INDHOLD Denne bog indeholder emnebeskrivelser for Viden om datas emner på udvikler-seminarerne frem til sommeren 2019.

Transkript

1 FREMTIDIGE EMNER

2 INDHOLD Denne bog indeholder emnebeskrivelser for Viden om datas emner på udvikler-seminarerne frem til sommeren Bogen er bygget op som et opslagsværk, så du kan klikke dig ind på det speciale du underviser i og læse mere om hvilke emner vi mener er relevant for undervisningen. På næste side kan du se lidt information omkring opbygningen af siderne, samt en indholdsfortegnelsen. Bemærk: dette er ikke en endegyldig liste og har du ideer eller forslag til andre emner eller cases, så kontakt os gerne for at høre om mulighederne. Tilmeld dig udviklerseminar ved at klikke her. Kontakt Kristian Kaack Johansen på kkjo@videnomdata.dk eller tlf for mere information eller en snak om emnerne. God læselyst!

3 SIDEOPBYGNING Klik her og du vil blive ledt over på tilmeldingssiden (åbner i browseren). Overskrift/emne Beskrivelse af emnet Vælg et speciale og læs om de relevante emner. NB: Ved eventkoordinatoruddannelsen og finansuddannelsen, er underemner i det farvede felt. Hvor er data, i forbindelse med emnet? På hver side kan du klikke tilbage til den forrige side du har set.

4 KLIK PÅ EN UDDANNELSE OG LÆS MERE KONTORUDDANNELSER HANDELSUDDANNELSER DETAILUDDANNELSER EVENTKOORDINATORUDDANNELSEN FINANSUDDANNELSEN

5 KONTORUDDANNELSER DISRUPTION BIG DATA KUNSTIG INTELLIGENS BLOCKCHAIN OMNICHANNEL

6 DISRUPTION Når der tales om disruption, tænker mange på videoudlejningsbutikkerne som eksempelvis Blockbuster, som blev overhalet af streamingtjenesterne. Men begrebet bliver efterhånden brugt til at forklare vidt forskellige typer af radikal innovation, som ødelægger eller overhaler de veletablerede virksomheder og brancher. For at kunne forstå begrebet disruption, hiver vi fat i manden bag ordet og teorien disruption, professor Clayton Christensen, som skelner mellem optimerende versus disruptive teknologier. Stort set al innovation er optimerende, men oftest sker det, at de nye teknologier og produkter bliver kaldt disruptive. Inden for det optimerende, arbejdes der ud fra et kendt og eksisterende marked, hvor markedet er forudsigeligt. Ved den disruptive innovation er der derimod tale om et nyt marked, hvor markedet er uforudsigeligt og hvor de traditionelle forretningsmetoder slår fejl. Her skelner Clayton Christensen mellem det han kalder low-end og new market disruption. Ved low-end underbyder virksomheder de eksisterende produkter på markedet, ved at tilbyde en simplere og billigere løsning. Ved new market skaber virksomheder derimod som navnet indikerer, et nyt marked, som ikke tidligere eksisterede. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SPEDITION SEKRETÆR ADMINISTRATION DATA? Inden for disruptiv innovation og disruption, er der tale om nye markeder hvor der er uforudsigelighed og de traditionelle forretningsmodeller slår fejl. Det ved vi pga. data, og data kan derfor hjælpe virksomheder med disruptiv innovation. Data kan hjælpe med udviklingen af nye forretningsmodeller og data kan ligeledes være en væsentlig del af den nye kerneforretning. REVISION ØKONOMI Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

7 DISRUPTION Spedition Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for disruption, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven underbyde sin virksomheds produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nye, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Hvordan virksomheder inden for spedition har overhalet eller er blevet overhalet af andre? Hvordan kan eleven gennem data om eksempelvis nuværende og fremtidig infrastruktur, disrupte speditionsbranchen?

8 DISRUPTION Sekretær Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for disruption, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan elever underbyde sin virksomheds produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nye, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Hvordan har nye teknologier disruptet måden hvorpå sekretærer arbejder eller kommer til at arbejde? Hvordan kan eleven igennem data fra virksomheden, spotte svagheder og muligheder for udvikling?

9 DISRUPTION Administration Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for disruption, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven underbyde sin virksomheds produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nye, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Hvordan har nye teknologier disruptet måden hvorpå der arbejdes i administration nu og i fremtiden? Hvordan kan eleven igennem data fra virksomheden, spotte svagheder og muligheder for udvikling?

10 DISRUPTION Revision Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for disruption, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven underbyde sin virksomheds produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nye, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Hvordan har nye teknologier disruptet måden hvorpå der arbejdes med revision? Hvordan kan eleven igennem data fra virksomheden, spotte svagheder og muligheder for udvikling? Hvordan har branchen udviklet sig de sidste 20 år, og hvordan mener eleven fremtiden vil se ud?

11 DISRUPTION Økonomi Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for disruption, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven underbyde sin virksomheds produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nye, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Hvordan har nye teknologier disruptet måden hvorpå der arbejdes med økonomi nu og i fremtiden? Hvordan kan eleven igennem data fra virksomheden, spotte svagheder og muligheder for udvikling?

12 BIG DATA Big data består i alt sin enkelthed af en stor mængde ustruktureret data. Den ustrukturerede data genereres løbende og via mange forskellige kilder, som stadigt stiger. Kilderne kan være mange, men fælles er at de alle har en digital tilkobling som eksempelvis de sociale medier eller mobile enheder såsom smartphones. Alle digitale interaktioner skaber altså big data, som giver unikke indblik i forbrugernes vaner og adfærd, som kan bruges til mange forskellige ting eksempelvis markedsføring. Big data gør, at man i stedet for at skulle lave undersøgelser omkring forbrugerens præferencer og intentioner omkring brugen af et givent produkt, kan få præcise svar på hvor, hvornår, hvor længe og hvordan forbrugeren bruger et givent produkt. Dermed kan big data være med til at spå om forbrugernes behov, således virksomheder kan målrette deres markedsføring ud fra den enkelte forbruger. Forestil dig eksempelvis at du få timer efter din vaskemaskine er brudt sammen, modtager et tilbud på en ny? Eller tilbud på en paraply på en regnvejrsdag? Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SPEDITION SEKRETÆR ADMINISTRATION REVISION DATA? Det siger næsten sig selv. Der er masser af data i verden, hvorfor det er relevant at se nærmere på det overordnede begreb big data, hvad data kan, og meget mere. Kilde: Malthouse, E. C., & Li, H. (2017). Opportunities for and Pitfalls of Using Big Data in Advertising Research. Journal of Advertising, s Rose, A. M., Rose, J. M., Sanderson, K.-A., & Thibodeau, J. C. (2017). When Should Audit Firms Introduce Analyses of Big Data Into the Audit Process? Journal of Information Systems, s ØKONOMI

13 BIG DATA Spedition Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for big data, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om køretøjer, ruter, gods mv., og hvad anvendes data til? Hvad er der af offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til i virksomheden? Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? Hvordan nye teknologier med fordel kan anvendes, således lager og container udnyttes optimalt hvilke data kan bruges til optimering?

14 BIG DATA Sekretær Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for big data, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om kunder og brugere, og hvad anvendes data til? Hvad er der af offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til i virksomheden? Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? Hvordan kan data optimere dagligdagen for eleven og kollegerne?

15 BIG DATA Administration Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for big data, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om kunder og brugere, og hvad anvendes data til? Hvad er der af offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til i virksomheden? Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? Hvordan kan data optimere dagligdagen for eleven og kollegerne?

16 BIG DATA Revision Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for big data, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om kunder, og hvad anvendes data til? Regnskaber er som oftest offentlige, og men hvad kan der udledes af andre offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til i virksomheden? Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? Hvordan kan data optimere dagligdagen for eleven og kollegerne? Eleven kan bl.a. analysere forskellige data, og se hvor der bruges for meget eller for lidt tid i forhold til output.

17 BIG DATA Økonomi Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for big data, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om kunder, og hvad anvendes data til? Regnskaber er som oftest offentlige, og men hvad kan der udledes af andre offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til i virksomheden? Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? Hvordan kan data optimere dagligdagen for eleven og kollegerne? Eleven kan bl.a. analysere forskellige data, og se hvor der bruges for meget eller for lidt tid i forhold til output.

18 KUNSTIG INTELLIGENS I en rapport fra april 2018 udarbejdet af Microsoft Danmark, vurderer 82% af et panel bestående af 23 danske eksperter, politikere og meningsdannere, at de politiske beslutningstagere slet ikke eller i mindre grad har viden om hvilke potentialer og udfordringer der er forbundet med kunstig intelligens. 87% af dem vurderer også, at kunstig intelligens vil have en positiv eller særdeles positiv effekt på det danske samfund. Mange mennesker har den opfattelse, at kunstig intelligens vil erstatte en lang række jobs. Det er korrekt. I en rapport fra konsulenthuset McKinsey fra 2017, estimerer de, at jobs vil blive erstattet inden Men de vurderer også, at der i samme periode vil blive skabt nye jobs. Der bliver således skabt flere jobs, end der forsvinder vurderer McKinsey. Vi behøver derfor ikke være så bange for kunstig intelligens, og den er allerede en stor del af de fleste danskeres hverdag. For hver gang du er på Facebook, så oplever du aktivt brugen af kunstig intelligens. Dit Facebook newsfeed er nemlig styret af kunstig intelligens, hvor du præsenteres for indhold på baggrund af din adfærd. Algoritmer, som også er en form for kunstig intelligens, styrer hvad du møder når du søger på Google og hele dit social media feed. Dernæst er der også machine learning, som er en mindre udgave af kunstig intelligens, hvor computeren lærer at genkende mønstre i data. Det er eksempelvis machine learning der giver dig anbefalinger på Netflix eller Spotify, baseret på hvad du tidl. har set/hørt, demografi eller baseret på andre brugeres data (anmeldelser mv.). DATA? Kunstig intelligens virker kun ved hjælp af data, som i princippet er brændstoffet til kunstig intelligens. For at kunstig intelligens eller RPA kan løse en problemstilling, har de brug for data de kan arbejde med. Kunstig intelligens lærer af data og bliver klogere af data, ligesom vi bliver klogere når vi læser noget. Computere kan både læse og forstå dokumenter hurtigere og bedre end mennesker, hvorfor de kan hjælpe os med enormt meget i fremtiden. Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag. Kunstig intelligens i Danmark potentialer og barrierer, Microsoft Danmark og LEAD Agency, April 2018 Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SPEDITION SEKRETÆR ADMINISTRATION REVISION ØKONOMI

19 KUNSTIG INTELLIGENS Spedition På seminaret forsøger vi at lave en kobling mellem den avancerede kunstige intelligens og robotic process automation (RPA), som er virtuelle robotter som kan udføre manuelle og repetitive opgaver såsom copy/paste, indtaste data og meget mere. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for kunstig intelligens, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med planlægning af ruter og hvilke data kræves? Hvilke processer kunne erstattes af RPA, og hvilken effekt ville det have? Hvordan kan kunstig intelligens optimere lagerstyring og kapaciteten i køretøjer? Hvordan kan RPA optimere håndteringen af dokumenter internt og eksternt? Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med kontakten til kunder/brugere?

20 KUNSTIG INTELLIGENS Sekretær På seminaret forsøger vi at lave en kobling mellem den avancerede kunstige intelligens og robotic process automation (RPA), som er virtuelle robotter som kan udføre manuelle og repetitive opgaver såsom copy/paste, indtaste data og meget mere. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for kunstig intelligens, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med planlægning af arbejdsdagene og uddelegering? Hvilke processer kunne erstattes af RPA, og hvilken effekt ville det have? Hvordan kan kunstig intelligens og RPA optimere håndteringen af dokumenter internt og eksternt? Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med kontakten til kunder/brugere?

21 KUNSTIG INTELLIGENS Administration På seminaret forsøger vi at lave en kobling mellem den avancerede kunstige intelligens og robotic process automation (RPA), som er virtuelle robotter som kan udføre manuelle og repetitive opgaver såsom copy/paste, indtaste data og meget mere. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for kunstig intelligens, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med planlægning af arbejdsdagene og uddelegering? Hvilke processer kunne erstattes af RPA, og hvilken effekt ville det have? Hvordan kan kunstig intelligens og RPA optimere håndteringen af dokumenter internt og eksternt? Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med kontakten til kunder/brugere?

22 KUNSTIG INTELLIGENS Revision På seminaret forsøger vi at lave en kobling mellem den avancerede kunstige intelligens og robotic process automation (RPA), som er virtuelle robotter som kan udføre manuelle og repetitive opgaver såsom copy/paste, indtaste data og meget mere. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for kunstig intelligens, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med kontakten til kunder/brugere? Hvilke regnskabsmæssige opgaver og processer vil kunne erstattes af RPA, og hvilken effekt ville det have? Hvordan kan kunstig intelligens og RPA optimere håndteringen af dokumenter internt og eksternt? Hvilke løsninger findes i dag, og hvilke er der behov for i fremtiden? Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med kontakten til kunder/brugere?

23 KUNSTIG INTELLIGENS Økonomi På seminaret forsøger vi at lave en kobling mellem den avancerede kunstige intelligens og robotic process automation (RPA), som er virtuelle robotter som kan udføre manuelle og repetitive opgaver såsom copy/paste, indtaste data og meget mere. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for kunstig intelligens, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med planlægning af arbejdsdagene og uddelegering? Hvilke regnskabsmæssige opgaver og processer vil kunne erstattes af RPA, og hvilken effekt ville det have? Hvordan kan kunstig intelligens og RPA optimere håndteringen af dokumenter internt og eksternt? Hvilke løsninger findes i dag, og hvilke er der behov for i fremtiden? Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med kontakten til kunder/brugere?

24 BLOCKCHAIN Blockchain kan være svær at forstå, og lige så svær at forklare. Så hæng på, de næste par minutters læsning kan forekomme hårde, men du vil til gengæld have viden du kan prale med til næste familiefest. Da jeg skulle lave emnebeskrivelser, havde jeg ét stort word-dokument at skrive i. Her startede jeg med beskrive emne 1. Efter at være færdig med første emne, tilføjede jeg emne 2, som henviste til emne 1, som det foregående emne. Herefter kom emne 3, 4, 5 osv. Hvert emne er således en blok, med den nyeste version og emne. Hver blok er kædet sammen, da de henviser til hinanden (altså de tidl. emner) og deraf ordet blockchain. Blockchain er altså en kæde af blokke, hvor hver blok er data, som er bundet sammen af kæden, og hvor hver blok er forbundet til den foregående, ved at henvise hertil. Der hvor blockchain bliver interessant er, at jeg kunne få andre til at hjælpe mig med dokumentet, uden at jeg skal sende dem dokumentet og hvor vi således skulle arbejde med forskellige versioner på hver vores computer. Med blockchain ser alle den samme version af dokumentet, og vi kan tilføje nye emner. Dokumentet med emnerne er derfor på et netværk af computere, som har en kopi af informationen. Et nyt emne (blok) skal derfor godkendes i netværket. Man kan ikke manipulere med de tidligere emner/blokke, da det er forbundet af kædeleddet mellem emnerne/blokkene. Det vil sige, at hvis én nu ændrer emne 2, vil der ske en fejl, da emne 3 henviser til emne 2, hvor der altså nu er sket ændringer, som ikke passer ind i kæden. Så hvert nye emne er en ny blok, og alle kan følge historikken i dokumentet over emner og kan ikke manipulere med det. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SPEDITION SEKRETÆR ADMINISTRATION REVISION DATA? Hver blok i en blockchain er data, hvorfor data grundstenen i blockchains. Var der ingen data, var der heller i blockchains og en nødvendighed heraf. Blockchain gør det nemt at administrere store mænger af data og sikrer ligeledes at der ikke kan manipuleres med data. Hvorfor vi med blockchain kan stole mere på data og risicien for fakenews mv. er mindre, da vi således kan se (via blokkene) hvem der startede med fakenews eksempelvis. ØKONOMI

25 BLOCKCHAIN Spedition Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for blockchain, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan blockchain ændre processerne og opgaverne inden for speditionsbranchen? Papirarbejdet eksempelvis? Hvordan ser logistikkæden ud, når en teknologi som blockchain bliver hverdag? Hvordan vil blockchain ændre speditørernes rolle?

26 BLOCKCHAIN Sekretær Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for blockchain, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan blockchain ændre processerne og opgaverne? Papirarbejdet eksempelvis? Hvordan vil blockchain påvirke sekretærernes rolle?

27 BLOCKCHAIN Administration Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for blockchain, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan blockchain ændre processerne og opgaverne? Papirarbejdet eksempelvis? Hvordan vil blockchain påvirke sekretærernes rolle? Hvordan bliver administration af og med blockchain?

28 BLOCKCHAIN Revision Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for blockchain, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan blockchain ændre processerne og opgaverne? Papirarbejdet eksempelvis? Hvordan vil blockchain påvirke sekretærernes rolle? Hvilken rolle får bankerne efter valuta og teknologier baseret på blockchain, begynder at fylde mere?

29 BLOCKCHAIN Økonomi Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for blockchain, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan blockchain ændre processerne og opgaverne? Papirarbejdet eksempelvis? Hvordan vil blockchain påvirke sekretærernes rolle? Hvilken rolle får bankerne efter valuta og teknologier baseret på blockchain, begynder at fylde mere?

30 OMNICHANNEL Omnichannel-marketing handler om at sikre hver enkelt kunde en sammenhængende og ensartet oplevelse i interaktionen med virksomheden og at sætte kunden i centrum for både salgs-, marketing- og servicerelaterede aktiviteter uanset, hvilke kanaler den pågældende kunde benytter. Forudsætningen for succes på dette felt er imidlertid, at virksomheden indsamler og udnytter de data, den har til rådighed om kunden. Det gælder data fra tidligere transaktioner og interaktioner, som virksomheden skal transformere fra big data til little data, der kan bruges i 1:1 marketingindsatser. Tingskou, DATA? Man skal kende sine kunder for at kunne give dem gode, sammenhængende og ensartede oplevelser. Som det fremgår af ovenstående citat, så kræver det data. Man skal indsamle data og data skal udnyttes på den rigtige måde. Man kan ikke gætte sig til de gode og individuelle marketingsindsatser, dem skal man finde igennem data. Derfor spiller data en stor rolle i forbindelse med omnichannel og vi skal have meget fokus på det på seminaret. Kilde: Tingskou, E. S. (25. April 2016). Omnichannel-marketing: Stort uudnyttet potentiale for danske virksomheder. Hentet fra Børsen: Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SPEDITION SEKRETÆR ADMINISTRATION REVISION ØKONOMI

31 OMNICHANNEL Spedition Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for omnichannel, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan man inden for spedition give kunderne unikke oplevelser? Hvilke data har virksomhederne om kunderne, som kan bruges til at udvikle kundeoplevelser? Hvilke services kan opdateres og udvikles, således kunderne får en bedre oplevelse?

32 OMNICHANNEL Sekretær Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for omnichannel, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvilke(n) rolle har sekretærer i forhold til at give kunderne unikke oplevelser? Mapping af kundekontakten gennem hele virksomheden, for at undersøge hvor der er behov for udvikling? Hvilke data har virksomheden om kunderne, som kan bruges til at udvikle kundeoplevelser? Undersøg hvor vigtig kunden er i virksomheden laves løsninger/services efter kundens behov?

33 OMNICHANNEL Administration Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for omnichannel, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvilke(n) rolle har sekretærer i forhold til at give kunderne unikke oplevelser? Mapping af kundekontakten gennem hele virksomheden, for at undersøge hvor der er behov for udvikling? Hvilke data har virksomheden om kunderne, som kan bruges til at udvikle kundeoplevelser? Undersøg hvor vigtig kunden er i virksomheden laves løsninger/services efter kundens behov?

34 OMNICHANNEL Revision Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for omnichannel, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan arbejder revisionsbranchen med omnichannel? Mapping af kundekontakten gennem hele virksomheden, for at undersøge hvor der er behov for udvikling? Hvilke data har virksomheden om kunderne, som kan bruges til at udvikle kundeoplevelser? Undersøg hvor vigtig kunden er i virksomheden laves løsninger/services efter kundens behov?

35 OMNICHANNEL Økonomi Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for omnichannel, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan arbejdes der med omnichannel i elevens virksomhed? Mapping af kundekontakten gennem hele virksomheden, for at undersøge hvor der er behov for udvikling? Hvilke data har virksomheden om kunderne, som kan bruges til at udvikle kundeoplevelser? Undersøg hvor vigtig kunden er i virksomheden laves løsninger/services efter kundens behov?

36 HANDELSUDDANNELSER DISRUPTION BIG DATA KUNSTIG INTELLIGENS BLOCKCHAIN OMNICHANNEL INTERNET OF THINGS PLATFORMSØKONOMI DELEØKONOMI

37 DISRUPTION Når der tales om disruption, tænker mange på videoudlejningsbutikkerne som eksempelvis Blockbuster, som blev overhalet af streamingtjenesterne. Men begrebet bliver efterhånden brugt til at forklare vidt forskellige typer af radikal innovation, som ødelægger eller overhaler de veletablerede virksomheder og brancher. For at kunne forstå begrebet disruption, hiver vi fat i manden bag ordet og teorien disruption, professor Clayton Christensen, som skelner mellem optimerende versus disruptive teknologier. Stort set al innovation er optimerende, men oftest sker det, at de nye teknologier og produkter bliver kaldt disruptive. Inden for det optimerende, arbejdes der ud fra et kendt og eksisterende marked, hvor markedet er forudsigeligt. Ved den disruptive innovation er der derimod tale om et nyt marked, hvor markedet er uforudsigeligt og hvor de traditionelle forretningsmetoder slår fejl. Her skelner Clayton Christensen mellem det han kalder low-end og new market disruption. Ved low-end underbyder virksomheder de eksisterende produkter på markedet, ved at tilbyde en simplere og billigere løsning. Ved new market skaber virksomheder derimod som navnet indikerer, et nyt marked, som ikke tidligere eksisterede. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALG INDKØB DATA? Inden for disruptiv innovation og disruption, er der tale om nye markeder hvor der er uforudsigelighed og de traditionelle forretningsmodeller slår fejl. Det ved vi pga. data, og data kan derfor hjælpe virksomheder med disruptiv innovation. Data kan hjælpe med udviklingen af nye forretningsmodeller og data kan ligeledes være en væsentlig del af den nye kerneforretning. Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

38 DISRUPTION Salg Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for disruption, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven underbyde sin virksomheds produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nye, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Kunne eleven skabe en ny service, som ville disrupte den nuværende service virksomheden leverer? Hvordan har nye teknologier disruptet måden hvorpå der arbejdes med salg nu og i fremtiden? Hvordan kan eleven igennem data fra virksomheden, spotte svagheder og muligheder for udvikling?

39 DISRUPTION Indkøb Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for disruption, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven underbyde sin virksomheds produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nye, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Hvordan har nye teknologier disruptet måden hvorpå der indkøbes nu og i fremtiden? Hvordan kan eleven igennem data fra virksomheden, spotte svagheder og muligheder for udvikling?

40 BIG DATA Big data består i alt sin enkelthed af en stor mængde ustruktureret data. Den ustrukturerede data genereres løbende og via mange forskellige kilder, som stadigt stiger. Kilderne kan være mange, men fælles er at de alle har en digital tilkobling som eksempelvis de sociale medier eller mobile enheder såsom smartphones. Alle digitale interaktioner skaber altså big data, som giver unikke indblik i forbrugernes vaner og adfærd, som kan bruges til mange forskellige ting eksempelvis markedsføring. Big data gør, at man i stedet for at skulle lave undersøgelser omkring forbrugerens præferencer og intentioner omkring brugen af et givent produkt, kan få præcise svar på hvor, hvornår, hvor længe og hvordan forbrugeren bruger et givent produkt. Dermed kan big data være med til at spå om forbrugernes behov, således virksomheder kan målrette deres markedsføring ud fra den enkelte forbruger. Forestil dig eksempelvis at du få timer efter din vaskemaskine er brudt sammen, modtager et tilbud på en ny? Eller tilbud på en paraply på en regnvejrsdag? Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALG INDKØB DATA? Det siger næsten sig selv. Der er masser af data i verden, hvorfor det er relevant at se nærmere på det overordnede begreb big data, hvad data kan, og meget mere. Kilde: Malthouse, E. C., & Li, H. (2017). Opportunities for and Pitfalls of Using Big Data in Advertising Research. Journal of Advertising, s Rose, A. M., Rose, J. M., Sanderson, K.-A., & Thibodeau, J. C. (2017). When Should Audit Firms Introduce Analyses of Big Data Into the Audit Process? Journal of Information Systems, s

41 BIG DATA Salg Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for big data, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om kundernes køb, historik mv. og hvad anvendes data til? Hvad er der af offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til i virksomheden? Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? Hvordan nye teknologier med fordel kan anvendes, således eleven får bedre overblik over lager mv. hvilke data kan bruges til optimering?

42 BIG DATA Indkøb Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for big data, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om kundernes køb, historik mv. og hvad anvendes data til? Hvad er der af offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til i virksomheden? Hvordan kan Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? Hvordan nye teknologier med fordel kan anvendes, således eleven får bedre overblik over lager mv. hvilke data kan bruges til optimering?

43 KUNSTIG INTELLIGENS I en rapport fra april 2018 udarbejdet af Microsoft Danmark, vurderer 82% af et panel bestående af 23 danske eksperter, politikere og meningsdannere, at de politiske beslutningstagere slet ikke eller i mindre grad har viden om hvilke potentialer og udfordringer der er forbundet med kunstig intelligens. 87% af dem vurderer også, at kunstig intelligens vil have en positiv eller særdeles positiv effekt på det danske samfund. Mange mennesker har den opfattelse, at kunstig intelligens vil erstatte en lang række jobs. Det er korrekt. I en rapport fra konsulenthuset McKinsey fra 2017, estimerer de, at jobs vil blive erstattet inden Men de vurderer også, at der i samme periode vil blive skabt nye jobs. Der bliver således skabt flere jobs, end der forsvinder vurderer McKinsey. Vi behøver derfor ikke være så bange for kunstig intelligens, og den er allerede en stor del af de fleste danskeres hverdag. For hver gang du er på Facebook, så oplever du aktivt brugen af kunstig intelligens. Dit Facebook newsfeed er nemlig styret af kunstig intelligens, hvor du præsenteres for indhold på baggrund af din adfærd. Algoritmer, som også er en form for kunstig intelligens, styrer hvad du møder når du søger på Google og hele dit social media feed. Dernæst er der også machine learning, som er en mindre udgave af kunstig intelligens, hvor computeren lærer at genkende mønstre i data. Det er eksempelvis machine learning der giver dig anbefalinger på Netflix eller Spotify, baseret på hvad du tidl. har set/hørt, demografi eller baseret på andre brugeres data (anmeldelser mv.). DATA? Kunstig intelligens virker kun ved hjælp af data, som i princippet er brændstoffet til kunstig intelligens. For at kunstig intelligens eller RPA kan løse en problemstilling, har de brug for data de kan arbejde med. Kunstig intelligens lærer af data og bliver klogere af data, ligesom vi bliver klogere når vi læser noget. Computere kan både læse og forstå dokumenter hurtigere og bedre end mennesker, hvorfor de kan hjælpe os med enormt meget i fremtiden. Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag. Kunstig intelligens i Danmark potentialer og barrierer, Microsoft Danmark og LEAD Agency, April 2018 Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALG INDKØB

44 KUNSTIG INTELLIGENS Salg På seminaret forsøger vi at lave en kobling mellem den avancerede kunstige intelligens og robotic process automation (RPA), som er virtuelle robotter som kan udføre manuelle og repetitive opgaver såsom copy/paste, indtaste data og meget mere. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for kunstig intelligens, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med den indledende kundedialog og sikre permissions? Hvilke salgsprocesser kunne erstattes af RPA, og hvilken effekt ville det have? Hvordan kan RPA optimere håndteringen af dokumenter internt og eksternt? Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med kontakten til kunder/brugere efter salg? Kundeservice?

45 KUNSTIG INTELLIGENS Indkøb På seminaret forsøger vi at lave en kobling mellem den avancerede kunstige intelligens og robotic process automation (RPA), som er virtuelle robotter som kan udføre manuelle og repetitive opgaver såsom copy/paste, indtaste data og meget mere. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for kunstig intelligens, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe kunderne, således de slipper for manualt indkøb af hyppigt købte varer? Hvilke indkøbsprocesser kunne erstattes af RPA, og hvilken effekt ville det have? Hvordan kan RPA optimere håndteringen af dokumenter internt og eksternt? Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med kontakten til kunder/brugere inden, under og efter indkøb? Hvordan ændrer kunstig intelligens og RPA indkøbere og deres rolle i virksomheden?

46 BLOCKCHAIN Blockchain kan være svær at forstå, og lige så svær at forklare. Så hæng på, de næste par minutters læsning kan forekomme hårde, men du vil til gengæld have viden du kan prale med til næste familiefest. Da jeg skulle lave emnebeskrivelser, havde jeg ét stort word-dokument at skrive i. Her startede jeg med beskrive emne 1. Efter at være færdig med første emne, tilføjede jeg emne 2, som henviste til emne 1, som det foregående emne. Herefter kom emne 3, 4, 5 osv. Hvert emne er således en blok, med den nyeste version og emne. Hver blok er kædet sammen, da de henviser til hinanden (altså de tidl. emner) og deraf ordet blockchain. Blockchain er altså en kæde af blokke, hvor hver blok er data, som er bundet sammen af kæden, og hvor hver blok er forbundet til den foregående, ved at henvise hertil. Der hvor blockchain bliver interessant er, at jeg kunne få andre til at hjælpe mig med dokumentet, uden at jeg skal sende dem dokumentet og hvor vi således skulle arbejde med forskellige versioner på hver vores computer. Med blockchain ser alle den samme version af dokumentet, og vi kan tilføje nye emner. Dokumentet med emnerne er derfor på et netværk af computere, som har en kopi af informationen. Et nyt emne (blok) skal derfor godkendes i netværket. Man kan ikke manipulere med de tidligere emner/blokke, da det er forbundet af kædeleddet mellem emnerne/blokkene. Det vil sige, at hvis én nu ændrer emne 2, vil der ske en fejl, da emne 3 henviser til emne 2, hvor der altså nu er sket ændringer, som ikke passer ind i kæden. Så hvert nye emne er en ny blok, og alle kan følge historikken i dokumentet over emner og kan ikke manipulere med det. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALG INDKØB DATA? Hver blok i en blockchain er data, hvorfor data grundstenen i blockchains. Var der ingen data, var der heller i blockchains og en nødvendighed heraf. Blockchain gør det nemt at administrere store mænger af data og sikrer ligeledes at der ikke kan manipuleres med data. Hvorfor vi med blockchain kan stole mere på data og risicien for fakenews mv. er mindre, da vi således kan se (via blokkene) hvem der startede med fakenews eksempelvis.

47 BLOCKCHAIN Salg Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for blockchain, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan blockchain gøre et salg til en kunde enklere i fremtiden? (undgå en masse mellemled) Hvordan vil blockchain påvirke salgsprocessen (positivt og negativt)?

48 BLOCKCHAIN Indkøb Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for blockchain, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan vil blockchain ændre indkøb mellem lande i fremtiden? Hvilken effekt får blockchain på arbejdet med fakturaer i virksomheder både internt og eksternt?

49 OMNICHANNEL Omnichannel-marketing handler om at sikre hver enkelt kunde en sammenhængende og ensartet oplevelse i interaktionen med virksomheden og at sætte kunden i centrum for både salgs-, marketing- og servicerelaterede aktiviteter uanset, hvilke kanaler den pågældende kunde benytter. Forudsætningen for succes på dette felt er imidlertid, at virksomheden indsamler og udnytter de data, den har til rådighed om kunden. Det gælder data fra tidligere transaktioner og interaktioner, som virksomheden skal transformere fra big data til little data, der kan bruges i 1:1 marketingindsatser. Tingskou, Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALG INDKØB DATA? Man skal kende sine kunder for at kunne give dem gode, sammenhængende og ensartede oplevelser. Som det fremgår af ovenstående citat, så kræver det data. Man skal indsamle data og data skal udnyttes på den rigtige måde. Man kan ikke gætte sig til de gode og individuelle marketingsindsatser, dem skal man finde igennem data. Derfor spiller data en stor rolle i forbindelse med omnichannel og vi skal have meget fokus på det på seminaret. Kilde: Tingskou, E. S. (25. April 2016). Omnichannel-marketing: Stort uudnyttet potentiale for danske virksomheder. Hentet fra Børsen:

50 OMNICHANNEL Salg Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for omnichannel, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvilke(n) rolle har sælgeren i forhold til at give kunderne unikke oplevelser? Mapping af kundekontakten gennem hele virksomheden, for at undersøge hvor sælgeren kan optimere? Hvilke data har virksomheden om kunderne, som kan bruges til at udvikle kundeoplevelser i forbindelse med salg? Undersøg hvor vigtig kunden er i virksomheden laves løsninger/services efter kundens behov?

51 OMNICHANNEL Indkøb Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for omnichannel, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvilke(n) rolle har indkøberen i forhold til at give kunderne unikke oplevelser? Mapping af kundekontakten gennem hele virksomheden, for at undersøge hvor indkøberen kan optimere? Hvilke data har virksomheden om kunderne, som kan bruges til at udvikle indkøbsrelaterede oplevelser? Undersøg hvor vigtig kunden er i virksomheden laves løsninger/services efter kundens behov?

52 INTERNET OF THINGS Der findes mange eksempler på Internet of Things (IoT). Køleskabe der fortæller når temperaturen er for varm eller kold. Vindmøller fortæller når de skal serviceres. Lygtepæle kun tænder ved aktivitet inærheden. Temperaturen i huset tilpasser sig vejret. Uret eller trøjen der måler din puls og aktivitet. Høreapparatet der kan læse sms er højt, og meget meget mere. I dag er flere milliarder enheder koblet på internettet, og de er en del af det som kaldes Internet of Things (IoT). På udviklerseminaret om Internet of Things, har vi via samarbejdet med HK Handel og Dansk Erhvervs digitaliserings-sekretariat fået en unik mulighed for at tilbyde et udviklerseminar med udgangspunkt i en række forsøg i en Meny på Borupsallé i København. I Meny butikken er der installeret en række tiltag, som kan give en større indsigt i kundernes færden, hjælpe med ressourceoptimering eller give kunderne bedre Måske sidder du allerede med et smartwatch på dit håndled, eller måske har du investeret i lamper og pærer, som du kan styre via din telefon? Hvis ikke, så har du formentligt stødt på nogle der har. World Economic Forum mener, at vi i 2020 vil se op mod 30 mia. IoT-apparater. Til sammenligning, så var verdensbefolkningen i 2017 på 7,6 mia mennesker. Der findes altså ekstremt mange enheder med uendeligt mange muligheder. oplevelser i butikken. Det er endnu ikke fast besluttet, hvilke forsøg man vil afprøve, men det kunne eksempelvis være installation af heatmaps over kundernes bevægelsesmønstre, eller teknologi som kan hjælpe kunderne med at vælge den rigtige vin ud fra deres præferencer, hvor den rette vin vil lyse op på hylden. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALG INDKØB DATA? Der er data at hente fra samtlige enheder forbundet til internettet. Disse data kan bruges til alt fra produktog forretningsudvikling, til optimering og personalisering af services rettet mod virksomheder og private kunder. Desuden kan enhederne dele data mellem hinanden og dermed giver unikke løsninger for brugerne, såsom når mobiler sender besked til lyskrydset, når der har været koncert og mange mennesker skal guides videre. Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

53 INTERNET OF THINGS Salg Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for Internet of Things, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan vil IoT-enheder gøre det enklere/nemmere for salg i fremtiden? Kan IoT integreres i nogle af de produkter/services som leveres af virksomheden? Hvilke funktioner, som IoT-enheder kan tilbyde, ville gøre gavn i forbindelse med salgsprocessen (i et showroom fx?)

54 INTERNET OF THINGS Indkøb Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for Internet of Things, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan vil IoT-enheder gavne indkøbsfunktioner? Tilbagemeldinger fra produkter som skal services eller køb af reservedele? Kan IoT integreres i nogle af de produkter/services som leveres af virksomheden? Hvordan kan IoT hjælpe indkøbere med overblik over ressourceforbrug?

55 PLATFORMS- ØKONOMI Platformen er den centrale spiller i den nye økonomi. Platformen matcher ressourcer og behov og koordinerer deltagere omkring en løsning ved at indsamle og analysere enorme mængder data. Der er især én type platform, der har fået megen opmærksomhed: de taxalignende transporttjenester Uber, Lyft eller Didi Kuaidi, der på rekordtid har bredt sig over det meste af kloden. Taxatjenesterne er et meget klart eksempel på, hvordan platforme fungerer, og hvordan de fundamentalt kan udfordre de eksisterende forretningsmodeller. Hesseldahl, 2017, s. 62. Så hvor deleøkonomien er fokuseret omkring produkter som deles, er platformsøkonomien i højere grad centraliseret omkring services. Platformsøkonomien handler om at være bindeled mellem to grupper, som begge har noget på spil (Haug, 2017, s. 86). Det der er unikt ved platformene, og hvorfor vi har valgt at se nærmere på dem er, at platformene har og ejer en masse data om brugernes adfærd. Vi vil derfor se mere på mulighederne i platformsøkonomien og hvordan elevernes virksomheder aktivt kan gøre brug af løsninger eller ligefrem skabe nye. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALG INDKØB DATA? Man skal kende sine kunder for at kunne give dem gode, sammenhængende og ensartede oplevelser. Som det fremgår af ovenstående citat, så kræver det data. Man skal indsamle data og data skal udnyttes på den rigtige måde. Man kan ikke gætte sig til de gode og individuelle marketingsindsatser, dem skal man finde igennem data. Derfor spiller data en stor rolle i forbindelse med omnichannel og vi skal have meget fokus på det på seminaret. Kilde: Hesseldahl, P. (2017). We-Economy. Gjern: forlagene Hovedland og Bogan. Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

56 PLATFORMSØKONOMI Salg Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan har eller vil platformsøkonomien ændre sælgerens rolle? Hvordan påvirker platformsøkonomiske tjenester salg? Eksempelvis salg af serviceydelser, som pludseligt kan fås af mange og til skiftende priser?

57 PLATFORMSØKONOMI Indkøb Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan har eller vil platformsøkonomien ændre indkøberens rolle? Da platforme matcher ressourcer og behov og koordinerer deltagere omkring en løsning, hvilken indvirkning vil dette så have for indkøb? Vil man i fremtiden ikke have indkøbere ansat, men bliver det outsourcet til specifikke indkøbere for 1 specifikt emne? Eks. en indkøber, som udelukkende køber kontorartikler og en anden der kun køber it-software?

58 DELEØKONOMI Coop er en andelsforening og har over 1,7 mio. medlemmer, eller ejere som de selv kalder det. Arla og Danish Crown, er ligeledes opstået med andelsbevægelsen. Hvis vi ser på andelsboliger, så findes der i Danmark over private andelsboliger. Danskere kender derfor godt til det at have andele i noget større, og vi er vant til at dele med naboer og venner. Men efter internettets fremtog, dukkede der virksomheder op, som gjorde det muligt at dele med mennesker man ikke kendte og aldrig havde mødt før. I 2008 var de 3 roommates Joe, Brian og Nathan i store udfordringer. Deres husleje steg, og det kneb med få penge nok til at betale. På samme tid var der en stor konference i byen, hvor alle hoteller var optagede, hvorfor de 3 roommates så en gylden mulighed for at tjene lidt ekstra til huslejen. Med ét var AirBnB en realitet. AirBnB er en online platform, hvor private i hele verden kan udleje og leje boliger af hinanden. Et perfekt eksempel på hvad deleøkonomi er, og hvad det kan give af muligheder. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALG INDKØB DATA? Alt der sker inden for deleøkonomien, er som så meget andet, båret af data. Det er i særlig grad de deleøkonomiske tjenester på nettet såsom AirBnB, som har store mængder af data på deres brugere og de handler/aftaler de indgår mellem hinanden. Data som bl.a. siger noget om hvordan og hvor ofte brugerne bruger løsningen, som medvriker til forretningsudviklingen og optimering af virksomhedens services. F.eks. har AirBnB et overblik over hvor meget og hvor ofte boliger udlejes i en given by, og kan ligeledes fortælle hvor meget en udlejer i gennemsnit tjener om året på udlejning. Kilde: Nielsen, A. H. (10. Januar 2016). AirBnb-stifter: Fra luftmadrasser til slotte og øer. Hentet fra DR.dk:

59 DELEØNOMI Salg Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for deleøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan bliver salget påvirket, når flere begynder at dele dyre produkter og services? Hvilke virksomheders forretningsplaner er blevet overhalet af deleøkonomiske tjenester?

60 DELEØNOMI Indkøb Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for deleøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan ændrer indkøb sig, når man kan dele produkter/services med andre, for derigemmen at opnå en større rabat? Hvilke deleøkonomiske tjenester kan have en fordel for indkøb i virksomheden?

61 DETAILUDDANNELSER DISRUPTION BIG DATA KUNSTIG INTELLIGENS BLOCKCHAIN OMNICHANNEL INTERNET OF THINGS DELEØKONOMI AUGMENTED REALITY VIRTUAL REALITY

62 DISRUPTION Når der tales om disruption, tænker mange på videoudlejningsbutikkerne som eksempelvis Blockbuster, som blev overhalet af streamingtjenesterne. Men begrebet bliver efterhånden brugt til at forklare vidt forskellige typer af radikal innovation, som ødelægger eller overhaler de veletablerede virksomheder og brancher. For at kunne forstå begrebet disruption, hiver vi fat i manden bag ordet og teorien disruption, professor Clayton Christensen, som skelner mellem optimerende versus disruptive teknologier. Stort set al innovation er optimerende, men oftest sker det, at de nye teknologier og produkter bliver kaldt disruptive. Inden for det optimerende, arbejdes der ud fra et kendt og eksisterende marked, hvor markedet er forudsigeligt. Ved den disruptive innovation er der derimod tale om et nyt marked, hvor markedet er uforudsigeligt og hvor de traditionelle forretningsmetoder slår fejl. Her skelner Clayton Christensen mellem det han kalder low-end og new market disruption. Ved low-end underbyder virksomheder de eksisterende produkter på markedet, ved at tilbyde en simplere og billigere løsning. Ved new market skaber virksomheder derimod som navnet indikerer, et nyt marked, som ikke tidligere eksisterede. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar DEKORATØR SALGSASSISTENT DATA? Inden for disruptiv innovation og disruption, er der tale om nye markeder hvor der er uforudsigelighed og de traditionelle forretningsmodeller slår fejl. Det ved vi pga. data, og data kan derfor hjælpe virksomheder med disruptiv innovation. Data kan hjælpe med udviklingen af nye forretningsmodeller og data kan ligeledes være en væsentlig del af den nye kerneforretning. Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

63 DISRUPTION Dekoratør Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for disruption, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Kunne eleven skabe en ny form for dekoration, som ville disrupte den nuværende form/måde hvorigennem man dekorerer butikken? Hvordan har nye teknologier disruptet måden hvorpå der arbejdes med dekoration? Hvordan kan eleven igennem data fra virksomheden, spotte svagheder og muligheder for udvikling?

64 DISRUPTION Salgsassistent Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for disruption, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven underbyde sin virksomheds produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nyt, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Hvordan har nye teknologier disruptet måden hvorpå der arbejdes i detailhandlen? Hvordan kan eleven igennem data fra virksomheden (kunderne), spotte svagheder og muligheder for udvikling?

65 BIG DATA Big data består i alt sin enkelthed af en stor mængde ustruktureret data. Den ustrukturerede data genereres løbende og via mange forskellige kilder, som stadigt stiger. Kilderne kan være mange, men fælles er at de alle har en digital tilkobling som eksempelvis de sociale medier eller mobile enheder såsom smartphones. Alle digitale interaktioner skaber altså big data, som giver unikke indblik i forbrugernes vaner og adfærd, som kan bruges til mange forskellige ting eksempelvis markedsføring. Big data gør, at man i stedet for at skulle lave undersøgelser omkring forbrugerens præferencer og intentioner omkring brugen af et givent produkt, kan få præcise svar på hvor, hvornår, hvor længe og hvordan forbrugeren bruger et givent produkt. Dermed kan big data være med til at spå om forbrugernes behov, således virksomheder kan målrette deres markedsføring ud fra den enkelte forbruger. Forestil dig eksempelvis at du få timer efter din vaskemaskine er brudt sammen, modtager et tilbud på en ny? Eller tilbud på en paraply på en regnvejrsdag? Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar DEKORATØR SALGSASSISTENT DATA? Det siger næsten sig selv. Der er masser af data i verden, hvorfor det er relevant at se nærmere på det overordnede begreb big data, hvad data kan, og meget mere. Kilde: Malthouse, E. C., & Li, H. (2017). Opportunities for and Pitfalls of Using Big Data in Advertising Research. Journal of Advertising, s Rose, A. M., Rose, J. M., Sanderson, K.-A., & Thibodeau, J. C. (2017). When Should Audit Firms Introduce Analyses of Big Data Into the Audit Process? Journal of Information Systems, s

66 BIG DATA Dekoratør Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for big data, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om kundernes færden i butikken. og hvad anvendes data til? Hvad er der af offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til af eleven?? Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? Hvordan nye teknologier med fordel kan anvendes, således eleven får bedre overblik over dekorationers effekt/værdi mv. hvilke data kan bruges til optimering?

67 BIG DATA Salgsassistent Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for big data, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om kundernes køb, historik mv. og hvad anvendes data til? Hvad er der af offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til i virksomheden? Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? Hvordan kan nye teknologier med fordel anvendes, således eleven får bedre overblik over status på hylder/lager mv. hvilke data kan bruges til optimering?

68 KUNSTIG INTELLIGENS I en rapport fra april 2018 udarbejdet af Microsoft Danmark, vurderer 82% af et panel bestående af 23 danske eksperter, politikere og meningsdannere, at de politiske beslutningstagere slet ikke eller i mindre grad har viden om hvilke potentialer og udfordringer der er forbundet med kunstig intelligens. 87% af dem vurderer også, at kunstig intelligens vil have en positiv eller særdeles positiv effekt på det danske samfund. Mange mennesker har den opfattelse, at kunstig intelligens vil erstatte en lang række jobs. Det er korrekt. I en rapport fra konsulenthuset McKinsey fra 2017, estimerer de, at jobs vil blive erstattet inden Men de vurderer også, at der i samme periode vil blive skabt nye jobs. Der bliver således skabt flere jobs, end der forsvinder vurderer McKinsey. Vi behøver derfor ikke være så bange for kunstig intelligens, og den er allerede en stor del af de fleste danskeres hverdag. For hver gang du er på Facebook, så oplever du aktivt brugen af kunstig intelligens. Dit Facebook newsfeed er nemlig styret af kunstig intelligens, hvor du præsenteres for indhold på baggrund af din adfærd. Algoritmer, som også er en form for kunstig intelligens, styrer hvad du møder når du søger på Google og hele dit social media feed. Dernæst er der også machine learning, som er en mindre udgave af kunstig intelligens, hvor computeren lærer at genkende mønstre i data. Det er eksempelvis machine learning der giver dig anbefalinger på Netflix eller Spotify, baseret på hvad du tidl. har set/hørt, demografi eller baseret på andre brugeres data (anmeldelser mv.). DATA? Kunstig intelligens virker kun ved hjælp af data, som i princippet er brændstoffet til kunstig intelligens. For at kunstig intelligens eller RPA kan løse en problemstilling, har de brug for data de kan arbejde med. Kunstig intelligens lærer af data og bliver klogere af data, ligesom vi bliver klogere når vi læser noget. Computere kan både læse og forstå dokumenter hurtigere og bedre end mennesker, hvorfor de kan hjælpe os med enormt meget i fremtiden. Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag. Kunstig intelligens i Danmark potentialer og barrierer, Microsoft Danmark og LEAD Agency, April 2018 Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar DEKORATØR SALGSASSISTENT

69 KUNSTIG INTELLIGENS Dekoratør På seminaret forsøger vi at lave en kobling mellem den avancerede kunstige intelligens og robotic process automation (RPA), som er virtuelle robotter som kan udføre manuelle og repetitive opgaver såsom copy/paste, indtaste data og meget mere. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for kunstig intelligens, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan kunstig intelligens og RPA hjælpe eleven med opgaver? Hvordan kan RPA optimere håndteringen af dokumenter internt og eksternt?

70 KUNSTIG INTELLIGENS Salgsassistent På seminaret forsøger vi at lave en kobling mellem den avancerede kunstige intelligens og robotic process automation (RPA), som er virtuelle robotter som kan udføre manuelle og repetitive opgaver såsom copy/paste, indtaste data og meget mere. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for kunstig intelligens, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe kunderne med deres daglige/ugentlige indkøb? Hvordan kan RPA optimere håndteringen af dokumenter internt og eksternt? Hvordan kan kunstig intelligens hjælpe med kontakten til kunder/brugere inden, under og efter køb? Hvordan ændrer kunstig intelligens og RPA salgsassistens rolle i virksomheden?

71 BLOCKCHAIN Blockchain kan være svær at forstå, og lige så svær at forklare. Så hæng på, de næste par minutters læsning kan forekomme hårde, men du vil til gengæld have viden du kan prale med til næste familiefest. Da jeg skulle lave emnebeskrivelser, havde jeg ét stort word-dokument at skrive i. Her startede jeg med beskrive emne 1. Efter at være færdig med første emne, tilføjede jeg emne 2, som henviste til emne 1, som det foregående emne. Herefter kom emne 3, 4, 5 osv. Hvert emne er således en blok, med den nyeste version og emne. Hver blok er kædet sammen, da de henviser til hinanden (altså de tidl. emner) og deraf ordet blockchain. Blockchain er altså en kæde af blokke, hvor hver blok er data, som er bundet sammen af kæden, og hvor hver blok er forbundet til den foregående, ved at henvise hertil. Der hvor blockchain bliver interessant er, at jeg kunne få andre til at hjælpe mig med dokumentet, uden at jeg skal sende dem dokumentet og hvor vi således skulle arbejde med forskellige versioner på hver vores computer. Med blockchain ser alle den samme version af dokumentet, og vi kan tilføje nye emner. Dokumentet med emnerne er derfor på et netværk af computere, som har en kopi af informationen. Et nyt emne (blok) skal derfor godkendes i netværket. Man kan ikke manipulere med de tidligere emner/blokke, da det er forbundet af kædeleddet mellem emnerne/blokkene. Det vil sige, at hvis én nu ændrer emne 2, vil der ske en fejl, da emne 3 henviser til emne 2, hvor der altså nu er sket ændringer, som ikke passer ind i kæden. Så hvert nye emne er en ny blok, og alle kan følge historikken i dokumentet over emner og kan ikke manipulere med det. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALGSASSISTENT DATA? Hver blok i en blockchain er data, hvorfor data grundstenen i blockchains. Var der ingen data, var der heller i blockchains og en nødvendighed heraf. Blockchain gør det nemt at administrere store mænger af data og sikrer ligeledes at der ikke kan manipuleres med data. Hvorfor vi med blockchain kan stole mere på data og risicien for fakenews mv. er mindre, da vi således kan se (via blokkene) hvem der startede med fakenews eksempelvis.

72 BLOCKCHAIN Salgsassistent Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for blockchain, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan vil blockchain kunne hjælpe salgsassistenten med kvalitetssikring af arbejde samt produkter/services? Hvilken effekt får blockchain på arbejdet med fakturaer og indkøb i virksomheden både internt og eksternt?

73 OMNICHANNEL Omnichannel-marketing handler om at sikre hver enkelt kunde en sammenhængende og ensartet oplevelse i interaktionen med virksomheden og at sætte kunden i centrum for både salgs-, marketing- og servicerelaterede aktiviteter uanset, hvilke kanaler den pågældende kunde benytter. Forudsætningen for succes på dette felt er imidlertid, at virksomheden indsamler og udnytter de data, den har til rådighed om kunden. Det gælder data fra tidligere transaktioner og interaktioner, som virksomheden skal transformere fra big data til little data, der kan bruges i 1:1 marketingindsatser. Tingskou, Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar DEKORATØR SALGSASSISTENT DATA? Man skal kende sine kunder for at kunne give dem gode, sammenhængende og ensartede oplevelser. Som det fremgår af ovenstående citat, så kræver det data. Man skal indsamle data og data skal udnyttes på den rigtige måde. Man kan ikke gætte sig til de gode og individuelle marketingsindsatser, dem skal man finde igennem data. Derfor spiller data en stor rolle i forbindelse med omnichannel og vi skal have meget fokus på det på seminaret. Kilde: Tingskou, E. S. (25. April 2016). Omnichannel-marketing: Stort uudnyttet potentiale for danske virksomheder. Hentet fra Børsen:

74 OMNICHANNEL Dekoratør Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for omnichannel, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvilke(n) rolle har dekoratøren i forhold til at skabe unikke kunderoplevelser? Mapping af kundekontakten gennem hele virksomheden, for at undersøge hvor dekoratøren kan optimere? Hvilke data har virksomheden om kunderne, som kan bruges til at udvikle kundeoplevelser i forbindelse med dekoration?

75 OMNICHANNEL Salgsassistent Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for omnichannel, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvilke(n) rolle har salgsassistenten i forhold til at give kunderne unikke oplevelser? Mapping af kundekontakten gennem hele virksomheden, for at undersøge hvor salgsassistenten kan optimere? Hvilke data har virksomheden om kunderne, som kan bruges til at udvikle oplevelser? Undersøg hvor vigtig kunden er i virksomheden laves løsninger/services efter kundens behov?

76 INTERNET OF THINGS Der findes mange eksempler på Internet of Things (IoT). Køleskabe der fortæller når temperaturen er for varm eller kold. Vindmøller fortæller når de skal serviceres. Lygtepæle kun tænder ved aktivitet inærheden. Temperaturen i huset tilpasser sig vejret. Uret eller trøjen der måler din puls og aktivitet. Høreapparatet der kan læse sms er højt, og meget meget mere. I dag er flere milliarder enheder koblet på internettet, og de er en del af det som kaldes Internet of Things (IoT). På udviklerseminaret om Internet of Things, har vi via samarbejdet med HK Handel og Dansk Erhvervs digitaliserings-sekretariat fået en unik mulighed for at tilbyde et udviklerseminar med udgangspunkt i en række forsøg i en Meny på Borupsallé i København. I Meny butikken er der installeret en række tiltag, som kan give en større indsigt i kundernes færden, hjælpe med ressourceoptimering eller give kunderne bedre Måske sidder du allerede med et smartwatch på dit håndled, eller måske har du investeret i lamper og pærer, som du kan styre via din telefon? Hvis ikke, så har du formentligt stødt på nogle der har. World Economic Forum mener, at vi i 2020 vil se op mod 30 mia. IoT-apparater. Til sammenligning, så var verdensbefolkningen i 2017 på 7,6 mia mennesker. Der findes altså ekstremt mange enheder med uendeligt mange muligheder. oplevelser i butikken. Det er endnu ikke fast besluttet, hvilke forsøg man vil afprøve, men det kunne eksempelvis være installation af heatmaps over kundernes bevægelsesmønstre, eller teknologi som kan hjælpe kunderne med at vælge den rigtige vin ud fra deres præferencer, hvor den rette vin vil lyse op på hylden. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar DEKORATØR SALGSASSISTENT DATA? Der er data at hente fra samtlige enheder forbundet til internettet. Disse data kan bruges til alt fra produktog forretningsudvikling, til optimering og personalisering af services rettet mod virksomheder og private kunder. Desuden kan enhederne dele data mellem hinanden og dermed giver unikke løsninger for brugerne, såsom når mobiler sender besked til lyskrydset, når der har været koncert og mange mennesker skal guides videre. Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

77 INTERNET OF THINGS Dekoratør Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for Internet of Things, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven anvende IoT-enheder i forbindelse med dekorationen af butikken? Eleven kunne planlægge en dekoration af eks. en messe, med fokus på at bruge/anvende relevante IoT-enheder.

78 INTERNET OF THINGS Salgsassistent Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for Internet of Things, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan vil IoT-enheder gavne salgsassistentens rolle? Kan IoT integreres i nogle af de produkter/services som leveres af virksomheden? Hvordan kan IoT hjælpe salgsassistenten med overblik over eksempelvis lager?

79 DELEØKONOMI Coop er en andelsforening og har over 1,7 mio. medlemmer, eller ejere som de selv kalder det. Arla og Danish Crown, er ligeledes opstået med andelsbevægelsen. Hvis vi ser på andelsboliger, så findes der i Danmark over private andelsboliger. Danskere kender derfor godt til det at have andele i noget større, og vi er vant til at dele med naboer og venner. Men efter internettets fremtog, dukkede der virksomheder op, som gjorde det muligt at dele med mennesker man ikke kendte og aldrig havde mødt før. I 2008 var de 3 roommates Joe, Brian og Nathan i store udfordringer. Deres husleje steg, og det kneb med få penge nok til at betale. På samme tid var der en stor konference i byen, hvor alle hoteller var optagede, hvorfor de 3 roommates så en gylden mulighed for at tjene lidt ekstra til huslejen. Med ét var AirBnB en realitet. AirBnB er en online platform, hvor private i hele verden kan udleje og leje boliger af hinanden. Et perfekt eksempel på hvad deleøkonomi er, og hvad det kan give af muligheder. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar SALGSASSISTENT DATA? Alt der sker inden for deleøkonomien, er som så meget andet, båret af data. Det er i særlig grad de deleøkonomiske tjenester på nettet såsom AirBnB, som har store mængder af data på deres brugere og de handler/aftaler de indgår mellem hinanden. Data som bl.a. siger noget om hvordan og hvor ofte brugerne bruger løsningen, som medvriker til forretningsudviklingen og optimering af virksomhedens services. F.eks. har AirBnB et overblik over hvor meget og hvor ofte boliger udlejes i en given by, og kan ligeledes fortælle hvor meget en udlejer i gennemsnit tjener om året på udlejning. Kilde: Nielsen, A. H. (10. Januar 2016). AirBnb-stifter: Fra luftmadrasser til slotte og øer. Hentet fra DR.dk:

80 DELEØNOMI Salgsassistent Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for deleøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan ændrer kundernes vaner sig, når man kan dele produkter/services med andre, for derigemmen at opnå en større rabat? Hvilke deleøkonomiske tjenester kan have en fordel for detailhandlen?

81 AUGMENTED REALITY Var du med på Pokémon Go bølgen tilbage i 2016? Ellers har du formentligt hørt om det virtuelle spil, som trak flere overskrifter i sommeren Pokémon Go er baseret på Augmented Reality, også kaldet AR, hvor man tilfører et ekstra lag på virkeligheden, som i spillets tilfælde er karakterer fra Pokémon. IKEA gør også brug af AR, hvor du via deres app kan placere møbler (virtuelt) i stuen inden køb, for på den måde at teste hvordan de passer ind i stuen. Der er ligeledes udviklet briller såsom Google Glass, hvorigennem du også kan se virtuelle elementer tilføjet i virkeligheden. Teknologien har altså unikke muligheder for at skabe kundeoplevelser som ikke er set tidligere. Forestil dig hvordan undervisning kan blive forvandlet, hvor man igennem AR pludseligt kan vise solsystemet, dyr, planter osv. i levende format i klasselokalet, blot ved hjælp af teknologien. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar DEKORATØR SALGSASSISTENT DATA? AR er er programmeret software, som er afhængig af data. Hvis AR skal vise noget omkring en butiksopsætning, skal softwaren vide hvordan det bør se ud, for at kunne vise det, og det er data. Desuden skal AR også se virkeligheden, som f.eks. IKEA appen, hvorfor de har brug for realtime data altså data du giver dem når du bruger appen, i det pågældende rum du står i.

82 AUGMENTED REALITY Dekoratør Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for augmented reality (AR), du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan AR hjælpe dekoratøren med at lave dekorationer til butikkerne? Hvordan vil AR kunne integreres i selve dekorationerne?

83 AUGMENTED REALITY Salgsassistent Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for augmented reality (AR), du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan AR hjælpe med visualisering af produkter i butikken? Hvordan vil AR kunne hjælpe kunder i købet af et produkt? Hvordan kan AR hjælpe efter køb af produkt?

84 VIRTUAL REALITY Virtual Reality (VR) er en 100% virtuel verden. Ved at tage VRbriller på, bliver du igennem skærme præsenteret for utallige forskellige scenarier. Du kan svømme under vand med hajer, du kan køre i din drømmebil, sidde på en sandstrand eller være til koncert alt sammen hjemme fra sofaen, med VRbriller på. Igen en teknologi, hvor der mange muligheder, som vi skal se nærmere på til udviklerseminaret. Vælg speciale og læs mere om muligheder på seminar DEKORATØR SALGSASSISTENT DATA? Ligesom ved AR så er VR programmeret software, som er afhængig af data. For at VR kan være så virkelighedsnært som muligt, kræver det at softwaren får nyt og relevant data, som gør softwaren nutidig og virkelig. Men VR indsamler også data. Lad os sige, at man via VR besøger en specifik butik. Igennem VR kan butikken således teste og analysere forskellige opsætninger, inden man vælger at gøre det i den fysiske butik. Man kan altså også anvende VR til dataindsamling og test af mange forskellige ting, som kan medvirke til forretningsudvikling i virksomhederne.

85 VIRTUAL REALITY Dekoratør Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for virtual reality (VR), du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan VR tages i brug som led i dekorationer? Hvordan ville eleven udvikle et mindre VR rum, med afsæt i sin virksomhed?

86 VIRTUAL REALITY Salgsassistent Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for virtual reality (VR), du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan VR tages i brug som led i kundes færden i butikken? Hvordan kan VR påvirke kundetilfredsheden? Kan VR øge salget af en given vare/service og hvordan?

87 EVENTKOORDINATOR- UDDANNELSE DISRUPTION BIG DATA OMNICHANNEL INTERNET OF THINGS PLATFORMSØKONOMI AUGMENTED REALITY VIRTUAL REALITY

88 DISRUPTION Når der tales om disruption, tænker mange optimerende, arbejdes der ud fra et kendt og på videoudlejningsbutikkerne som eksisterende marked, hvor markedet er eksempelvis Blockbuster, som blev overhalet forudsigeligt. Ved den disruptive innovation af streamingtjenesterne. Men begrebet bliver er der derimod tale om et nyt marked, hvor efterhånden brugt til at forklare vidt markedet er uforudsigeligt og hvor de forskellige typer af radikal innovation, som traditionelle forretningsmetoder slår fejl. Her ødelægger eller overhaler de veletablerede skelner Clayton Christensen mellem det han virksomheder og brancher. For at kunne kalder low-end og new market disruption. forstå begrebet disruption, hiver vi fat i manden bag ordet og teorien disruption, professor Clayton Christensen, som skelner mellem optimerende versus disruptive teknologier. Stort set al innovation er optimerende, men oftest sker det, at de nye teknologier og produkter bliver kaldt disruptive. Inden for det Ved low-end underbyder virksomheder de eksisterende produkter på markedet, ved at tilbyde en simplere og billigere løsning. Ved new market skaber virksomheder derimod som navnet indikerer, et nyt marked, som ikke tidligere eksisterede. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven underbyde virksomhedens produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nyt, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Hvilke data kræves der, før eleven tør udfordre det eksisterende marked? DATA? Inden for disruptiv innovation og disruption, er der tale om nye markeder hvor der er uforudsigelighed og de traditionelle forretningsmodeller slår fejl. Det ved vi pga. data, og data kan derfor hjælpe virksomheder med disruptiv innovation. Data kan hjælpe med udviklingen af nye forretningsmodeller og data kan ligeledes være en væsentlig del af den nye kerneforretning. Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

89 BIG DATA Big data består i alt sin enkelthed af en stor mængde ustruktureret data. Den ustrukturerede data genereres løbende og via mange forskellige kilder, som stadigt stiger. Kilderne kan være mange, men fælles er at de alle har en digital tilkobling som eksempelvis de sociale medier eller mobile enheder såsom smartphones. Alle digitale interaktioner skaber altså big data, som giver unikke indblik i forbrugernes vaner og adfærd, som kan bruges til mange forskellige ting eksempelvis markedsføring. Big data gør, at man i stedet for at skulle lave undersøgelser omkring forbrugerens DATA? præferencer og intentioner omkring brugen af et givent produkt, kan få præcise svar på hvor, hvornår, hvor længe og hvordan forbrugeren bruger et givent produkt. Dermed kan big data være med til at spå om forbrugernes behov, således virksomheder kan målrette deres markedsføring ud fra den enkelte forbruger. Forestil dig eksempelvis at du få timer efter din vaskemaskine er brudt sammen, modtager et tilbud på en ny? Eller tilbud på en paraply på en regnvejrsdag? Det siger næsten sig selv. Der er masser af data i verden, hvorfor det er relevant at se nærmere på det overordnede begreb big data, hvad data kan, og meget mere. Kilde: Malthouse, E. C., & Li, H. (2017). Opportunities for and Pitfalls of Using Big Data in Advertising Research. Journal of Advertising, s Rose, A. M., Rose, J. M., Sanderson, K.-A., & Thibodeau, J. C. (2017). When Should Audit Firms Introduce Analyses of Big Data Into the Audit Process? Journal of Information Systems, s Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvor meget data leverer eleven selv som deltager til events, og hvordan kan den data anvendes til forretningsudvikling og service? Hvordan kan eleven indsamle data fra virksomheden og et givent event? Hvilken værdi har data og er det muligt at skabe personlig service ved brugen af data?

90 OMNICHANNEL Omnichannel-marketing handler om at sikre hver enkelt kunde en sammenhængende og ensartet oplevelse i interaktionen med virksomheden og at sætte kunden i centrum for både salgs-, marketing- og servicerelaterede aktiviteter uanset, hvilke kanaler den pågældende kunde benytter. Forudsætningen for succes på dette felt er imidlertid, at virksomheden indsamler og udnytter de data, den har til rådighed om kunden. Det gælder data fra tidligere transaktioner og interaktioner, som virksomheden skal transformere fra big data til little data, der kan bruges i 1:1 marketingindsatser. Tingskou, DATA? Man skal kende sine kunder for at kunne give dem gode, sammenhængende og ensartede oplevelser. Som det fremgår af ovenstående citat, så kræver det data. Man skal indsamle data og data skal udnyttes på den rigtige måde. Man kan ikke gætte sig til de gode og individuelle marketingsindsatser, dem skal man finde igennem data. Derfor spiller data en stor rolle i forbindelse med omnichannel og vi skal have meget fokus på det på seminaret. Kilde: Tingskou, E. S. (25. April 2016). Omnichannel-marketing: Stort uudnyttet potentiale for danske virksomheder. Hentet fra Børsen: Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvorfor er det relevant at give kunderne sammenhængende oplevelser og have kunden i centrum? Hvilke data om kunderne er anvendelige i forbindelse med udvikling og skabe unikke kundeoplevelser? Eleven skal se sig selv som deltager til et event, og fokusere på hvilke specifikke oplevelser eleven mangler og gerne vil se mere eller mindre af.

91 INTERNET OF THINGS Der findes mange eksempler på Internet of Måske sidder du allerede med et smartwatch på Things (IoT). Køleskabe der fortæller når dit håndled, eller måske har du investeret i temperaturen er for varm eller kold. Vindmøller lamper og pærer, som du kan styre via din fortæller når de skal serviceres. Lygtepæle kun telefon? Hvis ikke, så har du formentligt stødt på tænder ved aktivitet inærheden. Temperaturen i nogle der har. World Economic Forum mener, at huset tilpasser sig vejret. Uret eller trøjen der vi i 2020 vil se op mod 30 mia. IoT-apparater. Til måler din puls og aktivitet. Høreapparatet der kan sammenligning, så var verdensbefolkningen i læse sms er højt, og meget meget mere på 7,6 mia mennesker. Der findes altså ekstremt mange enheder med uendeligt mange I dag er flere milliarder enheder koblet på muligheder. internettet, og de er en del af det som kaldes Internet of Things (IoT). På udviklerseminaret om Internet of Things, har vi via samarbejdet med HK Handel og Dansk Erhvervs digitaliserings-sekretariat fået en unik mulighed for at tilbyde et udviklerseminar med udgangspunkt i en række forsøg i en Meny på Borupsallé i København. I Meny butikken er der installeret en række tiltag, som kan give en større indsigt i kundernes færden, hjælpe med ressourceoptimering eller give kunderne bedre oplevelser i butikken. Det er endnu ikke fast besluttet, hvilke forsøg man vil afprøve, men det kunne eksempelvis være installation af heatmaps over kundernes bevægelsesmønstre, eller teknologi som kan hjælpe kunderne med at vælge den rigtige vin ud fra deres præferencer, hvor den rette vin vil lyse op på hylden. DATA? Der er data at hente fra samtlige enheder forbundet til internettet. Disse data kan bruges til alt fra produktog forretningsudvikling, til optimering og personalisering af services rettet mod virksomheder og private kunder. Desuden kan enhederne dele data mellem hinanden og dermed giver unikke løsninger for brugerne, såsom når mobiler sender besked til lyskrydset, når der har været koncert og mange mennesker skal guides videre. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan en simpel teknologi som heatmaps, hvor man får en masse data om kundernes færden, kobles til events, hvor det er relevant at vide hvor deltagerne færdes mest? Hvordan kan deltagernes mobiler kobles med IoT-enheder til en koncert, for at give unikke oplevelser? Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

92 PLATFORMS- ØKONOMI Platformen er den centrale spiller i den nye økonomi. Platformen matcher ressourcer og behov og koordinerer deltagere omkring en løsning ved at indsamle og analysere enorme mængder data. Der er især én type platform, der har fået megen opmærksomhed: de taxalignende transporttjenester Uber, Lyft eller Didi Kuaidi, der på rekordtid har bredt sig over det meste af kloden. Taxatjenesterne er et meget klart eksempel på, hvordan platforme fungerer, og hvordan de fundamentalt kan udfordre de eksisterende forretningsmodeller. Hesseldahl, 2017, s. 62. Så hvor deleøkonomien er fokuseret omkring produkter som deles, er platformsøkonomien i højere grad centraliseret omkring services. Platformsøkonomien handler om at være bindeled mellem to grupper, som begge har noget på spil (Haug, 2017, s. 86). Det der er unikt ved platformene, og hvorfor vi har valgt at se nærmere på dem er, at platformene har og ejer en masse data om brugernes adfærd. Vi vil derfor se mere på mulighederne i platformsøkonomien og hvordan elevernes virksomheder aktivt kan gøre brug af løsninger eller ligefrem skabe nye. DATA? Man skal kende sine kunder for at kunne give dem gode, sammenhængende og ensartede oplevelser. Som det fremgår af ovenstående citat, så kræver det data. Man skal indsamle data og data skal udnyttes på den rigtige måde. Man kan ikke gætte sig til de gode og individuelle marketingsindsatser, dem skal man finde igennem data. Derfor spiller data en stor rolle i forbindelse med omnichannel og vi skal have meget fokus på det på seminaret. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisningsforløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan bruges der freelancemedarbejdere inden for eventbranchen? Hvordan kan eleven ved hjælp af platformsøkonomien udvikle et event? Hvordan kan platforme give en anden form for service til kunderne? Kilde: Hesseldahl, P. (2017). We-Economy. Gjern: forlagene Hovedland og Bogan. Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

93 AUGMENTED REALITY Var du med på Pokémon Go bølgen tilbage i 2016? Ellers har du formentligt hørt om det virtuelle spil, som trak flere overskrifter i sommeren Pokémon Go er baseret på Augmented Reality, også kaldet AR, hvor man tilfører et ekstra lag på virkeligheden, som i spillets tilfælde er karakterer fra Pokémon. IKEA gør også brug af AR, hvor du via deres app kan placere møbler (virtuelt) i stuen inden køb, for på den måde at teste hvordan de passer ind i stuen. Der er ligeledes udviklet briller såsom Google Glass, hvorigennem du også kan se virtuelle elementer tilføjet i virkeligheden. Teknologien har altså unikke muligheder for at skabe kundeoplevelser som ikke er set tidligere. Forestil dig hvordan undervisning kan blive forvandlet, hvor man igennem AR pludseligt kan vise solsystemet, dyr, planter osv. i levende format i klasselokalet, blot ved hjælp af teknologien. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan man i eventbranchen anvende AR til at visualisere koncerter eller gøre messerne mere levende? Hvordan kan eleven igennem data om kundernes ønsker, skabe tilpassede oplevelser igennem anvendelsen af AR? DATA? AR er er programmeret software, som er afhængig af data. Hvis AR skal vise noget omkring en butiksopsætning, skal softwaren vide hvordan det bør se ud, for at kunne vise det, og det er data. Desuden skal AR også se virkeligheden, som f.eks. IKEA appen, hvorfor de har brug for realtime data altså data du giver dem når du bruger appen, i det pågældende rum du står i.

94 VIRTUAL REALITY Virtual Reality (VR) er en 100% virtuel verden. Ved at tage VRbriller på, bliver du igennem skærme præsenteret for utallige forskellige scenarier. Du kan svømme under vand med hajer, du kan køre i din drømmebil, sidde på en sandstrand eller være til koncert alt sammen hjemme fra sofaen, med VRbriller på. Igen en teknologi, hvor der mange muligheder, som vi skal se nærmere på til udviklerseminaret. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvad kan VR gøre ved hele eventbranchen? Kan VR gøre, at man ikke behøver møde fysisk op til events i fremtiden, og hvordan? Hvordan kan VR give en forsmag på events inden man beslutter sig for at møde op? DATA? Ligesom ved AR så er VR programmeret software, som er afhængig af data. For at VR kan være så virkelighedsnært som muligt, kræver det at softwaren får nyt og relevant data, som gør softwaren nutidig og virkelig. Men VR indsamler også data. Lad os sige, at man via VR besøger en specifik butik. Igennem VR kan butikken således teste og analysere forskellige opsætninger, inden man vælger at gøre det i den fysiske butik. Man kan altså også anvende VR til dataindsamling og test af mange forskellige ting, som kan medvirke til forretningsudvikling i virksomhederne. Kan data fra VR være med til at udvikle events, som vil sikre højere deltagelse eksempelvis?

95 FINANSUDDANNELSEN DISRUPTION BIG DATA BLOCKCHAIN OMNICHANNEL PLATFORMSØKONOMI DELEØKONOMI

96 DELEØKONOMI Coop er en andelsforening og har over 1,7 mio. medlemmer, eller ejere som de selv kalder det. Arla og Danish Crown, er ligeledes opstået med andelsbevægelsen. Hvis vi ser på andelsboliger, så findes der i Danmark over private andelsboliger. Danskere kender derfor godt til det at have andele i noget større, og vi er vant til at dele med naboer og venner. Men efter internettets fremtog, dukkede der virksomheder op, som gjorde det muligt at dele med mennesker man ikke kendte og aldrig havde mødt før. I 2008 var de 3 roommates Joe, Brian og Nathan i store udfordringer. Deres husleje steg, og det kneb med få penge nok til at betale. På samme tid var der en stor konference i byen, hvor alle hoteller var optagede, hvorfor de 3 roommates så en gylden mulighed for at tjene lidt ekstra til huslejen. Med ét var AirBnB en realitet. AirBnB er en online platform, hvor private i hele verden kan udleje og leje boliger af hinanden. Et perfekt eksempel på hvad deleøkonomi er, og hvad det kan give af muligheder. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan har/kan deleøkonomien udfordre elevens virksomhed? Hvordan har deleøkonomien indvirkning på elevens hverdag, både som privatperson, kunde og medarbejder? DATA? Alt der sker inden for deleøkonomien, er som så meget andet, båret af data. Det er i særlig grad de deleøkonomiske tjenester på nettet såsom AirBnB, som har store mængder af data på deres brugere og de handler/aftaler de indgår mellem hinanden. Data som bl.a. siger noget om hvordan og hvor ofte brugerne bruger løsningen, som medvriker til forretningsudviklingen og optimering af virksomhedens services. F.eks. har AirBnB et overblik over hvor meget og hvor ofte boliger udlejes i en given by, og kan ligeledes fortælle hvor meget en udlejer i gennemsnit tjener om året på udlejning. Hvordan ændrer deleøkonomien vores interaktion med den finansielle sektor? Kilde: Nielsen, A. H. (10. Januar 2016). AirBnb-stifter: Fra luftmadrasser til slotte og øer. Hentet fra DR.dk:

97 PLATFORMS- ØKONOMI Platformen er den centrale spiller i den nye økonomi. Platformen matcher ressourcer og behov og koordinerer deltagere omkring en løsning ved at indsamle og analysere enorme mængder data. Der er især én type platform, der har fået megen opmærksomhed: de taxalignende transporttjenester Uber, Lyft eller Didi Kuaidi, der på rekordtid har bredt sig over det meste af kloden. Taxatjenesterne er et meget klart eksempel på, hvordan platforme fungerer, og hvordan de fundamentalt kan udfordre de eksisterende forretningsmodeller. Hesseldahl, 2017, s. 62. Så hvor deleøkonomien er fokuseret omkring produkter som deles, er platformsøkonomien i højere grad centraliseret omkring services. Platformsøkonomien handler om at være bindeled mellem to grupper, som begge har noget på spil (Haug, 2017, s. 86). Det der er unikt ved platformene, og hvorfor vi har valgt at se nærmere på dem er, at platformene har og ejer en masse data om brugernes adfærd. Vi vil derfor se mere på mulighederne i platformsøkonomien og hvordan elevernes virksomheder aktivt kan gøre brug af løsninger eller ligefrem skabe nye. DATA? Man skal kende sine kunder for at kunne give dem gode, sammenhængende og ensartede oplevelser. Som det fremgår af ovenstående citat, så kræver det data. Man skal indsamle data og data skal udnyttes på den rigtige måde. Man kan ikke gætte sig til de gode og individuelle marketingsindsatser, dem skal man finde igennem data. Derfor spiller data en stor rolle i forbindelse med omnichannel og vi skal have meget fokus på det på seminaret. Kilde: Hesseldahl, P. (2017). We-Economy. Gjern: forlagene Hovedland og Bogan. Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan ser kundernes fremtidige økonomiske situation ud, når de arbejder freelance? Hvordan kan eleven rådgive kunder om investering og opsparing, når kunden ikke kender sin præcise indtægt for de næste måneder?

98 DISRUPTION Når der tales om disruption, tænker mange optimerende, arbejdes der ud fra et kendt og på videoudlejningsbutikkerne som eksisterende marked, hvor markedet er eksempelvis Blockbuster, som blev overhalet forudsigeligt. Ved den disruptive innovation af streamingtjenesterne. Men begrebet bliver er der derimod tale om et nyt marked, hvor efterhånden brugt til at forklare vidt markedet er uforudsigeligt og hvor de forskellige typer af radikal innovation, som traditionelle forretningsmetoder slår fejl. Her ødelægger eller overhaler de veletablerede skelner Clayton Christensen mellem det han virksomheder og brancher. For at kunne kalder low-end og new market disruption. forstå begrebet disruption, hiver vi fat i manden bag ordet og teorien disruption, professor Clayton Christensen, som skelner mellem optimerende versus disruptive teknologier. Stort set al innovation er optimerende, men oftest sker det, at de nye teknologier og produkter bliver kaldt disruptive. Inden for det Ved low-end underbyder virksomheder de eksisterende produkter på markedet, ved at tilbyde en simplere og billigere løsning. Ved new market skaber virksomheder derimod som navnet indikerer, et nyt marked, som ikke tidligere eksisterede. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan kan eleven underbyde sin virksomheds produkter/services (low-end) eller ligefrem skabe noget nyt, som tidligere ikke eksisterede (new market)? Hvordan har nye teknologier disruptet måden hvorpå der arbejdes inden for finans- og forsikringsbranchen? DATA? Inden for disruptiv innovation og disruption, er der tale om nye markeder hvor der er uforudsigelighed og de traditionelle forretningsmodeller slår fejl. Det ved vi pga. data, og data kan derfor hjælpe virksomheder med disruptiv innovation. Data kan hjælpe med udviklingen af nye forretningsmodeller og data kan ligeledes være en væsentlig del af den nye kerneforretning. Hvordan kan eleven igennem data fra virksomheden, spotte svagheder og muligheder for udvikling? Kilde: Haug, A. (2017). Fremtiden tilhører de frygtløse. København K: Jurist- og Økonomforbundets Forlag.

99 BIG DATA Big data består i alt sin enkelthed af en stor mængde ustruktureret data. Den ustrukturerede data genereres løbende og via mange forskellige kilder, som stadigt stiger. Kilderne kan være mange, men fælles er at de alle har en digital tilkobling som eksempelvis de sociale medier eller mobile enheder såsom smartphones. Alle digitale interaktioner skaber altså big data, som giver unikke indblik i forbrugernes vaner og adfærd, som kan bruges til mange forskellige ting eksempelvis markedsføring. Big data gør, at man i stedet for at skulle lave undersøgelser omkring forbrugerens præferencer og intentioner omkring brugen af et givent produkt, kan få præcise svar på hvor, hvornår, hvor længe og hvordan forbrugeren bruger et givent produkt. Dermed kan big data være med til at spå om forbrugernes behov, således virksomheder kan målrette deres markedsføring ud fra den enkelte forbruger. Forestil dig eksempelvis at du få timer efter din vaskemaskine er brudt sammen, modtager et tilbud på en ny? Eller tilbud på en paraply på en regnvejrsdag? Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan indsamler elevens virksomhed data om kunderne. og hvad anvendes data til? Hvad er der af offentligt tilgængeligt data, og hvad kan de bruges til af eleven i forbindelse med virksomhedens services og produkter? Hvor meget data leverer eleven selv på 1 dag en analyse af alle data og hvad de kan bruges til? DATA? Det siger næsten sig selv. Der er masser af data i verden, hvorfor det er relevant at se nærmere på det overordnede begreb big data, hvad data kan, og meget mere.. Hvor meget og hvilke data afgør, hvor meget en kunde kan låne, eller hvor dyr en forsikring bliver? Kilde: Malthouse, E. C., & Li, H. (2017). Opportunities for and Pitfalls of Using Big Data in Advertising Research. Journal of Advertising, s Rose, A. M., Rose, J. M., Sanderson, K.-A., & Thibodeau, J. C. (2017). When Should Audit Firms Introduce Analyses of Big Data Into the Audit Process? Journal of Information Systems, s

100 BLOCKCHAIN Blockchain kan være svær at forstå, og lige så svær at forklare. Så hæng på, de næste par minutters læsning kan forekomme hårde, men du vil til gengæld have viden du kan prale med til næste familiefest. Da jeg skulle lave emnebeskrivelser, havde jeg ét stort word-dokument at skrive i. Her startede jeg med beskrive emne 1. Efter at være færdig med første emne, tilføjede jeg emne 2, som henviste til emne 1, som det foregående emne. Herefter kom emne 3, 4, 5 osv. Hvert emne er således en blok, med den nyeste version og emne. Hver blok er kædet sammen, da de henviser til hinanden (altså de tidl. emner) og deraf ordet blockchain. Blockchain er altså en kæde af blokke, hvor hver blok er data, som er bundet sammen af kæden, og hvor hver blok er forbundet til den foregående, ved at henvise hertil. Der hvor blockchain bliver interessant er, at jeg kunne få andre til at hjælpe mig med dokumentet, uden at jeg skal sende dem dokumentet og hvor vi således skulle arbejde med forskellige versioner på hver vores computer. Med blockchain ser alle den samme version af dokumentet, og vi kan tilføje nye emner. Dokumentet med emnerne er derfor på et netværk af computere, som har en kopi af informationen. Et nyt emne (blok) skal derfor godkendes i netværket. Man kan ikke manipulere med de tidligere emner/blokke, da det er forbundet af kædeleddet mellem emnerne/blokkene. Det vil sige, at hvis én nu ændrer emne 2, vil der ske en fejl, da emne 3 henviser til emne 2, hvor der altså nu er sket ændringer, som ikke passer ind i kæden. Så hvert nye emne er en ny blok, og alle kan følge historikken i dokumentet over emner og kan ikke manipulere med det. Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvordan vil/har blockchain, og en teknologi som bitcoin ændret den finansielle branche? Hvordan kan blockchain ændre måden hvorpå skat inddriver penge fra borgerne? DATA? Hver blok i en blockchain er data, hvorfor data grundstenen i blockchains. Var der ingen data, var der heller i blockchains og en nødvendighed heraf. Blockchain gør det nemt at administrere store mænger af data og sikrer ligeledes at der ikke kan manipuleres med data. Hvorfor vi med blockchain kan stole mere på data og risicien for fakenews mv. er mindre, da vi således kan se (via blokkene) hvem der startede med fakenews eksempelvis.

101 OMNICHANNEL Omnichannel-marketing handler om at sikre hver enkelt kunde en sammenhængende og ensartet oplevelse i interaktionen med virksomheden og at sætte kunden i centrum for både salgs-, marketing- og servicerelaterede aktiviteter uanset, hvilke kanaler den pågældende kunde benytter. Forudsætningen for succes på dette felt er imidlertid, at virksomheden indsamler og udnytter de data, den har til rådighed om kunden. Det gælder data fra tidligere transaktioner og interaktioner, som virksomheden skal transformere fra big data til little data, der kan bruges i 1:1 marketingindsatser. Tingskou, DATA? Man skal kende sine kunder for at kunne give dem gode, sammenhængende og ensartede oplevelser. Som det fremgår af ovenstående citat, så kræver det data. Man skal indsamle data og data skal udnyttes på den rigtige måde. Man kan ikke gætte sig til de gode og individuelle marketingsindsatser, dem skal man finde igennem data. Derfor spiller data en stor rolle i forbindelse med omnichannel og vi skal have meget fokus på det på seminaret. Kilde: Tingskou, E. S. (25. April 2016). Omnichannel-marketing: Stort uudnyttet potentiale for danske virksomheder. Hentet fra Børsen: Nedenstående eksempler på mulige undervisningsforløb er blot vejledende. Så hvis du har en problemstilling inden for platformsøkonomi, du finder mere relevant, er du mere end velkommen til at lave et undervisnings-forløb om dette. Men vi tænker der bl.a. kan laves undervisningsforløb med problemstillingen: Hvorfor er det relevant at give kunderne sammenhængende oplevelser og have kunden i centrum? Hvilke data har elevens virksomhed om kunderne, og hvordan kan de bruges til at udvikle og skabe unikke kundeoplevelser? Hvordan har den finansielle- og forsikringsbranchen arbejdet med omnichannel de sidste 10 år?

102 KLIK HER FOR AT TILMEDIG DIG ET ELLER FLERE UDVIKLERSEMINARER