Die Studierenden

• kennen die Relevanz von validen Informationen für Marketingentscheidungen (u. a. für Kommunikations-, Preis- und Vertriebsentscheidungen),
• verstehen wichtige Entscheidungsbereiche im Rahmen von Marketingforschungsprozessen (smart data versus big data),
• können die die Qualität von marketingrelevanten Daten richtig einschätzen,
• verstehen die Zusammenhänge unterschiedlicher marketingrelevanter Daten- und Informationsbereiche,
• kennen Anforderungen und Probleme verschiedener Marketing Intelligence-Bereiche,

können verschiedene Intelligence-Methoden einsetzen und die Anwendungsergebnisse interpretieren.  

• Definitorische Grundlagen und Abgrenzungen
• Methodische Grundlagen
• Smart Data Analytics

- Bestimmung des Informationsbedarfs 

- Festlegung des Untersuchungsdesigns

• Entscheidung über die Art der Informationsbeschaffung
• Festlegung des Erhebungsumfangs und der Auswahlverfahren bei Teilerhebungen

• Bestimmung der Erhebungsmethoden im Rahmen der Primärforschung
• Make-or-Buy-Entscheidung
• Datengewinnung und -auswertung mittels uni-, bi- und multivariate Verfahren
• Ergebnisdokumentation und -präsentation
• Big Data Analytics (Data Mining)
• Datenbereitstellung und -aufbereitung
• Typische (Auswertungs-) Verfahren des Data Mining: CART und Assoziationsregeln (u.a. Warenkorbanalysen)
• Anwendungsbereiche
• Market Insights
• Customer Insights
• Competitor Insights

Marketing Performance Insights