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Purpose – The purpose of this study is to explore the exogenous and endogenous drivers of the high-growth of Unicorn start-ups along their life cycle, with a particular focus on Unicorns in the fintech industry.
Design/methodology/approach – The study employs an explorative longitudinal analysis with a matched pair of two cases of Unicorns start-ups with similar antecedent features to understand holistically drivers over the longer term.
Findings – High-growth patterns over the longer term are the result of a combined industry- and company-life cycle perspective. Drivers and growth patterns vary significantly according to the time of entry in the industry and
its development status. The findings are systematised within a set of propositions to be tested in future research.
Research limitations/implications – The limitations lie in empirical evidence, as the analysis is limited to one matched-pair. The revealed Unicorns’ drivers for long-term growth might encourage future research to further investigate these drivers on a larger scale.
Practical implications – The study offers practical recommendations for start-ups with high-growth ambitions and advice to policy makers regarding the development of tailor-made support programs.
Originality/value – The study significantly extends extant work on growth and high-growth by examining endogenous and exogenous triggers over time and by linking the Unicorn-life cycle to the industry life cycle, an approach which has, to the best of the authors’ knowledge, not yet been applied.
Ausrechnen oder aushandeln?
(2023)
Digitalization is changing business models and operational processes. At the same time, improved data availability and powerful analytical methods are influencing controlling and increasingly require the use of statistical and information technology skills and knowledge. Using a case study from marketing controlling, the article shows the use of business analytics methods and addresses the tasks of controlling in the digital age.
Controlling Analytics: Einsatz für Prognosen im Controlling - Teil 1: Fallbeschreibung und Aufgaben
(2023)
Statistische Methodenkompetenz wird im Controlling zunehmend bedeutender, so ist die evidenzbasierte Prognose durch algorithmische Analyse von Datenbeständen ein Schwerpunkt von Controlling Analytics. Die Fallstudie durchleuchtet daher anhand von Datenmaterial des Schweizer Bundesamts für Statistik das Vorgehen bei einer Datenanalyse, insbesondere beim Einsatz der Zeitregression für Prognosezwecke, und geht dabei auf methodische Besonderheiten, Caveats und Einsatzmöglichkeiten in Microsoft Excel ein.
Statistische Methodenkompetenz wird im Controlling zunehmend bedeutender, so ist die evidenzbasierte Prognose durch algorithmische Analyse von Datenbeständen ein Schwerpunkt von Controlling Analytics. Die Fallstudie durchleuchtet daher anhand von Datenmaterial des Schweizer Bundesamts für Statistik das Vorgehen bei einer Datenanalyse, insbesondere beim Einsatz der Zeitregression für Prognosezwecke, und geht dabei auf methodische Besonderheiten, Caveats und Einsatzmöglichkeiten in Microsoft Excel ein. Die Fallbeschreibung und Aufgaben sind im WiSt-Heft Nr. 4/23 zu finden.
Das Kreisgespräch
(2023)
Der Schlüssel zur Zukunft
(2023)
Die persönliche Black-Box
(2023)