Towards Conducting Viable Competitor Analysis in Early-Stage Startups: A Design Science Approach

In der Dissertation wird ein Design Science Research (DSR) Projekt entwickelt und durchgeführt im Hinblick auf die Forschungsfrage „Wie können early-stage Startups eine geeignete Wettbewerbsanalyse durchführen?“
Die Folgen der Formulierung oder Umsetzung einer Geschäftsstrategie ohne Berücksichtigung relevanter Wettbewerbsinformationen können verheerend sein. Dies gilt nicht nur für etablierte Unternehmen, sondern insbesondere auch für Startups. Während es jedoch viele Methoden zur Durchführung von Wettbewerbsanalysen (CA) in etablierten Unternehmen gibt, wurde die Aufgabe der CA in der Entrepreneurship-Literatur bisher weitestgehend vernachlässigt.
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DSR ist ein insbesondere aus der Wirtschaftsinformatik bekannter Forschungsansatz, der vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten in der Management- und speziell in der Entrepreneurship-Forschung verspricht. Dabei zielt DSR darauf ab, aktuelle Gegebenheiten nicht nur theoretisch und empirisch zu erfassen, sondern auch durch die Entwicklung angemessener Artefakte, wie beispielsweise Methoden oder Werkzeuge, auf relevante Bedürfnisse einzugehen.
Im Rahmen der Arbeit wird entlang von Richtlinien für die Umsetzung und Evaluierung guter Designforschung ein tiefes Verständnis des Problems aufgebaut und eine breite Wissensbasis aufgebaut, Anforderungen abgeleitet, ein Lösungsraum definiert und in drei Zyklen vier Versionen des Artefakts entwickelt und bewertet. Dieser Prozess umfasst verschiedene wissenschaftliche Methoden, wie eine systematische und ergänzende Literaturanalyse, sechs Experteninterviews und 38 Fallstudien. Das entwickelte Artefakt, namentlich das Competitor Analysis Framework, ist ein Arbeitswerkzeug, das die Durchführung einer geeigneten CA durch einen strukturierten und klar geführten Prozess der Wettbewerberidentifikation und -analyse für Startups im Frühstadium unterstützt. Im Rahmen der Arbeit werden die Funktionen, die Struktur, die begünstigenden Umweltbedingungen und die Auswirkungen des Artefakts erarbeitet.
Theoretische und praktische Implikationen werden diskutiert und zukünftige Forschungsfelder dargestellt.

The consequences of formulating or implementing a business strategy without the benefit of actionable and properly judged competitive intelligence can be dire and may lead to business failure. This is not only valid for established companies but also for startups in particular. However, whereas methods and tools to perform competitor analysis (CA) in established companies are abundant, the CA task has been more or less neglected in the entrepreneurial literature.
Hence, this thesis seeks to answer the research question: How can early-stage startups conduct a viable CA? Given that purpose, a Design Science Research (DSR) project is executed, which aims to develop an artefact to support entrepreneurial teams in early-stage startups to perform a viable CA taking into account their specific requirements. ... mehrDSR is a research approach known in particular from information systems that bodes well for promising applications in management and especially in entrepreneurship research. DSR's aim is not only to capture current conditions theoretically and empirically, but also to respond to relevant needs by developing appropriate artefacts, such as methods or tools.
Following established guidelines for the implementation and evaluation of good design research a deep understanding of the problem and a broad knowledge base is built up, requirements are derived, a solution space is defined, and four versions of the artefact are developed and evaluated in three iteration cycles. This process includes various methods selected and applied according to scientific principles, such as a systematic and additional textbook literature analysis, six expert interviews and 38 case studies. The developed artefact, namely the Competitor Analysis Framework, is a working tool that supports conducting a viable CA through a structured and clearly guided process of competitor identification and analysis for early-stage startups. Structure, function, environment and effects of the framework are described.
Theoretical and practical implications are discussed and future research areas outlined.