Stand: SoSe 2025
Name | E-Commerce | |
Katalog-Nummer | FK 10#MKT#MM.5 | |
Zugehörigkeit zu Curriculum |
Bachelor Betriebswirtschaft | 5.4.2 | 5 Leistungspunkte
Bachelor Betriebswirtschaft | 6.4.2 | 5 Leistungspunkte
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Modulverantwortung |
Gutknecht, Klaus (Prof. Dr.)
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Lehrende |
Gutknecht, Klaus (Prof. Dr.)
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Prüfung(en) |
Prüfungsform: Präs
Detailangaben: Präsentation in Gruppen am Ende des Semester als pyramidal aufbereitete Management-Präsentation. Dauer ca. 60 Min. (inkl. Diskussion).
Eine zentrale Anforderung ist die Erhebung der Kundenanforderungen durch geeignete Methoden (Fokusgruppe, Interview, Fragebogen, KI-generierte Kunden etc.).
Näheres wird in der Veranstaltung in Form des Kurs Syllabus bekannt gegeben, der über moodle zu Semesterbeginn bereitgestellt wird.
Hildsmittel:
Prüfende:
Gutknecht, Klaus (Prof. Dr.)
, Schlipf, Matthias, Matthias (Prof. Dr.)
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Lehr- und Lernform(en) |
| 4 SWS | SU - 2 Angebot(e)
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Arbeitsaufwand |
Präsenzzeit: 0 Stunden
Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
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Voraussetzungen
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Verwendbarkeit
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Inhalt / Lernziele |
Lernziele / Kompetenzen: Die Studierenden sind in der Lage, die Besonderheiten des E-Commerce/E-Marketing zu verstehen und aktuelle Entwicklungen zu deuten. Die Teilbereiche des E-Commerce/E-Marketing können benannt und erklärt werden. In Kleingruppen können die Studierenden eine praxisorientierte Problemstellung im E-Commerce analysieren, die Daten aufbereiten und Handlungsempfehlungen ableiten. Eine wichtige Grundlage dazu bilden Befragungen von potenziellen Kunden im Rahmen von Fokusgruppen, Interview oder Befragung sowie die Modellierung von Kundenanforderungen mit Hilfe von KI-Methoden. Fach- und
Methodenkompetenz:
Selbstkompetenz
Sozialkompetenz
·
Modelle und Methoden der Analyse (Forschungs- und
Analysemodelle): ·
Analyse
von Customer Journeys ·
Analyse
der User Experience ·
Analyse
des Online-Marketing-Mix ·
Analyse
von Performance-Daten ·
Quantitativ-Empirische Methoden (Vergleichende –
statistische, mathematische Methode, Datenanalysen): ·
Berechnung
von KPI (Conversion Rates, Cost Revenue Ratio, Cost per Acquisition, Return on
Marketing Investment etc.) ·
Online-Marketing-Mix-Optimierung
und Budgetierung ·
Anwendung statistischer Verfahren der Datenanalayse (deskriptiv) · Qualitativ-Interpretative Methoden (Experteninterview, Umfragen, standardisierte Erhebungen):
Lehr- und Lernmethoden: ·
Seminaristischer Unterricht ·
Selbstgesteuertes Lernen /
Literaturarbeit ·
Präsentationen ·
Diskussion ·
Fallbeispiele / Übungen / Gruppenarbeit ·
Lernzielkontrollen (u.a. in Form von Multiple-Choice-Tests) Literatur: • Laudon, Traver, E-Commerce • Chaffey et. al., Digital Marketing Excellence • Heinemann, der neue Online-Handel • Spreer, PsyConversion Aktuelle Literaturempfehlungen werden in der
Veranstaltung gegeben. |