Seminar Digital Business (Master)

Überblick und Lernziele

Die Emergenz von digitalen Technologien stellt Unternehmen vor die große Herausforderung Ihre Geschäftstätigkeit digital zu transformieren um konkurrenzfähig zu bleiben. Dies kann zum einen erfolgen, indem ein bestehendes Geschäftsmodell zunehmend durch den Einsatz digitaler Technologien unterstütz wird (Digitale Evolution) oder durch die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle basierend auf neuen digitalen Technologien (Digitale Revolution). Beide Dimensionen der digitalen Transformation erfordern ein klares Verständnis und eine strukturierte Herangehensweise, um emergente digitale Technologien zu identifizieren und Geschäftsmodelle, Prozesse und Anwendungssysteme entsprechend zu gestalten.

Im Rahmen des Masterseminars erwerben Studierende die Fähigkeit, ein Thema (vgl. Themenliste) aus dem Bereich des Digital Business zu erarbeiten. Ziel ist es, den Studierenden eine wissenschaftliche Herangehensweise an wirtschaftswissenschaftliche Fragestellungen und Projekte zu vermitteln und ihnen dabei die Möglichkeit zu geben kreativ im Team zu arbeiten. Die Ausarbeitung der Seminarthemen mit anschließender Präsentation und Diskussion der Ergebnisse fördert die rhetorische Fertigkeit und soziale Kompetenz der teilnehmenden Studierenden.

Die Seminarthemen werden in in Gruppen (Gruppengröße: 3 Studierende) ausgearbeitet. Neben der üblichen schriftlichen Ausarbeitung steht hierbei ein praktischer Teil (z.B. in Form einer Datenanalyse oder eines Experiments) im Vordergrund der Gruppenprojekte.
Für die Durchführung des Praxisteils erhalten die Studierenden eine konkrete forschungsnahe Aufgabenstellung und ggf. einen realen Datensatz. Die Studierenden sollen bei der wissenschaftlichen Bearbeitung der Aufgabenstellung sowohl eigene Ideen einbringen als auch existierende Literatur und Methoden zum gewählten Thema berücksichtigen. Zur Bearbeitung der Projekte sind keine Programmierkenntnisse erforderlich. Für einzelne Themen können grundlegende Programmierkenntnisse (z. B. in Python oder R) jedoch von Vorteil sein.

Themen

  • Einsatz von „Scarcity Cues“ auf e-Commerce Plattformen und deren Einfluss auf Konsumenten

    Immer mehr e-Commerce Plattformen verwenden sogenannte „Scarcity Cues“ (z.B. „Nur noch 5 Stück auf Lager“) mit dem Ziel Konsumenten unter Druck zu setzen und deren Kaufentscheidungen zu beeinflussen. In diesem Projekt soll der aktuelle Stand der Forschung zum Thema „Scarcity Cues“ analysiert werden. Dabei soll die Beeinflussung der Kunden durch diese im Vordergrund stehen. Im Praxisteil des Projekts sollen die Auswirkungen verschiedener Scarcity Cues auf Konsumenten mithilfe eines zu implementierenden Online-Experiments in einem ausgewählten Anwendungskontext untersucht werden. 

  • Multi-Touch Attribution - Datenbasierte vs. regelbasierte Ansätze im digitalen Marketing

    In den letzten Jahren wurde das Tracking von sogenannten Customer Journeys im Internet immer einfacher. Eine Customer Journey beschreibt die Marketingaktivitäten, die ein Kunde durchläuft, bevor das beworbene Produkt gekauft wird. Eine Zuordnung der erzielten Umsätze auf die einzelnen Marketingaktivitäten stellt hierbei eine große Herausforderung dar. Aber gerade diese Zuordnung ist essenziell, um optimale Marketingentscheidungen treffen zu können. Hierzu soll im Rahmen dieses Projektes anhand eines Datensatzes untersucht werden, inwiefern die neuen, datenbasierten Ansätze die regelbasierten Ansätze übertreffen.

  • Online Recommendation Agents - Nutzerakzeptanz von Conversational Agents

    Mit der fortschreitenden Digitalisierung gewinnen Recommender Systeme im Kaufprozess von Kunden zunehmend an Bedeutung. Immer mehr e-Commerce Plattformen setzten dabei für die Empfehlung von Produkten sogenannte Conversational Agents (z.B. „Chatbots“) ein, die mit Kunden interagieren und kommunizieren. Damit  Conversational Agents effektiv für Produktempfehlungen eingesetzt werden können, spielt das Vertrauen und die Nutzerakzeptanz von Kunden eine zentrale Rolle. In diesem Projekt soll der aktuelle Stand der Forschung zum Thema Nutzerakzeptanz von Conversational Agents analysiert werden. Dabei sollen insbesondere die Eigenschaften und Merkmale von Conversational Agents im Vordergrund stehen, welche die Nutzerakzeptanz von Kunden beeinflussen. Im Praxisteil des Projekts soll mithilfe von Dialogflow ein beispielhafter Conversational Agents implementiert werden, der für die Produktempfehlung im Kaufprozess von Kunden eingesetzt werden kann.

  • Review-based Recommendation Agents - Produktempfehlungen auf Basis von Kundenrezensionen

    Kundenrezensionen enthalten in der Regel zusätzliche Informationen wie Emotionen und nutzergenerierte Bewertungen, die über die von Herstellern und Verkäufern kommunizierten Produkteigenschaften hinausgehen. Diese Informationen können genutzt werden, um Produktempfehlung zu generieren. In diesem Projekt soll der aktuelle Stand der Forschung zu Kundenrezensionen im Bereich Recommendation Agents analysiert werden. Dabei soll insbesondere untersucht werden, wie Informationen aus Kundenrezensionen genutzt werden können, um beispielsweise Nutzer- oder Produktprofile zu generieren. Anschließend sollen identifizierte Ansätze aus der Literatur auf einem Datensatz mit Kundenrezensionen angewendet werden. 

Dozierende

Prof. Dr. Steffen Zimmermann, Institut für Business Analytics
Prof. Dr. Steffen Zimmermann
Andrea Wrabel, Institut für Business Analytics
Andrea Wrabel
Stefanie Erlebach, Institut für Business Analytics
Stefanie Erlebach
Stefan Napirata, Institut für Business Analytics
Stefan Napirata
Kilian Züllig, Institut für Business Analytics
Kilian Züllig

Inhaltliche Informationen

  • Lernziele

    Studierende erwerben im Rahmen dieses Moduls die Fähigkeit, ein Thema aus dem Bereich des Digital Business selbständig und nach wissenschaftlichen Kriterien zu erarbeiten. Die Bearbeitung der Seminararbeit mit anschließender Präsentation und Diskussion der Ergebnisse fördert die rhetorische Fertigkeit und soziale Kompetenz der teilnehmenden Studierenden.

  • Modulplanung

    Die angebotenen Themen beziehen sich im Besonderen auf betriebswirtschaftlichen Interessen bzw. fallen in aktuelle Forschungsprojekte des Instituts und weisen einen inhaltlichen Bezug zu Fragestellungen aus der Praxis auf.

  • Literatur

    Je nach Themengebiet wird individuelle Literatur empfohlen.

Organisatorische Informationen

  • Zeit und Ort

    Nächster Veranstaltungsbeginn: SoSe 2021 

    Ort:  Online - alle weiteren Informationen auf Moodle

    Termine: 

    • Abgabe der Seminararbeiten: Termin wird rechtzeitig bekannt gegeben
    • Endpräsentation: Zeitpunkt und Ort werden rechtzeitig bekannt gegeben
  • ECTS-Punkte und Lehrform

    ECTS: 4

    Seminar (2 SWS) (Schriftliche Hausarbeit, Präsentationsunterlagen und Präsentation im Rahmen eines Seminarvortrags)

  • Bewertungsmethode

    Die Vergabe der Leistungspunkte erfolgt aufgrund der vollständigen Bearbeitung eines übernommenen Themas (Vortrag und schriftliche Ausarbeitung) sowie der Beteiligung an der Diskussion. Die Anmeldung zur Prüfung setzt keinen Leistungsnachweis voraus.

    Die Modulnote entspricht dem Ergebnis der Modulprüfung. Die Note der Modulprüfung ergibt sich aus den Noten der schriftlichen Ausarbeitung und der Präsentation. Im Transcript of Records wird die errechnete Note für die Modulprüfung als eine Prüfungsleistung eingetragen und ausgewiesen.

  • Schwerpunkt und Studiengänge

    Schwerpunktfächer: Das Seminar eignet sich besonders für Studierende, welche am Institut für Business Analytics ihre Abschlussarbeit schreiben wollen.

    Studiengänge: M.Sc. Wirtschaftswissenschaften, M.Sc. Wirtschaftsmathematik, M.Sc. Wirtschaftschemie, M.Sc. Wirtschaftsphysik und Studiengänge mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften