Analyse der Auswirkungen des Empty-Restaurant-Syndroms auf die Terminplanung unter Berücksichtigung von No-Shows
-
- Taschenbuch
- eBook ausgewählt
-
Form:Einzelkauf Download
-
Sprache:Deutsch
36,99 €
inkl. MwStBeschreibung
Details
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
02.11.2021
Verlag
GRINSeitenzahl
81 (Printausgabe)
Dateigröße
2517 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783346527288
Masterarbeit aus dem Jahr 2021 im Fachbereich BWL - Unternehmensführung, Management, Organisation, Note: 1,3, Universität Hamburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit handelt von einer Analyse der Auswirkungen des Empty-Restaurant-Syndroms auf die Terminplanung unter Berücksichtigung von No-Shows.
Die konkreten Fragestellungen dieser Ausarbeitung sind: Inwieweit beeinflusst das Empty-Restaurant-Syndrom die Auswahlentscheidungen der Patienten und inwiefern können Maßnahmen des Serviceanbieters den Effekten des Syndroms entgegenwirken? Kann beispielsweise die Reduzierung des Terminangebots und die Implementierung eines Terminplanungssystems eine höhere Qualität der angebotenen Dienstleistung suggerieren und zu einer Abschwächung der Syndrom-Effekte führen? Auch soll untersucht werden, inwiefern No-Shows auf den erwarteten Gewinn einwirken und welche Möglichkeiten der Serviceanbieter hat, um die negativen Auswirkungen abzuschwächen.
Um potenziell negative Auswirkungen des Empty-Restaurant-Syndroms hinsichtlich einer Terminplanung zu untersuchen, wird im Folgenden eine Simulation genutzt. Innerhalb einer Simulation werden komplexe Strukturen und Systeme modelliert und nachgebaut, um Berechnungen oder Untersuchungen vorzunehmen. Mit Hilfe der Nutzung einer myopischen Regel wird bestimmt, wie viele Termine dem potenziellen Patienten angeboten werden. In diesem Zusammenhang wird das Multinomial-Logit-Modell verwendet, um Auswahlwahrscheinlichkeiten für angebotene Termine zu generieren. Termine sollen gezielt so geblockt werden, dass die No-Choice Wahrscheinlichkeit für den Patienten möglichst gering ist. Die No-Choice Wahrscheinlichkeit gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass der potenzielle Patient sich gegen die Buchung eines Termins entscheidet
Die konkreten Fragestellungen dieser Ausarbeitung sind: Inwieweit beeinflusst das Empty-Restaurant-Syndrom die Auswahlentscheidungen der Patienten und inwiefern können Maßnahmen des Serviceanbieters den Effekten des Syndroms entgegenwirken? Kann beispielsweise die Reduzierung des Terminangebots und die Implementierung eines Terminplanungssystems eine höhere Qualität der angebotenen Dienstleistung suggerieren und zu einer Abschwächung der Syndrom-Effekte führen? Auch soll untersucht werden, inwiefern No-Shows auf den erwarteten Gewinn einwirken und welche Möglichkeiten der Serviceanbieter hat, um die negativen Auswirkungen abzuschwächen.
Um potenziell negative Auswirkungen des Empty-Restaurant-Syndroms hinsichtlich einer Terminplanung zu untersuchen, wird im Folgenden eine Simulation genutzt. Innerhalb einer Simulation werden komplexe Strukturen und Systeme modelliert und nachgebaut, um Berechnungen oder Untersuchungen vorzunehmen. Mit Hilfe der Nutzung einer myopischen Regel wird bestimmt, wie viele Termine dem potenziellen Patienten angeboten werden. In diesem Zusammenhang wird das Multinomial-Logit-Modell verwendet, um Auswahlwahrscheinlichkeiten für angebotene Termine zu generieren. Termine sollen gezielt so geblockt werden, dass die No-Choice Wahrscheinlichkeit für den Patienten möglichst gering ist. Die No-Choice Wahrscheinlichkeit gibt an, wie wahrscheinlich es ist, dass der potenzielle Patient sich gegen die Buchung eines Termins entscheidet
Unsere Kundinnen und Kunden meinen
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice