzort 63,20 1,00 61,00 65,00 Fahre zurück 63,10 0,98 61,00 65,00 Tausche Ersatzteil 63,30 1,01 62,00 66,00 Warte auf Ersatzteillieferung 29,90 2,58 23,00 35,00

Tabelle 3.5: Ausführungshäufigkeit je Teilprozess

Tabelle 3.6 zeigt die durchschnittliche Bearbeitungsdauer der einzelnen Teilpro-zesse. Es zeigt sich, dass der Teilprozess Warte auf Ersatzteillieferung mit ca. 25 Stunden den deutlich größten Anteil in Anspruch nimmt. Zudem wird deutlich, dass die Dauer dieses Teilprozesses erheblichen Schwankungen unterliegt – die minimale gemessene Dauer lag bei 13 Stunden und die maximale Dauer bei 46 Stunden. Ähnlich verhält es sich mit dem Teilprozess Tausche Ersatzteil, welcher zwischen 1 und 5 Stunden in Anspruch nehmen kann.


70

Bearbeitungsdauer Mittelwert Minimum Maximum Analysiere Fall 0,36 0,09 0,74 Beantworte Statusanfrage 0,52 0,26 0,98 Beschaffe Ersatzteil 2,12 1,18 2,99 Eröffne Auftrag 0,05 0,02 0,08 Fahre zum Einsatzort 0,73 0,23 1,48 Fahre zurück 0,76 0,26 1,47 Tausche Ersatzteil 2,65 1,07 4,71 Warte auf Ersatzteillieferung 25,31 12,89 46,34

Tabelle 3.6: Bearbeitungsdauer (in Stunden) je Teilprozess

In Tabelle 3.7 und Abb. 3.13 ist der kumulierte monatliche Zeitbedarf der einzel-nen Teilprozesse abgebildet. Dieser ergibt sich aus der Multiplikation der Ausfüh-rungshäufigkeit mit der Bearbeitungsdauer eines Teilprozesses. Auch hier nimmt der Teilprozess Warte auf Ersatzteillieferung den größten Zeitanteil in Anspruch. Es wird jedoch auch deutlich, dass der recht kurze (22 min) Teilprozess Analysie-re Fall aufgrund der sehr hohen Ausführungshäufigkeit (1.442 Mal) einen erhebli-chen Anteil an Ressourcen bindet.

An der Statistik lässt sich zudem die Schwankung der Kennzahl kumulierte Be-arbeitungsdauer in Form des 95%-Konfidenzintervalls ablesen. Dieses Intervall – häufig auch Vertrauensbereich genannt – schließt einen Bereich um den geschätz-ten Wert ein, in welchem mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% der wahre Wert der Kennzahl liegt. Für die kumulierte Bearbeitungsdauer bspw. des Teilprozesses Warte auf Ersatzteillieferung ergibt sich eine halbe Breite (half width) von 60,26 Stunden. Das bedeutet, dass in 95% aller Fälle die monatliche Bearbeitungszeit in einem Bereich von +/- 60 Stunden um den erwarteten Mittelwert von 755 Stunden schwankt. In den übrigen 5% der Fälle treten noch größere Abweichungen auf. Generell ist eine kleine Breite des Konfidenzintervalls wünschenswert, da dies aussagt, dass die simulierten Werte eine hohe Glaubwürdigkeit besitzen. Dies ist beispielsweise bei dem Teilprozess Eröffne Auftrag mit einer halben Breite des Konfidenzintervalls von 0,28 Stunden zu beobachten.


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Bearbeitungsdauer (kumuliert)

Mittelwert Halbe Breite des Konfidenz-intervalls

Minimum i. D.

Maximum i. D.

Analysiere Fall 520,28 4,28 509,69 528,99 Beantworte Statusanfrage 26,03 4,18 16,61 36,10 Beschaffe Ersatzteil 67,56 8,69 42,35 87,40 Eröffne Auftrag 7,08 0,28 6,42 7,80 Fahre zum Einsatzort 45,79 1,17 42,94 47,56 Fahre zurück 47,70 1,20 45,31 50,25 Tausche Ersatzteil 167,79 2,55 163,07 173,60 Warte auf Ersatzteillieferung 755,49 60,26 582,66 870,78

Tabelle 3.7: Kumulierte Bearbeitungsdauer (in Stunden) je Teilprozess

0,000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000 Analysiere Fall

Beantworte Statusanfrage


Eroeffne Auftrag


Fahre zurueck

Tausche Ersatzteil

Abb. 3.13: Kumulierte Bearbeitungsdauer (in Stunden) je Teilprozess

Bewertet man den Ressourcenbedarf der einzelnen Teilprozesse mit den jeweili-gen Kostensätzen der eingesetzten Ressourcen (siehe Tabelle 3.4) so ergeben sich die Prozesskosten je einmaliger Durchführung eines Teilprozesses. Diese sind in Tabelle 3.8 dargestellt. Hier zeigt sich, dass Tausche Ersatzteil mit einem Pro-zesskostensatz von 380,76 € aufgrund des hohen Kostensatzes der Ressource Au-ßendienst (143,56 €) der aufwändigste Teilprozess ist. Die Analyse eines Falls kostet hingegen nur 15,21 €. Zudem wird deutlich, dass der Teilprozess Warte auf Ersatzteillieferung keine direkten Kosten verursacht, da er keine Ressourcen in Anspruch nimmt. Aus den Statistiken lassen sich zudem die durch die Kundenva-riabilität verursachten Schwankungen der Prozesskosten ablesen. So bewegen sich beispielsweise die Kosten für den Ersatzteilaustausch zwischen 153,66 € und 676,14 €.


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Prozesskosten Mittelwert Minimum Maximum Analysiere Fall 15,21 3,69 31,54 Beantworte Statusanfrage 22,05 10,87 41,37 Beschaffe Ersatzteil 101,18 56,14 142,93 Eröffne Auftrag 2,10 0,71 3,51 Fahre Zum Einsatzort 104,04 36,85 212,12 Fahre zurück 108,59 37,71 211,03 Tausche Ersatzteil 380,67 153,66 676,14 Warte auf Ersatzteillieferung 0,00 0,00 0,00

Tabelle 3.8: Prozesskosten (in EUR) je Teilprozess

Neben diesen detaillierten Kostenbetrachtungen einzelner Prozessvarianten er-möglicht die Prozesssimulation des Weiteren die explizite Analyse der Ressour-cenauslastung und aus eventueller Unterauslastung entstehender Leerkosten. Wie bereits geschildert (siehe Kapitel 3.3.1), stellt sich die Problematik der Leerkosten bei der Kalkulation von Dienstleistungen als besonders schwerwiegend dar. Die-ses Problem wird von der klassischen Prozesskostenrechnung nicht adressiert (Kaplan, Cooper 1998), denn sie unterscheidet nicht zwischen den Kosten genutz-ter und ungenutzter Kapazitäten. Der für die Kalkulation relevante Prozesskosten-satz wird durch Division der einmalig berechneten Hauptprozesskosten durch die Kostentreibermenge errechnet. Damit schwankt der Prozesskostensatz mit der an-genommenen Kostentreibermenge – eine sinkende Kostentreibermenge führt zu einem erhöhten Prozesskostensatz und somit zu einer steigenden Preisuntergrenze (vgl. Kalkulation in Abb. 3.10). Übersteigt die Zahlungsbereitschaft der Kunden die gestiegene Preisuntergrenze nicht, sinkt die Nachfrage und damit die Kosten-treibermenge. Dies führt wiederum zu einem steigenden Prozesskostensatz und somit zu einer erhöhten Preisuntergrenze. Die einsetzende Spirale birgt die Ge-fahr, sich aus dem Markt zu kalkulieren – ein Effekt, der in der Praxis häufig auf-tritt.


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Auslastung Mittelwert Halbe Breite des Konfidenz-intervalls

Minimum i. D. Maximum i. D.

Außendienst 100% 0,00 100% 100% Beschaffung 32,55% 0,03 24,08% 40,18% Kundendienst 50,37% 0,01 49,59% 51,59%

Tabelle 3.9: Auslastung (in Prozent) je Ressource

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,6000

0,7000

0,8000

0,9000

1,0000

Aussendienst

Beschaffung

Kundendienst

Abb. 3.14: Auslastung (in Prozent) je Ressource

Tabelle 3.9 und Abb. 3.14 zeigt die Ressourcenauslastung der am Ersatzteilmana-gement beteiligten Kostenstellen. Die Kostenstelle Außendienst ist zu 100% aus-gelastet. Die Kostenstellen Kundendienst (50,37%) und Beschaffung (32,55%) weisen hingegen eine erhebliche Unterauslastung auf.

Die aus dieser Unterauslastung resultierenden Leerkosten können aus Tabelle 3.10 und Abb. 3.15 entnommen werden. Von den insgesamt verursachten monatli-chen Kosten in Höhe von 103.749 € werden nur 70.369 € durch tatsächlich ge-nutzte Ressourcen (busy cost) verursacht. Die übrigen 33.380 € stellen Leerkosten (idle cost) dar. Die Abbildung zeigt zusätzlich, dass von den Kosten der genutzten Ressourcen 6.303 € auf nicht-wertschöpfende Tätigkeiten (non-value added cost), z. B. Pausen, entfallen.


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Prozesskosten gesamt Alle Teilprozesse Mittelwert nicht-wertschöpfende Kosten 6.303,- wertschöpfende Kosten 64.066,- Gesamt 70.369,- Alle Ressourcen Mittelwert Ressourcenverbrauch 70.369,- Leerkosten 33.380,- Gesamt 103.749,-

Tabelle 3.10: Übersicht der Prozesskosten (in EUR)

nichtwertschöpfend

wertschöpfend

Ressourcenverbauch

Leerkosten

Abb. 3.15: Verhältnis der Prozesskosten

Berücksichtigt man – wie von Kaplan und Cooper (1998) vorgeschlagen – für die Berechnung der Prozesskostensätze nun nur die durch die tatsächlich beanspruch-ten Ressourcen verursachten Kosten (70.369,00 €) und dividiert diese durch die Menge des Kostentreibers Auftrag (142), so erhält man einen Prozesskostensatz (495,56 €), der unter dem durch die traditionelle Prozesskostenrechnung ermittel-ten Prozesskostensatz (678,76 €, vgl. Abb. 3.10) liegt. Sinkt die Nachfrage nach der Dienstleistung, so verringern sich bei der Gleichung für die Berechnung dieses Kostensatzes nun sowohl der Zähler (Kosten der beanspruchten Ressourcen) als auch der Nenner (Kostentreibermenge) der Gleichung. So wird die zuvor geschil-derte Preissteigerungsspirale unterbrochen.

Neben den so ermittelten Kosten als Preisuntergrenze des Anbieters ist für eine wirtschaftliche Bepreisung von Dienstleistungsangeboten auch die Preisobergren-ze zu bestimmen, die sich aus der Zahlungsbereitschaft des Nachfragers ableiten lässt. Wie diese zuverlässig erhoben werden kann ist Gegenstand des folgenden Kapitels 4.


4 Vermarktung hybrider Leistungsbündel: Die Nachfragerperspektive

4.1 Das klassische Geschäftsmodell: Zahlungsbereitschafts-messung für einzelne und gebündelte Leistungsangebote

Die potenziellen produktbegleitenden Dienstleistungen werden nur dann erfolg-reich zu vermarkten sein, wenn es gelingt, die Kosten (K) für das Angebot von produktbegleitenden Dienstleistungen so zu gestalten, dass die Zahlungsbereit-schaft (ZB) höher ist als die entsprechenden Kosten. Es muss also gelten: ZBpbDl > KpbDl (notwendige Bedingung). Diese Bedingung für das Verhältnis von Preis-obergrenze (ZB) und Preisuntergrenze (K) gilt aber nur für den Fall, dass die Zah-lungsbereitschaft unterhalb des Wettbewerbspreises liegt (vgl. Abb. 4.1). Die Preisobergrenze entspricht nicht der Zahlungsbereitschaft, wenn der Wettbe-werbspreis unterhalb der maximalen Zahlungsbereitschaft liegt. In diesem Fall be-deutet der Wettbewerbspreis (2) die Preisobergrenze. Unabhängig davon, welche Situationen nun relevant sind, ist die Zahlungsbereitschaft ein Konstrukt, dessen Höhe dem Anbieter bekannt sein sollte, um zielgerichtete Entscheidungen treffen zu können.

Wir haben im Rahmen des durch das BMBF geförderten Projekts das H2-ServPay Tool entwickelt, mithilfe dessen sich Zahlungsbereitschaften ermitteln lassen. Da es sich bei der Zahlungsbereitschaft um ein nicht direkt beobachtbares theoretisches Konstrukt handelt, ist eine Operationalisierung dieses Konstrukts notwendig. Das ist die Zielsetzung dieses Kapitels.

76

Abb. 4.1: Erfassung der Zahlungsbereitschaft als Obergrenze bei der Ermittlung des Preiskorri-dors

4.1.1 Besonderheiten der Deckungsbeitragsermittlung von hybriden Leistungsangeboten

Bei hybriden Leistungsbündeln, die ja aus verschiedenen Teilleistungen bestehen, kommt bei der Bestimmung der Zahlungsbereitschaften erschwerend hinzu, dass hier verschiedene Preismodelle relevant sind. Als Preismodell bezeichnen wir ver-schiedene Arten der Preisdarstellung wie die Einzelbepreisung der verschiedenen Dienstleistungsarten versus einer Bündelbepreisung.

Es ist dabei davon auszugehen, dass die Wahl des Preismodells einen Einfluss auf die realisierten Erlöse ausübt, d.h. die Zahlungsbereitschaften der Nachfrager variieren je nach Preismodell. Darüber hinaus ist es schwierig, die Qualität der Dienstleistungselemente im hybriden Leistungsbündel so zu definieren, dass je nach (subjektiver Qualitätsbeurteilung) heterogene Zahlungsbereitschaften reali-sierbar sein dürften.

Im folgenden Abschnitt werden die bisher in der Literatur diskutierten und z.T. in der Praxis angewendeten Verfahren zur Erfassung von Zahlungsbereitschaften

4 Die Nachfragerperspektive

77

vorgestellt und ihre Anwendbarkeit auf hybride Leistungsangebote untersucht. Diese Besonderheit hybrider Leistungsbündel hat uns veranlasst, eine neuartige Methode – die ServPay Conjoint-Analyse – zu entwickeln, die in einer empiri-schen Studie zur Ermittlung von Zahlungsbereitschaften für verschiedene Preis-modelle getestet wird.27

Die empirischen Ergebnisse bieten Anbietern von produktbegleitenden Dienst-leistungen im Werkzeugmaschinenbau konkrete Ansatzpunkte zur Vermarktung und Bepreisung der eigenen Leistungen. Praktiker aus anderen Branchen können die hier präsentierte Vorgehensweise für eigene Studien nutzen und auf Basis der gewonnenen Daten eine KKV®-orientierte Vermarktungsstrategie für produktbe-gleitende Dienstleistungen entwickeln.

27 Da es in diesem Kapitel um die Operationalisierung des theoretischen Konstrukts Zahlungsbe-reitschaft geht, sind die Analysen in diesem Kapitel stärker methodisch ausgerichtet. Für den an methodischen Fragen weniger interessierten Leser sei auf die Zwischenfazite verwiesen.

4.1 Das klassische Geschäftsmodell

78

Abb. 4.2 zeigt die Struktur dieses Kapitels im Überblick.

Abb. 4.2: Aufbau des Kapitels zur Analyse der Zahlungsbereitschaften der Kunden

4.1.2 Vergleich möglicher Preismodelle

Bei der Wahl eines Preismodells stehen Anbieter generell vor der Frage, ob eine Leistung einzeln oder im Bündel angeboten werden sollte. Als (Preis-)Bündel wird dabei eine anbieter- oder nachfragerseitige Zusammenstellung mehrerer identifizierbarer Teilleistungen zu einem Angebotspaket mit Ausweis eines Ge-samtpreises verstanden (Diller 2008, S. 242; Simon, Fassnacht 2009, S. 296; Priemer 2000, S. 31).


79

Voraussetzung für eine Preisbün-delung ist allerdings:

die Existenz heterogener Nach-fragergruppen (z.B. Kundengrup-pen, die nur die Kernleistung nachfragen und andere Kunden, die neben der reinen Kernleistung auch weitere Leistungen im Bün-del kaufen),

die Entbündelbarkeit bzw. Bün-delbarkeit der Leistungen (d.h. es muss ein sinnvolles Bündel aus z.B. komplementären Produkten generiert werden können) und

kein starker Wettbewerb mit Spe-zialanbietern im Bereich der pro-duktbegleitenden Dienstleistun-gen (ein Reparaturservice für eine Maschine wird im Idealfall nur vom Hersteller der Maschine selbst, aber nicht von weiteren Unternehmen angeboten) (Diller 2008, S. 242).

Für die Vermarktung von Dienst-leistungen im hybriden Leistungs-bündel sind drei verschiedene Di-mensionen28 zu beachten:

1. eine Dienstleistung kann einzeln oder als Komponente eines Bündels verkauft werden,

2. werden die Dienstleistungen als Bündel verkauft, kann der Anbieter die Preise der Komponenten für den Nachfrager transparent machen oder nicht und

3. im Bündelfall stellt sich die Frage, wer das Bündel zusammenstellt, d.h. der Hersteller oder der Nachfrager.

Die daraus resultierenden Optionen sind in Abb. 4.3 dargestellt. 28 Neben den drei hier präsentierten Dimensionen und Bündelarten könnte auch nach Grad der Unterschiedlichkeit der Komponenten, deren Verwendungszusammenhang, der Anzahl am Bün-delprozess beteiligten Anbieter, der Art des Anbieters (z.B. Hersteller vs. Händler) oder der Dau-er der geplanten Marktpräsenz (siehe dazu auch Priemer 2000, S. 53ff.) unterschieden werden.


80

Abb. 4.3: Optionen beim Vertrieb von produktbegleitenden Dienstleistungen

Im Folgenden werden zunächst die grundlegenden Formen der Einzelbepreisung sowie des Pure- und Mixed-Bundling beschrieben. Bei den „klassischen“ Varian-ten der Produktbündelung (Pure- und Mixed-Bundling) erfolgt die Zusammenstel-lung der Komponenten durch den Hersteller. Bei Investitionsgütern ist häufig zu beobachten, dass die konkrete Ausgestaltung der Kernleistung, als auch der weite-ren Dienstleistungen durch den Nachfrager festgelegt bzw. diese auf Basis einzel-ner Dienstleistungsangebote selbst zu einem Bündel zusammengestellt wird. Auch hier ist ein Bündelangebot denkbar, d.h. ein Nachfrager definiert die Komponen-ten eines Bündels und erhält für dieses Anforderungspaket vom Hersteller ein An-gebot mit dem Gesamtpreis. Diese Variante wird im Folgenden als nachfragerori-entiertes Bundling bezeichnet.

4.1.2.1 Klassische Möglichkeiten zur Bepreisung produktbegleitender Dienstleistungen

Zunächst werden die „klassischen“ Varianten der Preisdarstellung vorgestellt; da-bei handelt es sich um die Einzelbepreisung, sowie das mixed und pure Bundling (Priemer 2000, S. 49ff.).


81

(1) Einzelbepreisung („pure compo-nents“)

– Es erfolgt keine Bildung von Produkt-bündeln, d.h. jede Leistung wird separat vom Kunden nachgefragt und vom An-bieter in Rechnung gestellt.

(2) klassisches mixed Bundling (gemischte Preis-bündelung, optio-nales Bundling)

– Die Komponenten des Bündels können auch separat erworben werden. Die Ein-zelpreise der Komponenten eines Bün-dels werden angegeben und auf deren Basis ein Gesamtpreis bestimmt; dieser ist oft subadditiv, d.h. der Bündelpreis ist niedriger als die Summe der Einzelleis-tungen der Komponenten eines Pakets.

Kom

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(3) klassisches pure Bundling (reine Preis-bündelung)

– Die verschiedenen Leistungen werden nur als Bündel verkauft, wobei Einzel-preise nicht separat angegeben werden. Da die einzelnen Komponenten nicht se-parat am Markt angeboten werden, kann der Kunde keine Einzelpreise bestim-men.

Abb. 4.4: Überblick über klassische Varianten der Preisdarstellung

Einzelbepreisung

Bezogen auf den Kontext des Werkzeugmaschinenbaus entspricht die Einzel-bepreisung (1) einer Situation, in der der Nachfrager eine Kernleistung sowie ver-schiedene zusätzliche produktbegleitende Dienstleistungen selektiert und alle ge-wählten Leistungen vom Anbieter separat in Rechnung gestellt werden.

Ein solcher separater Verkauf der Leistungen ist aus Anbietersicht immer dann sinnvoll, wenn der Gesamtpreis des Bündels eine absolute Preisschwelle über-schreiten könnte, d.h. der Nachfrager das Gefühl hat, dass das Angebot insgesamt „zu teuer“ ist und deshalb das Angebot nicht kauft. Ein hoher Gesamtpreis führt somit u.U. beim Nachfrager im Rahmen der Kaufentscheidung zu einer Fokussie-rung auf den Preis. Präsentiert man dagegen eine Reihe von geringeren Einzelprei-sen der Komponenten, könnte diese Art der Darstellung zu einer insgesamt höhe-ren Zahlungsbereitschaft führen (Backhaus, Voeth 2007, S. 447).


82

Anbieterseitige Bündelung von Einzelleistungen

Ein typisches Merkmal der „klassischen“ Bündel-Varianten ist, dass die Zusam-menstellung der Einzelkomponenten allein durch den Anbieter erfolgt.29 Typische Gründe für die Bündelung von Leistungen sind erhoffte Kostenersparnisse bei der Produktion auf Anbieterseite (Realisierung von Economies of Scale). Dies bedeu-tet, dass durch eine Bündelung verschiedener Leistungen eine höhere Kapazitäts-auslastung möglich ist. So kann die Bündelung einer häufig nachgefragten Dienst-leistung mit einer weniger häufig angeforderten Leistung ggf. die Absatzmenge für die weniger häufig nachgefragte Komponente erhöhen. Eine solche Steigerung der Absatzmenge ermöglicht mittelfristig die Realisierung von Erfahrungs- und Lerneffekten und damit eine Kostensenkung bei der Erstellung der Leistungen. Zudem können durch Bündelung auch Cross-Selling Potenziale realisiert werden. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn vergleichbare Leistungen bisher von anderen Unternehmen erbracht wurden und durch eine Bündelung nun sämtliche Dienstleistungen von einem Anbieter bezogen werden müssen. Allerdings ist ein solches Ziel nur dann realisierbar, wenn die Nachfrager bei einer bestimmten Leis-tung eine starke Präferenz für einen Anbieter haben und dieser diese Leistung mit weiteren Komponenten kombiniert (Diller 2008, S. 244f.). Schließlich ist mit sin-kenden Kosten für die Anbahnung und die Abwicklung von Verkäufen zu rech-nen, da die Anzahl der Einzelverkäufe zu wenigen (z.B. einer einzigen) Transakti-onen zusammengefasst wird. Auch auf Nachfragerseite ist eine Bündelung verschiedener Leistungen ggf. vorteilhaft. Hier können ebenfalls die Anzahl der Einzeltransaktionen reduziert und Kosten für die Anbahnung und die Abwicklung von Käufen gespart werden.

Mixed Bundling (2) beschreibt eine spezielle Form der Bündelung, bei der die verschiedenen Leistungen sowohl einzeln, als auch in einem Bündel angeboten werden (Backhaus, Voeth 2007, S. 255). Die Zusammenstellung des Bündels ob-liegt weiterhin dem Anbieter, der neben dem Gesamtpreis auch die Preise der Komponenten angibt. Typischerweise ist der Gesamtpreis des Bündels deshalb niedriger als die Summe der Einzelpreise, d.h. im Vergleich zum Einzelkauf wird dem Kunden ein Rabatt gewährt.

Auch beim Pure Bundling (3) (Backhaus, Voeth 2007, S. 255) erfolgt die Zu-sammenstellung des Bündels durch den Anbieter. Dieses kann vom Nachfrager nur in dieser Form und nur komplett angenommen (bzw. abgelehnt) werden. Da-bei handelt es sich somit um ein standardisiertes Leistungsbündel mit einem Fokus auf einen anonymen Markt bzw. auf ein bestimmtes Marktsegment. Die Kernleis-tung bzw. die verschiedenen Komponenten (z.B. produktbegleitenden Dienstleis-tungen) können demnach nicht separat erworben werden.

29 Die Autonomie der Leistungszusammenstellung liegt somit allein bei dem jeweiligen Anbieter (siehe dazu auch Zerr 1995).


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Durch das Pure Bundling verschiedener Leistungen kann versucht werden, die Preiselastizität der Nachfrager zu senken; dies ist beispielsweise möglich, wenn Produkte, die stark im Preiswettbewerb stehen mit anderen Komponenten kombi-niert werden, bei denen der Preiswettbewerb geringer ist. Ziel ist es somit insbe-sondere, durch die Bündelung verschiedener Einzelleistungen die Preise für die Komponenten zu verschleiern. So lassen sich möglicherweise auch Preiserhöhun-gen besser an die Nachfrager kommunizieren.30 Die Bündelung von Leistungen ist somit eine Möglichkeit zur „Preisberuhigung“ in stark preisgetriebenen Märkten (Diller 2008, S. 243; Simon, Fassnacht 2009, S. 297).

Gerade Dienstleistungen werden häufig als Bündel ohne Nennung der Einzel-preise vermarktet (ein typisches Beispiele dafür sind die Leistungen von Unter-nehmensberatungen). Pure Bundling ist insbesondere dann sinnvoll, wenn die An-bieter davon ausgehen, dass für bestimmte Einzelleistungen nur geringe Zahlungsbereitschaften bestehen bzw. der mit bestimmten Einzelleistungen ver-bundene Aufwand (bzw. die damit verbundenen Kosten auf Anbieterseite) vom Nachfrager nicht bzw. schlecht eingeschätzt werden kann (Priemer 2000, S. 88f.).

Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass durch den Verzicht der Nen-nung der Komponentenpreise die Vergleichbarkeit verschiedener Angebote be-wusst erschwert wird (Priemer 2000, S. 109) und so erreicht werden kann, dass die Nachfrager die Komponenten der verschiedenen Bündel stärker vergleichen müs-sen und weniger auf den Preis als alleiniges Entscheidungskriterium fokussieren können.

4.1.2.2 Nachfragerorientierte Bündelung

Nachfragerorientiertes Bundling bezeichnet eine Vermarktungsform, bei der auf Basis der Kundenpräferenzen bzw. -anforderungen ein individuelles Bündel er-stellt und dem Nachfrager unter Nennung eines Gesamtpreises angeboten wird. Die Einzelpreise der verschiedenen Komponenten des Pakets werden dem Kunden nicht kommuniziert.

Wie im vorangegangenen Kapitel aber bereits angedeutet, handelt es sich bei dieser Form der Preisdarstellung um eine typische Situation für den Investitions-güterbereich, d.h. ein Kunde definiert seine Anforderungen und erhält ein Angebot mit Nennung des Gesamtpreises.

30 Eine mögliche Argumentation wäre dabei beispielsweise, dass das Paket zwar teurer geworden ist, aber auch zusätzliche Komponenten beinhaltet. Siehe für weitere Beispiele auch Priemer 2000, S. 89 oder Backhaus, Voeth 2007, S. 255ff.).


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Zwischenfazit

Je nach Branche und Zielsetzung des Unternehmens sind unterschiedliche Arten der Preisdarstellung relevant. Die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der ver-schiedenen Optionen werden in Tabelle 4.1 zusammengefasst:

Ziele Anbieterorientierte Bündelung Nachfragerorientierte

Bündelung Einzel-

bepreisung Mixed-

Bundling Pure

Bundling

Standardisierung und Economies of Scale – + ++ –

Befriedigung individueller Kundenanforderungen ++ – – ++

„Verschleierung“ der Einzelpreise – – ++ ++

Tabelle 4.1: Überblick über Zielsetzungen verschiedener Formen der Preisdarstellung („-“ schlecht möglich; „+“ gut möglich; „++“ sehr gut möglich)

Bezogen auf den Markt der Werkzeugmaschinen erscheinen insbesondere die Formen der Einzelbepreisung und der nachfragerorientierten Bündelung vielver-sprechend. Mixed-Bundling und Pure-Bundling sind dagegen vermutlich nur be-grenzt realisierbar, da die Anforderungen der Kunden in diesem Markt äußerst he-terogen sind und eine völlige Standardisierung bzw. vergleichsweise „starre“ und anbietergetriebene Gestaltung des Angebotsprogramms deshalb nicht sinnvoll er-scheint.

Darüber hinaus hat die bisher dominante Praxis, die Kosten der produktbeglei-tenden Dienstleistungen über die Marge der Sachleistung zu verdienen, dazu ge-führt, dass Kunden u.U. nicht bereit sind, Leistungen, die bisher als „kostenlos“ empfunden wurden, zu bezahlen. Deshalb müssen Hersteller ihren Kunden mehr als nur „Standardlösungen“ anbieten. Individualisierte und innovative Angebote sind dabei eine Möglichkeit, Erlöspotenziale zu realisieren.

4.1.2.3 Preismodelle und Innovationsgrad

Zerr (1995) geht davon aus, dass vor allem bei hoch innovativen Leistungen, bei denen der Kunde vorab den Nutzen der einzelnen Komponenten nicht abschätzen kann, Pure Bundling sinnvoll ist. Beispielsweise könnte eine völlig neue Techno-logieart einer Werkzeugmaschine es erforderlich machen, gleichzeitig auch eine entsprechende Schulung als Pure-Bundle anzubieten. Er geht zudem davon aus, dass bei weniger innovativen Leistungen eher ein Einzelverkauf gewählt werden sollte. Dies gilt insbesondere für Leistungen, die u.U. auch vom Nachfrager selbst erbracht bzw. einfach von anderen Anbietern bezogen werden können. Zerr (1995)


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vermutet somit, dass bisherige Kundenerfahrungen der zentrale Treiber für die Entscheidung sind, ob eine Alternative als Bündel bzw. einzeln verkauft werden sollte. Je geringer beispielsweise der Innovationsgrad eines konkreten Dienstleis-tungsangebots ist, desto eher sollte demnach Unbundling gewählt werden. Auch Priemer (2000, S. 37) vermutet, dass die Lebenszyklusphase, in der sich eine Leis-tung befindet, Einfluss auf die Vorteilhaftigkeit eines Bündels bzw. der Einzel-bepreisung hat. Demnach sollten innovative Leistungen ebenfalls eher als Bündel, Leistungen in der Reifephase dagegen eher einzeln bepreist werden. Die Autorin geht dabei davon aus, dass innovative Angebote hohe Informationssuchkosten so-wie Kosten für die Anbahnung und Abwicklung von Käufen verursachen, die durch eine Bündelung mit anderen Leistungen verringert werden könnten. Eine Bündelung wäre deshalb aus Sicht der Nachfrager vorteilhaft, weil „Laien“ sich nicht selbst ein sinnvolles Angebot aus verschiedenen Komponenten zusammen-stellen müssen.

Nagle, Hogan (2006, S. 75) vermuten im Gegensatz zu Zerr (1995) oder Prie-mer (2000), dass Ausprägungen, mit denen eine Differenzierung vom Wettbewerb möglich ist (d.h. es handelt sich tendenziell eher um innovative Leistungen), bes-ser einzeln bepreist werden sollten. Allerdings wird diese Annahme nicht weiter (z.B. durch eine empirische Studie) belegt. Auch die Vermutungen von Zerr (1995) und Priemer (2000) basieren auf Plausibilitätsannahmen, sodass offen bleibt, welchen Einfluss der Innovationsgrad von Dienstleistungsausprägungen tatsächlich auf die Art der Preisdarstellung ausüben.

Die Auswahl eines konkreten Preismodells sollte auf Basis der untersuchten Zahlungsbereitschaften erfolgen. Die Entscheidung für einen Einzel- bzw. Bün-delverkauf sollte danach getroffen werden, bei welchem Modell ein höherer De-ckungsbeitrag erwartet werden kann. Dafür ist es zunächst notwendig, die Zah-lungsbereitschaften der Nachfrager zu erfassen. Zu diesem Zweck steht eine Vielzahl an potenziell relevanten Erhebungsmethoden zur Verfügung. Diese wer-den im folgenden Kapitel kurz beschrieben und eine geeignete Vorgehensweise vorgeschlagen.


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4.1.3 Methoden zur Erfassung von Zahlungsbereitschaften

Preise für hybride Leistungen werden in der Praxis häufig auf Basis von Beobachtungen bzw. Erwartungen der Manager, aber insbesondere auch unter Berücksichtigung der unter-nehmensinternen Kosten festgelegt, auf die dann ein unternehmensinter-ner Gewinnaufschlag und ggf. ein Verhandlungsaufschlag addiert wer-den. Zahlungsbereitschaften von Nachfragern werden dagegen nur sehr selten berücksichtigt. Die in Kapitel 3.1 berichteten Ergebnisse unserer Anbieter-Studie und weitere empiri-sche Studien (Kossmann 2008) im Industriegüterbereich zeigen, dass nur wenige Investitionsgüterhersteller Preise primär auf Basis der Nutzen-stiftung beim Kunden festlegen (Kossmann 2008).31 Damit werden möglicherweise Preisspielräume ver-schenkt, denn Hersteller verzichten durch diese Art der Preisfindung vermutlich auf potenzielle Kunden (der selbst gesetzte Preis war zu hoch) oder auf zusätzliches Erlöspo-tenzial (der festgelegte Preis war zu niedrig). Die Zahlungsbereitschaften der potenziellen Nachfrager stehen deshalb im Folgenden im Mittelpunkt

der Untersuchung. Sie werden überwiegend durch Kundenbefragungen erfasst.

Vor der Ermittlung von Zahlungsbereitschaften sind zunächst zwei grundle-gende Entscheidungen zu treffen:

1. Auswahl einer Befragungsmethode (Welche Befragungsmethode [unter Be-rücksichtigung des Untersuchungskontextes] ist am besten geeignet, um Zah-lungsbereitschaften zu erfassen?) und

2. Nutzung von Preis- oder Kaufabfragen (Auf welcher Skala sollen Zahlungsbe-reitschaften erfasst werden?).

31 Allerdings werden in vielen Branchen die Zahlungsbereitschaften der Kunden zu wenig bei der Preisbildung berücksichtigt, siehe dazu auch Hofstetter, Miller 2009.


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4.1.3.1 Befragungsmethode

Um Zahlungsbereitschaften von Nachfragern zu erheben, stehen verschiedene Op-tionen zur Verfügung. Bei der Auswahl von geeigneten Verfahren müssen sowohl das Ziel der Untersuchung als auch die Besonderheiten des Untersuchungsobjekts oder der Branche berücksichtigt werden (Backhaus et al. 2005; Steiner 2007, S. 78 ff.). Die Anforderungen an eine solche Methode zur Erfassung von Zahlungsbe-reitschaften werden in Abb. 4.5 zusammengefasst.

Abb. 4.5: Ziel und daraus abgeleitete Anforderungen an ein Verfahren zur Erfassung von Zah-lungsbereitschaften

Bei Kundenbefragungen kann grundsätzlich zwischen kompositionellen, dekom-positionellen und hybriden Verfahren unterschieden werden. Kompositionelle Ver-


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fahren beruhen auf einer separaten Erfassung der Zahlungsbereitschaften für die einzelnen Komponenten, d.h. die Befragungsteilnehmer werden gebeten, die un-tersuchten Dienstleistungsausprägungen (z.B. die Vorteilhaftigkeit eines 24h Vor-Ort-Services) direkt einzuschätzen. Bei dekompositionellen Methoden bewerten die Befragungsteilnehmer vollständige Leistungsangebote – in diesem Fall stets Bündel aus verschiedenen Dienstleistungen. Hybride Verfahren stellen eine Kom-bination aus kompositionellen und dekompositionellen Methoden dar und verfol-gen das Ziel, möglichst viele Dienstleistungen zu untersuchen. Im Folgenden wird die grundlegende Vorgehensweise bei diesen drei möglichen Verfahrensgruppen zur Erfassung von Zahlungsbereitschaften beschrieben.

Kompositionelle Verfahren

Ein typisches Merkmal der kompositionellen Verfahren (diese werden auch als Self-Explicated Analyse bezeichnet) ist, dass die zu untersuchenden Dienstleis-tungen und Dienstleistungsausprägungen vom Befragungsteilnehmer direkt und separat bewertet werden. Aufgrund der Darstellungsform (separate Einschätzung jeweils einzelner Ausprägungen) können mit kompositionellen Methoden aller-dings lediglich Zahlungsbereitschaften für den Einzelverkauf erfasst werden.

Die einfachste Möglichkeit besteht darin, die zu untersuchenden Eigenschaften (Dienstleistungsarten) und Ausprägungen (die konkreten Dienstleistungen) einzeln zu bewerten. Der Vorteil der kompositionellen Verfahren ist, dass die Beantwor-tung aus Sicht der Befragungsteilnehmer vergleichsweise leicht möglich ist und deshalb eine Vielzahl an Eigenschaften und Ausprägungen auf individueller Ebe-ne untersucht werden kann. Nachteilig sind zu erwartende „strategische“ Antwor-ten, d.h. der beantwortende wird versuchen, seine Interessenslage ins Spiel zu bringen („im Zweifel werde ich nicht zu hoch schätzen“).

Sollen Zahlungsbereitschaften für produktbegleitende Dienstleistungen für Werkzeugmaschinen erfasst werden, so sollte – wie bereits beschrieben – eine Vielzahl an potenziell relevanten Leistungen berücksichtigt werden. Dabei kann allerdings nicht davon ausgegangen werden, dass für jeden Befragungsteilnehmer sämtliche Dienstleistungen relevant sind. Um den Befragungsaufwand zu mini-mieren, könnten deshalb analog zu Voeth, Bornstedt (2007) in einem ersten Schritt die relevanten Eigenschaften (Dienstleistungsarten) bestimmt werden. Im Folgenden (zweite Hierarchiestufe) werden genauere Bewertungen nur für die Dienstleistungsarten erfasst, die für den jeweiligen Nachfrager zumindest für ei-nen Kauf in Betracht gezogen werden. Diese Vorgehensweise könnte deshalb auch als hierarchische Self-Explicated Methode bezeichnet werden.

Dekompositionelle Verfahren - Bewertung verschiedener Alternativen

Sollen die Preisbereitschaften der Kunden durch die Bewertung verschiedener Al-ternativen (d.h. Bündel) erhoben werden, stehen generell zwei Möglichkeiten zur Verfügung. Einerseits besteht die Möglichkeit, dass die Befragungsteilnehmer le-diglich eine einzige Produktalternative bzw. andererseits eine Reihe von systema-


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tisch konstruierten Produkten/Bündeln bewerten (diese werden auch als dekompo-sitionelle Verfahren bezeichnet).

Die einfachste und häufig genutzte Möglichkeit zur Erfassung von Bewertun-gen besteht darin, nur ein Produkt bzw. Dienstleistungsbündel zu untersuchen und für dieses Zahlungsbereitschaften zu ermitteln.32 Da die Anforderungen der Nach-frager im Werkzeugmaschinenbau allerdings äußerst heterogen sind, können diese Methoden in diesem Befragungskontext nicht angewendet werden.

Conjoint-Analysen sind dekompositionelle Verfahren zur Erfassung von Zah-lungsbereitschaften. Während der Befragung werden die Probanden gebeten, ver-schiedene, systematisch konstruierte Alternativen (z.B. Dienstleistungsbündel) zu bewerten. Auf Basis dieser Einschätzungen kann der Nutzenbeitrag für jede Teil-leistung (konkrete Dienstleistungsausprägung) bestimmt werden; d.h. die Gesamt-einschätzungen werden in die Teilnutzen der untersuchten Komponenten „dekom-poniert“, also zerlegt.

Sollen Zahlungsbereitschaften erfasst werden, wird der Preis häufig als separa-tes Merkmal in die Analyse aufgenommen, was vom Marktforscher die Vorab-festsetzung konkreter Preise, zu denen die Alternativen (z.B. Dienstleistungsbün-del) verkauft werden sollen, erfordert.33

Im Gegensatz zu den kompositionellen Verfahren werden bei den dekompositi-onellen Methoden alle zu untersuchenden Dienstleistungen stets simultan, d.h. im Bündel, bewertet.

Hybride Verfahren

Ein gravierender Nachteil aller „klassischer“ Varianten der Conjoint-Analyse ist, dass nur eine geringe Anzahl an Eigenschaften simultan untersucht werden kann. Häufig wird davon ausgegangen, dass (je nach Komplexität der Untersuchungs-aufgabe und Vorwissen der Entscheider) lediglich drei bis fünf Merkmale unter-sucht werden sollten.34 Hybride Verfahren mindern dieses Problem, indem kom-positionelle und dekompositionelle Verfahren der Präferenzmessung miteinander kombiniert werden. Dabei werden in einem ersten Schritt die wichtigsten Merk-male mithilfe einer kompositionellen Methode ermittelt; lediglich diese werden in der zweiten, dekompositionellen Phase im Rahmen der Conjoint-Analyse weiter untersucht.35

In der folgenden Tabelle 4.2 wird die Eignung der kompositionellen, dekompo-sitionellen und hybriden Verfahren anhand der vorab definierten Anforderungen 32 Für einen Überblick über verschiedene Varianten dieser Vorgehensweise, die auch als „Con-tingent Valuation Methods“ bezeichnet werden, siehe Jedidi, Jagpal 2009. 33 Für einen Überblick für verschiedene Varianten, den Preis als Eigenschaftsmerkmal in die Conjoint-Analyse aufzunehmen, siehe Orme (2007). 34 Für eine Diskussion dieser Problematik siehe Steiner (2007), S. 90 ff. 35 Für einen Überblick verschiedener hybrider Verfahren siehe Steiner (2007), 52 ff.


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im Überblick eingeschätzt. Es wird deutlich, dass auf Basis der Ergebnisse von kompositionellen Methoden keine Zahlungsbereitschaften für Bündelangebote er-hoben werden können. Allein auf Basis der dekompositionellen Verfahren können nur Bündelangebote untersucht werden. Allerdings ist es bei dieser Verfahrens-gruppe nicht möglich, eine Vielzahl an Dienstleistungsarten zu berücksichtigen. Deshalb ist die Anwendung von hybriden Verfahren sinnvoll. Durch Nutzung von hybriden Conjoint-Analysen ist es möglich, eine Vielzahl an Dienstleistungen zu erfassen und individuelle Zahlungsbereitschaften für die Preismodelle „Einzel-preis“ und „Bündelung“ zu bestimmen. Anforderung Kompositionelle

Methoden Hybride

Methoden Dekompositionelle

Methoden Analyse einer Vielzahl an Dienstleistungsarten + + –

Erfassung von Zahlungs-bereitschaften für Einzel-preise bzw. Bündelverkauf

nur Einzelbepreisung

Einzelbepreisung und Bündelverkauf

nur Bündelverkauf

Bestimmung individueller Zahlungsbereitschaften + + +

(außer Conjoint-Analyse auf Basis von Auswahlent-

scheidungen)

Tabelle 4.2: Einschätzung der Eignung verschiedener Arten von Präferenzmessverfahren („-“ nicht geeignet; „+“ geeignet)

Typische hybride Conjoint-Analysen sind die Adaptive Conjoint-Analyse (ACA) und die Hierarchische Individualisierte Limit Conjoint-Analyse (HILCA).36 Bei beiden Varianten erfolgt die Bewertung der Alternativen ausschließlich auf Basis von Rating-Skalen.37 Zahlungsbereitschaften für verschiedene Produktalternativen können damit nur durch Kaufabfragen erfasst werden. Dabei wird der Preis als se-parates Merkmal in die Untersuchung aufgenommen. Die Varianten der ACA oder der HILCA sind somit nur anwendbar, wenn Kaufabfragen sinnvoll eingesetzt werden können.

36 Die HILCA wurde von Voeth (2000) vorgeschlagen und am Lehrstuhl von Prof. Backhaus entwickelt. 37 Rating-Skalen werden zur Einschätzung der Alternativen genutzt. Im Rahmen der HILCA handelt es sich um eine 100-Punkte Rating-Skala, d.h. der Befragungsteilnehmer wird beispiels-weise gebeten, einer Alternative je nach Vorziehenswürdigkeit einen Punktwert von 0 bis 100 zuzuweisen. Je stärker eine Alternative bevorzugt wird, umso höher ist dabei der Punktwert, mit der ein Produkt bewertet wird.


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4.1.3.2 Art der Skala: Kauf- oder Preisabfrage

Kaufabfragen

Bei Kaufabfragen werden die Befragungsteilnehmer gebeten, Dienstleistungsbün-del inkl. des Preises (dekompositionelles Verfahren z.B. Conjoint-Analyse) oder eine einzelne Dienstleistungsausprägung inkl. des Preises (kompositionelles Ver-fahren) zu bewerten. So könnten den Befragungsteilnehmern verschiedene Pro-duktalternativen inklusive des Preises präsentiert werden. Die Entscheider wählen im Folgenden die Alternative aus, die ihren Anforderungen am besten entspricht (siehe folgendes Beispiel).

Beispiel 1 – Einschätzung einer einzelnen Dienstleistungsausprägung:

Wären Sie bereit, die Dienstleistung Inbetriebnahme + 2 Tage vor Ort für 5.000 € zu kaufen?

ja nein

Beispiel 2 – Einschätzung eines Dienstleistungsbündels:

Wären Sie bereit, das folgende Dienstleistungsbündel für 12.000 € zu kaufen? Bündel bestehend aus

- Inbetriebnahme + 2 Tage vor Ort - 4 Jahre Preisstabilitätsgarantie für Er-

satzteile - Bereitstellung der 3D-CAD-

Maschinendaten - Basis Maschinenschulung

ja nein

Eine Besonderheit von Kaufabfragen ist somit immer, dass der Preis vom Markt-forscher vorgegeben wird. Dies entspricht letztlich am stärksten der Realität, denn auch hier werden vom Anbieter Preisangebote unterbreitet und der Nachfrager kann entscheiden, ob er dieses oder das Angebot der Konkurrenz annimmt. Alter-nativ ist es möglich, verschiedene Produkte entsprechend ihrer Attraktivität auf einer Skala einzuschätzen.

Ergebnis der Kaufabfragen ist somit in jedem Fall eine Bewertung des Preis-Leistungsverhältnisses einer Dienstleistung oder eines Dienstleistungsbündels (d.h. es erfolgt eine Einschätzung des Nutzens im Vergleich zu dem jeweils gefor-derten Preis). Aussagen bzw. Prognosen über die Zahlungsbereitschaften sind da-bei immer nur innerhalb der vom Marktforscher vorab vorgegebenen Bandbreite der untersuchten Preise möglich. Insofern ist eine Kaufabfrage nur dann sinnvoll, wenn vorab bereits ausreichend Informationen über Zahlungsbereitschaften vor-


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handen sind und somit das Ziel der Studie nicht primär die Erfassung der mögli-chen Zahlungsbereitschaften, sondern eine Segmentierung der Befragten entspre-chend der bekannten Bandbreiten der Zahlungsbereitschaften ist.

Bei der Festlegung der zu untersuchenden Preis-Ausprägungen sind folgende Anforderungen zu erfüllen:

1. es muss eine Bandbreite der Preis-Ausprägungen untersucht werden, die für al-le Befragten relevant ist; völlig unakzeptable Preis-Ausprägungen müssen ver-mieden werden,

2. es können nicht „zu viele“ Preis-Ausprägungen untersucht werden, zudem sind diese so zu wählen, dass zwischen den Ausprägungen ein linearer Zusammen-hang vermutet werden kann und

3. unrealistische Alternativen sollten vermieden werden.

Festlegung der Bandbreite

Die folgenden Beispiele sollen zunächst Probleme bei der Festlegung von Band-breiten verdeutlichen.

Beispiel:

Ein Marktforscher nimmt an, dass für die Dienstleistungsausprägung Bereit-stellung der 3D-CAD-Maschinendaten ein Preis von 2.500 bis 7.500 € realis-tisch ist. Entsprechend werden die Ausprägungen 2.500 €; 5.000 € und 7.500 € untersucht.

Beispiel 1:

Angenommen, ein Unternehmen ist bereit, für diese Dienstleistung 12.500 € zu bezahlen. Dieser Befragungsteilnehmer wird deshalb sämtliche Angebote, die ihm unterbreitet werden, akzeptieren. Bei Kaufangeboten wird (implizit) davon ausgegangen, dass der maximale Preis, der akzeptiert wird, der maximalen Zahlungsbereitschaft entspricht. In diesem Fall würde man davon ausgehen, dass die maximale Zahlungsbereitschaft 7.500 € beträgt, was deutlich unter der tatsächlichen Zahlungsbereitschaft liegt.

Beispiel 2:

Ein Unternehmen ist bereit, für die Dienstleistung Bereitstellung der 3D-CAD-Maschinendaten 2.000 € zu bezahlen. Dieser Preis liegt unter der untersuchten Bandbreite [2.500 bis 7.500], deshalb wird der Entscheider sämtliche Angebote ablehnen. In diesem Fall sind keinerlei Aussagen über Zahlungsbereitschaften des Entscheiders möglich.

Beispiel 1 zeigt, dass bei der Anwendung von Kaufabfragen nicht sichergestellt


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ist, dass maximale Zahlungsbereitschaften erfasst werden. Beispiel 2 verdeutlicht das Problem von völlig unakzeptablen (Preis-)Ausprägungen. Gerade diese Situa-tion ist insbesondere für Conjoint-Analysen relevant. Eine grundlegende Anwen-dungsvoraussetzung dieser Methoden ist, dass keine unakzeptablen Preisausprä-gungen untersucht werden dürfen. Dies bedeutet, dass die untersuchten Preis-Ausprägungen letztlich so festgelegt werden müssten, dass jeweils alle befragten Unternehmen alle Preise akzeptieren. In diesem Fall (Orientierung an den Unter-nehmen mit den geringsten Zahlungsbereitschaften) könnten allerdings keine ma-ximalen Zahlungsbereitschaften erfasst werden. Insofern können Kaufabfragen nur genutzt werden, wenn die Zahlungsbereitschaften der untersuchten Befra-gungsteilnehmer vergleichsweise homogen sind. Dies trifft für die Werkzeugma-schinenbau-Branche gerade nicht zu. Hier ist vielmehr mit äußerst heterogenen Anforderungen der Nachfrager zu rechnen.

Festlegung der Anzahl an Ausprägungen

Die Anzahl der untersuchten Ausprägungen je Eigenschaft (z. B. Preis) sollte bei Anwendung der Conjoint-Analyse möglichst klein sein, da die Anzahl der zu un-tersuchenden Alternativen exponentiell steigt. Häufig werden deshalb lediglich drei bis fünf Preis-Ausprägungen berücksichtigt.

Zwischen den untersuchten Ausprägungen wird dabei (mangels Informationen) ein linearer Zusammenhang (Jedidi, Jagpal 2009) vermutet (siehe durchgezogene Linie in Abb. 4.6), tatsächlich könnte aber ein völlig anderer Zusammenhang vor-liegen (siehe als Beispiel die gestrichelte Linie in Abb. 4.6).

Abb. 4.6: Beispiel für einen Nutzenverlauf zwischen verschiedenen Ausprägungen der Eigen-schaft „Preis“

Unterscheiden sich die vermuteten und realen Funktionsverläufe deutlich, ist mit verzerrten Schätzungen der Zahlungsbereitschaften zu rechnen.


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Vermeidung unrealistischer Alternativen

Schließlich sollten unrealistische Dienstleistungskombinationen in Studien zur Er-fassung von Zahlungsbereitschaften vermieden werden. Unrealistisch sind bei-spielsweise Dienstleistungsbündel, die jeweils „hochpreisige“ Dienstleistungsaus-prägungen aber den geringsten Preis aufweisen. Innerhalb von Conjoint-Analysen werden die zu untersuchenden Alternativen systematisch gebildet, sodass unrealis-tische Alternativen nicht ausgeschlossen werden können.

Zwischenfazit Kaufabfragen

Kaufabfragen sind nur bei bestimmten Untersuchungsobjekten sinnvoll anwend-bar. Dies gilt beispielsweise, wenn vorab bereits ausreichend Informationen über die Zahlungsbereitschaften der Nachfrager vorliegen, sodass eine aus Sicht der Befragungsteilnehmer sinnvolle Bandbreite der untersuchten Preise sowie be-stimmte Preisausprägungen festgelegt werden können. Dies ist nur dann möglich, wenn die Zahlungsbereitschaften der berücksichtigten Unternehmen vergleichs-weise homogen sind.

Preisabfragen

Preisabfragen werden in der Marktforschungspraxis und -forschung häufig zur Erfassung von Zahlungsbereitschaften genutzt. Dabei wird der Befragungsteil-nehmer gebeten, selbst einen (maximalen) Preis zu nennen,38 zu dem er ein be-stimmtes Produkt (eine Dienstleistungsausprägung oder ein Dienstleistungsbün-del) kaufen würde. Der Hauptnachteil dieser Methode besteht darin, dass bei realen Kaufentscheidungen die potenziellen Kunden vorab gerade nicht ihre (ma-ximalen) Zahlungsbereitschaften offenbaren müssen, sondern aus verschiedenen Angeboten auswählen. Zudem ist eine offene Abfrage der Preisbereitschaften für die Befragungsteilnehmer schwieriger, weil diese sich zunächst an frühere Käufe oder mögliche Marktpreise (z.B. der Wettbewerber) erinnern und die eigene Nut-zenstiftung berücksichtigen müssen.

Preisabfragen sollten deshalb nur genutzt werden, wenn es sich um ein Unter-suchungsobjekt handelt, bei dem typischerweise vor dem Kauf intensiv Informati-onen gesucht werden und:

die Befragungsteilnehmer kurz vor dem Kauf stehen und deshalb realistische Marktpreise kennen (Gierl 1995, S. 165) oder

Einkäufer bzw. Entscheider befragt werden, die „regelmäßig“ bzw. vor kurzem entsprechende Kaufentscheidungen treffen oder getroffen haben (für ein Bei-spiel siehe Gierl 1995, S. 604 ff.)

und deshalb über eine entsprechende Kenntnis der Marktpreise verfügen.

38 In der Literatur wird deshalb diese Skalenart auch als Dollar-Metrik bezeichnet (Gierl 1995, S. 604).


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Preisabfragen werden trotz der oben genannten Nachteile häufig in der Praxis und Forschung genutzt. Der Vorteil dieser Skalenart ist deren einfache Anwend-barkeit und ein vergleichsweise geringer Auswertungsaufwand (Hofstetter, Miller 2009; Jedidi, Jagpal 2009). Zudem handelt es sich um eine „nach oben offene“ Skala, d.h. die Befragungsteilnehmer können innerhalb der Befragung beliebig hohe Werte angeben. Bandbreiten für mögliche Preis-Ausprägungen müssen dem-nach nicht vorab definiert werden. Preisabfragen eignen sich deshalb insbesondere für Märkte mit heterogenen Zahlungsbereitschaften der Nachfrager.39 Zudem ist – im Gegensatz zu anderen Skalenarten wie beispielsweise Rating-Skalen – davon auszugehen, dass alle Befragungsteilnehmer diese Skala (Preise) ähnlich interpre-tieren und sie somit eindeutig ist (Schweikl 1985, S. 120f.).

In Tabelle 4.3 werden die Unterschiede und Gemeinsamkeiten von Kauf- und Preisabfragen im Überblick dargestellt.

39 Ein weiterer Vorteil dieser Vorgehensweise ist, dass so letztlich eine Eigenschaft zusätzlich untersucht werden kann. Dies ist insbesondere bei der Anwendung von Conjoint-Analysen rele-vant, da mit der Anzahl der untersuchten Eigenschaften ebenfalls die Anzahl der Alternativen, die von den Befragten eingeschätzt werden sollen, steigt.


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Kaufabfragen Preisabfragen Vorgabe von Preisen ja nein Art der Frage (und Art der Entscheidung)

geschlossene Frage (Auswahlent-scheidung [Kauf/Nicht-Kauf] oder Bewertung auf einer Rating-Skala)

offene Frage im Hinblick auf die Ant-wortmöglichkeiten (Nennung der ma-ximalen Zahlungsbereitschaft)

Fokus des Entscheiders auf die gesamte Entscheidungs-situation

stärker auf den Preis als bei Kaufab-fragen

Prognosen über Zahlungsbereitschaften

nur innerhalb der Bandbreite der un-tersuchten Preise möglich; völlig unakzeptable Preis-Ausprägungen müssen bei Anwendung der Con-joint-Analyse vermieden werden

keine Vorgabe von Preisen, d.h. keine Einschränkungen

Art des Vermuteten Zu-sammenhangs zwischen Preis und Nutzen

zwischen den vom Marktforscher vorgegebenen Preis-Ausprägungen wird ein linearer Verlauf angenom-men

keine Annahmen über Funktionsver-läufe notwendig

Anforderungen an die Befragten

relativ geringe kognitive Belastung, da Preise vorgegeben sind

hohe kognitive Belastung, da sich der Befragte an frühere Käufe erinnern und selbst Preise benennen muss

Ergebnis Zahlungsbereitschaft lässt sich nur approximativ bestimmen, d.h. es wird angenommen, dass diese dem höchsten, gerade noch akzeptierten Preis entspricht

Ergebnis ist ein konkreter (individuel-ler) Preis als Ausdruck für die Zah-lungsbereitschaft

Ziel der Untersuchung Ziel ist die Erfassung des Preis-Leistungsverhältnisses

Ziel ist die Erfassung eines „fairen“ Preises unter Berücksichtigung von Marktpreisen (Referenzpreis ist z.B. der zuletzt gezahlte Preis)

Tabelle 4.3: Überblick über typische Merkmale von Kauf- und Preisabfragen

Kauf- und Preisabfragen sind zusammenfassend zur Ermittlung von Zahlungsbe-reitschaften geeignet. Kaufangebote sollten vorgezogen werden, wenn bereits In-formationen über Zahlungsbereitschaften vorliegen und die untersuchten Ziel-gruppen vergleichsweise homogen sind. Sind diese Voraussetzungen nicht gegeben, sind Preisabfragen vorzuziehen, die in der Praxis und Forschung eben-falls häufig genutzt werden.

Allerdings muss berücksichtigt werden, dass beide Varianten zur Erfassung von Zahlungsbereitschaften nicht „anreizkompatibel“ sind. Dies bedeutet, dass die Befragungsteilnehmer keinen Anreiz haben, ihre „wahre“ Zahlungsbereitschaft zu offenbaren, d.h. die Antworten haben keine unmittelbaren finanziellen Auswir-kungen für den Befragten. Anreizkompatibilität ließe sich nur sicherstellen, wenn jeder Entscheider am Ende der Studie das jeweilige Bündel bzw. die untersuchte Dienstleistungsausprägung zu dem von ihm genannten Preis tatsächlich erwerben müsste. Solche Kaufexperimente werden deshalb lediglich bei Gütern mit gerin-gen Preisen – z.B. Konsumgütern – genutzt. Die Ergebnisse von Studien zur Er-fassung von Zahlungsbereitschaften sollten deshalb immer vom Management kri-tisch hinterfragt werden. Dies betrifft insbesondere die absolute Höhe der genannten Zahlungsbereitschaften. Aber selbst wenn man davon ausgehen würde, dass sich die Befragungsteilnehmer strategisch verhalten und generell zu niedrige


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Zahlungsbereitschaften angeben, liefern Studienergebnisse immer noch wichtige Informationen über die relative Bedeutung verschiedener Dienstleistungsangebote sowie einen Ansatz zur Segmentierung der Nachfrager.

4.1.3.3 Die ServPay Conjoint-Analyse

Anhand der Erläuterungen in Kapitel 4.1.3.1 wurde deutlich, dass es mit ei-ner Methode zur Erfassung von Zah-lungsbereitschaften im Werkzeugma-schinenbau möglich sein muss, eine Vielzahl an Dienstleistungen zu be-rücksichtigen. Zudem sollte das Ver-fahren es ermöglichen, Zahlungsbe-reitschaften sowohl für das Preismodell der Einzelbepreisung, als auch bei einem Bündelverkauf, Zah-lungsbereitschaften zu erfassen. Diese Anforderungen erfüllen nur hybride Verfahren der Präferenzmessung.

In Abb. 4.7 wird ein Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten zur Erfassung von Zahlungsbereit-schaften auf Basis von Kundenbefra-gungen gegeben. Anhand dieser Dar-stellung wird deutlich, dass sämtliche hybride Verfahren, die bisher genutzt wurden, auf Kaufabfragen basieren.


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Abb. 4.7: Überblick der Verfahren zur Erfassung von Zahlungsbereitschaften auf Basis von Kundenbefragungen


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Wie wir gezeigt haben, sind Preisabfragen zur Bestimmung der Zahlungsbereit-schaften für unsere Problemstellung vorteilhaft. Dazu musste eine neuartige Me-thode – die ServPay Conjoint-Analyse (SPCA) – entwickelt werden. Die SPCA ist die erste hybride Conjoint-Analyse auf Basis von Preisbereitschaften, bei der die Befragungsteilnehmer gebeten werden, Zahlungsbereitschaften für einzelne Dienstleistungen als auch für Dienstleistungsbündel anzugeben.

Die Einschätzung der Zahlungsbereitschaften erfolgt dabei – wie oben erläutert – immer mit Bezug auf die Werkzeugmaschine. Aufgrund dieser Besonderheiten entsteht eine mehrstufige Vorgehensweise:

1. dem Befragungsteilnehmer wird zunächst das Befragungsziel und das Untersu-chungsobjekt (sowie die untersuchten Dienstleistungsarten und Dienstleis-tungsausprägungen) vorgestellt [ Warm-up Task ],

2. alle nicht relevanten Dienstleistungen werden eliminiert (Ziel ist eine Vereinfa-chung der Entscheidungssituation),

3. die Zahlungsbereitschaft für alle relevanten Dienstleistungsangebote wird kompositionell erhoben (Einzelbepreisung) und

4. auf Basis einer Conjoint-Analyse wird die Zahlungsbereitschaft für Bündelan-gebote erfasst.

(1) Warm-up Task

Im Rahmen eines Warm-up Tasks werden zunächst verschiedene Fragen zu dem nächsten geplanten Kauf gestellt. Ziel ist es, den Befragungsteilnehmer in die ent-sprechende Kaufsituation zu versetzen. Zudem wird der Preis für die als nächstes geplante Werkzeugmaschine (ohne jegliche produktbegleitende Dienstleistungen) erfragt. Dieser Preis dient als Anker für die späteren Einschätzungen.

Abb. 4.8: Erfassung der Kosten für die Kernleistung

(2) Eliminierung der nicht-relevanten Dienstleistungen

Um den Befragungsaufwand zu minimieren, werden in einem zweiten Schritt der Präferenzmessung zunächst die Dienstleistungen ausgeschlossen, die aus Sicht des Entscheiders nicht relevant sind und für die deshalb keinerlei Zahlungsbereitschaf-ten bestehen.40 Die Relevanz der untersuchten Dienstleistungsarten kann vom Ent-scheider auf Basis der untersuchten Ausprägungen (der konkreten Dienstleis-

40 Dabei wurde eine Vorgehensweise analog zu Voeth, Bornstedt (2007) genutzt.


100

tungsangebote) bestimmt werden. Besteht bei einer Dienstleistungsart für sämtli-che Dienstleistungsangebote keine Zahlungsbereitschaft, so ist diese nicht rele-vant.

In der folgenden Abb. 4.9 wird ein Beispiel für eine solche Vorgehensweise dargestellt.

Abb. 4.9: Beispiel für die Bestimmung der relevanten Dienstleistungsarten

(3) Schritt: Preisabfrage - Einzelbepreisung

Im dritten Schritt werden die Befragungsteilnehmer gebeten, für die Dienstleis-tungsausprägungen (d.h. die konkreten Angebote) Zahlungsbereitschaften an-zugeben. Eine Besonderheit bei der Erfassung von Zahlungsbereitschaften von produktbegleitenden Dienstleistungen besteht – wie bereits beschrieben – darin, dass diese nicht losgelöst von der Kernleistung eingeschätzt werden können, d.h. der Nutzen bestimmter Dienstleistungsangebote ist von der untersuchten Werk-zeugmaschine abhängig. Um in allen folgenden Befragungsschritten den Bezug zur Werkzeugmaschine sicherzustellen, wurden die Befragungsteilnehmer deshalb jeweils gebeten, relative Zahlungsbereitschaften anzugeben (d.h. den Wert eines Dienstleistungsangebots als prozentualer Aufschlag auf den Preis der Werkzeug-maschine). Simultan zur Eingabe der Werte werden dem Befragungsteilnehmer dabei die absoluten Zahlungsbereitschaften präsentiert (siehe Abb. 4.10). Diese können auf Basis des in der Warm-Up Phase erhobenen Maschinenpreises be-stimmt werden. Ziel ist es, die Beantwortung für den Befragungsteilnehmer so einfach wie möglich zu gestalten. Die Präsentation der absoluten Zahlungsbereit-schaften dient dabei der vereinfachten Kontrolle der eigenen Einschätzungen.


101

Abb. 4.10: Kompositionelle Erfassung der Zahlungsbereitschaften

Am Ende dieses Erhebungsschritts liegen für alle Dienstleistungen entsprechende Zahlungsbereitschaften vor, die im Folgenden als Segmentierungsbasis bzw. zur Bestimmung von (zielgruppenspezifischen) Preisen dienen.

Eine Besonderheit der ServPay Conjoint-Analyse ist, dass sowohl absolute als auch relative Zahlungsbereitschaften erfasst werden.

Besonderheit der Erfassung absoluter und relativer Zahlungsbereitschaften

Die Erfassung von Zahlungsbereitschaften erfolgt im Rahmen von empirischen Studien in der Regel mithilfe relativer oder absoluter Werte, wobei zumeist letzte-re verwendet werden. Ziel der absoluten Erfassung ist es, die Zahlungsbereitschaft in Form eines bestimmten Geldbetrags für eine konkrete Leistung wie bspw. ein konkretes hybrides Leistungsbündel oder eine konkrete industrielle Dienstleistung zu ermitteln. Der Vorteil dieser absoluten Erfassung kann vor allem darin gesehen werden, dass die gewonnenen Informationen unmittelbar für Wirtschaftlichkeits-berechnungen sowie preispolitische Maßnahmen verwendet werden können. In Bezug auf die Erbringung industrieller Dienstleistungen oder hybrider Leistungs-bündel kann unter Rückgriff auf den Preiskorridor aus Abb. 4.1 beispielsweise ein Abgleich mit den Kosten erfolgen, um der Wirtschaftlichkeitsperspektive des KKVs® gerecht werden zu können. Gleichzeitig kann unter Rückgriff auf Wett-bewerberpreise unmittelbar auf die Preisobergrenze der betrachteten Leistung ge-schlossen werden.


102

Bei der Erfassung relativer Zahlungsbereitschaften ist vom Befragungsteil-nehmer der von ihm akzeptierte prozentuale Preisaufschlag auf eine zugrunde ge-legte Kernleistung anzugeben. Bei der Betrachtung hybrider Leistungsbündel kann beispielsweise eine „nackte“ Werkzeugmaschine (also eine Maschine ohne jegli-che produktbegleitende Dienstleistungen) als Bezugsbasis gewählt werden. Darauf aufbauend wird der prozentuale Preisaufschlag erfasst, den der Befragungsteil-nehmer für eine zusätzlich zur Maschine angebotene Dienstleistung zu zahlen be-reit ist. Ein zentraler Nachteil dieser Erfassung liegt darin begründet, dass ohne die Kenntnis weiterer Informationen (z. B. des absoluten Preises der Kernleistung) keine konkreten Empfehlungen für die Preisgestaltung abgeleitet werden können. Diese Problematik wird verstärkt, wenn dem Befragungsteilnehmer die Wahl der Kernleistung als Bezugsbasis freigestellt wird. In diesem Fall kann allein auf Basis relativer Zahlungsbereitschaften nicht abgeleitet werden, ob bestimmte Kunden für eine bestimmte Dienstleistungsausprägung absolut gesehen „mehr“ oder „we-niger“ bezahlen würden als andere Nachfragergruppen.

In der Möglichkeit, dem Befragungsteilnehmer die Festlegung der Kernleistung zu überlassen, liegt jedoch bei einer Untersuchung eines heterogenen Leistungs-spektrums auch ein zentraler Vorteil der relativen Zahlungsbereitschaften begrün-det. In Abhängigkeit vom Wert der jeweiligen Kernleistung erlauben diese somit eine fallspezifische Berechnung der konkreten absoluten Zahlungsbereitschaft und sind somit flexibel einsetzbar. Weiterhin sind relative Zahlungsbereitschaften im Gegensatz zu den absoluten Zahlungsbereitschaften dazu geeignet, um Aussagen über die Dienstleistungsaffinität bestimmter Kunden oder Kundensegmente abzu-leiten. So ist es mittels relativer Zahlungsbereitschaften bspw. möglich, Kunden zu identifizieren, bei denen der Kauf produktbegleitender Dienstleistungen einen hohen Anteil am Gesamtbudget eines Werkzeugmaschinenkaufs ausmacht. Vor dem Hintergrund der Nutzung von Cross-Selling-Potenzialen sind relative Zah-lungsbereitschaften daher beispielsweise auch für den Einsatz in Recommender Systemen gut geeignet (vgl. dazu Kapitel 6.2).

In Tabelle 4.4 werden die Unterschiede zwischen absoluten und relativen Zah-lungsbereitschaften zusammengefasst.


103

Zahlungsbereitschaften absolut relativ Aussage- kraft

Geldbetrag „x“ für eine Leistung „y“ Prozentualer Aufschlag für eine Leistung „y“ im Vergleich zu einer

anderen Leistung „z“ Beispiel- frage

Bitte geben Sie an, wie viel Sie maximal für Leistung „y“ bezahlen

würden.

Bitten geben Sie an, welchen prozen-tualen Aufschlag auf den Kaufpreis der Maschine z Sie für die Leistung

„y“ bereit wären, zu bezahlen. Ziel Bestimmung konkreter

Maximalpreise Bestimmung der Kunden, die tenden-ziell eher produktbegleitende Dienst-

leistungen kaufen

Tabelle 4.4: Vergleich zwischen absoluten und relativen Zahlungsbereitschaften

Innerhalb des ServPay Projekts wurden beide – sowohl relative als auch absolute – Zahlungsbereitschaften erhoben. Zu diesem Zweck wurden die Probanden zu-nächst gebeten, an einen konkreten, in Zukunft geplanten Maschinenkauf zu den-ken und den Preis für diese Maschine (ohne jegliche produktbegleitende Dienst-leistungen) in Euro anzugeben. Im Anschluss erfolgte die Erfassung relativer Zahlungsbereitschaften für die angegebenen produktbegleitenden Dienstleistun-gen. Auf Basis des am Anfang der Umfrage erfassten absoluten Maschinenpreises wurde dabei simultan zur Eingabe der relativen Zahlungsbereitschaften durch den Probanden ebenfalls der absolute Wert angegeben.

Im Rahmen der in den weiteren Kapiteln folgenden Analysen stehen somit so-wohl relative als auch absolute Werte zur Verfügung.

(4) Preisabfrage - Bündelfall

Damit die Befragungsteilnehmer bei der Einschätzung der Bündel nicht überfor-dert werden, wählen wir jedes Bündel aus maximal vier Dienstleistungsarten,41 die in Kombinationen zu maximal 16 Dienstleistungsbündeln führen, die dann bewer-tet werden.

Da die Einschätzung von Dienstleistungsbündeln eine kognitiv anspruchsvolle Aufgabe darstellt, werden zunächst nicht alle, sondern lediglich drei individuell konstruierte Alternativen präsentiert. Diese wurden auf Basis der bisher erfassten Zahlungsbereitschaften so gestaltet, dass es sich um die Dienstleistungsbündel mit der vermutlich „geringsten“, einer „mittleren“ und der „höchsten“ Zahlungsbereit-schaft handelt (siehe Abb. 4.11).

41 Wurden von einem Entscheider weniger als vier Dienstleistungsarten als relevant bewertet, er-gibt sich ein entsprechend weniger komplexes Bündel bestehend aus drei oder minimal zwei Dienstleistungsarten. Neben den untersuchten Dienstleistungsarten wird somit auch die Anzahl der Eigenschaften (zumindest teilweise) individualisiert.


104

Abb. 4.11: Erste Bewertungsaufgabe innerhalb des dekompositionellen Befragungsteils

Diese drei Alternativen bilden die vermutete Bandbreite der folgenden (Preis-) Einschätzungen und dienen dem Befragten als Referenzpunkte bei der Bewertung der restlichen 13 Alternativen (in diesem Fall ergibt sich eine vermutete Bandbrei-te der Zahlungsbereitschaften für die anderen untersuchten Alternativen von 1.000 € bis 4.600 €).

Innerhalb der ServPay Conjoint-Analyse werden die noch verbliebenen 13 Al-ternativen (d.h. die Bündel) einzeln bewertet (siehe Abb. 4.12). Die bereits einge-schätzten Dienstleistungsbündel werden dabei im unteren Bildschirmbereich dar-gestellt und dienen somit als „gedankliche Stütze“ bei der Bewertung der restlichen Angebote (oberer Bildschirmbereich).

Abb. 4.12: Bewertungsaufgabe innerhalb der Conjoint-Analyse


105

Bestimmung der Zahlungsbereitschaften für die Dienstleistungsangebote

Die Zahlungsbereitschaften für einzelne Dienstleistungen werden im kompositio-nellen Befragungsteil direkt erhoben (3. Schritt).

Sollen auf Basis dieser Daten die Zahlungsbereitschaften für verschiedene Bündel mit Einzelbepreisung bestimmt werden, kann ein linear additives Nutzen-modell genutzt werden. Ein Beispiel für ein solches linear additives Nutzenmo-dell, auf dessen Basis die Zahlungsbereitschaft für mehrere Dienstleistungen be-rechnet werden kann, wird in der Gleichung 1 vorgestellt. Die Gesamtzahlungsbereitschaft des Entscheidungsträgers i bei einem Dienstleis-tungsbündel m ergibt sich dabei durch Addition der jeweiligen Zahlungsbereit-schaften über alle Einzeldienstleistungen k mit den Dienstleistungsarten j.

J

j

K

kijkmijkim yU

1 1

* Gleichung 1

mit: :imU Geschätzte Gesamtzahlungsbereitschaft des m-ten Dienstleistungsbündels beim i-ten Ent-

scheidungsträger

:ijk geschätzte Zahlungsbereitschaft für die k-te Dienstleistungsausprägung der j-ten Dienst-leistungsart beim i-ten Entscheidungsträger

ijkmy : Binär-Codierung der j-ten Dienstleistungsart beim m-ten Stimulus für Proband i: 1 - wenn k-te Ausprägung vorhanden ist; 0 - wenn k-te Ausprägung nicht vorhanden ist

J: Zahl der Dienstleistungsarten K: Zahl der Dienstleistungsausprägungen

Nutzenfunktion der dekompositionellen Phase (4. Schritt)

Innerhalb der dekompositionellen Befragung kommt eine vergleichbare Nutzen-funktion zur Anwendung. Innerhalb der dekompositionellen Phase werden ganze Bündel bewertet, d.h. Ergebnis der Einschätzung ist demnach die Zahlungsbereit-schaft für das Bündel ( imU ). Ziel ist es danach, den Nutzenbeitrag der einzelnen

Komponenten zu bestimmen, also die Teilnutzen ( ijk ) zu schätzen.

Zur Bestimmung der Zahlungsbereitschaften (der Teilnutzen) für die einzelnen Dienstleistungsausprägungen ( ijk ) können verschiedene Schätzverfahren wie die

Regression genutzt werden. Ziel ist es dabei, die Teilnutzen jeweils so zu ermit-teln, dass die Summe dieser Werte den beobachteten Zahlungsbereitschaften für das Bündel ( imU ) möglichst gut entspricht.42

42 Für eine ausführliche Erläuterung der Vorgehensweise siehe u.a. Backhaus et al. 2008, S. 464 ff.


106

Zwischenfazit

In Abb. 4.13 wird der Ablauf der ServPay Conjoint-Analyse zusammengefasst. Die Besonderheit dieses Verfahrens besteht zum einen in einem hierarchischen sowie individualisierten Ansatz zur Präferenzmessung sowie andererseits in der Nutzung von Preisabfragen.

Abb. 4.13: Aufbau der ServPay Conjoint-Analyse

Zusammenfassend ist die ServPay Conjoint-Analyse das bisher einzige Verfahren zur Erfassung von Zahlungsbereitschaften, das eingesetzt werden kann, wenn:

eine Vielzahl potenzieller relevanter Dienstleistungsangebote untersucht wer-den soll,

Preisabfragen genutzt werden sollen, da vorab keine Informationen über mögli-che Zahlungsbereitschaften vorliegen,

eine bezüglich der Zahlungsbereitschaften heterogene Befragungsgruppe unter-sucht werden soll,


107

sichergestellt werden muss, dass die Bewertung jeweils im Bezug zur Kernleis-tung (der Werkzeugmaschine) erfolgt und

absolute sowie relative Zahlungsbereitschaften erfasst werden sollen.

4.1.4 Empirische Untersuchung

4.1.4.1 Festlegung der zu untersuchenden Dienstleistungen sowie deren Ausprägungen

Um den Einfluss der untersuchten Dienstleistungsangebote auf die Zah-lungsbereitschaften zu bestimmen, wurde eine empirische Studie durch-geführt. Dabei muss zunächst be-stimmt werden, welche Dienstleis-tungen untersucht werden sollen Die Festlegung der Dienstleistungsarten sowie deren konkreter Dienstleis-tungsausprägungen ist einer der wichtigsten Schritte bei der Erfas-sung von Kundenpräferenzen, denn letztlich können nur dann Angebote kundenorientiert entwickelt und ver-market werden, wenn deren Auswir-kungen auf die Präferenz bekannt sind. Die Gesamtheit der Dienstleis-tungsarten (Eigenschaften) und Dienstleistungen (Ausprägungen) sollten einerseits möglichst vollstän-dig sein und andererseits nur relevan-te Informationen beinhalten.

Die zu untersuchenden Eigen-schaften (Dienstleistungsarten) und Ausprägungen (der konkrete Umfang der Dienstleistung) werden meist als Eigenschaftsset bezeichnet und auf Basis von Experteninterviews festge-legt. So konnte sichergestellt werden, dass möglichst nur Dienstleistungs-

ausprägungen untersucht werden, die typischerweise Einfluss auf die Kaufent-


108

scheidung ausüben und andererseits die Anforderungen auf dem Gesamtmarkt Werkzeugmaschinen möglichst gut abdecken. Experteninterviews sind auch dann sinnvoll, wenn innovative Dienstleistungen in die Analyse aufgenommen werden sollen, die so noch nicht am Markt erhältlich sind.

Vorgehensweise bei der Festlegung des Eigenschaftssets

In dieser Studie wurden zwei Unternehmen aus verschiedenen Bereichen des Werkzeugmaschinenbaus ausgewählt und Experten (Geschäftsführer, Abteilungs-leiter und Experten aus dem Bereich Verkauf) befragt.

Die konkreten Dienstleistungsangebote wurden dabei so festgelegt, dass eine Ausprägung der „Minimalanforderung“ am Markt und eine weitere der „Best-Practice“ Ausprägung entspricht. Jede Dienstleistung wird somit durch mindestens zwei Ausprägungen beschrieben. Werden zusätzliche Ausprägungen am Markt angeboten, wurden diese marktüblichen Angebote möglichst vollständig berück-sichtigt. Dabei wurden auch Ausprägungen untersucht, bei denen aus Anbieter-sicht oft die Vermutung besteht, dass die Kunden nicht bereit sind, für diese Dienstleistungen zu bezahlen. Dies gilt beispielsweise für Leistungen wie eine reine Inbetriebnahme.

Um die Anforderungen möglichst vieler Nachfrager zu erfassen, wurde eine vergleichsweise hohe Anzahl an Dienstleistungen untersucht. Insgesamt wurden 17 Merkmale (Dienstleistungsarten) mit jeweils zwei bis vier Ausprägungen (kon-krete Dienstleistungsangebote) in die Studie aufgenommen. In der folgenden Tabelle 4.5 werden die Eigenschaften und Ausprägungen im Überblick darge-stellt.43

43 Während der Befragung wurde die Reihenfolge der Eigenschaften zufällig variiert. Durch eine solche randomisierte Darstellung können sog. Reihenfolgeeffekte vermieden werden.


109

Eigenschaften Ausprägungen

Best- Practice

Minimal- anforderung

Maschinenstatusabfrage (SMS/E-Mail/Online)

Benachrichtigung bei Maschinenfehler u.

Statusabfrage

Benachrichtigung bei Maschinen-

fehler

nein

Spezifische Softwareschulung

Individualisiert Fortgeschritten Basis keine

Verlängerung der Ma-schinengarantiedauer

12 Monate Verlängerung

6 Monate Verlängerung

keine Verlängerung

Bereitstellung der 3D-CAD-Maschinendaten

ja nein

Machbarkeitsstudien Vorserienproduktion auf Testanlagen

Simulation durch Virtuelle

Maschine

Experten-einschätzung

keine

Vermittlung von Maschi-nenkapazitäten (Ressour-cenportal)

ja nein

Inbetriebnahme und Anlaufbetreuung

Inbetriebnahme + 2 Tage vor Ort

Inbetriebnahme + 1 Tag vor Ort

reine Inbe-triebnahme

TeleService/ Fernwartung ja nein Preisstabilitätsgarantie für Ersatzteile

4 Jahre 3 Jahre 2 Jahre keine

Instandsetzung/ Reparatur innerhalb von 12 Std.

innerhalb von 24 Std.

innerhalb von 48 Std.

mehr als 48 Std. notwendig

Telefon-/ Service-Hotline 24/7 (7 Tage, 24 Stunden pro Tag er-

reichbar)

Werktags 7:00 bis 20:00, Sams-tag 7:00 bis 12:00

Uhr

Werktags 7:00 bis 17:00

Maschinenrücknahme-garantie zum Marktwert

Maschinenrück-nahmegarantie mit

Demontage und Abtransport

reine Maschinen-rück-

nahmegarantie

nein

Software zur Simulation von Produktionsabläufen (Virtuelle Masch.)

ja nein

Lösung zur Einbindung der Maschine in beste-hendes Anlagenkonzept (Schnittstellenopt.)

ja nein

Aktualisierung der Ma-schinensoftware

Abo (autom. Updates für einen festgelegten

Zeitraum)

auf Anfrage nein

Maschinenschulung Individualisiert Fortgeschritten Basis keine Ersatzteilverfügbarkeit Konsignationslager

vor Ort innerhalb von

24 Std. innerhalb von 48

Std. mehr als 48

Std. notwendig

Tabelle 4.5: Eigenschaftsset der Nachfragerbefragung


110

4.1.4.2 Beschreibung der Stichprobe

Um die Ergebnisse der Befragung zur Festlegung der Preise für Dienstleistungs-angebote nutzen zu können, wurden Entscheider auf Kundenseite befragt, die in den letzten drei Jahren an dem Kauf mindestens einer Werkzeugmaschine beteiligt waren und in naher Zukunft erneut planen, eine Werkzeugmaschine mit einem Wert von mindestens 10.000 € zu erwerben. Zu diesem Zweck wurden 3.438 Un-ternehmen telefonisch kontaktiert. Aufgrund der Anforderung, dass lediglich Ent-scheider berücksichtigt werden sollen, die in der Vergangenheit am Kauf einer Werkzeugmaschine beteiligt waren und in den nächsten drei Jahren erneut einen konkreten Kauf planen, mussten 130 Unternehmen aus der Untersuchung ausge-schlossen werden. Von den verbliebenen 3.308 Firmen haben 519 Entscheider an der Studie teilgenommen. Nach Eliminierung von 51 Ausreißern44 verbleiben 468 Unternehmen für die Analyse.

Die Struktur der befragten Firmen wird in den folgenden Abbildungen darge-stellt. Umsatz Mitarbeiterzahl

Abb. 4.14: Umsatz und Mitarbeiterzahl der befragten Unternehmen

44 Dabei wurde eine Vorgehensweise entsprechend Hair (2006) gewählt.


111

Branche Maschinentyp

Abb. 4.15: Branchenzugehörigkeit der Befragungsteilnehmer

Anhand der Abbildungen ist erkennbar, dass drei Branchen die Stichprobe domi-nieren, dabei handelt es sich um 1. den Maschinenbau, 2. Automobilzulieferer und die Automobilindustrie sowie 3. Unternehmen der Metallerzeugung sowie Metall-bearbeitung. Zudem zählen vor allem Großunternehmen mit einer Mitarbeiterzahl von mehr als 1.000 zu den Befragungsteilnehmern.

Vergleicht man diese Stichprobe mit der Grundgesamtheit aller Unternehmen (VDW 2009), die Werkzeugmaschinen nachfragen, wird deutlich, dass eine hohe Übereinstimmung besteht (siehe Tabelle 4.6).


112

Branche Anteil in der Stichprobe

Anteil in der Grundgesamtheit

Automobilindustrie 8,3 13,6 Automobilzulieferer 19,2 16,9 Maschinenbau 35,0 29,5 Metallerzeugung und -bearbeitung 12,8 14,5 Lohnarbeit 2,1 11,6 Sonstiger Fahrzeugbau, Schiffbau 1,1 1,5 Elektroindustrie 5,6 4,1 Luft- und Raumfahrt 3,0 3,4 Feinmechanik und Optik 5,3 2,3 Sonstiges 7,5 6,0

Tabelle 4.6: Vergleich der Stichprobenzusammensetzung mit der Grundgesamtheit

Zusammenfassend ist festzustellen, dass auf Basis der vorliegenden Stichprobe ei-ne gute Übertragbarkeit der Ergebnisse auf die Unternehmen der Werkzeugma-schinenbaubranche gegeben erscheint.


113

4.1.5 Ergebnisdarstellung

4.1.5.1 Bestimmung von Zielgruppen bei der Analyse sämtlicher Dienstleistungsangebote

Soll eine Vielzahl an Dienstleistun-gen simultan analysiert werden, kön-nen – wie bereits in Kapitel 4.1.3 be-schrieben – nur kompositionelle Verfahren (1. Phase der hybriden Methoden) genutzt werden. Da ein Markt mit heterogenen Nachfragern untersucht wurde, ist es nicht sinn-voll, mittlere Zahlungsbereitschaften über alle Befragungsteilnehmer zu betrachten. Vielmehr ist es notwen-dig, Zielgruppen zu identifizieren, die vergleichbare Anforderungen und Zahlungsbereitschaften aufweisen.

Deshalb wird im Folgenden auf eine Darstellung von durchschnittli-chen Zahlungsbereitschaften verzich-tet. Vielmehr werden auf Basis der absoluten Zahlungsbereitschaften Zielgruppen gebildet und beschrie-ben. Ziel ist es, Anbietern von pro-duktbegleitenden Dienstleistungen konkrete Hinweise für die Identifika-tion von Zielgruppen zu geben und diese bei der zielgruppengerechten Bepreisung segmentspezifischer An-gebote zu unterstützen.

Auf Basis der Befragungsdaten konnten mithilfe einer Clusteranalyse vier unterschiedliche Zielgruppen identifiziert werden. In Tabelle 4.7 werden die Segmentgrößen darge-stellt.45

45 Die Gruppenbildung sollte möglichst nur auf Basis von Variablen erfolgen, die für den zu un-tersuchenden Sachverhalt relevant sind. Deshalb ist in einem letzten Schritt vor der Interpretation


114

Segment

1 2 3 4

33 42 293 100

7,05% 8,97% 62,61% 21,37%

Tabelle 4.7: Segmentgrößen bei der Analyse der absoluten Zahlungsbereitschaften

Segment 3 umfasst mit 293 Unternehmen (62,61%) den Großteil der Befragungs-teilnehmer. Segment 4 wird durch 100 Probanden gebildet, dies entspricht etwa 20% der gesamten Stichprobe. Bei den Segmenten 1 und 2 handelt es sich eher um kleinere Zielgruppen.

Im Folgenden (Abb. 4.16) werden die Mittelwerte der absoluten Zahlungsbe-reitschaften für alle vier Gruppen grafisch dargestellt. Ziel dieser Abbildung ist, die Heterogenität der Zahlungsbereitschaften zu verdeutlichen; dies betrifft so-wohl die Zahlungsbereitschaften für verschiedene Dienstleistungsarten als auch für die unterschiedlichen Segmente. Es ist erkennbar, dass es bestimmte Dienst-leistungsarten gibt, für die generell hohe (beispielsweise Instandsetzung oder Schnittstellenoptimierung) bzw. niedrige (z.B. Ressourcenportal) Zahlungsbereit-schaften bestehen. Andererseits sind hohe Unterschiede zwischen den Zahlungs-bereitschaften der identifizierten Zielgruppen zu beobachten.

In Tabelle A.1 im Anhang finden sich zudem die konkreten Zahlungsbereit-schaften für alle untersuchten Dienstleistungsangebote. Diese zielgruppenspezifi-schen Zahlungsbereitschaften bilden den Ausgangspunkt für die Beschreibung der vier identifizierten Segmente.

der Cluster zu überprüfen, ob die untersuchten Dienstleistungsausprägungen geeignet sind, um die Unterschiede zwischen den Zielgruppen zu erklären. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen der Clusterzentrenanalyse zusätzlich eine ANOVA (F-Statistik zur Varianzanalyse) sowie eine Diskriminanzanalyse genutzt. Beiden Analysen zeigen, dass die Dienstleistungsausprägungen, die nicht die jeweilige Minimalausprägung darstellen, einen hoch signifikanten Einfluss auf die Gruppentrennung ausüben. Die Basisausprägungen sind somit nicht zur Gruppentrennung geeig-net. Zudem wurde mithilfe der Diskriminanzanalyse überprüft, ob die Mitgliedschaft in einer der vier Gruppen durch die Zahlungsbereitschaften für die einzelnen Dienstleistungsausprägungen erklärt werden kann. Anhand der ist erkennbar, dass die unterschiedlichen Zahlungsbereitschaf-ten für die Dienstleistungsausprägungen sehr gut zur Prognose einer Gruppenzugehörigkeit ge-eignet sind. Insgesamt stimmen die Zuordnungen auf Basis der Clusteranalyse und der Diskrimi-nanzanalyse zu 93% überein.


115

Abb. 4.16: Grafische Darstellung der Mittelwerte der absoluten Zahlungsbereitschaften für die untersuchten Dienstleistungsausprägungen (in Euro)


116

Erläuterungen zur Interpretation der Segmente

Schließlich kann anhand der Abb. 4.16 ein erster Eindruck über die Relevanz der untersuchten Dienstleistungsarten gewonnen werden. Ein Indikator für die Rele-vanz ist dabei der Abstand (d.h. die Strecke) zwischen der am meisten bevorzug-ten bis zur am wenigsten bevorzugten Dienstleistungsausprägung.

Um die vier Segmente im Folgenden einfacher beschreiben und interpretieren zu können, wird ein sog. Elbow-Kriterium genutzt. Dafür werden die Dienstleis-tungsarten zunächst entsprechend ihrer Relevanz geordnet und diese Werte gra-fisch dargestellt. An der Stelle, bei der die Differenz der Relevanzwerte zwischen zwei Dienstleistungsarten am größten ist, entsteht ein „Knick“ (dieser kann auch als „Elbow“ bezeichnet werden, siehe als Beispiel die linke Seite in Abb. 4.17). Bei den Dienstleistungen links von dem Knick handelt es sich um die Dienstleis-tungsarten, bei denen die Unterschiede zwischen am meisten und am wenigsten bevorzugter Ausprägung am größten sind. Eine Verbesserung des Dienstleistungs-angebots führt bei dieser/diesen Dienstleistungsart/-arten somit zu einer ver-gleichsweise hohen Steigerung der Zahlungsbereitschaften. In linken Teil von Abb. 4.17 ist der Knick bei der zweiten Dienstleistung, d.h. der Anbieter sollte vor allem auf die wichtigste Dienstleistungsart (diese ist links vom Knick) achten. Bei den Dienstleistungsarten rechts vom Knick ist dagegen mit einer geringeren Stei-gerung der Zahlungsbereitschaften zu rechnen. Ein Anbieter sollte deshalb ver-stärkt versuchen, für die Dienstleistungen links vom Knick für die jeweilige Ziel-gruppe „Best Practice“ Dienstleistungen anzubieten.

Ziel dieser Darstellung ist somit die Identifikation der Dienstleistungsarten, die einen herausragenden Einfluss auf die Zahlungsbereitschaften haben und deshalb zur Beschreibung der Zielgruppen besonders geeignet sind. Einschränkend ist an-zumerken, dass eine solche Vorgehensweise nicht immer zu einer eindeutigen Identifikation der für eine Zielgruppe „besonderen“ Dienstleistungsarten ermög-licht. So sind Situationen denkbar, in denen die Wichtigkeitswerte zwar sinken, aber kein eindeutiger „Knick“ identifiziert werden kann (siehe rechte Seite der Abb. 4.17). Im Folgenden werden alle für eine Zielgruppe wichtigen Dienstleis-tungsarten beschrieben. Eine solche Auswertung erlaubt eine Einschätzung der Differenzierungsfähigkeit der Dienstleistungsarten aus Anbietersicht.


117

Abb. 4.17: Beispiele für mögliche Verläufe der Wichtigkeiten je Segment

Beschreibung der Zielgruppen anhand der Zahlungsbereitschaften

Im Folgenden werden die Segmente entsprechend der Reihenfolge der Gruppen-größe beschrieben.

Segment 3 (n=293)

Die Befragungsteilnehmer der größten Zielgruppe (Segment 3) weisen im Ver-gleich zu den anderen Segmenten nur unterdurchschnittliche Zahlungsbereitschaf-ten für produktbegleitende Dienstleistungen auf.46

Betrachtet man den Kurvenverlauf der Relevanz-Werte in Abb. 4.18 wird deut-lich, dass keine Dienstleistungsart die Entscheidung dominiert. Wichtig sind ins-besondere fünf Dienstleistungsarten (der erste relevante Knick befindet sich bei der sechsten Dienstleistung). Bei diesen fünf Angeboten handelt es sich um „klas-sische“ Dienstleistungen wie Instandsetzung/Reparatur (Rang 1), Inbetriebnahme (Rang 2), Maschinenschulungen (Rang 3), Garantieverlängerungen (Rang 4) oder Softwareschulung (Rang 5). Aber auch bei diesen fünf wichtigsten Angeboten ist die absolute Zahlungsbereitschaft im Vergleich zu den anderen Gruppen deutlich niedriger.

46 Für einen Überblick über die Zahlungsbereitschaften aller untersuchter Dienstleistungsangebo-te sowie der daraus abgeleiteten Relevanz siehe Tabelle A.1 im Anhang.


118

Abb. 4.18: Darstellung der Relevanz der untersuchten Dienstleistungsarten für Segment 3

Die absoluten Zahlungsbereitschaften für die fünf wichtigsten Dienstleistungsar-ten werden in Tabelle 4.8 dargestellt.

Bedeutung der Dienstleistungsart (Rang) Cluster 3

Instandsetzung innerhalb von 12 Stunden 1.868Instandsetzung innerhalb von 24 Stunden 1.245Instandsetzung innerhalb von 48 Stunden 2991

Instandsetzung mehr als 48 Stunden notwendig 23 Inbetriebnahme und 2 Tage vor Ort 2.075Inbetriebnahme und 1 Tag vor Ort 8592 Reine Inbetriebnahme 383 Maschinenschulung Individualisiert 1.603Maschinenschulung Fortgeschritten 1.264Maschinenschulung Basis 6083

Maschinenschulung Keine 42 Garantieverlängerung um 12 Monate 1.540Garantieverlängerung um 6 Monate 4084 Keine Garantieverlängerung 0 Individualisierte Softwareschulung 1.472Fortgeschrittene Softwareschulung 1.037Basis Softwareschulung 5075

Keine Softwareschulung 19

Tabelle 4.8: Absolute Zahlungsbereitschaften der Befragungsteilnehmer aus Segment 3 (Anga-ben in Euro)47

47 Bitte beachten Sie bei der Umsetzung dieser Ergebnisse, dass Zahlungsbereitschaften immer kontingent sind, d.h. die Zahlungsbereitschaften variieren je nach befragtem Anbieter. Hier wer-


119

Auf Basis der bisherigen Ergebnisse könnte diese Zielgruppe als die Traditionalis-ten bezeichnet werden.

Segment 4 (n=100)

Segment 4 ist mit 100 Unternehmen die zweitgrößte Zielgruppe. Bei der Analyse der Zahlungsbereitschaften ist erkennbar, dass die Unternehmen in diesem Cluster im Vergleich zu denen anderer Segmente für die wichtigsten Merkmale über-durchschnittlich hohe Zahlungsbereitschaften aufweisen.

Eine grafische Darstellung der Relevanz der untersuchten Dienstleistungsarten soll erneut verdeutlichen, bei welchen Angeboten die bevorzugte im Vergleich zu der am wenigsten präferierten Ausprägung einen besonders hohen Zuwachs be-züglich der Zahlungsbereitschaft hervorruft (siehe Abb. 4.19).


Betrachtet man die Ergebnissein Abb. 4.19, so wird deutlich, dass die wichtigste Dienstleistungsart eine herausragende Bedeutung besitzt. Dabei handelt es sich um die Dienstleistungsart Garantieverlängerungen (sieheTabelle 4.9). Weiterhin ist anhand der grafischen Darstellung erkennbar, dass die Befragungsteilnehmer auch stark auf die insgesamt wichtigsten vier Dienstleistungen achten (bei der fünften

den Mittelwerte über alle Werkzeugmaschinenanbieter präsentiert. Es ist deshalb empfehlens-wert, die Zahlungsbereitschaften unternehmensspezifisch mit der hier vorgestellten ServPay Conjoint-Analyse zu erfassen.


120

befindet sich der „Knick“). Dabei handelt es sich neben den erwähnten Garantie-erweiterungen um Leistungen wie Inbetriebnahme, Schulungen und virtuelle Ma-schinen.

Hauptfokus dieser Unternehmen sind demnach Dienstleistungen, die eine Ver-längerung der Garantie sowie Leistungen, die eine rasche Aufnahme der Produkti-on ermöglichen (Inbetriebnahme, Maschinenschulung). Zudem besteht – wie be-reits angedeutet – eine relativ hohe Zahlungsbereitschaft für das Angebot einer virtuellen Maschine.48 Diese Zielgruppe könnte deshalb als die Ergebnissicherer bezeichnet werden.

Die hohen Zahlungsbereitschaften für diese Leistungen überraschen, denn Ga-rantieerweiterungen wurden aus Sicht der Anbieter als eine Dienstleistungsart wahrgenommen, für die vermutlich nur geringe Zahlungsbereitschaften bestehen (siehe Kapitel 3.1). Diese Wahrnehmung mag aus Anbietersicht bei einer undiffe-renzierten Betrachtung der Kunden zutreffen, auf Basis der Kundenbefragung wird allerdings deutlich, dass für einen Teil der Kunden ein hohes Potenzial be-steht.


Garantieverlängerung um 12 Monate 7.882Garantieverlängerung um 6 Monate 2.3471 Keine Garantieverlängerung 0

Inbetriebnahme und 2 Tage vor Ort 6.917Inbetriebnahme und 1 Tag vor Ort 3.0512 Reine Inbetriebnahme 1.424

Virtuelle Maschine Ja 5.1453

Virtuelle Maschine Nein 0

Maschinenschulung Individualisiert 4.690Maschinenschulung Fortgeschritten 3.538Maschinenschulung Basis 1.972

4

Maschinenschulung Keine 27

Tabelle 4.9: Absolute Zahlungsbereitschaften der Befragungsteilnehmer aus Segment 4 (Anga-ben in Euro)

Segment 2 (n=42)

Anhand der Abb. 4.20 ist erkennbar, dass für Unternehmen aus Segment 2 die wichtigste Dienstleistung die Entscheidung dominiert. Dabei handelt es sich um

48 Die Unternehmen aus dieser Gruppe weisen die höchste Zahlungsbereitschaft für diese Dienst-leistung auf (siehe auch Tabelle A.1 im Anhang).


121

die Dienstleistungsart Schnittstellenoptimierung (siehe Tabelle 4.10). Zudem sind Machbarkeitsstudien wichtig. Dabei handelt es sich somit vor allem um Dienst-leistungen, mit denen vorab sichergestellt werden kann, dass die Maschine rei-bungslos in bestehende Produktionsabläufe integriert werden kann. Die Zahlungs-bereitschaft für diese Dienstleistung ist im Vergleich zu den anderen Zielgruppen deutlich höher. Die Firmen aus Gruppe 2 könnten somit als die Integrierer be-zeichnet werden.


In Tabelle 4.10 werden die insgesamt acht wichtigsten Dienstleistungsarten dargestellt.


122


Schnittstellenoptimierung Ja 16.211 1

Schnittstellenoptimierung Nein 0 Machbarkeitsstudien Vorserienproduktion 6.492 Machbarkeitsstudien virtuelle Maschine 2.290 Machbarkeitsstudien Experten 745

2

Keine Machbarkeitsstudien 0 Instandsetzung innerhalb von 12 Stunden 3.983 Instandsetzung innerhalb von 24 Stunden 2.479 Instandsetzung innerhalb von 48 Stunden 42

3

Instandsetzung mehr als 48 Stunden notwendig 0 Maschinenschulung Individualisiert 3.708 Maschinenschulung Fortgeschritten 2.997 Maschinenschulung Basis 1.161

4

Maschinenschulung Keine 0 12 Monate Verlängerung der Maschinengarantiedauer 3.553 6 Monate Verlängerung der Maschinengarantiedauer 521 5 Keine Verlängerung der Maschinengarantiedauer 0 Inbetriebnahme + 2 Tage vor Ort 4.088 Inbetriebnahme + 1 Tag vor Ort 1.759 6 Reine Inbetriebnahme 932 Konsignationslager vor Ort 3.061 Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 24 Stunden 2.419 Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 48 Stunden 465

7

Ersatzteilverfügbarkeit mehr als 48 Stunden notwendig 0 Individualisierte Softwareschulung 2.968 Fortgeschrittene Softwareschulung 3.012 Basis Softwareschulung 880

8



Segment 1 (n = 33)

Segment 1 stellt mit lediglich 33 Unternehmen die kleinste Zielgruppe dar. Die Besonderheit dieses Clusters ist allerdings, dass hier die absoluten Zahlungsbereit-schaften insgesamt am höchsten sind. Trotz der vergleichsweise kleinen Segment-größe können diese Unternehmen deshalb eine äußerst interessante Zielgruppe darstellen.


123

Anhand von Abb. 4.21 ist erkennbar, dass für die Befragungsteilnehmer aus Segment 1 die wichtigste Dienstleistung eine dominante Stellung einnimmt. Dabei handelt es sich um die Dienstleistung Instandsetzung/Reparatur (siehe sowie Tabelle 4.11). Im Vergleich zu Gruppe 3 ist beispielsweise die Zahlungsbereit-schaft für eine Instandsetzung innerhalb von 12 Stunden mehr als 10-mal so hoch. Es ist somit offensichtlich, dass ein reibungsloser Produktionsablauf für die Un-ternehmen dieser Gruppe absoluten Vorrang genießt.

Insgesamt könnte man die Unternehmen aus Segment 1 als die Reparierer be-zeichnen.



124

Bedeutung der Dienstleis-tungsart (Rang) Cluster 1

Instandsetzung innerhalb von 12 Stunden 2.0743 Instandsetzung innerhalb von 24 Stunden 6.933 Instandsetzung innerhalb von 48 Stunden 992

1

Instandsetzung mehr als 48 Stunden notwendig 0 Ersatzteilversorgung Konsignationslager vor Ort 8.664 Ersatzteilversorgung innerhalb von 24 Stunden 5.841 Ersatzteilversorgung innerhalb von 48 Stunden 1.693

2

Ersatzteilversorgung innerhalb von mehr als 48 Stunden 0 Maschinenschulung Individualisiert 8.396 Maschinenschulung Fortgeschritten 4.926 Maschinenschulung Basis 1.279

3

Maschinenschulung Keine 0 Schnittstellenoptimierung Ja 7.453

4 Schnittstellenoptimierung Nein 0 12 Monate Verlängerung der Maschinengarantiedauer 6.945 6 Monate Verlängerung der Maschinengarantiedauer 3.205 5 Keine Verlängerung der Maschinengarantiedauer 0 Inbetriebnahme + 2 Tage vor Ort 8.293 Inbetriebnahme + 1 Tag vor Ort 3.122 6 Reine Inbetriebnahme 1.760 Individualisierte Softwareschulung 6.055 Fortgeschrittene Softwareschulung 3.121 Basis Softwareschulung 1.128

7



Zwischenfazit

Auf Basis der Zahlungsbereitschaften konnten vier Segmente identifiziert werden, die sich systematisch in ihren Zahlungsbereitschaften für produktbegleitende Dienstleistungen unterscheiden. Unternehmen können diese Informationen aktiv nutzen und ihr Angebot auf die Zielgruppen bzw. Dienstleistungen ausrichten, die sie profitabel bearbeiten können.

Die Mehrzahl der Befragungsteilnehmer (Segment 3) weist nur eine geringe Zahlungsbereitschaft für produktbegleitende Dienstleistungen auf. Mögliche Ur-sachen können vielfältig sein. So werden von den Herstellern bisher häufig ledig-lich „klassische“ Dienstleistungsausprägungen angeboten, die praktisch „kosten-los“ zusammen mit der Kernleistung (der Werkzeugmaschine) vertrieben werden


125

(Backhaus et al. 2007a). Insofern ist nicht verwunderlich, dass bei der Mehrzahl der befragten Unternehmen nur eine geringe Zahlungsbereitschaft besteht. Ein Ausweg besteht darin, innovative Dienstleistungsausprägungen (d.h. gerade nicht nur die Basis-Leistungen) anzubieten. Aber auch bei diesen ist die Zahlungsbereit-schaft in Segment 3 eher gering. Ein möglicher Grund für diese geringen Zah-lungsbereitschaften könnte darin bestehen, dass die Nachfrager den Nutzen der jeweiligen Dienstleistung für das eigene Unternehmen nicht richtig bzw. falsch einschätzen. Aus Anbietersicht ist es deshalb notwendig, den Kundennutzen stär-ker zu kommunizieren und so die Zahlungsbereitschaften der Nachfrager aktiv zu beeinflussen. Ein mögliches Instrument bietet beispielsweise der in Kapitel 6.1 be-schriebene Value Calculator.

Besonders attraktiv erscheinen die Segmente 1 und 2. Dabei handelt es sich zwar um die kleinsten Kundengruppen, die allerdings auch bereit sind, deutlich mehr für entsprechende Dienstleistungen zu bezahlen. Ebenfalls ist das Segment 4 für Anbieter relevant, da es sich dabei um die zweitgrößte Zielgruppe handelt und zudem für „klassische“ Dienstleistungen vergleichsweise hohe Zahlungsbereit-schaften bestehen. Die drei Zielgruppen weisen im Vergleich zu Segment 3 höhere absolute Zahlungsbereitschaften auf und könnten deshalb – trotz der geringen Größe – für Anbieter interessante Zielgruppen darstellen. Dies gilt insbesondere, wenn diese Unternehmen als Referenzkunden für die Anbieter dienen könnten, d.h. eine erfolgreiche Vermarktung von „teureren“ Dienstleistungen an diese Ziel-gruppen könnte als Verkaufsargument bei dem Vertrieb von Dienstleistungen an Kunden aus dem Segment 3 dienen (vgl. Kapitel 6.1).

Identifikation der Segmente

Für praktische Zwecke stellt sich die Frage, woran ein Anbieter erkennen kann, welchem Segment ein bestimmter Kunde zuzurechnen ist. Wie in den meisten Segmentierungsstudien (Lilien et al. 2007, S. 62 f.) ist es auch hier nicht möglich, die Kundengruppen durch einfach zu beobachtende Indikatoren wie Branche, Mit-arbeiterzahl usw. zu beschreiben. Ein Anbieter kann in solchen Situationen die Möglichkeit der Selbstselektion der Kunden nutzen. Dabei spricht nicht der Her-steller die Kunden direkt an, sondern das Unternehmen bietet jeweils auf bestimm-te Zielgruppen ausgerichtete Dienstleistungsbündel an. Durch die Auswahlent-scheidung der Kunden erfolgt somit eine Selbstselektion.

Bezogen auf das Angebot von produktbegleitenden Dienstleistungen im Werk-zeugmaschinenbau bedeutet dies, dass ein Hersteller zur Ansprache von Segment 3 nur geringe, bei den Zielgruppen 1, 2 und 4 dagegen höhere Preise verlangen sollte. Die Umsetzung einer solchen Idee ist aber aus zwei Gründen nicht unprob-lematisch:

1. Der Anbieter kann einen potenziellen Kunden vorab nicht einem bestimmten Segment zuordnen.


126

2. Der Anbieter muss die Differenzierung der Preise durchsetzen können. Dies er-fordert eine Abschottung (Fencing) der Segmente.

Eine Lösung dieses Problems besteht darin, die Segmente mit höheren Zah-lungsbereitschaften ausgehend von den zielgruppenspezifisch wichtigsten Dienst-leistungsarten zu identifizieren. Zwischen den Segmenten 1, 2 und 4 gibt es bei-spielsweise bezüglich der wichtigsten Dienstleistungsarten keine Überlappungen (siehe Tabelle 4.12).

Rang Segment 1 Segment 2 Segment 3 Segment 4 1. Instandsetzung/

Reparatur Schnittstellen-optimierung

Instandsetzung/ Reparatur

Garantieverlänge-rung

Tabelle 4.12: Darstellung der beiden wichtigsten Dienstleistungsarten je Segment

Betrachtet man die absoluten Zahlungsbereitschaften in den Segmenten genauer (Tabelle 4.13), so wird deutlich, dass zumindest bei der wichtigsten Dienstleis-tungsart die Zahlungsbereitschaft für die Best-Practice-Ausprägung im jeweiligen Segment am höchsten ist. So weist Segment 1 für die Best-Practice Ausprägung Instandsetzung/Reparatur die höchste absolute Zahlungsbereitschaft auf. Entspre-chendes gilt bei Segment 2 für eine Schnittstellenoptimierung und bei Segment 4 für eine Garantieverlängerung.

Segment 1 2 3 4 Inbetriebnahme + 2 Tage vor Ort 8.293 4.088 2.075 6.917 Inbetriebnahme + 1 Tag vor Ort 3.122 1.759 859 3.051 Reine Inbetriebnahme 1.760 932 383 1.424 Konsignationslager vor Ort 8.664 3.061 996 2.761 Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 24 Stunden 5.841 2.419 1.252 2.885 Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 48 Stunden 1.693 465 290 677 Ersatzteilverfügbarkeit mehr als 48 Stunden notwendig 0 0 69 14 12 Monate Verlängerung der Maschinengarantiedauer

6.945 3.553 1.540 (1) 7.882

6 Monate Verlängerung der Maschinengarantiedauer

3.205 521 408 2.347

Keine Verlängerung der Maschinengarantiedauer 0 0 0 0 Instandsetzung innerhalb von 12 Stunden (1) 20.743 3.983 1.868 3.450 Instandsetzung innerhalb von 24 Stunden 6.933 2.479 1.245 2.682 Instandsetzung innerhalb von 48 Stunden 992 42 299 554 Instandsetzung mehr als 48 Stunden notwendig 0 0 23 94 Vorserienproduktion auf Testanlagen 4.842 6.492 765 2.119 Simulation durch Virtuelle Maschine 2.092 2.290 332 1.212 Experteneinschätzung 371 745 153 373 Keine Machbarkeitsstudien 0 0 10 0 Schnittstellenoptimierung Ja 7.453 (1) 16.211 1.048 2.288 Schnittstellenoptimierung Nein 0 0 15 65

Tabelle 4.13: Überblick der Zahlungsbereitschaften je Segment und Darstellung der wichtigsten Eigenschaft (Angaben in EUR; die Wichtigkeit der Dienstleistung ist in Klammern angegeben)


127

Ein Anbieter kann diese Zahlungsbereitschaften für die Best-Practice Dienstleis-tungsangebote nutzen, um die einzelnen Segmente zu identifizieren.49 So ist zu empfehlen, dass ein Anbieter die Preise der Best-Practice Ausprägungen für In-standsetzung/Reparatur, Schnittstellenoptimierung und Garantieverlängerung auf 12 Monate aktiv kommuniziert. Entscheidet sich der Nachfrager für eines dieser Angebote, kann der Hersteller so auf eine entsprechende Gruppenzugehörigkeit schließen und geeignete weitere Dienstleistungen anbieten.

Wird dagegen keines der drei Angebote akzeptiert, ist davon auszugehen, dass der Nachfrager dem Segment 3 zugeordnet werden kann. In diesem Fall bietet es sich an, den Nutzen der angebotenen produktbegleitenden Dienstleistungen stärker zu kommunizieren. Dies kann beispielsweise durch den Einsatz eines Value Cal-culators erfolgen (vgl. Kapitel 6.1).

49 Zur Überprüfung dieser Aussage wurde eine Diskriminanzanalyse genutzt. Bereits eine Be-rücksichtigung der drei Best-Practice Ausprägungen der jeweils wichtigsten Dienstleistungsarten bei den Segmenten 1,2, und 4 ermöglicht eine Prognosegenauigkeit von über 80%. Werden die Best-Practice Ausprägungen der jeweils wichtigsten und zweitwichtigsten Dienstleistungsarten herangezogen, kann die Gruppenzugehörigkeit auf fast 90% korrekt prognostiziert werden (für eine Darstellung der Wichtigkeiten siehe Tabelle A.2 im Anhang).


128

4.1.5.2 Analyse potenzieller Bündelangebote und Vergleich der Zahlungsbereitschaften bei Einzelverkauf der Leistungen

Grundlage für die Analyse der bün-delorientierten Zahlungsbereitschaf-ten stellen die beschriebenen vier Zielgruppen dar. Ziel ist die Untersu-chung, welche Dienstleistungsarten bzw. Ausprägungen tendenziell eher einzeln bzw. als Bündel verkauft werden sollten. Dabei ist insbesonde-re Gruppe 3 von Interesse, denn es handelt sich um das Segment mit den niedrigsten absoluten Zahlungsbereit-schaften beim Einzelverkauf. Ein kostendeckendes Angebot von pro-duktbegleitenden Dienstleistungen wird deshalb nicht bei jeder Dienst-leistung gegeben sein. Es stellt sich somit die Frage, ob durch die Art der Darstellung von Preisinformationen als Bündel bei dieser Gruppe die Zah-lungsbereitschaft erhöht werden kann.

Zahlungsbereitschaften für Bün-delangebote können mithilfe der ServPay Conjoint-Analyse erfasst werden.50 Dabei werden die Zah-lungsbereitschaften für die Dienstleis-tungsausprägungen indirekt, d.h. durch Bewertung verschiedener Pro-duktbündel erhoben. Mithilfe der ServPay Conjoint-Analyse können auf Basis dieser Bündelbewertungen

die Zahlungsbereitschaften für die Bündelkomponenten bestimmt werden.

Bei der Interpretation der Cluster muss berücksichtigt werden, dass individuali-sierte Bündel untersucht wurden. Dies bedeutet, dass die konkrete Ausgestaltung der Bündel je nach Befragungsteilnehmer variieren kann. Deshalb soll zunächst dargestellt werden, welche Bündel je Gruppe besonders von den Befragten aus-gewählt wurden. In Abb. 4.22 wird deshalb je Zielgruppe dargestellt, welche Bün-del untersucht wurden. Die Bündel wurden so gebildet, dass diese die individuell (d.h. je Unternehmen) vier wichtigsten Dienstleistungsarten umfassen.

50 Siehe Kapitel 4.1.3.


129

Abb. 4.22: Häufigkeiten (in %) der Dienstleistungsarten in den untersuchten Bündeln


130

Ordnet man die Werte aus Abb. 4.22 entsprechend der Häufigkeit der untersuch-ten Bündel, so können für die Zielgruppen typische Bündel gebildet werden (siehe Tabelle 4.14).

Segment am häufigsten als Bündel untersuchte Dienstleistungsarten

1

Instandsetzung Ersatzteilverfügbarkeit Maschinengarantiedauer Schnittstellenoptimierung

2

Schnittstellenoptimierung Machbarkeitsstudien Instandsetzung Inbetriebnahme

3

Instandsetzung Inbetriebnahme Maschinenschulung Ersatzteilverfügbarkeit

4

Maschinengarantiedauer Inbetriebnahme Maschinenschulung Instandsetzung

Tabelle 4.14: Überblick der am häufigsten untersuchten Bündel je Segment

Im Folgenden werden die Zahlungsbereitschaften bei einem Einzelverkauf mit de-nen des Bündelverkaufs verglichen.51 Bei einem Vergleich der Ergebnisse wird Folgendes deutlich:

die Wahl des Preismodells (Art der Darstellung von Preisinformationen) hat Einfluss auf die Zahlungsbereitschaften der Nachfrager, d.h. die erfassten Zah-lungsbereitschaften unterscheiden sich,

meist sind mit einer Einzelbepreisung höhere Zahlungsbereitschaften verbun-den,

Bündelangebote sind allerdings bei bestimmten Dienstleistungsangeboten eine Möglichkeit, um die Zahlungsbereitschaften positiv zu beeinflussen, dies gilt insbesondere für Dienstleistungsausprägungen, die nicht der „Best-Practice“ entsprechen und

bei Zielgruppen (Segment 3), bei denen im Einzelverkauf nur geringe Zah-lungsbereitschaften erhoben wurden, kann das Angebot von Dienstleistungen im Bündel die Zahlungsbereitschaft erhöhen.

51 Für einen kompletten Überblick über die Zahlungsbereitschaften aller Dienstleistungsarten im Bündelfall bzw. der Einzelbepreisung vgl. Tabelle A.3 im Anhang.


131

Erläuterungen zur Einschätzung der Vorteilhaftigkeit einer Bündelung

Die Vorteilhaftigkeit der Bündelung wird zunächst anhand der für eine Zielgruppe „typischen“ Bündel eingeschätzt. Dabei ist es notwendig, nicht nur Auswirkungen auf die Zahlungsbereitschaften einzelner Dienstleistungsangebote, sondern die Zahlungsbereitschaften für das Gesamtbündel zu berücksichtigen. Dies ist not-wendig, da es möglich ist, dass eine Bündelung zwar bei drei Dienstleistungsarten leicht höhere, aber bei einer Dienstleistung deutlich niedrigere Zahlungsbereit-schaften hervorrufen kann und deshalb der erzielbare Gesamtpreis geringer ist; ei-ne Bündelung wäre dann nicht sinnvoll.

Da individualisierte Bündel erfasst wurden, werden neben für eine Zielgruppe typischen (besonders häufig nachgefragten) Bündeln auch weitere spezifische Bündelkombinationen beschrieben, in denen eine Bündelung sinnvoll sein könnte.

Vertriebsmitarbeiter können diese Informationen nutzen, um anhand der vom Kunden nachgefragten Dienstleistungsangebote zu entscheiden, ob diese einzeln oder als Bündel angeboten werden sollten. Ausgangspunkt sind dabei die Zah-lungsbereitschaften für die Einzelleistungen. Es ist lediglich zu prüfen, ob die Summe dieser Zahlungsbereitschaften im Bündel höher als bei einem Einzelver-kauf ist und eine entsprechende Option mit höheren Zahlungsbereitschaften aus-zuwählen. Im Folgenden werden zur Verdeutlichung verschiedene Beispiele dar-gestellt. Die Vorteilhaftigkeit ist allerdings vom Unternehmen, je nachdem, welche konkreten Leistungen vom Kunden nachgefragt werden, in jedem Einzel-fall noch einmal zu überprüfen.

Segment 3 - „die Traditionalisten“ (n=293)

In Tabelle 4.15 werden die am häufigsten gewählten Bündelkomponenten darge-stellt. In der ersten Spalte wird dabei die Häufigkeit präsentiert, mit der eine Dienstleistungsart im Rahmen der individualisierten Bündelung untersucht wurde. Von besonderem Interesse sind die letzten drei Spalten der Tabelle 4.15. Dabei wird zunächst die ermittelte Zahlungsbereitschaft für den Einzelverkauf und da-nach der entsprechende Wert bei einer Bündelung präsentiert. In der letzten Spalte wird die Differenz gebildet – ist diese negativ, ist eine Bündelung vorzuziehen; ist er positiv, ist ein Einzelverkauf sinnvoll.

Da, wie schon erwähnt, eine Einschätzung der Vorteilhaftigkeit verschiedener Dienstleistungsangebote nur unter Berücksichtigung der Zahlungsbereitschaft für das jeweilige Gesamtbündel möglich ist, werden im Folgenden die Auswirkungen einer Bündelung anhand verschiedener Szenarien (Bündelung ist vorteilhaft bzw. nicht vorteilhaft) dargestellt.


132

Cluster 3 Relative

Häufigkeit Wichtig-

keit Einzel-verkauf

Bündel Differenz

61,8% 1 Innerhalb von 12 Stunden 2.725 1.984 741

Innerhalb von 24 Stunden 1.771 1.546 225

Innerhalb von 48 Stunden 449 530 -81

Instandsetzung/Reparatur

Mehr als 48 Stunden notwendig

52,9% 2 Inbetriebnahme + 2 Tage vor Ort 3.048 14.47 1.601

Inbetriebnahme + 1 Tag vor Ort 1.136 683 453

Inbetriebnahme und Anlauf-betreuung

Reine Inbetriebnahme

48,8% 3 Individualisiert 2.386 2.166 220 Fortgeschritten 1.855 1.980 -125 Basis 908 986 -78

Maschinen schulung

Keine

43,69% 7 Konsignationslager vor Ort 1.977 1.673 304 Innerhalb von

24 Stunden 2.352 1.473 880


Ersatzteil-verfügbarkeit


Tabelle 4.15: Segment 3 - Überblick der „typischen“ Dienstleistungsarten und Vergleich zwi-schen Einzelpreis und Bündelkomponentenpreis (Angaben in Euro)

- Szenario: Bündelung ist vorteilhaft -

Der Unterschied zum Einzelverkauf ist bei einer Bündelung auch im (für die Bün-delung) besten Szenario eher gering. Dabei handelt es sich um ein Bündel beste-hend aus Instandsetzung innerhalb von 48 h, reine Inbetriebnahme, fortgeschritte-ne Maschinenschulung und Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 48 h (siehe Tabelle 4.15). Werden diese Leistungen gebündelt angeboten, so erhöht sich die Zahlungsbereitschaft um 210 € (im Einzelverkauf ergibt sich ein Wert des Bün-dels von 2.892 € (= 449+0+1.855+588), dieser steigt im Bündelfall auf 3.102 € (= 530+0+1.980+592). Dies entspricht einer Erhöhung um etwa 7 %.

Wird lediglich eine Basis Maschinenschulung angeboten, erhöht sich die Zah-lungsbereitschaft im Bündelfall gegenüber einer Einzelbepreisung um 167 € (dies


133

entspricht etwa 8,6%). Eine Bündelung bewirkt somit im besten Fall eine modera-te Erhöhung der Zahlungsbereitschaft bei den Kunden.

- Szenario: Bündelung ist nicht vorteilhaft -

Wird vom Kunden mehr als nur die reine Inbetriebnahme nachgefragt, ist eine Bündelung nicht mehr sinnvoll Durch den Vertrieb von Bündeln würde sich die Zahlungsbereitschaft in jedem Fall verringern. Beispielhaft soll dies am Angebot eines Bündels bestehend aus Instandsetzung innerhalb von 48 h, Inbetriebnahme+ 1 Tag vor Ort, fortgeschrittene Maschinenschulung und Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 48 h verdeutlicht werden. Die Zahlungsbereitschaft im Einzelver-kauf ist 4.028 € (449+1.136+1.855+588), im Bündelfall beträgt diese nur noch 3.785 € (530+683+1.980+592). Die Dienstleistungen sollten deshalb einzeln ver-marktet werden.

Zusammenfassend ist festzustellen, dass bei der Analyse der „typischen“ Bün-del nur wenige Szenarien denkbar sind, in denen eine Bündelung sinnvoll er-scheint.

- Vorteilhaftigkeit der Bündelung bei seltener gewählten Komponenten -

Im Folgenden werden auch weitere, individualisierte Bündel betrachtet. Dabei handelt es sich um Bündel, die aus Dienstleistungsarten bestehen, die weniger häufig als die oben beschriebenen vier Dienstleistungen gewählt wurden (siehe Tabelle 4.16).52

Cluster 3 Relative


keit Einzel-verkauf

Bündel Differenz

34,1% 4 12 Monate Verlängerung 3.631 2.410 1.221 6 Monate Verlängerung 1.014 1.048 -34

Verlängerung der Maschinen-garantiedauer

Keine Verlängerung

31,7% 5 Individualisiert 2.697 4.016 -1.319 Fortgeschritten 1.830 3.339 -1.509 Basis 867 931 -64

Spezifische Software-schulung

Keine

Tabelle 4.16: Überblick der weniger häufig gewählten Dienstleistungen mit höheren Zahlungs-bereitschaften im Bündelfall (Angaben in Euro)

Anhand dieser Ergebnisse ist erkennbar, dass bei der Verlängerung der Maschi-nengarantiedauer auf 6 Monate eine leicht höhere Zahlungsbereitschaft im Bün- 52 Bei Dienstleistungsarten, die nur selten untersucht werden wurden, ist es aufgrund der weni-gen Beobachtungen nicht sinnvoll, Aussagen über die Vorteilhaftigkeit eines Preismodells zu treffen. Dienstleistungsarten, die von weniger als 15% der Befragten innerhalb der individuali-sierten Bündel gewählt wurden, werden deshalb nicht in Tabelle 4.16 berücksichtigt. Ausge-schlossen wurden deshalb die Dienstleistungsarten Preisstabilitätsgarantie und Machbarkeitsstu-dien.


134

delverkauf erzielt werden kann. Dieser Unterschied ist allerdings so gering, dass nicht unmittelbar auf die Vorteilhaftigkeit eines Bündels geschlossen werden kann.

Fragt ein Kunde dagegen u.a. auch eine Softwareschulung nach, wendet sich das Bild. Insbesondere bei fortgeschrittenen und individualisierten Softwareschu-lungen kann die Zahlungsbereitschaft bei einer Bündelung deutlich gesteigert werden. Dies soll erneut anhand eines Beispiels verdeutlicht werden.

- Szenario: Bündelung ist vorteilhaft -

Angenommen ein Unternehmen fragt eine fortgeschrittene Softwareschulung und zusätzlich (analog zu dem Beispiel vorab) Instandsetzung innerhalb von 48 h, In-betriebnahme + 1Tag vor Ort, fortgeschrittene Maschinenschulung und Ersatz-teilverfügbarkeit innerhalb von 48 h nach, so ist eine Bündelung sinnvoll. Es er-gibt sich ein Bündelpreis von 7.124 € (530+683+1.980+592+3.339) während bei einem Einzelverkauf lediglich 5.858 € (449+1.136+1.855+588+1.830), erzielt werden könnte.

Sogar eine Bündelung einer fortgeschrittenen Softwareschulung in Kombinati-on mit einer Inbetriebnahme und 2 Tage Vor-Ort ist sinnvoll, d.h. hier ergäbe sich bei einer Bündelung eine Zahlungsbereitschaft von 7.888 € (530+1.447+1.980 +592+3.339), bei einer Einzelbepreisung ein Wert von 7.770 € (449+3.048+1.855 +588+1.830).

- Szenario: Bündelung ist nicht vorteilhaft -

Erst wenn verschiedene zusätzliche Dienstleistungen nachgefragt werden, kann erneut eine Einzelbepreisung sinnvoll sein. Dies gilt beispielsweise für das Bündel Instandsetzung innerhalb von 12 Stunden, Inbetriebnahme und 2 Tage Vor-Ort, individualisierte Maschinenschulung, Konsignationslager vor Ort und fortge-schrittene Softwareschulung. Bei einer Bündelung ist ein Preis von 10.609 € mög-lich (1.984+1.447+2.166+1.673+3.339), dagegen ergibt sich bei einer Einzel-bepreisung eine Zahlungsbereitschaft von 12.833 € (2.725+3.048+2.386+1.977 +2.697).

Zwischenfazit Segment 3

Bei den am häufigsten gebündelten Dienstleistungsarten erscheint im Segment 3 eine Einzelbepreisung sinnvoll. Wird dagegen die (von den Entscheidern seltener gewählte) Dienstleistungsart Softwareschulung nachgefragt, ist eine Bündelung in deutlich mehr Fällen vorteilhaft.

Segment 4 - „die Ergebnissicherer“ (n=100)

Bei Segment 4 handelt es sich um die zweitgrößte Zielgruppe. Auch hier wird die Vorteilhaftigkeit der Einzelbepreisung bzw. der Bündelung anhand verschiedener Beispiele beschrieben. Dabei werden zunächst wieder typische und danach weni-ger häufig genutzte Bündel dargestellt.


135

In Tabelle 4.17 werden die am häufigsten im Bündel untersuchten Dienstleis-tungsarten präsentiert. Betrachtet man die Ergebnisse, so wird deutlich, dass eine Bündelung der Dienstleistungsarten Inbetriebnahme und Maschinenschulung stets zu einer Verringerung der Zahlungsbereitschaften führt. Entsprechendes gilt für die Best-Practice Ausprägungen der Dienstleistungsarten Maschinengarantiedau-er und Instandsetzung.

Lediglich bei zwei Ausprägungen können höhere Zahlungsbereitschaften im Bündel erzielt werden (dabei handelt es sich um eine Verlängerung der Maschi-nengarantie um 6 Monate und eine Instandsetzung innerhalb von 48 Stunden).

Cluster 4

Relative Häufigkeit

Wichtig-keit

Einzel-verkauf

Bündel Differenz

55% 1 12 Monate Verlängerung 11.365 5.094 6.271 6 Monate Verlängerung 3.355 4.035 -680


Keine Verlängerung

53% 2 Inbetriebnahme + 2 Tage vor Ort

8.907 4.792 4.115


3.245 2.503 742



48% 4 Individualisiert 6.456 4.539 1.917 Fortgeschritten 5.091 4.258 833 Basis 2.541 1.872 669

Maschinenschu-lung

Keine

41% 6 Innerhalb von 12 Stunden 5.493 3.205 2.289 Innerhalb von 24 Stunden 5.179 2.957 2.222 Innerhalb von 48 Stunden 680 758 -79




Betrachtet man die am häufigsten untersuchten Dienstleistungsarten im Bündel, ist anhand der in Tabelle 4.17 dargestellten Zahlungsbereitschaften kein Bündel be-stehend aus vier Dienstleistungsarten sinnvoll.53

53 Nur wenn ein Kunde lediglich die zwei Dienstleistungen wie „Maschinengarantieverlängerung um 6 Monate“ und „Basis Maschinenschulung“ nachfragt, wäre eine Bündelung gerade sinnvoll, d.h. es ergäbe sich im Bündelfall ein möglicher Preis von 4.793 € (4.035+758) bei Einzelbeprei-sung dagegen nur ein Preis von 4.035 € (3.355+680). Insofern erscheint eine Bündelung nur in Ausnahmefällen geeignet.


136

- Vorteilhaftigkeit der Bündelung bei seltener gewählten Komponenten -

Werden die seltener nachgefragten Dienstleistungsarten berücksichtigt (siehe Tabelle 4.18), so sind allerdings eine Reihe weiterer Kombinationsmöglichkeiten denkbar, in denen eine Bündelung Sinn macht. Dies betrifft insbesondere den Fall, wenn ein Kunde lediglich eine sechsmonatige Garantieverlängerung und eine fortgeschrittene oder Basis Softwareschulung nachfragt bzw. sich für eine Mach-barkeitsstudie auf Basis von Experteneinschätzungen entscheidet (siehe dazu auch Tabelle 4.17).

Entscheidet sich ein Kunde dagegen für eine zwölfmonatige Garantieverlänge-rung, ist ein Einzelverkauf in jedem Fall die Option, bei der höhere Zahlungsbe-reitschaften erzielt werden können.

Cluster 4


Wichtig-keit

Einzel-verkauf

Bündel Differenz

33% 7 Konsignationslager vor Ort

6.050 3.611 2.439

Innerhalb von 24 Stunden 6.192 3.784 2.409 Innerhalb von 48 Stunden 1.348 1.760 -412

Ersatzteilver-fügbarkeit


31% 5 Individualisiert 6.406 3.743 2.662 Fortgeschritten 4.771 6.716 -1.945 Basis 2.697 4.341 -1.644

Spezifische Softwareschu-lung

Keine

17% 10 Vorserienproduktion auf Testanlagen

7.765 4.493 3.272

Simulation durch Virtuelle Maschine

3.309 2.754 555

Experteneinschätzung 344 1.677 -1.333

Machbarkeits-studien

Keine

Tabelle 4.18: Segment 4 - Überblick der weniger häufig gewählten Dienstleistungen mit höheren Zahlungsbereitschaften im Bündelfall (Angaben in Euro)

Zwischenfazit Segment 4

Auch in Segment 4 ist zu beobachten, dass eine Bündelung vor allem dann sinn-voll sein kann, wenn es sich nicht um die Best-Practice Ausprägung handelt. Dies gilt insbesondere für die Dienstleistungsangebote Basis Softwareschulungen, fort-geschrittene Softwareschulungen, Experteneinschätzungen im Rahmen von Mach-barkeitsstudien, einer Verlängerung der Maschinengarantie um 6 Monate sowie einer Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 48 Stunden.


137

Auch bei dieser Zielgruppe sollten die „Best-Practice“ Ausprägungen stets ein-zeln angeboten und bepreist werden. Fragt ein Kunde beispielsweise u.a. eine 12-monatige Garantieerweiterung nach, so ist die Zahlungsbereitschaft bei einem Einzelverkauf deutlich höher als bei einer Bündelung.

Zur Interpretation der Segmente 2 und 1

Bei den Segmenten 1 und 2 handelt es sich um vergleichsweise kleine Zielgrup-pen. Deshalb werden im Folgenden lediglich die am häufigsten als Bündel unter-suchten Dienstleistungsarten vorgestellt.

Segment 2 – „die Integrierer“ (n=42)

Wie bereits beschrieben, handelt es sich bei Segment 2 um Unternehmen, die vor allem auf eine Schnittstellenoptimierung Wert legen. Anhand von Tabelle 4.19 ist erkennbar, dass eine Einzelbepreisung bei dieser Dienstleistung zu deutlich höhe-ren Zahlungsbereitschaften führt. Dieses Merkmal dominiert die Entscheidung der Befragten, weshalb auf eine Bündelung der Dienstleistungen in diesem Segment verzichtet werden sollte.

Zwar sind bei einer Bündelung erneut für verschiedene Dienstleistungsangebo-te höhere Zahlungsbereitschaften zu beobachten, die Zahlungsbereitschaft für eine einzeln bepreiste Schnittstellenoptimierung ist allerdings deutlich höher, sodass der mögliche Gesamtpreis bei einer Bündelung niedriger als bei einem Einzelver-kauf wäre.


138

Cluster 2 Relative


keit Einzel-verkauf

Bündel Differenz

93% 1 Ja 16.831 4.098 12.733

Lösung zur Einbindung der Maschine in be-stehendes Anla-genkonzept (Schnittstellen-optimierung)

Nein

52% 2 Vorserienproduktion auf Testanlagen

11.439 7.305 4.134

Simulation durch Virtuelle Maschine

3.623 2.774 849

Experteneinschätzung 1.423 1.822 -399

Machbarkeits-studien

Keine

40% 3 Innerhalb von 12 Stunden 6.753 5.288 1.465 Innerhalb von 24 Stunden 5.212 2.844 2.368





6.423 3.124 3.298


2.556 414 2.142



31% 7 Konsignationslager vor Ort 7.458 6.523 934 Innerhalb von 24 Stunden 5.094 5.612 -518 Innerhalb von 48 Stunden 0 2.081 -2.081




Segment 1 - „die Reparierer“ (n = 33)

Auch im Segment 1 dominiert eine Dienstleistungsart die Entscheidung, dabei handelt es sich um Instandsetzung/Reparatur. Wie bereits vorab beschrieben, be-steht bei den Unternehmen dieser Zielgruppe bei einer Einzelbepreisung eine be-sonders hohe Zahlungsbereitschaft für eine Instandsetzung innerhalb von 12 Stun-den. Die Zahlungsbereitschaft für diese Ausprägung sinkt bei einer Bündelung


139

deutlich (siehe Tabelle 4.20). Deshalb ist bei dieser Zielgruppe zusammenfassend festzustellen, dass eine Bündelung nicht sinnvoll ist.54

Cluster 1


Wichtig-keit

Einzel-verkauf

Bündel Differenz

97% 1 Innerhalb von 12 Stunden 20.985 9.253 11.732 Innerhalb von 24 Stunden 6.744 5.649 1.094 Innerhalb von 48 Stunden 1.023 1.971 -948



64% 2 Konsignationslager vor Ort 12.055 7.040 5.014 Innerhalb von 24 Stunden 7.690 6.289 1.402 Innerhalb von 48 Stunden 0 3.162 - 3.162



39% 5 12 Monate Verlängerung 11.115 4.353 6.762 6 Monate Verlängerung 5.162 2.256 2.906


Keine Verlängerung

36% 4 Ja 16.050 8.165 7.885

Lösung zur Ein-bindung der Maschine in be-stehendes An-lagenkonzept (Schnittstellen-optimierung)

Nein

33% 3 Individualisiert 12.830 7.121 5.709 Fortgeschritten 8.820 4.602 4.218 Basis 2.702 546 2.156

Maschinenschu-lung

Keine


12.733 3.722 9.011


3.379 1.652 1.727




54 Für weitere Dienstleistungsarten, bei denen eine Bündelung sinnvoll sein kann, siehe Tabelle A.3 im Anhang. Allerdings wurden diese Dienstleistungsarten weniger häufig von den befragten Unternehmen gewählt.


140

Zwischenfazit

Ziel dieses Abschnitts war ein Vergleich von Zahlungsbereitschaften bei einem Einzel- bzw. Bündelverkauf. Eine Erkenntnis ist, dass durch eine Bündelung der Einzelangebote die Kaufentscheidung tendenziell komplexer wird und dies Ein-fluss auf die Zahlungsbereitschaften hat. Die Ergebnisse des Vergleichs zwischen Einzel- und Bündelbepreisung zeigen, dass sich die Zahlungsbereitschaft je nach Vermarktung (Einzelpreis bzw. Bündelpreis) unterscheiden.

Dabei wird deutlich, dass insbesondere „Best-Practice“ Ausprägungen einzeln angeboten und bepreist werden sollten. Zudem kann für das preissensible Segment 3 beobachtet werden, dass eine Bündelung die Zahlungsbereitschaften für Soft-wareschulungen deutlich erhöhen kann. Unternehmen, die nicht die „Best-Practice“ Ausprägungen anbieten können, sollten deshalb – z.B. im Rahmen von Pilotprojekten – prüfen, ob eine Bündelung der Leistungen ein höheres Erlöspo-tenzial ermöglicht.

4.1.6 Fazit

Ziel dieser Studie war die Erfassung von Zahlungsbereitschaften für produktbe-gleitende Dienstleistungen am Beispiel des Werkzeugmaschinenbaus – einer der Komponenten für die Ermittlung der Wirtschaftlichkeitsdimension eines poten-ziellen KKVs®. Dieser Wirtschaftsbereich weist verschiedene Besonderheiten auf, die berücksichtigt werden müssen. So ist diese Branche dadurch gekennzeichnet, dass die Bedürfnisse der Nachfrager äußerst heterogen sind und deshalb eine Viel-zahl an möglichen Dienstleistungen relevant sein kann. Andererseits liegen vorab kaum Informationen über mögliche Zahlungsbereitschaften vor. Schließlich kön-nen verschiedene Preismodelle (Einzelpreis bzw. Bündelung) relevant sein.

Keines der bisher bekannten Verfahren zur Bestimmung von Zahlungsbereit-schaften kann in einem solchen Untersuchungskontext sinnvoll eingesetzt werden. Da mit diesen Methoden entweder nur bestimmte (einzelne) Alternativen oder nur wenige Eigenschaften und Ausprägungen (Dienstleistungsarten und Dienstleis-tungsangebote) untersucht werden können bzw. a priori ausreichend Informatio-nen über Preisbandbreiten bzw. Zahlungsbereitschaften der Nachfrager vorliegen müssen.

Aus diesem Grund haben wir ein neuartiges Verfahren zur Messung von Zah-lungsbereitschaften – die ServPay Conjoint-Analyse – entwickelt, die in der Lage ist, die besonderen Anforderungen an den Untersuchungskontext zu erfüllen. Die-se Methode wurde innerhalb einer empirischen Studie in der Werkzeugmaschinen-Branche genutzt.

Als Ergebnis lassen sich vier Segmente identifizieren: Es wird deutlich, dass die überwiegende Mehrheit der Befragungsteilnehmer (Segment 3 – 62,61%) ge-


141

ringe Zahlungsbereitschaften für produktbegleitende Dienstleistungen aufweist. Das lehrt uns auch die praktische Realität. Eine mögliche Erklärung für diese ge-ringen Zahlungsbereitschaften könnte darin bestehen, dass produktbegleitende Dienstleistungen bisher häufig „kostenlos“ von den Herstellern zu der Kernleis-tung „dazu gegeben“ wurden und die Kunden deshalb „nicht daran gewöhnt“ sind, für diese Leistungen zu bezahlen.

Andererseits könnten sich Anbieter bei einer aktiven Vermarktung von pro-duktbegleitenden Dienstleistungen zunächst auf die drei Zielgruppen konzentrie-ren, die höhere Zahlungsbereitschaften aufweisen. Dazu gehört beispielsweise:

das Segment der „Ergebnissicherer“ (21,37%), die besonderen Wert auf eine 12 Monate Garantieverlängerung und auf eine virtuelle Maschine legen,

das Segment der „Integrierer“ (8,97%) die stark auf Dienstleistungen wie Schnittstellenoptimierung, Machbarkeitsstudien, Instandsetzung und Maschi-nenschulungen achten oder schließlich

das Segment der „Reparierer“ (7,05%) die insbesondere auf Dienstleistungen (Instandsetzung innerhalb von 12 Stunden, Versorgung mit Ersatzteilen durch Nutzung eines Konsignationslagers und Optimierung von Schnittstellen) ach-ten, die einen problemlosen Betrieb der Maschine gewährleisten und insgesamt die höchsten absoluten Zahlungsbereitschaften aufweisen.

Können die Dienstleistungen erfolgreich in diesen Segmenten vermarktet werden, erscheint auch ein Vertrieb im Segment der „Traditionalisten“ aussichtsreicher. So ist es möglich, dass die Kunden der Segmente mit höheren Zahlungsbereitschaften als sog. „Referenzkunden“ dienen, d.h. die erfolgreiche Vermarktung von Dienst-leistungen bei einem Wettbewerber des nachfragenden Unternehmens könnte als Argument zur Beeinflussung der Zahlungsbereitschaften verwendet werden.

Für den Fall, dass der Anbieter, die separate Bepreisung der Dienstleistungen im hybriden Leistungsbündel realisieren möchte, kann er auch verschiedene Preismodelle (Einzel- vs. Bündelpreis) in Betracht ziehen. Die Ergebnisse dieser Untersuchung zeigen, dass bei einer Einzelbepreisung tendenziell höhere Zah-lungsbereitschaften zu beobachten sind. Dies gilt, obwohl die Bündel auf Basis der individuellen Anforderungen der Nachfrager erstellt wurden. Untersucht man die erfassten Zahlungsbereitschaften genauer, wird deutlich, dass insbesondere „Best-Practice“ Ausprägungen einzeln vermarktet werden sollten. Die Vermutung von Nagle, Hogan (2006, S. 75), dass insbesondere Leistungen, die zur Differen-zierung vom Wettbewerb beitragen, einzeln vermarktet werden sollten, kann somit bestätigt werden. Dagegen ist bei verschiedenen Dienstleistungsangeboten, die Basis- bzw. Standardleistungen entsprechen, zu beobachten, dass eine Bündelung zu höheren Zahlungsbereitschaften führt.

Vor einer Umsetzung der Ergebnisse in Dienstleistungsangebote sollten bei der Entscheidung, ob bestimmte Dienstleistungen einzeln oder als Bündel vertrieben werden, ebenfalls die identifizierten Zielgruppen berücksichtigt werden. Es zeigt


142

sich, dass insbesondere bei Segment 3 (die größte Zielgruppe, deren Befragungs-teilnehmer allerdings die geringsten Zahlungsbereitschaften aufweisen) eine Bün-delung am vorteilhaftesten erscheint.

Die Art der Vermarktung hat somit u.U. einen erheblichen Einfluss auf die Zahlungsbereitschaften der Nachfrager und damit auf das Erlöspotenzial der Her-steller.

Zusammenfassend ist es den Anbietern von Werkzeugmaschinen und entspre-chenden produktbegleitenden Dienstleistungen auf Basis dieser Untersuchungser-gebnisse möglich, die Anforderungen der Kunden zielgerichteter (durch Fokussie-rung auf bestimmte Bedürfnisgruppen) zu berücksichtigen und jeweils eine Vermarktungsform zu wählen, die den Unternehmenszielen am besten entspricht.

Einschränkend ist jedoch anzumerken, dass die Befragungsteilnehmer bei sämt-lichen Studien, in deren Rahmen hypothetische Kaufentscheidungen untersucht werden, möglicherweise tendenziell niedrigere Zahlungsbereitschaften angeben. Dies ändert allerdings nichts an der relativen Vorziehenswürdigkeit der untersuch-ten Dienstleistungen. Diese Werte können somit direkt zur aktiven Dienstleis-tungsentwicklung genutzt werden.


143

4.2 Innovative Geschäftsmodelle: Performance Contracting und seine Anwendungsfelder

4.2.1 Problemstellung und Grundlagen des Geschäftsmodells Performance Contracting

Während die Preismodelle der Einzel- und Bündelbepreisung sich noch weitge-hend im klassischen Geschäftsmodell bewegen, ist das Performance Contracting einer völlig anderen Geschäftsmodellkategorie zuzuordnen. Das Performance Contracting umfasst all diejenigen Geschäftsmodelle hybrider Leistungsbündel, bei denen die individualisierte Kombination von Investitionsgütern und industriel-len Dienstleistungen durch vertraglich abgesicherte Leistungsversprechen und va-riable Vergütungsmodelle begleitet wird. Auch wenn die ursprüngliche Idee des Performance Contracting keineswegs neu ist,55 so erlangte dieses Geschäftsmodell aufgrund der ausgeprägten Lösungsorientierung erst im Zuge der mangelnden Dif-ferenzierbarkeit der industriellen Investitionsgüter eine steigende Bedeutung bei der Generierung eines KKVs®. Bei Inanspruchnahme eines Performance Contrac-ting-Angebotes können Kunden beispielsweise den Kauf eines Kompressors durch die variable Entlohnung genutzter Druckluft ersetzen oder die mit einer garantier-ten Verfügbarkeit zur Verfügung gestellte Werkzeugmaschine auf Basis der dar-auf gefertigten Teile bezahlen. Die zum Betrieb der überlassenen Investitionsgüter notwendigen Dienstleistungen werden dabei in den meisten Fällen vom Anbieter der Leistung koordiniert und erbracht, sodass für den Kunden ein „Rundum-sorglos-Paket“ entsteht.

Die Ausführungen machen deutlich, dass das Performance Contracting im Ver-gleich zu den klassischen Geschäftsmodellen noch stärker das eigentliche Kun-denproblem in den Vordergrund stellt. Mit der gezielten Kombination von Sach- und Dienstleistungen zu individuellen Lösungen und der vertraglichen Festlegung von Leistungsversprechen wird ein Mehrwert für den Kunden geschaffen, der der Effektivitätsdimension des KKVs® Rechnung trägt.

Da die Umsetzung des Performance Contracting nicht nur die technisch-organisatorische Zusammenführung einzelner Leistungsbestandteile, sondern auch deren Einbettung in die Wertschöpfungsprozesse des Kunden umfasst, erfordert sie ein hohes Ausmaß an neuartigen Kompetenzen auf Anbieterseite, die vom Wettbewerb nur schwer zu imitieren sind. Folglich kann die konsequente Umset-zung des Performance Contracting nicht nur in einem gesteigerten Kundennutzen

55 Die Erfinder der Dampfmaschine – James Watt und Matthew Boulton – boten bereits zur Markteinführung dieser Maschine eine Überlassung und Wartung gegen ein nutzungsabhängiges Entgelt an (Schulz et al. 2001, S. 46).

4.2 Innovative Geschäftsmodelle

144

resultieren, sondern auch einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil begründen, der sich in einem umfangreichen Erlöspotenzial niederschlagen kann.

Das Performance Contracting, das – wie zuvor erläutert – eine Erfolg verspre-

chende Option zur Generierung eines KKVs® darstellt, soll dabei wie folgt defi-niert werden:

Beim Performance Contracting handelt es sich um ein Geschäftsmodell hybri-

der Leistungsbündel, bei dem der Nachfrager auf Basis vertraglich fixierter Kon-ditionen lediglich ein variables Entgelt für die Verfügbarkeit (Potenzial), die Nut-zung (Prozess) oder das Resultat der Nutzung (Ergebnis) eines hybriden Leistungsbündels entrichtet und der Leistungsanbieter zumindest die Verfügbar-keit des zugrunde liegenden Investitionsgutes garantiert.

Trotz der umfangreichen Potenziale, die dem Performance Contracting insbeson-dere zur Differenzierung im Wettbewerb zugesprochen werden, verhalten sich vie-le Investitionsgüterhersteller bei der Einführung und dem aktiven Angebot dieses Geschäftsmodells nach wie vor zurückhaltend (Lay 2007, S. 25). Vor dem Hinter-grund der möglichen umfangreichen Risiken (Freiling 2004) ist diese Zurückhal-tung gewiss nicht verwunderlich, zumal der Einstieg in das Performance Contrac-ting in vielen Fällen eine fundamentale und kostspielige Transformation der Wertschöpfungsprozesse erfordert, die – wie einige gescheiterte Vorstöße bei der Vermarktung von Aufzügen, Gabelstaplern oder ganzen Maschinenstraßen zeigen – nicht in jedem Fall zu einer Verbesserung der wirtschaftlichen Situation des Un-ternehmens beiträgt. Um Anbietern eine gesicherte Entscheidungsbasis für den gezielten Einstieg in dieses Geschäftsmodell bieten zu können, sollen daher im Folgenden diejenigen Faktoren genauer untersucht werden, die die Entscheidung eines Nachfragers für oder gegen die Wahl des Geschäftsmodells Performance Contracting negativ beeinflussen.

Auf Basis der aufgestellten Definition des Performance Contracting können mit der variablen Vergütung sowie der durch den Anbieter garantierten Verfügbarkeit des Investitionsgutes zwei zentrale Charakteristika des Performance Contracting identifiziert werden. Stellt man einen Bezug zwischen diesen beiden Besonderhei-ten und den klassischen produktorientierten Geschäftsmodellen her, lassen sich die klassischen Angebote und das Performance Contracting anhand zweier zentraler Entscheidungsdimensionen voneinander abgrenzen:

Wer trägt das Investitionsrisiko? Während der Nachfrager im klassischen (pro-duktorientierten) Geschäftsmodell üblicherweise im Kauf- oder Erbringungs-zeitpunkt eine Anschaffungsauszahlung für die materiellen (z.B. Maschine oder Anlage) oder immateriellen Leistungen (z.B. Inbetriebnahme, Maschinenschu-lung) tätigt, wird diese einmalige Vergütung im Geschäftsmodell Performance Contracting durch ein variables und potenzial-, prozess- oder ergebnisabhängi-ges Entgelt ersetzt.


145

Wer trägt das Risiko der Maschinenverfügbarkeit? Ist der Nachfrager im klas-sischen Geschäftsmodell für die Kombination von notwendigen Dienstleistun-gen (z.B. Wartungsleistungen, Vorhalten von Ersatzteilen etc.) zur Sicherstel-lung der Maschinenverfügbarkeit selbst verantwortlich, so übernimmt im Geschäftsmodell Performance Contracting der Anbieter diese Aufgabe. Dieser garantiert darüber hinaus die Verfügbarkeit der Maschine.

Abb. 4.23: Systematik zur Einordnung des Geschäftsmodells Performance Contracting

Abb. 4.23 stellt die betrachteten grundlegenden Unterscheidungsmerkmale des klassischen Geschäftsmodells und des Performance Contracting systematisch dar. Neben den bereits beschriebenen Extremformen resultieren aus dieser abgrenzen-den Gegenüberstellung zwei weitere Zwischenformen von Geschäftsmodellen, die ebenfalls in der Praxis verbreitet sind und gegenüber dem klassischen Geschäfts-modell durchaus Potenzial zur Differenzierungsmöglichkeit auf hart umkämpften


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Industriegütermärkten bieten: der Full Service Contract sowie das Produktionska-pazitätenleasing.

Beim Full Service Contract tätigt der Nachfrager nach wie vor eine Anschaf-fungsauszahlung für alle von ihm gekauften materiellen und immateriellen Leis-tungen, während der Anbieter die Sicherstellung der Maschinenverfügbarkeit durch die Kombination geeigneter Dienstleistungen kombiniert (Stremersch et al. 2001). Der Nachfrager erhält somit ein „Rundum-sorglos-Paket“, für das er aller-dings sofort und unabhängig von der Nutzung des Investitionsgutes sowie der durchgeführten industriellen Dienstleistungen zahlen muss. Derartige Geschäfts-modelle werden beispielsweise von der Firma Barrington Medical Imaging für medizinische Geräte, von der Firma Coperion für Compoundiersysteme zur Auf-bereitung von Kunststoffen und Pulverfarben sowie von ABB für vollständige Großanlagen angeboten.

Beim Produktionskapazitätenleasing ist der Nachfrager hingegen für die Kom-bination von industriellen Dienstleistungen zur Sicherstellung der Maschinenver-fügbarkeit selbst verantwortlich. Der Anbieter stellt dem Kunden folglich nur das Investitionsgut zur Verfügung, wobei der Nachfrager wiederum lediglich ein vari-ables Entgelt entrichtet, das entweder an das Potenzial (Verfügbarkeit), an den Prozess (Auslastungsgrad) und im theoretischen Ausnahmefall auch an das Er-gebnis gekoppelt sein kann.56 Diese Form des Leasings, die auch als Contingent Leasing bezeichnet wird, wird in der prozessabhängigen Form beispielsweise von dem Unternehmen BTV Leasing für die Nutzung von Flugzeugen angeboten („pay by the hour“). Ein ähnliches Modell ist bei Volkswagen Leasing für den Vertrieb von Nutzfahrzeugen geplant (o.V. 2008). Darüber hinaus kann diese Variante grundsätzlich auch bei den führenden Leasinggesellschaften in Anspruch genom-men werden.

Zusätzlich zum klassischen Angebot und dem Performance Contracting sollen diese beiden Zwischenformen in die nun folgende Analyse aufgenommen werden, um Empfehlungen ableiten zu können, in welchen Fällen Performance Contrac-ting-Angebote und in welchen Fällen risikoärmere Vorstufen des Performance Contracting den höchsten Beitrag zu einer nachfragerorientierten Differenzierung im Wettbewerb leisten können.57 Derartige Erkenntnisse sind für Industriegüter-hersteller von elementarer Bedeutung, da die umfangreichen Risiken bei der inter-nen Realisierung des Performance Contracting nicht mehr auf „gut Glück“, son-dern nur in Erfolg versprechenden Fällen übernommen werden müssten. Folglich

56 Zum Produktionskapazitätenleasing vgl. z.B. Backhaus 2003, S. 633 ff.; Hermann 1984, S. 152 ff.; Saak 2007, S. 7. 57 Folglich kann ermittelt werden, ob und wann dem Nachfrager lediglich die Abdeckung des In-vestitionsrisikos (Produktionskapazitätenleasing) oder des Maschinenverfügbarkeitsrisikos (Full Service Contract) ausreicht oder er die Abdeckung beider Risiken (Performance Contracting) präferiert.


147

soll die im weiteren Verlauf dargestellte Untersuchung den Weg für ein situations-spezifisches und aktives Angebot des Performance Contracting ebnen.

4.2.2 Empirische Analyse der Wahl des Geschäftsmodells Performance Contracting

4.2.2.1 Gestaltung und Durchführung der Untersuchung

Auf Basis theoretischer Überlegungen, einer umfassenden Literaturanalyse sowie durchgeführter Experteninterviews konnten zahlreiche Faktoren identifiziert wer-den, die die Präferenz des Nachfragers für das Geschäftsmodell Performance Contracting potenziell positiv oder negativ beeinflussen können. Bei einer syste-matischen Betrachtung dieser Faktoren können grundsätzlich drei Kategorien von Einflussfaktoren unterschieden werden:

1. Einflussfaktoren mit Bezug zu den Ressourcen der Nachfrager: Von Ressour-cen ist immer dann zu sprechen, wenn ein Unternehmen über spezifische Fä-higkeiten oder Mittel verfügt, zu denen die Konkurrenten des Unternehmens keinen Zugang haben. Diese Ressourcen, die physischer (z.B. Maschinen), fi-nanzieller (z.B. liquide Mittel), organisationaler (z.B. Unternehmenskultur) oder personeller (z.B. Wissen der Mitarbeiter) Natur sein können (Barney 1995), sind demnach in der Lage, die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens nachhaltig sicherzustellen (Freiling 2001, S. 22). Besitzt ein Unternehmen eine wertvolle, knappe und schwer imitierbare Ressource, so kann die Nutzung die-ser Ressource einen nachhaltigen KKV® mit sich bringen. Übertragen auf die Wahl des Geschäftsmodells bedeutet dies, dass aufgrund vorhandener Ressour-cen die Wahl bestimmter Geschäftsmodelle mehr oder weniger sinnvoll sein kann.

2. Transaktionsspezifische Einflussfaktoren: Wird eines der vier Geschäftsmodel-le durch den Nachfrager in Anspruch genommen, so hat dies in der Abwick-lungsphase einen Austausch von Gütern oder Dienstleistungen zwischen An-bieter und Nachfrager zur Folge. Dieser Austausch, der auch als Transaktion bezeichnet werden kann, hat Abwicklungs-, Organisations- oder Absicherungs-kosten zur Folge, die je nach Geschäftsmodell unterschiedlich hoch ausfallen können (Ebers, Gotsch 2006). Diese Kosten können durch zahlreiche Faktoren positiv oder negativ beeinflusst werden, sodass je nach Ausgestaltung dieser Faktoren die Wahl für oder gegen ein bestimmtes Geschäftsmodell unterschied-lich ausfallen kann.

3. Interaktionseffekte: Einzelne Einflussfaktoren der beiden zuvor genannten Ka-tegorien können darüber hinaus in einem Zusammenhang stehen. Somit ist es möglich, dass die Wirkung der Ausprägungen eines Einflussfaktors der einen


148

Kategorie von den Ausprägungen eines Einflussfaktors der anderen Kategorie abhängt.

Um überprüfen zu können, welche der vermuteten Faktoren tatsächlich einen Ein-fluss auf die Geschäftsmodellwahl ausüben, wurde eine empirische Untersuchung mit Kunden des deutschen Werkzeugmaschinenmarktes durchgeführt. Hierbei er-folgte die Datenerhebung im Rahmen einer Internetbefragung, die aufgrund des hohen Erklärungsbedarfs der Untersuchung telefonisch durch ein Marktfor-schungsinstitut unterstützt wurde. Im vorliegenden Fall bestand Zugriff auf eine Unternehmensdatenbank, aus der eine zufällige Stichprobe mit 1.750 namentlich bekannten Vertretern deutscher Unternehmen gezogen werden konnte, die inner-halb der letzten drei Jahre unmittelbar am Kauf einer Werkzeugmaschine beteiligt gewesen sind.

Um die Repräsentativität der Stichprobe und somit die Übertragbarkeit der Er-gebnisse zu gewährleisten, wurden bei der Auswahl der Stichprobe bestimmte Se-lektionskriterien definiert. Konkret konnte unter Rückgriff auf interne Statistiken des Datenbankinhabers sowie öffentliche Statistiken des Vereins deutscher Werk-zeugmaschinenfabriken (VDW – Verein deutscher Werkzeugmaschinenfabriken 2006) eine Stichprobe erstellt werden, die in Bezug auf die Größe der nachfragen-den Unternehmen (Mitarbeiteranzahl), die nachgefragte Maschinentechnologie und die Branchenzugehörigkeit der Nachfrager als national repräsentativ für den Werkzeugmaschinenbau eingestuft werden kann.

In einem ersten Schritt der Untersuchung wurden die Befragten zunächst gebe-ten, sich genau mit den vier betrachteten Geschäftsmodellen (klassisches Angebot, Full Service Contract, Produktionskapazitätenleasing und Performance Contrac-ting) vertraut zu machen. Die relevanten Unterscheidungsmerkmale der vier Ge-schäftsmodelle wurden dabei anhand des Systematisierungsrahmens aus Abb. 4.23 durch eine standardisierte Ansage der Interviewer erklärt.

Der daran anschließende Schritt diente der Untersuchung des Einflusses der hergeleiteten Faktoren auf die Wahl der vier betrachteten Geschäftsmodelle. Hier-zu wurden ausgewählte Einflussfaktoren auf die Geschäftsmodellwahl zu insge-samt acht Szenarien kombiniert und systematisch manipuliert. Jedes dieser Szena-rien beschrieb damit eine hypothetische Kaufsituation, die jeweils durch eine unterschiedliche Kombination von Einflussfaktoren gekennzeichnet war. Die Pro-banden wurden in jedem Szenario gebeten, sich jeweils in die Situation des Kaufs einer Werkzeugmaschine für ihr Unternehmen zu versetzen und sich vor diesem Hintergrund das jeweilige hypothetische Szenario zunächst genau durchzulesen. Im Anschluss sollten die Befragten für jedes der gezeigten Szenarien angeben,


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welches der vier oben genannten Geschäftsmodelle sie in der jeweiligen Situation unter ansonsten identischen Bedingungen wählen würden.58

Abb. 4.24: Aufbau der Untersuchung

Wie Abb. 4.24 zeigt, musste im Anschluss an die acht Szenarien ein ergänzender Fragebogen beantwortet werden, der alle übrigen Einflussfaktoren auf die Wahl des Geschäftsmodells Performance Contracting beinhaltete, bei denen eine sinn-volle und glaubhafte Manipulation, d.h. eine Kombination zu Szenarien, nicht möglich war. Ergänzt wurde der Fragebogen um statistische Angaben zum Unter-nehmen sowie zur aktiven Beteiligung des Befragten an den Phasen einer Werk-zeugmaschinenbeschaffung, um die Eignung der Probanden für die Befragung ab-schließend überprüfen zu können.

Nach der Durchführung des Experiments gingen schließlich 244 sinnvoll ver-wertbare Bögen in die weitere Analyse ein.

58 Um die Bewertungsaufgabe zu erleichtern, erfolgte die Angabe der Wahlwahrscheinlichkeiten auf einer 7er-Likert-Skala, die von „1 = würde ich auf keinen Fall wählen“ bis „7 = würde ich auf jeden Fall wählen“ reichte.


150

4.2.2.2 Ergebnisse der empirischen Untersuchung

Im Anschluss an die Datenerhebung erfolgte die weitere Datenanalyse im Rahmen einer Multilevel-Ordered-Logit-Regressionsanalyse mit dem Statistikpaket GLLAMM für Stata (Rabe-Hesketh, Skrondal 2008).59 Um die definitorischen Un-terschiede zwischen dem klassischen Angebot und dem Performance Contracting aus der Systematik (Abb. 4.23) sauber unterscheiden zu können, wurden zwei Analysen durchgeführt, die jeweils dimensionsspezifisch ausgerichtet waren.60 Folglich wurde für die Dimension des Investitionsrisikos sowie des Maschinen-verfügbarkeitsrisikos jeweils separat der Einfluss der betrachteten Faktoren auf die Geschäftsmodellwahl getestet,61 bevor die Ergebnisse beider Analysen im An-schluss in einer dimensionsübergreifenden Betrachtung zusammengeführt wurden. Nur durch diese Vorgehensweise kann eine aussagekräftige Überprüfung der Ein-flussfaktoren der Geschäftsmodellwahl bei einer gleichzeitigen Trennung der zent-ralen definitorischen Unterscheidungsdimensionen zwischen dem klassischen An-gebot und dem Performance Contracting erfolgen. Durch diesen Aufbau kann ermittelt werden, ob und wann dem Nachfrager lediglich die Abdeckung des In-vestitionsrisikos (Produktionskapazitätenleasing) oder des Maschinenverfügbar-keitsrisikos (Full Service Contract) ausreicht oder er die Abdeckung beider Risi-ken (Performance Contracting) präferiert. Darauf aufbauend können aus Anbietersicht Empfehlungen für das situationsbedingte Angebot der Extremform Performance Contracting oder der weniger riskanten Übergangsformen abgeleitet werden.

59 Für eine ausführliche Darstellung der durchgeführten Analyse vgl. auch Weddeling (2010). 60 Für ein ähnliches Vorgehen vgl. z.B. Ailawadi et al. 2008; Stremersch et al. 2003. 61 Dazu wurden jeweils die angegebenen Wahlwahrscheinlichkeiten der zwei Geschäftsmodelle, die einer Dimensionsausprägung zugeordnet werden können, zusammengefasst. Bspw. wurden in der Dimension Investitionsrisiko die angegebenen Wahlwahrscheinlichkeiten für das klassi-schen Angebot und den Full Service Contract zusammengefasst, um die Präferenz für die An-schaffungsauszahlung zu ermitteln. Dieser wurde die Präferenz für das variable Entgelt gegen-übergestellt, die sich aus den Wahlwahrscheinlichkeiten für das Produktionskapazitätenleasing und das Performance Contracting zusammensetzt.


151

Abb. 4.25: Dimensionsübergreifende Ergebnisdarstellung


152

In Abb. 4.25 sind die Ergebnisse der dimensionsübergreifenden Analyse – unter Rückgriff auf die Einordnungssystematik aus Abb. 4.23 – grafisch dargestellt. Be-rücksichtigt werden in der Abbildung sowie im Folgenden nur die Faktoren, von denen auf Basis der durchgeführten Analyse ein relativ umfangreicher Einfluss auf die Geschäftsmodellwahl ausgeht. Die Stärke und die Richtung des Einflusses der überprüften Faktoren auf die Wahl der jeweiligen Geschäftsmodelle sind durch die angegebenen Pfeile erkennbar. Ist ein Pfeil besonders lang, so hat der zugehörige Faktor einen sehr umfangreichen Einfluss auf die Geschäftsmodellwahl. Die Fak-toren mit kurzen Pfeilen sind hingegen nur relativ wenig einflussreich. Während die Zahlen an den Pfeilen darüber hinaus der Nummerierung der Einflussfaktoren dienen, zeigen die „ “-Zeichen, an welchem Ende des Pfeils der Einflussfaktor besonders hoch ausgeprägt ist. Beispielsweise hat die strategische Bedeutung des hybriden Leistungsbündels, die den transaktionsspezifischen Einflussfaktoren zu-geordnet werden kann, die Nummer (6). Die höchste strategische Bedeutung kann dem Ende des Pfeils zugeordnet werden, an dem das angebracht ist, sodass die strategische Bedeutung im vorliegenden Fall auf dem betrachteten Pfeil nach oben rechts hin zunimmt. Der Einfluss einer hohen strategischen Bedeutung eines hyb-riden Leistungsbündels auf die Geschäftsmodellwahl kann somit oben rechts an der Pfeilspitze des Einflussfaktors (6) abgelesen werden. Soll also ein Fall be-trachtet werden, in dem der Nachfrager ein hybrides Leistungsbündel mit einer hohen strategischen Bedeutung erwerben will, so legt die nach oben rechts gerich-tete Pfeilspitze den Schluss nahe, dass der Nachfrager in diesem Fall den Full Ser-vice Contract bevorzugen würde.

Andererseits ist die strategische Bedeutung an der gegenüberliegenden Seite des Pfeils, also unten links, besonders gering. Bei einer geringen strategischen Be-deutung würde somit das Produktionskapazitätenleasing am ehesten vom Nach-frager gewünscht. Alle anderen möglichen Ausprägungen der strategischen Be-deutung würden zwischen den beiden Extrempunkten liegen.

Bei Betrachtung der Einflussfaktoren wird deutlich, dass einzelne Pfeile senk-recht oder waagerecht angeordnet sind. Dies bedeutet für die waagerechten Pfeile (z.B. beim technischen Wissen (Einflussfaktor (2)), dass der betrachtete Einfluss-faktor nur einen Einfluss auf die Entscheidung zwischen der Übernahme und der Auslagerung des Maschinenverfügbarkeitsrisikos ausübt (im Falle des technischen Wissens: je höher das technische Wissen (linkes Ende des Pfeils; durch das dargestellt), desto eher wünscht der Nachfrager, das Maschinenverfügbarkeitsrisi-ko und die damit verbundene Kombination von Produkt und Dienstleistungen selbst zu übernehmen). Verläuft der Pfeil demgegenüber senkrecht (z.B. bei der Volatilität der Nachfrage (5)), so hat der betrachtete Effekt lediglich einen Ein-fluss auf die Auslagerung oder Übernahme des Investitionsrisikos (im Falle der Volatilität der Nachfrage: je höher die Volatilität der Nachfrage (unteres Ende des Pfeils; durch das dargestellt), desto eher will der Nachfrager das Investitionsri-siko auf den Anbieter auslagern und somit das variable Entgelt wählen).


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Die Pfeile für das Risiko des Verlusts impliziten Wissens (3), für die die tech-nische Volatilität (4) sowie für die strategische Bedeutung (6) laufen darüber hin-aus weder senkrecht noch waagerecht. In diesen Fällen üben diese Effekte sowohl einen Einfluss auf die Übernahme oder Auslagerung des Investitionsrisikos als auch des Maschinenverfügbarkeitsrisikos aus, sodass durch die Kombination die-ser dimensionsspezifischen Effekte die Pfeile nicht direkt auf einer der Achsen, sondern zwischen den Achsen verlaufen.

Zu erkennen ist insgesamt, dass zahlreiche Fälle auftreten können, in denen die betrachteten Geschäftsmodelle mehr oder weniger stark vom Nachfrager ge-wünscht würden. Um ein besseres Gespür für diese komplexe Entscheidungssitua-tion entwickeln zu können, sollen die Effekte der einzelnen Einflussfaktoren im Folgenden detailliert betrachtet werden.

(1) Finanzielle Ressourcen Zunächst einmal kann auf Basis der Ergebnisse festgestellt werden, dass die finan-ziellen Ressourcen einen Einfluss auf die Übernahme oder Übertragung des Inves-titionsrisikos und somit auf die Wahl zwischen Anschaffungsauszahlung und vari-ablem Entgelt ausüben. Zu den finanziellen Ressourcen können dabei neben freien liquiden Mitteln sowie der nicht ausgenutzten Fremdkapitalkapazität auch die Ressourcen gezählt werden, die über den Kapitalmarkt in Form von Einlagen- oder Risikokapital gewonnen werden können. Die Besonderheit der finanziellen Ressourcen liegt darin begründet, dass diese bei Gebrauch sofort vollständig un-tergehen (Bamberger, Wrona 1996). Zudem sind sie extrem flexibel einsetzbar und können dadurch auch in andere Ressourcen – z.B. durch Investitionen – über-führt werden. Da den meisten Unternehmen finanzielle Ressourcen nur in einem relativ stark begrenzten Umfang zur Verfügung stehen, ist es folglich die Aufgabe eines Unternehmens, diese in möglichst hoch rentable Verwendungsrichtungen zu leiten (Mahoney, Pandian 1992).

Übertragen auf die Beschaffung hybrider Leistungsbündel kann auch die Inves-tition in eine industrielle Spezialmaschine oder Anlage eine hoch rentable Ver-wendungsrichtung darstellen. Entscheidet sich der Nachfrager für die Übernahme des Investitionsrisikos und somit für die Anschaffungsauszahlung, so geht das In-vestitionsgut vollständig in den Verfügungsbereich des Nachfragers über, sodass dieses dem Nachfrager dauerhaft für beliebige Produktionsprozesse zur Verfügung steht. Fehlen die finanziellen Ressourcen, so muss die Auswahl der rentabelsten Verwendungsrichtungen wesentlich restriktiver erfolgen und konzentriert sich demnach auf die Ressourcen, die den Kernkompetenzen des Nachfragers am nächsten liegen. In Bezug auf die Unterscheidung zwischen Anschaffungsauszah-lung und variablem Entgelt bedeutet dies, dass die Anschaffungsauszahlung bei begrenzt vorhandenen finanziellen Ressourcen des Nachfragers entweder nicht möglich ist oder zu einer unmittelbaren Bindung eines umfangreichen Ressour-


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cenanteils führt. Beim variablen Entgelt erfolgt hingegen zunächst keine Kapital-bindung, sodass die finanziellen Ressourcen für die Verwendung in Kernkompe-tenzen freigesetzt werden. Aus diesem Grund wird im vorliegenden Fall von den Nachfragern mit einer geringen finanziellen Ressourcenausstattung eher das vari-able Entgelt gewählt, während die Unternehmen mit umfangreichen finanziellen Ressourcen eher die Anschaffungsauszahlung vorziehen. Die Präferenz für einen Kauf ist also umso größer, je besser der Nachfrager finanziell ausgestattet ist.

(2) Technisches Wissen Das technische Wissen eines Unternehmens beeinflusst die Präferenz für die Übernahme des Maschinenverfügbarkeitsrisikos. Das technische Wissen beein-flusst somit die Entscheidung zwischen einer eigenständigen Kombination von In-vestitionsgut und Dienstleistungen sowie einer Auslagerung dieser Leistung auf den Anbieter, der gleichzeitig die Maschinenverfügbarkeit garantiert. Das den Un-ternehmen zur Verfügung stehende Wissen kann als zentrales Element beim Auf-bau und bei der Nutzung organisationaler Kompetenzen definiert werden (Kogut, Zander 1992). Bei einer Ungleichverteilung zwischen konkurrierenden Unterneh-men kann Wissen – und insbesondere implizites Wissen, das nur sehr schwer do-kumentierbar ist und „implizit“ in den Fertigkeiten der Unternehmensmitarbeiter verankert ist – in unternehmensspezifische, wertvolle und schwer imitierbare Pro-zesse oder Prozessergebnisse münden und somit zu Wettbewerbsvorteilen für den Wissenseigner führen (Freiling 2001, S. 117).

In Bezug auf die mögliche Auslagerung des Maschinenverfügbarkeitsrisikos ist dabei vor allem das Wissen über die technische Funktionsweise industrieller In-vestitionsgüter (technisches Wissen) relevant, da dieses für den Betrieb dieser In-vestitionsgüter sowie die Kombination der dafür benötigten Dienstleistungen eine Grundvoraussetzung darstellt. Besitzt ein nachfragendes Unternehmen ein hohes technisches Wissen, so kann die interne Leistungserbringung in Form der prob-lem- und zielgerichteten Kombination von Sach- und Dienstleistungen einen Wettbewerbsvorteil für das nachfragende Unternehmen hervorrufen. Das Wissen kann in diesem Fall zu einer Kernkompetenz in Bezug auf die Sicherstellung des Maschinenverfügbarkeitsrisikos führen und zu relativ geringen Kosten genutzt werden (John et al. 1999). Die Zusammenstellung von Produkt und Dienstleistun-gen erfolgt demnach bei hohem technischem Wissen der Kunden eher im nachfra-genden Unternehmen (Argyres 1996).

Verfügt das nachfragende Unternehmen hingegen nicht über das erforderliche technische Wissen, wäre der Aufbau der für die sachgerechte Zusammenstellung von Investitionsgut und Dienstleistungen notwendigen Expertise nur sehr schwer möglich und mit hohen Kosten und einem hohen zeitlichen Aufwand verbunden (Mayer, Salomon 2006). In diesem Fall ist eine Auslagerung auf den Anbieter der Leistung vorteilhaft, da dieser in den meisten Fällen über eine hohe Erfahrung in


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Bezug auf die zielgerichtete Kombination von Investitionsgut und Dienstleistung verfügt.

(3) Risiko des Verlusts impliziten Wissens Verfügt ein Nachfrager eines hybriden Leistungsbündels in hohem Maße über im-plizites Wissen, so besteht die Gefahr, dass dieses Wissen bei der Zusammenarbeit mit dem Anbieter des Leistungsbündels an diesen abfließen kann. Da dieses im-plizite Wissen in besonderer Weise die Basis für einen dauerhaften und verteidi-gungsfähigen KKV® darstellt, wäre dieser Abfluss aus Sicht des Nachfragers äu-ßerst problematisch (Freiling 2001, S. 117).

In Abb. 4.25 wird deutlich, dass der Nachfrager im Falle eines hohen Risikos des Verlusts impliziten Wissens sowohl das Maschinenverfügbarkeitsrisiko als auch das Investitionsrisiko tendenziell selber übernehmen würde. Dies ist gleich-bedeutend mit der eigenständigen Kombination von Produkt und dazugehörigen Dienstleistungen (Dimension Maschinenverfügbarkeitsrisiko) sowie der Tätigung eines Kaufs (Dimension Investitionsrisiko).

Erklärt werden kann dies in erster Linie durch die Kontakt- und Abstimmungs-intensität zwischen Anbieter und Nachfrager. Während diese beim klassischen Angebot eher begrenzt ist, ist beim Performance Contracting eine relativ umfang-reiche Abstimmung zwischen Anbieter und Nachfrager erforderlich, um die ver-einbarte Maschinenverfügbarkeit tatsächlich sicherstellen zu können. Bei Inan-spruchnahme des Performance Contracting muss der Anbieter beispielsweise selbständig entscheiden können, wann Maschinenüberholungen anstehen oder in welcher Regelmäßigkeit die Maschinen gewartet werden sollen. Dies bedingt un-weigerlich die Gewährung eines Zugangs zu den Wertschöpfungsprozessen des Nachfragers. In Folge der zahlreichen notwendigen Interaktionen mit dem Perso-nal des Nachfragers wird dem Anbieter somit ein direkter Zugang zum impliziten Wissen und damit potenziell zu den Kernkompetenzen des Nachfragers gewährt. Die Imitation der Kernkompetenzen wird folglich erleichtert, wodurch die Nach-haltigkeit des wissensbasierten nachfragerseitigen Wettbewerbsvorteils gefährdet werden kann (Liebeskind 1996).

Aus diesem Know-how-Zugang resultiert die Gefahr opportunistischen Verhal-tens, also der Voranstellung des Eigeninteresses auf Kosten des Nachfragers durch List, Tücke oder die Zurückhaltung relevanter Informationen, in zwei möglichen Ausgestaltungsformen (Williamson 1985, S. 54): Einerseits kann der Anbieter sich ohne Gegenleistung Wissen aneignen und dieses verwenden, um die Position des Nachfragers in zukünftigen Verhandlungssituationen auszunutzen (z.B. durch Androhung der Nutzung oder Weitergabe dieses Wissens) (Williamson 1985, S. 51). Andererseits könnte der Anbieter das gewonnene Wissen bewusst oder unbe-wusst an seine übrigen Kunden weitergeben, wodurch die Wettbewerbsfähigkeit des Nachfragers akut gefährdet werden kann (Pisano 1990).


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Problematisch ist dies vor allem deshalb, da opportunistisches Verhalten insbe-sondere bei implizitem Wissen aufgrund der schwierigen Kontrollierbarkeit und Nachweisbarkeit kaum vertraglich abgesichert werden kann (Hennart 1988; Willi-amson 1985, S. 51), sodass hieraus ein hohes Risiko des Verlusts impliziten Wis-sens resultiert. Die Ergebnisse zeigen sehr deutlich, dass der Nachfrager dieses Verlustrisiko dadurch zu verringern versucht, indem er das Maschinenverfügbar-keitsrisiko selber übernimmt.

Bezüglich der Übertragung des Investitionsrisikos auf den Anbieter kann der beobachtbare Effekt analog erklärt werden: Der Nachfrager wählt bei einem hohen Risiko des Verlusts impliziten Wissens den Kauf, da in diesem Fall der Kontakt zwischen Anbieter und Nachfrager des hybriden Leistungsbündels auf die Ver-handlungsphase und die Abwicklungsphase des Auftrags beschränkt ist und mit der Abnahme bzw. Inbetriebnahme des Investitionsgutes endet. Zu diesem Zeit-punkt geht das Investitionsgut vollständig in den Verfügungsbereich des Nachfra-gers über, sodass grundsätzlich kein weiterer planmäßiger Austausch mit dem An-bieter erfolgt.

Demgegenüber würde der Kontakt beim variablen Entgelt nicht mit der Inbe-triebnahme des Investitionsgutes enden. Bei einer nutzungsabhängigen Abrech-nungsform wäre beispielsweise in regelmäßigen Abständen ein Informationsaus-tausch in Bezug auf die genutzten Produktionskapazitäten notwendig. Dabei wird sich der Anbieter nicht allein auf die einseitige Mitteilung dieser Kapazitäten durch den Nachfrager verlassen, da diese z.B. durch die Angabe einer unwahr-heitsgemäßen Kapazitätsnutzung opportunistisch ausgenutzt werden könnte. Aus diesem Grund wird der Anbieter bei Vertragsabschluss auf Kontrollmechanismen bestehen, die ihm ebenfalls einen Überblick über die genutzten Kapazitäten er-möglichen. Die Nutzung dieser Kontrollmechanismen führt zu einem verstärkten Kontakt mit dem Nachfrager und kann potenziell auch den Zugang zu implizitem Wissen ermöglichen. Dieser Zugang kann nach obiger Argumentation wiederum opportunistisch durch den Anbieter ausgenutzt werden und resultiert in einem er-höhten Risiko des Verlusts impliziten Wissens. Dieses Risiko kann vom Nachfra-ger einzig durch die Wahl der Anschaffungsauszahlung vollständig ausgeschlos-sen werden, sodass diese im vorliegenden Fall erfolgt.

(4) Technische Volatilität Die technische Volatilität bezieht sich auf das Ausmaß der Schnelligkeit und der Unvorhersehbarkeit eines technologischen Wandels und wird durch Standardisie-rungsprozesse, Nachfrageverschiebungen oder technologische Weiterentwicklun-gen beeinflusst (Stremersch et al. 2003). Schnelllebige und unvorhersehbare Märkte bringen eine rasche Veralterung bestehender Technologien mit sich, wor-aus bei den Nachfragern eine Investitionszurückhaltung resultieren kann (Heide, John 1990).


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Übertragen auf die vorliegende Untersuchung bedeutet dies in Bezug auf die Wahl zwischen Anschaffungsauszahlung und variablem Entgelt, dass sich Nach-frager in einem schnellen und unvorhersehbaren technologischen Umfeld bei der Wahl einer Technologie möglichst nicht langfristig binden wollen, um kurzfristig und flexibel auf Technologieverschiebungen reagieren zu können. Folglich ver-zichten die Nachfrager auf eine Investition in Form einer Anschaffungsauszah-lung, mit der sie sich langfristig für eine – unter Umständen dauerhaft unterlegene – Technologie entscheiden würden. Vielmehr wird bei einem hohen Risiko der schnellen technologischen Veralterung das variable Entgelt bevorzugt, das für den Nachfrager eine höhere Flexibilität bei der zukünftigen technischen Ausstattung des Unternehmens mit sich bringt.

Analog gestaltet sich die Situation in Bezug auf das Maschinenverfügbarkeits-risiko. In einem schnellen und unvorhersehbaren technischen Marktumfeld besteht bei einer Maschinenbeschaffung generell die Gefahr, dass auch die dazugehörigen Dienstleistungsprozesse schnell veraltet sein können. Entscheidet sich der Nach-frager dazu, das Maschinenverfügbarkeitsrisiko zu übernehmen, so ist er für die Kombination von Investitionsgut und dazu passenden Dienstleistungen eigenstän-dig verantwortlich. Er kann hierbei nicht auf das Wissen und die Informationen über technische Neuerungen des Anbieters zurückgreifen und muss sich selbst kontinuierlich über mögliche technologische Veränderungen informieren, was mit hohen Kosten verbunden sein kann. In Folge wird es dem Nachfrager nur einge-schränkt möglich sein, technologische Verbesserungen oder Dienstleistungspro-zessanpassungen umzusetzen.

Demgegenüber ist bei einer Auslagerung des Maschinenverfügbarkeitsrisikos der Anbieter für die Kombination von Investitionsgut und industriellen Dienstleis-tungen verantwortlich. Dieser kann unter Berücksichtigung vertraglicher Anforde-rungen in der Regel eigenständig entscheiden, in welchem Umfang er technologi-sche Verbesserungen in das Angebot einbringt. Das Interesse dieser technischen Aufrüstung dürfte für den Anbieter des Investitionsgutes durchaus vorhanden sein: Durch die Verfügbarkeitsgarantie ist der Anbieter dazu verpflichtet, eine bestimm-te Mindestverfügbarkeit sicherzustellen. Helfen technologische Innovationen bei dieser Zielerfüllung, so kann der Anbieter diese eigenständig in das Angebot in-tegrieren, ohne dass dem Nachfrager daraus Nachteile oder zusätzliche Kosten entstehen. Darüber hinaus ermöglicht die Einbringung technischer Innovationen eine Verkürzung des innovationsbedingten Marktreifeprozesses und bietet demzu-folge Vorteile bei der Durchsetzung von Marktstandards.

Die Übertragung des Maschinenverfügbarkeitsrisikos wird demnach gegenüber einer eigenständigen Kombination von Produkt und Dienstleistungen als umso vorteilhafter eingestuft, je höher die technische Volatilität ist. Zudem wird durch die Auslagerung auf den Anbieter der Leistung die Unsicherheit über eine mögli-che technologische Veralterung reduziert.


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(5) Volatilität der Nachfrage Die Volatilität der Nachfrage bezieht sich auf die Unvorhersehbarkeit der Nach-frage nach einem bestimmten Produktionsoutput und die damit verbundene Unfä-higkeit, das benötigte Produktionsvolumen treffsicher planen und steuern zu kön-nen (Parmigiani 2007). Ist die Nachfrage auf einem Markt stark schwankend und nur schwer vorhersehbar, so ist demnach eine zuverlässige und abgestimmte Pro-duktions- und Absatzplanung nur eingeschränkt möglich. In Folge können Kosten für die notwendige Marktanalyse und Informationsbeschaffung entstehen. Da al-lerdings selbst bei einer sehr umfangreichen Informationsbeschaffung keine voll-ständige Planungssicherheit hergestellt werden kann, fallen voraussichtlich weite-re Kosten für eine Unter- (z.B. Konfliktkosten für nicht bediente Verträge) oder Überdeckung (z.B. Abwicklungskosten für die Einlagerung der produzierten Gü-ter) der Marktnachfrage an.

In Bezug auf eine langfristig ausgerichtete Beschaffung eines hybriden Leis-tungsbündels kann daraus gefolgert werden, dass die Amortisation des zugrunde liegenden Investitionsgutes durch schwankende Produktions- und Absatzvolumina nur noch bedingt gewährleistet werden kann. Wie die Ergebnisse zeigen, resultiert dies im vorliegenden Fall ebenfalls in einer zurückhaltenden Investitionspolitik, sodass die Anschaffungsauszahlung tendenziell eher weniger präferiert wird.

Beim variablen Entgelt ist der Einfluss eines starken Einbruchs des Marktvo-lumens auf die Rentabilität demgegenüber geringer. Zwar ist auch hier die Vor-hersehbarkeit der Marktnachfrage ebenso unsicher wie bei der Anschaffungsaus-zahlung, allerdings ist die Amortisation einer getätigten Investition in diesem Fall nicht notwendig. Das Amortisationsrisiko wird vielmehr auf den Anbieter der Ma-schine übertragen, sodass im vorliegenden Fall bei einer hohen Volatilität der Nachfrage eine höhere Präferenz für die Auslagerung des Investitionsrisikos auf den Anbieter festgestellt werden kann.

(6) Strategische Bedeutung Beschafft ein Unternehmen ein strategisch bedeutsames hybrides Leistungsbündel, so nimmt die darin enthaltene Maschine oder Anlage im Produktionsprozess des Unternehmens, z.B. bei der Erstellung eines wichtigen Endproduktes, eine bedeut-same Rolle ein. Mit anderen Worten leistet das hybride Leistungsbündel in diesem Fall einen hohen Beitrag zur angestrebten Wettbewerbsdifferenzierung. In der Re-gel wird diese Wettbewerbsdifferenzierung durch eine unternehmensspezifische Leistung ermöglicht, mit der das Unternehmen sich von den Wettbewerbern ab-grenzen kann.

Handelt es sich demnach um ein hybrides Leistungsbündel, das eine besonders bedeutsame Maschine oder Anlage beinhaltet, so können Probleme bei der Nut-zung dieser Maschine oder Anlage oder bei der unzureichenden Bereitstellung


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notwendiger Dienstleistungen zum Betrieb der Maschine in einem großen Scha-den für den Nachfrager resultieren. Verlässt sich ein Unternehmen in diesem Fall auf einen externen Anbieter und lagert eine Leistung aus, so sind auf Grund der potenziell möglichen Schäden sowie eines möglicherweise opportunistisch han-delnden Anbieters umfangreiche und kostspielige Schutzmaßnahmen zu treffen (Picot 1991).

Opportunistisches Verhalten kann trotz umfangreicher Kosten allerdings nicht gänzlich ausgeschlossen werden, da die Vollständigkeit der vertraglichen Absi-cherung nicht gewährleistet werden kann. In Folge steigt beim Nachfrager das Si-cherheits- und Kontrollbedürfnis über das hybride Leistungsbündel, das bei einer innerbetrieblichen Leistungserbringung potenziell besser befriedigt werden kann (Anderson, Oliver 1987; Eisenhardt 1985). Aus diesem Grund wird im vorliegen-den Fall das Investitionsrisiko bei einer hohen strategischen Bedeutung der Ma-schine oder Anlage durch den Nachfrager übernommen, sodass in diesem Fall eine Entscheidung für den Kauf getroffen wird.

Bei der Entscheidung für die Übernahme des Maschinenverfügbarkeitsrisikos müsste nach dieser Begründung ebenfalls eine Übernahme dieses Risikos durch den Nachfrager erfolgen. Dass dies nicht der Fall ist, kann durch einen Abwä-gungsprozess zwischen den Absicherungskosten und den möglichen Vorteilen ei-ner Auslagerung des Risikos begründet werden. So wird im vorliegenden Fall in Bezug auf die Sicherstellung der Maschinenverfügbarkeit mit hoher Wahrschein-lichkeit beim Anbieter der Maschine eine Kernkompetenz vermutet, die das eige-ne technische Wissen übersteigt. Die Verfügbarkeitsgarantie des Anbieters kann zudem verstärkend wirken, sodass letztendlich bei einer hohen strategischen Be-deutung das Maschinenverfügbarkeitsrisiko tendenziell eher auf den Anbieter der Maschine ausgelagert wird.

(7/8) Interaktionseffekte

Zwischen den Einflussfaktoren der beiden untersuchten Oberkategorien konnten im Rahmen der Analyse zudem zwei Interaktionseffekte identifiziert werden. In diesem Zusammenhang kann auch der soeben vermutete Zusammenhang zwi-schen der strategischen Bedeutung eines hybriden Leistungsbündels und dem technischen Wissen eines Nachfragers bestätigt werden. Ist das technische Wissen des Nachfragers sehr hoch und handelt es sich gleichzeitig um ein strategisch be-deutsames hybrides Leistungsbündel, so kommt es zu einem sich verstärkenden Effekt. Die Präferenz für die Übernahme des Maschinenverfügbarkeitsrisikos bei einem hohen technischen Wissen wird also noch einmal erhöht, wenn das hybride Leistungsbündel strategisch besonders bedeutsam ist.

Ein weiterer Interaktionseffekt kann zwischen der strategischen Bedeutung und den finanziellen Ressourcen beobachtet werden. Wenn der Nachfrager besonders gut mit finanziellen Mitteln ausgestattet und gleichzeitig die strategische Bedeu-


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tung des hybriden Leistungsbündels besonders hoch ist, fällt die Präferenz für den Kauf besonders hoch aus.

In Bezug auf das Performance Contracting kann auf Basis der dargestellten Einflüsse zusammenfassend festgestellt werden, dass dieses gegenüber den klassi-schen Geschäftsmodellen insbesondere dann bevorzugt wird, wenn das Risiko des Verlusts impliziten Wissens (3) gering sowie die technische Volatilität (4) hoch ist. Zudem ist das Performance Contracting tendenziell eine vorziehenswürdige Option, wenn die Volatilität der Nachfrage (5) hoch sowie die finanziellen Res-sourcen (1) und das technische Wissen (2) jeweils in geringem Umfang im nach-fragenden Unternehmen vorhanden sind. Bei den drei letztgenannten Einflussfak-toren würde allerdings auch das Produktionskapazitätenleasing (bei hoher Volatilität der Nachfrage und geringer finanzieller Ressourcenausstattung) oder der Full Service Contract (bei geringem technischem Wissen) aus Nachfragersicht gleichermaßen bevorzugt.

Bzgl. der strategischen Bedeutung (6) kann festgestellt werden, dass dieser Faktor in keinem Fall die Wahl des Performance Contracting positiv beeinflusst. Zudem sprechen umfangreiche positive Interaktionen zwischen der strategischen Bedeutung und dem technischen Wissen (7) für die Wahl des klassischen Ange-bots oder des Produktionskapazitätenleasings sowie zwischen der strategischen Bedeutung und den finanziellen Ressourcen (8) für die Wahl des klassischen An-gebots oder des Full Service Contracts.62

4.2.3 Anbieterbezogene Handlungsempfehlungen

Auf Basis der durchgeführten Analyse lassen sich für Anbieter, die Investitionsgü-ter und industrielle Dienstleistungen zu nachfragerspezifischen hybriden Leis-tungsangeboten kombinieren wollen, um sich im Wettbewerb differenzieren zu können, zahlreiche Erkenntnisse ableiten:

Die ermittelten Ergebnisse ermöglichen eine gezielte Ansprache von Kunden mit einer spezifischen Ressourcenausstattung sowie die situationsbedingte An-passung von spezifischen Geschäftsmodellangeboten. Greift man dabei auf die in der Literatur verbreiteten Stufen- oder Reifemodelle zurück, die Empfehlun-gen für den sukzessiven Einstieg in das komplexe Geschäftsmodell Performan-ce Contracting bieten, so kann auf Basis dieser Untersuchung festgestellt wer-den, dass eine vollständige Ausreizung dieser Reifemodelle (und somit das Angebot des Performance Contracting) in vielen Situationen weder notwendig noch ratsam ist.

Konkret kann in Bezug auf die Wahl des Geschäftsmodells Performance Contracting festgestellt werden, dass insbesondere wissensbasierte Faktoren

62 Bei umfangreichen negativen Interaktionen würden jeweils die anderen beiden Geschäftsmo-delle eher gewählt.


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wie ein geringes technisches Wissen des Nachfragers sowie ein geringes Risiko des Verlusts impliziten Wissens die Wahl des Geschäftsmodells Performance Contracting aus Nachfragersicht positiv beeinflussen können. Anbieterseitig sollte in diesen Fällen der Einstieg in das Performance Contracting auf Basis einer detaillierten Kompetenz-, Risiko- und Wirtschaftlichkeitsanalyse geprüft werden. Zudem ist das Performance Contracting aufgrund der dadurch entste-henden Flexibilisierungspotenziale bei einer hohen technischen Volatilität, ei-ner hohen Volatilität der Nachfrage sowie einer geringen finanziellen Ressour-cenausstattung des Nachfragers eine vorziehenswürdige Option. Aus Sicht eines finanzstarken Anbieters gilt es diesbezüglich, z.B. in einer konjunkturel-len Rezession oder Depression den Einsatz der eigenen finanziellen Ressourcen als Instrument zur Geschäftsmodellgestaltung zu prüfen. So können auch in konjunkturell schwierigen Phasen Differenzierungs-, Kundenbindungs- und Er-löspotenziale im Wettbewerb erschlossen werden.

Bei einer hohen Volatilität der Nachfrage sowie einer geringen finanziellen Ressourcenausstattung der Nachfrager ist die Präferenz für das Performance Contracting allerdings einzig auf die Übertragung des Investitionsrisikos auf den Anbieter der Leistung zurückzuführen. Gelingt es dem Anbieter folglich, das Investitionsrisiko anderweitig zu übernehmen, zum Beispiel durch das An-gebot eines Produktionskapazitätenleasings, so kann daraus in den genannten Fällen gegenüber dem Angebot von Performance Contracting-Lösungen ein ri-sikoärmeres Geschäftsmodellangebot mit Differenzierungspotenzial im Wett-bewerb resultieren.

Gleiches gilt für den geringen Umfang technischen Wissens beim Nachfrager, bei dem dieser lediglich eine Auslagerung des Maschinenverfügbarkeitsrisikos auf den Anbieter des Investitionsgutes wünscht. Somit ist ein anbieterseitiger Einstieg in das Performance Contracting in diesem Fall nicht zwingend erfor-derlich. Kann dieses Risiko zum Beispiel durch das Angebot eines Full Service Contracts abgedeckt werden, so stellt ein Angebot eines derartigen Geschäfts-modells einen weniger risikoreichen Einstieg in differenzierende und nachfra-geradäquate Geschäftsmodelle dar als das Performance Contracting und sollte somit ernsthaft in Erwägung gezogen werden.

Würde sich ein Nachfrager nur auf Basis der strategischen Bedeutung eines In-vestitionsgutes für ein Geschäftsmodell entscheiden, so stellt das Performance Contracting aus Anbietersicht – auf Basis der vorliegenden Ergebnisse – eben-so keine sinnvolle Option dar. Vielmehr wäre bei einer hohen strategischen Bedeutung ein zum Full Service Contract vergleichbares Geschäftsmodell rat-sam, das neben einer Übernahme des Investitionsrisikos durch den Nachfrager die Übernahme des Maschinenverfügbarkeitsrisikos durch den Anbieter vor-sieht. Analog ist bei einer geringen strategischen Bedeutung eine gegensätzli-che Risikoverteilung und somit beispielsweise das Angebot eines Produkti-onskapazitätenleasings ratsam.

Einschränkend muss in diesem Zusammenhang allerdings hinzugefügt werden, dass es auf Nachfragerseite in Bezug auf das vorhandene technische Wissen


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und die strategische Bedeutung eines Investitionsgutes zu einem Abgleich zwi-schen den Fähigkeiten des Anbieters und des Nachfragers kommt, der im Fall einer höheren Kompetenzvermutung beim Anbieter zu einer Auslagerung der Leistung führt. Diesbezüglich gilt es aus Anbietersicht, beim Angebot hybrider Leistungsbündel im Allgemeinen sowie im Speziellen beim Angebot von Per-formance Contracting-Lösungen die eigenen Kernkompetenzen in Bezug auf die kaufrelevanten Merkmale durch geeignete Signaling-Maßnahmen wie Refe-renzen oder Zertifizierungen zu dokumentieren und zu kommunizieren, um den Nachfrager – trotz vorhandener Kompetenzen – zur Wahl dieser Geschäftsmo-delle bewegen zu können. Sofern diese Signaling-Maßnahmen einen vertrau-ensbildenden Charakter besitzen, so sind diese auch geeignet, um die vom Nachfrager wahrgenommene Gefahr opportunistischen Verhaltens zu reduzie-ren, die den Nachfrager beispielsweise bei einem hohen Risiko des Know-how-Verlustes von einer Wahl des Performance Contracting abhält. Da diese Zu-rückhaltung wiederum gleichbedeutend mit einer nachfragerseitigen Präferenz für die klassischen Geschäftsmodelle wäre und für den Anbieter in einem in-tensiven Preiskampf resultieren würde, ist ein begleitendes Signaling somit un-erlässlich, um den preisgetriebenen Kampf um den Kunden durch das Angebot wettbewerbsdifferenzierender Geschäftsmodelle möglichst dauerhaft zu ver-meiden.

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass vor dem anbieterseitigen Ein-stieg in das Performance Contracting eine Vielzahl verschiedener Parameter zu berücksichtigen sind. Wenngleich in der vorliegenden Untersuchung von produkt- oder anbieterspezifischen Merkmalen ebenso abstrahiert wurde wie von mögli-chen Preisunterschieden zwischen den einzelnen Geschäftsmodellen, so liefern die Ergebnisse dieser Untersuchung erste Anhaltspunkte, auf deren Basis Anbieter die Sinnhaftigkeit eines strategischen Einstiegs in den Vertrieb von Performance Contracting-Angeboten prüfen können. Sofern es einem Unternehmen nicht mög-lich ist, bestimmten Effekten Rechnung zu tragen (z.B. der Übernahme des Inves-titionsrisikos durch die Bereitstellung eigener finanzieller Ressourcen), so stehen mit den dargestellten Zwischenformen risikoärmere Angebote mit Differenzie-rungspotenzial im Wettbewerb zur Verfügung. Sind auch diese nicht realisierbar, so sollte der Versuch erfolgen, lukrative Einzeldienstleistungen in den klassischen produktbezogenen Geschäftsmodellen anzubieten.


5 Integrierte Softwareunterstützung der Vermarktung hybrider Leistungsbündel

5.1 Integrationsanforderungen

Kapitel 3 und 4 haben gezeigt, dass die erfolgreiche Vermarktung hybrider Leis-tungsbündel eines systematischen Ansatzes bedarf, bei dem sowohl die Anbieter-seite (Kosten) als auch die Nachfragerseite (Zahlungsbereitschaft) zusammenhän-gend betrachtet werden müssen. Der ServPay Navigator KKV® bildet beide Seiten durch die Effektivitäts- und gleichzeitige Effektivitätsforderung ab. Für praktische Zwecke ist es vor diesem Hintergrund sinnvoll, die Komplexität des Entschei-dungsproblems durch eine softwarewerkzeugbasierte Entscheidungsunterstützung zu berücksichtigen, deren Konzeption und Realisierung in diesem Kapitel be-schrieben wird.

Die Entscheidungsunterstützung muss dabei die Datenabhängigkeiten zwischen den einzelnen Analysen berücksichtigen. Durch eine integrierte Datenhaltung lässt sich z. B. sicherstellen, dass sowohl die Kostenrechnung als auch die Zahlungsbe-reitschaftsanalyse für die identischen hybriden Leistungsbündel durchgeführt wer-den. Die Integration der Softwareunterstützung für das ServPay-Konzept wird da-bei von zwei wesentlichen Dimensionen geprägt (vgl. Abb. 5.1, Becker et al. 2009b, 2010): Integrationsschichten: Die Dimension unterscheidet zwischen der Abbil-

dung der Leistungsbündelstruktur und der Abbildung der ökonomischen Konsequenzen. Die Abbildung der Leistungsbündelstruktur ist grundlegend für die softwarebasierte Entscheidungsunterstützung. Sie beschreibt die Zu-sammensetzung des Leistungsbündels aus Sach- und Dienstleistungsantei-len und bestimmt dessen grundlegende Eigenschaften. Die Abbildung der Leistungsbündelstruktur stellt somit sicher, dass konsistente Beschreibun-gen sämtlicher Sach- und Dienstleistungen zur Verfügung stehen. Diese werden für weiterführende Wirtschaftlichkeitsanalysen genutzt, welche die ökonomischen Konsequenzen, die mit dem Angebot bzw. dem Erwerb der Leistungsbündel verbunden sind, abbilden. Die Analysen fungieren damit als spezielle Auswertungsrechnungen, die einen gemeinsamen Datenbe-stand zur Abbildung der Leistungsbündelstruktur nutzen. Die Unterschei-dung spezifischer Schichten zur Bereitstellung einer Datenbasis einerseits und zur Unterstützung von Datenauswertungen andererseits ist kennzeich-nend für viele Informationssystemarchitekturen. So wird z. B. in der Data-Warehouse-Architektur (Devlin 1997, Inmon 1996) ebenfalls ein integrier-ter Datenbestand vorgesehen, der von unterschiedlichen Auswertungs-werkzeugen verwendet wird.

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Integrationssichten: Die Diskussion des KKV®-Managements für hybride Leistungsbündel in den vorangegangenen Kapiteln hat verdeutlicht, dass die Entscheidungsunterstützung der Vermarktung hybrider Leistungsbün-del aus Nachfrager-, Anbieter- und Wettbewerberperspektive zu erfolgen hat (vgl. Kapitel 2). Die absolute Preisobergrenze stellt die Zahlungsbereit-schaft des Nachfragers dar, die über einen geeigneten Methodeneinsatz zu ermitteln ist. Die Preisuntergrenze wird durch die Kosten des Anbieters zur Erstellung des hybriden Leistungsangebots festgelegt. Sofern alternative Anbieter existieren – was aufgrund der Individualität hybrider Leistungs-bündel nicht selbstverständlich ist –, kann neben den oben genannten Grö-ßen der niedrigste der Wettbewerberpreise entscheidungsrelevant sein. Da jede der Sichten durch spezifische Methoden unterstützt wird, ergibt sich die Forderung nach perspektivenübergreifender Konsistenz und Integration der entscheidungsrelevanten Daten. Im Folgenden werden die Nachfrager- und Anbietersicht den größten Raum der Betrachtung einnehmen, da die Wettbewerbersicht mit herkömmlichen Mitteln beobachtbar ist. Ihre Ein-bindung wird in Kapitel 5.4.2 skizziert.

Abb. 5.1: Integrationsdimensionen und Beschreibungsebenen

Die beiden Integrationsdimensionen sind voneinander unabhängig. Dies wird am Beispiel der im Folgenden ausführlich diskutierten Schichten und Sichten verdeut-licht: Abbildung der Leistungsbündelstruktur aus Nachfragersicht: Es ist das jeweils

konkret nachgefragte Leistungsbündel abzubilden. Ein Kunde fragt z. B. eine

5 Integrierte Softwareunterstützung

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bestimmte Maschine von einem bestimmten Typ in Kombination mit einem Premium-Wartungsvertrag nach. Sowohl die Sach- als auch die Dienstleis-tungsanteile dieses Leistungsbündels müssen nachgehalten werden. Häufig sind diese Daten in speziellen Informationssystemen vorhanden. Die Struktur von Sachleistungen wird heute in der Regel in Produktionsplanungs- und steu-erungssystemen durch die Pflege von Stücklisten ausführlich beschrieben. Ent-sprechende Beschreibungsstrukturen für Dienstleistungen werden in diesen Systemen erst in jüngerer Zeit ergänzt. Ein integrierter Datenbestand zur Ab-bildung der Leistungsbündelstruktur, der im Sinne der Konsistenz betriebs-wirtschaftlich wichtiger Informationen und der einfachen Wartbarkeit von In-formationssystemen wünschenswert ist, stellt daher keine Selbstverständlichkeit dar.

Abbildung der Leistungsbündelstruktur aus Anbietersicht: Aus Sicht des An-bieters müssen nicht allein konkrete hybride Leistungsbündel abgebildet wer-den, sondern es ist der gesamte Möglichkeitsraum darzustellen, aus dem hyb-ride Leistungsbündel für spezifische Kunden oder Kundengruppen ausgewählt werden können. Der Anbieter legt in diesem Zusammenhang fest, für welche Sach- und Dienstleistungsanteile er grundsätzlich die Befähigung besitzt, diese anzubieten. Mithilfe vorab definierter Regeln lässt sich zudem festhalten, wel-che Sach- und Dienstleistungen in Kombination angeboten werden können bzw. sollen. Beispielsweise kann der Hersteller entscheiden, dass er technisch besonders fortschrittliche Maschinenvarianten ausschließlich mit hochwertigen Dienstleistungspaketen anbietet.

Abbildung der ökonomischen Konsequenzen aus Nachfragersicht: Aus Nach-fragersicht ist ein zunehmendes Interesse an dem Ausweis der mit der Investi-tionsentscheidung einhergehenden ökonomischen Konsequenzen63 festzustel-len (Seewöster 2006). Als spezifische Auswertungsrechnung sollte daher die Bekanntgabe der mit der Anschaffung eines bestimmten Leistungsbündels verbundenen Zahlungen im Zeitablauf und die Aggregation der Zahlungsfolge in einer investitionsrechnerischen Kennzahl unterstützt werden. Anhand dieser Daten kann die Vorteilhaftigkeit eines hybriden Leistungsbündels gegenüber einem anderen nachgewiesen werden.

Abbildung der ökonomischen Konsequenzen aus Anbietersicht: Um das ange-botene Leistungsportfolio an wirtschaftlichen Überlegungen ausrichten zu können, ist es für den Anbieter wichtig, die Konsequenzen der Entscheidung, einzelne Leistungsanteile zusätzlich oder nicht mehr anzubieten, beurteilen zu können. Daher sollten für die Entscheidungsunterstützung die Kosten zusätzli-cher bzw. entfallender Prozesse und deren Ressourcen in speziellen Auswer-tungsrechnungen ermittelt werden können.

63 Siehe eine ausführlichere Darstellung der Berechnung dieser sog. Total Cost of Ownership (TCO) in Kapitel 5.3.2.


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Die Softwareunterstützung des ServPay-Konzepts sieht die Integration der für die Definition, Konfiguration und Preisfindung hybrider Leistungsbündel relevanten Daten vor. Für die Beschreibung softwaregestützter Informationssysteme ist es üb-lich, verschiedene Ebenen zu differenzieren, die sich hinsichtlich ihrer Nähe zur technischen Realisierung unterscheiden. Die Architektur Integrierter Informati-onssysteme (ARIS) (Scheer 2001, S. 1ff.) sieht die folgenden Beschreibungsebe-nen vor: Fachkonzept: Im Rahmen der Fachkonzeption werden die betriebswirtschaft-

lich-inhaltlichen Anforderungen an das zu entwickelnde Informationssystem dargestellt. Das Fachkonzept fungiert als Schnittstelle zwischen der Fachab-teilung und der IT-Abteilung. Im Vergleich zu rein umgangssprachlichen Dokumentationen sollte das Fachkonzept bereits in einem fortgeschrittenen Grad formalisiert sein, um eine geeignete Grundlage für die softwaretechni-sche Umsetzung zu bilden. Zugleich sollte es jedoch auch hinreichend ver-ständlich für die Anwender aus IT-fremden Fachabteilungen sein.

DV-Konzept: Die DV-Konzeption dient der Transformation der betriebswirt-schaftlich-inhaltlichen Beschreibungen in informationstechnische Lösungs-konzepte. Diese Aufgabe obliegt den Informationstechnikern. Von grundle-gender Bedeutung ist es dabei, die notwendigen Software- und Hardwarekomponenten zu identifizieren und in Beziehung zu setzen. Einen weiteren Schwerpunkt der DV-Konzeption bildet die Abbildung des im Fachkonzept dokumentierten Informationsbedarfs auf das gewählte Daten-bankmodell. Ein Datenbankmodell formuliert eine Sicht auf die Verwaltung von Daten in einem Datenbankmanagementsystem und bildet somit die kon-zeptionelle Grundlage für die Datenbankabfragesprache (z. B. die Structured Query Language, SQL). Zu den bekannten Datenbankmodellen zählen das relationale, das hierarchische, das objektrelationale, das objektorientierte und das multidimensionale Datenbankmodell (Vossen 2000).

Implementierung: Die Implementierung beinhaltet die tatsächliche Umset-zung der DV-konzeptionellen Vorgaben. Hierunter fällt der Aufbau der not-wendigen Hardware ebenso wie die Erstellung eines Programmcodes.

Im Folgenden wird die Softwareunterstützung des ServPay-Konzepts jeweils an-hand ausgewählter Schwerpunkte vorgestellt, die sich an den Integrationsschich-ten und -sichten orientieren. Dabei wird in jedem Kapitel die Fachkonzeption zu-nächst erläutert. Es werden jeweils wesentliche Konstrukte64 eingeführt, denen zur Abbildung der aus der jeweiligen Sicht relevanten Sachverhalte besondere Bedeu-tungen zukommen. Um dem Anspruch der Fachkonzeption, einen ersten Formali-sierungsbeitrag zu leisten, gerecht zu werden, werden die Beziehungen zwischen den Konstrukten zusätzlich durch Datenmodelle veranschaulicht. Datenmodelle 64 Konstrukte sind Symbole, die das Vokabular einer Domäne, z. B. das der hybriden Wertschöp-fung, bilden (March, Smith 1995). Beispiele für Konstrukte sind etwa „hybrides Leistungsbün-del“ oder „Kunde“. Modellierungskonstrukte werden zu Modellierungssprachen zusammenge-fasst, mithilfe derer Modelle erstellt werden können.


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stellen ein wesentliches Hilfsmittel zur Datenintegration dar. Mit ihnen lässt sich die gemeinsame Entstehung und Nutzung von Daten durch unterschiedliche Sys-tembereiche dokumentieren und gestalten. Dies ist die Voraussetzung, um Daten-integrität, -konsistenz und -aktualität sicherzustellen.

Als Modellierungssprache der H2-ServPay-Datenmodelle wurden Entity-Relationship(ER)-Modelle gewählt (Chen 1976).65 ER-Modelle stellen eine der verbreitetsten Datenmodellierungssprachen dar (Fettke 2009). Die Popularität des ER-Modells ist im Wesentlichen auf zwei Gründe zurückzuführen: Zum einen kommt die Sprache mit nur zwei grundlegenden Konstrukten aus, die von den meisten Nutzern als sehr natürliche Ausdrucksmittel empfunden werden. Zum an-deren erlauben ER-Modelle die Darstellung mitunter komplexer konzeptioneller Zusammenhänge mittels einer leicht verständlichen, graphischen Notation. Abb. 5.2 gibt einen Überblick über die wesentlichen Symbole:

Entitätstypen: Eines der zwei Grundkonstrukte von ER-Modellen bil-det der Entitätstyp. Unter Entitäten (auch: Entities) werden konkrete Objekte der realen Welt verstanden. Beispielsweise stellt ein einzelner Motor eine Entität dar. Ein Entitätstyp repräsentiert eine homogene Gruppe von Entitäten (Objekten). Der Entitätstyp Bauteil fasst zum Beispiel alle konkreten Entitäten zusammen, die in Maschinen einge-baut werden können. Der Entitätstyp Artikel kann sämtliche Objekte umfassen, mit denen ein Handelsunternehmen sein Geschäft betreibt.

Beziehungstypen: Das zweite Grundkonstrukt der ER-Modelle stellt der Beziehungstyp dar. Beziehungen verknüpfen einzelne Entitäten miteinander. Beispielsweise lässt sich durch eine Beziehung festhal-ten, dass ein bestimmter Motor in einer bestimmten Maschine verbaut wurde. Ein Beziehungstyp repräsentiert gleichartige Beziehungen zwi-schen mindestens zwei Entitätstypen. Es kann sich dabei auch um denselben Entitätstyp handeln. Mit einem Beziehungstyp lässt sich allgemein abbilden, dass Motoren (erste Gruppe von Objekten) in Ma-schinen (zweite Gruppe von Objekten) eingebaut werden. Der Bezie-hungstyp Bezugsnachweis hält fest, welche Artikel von welchen Lie-feranten geliefert werden.

Beziehungstyp mit Kardinalitäten: Beziehungstypen werden über Kar-dinalitäten genauer beschrieben. In der im Folgenden verwendeten Variante des ER-Modells werden Kardinalitäten in (min, max)-Notation dargestellt. Mit ihrer Hilfe wird spezifiziert, wie oft ein Ob-jekt einer Menge mindestens und höchstens mit einem Objekt der an-deren Menge eine Beziehung eingehen muss bzw. kann. Im Falle des Bezugsnachweises spezifizieren die Kardinalitäten, dass auch Artikel oder Lieferanten in das System aufgenommen werden dürfen, für die

65 Im Folgenden werden einige Erweiterungen des Entity-Relationship-Modells aufgegriffen, vgl. hierzu Scheer 1998, S. 35 ff.; Becker, Schütte 2004, S. 85 ff.


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noch keine Lieferanten bzw. Artikel angegeben worden sind (min-Kardinalität entspricht jeweils 0). Andererseits kann ein einzelner Ar-tikel im günstigsten Fall von beliebig vielen Lieferanten bezogen wer-den und ein Lieferant kann selbst beliebig viele Artikel zur Verfügung stellen (max-Kardinalität entspricht jeweils n). Betrachtet man aus-schließlich die max-Kardinalitäten, so lassen sich drei Arten von Be-ziehungen unterscheiden: (min, 1):(min, 1)-Beziehungen (jedes Objekt der ersten Menge steht in Beziehung zu höchstens einem (min = 0) oder genau einem (min = 1) Objekt der zweiten Menge), (min, 1): (min, n)-Beziehungen (jedes Objekt der ersten Menge geht mit höchs-tens einem (min = 0) oder genau einem (min = 1) Objekt der zweiten Menge eine Beziehung ein, während jedes Objekt der zweiten Menge mit mehreren Objekten der ersten Menge eine Beziehung eingehen muss (min > 0) bzw. kann (min = 0)) und (min, n):(min, n)-Beziehungen (jedes Objekt der ersten Menge kann (min = 0) bzw. muss mit mindestens einem (min = 1) bzw. mehreren (min > 1) Objek-ten der zweiten Menge eine Beziehung eingehen und umgekehrt).

Uminterpretierte Beziehungstypen: Ein uminterpretierter Beziehungs-typ ist ein Beziehungstyp, der einerseits als Entitätstyp zu interpretie-ren ist und somit über einen weiteren Beziehungstyp mit anderen Enti-tätstypen oder uminterpretierten Beziehungstypen in Beziehung gesetzt werden kann und andererseits auch als Beziehungstyp fungiert und zwei Entitätstypen direkt verbindet. Die Uminterpretation eines Beziehungstypen ermöglicht es somit, Relationen zwischen einer ho-mogenen Menge von Beziehungen (also Beziehungstypen) mit homo-genen Mengen anderer Objekte (Entitäten oder Beziehungen) abzubil-den.

Attribute: Ein Attribut beschreibt die Eigenschaften eines Entitäts- oder Beziehungstyps. Schlüsselattribute ermöglichen die eindeutige Identifikation einer Entität (eines Objekts) eines Entitätstypen (inner-halb der Objektmenge). Schlüsselattribute werden durch Unterstrei-chung gesondert gekennzeichnet.

Generalisierungen bzw. Spezialisierungen: Eine Generalisierung fasst mindestens zwei Entitätstypen zu einem verallgemeinerten Entitätsty-pen zusammen. Während gemeinsame Attribute der spezifischen Enti-tätstypen dem verallgemeinerten Entitätstypen zugeordnet werden, verbleiben individuelle Attribute bei den spezifischen Entitätstypen. Eine Spezialisierung repräsentiert den umgekehrten Sachverhalt. Die Generalisierung bzw. Spezialisierung wird durch ein Dreieckssymbol dargestellt, das zusätzlich mit Buchstaben versehen werden kann, um die spezialisierten Entitätsmengen näher zu kennzeichnen. Im Falle disjunkter (D) Mengen enthalten die spezialisierten Entitätsmengen keine Entität gemeinsam. Nicht disjunkte (N) Entitätsmengen liegen vor, falls eine Entität in mehr als einer der spezialisierten Mengen


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vorkommt. Die Spezialisierung bzw. Generalisierung ist total (T), wenn die spezialisierten Entitätsmengen in ihrer Gesamtheit die glei-chen Entitäten enthalten wie die generalisierte Menge. Enthält die ge-neralisierte Entitätsmenge mindestens eine Entität, die in keiner der spezialisierten Mengen vorkommt, so ist die Generalisierung bzw. Spezialisierung partiell (P).

Abb. 5.2: Symbole von Entity-Relationship-Modellen

Die Integration der H2-ServPay-Datenbasis wird im Folgenden anhand von Enti-ty-Relationship-Modellen verdeutlicht. Dabei werden alle an anderer Stelle bereits eingeführten Elemente jeweils grau hinterlegt. Fehlt die graue Hinterlegung, so werden die zugehörigen Konstrukte in dem jeweiligen Kapitel erstmalig einge-führt.

Aspekte der DV-Konzeption werden in den nachfolgenden Kapiteln nur dann erläutert, wenn sie als besonders charakteristisch für H2-ServPay anzusehen sind. Deshalb stehen die Auswahl und Einbindung grundlegendender Softwarewerk-zeuge im Fokus der weiteren Ausführungen. Hierzu gehören beispielsweise die Wahl des H2-Toolsets als das von H2-ServPay verwendete Modellierungswerk-zeug und die Berücksichtigung zusätzlicher Prozessmodellierungs- und Prozess-kostenrechungsanwendungen. Das Zusammenspiel dieser Elemente wird in Kapi-tel 5.4.1 zusammenfassend dargestellt. Für die Datenhaltung wird ein relationales Datenbankmanagementsystem verwendet. Auf eine Darstellung von Datenbank-schemata wird im Folgenden verzichtet, da für die Überführung der fachkonzepti-onellen Datenmodelle in die DV-Konzeption etablierte algorithmische Verfahren


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vorhanden sind und Maßnahmen zur Performancesteigerung zugunsten der Dis-kussion des betriebswirtschaftlichen Konzepts vernachlässigt werden.

Die Implementierung wird im Folgenden anhand von Screenshots illustriert. Die Abbildungen sollen durch ihre Anschaulichkeit vorrangig dem Verständnis des ServPay-Konzepts dienen und sind nicht dafür gedacht, eine Benutzerdoku-mentation bzw. Schulungsunterlage zu ersetzen. Entsprechende Hilfen zur Benut-zung stehen auf den Webseiten des ServPay-Projekts zur Verfügung.

5.2 Abbildung der Leistungsbündelstruktur

5.2.1 Definition der Modellierungssprache mit dem H2-Toolset

Als grundlegende Schicht benötigt die Softwareunterstützung des ServPay-Konzepts ein System, welches die Abbildung der Leistungsbündelstruktur ermög-licht. Aus DV-konzeptioneller Sicht eröffnen sich diverse Alternativen, um diese Anforderung umzusetzen (vgl. Tabelle 5.1): Datenbankanwendung: Die Umsetzung des ServPay-Konzepts als Datenbank-

anwendung beinhaltet das Entwickeln und Anlegen einer Datenstruktur, in der die relevanten Daten zur Entscheidungsunterstützung erfasst werden. Falls die Datenrepräsentation in Form einfacher Tabellenstrukturen vorgenommen wird, erfordert auch die Entwicklung einer eigenen Lösung für die Zwecke der Da-tenmanipulation keinen besonderen Aufwand. Eine grafische Darstellung der Daten ist mit dem Einsatz fortgeschrittener Programmiertechniken mit einem entsprechend höheren Aufwand realisierbar. Standardisierte Schnittstellen er-möglichen beispielsweise einen unkomplizierten Zugriff auf die Datenbank-einträge in einer relationalen Datenbank, sodass sich ergänzende Anwendun-gen leicht anbinden lassen. Nachträgliche Veränderungen der Implementierung, z. B. zur Ergänzung weiterer Daten, machen die Anpassung der grundlegenden Datenbankstrukturen notwendig. Außerdem sind mitunter weite Teile des Programms anzupassen, sodass entsprechende Weiterentwick-lungen nur durch die Experten der datenbankgestützten Anwendungssystem-entwicklung vorgenommen werden können.

Grafikprogramm: Die Visualisierung der Leistungsbündelstruktur ist prinzi-piell eine Stärke von Grafikprogrammenwie beispielsweise Microsoft® Office Visio. Unter Zuhilfenahme von Schablonen können festgelegte Symbole für die einzelnen Konstrukte zur Abbildung der Leistungsbündelstruktur vorgege-ben und anschließend zur Modellierung genutzt werden. Inwiefern die erfass-ten Strukturen auch in Auswertungen einbezogen werden können, wird durch das Format der Dateien determiniert, in denen die erzeugten Abbildungen per-


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sistiert werden. Nicht in jedem Fall ist ein Auslesen und Überführen in relatio-nale Datenbankstrukturen möglich. Die Sicherstellung der ausschließlichen Verwendung zulässiger Konstrukte innerhalb der Modelle und die Gewährleis-tung der gegenseitigen Konsistenz der einzelnen Grafiken in ihrer Gesamtheit erfordert die Programmierung und Einbindung von Zusatzfunktionalitäten, die sich jedoch häufig nicht adäquat in die entsprechenden Grafikprogramme ein-binden lassen. Anwendungen mit einer Plug-In- oder Add-On-Architektur er-möglichen derartige Erweiterungen zumindest teilweise, auch wenn diese in der Regel mit hohem Aufwand verbunden sind. Weiterentwicklungen bzw. Anpassungen der verwendeten Konstrukte zur Abbildung der Leistungsbün-delstruktur erfordern die Expertise der Entwickler derartiger Programm-erweiterungen.

Unternehmensmodellierungswerkzeug: Werkzeuge zur Unternehmensmodel-lierung unterstützen die Visualisierung betriebswirtschaftlicher Sachverhalte, wobei den entsprechenden Werkzeugen fest vorgegebene Modellierungstech-niken zugrunde liegen. Die Programmlogik überprüft, ob die erstellten Model-le den Regeln der unterstützten Modellierungstechniken entsprechen. Dem Benutzer werden im Zuge der Modellierung nur diejenigen Symbole zur Ver-fügung gestellt, die von der Modellierungstechnik vorgesehen werden, wo-durch sich Fehler vermeiden lassen. Die modellübergreifende Integration wird sichergestellt, indem der Benutzer Elemente aus anderen Modellen wieder-verwenden kann. Die Modelldaten werden in sogenannten Repositories abge-legt, die häufig als relationale Datenbanken umgesetzt sind und über standar-disierte bzw. offen gelegte Schnittstellen den Zugriff auf die Modelldaten ermöglichen. Die Nutzung von Werkzeugen zur Unternehmensmodellierung weist daher viele Vorteile gegenüber der Implementierung von Datenbankan-wendungen bzw. der Nutzung von Grafikwerkzeugen auf. Allerdings eignen sich die üblicherweise unterstützten Techniken zur Modellierung von Ge-schäftsprozessen bzw. zur Datenmodellierung nur eingeschränkt für die Um-setzung des ServPay-Konzepts (Becker et al. 2010).

Meta-Modellierungswerkzeug: Meta-Modellierungswerkzeuge ermöglichen es – über die Funktionalität von Werkzeugen zur Unternehmensmodellierung hi-nausgehend – neue bzw. eigene Modellierungssprachen zu definieren oder be-reits angelegte Definitionen zu ergänzen. Die Definition der Modellierungs-sprachen erfordert dabei keine Implementierung eines Programmcodes, da die Festlegung der Regeln der Modellierungssprache überwiegend grafisch unter-stützt erfolgt und somit der Modellierung der betriebswirtschaftlichen Sach-verhalte ähnelt. Für die Abbildung der Leistungsbündelstruktur wurde daher die Verwendung eines Meta-Modellierungswerkzeugs präferiert.


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Realisierungsalternative Argumente

(+) Anbindung von zusätzlichen Anwendungen über stan-dardisierte Schnittstellen Anpassung der Tabellenstruktur und Programmierung nur durch Experten der Anwendungssystementwicklung aufwändige, selbst zu programmierende grafische Visua-lisierung, häufig lediglich Tabellenstrukturen

Datenbankanwendung (-)

Regeln der Datenmanipulation über Constraints (defi-nierte Beschränkungen) abbildbar

(+) ansprechende Visualisierung mit festgelegten Symbolen Anpassung der Zusatzfunktionen erfordert informations-technische Expertise Anbindung von zusätzlichen Anwendungen vom Format der Grafikdateien bzw. der Unterstützung von Transfor-mationen abhängig

Grafikprogramm (-)

Überprüfung von Modellierungsregeln nur durch Zusatz-programmierung möglich und Einbindung abhängig von der Offenheit der Systemarchitektur (Add-On etc.) Visualisierung in Form von Diagrammtypen der Unter-nehmens- bzw. Informationssystemmodellierung Zugriff auf die Modelldatenbanken in der Regel über Schnittstellen möglich (+)

Einhaltung der Modellierungsregeln wird systemseitig geprüft fest vorgegebene Modellierungstechniken

Unternehmensmodellierungs-werkzeug

(-) verfügbare Modellierungstechniken nur eingeschränkt adäquat Anpassung der Modellierungssprachen über die Benut-zeroberfläche des Werkzeugs möglich keine Programmierung erforderlich Visualisierung entspricht derjenigen von Unterneh-mensmodellierungswerkzeugen Zugriff auf die Modelldatenbanken in der Regel über Schnittstellen möglich

Meta-Modellierungswerkzeug (+)

Einhaltung der Modellierungsregeln wird systemseitig geprüft

Tabelle 5.1: Argumente zur Auswahl von Softwarekomponenten für die Abbildung der Leis-tungsbündelstruktur

Für die Umsetzung des ServPay-Konzepts stand mit dem H2-Toolset ein am Eu-ropean Research Center for Information Systems (ERCIS) entwickeltes Meta-Modellierungswerkzeug zur Verfügung, mit dessen Hilfe die Sprachkonstrukte zur Abbildung der Leistungsbündelstruktur definiert wurden. Das H2-Toolset unter-stützt das Anlegen spezifischer H2-ServPay-Modelle, wobei die syntaktische Richtigkeit durch die Prüfung der Modelle gegen die im H2-Toolset angefertigte


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Sprachdefinition sichergestellt wird. Die Modellergebnisse werden vom H2-Toolset in einem zentralen Repository verwaltet, das in Form einer relationalen Datenbank realisiert ist. Auf diesen Datenbestand können die verschiedenen für die Vermarktung hybrider Leistungsbündel relevanten Auswertungsrechnungen zugreifen, welche teilweise über die Plug-In-Architektur des H2-Toolsets direkt in die Benutzeroberfläche des H2-Toolsets integriert wurden. Zudem wird der Export in andere Anwendungssysteme zur Durchführung der betriebswirtschaftlichen Analysen unterstützt. Die Bereitstellung der Basisdaten über das H2-Toolset moti-viert die Benennung der vorgestellten Softwareunterstützung als H2-ServPay.

Das Fachkonzept des H2-Toolsets wird vereinfachend in Abb. 5.3 beschrieben. Als zentrales Konstrukt dient die Modellierungssprache, die durch eine Menge von Kontexten beschrieben wird. Die Kontexte sind der Sprache eindeutig zuge-ordnet und lassen sich als Mengen von Vorschriften zur Modellerstellung interpre-tieren. Um ihren Aufbau zu verstehen, ist zunächst das Konstrukt des Objekttypen einzuführen.

Der Objekttyp repräsentiert ein einzelnes Sprachkonstrukt, das der Modellie-rungssprache zugrunde liegt. Die Modellierungssprache der ER-Modelle enthält als wesentliche Sprachkonstrukte Entitätstypen und Beziehungstypen. Im Kontext der Modellierung hybrider Leistungsbündel stellen Leistungen und Module zentra-le Sprachkonstrukte dar, die im Folgenden ausführlich und schrittweise eingeführt werden. Den Objekttypen im H2-Toolset lassen sich Symbole zuordnen, durch die das Sprachkonstrukt auch visuell und damit möglichst intuitiv wiedererkennbar wird. Im Falle des ER-Modells werden Kästen und Rauten als Symbole für Enti-tätstypen bzw. Beziehungstypen verwendet. Im H2-Toolset angelegten Objektty-pen können kleine farbige Piktogramme zugeordnet werden.

Die Sprachdefinition im H2-Toolset sieht vor, dass die Objekttypen in Unter-ordnungen zueinander in Beziehung gesetzt werden. So lässt sich der Objekttyp Leistung dem Objekttyp Modul unterordnen, um auszudrücken, dass Module aus Leistungen zusammengesetzt sind. Eine solche Regel stellt eine Beziehung eines Objekttyps zu einem anderen Objekttyp dar. Eine weitere Regel könnte z. B. lau-ten, dass den Leistungen Mitarbeiter zugeordnet werden, welche die Leistung er-bringen. Das Sprachkonstrukt Kontextregel fasst diese in ihrer Struktur homogene Menge von Regeln zusammen. Da einzelne Objekttypen (wie beispielsweise Leis-tungen) diversen Objekttypen (wie möglicherweise Modulen und Bezugsnachwei-sen) untergeordnet werden können und gleichzeitig den Leistungen selbst eben-falls vielfältige Objekttypen untergeordnet werden können (wie z. B. Leistungseigenschaften und notwendige Ressourcen), ergeben die durch Kontext-regeln abgebildeten Objekttypenbeziehungen üblicherweise eine Netzstruktur statt einer strengen Hierarchie. Die Kardinalitäten des Beziehungstyps Kontextregel lauten daher auf beiden Seiten 0:n.

Bei der eigentlichen Modellierung mit dem H2-Toolset werden einem Objekt-typ konkrete Ausprägungen in Form von Modellelementen zugeordnet. Der Mo-


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dellierer legt beispielsweise die Leistung Versicherung sowie die Leistungen Pre-mium-Wartung und Standard-Wartung an.

Die Anordnung der Modellelemente in Unter- bzw. Überordnungen wird über die Modellstruktur im H2-Toolset abgebildet. Ein einzelnes Modellelement, z. B. die Premium-Wartung, kann dabei weiteren Modellelementen prinzipiell sowohl unter- als auch übergeordnet werden, sodass sich wiederum eine Struktur ergibt. Dass diese Struktur den über die Kontextregeln spezifizierten Beschränkungen entspricht, wird durch das H2-Toolset sichergestellt. Während der Nutzer die kon-kreten Modelle erstellt, wird ihm ausschließlich erlaubt, Unterordnungen von Mo-dellelementen vorzunehmen, die für ihre jeweiligen Objekttypen auch zulässig sind.

Die Modellierung der Unterordnungen konkreter Modellelemente erfolgt im H2-Toolset in einzelnen Arbeitsbereichen, die jeweils die Modellierung von Mo-dellelementbäumen ermöglichen. Von diesen Arbeitsbereichen können parallel mehrere gleichzeitig geöffnet werden, sodass in Arbeitsbereichen getrennt, mehre-re hierarchische Ausschnitte des Gesamtmodells bearbeiten werden können. Zur Abgrenzung der Arbeitsbereiche wird das Sprachkonstrukt Kontext verwendet. Diejenigen Modellausschnitte, die zugleich in einem der Modelleditoren angezeigt werden sollen, sind von der Modellierungssprache abhängig. Deshalb muss bei der Anlage einer Modellierungssprache eine Definition der Kontexte und damit eine Zuordnung von Kontextregeln in Gruppen vorgenommen werden. Eine Kontext-regel ist dabei eindeutig einem Kontext zugeordnet. Ein Kontext kann jedoch mehrere Kontextregeln enthalten. Die Benennung eines Kontexts entspricht in der Regel der des obersten Objekttypen, dem wiederum als Elemente auch Modell-elemente anderer Objekttypen untergeordnet werden können. Beispielsweise wird im Kontext Leistung festgelegt, dass das Wurzelelement des Modellbaumes ein Modellelement vom Objekttyp Leistung bildet. Die im Arbeitsbereich des jeweili-gen Kontextes visualisierbaren Modellelementbäume werden dadurch beschrie-ben, dass im Kontext Leistung Kontextregeln ergänzt werden, die festlegen, dass der Leistung Modellelemente vom Typ Leistungseigenschaft und vom Typ Res-source untergeordnet werden können. In einem anderen Kontext werden wiederum beispielsweise Bezugsnachweise modelliert, wobei Leistungen und Anbieter dem Bezugsnachweis untergeordnet werden, um auszudrücken, dass die Leistungen von diesen Anbietern erworben werden können. Für den Kontext Bezugsnachweis wird bei der Definition der Sprache nicht vorgesehen, dass die Details zur Leis-tung auch beim Anlegen der Bezugsnachweise bearbeitet werden. Stattdessen kann jedoch zu einer bestimmten Leistung ein neuer Arbeitsbereich geöffnet wer-den, in dem gemäß der Kontextdefinition der Leistung die zugeordneten Leis-tungseigenschaften und Ressourcen dargestellt werden.

Über den Beziehungstyp Regelzuordnung wird einzelnen Modellelementunter-ordnungen die sie legitimierende Kontextregel zugeordnet. Dies dient einerseits der oben bereits erwähnten syntaktischen Prüfung des Modells. Andererseits wird


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hierdurch auch sichergestellt, dass für jeden Modellausschnitt bekannt ist, in was für einem Arbeitsbereich (Kontext) dieser angelegt wurde, angezeigt werden soll und damit auch manipuliert werden kann.

Damit ist nun auch vollständig erfasst, was im H2-Toolset unter einer Model-lierungssprache zu verstehen ist. Bei einer Modellierungssprache handelt es sich um eine Sammlung von Kontexten, wobei einzelne Kontexte eindeutig einer Spra-che zugeordnet sind. Eine Wiederverwendung von Kontexten über Sprachen hin-weg ist nicht vorgesehen. Um den Integrationsanforderungen des ServPay-Konzepts gerecht zu werden, wurde die Sprache ServPay entsprechend der aufge-führten Definition angelegt. Allerdings ist hervorzuheben, dass für einzelne Mo-dellelemente Verweise auf Detailmodelle hinterlegt werden können, die in ande-ren Sprachen des H2-Toolsets konstruiert bzw. die insbesondere auch mit anderen Modellierungswerkzeugen erstellt wurden.

Modellstruktur

Kontextregel

(0,n)

(1,1)

(0,n) (1,1)

Sprache

Kontext(0,n)

(1,1)

(0,n)

(0,n)

Objekttyp

(0,n)

(0,n)

Modellelement

S-K-Zuordnung

K-KR-Zuordnung

Ausprägung

(0,n) (1,1)Regel-Zuordnung

Abb. 5.3: Fachkonzept des H2-Toolsets (Ausschnitt, vgl. ausführlich Delfmann et al. 2006)

Die einzelnen Modelle und deren zugrunde liegenden Sprachen werden im H2-Toolset in so genannten Projekten verwaltet. Physisch sind diese Projekte in ver-schiedenen Datenbanken hinterlegt. Zunächst müssen entsprechend die Datenban-ken sowie die darin enthaltenen Projekte, Sprachen und Modelle angelegt bzw. importiert werden. Der Datenbank-Explorer listet die verfügbaren Datenbanken


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und deren Strukturierungselemente (Projekte, Sprachen und Modelle) auf. Nach dem Auswählen bzw. Hinzufügen einer Datenbank kann ein neues Projekt hinzu-gefügt werden. Im aktuellen Projekt können Sprachen und Modelle angelegt wer-den.

Der Editor zur Definition einer Sprache unterteilt sich in drei Komponenten, die durch entsprechende Reiter ausgewählt werden (vgl. Abb. 5.4). Unter dem Reiter Allgemein werden die grundlegenden Objekttypen der Sprache und deren Beziehungen zueinander definiert. Über die zusätzlichen Reiter besteht die Mög-lichkeit, Objekttypen Attribute zuzuordnen und den Unterordnungsbeziehungen der Objekttypen Kantentypen zuzuweisen, die auf die Darstellung der Kanten Ein-fluss nehmen, die zur Verbindung von Konstrukten verwendet werden.

Abb. 5.4: Überblick über die Modellierungssprache ServPay


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Darüber hinaus zeigt Abb. 5.4, dass die Objekttypen zunächst unabhängig vonein-ander in einer Liste hinterlegt werden (Abb. 5.4, links Objekttypen) und anschlie-ßend in Beziehung zueinander gebracht werden (Abb. 5.4, rechts: Kontexte). Abb. 5.4 gewährt außerdem einen ersten Überblick hinsichtlich der wesentlichen Sprachkonstrukte in H2-ServPay und ihre Repräsentation. Beide Aspekte werden in den nachfolgenden Kapiteln ausführlich eingeführt.

Nachdem die Objekttypen angelegt und ggf. mit Symbolen versehen wurden, können sie miteinander in Beziehung gesetzt werden. Dafür wird ein neuer Kon-text angelegt. Anschließend werden die Objekttypen per Drag and Drop in den Kontext gezogen, um die Beziehungsstruktur festzulegen.

Nur Objekttypen, die Kontexten zugeordnet sind und in eine Unterordnungsbe-ziehung gebracht wurden, lassen sich im Anschluss auch analog modellieren. Die Unterordnungsbeziehungen werden bei der Anlage eines konkreten Modells je-weils überprüft und entsprechende syntaktische Fehler dadurch vermieden. Die Übersichtlichkeit der Modellsprachendefinition und der Modelle wird dadurch ge-steigert, dass einzelne Knoten zugeklappt bzw. aufgeklappt werden können. Die einem Kontext bzw. Modellelement untergeordneten Elemente werden folglich wahlweise sichtbar bzw. ausgeblendet. Ein Pluszeichen vor einem Knoten deutet darauf hin, dass die hierarchische Struktur an dieser Stelle aufgeklappt werden kann, um weitere Details anzuzeigen. Ein Minuszeichen weist darauf hin, dass der Baum an dieser Stelle kontrahiert werden kann, sodass die untergeordneten Kno-ten ausgeblendet werden.

5.2.2 Beschreibung eines Lösungsraums für hybride Leistungsbündel aus Anbietersicht

Für die Umsetzung der geforderten methodenübergreifenden Datenintegration werden im Folgenden die notwendigen Konstrukte eingeführt, mit denen der An-bieter seinen Lösungsraum zur Erbringung hybrider Leistungsbündel beschreiben kann. Die Fachkonzeption wird ergänzt durch die Vorstellung der Implementie-rung mit dem H2-Toolset. Einstiegspunkt für die Modellierung hybrider Leis-tungsbündel ist das Konstrukt Leistungsbündeltyp. Es bildet alle Varianten bzw. Konfigurationsmöglichkeiten eines generischen Leistungsbündels (z. B. eines be-stimmten Maschinenmodells und dem zugehörigen Dienstleistungsangebot) aus Anbietersicht ab (vgl. hierzu auch das Konzept des generischen Produktmodells in Scheer 2006). Dazu umfasst es die Struktur des Leistungsbündels, indem es die verfügbaren Module und Leistungen mitsamt ihrer Leistungseigenschaften und Beziehungen definiert und Regeln, die vorhandene Selektions- und Kombinati-onsmöglichkeiten einschränken, beinhaltet. Außerdem wird der geplante Lebens-zyklus des hybriden Leistungsbündels, welcher die zeitliche Abfolge der Erbrin-gung einzelner Leistungsanteile definiert, im Produktmodell beschrieben. Ein Leistungsbündeltyp beinhaltet somit das gesamte Konfigurationswissen bezüglich


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eines abstrakten Leistungsbündels. Damit wird ein Möglichkeitsraum aufgespannt, aus dem während des Konfigurationsprozesses sukzessive eine individuelle Leis-tungsbündelkonfiguration abgeleitet werden kann. Dieser Konfigurationsprozess kann eigenständig durch einen Kunden (z. B. Mobiltelefon und Telefonvertrag), in Kooperation durch Anbieter und Kunden (z. B. Automobil und verschiedene Dienstleistungen wie Finanzierung und Gewährleistungsverlängerung) oder durch den Anbieter im Namen des Kunden (z. B. Konfiguration einer technischen Anla-ge mit Dienstleistungen zur Optimierung der Anlagenverfügbarkeit) durchgeführt werden.

Der Unterschied zwischen dem Leistungsportfolio (Typebene) und den Leis-tungsbündelkonfigurationen (Instanzebene) ist in Abb. 5.5 dargestellt. Im Beispiel bietet ein fiktives Unternehmen eine Menge verschiedener Leistungen an. Zum Leistungsportfolio gehören verschiedene Drucker, Server, Mobilfunkgeräte und Dienstleistungen. In ihrer Gesamtheit bilden diese Leistungen auf Typebene (d. h. ohne Bezug zu einem speziellen Kundenauftrag) das Leistungsportfolio des An-bieters. Für jeden Kunden, der Leistungen des Unternehmens in Anspruch nimmt, wird aus dem Leistungsportfolio eine Leistungsbündelkonfiguration gebildet. Die-ser Prozess wird Konfiguration bzw. Instanziierung genannt. Ergebnis ist ein Auf-trag, in dem verschiedene Leistungen enthalten sind. Alle Leistungen bewegen sich dabei im Rahmen des vorgegebenen Leistungsportfolios. Im Gegensatz zu den kundenunabhängig definierten Leistungen auf Typebene sind auf Instanzebe-ne spezielle Leistungen gemeint, nämlich genau die, die ein festgelegter Kunde erhält. Daher ist in den in Abb. 5.5 gezeigten Konfigurationen für jede Sachleis-tung eine Seriennummer und für jede Konfiguration eine Auftragsnummer hinter-legt.


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Abb. 5.5: Lösungsraum und Leistungsbündelkonfiguration

Um eine Wiederverwendung von Leistungsanteilen in verschiedenen hybriden Leistungsbündeln zu ermöglichen, kann ein Anbieter eine kundenindividuelle Massenfertigungsstrategie verfolgen. In diesem Fall wird ein Leistungsbündel auf Typebene durch eine Zuordnung verschiedener Module definiert. Das Konstrukt Modul stellt eine in sich abgeschlossene Einheit dar, die aus einer Menge zuge-ordneter Leistungen besteht und in unterschiedlichen Leistungsbündeln wieder-verwendet werden kann. Damit wird das Ziel verfolgt, Modelle von Leistungs-bündeln möglichst einfach und effizient aus vordefinierten Teilmodellen zusammenstellen zu können. Falls der Anbieter eine andere Strategie verfolgt und seinen Kunden etwa komplett individuell entwickelte Leistungsbündel oder ledig-lich vordefinierte Leistungsbündel anbieten will, kann das Konstrukt Modul ent-fallen (vgl. im Folgenden Abb. 5.6).


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Abb. 5.6: Integrierte Basiskonstrukte zur Modellierung hybrider Leistungsbündel

Module beinhalten Leistungen. Eine Leistung stellt das Ergebnis einer betriebli-chen Faktorkombination dar. Dabei kann es sich sowohl um Sach- als auch um Dienstleistungen handeln. Auf eine explizite Unterscheidung wird aufgrund der oft problematischen Abgrenzung von Sach- und Dienstleistung absichtlich ver-zichtet (für eine Diskussion der Problematik siehe bspw. Castells 2010, S. 216 ff., Teboul 2006, S. 7 ff. oder Vargo, Lusch 2004). Insbesondere im industriellen Um-feld beinhalten Dienstleistungen (z. B. Instandsetzung) sehr häufig auch Sachleis-tungsanteile (z. B. Ersatzteile) und vice versa. Einem Modul zugeordnete Leistun-gen sind als funktional äquivalent anzusehen. Sie stellen Alternativen dar, aus denen der Kunde während des Konfigurationsprozesses auswählt. Häufig unter-


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scheiden sich Leistungen eines Moduls nur durch ihre nicht-funktionalen Eigen-schaften (z. B. Qualität, Verfügbarkeit, Preis). So ist beispielsweise ein Modul Logistik denkbar, das unterschiedliche Logistikdienstleistungen (z. B. Transport per Straße, Schiene, Wasser oder Luft) beinhaltet.

Leistungen können in Hierarchien angeordnet sein, d. h. Leistungen können wiederum aus Teilleistungen bestehen. Dies ermöglicht zum einen die Abbildung üblicher hierarchischer Strukturen bei Sachleistungen (z. B. Stücklisten). Zum an-deren kann auf diese Weise die Prozessdimension von Dienstleistungen abgebildet werden (z. B. Instandsetzung als eine Abfolge von Fehleranalyse, Fehlerbehebung und Probelauf). Entsprechende Prozessmodule können auch zur Entwicklung mo-dularer Prozessbibliotheken herangezogen werden (Kaiser 2009, S. 108 ff.).

Leistungen werden durch Eigenschaften näher beschrieben. Bei Leistungen mit überwiegendem Sachleistungsanteil bieten sich übliche physikalische (z. B. Maße, Gewicht), mechanische (z. B. Umdrehungen pro Minute) oder technische (z. B. Bandbreite) Eigenschaften an. Aufgrund des spezifischen Charakters von Dienst-leistungen (insb. Immaterialität, Heterogenität) sind diese Eigenschaften bei Leis-tungen mit überwiegendem Dienstleistungsanteil weniger geeignet. Hier bieten sich vor allem funktionale sowie nicht-funktionale Eigenschaften an. Funktionale Eigenschaften beschreiben die Ergebnisdimension einer Dienstleistung. Dabei kann es sich beispielsweise um eine Zustandsänderung beim Nutzer (z. B. bei ei-ner Schulung) oder einem seiner Objekte (z. B. bei einer Instandsetzung) handeln. Nicht-funktionale Eigenschaften stellen Beschränkungen oder Konditionen bezüg-lich der Funktion dar. Typische Beispiele sind Qualität, räumliche und zeitliche Verfügbarkeit, Liefer- und Zahlungsbedingungen sowie Preis (für eine ausführli-che Darstellung siehe O’Sullivan (2006)).

Um den zeitlichen Aspekt eines Leistungsbündels abbilden zu können, werden einzelne Leistungen eines Leistungsbündels Intervallen (Tag, Kalenderwoche, Monat, Jahr), in denen sie erbracht werden sollen, zugeordnet. Intervalle werden wiederum zu Lebenszyklusphasen aggregiert, die zu einem Lebenszyklus eines be-stimmten Leistungsbündels auf Typebene gehören.

Um die aufgeführten Sachverhalte im H2-Toolset festhalten zu können, wurde eine Modellierungssprache ServPay angelegt. In dieser wurden die genannten Konstrukte als Kontexte definiert und zueinander in Beziehung gesetzt. Abb. 5.7 zeigt einen Ausschnitt dieser Sprachdefinition. Den Konstrukten wurden mög-lichst intuitiv verständliche Symbole zugeordnet. Außerdem wird festgelegt, dass Hybride Leistungsbündel auf Typebene, Module und Leistungen im H2-Toolset zunächst unabhängig voneinander angelegt werden können, weshalb sich diese Kontexte im gezeigten Ausschnitt der Sprachdefinition auf der gleichen obersten Hierarchieebene befinden. Mittels der Unterordnungsbeziehungen wird sicherge-stellt, dass Leistungen in Module eingehen können – aber nicht umgekehrt – und dass Leistungseigenschaften nur für Leistungen, aber nicht für z. B. für ganze Leistungsbündel oder Module, beschrieben werden können. Außerdem ist erkenn-


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bar, dass Lebenszyklusphasen verschiedenen Konstrukten zugeordnet werden. Deshalb sind sie in der Hierarchie der Sprachdefinition sowohl den Leistungsbün-deltypen als auch den Leistungen untergeordnet.

Abb. 5.7: Modellierung eines hybriden Leistungsbündels auf Typebene

Um Selektions- und Kombinationsmöglichkeiten definieren zu können, werden zusätzlich zu den bisher eingeführten Konstukten Konfigurationsregeln benötigt (vgl. Abb. 5.8). Konfigurationsregeln besitzen mindestens eine Kondition sowie eine oder mehrere Konklusionen. Beide beziehen sich jeweils auf eine bestimmte Leistung und Leistungseigenschaft66. Verknüpfungsoperatoren (AND, OR) sowie Vergleichsoperatoren (>, <, >=, <=, !=) und passende Vergleichswerte für Leis-tungseigenschaften können als Attribute modelliert werden. Konfigurationsregeln dienen ebenso wie Module einer Wiederverwendung von Leistungsanteilen in ver-schiedenen hybriden Leistungsbündeln im Rahmen einer kundenindividuellen Massenfertigungsstrategie.

66 Leistungen und Leistungseigenschaften können mit Wildcards belegt werden, um flexible Re-striktionen für eine Menge von Leistungen bzw. Leistungseigenschaften definieren zu können.


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Abb. 5.8: Integrierte Basiskonstrukte zur Modellierung hybrider Leistungsbündel

Abb. 5.9 stellt die Umsetzung im H2-Toolset mittels Kontexten dar. Konfigurati-onsregeln werden hier aus Gründen der Übersichtlichkeit in einem Regelcontainer abgelegt. Jede Konfigurationsregel legt Auslöser und Konsequenzen fest, die Vor- und Nachbedingungen einer Ausführung der Konfigurationsregel festlegen. Bei-spielsweise kann im Rahmen einer später durchgeführten Konfiguration im Fall der Selektion einer komplexen Maschine dem hybriden Leistungsbündel automa-tisch eine Schulungsdienstleistung hinzugefügt werden, falls eine solche Regel


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hinterlegt wird. Auslöser und Konsequenzen einer Konfigurationsregel können sowohl Module als auch Leistungen sein. Wird ein Modul als Auslöser oder Kon-sequenz verwendet, so ist neben der Leistung auch eine Leistungseigenschaft an-zugeben, die eine das Modul erfüllende Leistung aufweisen muss.

Abb. 5.9: Sprachdefinition für Konfigurationsregeln

Die Sprachdefinition im H2-Toolset ist die Voraussetzung dafür, die Leistungs-bündelstruktur des Anbieters abbilden zu können. Hierbei werden die definierten Sprachkonstrukten zugeordneten Symbole verwendet und die Unterordnungsbe-ziehungen berücksichtigt. In Abb. 5.10 wurden bspw. drei fiktive Fräsmaschinen der sog. T-Serie (T-800, T-1000, T-2000) sowie drei Wartungsdienstleistungen (Wartung Bronze, Wartung Silber, Wartung Gold) als Leistungen modelliert.

Abb. 5.10: Hinzufügen von Leistungen

Nachdem die Leistungen angelegt worden sind, können diese weiter detailliert werden. Mithilfe der Modellierungssprache kann eine Leistung Lebenszykluspha-


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sen, andere Leistungen und Leistungseigenschaften festlegen. In Abb. 5.11 wur-den für die Fräsmaschine T-1000 die Leistungseigenschaften Gewicht, Umdre-hungen pro Sekunde, Automatisierungsgrad und Fassungsvermögen Werkzeug-magazin hinterlegt.

Abb. 5.11: Hinzufügen von Leistungseigenschaften zur Leistung T-1000

Über die Attribute der einzelnen Leistungseigenschaften kann die Fräsmaschine T-1000 nun genauer spezifiziert werden. Hier im Beispiel wird die Leistungsei-genschaft Gewicht mit dem Wert 2 und der Mengeneinheit Tonnen versehen. Die anderen Attribute können analog ergänzt werden. In einem nächsten Schritt erfolgt das Hinzufügen von Lebenszyklusphasen zu einer Leistung. Für die Fräsmaschine T-800 wurden die Lebenszyklusphasen Entwurfsphase, Fertigungsphase, Kauf-phase, Nutzungsphase und Rücknahmephase aus dem Kontext Lebenszyklusphase hinzugefügt. Abb. 5.12 zeigt die Leistung T-800 mit den bisher angelegten Leis-tungseigenschaften und Lebenszyklusphasen.

Schließlich können Leistungen aus anderen Leistungen zusammengesetzt sein. Somit können im Modellierungstool auch Leistungsstrukturen angelegt werden (vgl. Abb. 5.12). Dadurch können auch ganze hybride Leistungsbündel zur Aus-wahl durch Kunden vordefiniert werden.


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Abb. 5.12: Bildung geschachtelter Leistungsstrukturen

Module ermöglichen eine Kategorisierung von Leistungen sowie eine automati-sche Generierung von Konfigurationsschritten im Rahmen der Leistungskonfigu-ration. Innerhalb eines Moduls sind Leistungen immer dann zusammengefasst, falls diese Alternativen zur Lösung eines bestimmten Kundenproblems darstellen. Ein Beispiel ist in der Auswahl eines Verbrennungsmotors zu sehen, der entweder ein Diesel- oder ein Ottomotor sein kann. Leistungen, die demselben Modul zuge-ordnet werden, stellen im Zuge der Konfiguration hybrider Leistungsbündel daher Alternativen dar, die in aller Regel nicht gleichzeitig ausgewählt werden, da das konfigurierte Leistungsbündel sonst redundante Subsysteme enthalten würde. In Abb. 5.13 wurden die beiden Module Werkzeugmaschine und Wartung angelegt und entsprechende bereits angelegte Leistungen zugeordnet.


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Abb. 5.13: Erstellen von Modulen

Bei der Erstellung von Modulen sollte besonders darauf geachtet werden, dass Leistungen innerhalb eines Moduls mithilfe derselben Leistungseigenschaften be-schrieben werden. Dies ist nötig, damit im Rahmen der Leistungskonfiguration ein aussagekräftiger Vergleich der Leistungsalternativen durchgeführt werden kann. Abb. 5.14 zeigt drei Maschinen mit jeweils gleichen Leistungseigenschaften. Die Ausprägungen der Leistungseigenschaften können sich dabei jeweils unterschei-den.


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Abb. 5.14: Definition gleicher Leistungseigenschaften

Ein Leistungsbündeltyp enthält alle möglichen Konfigurationen eines hybriden Leistungsbündels. Um einen neuen Leistungsbündeltyp anzulegen, ist im Modell-editor bei der Wahl einer Bezeichnung eine möglichst übergeordnete Bezeichnung zu wählen. Im Beispielszenario wurde dem Leistungsbündeltyp der Name T-Serie gegeben. Über das Attribut Beschreibung lässt sich in Textform eine nähere Be-schreibung des Leistungsbündels in Freitext festhalten. In einem nächsten Schritt müssen zunächst Module in den Leistungsbündeltyp gezogen werden, um mögli-che Ausprägungen für das hybride Leistungsbündel T-Serie festzulegen. In Abb. 5.15 wurden beispielhaft die Module Werkzeugmaschine, Inbetriebnahme, War-tung, Rücknahme und Finanzierung in den Leistungsbündeltyp T-Serie eingefügt. Die Module enthalten die bereits eingefügten Leistungen, die im Bezug auf ihren Lösungsbeitrag innerhalb des Moduls Alternativen zueinander darstellen. Damit sind als Lösungsraum des hybriden Leistungsbündels T-Serie alle Kombinationen


189

aus der Relation Werkzeugmaschine × Inbetriebnahme × Wartung × Rücknahme × Finanzierung möglich67.

Abb. 5.15: Hybrides Leistungsbündel T-Serie und Attribut Beschreibung

Nach dem Einfügen der Module erfolgen eine Zuordnung der Lebenszyklusphasen zu dem Leistungsbündeltyp und die Definition der Konfigurationsregeln. In Abb. 5.15 wurden dem Leistungsbündeltyp T-Serie die drei Lebenszyklusphasen Ent-wurfsphase, Fertigungsphase, Kaufphase und Rücknamephase zugeordnet. Konfi-gurationsregeln können innerhalb eines Leistungsbündeltyps modelliert werden und einschließende oder ausschließende Beziehungen abbilden. Für jede Regel sind ein Auslöser (Vorbedingung) und eine Konsequenz (Nachbedingung) festzu-legen. Auslöser und Konsequenzen können jeweils Leistungen oder Module mit speziellen Leistungseigenschaften sein. In Abb. 5.16 ist eine Bedingt-Regel visua-lisiert. Auslöser der Regel ist die Wahl des Maschinentyps T-2000. Konsequenz der Wahl dieses Maschinentyps ist die Leistung Wartung Gold. Dies bedeutet, dass bei der Leistungskonfiguration die Wartung Gold dem hybriden Leistungs-bündel automatisch hinzugefügt wird, falls die Leistung T-2000 gewählt wird. Ei-ne Schließt-aus Regel lässt sich analog zur Bedingt-Regel modellieren und wirkt sich so auf die Konfiguration aus, dass im Falle der Erfüllung der Vorbedingung die in der Nachbedingung spezifizierte Leistung dem hybriden Leistungsbündel nicht mehr hinzugefügt werden kann.

67 Die erlaubten Kombinationen für den Ausschnitt Werkzeugmaschine × Wartung umfassen da-bei: T800+Wartung Bronze; T800+Wartung Silber; T800+Wartung Gold; T1000+Wartung Bronze; T1000+Wartung Silber; T1000+Wartung Gold; T2000+Wartung Bronze; T2000+Wartung Silber; T2000+Wartung Gold.


190

Abb. 5.16: Regelkonstrukt Maschinentyp-Wartung

Neben Leistungen können auch Leistungseigenschaften innerhalb eines Moduls als Auslöser fungieren. In Abb. 5.17 wurde eine neue Regel mit dem Namen Au-tomatisierungsgrad-Wartung angelegt. Auslöser dieser Regel ist die Leistungsei-genschaft Automatisierungsgrad. Als Konsequenz wurde Wartung Gold gewählt. Die Bedeutung dieser Regel lässt sich wie folgt zusammenfassen: Verfügt der ausgewählte Maschinentyp über die Leistungseigenschaft hoher Automatisie-rungsgrad, so ist immer die Wartung Gold in das konfigurierte hybride Leistungs-bündel aufzunehmen.


191

Abb. 5.17: Regelkonstrukt Automatisierungsgrad-Wartung

Lebenszyklusphasen, die sowohl Leistungsbündeltypen als auch einzelnen Leis-tungen zugeordnet werden, können mittels Intervallen detailliert beschrieben wer-den. In Abb. 5.18 wurden für die Lebenszyklusphase Entwurf die beiden Intervalle Planung und Prototyping angelegt. Intervalle werden später gemäß ihrer Anord-nung ausgewertet, sodass sie entsprechend ihrer tatsächlichen zeitlichen Abfolge angeordnet sein müssen.


192

Abb. 5.18: Hinterlegung von Intervallen und Attributen

Intervalle verfügen über die Attribute Beschreibung, Dauer und Regelmäßigkeit. Über das Attribut Beschreibung wurde das Intervall Planung genauer detailliert. Das Attribut Dauer gibt die Länge des Intervalls an. In diesem Beispiel hat das In-tervall die Länge 0,5 mit einer Intervalldauer von einem Jahr, d.h. einer Gesamt-dauer von sechs Monaten. Die Attribute stellen eine wichtige Grundlage für wei-terführende Auswertungen dar, die in den folgenden Kapiteln noch ausführlich erläutert werden.

5.2.3 Konfiguration eines hybriden Leistungsbündels aus Nachfragersicht

Während die Anbietersicht auf hybride Leistungsbündel durch die Abbildung des bereitgestellten Lösungsraums geprägt ist, steht aus Sicht des Kunden die Zusam-menstellung eines konkreten Leistungsbündels, das seinen Anforderungen ent-spricht, im Vordergrund. Von zentraler Bedeutung für die Abbildung hybrider Leistungsbündel aus Kundensicht sind daher Produktkonfiguratoren.

Produktkonfiguratoren sind – ebenso wie die zuvor eingeführte Modularisie-rung des Leistungsangebots – ein zentrales Instrument zur Realisierung einer kun-denindividuellen Massenfertigungsstrategie (Mass Customization). Mass Custo-mization verfolgt das Ziel, kundenindividuelle Bedürfnisse durch die Kombination vordefinierter Produkt- und Dienstleistungskomponenten mit einer zur Massenfer-tigung vergleichbaren Effizienz zu befriedigen (Franke, Piller 2002). Die dem Konzept zugrunde liegende Idee wurde bereits 1970 von Toffler beschrieben


193

(Toffler 1970). Der Begriff Mass Customization ist jedoch erst später von Davis (1987) geprägt worden und erlangte erst spät durch das Buch von Pine (1993) eine breite Popularität.

Für das Mass Customization Konzept charakteristisch ist die Integration des Kunden in die Wertschöpfungsprozesse des Anbieters (Wikström 1996). Der Kunde wird zum Co-Designer oder Co-Producer, indem er selbstständig seine Bedürfnisse und Anforderungen zum Ausdruck bringt und in entsprechende Pro-dukteigenschaften übersetzt (von Hippel 1998).

Erst in den letzten Jahren konnte ein breiter und konsequenter Einsatz von On-line Produktkonfiguratoren in der Praxis beobachtet werden (Franke, Piller 2002). Bekannte Praxisanwendungen sind die Konfiguration maßgeschneiderter Compu-tersysteme (z. B. http://www.dell.com) oder das Design und die Produktion indi-vidueller Textilien (z. B. http://www.spreadshirt.com).

Betrachtet man Beispiele wie die obigen näher, so wird die Bedeutung der Ges-taltung einer effektiven sowie nutzerfreundlichen Schnittstelle zwischen Kunde und Anbieter deutlich. Diese Schnittstelle wird in der Regel durch sogenannte Produktkonfiguratoren gebildet. Produktkonfiguratoren sind Softwareanwendun-gen, die das Zusammensetzen einer Kundenlösung aus vorgegebenen Produkt- und Dienstleistungskomponenten und die Selektion inhaltlicher Ausprägungen der Komponenteneigenschaften unter Einhaltung definierter Konfigurationsregeln er-möglichen (Scheer 2006). Produktkonfiguratoren stellen somit das Frontend einer Mass Customization Strategie dar (Franke, Piller 2002).

Konfiguration kann als spezielle Designaktivität bezeichnet werden, bei der die zusammenzustellende Leistung (z. B. ein hybrides Leistungsbündel) aus einer Menge vordefinierter Komponenten, die nur nach bestimmten Regeln miteinander kombiniert werden können, zusammengestellt wird (Mittal, Frayman 1989).

In ihrem Grundlagenartikel unterscheiden Mittal und Frayman (1989) zwei Sichten auf die Aufgabe der Konfiguration. Das Ziel der Konfiguration ist es, ein Produkt zusammenzustellen, das einen vorher bestimmten, wohldefinierten Zweck erfüllt, d. h. zur Lösung eines bestimmten Kundenproblems beiträgt. Dazu sind zum einen abstrakte Funktionen, die zur Lösung des bestehenden Problems not-wendig sind, zu identifizieren und zu hinterlegen. Zum anderen sind konkrete Komponenten und deren Eigenschaften zu definieren, welche die zuvor festgeleg-ten Funktionen realisieren.

Mithilfe der in Kapitel 5.2.2 geschilderten Konstrukte kann sowohl die abstrak-te funktionale Architektur als auch deren konkrete Realisierung durch Komponen-ten vollständig beschrieben werden. Es wird ein Lösungsraum aufgespannt, aus dem der Kunde während des Konfigurationsprozesses sukzessive sein individuel-les Produkt ableiten kann (von Hippel 1998).


194

Jedes so konfigurierte Leistungsbündel stellt eine sog. Konfiguration oder Va-riante aus dem möglichen Lösungsraum des Anbieters dar. Jede Leistungsbündel-konfiguration wird durch die Auswahl einer Zahl von Leistungen gebildet (vgl. nochmals Abb. 5.5). Dabei ist zu beachten, dass diese Auswahl unter Einbehal-tung der durch den Anbieter definierten Konfigurationsregeln erfolgen muss. Zu-dem kann pro Modul nur eine Leistung ausgewählt werden (vgl. Kapitel 5.2.2). Alle Konfigurationen eines Kunden werden automatisch gespeichert.

In der Definition der Modellierungssprache (vgl. Abb. 5.19) wird dies dadurch abgebildet, dass einem Kunden mehrere Leistungsbündelkonfigurationen zuge-ordnet werden können. Diese enthalten wiederum Module mit genau einer (näm-lich genau der im Rahmen der Konfiguration ausgewählten) Leistung.

Abb. 5.19: Erweiterung der Basiskonstrukte zur Modellierung hybrider Leistungsbündel um kundenindividuelle Konfigurationen

Die Modellierung von Konfigurationen kann im Modelleditor vorgenommen wer-den, indem entsprechende Leistungen hierarchisch zusammengestellt werden. Hierbei werden zwar die Unterordnungsbeziehungen der Modellelemente berück-sichtigt, eine Auswertung der Konfigurationsregeln kann aber über ein Meta-Modellierungswerkzeug ohne spezielle Erweiterungen nicht geleistet werden, da die hierzu erforderliche Auswertungslogik fehlt.


195

Abb. 5.20: (Nachfrager) Sprachdefinition für Leistungsbündelkonfigurationen

Daher wird H2-Servpay um einen webbasierten Leistungskonfigurator ergänzt. Die Bedienung des Leistungskonfigurators setzt nicht voraus, dass der Nachfrager die Modellierungssprache beherrscht. Stattdessen werden die angelegten Daten des Lösungsraums genutzt, um dem Nachfrager die Zusammenstellung eines gül-tigen Leistungsbündels zu ermöglichen. Der Leistungskonfigurator bietet dem Kunden also eine spezielle Sicht auf die vorher definierten Modelle an, die dem Erscheinungsbild gängiger Produktkonfiguratoren und E-Commerce Plattformen nachempfunden ist.

Im Rahmen einer einfachen manuellen Konfiguration stellt sich ein Nachfrager ein für seine Bedürfnisse passendes hybrides Leistungsbündel zusammen, indem er für jedes der zur Auswahl stehenden Module eine erlaubte Leistung (oder auch keine Leistung) auswählt. Zusätzlich sorgt der Leistungskonfigurator bei der Kon-figuration automatisch für die Einhaltung sämtlicher vom Anbieter definierter Konfigurationsregeln. Gegebenenfalls wird der Nutzer auf eventuelle Konfigurati-onsfehler aufmerksam gemacht, etwa weil eine bestimmte Kombinationen von Leistungen nicht zulässig (Schließt-aus-Regel) oder eine bestimmte Kombinatio-nen zwingend notwendig (Bedingt-Regel) ist. Hat sich der Kunde mithilfe des Konfigurators eine bestimmte Leistungsbündelkonfiguration zusammengestellt, wird diese gespeichert und kann vom Anbieter im Modellierungstool angezeigt und weiterverarbeitet werden.


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Abb. 5.21: Auswertung von Konfigurationsregeln im Leistungskonfigurator

Aus Kundensicht werden im Konfigurator für jede Leistung – in Abb. 5.22 ist ex-emplarisch die Maschine CTX beta 800 linear dargestellt – neben dem Namen und einem Bild zunächst der im Modell hinterlegte Beschreibungstext, der Preis der Leistung und die weiteren Leistungseigenschaften angezeigt. Die Beschreibung ist ein vom Anbieter eingegebener Text und kann durch HTML-Tags formatiert wer-den. Der Preis wird bei einmalig in Anspruch genommenen Leistungen, die direkt beim Kauf gezahlt werden, – in der Regel betrifft dies z. B. Sachleistungen wie eine Werkzeugmaschine – als Listenpreis angegeben. Bei Leistungen, für die Zah-lungen über den Lebenszyklus verteilt anfallen, z. B. bei Dienstleistungen wie der Wartung, wird kein Preis angezeigt, sondern auf die Lebenszyklusdarstellung verwiesen (siehe Kapitel 5.3.2).


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Abb. 5.22: Anzeigen eines Leistungsanteils im Leistungskonfigurator68

Die weiteren beschreibenden Leistungseigenschaften bestehen aus dem Namen der Eigenschaft sowie dessen Wert und Mengeneinheit, z. B. Gewicht: 6 Tonnen. Sie ermöglichen einen Vergleich von Leistungen anhand von kategorisierten und gleich skalierten Leistungseigenschaften. Alle Leistungen in einem Modul sollten die gleichen Leistungseigenschaften aufweisen, um Vergleichbarkeit sicherzustel-len und dem Nachfrager dadurch die Auswahlentscheidung zu erleichtern.

Neben der Auswahl einer angebotenen Leistung kann der Kunde auch Sonder-wünsche äußern. Dies ist z. B. dann sinnvoll, wenn die vom Anbieter angebotenen Leistungen angepasst werden müssen, um speziellen Anforderungen des Kunden zu entsprechen, oder keine für den Kunden passende Leistung im Angebot enthal-ten ist. Die Eingabe erfolgt über das Sonderwunschfeld in Form eines einfachen Textes.

Nach der Auswahl einer Leistung wird die entsprechende Leistung im linken Menü unter dem Modulnamen mit dem dazugehörigen Preis angezeigt. Abb. 5.23 zeigt dies exemplarisch für die Leistung CTX beta 800 linear (Maschinentyp) und verschiedene andere Sach- und Dienstleistungen wie keine Gewährleistungsver-längerung (Gewährleistung) und Staubabsaugung (Kühlmedien/Spanentsorgung).

68 Quelle: Gildemeister.


198

Abb. 5.23: Übersicht über die ausgewählten Leistungen im Leistungskonfigurator69

Der Leistungskonfigurator bietet einige zusätzliche Funktionen zur Entschei-dungsunterstützung. Dabei handelt es sich um eine (teil-)automatische Leistungs-konfiguration, die dem Nachfrager unter Rückgriff auf konkret spezifizierte Kun-denanforderungen ein passendes Leistungsbündel vorschlägt. Die hier vorgestellte Leistungskonfigurationsunterstützung ist damit eher funktional ausgerichtet (die produktions- und nutzungsbezogenen Eigenschaften der Leistungen stehen im Vordergrund) während der in Kapitel 6.2 vorgestellte ServPay Recommender bei der Zusammenstellung der Teilleistungen auch ökonomische Aspekte (die Zah-lungsbereitschaften und Kosten des vorgeschlagenen Leistungsbündels) berück-sichtigt. Im Gegensatz zum ServPay Recommender wird daher beim Einsatz des Konfigurationsunterstützung im Leistungskonfigurator vorausgesetzt, dass der Kunde seine Anforderungen an eine geeignete Lösung kennt und deren Wichtig-keit in etwa einschätzen kann. Beispielsweise sollte ein Kunde bei der Anschaf-fung einer Werkzeugmaschine wissen, ob er eine Produktions- oder eine Univer-

69 Quelle: Gildemeister.


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salmaschine kaufen möchte, wie kurz- oder langfristig er diese benötigt und wel-che Materialien er mithilfe der Maschine bearbeiten möchte, da diese Parameter die Zusammenstellung des vorgeschlagenen hybriden Leistungsbündels wesent-lich beeinflussen70.

Die Vorschlagsgenerierung basiert auf vor der Konfiguration erfassten Kun-denanforderungen (vgl. Abb. 5.24) und unter Berücksichtigung der ggf. vorhan-denen vom Anbieter angelegten Konfigurationsregeln (Becker et al. 2009b) über die Schaltfläche Automatisch Konfigurieren. Jeder Kundenanforderung sind eine beliebige Anzahl Kundenanforderungswerte zugeordnet71, die Ausprägungen einer Kundenanforderung darstellen. Jedem Kunden und jeder Leistung werden eine be-liebige Anzahl Kundenanforderungen und Kundenanforderungswerte zugeordnet. Diese Zuordnung wird mithilfe der Attribute Wichtigkeit und Anforderung weiter spezifiziert.

Kunde

K-KA-KAW

(0,n)

Kundenanforderung

L-KA-KAW

(0,n)

(0,n)

Hierarchie

(0,n)

(0,1)

Leistung

Kundenanfor-derungswertKA-KAW (1,n)(1,1)

(1,n)

Wichtigkeit

Anforderung

Abb. 5.24: Kundenanforderung und Kundenanforderungswerte

Abb. 5.25 visualisiert die Sprachdefinition der wissensbasierten Vorschlagsgene-rierung. Dabei werden Kundenanforderungen und Kundenanforderungswerte ei-nem Kunden zugeordnet. Jede Kundenanforderung enthält auf einer Ebene tiefer die sie detaillierenden Kundenanforderungswerte. 70 Beispielsweise erfordert die Bearbeitung von Grafit in aller Regel den Einbau einer Absaug-einrichtung, um anfallende Späne aufnehmen zu können. Produktionsmaschinen sind auf die Produktion von Teilen in großer Stückzahl ausgelegt und müssen daher besonders ausfallsicher sein, während Universalmaschinen eine größere Vielfalt an Teilen herstellen können müssen. 71 Beispielsweise könnte eine Kundenanforderung „Anschaffungspreis“ durch Kundenanforde-rungswerte „hoher Anschaffungspreis“ oder „niedriger Anschaffungspreis“ ausgeprägt werden.


200

Abb. 5.25: Sprachdefinition Kundenanforderungen und Kundenanforderungswerte

Um mit dem Verfahren zur Vorschlagsgenerierung arbeiten zu können, sind Kun-denanforderungen und dazugehörige Kundenanforderungswerte erforderlich, die vom Kunden bewertet werden. In Abb. 5.26 sind die Kundenanforderungen An-schaffungspreis, Bedienkomplexität, Wartbarkeit, Automatisierungsgrad und Viel-seitigkeit erstellt worden. Über das Attribut Beschreibung können die einzelnen Kundenanforderungen im Fließtext erläutert werden. Diese Beschreibung wird dem Nachfrager im Leistungskonfigurator angezeigt.

Abb. 5.26: Hinzufügen von Kundenanforderungen

Als nächstes werden für die angelegten Kundenanforderungen passende Kunden-anforderungswerte erstellt. Dazu wird im Modelleditor der Kontext Kundenanfor-derungswerte ausgewählt. Abb. 5.27 zeigt exemplarisch den Preis einer Leistung als Kundenanforderung. Hier sind als mögliche Kundenanforderungswerte Oberer Preisbereich, Mittlerer Preisbereich, Unterer Preisbereich und kostenlos möglich.


201

Abb. 5.27: Hinzufügen von Kundenanforderungswerten

In einem nächsten Schritt werden die erstellten Kundenanforderungswerte den Kundenanforderungen zugeordnet. Abb. 5.28 zeigt die Kundenanforderung An-schaffungspreis nach dem Einfügen der zuvor erstellten Kundenanforderungswer-te.

Abb. 5.28: Einfügen der Kundenanforderungswerte unter zugehörige Kundenanforderungen

Die mithilfe der Vorschlagsgenerierung abgeleitete Konfiguration kann nachfol-gend manuell nachbearbeitet werden. Eine neue Konfiguration kann jederzeit über die Schaltfläche Neue Konfiguration erstellt werden.

Die Leistungskonfiguration wird auf der Basis des Ansatzes von Ardissono und Goy (2000) durchgeführt. Zur Bestimmung der Kundenanforderungen werden hierzu Nutzermodelle verwendet. Ein Beispiel für eine Kundenanforderung ist die von einem Nachfrager akzeptierte Lieferzeit (vgl. Tabelle 5.2).or der Durchfüh-rung der eigentlichen Konfiguration werden Kunden dazu aufgefordert, ihre An-forderungen in einem zweistufigen Prozess anzugeben. Im hier vorgestellten Bei-spiel wurde die Kundenanforderung Lieferzeit von einem Nachfrager insgesamt mit einer Wichtigkeit von 29 % bewertet. Andere Kundenanforderungen – wie et-


202

wa das durch die Maschine zu bearbeitende Material, die Größe des Werkzeug-magazins oder die Auswahl des Maschinentyps – werden ebenfalls bewertet, so-dass alle Kundenanforderungen gewichtet sind und gemäß ihrer Wichtigkeit ge-ordnet werden können. Die einzelnen Ausprägungen der Kundenanforderung Lieferzeit bestehen in einer kurzen, einer mittleren sowie einer langen Lieferzeit. Ein Nachfrager wird nun dazu aufgefordert, seine Anforderungen an die Lieferzeit für eine Maschine durch eine Gewichtung dieser Ausprägungen vorzunehmen, die sich zu insgesamt 100 % ergänzen kann, jedoch nicht muss. Dadurch wird zusätz-lich zur Gewichtung jeder Kundenanforderung auch noch jeder Kundenanforde-rungswert in den Kundenanforderungen gewichtet. Es entsteht somit eine aussa-gekräftige Übersicht über die Wichtigkeit aller vorhandenen Kundenanforderungen (siehe Ausschnitt in Tabelle 5.2).

Kundenanforderungen Relevanz

Lieferzeit 29% Relevanz der einzelnen Ausprägungen zur Kundenanforderung Lieferzeit

(a) Kurz (2 bis 4 Wochen) 65% (b) Mittel (4 bis 8 Wochen) 25% (c) Lang (8 bis 14 Wochen) 10%

Tabelle 5.2: Bewertung von Kundenanforderungen und Kundenanforderungswerten durch einen Kunden

Dieser Bewertungsprozess wird für alle Kundenanforderungen wiederholt, die ein Anbieter vorher für die von ihm definierten Leistungen festgelegt hat. Im System erfolgt die Eingabe der individuellen Wichtigkeit über einen Schieberegler. Der Wertebereich für jede Kundenanforderung geht von 0 (nicht wichtig) bis 100 (sehr wichtig). Ein Wert von 100 drückt aus, dass ausschließlich dieser Kundenanforde-rungswert vom Kunden gewünscht wird. Zu jeder Kundenanforderung wird eine Beschreibung angezeigt, wenn sich die Maus über dem Namen der Kundenanfor-derung befindet. In Abb. 5.29 wird dies für die bereits beschriebene Kundenanfor-derung Lieferzeit angezeigt. Die Eingabe der Wichtigkeiten wird über die Schalt-fläche Speichern abgeschlossen. Falls die Eingabe nicht gespeichert wird, werden Wichtigkeiten von 0 verwendet. Danach erfolgt die Aufnahme der Anforderungs-werte für die einzelnen Kundenanforderungen.


203

Abb. 5.29: Aufnahme der individuellen Kundenanforderungen

Nachdem ein Nachfrager die Bewertung der Kundenanforderungen vorgenommen hat, werden diese in seinem Profil hinterlegt und bleiben konstant, bis der Kunde die Bewertung (z. B. im Rahmen einer neuen Kaufentscheidung) erneut ausführt. Sie muss also nicht vor jeder einzelnen Konfiguration erneut durchgeführt werden.

Soll nun die Leistungskonfiguration automatisch durch den Leistungskonfigu-rator durchgeführt werden, werden die Kundenanforderungen des Nachfragers mit den durch die spezifizierten Leistungen erfüllten Kundenanforderungen vergli-chen, indem ein sog. Score berechnet wird. Die Berechnung des Scores erfolgt in zwei Schritten. Zuerst wird für jede Kundenanforderung ein Score berechnet (Formel I). Daraus ergeben sich Teilergebnisse im Wertebereich [0;1]. Die einzel-nen Scores werden dann in einem zweiten Schritt verdichtet (Formeln II und III). Aus diesem Schritt ergeben sich ebenfalls Ergebnisse im Wertebereich [0;1]. Sind für eine Kundenanforderung nicht für alle Leistungen Werte hinterlegt worden, wird diese Kundenanforderung bei der Berechnung nicht betrachtet.

I )1( AAAA imppimpscore

II BABA

BABA scorescorescorescore

scorescorescorescoreSCORE ,

III CBACBA

CBACBA scorescorescoreSCOREscorescorescoreSCORE

scorescorescoreSCOREscorescorescoreSCORE

*),(),(),(

,,

Als Ergebnis schlägt der Leistungskonfigurator dem Kunden das hybride Leis-tungsbündel vor, das genau die Leistungen umfasst, die gemäß der vom Kunden spezifizierten Anforderungen den höchsten Score erreicht haben. Dies entspricht einem ersten Vorschlag, der den Konfigurationsprozess abkürzen und für den


204

Kunden vereinfachen kann, da er sich (nach der Artikulation seiner generellen An-forderungen) nicht bewusst mit der Konfiguration und der dabei einzuhaltenden Konfigurationsregeln auseinandersetzen muss. Da hybride Leistungsbündel jedoch häufig kundenindividuell ausgestaltet sind, kann der Kunde die automatisch gene-rierte Konfiguration im Rahmen der bereits vorgestellten manuellen Konfigurati-onsmöglichkeiten nachbearbeiten oder Sonderwünsche an den Anbieter richten.

5.3 Abbildung der ökonomischen Konsequenzen

5.3.1 Kostenkalkulation hybrider Leistungsbündel aus Anbietersicht

Im Folgenden werden die notwendigen Konstrukte eingeführt, mit denen der An-bieter eines hybriden Leistungsbündels eine Kalkulation der zu erwartenden Kos-ten zur Erbringung einzelner Leistungsanteile bzw. kompletter Leistungsbündel vornehmen kann. Die Kostenkalkulation kann auf Basis unterschiedlicher Kosten-rechnungsverfahren durchgeführt werden. Im Rahmen des ServPay-Konzeptes werden verschiedene solcher Verfahren in unterschiedlichem Maße unterstützt:

Ressourcenorientierte Kalkulation Prozessorientierte Kalkulation Kalkulation mittels Prozesssimulation.

Der Fokus der folgenden Ausführung liegt auf der fachkonzeptionellen sowie imp-lementierungstechnischen Beschreibung der genannten Verfahren. Eine Erläute-rung des betriebswirtschaftlichen Hintergrunds zugrundeliegender Kostenrech-nungsverfahren erfolgte bereits in Kapitel 3.3.

Die im Rahmen obiger Kalkulation ermittelten anbieterseitigen Kosten können vor dem Hintergrund des Lebenszyklus eines hybriden Leistungsbündels aggre-giert dargestellt werden. Im Maschinen- und Anlagenbau stellt sich ein typischer Lebenszyklus (Blinn et al. 2008, Becker et al. 2009a) dar, wie in Abb. 5.30 ge-zeigt.

Vor dem Verkauf eines hybriden Leistungsbündels tritt der Anbieter der Leis-tung durch die Entwicklung der im Bündel enthaltenen Leistungsanteile in Vor-leistung, indem er die zur Leistungserstellung erforderlichen Ressourcen bereit-stellt (Funktion A). Nachfolgend werden hybride Leistungsbündel durch Kunden nachgefragt. Dies äußert sich aus Anbietersicht durch Kosten, die mit der Erbrin-gung jedes einzelnen Leistungsanteils verbunden sind (Funktionen B und D). Bei hybriden Leistungsbündeln, die als Sachleistungen langlebige Investitionsgüter wie z. B. Werkzeugmaschinen beinhalten, geht der Lebenszyklus einzelner Leis-tungsbündel nicht selten über die Vermarktungsphase der Sachleistungen hinaus,


205

sodass auch nach dem Ende des Verkaufs der Sachleistungsanteile weiterhin Dienstleistungen zu erbringen sind, die etwa die Instandhaltung oder Aufbereitung der Sachleistungsanteile umfassen können.

Die Art und Höhe der über den Lebenszyklus eines hybriden Leistungsbündels zu erwartenden Kosten sind abhängig von einigen Rahmenbedingungen (DIN 2009, Becker et al. 2009a): Geschäftsmodell: Abhängig vom Geschäftsmodell des verkauften hybriden

Leistungsbündels, das funktionsorientiert (Verkauf von Sach- und Dienstleis-tungsanteilen im einem hybriden Leistungsbündel) oder ergebnisorientiert (Verkauf von Ressourcenverfügbarkeit, Leistungsprozessen oder Leistungser-gebnissen, z. B. in Form des Geschäftsmodells Performance Contracting) aus-gestaltet sein kann, variieren die über den Lebenszyklus des hybriden Leis-tungsbündels zu erwartenden Kosten.

Art der enthaltenen Leistungsanteile: Abhängig von der Art der Leistungsan-teile (z. B. Verkauf einer langlebigen Werkzeugmaschine vs. Verkauf eines Mobiltelefons mit Mobilfunkvertrag) variieren die über den Lebenszyklus des hybriden Leistungsbündels zu erwartenden Kosten.

Individualität der Lösung: Abhängig von der Individualität der Leistung für den Kunden (Individuallösung, kundenindividuelle Massenlösung, standardi-sierte Lösung) variieren die über den Lebenszyklus des hybriden Leistungs-bündels zu erwartenden Kosten. Beispielhaft lässt sich dies im Lebenszyklus-modell in Abb. 5.30 erkennen. Dem dargestellten hybriden Leistungsbündel liegt dabei ein funktionsorientiertes Geschäftsmodell zugrunde.


206

Abb. 5.30: Exemplarische lebenszyklusorientierte Kostenkalkulation eines hybriden Leistungs-bündels (funktionsorientiertes Geschäftsmodell) (Blinn et al. 2008, Becker et al. 2009a)


207

Ein einfaches Verfahren zur Vorkalkulation der Kosten einer Sach- bzw. Dienst-leistung stellt die Berechnung der Herstellkosten dar. Diese umfassen die bei der Herstellung einer Sachleistung bzw. Erbringung einer Dienstleistung anfallenden bewerteten Ressourcenverbräuche. Folglich wird dieses Kalkulationsverfahren im Folgenden als ressourcenorientierte Kalkulation bezeichnet. In H2-ServPay wer-den dabei lediglich die einem Bezugsobjekt direkt zurechenbaren Kosten, also die Einzelkosten, berücksichtigt. Diese umfassen die Materialeinzelkosten sowie die Fertigungs- bzw. Lohneinzelkosten. Diese häufig als Herstelleinzelkosten benann-ten Kosten können im Kontext der hybriden Wertschöpfung auch als Ressourcen-einzelkosten bezeichnet werden.

Abb. 5.31 zeigt das Datenmodell der ressourcenorientierten Kalkulation in H2-ServPay. Die Konstrukte Leistung, Lebenszyklusphase und Intervall sind bereits aus den vorherigen Modellen bekannt. Leistungen sind das Ergebnis einer betrieb-lichen Faktorkombination. Um die zeitliche Dimension einer Leistung abbilden zu können, werden einzelne Leistungen eines Leistungsbündels Intervallen (Tag, Ka-lenderwoche, Monat, Jahr), in denen sie erbracht werden sollen, zugeordnet. In-tervalle werden wiederum zu Lebenszyklusphasen aggregiert, die zu einem Le-benszyklus eines bestimmten Leistungsbündels gehören. So wird die in Abb. 5.30 dargestellte lebenszyklusorientierte Aggregation der Kosten eines hybriden Leis-tungsbündels ermöglicht.


208

(0,n)

(0,n)

P-R

Mitarbeiter

Maschine

Leistung

I-P

(0,n)

(0,n)

KostenD,P

D,P

(0,n)

R-K

Prozess/Aktivität Kennzahl

(0,n)

(0,n)

Einzelkosten

D,PMaterial

Menge

Basismengeneinheit

Kostenstelle

R-KS

(0,n)

(0,n)

Organisations-einheit P-OE

Stelle

OE-S

S-KS

(0,n)(0,n)

(0,n)

(0,1)

(0,n) (0,n)

L-LZP

Lebenszyklus-phase

(0,n)

Intervall

(1,n)

LZP-I

(1,1)

(0,n)

Ressource

Abb. 5.31: Datenmodell der ressourcenorientierten Kalkulation in H2-ServPay

Leistungen – sowohl Sach- als auch Dienstleistungen – können als Prozesse bzw. Aktivitäten abgebildet werden. Während der Ausführung eines Leistungsprozesses kommen Ressourcen zum Einsatz. Dabei kann es sich einerseits um aktive Res-sourcen wie Mitarbeiter oder Maschinen, aber auch um passive Ressourcen oder Verbrauchsfaktoren wie bspw. Material handeln. Der Einsatz von Ressourcen in Prozessen ist zunächst mengenmäßig zu bewerten. Dies geschieht über eine Anno-


209

tation mittels des Attributs Menge (vgl. Beziehungstyp P-R). So kann z. B. ausge-drückt werden, dass in einem Prozess 2 Mitarbeiter oder 10kg eines bestimmten Materials eingesetzt werden. Um den Ressourceneinsatz nicht nur mengenmäßig, sondern auch wertmäßig bewerten zu können, können zu Ressourcen weitere Kennzahlen annotiert werden. Hier sind insbesondere die Einzelkosten einer Res-source von Interesse.

Für Dokumentations- und Auswertungszwecke können des Weiteren Prozesse zu Organisationseinheiten sowie Ressourcen zu Kostenstellen zugeordnet werden. Organisationseinheiten sowie Kostenstellen beinhalten Stellen. Diese Zuordnun-gen ermöglichen eine flexible Aggregation nach unterschiedlichen Aspekten, bspw. nach Kostenstellen oder Leistungen (Kostenträgern).

Abb. 5.32 bis Abb. 5.36 illustrieren die graphische Notation der geschilderten Konstrukte in der Modellierungsumgebung des H2-ServPay Tools. Zunächst sind die Lebenszyklusphasen und Intervalle aller Leistungsanteile eines hybriden Leis-tungsbündels zu definieren. Zu Intervallen können Prozesse bzw. Aktivitäten ein-gefügt werden. Abb. 5.32 zeigt beispielhaft die bereits bekannten Teilprozesse für den Ersatzteilaustausch im Rahmen einer Wartungsdienstleistung. Aktivitäten las-sen sich durch Attribute beschreiben. Die hier möglichen Attribute sind eine Be-schreibung der Aktivität und die Anzahl der Wiederholungen einer Aktivität in-nerhalb des zutreffenden Intervalls. So kann beispielsweise modelliert werden, dass zu erwarten ist, dass die Aktivität Beantworte Statusanfrage durchschnittlich sechsmal pro Jahr durchzuführen ist.

Abb. 5.32: Hinzufügen von Aktivitäten

Prozesse bzw. Aktivitäten werden von zuständigen Organisationseinheiten ausge-führt, welche wiederum in Stellen gegliedert und Kostenstellen zugeordnet sind.


210

Beispielhaft wurde in Abb. 5.33 als ausführende Organisationseinheit der Aktivi-tät Tausche Ersatzteil, die Organisationseinheit Wartungsabteilung Süd mit der dazugehörigen Stelle Servicetechniker und der zugeordneten Kostenstelle Kun-dendienst eingefügt. Über das Attribut Stundensatz der Stelle können die verur-sachten Lohneinzelkosten der ausführenden Stelle hinterlegt werden. In unserem fiktiven Beispiel liegt der Stundensatz des Servicetechnikers bei 200 €.

Abb. 5.33: Hinzufügen einer Organisationseinheit zu einer Aktivität

Des Weiteren lassen sich zu einer Leistung auch Ressourcen hinterlegen (vgl. Abb. 5.34). Dies können beispielsweise Ressourcen sein, die bei der Ausführung einer Aktivität benötigt werden. Über entsprechende Attribute lassen sich die Ma-terialeinzelkosten einer Ressource hinterlegen. In unserem fiktiven Anwendungs-szenario entstehen Einzelkosten für ein Ersatzteil in Höhe von 1.000 €.


211

Abb. 5.34: Hinzufügen von Ressourcen

Mittels der bereitstehenden Konstrukte können die Ressourceneinzelkosten der Erstellung einer kompletten Leistung berechnet werden. Hierzu sind die Einzel-kosten (Lohn- und Materialeinzelkosten) für alle einer Leistung zugeordneten Prozesse zu addieren.

Abb. 5.35 zeigt die Implementierung des geschilderten Fachkonzepts in Form der Kostenkalkulationskomponente von H2-ServPay. Nachdem der Nutzer ein zu kalkulierendes Leistungsbündel ausgewählt hat, werden ihm alle beinhalteten Leistungen angezeigt (oberer Teil des Bildschirms). Hat der Nutzer eine konkrete Leistung ausgewählt, kann er verschiedene kostenbezogene Auswertungen und Vergleiche durchführen (unterer Teil des Bildschirms). Auf dem gezeigten Screenshot sind beispielsweise die summierten Einzelkosten der Maschinenbau-reihe T-800 von 58.049,84 € dargestellt. Zudem werden zu Vergleichszwecken funktionale Alternativen wie die Baureihe T-1000 und T-2000 mitsamt den jewei-ligen Einzelkosten angezeigt.

Der Nutzer hat die Möglichkeit die verursachten Einzelkosten im Detail zu ana-lysieren. In Abb. 5.36 ist dargestellt, wie sich die Kosten der auszuführenden Leis-tungserstellungsprozesse auf die beteiligten Ressourcen verteilen. Im Beispiel fal-len Lohneinzelkosten von insgesamt 2.722,46 € für 42 Arbeitsstunden und der Programmentwickler je 64,82 € an. Des Weiteren entstehen Materialeinzelkosten, z. B. für 2 CAD-Lizenzen zu je 198,77 €. Diese Kostenblöcke lassen sich auch


212

nach anderen Aspekten, bspw. Organisationseinheiten, Ressourcen, Stellen oder Kostenstellen gruppieren und analysieren (auf dem Screenshot nicht gezeigt).

Abb. 5.35: Summierte Einzelkosten eines hybriden Leistungsbündels


213

Abb. 5.36: Ressourceneinzelkosten (Lohn- und Materialkosten)

Das geschilderte Verfahren der ressourcenbasierten Kalkulation berücksichtigt le-diglich durch eine Leistung verursachte Einzelkosten. Zumindest langfristig sind jedoch auch Gemeinkosten in die Kostenkalkulation mit einzubeziehen.

Die prozessorientierte Kalkulation zielt basierend auf der Prozesskostenrech-nung auf eine möglichst genaue Zurechnung der Gemeinkosten ab. Hier werden Kosten nicht auf der Ebene einzelner Ressourcen, sondern auf der Ebene von Kos-tenstellen erhoben. Die Kostenstellenkosten werden dann proportional zu ihrem Kapazitätsbedarf auf Teilprozesse verteilt (für eine detaillierte Erläuterung der Prozesskostenrechnung siehe Kapitel 3.3).

Abb. 5.37 zeigt, wie das bereits bekannte Datenmodell für die Unterstützung einer solchen prozessorientierte Kalkulation zu erweitern ist. Zunächst sind Pro-zesse gemäß der Idee der Prozesskostenrechnung hierarchisch in Hauptprozesse und Teilprozesse zu verfeinern bzw. aggregieren. Dies wird mittels des Bezie-hungstypen Hierarchie, welcher einem Prozess einen übergeordneten bzw. mehre-re untergeordnete Prozesse zuordnet, ermöglicht.


214

Abb. 5.37: Datenmodell der prozessorientierten Kalkulation in H2-ServPay

Des Weiteren ist die bereits bestehende kennzahlenbasierte Bewertung von Res-sourcen auch auf die Konstrukte Kostenstelle und Prozess auszuweiten (siehe Be-ziehungstypen P-K und KS-K), und es sind weitere Kosten- sowie Kapazitäts-kennzahlen anzulegen. Neben den bereits bekannten Einzelkosten, die auch in der Prozesskostenrechnung Anwendung finden, sind für die Prozessbewertung die beiden für die Prozesskostenrechnung charakteristischen Kostenarten leistungs-mengeninduzierte (lmi) und leistungsmengenneutrale (lmn) Kosten sowie Rest-gemeinkosten hinzuzufügen. Für die Bewertung der Aufwendungen in den Kos-tenstellen wurde das Konstrukt Kostenstellenkosten hinzugefügt. Außerdem wird für eine Abbildung der Prozesskostenrechnung eine neue Kennzahlenkategorie


215

Kapazität benötigt. Kostenstellen werden mit den verfügbaren Kapazitäten und Prozesse mit den von diesen beanspruchten Kapazitäten bewertet. Mittels dieser Informationen können die Kostenstellenkosten proportional zur Kapazitätsbean-spruchung auf einzelne Prozesse umgelegt werden.

Um zusätzliche Auswertungen auf Teilprozessebene gemäß Reckenfelderbäu-mer (1995) zu ermöglichen, wurden zudem Attribute für die Kategorisierung von Prozessen nach Ebene (1., 2. , 3. Grad), Kundeneinfluss (integrativ, autonom) und Leistungsmengenabhängigkeit (lmi, lmn) eingefügt.

Mit den geschilderten Konstrukten lassen sich die Datenanforderungen der Prozesskostenrechnung vollständig abdecken. Abb. 5.38 illustriert exemplarisch die Implementierung des geschilderten Fachkonzepts in der Modellierungssprache ServPay. Die Abbildung zeigt die bereits bekannte Prozesshierarchie des Ersatz-teilmanagements. Die Dienstleistung ist in 4 Hauptprozesse untergliedert, welche wiederum in Teilprozesse verfeinert sind. Zusätzlich zu dieser Dekomposition kann für Prozesse aller Hierarchiestufen ein Verweis (Attribut Modell URL, das die Adresse eines Prozessmodells beinhaltet, das über das Internet aufgerufen werden kann) auf externe graphbasierte Prozessmodelle, wie z. B. Ereignisgesteu-erte Prozessketten oder Petri-Netze, die weiter unten erläutert werden, hinterlegt werden.

Abb. 5.38: Abbildung von Prozesshierarchien in H2-ServPay


216

Für die Berechnung bzw. Auswertung der einzelnen Kennzahlen der Prozesskos-tenrechnung, z. B. der leistungsmengeninduzierten Kosten eines Teilprozesses, bietet H2-ServPay die Möglichkeit, externe Softwareanwendungen anzubinden. Dabei kann es sich beispielsweise um Anwendungen auf der Basis bekannter Of-fice-Programme wie z. B. Microsoft Office Visio und Excel, spezialisierter Pro-zessmodellierungswerkzeuge wie z. B. der ARIS Plattform der IDS Scheer oder komplette ERP-Systeme wie z. B. SAP ERP handeln. Das in Abb. 5.37 spezifi-zierte Datenmodell fungiert in diesem Fall als maßgebende Schnittstellendefiniti-on für den Datenaustausch zwischen H2-ServPay und der externen Anwendung.

Ein Beispiel für eine auf herkömmlichen Office-Programmen aufbauende An-wendung zur Berechnung der Prozesskosten speziell von Logistikdienstleistungen ist das Produkt LogiChain (IML 2009). Die Anwendung verwendet Microsoft Of-fice Visio für die Modellierung von Dienstleistungsprozessen und Microsoft Excel für die Berechnung und Visualisierung der Prozesskosten. Abb. 5.39 zeigt das Ex-cel-Tabellenblatt mit der Datengrundlage für die Berechnung der Teilprozesskos-ten. Im oberen Teil der Tabelle sind Kennzahlen zu einzelnen Teilprozessen der betrachteten Dienstleistung zu erkennen, z. B. der Ressourcenverbrauch pro Teil-prozess oder die Prozesskosten pro Teilprozess. Im unteren Bereich der Tabelle befinden sich Kennzahlen zu den zur Dienstleistungserbringung eingesetzten Res-sourcen, z B. die Ressourceneinzelkosten der jeweiligen Ressourcen.

Abb. 5.39: Datengrundlage für die Prozesskostenrechnung in LogiChain (IML 2009)


217

Abb. 5.40: Ergebnisse der Prozesskostenrechnung in LogiChain (IML 2009)

Die aufgeführten Bezugsobjekte wie Teilprozesse und Ressourcen sowie die ver-wendeten Kennzahlen wie Kosten und Kapazitäten können vollständig auf das Da-tenmodell von H2-ServPay abgebildet werden (vgl. Abb. 5.37). Durch den Einsatz entsprechender softwaretechnischer Adapter lassen sich somit sowohl die benötig-ten Input-Daten aus H2-ServPay auslesen als auch die berechneten Output-Daten wieder in die Modelle zurückschreiben.

Die ressourcenorientierte und prozessorientierte Kalkulation gehen von kon-stanten bzw. durchschnittlichen Mengen und Zeiten aus. Diese Annahme trifft im Dienstleistungskontext in der Regel nicht zu. Durch die Integration des Kunden in die Wertschöpfung entstehen verschiedene Arten von Variabilität (vgl. Kapitel 3.3). Eine Möglichkeit diese Variabilität bei der Analyse und Bewertung von Pro-zessen zu berücksichtigen stellt die Kalkulation mittels Prozesssimulation dar. Wie in Kapitel 3.3 bereits angedeutet, reichen für solche Simulationen einfache


218

Modelle wie die in der Prozesskostenrechnung verwendeten Prozesshierarchien nicht aus. Für eine aussagekräftige Prozesssimulation ist der Formalisierungsgrad der Prozessmodelle zu erhöhen. So sind beispielsweise explizite Start- und Ender-eignisse einzufügen, relevante Prozessverzweigungen zu modellieren und Aktivi-täten mit Ressourcen zu versehen. Zudem muss die syntaktische Korrektheit des Modells sichergestellt werden, damit eine fehlerlose automatisierte Ausführung der Simulation erfolgen kann.

Im Folgenden soll eine Auswahl für die Simulation geeigneter Prozessmodel-lierungssprachen vorgestellt werden. Im Einzelnen handelt es sich dabei um die Ereignisgesteuerte Prozesskette, das Aktivitätsdiagramm der Unified Modeling Language (UML) sowie Petri-Netze.

Die Ereignisgesteuerte Prozesskette wurde erstmalig von Keller, Nüttgens und Scheer im Jahr 1992 vorgestellt und wird vor allem im Bereich des industriellen Geschäftsprozessmanagements eingesetzt (Keller et al. 1992).72 Die EPK ist eine der Hauptkomponenten der Architektur Integrierter Informationssysteme (ARIS) und beschreibt dort die Steuerungs- bzw. Prozesssicht.73 Die langjährige Verfüg-barkeit und die Unterstützung durch das ARIS-Modellierungswerkzeug haben die EPK zu einer der am meisten verbreiteten Prozessmodellierungstechniken in der Praxis gemacht.

Bei Prozessmodellen, die mit der Modellierungstechnik EPK erstellt worden sind, handelt es sich um gerichtete Graphen, die im Kern aus den Elementen Funktion, Ereignis, Kontrollfluss und Konnektor gebildet werden. In Tabelle 5.3 werden diese Elemente einzeln erläutert. Mit dem Element Funktion werden Tä-tigkeiten bzw. Aktivitäten in einem Prozess dargestellt, die Transformationen von Inputs in Outputs entsprechen. Funktionen haben aufgrund ihres aktiven Charak-ters die Entscheidungskompetenz über den weiteren Fortgang des Prozesses, d. h., von der Bearbeitung einer Funktion hängt die Entscheidung ab, welches Ereignis als Resultat eintritt. Ereignisse hingegen beschreiben Zustände und haben einen passiven Charakter. Ein Prozessmodell in Form der EPK beschreibt Ereignisse, die Funktionen auslösen bzw. von diesen ausgelöst werden. Ein EPK-Prozessmodell besteht somit aus einer alternierenden Folge von Ereignissen und Funktionen. Der Ablauf des modellierten Prozesses wird durch den Kontrollfluss vorgegeben.

72 Zur Anwendung im Bereich des Geschäftsprozessmanagements vgl. z. B. Rump 1999 und Be-cker et al. 2005. 73 Zu ARIS siehe z. B. Scheer (1998, S. 10ff.), (2001, S. 1ff.), (2002, S. 54ff.).


219

Element Symbol/ Beispiel Erläuterung

Funktion

Eine Funktion steht für eine Aktivität bzw. Tätig-keit, welche einen Input in einen Output transfor-miert. Mit Funktionen werden die Bearbeitungs-schritte eines Prozesses abgebildet. Funktionen werden aufgrund von eintretenden Ereignissen durchgeführt und lösen neue Ereignisse aus.

Ereignis

Ein Ereignis bezeichnet das Eintreten eines Zustan-des in einem Prozess. Ereignisse können durch Funktionen ausgelöst werden oder durch externe Einflüsse.

Kontrollfluss

Der Kontrollfluss setzt die Funktionen und Ereig-nisse miteinander in Verbindung. Hierdurch können sachlogische und zeitliche Abhängigkeiten abgebil-det werden. Durch Verbindung mit den logischen Konnektoren können komplexere, nicht-lineare Pro-zesse dargestellt werden.

Konnektor (UND)

V

Durch den UND-Konnektor können parallele Teil-abläufe erzeugt und wieder zusammengeführt wer-den.

Konnektor (ENTWEDER ODER)

XOR

Durch den ENTWEDER-ODER-Konnektor (XOR-Konnektor) können alternative, sich ausschließende Teilabläufe gebildet werden.

Konnektor (ODER) V

Durch den ODER-Konnektor können alternative, sich nicht-ausschließende Teilabläufe gebildet wer-den.

Tabelle 5.3: Elemente von Ereignisgesteuerten Prozessketten

Einfache lineare Prozesse können mithilfe eines Kontrollflusses zwischen Funkti-onen und Ereignissen dargestellt werden. Hierbei besitzt jede Funktion genau ein Vorgänger- und ein Nachfolgeereignis, die jeweils über gerichtete Kanten mitein-ander verbunden sind. Wenn eine lineare Repräsentation eines Prozesses nicht hinreichend ist, so kommen zusätzlich Konnektoren zum Einsatz. Diese können sowohl parallele Teilabläufe aufspalten und diese wieder zusammenführen als auch alternative Teilabläufe darstellen. Bei der Verwendung der Konnektoren ist eine Reihe von syntaktischen Regeln zu befolgen, welche die formale Richtigkeit des Prozessmodells sicherstellen.74

74 Die Regelmenge wird an dieser Stelle aufgrund ihrer Komplexität nicht dargestellt, kann aber in der angegebenen Literatur zur EPK nachgeschlagen werden.


220

Fall ist eingegangen

Analysiere Fall

XOREinsatz ist notwendig

Einsatz ist nicht

notwendig

Eröffne Auftrag

XORErsatzteil ist auf Lager

Ersatzteil ist nicht auf

Lager


Warte auf Ersatzteil-lieferung

XOR

Ersatzteil wurde geliefert


Tausche Ersatzteil

Fahre zurück

Fall ist abgeschlossen

XOR

Abb. 5.41: Ersatzteilmanagementprozess als EPK


221

Insgesamt kann die Modellierungstechnik EPK als sehr flexibles und universelles Instrument eingestuft werden. Die Kernelemente Funktion und Ereignis sind so abstrakt gewählt, dass bei der Darstellung von Abläufen kaum Restriktionen ge-setzt werden. Die EPK ist somit auf keinen konkreten Anwendungsbereich be-grenzt. Es ist festzuhalten, dass auszuführende Tätigkeiten und Ereignisse auf ei-nem beliebigen Abstraktionsniveau dargestellt werden können. Die Konnektoren sind ebenfalls sehr flexibel einsetzbar. Durch die Kombination der Konnektoren lassen sich auch sehr verzweigte Prozessabläufe darstellen. Diese Flexibilität er-fordert jedoch auch ein tiefgreifendes methodisches Verständnis des Modellierers, da sowohl das formale Regelwerk zur korrekten Anwendung als auch die Interpre-tation der resultierenden Prozessmodelle nicht trivial ist. Abb. 5.41 zeigt den wei-ter oben beschriebenen Geschäftsprozess zur Wartung einer technischen Anlage als Ereignisgesteuerte Prozesskette.

Die Unified Modeling Language (UML) ist eine Modellierungssprache zur Do-kumentation, Konstruktion und Spezifizierung der verschiedenen Teile eines Softwaresystems. Diese Definition schließt die Modellierung von Geschäftssyste-men und Geschäftsprozessen mit ein. Die verschiedenen Diagrammtypen und die Anwendungsbereiche erlauben es, mehrere Sichten auf ein System darzustellen. Zwar ist die UML in ihrer Grundidee für die Modellierung von Informationssys-temen und für die Softwareentwicklung entwickelt worden, ihre Infrastruktur er-laubt jedoch auch die Modellierung von Geschäftsprozessen.

In der UML 2 werden 13 Diagrammarten unterschieden, welche in Strukturdia-gramme und Verhaltensdiagramme unterschieden werden. Aktivitätsdiagramme sind Verhaltensdiagramme, die darauf ausgerichtet sind, Prozesse und Programm-abläufe zu modellieren. Sie können die Abarbeitung von Anwendungsfällen visua-lisieren, jedoch auch komplexe Geschäftsvorfälle mit Nebenläufigkeit oder Ent-scheidungswegen darstellen. Aktivitätsdiagramme können ineinander verschachtelt sein. Es ist möglich, ein Aktivitätsdiagramm innerhalb mehrerer Ak-tivitätsdiagramme zu verwenden sowie in einem Aktivitätsdiagramm auf mehrere weitere Aktivitätsdiagramme zu referenzieren. Die einzelnen Diagramme verfügen über Eingabe- und Ausgabeparameter, sodass Daten von einem Diagramm ins nächste weitergegeben werden können. Darüber hinaus können Aktivitätsdia-gramme mit Vor- und Nachbedingungen versehen werden. Diese werden in Form eines Kommentars an die Aktivität geschrieben und stellen somit den Start- und Endzustand dar. Über die Eingabe- und Ausgabeparameter kann eine Unterbre-chung einer Aktivität erzwungen werden. Die Blockierung hält solange an, bis der für die Aktivität erforderliche Parameter von einer anderen Aktivität übergeben wird. Eine Aktivität besteht aus Prozesselementen, die sich in Aktion, Aktivitätsknoten und Aktivitätskanten gliedern. Aktionen verfügen ebenfalls über Vor- und Nachbedingungen, um einen strukturierten Ablauf der Aktivität zu er-möglichen. Die Kanten werden mit den Bedingungen beschriftet. Eine Aktion steht für den Aufruf eines Verhaltens oder eine Bearbeitung von Daten innerhalb von Aktivitäten. Aktionen werden durch Aktivitätskanten miteinander verbunden,


222

und der Ablauf wird über Aktivitätsknoten gesteuert. Aktivitätskanten verbinden immer zwei Elemente miteinander. Mögliche zu verbindende Elemente sind Akti-onen, Knoten oder Objekte. Über die verbundenen Prozesselemente wird die Art der eingesetzten Kante unterschieden. Aktivitätsdiagramme beinhalten verschie-dene Elemente; eine Übersicht findet sich in Tabelle 5.4.


Aktivität

Ein Aktivitätsdiagramm stellt den Ablauf einer einzigen Aktivität bzw. den Ablauf eines Ge-schäftsprozesses dar. Die Aktivität wird ausge-führt, indem Aktionen durchgeführt werden, die mithilfe eines Kontrollflusses miteinander ver-bunden sind.

Aktion

Eine Aktion ist ein Arbeitsschritt, der zur Durchführung einer Aktivität erforderlich ist. Aktionen können Eingabe- und Ausgabeinfor-mationen beinhalten.

Kontrollfluss

Bescheid erzeugen

Bescheid versenden

Die Verknüpfung verschiedener Aktivitäten er-folgt mithilfe des Kontrollflusses. Nach Been-digung einer Aktion kann die Bearbeitung der nachfolgenden Aktion beginnen oder ein Fluss-steuerungsknoten ausgewertet werden.

Entscheidungsknoten

Entscheidungsknoten kennzeichnen Verzwei-gungen und Zusammenführungen des Prozess-ablaufes. Hier sind die ausgehenden Kanten nicht gleichzeitig zu verfolgen. Vielmehr wird eine Bedingung ausgewertet, die eine Bearbei-tung genau einer der folgenden Aktionen zu-lässt.

Aufspaltung / Synchroni-sierung

Beleg erstellen

Beleg versenden Beleg archivieren

Geschäftsvorfall schließen

Aufspaltungen von Prozessen kennzeichnen, dass alle der nachfolgenden Aktionen parallel ausgeführt werden können. Nachfolgend sind die verschiedenen Abläufe wieder zu synchro-nisieren, d. h. sämtliche Teilprozesse müssen abgeschlossen sein, um die Abarbeitung der nächsten Aktion zu ermöglichen.

Starknoten Ein Startknoten kennzeichnet den Startpunkt oder die Startpunkte einer Aktivität.

Endknoten

Ein Endknoten kennzeichnet den Abschluss ei-ner Aktivität. Sobald einer der Endknoten er-reicht wurde, wird die komplette Aktivität als beendet angesehen.

Tabelle 5.4: Elemente von UML Aktivitätsdiagrammen (Grässle et al. 2004, S. 81ff.)


223

Abb. 5.42: Ersatzteilmanagementprozess als UML Aktivitätsdiagramm


224

Petri-Netze haben ihren Ursprung in der Dissertation von Carl Adam Petri, welche die Abschätzung von benötigten Ressourcen im Vorfeld der maschinellen Berech-nung rekursiver Funktionen behandelt (Becker et al. 2009c, S. 18, S. 81ff.). Ent-sprechend werden Petri-Netze häufig zur Simulation von Prozessen (z. B. von im Rahmen der Produktionssteuerung) eingesetzt.

Petri-Netze werden durch ein 6-Tupel75 beschrieben, das verschiedene Elemen-te definiert (vgl.Tabelle 5.5). Ein Knoten kann entweder eine Transition oder eine Stelle sein. Das Petri-Netz besteht aus einer alternierenden Abfolge von Transitio-nen und Stellen (verbunden über Kanten), d.h. ein Petri-Netz ist ein sog. bipartiter Graph. Transitionen stellen Aktivitäten in Systemen oder Prozessen dar. Stellen können mit Marken (sog. Token) belegt werden und symbolisieren Zustände von Ressourcen oder Ereignisse innerhalb des Systems oder Prozesses, wobei die Be-legung der Stellen bzw. die Kombination unterschiedlicher eingetretener Ereignis-se den Zustand des Systems oder Prozesses abbildet. Zu unterscheiden sind hierbei die initiale Belegung für die Initialisierung des Systems oder Prozesses und die ak-tuelle Belegung einer Stelle mit Marken für die Repräsentation der jeweiligen Zu-stände während der Simulation des Modells. Die Belegungen stellen jeweils eine Zuordnung von Marken zu Stellen dar. Dabei können einer Stelle keine bis mehre-re Marken und einer Marke genau eine Stelle zugeordnet werden. Da Marken nicht verschoben, sondern verbraucht und neu erzeugt werden, ist eine Marke während ihrer gesamten Lebensdauer genau einer Stelle zugeordnet. Der Ver-brauch bzw. die Erzeugung von Marken wird anhand von Ausdrücken, die mit den gerichteten Kanten verbunden sind, beschrieben. Jeder gerichteten Kante ist genau ein Ausdruck zugeordnet und jedem Ausdruck eindeutig eine Kante. Der Aus-druck beschreibt dabei, wie viele Marken einer vorgelagerten Stelle für die Akti-vierung einer Transition im Sinne von Kosten benötigt werden, bzw. wie viele Marken durch eine Transition für eine nachgelagerte Stelle erzeugt werden. Eine Transition kann schließlich schalten, wenn alle vorgelagerten Stellen mindestens über so viele Marken verfügen, wie durch das Schalten der Transition Kosten ver-ursacht werden. Die Anzahl der Marken der vorgelagerten Stellen wird bei Schal-tung der Transition schließlich um die Kosten reduziert. Die nachgelagerte Stelle der Transition hingegen erhält eine Menge neu erzeugter Marken entsprechend des Ausdrucks der Kante zwischen der Stelle und der Transition.

75 Und zwar ({S},{T},{F},{K},{W},{m0}). S ist eine nichtleere Menge von Stellen, T eine nichtleere Menge von Transitionen, F eine nichtleere Menge von Kanten, K bezeichnet die Ka-pazität der Stellen, W die Kantengwichte, sowie m0 die Startmarkierung(-en) des Petri-Netzes.


225


Stelle

Stellen können eine Menge sog. Marken aufnehmen und halten diese zur Ausführung von Transitionen bereit. Die Kapazität von Stellen kann ggf. eingeschränkt werden. Stellen können bei der Initialisierung des Petri-Netzes mit Marken vorbelegt werden.

Transition Beleg

versenden

Transitionen bezeichnen das Durchführen einer Aktion, z. B. einer Aktivität in einem Geschäftsprozess.

Kante Beleg

versenden

Eine Transition kann ausgeführt werden, falls alle vorge-lagerten Stellen mit einer ausreichenden Anzahl Marken belegt sind. Wird die Transition ausgeführt, wird eine be-stimmte, sich nach dem Kantengewicht der eingehenden Kanten richtende Menge an Marken verbraucht. Gleich-zeitig wird eine Menge neuer Marken in den nachfolgen-den Stellen erzeugt, die sich nach den Kantengewichten der ausgehenden Kanten richtet.

Marke Eine Marke entspricht genau einer Belegung einer Stelle.

Tabelle 5.5: Elemente von Petri-Netzen

Als Petri-Netz stellt sich der oben beschriebene Beispielprozess dar, wie in Abb. 5.43 gezeigt, wobei verschiedene Stellen bereits exemplarisch vorbelegt wurden, um anzuzeigen, dass eine Statusanfrage beantwortet werden kann und ein be-stimmtes Ersatzteil vorhanden ist.


226

Abb. 5.43: Ersatzteilmanagementprozess als Petri-Netz


227

Die gängigen Simulationswerkzeuge unterstützen zumindest eine der drei aufge-führten Prozessmodellierungssprachen. Abb. 5.44 zeigt die Importfunktion von Arena 10.0, welche es erlaubt, UML Aktivitätsdiagramme aus Microsoft Office Visio zu importieren. Im Anschluss an den Import sind die Prozessmodelle um die stochastische Verteilung der relevanten Input-Parameter (z. B. Zeitpunkt der Pro-zessinitiierung, Ausführungshäufigkeit des Prozesses, variierende Bearbeitungs-zeit einzelner Aktivitäten, Wahrscheinlichkeit des Durchlaufs verschiedener Pro-zesspfade) zu erweitern (vgl. Kapitel 3.3).

Abb. 5.44: Import von UML Aktivitätsdiagrammen aus Microsoft Office Visio in Arena 10.0

Abb. 5.45 zeigt ein vollständiges Simulationsmodell in Arena 10.0. Im oberen Teil der Abbildung ist der Ersatzteilmanagementprozess als Prozessmodell in Form ei-nes erweiterten Aktivitätsdiagramms dargestellt. Im unteren Teil sind die sto-chastischen Input-Parameter des Modells angedeutet. Der Bildschirm zeigt das Ergebnis des in Kapitel 3.3 erläuterten Simulationslaufes. Der Prozess wurde über einen Zeitraum von 30 Tagen simuliert. Die Simulation wurde insgesamt 10-mal wiederholt, um verlässliche Statistiken zu erzeugen. In der Abbildung ist zu er-kennen, dass die Kanten des Simulationsmodells bewertet sind. Die angegebenen Werte repräsentieren die Ausführungshäufigkeit des jeweiligen Pfades. So lässt sich beispielsweise ablesen, dass in 98 Fällen die benötigten Ersatzteile auf Lager waren; in 37 Fällen mussten diese hingegen erst beschafft werden. Auch die ein-zelnen Aktivitäten sind bewertet. Die Zahl unter einer Aktivität gibt an, wie lang die Warteschlange vor der jeweiligen Aktivität ist. Aufgrund knapper Ressourcen hat sich im Beispiel eine Warteschlange von 80 Aufträgen vor der Aktivität Fahre zum Einsatzort gebildet. Die Piktogramme über den Aktivitäten symbolisieren, wie viele Ressourcen aktuell belegt sind. Die 4 Fahrzeugsymbole über der Aktivi-


228

tät Fahre zum Einsatzort sagt in diesem Fall aus, dass aktuell 4 Außendienstmitar-beiter unterwegs sind.

Abb. 5.45: Durchführung einer Simulation in Arena 10.0

Während eines Simulationslaufs können zahlreiche Kennzahlen erhoben und aus-gewertet werden. Abb. 5.46 zeigt exemplarisch die simulierten Prozesskosten auf der Ebene einzelner Aktivitäten. Neben den durchschnittlichen Kosten pro Aus-führung zeigt die Statistik auch die absoluten sowie durchschnittlichen minimalen und maximalen Prozesskosten (für eine detaillierte Diskussion weiterer Auswer-tungsmöglichkeiten siehe Kapitel 3.3).


229

Abb. 5.46: Ergebnisse der Prozesskostensimulation in Arena 10.0

5.3.2 Total Cost of Ownership hybrider Leistungsbündel aus Kundensicht

Um die ökonomischen Konsequenzen der Entscheidung für eine bestimmte Leis-tungsbündelkonfiguration aus Nachfragersicht transparent zu machen, sieht das ServPay-Konzept die Verwendung des Konzepts der Total Cost of Ownership (TCO) vor.

Das TCO-Konzept beschreibt eine Klasse von Controllinginstrumenten, die zur kostenrechnerischen Bewertung von Investitionsobjekten neben den Anschaf-fungskosten auch alle weiteren Kosten der späteren Nutzung berücksichtigen (für eine Übersicht siehe Götze, Weber 2008). TCO-Modelle differenzieren Kosten hinsichtlich ihrer Entstehung nach einmaligen (z. B. Implementierung) und lau-fenden (z. B. Wartung, Updates) Kosten (Grob 2006).

Klassische TCO-Modelle vernachlässigen die Betrachtung von Kapitalbindung. Durch die Betrachtung von Auszahlungen anstelle von Kosten wird jedoch die Be-rücksichtigung von Zinszahlungen, Abschreibungen, Auswirkungen auf Ertrags-steuerzahlungen und sogenannten Opportunitätskosten (entgangene Anlagemög-lichkeiten für das eingesetzte Eigenkapital) in der Bewertung ermöglicht. Im hier zugrunde gelegten TCO-Verständnis wird unter der TCO die „Summe von Fremdkapital am Ende der Nutzungsdauer des Objekts plus der anfangs eingesetz-ten und auf den Planungshorizont aufgezinsten eigenen liquiden Mittel“ (Grob, Lahme 2004, S. 158), die für ein hybrides Leistungsbündel aufgebracht werden müssen, verstanden.


230

Das TCO-Konzept ist unabhängig vom zugrunde liegenden Geschäftsmodell. Es kann ohne weiteres zur Kostenberechnung in Performance Contracting Ge-schäftsmodellen (vgl. Kapitel 4.2) eingesetzt werden.

Im Leistungskonfigurator werden die Zahlungen, die im Lebenszyklus einer Leistung anfallen, auf Wunsch eingeblendet. Die eingeblendete Tabelle zeigt die Zahlungen der bisher gewählten Leistungen, wobei die aktuell betrachtete Leis-tung hervorgehoben wird (vgl. Abb. 5.47). Die Summe unter den Spalten zeigt die jeweils in einer Periode anfallenden Zahlungen. Die Dauer einer Periode ent-spricht stets einem Kalenderjahr. Die Anzahl der Perioden errechnet sich aus dem Maximum der Lebenszyklusdauern aller Leistungsbündelkonfigurationen. Um ei-ne Vergleichbarkeit der Leistungen innerhalb eines Moduls herzustellen, wird in jedem Modul eine Lebenszykluskostentabelle mit allen ausgewählten Leistungen und allen Leistungen im Modul unterhalb der Auswahlliste angezeigt.

Abb. 5.47: Lebenszyklusdarstellung für eine Leistung im Leistungskonfigurator

Die im aktuell betrachteten Modul enthaltenen Leistungen werden wie bei der Darstellung für eine einzelne Leistung hinterlegt, um sie von den bereits ausge-wählten Leistungen abzugrenzen. Die Option keine Wartungsleistung zu wählen wird hier mit Zahlungen von 0,00 € angezeigt.

Über eine Export-Schaltfläche besteht die Möglichkeit, die Zahlungsfolgen der ausgewählten Leistungen für eine Analyse der TCO mithilfe eines vollständigen Finanzplanes (im Folgenden VoFi) in ein Microsoft Office Excel-Dokument zu exportieren.

Die Excel-Tabelle wird dem Kunden zum Download oder direkten Öffnen an-geboten und bietet die Möglichkeit, detaillierte Analysen der Lebenszykluskosten auch durch die Eingabe weiterer eigener Daten zu erstellen. Das Excel-Dokument ist in zwei Tabellenblätter aufgeteilt: Das Blatt Daten (vgl. Abb. 5.48) enthält die Zahlungsfolgen, die direkt aus dem Leistungskonfigurator – d. h. letztendlich aus den Modellen – übernommen werden.


231

Abb. 5.48: Zahlungsfolgen im TCO-VoFi

Neben dem Namen der Leistung wird zusätzlich zu den Zahlungsfolgen das Attri-but aktivierungspflichtig angezeigt. Dieses legt fest, ob die Zahlungen der Leis-tung abschreibungsrelevant sind oder nicht. Die Zahlungsfolgen können beliebig geändert werden, eine Erweiterung der Lebenszyklusdauer über das Hinzufügen von Perioden ist ebenfalls möglich. Die eigentliche TCO-Analyse auf Basis dieser Zahlungsfolgen wird im Tabellenblatt TCO-Analyse (vgl. Abb. 5.49) durchge-führt.

Abb. 5.49: Eingabeparameter für die TCO-Analyse


232

Im oberen Bereich des Tabellenblattes können die zur Durchführung einer aussa-gekräftigen TCO-Analyse erforderlichen Parameter eingetragen werden. Die Ges-taltung dieser Parameter ist abhängig von der Situation des Kunden und kann da-her aus Anbietersicht nicht vollständig vorausgefüllt werden. Aus Kundensicht sollten diese Parameter beim Treffen einer Investitionsentscheidung jedoch immer berücksichtigt werden. Eingaben sind in allen grau hinterlegten Feldern möglich. Die Parameter und ihre Auswirkungen auf die TCO-Analyse sind (vgl. Abb. 5.50): Eigenkapital: Die dem Kunden zur Finanzierung des hybriden Leistungsbün-

dels zur Verfügung stehenden eigenen Geldmittel. Je nach Höhe des Eigenka-pitals muss das Kapital am Kapitalmarkt beschafft werden, um die Investition finanzieren zu können.

Kapitalaufnahme: In diesem Bereich werden die dem Kunden zur Auswahl stehenden Möglichkeiten der Kapitalaufnahme modelliert. Dabei stehen ein Kredit mit Endtilgung und ein Kontokorrentkredit zur Verfügung. Kann die notwendige Finanzierung der Investition nicht durch den Kredit mit Endtil-gung geleistet werden, wird auf den Kontokorrentkredit zurückgegriffen.

Kapitalanlage: Hier kann der Zins für die Anlage von Kapital über die Dauer des Lebenszyklus des hybriden Leistungsbündels eingegeben werden. Eine solche Anlage kann z. B. durch das Vorliegen von Eigenkapital von höherem Betrag als die Auszahlungen des hybriden Leistungsbündels oder die Inan-spruchnahme von Finanzierungsleistungen möglich werden. Des Weiteren kann der Opportunitätskostensatz, der Zins für die Anlage des Eigenkapitals, wenn das hybride Leistungsbündel nicht gekauft wird, eingegeben werden.

Außerordentliche Erträge: In dieser Zeile können außerordentliche Erträge, die durch den Kauf des hybriden Leistungsbündels entstehen, eingetragen werden.

Steuern und Abschreibungen: Neben dem Ertragssteuermultifaktor, welcher den kumulierten Steuersatz darstellt, können hier die Abschreibungsmethode, Abschreibungsdauer und der Restbuchwert des hybriden Leistungsbündels eingegeben werden. Bei Wahl der linearen Abschreibungsmethode werden die Abschreibungen automatisch berechnet, bei der manuellen Abschreibung müs-sen alle Abschreibungen direkt eingegeben werden. Ist die Abschreibungsdau-er länger als die Dauer des Lebenszyklus, müssen die Daten ebenfalls manuell eingegeben werden. Fehlerhafte Parameter oder Eingaben, die eine manuelle Eingabe erfordern, werden durch eine rote Warnmeldung neben den Eingabe-feldern angezeigt.

Unterhalb des Eingabebereiches befindet sich die Werteberechnung für das hybri-de Leistungsbündel. Sie ist in zwei Tableaus für Nebenrechnungen untergliedert. Alle Werte im Haupttableau werden automatisch über Formeln berechnet. Eine manuelle Eingabe kann die Formelbzüge innerhalb der Tabelle aufheben und zu Berechnungsfehlern führen. Deshalb sollte eine solche Eingabe an dieser Stelle vermieden werden.


233

Abb. 5.50: Zahlungsfolgen im Haupttableau des TCO-VoFi

Der obere Teil des Haupttableaus enthält die Zahlungsfolgen der Leistungen aus dem Tabellenblatt Daten. Dabei werden aktivierungspflichtige und nicht aktivie-rungspflichtige Leistungen getrennt ausgewiesen, bevor sie in der Zeile Zahlungs-folge zusammengefasst werden. Die letzte Spalte, gekennzeichnet mit S, enthält jeweils die Zeilensumme.

Der in Abb. 5.51 gezeigte Abschnitt des Haupttableaus enthält die Berechnun-gen für die Kapitalaufnahme und -anlage.


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Abb. 5.51: Kapitalaufnahme und -anlage im Haupttableau des TCO-VoFi

Für die Kredite wird eine Berechnung von Zinsen – ggf. inklusive Disagio und bestmöglicher Tilgung – für die Kapitalanlage analog mit der jeweils höchstmög-lichen Anlage durchgeführt (vgl. Abb. 5.52). In den meisten Fällen wird eine Ka-pitalanlage jedoch nicht möglich sein. Die Berechnung der Steuerzahlungen wird mithilfe der beiden Nebenrechnungstableaus durchgeführt.

Abb. 5.52: Nebenrechnungstableaus im TCO-VoFi

Die Steuerbemessungsgrundlage setzt sich aus mehreren Komponenten zusam-men, die anhand des jeweils nebenstehenden Operators in die Rechnung mit ein-


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bezogen werden. Der Ertragsüberschuss ergibt sich aus den negativen Zahlungen der nicht aktivierungspflichtigen Leistungen der vorangegangenen Periode; Zins-aufwand, -ertrag und Disagio aus den Berechnungen für die Kapitalaufnahme und -anlage im Haupttableau. Die Abschreibungen, die im Grundsatz zahlungsbeding-ten Opportunitätskosten entsprechen, werden im zweiten Nebentableau bestimmt (vgl. Abb. 5.53).

Abb. 5.53: Abschreibungsberechnung im TCO-VoFi

Die Höhe der jährlichen Abschreibung ergibt sich aus dem Buchwert zu Beginn der Berechnungen, der Abschreibungsdauer und dem Restbuchwert. Der anfängli-che Buchwert entspricht dabei den aktivierungspflichtigen Abschreibungen in der Periode 0. Die resultierenden Werte werden automatisch in das Tableau eingetra-gen (vgl. Abb. 5.54). Bei einer manuellen Eingabe der Abschreibungen müssen al-le benötigten Werte hier eingegeben werden. Die Abschreibungen pro Periode sind der letzte benötigte Parameter für die Berechnung der Steuerbemessungs-grundlage.


236

Abb. 5.54: Berechnung der Steuerzahlungen im TCO-VoFi

Nach der Berechnung der Steuerbemessungsgrundlage wird die für die Periode an-fallende Steuerauszahlung oder -erstattung mithilfe des Ertragssteuermultifaktors ermittelt. In den meisten Fällen werden nur Steuererstattungen bei dieser Art von TCO-Analyse eines hybriden Leistungsbündels anfallen. Die Steuerzahlungen werden dann im Haupttableau verwendet (vgl. Abb. 5.55).

Abb. 5.55: Bestandssaldoberechnung im TCO-VoFi


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Der Finanzierungssaldo rechnet die Beträge der Kapitalaufnahmen und -anlagen gegeneinander auf. Er hat bei korrekter Berechnung den Wert 0 und stellt somit bei manuellen Eingaben eine Kontrollmöglichkeit dar. Darunter werden die Be-stände der Kapitalanlage und -aufnahme einzeln aufgeführt und schließlich zum Bestandssaldo zusammengerechnet.

Die Alternative zum Kauf des hybriden Leistungsbündels stellt in dieser Form der TCO-Analyse die Anlage des Eigenkapitals zum Opportunitätskostensatz dar. Für diese werden die relevanten Werte in gleicher Form wie für das hybride Leis-tungsbündel berechnet. Zahlungsfolgen, Abschreibungen und eine Kapitalauf-nahme existieren bei dieser reinen Kapitalanlage nicht. Der dazugehörige VoFi ist daher weniger umfangreich als der des hybriden Leistungsbündels. Abschließend wird zur Entscheidungsfindung eine TCO-Analyse auf Basis der berechneten Werte durchgeführt.

Die TCO-Kennzahl wird über die in Abb. 5.56 gezeigte Formel berechnet und stellt „einen Sonderfall der Analyse des Totalgewinnes“ (Grob, Lahme 2004, S. 6) dar. Obwohl vom Betrag her negativ, wird die Kennzahl als positiver Betrag an-gegeben. Sie stellt dar, welche Kosten für den Kunden beim Kauf des hybriden Leistungsbündels unter Bezug auf eine alternative Anlage des zur Verfügung ste-henden Eigenkapitals über den gesamten Lebenszyklus verteilt anfallen.

Abb. 5.56: Berechnung der TCO-Kennzahl

Zusammengestellte Konfigurationen, für die ggf. zum detaillierten Vergleich je-weils TCO-Analysen durchgeführt wurden, können im Leistungskonfigurator über die Speichern-Schaltfläche gespeichert werden. Zusätzlich wird die letzte im Leis-tungskonfigurator angezeigte Konfiguration automatisch gespeichert, um z. B. bei einem Timeout einen Datenverlust zu vermeiden. Gespeicherte Konfigurationen werden im Profil unter den persönlichen Daten in einer Liste angezeigt.

Für jede Konfiguration werden der Name des hybriden Leistungsbündels und das Datum der Speicherung angezeigt. Die automatisch gespeicherte Konfigurati-


238

on wird durch den Zusatz automatisch gekennzeichnet. Dadurch wird in der Mo-delldatenbank ein neues Modell als Leistungsbündelkonfiguration hinterlegt. Das Laden einer Konfiguration erfolgt über die Laden-Schaltfläche.

Soll eine gespeicherte Konfiguration als Anfrage an den Anbieter geschickt werden, um eine Kontaktaufnahme und ggf. folgende Angebotsverhandlungen an-zustoßen, geschieht dies über die Auswahl einer gespeicherten Konfiguration aus der Liste und Betätigung der AnfrageSenden-Schaltfläche. Nach erfolgreichem Absenden der Anfrage wird dies über eine Textbox angezeigt und die Konfigura-tion in der Liste der gespeicherten Konfigurationen mit dem Zusatz Anfrage ge-sendet gekennzeichnet.

Der Zusammenhang der TCO-Berechnung mit den modellierten Leistungsan-teilen soll im Folgenden nochmals anhand eines Beispiels verdeutlicht werden. Der Kunde Müller AG hat eine individuelle Konfiguration einer Maschine samt produktbegleitenden Dienstleistungen zusammengestellt. Die aktivierungspflichti-gen Sachleistungsanteile belaufen sich auf eine Zahlung von 20.000 € für das Ba-sismodul (die Maschine) sowie eine Zahlung von 7.500 € für das Werkzeugmaga-zin, diebereits in der Vornutzungsphase (Intervall 0) anfallen. Bei den Dienstleistungen handelt es sich um eine Beratung in der Vornutzungsphase (Zah-lung: 850 €), einen Kredit mit Endtilgung (Nominalwert 15.000 €, Sollzinsfuß 9%, Laufzeit 3 Jahre), eine Inbetriebnahme der Maschine durch Fachpersonal zu Be-ginn der Nutzungsphase (Zahlung: 3.500 €), eine Standard-Wartung in den Inter-vallen 1 und 2 (Zahlung: jeweils 1.500 €) sowie eine garantierte Inzahlungnahme am Ende der Nutzungsphase (Zahlung: -5.000 €). Der Lebenszyklus des Leis-tungsbündels ist auf 3 Jahre angesetzt.

Aus diesen Daten, die sich – wie durch die Pfeile in Abb. 5.57 und Abb. 5.58 ersichtlich wird – aus den Lebenszyklusinformationen und Leistungseigenschaften der Leistungsbündelmodelle ablesen lassen, kann die vollständige Zahlungsfolge der Investition abgeleitet werden. Des Weiteren wird ein Großteil der finanziellen Rahmenbedingungen der Investition durch die Leistungseigenschaften der Dienst-leistung Kredit mit Endtilgung 15T € definiert. Lediglich vom konkreten Leis-tungsbündel unabhängige Informationen – wie das zur Verfügung stehende Ei-genkapital, der Sollzinsfuß des Kontokorrentkredits sowie der Habenzinsfuß eventueller Kapitalanlagen – sind vom Kunden zusätzlich zu spezifizieren.

Mittels der Zahlungsfolge und der finanziellen Rahmenbedingungen lassen sich nun die derivativen Zahlungen der Investition ermitteln. Dazu werden je Intervall die anfallenden Zahlungen mit dem verfügbaren Eigenkapital, feststehenden Kre-diten sowie eventuell nötigen Kontokorrentkrediten verrechnet. Zusätzlich werden Sollzinsen sowie Tilgungen der diversen Kredite sowie Kapitalanlagen und Kapi-talauflösungen mitsamt der damit verbundenen Habenzinsen berücksichtigt. Da im vorliegenden VoFi außer der Inzahlungnahme keinerlei weiteren Einzahlungen be-rücksichtigt werden, sind die entstehenden Bestandssalden jeweils negativ.


239

Abb. 5.57: Bewertung einer Leistungsbündelkonfiguration durch Berechnung der TCO mit voll-ständigen Finanzplänen (VoFi), Ausschnitt 1


240

Abb. 5.58: Bewertung einer Leistungsbündelkonfiguration durch Berechnung der TCO mit voll-ständigen Finanzplänen (VoFi), Ausschnitt 2


241

Zuletzt sind die kalkulatorischen Zinsen auf das eingesetzte Eigenkapital in einem separaten VoFi zu errechnen. Mithilfe der nun zur Verfügung stehenden Informa-tionen lässt sich die TCO errechnen. Neben der Zahlungsfolge der Investition be-rücksichtigen sie entstehende Zinsaufwände, kalkulatorische Zinsen sowie das eingesetzte Eigenkapital. Im vorliegenden Beispiel errechnen sich die TCO des individuellen Leistungsbündels der Müller AG zu 38.204 € und untergliedern sich in 29.850 € originäre Auszahlungen, 6.777 € Zinsaufwände und 1.577 € kalkulato-rische Zinsen. In weiteren Schritten ist die Rechnung analog für alternative Leis-tungsbündel durchzuführen. Die sich so ergebenden TCO-Kennzahlen können dann gegenübergestellt werden, um zu einer abschließenden Investitionsentschei-dung des Kunden aus ökonomischer Sicht zu gelangen.

5.3.3 Zahlungsbereitschaftsmessung für hybride Leistungsbündel

Wie in Kapitel 4 gezeigt wurde, kommen zur Analyse von Zahlungsbereitschaften für hybride Leistungsbündel im Werkzeugmaschinenbau nur hybride Messverfah-ren, wie z. B. die HILCA oder die ACA infrage. Jedoch stellen beide Messverfah-ren auf eine Kaufabfrage ab, wohingegen die neuentwickelte ServPay Conjoint-Analyse (SPCA) ein hybrides Messverfahren zur Durchführung von Preisabfragen darstellt. Das Vorgehen sowie die graphische Benutzerschnittstelle der entwickel-ten Softwareunterstützung zur Durchführung der SPCA wurde aus Sicht eines be-fragten Kunden bereits ausführlich in Kapitel 4 vorgestellt.

Die SPCA ist modellbasiert in den Gesamtkontext der entwickelten Software-unterstützung H2-ServPay integriert. Das Erhebungsdesign sowie die Schätzung der Teilnutzenwerte (bzw. der Zahlungsbereitschaften) für hybride Leistungsbün-del kann unter Anwendung der SPCA mithilfe eines modellbasierten Entschei-dungsunterstützungswerkzeugs erzeugt bzw. durchgeführt werden. Alle Funktio-nen, die durch das Entscheidungsunterstützungswerkzeug bereitgestellt werden, basieren auf einem integrierten Datenmodell (vgl. Abb. 5.59).

Das Erhebungsdesign basiert im Grundsatz auf Leistungen (z. B. Service-Hotline), für die Zahlungsbereitschaften ermittelt werden sollen. Leistungen wer-den durch Leistungseigenschaften (z. B. Verfügbarkeit) und deren Eigenschafts-ausprägungen (z. B. Werktags von 07:00 bis 17:00 Uhr) beschrieben. Im Rahmen der Anwendung der SPCA im Werkzeugmaschinenbau wird die Werkzeugma-schine dabei – wie in Kapitel 4 beschrieben – fest als in das hybride Leistungs-bündel aufzunehmender Sachleistungsanteil vorgegeben.

Im Warm-up Task (Schritt 1 der SPCA) wird der Befragungsteilnehmer zu-nächst zur Angabe eines Ankerpreises für die vorgegebene Werkzeugmaschine aufgefordert. Der durch den Kunden angegebene Wert wird daher als Preisanker gespeichert.


242

Die Eliminierung der nicht-relevanten Dienstleistungen (Schritt 2 der SPCA) basiert auf der Bewertung von Leistungseigenschaften durch den Befragungsteil-nehmer. Entsprechend dieser Bewertung wird im Attribut Relevanz entweder eine 0 (nicht relevant) oder eine 1 (relevant) gespeichert. Nur die als relevant bewerte-ten Leistungseigenschaften werden nachfolgend weiter betrachtet.

Die Preisabfrage im kompositionellen Teil (Schritt 3 der SPCA) sieht vor, dass der Befragungsteilnehmer die von ihm akzeptierten Preisaufschläge für Leistungs-eigenschaftsausprägungen angibt. Die in diesem Zusammenhang eingegebenen Werte werden im Attribut Preisaufschlag für Einzeldienstleistungen hinterlegt.

Um die Preisabfrage für das Bündel durchführen zu können (Schritt 4 der SPCA), sind nachfolgend Leistungsbündelkonfigurationen abzuleiten, die dem Kunden in Form der Conjoint-Karten gezeigt werden. Da innerhalb einer Umfrage für einen Probanden verschiedene hybride Leistungsbündel generiert werden, muss jedes generierte hybride Leistungsbündel der befragten Person zugeordnet werden. Wie in Kapitel 4 argumentiert wurde, soll eine Leistungsbündelkonfigura-tion nur maximal vier Dienstleistungen mit jeweils einer Leistungseigenschafts-ausprägung enthalten, um den Befragungsteilnehmer nicht kognitiv zu überfor-dern. Die Modellunterstützung ermöglicht jedoch im Prinzip auch die Konfiguration komplexerer Leistungsbündelkonfigurationen. Da die Durchfüh-rung der Conjoint-Befragung in zwei Phasen stattfindet, kann für jede Leistungs-bündelkonfiguration dokumentiert werden, ob diese einen Referenzpunkt darstellt und daher als eine der ersten drei Conjoint-Karten zu bewerten ist76. Dies wird über das Attribut ist-Referenzpunkt abgebildet, das mit 0 (ist kein Referenzpunkt) oder 1 (ist Referenzpunkt) belegt werden kann. Die Bewertung der Leistungsbün-delkonfiguration durch den Befragungsteilnehmer wird abgebildet, indem der an-gegebene Preisaufschlag für das Bündel gespeichert wird.

Auf der Grundlage dieser Informationen kann nachfolgend die Zahlungsbereit-schaft für beliebige aus den vordefinierten Leistungen zusammengestellte hybride Leistungsbündel geschätzt werden (vgl. Kapitel 4). Da die Zahlungsbereitschaft kundenindividuell ist, wird diese mit Bezug auf einen Befragungsteilnehmer und ein hybrides Leistungsbündel im Attribut Geschätzte Zahlungsbereitschaft für das Bündel hinterlegt.

76 Wie in Kapitel 4 beschrieben ist, werden dem Befragungsteilnehmer zunächst die vermeintlich beste und schlechteste sowie eine mittlere Ausprägung eines Dienstleistungsbündels zur Bewer-tung vorgelegt. Für diese drei Dienstleistungsbündel wird im Attribut ist-Referenzpunkt folglich eine 1 gesetzt. In der zweiten Phase von Schritt 4 der SPCA bewertet der Befragungsteilnehmer nachfolgend alle anderen Dienstleistungsbündel. Für diese wird im Attribut ist-Referenzpunkt ei-ne 0 eingetragen. Anhand dieser Werte kann auch im Nachhinein nachvollzogen werden, in wel-cher Phase ein bestimmtes Dienstleistungsbündel gezeigt wurde.


243

Abb. 5.59: Erweiterung des Datenmodells für die Perspektive Nachfrager

Im Folgenden wird ein Szenario zur Messung der Zahlungsbereitschaften skiz-ziert, um das Zusammenwirken der einzelnen Komponenten der Softwareunter-stützung zu verdeutlichen.

Den Ausgangspunkt der Zahlungsbereitschaftsanalyse bildet die Modellierung des Lösungsraums eines Anbieters. Die Informationen werden als Modelle in ei-ner Modelldatenbank gespeichert. Anhand dieser Modelle kann nachfolgend ein Conjoint-Erhebungsdesign zusammengestellt werden. Befragungsteilnehmer rufen mithilfe eines Webbrowsers die Conjoint-Umfragewebsite auf. Die Umfrageweb-site greift über die hinterlegte Geschäftslogik auf den Modellserver zu, um die Da-ten der hybriden Leistungsbündel aus der Modelldatenbank anzeigen zu können. Auf Basis der empfangenen Daten wird daraufhin zunächst der kompositionelle Umfrageteil und anschließend der dekompositionelle Teil der SPCA generiert und im Webbrowser des Befragungsteilnehmers dargestellt. Hat der Befragungsteil-nehmer die Umfrage erfolgreich abgeschlossen, wird der individuell generierte Umfragebogen mitsamt den Bewertungen in der Conjoint-Datenbank gespeichert.

Ein Anbieter kann daraufhin zur Auswertungswebsite der Conjoint-Analyse navigieren. Dort werden dem Anbieter die Ergebnisse der SPCA angezeigt. So-bald er die gewünschten Auswertungsparameter festgelegt hat, werden die Präfe-renzen und Zahlungsbereitschaften der Befragungsteilnehmer ermittelt und in ei-nem Tabellenkalkulationsdokument visuell aufbereitet.

Aus einer informationstechnischen Perspektive liegt dem System eine Mehr-schichtenarchitektur zugrunde, die häufig zur Erstellung verteilter Anwendungs-


244

systeme verwendet wird. Modellierungsclient und Webbrowser sind als Clients zu verstehen, über die ein Nutzer Daten angezeigt bekommt und diese verändern kann. Anwendungsserver umfassen den Modellserver, auf dem alle erstellten Mo-delle verwaltet werden sowie einen Webserver, mithilfe dessen die Conjoint-Befragung generiert, durchgeführt und ausgewertet werden kann. Der Webserver stellt dazu sowohl eine (serverseitige) Präsentationsschicht als auch die Anwen-dungsschicht in Form der Auswertungslogik der Conjoint-Befragungen bereit. Der Zugriff auf die Conjoint-Datenbank wird über ein Data-Access-Objekt innerhalb der Anwendungsschicht realisiert. Das Datenbankmanagementsystem (DBMS) kapselt alle Zugriffe auf die Datenbank und hält diese konsistent.

5.4 Integrierte Workbench zur Entscheidungsunterstützung

5.4.1 Zusammenfassender Überblick

Zur Strukturierung der Anforderungen an eine integrierte Softwarewerkzeugunter-stützung der Vermarktung hybrider Leistungsbündel wurden eingangs in Form von Integrationsschichten und -sichten zwei wesentliche Dimensionen unterschie-den (vgl. Kapitel 5.1). H2-ServPay deckt durch selbstentwickelte Softwareproto-typen und eingebundene fremde Anwendungssysteme wesentliche Bereiche hin-sichtlich der Entscheidungsunterstützung bei der Vermarktung hybrider Leistungsbündel aus Anbieter- und Nachfragersicht ab.

Die Schicht der Abbildung der Leistungsbündelstruktur stellt die zentrale Da-tengrundlage von H2-ServPay dar (vgl. Abb. 5.60). Aus Anbietersicht ermöglicht der H2-Modelleditor die Definition von Leistungen, die über Leistungseigenschaf-ten beschrieben werden und sich über Module zu Leistungsbündeln kombinieren lassen. Damit modelliert der Anbieter den von ihm bereitgestellten Lösungsraum (vgl. Kapitel 5.2.2). Der Nachfrager stellt ein konkretes Leistungsbündel zusam-men, das in diesem Lösungsraum enthalten ist. Durch die Datenintegration in H2-ServPay wird sichergestellt, dass der Nachfrager ausschließlich zulässige Leis-tungsbündelkonfigurationen vornimmt. Dabei wird er durch den webbasierten H2-ServPay-Leistungskonfigurator unterstützt (vgl. Kapitel 5.2.3). Die zur Abbildung der Leistungsbündelstrukturen aus Anbieter- und Nachfragersicht verwendeten Teile der H2-ServPay-Modellierungssprache wurden im selbstentwickelten H2-Toolset festgelegt. Die Verwendung dieses Metamodellierungswerkzeugs trägt zur Wartbarkeit von H2-ServPay bei (vgl. Kapitel 5.2.1 und 5.4.1).

Auf die Definitionen der Leistungsbündelstrukturen greifen verschiedene Ent-scheidungsunterstützungswerkzeuge zu. Sie bilden die Schicht zur Abbildung der ökonomischen Konsequenzen. Ziel der Vermarktung hybrider Leistungsbündel ist


245

es, die Zahlungsbereitschaft des Nachfragers möglichst auszuschöpfen, indem der Preis eines hybriden Leistungsbündels möglichst an der Zahlungsbereitschaft des Nachfragers angenähert wird. Gleichzeitig muss der Anbieter sicherstellen, dass seine eigenen Kosten unterhalb der Zahlungsbreitschaft liegen und seine realisier-bare Marge möglichst hoch ausfällt. Um die Effizienz der Leistungserbringung steuern zu können, unterstützt H2-ServPay die Kalkulation der Kosten, die bei der Erbringung hybrider Leistungsbündel anfallen, mit mehreren Werkzeugen. Eine selbstentwickelte prototypische Komponente zeigt den bewerteten Ressourcen-verbrauch über den Lebenszyklus eines Leistungsbündels hinweg auf (vgl. Kapitel 5.3.1). Für eine prozessorientierte Kostenanalyse werden bestehende Geschäfts-prozessmodellierungswerkzeuge und Prozesskostenrechnungsanwendungen in die H2-ServPay-Architektur eingebunden. Den anbieterseitigen Kosten werden die Auszahlungen gegenübergestellt, die der Nachfrager eines hybriden Leistungs-bündels über dessen Lebenszyklus hinweg zu erbringen hat. H2-ServPay bereitet diese Daten in Form vollständiger Finanzpläne auf, die dem Nachfrager einen transparenten ökonomischen Vergleich der verschiedenen Investitionsalternativen ermöglichen (vgl. Kapitel 5.3.2). Die Obergrenze des Preisspielraums, welche durch die Zahlungsbereitschaft festgelegt wird, wird mit dem H2-ServPay-Conjoint-Tool ermittelt (vgl. Kapitel 5.3.3). Die Konsistenz der verschiedenen ökonomischen Auswertungen stellt H2-ServPay sicher, indem sämtliche Werk-zeuge auf die gemeinsame Schicht zur Abbildung der Leistungsbündelstruktur zu-greifen, um die Strukturdaten der Kalkulations- bzw. Untersuchungsobjekte zu er-halten.


246

Kalkulationsobjekte

Prof

itabl

e Pr

eiss

pann

e fü

r ein

hyb

rides

Lei

stun

gsbü

ndel

aus

Anb

iete

rsich

tProfitable Preisspanne für ein hybrides Leistungsbündel aus Nachfragersicht

Berechnung der Zahlungsbereit-

schaft eines Nachfragers für

hybride Leistungs-bündel (Conjoint-

Analyse)

Kalkulationsobjekte

Unt

ersu

chun

gsob

jekt

e

Abbildung der Leistungsbündel-

struktur aus Anbieter-und Nachfragersicht

Abhängigkeiten, bedingt durch eingebrachte Inputfaktoren und die Arbeitsteilung im Leistungserstellungsprozess Kostenkalkulation aus

KundensichtKostenkalkulation aus

Anbietersicht

Abb. 5.60: H2-ServPay-Entscheidungsunterstützungskonzept zur Vermarktung hybrider Leis-tungsbündel

In den bisherigen Darstellungen standen die Datenintegration und die Fachkon-zeption im Vordergrund. Das DV-Konzept von H2-ServPay sieht darüber hinaus vor, dass die Systemkomponenten über eine integrierte Benutzeroberfläche zu-gänglich sind. Die Zusammenfassung der einzelnen Applikationen in einem integ-rierten, softwareunterstützten Arbeitsplatz kann in Anlehnung an ähnliche Kon-zepte als H2-ServPay-Workbench bezeichnet werden. Eine Workbench stellt Werkzeuge bereit, die ein Mitarbeiter oder eine Gruppe von Mitarbeitern zur Er-füllung der zugeordneten Aufgaben benötigt. Hierbei können von den Mitarbeitern verschiedene Rollen eingenommen werden, im Rahmen derer jeweils unterschied-liche Werkzeuge der Workbench zum Einsatz kommen. Im Zuge der Etablierung des Category Managements im Handel (Milde 1998) wurde von verschiedenen


247

Softwareherstellern die Workbench-Metapher umgesetzt, indem beispielsweise in der Systemarchitektur umfangreicher betrieblicher Softwaresysteme zuvor ver-streute Anwendungen zusammengefasst und um spezielle Anwendungen für den Category Manager gezielt ergänzt wurden.

Die Umsetzung einer H2-ServPay-Workbench wird im Folgenden anhand eines exemplarischen Ablaufs der Entscheidungsfindung im Rahmen der Vermarkung hybrider Leistungsbündel illustriert. Das Beispiel schreibt dabei keine feste Rei-henfolge der Analysen vor. Vielmehr ist zu betonen, dass die Ziele der Workbench in der Überwindung und dem Abbau technischer Hürden liegen, die einen Wech-sel des anzuwendenden Werkzeuges erschweren und somit womöglich suboptima-le Entscheidungspfade aufzuzwingen. Entsprechend verfolgt die Workbench den Anspruch, es dem jeweiligen Entscheidungsträger nach der Veränderung von Pla-nungsprämissen zu ermöglichen, an den aus seiner Sicht relevanten Stellen mit der Analyse fortzufahren. Für die Zusammenstellung des vorliegenden Beispiels war es allerdings ausschlaggebend, dass der exemplarische Prozess alle von H2-ServPay bereitgestellten Werkzeuge einschließt, um so einen weiteren Überblick über den erreichten Stand der integrierten Entscheidungsunterstützung aus neuer Perspektive zu vermitteln (vgl. Abb. 5.61): 1. In der Rolle von Produktmanagern können die Nutzer der H2-ServPay-

Workbench angebotene Leistungen und deren Eigenschaften im System zu-nächst hinterlegen bzw. aktualisieren. Dabei kann eine Spezialisierung auf Dienstleistungsgruppen bzw. Sachleistungsgruppen erfolgen, sodass Mitarbei-ter aus dem Produktionsbereich beispielsweise für die Beschreibung bestimm-ter Maschinen zuständig sind, während andere Mitarbeiter etwa Schulungen und Instandhaltungsmaßnahmen in das System eintragen und verwalten. Häu-fig sind derartige Informationen in anderen Systemen bereits hinterlegt und müssen lediglich übernommen werden. Die Leistungen werden mithilfe des Modelleditors visualisiert und können zu Modulen zusammengefasst werden. Zu Modulen und Leistungen werden Konfigurationsregeln definiert. Da die Konfigurationsregeln zugleich Sach- als auch Dienstleistungsanteile betreffen können, ist es hierbei notwendig, auch eine übergreifende Rolle als Produkt-manager dieser Bereiche einzunehmen. Die vordefinierte Modellierungsspra-che unterstützt den Produktmanager bei der syntaktisch korrekten Formulie-rung der Regeln. Das Ergebnis bildet ein definierter Lösungsraum, der sämtliche erlaubten Konfigurationen der hinterlegten Leistungsanteile in hyb-riden Leistungsbündeln festlegt.

2. Die mit dem H2-ServPay-Modelleditor angelegten Modelle werden in einem zentralen Repository (Modelldatenbank) abgelegt, das auf einem MySQL-Datenbank-Server aufsetzt.

3. Die Preise für die Leistungen können auf Basis der H2-ServPay-Conjoint-Analyse erstmals festgelegt bzw. entsprechend aktualisierter Erkenntnisse an-gepasst werden. Das Erhebungsdesign einer Conjoint-Analyse wird mithilfe einer Auswahl relevanter Leistungsbeschreibungen aus der Modelldatenbank


248

erstellt. Dabei ist eine Selektion von Leistungsanteilen festzulegen, aus denen hybride Leistungsbündel erzeugt werden.

4. Für diese hybriden Leistungsbündel werden nachfolgend die Preisaufschläge für einzelne Leistungsanteile gespeichert, die durch die befragten Kunden an-gegeben werden.

5. In der Rolle eines Marktforschers analysiert der Nutzer der H2-ServPay-Workbench die Conjoint-Daten und ermittelt im Zuge der Anwendung ver-schiedener Algorithmen die Präferenzen und Zahlungsbereitschaften der be-fragten Kunden.

6. Auf Basis der ermittelten Zahlungsbereitschaften können vorläufige bzw. an-gepasste Preise für Leistungsbündel bzw. deren Bestandteile festgelegt wer-den. Die Preise können in der Modelldatenbank als Bestandteil der Beschrei-bung der Leistungsbündel hinterlegt werden und stellen anschließend für den Nachfrager Auszahlungen dar, die bei der Berechnung seiner Lebenszyklus-kosten berücksichtigt werden (vgl. Schritt 15).

7. Den Zahlungsbereitschaften und vorläufigen Preisen stellt der Nutzer der H2-ServPay-Workbench in der Rolle eines Controllers die Kosten zur Erbringung hybrider Leistungsbündel gegenüber. Hierbei werden verschiedene, von H2-ServPay berücksichtigte Verfahren zur Kostenrechnung eingesetzt.

8. Den Leistungsbündelanteilen können Teilprozessbeschreibungen zugeordnet werden, die in speziellen Prozessmodellierungswerkzeugen nachgehalten wer-den. Die von den Prozessmodellierungswerkzeugen zu unterstützenden Model-lierungstechniken hängen von den anzuwendenden Controllingverfahren ab. Im Falle der Prozesskostenrechnung sind häufig Prozesshierarchien ausrei-chend, deren Modellierung vom H2-Toolset und damit vom zentralen Modell-editor von H2-ServPay unterstützt wird. Die Verwendung fortgeschrittener Modellierungstechniken kann durch die Einbindung zusätzlicher Modelledito-ren ermöglicht werden.

9. Die detaillierten Prozessmodelle sollten für eine Analyse auf Verbesserungs-potenziale genutzt werden. Die strukturierte Darstellung der Prozesse erleich-tert es dem Anwender der H2-ServPay-Workbench in der Rolle eines Pro-zessmanagers Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Die Effektivität und Effizienz der Prozesse kann beispielsweise durch die Eliminierung über-flüssiger Funktionen, die Veränderung von Reihenfolgen oder die Reduzierung von Fehlermöglichkeiten erhöht werden. Dadurch können die anbieterseitig anzusetzenden Kosten reduziert werden, sofern die Verbesserungen auch um-gesetzt werden.

10. Stehen bei der Gestaltung neuartiger Soll-Prozesse Alternativen zur Wahl, ist für die Prozessvarianten jeweils eine Kostenanalyse durchzuführen. Dabei können die auch für die Ist-Prozesse eingesetzten Verfahren zur Anwendung kommen.

11. Bei einem hohen Komplexitätsgrad des zugrunde liegenden Prozessmodells kann die Ausführung einer Simulationsstudie hilfreich sein. Funktionsdekom-positionsdiagramme sind hierfür jedoch als unzureichend anzusehen. Stattdes-


249

sen sollten Prozessmodelle eingesetzt werden, welche den Kontrollfluss der Prozesse detailliert abbilden. Für einige Prozessmodellierungssprachen, wie z. B. für Petri-Netze, existieren Werkzeuge, welche die Simulation von Model-len der entsprechenden Sprache unterstützen. Andere Simulationswerkzeuge setzen voraus, dass die für die Geschäftsprozessmodellierung verwendeten Modelle in die Simulationssprache des Werkzeugs überführt werden.

12. Die Analyse der anbieterseitigen Kosten kann die Nutzer von H2-ServPay ver-anlassen, die den Leistungsbündeln und ihren Komponenten zugeordneten Preise zu adaptieren. Dieser Schritt entspricht der Anpassung von Preissetzun-gen aufgrund von Erkenntnissen aus der Zahlungsbereitschaftsanalyse (Schritt 6).

13. Für den Nachfrager stellt H2-ServPay einen Leistungskonfigurator zur Verfü-gung, der ihm eine Zusammenstellung zulässiger Leistungsbündel ermöglicht wird. Im Zuge der Konfiguration wertet der Leistungskonfigurator die in Schritt 1 festgelegten Konfigurationsregeln aus. Nachdem ein Nachfrager ein konkretes hybrides Leistungsbündel konfiguriert hat, kann er dem Anbieter aus dem System heraus eine Aufforderung zur Erstellung eines Angebotes senden. Die Leistungsbündelstruktur wird für den Nachfrager in der Modelldatenbank abgelegt und steht dem Anbieter für weitere Auswertungen zur Verfügung.

14. Der Eingang einer Anfrage kann für den Anbieter Anlass sein, das Angebot individuell zu bearbeiten. Hierzu ruft der Anbieter die evtl. bereits erhobenen Zahlungsbereitschaften des Nachfragers ab und berechnet die anbieterseitigen Kosten. Neue Preisfestlegungen werden hierbei wiederum analog zu Schritt 6 in der Modelldatenbank festgehalten.

15. Über H2-ServPay kann dem Nachfrager eine ausführliche Aufstellung der po-tenziell anfallenden Auszahlungen mittels der TCO-Komponente zur Verfü-gung gestellt werden. Als Voraussetzung ist hierfür aufzuführen, dass der An-bieter Preise festgesetzt hat und bereit ist, diese detaillierten Informationen dem Nachfrager mitzuteilen. Der Nachfrager muss seinerseits einige Parameter angeben, zu denen beispielsweise ein Kalkulationszinsfuß und im Falle der po-tentiellen Selbsterbringung von Teilleistungen auch ergänzende Auszahlungen gehören können. Dabei kann der Nachfrager Standardeinstellungen überneh-men, welche die Prognosequalität der Kalkulation zwar einerseits herabsetzen, es ihm aber andererseits ermöglichen, weniger Auskunft über sich zu erteilen.

16. Im Zuge der Angebotserstellung bzw. der Preissetzung kann es für den Anbie-ter zudem von Interesse sein, die Kostenkalkulation aus Nachfragersicht test-weise mit prognostizieren Daten vorzunehmen. Der Anbieter kann damit über-prüfen, ob die Kosten des Nachfragers seine Zahlungsbereitschaft (vgl. Schritt 3) womöglich übersteigen. Sollte dies der Fall sein, ist das Angebot mit gerin-gen Erfolgsaussichten verbunden und der Anbieter sollte prüfen, ob eine Ver-änderung der Preissetzung möglich ist. Um einer Gefährdung der eigenen Marge entgegenzuwirken, wäre in diesem Kontext zudem die (nochmalige) Prüfung einer potenziellen Verbesserung der Effektivität und Effizienz der Anbieterprozesse vorzunehmen.


250

17. Die von Nachfragern über den Leistungskonfigurator angelegten Leistungs-bündelkonfigurationen werden im Repository abgelegt und lassen sich über das H2-Toolset visualisieren. Die in der Datenbank gespeicherten Informatio-nen stellen insbesondere für die H2-ServPay-Nutzer in der Rolle von Pro-duktmanagern eine wichtige Entscheidungsgrundlage dar, weil sie Anregungen zur Veränderung des Leistungsangebots, beispielsweise in Form einer Anpas-sung der Konfigurationsregeln, liefern können.

MySQL DatenbankServer

H2-ServPay-Modelldatenbank

Datenbank zusätzlicher Prozessmodelle

H2-ToolsetProzessmodel-lierungswerkzeug

Kostenrechnungs-verfahren

Conjoint-Tool

Conjoint-Analyst

Conjoint-Befragung

5 4

Simulations-werkzeug

Konfigurator

TCO-Komponente

Auswahl zu befragender

Kunden

AnfragenderKunde

Produktmanager für Sachleistungs-anteile, Dienst-leistungsanteile

und hybride Leistungsbündel

Controller für Sachleistungs-anteile, Dienst-leistungsanteile

und hybride Leistungsbündel

MarktforscherProzessmanager

11

8,9 10

7

12,14

11

8

8

78 32

1,17

5 4

6,14

13

15

13

15

16

Abb. 5.61: Exemplarische Nutzung der H2-ServPay-Workbench


251

5.4.2 Anpassungspotenziale

Eine wesentliche DV-konzeptionelle Entscheidung bei der Realisierung der Soft-warekomponenten der H2-ServPay-Workbench stellte die Wahl eines Metamodel-lierungswerkzeuges in Form des H2-Toolsets dar (vgl. Kapitel 5.2.1). Vorteilhaft an dieser Wahl ist die einfache Ergänzung und Anpassbarkeit der Konstrukte, die zur Modellierung verwendet werden. Im Folgenden werden einige Anregungen für Erweiterungen vorgestellt, die sich in das ServPay-Konzept zusätzlich integrieren lassen. Diese Erweiterungen stehen jedoch für die Darstellung der Vermarktung hybrider Leistungsbündel in diesem Buch nicht im Vordergrund.

In den vorangegangenen Überlegungen wurde deutlich, dass neben den Integra-tionssichten Anbieter und Nachfrager auch der Wettbewerber und seine Leis-tungsversprechen bei der Vermarktung hybrider Leistungsbündel Berücksichti-gung finden müssen (vgl. Abb. 5.1). Das Wettbewerberverhalten ist durch bewährte Maßnahmen beobachtbar. Im Gegensatz zu den Integrationssichten An-bieter und Nachfrager ergeben sich hierbei keine wesentlichen Probleme hinsicht-lich der Operationalisierung, weshalb die Wettbewerbersicht bisher nicht vertieft wurde (vgl. Kapitel 2 und dort speziell Abb. 2.4). Die Wettbewerbersicht eignet sich zur Illustration der Erweiterbarkeit der integrierten Softwareunterstützung von H2-ServPay. Ihre Skizzierung erhebt dabei keinen Anspruch auf Vollständig-keit und beschränkt sich auf einige wesentliche Konstrukte. Aus der Perspektive eines Wettbewerbers ist zunächst zu prüfen, ob ein zum Be-trachtungsobjekt vergleichbares hybrides Leistungsbündel von Wettbewerbern möglicherweise bereits angeboten wird bzw. potenziell angeboten werden könnte (vgl. Abb. 5.62). Der Bezugsnachweis hält fest, welche Absatzobjekte von wel-chen Anbietern in bestimmten Zeiträumen angeboten werden. Der Entitätstyp An-bieter umfasst hierbei sowohl das Unternehmen, für das die Preisfindung durchge-führt wird, als auch vorhandene Wettbewerber. Die Absatzobjekte können in zwei Spezialisierungen auftreten. Für den Fall, dass bekannt ist, dass ein Wettbewerber gleiche bzw. ähnliche Leistungsbündel anbietet, werden Leistungsbündelkonfigu-rationen betrachtet, die bereits vollständig konfiguriert sind. Zudem werden auch Leistungen als Absatzobjekte berücksichtigt. Dadurch kann das Potenzial eines Wettbewerbes, bestimmte Teile eines Leistungsbündels zu erbringen, abgebildet werden.

Um den Preisspielraum zu ermitteln, werden den Kombinationen aus Absatz-objekt und Anbieter Leistungseigenschaftswerte zugeordnet (bewerteter Bezugs-nachweis), die ebenfalls mit einem Gültigkeitszeitraum versehen sind. Die Gültig-keitszeiträume müssen hierbei in diejenigen des Bezugsnachweises fallen. Bei den relevanten Leistungseigenschaftswerten handelt es sich im Kontext unserer Be-trachtung um einzelne Preise. Im Falle von Leistungsbündelkonfigurationen ist ein direkter Vergleich mit den bisher aus der Perspektive des Nachfragers bzw. An-bieters ermittelten Preisober- bzw. -untergrenzen vorzunehmen. Andernfalls ist


252

der Wettbewerberpreis auf der Basis der vorhandenen Angebote einzelner Leis-tungen zu prognostizieren. Das Modell ist insofern vereinfacht, als eine Differen-zierung des Leistungseigenschaftswertes für die Abbildung der häufig anzutref-fenden Konditionenvielfalt notwendig wäre (Becker, Schütte 2004, S. 259 ff.).

Abb. 5.62: Erweiterung des Datenmodells für die Integrationssicht Wettbewerber

Die für die Wettbewerber zu hinterlegenden Preise lassen sich mittels unterschied-licher Methoden ermitteln. Quellen dokumentieren diese Ermittlungsverfahren, die mit einem variierenden Grad an Zuverlässigkeit verbunden sein können. Zwei der wichtigsten Vorgehensweisen werden im Folgenden aufgeführt (Diller 2008, S. 175 ff.): Preisbeobachtungen stellen nicht-reaktive Messverfahren dar und werden in

der Regel durch Testanfragen oder -käufe, Internetrecherchen oder sich in re-gelmäßigen Abständen wiederholende Panelerhebungen durchgeführt. Häufig werden dazu spezialisierte Marktforschungsinstitute beauftragt. Ab einer be-


253

stimmten Höhe der Anschaffungskosten stellen Testkäufe keine ernsthafte Option der Vorgehensweise dar.

Amtliche Statistiken (bspw. von Behörden oder Verbraucherorganisationen) werden in der Regel in Form von Preisspiegeln, d. h. einer vergleichenden Aufstellung des Niveaus und der statistischen Verteilung der am Markt für be-stimmte Leistungen geforderten Preise, mithilfe hedonischer Preisfunktionen (Diller 2008) oder auf Basis mathematischer Modelle abgebildet.

Die vorgestellten Basiskonstrukte einer Wettbewerbersicht lassen sich im H2-Toolset als neue Sprachelemente anlegen und mit den bereits vorhandenen und deshalb in der obigen Darstellung grau hinterlegten Modellelementen verknüpfen. Der in Abb. 5.63 gezeigte Ausschnitt der Sprachdefinition des H2-Toolset zeigt im oberen Teil, dass Bezugsnachweise Gültigkeitszeiträume besitzen und auffüh-ren, welche Anbieter welche Leistungen bzw. konfigurierte Leistungsbündel an-bieten. Der untere Teil legt für den bewerteten Bezugsnachweis fest, dass dieser sich auf einen nicht bewerteten Bezugsnachweis beziehen muss. Für einen im Vergleich zum Bezugsnachweis ggf. eingeschränkten Gültigkeitszeitraum wird mittels des Leistungseigenschaftswerts der Preis festgelegt und mittels der Quelle dokumentiert, auf welche Art und Weise sie ermittelt wurden.

Abb. 5.63: Erweiterung der Modellierungssprache ServPay für die Wettbewerbersicht

Mit diesen marginalen Anpassungen lassen sich Modelle zur Abbildung der Wett-bewerbersicht in H2-ServPay integrieren. Die Vorteilhaftigkeit der Verwendung des Metamodellierungswerkzeugs zeigt sich besonders auch darin, dass mit der Unterordnung bestehender Kontexte, wie z. B. Leistung und Leistungseigenschaf-ten, unmittelbar die Modellintegration hergestellt ist. Dies gilt sowohl auf der Ebene der Sprachdefinition – auf der nicht wiederholt festgelegt werden muss,


254

dass Leistungen z. B. durch Leistungseigenschaften beschrieben werden – als auch auf der Ebene der konkreten Modelle. Auf Modellebene können bereits angelegte konkrete Leistungen bzw. konfigurierte Leistungsbündel bei der Definition eines Bezugsnachweises übernommen werden. In dem in Abb. 5.64 dargestellten Bei-spiel werden einem aus Kapitel 5.2 bekannten Leistungsbündel, Anbieter zuge-ordnet. Einige dieser Bezugsnachweise haben historischen Charakter. Bei anderen ist ein Bezug der Leistungsbündel aktuell noch möglich.

Abb. 5.64: Erweiterung der H2-Servpay-Modelldatenbank um Abbildungen der Wettbewerber-sicht mittels nicht bewerteter Bezugsnachweise und bewerteter Bezugsnachweise

Neben der Wettbewerbersicht ist eine Vielzahl weiterer Motive denkbar, die in der Praxis eine Erweiterung der von H2-ServPay standardmäßig vorgesehenen Model-lierungssprache anregen. Als Leitgedanke fungiert hierbei die Multizweckorientie-rung der Modellverwendung. Diese besagt, dass die Wirtschaftlichkeit der Unter-nehmensmodellierung erhöht werden kann, indem man einzelne Modelle für mehr


255

als einen Zweck einsetzt. Beispielsweise wird gefordert, dass Prozessmodelle in Unternehmen zu unterschiedlichen Zwecken der Anwendungssystemgestaltung (z. B. Einführung von Workflow-Management-Systemen, Auswahl von Standard-software etc.) und Organisationsgestaltung (z. B. Geschäftsprozessoptimierung, Zertifizierung etc.) eingesetzt werden. Häufig ist die Verwendung der Modelle in unterschiedlichen Anwendungskontexten mit deren Erweiterung oder partiellen Anpassung verbunden. H2-ServPay wird dem Leitbild der Multizweckorientie-rung insbesondere dadurch gerecht, dass es erlaubt, die Modellbestandteile zur Abbildung der Leistungsbündelstruktur für mehrere spezielle ökonomische Aus-wertungen zur Vermarktung hybrider Leistungsbündel zu verwenden.

Um einen anschaulichen Eindruck von weiteren sich für H2-ServPay-Modelle ergebenden Erweiterungsperspektiven zu erhalten, ist eine Orientierung an den wesentlichen Disziplinen hilfreich, die im Kontext hybrider Leistungsbündel rele-vant sind. Im Folgenden werden die Erweiterungspotenziale aus Sicht von Ingeni-eursdisziplinen, ökologischer Forschung und Kundenintegration diskutiert.

Ingenieursdisziplinen, wie etwa der Maschinenbau oder die Elektrotechnik, be-trachten hybride Leistungsbündel traditionell als Erweiterungen physischer (In-vestitions-)Güter um Dienstleistungen und besitzen eine große Forschungstraditi-on hinsichtlich der Konstruktion des Sachleistungsanteils. Stammdaten für Produkte werden traditionell mithilfe von Stücklisten verwaltet, die den Aufbau einer Sachleistung in Bezug zu den in ihr enthaltenen Baugruppen, Bauteilen und Rohmaterialien in hierarchischer Form abbilden können. Das Konzept der Stück-liste wurde im Rahmen von H2-ServPay konsequent aufgegriffen und auf Dienst-leistungen übertragen, indem der Aufbau einer Dienstleistung unter Zuhilfenahme von Modulen abgebildet wird. Da Dienstleistungen selbst nicht gegenständlich sind, findet die Modularisierung hier jedoch nicht in Bezug auf ihre Struktur, son-dern in Bezug auf die Wirkung der Dienstleistung beim Kunden (Ergebnisper-spektive) statt. Beispielsweise kann sich die Dienstleistung Inbetriebnahme einer technischen Anlage ggf. ohne weiteres mithilfe der Dienstleistungsmodule Vora-babnahme, Lieferung, Montage, Funktionstest und Endabnahme darstellen lassen. Die resultierenden Stücklisten für Sachgüter bzw. Dienstleistungen sind dadurch strukturell durchaus als ähnlich zu beschreiben, wie Abb. 5.65 anschaulich zeigt. Sachleistungs- und Dienstleistungsanteile bzw. Module werden in den Ingenieurs-disziplinen anhand funktionaler (z. B. mithilfe der im hybriden Leistungsbündel enthaltenen Sach- und Dienstleistungsanteile) und nicht-funktionaler Eigenschaf-ten (z. B. Preis, Verfügbarkeit, Lebensdauer) beschrieben. In H2-ServPay werden die Module in Form von Leistungseigenschaften bei der Modellierung hybrider Leistungsbündel berücksichtigt. Auch die aus der Produktionsplanung und -steuerung bekannte Arbeitsplanung wird von H2-ServPay integriert, indem Akti-vitäten innerhalb eines Dienstleistungsprozesses identifiziert und geplant werden können. Vergleiche zeigen, dass H2-Servpay-Modelle wesentliche Überschnei-dungen mit in den Ingenieursdisziplinen verwendeten Konstrukten aufweisen. Nichtsdestotrotz muss eingeschränkt werden, dass in den Ingenieursdisziplinen


256

insbesondere zur Abbildung der Sachleistungsstruktur Modelltypen Verwendung finden, die in ihrer Beschreibungsmächtigkeit die H2-ServPay-Konstrukte deutlich übertreffen. Konstruktionszeichnungen, Steuerungspläne für die Produktion, Nut-zungsbeschreibungen und ähnliches können von H2-ServPay nicht adäquat abge-bildet werden. Allerdings ist es als sinnvoll anzusehen, die Beschreibung der Sachleistungsanteile in H2-ServPay mit derartigen in anderen Anwendungssyste-men hinterlegten Dokumenten zu verknüpfen. Ähnlich der Einbindung von Pro-zessmodellierungswerkzeugen (vgl. Abb. 5.61) und der Hinterlegung von Verwei-sen auf entsprechend erstellte Modelle in H2-ServPay (vgl. Abb. 5.38), könnte auch eine Anbindung an die disziplinspezifischen Beschreibungsmittel vorge-nommen werden.

P2

C

P1 P2

Arbeitsplan

1

2

3

Sachleistung Dienstleistung

O1 O2

C1 C1

R1 R2 R3

I1

Ergebnis

Modul

Aktivität

InformationLegende

Sachleistung KomponenteTeil

P1

F4 FräsenF5 Montieren

F6 BohrenF7 Montieren

F1 SägenF2 FräsenF3 Montieren

Struktur Struktur

Abb. 5.65: Ähnlichkeit von Stücklisten für Sachleistungen und Dienstleistungen, adaptiert von Scheer (2002) und Krämer und Zimmermann (1996)

Aus einer ökologischen Perspektive auf hybride Leistungsbündel wird häufig un-tersucht, inwiefern sich Sachgüter durch Dienstleistungen substituieren lassen bzw. wie die Erbringung hybrider Leistungsbündel derartig ausgeführt werden kann, dass die ökologischen Auswirkungen der Leistungserstellung begrenzt wer-den (Mont 2002, 2004, Sakao, Shimomura 2007, Tukker, Tischner 2006). Daher sind durch Modellierungssprachen für die hybride Wertschöpfung auch Konstruk-te bereitzustellen, die mit der Wertschöpfung verbundene Auswirkungen auf die Umwelt (z. B. CO2-Ausstoß) anhand der Ressourcennutzung darstellen können. Ferner kann im Rahmen einer Aufbereitung oder eines Recyclings von Sachleis-tungskomponenten möglicherweise der Lebenszyklus der Lösung verlängert oder ein neuer Lebenszyklus begonnen werden, was sich positiv auf den erforderlichen Ressourceneinsatz auswirken kann. Dabei sind evtl. auch gesetzliche Vorschriften,


257

wie z. B. die WEEE-Richtlinie zum Recycling von elektronischen Altgeräten, zu beachten. H2-ServPay unterstützt den Ausweis der ökologischen Auswirkungen der Erbringung bzw. der Nutzung eines hybriden Leistungsbündels bisher nicht. Dennoch stellt es eine interessante Perspektive dar, entsprechende Informationen mit den Abbildungen der Leistungsbündelstruktur zu verknüpfen. Hierbei könnte eine Anlehnung an das bekannte Konzept der Ökobilanzen vorgenommen werden. Hierfür wären die für die Sach- und Dienstleistungsanteile eines hybriden Leis-tungsbündels im Produktionsprozess anfallenden Stoffe und Energiearten vom Eintritt über Reaktions- und Umwandlungsprozesse bis zum Austritt quantitativ und qualitativ zu messen und als zusätzliche Attribute im Modell abzulegen (Bie-letzke 1999, S. 57 f.). Als eine zusätzliche Auswertung der ökologischen Konse-quenzen könnte anschließend die Erstellung einer Wirkungsbilanz in die H2-ServPay-Workbench integriert werden. Eine Wirkungsbilanz beschreibt die Beein-flussung des Gleichgewichtszustands der Biosphäre durch die in der Stoff- und Energiebilanz festgehaltenen Stoffe und Immissionen. Die Abschätzung der Ein-flüsse ist von hoher Subjektivität und kann nur eingeschränkt auf experimentell nachgewiesene physikalische Wirkungszusammenhänge gestützt werden. Im Rahmen der Bilanzbewertung werden die enthaltenen Daten insbesondere zu Ver-gleichszwecken aufbereitet, sodass sich Handlungsempfehlungen ableiten lassen. Hierbei können diverse Bewertungsmethoden eingesetzt werden. Bieletzke (1999, S. 59 ff.) unterscheidet mit der verbalen und der nutzwertanalytischen Methode zwei Grundmuster: Die verbale Bewertungsmethode basiert auf der argumentati-ven Abwägung der Teilumweltbeeinflussungen. Die nutzwertanalytische Bewer-tungsmethode basiert auf Kriterien, denen Kriterienausprägungen und Kriterien-gewichte zugeordnet werden, welche wiederum den Ausweis eines quantitativen Zielwerts ermöglichen, der sich für die Kommunikation mit externen Adressaten der Ökobilanz als geeignet erweist (Bieletzke 1999, S. 61 ff.). Die nutzwertanaly-tische Aggregation der Ökobilanz bietet sich dementsprechend auch für die Aus-gestaltung einer ökologischen Sicht des H2-ServPay-Leistungskonfigurators an und würde eine entsprechende Ergänzung der Modelldaten und der Auswertungs-funktionalität erfordern.

Bei der Modellierung von Dienstleistungsprozessen ist eine Integration des Kunden in die Wertschöpfung zu berücksichtigen. Da ein Kunde verschiedene Ar-ten von Variabilität in den Dienstleistungsprozess einbringt (Frei 2006), sind diese so zu gestalten, dass sie ein gewisses Maß an Robustheit gegenüber wechselnden Kundeneinflüssen besitzen. Darüber hinaus ist festzulegen, wie die Interaktion mit dem Kunden gestaltet ist, d. h. welche Aktivitäten der Anbieter der Dienstleistung durchführt und welche Aktivitäten ein Kunde übernehmen soll oder darf. Für die Modellierung der Prozesse werden in H2-ServPay Prozessmodellierungswerkzeu-ge eingebunden, die z. B. die Darstellung von Geschäftsprozessen in Form von EPKs unterstützen (vgl. Kapitel 5.3.1). Die Darstellung der Kundenintegration motiviert – neben den H2-ServPay-Modellen zur Abbildung der Leistungsbündel-struktur – auch die Ergänzung entsprechender Modellierungssprachen. Um die


258

Fragestellungen in Zusammenhang mit der Integration des Kunden mit EPKs bes-ser als bisher zu adressieren, lassen sich Modellkonstrukte des Service Blueprin-tings übernehmen und in EPKs übertragen (Knackstedt, Dahlke 2002). Es ist in diesem Kontext anzumerken, dass die EPK zu den verbreiteten Modellierungs-sprachen gehört und daher auch zahlreiche Anpassungen und Erweiterungen auf-grund weiterer Motive erfahren hat (Nüttgens, Rump 2002, 2003). Das im Folgen-den dargestellte Vorgehen zur Erweiterung lässt sich auch auf andere Prozessmodellierungssprachen übertragen, z. B. auf die Business Process Mode-ling Notation (BPMN) bzw. auf Petri-Netze (vgl. Kapitel 5.3.1).

Im Service Blueprinting sind verschiedene Lines zur Unterscheidung von kun-denseitigen Aktivitäten, anbieterseitigen Aktivitäten, die sichtbar für einen Kun-den sind (sog. Frontstage-Aktivitäten) sowie anbieterseitigen Aktivitäten, die durch den Kunden nicht wahrnehmbar sind (sog. Backstage-Aktivitäten), vorgese-hen (Bitner et al. 2007; Fließ 2001; Fließ, Kleinaltenkamp 2004; Shostack 1982). Wesentliche Konstrukte des Service Blueprintings sind in Abb. 5.66 dargestellt. Die Differenzierung der Lines drückt sich in der Zuordnung der Aktivitäten zu un-terschiedlichen Ebenen aus. Über Kanten werden die Aktivitäten und die übrigen Prozesselemente zur Abbildung des Prozessablaufs miteinander verbunden. Der Zeitaspekt der Ausführung wird durch Zeiträume berücksichtigt, die den Aktivitä-ten zugeordnet werden.77

77 Zur historischen Entwicklung und zu Varianten des Service Blueprinting vgl. ausführlich z. B. Becker et al. (2009c).


259

Prozesselement D,T

Aktivität

Physisches Objekt(0,n)

Zeitraum

Datum / Zeit

(0,n)

(0,m)

(0,n)(0,n)

(0,n)

(1,n)

Ebene

Bezeichnung

E-A

IT-System

Entscheidungs-operator

Ausführungszeit

Kante

(0,m)

Ebenen-Schachtelung

(0,1)

(0,n)

Abb. 5.66: Konstrukte des Service Blueprinting (Bitner et al. 2007)

Die EPK stellt sich im Gegensatz zum Service Blueprinting als eine alternierende Folge aus Ereignissen und Funktionen dar. Ferner können in EPKs Verzweigun-gen und Zusammenführungen von Teilprozessen abgebildet werden. Eine verein-fachte Darstellung der Konstrukte der EPK erfolgt in Abb. 5.67 (vgl. ausführlich Kapitel 5.3.1).


260

Abb. 5.67: Konstrukte der Ereignisgesteuerten Prozesskette

Das Ziel der Integration der Modellkonstrukte der EPK mit Konstrukten des Ser-vice Blueprintings ist es nun, die Darstellung der Kundenintegration durch Über-nahme des Konzepts der Lines bzw. der Abgrenzung von Ebenen auf die EPK zu übertragen. In der EPK ist eine Unterstützung dieser speziellen Sicht originär nicht vorgesehen. Abb. 5.68 zeigt die Zusammenführung der Konstrukte im Rahmen der Erweiterung der Modellierungssprache. Neben der Integration der Konstrukte ist auch eine Anpassung der Repräsentationsformen der Modellierungssprache vorzunehmen. Dieser Umstand wird in der Symbollegende der vorgeschlagenen integrierten Modellierungssprache dokumentiert.


261

Abb. 5.68: Integration der Konstrukte von EPK und Service Blueprinting

Ein exemplarisches Modell, das mit der neuen Modellierungssprache erstellt wur-de, findet sich in Abb. 5.69. Hierzu werden die Repräsentationsmechanismen der neuen Modellierungssprache eingesetzt. Durch diese kann das neue Modell so-wohl Geschäftsprozesse abbilden (eine Eigenschaft der EPK) als auch verschiede-ne Formen der Kundenintegration berücksichtigen (eine Eigenschaft des Service Blueprinting). Durch die Darstellung wird verdeutlicht, welche Funktionen der EPK vom Kunden vorgenommen werden, welche vom Anbieter durchgeführten


262

Funktionen für den Kunden sichtbar sind (frontstage) und welche Funktionen le-diglich backstage vom Anbieter durchgeführt werden und dem Kunden somit wei-testgehend verborgen bleiben. Durch die Explikation dieser Sachverhalte wird der Gestalter der Kundenintegration dazu angeregt, potentielle Änderungen umfassend zu reflektieren und eine Verschiebung der Lines zu erwägen. Eine entsprechende Anpassung der Lines kann mit einer Verbesserung der KKV®-Position des Anbie-ters verbunden sein, wenn durch eine Erhöhung des Selbstbedienungsanteils (ein Beispiel hierfür ist etwa die Wartung einer Werkzeugmaschine, die durch einen Kunden selbst durchgeführt wird, statt eine Wartungsdienstleistung eines Anbie-ters in Anspruch zu nehmen) beispielsweise die Wirtschaftlichkeit des hybriden Leistungsbündels gesteigert werden kann. Eine Veränderung der Sichtbarkeit der Funktionsausführung kann Einfluss auf die Verteidigungsfähigkeit nehmen; bei-spielsweise kann das zur Verfügung stellen zusätzlicher Informationen die Nach-ahmung von Leistungen durch Wettbewerber ermöglichen.

Abb. 5.69: Anwendungsbeispiel für ein Modell, das auf Basis der integrierten Modellierungs-sprache erstellt wurde


263

Sämtliche genannten Beispiele der Erweiterung der H2-ServPay-Modelle (Wett-bewerbersicht, Ingenieursdisziplinen, Ökologie und Kundenintegration) besitzen die Gemeinsamkeit, dass ausgehend von einem vorhandenen Modellierungsspra-chenkern Anregungen von Modellierungssprachen anderer Disziplinen aufgegrif-fen wurden. Dieses Vorgehen soll abschließend aus einer verallgemeinernden Po-sition betrachtet werden, da es nicht möglich ist, alle in der Praxis auftretenden Erweiterungsbedarfe vorwegzunehmen.

Es ist vielmehr festzuhalten, dass Modellierungssprachen dem Grundsatz der Relevanz (Becker et al. 1995) entsprechend nur genau die Konstrukte bereitstellen sollten, die im Kontext eines bestimmten Modellierungsziels auch erforderlich sind. Diese Überlegung wird durch die Beobachtung gestützt, dass sehr komplexe Modellierungssprachen die kognitive Belastung auf Seiten des Modellierers erhö-hen und den Modellierungsprozess sogar erschweren oder verlangsamen können. Folglich mündet die Zielvorgabe nicht in der Erweiterung von H2-ServPay um sämtliche denkbare zusätzliche Modellkonstrukte. Stattdessen müssen derartige Erweiterungen in der Anwendung von H2-ServPay im jeweiligen Anwendungs-kontext vorgenommen werden.78 Um der Praxis einen entsprechenden Prozess zu erleichtern, wird empfohlen, das in den vorangegangenen Beispielen zugrunde ge-legte Vorgehen zu übernehmen. Dieses wird in Abb. 5.70 in verallgemeinerter Form beschrieben.

Abb. 5.70: Vorgehen zur anwendungskontextbezogenen Anpassung bzw. Weiterentwicklung von H2-ServPay

78 Ein fortgeschrittener Ansatz zur regelbasierten Anpassung von Modellierungssprachen stellt die konfigurative (Referenz-)Modellierung dar (Becker et al. 2004; Becker et al. 2002). Diese folgt der Grundidee, Modellierungssprachenvarianten in Abhängigkeit des gültigen Anwen-dungskontexts zur Verfügung zu stellen. Der Anwendungskontext wird dabei durch Konfigurati-onsparameter beschrieben, die beispielsweise den Zweck der Modellanwendung (hier z. B. Ges-taltung der Kundenintegration, ökologische Analyse, Ermittlung anbieterseitiger Kosten), die Methodenkompetenz des Modellanwenders (hier z. B. Kenntnis von EPK, BPMN bzw. Petri-Netzen) und branchenspezifische Besonderheiten (hier z. B. spezielle rechtliche Reglementie-rung der Dienstleistungsausführung) berücksichtigen können.


264

In einem ersten Schritt ist zunächst eine Erhebung hinsichtlich existierender Mo-dellierungssprachen durchzuführen, die Anregungen für die Modellerweiterung liefern könnten. Nachfolgend dient eine Bewertung der Modellierungssprachen anhand zuvor definierter Kriterien zur Explikation der Erweiterungspotenziale, die sich aus einer Adaption der einzelnen Modellierungssprachen im Detail ergeben. Anschließend ist zu entscheiden, welche Modellkonstrukte übernommen werden sollen, um gegenüber den originären Anwendungszwecken von H2-ServPay ab-weichenden Anforderungen gerecht zu werden. Für den Fall, dass im Rahmen des Entwicklungsprozesses Modellkonstrukte aus bestehenden Modellierungssprachen wiederverwendet werden können, sind diese mit den Modellkonstrukten der Aus-gang-Sprache zu integrieren. Hierbei sind sowohl die Beziehungen der Sprach-konstrukte als auch deren Repräsentationsformen (Symbole und Topologie der Modellanordnung) festzulegen. Gegebenenfalls müssen die Konstrukte der in Fra-ge kommenden Modellierungssprachen zunächst rekonstruiert und z. B. in der bei der Entwicklung von H2-ServPay verwendeten Form expliziert werden.

Als Anregung für die vom jeweiligen Anwendungszweck determinierte Anpas-sung von H2-ServPay werden in Tabelle 5.6 wesentliche Modellierungssprachen aufgeführt, die im Kontext der hybriden Wertschöpfung sinnvoll eingesetzt wer-den können.


265

Quelle Modellierungssprache Belz (1997) Proplan Bitner et al. (2007); Kingman-Brundage (1989); Fließ (2001); Shostack (1982); Shostack (1984)

Service Blueprinting

Black et al. (2007) ITSM-Model Bley et al. (2003) Integrated product and process model Bossmann (2007) CAD Botta (2007); Steinbach et al. (2005) Product-Driven Development Congram, Epelmann (1995) Structured Analysis and Design Technique (SADT) Corsten, Gössinger (2003) Framework for integrative Modeling Dadam et al. (1995) EPAT Dietrich, Kirn (2005) EwoMacs Emmrich (2005) Business Integration Model Gu (1995) General Product Modeling Hartel (2004) Collaborative Blueprinting Klein (2007) Modellbasiertes Service Systems Engineering Klein et al. (2003) K3-Methode Kunau et al. (2005) SeeMe Manavazhi (2000) Hybrid Modeling Framework Mason (2002); Pratt (2001); Koonce and Judd (2001); IAI (2008); ISO (1995)

STEP/EXPRESS-G

Maussang et al. (2005) Sakao’s Servicerepäsentation Rainfurth et al. (2005) Industrial Service Blueprinting Scheer (1994) Ereignisgesteuerte Prozesskette (EPK) Schmied (2002) ProMod Schnieder (2001); Ahrens et al. (2000) GMA 7.21 Shostack (1977); Shostack (1982); Shos-tack (1984)

Molecular Model

Winkelmann (2007); Winkelmann and Luczak (2006)

Farbige Petri-Netze

Tabelle 5.6: Übersicht über andere zur Beschreibung hybrider Leistungsbündel einsetzbarer Modellierungssprachen

Als Beispiel für eine kriterienbasierte Bewertung einzelner Modellierungsspra-chen, wie sie von unserem Vorgehen zur Erweiterung von H2-ServPay vorgese-hen wird, wurden die grau hinterlegten Modellierungssprachen einer detaillierten Analyse unterzogen.

Tabelle 5.7 fasst die entsprechenden Ergebnisse zusammen. Die Auswahl der Kriterien muss im Einzelfall an den jeweiligen Zweck der Spracherweiterung an-gepasst werden.


266

Unterscheidung von Anbieter- und Kundenaktivitäten

Informationsfluss

-

Col

oure

d P

etri

Net

s fo

r S

ervi

ce S

imul

atio

n

Bus

ines

s In

tegr

atio

n M

odel

STE

P /

EX

PR

ES

S-G

Modularer Aufbau von hybriden Leistungsbündeln X (X) X -Modulare Spezifikation von Sach- und Dienstleistungsanteilen X - X -Inkludierende Konfigurationsregeln („ist kompatibel mit“) - - - -Exkludierende Konfigurationsregeln („schließt aus“) - - - -

- - - -Substituierbarkeit von Leistungsanteilen („ist ersetzbar durch“)

Funktionale und Nichtfunktionale Eigenschaften

Kontrollfluss

- X

X XMaterialfluss

Zahlungsströme

- -

- -

- X

X X

- X

- (X)Dauer von Geschäftsprozessen / Aktivitäten X X - (X)

- X X X

Kapazität - - - (X)

Durchschnittliche Fehlerrate (X) - - (X)

Ressourceneinsatz (betriebswirtschaftliche Sicht) X X X (X)Ressourceneinsatz (ökologische Sicht) - - - (X)Rechtsvorschriften - - X -Angebotene Problemlösung aus Sicht des Kunden - - - -Lebenszyklus der Vermarktung eines hybriden Leistungsbündels - - - -

Mol

ecul

ar M

odel

, S

ervi

ce B

luep

rintin

g

SeeM

e

SA

DT

EP

K

Sichtbarkeit von Anbieter- und Kundenaktivitäten X -

X -

Qualitätsvorgaben - -

- -

- -

X -Servicelevel - - - -

Beziehungen zu anderen Wertschöpfungspartnern (X) - (X) -

Informations- und Anwendungssysteme - X X XStammdaten und Bewegungsdaten (X) X - XPersonal (X) X X XQualifikationen - (X) X -Organisationseinheiten - X X XDurch Kunden einzubringende Inputfaktoren X (X) (X) X

Aktivitäten X X X X

X X X

X X X

- - X

- - X

- - X

X X

X X

(X) (X)

- -

X

(X)

-

(X)

- - X

- - -

X - X

X - X

X X X

- X -

- - -

- - -

X - -

- -

- X

X -

-

-

(X)

- - -

- (X) -

X (X) (X)

- (X) X

X (X) -

- (X) (X)

X - -

X X

X X (X)

Modellierungssprache

Abbildung von ...

X: Abbildbarkeit(X): Teilweise Abbildbarkeit

- : Nicht unterstützt

Tabelle 5.7: Ausdrucksmächtigkeit ausgewählter Modellierungssprachen vor dem Hintergrund von Anforderungen zur Abbildung hybrider Leistungsbündel und ihrer Erbringung


267

Die Ergebnisse dieses Vergleichs veranschaulichen, dass keine Modellierungs-sprache sämtliche der exemplarisch aufgeführten Modellierungserfordernisse in integrierter Form abdecken kann. Stattdessen besitzen die einzelnen Sprachen va-riierende Schwerpunkte, die sich als Anregungen für kontextspezifische Erweite-rungen von H2-ServPay nutzen lassen. Beispielsweise können Modellierungsspra-chen, die nicht vor dem Hintergrund einer ingenieurswissenschaftlichen Disziplin entwickelt wurden, in aller Regel keine Stücklisten für Sach- und Dienstleistungs-anteile darstellen. Auch Lebenszyklusinformationen fehlen in solchen Modellen meist vollständig, obwohl entsprechende Informationen im Kontext der hybriden Wertschöpfung als essentielle Planungsparameter in die Modellierung einfließen sollten. Modellierungssprachen, die keiner logistischen Perspektive entstammen, können meist die Beteiligung von Informationssystemen und Organisationseinhei-ten in der Wertschöpfung nicht oder nur unzureichend abbilden. Aufgrund der Tatsache, dass Dienstleistungen jedoch stets in relationalen Prozessen erbracht werden müssen und die Integration von Informationen und Objekten eines Kunden erfordern, ist eine Abbildung von Organisationseinheiten und Informationssyste-men als elementar anzusehen. Modellierungssprachen, die nicht vor dem Hinter-grund einer (Service)Marketingperspektive entwickelt wurden, besitzen meist nicht die Ausdrucksstärke, um die die exakte Interaktion des Anbieters mit dem Kunden abzubilden. So findet sich in keinem der detailliert untersuchten Model-lierungsansätze originär eine derartig detaillierte Unterscheidung von Kundenakti-vitäten, Frontstage-Aktivitäten und Backstage-Aktivitäten, wie dies im Service-Blueprinting erfolgt. Keine der aufgeführten Modellierungssprachen kann adäquat die ökologischen Auswirkungen der Entwicklung, des Verkaufs oder der Erbrin-gung hybrider Leistungsbündel abbilden. Diese exemplarischen Analyseergebnis-se unterstreichen nochmals ausdrücklich, welch hohe Bedeutung der Anpassbar-keit einer integrierten Softwareunterstützung für die Vermarktung hybrider Leistungsbündel beigemessen werden muss.


6 Verbesserung der Erlöse: Nutzenkommunikation für hybride Leistungsbündel

Die vorangehenden Ausführungen haben deutlich gemacht, dass zahlreiche Unter-nehmen die margenträchtigen Potenziale hybrider Leistungsbündel nicht hinrei-chend ausschöpfen können, da es ihnen – insbesondere in Bezug auf die darin ent-haltenen Dienstleistungsbestandteile – an einer strikt marktorientierten und damit gewinnoptimierenden Perspektive mangelt. Diese Schwierigkeiten, mit denen sich Hersteller beim Angebot und bei der Erbringung von hybriden Leistungsbündeln im Allgemeinen und industriellen Dienstleistungen im Speziellen konfrontiert se-hen, sind vorwiegend auf zwei zentrale Vermarktungsprobleme zurückzuführen:

1. Fehlende aktive Vermarktung des Dienstleistungsangebots: Viele Industriegüterhersteller konzentrieren ihre Absatzbemühungen nach wie vor auf ihre Kernleistungen und betreiben das Dienstleistungsgeschäft nur „ne-benher“, anstatt es gleichermaßen systematisch zu vermarkten (Homburg et al. 2004). Hierbei vernachlässigen es die Anbieter zum einen, ihr umfangreiches Dienstleistungsportfolio aktiv zu kommunizieren. Zum anderen passen sie ihr Dienstleistungsangebot und ihre Kundenansprache nur unzureichend an die in-dividuellen Kundenanforderungen an, obwohl gerade die aktive Kommunikati-on und die Individualisierung des Dienstleistungsangebots den wirtschaftlichen Erfolg, den ein Unternehmen mit Dienstleistungen erzielt, nachweislich stei-gern können (Homburg et al. 2004).79 Angesichts dieser mangelnden Kommu-nikation und der fehlenden Entscheidungsunterstützung ist es nicht weiter ver-wunderlich, dass Kunden sich nur unzureichend über Dienstleistungen informiert fühlen und sich häufig nicht in der Lage sehen, diejenigen Dienst-leistungen auszuwählen, die zur Lösung ihrer Probleme beitragen (Backhaus 1999; Engelhardt, Reckenfelderbäumer 2006). Die fehlende aktive Vermark-tung führt somit letztlich dazu, dass Kunden den Nutzen produktbegleitender Dienstleistungen häufig nur schwer einschätzen können und infolgedessen nicht bereit sind, für diese einen zusätzlichen Aufpreis auf das Kernprodukt zu akzeptieren (Engelhardt, Reckenfelderbäumer 2006; Simon 1994).

2. Keine optimale Preisgestaltung: Das Problem der mangelnden Zahlungsbereitschaft wird darüber hinaus viel-fach dadurch intensiviert, dass es bis heute für eine Vielzahl produktbegleiten-der Dienstleistungen typisch ist, dass sie entweder nicht gesondert in Rechnung gestellt oder deutlich unter Wert angeboten werden (Kleinaltenkamp 2001; Weissenberger-Eibl, Koch 2007). Mit diesem Verhalten wird dem Kunden suggeriert, Dienstleistungen seien grundsätzlich kostenlos bzw. stiften keinen zusätzlichen Nutzen, was in einer „anerzogenen“ mangelnden Zahlungsbereit-schaft münden kann (Sturm et al. 2007, S. 11).

79 Vgl. Kapitel 4 dieses Buches.

270

Mit Hinblick auf den in Abb. 2.4 aufgezeigten Preiskorridor resultiert daraus die Problematik, dass die Zahlungsbereitschaften der Nachfrager häufig weniger hoch ausfallen als dies eigentlich möglich wäre. Aus diesem Grund ist die alleinige Ausrichtung der Preispolitik auf die vorhandenen Zahlungsbereitschaften der Nachfrager (vgl. Kapitel 4.1) häufig nicht ausreichend. Vielmehr sind durch eine aktive Kommunikation des Wertes der hybriden Leistungsbündel sowie der darin enthaltenen industriellen Dienstleistungen zusätzliche Preisbereitschaften zu gene-rieren. Dazu kommen neben dem klassischen Kommunikationsinstrumentarium (Bruhn 2009, S. 204 ff.) für unsere Zwecke insbesondere zwei spezifische Instru-mente in Frage: Der Value Calculator und Recommender Systeme.

6.1 Der Value Calculator

Die Ergebnisse der Anbieterbefragung in Kapitel 3.2 dieses Buches unterstreichen die Problematik eines passiven Kommunikationsverhaltens auf Anbieterseite, da die aktive Nutzenkommunikation des Dienstleistungsangebotes sich in hohem Maße auf den wirtschaftlichen Erfolg des Unternehmens auswirkt.80 Wie bereits mehrfach erwähnt, ist dies insbesondere bei dienstleistungsgetriebenen Ge-schäftsmodellen, die sich durch einen hohen Anteil an Vertrauens- und Erfah-rungseigenschaften auszeichnen, problematisch. In der Wissenschaft besteht dies-bezüglich Einigkeit darüber, dass aus dieser mangelnden Kommunikation ein erhöhtes Kaufrisiko und in Folge eine nur geringe Zahlungsbereitschaft des Nach-fragers bzw. eine generelle Kaufzurückhaltung resultieren kann.

Bei der Vermarktung industrieller Dienstleistungen oder hybrider Leistungs-bündel kommt somit der begleitenden aktiven Nutzenkommunikation eine bedeut-same Rolle zu. Aus KKV®-Sicht bietet sich diese Nutzenkommunikation aus meh-reren Gründen an: Unmittelbar wird dadurch die Wahrnehmungsperspektive des Nachfragers beeinflusst, sodass dieser für den tatsächlichen Wert einer Dienstleis-tung oder eines Leistungsbündels sensibilisiert wird. Dies kann zu einer für das Anbieterunternehmen vorteilhaften Korrektur der Zahlungsbereitschaft führen und somit auch einen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeitsdimension des KKVs® aus-

80 Diese Ergebnisse können durch weitere empirische Studien belegt werden. In diesem Zusam-menhang seien die Ergebnisse einer Studie von Homburg et al. (2000) genannt, wonach eine ak-tive Kommunikation von produktbegleitenden Dienstleistungen nur von 18,9% der Unternehmen vorgenommen wird. Da die Autoren wie in der vorliegenden Untersuchung auch einen signifi-kanten Einfluss der Vermarktungsintensität von Dienstleistungen auf den Unternehmenserfolg konstatieren, scheint hier Kritik gegenüber der Unternehmenspraxis angebracht. Unterstützt wer-den die Ergebnisse durch eine weitere Dienstleistungsstudie des VDMA (1999), die zu dem Er-gebnis kommt, dass lediglich 5,7% der Nachfrager sich über das Angebot produktbegleitender Dienstleistungen gut informiert fühlen.

6 Verbesserung der Erlöse durch Nutzenkommunikation

271

üben, indem die obere Grenze des Preiskorridors durch eine erhöhte Zahlungsbe-reitschaft des Nachfragers nach oben korrigiert werden kann.81

Als mögliches Medium für die aktive Nutzenkommunikation soll im Folgenden der Value Calculator vorgestellt werden. Value-Kalkulatoren, die bereits z. T. in der Praxis eingesetzt werden, versuchen, den Nutzen einer industriellen Dienst-leistung oder eines gesamten hybriden Leistungsbündels durch hinterlegte Kalku-lationsmodelle in Geldeinheiten zu bewerten und darzustellen. Der Berechnung des finanziellen Gegenwertes einer Dienstleistung liegen dabei umfangreiche Marktforschungsdaten zugrunde, die häufig eigens erhoben werden müssen, um den tatsächlichen Nutzen einzelner Dienstleistungen unternehmens- und nachfra-gerspezifisch abschätzen zu können. Aus inhaltlicher Perspektive sollten die Marktforschungsdaten folglich genügend Eckpfeiler bieten, um die beim Nachfra-ger potenziell erreichbare Wertschöpfung durch eine zusätzlich zum Kernprodukt in Anspruch genommene Dienstleistung näherungsweise finanziell darstellen zu können. Zu diesem Zweck sollten die Marktforschungsdaten am nachfragerseiti-gen Wert eines bestimmten Investitionsgutes ansetzen, der sich in erster Linie aus den lebenszyklusbezogenen Kosten und Erlösen dieses Investitionsgutes zusam-mensetzt.

Im Anschluss an ihre Erhebung und Aufbereitung sind die Marktforschungsda-ten durch bestimmte Rechenregeln miteinander zu verknüpfen, um durch eine ag-gregierte Betrachtung der Daten das Wertschöpfungspotenzial einzelner Dienst-leistungen für einen vorab zu definierenden Betrachtungszeitraum monetär darstellen zu können. Hierzu kann der Value Calculator beispielsweise in einer „With-Without-Betrachtung“ die Lebenszykluskosten und -erlöse bei reinem Pro-duktkauf den Lebenszykluskosten und -erlösen bei zusätzlicher Inanspruchnahme einer bestimmten Dienstleistung gegenüberstellen.

Da jede Dienstleistungserbringung aufgrund der Beteiligung des Kunden in der Regel individuell erfolgt (beispielsweise ist die Schulung eines wenig qualifizier-ten Kunden in der Regel wesentlich aufwendiger als die Schulung eines hoch qua-lifizierten Nachfragers), führt eine über alle Kunden hinweg identische Nutzen-kommunikation kaum zu einer realistischen Einschätzung des Wertschöpfungspotenzials. Die Folge wäre eine geringe Glaubwürdigkeit des Va-lue Calculators, sodass in diesem Fall kaum eine aktive Korrektur der nachfrager-seitigen Zahlungsbereitschaft möglich wäre. Aus diesem Grund sollte der Rechen-algorithmus Stellhebel beinhalten, die eine kundenspezifische Ermittlung des Dienstleistungsgegenwertes ermöglichen. Dies können quantitative Größen wie beispielsweise die Unternehmensgröße oder unternehmensspezifische Kostensät-ze, aber auch qualitative Größen wie die Kompetenz des Nachfragers sein. Wich-tig ist in diesem Zusammenhang lediglich, dass diese Größen die Unterschiede im kundenindividuellen Wertschöpfungspotenzial einzelner Dienstleistungen nähe- 81 Zumindest für den Fall, dass der Wettbewerberpreis über der Zahlungsbereitschaft des Nach-fragers liegt (vgl. Abb. 2.4).


272

rungsweise abbilden können. Zu diesem Zweck müssen für die Stellhebel in einem weiteren Schritt Spannbreiten definiert werden, durch die die kundenspezifischen Unterschiede abgebildet werden können. Diese Stellhebel müssen bei der operati-ven Umsetzung des Value Calculators wiederum mit Informationen „gefüttert“ werden, sodass eine Eingabemaske zu entwickeln ist, in der die relevanten Konfi-gurationsparameter eingegeben und im Hintergrund weiterverarbeitet werden können. Durch die Eingabe der Werte kann der Rechenalgorithmus für jeden Kon-figurator modifiziert werden, sodass nach Eingabe aller nachfragerspezifischen und dienstleistungsrelevanten Parameter der finanzielle Gegenwert für die Inan-spruchnahme einer Dienstleistung – unter Umständen innerhalb bestimmter Band-breiten – berechnet und z.B. in einer Ausgabemaske angezeigt werden kann.

Ein fiktives Beispiel für eine Ausgabemaske eines Value Calculators ist in Abb. 6.1 dargestellt. In dem vorliegenden Beispiel wird der potenzielle monetäre Gegenwert für die regelmäßige Wartung eines Farbkompressorschlauchs darge-stellt, der sich in diesem Fall auf etwa 100-150 € pro Jahr beläuft. Der Berechnung liegt dabei das in der Vergangenheit gewonnene Wissen eines Herstellers von Farbkompressoren zugrunde, dass die benutzten Kompressorschläuche im Laufe ihrer Lebensdauer eine gewisse Porosität entwickeln. Detaillierte Untersuchungen können beispielweise Aufschlüsse darüber liefern, dass diese Porosität nicht nur zu einem erhöhten Material- und Energieverbrauch, sondern auch zu einer zeitli-chen Ausweitung der Bearbeitungsprozesse führen kann. Rechnet man in diesem Fall die daraus für den Kunden resultierenden Kosten mithilfe der in einer Einga-bemaske erfassten Nutzungsdauer des Kompressors sowie der Kostensätze des Kunden hoch, so kann hieraus die potenzielle Wertschöpfung der regelmäßigen Wartung des Kompressorschlauchs für den Nachfrager ermittelt werden.


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Abb. 6.1: Beispiel für den Analysebildschirm eines Value Calculators

Die monetäre Nutzenquantifizierung durch den Value Calculator kann dabei nicht nur zu einer aktiven Korrektur der Zahlungsbereitschaften führen, sondern auch im anbietenden Industriegüterunternehmen zahlreiche Vorteile mit sich bringen. Beispielsweise kann der Value Calculator sowohl in der Setup- als auch in der Einsatzphase zu einer Sensibilisierung für die Potenziale industrieller Dienstleis-tungen sowie hybrider Leistungsbündel führen. Insbesondere vor dem Hintergrund der Ergebnisse aus Kapitel 3.2 kann dies auf Dauer einen Wandel der Unterneh-menskultur in Richtung Dienstleistungsanbieter nach sich ziehen, woraus wieder-um ein unmittelbarer Einfluss auf den dauerhaften Markterfolg des Unternehmens resultieren kann. Aus KKV®-Perspektive würde durch diese Änderung der Unter-nehmenskultur wiederum die Verteidigungsfähigkeit des KKVs® positiv beein-flusst. Die Sensibilisierung für die finanziellen Potenziale einzelner Dienstleistun-gen kann darüber hinaus für eine wirtschaftlichkeitsorientierte Optimierung und nachfragerorientierte Anpassung (Perspektive Bedeutsamkeit) des Dienstleis-tungsportfolios sorgen, indem im Anschluss an eine erfolgreiche Korrektur der Zahlungsbereitschaften eine Konzentration auf die aus Kundensicht bedeutsams-ten und aus Anbietersicht profitabelsten Dienstleistungen erfolgt.

Der operative Einsatz eines Value Calculators kann einerseits auf der Internet-seite des Anbieters, andererseits auch in einem konkreten Verkaufsgespräch mit


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dem Nachfrager erfolgen. Beide Szenarien können daher durch eine Erweiterung des in Kapitel 5.2.3 beschriebenen H2-ServPay Leistungskonfigurators um zusätz-liche Funktionalität abgedeckt werden (vgl. zum hierzu erforderlichen Vorgehen Kapitel 5.4.1). Bei einem Einsatz im Verkaufsgespräch bietet sich aus Sicht der Vertriebsmitarbeiter vor allem der Vorteil, auf Kosten- und Preisdiskussionen bes-ser umgehen zu können, indem den Kunden der Wert einer industriellen Dienst-leistung oder eines hybriden Leistungsbündels rechenbar vor Augen geführt wird. Einschränkend sei an dieser Stelle hinzugefügt, dass der Value Calculator nicht für alle Dienstleistungen gleichermaßen einsetzbar sein wird. Vielmehr wird es aus Anbietersicht zunächst darum gehen, relativ einfach strukturierte Dienstleistungen in ihren Auswirkungen zu quantifizieren, wie es auch im vorliegenden Beispiel geschehen ist.

Im Falle der Platzierung des Value Calculators auf der Internetseite des anbie-tenden Unternehmens bietet sich die Einbindung eines Response-Elements an, das den potenziellen Nachfrager unmittelbar zu einem Dialog mit dem anbietenden Unternehmen auffordert, ähnlich der Schaltfläche Anfrage Senden im Leistungs-konfigurator. In unserem Beispiel aus Abb. 6.1 wird dies in der Navigationsleiste durch den Reiter Nächste Schritte angedeutet. Auf der hinter diesem Reiter hinter-legten Seite können Interessenten beispielsweise auf die E-Mailadresse oder die Telefon-Hotline des Anbieters oder an einen direkten Vertriebsmitarbeiter verwie-sen werden, um den Kunden direkt zur Inanspruchnahme der betrachteten Dienst-leistung zu bewegen.

Ist der Value Calculator einmal eingerichtet, so steht und fällt der erfolgreiche Einsatz in erster Linie mit der Akzeptanz beim anbietenden Unternehmen, vor al-lem bei den Vertriebsmitarbeitern. Diesbezüglich gilt es insbesondere, eine wert(value-)orientierte Kultur aufzubauen und diese im Vertrieb durch geeignete Anreizmechanismen (wie z.B. adäquate Vergütungsstrukturen) zu verankern. Dar-über hinaus wird der Value Calculator nur dann dienlich sein, wenn die Glaub-würdigkeit der ausgegebenen Werte gewährleistet ist. Dazu bedarf es vor allem einer umfassenden Kenntnis über die Kosten- und Erlösstruktur bei den relevanten Nachfragern. Um diese sicherstellen zu können, bietet sich für die Implementie-rung und fortlaufende Optimierung des Value Calculators das in Abb. 6.2 darge-stellte mehrstufige Vorgehen an (Anderson et al. 2006).


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Abb. 6.2: Ablauf der Einrichtung und des Einsatzes eines Value Calculators


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In der Setup-Phase des Value Calculators sollte insbesondere in den Schritten 3, 4, 7 und 8 ein umfassender Informationsaustausch mit ausgewählten Kunden erfol-gen, um eine möglichst realistische Funktionsweise des Value Calculators sicher-stellen zu können. Die Dokumentation der Ergebnisse in Schritt 8 kann zudem so weit ausgebaut werden, dass daraus Signaling-Instrumente in Form von „Value Cases“ generiert werden. Diese können als eine Art Erfahrungsbericht aufgebaut sein und eine vom Kunden getätigte Bestätigung beinhalten, dass das zuvor ver-sprochene Wertschöpfungspotenzial auch tatsächlich realisiert werden konnte. Im Falle der Einbindung von reputationsstarken Kunden können diese Value Cases eine starke Referenzwirkung entfalten und die Glaubwürdigkeit des Value Calcu-lators nachhaltig erhöhen. Sofern auf diese Art und Weise zahlreiche Value Cases mit namhaften Unternehmen generiert werden können, erhöht dies mit großer Wahrscheinlichkeit die Chance auf eine aktive Korrektur der Zahlungsbereitschaf-ten für die zugrunde liegenden Dienstleistungen. Die fortlaufende Erweiterung der Wissensbasis schafft zudem die Möglichkeit, den erreichbaren Kundenwert einer Dienstleistung besser abschätzen zu können.

Liegen nach einer gewissen Einsatzzeit des Value Calculators genügend Erfah-rungswerte vor, so können darauf aufbauend völlig neue Geschäftsmodelle entwi-ckelt werden, die beispielsweise pönalisierte Garantien für die durch den Value Calculator kommunizierten Wertsteigerungen beinhalten. Darüber hinaus können auf Basis dessen innovative Preismodelle entstehen, die beispielsweise eine an die Wertsteigerung gekoppelte prozentuale Entlohnung des Anbieters vorsehen.

Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass der Value Calculator ein vielversprechendes Kommunikationsinstrument zur Erweiterung von H2-ServPay darstellt, das bei der aktiven Korrektur bislang unzureichender Zahlungsbereit-schaften eine wertvolle Unterstützung bieten kann. Aufgrund des notwendigen Wissens zum Aufbau des Value Calculators wird allerdings ein nicht zu unter-schätzender zeitlicher Vorlauf nötig sein, währenddessen auf das Wissen von aus-gewählten Kunden zurückgegriffen werden sollte. Auch die Erweiterung von H2-ServPay erfordert die Konzeption und Umsetzung zusätzlicher Funktionalität, für die eine entsprechende Entwicklungszeit zu veranschlagen ist. Der Einsatz sollte demzufolge zunächst auf eine begrenzte Kundenanzahl und darüber hinaus auch auf einfache Dienstleistungen beschränkt werden, bevor mit zunehmender Genau-igkeit und Glaubwürdigkeit des Value Calculators auch ein flächendeckender Ein-satz angestrebt werden kann.


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6.2 Das ServPay Recommender-Konzept

6.2.1 Möglichkeiten des Einsatzes von Recommender Systemen für die Vermarktung hybrider Leistungsbündel

Weitere Instrumente, welche dazu eingesetzt werden können, um Dienstleistungs-angebote gegenüber dem Kunden aktiv zu kommunizieren und diesen bei seiner Entscheidung für ein hybrides Leistungsbündel individuell zu unterstützen, stellen Recommender Systeme dar. Unter Recommender Systemen werden allgemein rechnergestützte Systeme verstanden, die kundenspezifische Präferenzdaten sam-meln und aufbereiten und diese dazu nutzen, um dem Nutzer individuell auf ihn abgestimmte, maßgeschneiderte Empfehlungen bzw. Angebote zu unterbreiten (Manouselis, Costopoulou 2008). Das in diesem Zusammenhang wohl bekannteste Beispiel aus dem Konsumgüterbereich ist der Internet-Händler Amazon, der auf seiner Webseite verschiedene Arten von Empfehlungssystemen einsetzt. Dies geht von der Möglichkeit, Produktbewertungen und Kommentare anderer Nutzer ein-zusehen, über Filtersuchsysteme, bei denen der Kunde konkrete Kriterien zu dem von ihm gesuchten Produkt eingeben kann, bis hin zu individualisierten Empfeh-lungen wie „Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch…“.

Recommender Systeme werden bisher vorwiegend auf Konsumgütermärkten eingesetzt. Im Industriegüterbereich hingegen spielen solche Onlineberatungssys-teme bislang kaum eine Rolle, obwohl gerade industrielle Kunden zunehmend das Internet nutzen, um sich vor dem Kauf über das Produkt- und Dienstleistungsan-gebot der Hersteller zu informieren (Backhaus, Voeth 2007, S. 60 f.; Stracke 2004). Dieses brachliegende Potenzial gilt es auszuschöpfen, um Kunden mithilfe personalisierter Angebote und eines online simulierten Produktberatungsgesprächs vom Wert eines hybriden Leistungsangebots zu überzeugen und damit letztlich aus „Browsern“ „Buyer“ zu machen.

Recommender Systeme können potenziell auf zweierlei Weise zur Verbesse-rung der Vermarktung hybrider Leistungsbündel beitragen: Zum einen ist es denkbar, Recommender Systeme als Tool zur aktiven Kommunikation des beste-henden Portfolios hybrider Leistungsbündel einzusetzen und insbesondere den Kunden, die bislang kein Interesse an Dienstleistungen gezeigt haben und folglich die Webseite des Anbieters auch nicht aktiv nach Dienstleistungen durchsuchen, bereits während der Suche nach einer Sachleistung flankierende Dienstleistungen anzubieten. So könnte bspw. ein Nachfrager, der sich auf der Webseite eines An-bieters lediglich über die Spezifikationen einer Werkzeugmaschine informieren möchte, auf zusätzliche, dazu passende Dienstleistungen wie z. B. eine moderne Telewartung oder ergänzende Schulungsleistungen aufmerksam gemacht werden, die den Nutzen der Maschine unmittelbar steigern. Zum anderen bieten Recom-


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mender Systeme die Möglichkeit, Kunden anzusprechen, die zwar ein grundsätzli-ches Interesse an ergänzenden Dienstleistungen haben, aufgrund der Fülle an möglichen Angeboten jedoch nicht wissen, welche konkreten Sach- und Dienst-leistungskombinationen am besten zur Lösung ihrer Probleme beitragen. In die-sem Fall könnte das Recommender System dem Kunden durch die Bereitstellung gezielter Informationen und die Empfehlung individuell zusammengestellter Leis-tungsbündel bei der Suche nach Dienstleistungen und der Kaufentscheidung be-hilflich sein. Auf diese Weise kann es letztlich gelingen, nicht nur die Kaufwahr-scheinlichkeit für hybride Leistungsbündel zu steigern und Cross-Selling Potenziale zu erschließen, sondern auch die Kundenzufriedenheit durch die Perso-nalisierung der Angebote zu erhöhen. Ein so gestaltetes Recommender System ist damit in der Lage, einen wesentlichen Beitrag zur Berücksichtigung der Effektivi-tätsdimension des KKV® zu liefern.

6.2.2 Konzeption des ServPay Recommenders

Da Recommender Systeme bislang vorwiegend auf Konsumgütermärkten, z. B. zur Ableitung von Empfehlungen für Bücher, Filme oder Musik, Anwendung fin-den, stellt sich die Frage, ob und – wenn ja – welches der bislang existierenden Recommender Systeme für die Ableitung von Empfehlungen für hybride Leis-tungsbündel geeignet ist.

In der Literatur werden Recommender Systeme i. d. R. anhand von zwei Di-mensionen systematisiert. Abb. 6.3 stellt die hier verwendete Systematisierung noch einmal grafisch dar.

Abb. 6.3: Systematisierung von Recommender Systemen


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Hiernach werden auf der ersten Ebene Recommender Systeme nach der Basis der Empfehlungsgenerierung in Methoden des Content-based, Collaborative und Hyb-rid Filtering untergliedert (Adomavicius, Tuzhilin 2005; Adomavicius, Kwon 2007; Chen et al. 2008; Moon, Russell 2008; Weng, Liu 2004). Hierbei basieren die Verfahren des Content-based Filtering auf den Ähnlichkeiten von Objekten bzw. Produkten. Sie empfehlen dem Kunden daher solche Produkte, die den Pro-dukten ähneln, die der Kunde in der Vergangenheit bereits positiv bewertet hat. Im Gegensatz dazu greift Collaborative Filtering auf die Ähnlichkeiten von Benutzer-profilen zur Ableitung von Empfehlungen zurück und schlägt dem Kunden solche Leistungen bzw. Leistungsbündel zum Kauf vor, die andere Nachfrager mit ver-gleichbaren Präferenzen in der Vergangenheit bevorzugt haben. Hybride Verfah-ren kombinieren sowohl Elemente des Content-based als auch des Collaborative Filtering.

Auf der zweiten Ebene werden Recommender Systeme nach dem zur Ablei-tung von Empfehlungen verwendeten Algorithmus unterschieden. Hiernach lassen sich speicherbasierte (memory-based) und modellbasierte (model-based) Algo-rithmen differenzieren (Adomavicius, Tuzhilin 2005; Adomavicius, Kwon 2007; Al-Shamri, Bharadwaj 2008; Sanchez et al. 2008). Bei ersteren werden kontinuier-lich produkt- und personenbezogene Informationen, z. B. über Kauftransaktionen, Warenkörbe oder das Surfverhalten von Nutzern, gesammelt, unter Anwendung von Heuristiken in Echtzeit analysiert und in aktuelle Kaufempfehlungen über-führt. Modellbasierte Techniken hingegen greifen auf ein vorab spezifiziertes und im Recommender System hinterlegtes mathematisches Prognosemodell für die Ableitung von Empfehlungen zurück, das auch auf außerhalb des Recommender Systems erhobenen Daten, z. B. Daten aus Kunden- oder Expertenbefragungen, basieren kann.

Die Frage, welches dieser Recommender Systeme grundsätzlich vorzuziehen ist, lässt sich nicht ohne weiteres beantworten. Je nach Einsatzgebiet weisen alle hier vorgestellten Formen spezifische Vor- und Nachteile auf, sodass ihre Vorteil-haftigkeit immer vor dem Hintergrund des jeweiligen Anwendungskontexts beur-teilt werden muss. So können Content-basierte Recommender Systeme zwar die präferenzbildenden Eigenschaften von (Dienst-)Leistungsangeboten explizit be-rücksichtigen und erlauben folglich die konkrete Erfassung und Beschreibung von kundenindividuell ausgestalteten Bündelangeboten sowie ihre genaue Spezifizie-rung anhand verschiedener Ausprägungen. Sie weisen jedoch im Kontext hybrider Leistungsbündel den Nachteil auf, dass sie auf einen gemeinsamen Kern an über-greifenden, leistungsbeschreibenden Attributen angewiesen sind, welche insbe-sondere bei Dienstleistungen, d. h. den immateriellen Bestandteilen des hybriden Leistungsbündels, nur in begrenztem Maße vorliegen. So könnte bspw. ein Kunde, der in der Vergangenheit die Dienstleistung Instandhaltung Basis präferiert hat, zwar Empfehlungen über artverwandte Dienstleistungen, z. B. die Instandhaltung Premium erhalten. Jedoch wird es aufgrund der Schwierigkeit, alle Dienstleistun-gen mithilfe übergreifender Eigenschaften charakterisieren können, nur bedingt


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möglich sein, die Vorliebe des Kunden für stark unterschiedliche und ihm noch völlig unbekannte Dienstleistungen wie z. B. Entsorgungsleistungen zu bestim-men.

Collaborative Filtering Methoden hingegen sind nicht auf die Existenz über-greifender Attribute zur Empfehlungsgenerierung angewiesen. Sie eignen sich damit prinzipiell für alle Arten von Objekten (Chen et al. 2008) und können auch bei Erfahrungs- und Vertrauensgütern wie bspw. Dienstleistungen, die nicht voll-ständig anhand von subjektiven Eigenschaften beschrieben werden können, einge-setzt werden (Aggarwal, Vaidyanathan 2005). Reine Collaborative Filtering Sys-teme erlauben jedoch im Gegensatz zum Content-based Filtering lediglich die Erfassung von globalen Präferenzurteilen, d. h. sie ignorieren die Eigenschaften der jeweiligen Objekte und können folglich auch nicht die präferenzbildenden Merkmale hybrider Leistungsbündel identifizieren. Es bietet sich daher in dem hier vorliegenden Anwendungskontext an, auf ein hybrides Recommender System zurückzugreifen, welches potenziell in der Lage ist, die Vorteile reiner Content-based und Collaborative Filtering Systeme zu verknüpfen und ihre jeweiligen Schwachstellen im Sinne eines integrierten Ansatzes zu überwinden.

Im nächsten Schritt ist nun zu entscheiden, welcher Algorithmus für die Ablei-tung von Empfehlungen heranzuziehen ist, d. h. ob einem speicher- oder modell-basierten Ansatz im Kontext hybrider Leistungsbündel der Vorzug zu geben ist. Speicherbasierte Systeme greifen bei der Ableitung von Empfehlungen unmittel-bar auf den gesamten Umfang der bislang im Recommender System hinterlegten Transaktionsdaten zurück und weisen daher den Vorteil auf, dass die Empfehlun-gen stets auf aktuellen Informationen basieren (Sanchez et al. 2008). Jedoch erfor-dern speicherbasierte Systeme eine vergleichsweise umfangreiche Datenbasis für die Ableitung zuverlässiger Kaufempfehlungen (Al-Shamri, Bharadwaj 2008). Dieser Umstand wird in der Literatur auch als das sog. Cold-Start Problem von Recommender Systemen bezeichnet und beschreibt die Schwierigkeit, Empfeh-lungen für einen neu in das System eintretenden Nutzer oder ein neues Objekt, für das noch keine Daten vorliegen, zu generieren (Bodapati 2008); Schein et al. 2002). Insbesondere im Kontext hybrider Leistungsbündel, bestehend aus einer industriellen Sachleistung mit relativ langer Lebensdauer und mehreren an sie ge-koppelten Dienstleistungen, dürfte das Cold-Start Problem besonders stark ausge-prägt sein, da diese Leistungen vergleichsweise selten bezogen werden. Die gerin-ge Kauffrequenz hybrider Leistungsbündel führt somit dazu, dass ein sehr langer Zeitraum notwendig wäre, um genügend Datenpunkte für treffsichere Kaufemp-fehlungen zu sammeln und folglich die Anlaufphase für die Implementierung ei-nes funktionierenden Recommender Systems sehr lang wäre. Eine mögliche Al-ternative zur Überwindung des Cold-Start Problems im Kontext hybrider Leistungsbündel bietet der Einsatz modellbasierter Algorithmen. Hierbei wird auf Basis von außerhalb des Recommender Systems, z. B. im Rahmen einer Kunden-befragung gesammelten Präferenzdaten zunächst offline ein Modell entwickelt und dieses anschließend für die Ableitung von Kaufempfehlungen herangezogen.


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Modellbasierte Algorithmen haben zudem den Vorteil, dass die zur Ableitung von Empfehlungen notwendige Berechnungszeit vergleichsweise gering ist, da ledig-lich auf ein vorab konstruiertes, hinterlegtes Präferenzmodell zurückgegriffen wird und nicht die gesamten in der Datenbank gespeicherten Transaktionsdaten durchsucht werden müssen (Sanchez et al. 2008).

Unabhängig vom der zugrunde gelegten Basis und dem Algorithmus zur Emp-fehlungsgenerierung ist festzustellen, dass der Großteil bisheriger Recommender Systeme auf Präferenzdaten zur Ableitung von Kaufempfehlungen zurückgreift. Präferenzdaten erlauben zwar Rückschlüsse über die grundsätzliche Vorziehens-würdigkeit von Produktalternativen. Sie erfassen jedoch nicht den Umfang des monetären Opfers, das ein Nachfrager bereit ist, für den Erwerb einer Leistung aufzubringen. Aus diesem Grund kann allein auf Basis von Präferenzdaten nicht abgeleitet werden, ob der Nachfrager die in seinen Augen beste Alternative a) tat-sächlich kaufen würde und b) ob er dafür einen aus Anbietersicht akzeptablen Preis zahlen würde. Folglich liefern Präferenzdaten weder Anhaltspunkte für die Zusammenstellung und Bepreisung kundenorientierter Dienstleistungsangebote noch für die Beurteilung ihrer Wirtschaftlichkeit aus Anbietersicht. Aus diesem Grund basiert das hier vorgestellte ServPay Recommender Konzept auf Zahlungs-bereitschaften als Datenbasis. Zahlungsbereitschaften erlauben im Gegensatz zu Präferenzdaten nicht nur eine realistischere Abbildung tatsächlicher Kaufentschei-dungen, sondern unterstützen den Anbieter zudem bei der kundenorientierten Bepreisung von Dienstleistungsbündeln und der Ausschöpfung von vorhandenen Preisspielräumen und ermöglichen damit gleichermaßen die Berücksichtigung der Effektivitäts- und Effizienzdimension des KKVs®.

Mit der ServPay Conjoint-Analyse (SPCA) wurde in Kapitel 4.1 dieses Buches bereits eine geeignete Methode vorgestellt, die es ermöglicht, Zahlungsbereit-schaften für Dienstleistungsbündel zu erfassen.82 Es ist jedoch unmittelbar einsich-tig, dass die Durchführung der SPCA mit einem nicht unerheblichen Aufwand für den einzelnen Befragten verbunden ist, sodass es nicht sinnvoll erscheint, jeden Nutzer des Recommender Systems mit einer umfangreichen Zahlungsbereit-schaftsabfrage zu konfrontieren, um Empfehlungen aussprechen zu können. Es bedarf daher eines Vorgehens, das den Befragungsaufwand für den einzelnen Nut-zer des Recommender Systems auf ein Minimum beschränkt und nichtsdestotrotz eine zuverlässige Prognose individueller Zahlungsbereitschaften ermöglicht. Ein solcher Ansatz liegt dem fragebogenbasierten Recommender System von De Bruyn et al. (2008) zugrunde, welches der Gruppe der hybriden, modellbasierten Methoden zugeordnet werden kann. Es wurde speziell vor dem Hintergrund ent-wickelt, den Aufwand von Präferenzabfragen mit Conjoint-Analysen zu begren-zen und diese durch wenige, einfache Fragen (sog. Deskriptorvariablen) zu erset-zen, um mit einem nur geringen Nutzerinput treffsichere Produktempfehlungen

82 Vgl. hierzu Kapitel 5.1. Für eine ausführliche Darstellung der ServPay Conjoint-Analyse vgl. Frohs (2010).


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ableiten zu können. Hierzu werden Präferenzdaten mit ausgewählten Kunden im Rahmen einer vorab durchgeführten Conjoint-Befragung erhoben und unter An-wendung eines speziellen Segmentierungsansatzes aufbereitet, um anschließend auf Basis einiger einfacher Fragen die Präferenzen neuer Nutzer vorhersagen zu können, ohne diese explizit erheben zu müssen.

Der hier vorgestellte ServPay Recommender greift das Vorgehen von De Bruyn et al. (2008) in seinen Grundzügen auf und adaptiert es im Hinblick auf die besonderen Charakteristika und Erfordernisse der Vermarktung hybrider Leis-tungsbündel auf Industriegütermärkten. Das Vorgehen zur Implementierung des ServPay Recommenders umfasst die folgenden drei Schritte:

1. Datenerhebung Zunächst werden die für die Initiierung des Recommender Systems notwendigen Daten bei einer repräsentativen Menge an ausgewählten Kunden erhoben. Dieser Schritt umfasst neben der bereits in Kapitel 4.1 beschriebenen Messung von Zah-lungsbereitschaften auch die Erhebung von sog. Deskriptorvariablen. Da diese Deskriptorvariablen dazu dienen, die Zahlungsbereitschaften neuer Nutzer des Recommender Systems zu prognostizieren und so die umfangreiche Conjoint-Abfrage zu ersetzen, müssen diese die Unterschiede in den kundenindividuellen Zahlungsbereitschaften möglichst gut erklären können. Eine Möglichkeit zur Ab-leitung von relevanten Deskriptorvariablen besteht in der Verwendung von Check-listen, in denen mögliche Einflussvariablen gesammelt und aufgelistet sind. Da ei-ne solche Aufzählung jedoch nie in der Lage sein kann, alle relevanten Variablen aus der theoretisch unendlichen Anzahl möglicher Einflusskriterien vollständig zu erfassen, läuft man bei der Anwendung von Checklisten Gefahr, dass wichtige kaufbestimmende Faktoren unberücksichtigt bleiben. Zur systematischen Ablei-tung geeigneter Deskriptorvariablen bedarf es folglich eines Ansatzes, der keine bloße Aufzählung, sondern eine Klassifizierung möglicher Einflussfaktoren vor-nimmt und so als Leitfaden für die strukturierte Erfassung von Deskriptorvari-ablen herangezogen kann. Vor diesem Hintergrund wird im Rahmen des ServPay Recommender Konzepts für die systematische Ableitung von Deskriptorvariablen auf ein speziell für den industriellen Bereich entwickeltes, etabliertes Modell zur Marktsegmentierung, den sog. Schalenansatz von Bonoma, Shapiro (1985), als Strukturierungshilfe zurückgegriffen. Dieser untergliedert die Einflussfaktoren auf den Kaufprozess bzw. die Kaufentscheidung industrieller Nachfrager hinsichtlich ihres vermuteten Erklärungsgehalts in insgesamt fünf Stufen bzw. Schalen (Bon-oma, Shapiro 1985; Backhaus, Voeth 2007, S. 122 ff.).83 Die äußerste Ebene bil-den demographische Merkmale der Organisation (z. B. Unternehmensgröße, Branche, Standort). Reichen diese nicht für eine Erklärung der Unterschiede im 83 Diese Strukturierung weist eine starke Ähnlichkeit zu gängigen Modellen des organisationalen Beschaffungsverhaltens auf, die bezüglich der Einflussfaktoren auf das Kaufverhalten ebenfalls zwischen organisationalen, käuferbezogenen und persönlichen Determinanten differenzieren. Vgl. hierzu z. B. die Modelle von Johnston, Lewin (1996), Robinson et al. (1967) und Sheth (1973).


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Beschaffungsverhalten aus, wird auf den nächsten Stufen auf leistungsbezogene Merkmale (z. B. Technologien, technische oder finanzielle Ausstattung, Kauf oder Nichtkauf bestimmter Produkte) oder Beschaffungsmerkmale (z. B. formale Or-ganisationsstruktur, Macht- und Beziehungsstrukturen, Kaufkriterien) zurückge-griffen. Die vierte Schale geht explizit auf die speziellen Umstände der betreffen-den Beschaffungsentscheidung ein und umfasst situative Faktoren des Kaufs (z. B. Bedeutung des Beschaffungsobjekts, Dringlichkeit des Kaufs, Beschaffungsrisiko, Auftragsvolumen, Umweltsituation). Schließlich werden in der fünften Stufe indi-viduelle Charakteristika der Buying Center-Mitglieder (z. B. Risikoverhalten, Mo-tivation) untersucht. Abb. 6.4 gibt einen zusammenfassenden Überblick über die vorgestellte Systematik zur Ableitung von Deskriptorvariablen.

Abb. 6.4: Systematisierung von Einflussfaktoren auf das industrielle Beschaffungsverhalten

Je weiter man zu den inneren Schalen vordringt, desto differenzierter und präziser werden die Deskriptorvariablen und desto größer wird ihr vermuteter Erklärungs-gehalt bezüglich der Kaufentscheidung (Bonoma, Shapiro 1985, S. 8). Der höhere Detaillierungsgrad geht zwar i. d. R. mit einer geringeren Zugänglichkeit der Va-riablen einher. Da jedoch der bestehende Dialog zwischen Nutzer und Recom-mender System es tendenziell ermöglicht, das spezifische Nutzungsverhalten, si-tuative Einflussfaktoren und individuelle Verhaltensweisen direkt abzufragen und so auch Variablen der inneren Schichten zu berücksichtigen, können in dem hier vorgestellten ServPay Recommender Deskriptorvariablen aller Ebenen des Scha-lenmodells simultan für die Erklärung von Unterschieden in den Zahlungsbereit-schaften verschiedener Nutzer herangezogen werden. Tabelle 6.1 enthält einen Überblick der im Rahmen des ServPay Recommenders verwendeten Deskriptor-variablen sowie ihrer Zuordnung zu den Schalen des Segmentierungsmodells von Bonoma, Shapiro (1985).


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Variablentyp Im Kontext industrieller DL relevante Deskriptorvariablen Unternehmensgröße

Demographische Merkmale Branche

Leistungsbezogene Merkmale Maschinentechnologie Kaufkriterien der Sachleistung Geschäftsbeziehung Verhandlungsmacht

Beschaffungsmerkmale

Anzahl alternativer Anbieter Wichtigkeit der Sachleistung: monetärer Wert und Relevanz für die Arbeitsprozesse Komplexität Technisch-funktionales und finanzielles Risiko

Situative Faktoren

Geschäftstyp Funktion des Entscheidungsträgers Beteiligung am Beschaffungsprozess Persönliches Risiko Erfahrung mit dem Kauf der Sachleistung

Individuelle Charakteristika

Fähigkeit zur Nutzeneinschätzung der Dienstleistung

Tabelle 6.1: Mögliche Deskriptorvariablen zur Ableitung von Fragen im Rahmen des ServPay Recommenders

2. Auswertung/Modellentwicklung Nach der Erhebung von Zahlungsbereitschaften und Deskriptorvariablen bei aus-gewählten Kunden müssen diese im nächsten Schritt so ausgewertet und in ein Prognosemodell überführt werden, dass sie im Rahmen des Recommender Sys-tems für die Ableitung von Empfehlungen für neue Nutzer verwendet werden können. Hierzu wird in Anlehnung an das Vorgehen von De Bruyn et al. (2008) auf einen neu entwickelten Segmentierungsansatz, die Stepwise Componential Segmentation, zurückgegriffen. Dahinter steht die Idee, dass auf Basis von vorab an einer repräsentativen Teilmenge der Kunden erhobenen Zahlungsbereitschaften trennscharfe Segmente gebildet und diese mithilfe von Deskriptorvariablen ein-deutig beschrieben werden können. Ist dies der Fall, kann jeder neue Nutzer allein auf Basis seiner Deskriptorvariablen, die als Fragen in das Recommender System eingehen, einem der vorab gebildeten Segmente zugeordnet werden. Mit dieser Zuordnung ist es anschließend möglich, die Zahlungsbereitschaften des Nutzers zu prognostizieren, ohne diese explizit zu erheben.

Um dies leisten zu können, greift die Stepwise Componential Segmentation auf ein Vorgehen zurück, bei dem die Zahlungsbereitschaften für Dienstleistungsbün-del nicht lediglich – wie es bei einer gewöhnlichen Conjoint-Analyse der Fall wä-re – als Funktion der im Bündel enthaltenen Dienstleistungen, sondern zusätzlich in Abhängigkeit von den Ausprägungen des jeweiligen Befragten bei den Deskrip-


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torvariablen modelliert werden. Beispielsweise hieße das, dass die Präferenz und die Zahlungsbereitschaft eines Nutzers für ein Dienstleistungsbündel bestehend aus einer 24h-Telefonhotline, individualisierten Schulungsleistungen und einer In-standsetzung/ Reparatur innerhalb von 48 Stunden nicht nur von den konkreten, im Bündel enthaltenen Dienstleistungen, sondern darüber hinaus auch von den Charakteristika des Nachfragers (z. B. seiner persönlichen Erfahrung mit dem Kernprodukt und/oder den Dienstleistungen, seiner Funktion im Unternehmen oder dem von ihm empfundenen Kaufrisiko) und von situativen Faktoren des Kaufs (z. B. der Verhandlungsmacht des Kunden oder der Wichtigkeit der Sach-leistung für die Arbeitsprozesse des Unternehmens) abhängen würden.

Da die Menge der präferenzbeeinflussenden Deskriptorvariablen im Kontext hybrider Leistungsbündel potenziell sehr groß sein kann, ist es nicht sinnvoll, alle möglichen Deskriptorvariablen als Fragen in das Recommender System zu integ-rieren. Aus diesem Grund prüft die Stepwise Componential Segmentation in ei-nem schrittweisen Vorgehen, welche der erhobenen Deskriptorvariablen die Zah-lungsbereitschaften am besten erklären können.84 Es gehen somit nur die Deskriptorvariablen mit dem größten Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft als Fragen in das Recommender System ein, sodass ein schneller Empfehlungspro-zess, bei dem der Benutzer eine nur geringe Anzahl von Fragen beantworten muss, gewährleistet werden kann.

3. Fragebogenbasierte Ableitung von Empfehlungen Die mithilfe der Stepwise Componential Segmentation identifizierten Fragen mit dem höchsten Erklärungsgehalt bilden die Basis des fragebogenbasierten ServPay Recommenders. Die Implementierung dieses Recommender Systems auf der Webseite eines Industriegüterherstellers ermöglicht es, potenzielle Kunden bereits während ihrer Suche nach einer Sachleistung durch die Beantwortung von nur wenigen, einfachen Fragen unmittelbar auch auf für sie geeignete Dienstleistungen aufmerksam zu machen. Hierbei nutzt das Recommender System die Antworten des Kunden auf die vorab identifizierten Fragen für die Prognose seiner individu-ellen Zahlungsbereitschaften. Es erstellt basierend auf diesen Informationen ein maßgeschneidertes Bündelangebot, welches sich aus den Dienstleistungen zu-sammensetzt, für die der Nachfrager die höchste Zahlungsbereitschaft aufweist.

Tabelle 6.2 illustriert die Vorgehensweise des ServPay Recommenders exem-plarisch an einem Kunden, welcher die beiden hier identifizierten Fragen mit dem höchsten Erklärungsgehalt „Ich kann den Nutzen der Dienstleistung Instandhal-tung/Reparatur für mein Unternehmen gut abschätzen“ mit „stimme nicht zu“ (dies entspricht einem Wert von 2 auf einer 7er-Likert-Skala) und „Aus welcher Branche stammt Ihr Unternehmen?“ mit „Automobilzulieferer“ beantwortet hat. Auf Basis dieser Antworten berechnet das Recommender System die individuelle

84 Zu einer ausführlichen Darstellung der Funktionsweise der Stepwise Componential Segmenta-tion vgl. De Bruyn et al. (2008); Frohs (2010).


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Zahlungsbereitschaft des Nutzers für jede Dienstleistungsausprägung als Kombi-nation des Basiswertes mit dem Wert der ersten und/oder der zweiten Deskriptor-variable. So berechnen sich bspw. die Zahlungsbereitschaften für den o. g. exem-plarischen Kunden aufgrund seiner Antwort auf die erste Frage mit „stimme nicht zu“ als Summe aus dem Basiswert und dem ersten Deskriptor.

Ersatzteilverfügbarkeit Softwareaktualisierung Konsignationslager 24 Std. 48 Std. … Abo auf Anfrage …

Schnittstellen-optimierung

Basis -1,48 -2,10 -2,63 … 13,21 9,35 … -0,55 Deskr. 1 4,76 6,32 6,36 … -2,32 -2,33 … 3,90 Deskr. 2 n.a. n.a. n.a. … n.a. n.a. … n.a. Summe 3,28 4,22 3,73 … 10,89 7,02 … 3,35

Tabelle 6.2: Zahlungsbereitschaften eines exemplarischen Kunden für ausgewählte Dienstleis-tungen gemessen als prozentualer Aufschlag auf den Preis des Kernprodukts (in %)

In dem hier vorliegenden Fall erhöht sich dadurch bspw. die Zahlungsbereitschaft für die Dienstleistung Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 24 Stunden von ur-sprünglich -2,10 % um 6,32 % auf insgesamt 4,22 %. Das bedeutet, dass der be-trachtete Kunde für diese Dienstleistung insgesamt einen Aufschlag in Höhe von 4,22 % auf den Preis des Kernprodukts akzeptieren würde. Entsprechend belaufen sich die Zahlungsbereitschaften für die Dienstleistungen Aktualisierung der Ma-schinensoftware (Abo) und Schnittstellenoptimierung auf 10,89 % bzw. 3,35 %. Die im Recommender System gewonnenen Informationen kann der Anbieter im Folgenden sowohl für die Zusammenstellung eines maßgeschneiderten Dienstleis-tungsangebots als auch für die kundenspezifische Bepreisung dieses Dienstleis-tungsangebots mit dem Ziel der maximalen Ausschöpfung von vorhandenen Preisspielräumen nutzen.

Hierbei ist anzumerken, dass im Rahmen des Recommender Systems im Ge-gensatz zum Vorgehen in Kapitel 4.1 explizit auf die relativen Zahlungsbereit-schaften zurückgegriffen wird, da diese vergleichsweise besser dazu geeignet sind, um Nachfragergruppen mit unterschiedlicher Dienstleistungsaffinität zu identifi-zieren. So ist es bspw. mithilfe relativer Zahlungsbereitschaften möglich, diejeni-gen Kunden zu erfassen, bei denen produktbegleitende Dienstleistungen einen ho-hen Anteil an den Gesamtausgaben für ein hybrides Leistungsbündel ausmachen. Darüber hinaus gewährleistet die Verwendung relativer Zahlungsbereitschaften eine universelle Nutzung des Recommender Systems für verschiedene Produkt-gruppen, da hierbei die Zahlungsbereitschaft für eine Dienstleistung erst „nach-träglich“ mithilfe des berechneten prozentualen Aufschlags auf den Preis des Kernprodukts ermittelt wird.


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6.2.3 Empirische Anwendung und Überprüfung des ServPay Recommenders

Im Anschluss an die generelle Konzeption eines im Kontext industrieller Dienst-leistungen geeigneten Recommender Systems bestand der nächste Schritt in der empirischen Anwendung und Überprüfung des hier vorgestellten ServPay Re-commenders. Hierzu wurde im Rahmen des ServPay-Projekts eine umfangreiche Datenerhebung mit insgesamt 519 industriellen Kunden des Werkzeugmaschinen-baus durchgeführt, die neben der Messung von Zahlungsbereitschaften für insge-samt 17 industrielle Dienstleistungen85 auch die Erfassung der in diesem Kontext ausgewählten Deskriptorvariablen86 umfasste.87 Die in der Befragung gewonnenen Daten wurden anschließend mit der Methode der Stepwise Componential Segmen-tation ausgewertet. Die Umsetzung der Schätzung und Gütebeurteilung erfolgte in dem Programm MATLAB in der aktuellen Version 7.8.

Zur Überprüfung der Güte und Stabilität der Auswertung wurde ein Re-sampling-Verfahren, das delete-d-Jackknife-Verfahren (Efron, Tibshirani 1993, S. 149; Shao, Tu 1995, S. 49 ff.), herangezogen. Hierbei erfolgte eine Trennung der Befragten in eine Trainingsmenge (90 % der Befragten) und eine Testmenge (10 % der Befragten) durch wiederholtes, zufälliges Ziehen von Befragten aus der Ge-samtstichprobe.88 Die Berechnungen der Stepwise Componential Segmentation und die Identifikation der meisterklärenden Fragen erfolgten jeweils auf Basis der Trainingsmenge. Die Testmenge hingegen diente dazu, die Güte der Berechnun-gen an einer externen, nicht zur Schätzung verwendeten Stichprobe zu überprüfen.

Die Beurteilung der Treffsicherheit der Empfehlungen des konzipierten Serv-Pay Recommenders erfolgte mithilfe der Hit Rate, einer Maßzahl, mit der die Fä-higkeit einer Methode, die vom Befragten meistpräferierte Produktalternative vor-herzusagen, bewertet werden kann.89 Hierbei ist eine korrekte Vorhersage des Wahlverhaltens („Hit“) immer dann gegeben, wenn das Dienstleistungsbündel mit der höchsten berechneten Zahlungsbereitschaft mit dem Angebot übereinstimmt, welches tatsächlich die höchste Zahlungsbereitschaft aufweist.90 Um einen Ver-

85 Die Auflistung der hier untersuchten Dienstleistungen und ihrer Ausprägungen findet sich in Tabelle 4.5 in Abschnitt 4.1.4.1. 86 Hierbei erfolgte die Operationalisierung der gewählten Deskriptorvariablen mit sog. Single-Item-Skalen. 87 Von den 519 erhobenen Fällen gingen letztlich 512 als verwertbare Fragebögen in die finale Analyse ein. 88 Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht von einer bestimmten Ziehung abhängen, wurde diese insgesamt 700 Mal durchgeführt. 89 Zum Grundprinzip der Hit Rate vgl. z. B. Huber et al. 1993; Voeth 2000, S. 228. 90 Die Berechnung der Hit Rate erfolgte auf Basis eines Holdout-Sets bestehend aus vier zufällig gezogenen Dienstleistungsbündeln, welche der Befragte gemäß seiner Präferenz in eine Reihen-folge bringen sollte.


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gleichsmaßstab für die Treffsicherheit des ServPay Recommenders zu erhalten, wurde die Qualität der Ergebnisse mit den Ergebnissen der ServPay Conjoint-Analyse verglichen.

Die Ergebnisse der durchgeführten Gütebeurteilung lassen sich Tabelle 6.3 entnehmen. Es wird deutlich, dass der ServPay Recommender in der Lage ist, mit nur zwei einfachen Fragen das von einem Nutzer meistpräferierte Dienstleistungs-bündel mit nahezu derselben Genauigkeit vorherzusagen wie die komplette Serv-Pay Conjoint-Analyse.91 Beide Methoden erreichen eine Hit Rate von rund 60 %, was bedeutet, dass ca. 60 % der Wahlentscheidungen korrekt vorhergesagt werden können (zum Vergleich: die Wahrscheinlichkeit, das vom Befragten meistpräfe-rierte Bündel rein zufällig korrekt vorherzusagen, liegt bei 25 %). Während jedoch der Befragte bei der Conjoint-Analyse für diese Trefferquote durchschnittlich 70 Bewertungen92 durchführen muss, erreicht der ServPay Recommender nahezu denselben Wert mit nur zwei einfachen Fragen.

Komplette ServPay

Conjoint Analyse ServPay Recommender mit Stepwise

Componential Segmentation Treffsicherheit (Hit Rate) 61,13 % 57,43 % Durchschnittl. Anzahl Fragen 70 2

Tabelle 6.3: Ergebnisse der Gütebeurteilung des ServPay Recommenders

6.2.4 Möglichkeiten der Berücksichtigung von Profitabilitätsaspekten bei der Ableitung von Empfehlungen

In der obig geschilderten empirischen Anwendung wurden Empfehlungen für Dienstleistungsbündel rein auf der Basis der geschätzten Präferenzen bzw. Zah-lungsbereitschaften des Nutzers generiert. Diese kundenfokussierte Perspektive folgt der üblichen Logik kommerziell eingesetzter Recommender Systeme: “[…] most recommendations are traditionally made merely based on purchasing possi-bility and customers’ preferences” (Chen et al. 2008, S. 1033). Dieses Vorgehen ist aus Anbieterperspektive jedoch nicht zwangsweise optimal: “[…] preferences should not be the only concerns to enterprises. Profit margin is another crucial fac-tor for sellers” (Chen et al. 2008, S. 1033). Hier zeigt sich, dass bei der Generie-rung von Empfehlungen ein Konflikt zwischen den Präferenzen des Kunden auf der einen Seite und Profitabilitätsüberlegungen des Anbieters auf der anderen Sei-

91 Der Unterschied ist statistisch nicht signifikant mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von p > 0,10. Für eine detaillierte Darstellung und Diskussion der Ergebnisse vgl. Frohs (2010). 92 Diese Zahl berechnet sich als Summe aus den Bewertungen aller drei Schritte der ServPay Conjoint-Analyse. Zu einer detaillierten Beschreibung dieser Schritte vgl. Abb. 4.13 in Abschnitt 4.1.3.3.


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te entstehen kann. Der Trade-off zwischen den beiden Perspektiven wird auch in einer aktuellen Definition des Begriffs Recommender System von Martin (2009) deutlich: “A Recommender selects the product that if acquired by the buyer ma-ximizes value of both buyer and seller at a given point in time“.

Da der ServPay Recommender nicht mit einfachen Präferenzdaten sondern mit Zahlungsbereitschaften arbeitet, ergeben sich eine Reihe von Möglichkeiten zur Ausbalancierung dieses potenziellen Interessenkonfliktes. Um Profitabilität-saspekte in das System integrieren zu können, ist neben der Ermittlung von Zah-lungsbereitschaften, die die Preisobergrenze für produktbegleitende Dienstleistun-gen darstellen und gleichzeitig die Präferenzen des Entscheidungsträgers reflektieren, die Bestimmung der Dienstleistungserstellungskosten als Preisunter-grenze notwendig. Abb. 6.5 zeigt einige solcher Konfigurationen auf, die von ei-ner primär kundenfokussierten Systemausrichtung (Konfiguration 1) bis hin zu ei-ner weitgehend anbieterfokussierten Konfiguration (Konfiguration 5) reichen.

Rangordnung Filter Preisstrategie

Zahlungsbereitschaft

Zahlungsbereitschaft

Zahlungsbereitschaft & Deckungsbeitrag

Zahlungsbereitschaft <= 0

Deckungsbeitrag < 0

Deckungsbeitrag < 0

Listenpreise

Individuelle Preise:Preis := Zahlungsbereitschaft

:Individuelle PreisePreis := Zahlungsbereitschaft

1

3

4

Deckungsbeitrag Deckungsbeitrag < 0 :Individuelle PreisePreis := Zahlungsbereitschaft5

Zahlungsbereitschaft Zahlungsbereitschaft <= 0 Individuelle Preise:Preis := Zahlungsbereitschaft2

Abb. 6.5: Unterschiedliche Konfigurationen des ServPay Recommenders

Bei den Konfigurationen 1 und 2 basieren die Empfehlungen allein auf den prog-nostizierten Zahlungsbereitschaften der Kunden, d. h. die Dienstleistungsbündel werden gemäß der Zahlungsbereitschaft in absteigender Reihenfolge sortiert und Dienstleistungen, für die keine positive Zahlungsbereitschaft besteht, werden aus-gefiltert. Bei Konfiguration 1 findet keinerlei Preisdifferenzierung statt; für alle Kunden gelten die gleichen Listenpreise. Bei Konfiguration 2 wird hingegen eine Preisstrategie mit individuellen Preisen auf Basis von Verhandlungen verfolgt.

Zusätzlich zu Zahlungsbereitschaften berücksichtigen die Konfigurationen 3 bis 5 auch anbieterseitige Kosten bei der Unterbreitung von Empfehlungen. Diese müssen natürlich im Vorfeld ermittelt werden, z. B. durch die in Kapitel 3.3 dar-gestellten Methoden der Prozesskostenrechnung oder Prozesssimulation. In der Konfiguration 3 werden Dienstleistungsbündel nach wie vor durch die Bildung von Rangfolgen auf der Basis von Zahlungsbereitschaften gebildet. Im Gegensatz zum vorherigen Vorgehen werden hier jedoch Dienstleistungen mit einem negati-ven Deckungsbeitrag (hier definiert als Zahlungsbereitschaft abzüglich der direk-ten Kosten) ausgeblendet.


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Konfiguration 4 geht einen Schritt weiter und ordnet die Dienstleistungen nach einer aus der Zahlungsbereitschaft und dem Deckungsbeitrag kombinierten Kenn-zahl. Ein „optimales“ Vorgehen für die Berechnung eines solchen kombinierten Wertes wäre, die Dienstleistungen so anzuordnen, dass beim Übergang von der besten zur zweitbesten Alternative der Verlust an Zahlungsbereitschaft minimal und gleichzeitig der Zuwachs an Deckungsbeitrag maximal ist. Ein alternatives, heuristisches Vorgehen besteht in der Berechnung einer gewichteten Summe aus Zahlungsbereitschaft und Deckungsbeitrag. Eine dritte Möglichkeit ist die Be-rechnung einer Art Gewinnerwartungswert durch die Multiplikation der zwischen 0 und 1 normierten Zahlungsbereitschaftswerte mit den jeweiligen Deckungsbei-trägen (Chen et al. 2008).

Konfiguration 5 empfiehlt Dienstleistungen schließlich rein auf der Basis des Deckungsbeitrags und berücksichtigt Zahlungsbereitschaften und Kundenpräfe-renzen nur noch indirekt über die Berechnungsvorschrift des Deckungsbetrags. Auf den ersten Blick scheint dies zu einer Gewinnoptimierung auf Anbieterseite zu führen; jedoch ist zu erwarten, dass die Treffsicherheit des Recommenders stark beeinträchtigt wird und die generierten Empfehlungen nicht mehr mit den Präferenzen der Kunden übereinstimmen. Der Anbieter läuft so Gefahr, „schlech-te“ Empfehlungen zu geben und somit Absatzrückgänge zu verzeichnen.

6.2.5 Vorgehen beim Einsatz des ServPay Recommenders in der Praxis

Im Rahmen der empirischen Anwendung konnte gezeigt werden, dass der ServPay Recommender in dem hier vorliegenden Anwendungsfall in der Lage ist, die Zah-lungsbereitschaften eines neuen Nutzers mit nur zwei einfachen Fragen nahezu genauso zuverlässig vorherzusagen wie eine komplette Conjoint-Analyse. Diese Zahlungsbereitschaften kann der Anbieter dazu nutzen, um ganzheitliche Dienst-leistungsangebote zusammenzustellen, die den individuellen Präferenzen der Kunden bestmöglich entsprechen und folglich mit einer vergleichsweise hohen Wahrscheinlichkeit gekauft werden. Damit weist das hier konzipierte Recommen-der System vier zentrale Vorteile auf:

1. die Möglichkeit zur aktiven Kommunikation des Dienstleistungsangebots durch die Ableitung von Empfehlungen mit nur geringem Nutzeraufwand,

2. die Entscheidungsunterstützung des Kunden durch die Unterbreitung personali-sierter Angebote,

3. die Optimierung der Preisgestaltung durch die Erfassung von Zahlungsbereit-schaften, und

4. die Möglichkeit zur Berücksichtigung von Profitabilitätsaspekten bei der Zu-sammenstellung kundenspezifischer Dienstleistungsangebote.


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Der ServPay Recommender berücksichtigt damit sowohl die Effektivitätsdi-mension (Konzeption von Angeboten, die den Bedürfnissen des Kunden entspre-chen) als auch die Effizienzdimension (Berücksichtigung der Zahlungsbereit-schafts- und ggf. der Kostenperspektive) des KKVs® und liefert damit einen wesentlichen Beitrag zur erfolgreichen Vermarktung hybrider Leistungsbündel.

Trotz der Vorteile ist zu bedenken, dass die Implementierung des ServPay Re-commenders mit nicht unerheblichen Setup-Kosten verbunden sein kann. Daher ist es aus Sicht des anbietenden Unternehmens erforderlich zu prüfen, unter wel-chen Umständen das hier vorgestellte Recommender System den größten Nutzen stiftet. Wie sinnvoll der Einsatz des hier vorgestellten ServPay Recommenders ist und wie umfassend die aufgezeigten Potenziale genutzt werden können, ist im Wesentlichen an zwei Voraussetzungen geknüpft:

die Vermarktungsform (standardisierte vs. individualisierte Leistungsbündel) und

die Preisstrategie (Listenpreise vs. individuelle Preise durch Verhandlung).

Betrachtet man die o. g. Vorteile des ServPay Recommenders, ist unmittelbar er-sichtlich, dass dieses explizit auf solche Anbieterunternehmen ausgerichtet ist, die ihren Kunden durch das Angebot individuell auf sie zugeschnittener Problemlö-sungen einen Mehrwert bieten und sich langfristig als ein sog. Lösungsanbieter (Sturm, Bading 2008) positionieren wollen. Strebt der Anbieter die Erzielung ei-nes solchen Wettbewerbsvorteils durch das Angebot individualisierter Leistungs-bündel an, kann der Einsatz des ServPay Recommenders die Bemühungen des Anbieters auf zweierlei Weise unterstützen: Zum einen kann er dazu beitragen, die Positionierung des Unternehmens als Lösungsanbieter nach außen zu kommuni-zieren. Gelingt es hierbei dem Hersteller, mithilfe des ServPay Recommenders die tatsächlichen Präferenzen des Nutzers zutreffend vorherzusagen und ein Leis-tungsbündel zu empfehlen, das den Bedürfnissen des Kunden entspricht, demonst-riert dies seine Fähigkeit, die individuellen Kundenwünsche zu erkennen und er-höht damit seine Glaubwürdigkeit und Kompetenz als Lösungsanbieter. Zum anderen kann durch die frühzeitige Implementierung des ServPay Recommenders eine umfangreiche Informationsbasis geschaffen werden, die es dem Anbieter er-laubt, einen Wissensvorsprung gegenüber dem Wettbewerb aufzubauen und die-sen langfristig für die Verbesserung seines Angebots, z. B. für eine Portfolioberei-nigung oder eine systematische und kundenorientierte Dienstleistungsent-wicklung, zu verwenden.

Hingegen erscheint der Einsatz des Recommender Systems bei standardisier-ten Bündelangeboten, die häufig zu einem reduzierten Preis angeboten werden, wenig sinnvoll.93 Eine solche Art der Bündelgestaltung steht nicht nur dem eigent-lichen Ziel eines Recommender Systems, das in der Schaffung eines Kunden-

93 Zu den verschiedenen Formen der Bündelgestaltung vgl. Abschnitt 5.1.2.


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mehrwerts durch die Personalisierung von Angeboten besteht, entgegen. Es könn-te u. U. darüber hinaus auch Unzufriedenheit bzw. eine Verärgerung beim Kunden hervorrufen, da durch den Einsatz eines Recommender Systems die Erwartung ei-nes personalisierten Angebots geweckt wird, der jedoch in der Realität anschlie-ßend nicht entsprochen werden kann.

Der zweite Aspekt, der bei der Implementierung des ServPay Recommenders zu berücksichtigen ist, betrifft die gewählte Preisstrategie des Anbieters, da diese den Umfang, in dem die erhobenen Zahlungsbereitschaftsinformationen für eine optimale Preisgestaltung genutzt werden können, wesentlich bestimmt. Die Vor-teile des ServPay Recommenders kommen insbesondere dann zum tragen, wenn der Anbieter die Preise für die von ihm angebotenen hybriden Leistungsbündel im Rahmen von individuellen Preisverhandlungen festsetzt, da hierbei die vom Re-commender System bereitgestellten Informationen dazu verwendet werden kön-nen, um die im Rahmen des in Abb. 2.4 aufgezeigten Preiskorridors bestehenden Preisspielräume bestmöglich auszuschöpfen und eine profitable Dienstleistungs-vermarktung sicherzustellen. Bei standardisierter Preissetzung hingegen bieten die im Recommender System erhobenen Zahlungsbereitschaften zwar generell Hin-weise zur optimalen Festlegung von Listenpreisen, jedoch wird hierbei das Poten-zial der Zahlungsbereitschaftsinformationen nicht vollständig ausgeschöpft, so-dass die relativ hohen Setup-Kosten eines zahlungsbereitschaftsbasierten Recommender Systems möglicherweise nicht gerechtfertigt wären.

Erachtet der Anbieter nach den vorbereitenden strategischen Überlegungen den Einsatz des ServPay Recommenders als sinnvoll, muss er bei dessen Implementie-rung verschiedene Schritte durchlaufen. Diese lassen sich gemäß Abb. 6.6 in die Stufen der Vorbereitung, Datenerhebung und -auswertung sowie Ausgestaltung und Implementierung untergliedern.


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Abb. 6.6: Implementierungsschritte des ServPay Recommenders

1. Vorbereitung

Im ersten vorbereitenden Schritt ist festzulegen, welche Dienstleistungen mit wel-chen konkreten Ausprägungen in das Recommender System eingehen sollen. Die-ser Schritt ist nicht nur für die Ableitung des meistpräferierten Bündels und die Erhebung von Zahlungsbereitschaften, sondern auch für die systematische Erfas-sung der Dienstleistungsprozesse und die Ermittlung von Kostensätzen relevant. Hierzu bedarf es detaillierter Kenntnisse über das eigene Dienstleistungsportfolio und die mögliche Zusammenstellung der Komponenten zu integrierten Paketen. An dieser Stelle ist eine systematische Bestandsaufnahme des eigenen Leistungs-angebots erforderlich, die nicht nur für den Einsatz eines Recommender Systems unabdingbar ist, sondern auch eine grundsätzliche Voraussetzung für die Individu-alisierung des Angebots und eine zielgerichtete Kombination vorhandener Leis-tungsbausteine zu hybriden Leistungsbündeln darstellt. Neben der Aufnahme der bereits vom Unternehmen angebotenen Dienstleistungen bietet es sich zudem an,


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auch zukünftig geplante Dienstleistungen in die Analyse zu integrieren, da die Er-fassung von Zahlungsbereitschaften mit nicht unerheblichem Aufwand verbunden ist und daher nur einmalig zum Zwecke der Initialisierung des Recommender Sys-tems vorgenommen werden sollte.

Daran anschließend sind potenzielle zahlungsbereitschaftserklärende Deskrip-torvariablen abzuleiten. Hierzu können Unternehmen auf das hier vorgestellte Schalenmodell als Strukturierungshilfe zurückgreifen. Eine Möglichkeit, die in diesem Zusammenhang sowohl bei der Ableitung von Deskriptorvariablen als auch der systematischen Bestandsaufnahme des Dienstleistungsportfolios vielver-sprechend erscheint, ist die Durchführung eines Workshops mit Vertriebsmitarbei-tern des Unternehmens als interne Experten.94 Diese verfügen aufgrund ihres en-gen Kundenkontaktes häufig über ein hohes spezifisches Wissen bezüglich der Kundenunternehmen und ihrer Nutzungsgewohnheiten. Damit können sie insbe-sondere für die Ableitung derjenigen Deskriptorvariablen wertvolle Hinweise lie-fern, die den inneren Schichten zuzuordnen sind und sich auf situative und persön-liche Faktoren des Kaufs beziehen.

Schließlich sind im letzten Schritt vor der eigentlichen Datenerhebung Kunden auszuwählen, mit denen die Abfrage von Zahlungsbereitschaften mithilfe der ServPay Conjoint-Analyse durchgeführt werden kann. Hierbei ist zum einen dar-auf zu achten, dass die gewählten Kunden ein vergleichsweise hohes Commitment zum Anbieter aufweisen, da die Erfassung der Zahlungsbereitschaften mit einer durchschnittlichen Umfragedauer von mehr als 30 Minuten relativ zeitintensiv ist. Zum anderen sollte auf eine ausgeglichene Zusammensetzung der Stichprobe ge-achtet werden, die den eigenen Kundenstamm möglichst gut repräsentiert, um vor dem Hintergrund der von der Stepwise Componential Segmentation durchgeführ-ten Segmentbildung und -charakterisierung eine hinreichend hohe Heterogenität der Befragten zu erreichen.

2. Datenerhebung und -auswertung

Sind alle vorbereitenden Schritte abgeschlossen, können die Zahlungsbereitschaf-ten und die Deskriptorvariablen simultan in einer Befragung erhoben werden. In diesem Zusammenhang hat sich die telefongestützte Internet-Befragung als Befra-gungsform bewährt, da diese eine gute Ausschöpfung und geringe Abbruchquoten verspricht. An die Datenerhebung schließt sich unmittelbar der Schritt der Daten-auswertung an, der dazu dient, die meisterklärenden Deskriptorvariablen, die als Fragen im Recommender System verankert werden, zu identifizieren. Betrachtet man zusammenfassend die im Rahmen der Datenerhebung und -auswertung not-wendigen Schritte, die bspw. eine programmtechnische Umsetzung der Stepwise Componential Segmentation in MATLAB erfordern, wird deutlich, dass hierbei erhebliche methodische Anforderungen an die Anbieterunternehmen gestellt wer-

94 Zur Eignung des Vertriebs als mögliche Informationsquelle vgl. z. B. Brinkmann, Voeth 2007; Lambert et al. 1990.


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den. Sollte ein Unternehmen diesbezüglich über keine hinreichenden Ressourcen bzw. Kompetenzen verfügen, bietet es sich an, diese Projektschritte an ein profes-sionelles Marktforschungsinstitut mit Erfahrungen im B-to-B-Bereich auszula-gern.

Darüber hinaus ist an dieser Stelle zu entscheiden, ob die im Recommender System ausgesprochenen Empfehlungen allein auf Zahlungsbereitschaften beru-hen sollen, oder ob und mit welcher Intensität eine zusätzliche Berücksichtigung von Kostenaspekten erfolgen soll. Da die Ermittlung von Kostensätzen für pro-duktbegleitende Dienstleistungen auf der Strukturierung der internen Dienstleis-tungserstellungsaktivitäten und der Analyse der Kostenstrukturen beruht, stellt sie einen rein unternehmensinternen Vorgang dar. Insofern können die Prozesse der Kostenerfassung und Zahlungsbereitschaftsermittlung parallel und unabhängig voneinander durchgeführt werden. Die unter Einsatz der Prozesskostenrechnung ermittelten Kostensätze können so nutzerunabhängig erfasst, als statische Größe im Recommender System hinterlegt und anschließend mithilfe einer vorab defi-nierten Verknüpfungsfunktion mit den Zahlungsbereitschaftsdaten verlinkt werden (vgl. hierzu Kapitel 6.2.4).

3. Ausgestaltung und Implementierung

Sind alle notwendigen Daten erhoben, entsprechend aufbereitet und als Basis der Empfehlungsgenerierung im Recommender System hinterlegt, sind im dritten Schritt der Implementierung zwei Entscheidungen zu treffen, die die konkrete Ausgestaltung des ServPay Recommenders betreffen.

Zum einen ist festzulegen, ob das Recommender System lediglich als Tool zur Kommunikation des Dienstleistungsportfolios und zur Entscheidungsunterstüt-zung des Kunden eingesetzt, oder ob zusätzlich eine direkte Kauffunktion integ-riert werden soll. Diese Entscheidung sollte hauptsächlich in Abhängigkeit von der gewählten Preisstrategie des Anbieters erfolgen: Beabsichtigt der Anbieter, die im Recommender System erhobenen Zahlungsbereitschaftsdaten für die Ermitt-lung kundenindividueller Preise und die Ausschöpfung maximaler Zahlungsbe-reitschaften zu nutzen, sollte das Recommender System lediglich als Instrument zur Information und Entscheidungsunterstützung des Kunden sowie als Informati-onstool für den Vertrieb des Unternehmens eingesetzt werden. Eine Offenlegung der individuellen Preise und die Option, das angebotene Dienstleistungsbündel di-rekt über die Webseite zu beziehen, sind hingegen nicht empfehlenswert, da der Kunde so mittels eines „Ausprobierens“ unterschiedlicher Antworten auf die ihm gestellten Fragen die Preise direkt beeinflussen könnte. Insofern sollten die wäh-rend des Empfehlungsprozesses gewonnenen Informationen lediglich dazu genutzt werden, um dem Kunden ein individuelles Angebot aus Kernleistung und zugehö-rigen Dienstleistungen zu unterbreiten, das als Basis für weitere Verhandlungsge-spräche herangezogen werden kann.


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Bei der Festlegung von standardisierten Listenpreisen (Konfiguration 1 in Abb. 6.5) ist es hingegen grundsätzlich denkbar, die vorgeschlagenen Dienstleistungen mit Preisen zu versehen und sie dem Kunden unmittelbar nach dem Empfehlungs-prozess zum Kauf anzubieten. Es ist jedoch zu bedenken, dass der direkte Kauf von Produkten auf der Webseite des Anbieters nur bei standardisierten und selbst-erklärenden Leistungen als sinnvoll erachtet werden kann und daher selbst bei der standardisierten Preissetzung nicht für das gesamte Spektrum der im hybriden Leistungsbündel enthaltenen Sach- und Dienstleistungen geeignet erscheint.

Zum anderen ist festzulegen, ob eine individuelle Anpassung des vorgeschla-genen Dienstleistungsbündels durch den Kunden ermöglicht werden sollte. Dies ist insbesondere dann empfehlenswert, wenn die Individualität des Angebots im Vordergrund steht und eine bestmögliche Annäherung des Leistungsbündels an die Kundenbedürfnisse erzielt werden soll. Eine mögliche Umsetzung könnte dar-in bestehen, neben den berechneten, meistpräferierten Dienstleistungsausprägun-gen auch die zweit- oder drittbeste Ausprägung der jeweiligen Dienstleistung in einem Drop-Down Menü zu hinterlegen und damit dem Nutzer die Option zu bie-ten, das Dienstleistungsbündel nach seinen Vorstellungen zu verändern. Die ur-sprünglich präsentierte Alternative wäre damit als Ausgangsbasis für ein Angebot zu verstehen, das kundenindividuell angepasst werden kann.

Schließlich ist das Recommender System auf der Webseite des Herstellers zu integrieren. Vor dem Hintergrund der in Kapitel 5 vorgestellten Softwareunter-stützung H2-ServPay bietet sich daher eine Erweiterung des Leistungskonfigura-tors um die zusätzliche Funktionalität des Recommender Systems an. Somit kann die bisher eher auf funktionalen Kriterien beruhende Unterstützung der Leistungs-bündelkonfiguration (vgl. Kapitel 5.2.3) derart erweitert werden, dass auch öko-nomische Überlegungen die Zusammensetzung der Leistungsbündelkonfiguration mitbestimmen können. Dieser erweiterte Leistungskonfigurator könnte also die Zusammenstellung technisch geeigneter Leistungskonfigurationen unterstützen, die auch aus ökonomischen Überlegungen für Anbieter und Kunden sinnvoll sind. Da die Schaffung von Mehrwert für Kunden und Anbieter ein zentrales Anliegen des KKVs® ist, ist zu erwarten, dass ein solcher Ansatz zur Etablierung langfristi-ger Wettbewerbsvorteile geeignet ist. Abb. 6.7 zeigt beispielhaft eine mögliche Umsetzung des ServPay Recommenders auf einer fiktiven Webseite eines Werk-zeugmaschinenanbieters.


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Abb. 6.7: Beispielhafte Umsetzung des ServPay Recommenders (Quelle der Abbildungen: Gil-demeister)


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Hiernach würde der Kunde im Anschluss an die Auswahl einer für ihn potenziell interessanten Werkzeugmaschine (Abschnitt 1 in Abb. 6.7) dazu aufgefordert werden, die zuvor identifizierten Fragen mit dem höchsten Erklärungsgehalt zu beantworten (Abschnitt 2). Basierend auf den Antworten zu diesen Fragen würde das Recommender System dem Kunden ein Dienstleistungsbündel vorschlagen, das sich aus den von ihm meistpräferierten Dienstleistungen zusammensetzt (Ab-schnitt 3). Der Nutzer hätte anschließend die Gelegenheit, das vorgeschlagene Bündel gemäß seinen individuellen Bedürfnissen anzupassen und den Anbieter dazu aufzufordern, ihm ein individuelles Preisangebot für das konstruierte hybride Leistungsbündel, bestehend aus der ausgewählten Werkzeugmaschine und den da-zugehörigen Dienstleistungen, zu unterbreiten (Abschnitt 4).


7 Management Summary

Hybride Leistungsangebote als problemlösungsbezogene Sach- und Dienstleis-tungsbündel werfen eine Reihe von vermarktungsbezogenen Fragen auf. Welche Dienstleistungen sollen grundsätzlich und ggf. in Kombination mit welchen ande-ren Dienstleistungen angeboten werden? Soll der Anbieter standardisierte Dienst-leistungsbündel anbieten oder soll die Zusammenstellung dem Nachfrager über-lassen bleiben? Welche Preise sollen für die verschiedenen Leistungskomponenten gefordert werden? Solche und weitere Fragen stellen sich für den im Industriegü-tergeschäft tätigen Anbieter tagtäglich. Dabei lässt sich in der Praxis feststellen, dass – bedingt durch die Historie – mehr oder weniger umfassende Dienstleistun-gen sozusagen „gratis“ (besser: im Sachleistungspreis einkalkuliert) angeboten und abgegeben wurden. Dies hat dazu geführt, dass insbesondere für Standard-dienstleistungen wie Wartung oder Inbetriebnahme kaum Zahlungsbereitschaften vorhanden sind. Vor diesem Hintergrund ist es wenig zweckmäßig, dass der Fra-genkomplex „hybride Leistungsangebote“ – wie in der Praxis häufig anzutreffen – intuitiv und ohne systematisches Konzept gehandhabt wird.

In diesem Buch wird ein Konzept vorgestellt, wie man die strategischen Frage-stellungen des Angebots hybrider Leistungen systematisch angehen kann. Die ad-ressierten Themenbereiche umfassen dabei sowohl Fragestellungen zur Schaffung geeigneter Rahmenbedingungen als auch zur konkreten Ausgestaltung hybrider Leistungsbündel. Die vorgeschlagenen Lösungsansätze orientieren sich eng an dem Navigator des komparativen Konkurrenzvorteils (KKV®), der sicherstellt, dass sowohl die Effektivitätsdimension („ein Leistungsangebot zu konzipieren, das auf entsprechende Nachfrage im Markt trifft“) als auch die Effizienzdimension („der anbieterseitigen Wirtschaftlichkeit gerecht wird“) berücksichtigt. Um dies sicherzustellen, verwenden wir ein einfaches Denkschema, das in Abb. 7.1 darge-stellt ist.

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Abb. 7.1: Schema zur Herleitung eines relevanten Preiskorridors

Zahlungsbereitschaften stellen die Preisobergrenze dar, es sei denn Wettbewerber bieten eine vergleichbare Leistung zu einem Preis an, der unterhalb der Zahlungs-bereitschaftsgrenze liegt. Dann stellt dieser Wettbewerbspreis die Preisobergrenze dar. Für preispolitische Überlegungen ist es jedoch in jedem Fall wichtig, die indi-viduelle Zahlungsbereitschaft zu kennen. Wir stellen Verfahren vor, die dazu ge-eignet sind, Zahlungsbereitschaften zu ermitteln.

Diese für kundenindividualisierte Leistungsbündel ermittelten Zahlungsbereit-schaften werden mit den für die entsprechende Leistungskombination anfallenden Kosten verglichen. Im Hinblick auf einzelne Kunden, Kundensegmente oder Ge-samtmärkte werden dann unter Beachtung eines positiven Ergebniskorridors (vgl. Abb. 7.1) Handlungsempfehlungen entwickelt.

Dazu wird konzeptionell dargelegt, wie wir bei der Ermittlung der maximalen Zahlungsbereitschaften methodisch vorgehen. Empfohlenes methodisches Instru-ment ist die ServPay Conjoint-Analyse, die wir an einem praktischen Fall im Rahmen dieser Arbeit demonstrieren. Die konkreten Zahlungsbereitschaften für einzelne Dienstleistungsarten sind im Anhang hinterlegt. Es ist jedoch darauf hin-zuweisen, dass Zahlungsbereitschaften kontingenzspezifisch sind. Mit anderen Worten: Es existieren keine generellen Zahlungsbereitschaften für eine Leistung, sondern diese sind vielmehr von situativen Komponenten abhängig. Ein einfaches


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Beispiel möge dies illustrieren. Es existiert eben keine allgemeingültige Zahlungs-bereitschaft für eine Flasche Limonade. Vielmehr sind Konsumenten bereit, in ei-nem Supermarkt einen anderen Geldbetrag für den Kauf einer Limonade aus-zugeben als in der Lobby des Grand Hotels. Die Kontingenz bezieht sich auf die Verkaufsortabhängigkeit. Aber auch andere Kontingenzen sind denkbar: Für den-jenigen, der eine strapaziöse Wüstenwanderung mit wenig Flüssigkeit hinter sich hat, ist die Zahlungsbereitschaft für eine gekühlte Flasche Limonade sicherlich ei-ne andere als für denjenigen, der in den letzten Tagen hinreichend Flüssigkeit zu sich genommen hat. Es ist also nicht ausreichend, die im Anhang aufgeführten Zahlungsbereitschaften einfach als Zahlungsbereitschaften für die entsprechende Dienstleistungskomponente zu interpretieren. Vielmehr ist in jedem einzelnen Fall zu identifizieren, welche Kontingenzen die Zahlungsbereitschaft beeinflussen können, und dies ist in einer jeweils kontingenzspezifischen Erhebung neu zu er-mitteln.

Der Notwendigkeit, die wesentlichen Aspekte einer wirtschaftlichkeitsorien-tierten Vermarktung hybrider Leistungsbündel situativermitteln zu müssen, adres-sieren wir durch die Bereitstellung von Softwarekomponenten, welche die Einfüh-rung und Anwendung des ServPay-Konzepts in der Unternehmenspraxis erleichtern. Die Konzeption der H2-ServPay-Softwarelösung (H2-ServPay-Workbench) beschreibt, wie sich die einzelnen Softwarekomponenten zu einem integrierten Managementprozess zusammenfügen. Dabei unterscheiden wir zwei grundsätzliche Module:

(1) Die Beschreibung und Konfiguration von Leistungsbündeln (2) Die Analyse der Wirtschaftlichkeit bestimmter Leistungsbündel

ad 1) H2-ServPay ist darauf ausgerichtet, Sach- und Dienstleistungselemente zu beschreiben und in unterschiedlichen Kombinationen zusammenzustellen. Die Zusammenstellung erfolgt durch Anwendung von Konfigurationsregeln, die fest-legen, welche Sach- und Dienstleistungen gemeinsam angeboten werden können und welche Leistungen sich gegenseitig ausschließen.

Die Konfiguration alternativer hybrider Leistungen hat sowohl Bedeutung für die Anbieter- als auch für die Nachfragerseite. Für den Anbieter ist diese Konfigu-rationsmöglichkeit deshalb von Bedeutung, weil so das Leistungsangebotsspekt-rum definierbar wird. Um einmal hinterlegte Leistungsbeschreibungen wieder verwenden zu können, wird das Leistungsangebot in Form von Modulen aufge-baut.

Aus Nachfragersicht steht die Konfiguration eines konkreten Leistungsbündels im Vordergrund. H2-ServPay unterstützt den Nachfrager bei dieser Konfiguration dadurch, dass nur sinnvolle Kombinationen realisiert werden können. H2-ServPay stellt sicher, dass sowohl für die Nachfrager- als auch für die Anbieterseite eine gemeinsame Datenbasis zur Verfügung steht, die die Entscheidungsfindung im Rahmen der Vermarktung hybrider Leistungsbündel konsistent macht.


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ad 2) Die Datenbasis wird ebenfalls dazu genutzt, um die Wirtschaftlichkeit der Entscheidungen über verschiedene Leistungsbündel abzubilden. Dabei folgt die Wirtschaftlichkeitsanalyse aus Anbietersicht der Struktur des in Abb. 7.1 darge-stellten Preiskorridors. Hierbei unterstützt H2-ServPay den Anbieter auf zweierlei Weise: Zum einen wird ein Tool zur Verfügung gestellt, welches die Ermittlung von Zahlungsbereitschaften durch Einsatz der ServPay Conjoint-Analyse ermög-licht. Diese Zahlungsbereitschaften, die auf individueller Ebene erhoben werden, markieren die Preisobergrenze des Angebots. Diese Preisobergrenze wird zum an-deren einer Kostenkalkulation gegenübergestellt, sodass unter Berücksichtigung der Zahlungsbereitschaften und der zugehörigen Kosten Wirtschaftlichkeitsüber-legungen angestellt werden können.

H2-ServPay liefert auch Wirtschaftlichkeitsinformationen für die Nachfrager-seite. Aus Kundensicht sind vorrangig die mit der Beschaffung des hybriden Leis-tungsbündels verbundenen Auszahlungen über den gesamten Lebenszyklus des Leistungsangebots, die sogenannten Total Cost of Ownership (TCO), relevant. Diese Informationen werden ebenfalls in H2-ServPay zur Verfügung gestellt.

Die Softwareunterstützung des ServPay-Konzepts umfasst damit die wesentli-chen Aspekte, die unserem Denkschema zur wirtschaftlichkeitsorientierten Ver-marktung hybrider Leistungsbündel zugrunde liegt und illustriert die Umsetzung der Integrationsanforderungen dieses Entscheidungsprozesses. Für die Weiterent-wicklung des ServPay-Konzeptes sowie der entsprechenden Softwareunterstüt-zung eröffnen sich dennoch einige reizvolle Potenziale:

Die Integration der Beobachtung der Wettbewerberpreise wurde in der vorliegenden Darstellung bisher nur konzeptionell skizziert. Aufgrund der Vielfältigkeit der für diese Aufgabe bereits in Unternehmen zum Ein-satz kommenden Systeme, wurde ihre konkrete Implementierung bzw. Integration zurückgestellt.

Die zur Erhöhung des Umsatzes mit hybriden Leistungsbündeln vorge-stellten Werkzeuge des Value Calculators sowie des ServPay-Recommenders wurden bislang vorwiegend auf konzeptioneller Ebene vorgestellt, jedoch noch nicht als Softwarelösungen realisiert und in H2-ServPay integriert. Die softwaretechnische Umsetzung ist daher als nächster Schritt und als Weiterentwicklung von H2-ServPay angedacht.

Zur Steigerung der Effizienz der Leistungserbringungsprozesse wurde die Bedeutung des Prozessmanagements hervorgehoben. Mit der Anbin-dung von Prozessmodellierungswerkzeugen an die H2-ServPay-Modellierungskomponente wird ermöglicht, dass einzelnen Leistungen detaillierte Ablaufdarstellungen hinerlegt werden können, die Gegens-tand von Prozessverbesserungsmaßnahmen sein können. Die Unterstüt-zung methodisch fundierter und kollaborativ durchgeführter Prozessver-besserungsansätze ist Gegenstand unserer weiterführenden Forschung.

Als eine wesentliche Maßnahme zur Unterstützung der Prozessverbesse-rung sehen wir dabei die Unterstützung eines umfassenden Produktivi-


303

tätsbenchmarkings für Dienstleistungen an. Unter Produktivität wird ge-nerell die Gegenüberstellung von Input- und Output-Faktoren zur Beur-teilung der Zielerreichung eines Transformationsprozesses verstanden (Gutenberg 1975, S. 28; Sink 1985, S. 4). Die Bestimmung der Relation zwischen Input- und Output-Faktoren ist allerdings im Kontext von Dienstleistungen nicht immer einfach möglich, da die Input- und Output-Faktoren teilweise schlecht messbar sind und die Einbeziehung des Kun-den in die Leistungserstellung berücksichtigt werden muss. Ein umfas-sendes Produktivitätsbenchmarking zur Erweiterung des ServPay-Konzepts sollte neben der Messung der Produktivität bestimmter Input-Output-Kombinationen auch die Ermittlung einer optimalen Input-Output-Kombination für einen gegebenen Input oder Output unterstützen können. Eine viel versprechende Lösungsidee besteht darin, die Data En-velopment Analysis (DEA) zu nutzen. Die DEA ist ein flexibles Verfah-ren, das zur Produktivitätsbewertung nicht nur monetäre Größen verwen-det, eine Vielzahl an unterschiedlich skalierten (Input-/Output-) Faktoren zur Beschreibung der Leistungserstellung benutzt, die Wirkungsrichtung von Faktoren auf die Produktivität (hemmende vs. steigernde Wirkung) adäquat berücksichtigt und keinen externen bzw. absoluten Produktivi-tätsmaßstab, z. B. bedingt durch branchenspezifische Eigenheiten, vor-aussetzt. Diese Anforderungen treten vor allem auch bei Dienstleistungen auf und können durch Verfahrensadaptionen der DEA angemessen be-rücksichtigt werden.

Neben der funktionalen Erweiterung der Softwareunterstützung ist ab-schließend darauf hinzuweisen, dass auch die technische und ergonomi-sche Softwarequalität Weiterentwicklungspotenziale aufweist. Letztlich handelt es sich um prototypische Implementierungen, die der Demonstra-tion des zugrunde liegenden ServPay-Konzepts dienen. Der produktive Einsatz der Werkzeuge erfordert in der Regel zusätzlichen Entwicklungs-aufwand. Nicht Gegenstand unserer bisherigen Forschungsarbeit waren umfassende ergonomische Studien zur Bedienung von H2-ServPay. Von daher ist zu erwarten, dass auch die Benutzeroberflächen für einen Pro-duktivbetrieb einiger Anpassungen bedürfen.


Anhang

Cluster 1 2 3 4Bereitstellung der 3D-CAD-Maschinendaten 2.336 1.293 415 1.994 Keine Bereitstellung der 3D-CAD-Maschinendaten 0 0 5 0

Inbetriebnahme + 2 Tage vor Ort 8.293 4.088 2.075 6.917 Inbetriebnahme + 1 Tag vor Ort 3.122 1.759 859 3.051 Reine Inbetriebnahme 1.760 932 383 1.424

Konsignationslager vor Ort 8.664 3.061 996 2.761 Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 24 Stunden 5.841 2.419 1.252 2.885 Ersatzteilverfügbarkeit innerhalb von 48 Stunden 1.693 465 290 677 Ersatzteilverfügbarkeit mehr als 48 Stunden notwendig 0 0 69 14

12 Monate Verlängerung der Maschinengarantiedauer 6.945 3.553 1.540 7.882 6 Monate Verlängerung der Maschinengarantiedauer 3.205 521 408 2.347 Keine Verlängerung der Maschinengarantiedauer 0 0 0 0

Instandsetzung innerhalb von 12 Stunden 20.743 3.983 1.868 3.450 Instandsetzung innerhalb von 24 Stunden 6.933 2.479 1.245 2.682 Instandsetzung innerhalb von 48 Stunden 992 42 299 554 mehr als 48 Stunden zur Instandsetzung notwendig 0 0 23 94

Ressourcenportal Ja 1.894 1.212 161 510 Ressourcenportal Nein 0 0 1 0

Vorserienproduktion auf Testanlagen 4.842 6.492 765 2.119 Simulation durch Virtuelle Maschine 2.092 2.290 332 1.212 Experteneinschätzung 371 745 153 373 Keine Machbarkeitsstudien 0 0 10 0

Aktualisierung der Maschinensoftware durch Abo 1.620 1.139 546 1.016 Aktualisierung der Maschinensoftware auf Anfrage 2.987 2.056 703 1.213 Keine Aktualisierung der Maschinensoftware 0 0 10 40

Rücknahme und Demontage 1.667 279 381 1.257 Rücknahme 1.212 129 146 749 Keine Rücknahme 0 0 27 0

Schnittstellenoptimierung Ja 7.453 16.211 1.048 2.288 Schnittstellenoptimierung Nein 0 0 15 65

Individualisierte Maschinenschulung 8.396 3.708 1.603 4.690 Fortgeschrittene Maschinenschulung 4.926 2.997 1.264 3.538 Basis Maschinenschulung 1.279 1.161 608 1.972 Keine Maschinenschulung 0 0 42 27

Telefon-Hotline 24/7 (7 Tage, 24 Stunden pro Tag erreichbar) 4.842 1.722 728 2.214 Telefon-Hotline Werktags 7:00 bis 20:00, Sa 7:00 bis 12:00 Uhr 2.559 703 323 1.460 Telefon-Hotline Werktags 7:00 bis 17:00 Uhr 443 405 280 417

Tabelle A.1 (1/2): Mittelwert der absoluten Zahlungsbereitschaften für die untersuchten Dienst-leistungsausprägungen (in €)

306

Cluster 1 2 3 4 Fernwartung Ja 2.648 1.340 594 1.822 Fernwartung Nein 0 8 27 0 Virtuelle Maschine Ja 3.786 1.517 1.188 5.145 Virtuelle Maschine Nein 0 0 1 0 Benachrichtigung bei Maschinenfehler sowie Statusabfrage 1.652 1.727 420 832 Benachrichtigung bei Maschinenfehler 885 1.227 237 705 Keine Maschinenstatusabfrage 0 0 10 40 4 Jahre Preisstabilitätsgarantie für Ersatzteile 4.940 925 830 2.869 3 Jahre Preisstabilitätsgarantie für Ersatzteile 1.671 735 366 1.269 2 Jahre Preisstabilitätsgarantie für Ersatzteile 736 336 206 665 Keine Preisstabilitätsgarantie für Ersatzteile 0 0 13 0 Individualisierte Softwareschulung 6.055 2.968 1.472 3.683 Fortgeschrittene Softwareschulung 3.121 3.012 1.037 2.812 Basis Softwareschulung 1.128 880 507 1.477 Keine Softwareschulung 0 0 19 27

Tabelle A.1 (2/2): Mittelwert der absoluten Zahlungsbereitschaften für die untersuchten Dienst-leistungsausprägungen (in €)

95

Cluster 1

(n=33) 2

(n=42) 3

(n=293) 4

(n=100) Instandsetzung/ Reparatur 21,62 % (1) 7,26 % (3) 11,45 % (1) 6,76 % (6) Schulung 8,75 % (3) 6,76 % (4) 9,69 % (3) 9,40 % (4) Garantieverlängerung 7,24 % (5) 6,48 % (5) 9,56 % (4) 15,88 % (1) Inbetriebnahme 6,81 % (6) 5,76 % (6) 10,50 % (2) 11,07 % (2) Schnittstellenoptimierung 7,77 % (4) 29,56 % (1) 6,41 % (8) 4,48 % (9) Ersatzteilversorgung 9,03 % (2) 5,58 % (7) 7,34 % (7) 5,79 % (7) Softwareschulung 6,31 % (7) 5,49 % (8) 9,02 % (5) 7,37 % (5) Machbarkeitsstudien 5,05 % (9) 11,84 % (2) 4,69 % (10) 4,27 % (10) virtuelle Maschine 3,95 % (11) 2,77 % (11) 7,37 % (6) 10,37 % (3) Preisstabilität für Ersatzteile 5,15 % (8) 1,69 % (16) 5,08 % (9) 5,78 % (8) Softwareaktualisierung 3,11 % (12) 3,75 % (9) 4,30 % (11) 2,36 % (15) Telefon-Hotline 4,58 % (10) 2,40 % (13) 2,78 % (13) 3,62 % (13) Fernwartung 2,76 % (13) 2,43 % (12) 3,52 % (12) 3,67 % (12) CAD Maschinendaten 2,44 % (14) 2,36 % (14) 2,54 % (15) 4,02 % (11) Statusabfrage 1,72 % (17) 3,15 % (10) 2,55 % (14) 1,60 % (16) Rücknahme zum Marktpreis 1,74 % (16) 0,51 % (17) 2,20 % (16) 2,53 % (14) Ressourcenportal 1,97 % (15) 2,21 % (15) 1,00 % (17) 1,03 % (17) Summe 100 % 100 % 100 % 100 %

Tabelle A.2: Relative Bedeutung (in %) und Rang der Wichtigkeit je nach Zahlungsbereitschaf-ten der Dienstleistungen (die vier wichtigsten Merkmale sind entsprechend hervorgehoben)

95 Auch an dieser Stelle wird noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den erfassten Zahlungsbereitschaften um Mittelwerte über alle Anbieter handelt.

Anhang

307

Tabelle A.3 (1/2): Überblick der Zahlungsbereitschaften je nach Vermarktungsart

Anhang

308

Tabelle A.3 (2/2): Überblick der Zahlungsbereitschaften je nach Vermarktungsart

Anhang

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Stichwortverzeichnis

Aktivität 54 f., 64 ff., 208 f., 218 f., 227, 258

Aktivitätsdiagramm 218, 221 ff. Anbietersicht 21, 27, 32, 81, 125,

151, 162, 164 f., 177-192, 204-206, 244-246, 274, 281, 302

Angebot, klassisches 6, 144-148 ARIS 166, 216, 218 Ausprägung, Bandbreite der

92-96

Basisangebot 3 Befragungsmethode 86 Bereitschaftskosten 51, 54 Beziehungstyp 167 f., 173 f. Bezugsnachweis 167, 174, 251,

253 f. Bundling/Bündelung

- pure 46, 81-84 - mixed 46 f., 81-84

Business Process Modeling Nota-tion/BPMN 258

Conjoint-Analyse - klassische 89f. - hybride 89-93, 241

Datenbank - Datenbankmanagementsystem 169, 244 - relationale 166, 170-173

Datenhaltung, integrierte 163 f. Datenmodell 166 f., 169, 207 f.,

213-216, 241

Dekompositionelle Methode 88-91

Denkweise, serviceprozessorientier-te 3

Deskriptorvariable 281-287, 294 Dienstleistung, Merkmale 51-56 Dienstleistung, produktbegleitende

- Auswahl 2, 4 - Bedeutung 1 f. - Status quo 4, 8 - Ziele 4

Dienstleistungsangebot 2, 10, 31, 37-50, 74, 100, 269

Dienstleistungseffizienz 8 Dienstleistungsentwicklung

42-44, 291 Dienstleistungskultur 31, 40-50 Dienstleistungsprozess 57 f., 157 Differenzierungsmöglichkeit 1 f.,

145 DV-Konzeption 166, 169 f., 251

Eigenschaft - funktionale 181, 255, 296 - nicht-funktionale 181, 255

Einzelbepreisung 46 f., 80-84, 99-101, 105, 132-140

Elbow-Kriterium 116-123 Empfehlungsgenerierung

279-281, 285-298 Entitätstyp 167-169, 173, 251 Entity-Relationship Modell

167-169

332

Ereignisgesteuerte Prozess-kette/EPK 218-221, 257-262, 266

Erfolg - wirtschaftlicher 38, 47-50, 269 f. - Markterfolg 9, 13, 38, 41-50, 273

Erfolgsfaktor 9, 23, 37-40, 42, 45, 50

Fachkonzeption 166, 169, 173, 177

Full Service Contract 146, 148-150, 160 f.

Geschäftsmodell 3-9,18-20, 32 f., 75, 143-153, 160-162, 205 f., 276

Handlungsfaktor 39, 44, 48 H2-ServPay 4 f., 10 f., 75, 167,

169, 172 f., 177, 195, 207-217, 244-257, 263-267, 274-276, 296, 301-303

H2-Toolset 169-177,181-184, 244, 251, 253

Implementierung 166, 170 f., 211, 215, 280, 282-285, 291-303

Innovationsgrad 84 f. Integration der nachfragenden Or-

ganisation 8 f., 41 f., 44, 51, 61, 217, 257-263

Integrationsdimension 163 f. Integrationsschicht 163 f. Integrationssicht 164, 251 f. Intervall 181, 191 f., 207-209,

238

Investitionsgut 3, 5-8, 17, 22, 80, 143 f., 157, 162, 204

Kalkulation 34, 50, 53-62, 72 f., 204-208, 213-217, 245-249

Kaufabfrage 86, 90-97, 241 Kennzahl 55, 62, 65-67, 165,

214-217, 228 KKV

- Definition 16 f., 37, 163, 296, 299 f. - Dimensionen 17-27, 41-50, 299 - Management 18-27, 41-50, 77, 101-127, 143-147, 164, 270-278, 291

Kompositionelle Methode 87-91, 100 f., 113

Konfiguration 178-182, 188-190, 193-196, 201, 237 f., 249, 289 f., 301

Konfiguartionsregel 182-184, 189, 193-196, 247

Kontextregel 173-175 Kosten

- Herstellkosten 207 - Kostenträger 52-54, 207 - Kostenstelle 53-56, 58-60, 208 f., - Einzelkosten 53, 56, 207-213 - Gemeinkosten 51-60, 213 - Opportunitätskosten 229, 232

Kostenorientierung 33 Kostenrechnung

- Einzelkostenrechnung, relative 53 f. - Grenzplankostenrechnung 53 f. - Prozesskostenrechnung 53-74, 214-218, 295


333

Kundenanforderung 19 f., 199-203

Kundenanforderungswert 199-202

Kundenbefragung 87-98 Kundenindividuelle Massenferti-

gungsstrategie/Mass Customiza-tion 9, 179, 192 f.

Kundenintegration 44, 58, 255-257, 261

Kundenorientierung 13 f. Kundenorientierungsgrad 4 Kundenspezifität 4, 7-10, 27,

41 f., 48, 271 Kundenvorteil 13-24

Leistung 173-177, 180-184, 186 f., 190, 197, 230, 244, 247

Lebenszyklusphase 181-185, 191, 207

Leistungsangebot 1, 15-23, 43, 88, 279, 299-302

Leistungsbestandteil, immaterieller 8 f., 269

Leistungsbündel, hybrides 3, 27, 158 f., 193-195, 229, 277

Leistungsbündelkonfiguration 178 f., 194, 239, 242-244, 251

Leistungsbündelstruktur 10, 163-165, 170-173, 244 f.

Leistungsbündeltyp 177 f., 188-191

Leistungseigenschaft 8, 173-177, 181-197, 238, 241 f., 252-255

Leistungseigenschaftsausprägung 242

Leistungskonfiguration 178, 187, 189, 198, 201-203, 296

Leistungskonfigurator 195-203, 230, 237, 244, 249 f., 257, 296

Leistungsportfolio 32, 48, 165, 178, 269, 293-295

Line 258, 260, 262 Lösung 3 f., 7, 13, 33, 84, 126,

143, 193, 198, 205, 256 Lösungsorientierung 4-6, 143 Lösungsraum 177-179, 188,

192-195, 243 f., 247

Mehrwert 1 f., 143, 291, 296 Meta-Modellierungswerkzeug

171 f., 194, 244, 251-253 Modell

- Modellelement 65, 173-177, 194, 253 - Modellstruktur 65, 174 f. - Modellierungssprache 65, 166 f., 170-176, 181-184, 221, 227, 249, 256-258, 260-267 - Referenzmodell 8, 104, 263 - Produktmodell 177 - Prozessmodell 59, 62, 66-68, 215, 218-221, 227, 248-250, 255

Modelldatenbank 171 f., 243, 247-249, 254

Modul 173, 179-190, 194, 197, 230, 244, 247, 255 f., 301

Möglichkeitsraum 165, 178

Nachfragersicht 26, 260, 163-165, 177-199, 229-244, 249, 301

Netto-Nutzen-Vorteil 13-18 Netto-Nutzen-Differenz 14-19, 26 Nutzenfunktion 105-107 Nutzenkommunikation 27, 39,

45 f., 269-277


334

Objekttyp 173-177 Ökobilanz 257

Partial Least Square (PLS) 40 Performance Contracting

- Definition 143-147 - Einflussfaktoren 147-162 - Interaktionseffekte 159-162

Petri-Netz 224-226, 249 Präferenz 89 f., 154, 159-162,

277-282, 285, 290 f. Preisabfrage 94-106, 241 Preisaufschlag 102, 242, 248 Preisbestimmung 25-27, 33 Preisdifferenzierung 47 f., 289 Preisfindung 33, 84-86, 166, 251 Preiskorridor 24-26, 33, 50 f.,

101, 270 f., 292, 300-302 Preismodell 46 f., 76, 78-97,

130-133, 140-143, 276 Preisobergrenze 24, 26, 75, 101,

164, 289, 300, 302 Preisuntergrenze 24 f., 53, 60,

72-75, 164 Produktivität

- Definition 303 - Messung der 303

Produktionskapazitätenleasing 146, 148-150, 152, 160 f.

Prozess - Prozesskostenrechnung 54-74, 213-218, 248 - Prozesssimulation 64-72, 217 f.

Rabattgestaltung 47-49 Rahmenfaktor 38-44, 48 f.

Recommender System - Definition 22, 277 f. - Systematisierung 278-282 - Vor- und Nachteile 279-282, 288 f.

Regel - Konfigurationsregel 182-204, 247, 249 f., 301

Relationship-Orientierung 44 f., 49

Ressource 39, 64, 69-74, 147, 153 f., 207-213, 227

Risiko - Investitionsrisiko 144, 150, 155, 161 - der Maschinenverfügbarkeit 145 f., 152-155, 157-159, 161

Score 203 f. Segmentierung

- Konzept 92, 101-127, 282-284 - Stepwise Componential Seg-mentation 284-294

Self-Explicated Methode 88 Self Selection 125 Service 3, 31-36, 79, 88, 241, 267 Service Blueprint 258-267 Service Engineering 10, 265 ServPay 1-11, 25-27, 75-77, 103,

163-172, 175-177, 181, 204-207, 215, 229, 251, 287 f., 302 f.

ServPay Conjoint-Analyse/SPCA 77, 97-106, 128, 140, 241-244, 281-288, 294-298, 300-303

ServPay Recommender - Defnition 282, 289 - Implementierung 287, 291-298

- Schritte 282, 293-298


335

Simulation 61-69, 72, 204, 217-224, 227-229, 248-250

Sonderwunsch 197, 204

Total Cost of Ownershuip/TCO 229-241, 302

Unified Modeling Language/UML 218, 221-223, 227

Unique Selling Proposition/ USP 14 f.

Value Calculator 21 f., 46, 270-276

Value Proposition 13, 15-17 Verankerung, organisatorische 39,

43, 49 Vermarktungsproblem 269 f. Vertriebsoption 79-84 Vollständiger Finanzplan/VoFi

230-241 Vorschlagsgenerierung 199-204

Warm-up Task 99, 241 Wertschöpfungsarchitektur 2, 6 f.,

23 Wettbewerberpreis 24-27, 33,

164, 252, 302 Wettbewerbersicht 164, 251-254 Wettbewerbsvorteil 2, 6, 8, 16,

23, 39, 144, 154 f., 291, 296 Wirtschaftlichkeitsbewertung

163, 281 Workbench 244, 246-251, 301

Zahlungsbereitschaft - absolute 100-103, 113-129 - Erfassung 21, 26, 45-48, 75-78, 86-98, 105-107, 128-142, 241-245, 248 f., 250, 281-289, 294 f., 300-302 - relative 100-103

Zahlungsfolge 230 f., 233, 238, 241


Vermarktung hybrider Leistungsbündel: Das ServPay-Konzept

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