Im Fokus

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Sichtbar im Netz

Social Media und Onlinesichtbarkeit für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) – Know-how für Ihren Erfolg

In der heutigen, zunehmend digitalisierten Welt ist es für KMU wichtiger denn je, online sichtbar zu sein und aktiv Social-Media-Kanäle zu nutzen. Der damit einhergehende Ausbau von Reichweite, Kundenbindung und Reputation könnte zukünftig zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden. Wir bieten Ihnen Hilfestellung bei Strategie-Entwicklung, Content-Erstellung, Plattform-Auswahl, Community-Management sowie in dem Bereich Analyse und Reporting. Profitieren Sie vom umfassenden Wissen und von der persönlichen Unterstützung unserer Expertin! 

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Mitarbeiterbindung

Mitarbeitende sind der Schlüssel zum Erfolg eines jeden Unternehmens

Die Mitarbeitenden sind von zentraler Bedeutung für den Erfolg eines jeden Unternehmens. In Zeiten des Fachkräftemangels wird der Wettbewerb um Talente immer intensiver. Dabei geht es zunehmend nicht nur darum, Fachkräfte für das eigene Unternehmen zu gewinnen, sondern diese auch langfristig zu halten.Fachkräftebindung beeinflusst direkt die Leistungsfähigkeit, Produktivität und langfristige Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens, denn der Verlust von Fachkräften ist teuer. Zeit und Ressourcen für Suche, Einarbeitung und Schulung neuer Mitarbeiter kosten Geld. Ziel sollte es daher sein, Mitarbeitende des eigenen Unternehmens langfristig zu binden und damit eine stabile und leistungsfähige Belegschaft aufzubauen.

In aller Kürze

Change Management

= strukturierter Ansatz, der Unternehmen dabei hilft, den Übergang von einer aktuellen zu einer zukünftigen Situation erfolgreich zu begleiten und  umzusetzen.

  • Veränderungen sind mit Unsicherheiten und folglich Scheitern verbunden: Widerstand gegen Veränderungen und das Zurückfallen in alte Muster
  • Einflussfaktoren auf den Veränderungsprozess innerhalb der Organisation sind Vertrauen, Partizipation, Transparenz und Kommunikation
  • 3-Phasen-Modell von Lewin und 8-Phasenmodell von Kotter beschreiben die Phasen der Veränderungen.

Grundlagen

Change Management (= Veränderungsmanagement) ist der Prozess der aktiven Gestaltung und Umsetzung von Veränderungen in Organisationen. Es umfasst oft mehrere Projekte, die sich auf die Strategie, Struktur oder Prozesse einer Organisation konzentrieren – z.B. neue Märkte erschließen, digitale Technologien einführen oder Kosten sparen. Ziel ist es, die Organisation an veränderte Umweltbedingungen anzupassen.

 

Funktionsweise

Um einen Veränderungsprozess erfolgreich durchzuführen, sind folgende Phasen von Bedeutung:

  • Auftauphase
  • Bewegungsphase
  • Einfrierphase
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Potenziale
  • Effizientere Prozesse können Kosten senken
  • Schnelle Anpassung an Marktveränderungen kann Wettbewerbsvorteile bringen
  • Veränderungen hin zu nachhaltigeren Praktiken
  • Optimierung der Ressourcennutzung
  • Einbeziehung der Mitarbeiter kann Zufriedenheit und Engagement erhöhen
  • Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation
Herausforderungen
  • Anfangsinvestitionen für Schulungen und neue Technologien
  • Mögliche negative Auswirkungen bei nicht erfolgreicher Umsetzung
    • Möglicher Widerstand von Mitarbeitern gegen Veränderungen
    • Notwendigkeit einer offenen und effektiven Kommunikation

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    Ist Ihr Unternehmen fit für die Zukunft?

    Haben wir die Unterstützung und das Engagement unserer Mitarbeitenden für Veränderungen?

    Nein
    0.00%
    Ja
    0.00%

    Sind unsere aktuellen Prozesse flexibel genug, um sich an Marktveränderungen anzupassen?

    Nein
    0.00%
    Ja
    0.00%

    In aller Kürze

    • Datenschutzgesetze wie die DSGVO oder BDSG müssen eingehalten werden
    • Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch
    • Klare Kommunikation über Datenerhebung und -nutzung an Kundschaft und Mitarbeitende
    • Nur die notwendigsten Daten erheben und verarbeiten

    Grundlagen

    Datenschutz bezieht sich auf den Schutz personenbezogener Daten vor Missbrauch und unerlaubtem Zugriff, z.B. Name, Anschrift,, Bankdaten oder IP-Adresse. Ziel ist es, die Privatsphäre von Einzelpersonen zu wahren. Im Gegensatz dazu werden bei der Vorratsspeicherung personenbezogene Daten erhoben und dauerhaft gespeichert, um sie bei Bedarf, beispielsweise zur Strafverfolgung oder Analyse, verwenden zu können. In Deutschland ist eine anlasslose Vorratsspeicherung aufgrund rechtlicher Bedenken derzeit verboten.

    Funktionsweise

    Der Datenschutzprozess besteht aus vier entscheidenden Schritten, die den gesamten Lebenszyklus von personenbezogenen Daten abdecken und deren Schutz gewährleisten:

    1. Datenerhebung: Im ersten Schritt werden Daten gesammelt, häufig durch Formulare, Websites oder andere Kanäle. Diese Phase ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Datenerhebung transparent und rechtmäßig erfolgt und die betroffenen Personen darüber informiert sind, welche Daten zu welchem Zweck erhoben werden.
    2. Datenspeicherung: Nach der Erhebung folgt die Speicherung der Daten in sicheren Datenbanken. In dieser Phase ist es essenziell, dass die Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt werden und die Integrität der Daten jederzeit gewährleistet ist.
    3. Datenverarbeitung: Die erhobenen und gespeicherten Daten werden anschließend verarbeitet. Dies kann für verschiedene Zwecke geschehen, wobei stets die Einhaltung der Datenschutzrichtlinien von größter Bedeutung ist. Es muss sichergestellt werden, dass die Daten nur im Rahmen der ursprünglichen Zweckbestimmung genutzt werden und der Datenschutz dabei nicht gefährdet wird.
    4. Datenlöschung: Schließlich müssen die Daten nach Ablauf der gesetzlichen oder unternehmensinternen Aufbewahrungsfrist sicher gelöscht werden. Dies bedeutet, dass die Daten so entfernt werden, dass eine Wiederherstellung unmöglich ist, um einen Missbrauch der Daten zu verhindern.
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    Potenziale
    • Verbessertes Unternehmensimage durch effektive Datensicherheit
    • Vermeidung vor rechtlichen Konsequenzen und möglichen Bußgeldern durch Einhaltung der Gesetze
    • Reduzierung des Papierverbrauchs durch digitale Datenverarbeitung
    • Stärkung des Datenschutzbewusstseins und Vertrauen bei Mitarbeitenden und Kunden
    • Datenschutz als Grundlage für eine chancengerechte Gesellschaft (durch eine erschwerte mögliche datenbasierte Diskriminierung, bspw. durch Anwendung maschineller Lernverfahren)
    Herausforderungen
    • Unsichere Rechtslage und Komplexität der gesetzlichen Anforderungen
    • Bedenken hinsichtlich der Datensouveränität 
    • Ggf. hohe technische und organisatorische Kosten für die Implementierung effektiver Datensicherheitsmaßnahmen
    • Energieverbrauch steigt durch Datenspeicherung und -verarbeitung
    • Ggf. Widerstand gegen Veränderungen innerhalb der Organisation
    • Notwendigkeit regelmäßiger Schulungen

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    Ist Ihr Unternehmen fit für die Zukunft?

    Erhebt mein Unternehmen aktuell personenbezogene Daten von Kundschaft oder Mitarbeitenden?

    Nein
    0.00%
    Ja
    0.00%

    Sind wir mit den aktuellen Datenschutzgesetzen (z.B. DSGVO) vertraut und halten diese ein?

    Nein
    0.00%
    Ja
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    In aller Kürze

    • Maschinelles Lernen / Deep Learning: Ein zentraler Bestandteil der KI, bei dem Systeme aus Daten lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern können
    • Arten von KI:
      • Software: virtuelle Assistenten, Bildanalysesoftware, Suchmaschinen, Sprach- und Gesichtserkennung
      • „Eingebettete“ KI: Roboter, autonome Pkw, Drohnen, Anwendungen des IoT (Verweis)

    Grundlagen

    Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine, Aufgaben autonom zu erledigen, in dem sie menschliche Fähigkeiten, wie logisches Denken, Lernen, Planen aber auch Kreativität imitieren. KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

    Funktionsweise

    In der Grafik rechts sind Optionen der KI-Unterstützung für den Alltag dargestellt.

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    Potenziale
    • Bessere Kundenanalyse und personalisierte Kundenansprache erhöhen die Kundenzufriedenheit und –bindung -> Schaffung von Wettbewerbsvorteilen
    • KI kann den Energieverbrauch in Industrieanlagen, Gebäuden und Städten optimieren, indem sie Echtzeit-Daten analysiert und den Betrieb anpasst, um Energieeinsparungen zu maximieren
    • Nutzung von KI zur Überwachung und Analyse von Umweltdaten (Luftqualität, Wasserqualität, Wetterdaten), um Umweltverschmutzung frühzeitig zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen
    • KI-gestützte Assistenzsysteme können die Arbeitslast verringern und die Effizienz steigern, sodass Mitarbeiter sich auf kreativere und strategischere Aufgaben konzentrieren können
    Herausforderungen
    • Schwierigkeiten bei der nahtlosen Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse und IT-Systeme
    • Bedarf an kontinuierlicher Weiterbildung und Schulung der bestehenden Mitarbeiter
    • Der Betrieb und das Training von KI-Modellen, insbesondere großer neuronaler Netze, erfordern erhebliche Rechenleistung
    • Mitarbeiter müssen regelmäßig geschult und weitergebildet werden, um mit den sich schnell entwickelnden KI-Technologien Schritt zu halten
    • Ethische Fragen im Umgang mit personenbezogenen Daten und der Entscheidungsfindung durch KI

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    Ist Ihr Unternehmen fit für die Zukunft?

    Verfügt das Unternehmen über die notwendigen Fachkenntnisse im Bereich KI?

    Nein
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    Ja
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    Besteht Bedarf an Schulungen und Weiterbildung für Mitarbeitende?

    Nein
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    Ja
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    Gibt es Pläne zur Anpassung der Geschäftsprozesse, um diese mithilfe von KI zu optimieren?

    Nein
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    Ja
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