Literatur

Empfohlene Bücher zum Einstieg

Diese drei Bücher begleiten die Kernideen der Vorlesung und eignen sich als freiwillige Hintergrundlektüre: gut lesbar, keine Vorkenntnisse nötig. Prüfungsrelevant ist ausschließlich der Vorlesungsstoff, nicht der Inhalt dieser Bücher.

Eisenmann, T. (2021). Why Startups Fail: A New Roadmap for Entrepreneurial Success. Currency. Das Buch hinter den Scheitermustern aus Vorlesung 1 (Speed Trap, Cascading Miracles, False Start …). Es liefert die vollständigen Fallgeschichten zu jedem Muster. Wer wissen will, warum gut finanzierte Startups mit fähigen Teams trotzdem scheitern, liest hier weiter.

Ries, E. (2011). The Lean Startup. Crown Business. Die Quelle des Vokabulars aus den Vorlesungen 1 und 2: Build–Measure–Learn, Minimum Viable Product, Pivot. Kurzweilig geschrieben; in der Vorlesung ordnen wir ein, was davon empirisch belastbar ist und was Praktiker-Heuristik bleibt.

Parker, G. G., Van Alstyne, M. W., & Choudary, S. P. (2016). Platform Revolution. W. W. Norton. Die zugängliche Buchfassung der Plattform-Forschung hinter Vorlesung 6: Netzwerkeffekte, zweiseitige Märkte, warum Plattformen klassische Pipelines verdrängen, und warum die größten Unternehmen der Welt heute Plattformen sind.

Alle drei sind als E-Book und Hörbuch verfügbar; die Universitätsbibliothek hält gedruckte Exemplare bzw. beschafft sie auf Anfrage.

Als deutschsprachiges BWL-Standardlehrbuch zum Nachschlagen der Grundbegriffe eignet sich außerdem Vahs, D. & Schäfer-Kunz, J.: Einführung in die Betriebswirtschaftslehre (Schäffer-Poeschel, jeweils neueste Auflage). Auch dieses Buch ist freiwillig und nicht prüfungsrelevant.

Literatur je Vorlesung

Hier findet ihr die zentralen Quellen jeder Vorlesung, eine Auswahl und keine vollständige Liste. „Grundlage der Vorlesung“ sind die Texte, auf denen die Vorlesung direkt aufbaut; „Zum Vertiefen“ ist für alle, die ein Thema weiter durchdringen wollen. Ihr müsst nichts davon für die Klausur lesen; prüfungsrelevant ist der Vorlesungsstoff. Ein Klick auf eine Quelle führt zum vollständigen Eintrag im Quellenverzeichnis am Seitenende.

Einige Artikel erscheinen in der Harvard Business Review (HBR) oder in kostenpflichtigen Fachdatenbanken. Wo das so ist, steht ein Hinweis dabei: Den Volltext erreicht ihr mit eurem Uni-Login über die Zugänge der Bibliothek.

Vorlesung 1: Warum Produkte scheitern

Grundlage der Vorlesung

  • Eisenmann (2020): die Befragung von 470 Startup-Gründungen, aus der die empirische Basis für Eisenmanns Arbeit stammt: Unter anderem sagt eine optimale Pivot-Rate das Bewertungswachstum voraus, die Gründerpersönlichkeit nicht. Die sechs Scheitermuster selbst stehen im HBR-Artikel „Why Start-ups Fail“ (2021) und im Buch, nicht in diesem Working Paper.
  • Ries (2011): das Standardwerk zu Build–Measure–Learn, MVP und Pivot; Quelle des Vokabulars der Vorlesung.
  • Blank und Eckhardt (2024): Lean Startup als handlungsleitende Theorie des Gründens: die akademische Einordnung der Praktiker-Methode.

Zum Vertiefen

  • Camuffo u. a. (2020): der randomisierte Kontrollversuch, der zeigt, dass Teams mit „wissenschaftlichem“ Vorgehen besser entscheiden.
  • Victory u. a. (2021): belastbare Scheiterraten für Konsumgüter (rund 25 % nach einem, 40 % nach zwei Jahren) statt der „90 %“-Folklore.
  • Castellion und Markham (2013): woher der überzogene Scheiterraten-Mythos stammt und warum er sich hält.

Vorlesung 2: Die Kundschaft verstehen

Grundlage der Vorlesung

  • Christensen u. a. (2016): die Standardfassung der Jobs-to-be-Done-Theorie. HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).
  • Ulwick (2002): Ursprung der Outcome-Driven Innovation und der Opportunity-Formel. HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).
  • Kohavi u. a. (2020): Standardreferenz für vertrauenswürdige A/B-Tests.

Zum Vertiefen

  • Dahan und Hauser (2002): Konzepttests und „Virtual Customer“-Methoden. Eine Idee billig testen, bevor man sie baut.
  • Diehl und Stroebe (1987): warum Einzel- der Gruppen-Ideenfindung überlegen ist (Brainstorming-Mythos).

Vorlesung 3: Design Thinking & Innovation

Grundlage der Vorlesung

  • Micheli u. a. (2019): Design Thinking als Bündel von Praktiken, systematisch aufgearbeitet (statt als festes Verfahren).
  • Christensen (2008): The Innovator’s Dilemma. Warum gut geführte Marktführer gerade dann scheitern, wenn sie alles „richtig“ machen.

Zum Vertiefen

  • Christensen u. a. (2015): Christensens spätere Präzisierung. Disruption ist ein Prozess, kein einzelnes Ereignis. HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).
  • Lucas und Goh (2009): Kodak als peer-reviewter Anker. Die Technik wurde nicht verpasst (Kodak entwickelte und patentierte viele Komponenten der Digitalfotografie); mittleres Management, Kultur und eine starre, bürokratische Struktur verhinderten die schnelle Reaktion.
  • Vuori und Huy (2016): Nokia, wo Angst und Fehlkommunikation im Management die Reaktion lähmten.

Vorlesung 4: Geschäftsmodelle, Wert & Geld

Grundlage der Vorlesung

  • Teece (2010): das Geschäftsmodell als Logik, wie ein Unternehmen Wert schafft, liefert und abschöpft.
  • Osterwalder und Pigneur (2010): der Business Model Canvas mit seinen neun Bausteinen.
  • Gassmann u. a. (2013): die Systematik der Geschäftsmodell-Muster (Two-Sided Market, Freemium, Razor and Blade, Long Tail, Lock-in). Ein Muster namens „Plattform“ führen die 55 Muster nicht; der Kurs benennt das Two-Sided-Market-Muster so.

Zum Vertiefen

  • Massa u. a. (2017): die drei Bedeutungen von „Business Model“ und warum man sie sauber trennen muss.
  • Foss und Saebi (2017): Überblick zur Geschäftsmodell-Innovation als Brücke zu den späteren Vorlesungen.

Vorlesung 5: Wettbewerb & Strategie

Grundlage der Vorlesung

  • Kim und Mauborgne (2004): Blue Ocean Strategy, also dem Wettbewerb ausweichen statt ihn zu schlagen. HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).
  • Golder und Tellis (1993): die historische Analyse mit überlebensbias-korrigierten Daten. Pioniere scheitern öfter, als der Mythos sagt.
  • Nalebuff und Brandenburger (1997): Coopetition, und warum „Business is War“ oft die falsche Metapher ist.

Zum Vertiefen

  • Dixit und Nalebuff (2008): Spieltheorie in Geschichten, ohne Formeln. Commitment, Glaubwürdigkeit, Preiskämpfe.
  • Lieberman und Montgomery (1988): die klassische Systematik der First-Mover-Vorteile und ihrer Grenzen.
  • Suarez und Lanzolla (2005): wann der First-Mover-Vorteil trägt und wann nicht (Tech-Tempo × Markt-Tempo). HBR-Artikel, Volltext via Factiva/Nexis/ABI (Uni-Login).

Vorlesung 6: Transformation & Plattformen

Grundlage der Vorlesung

  • Vial (2019): digitale Transformation als Prozess, der eine Einheit über Kombinationen von Informations-, Rechen-, Kommunikations- und Vernetzungstechnologien verändert: induktiv aufgespannt über acht Bausteine. Die drei Ebenen (Prozesse, Geschäftsmodelle, Branchen), mit denen die Vorlesung arbeitet, sind eine didaktische Aufbereitung in Anlehnung an Vial, keine Systematik aus dem Aufsatz.
  • Rochet und Tirole (2003) und Parker und Van Alstyne (2005): die Ökonomie zweiseitiger Märkte. Es zählt nicht der Preis allein, sondern die Preisstruktur.
  • McIntyre und Srinivasan (2017): direkte vs. indirekte Netzwerkeffekte: warum eine Plattform mit jedem Nutzenden wertvoller wird und warum Netzwerkeffekte allein nicht reichen (die Review stellt ihr Gewicht gegenüber der Plattformqualität ausdrücklich zur Debatte).
  • Ji u. a. (2023): was „Halluzination“ bei KI-Systemen bedeutet und woher sie kommt.

Zum Vertiefen

  • Belleflamme und Peitz (2019): Multihoming, und warum es einer Marktseite nützt und einer anderen schadet.
  • Brynjolfsson u. a. (2025): die Feldstudie zur GenAI-Produktivität. Die größten Gewinne entstehen bei den weniger erfahrenen Kräften.

Vorlesung 7: Launch & Kundenverhalten

Grundlage der Vorlesung

  • Kahneman und Tversky (1979): Prospect Theory mit Referenzpunkten, Verlustaversion und Certainty Effect.
  • Tversky und Kahneman (1981): die Rahmung von Entscheidungen (Framing). Logisch gleich, gefühlt verschieden.
  • Johnson und Goldstein (2003): der Default-Effekt am Beispiel Organspende. Wer die Voreinstellung setzt, prägt das Ergebnis.

Zum Vertiefen

  • Mertens u. a. (2022) und DellaVigna und Linos (2022): die ehrliche Nudging-Debatte. Solider Effekt in der Meta-Analyse, aber deutlich kleiner in echten Behörden-Feldversuchen.
  • Mathur u. a. (2019): Dark Patterns, also manipulative Designmuster von falscher Dringlichkeit bis erschwertem Kündigen.
  • Spann u. a. (2015): Skimming vs. Penetration als zwei Extreme der Einstiegspreis-Strategie.

Rückblick zum Selbststudium

Grundlage der Seite

  • Kasneci u. a. (2023): Chancen und Grenzen von KI im Studium. Nutzen, prüfen, transparent machen.
  • Dell’Acqua u. a. (2026): die „zackige“ Fähigkeitsgrenze der KI, und warum menschliche Prüfung unverzichtbar bleibt.

Zum Vertiefen

  • Noy und Zhang (2023) und Peng u. a. (2023): die Produktivitäts-Evidenz zu Schreib- und Programmieraufgaben (wer profitiert, wer nicht).
  • UNESCO (2023): ergänzender Leitfaden zur kritischen KI-Nutzung in Studium und Forschung.

Quellenverzeichnis

Belleflamme, Paul, und Martin Peitz. 2019. „Platform Competition: Who Benefits from Multihoming?“ International Journal of Industrial Organization 64 (Mai): 1–26. https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2018.03.014.
Blank, Steve, und Jonathan T. Eckhardt. 2024. „The Lean Startup as an Actionable Theory of Entrepreneurship“. Journal of Management 50 (8): 3012–34. https://doi.org/10.1177/01492063231168095.
Brynjolfsson, Erik, Danielle Li, und Lindsey Raymond. 2025. „Generative AI at Work“. The Quarterly Journal of Economics 140 (2): 889–942. https://doi.org/10.1093/qje/qjae044.
Camuffo, Arnaldo, Alessandro Cordova, Alfonso Gambardella, und Chiara Spina. 2020. „A Scientific Approach to Entrepreneurial Decision Making: Evidence from a Randomized Control Trial“. Management Science 66 (2): 564–86. https://doi.org/10.1287/mnsc.2018.3249.
Castellion, George, und Stephen K. Markham. 2013. „Perspective: New Product Failure Rates: Influence of Argumentum Ad Populum and Self-Interest“. Journal of Product Innovation Management 30 (5): 976–79. https://doi.org/10.1111/j.1540-5885.2012.01009.x.
Christensen, Clayton M. 2008. The Innovator’s Dilemma: When New Technologies Cause Great Firms to Fail. Rev., updated, and with a new chapter. The Management of Innovation and Change Series. Harvard Business School Press.
Christensen, Clayton M., Taddy Hall, Karen Dillon, und David S. Duncan. 2016. „Know Your Customers’ ‚Jobs to Be Done‘“. Harvard Business Review, September.
Christensen, Clayton M., Michael E. Raynor, und Rory McDonald. 2015. „What Is Disruptive Innovation?“ Harvard Business Review, Dezember.
Dahan, Ely, und John R. Hauser. 2002. „The Virtual Customer“. Journal of Product Innovation Management 19 (5): 332–53. https://doi.org/10.1111/1540-5885.1950332.
Dell’Acqua, Fabrizio, Edward McFowland, Ethan Mollick, u. a. 2026. „Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality“. Organization Science 37 (2): 403–23. https://doi.org/10.1287/orsc.2025.21838.
DellaVigna, Stefano, und Elizabeth Linos. 2022. „RCTs to Scale: Comprehensive Evidence From Two Nudge Units“. Econometrica 90 (1): 81–116. https://doi.org/10.3982/ECTA18709.
Diehl, Michael, und Wolfgang Stroebe. 1987. „Productivity Loss in Brainstorming Groups: Toward the Solution of a Riddle.“ Journal of Personality and Social Psychology 53 (3): 497–509. https://doi.org/10.1037/0022-3514.53.3.497.
Dixit, Avinash K, und Barry Nalebuff. 2008. The Art of Strategy: A Game Theorist’s Guide to Success in Business & Life. WW Norton & Company.
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Gassmann, Oliver, Karolin Frankenberger, und Michaela Csik. 2013. The St. Gallen Business Model Navigator.
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Kim, W. Chan, und Renée Mauborgne. 2004. „Blue Ocean Strategy“. Harvard Business Review, Oktober.
Kohavi, Ron, Diane Tang, und Ya Xu. 2020. Trustworthy Online Controlled Experiments: A Practical Guide to A/B Testing. 1. Aufl. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108653985.
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Micheli, Pietro, Sarah J. S. Wilner, Sabeen Hussain Bhatti, Matteo Mura, und Michael B. Beverland. 2019. „Doing Design Thinking: Conceptual Review, Synthesis, and Research Agenda“. Journal of Product Innovation Management 36 (2): 124–48. https://doi.org/10.1111/jpim.12466.
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Peng, Sida, Eirini Kalliamvakou, Peter Cihon, und Mert Demirer. 2023. The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv:2302.06590. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.06590.
Ries, Eric. 2011. The Lean Startup: How Today’s Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses. First edition. Crown Business.
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Tversky, Amos, und Daniel Kahneman. 1981. „The Framing of Decisions and the Psychology of Choice“. Science 211 (4481): 453–58. https://doi.org/10.1126/science.7455683.
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Victory, Kirsten, Magda Nenycz-Thiel, John Dawes, Arry Tanusondjaja, und Armando Maria Corsi. 2021. „How Common Is New Product Failure and When Does It Vary?“ Marketing Letters 32 (1): 17–32. https://doi.org/10.1007/s11002-021-09555-x.
Vuori, Timo O., und Quy N. Huy. 2016. „Distributed Attention and Shared Emotions in the Innovation Process: How Nokia Lost the Smartphone Battle“. Administrative Science Quarterly 61 (1): 9–51. https://doi.org/10.1177/0001839215606951.