Diese Bachelor-Thesis untersucht die Bereitschaft der Deutsch-Schweizer Bevölkerung hinsichtlich ihrer Adoption von innovativen Endkundenprodukten, welche aus der vierten industriellen Revolution hervorgehen. Ziel ist es zum einen herauszufinden, ob die Deutsch-Schweizer Bevölkerung bereit ist, neuartige Technologien zu adoptieren und zum anderen hinsichtlich einer Auswahl von Produkten zu untersuchen, welche Funktion eines innovativen Produktes vonseiten des Kunden auf das grösste Interesse stösst. Dies ermöglichte das Ausgeben einer diesbezüglichen Empfehlung in Richtung der Hersteller dieser Produkte.
Die Grundlage für die angesprochene Theorie bilden einerseits ein Rückblick auf die vergangenen industriellen Revolutionen sowie andererseits die Definition von Technologiefeldern der vierten industriellen Revolution. Diese Technologiefelder wurden in einem weiteren Schritt vertieft und daraus Endkundenprodukte ausfindig gemacht. Fünf Produkte, wie zum Beispiel der intelligente Kühlschrank, wurden für den weiteren Verlauf der Bachelor-Thesis evaluiert und genauer untersucht. Für diese Untersuchung wurde auf die Diffusions- und Adoptionstheorie zurückgegriffen, um die Adoption der Deutsch-Schweizer Bevölkerung zu messen. Die Hypothesenbildung markiert den Abschluss des Theorieteils.
Damit die Forschungsfrage vollumfänglich beantwortet werden konnte, wurde im Methodenteil eine Online-Umfrage als beste Erhebungsmethode befunden. Mit der Theorie als Basis wurden anschliessend die verschiedenen Hypothesen operationalisiert und der Fragebogen entsprechend entwickelt. Dieser wurde anhand verschiedener Kanäle verteilt, um somit eine hohe Rücklaufquote zu erwirken. Die gesammelten Daten wurden im Anschluss statistisch aufbereitet.
Durch dieses Vorgehen konnte die Forschungsfrage beantwortet werden. Zusätzlich wurden Empfehlungen für Unternehmen, welche Endkundenprodukte entwickeln, herausgegeben. Sie zeigen, auf welche Funktionen sich diese Unternehmen im Rahmen der Produktentwicklung fokussieren sollten. Beim intelligenten Kühlschrank ist dies zum Beispiel die Funktion “Prüfung und Alarmierung abgelaufener Lebensmittel“. Ob die Bevölkerung eine Innovation adoptiert, hängt von zahlreichen Aspekten ab und muss für jedes Produkt einzeln beurteilt werden.
Inhaltsverzeichnis
Danksagung
Abkürzungsverzeichnis
Abstract
1. Einleitung
1.1. Ausgangslage
1.2. Fragestellung
1.3. Zielsetzung
1.4. Abgrenzung
1.5. Aufbau der Arbeit
2. Theorieteil
2.1. Die Geschichte der industriellen Revolutionen
2.1.1. Die erste industrielle Revolution
2.1.2. Die zweite industrielle Revolution
2.1.3. Die dritte industrielle Revolution
2.1.4. Die vierte industrielle Revolution
2.2. Technologiefelder der vierten industriellen Revolution
2.2.1. Robuste Netze
2.2.2. Cyber Physical Systems
2.2.3. Smart Factory
2.2.4. Cloud Computing
2.2.5. IT-Sicherheit
2.2.6. Zusammenspiel der Technologiefelder
2.3. Geschäftsmodelle der vierten industriellen Revolution
2.3.1. Evolutionäres Szenario
2.3.2. Disruptives Szenario
2.4. Endkunden-Produkt-Fokus
2.4.1. Produktdefinition
2.4.2. Dienstleistungsdefinition
2.4.3. Produkte und Dienstleistungen der Industrie 4.0
2.4.4. Produkte Auswahl
2.5. Diffusion und Adoption
2.5.1. Ottawa Model of Research
2.5.2. Diffusionstheorie
2.5.3. Adoptionstheorie
2.6. Hypothesen
2.7. Forschungsfrage: Ein Ausblick
3. Methodenteil
3.1. Stichprobenmethoden
3.2. Erhebungsmethoden
3.2.1. Telefonische Umfrage durch ein unabhängiges Institut
3.2.2. Schriftliche Umfrage durch ein unabhängiges Institut
3.2.3. Online-Umfrage - Web Survey
3.2.4. Kundenworkshops
3.2.5. Kundenbefragung durch Fragebogen beim Produkt
3.3. Methodenwahl
3.4. Operationalisierung
3.5. Stand der Forschung
3.5.1. Studie: Pragmatische Internetnutzung - Sensibilisierung für Datenmissbrauch .
3.5.2. Studie: Adoption und Diffusion neuer Technologien am Beispiel der Radiofrequenz-Identifikation (RFID)
3.5.3. Studie: The Internet of Things: Mapping the Value beyond the Hype
3.5.4. Studie: Research Studie zum Schweizer Internet of Things Markt
3.5.5. Studie: Konsumentenpfade in Hightech-Märkten
3.5.6. Studie: IT-Trends 2016: Digitalisierung ohne Innovation?
3.5.7. Studienübersicht
3.6. Erstellen des Fragebogens
3.6.1. Einleitung
3.6.2. Modul A: Produkt-Beschreibungen
3.6.3. Modul B: Persönliche Fragen
3.6.4. Modul c: Erfahrungswerte
3.6.5. Modul D: Vorteile und Risiken
3.6.6. Modul E: Abschluss
3.7. Pretest
3.8. Datenerhebung
3.9. Datenaufbereitung
3.9.1. Nominalskala
3.9.2. Ordinalskala
3.9.3. Intervallskala
3.9.4. Verhältnisskala
3.10. Methodik zur Daten Auswertung
3.10.1. Häufigkeitstabelle
3.10.2. Kreuztabellen
3.10.3. Chi-Quadrat-Test
3.10.4. Rangkorrelationsanalyse
3.10.5. Kruskal-Wallis H-Test
4. Auswertung
4.1. Univariate Auswertung
4.1.1. Adoptorbezogene Faktoren
4.1.2. Produktbezogene Faktoren
4.2. Bivariate Auswertung
4.2.1. H00: Je grösser der relative Vorteil, desto höher ist die Adoption
4.2.2. H01 : Je grösser die Kompatibilität, desto höher ist die Adoption
4.2.3. H02: Je grösser die Erprobbarkeit, desto höher ist die Adoption
4.2.4. H03: Je geringer die Komplexität, desto höher ist die Adoption
4.2.5. H04: Je jünger die Leute, desto offener die Datenfreigabe
4.2.6. H05: Je jünger die Leute, desto geringer wird das Risiko der Sicherheit eingeschätzt
4.2.7. H06: Je höher die Ausbildung, desto höher wird das Risiko der Sicherheit eingeschätzt
4.2.8. H07: Je jünger die Leute, desto grösser ist die Adoption
4.2.9. H08: Je höher das Verständnis der Innovation, desto grösser ist die Adoption.
5. Fazit und Ausblick
Literaturverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Anhang
I. Fragebogen: Pretest Rückmeldungen
II. Fragebogen: Umfrage
III. Datenauswertung Code Tabelle
IV. Datenauswertung Skalendefinition
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