Retail Marketing Management
Kurs 4060

Retail Marketing Analytics

Data-Driven Marketing hat in den vergangenen Jahren aufgrund der Digitalisierung und der einfachen Verfügbarkeit großer Datensätzen kontinuierlich an Bedeutung gewonnen und hat sich zu einem festen Bestandteil des modernen Marketings entwickelt. Insbesondere im Online-Handel können Daten zur Verbesserung der Marketingaktivitäten erfasst und ausgewertet werden. Aber auch im stationären Handel ist die Auswertung von Daten z.B. durch Kundenkarten eine wichtige Grundlage für Marketingentscheidungen. Mit Hilfe geeigneter Analysemethoden kann so die Effektivität von Marketingmaßnahmen quantifiziert werden, um Handlungsempfehlungen für Marketingmanager zu generieren. Um dieses Potential nutzbar zu machen, ist jedoch ein fundiertes Verständnis von modernen Analysemethoden und deren Implementierungen mittels State-of-the-art Software erforderlich.

Dieser Kurs vermittelt Studierenden die Theorien, Prozesse und Analysemethoden eines modernen, datengetriebenen Marketingansatzes. Durch praktische Anwendungen der Methoden in verschiedenen Kontexten, wird ein direkter Praxisbezug geschaffen, um die Relevanz für verschiedene Anwendungen, wie zum Beispiel der Marketing-Mix Planung, Marktsegmentierung, Markenpositionierung und Neuproduktentwicklung zu veranschaulichen.

Kurs 5039

KonsumentInnenverhalten (Kurs 3, Kurs 4 oder Kurs 5)

Marketing & Sales for the Future (Kurs 3, Kurs 4 oder Kurs 5)

Retail Marketing Consulting Projekt (Kurs 3, Kurs 4 oder Kurs 5)

Data-based storytelling (Kurs 3, Kurs 4, Kurs V)

Die Relevanz von Daten nimmt im Handel stetig zu. Moderne Unternehmen sammeln riesige Kundendatensätze und hoffen daraus ihre Unternehmensstrategie zu verbessern. Letzteres birgt jedoch einige Herausforderungen. Mangelnde Expertise in der Datenkommunikation bedeutet oft, dass relevante Erkenntnisse zwischen der Data Science-Abteilung und der Unternehmensspitze verloren gehen.

In diesem Kurs erhalten Studierende einen Einblick in das Zusammenspiel von Daten, Erzählungen und Visualisierung, und lernen, wie man datenbasierte Erkenntnisse effektiv an ein Publikum vermittelt, das mit dem Fachjargon der Statistik und des maschinellen Lernens nicht vertraut ist.

Der Kurs wird mit einer Kombination aus interaktiven Vorlesungen, Diskussionen, Fallanalysen, und Präsentationen der Studierenden unterrichtet. Die Theorien werden durch eine Case Study, die von den Studenten präsentiert wird, gefestigt. Ziel ist es, eine offene Lernumgebung zu schaffen, die zum Ausprobieren, zu Diskussionen und zur Entwicklung praktischer Fähigkeiten für datengesteuerte Unternehmen anregt.

E-Business (Kurs 3, Kurs 4 oder Kurs 5)

Developments in information and communication technology are radically changing the ways in which businesses operate and compete in today's global marketplace. This course provides an overview over e-business from a managerial perspective and introduces students to the relevant concepts, models, and strategic issues that are important for businesses that operate in the online environment.

The course includes three interrelated blocks of topics. The first block introduces the electronic marketplace. In particular, it outlines the high relevance and presents fundamental concepts (e.g., business models). The second part addresses digitization, which makes an electronic marketplace possible in the first place. This session addresses the advantages of digitization (e.g., automatic recommendations) and its challenges (e.g., gigantic amounts of data). The unit mainly deals with changes in search costs, marginal costs, and assortments due to digitization. The final block examines how the traditional marketing mix fits into a digital environment. In particular, we will discuss the product, price, promotion, and distribution management in an online marketplace.

Social Media Analytics (Kurs 3, Kurs 4 oder Kurs 5)

The rapid proliferation of the Internet and related services, especially social networks and user-generated content, has resulted in incredible amounts of digital information. This is better known as "Big Data" and enables new ways of marketing. However, analyzing massive amounts of data requires specialized tools and methods. Industry managers and researchers increasingly turn to technological innovations that make decision-making effective in Big Data.

The course covers three topics. Each of the three topics is covered in a separate block. Your progress will be assessed through theoretical and practical assignments you can complete at home. 

Als Kurs V anrechenbare Kurse

Als Kurs V können Sie sich e i n e n Kurs aus einer anderen Marketing SBWL anrechnen lassen.

Im Sommersemester 2024 sind dies folgende Kurse:

5116 - Dan D.: Online Content Analysis
4380 - Kernthaler M.: Global B-2-B Marketing
4208 - Sharma K.: Global Marketing communication
4432 - Awanis S.: Marketing in Emerging Markets
4578 - Scharitzer D., Klausegger C.: Marketing Across Industries
4765 - Koller Mo., Marckhgott Eva.: Marketing Insights
5878 - Wittmann B.: Revolutionize Digital Marketing Techniques with AI & Smart Tools: Convert Customers to Raving Fans
6020 - Hähnle M.: Marketing for High Tech Innovations
6013 - Palcu J.: Global Sustainability Practices in Marketing
6239 - Zuba R.: Real Life Marketing Project

Standards wissenschaftlichen Arbeitens und Zitierens
Empfohlen für Studierende, die eine Bachelorarbeit am Institut verfassen wollen

Praxisdialog
Besuch während des gesamten Studium empfohlen