Projektseminar Customer & Marketing Analytics (Master)

Übersichtsgraphik Schritte von der Strategie bis zur Technologie

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 unterstützt 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

Digitale Transformation bietet den Unternehmen die wertvolle Gelegenheit manuelle Prozesse in Kerngeschäftsfunktionen wie Finanzen und Personal zu automatisieren. Dabei haben die zugrundeliegenden digitalen Transformationsprogramme in der Regel eine sehr lange Laufzeit und bestehen aus mehreren hintereinander geschalteten IT-Investmentprojekten. Der Nutzen, die Kosten und die Laufzeit dieser IT-Investmentprojekte sind ungewiss und die einzelnen Projekte sind auch untereinander abhängig. Durch die zeitliche Abhängigkeit dieser erhalten Projektmanager oft Information während der Laufzeit des Transformationsprogramms, welche sich auf verschiedene Charakteristika (z.B. Ressourcen) von IT-Investmentprojekten und somit auf deren ursprüngliche Planung auswirken. So ist es häufig zu beobachten, dass IT-Investmentprojekte nochmal neu geplant und bewertet werden. Diese Managementflexibilitäten sollten bei der Planung von digitalen Transformationsprogrammen berücksichtigt werden. Eine Möglichkeit ist es diese mit Hilfe von Realoptionen zu bewerten. Im Rahmen dieses Seminars sollen die verschiedenen Charakteristika von IT-Investmentprojekten und deren Bewertungsmethoden identifiziert werden. Im praktischen Teil soll dann ein Bewertungsansatz ausgewählt und beispielhaft auf ein konkretes IT-Investmentprojekt angewendet werden. (Kontakt: Stefan Napirata)

Immer mehr Online Plattformen verwenden sogenannte „Digital Nudging“ Techniken. Hierbei werden gezielt Designelemente verwendet, um das Verhalten des Nutzers bzw. Konsumenten in einer digitalen Entscheidungsumgebung in eine bestimmte Richtung zu lenken. In diesem Projekt soll der Fokus auf dem Einsatz von „Digital Nudging“ auf e-commerce Plattformen liegen und dabei sollen Möglichkeiten zur Anwendung im Kontext der Steigerung der Spendenbereitschaft identifiziert werden. Zunächst soll der aktuelle Stand der Forschung zum Thema „Digital Nudging“ auf e-commerce Plattformen analysiert werden und welchen Zweck diese verfolgen. Im Praxisteil des Projekts sollen die Auswirkungen einer ausgewählten „Digital Nudging“ Technik zur Steigerung der Spendenbereitschaft auf e-commerce Plattformen mithilfe eines zu implementierenden Online-Experiments untersucht werden. (Kontakt: Andrea Wrabel)

Während die Kosten für Werbung bekannt sind, ist der Anteil einzelner Marketingaktivitäten an Kaufentscheidungen und folglich am erzielten Umsatz zunächst unklar. Marketing Attribution verfolgt das Ziel, Umsätze den verschiedenen Marketingaktivitäten zuzuordnen, um die Effizienz des Marketings zu bestimmen und zu steuern.

In Zeiten des digitalen Marketings können Interaktionen von Nutzern mit einzelnen Marketingkanälen über Cookies nachvollzogen werden. Diese Daten bieten die Basis für den Einsatz fortschrittlicher KI / Maschine Learning Methoden. In diesem Projekt soll der aktuelle Stand der Forschung in diesem Bereich recherchiert werden. Anschließend soll in einem praktischen Projekt eine geeignete Marketing Attribution Methode aus dem Bereich KI / Maschine Learning auf einen realen Datensatz angewendet und evaluiert werden. Programmierkenntnisse (z.B. R/Python) sind für dieses Thema von Vorteil. (Kontakt: Kilian Züllig)

Heutzutage nutzen Unternehmen immer mehr die Möglichkeit Werbung im Internet zu schalten. Durch das Tracking der Interaktionen von Kunden mit den einzelnen Marketingaktivitäten können Unternehmen das Kaufverhalten der Kunden analysieren und somit die Effektivität der einzelnen Marketingaktivitäten bestimmen. Die Herausforderung liegt dabei eine akkurate Zuordnung des Umsatzes auf die einzelnen Marketingaktivitäten vorzunehmen. Diese Zuordnung nennt man auch eine Marketing Attribution Strategie. Oftmals ist es nicht nur eine einzelne Aktivität, die den Kunden zum Kauf bewegt, sondern es gibt vielmehr komplexe Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Aktivitäten, die ein Kunden vor dem Kauf durchläuft, die vom Unternehmen berücksichtigt werden müssen, um eine effektive Marketing Attribution Strategie zu entwickeln. Spieltheoretische Ansätze sind dabei eine Möglichkeit diese Abhängigkeiten zu berücksichtigen. Im Rahmen dieses Seminars soll die Funktionsweise der Spieltheorie im Bereich der Marketing Attribution erläutert und bestehende spieltheoretische Ansätze identifiziert werden. Im praktischen Teil des Seminares soll mit Hilfe der Spieltheorie eine Marketing Attribution Strategie basierend auf einem realen Datensatz entwickelt und analysiert werden. Programmierkenntnisse (z.B. R/Python) sind für dieses Thema von Vorteil. (Kontakt: Stefan Napirata)

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. (Kontakt: Stefanie Erlebach)

Recommender Systeme können Nutzern helfen den Informationsüberfluss zu bewältigen, dem sie durch das scheinbar unbegrenzte Angebot im Online-Shopping ausgesetzt sind. Viele Arbeiten in diesem Bereich konzentrieren sich jedoch auf die Funktionalität solcher Systeme und vernachlässigen dabei das Nutzererlebnis und die Nutzerakzeptanz. Ein Ansatz, um Vertrauen und Benutzerfreundlichkeit von Recommender Systemen zu steigern ist der Einsatz von anthropomorphen Elementen wie der humanoiden Verkörperung des Systems durch ansprechende Avatare. In diesem Projekt soll der aktuelle Stand der Forschung in diesem Bereich recherchiert werden. Anschließend sollen ausgewählte Designentscheidungen mit Hilfe eines (Online-) Experiments evaluiert werden. (Kontakt: Kilian Züllig)

Dozierende

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

Inhaltliche Informationen

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.

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.

Je nach Themengebiet wird individuelle Literatur empfohlen.

Organisatorische Informationen

Nächster Veranstaltungsbeginn: SoSe 2022

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: 4

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

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.

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