Modul


Allgemeine Informationen
Marketingmethoden
Marketing methods
MARK.02
MarkMeth-01-BA-M
Prof. Dr. Stehmann, Julia (julia.stehmann@haw-kiel.de)
Prof. Dr. Stehmann, Julia (julia.stehmann@haw-kiel.de)
Wintersemester 2024/25
1 Semester
In der Regel jedes Semester
Deutsch
Studiengänge und Art des Moduls (gemäß Prüfungsordnung)
Studiengang Vertiefungsrichtung Schwerpunkt Modulart Fachsemester
B.A. - BWL Online - Betriebswirtschaftslehre Online Wahlmodul
B.A. - BWL Online TZ - Betriebswirtschaftslehre Online Teilzeit Wahlmodul
B.A. - BWL BA - Betriebswirtschaftslehre Marketing Verpfl. Wahlmodul, PVO §3
B.A. - BWL - Betriebswirtschaftslehre (letzte Aufnahme SoSe 2024) Wahlmodul
B.Sc. - WINF 7 Sem. - Wirtschaftsinformatik (7 Sem.) Wahlmodul
B.Sc. - WINF - Wirtschaftsinformatik (6 Sem.) Wahlmodul

Kompetenzen / Lernergebnisse
Kompetenzbereiche: Wissen und Verstehen; Einsatz, Anwendung und Erzeugung von Wissen; Kommunikation und Kooperation; Wissenschaftliches Selbstverständnis/Professionalität.
Die Studierenden verstehen die zentrale Rolle von Big Data im Marketing, sowohl für kurzfristige Marketingentscheidungen als auch für die Entwicklung langfristiger Marketingstrategien. Sie erlangen Kenntnisse über Schlüsselmethoden und -techniken zur strategischen Marketinganalyse, bewerten deren Einsatzmöglichkeiten, interpretieren die Ergebnisse und sind sich der Grenzen dieser Techniken bewusst. Zudem sind die Studierenden in der Lage, qualitative Forschung von quantitativer Forschung zu unterscheiden und kennen deren unterschiedliche Zielsetzungen, Vorgehensweisen und Auswertungsmöglichkeiten.
Anhand von Fallstudien und Datensätzen wenden die Studierenden geeignete Analysetechniken des Marketings an, fassen komplexe Daten zu aussagekräftigen Erkenntnissen zusammen und leiten daraus betriebswirtschaftliche Implikationen für Unternehmen ab. Dabei identifizieren sie Marktchancen und treffen datenbasierte Marketingentscheidungen, die sie in strategische Maßnahmen umsetzen. Die Studierenden sind in der Lage, ihr erworbenes Wissen auf andere, reale Lebenssituationen zu übertragen.
Die Studierenden erläutern und diskutieren komplexe Marketingprobleme im Unterricht und in Präsentationen. Sie erarbeiten auf der Basis von theoretischem und methodischem Wissen eine fundierte Argumentation für eigene Lösungsansätze und sind in der Lage, diese der Öffentlichkeit und auch Laien klar und verständlich zu vermitteln. Sie arbeiten in interdisziplinären Teams zur Lösung komplexer Marketingprobleme.
Die Studierenden können komplexe datenbezogene Aufgaben selbstständig und in Gruppen bearbeiten. Sie reflektieren ihre eigenen Fähigkeiten, Fertigkeiten und Kompetenzen in theoretischer und praktischer Hinsicht, was zur Entwicklung ihrer beruflichen Identität beiträgt. Zudem sind die Studierenden in der Lage, kritisch über die Ethik und Integrität von Marketingmethoden und -techniken zu reflektieren und die Relevanz sowie Limitationen verschiedener Marketingmethoden in der Praxis zu beurteilen.
Angaben zum Inhalt
In diesem Modul lernen die Studierende die Grundlagen des datengetriebenen Marketings kennen. Anhand praktischer Fallstudien und relevanter Datensätzen, die verschiedene Phasen der Kundenreise (Customer Journey) abdecken, vertiefen sie ihre Fähigkeiten in Analyse und Diskussion. Sie werden mit aktuellen Analysewerkzeugen und -techniken vertraut gemacht und entwickeln analytische Fähigkeiten, die in der modernen Geschäftswelt von großer Bedeutung sind. Während des gesamten Moduls wenden die Studierenden das Gelernte an, indem sie eigene Projekte und Datenanalysen durchführen und die Ergebnisse mithilfe von Programmen wie Excel, Jamovi, SPSS und R darstellen.

1. Einführung in das Datenmanagement für Marketingzwecke
2. Big Data im Marketing und Vorgehensweise bei Marketing-Analytics-Projekten
3. Beschreibung und Visualisierung von Kunden- und Marktdaten
4. Verständnis und Anwendung statistischer Analysemethoden zur Generierung von Customer Insights
5. Analyse von Kundenverhaltensmustern und Methoden der Kundensegmentierung
6. Strategische Marketingentscheidungen

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Backhaus, K. et al. (2023): Multivariate Analysemethoden - eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer Gabler.
Chapman, C., & McDonnell Feit, E. (2019): R for Marketing Research and Analytics, 2nd Edition, Cham: Springer.
Field, A., Miles, J., & Field, Z (2012).: Discovering Statistics Using R, London: Sage.
Gehrau, V., Maubach, K., & Fujarski, S. (2022): Einfache Datenauswertung mit R: Eine Einführung in uni- und bivariate Statistik sowie Datendarstellung mit RStudio und R Markdown, Wiesbaden: Springer VS.
Halfmann, M., & Schüller, K. (2022): Marketing Analytics, Wiesbaden: Springer Gabler.
Kronthaler, F., & Zöllner, S. (2021): Data Analysis with RStudio: An easygoing introduction, Berlin: Springer Spektrum.
Malhotra, N. K., Nunan, D., & Birks, D. F. (2020): Marketing Research: Applied Insight, 6th edition, Pearson UK.
Lehrformen der Lehrveranstaltungen
Lehrform SWS
Lehrvortrag + Übung 4
Arbeitsaufwand
4 SWS
5,0 Leistungspunkte
48 Stunden
102 Stunden
Modulprüfung
Erfolgreiche Teilnahme an den Modulen Marketing und Strategisches Management.
Prüfungsform Dauer Gewichtung wird angerechnet gem. § 11 Absatz 2 PVO Benotet Anmerkung
Präsentation 100 %