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Industrial companies are moving to a solution driven business by offering smart product service systems (Smart PSS). In addition to an existing portfolio of physical goods and technical services, companies develop new digital services and combine all three offerings to an integrated digital solution business. While the development of new digital services does not pose any major challenges for companies, the successful sale of Smart PSS does. Due to changing customer requirements and value propositions of a solution, the sale of Smart PSS requires new design principles for the sales organization compared to the simple sale of physical goods or technical services. While there are already many publications on the topic of industrial sales in research, the description of Smart PSS in particular represents a new field of research. The combination of both topics is therefore not only interesting from a theoretical point of view, but also has a particularly high practical relevance and impact for industrial companies. This paper therefore describes on the one hand, which characteristics can be used to derive customer requirements for Smart PSS and on the other hand, which effects these requirements have on the sales organization of the industrial company. The design principles give recommendations for the organizational structure, the resources, the information systems and the culture of the company depending on the targeted customer type. In order to identify and describe both the customer requirements and the design principles, two morphological boxes were developed based on a literature research and semi-structured interviews with industrial companies. The paper gives an outlook on the different characteristics of the design recommendations and describes first best practices for the successful transformation of the sales organization.
Ziel des Beitrags ist es, aufzuzeigen, wie produzierende Unternehmen entlang der Customer-Journey systematisch kundenbezogene Daten erheben können. Nach einer Einleitung zur Motivation der Themenstellung, einer Begriffserläuterung und einer Vorstellung des Studiendesigns wird ein Referenzprozessmodell der Kundeninteraktionen produzierender Unternehmen gestaltet, darauf aufbauend ein Datenmodell des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen abgeleitet und zuletzt ein Vorgehensmodell zur Implementierung des digitalen Schattens der Kundeninteraktionen präsentiert.
Competitive differentiation in the manufacturing sector is no longer based on product and service innovations alone but on the ability to monetize the usage phase of products and services. To this end, manufacturers are increasingly looking at so-called subscription business models as a way of supplementing the traditional sale of products and services. Since supplier success in the subscription business is directly dependent on customer success, the setup and expansion of a so-called Customer Success Management (CSM) is required. While CSM has already been established in the software industry for several years, companies in the manufacturing sector are often still in the conceptual phase of a CSM, parallel to the setup and expansion of their subscription business. Therefore, this paper aims to support the set-up of a CSM by providing a reference data model, based on case study research, that can be used to support the organizational or daily CSM tasks and to serve as a blueprint for conceptualizing CSM-specific IT systems.
33 Prozent aller Unternehmen glauben, den Anschluss an Künstliche Intelligenz (KI) zu verlieren. Obwohl KI auf den ersten Blick eine Herausforderung darstellt, kann sie vor allem im Unternehmenskontext eine bedeutende Rolle spielen. Genau da setzt das Programm "KI-Serviceroadmap 2024" des FIR an und zeigt Ihnen den Weg zu KI im Service auf. Das Programm beginnt für alle teilnehmenden Unternehmen mit einem umfassenden Assessment und mündet in der Entwicklung einer detaillierten Roadmap mit Ihrem individuellen Weg zu KI.
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es, Servicewissen skalierbar und einfach nutzbar zu machen, indem automatisch Augmented-Reality-Inhalte aus verschiedenen Datenquellen generiert werden.
Nutzen für die Zielgruppe:
Durch die Ergebnisse des Projekts ‚DM4AR‘ kann zukünftig die wesentliche Barriere für die flächendeckende und produktive Nutzung der AR-Technologie durch die Etablierung eines plattformbasierten und automatisierten Ansatzes zur Datenaufbereitung überwunden werden. Dabei steht die einfache Integration in den operativen Serviceprozess im Vordergrund, um den Nutzen zu maximieren und die Umstellung der Serviceprozesse zu vereinfachen. Die ‚DM4AR‘-Ergebnisse ermöglichen somit die Sicherung und den gezielten Einsatz des im Unternehmen vorhandenen Wissens.