Institut für Business Analytics

Forschungsschwerpunkte der Professur für Digital Business

An der Professur für Digital Business erforschen und gestalten wir den zukunftsorientierten Einsatz digitaler Technologien, um die digitale Transformation in Unternehmen und der Gesellschaft voranzutreiben. Unser Ziel ist es dabei, über herkömmliche wirtschaftliche Erfolgsziele der digitalen Transformation im Unternehmenskontext hinauszugehen und den Fokus auf eine nachhaltige Wertschöpfung zu erweitern.

Auch wenn der Einsatz digitaler Technologien auf den ersten Blick im Widerspruch zu nachhaltigen Zielen stehen mag, bieten Entwicklungen wie die Künstliche Intelligenz ein großes Potenzial für Effizienzsteigerungen, Ressourceneinsparungen und die Reduzierung von CO₂-Emissionen. Dieses Potenzial möchten wir an der Professur für Digital Business heben. Damit unterstützen wir nicht nur Unternehmen in ihren wirtschaftlichen Ambitionen, sondern fördern zugleich die drei Säulen der Nachhaltigkeit – Ökonomie, Ökologie und soziale Verantwortung – für eine positive digitale Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft.

Unsere Forschung gliedert sich in die Forschungsschwerpunkte Digital Platforms & Markets, Digital Education & AI Literacy, und Green Information Systems.

Digital Platforms & Markets

Der digitale Wandel hat zur Entstehung digitaler Plattformen geführt, die traditionelle einseitige Märkte in zwei- oder mehrseitige Märkte transformieren. Ziel dieses Forschungsschwerpunktes ist es, die zugrundeliegenden Mechanismen solcher Märkte umfassend zu verstehen. Auf Basis dieser Erkenntnisse werden mithilfe innovativer Technologien wie Künstlicher Intelligenz neue Designfeatures für digitale Plattformen entwickelt. Deren Auswirkungen auf die Marktteilnehmer sowie die soziale Wohlfahrt werden analysiert, und es werden gegebenenfalls Vorschläge für erforderliche Regulierungsmechanismen erarbeitet.

Unsere Forschung im Schwerpunkt Digital Platforms & Markets

Digitale Plattformen fungieren meist als zentrale Informationsintermediäre, die Anbieter und Nachfrager miteinander vernetzen. Sie bieten Plattformnutzern einen erheblichen Mehrwert, indem sie die Angebotsvielfalt erweitern und die Markttransparenz erhöhen. Gleichzeitig stellen sie jedoch traditionelle Unternehmen vor große Herausforderungen und bergen ein erhebliches Disruptionspotenzial. Mithilfe analytischer Modelle erforschen wir die weitreichenden Effekte digitaler Plattformen – von der Disruption traditioneller Geschäftsmodelle über Veränderungen auf den Arbeitsmärkten bis hin zu Fragen der Wertschöpfung und -verteilung innerhalb plattformbasierter digitaler Märkte.

Projekte

Ausgewählte Publikationen

  • Napirata, S.; Sedlmeir, J.; Rieger, A.; Fridgen, G.; Zimmermann, S. (2023): The Competition Effect of Decentralized Platforms: An Analytical Model. International Conference on Information Systems (ICIS) 2023. Hyderabad. Indien.

  • Napirata, S., Kupfer, A., Zimmermann, S., Nault, B. R. (2021): Platform-based sharing of 'need-to-use' goods. Workshop on Information Systems and Economics (WISE) 2021. Austin, Texas. USA.

  • Nault, B.R.; Zimmermann, S. (2019): Balancing Openness and Prioritization in a Two-Tier Internet. Information Systems Research 30/3, 711-1105.

  • Zimmermann, S.; Angerer, P.; Provin, D.; Nault, B.R. (2018): Pricing in C2C Sharing Platforms. Journal of the AIS 19/8, 671-678.

Der digitale Wandel verlagert zunehmend Interaktionen und Entscheidungen in digitale Umgebungen. Durch gezieltes Design dieser Umgebungen lassen sich Nutzerinnen und Nutzer bei der Entscheidungsfindung unterstützen, etwa durch Kundenrezensionen, oder vor Betrug schützen, wie beim Erkennen gefälschter Bewertungen. Gleichzeitig können bestimmte Designelemente, wie etwa „Scarcity Cues“ (künstliche Verknappung), dazu führen, dass Nutzer zu potenziell ungünstigen Entscheidungen gedrängt werden. Mithilfe experimenteller Datenanalysen untersuchen wir, wie verschiedene Designelemente das Verhalten von Nutzerinnen und Nutzern beeinflussen.

Projekte

Ausgewählte Publikationen

  • Erlebach, S.; Kupfer, A.; Wrabel, A.; Zimmermann, S. (2023): Tagging the Fakes? – The Impact of Tagging Fake Reviews on Consumer Trust and Purchase Intention. European Conference on Information Systems (ECIS) 2023. Kristiansand, Norway.

  • Gutt, D.; Neumann, J.; Zimmermann, S.; Kundisch, D.; Cheng, J. (2019): Design of Review Systems - A Strategic Instrument to shape Online Review Behavior and Economic Outcomes. Journal of Strategic Information Systems 28/2, 104-117.

  • Habla, M.; Napirata, S.; Wrabel, A.; Kupfer, A.; Zimmermann, S. (2024): Never Again “The Pizza was Great!” – Developing Design Principles for Dynamic Review Templates. Proceedings of the Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik (WI) 2024. Würzburg, Deutschland.

  • Wrabel, A.; Kupfer, A.; Zimmermann, S. (2022): Being informed or getting the product? - How the coexistence of Scarcity Cues and Online Consumer Reviews affects Online Purchase Decisions. Business & Information Systems Engineering 64, 575-592.

  • Züllig, K., Erlebach, S., Kupfer, A., & Zimmermann, S. (2023): Bargain Hunting on Black Friday–Making Great Deals and Bragging About Them. Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) 2023. Hawaii, USA.

In digitalen Märkten entstehen entlang des gesamten Kaufprozesses zahlreiche Kundendaten. Customer & Marketing Analytics befasst sich mit der Auswertung dieser Daten, um wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und gezielte Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten. Mithilfe moderner Analytics-Methoden erforschen wir, wie diese Erkenntnisse genutzt werden können, um personalisierte Kundenerlebnisse zu gestalten und die Marketingeffizienz nachhaltig zu verbessern. Ein zentrales Forschungsfeld dabei sind Recommender Systeme: Sie analysieren das bisherige Verhalten und die Präferenzen von Kunden, um ihnen passende Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen. Besonders Review-basierte Recommender Systeme bieten großes Potenzial, da sie hohe Empfehlungsgüten mit transparenten und vertrauensfördernden Erklärungen kombinieren – ein wichtiger Faktor zur Steigerung der Nutzerakzeptanz.

Projekte

Ausgewählte Publikationen

  • Bohnen, E.; Erlebach, S.; Zimmermann, S. (2023): DrugExBERT for Pharmacovigilance – A Novel Approach for Detecting Drug Experiences from User-Generated Content. International Conference on Information Systems (ICIS) 2023, Hyderabad, India.

  • Röder, A.; Bohnen, E.; Züllig, K.; Kupfer, A.; Zimmermann, S. (2023): Dynamic Pricing on Two-Sided Platforms: Consequences on Customers’ Fairness Perceptions and Purchase Intentions. International Conference on Information Systems (ICIS) 2023, Hyderabad, India.

  • Züllig, K. (2024): Track Me if You Can – Adjusting for Tracking Uncertainty in Marketing Attribution Models. Conference on Information Systems and Technology (CIST) 2024, Seattle, WA, USA.

  • Züllig, K.; Bohnen, E.; Hühn, P.; Obermeier, A. (2023): Tell Me Why (I Want It That Way) – Effects of Explanations and Online Customer Reviews on Trust in Recommender Systems. International Conference on Information Systems (ICIS) 2023, Hyderabad, India.

  • Züllig, K.; Napirata, S.; Zimmermann, S. (2023): Context-Aware Marketing Attribution Based on Survival Analysis. Wirtschaftsinformatik 2023 Proceedings. Paderborn, Germany.

Digital Education & AI Literacy

Neue digitale Technologien eröffnen vielfältige Möglichkeiten, Kompetenzen zu erwerben und zu vermitteln – sei es durch Online-Kurse, Tutorials oder toolgestütztes Lernen. Gleichzeitig erfordert der souveräne und reflektierte Umgang mit diesen Technologien ein hohes Maß an digitalen Kompetenzen, um das exponentiell wachsende Angebot an Daten, Informationen und Interaktionsmöglichkeiten kompetent zu nutzen. Besonders Künstliche Intelligenz stellt uns vor grundlegende Herausforderungen und verändert soziale, wirtschaftliche und ethische Rahmenbedingungen. In diesem Kontext gewinnt AI Literacy – also die Fähigkeit, KI-Technologien zu verstehen, kritisch zu hinterfragen und sinnvoll einzusetzen – immer mehr an Bedeutung und wird zu einer Schlüsselkompetenz für die Zukunft.

Unsere Forschung im Schwerpunkt Digital Education & AI Literacy

Karrierechancen und gesellschaftliche Teilhabe hängen in Zukunft entscheidend davon ab, wie souverän Menschen mit Künstlicher Intelligenz umgehen – AI Literacy wird zur Schlüsselkompetenz der digitalen Ära. Um diese essenziellen Kompetenz effektiv und motivierend zu vermitteln, setzen wir auf innovative Lehrmethoden. Im Mittelpunkt steht dabei das Konzept des Experiential AI Learning: Durch die direkte Interaktion mit KI-Tools erleben die Lernenden die Funktionsweise und das Potenzial der Technologie praxisnah. Ein besonderer Vorteil unserer Ansätze liegt in ihrer Anwendbarkeit – Lehrkräfte benötigen meist keine speziellen Vorkenntnisse, um die Methoden erfolgreich im Unterricht einzusetzen. Die Wirksamkeit und Attraktivität dieser Strategien werden in umfassenden Feldexperimenten an (süd-)deutschen Schulen über mehrere Jahre hinweg erprobt und evaluiert. So entwickeln wir praxisorientierte, skalierbare Lösungen, die KI-Kompetenzen nachhaltig und zukunftsgerichtet fördern.

Projekte

Ausgewählte Publikationen

  • Förster, M., Pitz, K., Wrabel, A., Klier, M., Zimmermann, S. (2024): Building AI Literacy with Experiential Learning – Insights from a Field Experiment in K-12 Education. Proceedings of the Internationale Tagung Wirtschaftsinformatik (WI), Würzburg, Deutschland.

Eine solide Finanzbildung ist ein zentraler Faktor für den individuellen Vermögensaufbau und die finanzielle Unabhängigkeit. Doch aktuelle Studien verdeutlichen, dass selbst grundlegende Konzepte wie Zinseszins, Inflation oder Risikostreuung in der Gesellschaft häufig zu Verständnisproblemen führen. Digitale Technologien eröffnen hier neue Möglichkeiten der Wissensvermittlung – durch innovative Formate wie Online-Kurse oder Tutorials kann Finanzwissen leichter und zugänglicher vermittelt werden. Besonders in den letzten Jahren haben InfluencerInnen, die auf Social-Media-Plattformen finanzielle Themen adressieren, stark an Popularität gewonnen. Diese so genannten FinfluencerInnen erreichen ein breites Publikum und prägen mit ihren Inhalten das Finanzwissen und Verhalten ihrer FollowerInnen. In unserer Forschung setzen wir auf experimentelle Datenanalysen, um die tatsächlichen Auswirkungen von FinfluencerInnen auf ihre FollowerInnen zu untersuchen. So schaffen wir wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse darüber, wie digitale Finanzbildung durch soziale Medien gestaltet und optimiert werden kann.

Projekte

  •  Finfluencers on TikTok - Content and Consequences for Followers (Österreichische Nationalbank)

Green Information Systems

Der digitale Wandel bringt nicht nur Fortschritt, sondern auch ökologische Herausforderungen mit sich: Steigender Energiebedarfund der hohe Verbrauch knapper Ressourcen für digitale Produkte belasten unseren Planeten. Gleichzeitig bieten digitale Technologien enormes Potenzial, genau diese Probleme zu lösen. Intelligente nachhaltige Informationssysteme („Green Information Systems“) können Unternehmen und öffentliche Einrichtungen dabei unterstützen, CO2-Emissionen zu senken und den Ressourcenverbrauch durch Anreize und effizientere Produktions- und Nutzungsmodelle zu reduzieren. In unserem Forschungsbereich Green Information Systems arbeiten wir gezielt an der Entwicklung und Anwendung solcher Systeme, um die Potenziale der digitalen Technologien für eine nachhaltige Transformation voll auszuschöpfen. Unser Ziel: Lösungen zu schaffen, die ökologische Verantwortung mit digitalem Fortschritt in Einklang bringen.

Unsere Forschung im Schwerpunkt Green Information Systems

Künstliche Intelligenz (KI) und Analytics sind zentrale Technologien, um Effizienz zu steigern und ökologische Nachhaltigkeit zu fördern. Sie optimieren Prozesse ressourcenschonend und unterstützen die Überwachung von Nachhaltigkeitszielen. Green AI entwickelt energieeffiziente KI-Systeme, während Responsible AI soziale Gerechtigkeit und ethische Verantwortung sicherstellt, um ökologische und gesellschaftliche Ziele zu vereinen.

Ein prägnantes Beispiel ist der Energiesektor, ein Hauptverursacher von Treibhausgasen. Der steigende Energiebedarf erfordert den Ausbau erneuerbarer Energien, was Herausforderungen wie Schwankungen mit sich bringt. Green AI und Smart-Energy-Lösungen helfen, diese zu managen und erneuerbare Energien effizient zu integrieren. Analytics-Methoden optimieren dabei Energieerzeugung, -verteilung, -speicherung und -nutzung.

In einer zunehmend digitalisierten Welt verbringen Menschen immer mehr Zeit in digitalen Umgebungen und treffen dort Entscheidungen, die erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt haben. Digital Green Nudging beinhaltet den strategischen Einsatz von Designelementen, um NutzerInnen in digitalen Entscheidungsumgebungen durch kleine Impulse (sog. Nudges) zu umweltbewussteren Entscheidungen zu bewegen - ohne Zwang oder Verbote. Wir untersuchen mit experimenteller Datenanalyse den Einfluss von verschiedenen Digital Green Nudges auf das Nutzerverhalten.

Ausgewählte Publikationen

  • Habla, M.; Rupp, N.; Wrabel, A.; Seiter, M.; and Zimmermann, S. (2024): Effects of Digital Nudging in Multi-Stage Decisions - Experimental Evidence on Pro-Environmental Employee Behavior (2024). International Conference on Information Systems (ICIS) 2024. Bangkok, Thailand.