Obwohl die Verschiedenartigkeit von Frauen und Männern mittlerweile eine anerkannte Tatsache ist, werden die bestehenden geschlechterspezifischen Unterschiede in Bezug auf Kundenbindung bislang eher vernachlässigt. Auch in der Ausgestaltung der Kundenkarte – dem meist genutzten Kundenbindungsinstrument – werden die Unterschiede noch wenig berücksichtigt. Gleichzeitig kann jedoch eine zunehmende Forcierung von Kundenbindungsmanagement im Einzelhandel, welcher Untersuchungsgegenstand der vorliegenden Arbeit ist, festgestellt werden. In Anbetracht dieser Hintergründe ist es das Ziel der vorliegenden Masterarbeit, Handlungsempfehlungen für die geschlechtergerechte Ausgestaltung des Kundenbindungsinstrumentes Kundenkarte für den stationären Einzelhandel zu erarbeiten. Um dieses Ziel zu erreichen, wird anfänglich theoriebasiert die Thematik der Kundenbindung behandelt und es werden die Grundzüge der Kundenkarte inklusive ihrer zentralen Funktionen für KundInnen beschrieben. Anhand zahlreicher Studien werden relevante Determinanten der Kundenbindung ausgewählt und die geschlechterspezifischen Unterschiede innerhalb der Determinanten beschrieben. Um das Wissen über geschlechterspezifische Unterschiede zu vertiefen, werden im Zuge der empirischen Forschung vier Fokusgruppen durchgeführt. Obwohl dabei keine eindeutig weiblichen oder männlichen Determinanten der Kundenbindung identifiziert werden können, zeigt die Untersuchung den unterschiedlichen Einfluss einzelner Determinanten auf die Bindung beider Geschlechter. So kann beispielsweise die theoretische Annahme der maßgeblichen Wichtigkeit des Verkaufspersonals für die Bindung von Frauen im Einzelhandel tendenziell widerlegt werden. Zudem können unterschiedliche Anforderungen in Bezug auf Kundenkarten erhoben werden, aus denen – gemeinsam mit dem zuvor generierten Wissen – Handlungsempfehlungen für die geschlechtergerechte Ausgestaltung der Kundenkarte abgeleitet werden. So wird den Einzelhandelsunternehmen im Rahmen des Kundenkartenprogramms beispielsweise zu unterschiedlichen Serviceleistungen für Frauen und Männer geraten, wobei für Frauen auszugsweise die Zusendung von Geschenken, für Männer hingegen das Angebot von Gratislieferungen nahegelegt wird. Überdies wird unter anderem auch ein für Frauen und Männer differenziertes Angebot in Bezug auf die Bonus- bzw. Rabattfunktion der Kundenkarte empfohlen.

Die Bankenbranche sieht sich in der digitalisierten Welt mit neuen Herausforderungen konfrontiert. Die wachsende Distanz zu den Kundinnen und Kunden durch zunehmende Online-Services, ein harter Wettbewerb und sinkende Loyalität gegenüber Banken führen dazu, dass es immer schwieriger wird, Kundinnen und Kunden zu binden. Außerdem ist es aus wirtschaftlicher Sicht essenziell, die „richtigen“ Kundinnen und Kunden zu adressieren, in die sich eine Ressourceninvestition in Form einer qualitativ hochwertigen Beratung und finanziellen Lebensbegleitung lohnt. Diese kundenzentrierte Ausgestaltung der persönlichen Beratung, die den wesentlichsten Touchpoint in der Bankenbranche darstellt, soll einerseits durch einen verstärkten Fokus auf besondere Momente im Leben der Kundinnen und Kunden, sog. Magic Moments, und anderseits durch den Einsatz unterstützender Online-Tools in der Beratung möglich werden. Diese Arbeit beleuchtet zu Beginn den persönlichen Vertrieb von Bankdienstleistungen. Dabei liegt der Fokus auf wesentlichen Änderungen des Bankvertriebs. Der zentrale Leitgedanke für die Raiffeisen-Landesbank Steiermark AG, die Kundenzentrierung, wird hier näher beschrieben. Nachdem das persönliche Beratungsgespräch als zentraler Erfolgsfaktor in Bezug auf die Kundenbindung identifiziert wird, beschreibt das nachfolgende Kapitel die Kundenbindung mit Fokus auf die Bankenbranche sowie das Touchpoint Management, das in weiterer Folge für die unterstützenden Online-Touchpoints relevant ist. Im anschließenden Kapitel werden die Dimensionen eines Kundenbindungskonzeptes behandelt, bevor das allgemeine Konzept für den Retailbereich der Bankenbranche dargestellt wird. Nach der Unternehmensvorstellung erfolgt im praktischen Teil dieser Arbeit zu-nächst die Untersuchung zur Entwicklung eines kundenzentrierten Kunden-bindungskonzeptes. Die Unternehmensanalyse, bei der u. a. Daten zu bereits vorhandenen Online-Tools und zum bestehenden Kundenbindungskonzept in der Raiffeisen-Landesbank Steiermark AG erhoben werden, bildet die Basis für die zweiteilige empirische Untersuchung. Den ersten Teil dieser stellt eine Fokusgruppe mit Beraterinnen und Beratern der Raiffeisen-Landesbank Steiermark AG dar, wobei Erfahrungen und Meinungen rund um die Kundenbindung und speziell zu zwei Dimensionen des Kundenbindungskonzeptes diskutiert werden. Auf Basis dieser Ergebnisse wird eine Online-Umfrage unter Bankkundinnen und -kunden – der Großteil davon sind Kundinnen und Kunden der Raiffeisen-Landesbank Steiermark AG – durchgeführt, um die Kundenmeinung in der Konzeptentwicklung berücksichtigen zu können. Nach der Weiterentwicklung des bestehenden Kundenbindungskonzeptes unter Berücksichtigung der Ergebnisse der Untersuchung sowie dem Leitgedanken der Kundenzentrierung, werden Handlungsempfehlungen formuliert, die die Implementierung des Konzeptes gewährleisten. Unterstützend dazu werden auch ein konkreter Maßnahmenplan und eine Kostenkalkulation angeführt.

In Österreich und allgemein in Europa hat sich die die letzten Jahre vermehrt ein Trend zur Selbstständigkeit und Unabhängigkeit im Geschäftsleben abgezeichnet. Angespornt durch einzelne große Erfolge wie das österreichische Unternehmen Runtastic, welches um 220 Millionen Euro an den deutschen Sportartikelhersteller Adidas verkauft wurde, wagen sich immer mehr Menschen in die Selbstständigkeit. Viele dieser Unternehmer oder Startups, haben aber außer einer Geschäftsidee keinen wirklichen Plan, wie daraus ein erfolgreiches Geschäftsmodell entstehen soll. In dieser Masterarbeit soll der Weg von der Idee bis hin zu einem funktionierenden Geschäftsmodell beschrieben, und daraus ein allgemeingültiges Vorgehensmodell abgeleitet, werden. Im ersten Teil dieser Arbeit wird das Thema Startup an sich bearbeitet. Es werden die Unterschiede zu klassischen Unternehmen, die heutige Bedeutung in der Wirtschaft, sowie auch die typischen Phasen, die ein Startup durchläuft, und die Motivation hinter den Gründern, aufgearbeitet. Weiters werden die Begriffe Markt und Branche voneinander angegrenzt und die charakteristischen Merkmale positiv, wie auch negativ, von mittelständischen Unternehmen aufgezählt. Im zweiten Teil, dem Kern der theoretischen Abhandlung dieser Masterarbeit, werden durch Literaturrecherche die wichtigsten und gängigsten Methoden bzw. Werkzeuge zur Branchen- und Unternehmensumweltanalyse recherchiert, vorgestellt und erklärt. Zu jeder vorgestellten Methode wird ebenfalls ein Fazit des Autors gezogen. Als Ergänzung zu den Methoden, der Branchen und Wettbewerbsanalyse werden auch Methoden zur Geschäftsmodellentwicklung erörtert. Hier wird speziell auf das „Business Modell Canvas“ mit „Value Propositions“ und dem „St. Galler Business Model Navigator“ eingegangen. Denn diese zählen zu den gängigsten Anwendungen. Als Abschluss des theoretischen Teils, wird aus den Erkenntnissen, die durch die Literaturrecherche gewonnen wurden, ein theoretisches Vorgehensmodell zur Geschäftsmodellentwicklung entwickelt. Es wird versucht ein leicht verständliches und vor allem, so weit möglich, branchenunabhängiges Modell zu entwickeln. Im praktischen Teil der Masterarbeit wird das im theoretischen Teil aufgestellte Vorgehensmodell auf praktische Anwendungsfähigkeit geprüft. Hierfür werden zuerst Experten aus dem Bereich Unternehmensberatung und Startup-Förderung befragt. Weiters wird das Vorgehensmodell auch Unternehmern und Jungunternehmern vorgelegt. Das Feedback dieser Experten wird anschließend in das Vorgehensmodell eingearbeitet um so, ein praxistaugliches Vorgehensmodell zur Geschäftsmodellentwicklung für Startups zu erhalten. Als nächsten Schritt, wird nun das Modell unter realen Bedingungen zur Anwendung gebracht. Hierfür wird ein Workshop mit einem jungen Unternehmen abgehalten, um das Modell Schritt für Schritt durchzugehen, um mögliche Lücken und Schwächen zu erkennen. Zum Abschluss dieser Masterarbeit wird noch ein Resümee gezogen, und ein möglicher Ausblick gegeben.

Diese Masterarbeit untersucht die Auswirkungen von KI-gestützter Predictive Analytics auf die Leadgenerierung und zentrale Performance-Marketing-Kennzahlen am experimentellen Beispiel eines IT-Dienstleistungs-KMU. Die Problemstellung ergibt sich aus der zunehmenden Relevanz von datengetriebenen Entscheidungsprozessen im digitalen Marketing. Ziel der Arbeit war es, zu analysieren, inwiefern KI-basierte Predictive Analytics Methoden bei der Zielgruppen Segmentierung die Effizienz der Leadgenerierung verbessern, die Kosten pro Lead (CPL) senken, den Return on Investment (ROI) steigern und die Conversion-Rate beeinflussen. Basierend auf einer theoretischen Grundlage zu Performance-Marketing und Predictive Analytics wurde ein konzeptioneller Rahmen entwickelt, der die Integration von KI-basierter Predictive Analytics in datengetriebene Marketingstrategien abbildet. Die empirische Untersuchung erfolgte in Form eines Quasi-Experiments auf der Plattform LinkedIn, wobei eine Experimentalgruppe mit KI-gestützten Predictive Analytics einer Kontrollgruppe mit manuellen Marketingstrategien gegenübergestellt wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass Predictive Analytics eine signifikante Reduktion der Kosten pro Lead und eine Steigerung der Leadanzahl bewirkt. Allerdings wurde keine signifikante Verbesserung der Conversion-Rate festgestellt, was darauf hindeutet, dass ergänzende Maßnahmen erforderlich sind, um den gesamten Prozess zu optimieren und weitere Anpassungen vorzunehmen. Obwohl die Analyse vielversprechende Effekte aufzeigt, sind einige Limitationen zu berücksichtigen. Die Untersuchung erstreckte sich über einen Zeitraum von vier Wochen, wodurch keine langfristigen Effekte untersucht werden konnten. Zudem wurde ein einzelnes Unternehmen betrachtet, wodurch die Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Branchen oder Unternehmensgrößen nur eingeschränkt möglich ist. Die Arbeit liefert sowohl wissenschaftliche als auch praxisrelevante Erkenntnisse für die Implementierung von Predictive Analytics im Performance-Marketing und legt den Grundstein für weiterführende Forschung zur langfristigen Wirkung von KI-gestützten Strategien in verschiedenen Branchen.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, zu erarbeiten, welche Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz entlang der Customer Journey (CJ) – im Speziellen in der Vorkauf- und Kaufphase – in der Branche der B2B-Transportlogistik Einzug finden können. Damit verbunden soll herausgearbeitet werden, welchen Nutzen Künstliche Intelligenz (KI) für die Kunden eines Transportdienstleisters stiften kann, dementsprechend wurde auch die Forschungsfrage formuliert. Im empirischen Teil soll auf die Frage eingegangen werden, welche Nutzenvorteile KI den Kunden an den Touchpoints in der Vorkauf- und Kaufphase der CJ stiften kann. Die Methodik zur Beantwortung war eine Literaturrecherche im theoretischen Teil und qualitative Interviews in der Empirie. Dort wurden Proband*innen befragt, die regelmäßig mit Transportdienstleistern zusammenarbeiten und im Versand oder in der Logistikabteilung angestellt sind. Die Ergebnisse der qualitativen Interviews zeigen, dass die Digitalisierung und darauf aufbauend der Einsatz von KI äußerst gering ist, somit ist das Potenzial für die Implementierung von KI-gestützten Anwendungen an den Touchpoints in der Vorkauf- und Kaufphase groß. In der Vorkaufphase kann dahingehend einerseits eine Szenarioanalyse implementiert werden, die es den Kunden ermöglicht, eine Abfrage von minutengenauen Laufzeiten, Routings oder Services zu tätigen, andererseits kann ein Chatbot eingesetzt werden, der für die sofortige Unterstützung bei Rückfragen – bspw. zum Thema Zoll – befragt werden kann. Die wesentlichen Nutzenvorteile, die aus diesen Anwendungen hervorgehen, sind eine Verkürzung der Vorkaufphase bzw. der gesamten und eine umgehende Beantwortung der offenen Fragen. Zudem bietet die Szenarioanalyse den Vorteil, dass interne Planungen besser getätigt werden können. In der Kaufphase bzw. am Schnittpunkt zwischen Vorkauf- und Kaufphase kann ein dynamisches Pricing-Tool die ebengleichen Vorteile liefern – eine Verkürzung der Phase und eine sofortige und genaue Abfrage von Transportkosten. Diese können dann unmittelbar für interne Kalkulationen oder eigene Angebote verwendet werden, ohne auf die Rückmeldungen von Arbeitskräften warten zu müssen. Ebenso ging hervor, dass eine Ansprechperson weiterhin gewünscht wird und eine Zusammenarbeit ohne menschliche Arbeitskräfte kaum vorstellbar ist.

Diese Masterarbeit untersucht die Rolle von Künstlicher Intelligenz im Content Marketing österreichischer Unternehmen aus den Bereichen Onlinehandel, Handel sowie der Werbe- und Kommunikationsbranche. Ziel ist es, die Motivationen und Barrieren für den Einsatz von KI zu analysieren und die Auswirkungen der Technologie zu beleuchten. Der Literaturteil behandelt die Grundlagen des Content Marketings und der KI. Content Marketing wird als ein zentrales Element beschrieben, das Unternehmen hilft, Zielgruppen mit relevanten Inhalten zu erreichen. KI wird zunehmend als Wettbewerbsvorteil wahrgenommen, insbesondere durch Personalisierung und Automatisierung. Tools wie ChatGPT und Midjourney unterstützen bereits viele Unternehmen bei der Content-Erstellung. Die empirische Untersuchung basiert auf qualitativen Experteninterviews und zeigt, dass KI vor allem als unterstützendes Werkzeug zur Effizienzsteigerung genutzt wird. Allerdings wird sie nicht als Ersatz für menschliche Kreativität betrachtet. Viele Unternehmen befinden sich noch in der Erprobungsphase und nutzen einen „Learning by Doing“-Ansatz. Die Daten lassen den Schluss zu, dass die Herausforderungen im Mangel an technischem Wissen und in der Unsicherheit im Umgang mit KI-Tools sowie in der Wahrung der Qualität und Authentizität von KI-generierten Inhalten bestehen. Trotz dieser Herausforderungen scheinen die Unternehmen die Chancen von KI zu erkennen, besonders in der Personalisierung von Inhalten und der Optimierung von Marketingstrategien. Der erfolgreiche Einsatz von KI im Content Marketing hängt möglicherweise von kontinuierlicher Auseinandersetzung, Offenheit und regelmäßigen Investitionen in Schulungen und Kompetenzen ab. Zukünftige Entwicklungen könnten KI ermöglichen, spezifischere Marketingstrategien zu unterstützen, ohne die menschliche Kreativität dabei zu gefährden.

Die voranschreitende Entwicklung von Social Media als Marketinginstrument und Kommunikationskanal zwischen Community und Marke bewirkt, dass seit einigen Jahren auch auf digitaler Ebene das Phänomen der Shirtstorms immer frequentierter auftritt. Besonders für Unternehmen kann diese Welle an öffentlicher Empörung zu einem starken Image- und Reputationsschaden führen, welcher wesentliche Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg nehmen kann. Grund dafür ist eine mögliche negative Veränderung der Wahrnehmung der Zielgruppe. Diese Arbeit beschäftigt sich insbesondere mit dem Zusammenhang zwischen den Faktoren Tonalität (Tonfall), Zeit (Antwortgeschwindigkeit) und der Kund*innenwahrnehmung während Online-Shitstorms. Im Zuge dessen wird aufgezeigt, dass Reputation, als vertrauensaufbauende Basis, einen maßgeblichen Einfluss auf den Unternehmenserfolg haben kann und somit der Schutz dieser eine hohe Priorität in der Unternehmensstrategie haben sollte. Auch das Online-Communitymanagement erhält durch die wachsende Durchdringung von Online-Plattformen zunehmend Relevanz und kann wichtiger Indikator bei der Identifikation und Vorhersage von Krisen sein. Der Schwerpunkt dieser Abhandlung liegt jedoch auf der Untersuchung der Zusammenhänge zwischen den Faktoren Tonalität (Tonfall), Zeit (Reaktionsgeschwindigkeit) und der Wahrnehmung der Kund*innen. Diese ergibt sich aus den Kapiteln, die online-Shitstorms und deren Verbreitungsmechanismen und Auswirkungen behandeln. Weiters werden die Image Repair Theory nach Benoit, das Social-Mediated Crisis Communication Model sowie das spieletheoretische Entscheidungsmodell näher erläutert. Die empirische Erhebung selbst ergibt einen positiven Zusammenhang zwischen den beiden Faktoren und einer positiven Wahrnehmung der Kund*innen. Wichtig zu erwähnen ist dennoch, dass basierend auf der durchgeführten Untersuchung nur Tendenzen angenommen, jedoch keine kausalen Beweise interpretiert werden können.

Um in der digitalen Zeit wettbewerbsfähig zu bleiben und sich gegen große Konzerne zu behaupten, müssen sich Handwerksbetriebe laufend verbessern und ihre Abläufe innovieren. Die vorliegende Masterarbeit widmet sich der Fragestellung, welche Erfolgsfaktoren und Hindernisse sich aus operativen Marketingstrategien für produzierende Kleinst- und Kleinbetriebe in den steirischen NUTS-3-Regionen ergeben. Der Fokus liegt dabei auf dem Handwerkssektor, dessen Betriebe durch begrenzte personelle, zeitliche und finanzielle Ressourcen vor besonderen Herausforderungen in der Umsetzung von Marketingmaßnahmen stehen. Ziel der Arbeit ist es, theoretische Grundlagen mit praktischen Erfahrungen zu verknüpfen, um konkrete Handlungsempfehlungen für die betriebliche Praxis abzuleiten. Aufbauend auf einer fundierten Literaturrecherche werden zentrale Aspekte wie Digitalisierung, Kundenbindung, Positionierung, operative Umsetzung und der Einfluss moderner Technologien in Kleinst- und kleinen Betrieben beleuchtet. Ergänzend werden qualitative Experteninterviews mit elf steirischen Handwerksbetrieben durchgeführt, um tiefere Einblicke in reale Umsetzungsprozesse und Herausforderungen im täglichen Arbeitsalltag von Führungspositionen zu gewinnen. Ausgehend von dieser Problemstellung zeigt sich, dass operatives Marketing in Kleinst- und Kleinbetrieben häufig nicht strategisch geplant, sondern neben dem Tagesgeschäft intuitiv betrieben wird. Dennoch können Erfolgsfaktoren wie eine klare Positionierung, kontinuierliche Kundenkommunikation so-wie der gezielte Einsatz digitaler Medien identifiziert werden. Betriebe, die frühzeitig in ihre Außenwirkung investieren und intern Strukturen für Marketing schaffen, profitieren langfristig durch stärkere Kundenbindung und eine höhere Sichtbarkeit. Die Arbeit macht deutlich, dass operatives Marketing kein Großbetriebsthema ist, sondern auch im kleinen Rahmen wirkungsvoll eingesetzt werden kann. Sie zeigt zudem, dass die Betriebsgröße oder der Standort (ländlich oder städtisch) keinen entscheidenden Einfluss auf die Umsetzung haben. Vielmehr sind Offenheit für Innovation, ausreichend zeitliche Ressourcen und die Bereitschaft zur Selbstreflexion – insbesondere auf Führungsebene – entscheidende Erfolgsfaktoren. Abschließend liefert die Arbeit praxisnahe Empfehlungen und verweist auf künftige Forschungsfelder, etwa zur branchenspezifischen Wirksamkeit einzelner Marketingmaßnahmen oder zur Rolle digitaler Kompetenzentwicklung im Handwerk.

In der vorliegenden Masterarbeit wird zunächst das Unternehmen Agfa HealthCare sowie der Geschäftsbereich TIP HCe und die Unternehmensleistungen kurz vorgestellt. Es wird anschließend die Ausgangssituation sowie die sich daraus ergebende Herausforderung für das Unternehmen beschrieben. Weiters werden im einleitenden Teil die Ziele des Unternehmens als auch das Ziel dieser Masterarbeit sowie die Nicht-Ziele definiert. Den Abschluss der Einleitungsphase bildet die grafische Darstellung der Vorgehensweise der Masterarbeit. Da das Unternehmen im B2B-Projektgeschäft tätig ist, wird im Theorieteil bzw. Literaturteil eingangs diese Thematik erläutert. Hier liegt der Fokus auf den Spezifika für Softwareanbieter als auch auf den vertrieblichen Herausforderungen. Die Besonderheiten dieser Art des Geschäfts haben Einfluss auf das kundenseitige Kaufverhalten, daher wird anschließend dieses näher beschrieben. Hier liegt der Fokus auf der Analyse der komplexen Verkaufssituationen sowie der Eruierung kaufentscheidender Kriterien für Kunden. Das anschließende Kapitel Kundenbewertung verdeutlicht die Notwendigkeit dieser und stellt unterschiedliche Methoden zur Bewertung und Klassifizierung von Kunden vor. Hier zeigt sich, dass speziell mehrdimensionale Modelle zunehmend von Bedeutung sind und die Relevanz qualitativer Bewertungskriterien stetig steigt. Fokus beim Thema Kundenzufriedenheit war die Entstehung dieser sowie die Beschreibung differenter Messmethoden. Im Zuge der Kundenbindung werden einerseits klassische/traditionelle als auch zunehmend notwendige digitalisierte und innovative Methoden zur Kundenbindung vorgestellt. Hier wird das Customer Experience Management sowie die zusätzlich geforderten vertrieblichen Kompetenzen näher beschrieben. Das abschließende Kapitel des Literaturteils bilden die theoretischen Grundlagen zur Erstellung eines Betreuungskonzeptes sowie ein kurzes Zwischenfazit. Im praktischen Analyseteil wurde zunächst eine umfassende Situationsanalyse durchgeführt. Hier wird im Zuge der Analyse der Umwelteinflüsse vor allem der politische Einfluss auf das Unternehmen und Kunden deutlich. Zudem zeigt sich die hohe Wettbewerbsintensität der Branche und Differenzierungsmöglichkeiten durch Produktinnovationen zum Mitbewerb. Der vorhandene Informationsbedarf, welcher sich aus den Analysen ergab, wurde mittels quantitativer Primärmarktforschung erhoben. Dazu wurde eine Vollerhebung von ca. 350 Kunden mittels Online-Umfrage durchgeführt. Die relevantesten Ergebnisse flossen in die anschließende Unternehmensanalyse als auch Erstellung des Betreuungsplans, welcher als operativ umzusetzender Teil des Konzeptes angesehen werden kann, mit ein. Da eine Betreuung adäquat der Kundenwertigkeit forciert wird, wurde zunächst eine Kundenbewertung anhand der Scoring-Methode durchgeführt. Es wird ebenso ein qualitatives Anforderungsprofil für Mitarbeiter vorgestellt, welches auf die jeweiligen Kundensegmente ausgestaltet ist. Es folgt die operative Planung sowie Kontrolle der definierten Umsetzungsmaßnahmen. Den Abschluss der Arbeit bilden die Handlungsempfehlungen für das Unternehmen sowie ein Ausblick in die Zukunft und kurzes Resümee.

Die voestalpine Turnout Technology Zeltweg GmbH agiert als Teil der voestalpine Railway Systems GmbH auf internationalen Märkten und bietet ein umfassendes Leistungsspektrum im Bereich des Schienenverkehrs. Zur Bewältigung wirtschaftlicher Volatilitäten und zur Sicherstellung der langfristigen Profitabilität setzt das Unternehmen in mehrjährigen Rahmenverträgen auf standardisierte, indexbasierte Preisgleitformeln. Das zentrale Problem besteht in der Unsicherheit darüber, welche der verfügbaren Preisgleitformeln im Kontext langfristiger Rahmenverträge die höchste wirtschaftliche Rentabilität gewährleistet. Ihre häufig starre Umsetzung verhindert eine flexible Anpassung an dynamische Veränderungen. Die Herausforderung besteht in der Vielzahl externer Einflussgrößen. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie unternehmensspezifische Standardformeln durch simulationsgestützte Modelle optimiert und bewertet werden können. Zur Bearbeitung wurden Literaturrecherche, Korrelationsanalyse, Sensitivitätsanalyse, Interviews und datenbasierte Auswertungen herangezogen. Diese Methoden bilden die Grundlage für ein Excel-basiertes Simulationsmodell, das die Preisdynamik auf Basis realer Indizes und deren Gewichtungen analysiert. Die Korrelationsanalyse identifiziert stark wirkende Indizes mit stabilen Zusammenhängen, etwa zwischen Kokskohle und Schrott. Die Sensitivitätsanalyse bewertet den Einfluss einzelner Indizes auf die Zielgröße und stellt fest, dass vor allem Energie- und Lohnkosten starke Preistreiber sind. Eine Fallstudie belegt, dass kundenseitige Formeln mit irrelevanter Indexkopplung – beispielsweise einem Gaspreisanteil trotz fehlender Relevanz – die Preisentwicklung verzerren und damit Risiken verursachen. Das entwickelte Excel-Simulationsmodell erlaubt es, verschiedene Formelkombinationen dynamisch zu testen, deren Wirkung auf Preisänderungen zu analysieren und auftragsbezogene Szenarien abzubilden. Ergänzend wurde ein standardisiertes, englischsprachiges Template für den konzernweiten Einsatz entwickelt, das die Modelllogik übertragbar macht und internationale Anwendungen erleichtert. Die Untersuchung zeigt, dass die Optimierung von Preisgleitformeln einen signifikanten Beitrag zur Reduktion der Preiskostenschere leisten kann. Durch die datenbasierte Ableitung geeigneter Formeln lässt sich die Preisanpassung objektiver gestalten und das Risiko finanzwirtschaftlicher Fehlsteuerung reduzieren. Die Kombination aus analytischer Bewertung, Modellintegration und simulierbarer Szenarien ermöglicht eine evidenzbasierte Entscheidung über die Eignung bestimmter Preisformeln im Vertragskontext. Zur Weiterentwicklung sind qualitative Vertragsparameter und branchenspezifische Besonderheiten stärker in die Bewertung einzubeziehen, um Preisgleitformeln rechnerisch und strategisch zu optimieren. Langfristig sollte ein konzernweites, datenbankgestütztes Preisgleitmodell mit Excel-Frontend etabliert werden, das zentral gepflegt, dezentral anpassbar und durch Audits sowie Echtkostendaten validiert wird.