Kooperatives Management von Kundendaten in Verbundgruppen

Auszüge einer empirischen Analyse
Autoren: 
Schupp,Robin
Aus der Reihe: 
Arbeitspapier
Band: 
190
Veröffentlichungsort: 
Münster
Veröffentlichungsdatum: 
2020
Zusammenfassung: 

Kundendaten und deren Verarbeitung stellen für Unternehmen nahezu aller Branchen und Größenklassen einen zunehmend wettbewerbskritischen, jedoch gleichzeitig herausfordernden Faktor dar. Unter dem Konzept eines Daten-Netzwerkbetriebs adressiert Der Mittelstandsverbund – ZGV e.V. die Problematik und appelliert in diesem Zusammenhang für eine intensivere, kooperative Vernetzung innerhalb der ihm angeschlossenen Verbundgruppen. Das vorliegende Arbeitspapier zeigt auf, welche konkreten Umsetzungsmöglichkeiten innerhalb der einzelnen Verbünde hierzu bisher bestehen und inwiefern diese von internen und externen Kontextfaktoren abhängen. Der zugrundeliegende Datensatz entstammt einer zwischen November 2019 und Januar 2020 durchgeführten Primärerhebung unter Verbundgruppenzentralen. Die Regressionsergebnisse, welche auf Grundlage eines multiplen Logit-Modellserzielt wurden, lassen sich in Abhängigkeit der jeweiligen kooperativen Zusammenarbeit zwischen den Akteuren interpretieren. Während im Hinblick auf deneigentlichen Analyseprozess der Daten vor allem das Commitment der Mitglieder sowie die Intensität des Kundenanspruchs entscheidende Faktoren sind, resultiert das Ausmaß einer rein beratenden Unterstützung vorrangig in Abhängigkeit von der Mitgliederheterogenität sowie vom Vertrauensgrad innerhalb der Verbundgruppen.

Abstract: 

For companies of almost all industries and sizes, customer data and their processing represent an increasingly critical, but at the same time challenging factor. Under the concept of a data network operation, SME Groups Germany addresses the problem and in this case advocates a more intensive, cooperative customer data networking within the affiliated groups of independent retailers. This working paper shows which specific implementation options have existed so far and to what extent these can be determined using internal and external context factors. The underlying data comes from a primary survey carried out between November 2019 and January 2020 among group headquarters. The regression results, which were obtained by a multiple logit model, can be interpreted depending on the respective collaboration between the actors. While members’ commitment and the intensity of the customer environment are decisive factors with regard to the actual data analysis process, the extent of purely advisory support depends primarily on members’ heterogeneity and the level of trust within the groups.