Bachelorarbeit, 2013
59 Seiten, Note: 1,3
1. Einführung
2. Definitorische Abgrenzung von Design und Designmanagement
2.1 Abgrenzung des Produktdesigns
2.2 Design im Kontext von Innovationen
2.3 Strategischer Nutzen von Design
2.4 Designmanagement
3. Analyse der bestehenden Modelle von Design Value
3.1 Grundlagen zur Messung latenter Konstrukte und Prüfung kausaler Beziehungen
3.2 Messmodelle des Designwerts für Kunden
3.2.1 Modell nach Kohler
3.2.2 Modell nach Noble und Kumar
3.2.3 Vergleich beider Modelle, Analyse und Zusammenfassung
3.3 Messmodelle des Designwerts für Unternehmen
3.3.1 Messung unternehmensinterner Faktoren
3.3.2 Messung unternehmensexterner Faktoren
3.3.3 Beurteilung und Zusammenfassung
4. Fazit
Die Arbeit verfolgt das Ziel, einen umfassenden Überblick über den aktuellen Forschungsstand zur Quantifizierung des Designwerts (Design Value) zu geben. Dabei wird untersucht, wie Design als strategischer Wettbewerbsvorteil messbar gemacht werden kann, wobei die Forschungsfrage darauf abzielt, die vorhandenen Ansätze aus Kunden- und Unternehmensperspektive kritisch zu würdigen und zu systematisieren.
3.1 Grundlagen zur Messung latenter Konstrukte und Prüfung kausaler Beziehungen
Im Rahmen dieser Arbeit werden die Ergebnisse von Studien zusammengefasst, die für ihre Durchführung hohe Ansprüche an die Leistungsfähigkeit der eingesetzten statistischen Verfahren erfordern. Für ihre Auswertung müssen komplexe Wirkungszusammenhänge zwischen einer Vielzahl von Variablen geprüft werden.
Bei der Analyse von Daten kann generell, entsprechend dem Anwendungsbezug, zwischen strukturprüfenden Verfahren und strukturentdeckenden Verfahren unterschieden werden. Das primäre Ziel von strukturprüfenden Verfahren liegt in der Überprüfung von Zusammenhängen zwischen Variablen. Sie bieten sich an, wenn der Anwender bereits konkrete Vorstellungen, basierend auf sachlogischen oder theoretischen Überlegungen, über die Zusammenhänge zwischen den interessierenden Variablen hat und diese überprüfen möchte. Dabei werden vornehmlich die kausalen Abhängigkeiten der zu untersuchenden Variablen von einer oder mehreren Einflussfaktoren betrachtet. Verfahren, die in diesem Bereich zum Einsatz kommen, sind Regressionsanalyse, Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Kontingenzanalyse, Logistische Regression, Strukturgleichungsmodelle (SGM) und Conjoint-Analyse. Im Vergleich dazu liegt das Ziel von strukturentdeckenden Verfahren in der Aufdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen oder Objekten. Hier verfügt der Anwender über weniger Informationen, da er noch keine Vorstellung darüber hat, welche Beziehungszusammenhänge in seinem Datensatz vorliegen. Verfahren zur Entdeckung möglicher Beziehungszusammenhänge sind Clusteranalyse, Faktorenanalyse, Multidimensionale Skalierung, Korrespondenzanalyse und Neuronale Netze.
1. Einführung: Das Kapitel erläutert die steigende Relevanz von Design in gesättigten Märkten und definiert die Notwendigkeit einer Quantifizierung des Designwerts für ein strategisches Designmanagement.
2. Definitorische Abgrenzung von Design und Designmanagement: Hier werden die verschiedenen Dimensionen von Design, dessen Einordnung in den Innovationsprozess sowie die strategischen Wirkungsweisen (als Differentiator, Integrator etc.) beleuchtet.
3. Analyse der bestehenden Modelle von Design Value: Dieser Hauptteil widmet sich den statistischen Grundlagen der Messung und analysiert detailliert bestehende Messmodelle für Kundenpräferenzen sowie unternehmensinterne und -externe Erfolgsfaktoren.
4. Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen, diskutiert die Herausforderungen der Operationalisierung und weist auf den zukünftigen Forschungsbedarf hin.
Design Value, Designmanagement, Produktinnovation, Messmodell, latente Konstrukte, Kausalanalyse, Strukturgleichungsmodelle, Kundenpräferenzen, Wettbewerbsvorteil, Designwirkung, Unternehmenserfolg, formative Messung, Innovationsprozess, Markenwert, Wirkungszusammenhang.
Die Arbeit befasst sich mit der wissenschaftlichen Fundierung und kritischen Analyse von Modellen, die darauf abzielen, den Wertbeitrag von Design in Unternehmen messbar zu machen.
Zentrale Themen sind die Abgrenzung von Designbegriffen, der strategische Nutzen von Design, die statistische Messung latenter Konstrukte sowie die Differenzierung zwischen Designmodellen aus Kunden- und Unternehmenssicht.
Das primäre Ziel ist es, den aktuellen Forschungsstand zur Designwert-Messung strukturiert darzustellen und eine kritische Würdigung der vorgestellten methodischen Ansätze vorzunehmen.
Die Arbeit basiert auf einer umfassenden Literaturanalyse und Quellenkritik sowie der Darstellung von Methoden zur Prüfung kausaler Beziehungen, insbesondere von Strukturgleichungsmodellen (SGM).
Im Hauptteil werden zunächst die Grundlagen zur Messung latenter Variablen erläutert, gefolgt von einer detaillierten Analyse von Kunden-Modellen (z.B. nach Kohler oder Noble und Kumar) und Unternehmens-Modellen zur Quantifizierung des Designwerts.
Die Arbeit lässt sich am besten mit Begriffen wie Design Value, Designmanagement, Kausalanalyse und Messmodelle beschreiben.
Während die Kundensicht vor allem auf kognitive und emotionale Reaktionen sowie Präferenzbildung fokussiert, konzentriert sich die Unternehmenssicht auf die Auswirkungen von Design auf finanzielle Kennzahlen, Marktanteile und Innovationsprozesse.
Design lässt sich nicht direkt messen, da es sich um ein latentes Konstrukt handelt, das aus verschiedenen, oft subjektiven Wertdimensionen besteht, die erst durch eine geeignete Operationalisierung und Indikatoren erfasst werden müssen.
Der Begriff beschreibt Design als eine betriebswirtschaftlich messbare Größe, die durch positive Auswirkungen auf die Unternehmensleistung, wie Umsatzsteigerungen oder verbesserte Wettbewerbspositionierung, einen direkten Wertbeitrag leistet.
In formativen Messmodellen stellt Multikollinearität ein methodisches Problem dar, da sie die rechnerische Bestimmung der Gewichtungskoeffizienten der Indikatoren erschweren oder unmöglich machen kann.
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