Gegenstand der Vorlesungen ist die Gestaltung des Marketing mit dem Ziel, Gewinne zu realisieren. Es werden keine kurzlebigen Marketing-Moden, unklare Marketing-Philosophien oder Schlagwörter erörtert, sondern operationale und daher praxisrelevante Entscheidungsansätze gelehrt.
Bitte beachten Sie die Bemerkungen zu den Veranstaltungen (dazu dem Link zum Vorlesungsverzeichnis folgen).
Wintersemester
Der Hintergrund der Veranstaltung ist die Vermittlung von Kenntnissen der Kommunikationspolitik im Internet. Nach Abschluss des Moduls können die Studierenden Metriken für den Gebrauch von Marketing-Instrumenten im Onlinekontext interpretieren und bewerten. Weiterhin sind Sie in Lage, alle Schritte zur Erstellung einer Kommunikationsstrategie online zu verstehen und die Strategie an gegebene Rahmenbedingungen anzupassen. Sie sind in der Lage, Befunde über die Wirkung von Einflussfaktoren auf den Erfolg von Kommunikationsstrategien im Internet wiederzugeben und diese Faktoren zu optimieren. Zusätzlich können sie im vereinfachten Kontext Entscheidungsprobleme lösen und Empfehlungen aussprechen.
Corporate Website |
Banner-Werbung |
Newsletter und Email-Marketing |
Suchmachinenmarketing |
Mobile Marketing |
Sommersemester
Der Hintergrund der Übung ist die Vermittlung von Grundkenntnissen in den am häufigsten benutzten Programmen in der Praxis. Zu Anfang erfolgt eine umfassende Einführung in die Statistik-Sprache R, die auch von Hausübungen begleitet werden. Danach folgt ein Überblick in die Software SPSS.
Themen:
R - Grundlagen | - R als Taschenrechner - Vektoren/Matrizen |
R - Datenstrukturen | - String/Logic/Factor - Array/Liste/Datensatz |
R - Kontrollstrukturen | - Bedingte Anweisungen - Schleifen - Funktionen |
R - Grafiken | - Highlevel-Grafiken - Lowlevel-Grafiken |
R - Statistik | - Regression - MNL-Modell |
R - Simulation | - Verteilungen - Klassifikation |
R - Effizienz | - guter Programmierstil - Effizienzanalyse |
SPSS | - Grundfunktionalitäten kennenlernen - An Aufgaben erproben |
Die Prüfung wird in der letzten Vorlesungswoche in Form von Programmieraufgaben zur Datenanalyse und zur Modellierung von Funktionen gestellt. Diese Aufgaben können zum Teil in mehreren in der Übung besprochenen Programmen gelöst werden.
Die Noten der letzten Klausuren entnehmen Sie bitte hier.