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Digital Maturity Model for Management Consultant Firms

Digital Technologies within a Standardized Management Consulting Process and Performance Improvements

Written by Anonymous

Paper category

Master Thesis

Subject

Business Administration>Management

Year

2020

Abstract

Masterarbeit: Dieses Einführungskapitel beginnt mit dem Hintergrund dieses Projekts, in dem die verschiedenen Forschungsbereiche definiert und miteinander verknüpft werden. Es beginnt mit einer Einführung in die digitalen Technologien und die Digitalisierung, die in die Verbesserung von Geschäftsprozessen mündet, wo das Konzept der Reifegradmodelle vorgestellt wird. Der Hintergrund bietet dann eine Einführung in die Dienstleistungsbranche, in der Unternehmensberatungsfirmen als die in dieser Arbeit hauptsächlich behandelte Branche vorgestellt werden. Im Anschluss daran wird das Problem erörtert, wobei die derzeitigen Lücken in der Literatur und die verfügbaren Forschungsergebnisse auf diesem Gebiet hervorgehoben werden. Dann werden der Zweck dieser Studie und die leitenden Forschungsfragen beschrieben. Das Einführungskapitel endet mit einer Darstellung der Gliederung dieser Masterarbeit.1.1Hintergrund Digitale Technologien verändern die aktuellen Arbeitsmethoden in Unternehmen und zwingen sie, ihre Geschäftsprozesse neu zu gestalten (Denner, Püschel & Röglinger, 2018). Angesichts des schnellen Wandels der digitalen Landschaft müssen Unternehmen ihre Geschäftsprozesse viel schneller digitalisieren (Markovitch & Willmott, 2014). Da alle Unternehmen aus Prozessen bestehen (Slack et al., 2015), kann die Umstellung auf digitale Technologien für alle Unternehmen als notwendig erachtet werden. Bakotic und Krnic (2017) sowie Slack et al. (2015) beschreiben, dass ein Geschäftsprozess aus einer Reihe sich wiederholender und miteinander verbundener Aktivitäten besteht, die Inputs in Outputs umwandeln, um Kundenbedürfnisse zu befriedigen oder andere strategische Ziele zu erreichen (ebd.). Geschäftsprozesse sind entscheidend für die Leistung von Unternehmen und ihre Fähigkeit, ihre Geschäftsstrategie erfolgreich umzusetzen (Bakotic & Krnic, 2017). Carlos, einer der Forschungsteilnehmer, behauptet, dass die Digitalisierung der Schlüssel für die Entwicklung der Geschäftstätigkeit und das Wachstum eines Unternehmens ist, weil sie die Leistung von Unternehmen und Geschäftsprozessen verbessern kann, was wiederum die Geschwindigkeit und die Effizienz der Produktion erhöht und das Risiko menschlicher Fehler verringert. Die Digitalisierung ist sowohl für die Wertschöpfung als auch für die Unternehmensleistung von Bedeutung (Martinez, 2019). Unternehmen, die digitale Technologien in ihre Geschäftsmodelle integrieren, gewinnen einen Wettbewerbsvorteil und können ihre Gewinnspannen deutlich erhöhen. Eine Möglichkeit, diese Integration anzugehen, ist die Prozessdigitalisierung, d. h. die Durchführung von Geschäftsaktivitäten in digitaler Form anstelle der traditionellen Form (BarNir, Gallaugher & Auger, 2002). Die Prozessdigitalisierung kann die Nutzung des Internets zur internen und externen Kommunikation, zur Durchführung von Verkaufsaktivitäten, zur Unterstützung von Verwaltungsaufgaben und zur Informationsbeschaffung umfassen (Ibid). Das Ziel der Digitalisierung besteht im Allgemeinen darin, Geschäftsprozesse neu zu erfinden, die Anzahl der in den Prozessen erforderlichen Schritte und Dokumente zu reduzieren und die Entscheidungsfindung zu automatisieren (Markovitch & Willmott, 2014). In der Literatur werden verschiedene Begriffe verwendet: Digitalisierung, Digitalisierung und digitale Transformation; aus Gründen der Klarheit wird in dieser Arbeit der Begriff Digitalisierung verwendet und 2 beziehen sich auf die Nutzung digitaler Technologien in Anlehnung an Seblin, Truedsson und Cronemy (2019), Denner, Püschel und Röglinger (2018), Parida, Sjödin und Reim (2019). Wenn ein Unternehmen seine Geschäftsprozesse aufgrund von Veränderungen im Geschäftsumfeld, wie z. B. technologischen Veränderungen, umgestaltet, wird dies als Geschäftsprozessverbesserung (BPI) bezeichnet (Zellner, 2011). BPI ist eine Voraussetzung, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben (Bakotic & Krnic, 2017) und die Effektivität und Effizienz der Geschäftsprozesse zu steigern (Zellner, 2011), die wichtige Maßstäbe für die Leistung sind (Bakotic & Krnic, 2017). Es gibt verschiedene Methoden, die zur Erleichterung von BPI eingesetzt werden können, z. B. Prozessmapping und Benchmarking (Siha & Saad, 2008), und Reifegradmodelle können zur Unterstützung von BPI-Methoden verwendet werden (Santos & Martinho, 2019; Simon, Schoeman & Sohal, 2010). Ein Reifegradmodell ist ein Rahmen für die Messung und Verbesserung der Leistung eines Unternehmens durch die Bewertung der aktuellen Position im Vergleich zu festgelegten Reifegraden innerhalb einer bestimmten Disziplin. Reifegradmodelle operationalisieren die Faktoren, Fähigkeiten und Praktiken, von denen angenommen wird, dass sie zu erfolgreichen Unternehmen führen (Simon, Schoeman & Sohal, 2010). Wie bereits erwähnt, haben alle Unternehmen Abläufe, die aus Geschäftsprozessen und damit verbundenen Aktivitäten bestehen, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen (Slack et al., 2015). Es gibt verschiedene Arten von Prozessen in Produktions- und Dienstleistungsunternehmen, wobei der Prozesstyp die Position des Unternehmens auf der Skala von Volumen und Vielfalt sowie die Prozesskomplexität und die Skala der Abläufe angibt, siehe Abbildung 1.1 (ebd.). Der Unternehmensberater (MC), auf den sich diese Arbeit stützt, ist ein Beruf, der als professionelle Dienstleistung eingestuft wird (Slack et al., 2015). Professionelle Dienstleistungsunternehmen (PSF) bestehen aus Prozessen mit hoher Vielfalt und geringem Volumen, komplexen Aufgaben und diskontinuierlichen Abläufen und bieten ein hohes Maß an Individualisierung, wobei der Schwerpunkt auf den Dienstleistungserbringungsprozessen liegt (ebd.). Professionelle Dienstleistungsunternehmen, insbesondere MC-Firmen, werden als Anbieter maßgeschneiderter, wissensbasierter und problemlösender Dienstleistungen beschrieben (Skjølsvik, Breunig & Pemer, 2018).MC-Firmen werden als wissensintensiv, aber nicht kapitalintensiv charakterisiert (Von Nordenflycht, 2010). 3Abbildung 1.1Unterschiedliche Prozesstypen implizieren unterschiedliche Volumen-Varietäten-Merkmale für den Prozess. (Slack et al., 2015, S. 122).Inzwischen gibt es ein Aufkommen digitaler Technologien, die es professionellen Dienstleistungsunternehmen wie MC-Firmen ermöglichen, ihr Angebot an fachlich fundierten und maßgeschneiderten wissensintensiven Dienstleistungen weiter zu verbessern und zu erweitern (Skjølsvik, Breunig & Pemer, 2018). Einige PSFs verfügen über Software und Anwendungen, die bestimmte Dienstleistungen unterstützen, beispielsweise Technologien für das Vertragsmanagement, die Abbildung von Prozessen und Arbeitsabläufen sowie durch Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI), die einfache Aufgaben abnehmen, die sonst von Nachwuchskräften oder Verwaltungsangestellten erledigt wurden. Neue Tools mit Cloud Computing ermöglichen einen verbesserten Zugang zu Informationen und erweiterten Netzwerken, wodurch der Bedarf an umfangreichen und kostspieligen physischen Ressourcen entfällt und gleichzeitig der Zugang zu verfügbaren Informationsquellen verbessert wird. Cloud-basierte virtuelle Tools ermöglichen auch eine bessere Work-Life-Balance für die Mitarbeiter und unterstützen die globale Expansion bei geringeren Investitionen (Ibid). Neben dem Cloud Computing heben Parviainen et al. (2017) und Kirchmer et al. (2016) analytische Anwendungen von KI und Automatisierung als Schlüsseltechnologie für die Digitalisierung hervor. Der Fokus dieses Beitrags für die von MC-Unternehmen angewandte Digitalisierung bezieht sich auf neu entstehende digitale Technologien, die sich auf professionelle Dienstleistungsunternehmen auswirken, insbesondere in Bezug auf Cloud Computing, KI, Automatisierung und analytische Anwendungen.1.2Problemdiskussion Die Digitalisierung, ein Schlüsselmerkmal innerhalb des Dachkonzepts Industrie 4.0, wurde von Forschern übersehen, obwohl die Digitalisierung für die Entwicklung der Geschäftsprozesse eines Unternehmens wichtig ist (Pfohl, Yahsi & Kurnaz, 2015; Rojko, 2017). Die International Data Corporation schätzt, dass die Ausgaben für die digitale Transformation von Geschäftspraktiken, Produkten und Organisationen Ende 2019 weltweit 1,7 Billionen US-Dollar und bis 2023 2,3 Billionen US-Dollar erreichen werden (IDC, 2019). Das Wachstum 4 der digitalen Transformation von Geschäftspraktiken lag im Jahr 2019 bei 17,9 %. Es wird prognostiziert, dass es auch im Jahr 2020 weiter wachsen wird, allerdings nur bis zu 10,4 %. Einer der Gründe für den Wachstumsrückgang ist die Pandemie COVID-19, die die ganze Welt betrifft (IDC, 2020). 1.2.1Managementberatungsprozess und digitale TechnologienForschungsfrage(RQ)1:Wie werden digitale Technologien innerhalb eines standardisierten Managementberatungsprozesses eingesetzt?Ein Konzept, das die gesamte Wertschöpfungskette umfasst und einen besonderen dienstleistungsorientierten Fokus hat, ist Industrie 4.0, obwohl es tendenziell mit Produktionsunternehmen assoziiert wird und seine Anwendung auf MC-Firmen und andere professionelle Dienstleistungsunternehmen selten anerkannt wird (Ibarra, Ganzarain & Igartua, 2018; Rennung, Luminosu & Draghici, 2016; Rojko, 2017). Professionelle Dienstleistungsunternehmen werden wie MC-Firmen als eine der Branchen identifiziert, die in den kommenden Jahren sowohl in den Vereinigten Staaten als auch in Westeuropa eine Vorreiterrolle bei der digitalen Transformation spielen werden (IDC, 2019). Obwohl man davon ausgeht, dass die Auswirkungen der Digitalisierung auf diese Unternehmen erheblich sein werden, gibt es nur sehr wenige empirische Studien, die diese Aussage unterstützen; daher sind die tatsächlichen Veränderungen unbekannt (Skjølsvik, Breunig & Pemer, 2018). Folglich ist der Bedarf an mehr auf professionelle Dienstleistungsunternehmen fokussierter Forschung offensichtlich. Laut Kronblad (2017) konzentriert sich die derzeitige Literatur hauptsächlich auf PSFs (Kronblad, 2017), so dass ein Mangel an Forschung speziell innerhalb von MC-Unternehmen besteht. Laut Moscati und Engström (2019) wird die Digitalisierung in MC-Firmen gefördert, aber von den Forschern unkritisch untersucht und beschrieben. Auf der anderen Seite erklären Hofmann und Rüsh (2017), dass es an Wissen über die praktische Anwendung der Digitalisierung in Managementberatungsprozessen (MCP) mangelt. Rind Christensen und Klyver (2006) vermuten, dass die mangelnde Übernahme und Erforschung neuer Technologien innerhalb von MC-Firmen mit einer hohen Kostenwahrnehmung in Bezug auf die kurzfristigen Ziele der Unternehmen zusammenhängen könnte. Darüber hinaus argumentieren Ambos und Schlegelmilch (2009), dass es schwierig sein kann, ein MCP zu standardisieren, da jedes Beratungsprojekt anders und einzigartig ist und unterschiedliche Mitarbeiter innerhalb des MC-Unternehmens betrifft.Die durchgesehene Literatur spiegelt eine identifizierte Lücke zwischen dem Dachkonzept Industrie 4.0 und den Schlüsselbegriffen Prozessverbesserung, Digitalisierung von Geschäftsprozessen, digitale Technologien, Dienstleistungsindustrie, professionelle Dienstleistungsunternehmen und MC wider. Um weiter zu beurteilen, ob eine Lücke zwischen den Schlüsselbegriffen vorherrschte, wurde die folgende Tabelle 1.1 erstellt, um die Literaturanzahl der Paarungen jedes Schlüsselworts aus den Datenbanken der Betriebswirtschaft zu vergleichen. 5Tabelle 1.1Matrix zur Identifizierung von Überschneidungen zwischen Schlüsselwortpaaren, um Lücken in der Literatur zu ermitteln. Tabelle 1.1 veranschaulicht die Lücke in der Literatur, die eine Verbindung zwischen den Themen "Digitalisierung" von "Geschäftsprozessen" und "Prozessverbesserungen" von "Unternehmensberatern", den Schlüsselkonzepten in diesem Papier, unterstützt.1 .2.2Digitale Technologien und die Leistung von UnternehmensberatungenFragestellung 2: Welche Leistungsverbesserungen können Unternehmensberatungen erwarten, wenn sie digitale Technologien in ihren Beratungsprozessen einsetzen?Bakotic und Krnic (2017) gehen davon aus, dass BPI-Methoden zu einer erhöhten Produktivität und reduzierten Kosten führen, was eine verbesserte Gesamtleistung zur Folge hat, um die Geschäftsziele des Unternehmens effektiver zu erreichen. Im Gegensatz dazu argumentieren Siha und Saad (2008), dass nicht alle BPI-Initiativen zu einer höheren Rentabilität führen. Viele Unternehmen haben zwar erhebliche individuelle Prozessverbesserungen erzielt, jedoch keine signifikante Verbesserung der Gesamtleistung. Ungefähr 50-70 % der Initiativen zur Prozessverbesserung erreichen ihre Ziele nicht. Dennoch erklärt Zellner (2011), dass BPI-Methoden die Leistung von Geschäftsprozessen erhöhen können, insbesondere in Bezug auf die Steigerung der Effektivität und Effizienz. Wie bereits erwähnt, sind Effektivität und Effizienz laut Bakotic und Krnic (2017) Schlüsselmaße für die Leistung, und die Grundlage der BPI-Methoden ist die Leistungsmessung. Ohne Leistungsmessung ist es für ein Unternehmen nicht möglich, den wirtschaftlichen Sinn eines verbesserten Prozesses zu bestimmen. Laut Denner, Püschel und Röglinger (2018) beeinflussen die digitalen Technologien weiterhin die tägliche Arbeit der Unternehmen und verlangen von ihnen, dass sie ihre aktuellen und zukünftigen Geschäftsprozesse neu gestalten. Trotzdem mangelt es den Unternehmen an wichtigem Wissen über digitale Technologien und daran, wie sie herausfinden können, welche Technologien sie zur Verbesserung ihrer jeweiligen Geschäftsprozesse einsetzen sollten. Laut Parida, Sjödin und Reim (2019) und Denner, Püschel und Röglinger (2018) ist die Bandbreite an digitalen Technologien, die auf eine Prozessdigitalisierung hinweisen, groß. Kuzin (2019) behauptet, dass die Erforschung der Digitalisierung mit Blick auf die Unternehmenspraxis und das Bildungswesen noch in den Kinderschuhen steckt. In den letzten Jahren wurden jedoch mehr empirische Daten und Best Practices gesammelt und eingehend erforscht. Kotarba (2017) beschreibt, dass für die Bewertung des Nutzens der Digitalisierung für die Unternehmen der Digitalisierungsgrad des Unternehmens gemessen werden muss. Der Befragte Carlos hält die Digitalisierung für das MC-Unternehmen, in dem er arbeitet, für wichtig, da die meisten seiner Prozesse in unterschiedlichem Maße digitalisiert sind. Carlos beschreibt, dass die Digitalisierung hilft One SearchEBSCOEmeraldOne SearchEBSCOEmeraldOne SearchEBSCOEmeraldServices Industry51,9651661,794229,58420952,5081,316361,528Professional Service Firms4,64617220,65740,833122,7602300585Management Consultants3,49136811,57563,3131518,9642282514Digitalize Business ProcessProcess ImprovementIndustry 4. 0 6ihr Unternehmen läuft effizienter, daher sollten auch andere Unternehmen auf dem Markt die Einführung von MC in Erwägung ziehen.Ambos und Schlegelmilch (2009) stellen fest, dass kein MC-Projekt dem anderen gleicht, sie sind alle einzigartig und müssen laut Swart und Kinnie (2010) an jeden Kunden angepasst werden. MC erfordert die Integration von IT-Systemen, aber es ist eine große Herausforderung, mit der Integration erfolgreich zu sein, und die Annahme dazu bleibt langsam (Ibid).1.2.3Digitales Reifegradmodell für UnternehmensberatungsfirmenQ 3:Was sind die Dimensionen und Ebenen des digitalen Reifegrads für Unternehmensberatungsfirmen und die Bedeutung digitaler Technologien und Leistungsindikatoren?Reifegradmodelle sind ein anerkanntes Instrument für Firmen, die Geschäftsprozesse durch den Vergleich der eigenen Positionen mit reiferen und leistungsfähigeren Firmen innerhalb derselben Branche verbessern wollen (Andersson et al., 2018; Simon, Schoeman & Sohal, 2010). Es gibt jedoch nach wie vor eine Lücke bei den Prozessreife-Modellen, die speziell für die Beratungsdienstleistungsbranche gelten (Simon, Schoeman & Sohal, 2010). Die Untersuchung von Szelagowski und Berniak-Wozny (2019) ist wohl die einzige eingehende Analyse und Anwendung von Reifegradmodellen für das Geschäftsprozessmanagement im Kontext der Wissenswirtschaft. Szelagowski und Berniak-Wozny (2019) stellen fest, dass es zwar eine wachsende Zahl von Reifegradmodellen für das Geschäftsprozessmanagement gibt, dass aber sowohl Praktiker als auch Forscher noch einige Herausforderungen zu bewältigen haben, um sie in vollem Umfang nutzen zu können. Einige dieser Herausforderungen sind, dass es derzeit keine Forschungsdaten gibt, die die Gültigkeit und Nützlichkeit von Reifegradmodellen empirisch untermauern, dass die Wissensökonomie nur begrenzt auf das traditionelle Geschäftsprozessmanagement anwendbar ist und dass es keinen klaren Unterschied zwischen dem Reifegradmodell und dem Bewertungsmodell gibt, das für die Bewertung des Reifegrads verwendet wird (ebd.).Unternehmen und Branchen befinden sich auf unterschiedlichen Ebenen des digitalen Reifegrads, und das Thema hat bei Forschern und Branchenexperten mehr Aufmerksamkeit erregt (Andersson et al., 2018; Catlin, Scanlan & Willmont, 2015; Kuzin, 2019; Rader, 2019; Sehlin, Truedsson & Cronemyr, 2019). Obwohl das Konzept der Digitalisierung für Unternehmen besser verstanden wird, fehlt es nach wie vor an Wissen darüber, wie man digitale Strategien entwickelt und umsetzt, was sich negativ auf die Fähigkeit vieler Unternehmen auswirkt, die Digitalisierung umzusetzen (Andersson et al., 2018). Sowohl aus akademischer als auch aus beraterischer Sicht sind Forschung und praktische Anleitungen für die Digitalisierung von Unternehmen nach wie vor begrenzt (ebd.). Es gibt auch eine Forschungslücke, die die tatsächliche Beziehung zwischen digitaler Reife und entsprechendem Wachstum und wirtschaftlichem Mehrwert, der von Unternehmen erzielt wird, betrifft. Oft werden Unternehmen dazu getrieben, strategisch auf die digitale Position ihrer Konkurrenten zu reagieren. Um eine Strategie für die Digitalisierung zu entwickeln, ist es jedoch auch wichtig, die dafür erforderliche Zeitspanne zu verstehen, da sich die Technologie oft schneller verändert als der Markt. 7 der Zeitrahmen für die Umsetzung (Rader, 2019). Es ist wichtig, dass digital reife Unternehmen ihr Fachwissen und ihre Erfahrung teilen, um die Digitalisierung einer Branche insgesamt zu fördern und voranzutreiben (Andersson et al., 2018; Rader, 2019).Laut Rader (2019) gibt es in der Praxis eine Wissenslücke in Bezug auf die Vorteile, die pro digitalem Reifegrad erzielt werden können (ebd.).Die vorliegende Studie zielt darauf ab, die oben genannten Lücken in der akademischen Literatur zu schließen und neues Wissen zum Bereich der Unternehmensberatung beizutragen.Die RQs bauen aufeinander auf und stehen in Beziehung zueinander, siehe Abbildung 1.2, was bedeutet, dass die Problemdiskussion für RQ1 und RQ2 dazu beiträgt, auch den Fall für RQ3 aufzubauen. Das bedeutet, dass diese Forschung ein digitales Reifemodell entwickelt hat, das auch die Bedeutung digitaler Technologien und Leistungsindikatoren angibt und das von MC-Unternehmen zur Selbsteinschätzung verwendet werden kann. Darüber hinaus zielt die Studie im Interesse der Praktiker darauf ab, einen Rahmen zu schaffen, der innerhalb der Branche angewendet werden kann. Dies wird im folgenden Abschnitt näher erläutert.1.3ZweckDer Zweck dieser Studie bestand darin, Folgendes zu untersuchen, zu beschreiben und zu erklären (1) den Einsatz digitaler Technologien in einem standardisierten Unternehmensberatungsprozess zu untersuchen; (2) die Wahrnehmungen und Erwartungen von Beratern/Branchenexperten in Bezug auf Leistungsverbesserungen durch den Einsatz digitaler Technologien zu verstehen; und (3) den digitalen Reifegrad von Unternehmensberatungsfirmen durch die Entwicklung und Anwendung eines Reifegradmodells und die Bedeutung digitaler Technologien und Leistungsindikatoren zu ermitteln. Das entwickelte digitale Reifegradmodell soll Unternehmensberatungsfirmen bei der Identifizierung ihres aktuellen Reifegrads digitaler Prozesse unterstützen, ein Benchmarking mit den Reifegraden digitaler Prozesse innerhalb ihrer Branche ermöglichen und bestehende Lücken in der Digitalisierungsliteratur adressieren, um Firmen dabei zu helfen, reifere und diszipliniertere digitale Prozesse zu entwickeln.1 .4ForschungsfragenRQ 1:Wie werden digitale Technologien innerhalb eines standardisierten Managementberatungsprozesses eingesetzt?RQ 2:Welche Leistungsverbesserungen können Managementberatungsfirmen erwarten, wenn sie digitale Technologien innerhalb ihres Managementberatungsprozesses einsetzen?RQ 3:Was sind die Dimensionen und Niveaus digitaler Reife für Managementberatungsfirmen und welche Bedeutung haben digitale Technologien und Leistungsindikatoren?Die folgende Abbildung1.2visualisiert die Beziehung zwischen den Forschungsfragen, die diese Studie leiten. Forschungsfrage 1 beschreibt und standardisiert zunächst die MCP und beschreibt, wie digitale Technologien eingesetzt werden. Forschungsfrage 2 ist 8 hängt vom Verständnis des MCP und der eingesetzten digitalen Technologien aus Forschungsfrage 1 ab, um zu untersuchen und zu erklären, wie digitale Technologien die Prozessleistung von Unternehmensberatungen verbessern können. Schließlich werden in Forschungsfrage 3 die Schlüsseldimensionen der digitalen Reife von MC-Firmen und die Bedeutung digitaler Technologien und Leistungen für die digitale Reife von MC-Firmen untersucht und erklärt. Darüber hinaus analysiert und definiert Forschungsfrage 3 die Rankings der teilnehmenden Fallunternehmen und die daraus resultierenden digitalen Reifegrade. Daher folgt die Gliederung dieser Arbeit nicht der üblichen Struktur einer wissenschaftlichen Arbeit, die im folgenden Unterkapitel genauer beschrieben wird (Abbildung 1.2: Zusammenhang zwischen den Forschungsfragen). 1.5Gliederung der Arbeit Eine Gliederung der Arbeit ist in Abbildung 1.3 dargestellt. Daraus ist ersichtlich, dass auf die Einleitung (1.0) die Methodik (2.0) folgt, die die methodischen Entscheidungen der Autoren in Bezug auf Forschungsphilosophie, -strategien, -ansatz, -design, Auswahl der Population und der Stichprobe, Datenerhebungsmethode, Datenanalysemethode, Forschungsqualität, ethische Erwägungen, individuelle Beiträge und eine Kapitelzusammenfassung umfasst. Dieser Ansatz folgt nicht einem normalen Standardrahmen, da die Forschungsfragen in dieser Studie voneinander abhängig sind, wie in Abbildung 1.3 dargestellt. Damit sollte es dem Leser erleichtert werden, die Gedankengänge der Autoren während der Entwicklung und Durchführung dieser Studie nachzuvollziehen und die in dieser Dissertation vorgestellten Ergebnisse besser zu verstehen. Ziel des folgenden Kapitels (3.0) ist die Beantwortung der ersten Forschungsfrage (RQ 1: Managementberatungsprozess und digitale Technologien, wie werden digitale Technologien innerhalb eines standardisierten Managementberatungsprozesses eingesetzt). Dies beginnt mit einer Darstellung des theoretischen Rahmens dieser Studie (3.1), über Unternehmensberater, Digitalisierung und digitale Technologien und Prozessabbildung. Es folgen die empirischen Daten (3.2), die durch die Interviews mit den Fallunternehmen gesammelt wurden und die dann in Unterabschnitt 3.3 analysiert wurden. Kapitel 3.0 endet mit den Schlussfolgerungen der Autoren zu RQ1 (3.4). 9Kapitel 4.0 befasst sich mit der zweiten Forschungsfrage (RQ2: Digitale Technologien und Leistung von Unternehmensberatungen). Dies beinhaltet eine Diskussion der Leistungsverbesserungen, die Unternehmensberatungsfirmen erwarten können, wenn sie digitale Technologien innerhalb ihres Beratungsprozesses einsetzen. Daher beginnt dieses Kapitel mit der Darstellung des theoretischen Rahmens für die Leistungsmessung von Unternehmensberatern und die Messung der Digitalisierung (4.1), gefolgt von den empirischen Daten, die auf den gesammelten Interviews basieren (4.2). Die Datenanalysen werden in Unterkapitel 4.3 vorgestellt, und die Schlussfolgerungen der Autoren zu dieser zweiten Forschungsfrage werden in Unterkapitel 4 diskutiert. 4.Schließlich werden die für RQ1 und RQ2 gezogenen Schlussfolgerungen miteinander verknüpft und als Belege für die dritte Forschungsfrage verwendet, nämlich welche Dimensionen und Niveaus der digitalen Reife für Unternehmensberatungsfirmen bestehen und welche Bedeutung digitale Technologien und Leistungsindikatoren haben.Diese Informationen werden in Kapitel 5.0 vorgestellt. Das Kapitel beginnt mit dem theoretischen Rahmen (5.1) zu Reifegradmodellen und digitalen Reifegradmodellen. Es folgen die empirischen Daten zu diesen Themen (5.2), die in Unterkapitel 5.3 analysiert werden, sowie die Belege aus den Kapiteln 3.0 und 4.0. Das letzte Unterkapitel (5.4) dieses Abschnitts ist die Schlussfolgerung, in der die Antwort auf die dritte Forschungsfrage im Detail diskutiert wird. Kapitel 6.0 (Schlussfolgerung und Implikationen) enthält eine kurze Zusammenfassung der Gesamtergebnisse dieser Studie (6.1-6.3), gefolgt von einer Diskussion der theoretischen und betriebswirtschaftlichen Implikationen (6.4) und Vorschlägen für künftige Forschung (6.5). Die Autoren dieser Studie reflektieren ihre Arbeit und den Prozess der Durchführung dieses Projekts im letzten Kapitel (7.0) dieser Arbeit. 10Abbildung1.3Übersicht über diese Arbeit. Illustration der Autoren. 112Methodik Das folgende Kapitel beschreibt und begründet die methodischen Entscheidungen, die in dieser Studie getroffen wurden, um den Zweck der Entwicklung eines digitalen Reifegradmodells speziell für Unternehmensberater auf Prozessebene zu erfüllen. Zunächst werden in diesem Kapitel die Forschungsphilosophie, die Strategien, der Ansatz und das Design beschrieben. Anschließend wird auf die Auswahl der Grundgesamtheit und der Stichprobe sowie auf die Methoden der Datenerhebung eingegangen, wobei Methoden wie Literaturrecherche und halbstrukturierte Interviews erörtert werden. Darauf folgt ein Abschnitt, in dem die angewandten Datenanalysemethoden erläutert werden, und schließlich werden die Qualität der Forschung sowie die ethischen Überlegungen, die bei dieser Studie angestellt wurden, diskutiert. Darauf folgt ein Kapitel über den individuellen Beitrag des Forschers zu dieser Arbeit. Das Kapitel über die Methodik schließt mit einer Zusammenfassung der methodischen Entscheidungen, die in dieser Studie getroffen wurden. 2.1Forschungsphilosophie Die Forschungsphilosophie gibt die Richtung vor, in die sich eine Studie bewegt, und zwar durch Überzeugungen und Annahmen in Bezug auf das Sammeln und Schaffen von Wissen in einem bestimmten Forschungsbereich (Bell, Bryman & Harley 2018; Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Nach Bell, Bryman und Harley (2018) gewinnt die durchgeführte Forschung durch die Wahl einer Forschungsphilosophie ein anderes Verständnis der Realität auf der Grundlage ihrer grundlegenden Überzeugungen (ebd.). Diese Forschung zielte darauf ab, neues Wissen zu entwickeln, indem zuvor identifizierte Lücken untersucht wurden, die sich auf spezifische Probleme in verschiedenen Organisationen beziehen. Saunders, Lewis und Thornhill (2016) stellen fest, dass es in der Unternehmens- und Managementforschung fünf große Forschungsphilosophien gibt: Positivismus, kritischer Realismus, Interpretivismus, Postmodernismus und Pragmatismus. Der Positivismus zeichnet sich durch einen wissenschaftlichen Forschungsansatz aus, bei dem die Realität aus einer theoretischen sozialwissenschaftlichen Perspektive heraus untersucht wird. Der Kritische Realismus umfasst die Überzeugung, dass die Wahrnehmung der Realität nicht die tatsächliche Realität darstellt und dass diese Wahrnehmung durch Strukturen geprägt ist, die durch Ereignisse und Umstände verursacht werden (Bell, Bryman & Harley, 2018). Der Interpretivismus untersucht die von Individuen zugewiesene Bedeutung von Situationen, die Interpretivismusforschung konzentriert sich auf den Kontext und das neue Verständnis von Phänomenen durch die Augen von Individuen (Bell, Bryman & Harley, 2018; Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Er wird verwendet, um Organisationen aus der Sicht verschiedener Personengruppen zu untersuchen (Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Die Postmoderne konzentriert sich auf Prozesse und nicht auf Entitäten (z. B. Organisieren und Managen statt Organisation und Management) und beinhaltet eine eingehende Erklärung von Phänomenen (Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Laut Bell, Bryman und Harley (2018) und Saunders, Lewis und Thornhill (2016) stellt die Postmoderne die Wahrheit der Realität in Frage, behauptet, dass die Sprache nicht alle Perspektiven der Realität beschreiben kann und neigt dazu, Aspekte zu betonen 12 die Aspekte hervorzuheben, über die man sich am meisten einig ist, anstatt alle Aspekte, die die Realität ausmachen (Ibid). Schließlich konzentriert sich der Pragmatismus hauptsächlich auf ein Problem und praktische Lösungen dafür, wobei dieses Problem nicht unbedingt ein Problem an sich sein muss, sondern etwas, das in der Realität fehlt oder fehl am Platz ist (Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Diese Studie folgte einer pragmatischen Forschungsphilosophie, d. h. der Zweck dieser Studie wurde auf ein Problem gegründet, das sich aufgrund von Wissenslücken in der Forschung ergab. Die Forschungslücken bezogen sich hauptsächlich auf die Digitalisierung von Beratungsprozessen, die Prozesse von Unternehmensberatungen und die Verbesserung der Prozessleistung durch Digitalisierung. Die Studie zielte auch darauf ab, eine Lösung für die identifizierten Lücken zu bieten, indem ein Reifegradmodell entwickelt wurde, um die Stufen der digitalen Prozessreife zu identifizieren und die erwartete Leistung pro Stufe der Digitalisierung von Prozessen zu erkennen. Dieses Reifegradmodell sollte empfohlene Praktiken aufzeigen, die die Beratungsprozesse eines MC-Unternehmens verbessern können. Außerdem sollte es neue Erkenntnisse liefern, die eine klarere Sicht auf das Thema innerhalb eines bestimmten Unternehmenstyps ermöglichen. Dies bedeutet, dass die Studie sowohl eine praktische als auch eine theoretische Lösung bietet. Nach Saunders, Lewis und Thornhill (2016) fördert eine pragmatische Philosophie die Verwendung verschiedener Datenerhebungsmethoden, um einen breiteren Blick auf die Situation zu ermöglichen. Kelemen und Rumens (2008) stellen fest, dass die verwendeten Datenerhebungsmethoden zuverlässig und gut geeignet sein und der Studie Glaubwürdigkeit verleihen sollten. Aus diesem Grund erfolgte die Datenerhebung für diese Studie durch halbstrukturierte Interviews und eine Überprüfung der relevanten Theorie. Laut Bell, Bryman und Harley (2018) ist jede Forschungsphilosophie von philosophischen Annahmen geprägt. Saunders, Lewis und Thornhill (2016) identifizieren drei philosophische Annahmen: die Ontologie, die sich auf das Verständnis und die Interpretation der Realität auf der Grundlage der durchgeführten Forschung bezieht, die Epistemologie, die sich mit dem befasst, was die Forscher und die Theorie wissen, und ob die Qualität dieses Wissens akzeptabel ist. Schließlich die Axiologie, die bestimmt, ob die Werte der Forscher die Forschung und die Ergebnisse beeinflussen (Ibid). Die durchgeführte Forschung ging von einer Mischung aus philosophischen Annahmen aus. Erstens war die ontologische Annahme dieser pragmatischen Forschung die praktische Anwendung ihrer Ergebnisse und der Prozessfokus. Die erkenntnistheoretischen Implikationen betrafen sowohl die allgemeine Relevanz des untersuchten Problems als auch die Theorien und das empirische Wissen, die das Handeln in einem bestimmten Kontext unterstützen, in diesem Fall die Unternehmensberatungsfirmen. Die axiologische Annahme für diese Studie waren schließlich die reflexiven Ergebnisse des Forschers, wobei die präsentierten Informationen von den Forschern interpretiert wurden. 2.2Forschungsstrategien Bell, Bryman und Harley (2018) erklären, dass die Forschungsstrategie beschreibt, wie die Theorie als eine der Grundlagen für die Studie und die philosophischen Annahmen dargestellt wird. Forschungsstrategien lassen sich zum einen in quantitative, qualitative und gemischte Methoden einteilen (Bell, Bryman & Harley 2018; Saunders, Lewis & Thornhill, 132016). Quantitative Forschung untersucht numerische Variablen und versteht, ob und wie sie zusammenhängen, Daten werden standardisiert und verglichen (Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Qualitative Forschung untersucht die Bedeutung hinter den Aussagen und Interaktionen der Forschungsteilnehmer, analysiert die Ergebnisse und untermauert sie mit Theorien, um einen bedeutenden Beitrag zum Forschungsgebiet zu leisten. Mixed-Methods-Forschung besteht aus einer Kombination von quantitativen und qualitativen Forschungsansätzen und liefert tiefer gehende Beschreibungen und Antworten auf die Forschungsfragen (Ibid). Für die Durchführung dieser Untersuchung wurde eine qualitative Methode gewählt, um eine reale Perspektive auf die Digitalisierung in einem ausgewählten Umfeld, nämlich Unternehmensberatungsfirmen, zu erhalten, indem Informationen von den Personen eingeholt werden, die die digitalisierten Prozesse dieser Firmen regelmäßig erleben. Ein qualitativer Ansatz ermöglichte außerdem die Verwendung verschiedener Methoden für die Sammlung von Informationen, die verglichen und analysiert wurden, um sicherzustellen, dass die Informationsquellen zuverlässig waren und zum Forschungsthema beitrugen. Der Forschungsprozess war in hohem Maße interaktiv und nicht standardisiert, indem die Teilnehmer ermutigt wurden, die Diskussionen zu leiten und subjektive, aber relevante Meinungen zu äußern. Darüber hinaus wurde die Hauptidee im Voraus mit den Teilnehmern der Studie besprochen, aber die Schwerpunkte und Fragen wurden erst in den Interview- und Diskussionssitzungen bekannt gegeben, um den externen Einfluss auf die Ergebnisse zu verringern. Saunders, Lewis und Thornhill (2016) erklären, dass die Forschungsfragen einer Studie auch die Strategien definieren können, die angewandt werden sollten. Basierend auf dem Zweck der Fragen gibt es vier wichtige qualitative Forschungsdesigns: explorative, deskriptive, erklärende oder evaluative Forschung. Saunders, Lewis und Thornhill (2016) erklären, dass das Ziel einer explorativen Forschung darin besteht, neue Erkenntnisse über ein Problem zu gewinnen, das im Forschungsbereich noch nicht bekannt oder noch nicht definiert ist (ebd.). Daher hat sich diese Studie für eine explorative Forschung entschieden, die darauf abzielt, durch halbstrukturierte Interviews reichhaltige Beschreibungen eines stark unterforschten Themas und Umfelds zu liefern. Die reichhaltigen Beschreibungen und das Fehlen strukturierter Datenerhebungsmethoden unterstützen den tiefgründigen und subjektiven Charakter eines qualitativen Forschungsansatzes. Laut Saunders, Lewis und Thornhill (2016) besteht das Hauptziel einer erklärenden Forschung darin, die Beziehung zwischen Variablen durch statistische Tests zu klären und zu analysieren. Der RQ2 dieser Studie nimmt eine erklärende Konnotation an, indem er versucht, eine kausale Beziehung zwischen zwei Variablen, der Digitalisierung der Prozesse von Unternehmensberatungsfirmen und der verbesserten Leistung, zu beantworten, obwohl in dieser Forschung die Antwort auf diese Frage auf der Grundlage qualitativer Daten konstruiert wurde. 2.3Forschungsansatz Saunders, Lewis und Thornhill (2016) erklären, dass der Zweck und die Forschungsfragen der Studie die Art und Weise der Theorieentwicklung leiten werden. Nach Bell, Bryman und Harley (2018) hängt die Entwicklung der Theorie von ihrer Beziehung zur Forschung ab, entweder wenn die Forschung durch theoretische Grundlagen angetrieben wird oder wenn die Theorie 14 ein Ergebnis empirischer Erkenntnisse ist. Bell, Bryman und Harley (2018) sowie Saunders, Lewis und Thornhill (2016) unterscheiden drei verschiedene Forschungsansätze: induktiv, deduktiv und abduktiv. Ein induktiver Ansatz erfordert theoretisches Vorwissen und Forschung zum gewählten Thema, um die Forschungsfragen zu formulieren und Konzepte zu erkennen, die untersucht werden sollten (Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Bei einem induktiven Ansatz wird jedoch die relevante Theorie gesammelt, um die von den Forschungsteilnehmern erhaltenen Informationen zu erklären (Ibid). Ein deduktiver Ansatz besteht darin, eine Theorie zu einem Thema zu sammeln, und die Forschung und die Forschungsfragen werden gezielt erstellt, um diese Theorie zu testen (Bell, Bryman & Harley 2018; Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Bei einem deduktiven Ansatz werden empirische Daten gesammelt, um eine neue Theorie zu entwickeln oder anzupassen, die dann durch die Sammlung weiterer empirischer Daten getestet wird (Ibid). Diese Forschung folgte einem abduktiven Forschungsansatz. Nach Saunders, Lewis und Thornhill (2016) kombiniert ein abduktiver Ansatz Induktion und Deduktion und wird üblicherweise in der Wirtschafts- und Managementforschung verwendet. Zunächst wurden im Rahmen dieser Forschung einige theoretische Erkenntnisse genutzt, um Lücken in der Literatur zu ermitteln, und empirische Daten verwendet, um die praktische Perspektive und Relevanz der ermittelten Lücken zu begründen. Anschließend wurden weitere empirische Daten gesammelt und analysiert, um die Prozesse verschiedener Beratungsunternehmen abzubilden, sie miteinander zu vergleichen und eine standardisierte Prozesskarte zu erstellen. Anschließend wurden theoretische Grundlagen zu den Themen Digitalisierung, Geschäftsprozessverbesserung und deren Messung in MC-Firmen, Prozesse in MC-Firmen und vorhandenes Wissen zu Reifegradmodellen gesammelt. Schließlich wurden weitere empirische Daten über die Entwicklung und Anwendung von Reifegradmodellen sowie von den Fallunternehmen gesammelt, um die Theorie zu vergleichen und zu analysieren und ein digitales Prozessreifegradmodell vorzuschlagen. Saunders, Lewis und Thornhill (2016) erklären, dass der abduktive Ansatz die Schwächen des induktiven und deduktiven Ansatzes überwindet, indem er es den Forschern ermöglicht, den theoretischen Rahmen einer Studie in allen Phasen des Forschungsprozesses zu ändern und anzupassen. Dies trägt zu einem einheitlicheren Forschungsdesign und zur Überprüfung von Hypothesen bei (Ibid). Williams, et al. (2019) empfehlen, einen abduktiven Ansatz zu wählen, um der bestehenden Reifegradmodellforschung Rechnung zu tragen, und betonen die Bedeutung von Primärdatenquellen. 2.4Forschungsdesign Bell, Bryman und Harley (2018) skizzieren mehrere Forschungsdesigns, die den Rahmen für die Sammlung und Analyse von Daten bilden. Das gewählte Forschungsdesign betont die Priorität bestimmter Dimensionen des Forschungsprozesses und definiert die Kriterien, die zur Bewertung der Qualität der Forschung verwendet werden. Die fünf primären Forschungsdesigns sind das experimentelle Design (und seine Varianten), die Querschnittserhebung (auch soziale Erhebung genannt), die Längsschnittstudie, die Fallstudie und die vergleichende Studie (Ibid). Bei einem experimentellen Design werden zwei Gruppen gebildet und der Vorher-Nachher-Zustand nach der Manipulation einer Variablen mit der einen Gruppe verglichen, nicht aber mit der anderen. 15 wird in der Wirtschaftsforschung nur selten verwendet, da die für überprüfbare Ergebnisse erforderliche Kontrolle nur begrenzt möglich ist. Das Querschnittdesign erfordert mindestens zwei Fälle als Studienobjekte, um Assoziationsmuster mit zwei oder mehr Variablen zu ermitteln. Dieses Design erfordert quantifizierbare Daten und wird zu einem einzigen Zeitpunkt durchgeführt (Ibid). Das Längsschnittdesign wird für die Abbildung von Veränderungen in der Unternehmens- und Managementforschung verwendet. Es ähnelt dem Querschnittdesign, beinhaltet jedoch auch die zeitliche Abfolge der Variablen, was kausale Rückschlüsse ermöglicht. Das Fallstudiendesign konzentriert sich auf einen Einzelfall und beinhaltet eine intensive Analyse, um die besonderen Merkmale dieses Falles herauszustellen. Fallstudien basieren in der Regel auf qualitativen Daten und sind eines der häufigsten Designs, obwohl sie in der Praxis mehr als eine Art von Forschungsdesign umfassen können. Das vergleichende Forschungsdesign umfasst mindestens zwei Fälle und zielt darauf ab, Erklärungen für Ähnlichkeiten oder Unterschiede oder ein größeres Bewusstsein oder ein tieferes Verständnis von Querschnittskontexten zu finden (Ibid). Diese Forschung folgte dem Ansatz des vergleichenden Designs. Bell, Bryman und Harley (2018) stellen fest, dass das vergleichende Design auf eine qualitative Forschungsstrategie in Form einer multiplen Fallstudie angewendet werden kann. Die Hauptargumente, die für den vergleichenden Designansatz sprechen, sind die Theoriebildung und die Möglichkeit der theoretischen Reflexion über Schlüsselmerkmale und kontrastierende Ergebnisse von zwei oder mehr Fällen (ebd.). Der vergleichende Designansatz wurde für diese Studie gewählt, da in dieser Studie ein Modell erstellt wird, das von mehreren MC-Firmen mit unterschiedlichen digitalen Reifegraden abhängig ist. Daher umfasste der Designansatz einen qualitativen Vergleich mehrerer Fälle sowohl innerhalb als auch zwischen MC-Unternehmen. Empirische Daten wurden für die Entwicklung von Theorien über die Gemeinsamkeiten im Beratungsprozess zwischen den MC-Firmen, die Gemeinsamkeiten und Unterschiede in Bezug auf die im Beratungsprozess verwendeten digitalen Technologien, die durch die verwendeten digitalen Technologien erzielten Leistungsverbesserungen und die Unterschiede zwischen den Firmen in Bezug auf den digitalen Reifegrad gesammelt. Die angewandte Analyseebene basiert auf der Organisationsebene, da die Studie auf der Datenerhebung und -analyse der MC-Unternehmen basiert. 2.5Population und Stichprobenauswahl Eine Population ist definiert als die "Grundgesamtheit von Einheiten, aus denen eine Stichprobe ausgewählt werden soll" (Bell, Bryman & Harley, 2018, S. 188). Die für diese Studie relevante Grundgesamtheit sind alle Unternehmen, die Unternehmensberatungsdienstleistungen anbieten. Der International Council of Management Consulting Institutes (ICMCI) vertritt die verschiedenen Unternehmensberatungsverbände und -institute und hat fast 50 Mitglieder, von denen jeder dieser Verbände einzelne MC-Firmenmitglieder hätte (ICMCI, 2020). IBISWorld (2019) gibt an, dass es im Jahr 2019 etwa 774.000 Unternehmensberatungsfirmen in den Vereinigten Staaten gibt, von denen ein erheblicher Teil auch international tätig ist. Die European Federation of Management Consultancies Associations (FEACO) hat Mitglieder aus 15 europäischen Ländern und zählt etwa 3500 MC-Mitgliedsfirmen (FEACO, 2020a). Das Management 16Consultancies Association UK hat über 50 Mitglieder im Vereinigten Königreich (MCA, 2020). Die Stichprobe ist definiert als das "Segment der Grundgesamtheit, das für die Untersuchung ausgewählt wird" (Bell, Bryman & Harley, 2018, S. 188). Eine Stichprobe der Grundgesamtheit soll die Stichprobe verallgemeinern und die Ergebnisse für die größere Grundgesamtheit repräsentieren (Ibid).Die Stichprobe für diese Studie sind die ausgewählten Fallunternehmen, die an der Studie teilnehmen. Diese Studie beinhaltet mehrere Vergleiche, um den Zweck zu erfüllen, einschließlich eines Vergleichs der Dienstleistungsprozesse von Unternehmensberatungsfirmen, eines Vergleichs der Art und Weise, wie die Digitalisierung angewendet wird, und eines Vergleichs der erzielten Leistungsverbesserungen. Laut Bell, Bryman und Harley (2018) ist, wenn mehrere Vergleiche erforderlich sind, in der Regel eine größere Stichprobe notwendig. Es gibt widersprüchliche Ansichten über die minimale und maximale Stichprobengröße für eine effektive qualitative Forschung, daher sollten letztlich die Forscher eine angemessene Stichprobengröße festlegen, die eine theoretische Sättigung für die beabsichtigten Forschungsfragen ermöglicht. Anstatt sich auf eine Mindestanzahl von Fällen zu konzentrieren, sollte man sich eher auf die Qualität, die Ausführlichkeit und die Tiefe der Interviews konzentrieren (Ibid). Auf der Grundlage der in Bell, Bryman und Harley (2018) dargelegten Stichprobengrößen und theoretischen Relevanz haben die Forscher keine Mindest- oder Höchstgrenze für die Anzahl der Interviews festgelegt, um die Stichprobe zu bilden. Purposive Sampling wird in der qualitativen Forschung verwendet, wobei die Fälle für die Datenerhebung und -analyse strategisch und gezielt ausgewählt werden, um die Relevanz für die Forschungsfragen sicherzustellen (Bell, Bryman & Harley, 2018). Forscher müssen zunächst den zu untersuchenden Fall auswählen, z. B. Organisationen oder Einzelpersonen, und dann Einheiten innerhalb des Falles auswählen und stichprobenartig untersuchen (Ibid). Für die vorliegende Studie wurde eine Stichprobe auf Organisationsebene ausgewählt, da sich die Studie auf MC-Unternehmen bezieht. Bell, Bryman und Harley (2018) erklären, dass zu den zielgerichteten Stichprobenansätzen für die qualitative Forschung extreme oder abweichende, typische, kritische, maximale Variation, Kriterium, theoretische, Schneeball-, opportunistische und geschichtete Stichproben gehören (ebd.). Theoretisches Sampling wird durchgeführt, um Kategorien und ihre Eigenschaften zu entdecken und die Zusammenhänge in einer Theorie darzustellen. Die Auswahl der Fälle und Einheiten für das theoretische Sampling basiert auf dem Bestreben, ein theoretisches Verständnis zu entwickeln. Das generische Purposive Sampling umfasst mehrere der Sampling-Strategien, mit Ausnahme des theoretischen Samplings, und ist offener, da es für die Generierung von Konzepten und Theorien verwendet wird. Die Auswahl der Fälle und Einheiten für das generische Purposive Sampling basiert auf der Identifizierung der Fälle, die zur Beantwortung der Forschungsfragen benötigt werden (Ibid). Diese Untersuchung folgte dem Ansatz des generischen Purposive Sampling, da die Forschungsfragen darauf abzielen, Theorielücken zu schließen und neue Theorien in Bezug auf den Beratungsprozess von MC-Firmen, die verwendeten digitalen Technologien, Leistungsverbesserungen und den digitalen Reifegrad zu entwickeln. In der folgenden Liste sind die erforderlichen Kriterien für die Auswahl der Fallunternehmen aufgeführt, die für die Forschungsfragen relevant sein und diese beantworten sollten: ● Es muss sich um eine Firma handeln, die Unternehmensberatungsdienste anbietet; 17●Firmen, die strategisch ausgewählt wurden, wenn möglich, basierend auf ihrer öffentlich präsentierten Position der digitalen Reife / Innovation (Bsp. Es wird keine geografische Einschränkung auferlegt, wo die Unternehmensberatungsfirmen ansässig sind, da Unternehmensberatungsfirmen in der Regel international vertreten sind und die Studie nicht darauf abzielt, den Digitalisierungsgrad zwischen Ländern und Firmen zu vergleichen; und● Es wird keine Einschränkung der Unternehmensgröße auferlegt, da nicht klar ist, ob kleinere oder größere Firmen eher in der Lage sind, innovative digitale Lösungen zu implementieren. In Tabelle 2.1 ist die Stichprobe der Fallunternehmen für diese Studie dargestellt. Die Branche der Fallunternehmen wurde auf der Grundlage der Angaben der Befragten während der Interviews klassifiziert und auf die in Unterabschnitt 3 über Unternehmensberater vorgestellten MC-Marktsegmente abgestimmt. Die Fallfirmen wurden recherchiert und relevante Personen in jeder Firma wurden anhand der Informationen auf der Firmenwebsite über ihre Mitarbeiter identifiziert. Diese Personen wurden dann telefonisch oder per E-Mail kontaktiert und nach einer kurzen Beschreibung des Hintergrunds und des Ziels des Dissertationsprojekts gefragt, ob sie an einem Online-Videointerview teilnehmen möchten. Außerdem wurde den Befragten im Voraus erklärt, dass der Name ihres Unternehmens und sie selbst anonym bleiben würden. Bei Interesse wurden ein Termin und ein Datum für ein Interview vereinbart. Fall UnternehmenAlter des UnternehmensBrancheAnzahl der LänderAnzahl der Mitarbeiter MitarbeiterA> 20 JahreTechnologie und Betrieb< 10≈ 2 500B> 50 JahreFinanz- und Risikomanagement≈ 130≈ 40 000C< 5 JahreBetrieb1≈ 20D> 10 JahreFinanz- und Risikomanagement, Strategie, Sonstige≈ 20≈ 500E> 100 JahreFinanz- und Risikomanagement, Betrieb,Menschen und Wandel, Strategie, Technologie, Sonstige≈ 150> 200 000F> 40 JahreFinanz- und Risikomanagement, Operationen, Menschen und Wandel, Strategie, Technologie, Sonstige4 Kontinente≈ 80 000G> 90 JahreFinanz- und Risikomanagement, Operationen, Menschen und Wandel, Strategie, Technologie, Sonstige≈150> 200 000 18H> 100 JahreFinanz- und Risikomanagement, Betriebsabläufe, Menschen und Wandel, Strategie, Technologie, Sonstige≈ 150> 200 000I> 20 JahreTechnologie2≈ 200Tabelle 2.1Liste der teilnehmenden Fallunternehmen.Darstellung der Autoren. Die folgende Liste umreißt die erforderlichen Kriterien für die Auswahl der Befragten in den ausgewählten Fallfirmen, um für die Forschungsfragen relevant zu sein und diese zu beantworten:-Interviews müssen mit einem Berater oder leitenden Berater innerhalb der Unternehmensberatungsfirma durchgeführt werden; und-Individuen werden strategisch ausgewählt, wenn möglich, basierend auf ihrer strategischen Bedeutung und Relevanz für die Firma, z.B. Anzahl der Jahre in der Position oder Firma. Bei den Namen in der Spalte "Datenquelle" handelt es sich um fiktive Namen, da alle Befragten aus ethischen Gründen, die später in Kapitel 2.9 erwähnt werden, anonym bleiben. FallfirmaDatenquellePosition im UnternehmenBeschäftigungsdauerArt des InterviewsACarlosIT-Berater1 JahrOnline-Video-InterviewBSteveWirtschaftsprüfer/Berater12 JahreOnline-Video-InterviewCGeorgeCEO/Senior Consultant3 JahreOnline-Video-InterviewCJohannaCOO/Senior Consultant3 JahreOnline-Video InterviewDMarioBerater8 JahreOnline Video InterviewEJamesWirtschaftsprüfer/Berater5 JahreOnline Video InterviewFGabrielJunior Consultant1 JahrOnline Video InterviewGCajsaManagement Consultant3 JahreOnline Video InterviewHFransSenior Consultant4 JahreOnline Video InterviewITonyERP Consultant, Delivery Team Leader3 JahreOnline-Video-InterviewTabelle 2. 2Informationen zu den einzelnen Befragten in den FallfirmenAutoren: Abbildung. 19Zusätzliche empirische Informationen wurden durch ein Interview mit Dave Boodram, dem Director of Consulting for digital transformation business unit bei einer MC-Firma, die anonym bleiben soll, gesammelt. Der Zweck dieses Gesprächs war es, Beiträge zur Entwicklung des digitalen Reifegradmodells zu sammeln und ein Verständnis für seine praktischen Anwendungen zu entwickeln. Dieses MC-Unternehmen wird nicht als Fallunternehmen betrachtet und Dave ist kein Befragter in dieser Studie, daher wird er nicht als Teil der Grundgesamtheit und der Stichprobenauswahl betrachtet. 2.6Datenerhebungsmethode 2.6.1Literaturrecherche Während die spezifischen Absichten bei der Durchführung einer Literaturrecherche variieren, besteht das allgemeine Ziel einer Literaturrecherche darin, eine kompetente Überprüfung der bestehenden Arbeiten anderer durchzuführen, um die Bedeutung der vorgeschlagenen Forschung zu ermitteln und die Glaubwürdigkeit als Kenner der vorgestellten Themen zu bestätigen (Bell, Bryman und Harley, 2018). Gemäß dem von Bell, Bryman und Harley (2018) empfohlenen Prozess zur Literatursuche ist es zunächst wichtig, Schlüsselwörter zu definieren, um eine fokussierte und relevante Literaturmenge zu entwickeln. In der ersten Phase werden Notizen zu den ersten gefundenen Artikeln gemacht, die mit der/den Forschungsfrage(n) in Zusammenhang stehen, die von den Autoren dieser Literatur verwendeten Schlüsselwörter notiert und die Suche weiter angepasst, bis die relevantesten Begriffe identifiziert sind (Ibid). Die Schlüsselwörter wurden in verschiedenen Kombinationen von Paaren gesucht, um die Relevanz zu verfeinern, und in den Datenbanken EBSCO Business Source Premier, Emerald Insight und Google Scholar. Bei der anfänglichen Suche wurde nach "Artikeln" gefiltert, die "von Fachleuten geprüft" und "in englischer Sprache" verfasst waren, was mit der anfänglichen Methodik der Recherche nach relevanter Literatur von Bell, Bryman und Harley (2018) übereinstimmt. Die anfänglichen Schlüsselwörter wurden verfeinert und lauteten Dienstleistungsindustrie, professionelle Dienstleistungsunternehmen, neoklassische professionelle Dienstleistungsunternehmen, Unternehmensberater, Dienstleistungsprozess, Industrie 4.0, Prozessverbesserungen, Geschäftsprozessverbesserung, Digitalisierung, Digitalisierung, digitale Transformation und Reifegradmodell. Wie in den Unterabschnitten 2.2 und 2.3 dargelegt, folgte diese Studie einer qualitativen Forschungsstrategie und einem abduktiven Forschungsansatz, der eine Kombination aus induktiven und deduktiven Ansätzen darstellt. Bell, Bryman und Harley (2018) skizzieren, dass sich die Art der narrativen Literaturrecherche für qualitative und interpretative Forschung eignet, bei der das Ziel darin besteht, ein Verständnis für einen Themenbereich zu erlangen, die wichtigsten Forschungsbereiche zu identifizieren und den theoretischen Wert der Bereiche zu bewerten. Ein narrativer Forschungsansatz ermöglicht dem Forscher auch die Flexibilität, die Grenzen der Forschung zu ändern, wenn sie sich weiterentwickelt und mehr Daten gesammelt werden, was zu unerwarteten Wegen des Verständnisses der Forschung führen kann (Ibid). Die Durchführung einer qualitativ ausgerichteten Literaturanalyse umfasst zwei Hauptprozesse: Kohärenz und Problematisierung, um zu ermitteln, wie die Literatur 20 (ebd.). Die synthetische Kohärenz bezieht sich auf die Zusammenstellung von Werken, die im Allgemeinen nicht miteinander verbunden sind. Bei der Problematisierung geht es um die Identifizierung eines Problems, das in verschiedene Kategorien fallen kann, wie z. B. unvollständige und unzureichende vorhandene Forschung, auch als Lücke bezeichnet (ebd.). Die verfügbaren Artikel zu den interessierenden Themen waren überwiegend qualitativer Natur. Ziel der Literaturrecherche für diese Studie war es, die zentralen Themenbereiche zu verfeinern, was zu einer Fokussierung auf "Unternehmensberatungsfirmen", "Einsatz digitaler Technologien", "Digitalisierung von Beratungsprozessen", "Verbesserung der Prozessleistung" und "digitales Reifegradmodell" führte. Die Literaturrecherche diente der Identifizierung von Wissenslücken und der Entwicklung der relevanten Forschungsfragen. Die Literaturrecherche wurde auch als Grundlage für die Datenerhebung genutzt, indem die aus der Literaturrecherche gewonnenen Informationen für den Interviewleitfaden für Unternehmensberater verwendet wurden (siehe Anhang A). Durch die Anwendung eines narrativen Ansatzes waren die Autoren in der Lage, die Themen der Studie weiter anzupassen und zu verfeinern, als mehr empirische Daten von den Unternehmensberatern gesammelt wurden; in Bezug auf die tatsächlichen Beratungsprozesse, die Art und Weise, wie sie ihren Beratungsprozess in digitaler Form durchführen, die Verbesserungen der Prozessleistung, die sie durch die Digitalisierung erfahren haben, und die unterschiedlichen Reifegrade. Die Literaturrecherche wurde während des gesamten Zeitraums der Datenerhebung fortgesetzt, da sich die Themen weiter entwickelten und anpassten, während mehr empirische Daten gesammelt wurden. Die gesammelte Literatur unterstützte die Forscher weiterhin bei der Reflexion und Organisation der Daten.2.6.2Semi-Structured InterviewsNach Bell, Bryman und Harley (2018) sind Interviews eine der gängigsten Methoden zur Erhebung empirischer Informationen. Yin (2018) erklärt, dass Interviews bei der Durchführung einer Fallstudie eine der wichtigsten Quellen für die Sammlung von Informationen sind.Da es sich bei dieser Untersuchung um eine Mehrfach-Fallstudie handelt, wurden halbstrukturierte Interviews mit Befragten in MC-Firmen durchgeführt, die ihr Interesse und ihre Bereitschaft zur Teilnahme an dieser Studie bestätigten.Yin (2018) behauptet jedoch, dass es einige Stärken und Schwächen bei Interviews gibt, die in der folgenden Tabelle 2.3 dargestellt sind.StärkenSchwächen-Zielgerichtet - kann sich direkt auf Fallstudienthemen konzentrieren - Aufschlussreich - liefert Erklärungen sowie persönliche Ansichten (z. B., (z. B. Wahrnehmungen, Einstellungen und Bedeutungen) - Voreingenommenheit aufgrund schlecht formulierter Fragen - Verzerrungen bei der Beantwortung - Ungenauigkeiten aufgrund schlechter Erinnerung - Reflexivität (z. B. der Befragte sagt, was der Interviewer hören möchte) Tabelle 2.3Stärken und Schwächen. Darstellung des Autors basierend auf Yin (2018, S. 157). Interviews für eine Fallstudie sollen eher fließend sein und wie ein geführtes Gespräch ablaufen (Yin, 2018). Das bedeutet, dass die Fragen einem Interviewleitfaden folgen und gleichzeitig unvoreingenommen gestellt werden. Interviews im Rahmen von Fallstudien erfordern, dass der Interviewer offene, relevante Fragen in einer freundlichen Art und Weise stellt, die dennoch den Anforderungen der Studie gerecht wird (Ibid). Für diese Untersuchung wurden halbstrukturierte 21Interviews durchgeführt, um möglichst viele detaillierte Informationen von den Befragten zu erhalten und um Muster wichtiger Themen zu erkennen, die sich aus der Richtung ergeben, in die die verschiedenen Befragten das Interview führen. Nach Bell, Bryman und Harley (2018) bestehen halbstrukturierte Interviews aus Fragen, die in Themenabschnitte unterteilt sind, wobei die Fragen nicht in einer strikten Reihenfolge gestellt werden müssen, sondern so konzipiert sind, dass sie dem Befragten die Gesprächsführung überlassen. Halbstrukturierte Interviews sind ideal, wenn mehr als eine Person die Interviews führt, um eine gewisse Struktur zu gewährleisten, die die Vergleichbarkeit der Ergebnisse ermöglicht (Ibid). Die Interviews für diese Untersuchung wurden von drei Forschern durchgeführt, was unterschiedliche Interviewstile impliziert. Daher trug eine zuvor festgelegte Struktur dazu bei, dass die Art der Daten und die verschiedenen Studienthemen in allen Interviews ähnlich waren, was den Vergleich der gesammelten Informationen ermöglichte. Die vorher festgelegte Struktur innerhalb der Interviews erleichtert nicht nur die Vergleichbarkeit der Daten, sondern auch fallübergreifende Kontraste und Auswertungen (Bell, Bryman & Harley, 2018). Da es sich um eine Multiple-Case-Study-Forschung handelt, ist die fallübergreifende Vergleichbarkeit essentiell, insbesondere um verallgemeinerbare Ergebnisse zu liefern, die die Übertragbarkeit der Studie verbessern und deren Glaubwürdigkeitskriterien erhöhen würden. Die Aufzeichnung eines Interviews kann hilfreich sein, da sie eine genauere Wiedergabe des Gesprächs ermöglichen kann, sollte aber in den folgenden Fällen vermieden werden (Yin, 2018): ●Der Befragte gibt keine Erlaubnis und/oder verhält sich unangenehm;●wenn nicht geplant ist, das Material zu transkribieren;●wenn der Interviewer nicht weiß, wie er mit dem für die Aufnahme verwendeten mechanischen Gerät umgehen soll; und●wenn der Interviewer es als Hilfsmittel zum Zuhören verwendet und sich nicht voll und ganz auf das konzentriert, was der Befragte sagt (Yin, 2018). Die Forscher haben diese Empfehlungen bei allen durchgeführten Interviews beachtet. Neun der Befragten gaben ihr Einverständnis zur Aufzeichnung und Transkription des Interviews, ein Befragter bat darum, dass das Interview aufgrund von Firmenrichtlinien nicht aufgezeichnet wird. Während dieses Gesprächs wurde einer der Forscher damit beauftragt, nur Notizen zu machen, um sicherzustellen, dass nichts Wichtiges übersehen wurde. Ein zusätzliches Interview wurde mit einem Director Consultant der Geschäftseinheit für digitale Transformation eines Beratungsunternehmens geführt, um Informationen über die Entwicklung eines Reifegradmodells als Grundlage für die Struktur der Antwort auf Frage 3 zu sammeln. Da die durch dieses Interview gesammelten Informationen einen besonderen Schwerpunkt hatten, der sich von den allgemeinen Interviews der anderen zehn Interviews abhob, wurde es in einen anderen Abschnitt für empirische Informationen aufgenommen, der ebenfalls den zuvor genannten Empfehlungen folgt. 222.7DatenanalysemethodeNach Yin (2018) hängt die Analyse von Fallstudien in hohem Maße von den Interpretationen und dem empirischen Denken der Forscher sowie von einer angemessenen Darstellung der Belege ab. Ein guter Anfang ist es, die Forschungsfrage(n) in Unterfragen zu zerlegen, um diese mit empirischen Belegen zu beantworten, die schließlich die Hauptforschungsfrage(n) perse beantworten (Ibid). Yin (2018) beschreibt fünf Analysetechniken, die bei der Durchführung von Fallstudien in Betracht gezogen werden können: Pattern Matching, Cross-Case Synthesis, Explanation Building, Time-Series Analysis und Logic Models.Pattern Matching ist eine der wünschenswertesten Techniken für die Analyse von Fallstudien, entweder Einzel- oder Mehrfach-Fallstudien. Dabei vergleicht der Forscher die in der Studie gefundenen empirischen Muster mit den vorhergesagten Mustern (Ibid). Bei erklärenden Fallstudien können sich die Muster auf das "Warum" und "Wie" der Fallstudie beziehen (z. B. "wie und warum eine Organisation so arbeitet, wie sie es tut, und wie und warum die Abläufe zu bestimmten Ergebnissen geführt haben") (ebd., S. 224). Die Mustervergleichsanalyse wurde zur Beantwortung der Forschungsfrage 1 angewandt, indem die konsistenten Muster der Prozesse und Beratungsaktivitäten von MC-Unternehmen identifiziert und beschrieben wurden. Die fallübergreifende Synthese ist die einzige Analysetechnik, die nur auf Studien mit mehreren Fällen anwendbar ist. Ziel ist es, Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den verschiedenen Einzelfällen in der Mehrfach-Fallstudie zu untersuchen (Yin, 2018). Die fallübergreifende Synthese wurde für die Beantwortung der Forschungsfrage 1 angewandt, um die Ähnlichkeiten und Unterschiede in der Nutzung digitaler Technologien durch die Fallunternehmen innerhalb des Beratungsprozesses und der spezifischen Beratungstätigkeiten zu untersuchen und zu beschreiben.Die Erklärungsbildung gilt als schwierige Variante des Musterabgleichs und ist auch am relevantesten für explorative Fallstudien, entweder für Einzel- oder für Mehrfachfallstudien. Das Ziel dieser Analysetechnik ist es, eine Erklärung für den Fall zu finden, indem man fragt, warum und wie etwas geschehen ist (Ibid). Die Erstellung von Erklärungen wurde für die Beantwortung der Forschungsfrage 2 angewandt, bei der die erwarteten Leistungsverbesserungen auf der Grundlage der Untersuchung und Erklärung der positiven Leistungsverbesserungen nach der Anwendung der Digitalisierung bei MCP erklärt werden. Diese Technik kann sowohl in Einzel- als auch in Mehrfach-Fallstudien eingesetzt werden (Ibid). Diese Analysetechnik wurde in dieser Arbeit nicht angewandt, da keine Ereignisse im Zeitverlauf beobachtet wurden. Logikmodelle werden heutzutage häufiger bei der Auswertung von Fallstudien und bei der Untersuchung von Veränderungstheorien verwendet. Das Ziel dieser Analysetechnik ist es, zu veranschaulichen, wie eine komplexe Aktivität abläuft, indem eine komplexe Kette von Ereignissen im Laufe der Zeit aufgezeigt und operationalisiert wird. Diese Technik kann sowohl in Einzel- als auch in Mehrfach-Fallstudien eingesetzt werden (Ibid). Eine konzeptionelle Variante einer Logikmodellanalyse war 23 zur Beantwortung der Forschungsfrage 3 angewandt. Eine Kette von Ereignissen im Zeitverlauf wurde nicht analysiert, obwohl die komplexen Beziehungen zwischen den Schlüsselkonzepten für die Dimensionen, Unterdimensionen, Aussagen, Reifegrade und die für MC-Unternehmen spezifischen Bewertungskriterien aufgezeigt und operationalisiert wurden. Die konzeptionelle Analyse ist eine zusätzliche Analysemethode, die auf dem Verständnis von Konzepten beruht, um neue Theorien zu generieren (Kosterec, 2016). Die konstruktive Analyse ist eine Art der konzeptionellen Analyse, die sich darauf konzentriert, die Theorie mit neuen Erkenntnissen zu modifizieren, um theoretische Lücken zu füllen und konzeptionelle Theoriebeziehungen zu überprüfen, die weiter getestet werden sollten (Ibid). Für die Beantwortung der Forschungsfragen 2 und 3 wurde eine konstruktive konzeptionelle Analyse angewandt. Diese Analysetechnik wurde zunächst für die Verknüpfung zuvor unverbundener Theorien angewandt, um die in der Literatur festgestellten Lücken bei den Schlüsselbegriffen für Leistungsverbesserungen von MC-Unternehmen durch den Einsatz digitaler Technologien zu schließen. Die Technik wurde dann auch für die Analyse der gesammelten empirischen Daten in Kombination mit der gesammelten Literatur angewandt, um neue Theorien zu entwickeln, die spezifisch für die Dimensionen und Reifegrade von MC-Firmen sind.2.8Forschungsqualität Bell, Bryman und Harley (2018) und Saunders, Lewis und Thornhill (2016) behaupten, dass einer der wichtigsten Aspekte bei der Auswahl eines Forschungsdesigns die Bewertung der Qualität der Studie und ihrer Ergebnisse ist. Es gibt zwei Hauptqualitätskriterien für die Bewertung von Forschung, nämlich Zuverlässigkeit und Gültigkeit (Ibid). Zuverlässigkeit ist definiert als die Fähigkeit einer Studie, repliziert zu werden und dieselben Ergebnisse zu erzielen (Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Die Validität besteht darin, die richtigen Maßnahmen zu verwenden, um die Ergebnisse so genau wie möglich zu analysieren und zu verallgemeinern (ebd.). Bell, Bryman und Harley (2018) sowie Saunders, Lewis und Thornhill (2016) erklären jedoch, dass Reliabilität und Validität eine Messimplikation haben, die sie für die Bewertung quantitativer Studien geeignet macht, für die Bewertung qualitativer Studien jedoch überdacht werden muss. Saunders, Lewis und Thornhill (2016) beschreiben, dass die Forscher entweder entscheiden sollten, ob sie die Reliabilitäts- und Validitätskonzepte verwenden, indem sie sie für die qualitative Forschung anpassen, oder ob sie die äquivalenten Versionen dieser beiden Konzepte oder völlig neue, von anderen Autoren entwickelte Konzepte für die Bewertung von Qualitätskriterien verwenden. Lincoln und Guba (1985) haben äquivalente Konzepte zu Reliabilität und Validität entwickelt, die von Lincoln und Guba (2007) und Bell, Bryman und Harley (2018) näher erläutert wurden; diese Konzepte sind Vertrauenswürdigkeit und Authentizität. Vertrauenswürdigkeit ist definiert als die Sorgfalt, die bei der Durchführung der Forschung befolgt wird, und setzt sich aus Glaubwürdigkeit, Übertragbarkeit, Zuverlässigkeit und Bestätigbarkeit zusammen (Lincoln & Guba, 2007; Bell, Bryman & Harley, 2018). Die Glaubwürdigkeit besteht darin sicherzustellen, dass bei der Durchführung der Forschung gute Praktiken befolgt werden und die untersuchten Umstände korrekt dargestellt werden; dieses Kriterium entspricht der internen Validität (Ibid). Lincoln und Guba (2007) schlagen einige 24 Schritte vor, um die Glaubwürdigkeit einer Untersuchung zu gewährleisten, wie z. B.: längeres Engagement, anhaltende Beobachtung, Triangulation, kollegiale Nachbesprechung, negative Fallanalyse und Mitgliederkontrolle. Triangulation besteht aus der Verwendung verschiedener Quellen und Methoden, um die Richtigkeit der Daten zu bestätigen (Ibid). Für diese Untersuchung wurden sowohl empirische als auch theoretische Quellen in Form von verschiedenen Interviewpartnern und Autoren sowie verschiedene Datenerhebungs- und Analysemethoden verwendet, wie z. B. Interviews, Prozessmapping und die Entwicklung eines digitalen Reifegradmodells. Beim Peer-Debriefing wird die Studie einer unbeteiligten und unvoreingenommenen akademischen Fachkraft vorgestellt, um Feedback für die Weiterentwicklung der Forschung zu erhalten (Lincoln & Guba, 2007). Im Rahmen dieser Untersuchung gab ein Fachkollege aus dem Bereich der Studie Feedback zu jedem Kapitel der Studie, um die Übereinstimmung und Richtigkeit der präsentierten Informationen zu gewährleisten. Schließlich besteht die Überprüfung durch die Mitglieder darin, dass den Forschungsteilnehmern die Forschungsinformationen fortlaufend vorgelegt werden, um Rückmeldungen zu den vorgelegten Interpretationen und Analysen zu erhalten (Lincoln & Guba, 2007). Der Interviewpartner Carlos von der Fallfirma A erklärte sich bereit, einige Abschnitte der Studie unter Berücksichtigung der mit den anderen Interviewpartnern getroffenen Vereinbarungen zum Schutz der Privatsphäre und zur Vertraulichkeit zu überprüfen, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, ob die Informationen richtig verstanden werden, und um eine praktische Perspektive für den Forschungsansatz zu liefern. Nach Bell, Bryman und Harley (2018) besteht die Übertragbarkeit einer Studie in der Fähigkeit, die Ergebnisse einer Studie auf andere Umgebungen und Umstände zu übertragen. Lincoln und Guba (2007) erklären, dass die Übertragbarkeit einer Studie durch dichte Beschreibungen der Entwicklung der Studie, ihres Rahmens und ihrer Rahmenbedingungen erreicht werden kann. Die dichten Beschreibungen sollen anderen Forschern oder Praktikern die Möglichkeit geben, sie auf andere Szenarien zu übertragen, wenn Ähnlichkeiten bestehen oder sie als angemessen erachtet werden; die Übertragbarkeit entspricht der externen Validität (ebd.). Für diese Untersuchung wurden ausführliche Beschreibungen der empirischen Daten und der Theorie geliefert, die es dem Leser ermöglichen, Interpretationen und Bewertungen vorzunehmen. Verlässlichkeit ist definiert als die Frage, wie gut eine Forschung durch die Informationen über die gewählten Methoden und Verfahren repliziert werden kann (Bell, Bryman & Harley, 2018). Die Bestätigbarkeit besteht darin, sicherzustellen, dass die Forschung objektiv ist und dass die Forscher die Informationen und Ergebnisse nicht aus eigenem Interesse verändert haben (Ibid). Nach Lincoln und Guba (2007) besteht die wichtigste Methode zur Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Bestätigbarkeit darin, eine externe Prüfung der Studie durch einen unparteiischen Experten auf dem Gebiet durchzuführen. Um die Verlässlichkeit und Bestätigbarkeit dieser Studie zu gewährleisten, wurde am 24. Mai ein externes Audit der abgeschlossenen Untersuchung durch einen unparteiischen Fachmann auf dem Gebiet durchgeführt, um die Übereinstimmung der Ergebnisse und der verwendeten Methoden zu garantieren. Schließlich bedeutet die Authentizität einer Studie den Grad der Relevanz einer Studie (Lincoln & Guba, 2007). Darüber hinaus erklärten sich zehn der zehn Befragten zunächst bereit, die Ergebnisse des digitalen Reifegradmodells zu validieren, obwohl nur sechs von ihnen in der Lage waren, die Umfrage innerhalb der für die Studie vorgegebenen Frist zurückzusenden. Der befragte Director of Consulting des Geschäftsbereichs Digital Transformation, Dave Boodram, erklärte sich bereit, das digitale Reifegradmodell dieser Arbeit und dessen Bezug zu Relevanz und 25Praktikabilität der Anwendung für MC-Unternehmen. Diese Untersuchung hat sowohl theoretisch als auch praktisch relevante Lücken aufgezeigt und darüber hinaus die notwendigen Schritte zur Überwindung der derzeitigen praktischen Probleme veranschaulicht. 2.9Ethische Erwägungen Laut Saunders, Lewis und Thornhill (2016) und Bell, Bryman und Harley (2018) sind ethische Erwägungen ein zentraler Bestandteil der Durchführung von Forschungsarbeiten, selbst das gewählte Thema der Studie wird von den ethischen Entscheidungen über die Art und Weise der Datenerhebung und -interpretation bestimmt. Das Forschungsdesign und der Forschungszweck müssen so geplant werden, dass unethische Praktiken vermieden werden, insbesondere aufgrund der menschlichen Natur der Befragten (Ibid). Saunders, Lewis und Thornhill (2016) erklären, dass die meisten der üblichen ethischen Probleme in der Forschung mit der Privatsphäre der teilnehmenden Befragten zusammenhängen. Die Beteiligung der befragten Personen an der Studie muss freiwillig sein, die Teilnehmer haben das Recht zu entscheiden, ob sie teilnehmen möchten und ob und wie sie die angeforderten Informationen bereitstellen (Bell, Bryman & Harley 2018; Saunders, Lewis & Thornhill, 2016). Laut Saunders, Lewis und Thornhill (2016) und Bell, Bryman und Harley (2018) haben die Forschungsteilnehmer das Recht, ihre Anonymität und die Vertraulichkeit der von ihnen zur Verfügung gestellten Informationen zu wahren; außerdem sollten die zur Verfügung gestellten Informationen ihre ursprüngliche Bedeutung behalten und nicht umformuliert werden, um sie an die bestehende Theorie oder die erwarteten Ergebnisse anzupassen. Für diese Studie wurden die Namen der Befragten durch erfundene Namen ersetzt, um ihre Anonymität zu wahren. Die gesammelten Informationen wurden analysiert, aber nicht verändert oder mit einer anderen Bedeutung versehen, als sie in den Interviews geäußert wurden. Schließlich weisen Saunders, Lewis und Thornhill (2016) und Bell, Bryman und Harley (2018) darauf hin, wie wichtig es ist, die Daten gemäß der Datenschutzverordnung zu verwalten und den Datenschutz durch die Forscher während der Durchführung der Studie zu gewährleisten. Der Schwerpunkt dieser Arbeit wurde gemeinsam festgelegt, und alle Autoren hatten ein gleiches Interesse an den Themen. Alle drei Autoren haben gleichermaßen zu dieser Arbeit beigetragen und an allen Kapiteln mitgeschrieben. Um zeitlich effizienter zu sein, wurde die Arbeit zwischen den Autoren aufgeteilt, aber die Autoren haben wöchentliche Treffen abgehalten, bei denen die laufende Arbeit besprochen wurde. Vor diesen Treffen hat jeder die bereits geleistete Arbeit durchgelesen, um sich auf eine gute Diskussion vorzubereiten und um sich gegenseitig zu unterstützen. 26Während der Arbeit an der Dissertation haben alle drei Autoren vor jedem Seminar mit Feedback zur Opposition über die Arbeit der anderen Gruppe beigetragen. Alle drei Autoren halfen auch bei der Verteidigung der eigenen Arbeit und beantworteten Fragen während der Oppositionsseminare während des Arbeitsprozesses. Jeder Autor hat an allen Interviews teilgenommen und abwechselnd die Interviews mit den Befragten geführt. Jeder Autor unterstützte beim Stellen der Interviewfragen, auch wenn er das Interview nicht leitete, um zu gewährleisten, dass alle relevanten Fragen gestellt wurden. Die Autoren teilten sich die Aufgaben der Transkription der Interviews und der Verschriftlichung der empirischen Daten in der Studie zu gleichen Teilen auf.Die Analyseabschnitte für jede Forschungsfrage wurden diskutiert und für jeden Autor aufgeteilt. Nachdem jeder Analyseabschnitt fertig war, gaben alle Autoren Feedback und Verbesserungsvorschläge. Anschließend wurden die Ergebnisse allgemein diskutiert, und schließlich einigten sich die Autoren auf die Schlussfolgerungen, Implikationen und allgemeinen Grenzen der Studie. Alle drei Autoren sind der Meinung, dass die Zusammenarbeit innerhalb der Gruppe sehr gut funktioniert hat und dass jeder einen positiven und aktiven Beitrag zur Entwicklung dieser Arbeit geleistet hat. 2.11Zusammenfassung der methodischen EntscheidungenDie nachfolgende Tabelle 2.4 fasst die zuvor erwähnten methodischen Entscheidungen für diese Studie zusammen.MethodikWahlForschungsphilosophiePragmatismus, mit einer Mischung aus ontologischen, epistemologischen und axiologischen Implikationen.ForschungsstrategienQualitative Methode, erklärende und explorative Forschung.ForschungsansatzAbduktiver Ansatz, bei dem induktiver und deduktiver Ansatz kombiniert werden.ForschungsdesignVergleichender Designansatz für eine Mehrfach-Fallstudie.Grundgesamtheit und StichprobenauswahlDie Firmenpopulation umfasst mehr als 700.000 Firmen weltweit. Generischer, zielgerichteter Stichprobenansatz. Die Studie umfasste 9 MC-Fallunternehmen und 10 Befragte.DatenerhebungsmethodeLiteraturrecherche und halbstrukturierte Interviews.DatenanalysemethodeFallübergreifende Synthese, Musterabgleich, Aufbau von Erklärungen, Logikmodelle und konstruktive konzeptionelle Analyse. ForschungsqualitätPeer-Debriefing, Mitgliederkontrollen, ausführliche Beschreibungen und externe Prüfung.Ethische ErwägungenFreiwillige Teilnahme, Anonymisierung der Teilnehmer, unveränderte Datenerhebung. Tabelle 2.4Zusammenfassung der methodischen Entscheidungen der Autoren. Read Less