Diplomarbeit, 2013
77 Seiten, Note: 2.0
1. Problemstellung und Zielsetzung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Vorgehensweise
2. Start-ups der Internet-Branche
2.1 Eigenschaften und Herausforderungen von Start-ups
2.2 Eigenschaften und Herausforderungen der Internet-Branche
3. Ableitung von Anforderungen an Kennzahlen und Kennzahlensysteme
3.1 Grundlagen zu Controlling-Kennzahlen
3.2 Grundlagen zu Webanalyse-Kennzahlen
3.3 Anforderungen an Kennzahlen und Kennzahlensysteme für Internet-Start-ups
4. Geschäftsmodelle der Internet-Branche
4.1 Grundlagen zu Geschäftsmodellen
4.2 Aufstellung der Partialmodelle
4.3 Aufstellung des Geschäftsmodell-Canvas
4.4 Bewertung der Eignung des Geschäftsmodell-Canvas als Instrument zur Aufstellung von Kennzahlensystemen
5. Einbettung der Kennzahlen in die Systematik des Geschäftsmodells
5.1 Konzeption des Kennzahlensystems für die Gründungsphase
5.2 Konzeption des Kennzahlensystems für die Wachstumsphase
5.2.1 Ableitung von Controlling-Kennzahlen
5.2.2 Ableitung von Webanalyse-Kennzahlen
6. Prüfung der Anforderungen an Kennzahlen der Gründungs- und Wachstumsphase
6.1 Prüfung der Anforderungen an die Kennzahlen der Gründungsphase
6.2 Prüfung der Anforderungen an die Kennzahlen der Wachstumsphase
7. Schlussbetrachtung
Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, Kennzahlensysteme zu konzipieren, die Start-ups der Internet-Branche als Führungsinformationssystem bei Planung, Steuerung und Überwachung unterstützen, wobei sie speziell auf die Bedürfnisse von Gründern und die Besonderheiten digitaler Geschäftsmodelle zugeschnitten sind.
Start-ups der Internet-Branche
Start-ups kann sich an kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) orientieren, die laut der Europäischen Kommission anhand der Anzahl der Mitarbeiter (z.B. Kleinstunternehmen < 10, Kleinunternehmen < 50) und dem Umsatzvolumen oder der Bilanzsumme definiert werden. Eine qualitative Definition für Start-ups findet sich beispielsweise bei Kollmann (2011): „Unter Unternehmensgründung wird die Schaffung einer selbstständigen und originären rechtlichen Wirtschaftseinheit verstanden, innerhalb der die selbständige(n) Gründerperson(en) mit einem spezifischen Angebot (Produkt bzw. Dienstleistung) einen fremden Bedarf decken möchte(n)“. Ries (2011) betont darüberhinaus besonders den für Start-ups charakteristischen Aspekt der Unsicherheit: „A start-up is a human institution designed to create a new product or service under conditions of extreme uncertainty”.
Weiterhin wird in der wissenschaftlichen Literatur zwischen den Entwicklungsphasen von Start-ups unterschieden. So beschreibt Kollmann (2011) drei Phasen, die Unternehmen durchlaufen: „Early Stage“, „Expansion Stage“ und „Later Stage“. Wittenberg (2006) schildert ein ähnliches Modell der frühen Unternehmensentwicklung mit einer „Gründungsphase“ und einer „Wachstumsphase“, mit denen sich die vorliegende Arbeit intensiver befasst. Um Kennzahlensysteme für Start-ups abzuleiten, muss festgehalten werden, welche konkreten Ziele und Aufgaben die beiden Entwicklungsphasen haben.
1. Problemstellung und Zielsetzung: Das Kapitel erläutert die Relevanz von Controlling in Start-ups und definiert das Ziel der Arbeit, spezifische Kennzahlensysteme für die Internet-Branche zu konzipieren.
2. Start-ups der Internet-Branche: Hier werden theoretische Grundlagen zu Start-ups sowie spezifische Herausforderungen und Eigenschaften der Internet-Branche wie Dynamik und Komplexität dargelegt.
3. Ableitung von Anforderungen an Kennzahlen und Kennzahlensysteme: Es werden Anforderungen an Kennzahlen und Kennzahlensysteme auf Basis der zuvor identifizierten Unternehmensmerkmale definiert.
4. Geschäftsmodelle der Internet-Branche: Dieses Kapitel stellt den "Geschäftsmodell-Canvas" als theoretisches Gerüst vor, das zur Strukturierung der Kennzahlen dient.
5. Einbettung der Kennzahlen in die Systematik des Geschäftsmodells: Der Hauptteil, in dem Kennzahlen für die Gründungs- und Wachstumsphase konkret hergeleitet und den Teilbereichen des Geschäftsmodells zugeordnet werden.
6. Prüfung der Anforderungen an Kennzahlen der Gründungs- und Wachstumsphase: Eine kritische Bewertung der abgeleiteten Kennzahlen hinsichtlich ihrer praktischen Anwendbarkeit und Erfüllung der Anforderungskriterien.
7. Schlussbetrachtung: Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick auf künftige empirische Untersuchungen zur Relevanz der entwickelten Systeme.
Start-ups, Internet-Branche, Kennzahlensysteme, Controlling, Webanalyse, Geschäftsmodell, Lean Startup, Gründungsphase, Wachstumsphase, Business Model Canvas, Performance Measurement, Unternehmenssteuerung, Online-Business, Kennzahlen, Unternehmenswachstum
Die Diplomarbeit befasst sich mit der Konzeption von Kennzahlensystemen, die speziell auf die Anforderungen und Bedürfnisse von Start-ups in der Internet-Branche ausgerichtet sind.
Zentrale Themen sind das Controlling für junge Unternehmen, die Anwendung des Geschäftsmodell-Canvas als Strukturierungshilfe sowie die Integration von Webanalyse-Kennzahlen in klassische Controlling-Systeme.
Das Hauptziel ist es, Gründern ein valides, auf ihre Phase (Gründung vs. Wachstum) zugeschnittenes Kennzahlensystem bereitzustellen, das bei Planung und Steuerung unterstützt, ohne die knappen Ressourcen des Start-ups zu überlasten.
Die Autorin nutzt eine strukturierte Literaturanalyse, um Anforderungen zu identifizieren und leitet daraus basierend auf dem "Lean Startup"-Ansatz und existierenden Geschäftsmodell-Frameworks ein neues Kennzahlenkonzept ab.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Herleitung der Anforderungen, die Vorstellung des Geschäftsmodell-Canvas als Gerüst und die konkrete Zuordnung von Kennzahlen zu den einzelnen Phasen und Partialmodellen.
Die Arbeit lässt sich am besten über Begriffe wie Start-ups, Internet-Branche, Kennzahlensysteme, Controlling, Lean Startup und Business Model Canvas charakterisieren.
Aufgrund extremer Unsicherheit und fehlender Erfahrungswerte in der Gründungsphase sind traditionelle, statische Pläne oft ungeeignet; das Modell des "Lean Startup" fordert stattdessen iterative Tests und datengetriebene Validierungen.
Webanalyse-Kennzahlen werden automatisch und in Echtzeit durch Benutzerverhalten generiert, während klassische Controlling-Kennzahlen oft stärker vergangenheitsorientiert und manuelle Aufbereitung erfordern.
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