Lernziele / Kompetenzen

Nach dem Besuch dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, ausgewählte Disziplinen des E-Marketing / Cross-Channel-Managements auf eine aktuelle Problemstellung hin anzuwenden und vor dem Hintergrund der Technologieakzeptanz von Endkunden zu bewerten. Die Studierenden erarbeiten Problemlösungen in Kleingruppen und wenden Methoden des Projektmanagements an, um ihren Erkenntnisprozess zielorientiert zu gestalten. Durch den Besuch dieses Moduls erlernen die Studierenden die Anwendung von Methoden im Digital Commercen, um technologische Systeme endkundenorientiert optimieren zu können. 

Inhalte

·        Markt- bzw. Situationsanalyse im E-Marketing durchführen können, d.h. u.a. Ist-Situation, Best-Practices.

·        Analyse von Websites und/oder mobilen Applikationen und/oder digitalen Instore-Medien.

·        Erfolgsfaktoren im E-Commerce und in der Multichannel-Integration (Omni-Channel) erkennen.

·        Einsatzfelder von AI-Powered Commerce (Einsatz von Artificial Intelligence), u.a. Chatbots, Generierung von Silicon Personas sowie von Marketing Content, Erstellung eine Prototypen 

·        Eine E-Marketingkonzeption bzw. Omni-Konzeption (ggf. einschließlich Business-Plan) systematisch entwickeln können.

·        Prozess- und IT-orientierte Herausforderungen erkennen und bei der  Konzeption berücksichtigen.

·        Lösungsansätze prototypenartig darstellen können.

·        Konzeption Untersuchungsdesign Berichterstellung bzw. Präsentation

·        Im Rahmen eines Abschlussberichts und/oder einer Präsentation stellen die Studierenden die Ergebnisse ihrer Projektarbeit vor.

Eingesetzte Methoden der Betriebswirtschaftslehre

r  Modelle und Methoden der Analyse  (Forschungs- und Analysemodelle):

·        Analyse von E-Commerce-, Omnichannel-Systemen und -Prozessen, Analyse des Konsumentenverhaltens mit Hilfe von Methoden des Requirements Engineering (Fokusgruppe, Interview, Befragung etc.), ggf. Nutzung von Technologie Akzeptanz-Modellen (TAM) bzw. Weiterentwicklungen (z.B. UTAUT2 etc.)

·        Analyse komplexer Daten

r  Quantitativ-Empirische Methoden (Vergleichende – statistische, mathematische Methode, Datenanalysen):

·        Hypothesenbildung, Befragung und Experimente

·        Datenauswertung

r  Qualitativ-Interpretative Methoden (Experteninterview, Umfragen, standardisierte Erhebungen):

·        Experten-, Kunden- (ggf. Fokusgruppen) Interviews und Best-Practice-Analysen führen zusammen mit den quantitativen Studienergebnissen zur konzeptionellen Weiterentwicklung bestehender Praxislösungen

·        Dateninterpretation

Lehr- und Lernmethoden

·        Seminaristische Interaktion

·        Gruppenarbeit

·        Erstellung Bericht, Präsentation und Diskussion

Literatur

·        Heinemann, G.,  Der neue Online-Handel und Heinemann, G, Cross-Channel-Management

·        Homburg, Marketingmanagement.

·        Chaffey, D. et al.,  Internet Marketing

·        Aktuelle Journalbeiträge zum E-Marketing/E-Commerce

Aktuelle Literaturempfehlungen werden in der Veranstaltung gegeben.