Værdiskabelse ved brug af business analytics i virksomhedens forretningsmodel

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Værdiskabelse ved brug af business analytics i virksomhedens forretningsmodel"

Transkript

1 Digitaliseringsinstituttet vol. 01, no. 03, pp. 1-37, november 2016 Værdiskabelse ved brug af business analytics i virksomhedens forretningsmodel Forfattere: Jakob Krøgh Carlsen Cand.it i IT-ledelse Morten Thestrup Andersen Cand.it i IT-ledelse Pernille Kræmmergaard Professor og Direktør, Digitaliseringsinstituttet ABSTRACT: I takt med den markante forøgelse i mængden af data samt den teknologiske udvikling indenfor sofistikeret dataanalyse, er interessen for business analytics (BA) stærkt stigende. På trods af dette savner litteraturen et holistisk overblik over de værdiskabende muligheder, BA kan bibringe en virksomhed. Således bestræbes det i denne artikel at kaste et nyt lys over BA, ved at indtænke det i en kontekst af forretningsmodeller, i relation til det mest anerkendte, teoretiske rammeværk for forretningsmodeller Business Model Canvas (BMC). Nærmere bestemt undersøges det, hvordan BA kan skabe værdi i hver enkelt byggesten, der tilsammen udgør BMC. KEYWORDS: business analytics; business intelligence; forretningsmodel; business model canvas; værdiskabelse; litteraturstudie.

2 1 Biografier Jakob Krøgh Carlsen har en kandidat i IT-ledelse fra Aalborg Universitet med speciale i business analytics og dets værdiskabende muligheder i forretningsmodeller. Han er særligt interesseret i udvikling af innovative IT-løsninger, og hvorledes business analytics kan bidrage til virksomheders og organisationers konkurrencedygtighed. Morten Thestrup Andersen har en kandidat i IT-ledelse fra Aalborg Universitet med speciale i business analytics og dets værdiskabende muligheder i forretningsmodeller. Han er optaget af IT som transformativ driver i virksomheder, herunder i særdeleshed hvordan dataanalyse kan transformere virksomheder til at gå fra intuitionsbaserede beslutninger til datadrevne. Pernille Kræmmergaard er direktør og grundlægger af Digitaliseringsinstituttet, som udbyder kompetenceudvikling inden for digital ledelse og digitalisering, hvor hun også er kursusleder på Masterclass i Digital Transformation. Derudover er hun Professor ved Aalborg Universitet, hvor hun i mere end 15 år har udviklet masteruddannelser inden for Ledelse og IT. I de sidste 25 år, har Pernille forsket i digitalisering og ITledelse, hvor hun er drevet af at teori og forskning kan og skal gøre en forskel i praksis, og er blandt andet ekstern evaluator for Rigsrevisionen, Digital vismand udpeget af ATV samt flittig anvendt rådgiver og foredragsholder i danske virksomheder. 1

3 2 Indledning Som følge af en øget grad af digitalisering, er der de seneste år fundet en regulær dataeksplosion sted 1. Muligheden og behovet for at anvende sofistikerede analytiske metoder og teknologier til at skabe værdi med data er således tiltagende 2. En kendsgerning markedsledende virksomheder har taget bestik af og øjnet potentialet i at investere i disse teknologier for at skabe konkurrencemæssige fordele 3. Eksempelvis håndterer Walmart mere end 1 million kundetransaktioner pr. time og producerer i en 24-timers periode 2.5 petabyte data 4. Foruden de interne virksomhedsdata er eksternt data ligeledes blevet en værdifuld ressource. Den eksterne data kan komme fra en lang række kilder, såsom sociale medier, online søgninger, købshistorik, sensordata, GPS, transaktioner m.m. Den markante forøgelse af data har blandt andet bidraget til afstedkommelsen af begrebet Big Data. Big Data beskrives ofte som bestående af 4 dimensioner (V er): volume, velocity, variety og veracity. Ifølge Kabir og Carayannis (2013) henviser Big Data som begreb først og fremmest til en anseelig mængde data (volume). Velocity vedrører analysen af data; da data kan indsamles hvert eneste sekund bliver det hurtigt forældet, hvorfor det er vigtigt at kunne gøre brug af det så hurtigt som muligt. Den tredje dimension, variety, omhandler de forskellige typer af data, herunder ustruktureret og struktureret data, tekstdata, videodata osv. Endelig angår den sidste dimension, veracity, den usikkerhed der er forbundet med data; da det kommer i så store mængder og typer, kan det siges at indeholde betydelige mængder støj 5. For at kunne skabe værdi med data er det således nødvendigt først og fremmest at råde over en vis mængde data og dernæst være i stand til at kunne tilvejebringe dataanalyser. Måden hvorpå betydelige mængder data kan håndteres er ved hjælp af business analytics (BA), da det indbefatter intern såvel som ekstern data, struktureret samt ustruktureret data og overordnet set mere komplekse, analytiske metoder 6. BA forveksles som begreb dog ofte med business intelligence (BI) 7. BI kan med udgangspunkt i historiske datasæt eksempelvis oplyse, hvor meget en bestemt forretningsenhed har omsat for den seneste måned 8. Da der blot er tale om historisk data, har BI dog dets klare begrænsninger; det er bagudrettet og er dermed primært anvendeligt i et operationelt henseende i en virksomhed 9. Omvendt har BA et mere strategisk sigte; det er fremadskuende, proaktivt og kan eksempelvis assistere en virksomhed i beslutningen om, hvilke produkter og 1 Acito et al Ransbotham et al Marshall, Mueck and Shockley, 2015, s Acito et al Liu, 2014, s Liu, 2014, s Chae & Olson, 2013, s Năstase & Stoica, 2010, s Năstase & Stoica, 2010, s

4 markeder der bør satses på 10. Eksempelvis sætter Maisel & Cokins ord på begrebsforskellen på følgende vis: Analytics simplify data to amplify its value. The power of analytics is to reduce huge volumes of data into revealing and actionable insight. More traditional business intelligence (BI), by contrast, mainly summarized historical data, typically in table reports and graphs. BI consumes stored information, whereas analytics produces new information 11. Således har vi med denne artikel primært valgt at holde fokus på business analytics og de muligheder, det har for at skabe værdi for virksomheder. Den øgede interesse for BA kan en Google Scholar-søgning på business analytics bevidne, hvor der siden 2012 er publiceret artikler herom, svarende til ca. én artikel i timen 12. Set i lyset heraf er det ikke overraskende, at Davenport og Patil (2012) har udråbt data scientists som the sexiest job of the 21st century 13. Den markante interesse for BA kan ses som et vidnesbyrd for dets potentielle værdi. Der er dog til stadighed tale om et relativt nyt fænomen; forskningsfeltet om BA er først at begyndt at tage fart fra Ligeledes er der tale om en kompleks kapabilitet at erhverve sig som virksomhed 15. På trods af den store mængde litteratur om BA er omfanget, hvormed der er forsøgt at skabe et overblik over BA s anvendelsesmuligheder imidlertid begrænset. Incitamentet bag denne artikel er dermed, at imødekomme de udfordringer mange virksomheder sandsynligvis er omfattet af, når de skal forsøge at skabe sig et overblik over de vidtgående, værdiskabende muligheder, BA kan bidrage med. Vi vil med denne artikel således bestræbe os på at kaste et nyt lys over BA, ved at indtænke det i en kontekst af forretningsmodeller, i relation til det mest anerkendte, teoretiske rammeværk for forretningsmodeller BMC. Ved at undersøge hvorledes BA kan anvendes i hver af de ni byggesten, der tilsammen konstituerer en forretningsmodel, er det vores tanke, at denne kombination af tidligere adskilt viden kan bidrage til et givtigt, holistisk overblik over BA s muligheder for at skabe værdi i en virksomhed. Artiklens formål er således at besvare følgende forskningsspørgsmål; Hvordan kan business analytics bidrage til værdiskabelse i hver af de ni byggesten, der tilsammen konstituerer en forretningsmodel?. Spørgsmålet besvares gennem en analyse af akademiske artikler indenfor emnet. I næste afsnit vil Business Model Canvas blive præsenteret efterfulgt af en gennemgang af artiklens metode samt oversigt over de artikler, som indgår i analysen. Dernæst præsenteres analysens resultater, og forskningsspørgsmålet besvares. Sluttelig diskuteres analysen og konklusioner præsenteres. 10 Năstase & Stoica, 2010, s Maisel & Cokins, 2015, s Acito et al Acito et al Scopus.com 15 Ward et al. 2014, s

5 3 Business Model Canvas 3.1 Indledning Business Model Canvas er udviklet af Alexander Osterwalder og Yves Pigneur i samarbejde med 470 praktikere fra 45 lande, og forfatterne selv beskriver rammeværket som: a shared language for describing, visualizing, assessing, and changing business models 16. BMC indgår i bogen Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers (2010), og søges der på business model* på Google Scholar, fremgår bogen som den mest citerede med henvisninger. Desuden tæller listen over førende virksomheder, der anvender rammeværket, Microsoft, Deloitte, Intel, Oracle og mange flere 17. BMC består af i alt ni byggesten, der kort uddybes i følgende afsnit. A business model describes the rationale of how an organization creates, delivers, and captures value 18 Figur 1 - Business Model Canvas 16 Osterwalder & Pigneur, 2010, s businessmodelgeneration.com 18 Osterwalder & Pigneur, 2010, s. 14 4

6 - Customer segments handler om at definere, hvilke grupper af kunder en virksomhed bør koncentrere sig om. For bedst at leve op til specifikke kundekrav opdeles de i segmenter, der har visse fællestræk. En forretningsmodel bør designes omkring et eller flere segmenter, hvorfor det er nødvendigt med et indgående kendskab til netop de segmenters behov Value propositions omhandler udvalgte produkter og services, som tilsammen skaber værdi og fordele for det specifikke segment, der sigtes efter. Value proposition er den primære årsag til, at segmentet vælger ét firma over et andet, da de her får opfyldt et behov eller løst et problem Channels vedrører hvorledes der skabes opmærksomhed omkring virksomhedens produkt eller service, samt hvordan det sælges og leveres til kunden. Dette kan enten gøres direkte gennem egne kanaler eller indirekte gennem forhandleres eller partneres kanaler. Det er også her, at kunderne kommer i kontakt med virksomheden, hvilket er en væsentlig del af kundeoplevelsen Customer relationships beskriver hvilket forhold, en virksomhed ønsker at etablere med sine kunder, og kan enten være personlig, automatiseret eller et sted der imellem. Kunderelationer kan være drevet af følgende motiver: kundeerhvervelse, -fastholdelse eller øget salg (upselling) Revenue streams henviser til de indtægtskilder, der er i en virksomheds forretningsmodel fra hvert customer segment. Revenue streams omhandler den bestemte betalingsform/indtægtskilde, der vælges, heriblandt abonnementsordninger, reklamering og engangssalg af fysiske varer. Derudover omhandler byggestenen prisfastsættelse, hhv. fixed pricing, dvs. priser, der er baseret på statiske variable såsom produktspecifikationer og dynamic pricing, som henviser til priser baseret på markedsvilkår; eksempelvis udbud-efterspørgselsforhold Key resources muliggør tilvejebringelsen af dens value proposition(s). Disse omfatter fysiske, finansielle, intellektuelle samt menneskelige ressourcer Key activities er de vigtigste handlinger, som virksomheden skal udføre i deres specifikke forretningsmodel. Disse kan være enten produktion, problemløsning eller udvikling/vedligeholdelse af et netværk/platform Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s. 37 5

7 - Key partnerships omhandler virksomhedens netværk af leverandører og partnere, som muliggør forretningsmodellen. Det er en sjældenhed, at en virksomhed kan håndtere samtlige arbejdsopgaver egenhændigt, hvorfor det ofte er fordelagtigt at etablere partnerskaber 26 - Cost structure beskriver alle de væsentlige omkostninger, der er forbundet med den givne forretningsmodel. Mange af de førnævnte byggesten kan alle siges at være forbundet med omkostninger. Dog sondres der overordnet set mellem, hvorvidt en forretningsmodel er cost-driven og fokuserer på at minimere omkostninger eller value-driven og dermed større fokus på at skabe det helt rigtige produkt 27. Da BMC har et holistisk blik på forretningsmodeller og samtidig er opdelt i ni distinkte byggesten, er den velegnet til at analysere, hvor BA kan inkorporeres i en hvilken som helst forretningsmodel. Dette gøres ved at gå i dybden i hver enkelt byggesten, og se hvorledes BA kan løse de dertilhørende udfordringer og bidrage til værdiskabende muligheder. 4 Metode Det metodiske ophav for litteraturstudiet udspringer fra Webster & Watsons artikel Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. Da BMC som rammeværk består af ni byggesten, bliver de i analysen anvendt som ni, prædefinerede kategorier, hvor vi undersøger, hvordan BA kan anvendes til at skabe værdi i hver af byggestenene. Der er udvalgt 20 velciterede og relevante akademiske artikler som alle har været publiceret i internationale tidsskrifter. De 20 artikler figurerer i tabel 1, på side 8, og er rangeret efter antallet af byggesten, de berører. Eksempelvis berører den øverste artikel samtlige byggesten, mens den nederste blot vedrører to byggesten. 26 Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s

8 Customer Segments Value Proposition Channels Customer Relationships Revenue Streams Key Resources Key Activities Key Partnerships Cost Structure Tabel 1 Samlet artikelpujle - rangeret efter antal berørte byggesten Building Blocks Referencer 1. Kohavi, R., Rothleder, N.J. & X X X X X X X X X Simoudis, E. (2002). 2. Chae, B. (Kevin), & Olson, D. L. (2013) X X X X X X X X 3. Năstase, P., & Stoica, D. (2011) X X X X X X X X 4. Sharma, R., Mithas, S., & X X X X X X X Kankanhalli, A. (2014) 5. Acito, F., & Khatri, V. (2014) X X X X X X X 6. Sprongl, P. (2013) X X X X X X 7. Lavalle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, M. S., & Kruschwitz, N. (2011) X X X X X X 8. Davenport, T. H. (2010) X X X X X 9. Harris, J. G. & Davenport, T. H. (2007) X X X X X 10. Klatt, T., Schlaefke, M., & Moeller, K. (2011) X X X X X 11. Lee, P. M. (2013) X X X X X 12. Liu, Y. (2014) X X X X X 13. Maisel, L., & Cokins, G. (2014) X X X X X 14. Mithas, S., Lee, M. R., Earley, S., Murugesan, S., & Djavanshir, R. (2013) X X X X 15. Wilson, E., & Demers, M. (2014) X X X X 16. Shanks, G., & Bekmamedova, N. (2012) X X X X 17. Kiron, D., & Shockley, R. (2011) X X X X 18. Kiron, D., Ferguson, R. B. & Prentice, P. K. (2013) X X X X 19. Holsapple, C., Lee-Post, A., & Pakath, R. (2014) X X X 20. Cokins, B. G. (2014) X X I alt:

9 5 Analyse BA i relation til BMC I det følgende afsnit vil litteraturstudiets resultater præsenteres. Da BMC er et bredtfavnende rammeværk, der skildrer en forretningsmodel på holistisk vis, vil analysen både berøre hvorledes BA kan understøtte aktiviteter under hver byggesten, samt hvad der skal tages højde for, hvis BA skal inkorporeres i en given forretningsmodel. 5.1 Customer segments Ud fra litteraturen er der identificeret en række punkter, som kan relateres til denne byggesten, der omhandler segmentering og kundebehov. Disse punkter omhandler hvorledes BA kan anvendes til at skabe kundeprofiler, udpege profitable kunder, segmenteringsmetoder samt de gevinster en virksomhed kan forvente ved at segmentere med BA. Et kundesegment er en gruppe af mennesker eller organisationer, som har en række fællestræk, hvad angår behov og adfærd, som en virksomhed forsøger at nå samt koncentrere sig om 28. For at kunne udvikle og tilpasse den rigtige value proposition til et segment er det gavnligt at have et indgående kendskab til segmentets typiske kundeprofil. I denne sammenhæng kan BA være et nyttigt værktøj til at skabe en eksakt profil af kunden - allerede i 2007 forudså Davenport & Harris følgende: Companies will soon be able to create fairly exhaustive, highly accurate profiles of customers without having had any direct interaction with them. They ll be able to get to know you intimately without your knowledge. 29. Dermed kan dataindsamling- og analyser potentielt give en større kundeindsigt, end der eksempelvis vil kunne skabes via en fysisk, personlig interaktion. Den store, mangfoldige datamængde kan give en indsigt om kunders forskellige handlemønstre og præferencer, som ellers ville have været utilgængeligt, og kunden ikke nødvendigvis ville være villig til at oplyse. Et væsentligt formål ved segmentering er dog ikke blot at identificere potentielle kundesegmenter, men i lige så høj grad at identificere de mest profitable grupper, da det i sidste ende er dem, der kan sikre virksomhedens overlevelse 30. Market analytics kan anvendes til at identificere henholdsvis de bedste og mindst attraktive kunder, således fokus kan rettes mod de værdifulde 31. Sammenfattende kan BA være med til at give svar på 28 Osterwalder & Pigneur, 2010, s Davenport & Harris, 2007, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Davenport & Harris, 2007, s. 44 8

10 følgende: [...] business analytics can answer how much can optimally be spent retaining, growing, winning back, and acquiring the attractive microsegment types of customers that are desired. 32. Metoden, hvorpå den dybe kundeindsigt kan opnås, er bl.a. ved at sammensætte data fra forskellige kontaktpunkter/kilder eksempelvis fra call centre, internettet, fysiske butikker osv. 33. Dataanalyse, der omhandler kunder, benævnes desuden flere steder i litteraturen som customer analytics. Når der er indsamlet en tilstrækkelig mængde data, kan data mining-teknikker tages i brug, herunder teknikken clustering, der kan gruppere objekter med fællestræk dvs. en form for segmentering 34. Dernæst kan predictive analytics benyttes til at komme med forudsigelser og forslag til bestemte handlinger. Gevinsterne ved segmenteringsanalysen er dermed en større andel af kundens transaktioner (share of wallet), øget kundetilfredshed, fastholdelse og forbedret respons på marketingskampagner Value proposition En virksomheds value proposition er den primære grund til, at kunderne tilvælger én virksomhed over en anden. Der søges enten at løse et problem eller afdække et kundebehov. Osterwalder og Pigneur lægger i teorien vægt på, at value proposition er et parameter, hvorpå en virksomhed kan differentiere sig på en synlig facon overfor kunden, hvortil de nævner en række måder, hvorpå dette kan finde sted. Overordnet set beskæftiger den behandlede litteratur sig med indsamling af kundedata med henblik på at skræddersy produkter/services til den enkelte kunde. Kundeindsigt er en værdifuld kilde til konstant at være opdateret med kundernes behov og tilpasse produkterne derefter 36. BA kan muliggøre, at en virksomhed kan skræddersy (customization) dens value proposition til den enkelte kunde og derved skabe øget værdi for kunden såvel som virksomheden 37. Dette sker ved, at kunden får tilbudt relevante produkter og services, mens virksomheden omvendt koncentrerer sig om at tilbyde netop det, der er efterspørgsel på. Dette kan eksempelvis ske vha. data mining: By uncovering patterns in the data set, data mining can predict, associate and cluster events, products, or customers in a more effective manner so that the organization could provide better products or services to the customers [...] 38. Et konkret eksempel herpå er Netflix recommender system, der vha. machine learning-algoritmer giver kunden et forslag på film og serier (value proposition), som sandsynligvis vil falde i vedkommendes smag 39. BA er desuden en kilde til konstant innovation, i særdeleshed ved internet-baserede 32 Maisel & Cokins, 2014, s Sprongl, 2013, s Lee, 2013, s Shanks & Bekmamedova, 2012, s. 239; Klatt et al., 2011, s Kruger & Johnson, 2009, som citeret i Năstase & Stoica, 2011, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Lee, 2013, s Sharma et al., 2014, s

11 tjenester, hvor der genereres en anseelig mængde brugerdata, hvormed der løbende kan innoveres på eksisterende produkter/services 40. Ét af hovedspørgsmålene i forbindelse med value proposition i Osterwalder & Pigneurs bog, omhandler hvilken samling af produkter/services, der bør tilbydes til det enkelte kundesegment. BA kan ligeledes være behjælpeligt i denne sammenhæng; [...] product portfolio determination can also be studied using data mining. 41. BA kan desuden bidrage til at forudse trends i markedet, så der kan tilbydes produkter/services, der matcher kundernes nuværende samt fremtidige krav, hvilket kan være en konkurrencemæssig fordel 42. Davenport & Harris lægger vægt på, at virksomheder skal være transparente omkring deres indsamling af kundedata: The value proposition must be clear; customers must know what they ll get for allowing their purchase behavior to be monitored 43. Et eksempel herpå er det danske hotelkoncept nustay.dk, hvor kunden indvilger i at lade sig monitorere mod at blive matchet med et skræddersyet hoteltilbud, hvor pris, faciliteter mv. matcher kundens præferencer. Konceptet er bygget op omkring dataindsamlingen, og gevinsten er for kunden tydelig. Således er der tale om et win-win-scenarie, hvor data skaber værdi for både virksomhed og kunder: Companies engaging in customer analytics and related marketing initiatives need to keep win-win in mind when collecting and handling customer data Channels I litteraturen hersker der bred enighed om, at marketingstiltag i høj grad kan optimeres vha. BA-initiativer. I forbindelse med skabelsen af opmærksomhed omkring virksomhedens value proposition er et centralt spørgsmål, hvilken sammensætning af mediekanaler der skal satses på. Mediemikset bør desuden stemme overens med de udvalgte segmenters præferencer 45. Dermed kan reklamefremstød skræddersyes til det valgte segment, hvor der formodes at herske en interesse for produktet/servicen 46. Hvad angår kundedata, som typisk opbevares i et data warehouse, er særligt demografisk såvel som psykografisk data relevant i marketingstiltag. Disse typer data kan ydermere fungere som et salgsobjekt til andre virksomheder, der ligeledes måtte have interesse i de pågældende segmenter 47. Dette kan desuden relateres til byggestenene revenue streams og key partnerships, da salg af data kan anses som en indtægtskilde og udvikle sig til et 40 Kiron et al., 2013, s Lee, 2013, s Lavalle et al., 2011, s. 24; Chae & Olson, 2013, s. 15; Acito & Khatri, 2014, s Harris & Davenport, 2007, s Harris & Davenport, 2007, s Lavalle et al., 2011, s Davenport & Harris, 2007, s Davenport & Harris, 2007, s. 45; Shanks & Bekmamedova, 2012, s

12 samarbejde. BA kan ved at analysere kundedata fastslå, hvor effektiv en given reklamekampagne har været 48, mens predictive analytics yderligere kan benyttes til at evaluere tidligere reklamefremstød (promotion analysis) og komme med ændringsforslag til, hvorledes disse kan optimeres fremadrettet 49. Byggestenen vedrører yderligere, hvorledes virksomheder gør det muligt for kunderne at købe de pågældende produkter/services. Dette omhandler med andre ord, hvilke salgskanaler en virksomhed kan benytte sig af. Den angivne litteratur konstaterer, at BA kan understøtte salg i bred forstand, men beretter kun om BA i forbindelse med udvælgelsen af salgskanaler i begrænset omfang. Steve Lavalle et al. nævner i forbindelse med en opremsning af relativt let opnåelige BA-tiltag, at; [...] pursuing the best channel strategy [...] will be first in line to gain business advantage from analytics 50. Udvælgelsen af en kanalstrategi er således en måde, hvorpå analytisk indsigt kan omsættes til handlinger og forholdsvis hurtigt levere værdi. Ved at virksomheder vha. BA; [...] listen to customers unique wants and needs about channel and product preferences. 51, kan de opnå brugbare inputs til beslutningen om salgskanaler. Der hersker i den angivne litteratur bred enighed om, at BA kan optimere leveringen af produkter/services. Der vil ofte være en række faktorer, som kan influere en leverance - faktorer, som BA kan være med til analysere, komme med forudsigelser omkring og anvise optimale løsningsforslag til. Et eksempel herpå er Walmart, der vha. diverse sociale medier analyserer, hvilke produkter der forekommer populære i forskellige geografiske regioner, således der leveres tilstrækkelige mængder af disse produkter til de pågældende regioner 52. Andre faktorer, der i litteraturen nævnes, indbefatter klimamodeller, der muliggør mere effektiv levering, GPS-navigation, der på baggrund af real time-trafikforhold anviser alternative ruter osv. 53. Hvad angår support efter et salg, kan BA i følge Mithas et al. give virksomheder et indblik i, hvor succesfuldt de har båret sig ad. Dette kan bl.a. ske ved, at BA-systemerne får adgang til ekstern evalueringsdata fra kunder i form af evalueringsskemaer, sociale medier og diskussionsfora 54. Denne data kan herefter sammenlignes med virksomhedens interne succeskriterier og metrikker for eftersalg. Den bearbejdede litteratur har dog kun i meget begrænset omfang berettet om eftersalg og BA i forbindelse hermed. 48 Kohavi et al., 2002, s Cokins, 2014, s Lavalle et al, 2011, s Lavalle et al, 2011, s Cokins, 2014, s Cokins, 2014, s. 25; Lavalle et al., 2011, s Mithas et al., 2013, s

13 4.4 Customer relationships Customer Relationships-byggestenen handler overordnet set om at fastholde eksisterende kunder, erhverve nye og upselling - dvs. øge salget hos den enkelte kunde 55. BA kan ifølge litteraturen være behjælpelig i opnåelsen af en øget kundeforståelse og være med til at anspore eksisterende kunder til at fortsætte som kunder hos den pågældende virksomhed, samt øge loyaliteten parterne imellem 56. Nærmere bestemt kan forskellige data mining-teknikker i form af decision tree 57, statistisk regression 58 og neurale netværk 59 anvendes til at evaluere hvilke kunder, der er mest tilbøjelige til at søge mod konkurrerende virksomheder i nærmeste fremtid 60. Efter disse kunder er identificeret, kan virksomheden med fordel initiere forskellige proaktive tiltag for at fastholde disse kunder - eksempelvis tilbyde en række tillokkende, nedsatte produkter 61. Data mining kan opdage trends i eksisterende kunders adfærd, hvilket kan bidrage til en forståelse af deres fremtidige behov, hvorefter predictive analytics kan anvendes til at skræddersy relevante value propositions og derved øge indtjeningen fra disse kunder 62. Alt andet lige kan det derfor hævdes, at det er fordelagtigt at koncentrere sine BA-initiativer omkring eksisterende kunder, da; [...] it has long been recognized that cross-selling or upselling to current customers is more profitable than finding and creating new customers. 63. Al kunderelateret data og behandling deraf foregår typisk i customer relationship management-systemer (CRM). Litteraturen har ikke eksplicit forholdt sig til erhvervelsen af nye kunder, og hvorledes BA kan bidrage hertil, om end det til dels berøres i byggestenene customer segments og channels. Den beretter dog i begrænset omfang om, hvorledes BA kan forbedre CRM-systemer og har således relevans i både erhvervelsen og fastholdelsen af kunder samt upselling. 55 Osterwalder & Pigneur, 2010, s Davenport & Harris, 2007, s. 45; Năstase & Stoica, 2011, s Decision trees er en af de mest almindeligt anvendte teknikker blandt forretningsanalytikere. Udover at kunne hjælpe med forudsigelser og klassificeringer, er det også et effektivt redskab til at forstå forskellige variablers adfærd (analyticsvidhya.com). 58 Statistisk regression kan anvendes til at teste en teoretisk årsagssammenhæng og er blandt de mest anvendte statistiske teknikker. Nærmere bestemt estimeres forholdet mellem én uafhængig variabel (forudsigende eller forklarende) og én afhængig variable (respons eller udfald) (statistics.com). 59 Neurale netværk henviser til et biologisk inspireret programmeringsparadigme, hvilket kan muliggøre at en computer kan lære fra observeret data (neuralnetworksanddeeplearning.com). 60 Lee, 2013, s Lee, 2013, s Acito & Khatri, 2014, s Acito & Khatri, 2014, s

14 4.5 Revenue streams Overordnet set nævnes der i litteraturen indtil flere gange, at BA kan påvirke profit og revenue streams i positiv grad. Det bliver dog ofte nævnt relativ kortfattet, hvor der konstateres, at forskellige BA-tiltag kan øge virksomhedens profit som en konsekvens af forbedret beslutningstagning 64. Teorien om revenue streams omhandler primært forskellige betalingsformer; eksempelvis abonnementsordninger, reklamering og engangssalg af fysiske varer 65. Den angivne litteratur omtaler ikke BA i relation til disse betalingsformer. Derimod forholder den sig i høj grad til prisfastsættelse af produkter/services. Som nævnt i teorien sondres der mellem henholdsvis fixed pricing og dynamic pricing. Fixed pricing henviser til prædefinerede priser, der er baseret på statiske variabler, såsom antal funktioner eller specifikationer et produkt måtte indeholde 66. Dynamic pricing er derimod priser, der baserer sig på markedsvilkår og derfor varierer. Markedsvilkårene indbefatter bl.a. udbud-efterspørgsel samt diverse forhandlinger og auktioner 67. Der nævnes indtil flere gange i litteraturen, at BA kan optimere prisfastsættelse. Dette kan relateres til fixed såvel som dynamic pricing. Fixed pricing kan bl.a. omhandle analyser af data om segmenter eller individer, hvor der hersker en række karakteristika, der kan være med til at determinere en pris, der er ideel for virksomheden. Et eksempel herpå kan være et forsikringsfirma; [...] an insurance company analyzes data in order to provide an optimally priced policy to an existing customer 68. Et andet eksempel på fixed pricing kunne være en global virksomheds ekspandering til nye lande, hvor der hersker en række karakteristika såsom skatteforhold, afgiftsniveau og andet lovgivning, der kan influere den faste pris - forhold, der kan analyseres vha. BA. Størstedelen af de konkrete eksempler omhandler dog, hvorledes BA kan inddrages til den dynamiske prisfastsættelse. Dette skyldes formentlig, at denne type prisfastsættelse alt andet lige kræver et mere omfattende analysearbejde, hvor BA således kommer til sin ret, da der her kan analyseres et væld af faktorer. Hvad angår udbud-efterspørgsel (real time market), nævner Kohavi et al., at kundedata fra et CRM-system i samspil med et ERP-system kan muliggøre en dynamisk prisfastsættelse; [...] they are better able to capture up-to-the-minute data about demand for a particular product, as well as data of similar granularity about the supply of corresponding data. Analyzing these two data streams, organizations optimize the price of a particular product along several dimensions so demand meets available supply [...] 69. Dette medfører, at det er blevet muligt at prisfastsætte tusindvis af varer samtidigt ved adskillige lokationer, for at opnå optimal 64 Wilson & Demers, 2014, s. 7; Holsapple et al., 2014, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Kohavi et al., 2002, s Kohavi et al., 2002, s

15 indtjening 70. Hvad angår de specifikke analysemetoder, kan prisoptimering ske vha. data mining-teknikker: Price optimization using both predictive and prescriptive analytics [...] The analysis of large sets of historical sales data helps to find patterns in consumer purchase behaviors. This pattern discovery, combined with optimization models, enables dynamic pricing changes over time. 71. BA kan ydermere anskueliggøre nye indtjeningsmuligheder på baggrund af det indsamlede og analyserede data: [...] it outlines where and when it is necessary to ensure the business can quickly respond to varying conditions and uncover and capture new revenue opportunities for the organization. 72. Som nævnt under byggestenen channels, kan en virksomheds data udvikle sig til en yderligere indtægtskilde. En virksomheds databaser såvel som data warehouses kan rumme en anseelig mængde data, som ikke nødvendigvis alt sammen er brugbart for den pågældende virksomhed, men derimod kan være værdifuld for andre virksomheder. Dette data kan sælges videre, og der kan således opstå et muligt samarbejde de to virksomheder imellem (jf. Key partnerships). 4.6 Key resources Key resources handler ifølge teorien om de væsentligste ressourcer, der muliggør forretningsmodellen som helhed 73. Da vi kombinerer BA med BMC, har vi hovedsageligt valgt at anskue det ud fra hvilke ressourcer, der muliggør anvendelsen af BA. Litteraturen beskæftiger sig dog enkelte steder med, hvorledes BA kan bidrage til en anskaffelse af forskellige ressourcer, heriblandt menneskelige kompetencer. For at realisere brugen af BA hersker der en række nødvendige fysiske ressourcer, herunder data warehouse, diverse it-systemer - eksempelvis en enterprise analytics platform, dvs. en tværgående, organisatorisk BAplatform, hvor diverse data og indsigter kan deles på tværs af organisatoriske skel. Ligeledes er en populær itressource et ERP-system, der ofte fungerer som et centraliseret opbevaringssted for interne data samt en organisations primære it-infrastruktur for data 74. Således er det en forudsætning, at en organisation råder over hardware, der er i stand til at kapere og lagre store mængder data 75. I en BA-kontekst vedrører de intellektuelle ressourcer ensidigt data. Før der påbegyndes en indsamling af data, er det ifølge Kohavi et al. fordelagtigt at opstille en række målsætninger for, hvad dataen i sidste ende skal anvendes til, således der indsamles relevant data, og den efterfølgende dataanalyse ikke udføres forhastet og 70 Năstase & Stoica, 2010, s Chae & Olson, 2013, s Năstase & Stoica, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Chae & Olson, 2013, s Kohavi et al., 2002, s

16 på må og få 76. Dernæst er det vigtigt at indsamle data fra en række kilder, internt såvel som eksternt, da den efterfølgende analyse alt andet lige vil blive mere givende 77. Den interne data bør indsamles fra så mange forretningsområder som muligt, mens det er vanskeligt at give definitive svar på, hvorfra eksternt data skal indsamles 78. Ydermere er det væsentligt, at dataen opfylder en række kvalitetskrav; if the data the organization is using isn t at least reliable, accurate, timely and adequate, the results of analytics will be meaningless 79. De oplistede kvalitetskrav for indsamling af data viser desuden et vist sammenfald med de førnævnte fire V er for Big Data, hvilket vidner om sammenhængen mellem BA og Big Data (jf. indledning). Davenport et al. uddyber i denne sammenhæng, at dataene ikke skal være perfekt/udtømmende, men blot; [...] sufficient to understand trends that matter 80. Derudover bør en organisation være optaget af at nedbringe cycle time af indsamlingen, analysen og de efterfølgende handlinger på baggrund af data, således den enkelte ansatte bliver empowered til at træffe selvstændige beslutninger 81. Desuden medvirker en reduktion af cycle time til, at dataene ikke bliver forældede, før de kan anvendes 82. Endelig kan data bidrage til at anskaffe de ideelle, menneskelige ressourcer for forretningsmodellen. Et eksempel herpå er indsamling af data om afgåede medarbejderes karaktertræk, karakteristikker mv., som kan bidrage til, at organisationen opnår et indblik i, hvilke medarbejdere der fremadrettet bør rekrutteres 83. Derudover skabes der et kendskab til hvilke nuværende medarbejdere, der måtte være tilbøjelige til at forlade virksomheden, hvormed en række proaktive ledelsesindgreb kan initieres som modreaktion 84. Eftersom BA er et videnstungt arbejde, kræver det højtspecialiserede menneskelige ressourcer med tekniske analysefærdigheder. Dermed står en virksomhed med valget om at opkvalificere nuværende ansatte til at kunne udføre analysearbejdet, rekruttere nye ansatte og/eller outsource dele af eller hele BA-kapabiliteterne (jf. Key partnerships). Klatt et al. påpeger, at eksisterende medarbejdere bør få mulighed for at gennemgå en personlig udvikling med BA og gradvist opbygge dertilhørende kompetencer 85. BA-kapabiliteter kan indbefatte en bred palette af teknikker og modeller; [...] techniques that are quantitative, qualitative, and combinations, using statistical techniques, using systematic reasoning, working effectively with models that are: 76 Kohavi et al., 2002, s Kohavi et al., 2002, s Klatt et al., 2011, s Kiron et al., 2013, s Davenport et al., 2010, s Kohavi et al., 2002, s Liu, 2014, s Cokins, 2014, s Cokins, 2014, s Klatt et al., 2011, s

17 descriptive/explanatory, predictive, or prescriptive [...] 86. Om end BA-systemer og dertilhørende teknikker kan give dybdegående indsigt og anvisninger, vil det ofte ske på et kvantitativt datagrundlag, hvor Clyde et al. påpeger, at der i sidste ende bør være en menneskelig dømmekraft til stede, der træffer de endelige, afgørende beslutninger 87. Yderligere kan BA være behjælpeligt i forbindelse med rekruttering af ansatte - nærmere bestemt kan det give svar på den ideelle sammensætning af ansatte samt hvem og hvor mange, der bør ansættes 88. Ifølge Davenport et al. betragter de bedste organisationer ikke blot de ansatte som individer, men ligeledes en kilde af kollektiv data, der kan analyseres 89. Foruden at bidrage til bedre rekruttering kan netop denne type data være værdifuld for særligt en HR-afdeling, hvor der kan udvikles en række tiltag, der understøtter og tilgodeser de herskende værdier i organisationen, hvilket kan booste medarbejdertilfredsheden og dermed øge fastholdelsen af medarbejdere (retention rates), produktiviteten, revenue m.m Key activities Overordnet set kan nærværende byggesten anskues fra to dimensioner; dels hvilke key activities der kan forbedres vha. BA, dels hvilke key activities der er væsentlige for at få BA til at fungere i en virksomheds forretningsmodel. Osterwalder & Pigneur inddeler i teorien key activities i tre overordnede kategorier: produktion, problemløsning og platform/netværk 91. Den angivne litteratur kan relateres til de to førstnævnte, mens platform/netværk ikke har kunnet kombineres. Grundlæggende set handler BA om at analysere forretningsproblemer og producere forslag til forretningsforbedringer 92. En virksomhed vil ofte stå overfor en række problemstillinger, der skal løses, hvor der kan opstilles en til flere hypoteser om den bedste løsning. I denne forbindelse kan BA bidrage til at beeller afkræfte disse hypoteser 93. Udover blot at have en be- eller afkræftende funktion, kan BA være med til at opdage ny viden: If their hypothesis is confirmed, that is fine; but if the conclusion has surprises, then new knowledge has been uncovered Clyde et al., 2014, s Clyde et al., 2014, s Davenport et al., 2010, s Davenport et al., 2010, s Davenport et al., 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Sprongl, 2013, s Maisel & Cokins, 2015, s Maisel & Cokins, 2015, s

18 Hvad angår produktionsvirksomheder, som ofte er afhængige af en værdikæde, nævnes det specifikt i litteraturen, hvordan disse kan optimeres vha. BA. Năstase & Stoica opremser i følgende citat de produktionsaktiviteter, der kan influeres positivt med BA: Inbound logistics: receiving, storing, inventory control and transportation scheduling [...] Operations: including factors such as packaging, equipment maintenance, testing and all activities that add value from the raw material to final product. 95. For de BA-relaterede key activities kan det siges, at der er en vis sammenhæng og dermed sammenfald i pointer med byggestenen key resources, idet de forskellige BA-relaterede aktiviteter genererer intellektuelle ressourcer (data) - og omvendt muliggør de fysiske ressourcer, i form af BA-systemer, en række aktiviteter. Som nævnt i key resources er en essentiel aktivitet at indsamle data, for at det kan blive en intellektuel ressource i en virksomhed. Aktiviteterne herunder er opstilling af mål og metrikker for indsamlingen af data, hvorefter det kan transformeres til relevant information til analyser - jf. Key resources 96. I forbindelse med analysen af data er der ligeledes en række aktiviteter, eksempelvis; data mining, data warehousing, text mining, visual mining, query-based-analyse osv. 97. Dette kan anvendes til et yderligere væld af aktiviteter, heriblandt udvikling af diverse forudsigelser/hypoteser, såkaldte what if -scenarier for at styre det daglige arbejde, tilpasse strategier, evaluere virksomhedens præstationsniveau, samt de førnævnte problemløsningsaktiviteter Key partnerships Overordnet set kan det om følgende byggesten siges, at den blandt de ni byggesten i mindst grad er repræsenteret i den læste BA-litteratur. De fire angivne kilder (jf. tabel 1) beretter desuden kun på kortfattet vis om noget, der kan relateres til partnerskaber. BA er som nævnt en videnstung kompetence, som vil kræve væsentlige ressourcer at etablere internt i en virksomhed. Derfor er en central beslutning, hvorvidt BA-aktiviteterne skal udføres internt eller eksternt ved at outsource kompetencen til en specialiseret partner 99. Outsources BA til en ekstern partner, kan det betegnes som en køber-leverandør-relation 100. Motivationen kan ifølge Osterwalder & Pigneur anses som; acquisition of particular resources or activities 101, dvs. en virksomhed outsourcer med henblik på at udvide dets kompetencer og formåen til at træffe bedre beslutninger mv. 95 Năstase & Stoica, 2011, s Năstase & Stoica, 2011, s ; Kohavi et al., 2002, s Holsapple et al., 2014, s. 133; Năstase & Stoica, 2011, s Holsapple et al., 2014, s Acito et al., 2014, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s Osterwalder & Pigneur, 2010, s

19 Ydermere kan BA aktivt bidrage til at evaluere valg af eksisterende, såvel som fremtidige, partnerskaber 102. Predictive analytics-teknikker kan blandt andet anvendes til at forbedre leverandørudvælgelsesprocessen, evaluere leverandørpræstationer og derved optimere værdikæden 103. Derudover kan det bidrage til en begunstiget forhandlingsposition med leverandørerne, da der kan fremvises faktabaseret data om deres præstation. Måden, hvorpå disse teknikker udføres, kan ske ved at se på store, historiske sæt af data omkring indkøbsordre og data vedrørende levering fra forskellige partnere 104. Jf. den indledningsvist omtalte begrebsforvirring, kan sidstnævnte eksempel dog snarere anses som BI end BA. Som nævnt i byggestenen revenue streams kan salg af data, der opbevares i BA-systemer, blive en yderligere indtjeningskilde. Således er det værd at have for øje, at det internt indsamlede data i en virksomhed potentielt kan have værdi i andre sammenhænge, for andre virksomheder og derved skabe nye partnerskaber. Et eksempel på en strategisk alliance i denne sammenhæng, er Vestas salg af vejrdata til Ekstra Bladet. Vestas råder over en supercomputer ved navn Firestorm, der besidder en højere regnekraft end Danmarks Meteorologiske Institut (DMI) og derved kan levere mere præcise data om vejrforhold 105. Dataen indsamles blandt andet fra de opstillede vindmøller og har således værdi i andre sammenhænge for en ikkekonkurrerende virksomhed Cost structure En virksomheds cost structure indbefatter alle omkostninger, der er forbundet med at drive forretningsmodellen. Uanset om en virksomhed opererer med en cost structure, der er value-driven eller costdriven, er det altid attråværdigt at nedbringe omkostninger 107. Den angivne litteraturs primære omdrejningspunkt er ligeledes centreret omkring omkostningsminimering, herunder en række metoder og eksempler herpå. Nærmere bestemt kan BA anvendes til at accelerere udførelsen af diverse arbejdsopgaver og reducere risikoen for, at tidskrævende fejl opstår ved at analysere årsagerne til, at fejlene hidtil er opstået 108. Dette kan bidrage til, at en virksomheds efficiens stiger og dermed nedbringer omkostningerne. Et eksempel herpå er United Parcel Service (UPS) optimering af leveringsruter, hvor de gennem analyser af data fra deres højt integrerede 102 Kohavi et al., 2002, s Chae & Olson, 2013, s Chae & Olson, 2013, s version2.dk 106 computerworld.dk 107 Osterwalder & Pigneur, 2010, s Klatt et al., 2011, s

20 data warehouses, har nedbragt deres backlog af pakker, samt sparet brændstof ved at reducere antallet af venstresving på ruterne 109. Et andet eksempel fra litteraturen angår den amerikanske engrosvirksomhed Sysco, der gennem brug af BA har sparet i omegnen af $50 millioner over seks år, ved at bibeholde deres ansatte og dermed ikke haft behov for at ansætte og oplære nye medarbejdere. Dette har de konkret opnået ved at måle og analysere på medarbejdernes tilfredshed og dernæst foretaget en række proaktive tiltag for at fastholde dem, når der forekom tilbagegang i tilfredsheden 110. Om end nedbringelse af omkostninger er en vigtig dagsorden, er det karakteristisk for virksomheder, der befinder sig på et lavt modenhedsniveau med BA, at de har et entydigt fokus på besparelser 111. Omvendt har transformed virksomheder dvs. virksomheder, der er mere garvede i deres brug af BA, en mere alsidig anvendelse af BA, hvor de foruden at fokusere på besparelser, ligeledes benytter det til innovative tiltag, differentiere sig og i det hele taget skabe værdi for kunderne 112. Jf. Osterwalder og Pigneurs sondring mellem cost-driven og value-driven cost structure, kan det derfor siges, at virksomheder, der er relativt uerfarne med BA, er tilbøjelige til at indtage en cost-drivenposition, mens erfarne BA-virksomheder i højere grad læner sig op ad en value-driven-tilgang. Ydermere kan BA benyttes til at analysere en virksomheds interne regnskab samt eksterne, fremtidige omkostningsniveau, hvormed der kan budgetteres relativt præcist og diverse ressourcer kan allokeres på hensigtsmæssig vis 113. Endelig kan det siges, at såfremt BA skal blive en forankret kapabilitet i en virksomhed, er der en række omkostninger forbundet med dels at implementere det og dels at drifte det. Den såkaldte ETL-proces (extracttransform-load), dvs. udtrækkelsen, transformationen og indlæsningen af data i et data warehouse, er typisk en kompleks proces, hvor sværhedsgraden og omkostningerne ofte undervurderes Sharma et al., 2014, s Davenport & Harris, 2010, s Lavalle et al., 2011, s. 22; Sprongl, 2013, s Lavalle et al., 2011, s Liu, 2014, s. 42; Năstase & Stoica, 2011, s Kohavi et al., 2002, 46; Năstase & Stoica, 2011, s

21 5 Opsamling Følgende tabel er en opsamling på foregående analyse af litteraturen i forhold til de ni byggesten i BMC. Opsamlingen har til hensigt at give en hurtig anskueliggørelse af litteraturstudiets væsentligste pointer og dækker både over hvorledes BA kan anvendes til at understøtte en forretningsmodel, men også hvilke tiltag og forudsætninger, der skal være på plads for at muliggøre BA. BYGGESTEN Customer segments Value proposition Channels BUSINESS ANALYTICS Kundedata kan anvendes til at skabe indsigt om kundernes handlemønstre og præferencer og dermed etablere en eksakt profil af det ønskede segment. Potentiale for større kundeindsigt, end via personlig interaktion. Market analytics kan desuden identificere de mest profitable kunder. Kundeindsigt kan opnås ved at sammensætte data fra forskellige kilder, interne såvel som eksterne. Data muliggør, at objekter med fællestræk kan grupperes. Gevinsterne består i sidste ende af øget kundetilfredshed, fastholdelse og en større andel af kundens transaktioner m.m. Data om kunderne kan give indsigt i deres behov, hvormed en virksomheds value proposition kan skræddersyes til den enkelte kunde og/eller segment. BA er en kilde til konstant innovation ved at påvise trends og sikre, at virksomheden fokuserer på nuværende og fremtidige kundebehov. Ud fra disse informationer kan en optimeret produktportefølje sammensættes. Ved indsamlingen af kundedata kan det være fordelagtigt at skabe transparens omkring dette for kunderne, således at de er opmærksomme på monitoreringen samt, at fordelene er synliggjort. Marketingstiltag kan forbedres vha. BA-initiativer ved at analysere kundedata og dermed fastslå, hvor effektiv en given reklamekampagne har været. Evaluering af tidligere reklameindsatser kan give ændringsforslag til, hvordan disse fremadrettet kan forbedres. Ved at analysere kundernes handlingsmønstre og præferencer angående salgskanaler, kan BA bidrage til input i udvælgelsen af fordelagtige salgskanaler. I forbindelse med levering af et produkt, vil der ofte herske en række faktorer, hvor BA kan medvirke til optimering samt anvise løsningsforslag. BA-systemer kan anvendes på ekstern evalueringsdata og derved vurdere, hvordan en virksomheds eftersalgsafdeling har præsteret i relation til interne succeskriterier og metrikker. 20

22 Customer relationships Revenue streams Key resources Den øgede kundeforståelse via BA kan anvendes til at identificere kunder, som er tilbøjelige til at søge mod konkurrenter, hvormed der kan initieres proaktive tiltag for at fastholde disse kunder. BA kan medvirke til at øge salget til eksisterende kunder gennem skræddersyede tilbud. Den kunderelaterede data og behandling heraf vil typisk foregå i et customer relationship management-system (CRM). Som følge af en forbedret beslutningstagning vha. BA vil en virksomheds profit og revenue streams alt andet lige forbedres. BA kan anvendes til optimeret prisfastsættelse for fixed pricing såvel som dynamic pricing. Fixed pricing kan optimeres ved eksempelvis at analysere et segments eller individers karakteristika samt andre forhold og dermed determinere en fast pris. Det er dog særlig anvendeligt ved dynamic pricing, hvor der er en lang række faktorer, herunder udbud-efterspørgselsforhold, der løbende kan determinere prisniveauet. Nye indtjeningsmuligheder kan på eksplorativ vis anskueliggøres ud fra det indsamlede og analyserede data. Det indsamlede data kan være værdifuldt for andre virksomheder og således blive et salgsobjekt. For at muliggøre brugen af BA kræver det en række fysiske ressourcer, eksempelvis diverse it-systemer, der kan lagre og kapere store mængder data. Før en dataindsamling påbegyndes, er det fordelagtigt at opstille en række målsætninger for, hvad dataene skal anvendes til. Dataene bør indsamles internt såvel som eksternt, opfylde en række kvalitetskrav, om end det ikke behøver være af udtømmende karakter. Det er væsentligt, at dataene anvendes relativt hurtigt, således de ikke bliver forældede. Da BA er et videnstungt arbejde, kræver det højtspecialiserede menneskelige ressourcer med tekniske analysefærdigheder kompetencer, der kan erhverves ved ansættelse, opkvalificering eller outsourcing. BA kan anvendes til rekruttering, da det give svar på den ideelle sammensætning af ansatte. Herudover kan BA bidrage til at fastholde nuværende medarbejdere, ved fx at analysere afgåede medarbejderes karaktertræk. BA-analyser af egne ansatte kan desuden bidrage til øget medarbejdertilfredshed, produktivitet m.m. 21

23 Key activities Key partnerships Cost structure I forbindelse med problemløsning i en virksomhed kan der opstilles en til flere hypoteser, hvor BA kan benyttes til at be- eller afkræfte disse samt opdage ny viden. Hvad angår produktion kan BA være med til at optimere samtlige aktiviteter langs værdikæden. Noget som hovedsageligt er aktuelt for produktionsvirksomheder. For at muliggøre BA skal der udføres en række tilhørende aktiviteter, heriblandt indsamling, bearbejdning og analyse af data, opstilling af mål og metrikker, udvikling af hypoteser m.m. Da BA kan være en bekostelig funktion samt kompetence at oparbejde internt, består en central beslutning i, hvorvidt funktionen skal outsources til en ekstern partner. BA kan bidrage aktivt til at evaluere eksisterende partnerskaber såvel som valg af fremtidige. Nærmere bestemt kan predictive analytics-teknikker forbedre udvælgelsesprocessen og evaluere leverandørernes præstationer. Overordnet set kan BA bidrage med at nedbringe omkostningsniveauet i en virksomhed. Dette kan eksempelvis ske ved, at udførelsen af diverse arbejdsopgaver accelereres, og minimering af tidskrævende fejl reduceres. I relation til budgettering og den finansielle planlægning kan BA benyttes til at analysere en virksomheds regnskab samt fremtidige omkostningsniveau, hvormed der kan budgetteres relativt præcist, og diverse ressourcer kan allokeres på hensigtsmæssig vis. Omkostningerne ved at etablere BA, som en forankret kapabilitet i en virksomhed, kan være betydelige, hvor implementeringen og driften af systemerne er udgiftsposter. 22

24 5 Diskussion & konklusion Indeværende artikel har, med udgangspunkt i Webster & Watsons metode for udarbejdelse af litteraturstudier, kombineret BMC og 20 artikler, der på holistisk vis skildrer BA. Artiklen har mundet ud i en opsamling, hvor BA anvendelsesmuligheder inden for hver enkel byggesten opsummeres. Overordnet set kan det siges, at vores resultater ikke blot vedrører, hvordan BA kan understøtte en forretningsmodel, men ligeledes hvad der kan muliggøre BA i en forretningsmodel. Dette skyldes, at lige så vel som at en forretningsmodel kræver en række ressourcer at muliggøre, vil BA ligeledes forudsætte forskellige ressourcer. Eksempelvis kræver BA menneskelige, teknisk funderede ressourcer, der kan tilvejebringe komplicerede analyser, intellektuelle ressourcer som data m.m. Litteraturstudiet er som bekendt ikke af udtømmende karakter. Det er desuden et ungt felt i hastig udvikling, hvorfor resultaterne ikke skal ses som et endegyldigt billede af BA anvendelsesmuligheder. Artikelpuljen bestående af 20 artikler kan ses som en begrænsende faktor, men er udvalgt på baggrund af deres holistiske anskuelse af BA som fænomen. I det store hele har BMC og BA uden større vanskelighed kunnet kombineres, hvor samtlige byggesten er repræsenteret af mindst fire artikler. Som det fremgår af tabel 2 (Artikelpulje), er de to mest repræsenterede byggesten hhv. Channels (18) og Key Resources (16), mens de mindst repræsenterede er Customer Relationships (8) og Key Partnerships (4). Vi mener dog ikke, at denne fordeling har betydning for BA anvendelsesmuligheder, da dette blot er udtryk for denne artikelpuljes indhold. Såfremt forskere fremadrettet måtte ønske at udbygge og styrke disse resultater, kan artikelpuljen med fordel udbygges med artikler, der ligeledes forholder sig til BA på holistisk vis. Derudover kan den enkelte byggesten i højere grad udfoldes, ved at anvende mere specifikke søgestrenge. Eksempelvis kan der i byggestenen Key partnerships rettes et mere indgående fokus mod beslutningen om outsourcing af BA som kapablitet, hvor en søgestreng som business analytics og outsourcing kunne benyttes. 23

25 6 Referencer 1. Ransbotham, Sam, David Kiron, Pamela Kirk Prentice, X L Group, Kimberly Holmes, and X L Group Minding the Analytics Gap. MIT Sloan Management Review 56 (3). Cambridge: Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA: Marshall, A., Mueck, S., & Shockley, R. (2015). How leading organizations use big data and analytics to innovate. Strategy & Leadership, 43(5), Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2012). Data scientist: The sexiest job of the 21st century. Harvard Business Review, 90(10), Ward, Michael J., Keith A. Marsolo, and Craig M. Froehle Applications of Business Analytics in Healthcare. Business Horizons 57 (5). Kelley School of Business, Indiana University : Kiron, David, Pamela Kirk Prentice, and Renee Boucher Ferguson Raising the Bar With Analytics. MIT Sloan Management Review 55 (2). Cambridge: Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA: Webster, J., & Watson, R. T. (2002). Analyzing the Past to Prepare for the Future: Writing a Literature Review. MIS Quarterly. 7. Chae, B. K, & Olson, D. L. (2013). Business Analytics for Supply Chain: a Dynamic-Capabilities Framework. International Journal of Information Technology & Decision Making, 12(01), Mithas, S., Lee, M. R., Earley, S., Murugesan, S., & Djavanshir, R. (2013). Leveraging Big Data and Business Analytics. IEEE Computer Society, Kohavi, R., Rothleder, N.J. & Simoudis, E. (2002). Emerging trends in business analytics. Communications of the ACM/Vol. 45, No. 8, Cokins, B. G. (2014). Mining the Past To See The Future. Strategic Finance, Klatt, T., Schlaefke, M. & Moeller, K. (2011). Integrating business analytics into strategic planning for better performance. Journal of Business Strategy, 32(6), Lee, P. M. (2013). Use Of Data Mining In Business Analytics To Support Business Competitiveness. The Review of Business Information Systems, Năstase, P., & Stoica, D. (2011). A New Business Dimension - Business Analytics. Accounting & Management Information Systems / Contabilitate Si Informatica de Gestiune, 9(4), Sharma, R., Mithas, S., & Kankanhalli, A. (2014). Transforming decision-making processes: a research agenda for understanding the impact of business analytics on organisations. European Journal of Information Systems, 23(4), Sprongl, P. (2013). Gaining competitive advantage through business analytics. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 61(7),

26 16. Wilson, E., & Demers, M. (2014). Revolutionary and Evolutionary Approaches to Leveraging Predictive Business Analytics. Journal of Business Forecasting. 17. Holsapple, C., Lee-Post, A., & Pakath, R. (2014). A unified foundation for business analytics. Decision Support Systems, 64, Shanks, G., & Bekmamedova, N. (2012). Achieving benefits with business analytics systems: an evolutionary process perspective. Journal of Decision Systems, 21(3), Acito, F., & Khatri, V. (2014). Business analytics: Why now and what next? Business Horizons, Liu, Y. (2014). Big Data and Predictive Business Analytics. Journal of Business Forecasting, Lavalle, S., Lesser, E., Shockley, R., Hopkins, M. S., & Kruschwitz, N. (2011). Big Data, Analytics and the Path From Insight to Value, MIT Sloan Management Review, Kiron, D., & Shockley, R. (2011). Creating business value with analytics. MIT Sloan Management Review, Kiron, D., Ferguson, R. B. & Prentice, P. K. (2013). From Value to Vision: Reimagining the Possible with Data Analytics. MIT Sloan Management Review, Maisel, L., & Cokins, G. (2014). Why Analytics Will Be the Next Competitive Edge. J. Corp. Acct. Fin. Journal of Corporate Accounting & Finance, 25(5), Davenport, T. H. (2010). Competing on talent analytics. Harward Business Review Harris, J. G. & Davenport, T. H. (2007). The Dark side of Customer Analytics. Harvard Business Review, Osterwalder, A., Pigneur, Y., Clark, T., & Smith, A. (2010). Business model generation: A handbook for visionaries, game changers, and challengers. John Wiley & Sons, Inc https://www.version2.dk/artikel/supercomputer-hos-vestas-leverer-vejrudsigt-til-ekstrabladet Scopus-søgning: 25

27 Hos Digitaliseringsinstituttet ønsker vi at være virksomheders og organisationers foretrukne samarbejdspartner i deres arbejde med digitalisering. Dette gør vi igennem kompetenceudvikling, hvor vi, i samarbejde med partnere, giver ledende medarbejdere nye begreber at begribe med, således at de bliver bedre i stand til at udnytte og realisere mulighederne inden for digitalisering. På vores Masterclass i Digital Transformation opnår du forståelse for og evnen til at identificere muligheder og nye forretningsmodeller i et forandret konkurrencemæssigt landskab. Du får ligeledes viden om, metoder og værktøjer til at opbygge de nødvendige fundamenter i organisationen, således at det er muligt at udvikle digitalt lederskab i egen virksomhed og/eller hos din kunde. Læs mere på vores hjemmeside eller scan QR-koden. Fjordgade Aalborg

Business Model Innovation Go morgenmøde, 17. april 2015

Business Model Innovation Go morgenmøde, 17. april 2015 Business Model Innovation Go morgenmøde, 17. april 2015 Vi arbejder ud fra fem strategiske principper 1. Vi arbejder ud fra et helhedssyn og med et langsigtet perspektiv 2. Vores tilgang er praksisnær

Læs mere

Lederuddannelsen Kom tættere på dine mål med en lederuddannelse i verdensklasse. Potsdam Berlin Madrid Kolding

Lederuddannelsen Kom tættere på dine mål med en lederuddannelse i verdensklasse. Potsdam Berlin Madrid Kolding Lederuddannelsen Kom tættere på dine mål med en lederuddannelse i verdensklasse Potsdam Berlin Madrid Kolding En lederuddannelse med format Med den nyeste viden om ledelse, innovation og forretningsudvikling

Læs mere

Lederuddannelsen Kom tættere på dine mål med en lederuddannelse i verdensklasse. Potsdam Berlin Madrid Kolding

Lederuddannelsen Kom tættere på dine mål med en lederuddannelse i verdensklasse. Potsdam Berlin Madrid Kolding Lederuddannelsen Kom tættere på dine mål med en lederuddannelse i verdensklasse Potsdam Berlin Madrid Kolding En lederuddannelse med format Lederuddannelsen har tre moduler Med den nyeste viden om ledelse,

Læs mere

HVAD ER VÆRDIEN AF ANALYTICS FOR DIN VIRKSOMHED

HVAD ER VÆRDIEN AF ANALYTICS FOR DIN VIRKSOMHED HVAD ER VÆRDIEN AF ANALYTICS FOR DIN VIRKSOMHED AARHUS D. 26. MAJ 2015 PETER ANDERSEN, SAS INSTITUTE THE POWER TO KNOW HVEM ER SAS INSTITUTE? 91 af top 100-virksomhederne på 2013 FORTUNE Global 500 listen

Læs mere

make connections share ideas be inspired

make connections share ideas be inspired make connections share ideas be inspired Integration af prædiktive analyser og operationelle forretningsregler med SAS Decision Manager Kristina Birch, chefkonsulent Professional Services, Banking & Mortgage

Læs mere

Totally Integrated Automation. Totally Integrated Automation sætter standarden for produktivitet.

Totally Integrated Automation. Totally Integrated Automation sætter standarden for produktivitet. Totally Integrated Automation Totally Integrated Automation sætter standarden for produktivitet. Bæredygtighed sikrer konkurrenceevnen på markedet og udnytter potentialerne optimalt. Totally Integrated

Læs mere

Sæt fart i din forretning - NU. Hvem møder jeg på min vej

Sæt fart i din forretning - NU. Hvem møder jeg på min vej Sæt fart i din forretning - NU Hvem møder jeg på min vej Jens Neustrup Simonsen FREMDRIFT A/S Strategic Management MBA Forretnings innovation MBA Top Governance uddannelse Business Psychology MBA pre MBA

Læs mere

ET ATTRAKTIVT FRILANDSMUSEET

ET ATTRAKTIVT FRILANDSMUSEET ET ATTRAKTIVT FRILANDSMUSEET Vi har som gruppe arbejdet med hinandens styrker og svagheder, for at få det bedst mulige produkt i sidste ende. Vi har i gruppen været gode til at strukturer vores planlægning

Læs mere

The Business Model Canvas. Af Louise Skovgaard Ann Sophie Lindskjold Mads Kristian Skærbæk Louise Hrouda-Rasmussen Sia Frost

The Business Model Canvas. Af Louise Skovgaard Ann Sophie Lindskjold Mads Kristian Skærbæk Louise Hrouda-Rasmussen Sia Frost The Business Model Canvas Af Louise Skovgaard Ann Sophie Lindskjold Mads Kristian Skærbæk Louise Hrouda-Rasmussen Sia Frost Board Designet for: Applikation & virksomhed Designed by: Local Communications

Læs mere

SAS for Customer Experience Analytics

SAS for Customer Experience Analytics SAS for Customer Experience Analytics Michael Garver Senior Business Advisor, Customer Intelligence Det uafvendelige skift hos kunderne.. Stigning i online shopping og service m.v. Dankort & edankort Int.

Læs mere

Analyse af capabiliteter

Analyse af capabiliteter Analyse af capabiliteter Ressourceanalysen deles op indenfor fire områder [s245]: Kapitel 6: Analysing resources basics Kapitel 7: Analysing human resources Kapitel 8: Analysing financial resources Kapitel

Læs mere

CRM & Markedslederskab

CRM & Markedslederskab Henrik Andersen Direktør, Andersen&Partners Management Consulting Thomas Ritter Professor, Copenhagen Business School Publiceret i 24. april 2008 Andersen&Partners Management Consulting www.andersenpartners.com

Læs mere

Software Design (SWD) Spørgsmål 1

Software Design (SWD) Spørgsmål 1 Spørgsmål 1 Unified Process Du skal give en beskrivelse af Unified Process. Beskrivelsen skal indeholde forklaring på følgende begreber: Phase Iteration Discipline Activity Milestone Artifact Spørgsmål

Læs mere

Kriterie for at bestå: Deltagelse i undervisningstiden, udarbejdelse af e-magasin, deltagelse i fælles fremlægning.

Kriterie for at bestå: Deltagelse i undervisningstiden, udarbejdelse af e-magasin, deltagelse i fælles fremlægning. 1. E-MAGASINER (Herning) Hvem kan deltage: Studerende i Herning Kriterie for at bestå: Deltagelse i undervisningstiden, udarbejdelse af e-magasin, deltagelse i fælles fremlægning. På kurset lærer du at

Læs mere

Business Model Generation. APP Meals on Wheels Kantinens priser og udvalg

Business Model Generation. APP Meals on Wheels Kantinens priser og udvalg Business Model Generation APP Meals on Wheels Kantinens priser og udvalg Business Model KEA kantine Problemløsning Digital løsning Automatiserede services KEA studerende Selv-service Intellektuelle App

Læs mere

Canon Business Services

Canon Business Services Canon Business Services "Transforming your business" Canon Business Services I et landskab, hvor kundeadfærden hele tiden ændrer sig, ændrer det også den måde, virksomheder arbejder på, samt hvordan de

Læs mere

Lederuddannelsen Program i verdensklasse med fokus på Design Thinking og Gamechangers

Lederuddannelsen Program i verdensklasse med fokus på Design Thinking og Gamechangers Potsdam Berlin Madrid Kolding Lederuddannelsen Program i verdensklasse med fokus på Design Thinking og Gamechangers IE Business School er ranket blandt top 5 over Europas bedste Business Schools af Financial

Læs mere

Hjælp mig med at arbejde med mine kundedata (Customer Intelligence)

Hjælp mig med at arbejde med mine kundedata (Customer Intelligence) Hjælp mig med at arbejde med mine kundedata (Customer Intelligence) Kundelivstidsværdi, Customer Insights, Customer Life Time Management, Customer Life Time Value, CRM strategi, kundeloyalitet osv. Det

Læs mere

Skyen der er skræddersyet til din forretning.

Skyen der er skræddersyet til din forretning. Skyen der er skræddersyet til din forretning. Dette er Microsoft Cloud. Alle virksomheder er unikke. Fra sundhedsvæsen til detail, produktion eller finans der er ikke to virksomheder, der opererer på samme

Læs mere

EXECUTIVE BUSINESS BRIEFING 2017

EXECUTIVE BUSINESS BRIEFING 2017 EXECUTIVE BUSINESS BRIEFING 2017 Manufacturing #RenewYourBusiness Skab konkurrencefordele med dine data Jakob Riis Bentsen 30-11-2016 CGI Group Inc. 2016 Hvem er jeg? Mat. Stud & Udvikler Reklamedata

Læs mere

Intelligent kontrol med SAS

Intelligent kontrol med SAS Intelligent kontrol med SAS Hvordan sikrer du dig gennemsigtighed i kontrollen? Business Development Manager Malene Haxholdt 19. april 2007 Agenda Kontrolopgaven Data mining og kontrol Hvad er data mining?

Læs mere

Investeringer i Fremtidens Vindervirksomheder. v. Christian Schmidt-Jacobsen CXO-konferencen, PwC, maj 2017

Investeringer i Fremtidens Vindervirksomheder. v. Christian Schmidt-Jacobsen CXO-konferencen, PwC, maj 2017 Investeringer i Fremtidens Vindervirksomheder v. Christian Schmidt-Jacobsen CXO-konferencen, PwC, maj 2017 Axcel er en dansk kapitalfond, der gennem de sidste 23 år har lavet mere end 46 større investeringer

Læs mere

Aktivitet Dag Start Lektioner Uge BASP0_V1006U_International Human Resource Management/Lecture/BASP0V1006U.LA_E15onsdag 11:40 3 36 41

Aktivitet Dag Start Lektioner Uge BASP0_V1006U_International Human Resource Management/Lecture/BASP0V1006U.LA_E15onsdag 11:40 3 36 41 Aktivitet Dag Start Lektioner Uge BASP0_V1006U_International Human Resource Management/Lecture/BASP0V1006U.LA_E15onsdag 11:40 3 36 41 BASP0_V1006U_International Human Resource Management/Lecture/BASP0V1006U.LA_E15tirsdag

Læs mere

EA3 eller EA Cube rammeværktøjet fremstilles visuelt som en 3-dimensionel terning:

EA3 eller EA Cube rammeværktøjet fremstilles visuelt som en 3-dimensionel terning: Introduktion til EA3 Mit navn er Marc de Oliveira. Jeg er systemanalytiker og datalog fra Københavns Universitet og denne artikel hører til min artikelserie, Forsimpling (som også er et podcast), hvor

Læs mere

USERTEC USER PRACTICES, TECHNOLOGIES AND RESIDENTIAL ENERGY CONSUMPTION

USERTEC USER PRACTICES, TECHNOLOGIES AND RESIDENTIAL ENERGY CONSUMPTION USERTEC USER PRACTICES, TECHNOLOGIES AND RESIDENTIAL ENERGY CONSUMPTION P E R H E I S E L BERG I N S T I T U T F OR BYGGERI OG A N L Æ G BEREGNEDE OG FAKTISKE FORBRUG I BOLIGER Fra SBi rapport 2016:09

Læs mere

Systemic Team Coaching

Systemic Team Coaching Systemic Team Coaching Styrk og udvikle lederteamets, ledernes og forretningens potentiale Systemic team coaching er en meget effektiv proces til at optimere performance af individuelle team medlemmer,

Læs mere

Forstå brugbarheden af Google Analytics på 10 minutter

Forstå brugbarheden af Google Analytics på 10 minutter Forstå brugbarheden af Google Analytics på 10 minutter Hvad er Google Analytics? Hvem kan bruge det? Hvad kan Google Analytics bruges til? Google Analytics viser dig hvor dine kunder har fundet frem til

Læs mere

Fremtidens forretningsmodeller

Fremtidens forretningsmodeller POUL HOUMAN ANDERSEN 7. JUNI 2013 Fremtidens forretningsmodeller POUL HOUMAN ANDERSEN PROFESSOR 1 FREMTIDENS FORRETNINGSMODELLER POUL HOUMAN ANDERSEN 7. JUNI 2013 The Business Model Canvas (Osterwalder

Læs mere

Kundernes syn på bilen forandrer sig

Kundernes syn på bilen forandrer sig Fast Track-løsning Thomas Møller Sørensen Kundernes syn på bilen forandrer sig 2 De nye spillere i branchen Over 1,700 Start-Ups Are Disrupting The Automotive Industry 3 Den traditionelle værdikæde Fra

Læs mere

Ydelseskatalog. Tak fordi du downloadede dette dokument vores ydelseskatalog. Vi hjælper dig helt i mål! Ydelseskatalog. Indhold

Ydelseskatalog. Tak fordi du downloadede dette dokument vores ydelseskatalog. Vi hjælper dig helt i mål! Ydelseskatalog. Indhold Indhold 2 Business intelligence workshops 3 Customer Intelligence workshops 4 at få flere kunder 5 at kunne vækste sine kunder 6 at kunne fastholde sine kunder 7 Generelt om segmentering 8 Behovsbasere

Læs mere

Værdibaseret styring i det danske sundhedsvæsen muligheder og udfordringer. Mickael Bech Direktør, professor

Værdibaseret styring i det danske sundhedsvæsen muligheder og udfordringer. Mickael Bech Direktør, professor Værdibaseret styring i det danske sundhedsvæsen muligheder og udfordringer Mickael Bech Direktør, professor Gammel vin på nye flasker? 2 Hvad er værdibaseret styring? Måling af og opfølgning på outcome

Læs mere

Big Data. Sådan skaber du værdi med Big Data

Big Data. Sådan skaber du værdi med Big Data Big Data Sådan skaber du værdi med Big Data Kim Hanmark DIRECTOR OF PROFESSIONAL SERVICES, EMEA KH@TARGIT.C O M Agenda 1 2 3 4 5 Hvad skal vi egentlig med Big Data? Værdiskabelse med Big Data Hvor er Big

Læs mere

Udvikling af en effektiv webshop og marketing platform. Seminar hos Deloitte 19. november

Udvikling af en effektiv webshop og marketing platform. Seminar hos Deloitte 19. november Udvikling af en effektiv webshop og marketing platform Seminar hos Deloitte 19. november November 2015 Christian Beer, CEO Agenda Præsentation af Dynamicweb Vejen til en profitabel webshop Værktøjer til

Læs mere

Software Design (SWD) Spørgsmål 1

Software Design (SWD) Spørgsmål 1 Spørgsmål 1 Unified Process Du skal give en beskrivelse af Unified Process. Beskrivelsen skal indeholde forklaring på følgende begreber: Phase Iteration Discipline Activity Milestone Artifact Spørgsmål

Læs mere

Vidensmedarbejdere i innovative processer

Vidensmedarbejdere i innovative processer Vidensmedarbejdere i innovative processer Vidensmedarbejdere i innovative processer af direktør og partner Jakob Rasmussen, jr@hovedkontoret.dk, HOVEDkontoret ApS 1. Indledning Fra hårdt til blødt samfund

Læs mere

Udvælgelse, rekruttering, coaching og fastholdelse

Udvælgelse, rekruttering, coaching og fastholdelse Udvælgelse, rekruttering, coaching og fastholdelse succesfulde medarbejdere med ProfileXT consulting sales staffing support Profiles International Denmark DANMARK FÆRØERNE GRØNLAND SHETLAND Indholdsfortegnelse

Læs mere

GPS FOUR FORRETNINGS- STRATEGI

GPS FOUR FORRETNINGS- STRATEGI GPS FOUR FORRETNINGS- STRATEGI Med GPS Four har vi en ambitiøs strategi og et stærkt værktøj, som kan sikre, at vi holder fast i retning og mål. Målene i GPS Four er klare: vi vil sætte yderligere fart

Læs mere

Business Model Genertion

Business Model Genertion Business Model Genertion Some Business Model definitions Porter s the essence of formulating competitive strategy is relating a company to its environment BusinessModelGeneration A business model describes

Læs mere

Hvor er mine runde hjørner?

Hvor er mine runde hjørner? Hvor er mine runde hjørner? Ofte møder vi fortvivlelse blandt kunder, når de ser deres nye flotte site i deres browser og indser, at det ser anderledes ud, i forhold til det design, de godkendte i starten

Læs mere

Agenda. » Hvad er forretningsmodeller? » Korte eksempler på forretningsmodeller. » Business model canvas som værktøj

Agenda. » Hvad er forretningsmodeller? » Korte eksempler på forretningsmodeller. » Business model canvas som værktøj Agenda» Hvad er forretningsmodeller?» Korte eksempler på forretningsmodeller» Business model canvas som værktøj» Value proposition canvas som værktøj» Konkrete eksempler» Opsummering Side 1 Jesper C. Sort

Læs mere

Erhvervsleder i Praktik og IBM

Erhvervsleder i Praktik og IBM Pia Rønhøj Manager CSR and Employer Branding IBM Danmark Erhvervsleder i Praktik og IBM 1 Our Strategy and Values: Working for a Smarter Planet IBM er Danmarks største it- og konsulentvirksomhed 2 IBM

Læs mere

Vores kunder køber et produkt, men vi sælger en service

Vores kunder køber et produkt, men vi sælger en service Introduktion Riidr ApS er stiftet med det udtrykkelige formål at give nem adgang til e-bøger på det danske marked ved at gøre det simpelt, bekvemligt og billigt for kunder at købe deres ønskede e-bøger.

Læs mere

Nytænk din kundestrategi. Knaphed på kunder & kapital. From Share of Wallet to Share of Life. Per Østergaard Jacobsen Mandag den 6.

Nytænk din kundestrategi. Knaphed på kunder & kapital. From Share of Wallet to Share of Life. Per Østergaard Jacobsen Mandag den 6. Nytænk din kundestrategi Knaphed på kunder & kapital From Share of Wallet to Share of Life Per Østergaard Jacobsen Mandag den 6. maj 2013 Hvordan er jeg egentlig endt her? Erfaring & baggrund Ekstern lektor

Læs mere

Bilag. Resume. Side 1 af 12

Bilag. Resume. Side 1 af 12 Bilag Resume I denne opgave, lægges der fokus på unge og ensomhed gennem sociale medier. Vi har i denne opgave valgt at benytte Facebook som det sociale medie vi ligger fokus på, da det er det største

Læs mere

Aktivitet Dag Start Lektioner Uge BASP0_V1006U_International Human Resource Management/Lecture/BASP0V1006U.LA_E15 onsdag 11:40 3 36 41

Aktivitet Dag Start Lektioner Uge BASP0_V1006U_International Human Resource Management/Lecture/BASP0V1006U.LA_E15 onsdag 11:40 3 36 41 Aktivitet Dag Start Lektioner Uge BASP0_V1006U_International Human Resource Management/Lecture/BASP0V1006U.LA_E15 onsdag 11:40 3 36 41 BASP0_V1006U_International Human Resource Management/Lecture/BASP0V1006U.LA_E15

Læs mere

CRM-system markedet i overblik. April 2011 Peter Ulka, partner HerbertNathan & Co. A/S

CRM-system markedet i overblik. April 2011 Peter Ulka, partner HerbertNathan & Co. A/S CRM-system markedet i overblik April 2011 Peter Ulka, partner HerbertNathan & Co. A/S Nøglen til succes! Kunderne virksomhedens største aktiv Agenda Introduktion til CRM CRM-system markedet i Danmark Trends

Læs mere

Digitalisering af mobilt vedligehold et win-win scenarie

Digitalisering af mobilt vedligehold et win-win scenarie Digitalisering af mobilt vedligehold et win-win scenarie 2BM A/S The Future@Work Virksomhed Grundlagt i år 2000 85 medarbejdere IBM Business partner SAP Platinium Partner Kontor i København og Århus Medlem

Læs mere

De nye standarder for kundeengagement

De nye standarder for kundeengagement De nye standarder for kundeengagement : Sammenfattende rapport April 2015 www.decisioningvision.com Indledning Hvordan kan du vide, om din forretningsmodel er velegnet i dag, og om fem år? Den teknologiske

Læs mere

2 - KUNDER: RELATION OG VÆRDI 4 LOYALITETS KONCEPT 3 - VIRKSOMHED: VÆRDI

2 - KUNDER: RELATION OG VÆRDI 4 LOYALITETS KONCEPT 3 - VIRKSOMHED: VÆRDI 2 - KUNDER: RELATION OG VÆRDI Hvad ved vi egentlig om kunderne? Kender vi kun kunden set indefra? En ting er, kende transaktionsdata og historik på kommunikation, reklamationer mv. Kender vi kundens holdninger?

Læs mere

Software Design (SWD) Spørgsmål 1

Software Design (SWD) Spørgsmål 1 Spørgsmål 1 Unified Process Du skal give en beskrivelse af Unified Process. Beskrivelsen skal indeholde forklaring på følgende begreber: Phase Iteration Discipline Artifact Milestone Du skal relaterer

Læs mere

Diffusion of Innovations

Diffusion of Innovations Diffusion of Innovations Diffusion of Innovations er en netværksteori skabt af Everett M. Rogers. Den beskriver en måde, hvorpå man kan sprede et budskab, eller som Rogers betegner det, en innovation,

Læs mere

Senest opdateret: 21. november 2016 SPØRGSMÅL OG SVAR. Vedr. offentligt udbud af rammeaftale

Senest opdateret: 21. november 2016 SPØRGSMÅL OG SVAR. Vedr. offentligt udbud af rammeaftale Senest opdateret: 21. november 2016 SPØRGSMÅL OG SVAR Vedr. offentligt udbud af rammeaftale på levering af en-da/da-en oversættelsesarbejde til Aarhus Universitet Aarhus Universitet Indkøbskontoret Fuglesangs

Læs mere

Syddansk Universitet MBA beskrivelse af valgfag

Syddansk Universitet MBA beskrivelse af valgfag Syddansk Universitet MBA beskrivelse af valgfag Efterår 2016 Beskrivelse af fagene: Human resource management Strategisk kommunikation Innovationsledelse (undervises på engelsk) Business Performance Management

Læs mere

Hvor bevæger HR sig hen?

Hvor bevæger HR sig hen? Rapport Hvor bevæger HR sig hen? HR træfpunkt 2005 Oktober 2005 Undersøgelsen er gennemført af Butterflies PR and more På vegne af PID Personalechefer i Danmark HR bevæger sig fra bløde værdier mod mere

Læs mere

Udviklingsstrategi 2015

Udviklingsstrategi 2015 Udviklingsstrategi 2015 Indholdsfortegnelse Indledning... 3 Innovation i praksis... 4 Fokusområder 2015... 4 Fokusområde 1: Involvering af brugere, borgere og erhverv i velfærdsudviklingen... 6 Fokusområde

Læs mere

FAST FORRETNINGSSTED FAST FORRETNINGSSTED I DANSK PRAKSIS

FAST FORRETNINGSSTED FAST FORRETNINGSSTED I DANSK PRAKSIS FAST FORRETNINGSSTED FAST FORRETNINGSSTED I DANSK PRAKSIS SKM2012.64.SR FORRETNINGSSTED I LUXEMBOURG En dansk udbyder af internet-spil ønsker at etablere et fast forretningssted i Luxembourg: Scenarier:

Læs mere

Torsdag 5. oktober 2017 Hal F DIGITALISERINGSKONFERENCE

Torsdag 5. oktober 2017 Hal F DIGITALISERINGSKONFERENCE Torsdag 5. oktober 2017 Hal F DIGITALISERINGSKONFERENCE kl. 9.40 Velkomst, registrering og indledning ved Claus Clausen kl. 9.50 #01 Industri 4.0 omsat i praksis Ved Bo Lybæk, President and CEO, GPV International,

Læs mere

Dean's Challenge 16.november 2016

Dean's Challenge 16.november 2016 O Dean's Challenge 16.november 2016 The pitch proces..with or without slides Create and Practice a Convincing pitch Support it with Slides (if allowed) We help entrepreneurs create, train and improve their

Læs mere

Det bedste af to verdener

Det bedste af to verdener Det bedste af to verdener Stefan Funch Jensen Direktør ehandel og Marketing, AO Den Digitale Verden - 14. sept. 2015 Side 1 Vi er lige om hjørnet Håndværkerens lokale grossist Dansk ejet og dansk ledet

Læs mere

Kunstig intelligens. Thomas Bolander, Lektor, DTU Compute. Siri-kommissionen, 17. august Thomas Bolander, Siri-kommissionen, 17/8-16 p.

Kunstig intelligens. Thomas Bolander, Lektor, DTU Compute. Siri-kommissionen, 17. august Thomas Bolander, Siri-kommissionen, 17/8-16 p. Kunstig intelligens Thomas Bolander, Lektor, DTU Compute Siri-kommissionen, 17. august 2016 Thomas Bolander, Siri-kommissionen, 17/8-16 p. 1/10 Lidt om mig selv Thomas Bolander Lektor i logik og kunstig

Læs mere

Test i Danmark 2014. Undersøgelse på TestExpo 2014

Test i Danmark 2014. Undersøgelse på TestExpo 2014 Test i Danmark 2014 Undersøgelse på TestExpo 2014 Indledning I forbindelse med TestExpo-konferencen (www.testexpo.dk) den 30/1 2014 i Bella Center i København blev der foretaget en spørgeskemaundersøgelse.

Læs mere

Arbejdet med virksomhedens strategiske platform (1). Makrodrivers og makrosegmentering.

Arbejdet med virksomhedens strategiske platform (1). Makrodrivers og makrosegmentering. Arbejdet med virksomhedens strategiske platform (1). Makrodrivers og makrosegmentering. Af Rikke Skovbakke, Beacon Group. Forestil dig følgende situation: dine solide position på markedet er truet. Dine

Læs mere

Morten Juul Nielsen Produktchef Microsoft Danmark

Morten Juul Nielsen Produktchef Microsoft Danmark Morten Juul Nielsen Produktchef Microsoft Danmark Er du, din organisation og dit datacenter klar til Skyen? Dynamisk Datacenter & Cloud Computing System Center Suiten med fokus på Service Manager Next

Læs mere

IT-Universitetet, Projekt- og Programledelse November 2013 AGIL PROGRAMLEDELSE 13-11-2013 1

IT-Universitetet, Projekt- og Programledelse November 2013 AGIL PROGRAMLEDELSE 13-11-2013 1 IT-Universitetet, Projekt- og Programledelse November 2013 AGIL PROGRAMLEDELSE 1 AGENDA Hvem snakker? De betydende faktorer Agil forretningsudvikling D60 leverancemodel - Bedrock Opsamling og? 2 Hvem snakker?

Læs mere

www.pwc.com Finansiering v/ellen Marie Vestergaard Partner PwC Herning Business coach seminar Væksthus Midtjylland 24/2 2011

www.pwc.com Finansiering v/ellen Marie Vestergaard Partner PwC Herning Business coach seminar Væksthus Midtjylland 24/2 2011 www.pwc.com Finansiering v/ellen Marie Vestergaard Partner Herning Business coach seminar Indhold 1. Præsentation mv. 2. Forretningsplaner og krav til iværksætteren 3. Budgetter 4. Kreditvurdering af Mogens

Læs mere

Humanistisk Disruption. Morten Albæk Menneske og grundlægger af Voluntas Investments & Advisory November, 2016

Humanistisk Disruption. Morten Albæk Menneske og grundlægger af Voluntas Investments & Advisory November, 2016 Humanistisk Disruption Morten Albæk Menneske og grundlægger af Voluntas Investments & Advisory November, 2016 Verden er midt i to simultane transformationer der vil ændre måden hvorpå vi leder, innoverer

Læs mere

Det handler om formål. af Jeff Gravenhorst PFA Morgenbrief 28. februar 2012

Det handler om formål. af Jeff Gravenhorst PFA Morgenbrief 28. februar 2012 Det handler om formål af Jeff Gravenhorst PFA Morgenbrief 28. februar 2012 1 En global service-forretning med mere end 100 års historie Gruppe-omsætning: DKK >75 milliarder Antal medarbejdere: > 500,000

Læs mere

Dansk Clearinghouse for Uddannelsesforskning

Dansk Clearinghouse for Uddannelsesforskning DANSK CLEARINGHOUSE FOR UDDANNELSESFORSKNING ARTS AARHUS UNIVERSITET Dansk Clearinghouse for Uddannelsesforskning Institut for Uddannelse og Pædagogik (DPU) Arts Aarhus Universitet Notat om forskningskvalitet,

Læs mere

Strategi for partnerskabelse. Oplæg ved Innovation X's vidensdag torsdag den 26. Jan. 2012. Af Peter Wilgaard Larsen, PartnershipConsulting

Strategi for partnerskabelse. Oplæg ved Innovation X's vidensdag torsdag den 26. Jan. 2012. Af Peter Wilgaard Larsen, PartnershipConsulting Strategi for partnerskabelse Oplæg ved Innovation X's vidensdag torsdag den 26. Jan. 2012. Af Peter Wilgaard Larsen, PartnershipConsulting Introduktion Hvem er jeg? PartnershipConsulting Ekstern lektor,

Læs mere

Markedsføring IV e-business

Markedsføring IV e-business Markedsføring IV e-business Målet for 5. lektionsgang Tilgang til udvikling: strategi & implementering Opbygning Fremtiden for EC Opgaven Dias 1 - Markedsføring IV - 5. Lektionsgang - Andy Skovby Hvorfor

Læs mere

Design til digitale kommunikationsplatforme-f2013

Design til digitale kommunikationsplatforme-f2013 E-travellbook Design til digitale kommunikationsplatforme-f2013 ITU 22.05.2013 Dreamers Lana Grunwald - svetlana.grunwald@gmail.com Iya Murash-Millo - iyam@itu.dk Hiwa Mansurbeg - hiwm@itu.dk Jørgen K.

Læs mere

From innovation to market

From innovation to market Nupark Accelerace From innovation to market Public money Accelerace VC Private Equity Stock market Available capital BA 2 What is Nupark Accelerace Hands-on investment and business developmentprograms

Læs mere

RETHINK Kulturturisme Dagens værktøj Anna Porse Nielsen Den 27. 11. 2013

RETHINK Kulturturisme Dagens værktøj Anna Porse Nielsen Den 27. 11. 2013 RETHINK Kulturturisme Dagens værktøj Anna Porse Nielsen Den 27. 11. 2013 Manto Hvad laver vi? Det vil jeg tale om Hvad er en forretningsmodel? Hvordan får man styr på den - introduktion af Business Model

Læs mere

Quinn og Hilmer Strategic Outsourcing 1994

Quinn og Hilmer Strategic Outsourcing 1994 Quinn og Hilmer Strategic Outsourcing 1994 To nye tilgange, til balancering af evner og ressourcer: - Koncentrere firmaets egne ressourcer om et sæt kernekompetencer. - Strategisk outsource andre aktiviteter.

Læs mere

Kom på forkant med rentabel og kontrolleret vækst. 2015 Deloitte

Kom på forkant med rentabel og kontrolleret vækst. 2015 Deloitte Kom på forkant med rentabel og kontrolleret vækst Er begreberne KONTROL mv. ikke modstridende til VÆKST; Tænke nyt / Flyt grænser 2015 2013 Deloitte Rentabel: 10 5 = 5 Kontrolleret Vækst : Der er regnet

Læs mere

CRM-system markedet i overblik. ForretningsSystemer 2013 Peter Ulka, HerbertNathan & Co. A/S

CRM-system markedet i overblik. ForretningsSystemer 2013 Peter Ulka, HerbertNathan & Co. A/S CRM-system markedet i overblik ForretningsSystemer 2013 Peter Ulka, HerbertNathan & Co. A/S Agenda Intro til CRM Trends i CRM-system markedet Markedsoverblik 6 grundlæggende overvejelser ved valg af CRM-system

Læs mere

Byens Rum. The Meaningful City of Tomorrow

Byens Rum. The Meaningful City of Tomorrow Byens Rum The Meaningful City of Tomorrow The vision of the future is always changing, dependent of the technology and knowledge on all fields: If you design the best building you know to design, that's

Læs mere

Byg din informationsarkitektur ud fra en velafprøvet forståelsesramme The Open Group Architecture Framework (TOGAF)

Byg din informationsarkitektur ud fra en velafprøvet forståelsesramme The Open Group Architecture Framework (TOGAF) Byg din informationsarkitektur ud fra en velafprøvet forståelsesramme The Open Group Framework (TOGAF) Otto Madsen Director of Enterprise Agenda TOGAF og informationsarkitektur på 30 min 1. Introduktion

Læs mere

SINGLE POINT OF CONTACT

SINGLE POINT OF CONTACT COLUMBUSCARE Support med kunden i centrum Uanset om der er tale om et implementeringsprojekt, ændringer til en eksisterende løsning, first-, second eller third level support, giver vi dig et SINGLE POINT

Læs mere

Aspector v/morten Kamp Andersen. Hvorfor Talent Management? - argumenter og business case

Aspector v/morten Kamp Andersen. Hvorfor Talent Management? - argumenter og business case Aspector v/morten Kamp Andersen Hvorfor Talent Management? - argumenter og business case PROGRAM 1. Hvorfor er der (igen) fokus på Talent Management? 2. Hvad er Talent Management? 3. Hvad er business casen?

Læs mere

Experience. Knowledge. Business. Across media and regions.

Experience. Knowledge. Business. Across media and regions. Experience. Knowledge. Business. Across media and regions. 1 SPOT Music. Film. Interactive. Velkommen. Program. - Introduktion - Formål og muligheder - Målgruppen - Udfordringerne vi har identificeret

Læs mere

Kursuskalender 2015. Savner du et kursus på listen, er du meget velkommen til at kontakte os på mail: saskurser@sas.com

Kursuskalender 2015. Savner du et kursus på listen, er du meget velkommen til at kontakte os på mail: saskurser@sas.com Kurser Dage januar februar marts april maj juni SAS College SAS College: Analyse 12. & 26. 9. & 23. 7. & 21. SAS College: Data Visualization SAS College: SAS Visual Analytics Advanced Foundation - Programming

Læs mere

Udarbejdelse af sponsorstrategi den kommunale model. Jeppe Madsbad Lauritzen, Promovator

Udarbejdelse af sponsorstrategi den kommunale model. Jeppe Madsbad Lauritzen, Promovator Udarbejdelse af sponsorstrategi den kommunale model Jeppe Madsbad Lauritzen, Promovator Program 1. Sponsering (Kort!) om Promovator Hvad kan sponsering, og hvad siger forbrugerne til sponsering Hvordan

Læs mere

EXPERTS WITHOUT BOUNDARIES. CapTech CapSourcing CapAssist

EXPERTS WITHOUT BOUNDARIES. CapTech CapSourcing CapAssist EXPERTS WITHOUT BOUNDARIES CapTech CapSourcing CapAssist 2 Experts without boundaries Om CapWorks CapWorks er skabt som et stærkt alternativ til de store etablerede konsulenthuse. Vi har specialiseret

Læs mere

Sne, Vand, Is og Permafrost i Arktis

Sne, Vand, Is og Permafrost i Arktis Sne, Vand, Is og Permafrost i Arktis Morten Skovgaard Olsen Gennemsnitstemperatur i Arktis Alle dele af kryosfæren påvirkes Havis Havis Økosystemer Feedbacks Katey Walter Anthony, UAF Muligheder og udfordringer

Læs mere

Materialet består af følgende: 1. Casen vi skal arbejde med. 2. En værktøjskasse bestående af

Materialet består af følgende: 1. Casen vi skal arbejde med. 2. En værktøjskasse bestående af Til februar mødet har du lektier for på den måde vil du få mest udbytte ud aftenen! Derfor bedes du læse nedenstående indhold igennem samt høre en podcast. Jeg understreger: Du behøves ikke prøve værktøjerne

Læs mere

1. Formål og mål med indførelsen af værktøjet

1. Formål og mål med indførelsen af værktøjet 1. Formål og mål med indførelsen af værktøjet Afdæk og fastlæg, hvad der driver projektet Identificer langsigtede virksomhedsmål Fastlæg implementeringens centrale leverancer Prioriter og planlæg delmål

Læs mere

Cleantech Partnerskab. Booster Camp 26. oktober

Cleantech Partnerskab. Booster Camp 26. oktober Cleantech Partnerskab Booster Camp 26. oktober Agenda 10. 00 10.15 Gennemgang af Cleantech Booster program 10.15 10.45 Etablere virksomheden mål for at deltage i programmet 10.45 11.45 Gennemgå Vækstplan

Læs mere

Analyse af webtracking værktøjers brug pa danske websites, 2013

Analyse af webtracking værktøjers brug pa danske websites, 2013 Analyse af webtracking værktøjers brug pa danske websites, 2013 Undersøgelsen viser at der er sket en kraftig stigning i brugen af webtracking værktøjer på danske websites over de seneste fire år. Således

Læs mere

Forskellige forretningsmodeller i forskellige brancher

Forskellige forretningsmodeller i forskellige brancher Indhold Forskellige forretningsmodeller i forskellige brancher Overblik: De fem hoveddele Definition af en forretningsmodel Canvas: De ni hovedpunkter Canvas: Indhold af de enkelte hovedpunkter Patterns:

Læs mere

Teknologispredning i sundhedsvæsenet DK ITEK: Sundhedsteknologi som grundlag for samarbejde og forretningsudvikling

Teknologispredning i sundhedsvæsenet DK ITEK: Sundhedsteknologi som grundlag for samarbejde og forretningsudvikling Teknologispredning i sundhedsvæsenet DK ITEK: Sundhedsteknologi som grundlag for samarbejde og forretningsudvikling 6.5.2009 Jacob Schaumburg-Müller jacobs@microsoft.com Direktør, politik og strategi Microsoft

Læs mere

VIRKSOMHEDERNE KAN FÅ MERE UD AF DERES INNOVATION

VIRKSOMHEDERNE KAN FÅ MERE UD AF DERES INNOVATION Marts 215 VIRKSOMHEDERNE KAN FÅ MERE UD AF DERES INNOVATION AF CHEFKONSULENT HANNE MERETE LASSEN HAML@DI.DK Mange danske virksomheder arbejder med innovation for at styrke deres konkurrenceevne og indtjening.

Læs mere

Konceptualisering af forretningsmodellen. Eksempler på spørgsmål til forretningsmodellen

Konceptualisering af forretningsmodellen. Eksempler på spørgsmål til forretningsmodellen Konceptualisering af forretningsmodellen Eksempler på spørgsmål til forretningsmodellen Hvilke kerneressourcer er fundamentet for vores forretningsmodel? Fra hvilke kerneressourcer udgår vores nøgleaktiviteter?

Læs mere

TEMARAPPORT. HR træfpunkt 2011. Social kapital på danske arbejdspladser Temaanalysen er gennemført af Interresearch

TEMARAPPORT. HR træfpunkt 2011. Social kapital på danske arbejdspladser Temaanalysen er gennemført af Interresearch TEMARAPPORT HR træfpunkt 2011 Social kapital på danske arbejdspladser Temaanalysen er gennemført af Interresearch Kort om årets temaanalyse Træfpunkt Human Ressource 2011, der afholdes den 5. og 6. oktober

Læs mere

SOCIALE MEDIER ONLINE MARKETING 2. SEMESTER, FORÅR 2014

SOCIALE MEDIER ONLINE MARKETING 2. SEMESTER, FORÅR 2014 SOCIALE MEDIER ONLINE MARKETING 2. SEMESTER, FORÅR 2014 SOCIALE MEDIER ONLINE MARKETING 2. SEMESTER, FORÅR 2014 DAGENS PROGRAM Sociale medier og engagerende content Hvad, hvor, hvem Godt indhold og Content

Læs mere

Seminar d. 19.9.2013. Klik for at redigere forfatter

Seminar d. 19.9.2013. Klik for at redigere forfatter Seminar d. 19.9.2013 Klik for at redigere forfatter M_o_R En risiko er en usikker begivenhed, der, hvis den indtræffer, påvirker en målsætning Risici kan dele op i to typer Trusler: Der påvirker målsætningen

Læs mere

CRM. v. Philip Riis, CRM Team-Lead, EG

CRM. v. Philip Riis, CRM Team-Lead, EG CRM v. Philip Riis, CRM Team-Lead, EG Hvad er CRM, og hvorfor er det vigtigt? Hvordan implementerer man CRM? Hvad kan Microsoft Dynamics CRM? Agenda En CRM-kundecase fra forsyningsbranchen CRM i kontekst

Læs mere

Engelsk. Niveau D. De Merkantile Erhvervsuddannelser September Casebaseret eksamen. og

Engelsk. Niveau D. De Merkantile Erhvervsuddannelser September Casebaseret eksamen.  og 052431_EngelskD 08/09/05 13:29 Side 1 De Merkantile Erhvervsuddannelser September 2005 Side 1 af 4 sider Casebaseret eksamen Engelsk Niveau D www.jysk.dk og www.jysk.com Indhold: Opgave 1 Presentation

Læs mere

Zero Moment of Truth - Et paradigmeskift

Zero Moment of Truth - Et paradigmeskift Nye trends: Zero Moment of Truth - Et paradigmeskift Af adm. direktør Klaus Lund, Klaus Lund & Partnere Klaus Lund & Partnere ApS Bernstorff Slot Jægersborg Alle 93 DK-2820 Gentofte +45 70 26 29 99 kontakt@klauslund.dk

Læs mere

Projektledelse. Uddrag af artikel trykt i Projektledelse. Gengivelse af denne artikel eller dele heraf er ikke tilladt ifølge dansk lov om ophavsret.

Projektledelse. Uddrag af artikel trykt i Projektledelse. Gengivelse af denne artikel eller dele heraf er ikke tilladt ifølge dansk lov om ophavsret. Projektledelse Uddrag af artikel trykt i Projektledelse. Gengivelse af denne artikel eller dele heraf er ikke tilladt ifølge dansk lov om ophavsret. Børsen Ledelseshåndbøger er Danmarks største og stærkeste

Læs mere