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Einflussmatrix zu den Trendindikatoren für die Zukunft des Vertriebs
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Die Einflussanalyse ist eine wissenschaftliche Methode der Zukunftsforschung. Dabei werden in einem ersten Schritt potenzielle Einflussfaktoren gesammelt. Für sie wird in einem zweiten Schritt in einer Kreuzmatrix gegenseitig überprüft, ob die einzelnen Faktoren einen schwachen, starken oder keinen Einfluss aufeinander ausüben. Ein entsprechender Wert von 0-3 wird eingetragen. Die Werte aller Zeilen und Spalten werden aufaddiert. Nun kann sowohl festgestellt werden, wie hoch für den jeweiligen potenziellen Einflussfaktor der kumulierte aktive Einfluss (beeinflusst) und wie hoch der kumulierte passive Einfluss (wird beeinflusst) ist. Hohe Aktivsumme und hohe Passivsumme identifizieren kritische Faktoren (vernetzt), hohe Aktiv- und niedrige Passivsumme aktive Faktoren (Hebel). Niedrige Aktivsumme und hohe Passivsumme identifizieren hingegen passive Faktoren (Indikatoren). Generell niedrige Werte entlarven träge Faktoren (Puffer). Lesebeispiel: Das Kommunikationsbedürfnis erhält eine hohe Aktiv- und niedrige Passivsumme. Es beeinflusst viele andere Faktoren stark, kann selbst aber nur schwer beeinflusst werden. Es handelt sich um einen starken Hebel. Am wichtigsten sind jedoch Faktoren, die sowohl hohe Aktiv-, also auch hohe Passivsummen haben (blauer Bereich). Sie beeinflussen das Gesamtsystem stark, lassen sich aber auch selbst gut beeinflussen. Mit diesen Faktoren lässt sich das System gestalten.
Quelle und Datum
29.11.16 – Hightext Verlag
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( 01.03.18, Quelle: HighText Verlag )

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( 01.03.18, Quelle: Quelle: Splendid-Research; Grafik: Hightext Verlag; Bilder im Chart: 3dman_eu, pixabay )

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( 22.12.17, Quelle: Ibi Research )

Verteilung des weltweiten Traffics auf Webseiten
( 03.02.15, Quelle: Statista, Incapsula )

Weltweites Interesse an KI-basierten Tools
( 01.02.17, Quelle: Hubspot )

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( 24.11.16, Quelle: d.velop, Grafik: Hightext Verlag )

Welche Unternehmens-Abteilungen stärker in Digitalisierung investieren als im Vorjahr
( 24.11.16, Quelle: d.velop, Grafik: Hightext Verlag )

Anwendungsfelder von Machine Learning in Deutschland
( 31.10.18, Quelle: Crisp Research/UBM )

Wie weit deutsche Unternehmen mit Machine Learning sind
( 31.10.18, Quelle: Crisp Research/UBM )

Branchen-Einsatzfelder von Machine Learning in Deutschland
( 31.10.18, Quelle: Crisp Research/UBM )

Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz 2018
( 19.07.18, Quelle: IMWF )