Universität Bielefeld

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Institut für Technologische Innovation,
Marktentwicklung und Entrepreneurship

Forschungsfelder

Am Institut für Technologische Innovation, Marktentwicklung und Entrepreneurship (iTIME) werden insbesondere folgende, sich teils überlappende bzw. ineinander übergreifende Forschungsthemen bearbeitet (ohne Anspruch auf Vollständigkeit):

Mit Blick auf Konsumenten:

  • Adoptions- und Nutzungsbarrieren
  • Zahlungsbereitschaft und deren Determinanten
  • Kauf- und Weiterempfehlungsverhalten
  • Entwicklung von Vertrauen und Akzeptanz bzw., als Konsequenz daraus, Marktdiffusion und Nutzungsverbreitung

Mit Blick auf Unternehmen:

  • Neue Geschäftsmodelle; Leistung ist nicht mehr nur physisches Produkt, sondern auch Analytik und digitaler Service wie z.B. Versorgung, Überwachung etc.
  • Weiterentwicklung intelligenter Produkte/Systeme auch nach deren Verkauf
  • Kundenbeziehung bleibt über den Verkauf hinaus bestehen (mit Konsequenzen z.B. für das Marketing)
  • Umgang mit Intermediären (Personen, Unternehmen oder Plattformen)
  • Auswirkungen auf diverse unternehmensinterne Bereiche (z.B. agile Supply Chain, agile Entwicklungsprozesse, Gewinnung und Eingliederung von Software-Ingenieuren und Data Scientists)
  • Ausgliederung der Geschäftsaktivitäten rund um intelligente Produkte/Services in neue, selbständige unternehmerische Einheiten oder Kooperation mit Start-Ups

Mit Blick auf Märkte bzw. Industrien:

  • Veränderungen bestehender bzw. Entstehung neuer Märkte
  • Netzwerkeffekte bzw. Herausbildung von (dominanten) Eco-Systemen
  • Koordination zwischen verschiedenen Produzenten und Wettbewerbern, teils aus Industrien, die bisher nur wenige Berührungspunkte hatten
  • Auswirkungen staatlicher Investitionssteuerung und von staatlich festgelegten Standards
  • Implikationen für die Wettbewerbspolitik bzw. Möglichkeiten zur Steuerung oder Regulierung angesichts der Verschiebung von Marktmacht zu dominierenden Unternehmen in Kernbereichen intelligenter Produkte

Mit Blick auf Daten:

  • Datenerhebung und -management: Strukturen zur Speicherung und Aktualisierung von Informationen über die Nutzung von intelligenten Produkten
  • Nutzerprofiling: Aufbereitung von Nutzerdaten mit dem Ziel, das Nutzungsverhalten zu klassifizieren bzw. Indikatoren zum Zwecke der Prognose zu entwickeln
  • Personalisierung: Adaptierung der Services und Produkte durch Zuschneiden auf die spezifischen Anforderungen der einzelnen Nutzer
  • Situationsbezug: Verschränkung mit anderen Quellen, um die Produkte reaktiv auf Umwelteinflüsse zu machen
  • Ausbildung von Data Science-Fachkräften

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