Glossar

Business Basics

Hier findet ihr die englischen Fachbegriffe, die Abkürzungen und die Spezialausdrücke des Kurses in je ein bis zwei Sätzen erklärt, alphabetisch sortiert und mit der Vorlesung, in der sie eingeführt werden. Gemeint ist immer die Bedeutung, die der Begriff in diesem Kurs hat.

A

A/B-Test: Testverfahren, bei dem eine Hälfte der Nutzenden Variante A sieht und die andere Variante B; gemessen wird, welche besser abschneidet (Vorlesung 2).
Affordanz: Hinweisreiz darauf, was man mit einem Ding tun kann; Nutzende scheitern meist nicht aus Dummheit, sondern an unklaren Affordanzen (Vorlesung 3).
AOSP (Android Open Source Project): der quelloffene Kern von Android, den Hersteller anpassen dürfen; Google verlagert zunehmend Funktionen in geschlossene Dienste (Vorlesung 3).
API (Application Programming Interface): Programmierschnittstelle, über die andere Programme einen Dienst nutzen; bei KI-Anbietern ein eigenes Erlösmodell neben dem Consumer-Abo (Rückblick).

B

Blue Ocean: ein Markt, der neu geschaffen wird, statt vorhandene Nachfrage zu verteilen; Ziel ist, die Konkurrenz irrelevant zu machen (Vorlesung 5).
Bootstrapping: Finanzierung aus eigenen Mitteln und Umsätzen: volle Kontrolle, dafür langsameres Wachstum (Vorlesung 4).
Break-even: die Menge, ab der die Erlöse die Gesamtkosten decken, also Fixkosten geteilt durch Preis minus variable Stückkosten (Vorlesung 4).
Build–Measure–Learn: der Lernzyklus des Lean Startup: ein kleines Experiment bauen, an echten Nutzenden messen, die Annahme bestätigen oder verwerfen (Vorlesung 1).
Burn (Burn Rate): der monatliche Verlust eines Startups, also wie viel Geld es pro Monat verbrennt (Vorlesung 4).
Business Model Canvas: Werkzeug, das jedes Geschäftsmodell in neun Bausteinen sichtbar und dadurch beschreib- und vergleichbar macht (Vorlesung 4).

C

C2C (Consumer-to-Consumer): Handel zwischen Privatpersonen über eine Plattform, zum Beispiel bei Vinted (Vorlesung 4).
CAD: kanadischer Dollar, die Währung im Air-Canada-Fall (Vorlesung 6).
Certainty Effect: ein sicheres Ergebnis wiegt mehr, als seine reine Wahrscheinlichkeit rechtfertigt; deshalb wirkt „garantiert“ so stark (Vorlesung 7).
Chapter 11: US-amerikanisches Insolvenzverfahren unter Gläubigerschutz, das die Sanierung erlaubt; Kodak meldete es 2012 an (Vorlesung 3).
Channels: Canvas-Baustein: über welche Wege die Kundschaft von euch erfährt, kauft und das Angebot erhält (Vorlesung 4).
Commitment: glaubwürdige Selbstbindung, die einem selbst Optionen nimmt; sie wirkt nur, wenn sie kostspielig, schwer umkehrbar und sichtbar ist (Vorlesung 5).
Cost Structure: Canvas-Baustein: wo die größten Kosten entstehen und welche davon fix und welche variabel sind (Vorlesung 4).
Customer Development: Gegenmodell zum linearen Planen: die zentralen Annahmen früh an der Kundschaft testen, Kundenkontakt von Anfang an (Vorlesung 1).
Customer Relationships: Canvas-Baustein: welche Art von Beziehung ihr je Segment pflegt, von persönlich bis Selbstbedienung (Vorlesung 4).
Customer Segments: Canvas-Baustein: für welche klar umrissenen Gruppen ihr Wert schafft (Vorlesung 4).

D

d (Effektstärke): Maßzahl dafür, wie stark ein Effekt ausfällt; die große Nudging-Meta-Analyse berichtet d = 0,43, nach Korrektur um Publikationsbias bleibt davon kaum etwas (Vorlesung 7).
Dark Pattern: manipulatives Designmuster wie falsche Dringlichkeit, versteckte Kosten oder erschwertes Kündigen; es arbeitet gegen die Entscheidung der Nutzenden (Vorlesung 7).
Deckungsbeitrag: was eine verkaufte Einheit zur Deckung der Fixkosten beiträgt, also Preis minus variable Stückkosten (Vorlesung 4).
Default: die Voreinstellung, also was passiert, wenn man nichts tut; der stärkste Verhaltenshebel und nie neutral (Vorlesung 7).
Design Thinking: menschzentrierter Weg, Probleme zu lösen; kein festes Rezept, sondern ein Bündel von Praktiken, das iterativ durchlaufen wird (Vorlesung 3).
Design-Thinking-Phasen: Empathize (beobachten, was Nutzende erleben), Define (das Problem scharf fassen), Ideate (viele Lösungen erzeugen), Prototype (eine grobe Version bauen), Test (an echten Nutzenden prüfen); danach beginnt die Schleife von vorn (Vorlesung 3).
Disruption (disruptive Innovation): Angriff von unten mit einem einfacheren, billigeren, anfangs schlechteren Angebot für Kundschaft, die der Marktführer ignoriert (Vorlesung 3).
DSA (Digital Services Act): EU-Regelwerk für digitale Dienste; darüber wurde 2026 die bisher größte Strafe gegen Temu verhängt (Vorlesung 7).

E

EBITDA: Gewinn vor Zinsen, Steuern und Abschreibungen (Vorlesung 1).
Eisenmann-Muster: die sechs wiederkehrenden Scheitermuster: früh Bad Bedfellows, False Start, False Positive; spät Speed Trap, Help Wanted, Cascading Miracles (Vorlesung 1).
Erwartungswert: der Durchschnitt der möglichen Ergebnisse, gewichtet mit ihren Wahrscheinlichkeiten; zwei Optionen mit demselben Erwartungswert werden trotzdem sehr unterschiedlich gewählt (Vorlesung 7).
eVTOL: elektrischer Senkrechtstarter, die Flugtaxi-Kategorie von Lilium und Volocopter (Vorlesung 1).

F

Fake-Door-Test: ein Button für eine Funktion, die es noch gar nicht gibt; gezählt wird, wie oft geklickt wird (Vorlesung 2).
False Start: das häufigste strukturelle Scheitermuster: gebaut oder auf den Markt gebracht, bevor der Kundenbedarf geprüft war (Vorlesung 1).
Fast Follower: wer nicht zuerst startet, sondern aus den Fehlern des Pioniers lernt und besser ausführt, wie Google bei der Suche (Vorlesung 5).
First Mover: der erste Anbieter in einem Markt; ob daraus ein Vorteil wird, hängt an Tech-Tempo und Markt-Tempo, die Befundlage ist uneinheitlich (Vorlesung 5).
Fixkosten: Kosten, die unabhängig von der Menge anfallen, etwa Miete oder Software; sie fallen auch an, wenn ihr null verkauft (Vorlesung 4).
Framing: dieselbe Zahl, anders gerahmt, führt zu anderen Entscheidungen, etwa „5 € Rabatt“ statt „5 € Aufpreis“ (Vorlesung 7).
Freemium: Erlösmodell, bei dem die Basis gratis ist und Zusatzleistungen kosten: breite Reichweite, aber niedrige Conversion (Vorlesung 4).

G

GbR: Rechtsform ohne Startkapital, bei der die Gesellschafterinnen und Gesellschafter persönlich haften, auch mit ihrem privaten Vermögen (Vorlesung 4).
Gefangenendilemma: Situation, in der alle einzeln klug handeln und gemeinsam schlechter dastehen; das Muster hinter der Preiskampf-Spirale (Vorlesung 5).
Geschäftsmodell: die Logik, wie ein Unternehmen Wert schafft, liefert und abschöpft; es sagt, wie ihr Geld verdient, die Strategie sagt, warum ausgerechnet ihr (Vorlesung 4).
Geschäftsmodell-Muster: wiederkehrende Bauformen wie Plattform (zwei Seiten verbinden, Provision), Razor-and-Blade (Gerät billig, Nachschub teuer), Long Tail (viele Nischen statt weniger Hits) und Lock-in (der Wechsel wird teuer) (Vorlesung 4).
Git: das bekannteste Werkzeug für Versionskontrolle (Rückblick).
GmbH: Rechtsform mit 25.000 € Stammkapital, deren Haftung auf das Gesellschaftsvermögen beschränkt ist (Vorlesung 4).
Governance: die Regeln und die Aufsicht, nach denen ein Unternehmen oder ein Ökosystem gesteuert wird; Design bringt euch in den Markt, Governance hält euch drin (Vorlesung 3).
GWh (Gigawattstunde): Maß für eine Energiemenge, hier für die Jahresproduktion einer Batteriefabrik (Tutorium 1).

H

Halluzination: eine flüssige, selbstsicher klingende KI-Antwort, die schlicht falsch ist; das Modell zeigt nicht an, wann es danebenliegt (Vorlesung 6).
Henne-Ei-Problem: das Startproblem jeder Plattform: keine Seite kommt ohne die andere; die theoretische Antwort ist, eine Seite zu subventionieren (Vorlesung 6).
How Might We: Frageformat, das aus einem Job eine Suchfrage macht: weit genug für Kreativität, eng genug für Fokus (Vorlesungen 2 und 3).

I

idiosynkratisch: einzelfallbedingt; Betrug wie bei Theranos ist idiosynkratisches Scheitern und fällt aus der lernbaren Taxonomie heraus (Vorlesung 1).
inkrementelle Innovation: schrittweise Verbesserung, etwa die bessere Kamera im nächsten Modell (Vorlesung 3).
Innovator’s Dilemma: gut geführte Marktführer bauen ihr Spitzenangebot für die anspruchsvollste Kundschaft aus und übersehen dabei den Angreifer von unten (Vorlesung 3).

J

jagged frontier: die zackige Fähigkeitsgrenze der KI: innerhalb ihres Könnens stark, außerhalb schlechter als ohne sie, ohne dass sie es anzeigt (Vorlesung 6 und Rückblick).
Jobs to be Done (JTBD): Kundschaft „stellt ein Produkt ein“, um in einer konkreten Situation einen Fortschritt zu erzielen; der Job ist durch die Situation definiert, nicht durch Demografie (Vorlesung 2).

K

Key Activities: Canvas-Baustein: die wenigen Tätigkeiten, die ihr wirklich gut können müsst, damit das Modell trägt (Vorlesung 4).
Key Partners: Canvas-Baustein: wer von außen übernimmt, was ihr nicht selbst macht (Vorlesung 4).
Key Resources: Canvas-Baustein: die Mittel, die euer Modell zwingend braucht, von Menschen über Technik bis Kapital (Vorlesung 4).
KfW: staatliche Förderbank des Bundes, die unter anderem Kredite für Industrieansiedlungen vergibt (Tutorium 1).
KI (künstliche Intelligenz): im Kurs vor allem generative KI, also Systeme, die Text, Bilder oder Code erzeugen; ihr Output ist ein Entwurf, kein Beleg (Vorlesungen 6 und 8).
KPI (Key Performance Indicator): eine Kennzahl, an der ein Unternehmen seine Leistung misst und steuert (Vorlesung 6).
K-Prim: Klausur-Aufgabentyp, bei dem ihr vier Aussagen einzeln als richtig oder falsch bewertet; 4 von 4 geben die volle, 3 von 4 die halbe Punktzahl (Klausur).

L

λ (Lambda): der Koeffizient der Verlustaversion; die größte Meta-Analyse schätzt λ ≈ 1,95, Verluste wiegen also rund doppelt so schwer wie Gewinne (Vorlesung 7).
Landing-Page-Test: eine Seite beschreibt das Produkt und misst Klicks auf „Jetzt kaufen“, bevor es das Produkt überhaupt gibt (Vorlesung 2).
Line Extension: eine Produktvariante in einem bestehenden Markt, etwa eine weitere Geschmacksrichtung; planbar, aber deutlich gewinnschwächer als echte Neuheiten (Vorlesung 5).
LLM (Large Language Model): großes Sprachmodell, das das wahrscheinlich nächste Wort vorhersagt; es erzeugt plausibel klingenden Text, keine geprüfte Wahrheit (Vorlesungen 5 und 8).
Lo-Fi-Prototyp: eine bewusst grobe, billige Version (Papierskizze, Klick-Attrappe), die eine Annahme in Minuten statt Monaten prüft (Vorlesung 3).

M

M&A (Mergers & Acquisitions): Fusionen und Übernahmen; Zalando verfolgte mit dem Kauf von About You auch Konsolidierung per M&A (Vorlesung 6).
MAU (Monthly Active Users): monatlich aktive Nutzende, eine verbreitete Reichweiten-Kennzahl (Rückblick).
Minimum Viable Product (MVP): das kleinste Experiment, das eine konkrete Annahme an echter Kundschaft prüft (Vorlesung 1).
Multihoming: Nutzende sind auf mehreren Plattformen zugleich; die Gegenkraft zu Winner-take-most (Vorlesung 6).

N

Napkin-Test: die drei Plausibilitätsfragen an ein Geschäftsmodell: Zahlt überhaupt jemand? Kosten kleiner als Preis? Genug Kundschaft für die Fixkosten? (Vorlesung 4).
Netzwerkeffekt, direkter: der Wert steigt mit Nutzenden derselben Seite, etwa bei WhatsApp (Vorlesung 6).
Netzwerkeffekt, indirekter: der Wert einer Seite steigt mit der anderen Seite, etwa mehr iPhone-Nutzende, mehr Entwickelnde, mehr Apps (Vorlesung 6).
New Product Development (NPD): das lineare Vorgehen planen, bauen, ausliefern, mit Kundenkontakt erst am Ende (Vorlesung 1).
Nudge: eine Gestaltung, die eine Entscheidung in eine Richtung schubst, ohne Optionen zu verbieten; wie stark Nudges wirken, ist umstritten (Vorlesung 7).

O

Opportunity-Formel: Priorisierungs-Heuristik nach Ulwick: Wichtigkeit plus die Lücke zwischen Wichtigkeit und Zufriedenheit, soweit diese positiv ist (Vorlesung 2).
Opt-in / Opt-out: zwei Voreinstellungen für eine Zustimmung: aktiv zustimmen (Opt-in) oder aktiv widersprechen (Opt-out); bei der Organspende macht das den größten Unterschied (Vorlesung 7).
Outcome: ein messbar formuliertes angestrebtes Ergebnis („die Zeit verringern, um …“), kein Feature (Vorlesung 2).
Outcome-Driven Innovation: Ulwicks Methode, systematisch nach Outcomes statt nach Features zu fragen und sie nach Wichtigkeit und Zufriedenheit zu bewerten (Vorlesung 2).

P

PBC (Public Benefit Corporation): US-Rechtsform, die neben dem Gewinn ein erklärtes Gemeinwohlziel verfolgt; OpenAI baute sich 2025 in eine PBC um (Rückblick).
Penetration: Einstiegspreis-Strategie mit niedrigem Startpreis, um schnell Marktanteil und Menge zu holen (Vorlesung 7).
Pipeline: Unternehmenstyp, der linear veredelt: einkaufen, bearbeiten, verkaufen; das Gegenstück zur Plattform (Vorlesung 6).
Pivot: ein bewusster Strategiewechsel auf Basis von Gelerntem, kein planloses Herumprobieren (Vorlesung 1).
Plattform: vermittelt zwischen zwei oder mehr Seiten und besitzt die Ware oft gar nicht; sie wächst über Teilnehmende, nicht über den eigenen Absatz (Vorlesung 6).
Product-Market-Fit: ein Produkt, das ein echtes Kundenproblem so löst, dass Kundschaft dafür zahlt und bleibt (Vorlesung 1).
Prompt: die Eingabe an ein KI-Modell; gute Prompts sind klar, geben Kontext, Beispiele und Constraints (Rückblick).
Prospect Theory: Menschen bewerten nicht Endzustände, sondern Veränderungen gegenüber einem Referenzpunkt, und Verluste wiegen dabei schwerer als Gewinne (Vorlesung 7).
Publikationsbias: die Verzerrung, dass Studien mit starken Effekten eher veröffentlicht werden als Nullergebnisse; korrigiert man dafür, schrumpft der gemessene Nudging-Effekt auf ununterscheidbar von null (Vorlesung 7).

Q

Quarto: Werkzeug, das Text, Code und Ergebnis in einer Datei zusammenhält und daraus Website, Präsentation und PDF erzeugt; diese Website ist selbst Quarto (Rückblick).
Quick Response: Zaras Prinzip der schnellen, vertikal integrierten Lieferkette, die selbst zum Wettbewerbsvorteil wird (Vorlesung 6).

R

radikale Innovation: ein technologischer Sprung, etwa das erste Smartphone mit Touchscreen (Vorlesung 3).
RCT (randomisierte kontrollierte Studie): Studiendesign mit Zufallszuteilung in Trainings- und Kontrollgruppe; erst damit zeigt sich Kausalität statt bloßer Korrelation (Vorlesung 1).
Red Ocean: ein bestehender, umkämpfter Markt, in dem vorhandene Nachfrage verteilt wird (Vorlesung 5).
Referenzpunkt: der Vergleichsmaßstab, meist der Status quo, gegenüber dem Gewinne und Verluste bewertet werden (Vorlesung 7).
Repository: der Projektordner mit Gedächtnis; jeder gespeicherte Stand heißt Commit und trägt eine Notiz, was geändert wurde und warum (Rückblick).
Revenue Streams: Canvas-Baustein: wofür genau die Kundschaft zahlt und über welches Erlösmodell (Vorlesung 4).
Runway: die verbleibende Zeit, bis die Kasse leer ist: Kassenbestand geteilt durch den monatlichen Burn (Vorlesung 4).

S

Schwerpunkt: ab dem fünften Semester wählt ihr einen von acht Schwerpunkten, in denen ihr euer Studium vertieft (Vorlesung 1).
SDG (Sustainable Development Goals): die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen; SDG 12 steht für nachhaltigen Konsum und nachhaltige Produktion (Vorlesung 6).
Seed / Series A, B, C: die Finanzierungsrunden eines Startups nach Reifegrad: Seed ganz am Anfang, danach Series A, B und C mit jeweils größerem Volumen (Vorlesung 3).
Signifier: ein sichtbarer Hinweis darauf, wo und wie man handeln kann; wie die Affordanz von Don Norman geprägt (Vorlesung 3).
Skaleneffekt: mit steigender Menge verteilen sich die Fixkosten auf mehr Einheiten, die Stückkosten sinken; bei personengebundener Leistung greift das kaum (Vorlesung 4).
Skimming: Einstiegspreis-Strategie mit hohem Startpreis, der später gesenkt wird; sie setzt einen vorhandenen Premiummarkt voraus (Vorlesung 7).
SPAC: eine Mantelgesellschaft, über deren Fusion ein Unternehmen ohne klassischen Börsengang an die Börse kommt (Tutorium 1).
Speed Trap: das Scheitermuster der Spätphase: zu schnell skaliert, bevor das Geschäft tragfähig ist (Vorlesung 1).
STiNE: das Studien-Infonetz der Universität Hamburg; darüber laufen Anmeldung zur Veranstaltung und zur Klausur (kursübergreifend).
Strategy Canvas: Diagramm der Wettbewerbsfaktoren einer Branche und der Investitionsstärke je Anbieter; eine andere Kurve als alle bedeutet einen eigenen Markt (Vorlesung 5).
Survivorship Bias (Überlebenden-Verzerrung): sichtbar sind nur die Erfolge, die Gescheiterten fehlen in der Stichprobe; deshalb wirken im Rückblick Entscheidungen offensichtlich, die es vorher nicht waren (Vorlesung 1).

T

Token: die Texteinheit, in die ein Sprachmodell Ein- und Ausgabe zerlegt; KI-Anbieter rechnen die Nutzung ihrer Modelle nach Token ab (Rückblick).

U

UG: Rechtsform ab 1 € Stammkapital mit beschränkter Haftung und Rücklagenpflicht (Vorlesung 4).
Ultimatum-Spiel: ein Betrag, ein Aufteilungsvorschlag, und bei Ablehnung bekommen beide nichts; Menschen lehnen Geld ab, um Unfairness zu bestrafen (Vorlesung 7).
UX (User Experience): das Nutzererlebnis; Nokia verlor den Markt nicht an fehlende Technik, sondern an ein besseres Nutzererlebnis der Konkurrenz (Vorlesung 3).

V

Value Proposition: Canvas-Baustein: welchen konkreten Nutzen ihr stiftet und welchen Kundenjob ihr besser löst als die Alternativen (Vorlesung 4).
variable Kosten: Kosten, die mit jeder zusätzlichen Einheit anfallen, etwa Material, Verpackung und Versand (Vorlesung 4).
VC (Venture Capital): Kapital von Investorinnen und Investoren gegen Unternehmensanteile: schnelles Wachstum möglich, dafür weniger Kontrolle und Mitsprache (Vorlesung 4).
Verlustaversion: Verluste wiegen schwerer als gleich große Gewinne, als Faustregel rund doppelt so schwer (Vorlesung 7).
Versionskontrolle: eine Zeitmaschine für Dateien: Stände werden mit Notiz gespeichert, und die Historie zeigt, wer wann was geändert hat (Rückblick).

W

Winner-take-most: die Tendenz, dass eine Plattform einen Markt dominiert, weil alle dorthin gehen, wo schon alle sind; ein Gesetz ist das nicht (Vorlesung 6).

Z

zweiseitiger Markt: ein Markt, auf dem eine Plattform nicht den Preis allein, sondern die Preisstruktur zwischen zwei voneinander abhängigen Gruppen setzt; deshalb kann eine Seite gratis bleiben (Vorlesung 6).

Das Glossar ist eine Nachschlagehilfe: Maßgeblich bleibt, wie die Vorlesung die Begriffe im Zusammenhang einführt und an Fällen anwendet.