title: Auswirkungen verhaltensökonomischer Faktoren auf strategische Managemententscheidungen
Creators: name: Isler, Manuel
Publisher: name: FH Vorarlberg (Fachhochschule Vorarlberg)
Year: 2021
Subjects: subject: 650 Management

description: Unternehmen stehen aufgrund der digitalen Transformation vermehrt vor der Entscheidung, in Dateninitiativen zu investieren. In diesen Entscheidungssituationen werden verhaltensökonomische Faktoren kaum berücksichtigt. Zwar wird der Mensch in der Theorie als rationaler Entscheider dargestellt, doch zeigen die Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie, wie anfällig menschliche Entscheidungen für kognitive Verzerrungen sind. Ziel dieser Masterarbeit ist es zu beantworten, wie die Erkenntnisse aus der Verhaltensökonomie dazu beitragen können, die strategische Managemententscheidung in Bezug auf die Einführung einer Datenanalytik beherrschbarer zu machen. Hierfür wurde ein theoretisch-konzeptionelles Vorgehen gewählt. Die Ergebnisse zeigen, dass bei der Entscheidungssituation zur Einführung einer Datenanalytik die Komplexität, die Unsicherheit, der Zeitdruck und die kognitive Anstrengung sowie der soziale Einfluss große Herausforderungen für das Management darstellen. Durch die Verknüpfung dieser Faktoren mit den Erkenntnissen aus der Verhaltensökonomie wurden sieben relevante kognitive Verzerrungen identifiziert. Diese Masterarbeit zeigt, dass der Overconfidence Bias, die Planning Fallacy, der Sunk Cost Bias, das Escalation of Commitment, die Decision Fatigue, der Status Quo Bias und der Authority Bias kognitive Verzerrungen sind, welche bei der strategischen Managemententscheidung zur Einführung einer Datenanalytik häufig auftreten können. Weiters wurden für jede kognitive Verzerrung Gegenmaßnahmen ausgearbeitet. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen auf, welche kognitiven Verzerrungen bei der Entscheidung zur Einführung einer Datenanalytik auftreten können und was das Management dagegen tun kann.
description: Due to the digital transformation, companies are increasingly faced with the decision to invest in data initiatives. In these decision-making situations, behavioral economic factors are barely considered. Although humans are portrayed as rational decision makers in theory, insights from behavioral economics show how susceptible human decisions are to cognitive biases. The aim of this master thesis is to answer how the insights from behavioral economics can help to make strategic management decisions regarding the implementation of data analytics more manageable. For this purpose, a theoretical-conceptual approach was chosen. The results show that in the decision situation regarding the implementation of data analytics, complexity, uncertainty, time pressure, cognitive effort and social influence are major challenges for the management. By combining these factors with insights from behavioral economics, seven relevant cognitive biases were identified. This master thesis shows that the Overconfidence Bias, the Planning Fallacy, the Sunk Cost Bias, the Escalation of Commitment, the Decision Fatigue, the Status Quo Bias and the Authority Bias are cognitive biases, which can frequently occur in management when deciding to implement data analytics. Furthermore, countermeasures for each cognitive bias were elaborated. The results of this thesis indicate which cognitive biases can occur in the decision to implement data analytics and what the management can do about them.