The majority of business-to-business companies are working on their digital transformation in sales. Despite enormous transformation efforts, the expected productivity gains are often missing in most companies. Based on empirical research, this paper aims to develop a new market- oriented transformation model. Management implications as well as future research directions are derived for a more focused digital transformation process in sales. Design/methodology/approach – Within the exploratory research study, 90 key informants were interviewed to provide better insights in the context of digital transformation in sales. The accuracy of the research results was safeguarded by triangulation. Findings – As this research paper will show, the reasons for the missing productivity gains caused by a limited knowledge about the main success factors of digital transformation as well as a lack of understanding of digital transformation as an evolving process. Originality/value – Based on the empirical research, a new market-oriented transformation model is developed and management implications as well as future research directions are derived for a more focused digital transformation process in sales.

Companies are either proactively driving the digital transformation or are forced to digitalize by markets and eco-systems. In order to identify the status about the digital transformation of sales in practice and to get deeper knowledge about treated areas in sales and challenges on the path of digitalization, in-depth interviews of sales executives and managers of more than 50 internationally operating companies in three countries Germany, Finland and Austria were conducted in this research. The results show that one major goal for companies is to accelerate digitizing processes as digitalization helps to work more efficiently. Access to systems is necessary, hence investments in digitalization are seen as sustainable and absolutely essential. Digital tools lead to adaptions in the sales process as with support sales processes and sales management. Accelerated also by the COVID-19 crisis, face-to-face customer visits have been reduced even more and online meetings have increased as the speed of response has become more and more important. Finally, the necessary skill set of a sales force has to be adapted, which has to be further researched in the future, having support of higher education institutions being the order of the day. Companies have realized that a good sales pitch does not necessarily need to be in person, due to the new virtual technology.

KI und maschinelles Lernen sind in aller Munde, gerade im Marketing – aber gilt das auch für den B2B-Bereich? Welche konkreten Einsatzmöglichkeiten gibt es?

The aim of this work is to analyze the reports on cluster headache attacks collected online in the citizen science project CLUE with respect to the effectiveness of drugs taken during the attacks. The collection of data within the framework of citizen science projects opens up the possibility of investigating the effectiveness of acute medication on the basis of a large number of individual attacks instead of a simple survey of patients.

Distributed Hash Table (DHT) protocols, such as Kademlia, provide a decentralized key-value lookup which is nowadays integrated into a wide variety of applications, such as Ethereum, InterPlanetary File System (IPFS), and BitTorrent. However, many security issues in DHT protocols have not been solved yet. DHT networks are typically evaluated using mathematical models or simulations, often abstracting away from artefacts that can be relevant for security and/or performance. Experiments capturing these artefacts are typically run with too few nodes. In this paper, we provide Locust, a novel highly concurrent DHT experimentation framework written in Elixir, which is designed for security evaluations. This framework allows running experiments with a full DHT implementation and around 4,000 nodes on a single machine including an adjustable churn rate; thus yielding a favourable trade-off between the number of analysed nodes and being realistic. We evaluate our framework in terms of memory consumption, processing power, and network traffic.

Während wir hierzulande noch über die DSGVO, die ePrivacy-Verordnung und den Umgang mit Browsercookies diskutieren, erlangt die Datenökonomie andernorts, etwa in den USA oder China, eine völlig neue Qualität: die digitale Verwertung von Informationen aus unserer DNS.

Biolebensmittel einzukaufen gibt den Konsumenten ein gutes Gefühl. Es geht ihnen dabei um Aspekte wie Freiheit von Schadstoffen, Fairness gegenüber den Produzenten, Tierwohl und Umweltschutz. Solche Überlegungen stellen heute nicht mehr ausschließlich die bioaffinen Kernzielgruppen an, vielmehr sieht ein zunehmender Teil der Gesamtbevölkerung einen persönlichen Nutzen im Einkauf und im Konsum von Biolebensmitteln. Bioware ist in der Regel teurer als konventionelle Erzeugnisse. Viele Konsumenten sind bereit, höhere Preise zu akzeptieren, so lange sie darauf vertrauen können, dass bei der Erzeugung und beim Handel die versprochenen Standards tatsächlich eingehalten werden. Die vorliegende Studie stellt daher das Thema der Glaubwürdigkeit von Biohändlern und Biosiegeln in den Fokus. AccessMM hat dazu die Einschätzung von 1.027 erwachsenen Personen im Inland online abgefragt. In zahlreichen quantitativen und offenen Fragen wurde erhoben, was beim Bioeinkauf für wichtig gehalten wird, welche Vorteile die Bevölkerung sieht und welche Bedenken sie bewegen. Anhand ihrer Präferenzen werden die Konsumenten in sechs Typen von Biokunden eingeteilt.

Der Bericht untersucht die Folgen der Corona-Pandemie für die Unternehmen und fokussiert sich dabei insbesondere auf die Auswirkungen auf das Personalmanagement sowie die Arbeitsorganisation. An der Studie nahmen mehr als 50 Unternehmen verschiedener Branchen aus ganz Deutschland teil, so dass sich durch den breiten Querschnitt von Industrie und Handel ein aussagekräftiges Bild zeichnen lässt.

Die Kooperationsstudie wurde im Auftrag des Europäischen Management Instituts an der Hochschule Hof (emi e.V.) durchgeführt. Die Datenerhebung erfolgte durch Mitglieder der Forschungsgruppe ERUX des Instituts für Informationssysteme (iisys) an der Hochschule Hof, während unter der  Supervision von AccessMM die Daten ausgewertet wurden. Zudem unterstützte das Netzwerk Personet e.V., Bayreuth, die Kontaktaufnahme zu einigen ihrer Mitgliedsunternehmen sowie bei der Entwicklung des Erhebungsinstruments.