Analyse der Auswirkungen des Empty-Restaurant-Syndroms auf die Terminplanung unter Berücksichtigung von No-Shows
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- Taschenbuch ausgewählt
- eBook
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Sprache:Deutsch
47,95 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
07.01.2022
Verlag
GRINSeitenzahl
84
Maße (L/B/H)
21/14,8/0,7 cm
Gewicht
135 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
ISBN
978-3-346-52729-5
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
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