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The present research had compared how Uppsala and Bartlett & Ghoshal (B&G) models explain the internationalization process of the Brazilian pulp producer Fibria.
The Uppsala model describes the developments of capabilities that enable the firm to move towards higher commitments abroad. Despite its sine-qua-non dependence on foreign markets, it is unlikely that Fibria will internationalize its production to another country, given the country-specific advantages that the company has in Brazil. Nevertheless, Fibria set its structure abroad even when the direct exports would suffice to reach the markets without any foreign direct investment.
B&G deals with the aspects of the organizational structure and described the Transnational type as the evolution of the international firm. In their typology, Fibria was a Global and Ethnocentric type, but interestingly, elements of Transnational and Geocentric models were also observed in the company.
Both theories overlap or complement each other in many aspects. However, they could not explain the peculiarities of the internationalization of Fibria. One reason is the lack of country-related elements in these models.
Eventually, comparisons between theories such as those presented enable decision-makers to align the corporate strategy using suitable models, bearing in mind the limitations that each method entails.
Im Vertriebscontrolling halten zunehmend Verfahren aus dem Bereich Predictive Analytics Einzug. Hierdurch verändern sich die klassischen Arbeitsweisen mehr und mehr. Doch welche Faktoren sind dabei zu berücksichtigen und welche Einsatzmöglichkeiten finden sich für Predictive Analytics im Umfeld des Vertriebscontrollings? Dieser Frage wird in der vorliegenden Arbeit nachgegangen. Hieraus ergibt sich das Ziel, Einsatzmöglichkeiten für Predictive Analytics im Vertriebscontrolling herauszustellen und Schlüsselfaktoren herauszuarbeiten, die in diesem Kontext zu berücksichtigen sind. Außerdem sollen diesbezügliche Handlungsempfehlungen benannt werden. Dabei liegt der Fokus auf der Branche des Maschinen- und Anlagenbaus. Um diese Forschungsfragen zu beantworten, wurde mittels einer Literaturanalyse ein Reifegradmodell erarbeitet, das die verschiedenen Reifegrade über die relevanten Dimensionen Daten, Technologie, Prozesse, Methoden und Kompetenzen darstellt. Zudem wurden Bei-spiele für die Nutzung der häufigsten Methoden aus dem Bereich Predictive Analytics im Controlling-Umfeld zusammengetragen. Vor diesem Hintergrund konnten die Schlüsselfaktoren für den erfolgreichen Einsatz von Predictive Analytics im Vertriebscontrolling abgeleitet wer-den. Des Weiteren wurde eine qualitative Befragung in Form von Experteninterviews durch-geführt, wobei die in den Interviews thematisierten Unternehmen in das genannte Reifegradmodell eingruppiert wurden. Es zeigten sich bei der Analyse im Allgemeinen niedrige Reifegrade in den Dimensionen Methoden, Kompetenz und Technologie. Hieraus ergeben sich die folgenden Handlungsempfehlungen: die Einführung geeigneter Software aus dem Predictive-Analytics-Bereich, eine erste Anwendung von Predictive-Analytics-Methoden sowie der Aufbau von Wissen in den Bereichen Data-Science und Business-Analytics in Form von Fortbildungsmaßnahmen. Werden diese Empfehlungen befolgt, kann in Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau ein erfolgreicher Einsatz von Predictive Analytics im Vertriebscontrolling gelingen. Hierdurch wiederum können die betreffenden Unternehmen bei der Prognose zukünftiger Entwicklungen unterstützt und wertvolle Entscheidungshilfen erlangt werden, was in weitergehend Forschungsarbeiten aufgegriffen werden kann.