Matchin von Key-Account Account-Manaer und Customer Eine Anwendun der Theorie der Ähnlichkeit im Service Enineerin Konferenz Dienstleistunsentwicklun Wissen, Kreativität, Lernen Stuttart, 6.06.2005 ; Stephan Zelewski Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanaement
Gliederun. Problemaufriss 2. State-of-the-art der empirischen Forschun 3. Theorie der Ähnlichkeit 4. Auswahl und Bedeutun der Ähnlichkeitsmerkmale 5. Auspräunen der Ähnlichkeitsmerkmale 6. Das Zuordnunsmodell 2/6
. Problemaufriss Service Enineerin: Konzeption und und Gestaltun von von Dienstleistunen Wissen über über Probleme und und Bedürfnisse des des Kunden Wissen über über Kompetenzen des des Kunden Ziel: Ziel: Wissenstransfer vom vom Kunden (Kontaktperson) zum zum Dienstleistunsanbieter (Key-Account-Manaer) Matchin von Kontaktpersonen und Key-Account-Manaer Matchin von Kontaktpersonen und Key-Account-Manaer Ziel: Verkauf von Leistunen Ziel: Verkauf von Leistunen 3/6
2. State-of-the-art der empirischen Forschun enteen esetzte Resultate personal Ähnlichkeit oranisational Auswirkun Verkauf Wissenstransfer Alter, Einkommen, Ausbildun, äußere Erscheinun, Wertvorstellunen Geschlecht, ethnische Gruppenzuehörikeit? Fokkussierun auf personale Ähnlichkeitsmerkmale Strateie, Kultur 4/6
2. State-of-the-art der empirischen Forschun Störeffekt durch neative Beeinflussun anderer Faktoren Vertrauen Ähnlichkeit Verkäufe/ Wissenstransfer Störeffekt durch nicht präferierte Ähnlichkeitsmerkmalsauspräun Ähnlichkeit: Überewicht Verkauf: Diätprodukt Bedeutunsverlust der leichen Auspräun der Ähnlichkeitsmerkmale mit zunehmender Dauer einer Beziehun 5/6
3. Theorie der Ähnlichkeit esetzesartie Aussaen einer Theorie der Ähnlichkeit Je Je ähnlicher sich sich zwei zwei Personen wahrnehmen, desto desto eher eher erfolt zwischen ihnen ihnen ein ein Wissenstransfer. Je Je ähnlicher sich sich zwei zwei Personen in in ihren ihren Rollen als als Verkäufer und und Käufer wahrnehmen, desto desto eher eher erfolt der der Verkauf einer einer Leistun. Je Je läner die die Beziehun zwischen zwei zwei Personen andauert, desto desto unbedeutender wird wird die die mölichst leiche Auspräun der der Ähnlichkeitsmerkmale. 6/6
4. Auswahl und Bedeutun der Ähnlichkeitsmerkmale Auswahl der Ähnlichkeitsmerkmale Verfübarkeit z.b. z.b. Einkommen nicht nicht bestimmbar Adäquatheit z.b. z.b. leiche Statur bei bei Diätprodukten Bedeutun der Ähnlichkeitsmerkmale z.b. z.b. Kontakt überwieend durch Telefonespräche erinere Bedeutun des Ähnlichkeitsmerkmals äußere Erscheinun als bei überwieend persönlichem Kontakt 7/6
4. Auswahl und Bedeutun der Ähnlichkeitsmerkmale Beurteilun der Bedeutun der Ähnlichkeitsmerkmale einfache Scorin-Technik einfache Scorin-Technik Analytic Hierarchy Process (AHP) Beispiel: M 4 M2 M2 ¼ M3 M M3 M M2 M3 M4 w i M) Alter 4 ½ 0,250 M2) äußere Erscheinun M3) Geschlecht ¼ 4 ¼ ¼ ½ 0,075 0,250 M4) Ausbildun 2 4 2 0,425 C.R.=0,02 8/6
5. Auspräunen der Ähnlichkeitsmerkmale Skalenniveau kardinale Ähnlichkeitsmerkmale z.b. z.b. Alter, Alter, Einkommen ordinale Ähnlichkeitsmerkmale z.b. z.b. Ausbildun nominale Ähnlichkeitsmerkmale z.b. z.b. Geschlecht Problem: mehr als 2 Auspräunen Maßnahme unveränderte Übernahme in in das das Zuordnunsmodell Bewertun einfache Scorin-Technik absolute Measurement Mode des des Analytic Hierarchy Process Beispiel: Ausbildun 0 = keine Ausbildun = Berufsausbildun 2 = Studienabschluss Kodierun Beispiel: Geschlecht 0 = weiblich = männlich 9/6
Zielfunktion: unter den Restriktionen: [R] I J i i= j= an * xjn d n= MI w * ( d d ) 6. Das Zuordnunsmodell = i =,..., I j =,..., J d [R2] x = j =,..., J [R3] [R4] [R5] [R6] [R7] n= jn J j = z x z n =,..., mit jn J z = J J J z = d, d 0 i =,..., I j =,..., J x jn { 0 ; } j =,..., J n =,..., a in an = i =,..., I j =,..., J n =,..., = = i =,..., I j =,..., J 0/6
6. Das Zuordnunsmodell unter den Restriktionen: Auspräun des Ähnlichkeitsmerkmals i für den Key-Account-Manaer n ormierun der Auspräunen der Ähnlichkeitsmerkmale in [R6] und [R7] Bsp.: Ausbildun KAM: Berufsausbildun Kontaktperson: Studienabschluss = 2 a n a = in = 05, = Auspräun des Ähnlichkeitsmerkmals i für die Kontaktperson j [R6] [R7] a in an = i =,..., I j =,..., J n =,..., = = i =,..., I j =,..., J /6
6. Das Zuordnunsmodell unter den Restriktionen: [R] n= a n * x jn d = i =,..., I j =,..., J d Geenüberstellun der normierten Auspräunen der Ähnlichkeitsmerkmale Auffüllen der Differenz durch nicht-neative Abweichunsvariablen a n d, Bsp.: = 05, = = 05 d = 0 [R4] d, d 0 i =,..., I j =,..., J [R6] [R7] a in an = i =,..., I j =,..., J n =,..., = = i =,..., I j =,..., J 2/6
Zielfunktion: I J i i= j= an xjn d n= MI w * ( d d ) unter den Restriktionen: [R] * Abweichunen ewichtet mit AHP-Bedeutunen w i der Ähnlichkeitsmerkmale Jeder Kontaktperson j wird enau ein KAM n zuewiesen. 6. Das Zuordnunsmodell = i =,..., I j =,..., J d [R2] x = j =,..., J [R3] [R4] [R5] [R6] [R7] n= jn J j = z x z n =,..., mit jn J z = J J J z = d, d 0 i =,..., I j =,..., J { } x jn 0; j =,..., J n =,..., a in an = i =,..., I j =,..., J n =,..., = = i =,..., I j =,..., J Binärvariable x jn : x jn =: Zuordnun x jn =0: keine Zuordnun von KAM n zu Kontaktperson j 3/6
[R5] I J i i= j= an * xjn d n= J z = J J J z = { } 6. Das Zuordnunsmodell Zielfunktion: MI w * ( d d ) Bsp. [2]: Anzahl der KAM: =0 unter den Restriktionen: [R] Anzahl der Kontaktpersonen: d J=09 Jeder KAM betreut max. z = Annäherun der 09 :0 = [R2] Kontaktpersonen. x jn = j =,..., J Auslastun der KAM n= mit Kontaktpersonen 9 KAM betreuen [R3] J jeweils Kontaktpersonen. z xjn z n =,..., mit an eine Gleichverteilun KAM betreut 0 Kontaktpersonen. j = Bsp. []: Anzahl der KAM: =0 Anzahl der Kontaktpersonen: J=00 Jeder KAM betreut enau z = 00 :0 = 0 Kontaktpersonen. [R4] [R6] [R7] = i =,..., I j =,..., J d, d 0 i =,..., I j =,..., J x jn 0; j =,..., J n =,..., a in an = i =,..., I j =,..., J n =,..., = = i =,..., I j =,..., J 4/6
6. Das Zuordnunsmodell Vorteile des Zuordnunsmodells einfache Softwareimplementierun mölich positive Wirkun auf den Verkauf positive Wirkun auf den Wissenstransfer von Kontaktperson zu Key-Account-Manaer positive Wirkun auf das Service Enineerin 5/6
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Institut für Produktion und Industrielles Informationsmanaement Universität Duisbur-Essen, Campus Essen Universitätsstraße 9 454 Essen E-Mail: malte.peters@pim.uni-essen.de 6/6