Uni von A-Z eKVV-Vorlesungs- verzeichnis Wissenschaft- liche Aktivitäten
Gutachterliche Tätigkeiten
Martina Darkow
Nicole Schüler
Daniel Böger (M.Sc.)
Jan Klostermann (M.Sc.)
Anja Plumeyer (M.Sc.)
Florian Poppen (M.A.)
Mohamed Souka (M.Sc.)
Gastprofessoren
Hilfskräfte
Dr. Pascal Kottemann
Senol Keser (M.A.)
Luis Brandt (M.Sc.)
Stephan Heuermann (M.Sc.)
Wilhelm Klat (M.Sc.)
Dr. Diana Schindler
Dipl.-Kffr. Silvia Raskovic Dipl.-Kfm. Lars Lüpke
Dipl.-Kfm. Frank Kroll Dr. Ralf Wagner
Dr. Antonia Hermelbracht
Dr. Katharina Monien Dr. Thorsten Temme
Externe Doktoranden
Grundlagen des Marketings
Marketing- entscheidungen
Marketing-forschung
Praktische Übung
Bachelor- kolloquium
Bachelorarbeit im Marketing Seminar zum Marketing
Masterkolloquium
Masterarbeit im Marketing
Advanced Master
Research in Marketing
Doktoranden- kolloquium
SoSe 2018
Marketingforschung
Praktische Übung Bachelor
Bachelorkolloquium
Praktische Übung Master
WiSe 2017/18
Marketing-entscheidungen
Käuferverhalten und Marktforschung Marktforschung und Datenanalyse
Internationales Marketing- Übung zum Marketing
Formalia
Forschungsaktivitäten
Abgeschlossene Schwerpunkte
Laufende Forschungsprojekte
Computerbasierte Entscheidungsunterstützung im Marketingmanagement
Neue Verfahren zur computergestützten Präferenzmessung
Quantitative Methoden im Vertriebsmanagement
Environmental Scanning im Marketing
Modellierung von Wettbewerbsinteraktionen
Fehlende Werte in der Marktforschung
Computerbasierte Entscheidungsunterstützung für KMU
DFG-Projekt ProSeBiCA - Prospektive Steuerung der Serviceangebote von wissenschaftlichen Bibliotheken mittels Conjoint-Analyse
Die computerbasierte Entscheidungsunterstützung ist heute in vielen Unternehmen fester Bestandteil des operativen und strategischen Managements. In der Marketingplanung können entsprechende Systeme z. B. zur Neuproduktentwicklung, zur Werbemittelgestaltung und zur systematischen Steuerung des Außendienstes eingesetzt werden. In der Marktforschung ist die effiziente Vorbereitung, Durchführung und Auswertung umfangreicher Datenerhebungen ohne ausreichende Computerunterstützung kaum mehr möglich. Im Einzelhandel lässt insbesondere die große Verbreitung des Point-of-Sale-Scanning und die damit in der Regel verbundene Datenflut die Notwendigkeit entsprechender Forschungsbemühungen, etwa im Bereich des Data Warehousing und des Data Mining, offensichtlich werden. Darüber hinaus bietet insbesondere die zunehmende Bedeutung von E-Commerce, gerade in Verbindung mit dem Web 2.0, neue und vielschichtige Herausforderungen. Die genannten Bereiche sind in unterschiedlichem Maße Gegenstand der aktuellen Forschung und Lehre.
Die Entwicklung von computergestützten Präferenzmessungsverfahren zur Planung neuer oder Verbesserung existierender Produkte stellt einen weiteren Schwerpunkt unserer aktuellen Forschung dar. Besondere Herausforderungen für die Präferenzmessung ergeben sich insbesondere aus der immer größeren Komplexität neuer Produkte sowie der zunehmenden Heterogenität vieler Märkte. Gegenwärtig beschäftigen wir uns u. a. mit adaptiven Präferenzmessungsverfahren, die den Erhebungsaufwand für die Probanden reduzieren und die Berücksichtigung komplexer Produkte erleichtern. Darüber hinaus untersuchen wir mittels Eyetracking das Entscheidungsverhalten im Zusammenhang mit computergestützten Präferenzmessungen. Einen weiteren Forschungsschwerpunkt bildet die systematische Analyse von Online-Kundenmeinungen mittels ökonometrischer Methoden, z.B. im Hinblick auf verborgene Präferenzmuster.
Eine effiziente und effektive Vertriebsplanung stellt einen wesentlichen Erfolgsfaktor für ein erfolgreiches Unternehmensmanagement dar. Ziele der quantitativen Vertriebsplanung sind insbesondere die gewinnoptimale Bestimmung der Verkaufsgebietsstruktur oder die Anzahl der Außendienstmitarbeiter in den einzelnen Verkaufsgebieten. Im Rahmen des Forschungsschwerpunktes erfolgt eine komparative Betrachtung und Diskussion bereits bekannter Algorithmen. Ferner wird erforscht, ob eine Adaption von bereits in anderen Anwendungsgebieten bewährten Verfahren, z.B. aus dem Bereich des maschinellen Lernens, im Kontext der Vertriebsplanung möglich ist und ggf. zu verbesserten Ergebnissen führt. Auch die zunehmende Bedeutung der Multinationalisierung bzw. Globalisierung der Absatzmärkte und einer daraus resultierenden Reorganisation des Vertriebs- und Unternehmensmanagements soll innerhalb des Forschungsschwerpunktes untersucht und im Rahmen der quantitativen Überlegungen berücksichtigt werden.
Der zukünftige Geschäftserfolg von Unternehmen wird wesentlich durch die Fähigkeiten, aufkommende Veränderungen rechtzeitig wahrzunehmen und angemessen auf diese in der Unternehmensplanung zu reagieren, bestimmt. Dieses Projekt beschäftigt sich mit der automatischen Entscheidungsunterstützung von Managern im täglichen Absuchen der Unternehmensumwelten nach Veränderungen, die einen Einfluss auf den zukünftigen Geschäftserfolg haben. Zielsetzung ist dabei die Entwicklung geeigneter computergestützter Methoden, die eine effektive und effiziente Suche und Aufbereitung von in Dokumenten enthaltenen Signalen und Informationen ermöglichen. Anknüpfungspunkte sind dabei die Forschungsfelder des Information Retrieval, Data und Text Mining, Machine Learning, Operations Research sowie die betriebswirtschaftliche Literatur aus den Bereichen der Competitive bzw. Business Intelligence.
Das maschinelle Lernen ist eine viel versprechende und in zahlreichen Anwendungsbereichen an Bedeutung gewinnende Forschungsdisziplin. Das zugrunde liegende Prinzip des systematischen Lernens aus Beobachtungen wird in mehreren Methodenklassen, z. B. neuronalen Netzen oder Support-Vektor-Maschinen, umgesetzt und kann so auch im Marketing bei der Wissensentdeckung Verwendung finden. Sinnvolle Einsatzmöglichkeiten ergeben sich z. B. im Zusammenhang mit der Analyse von Point-of-Sale-Scannerdaten oder der Kundenklassifikation im Vertrieb.
Für die Planung von Marketingmaßnahmen sind die Reaktionen der Wettbewerber auf sich verändernde Marktgegebenheiten von grundlegender Bedeutung. Da das Wettbewerbsverhalten durch den simultanen Einsatz mehrerer Marketinginstrumente gekennzeichnet ist, besitzt die Modellierung multipler diskreter Auswahlentscheidungen eine herausragende Stellung. Unsere Forschungsanstrengungen konzentrierten sich auf die Entwicklung von Methoden zur Analyse und Antizipation von Wettbewerbsreaktionen.
Die durch die Marktforschung bereitgestellten Datengrundlagen sind insbesondere im Falle standardisierter Befragungen selten vollständig. Im Hinblick auf die Validität der erzielten Resultate kommt somit dem richtigen Umgang mit fehlenden Werten große Bedeutung zu. Das Augenmerk der eigenen Forschungsbemühungen lag vor allem auf der Entwicklung geeigneter Vorgehensweisen für den in der Marktforschung häufig auftretenden Fall weder vollständig zufällig fehlender Werte („MCAR“) noch zufällig fehlender Werte (MAR).
Gegenstand des Projektes war die Entwicklung eines allgemeingültigen Rahmens für die Erstellung computerbasierter Entscheidungshilfen für das Marketingmanagement kleiner und mittlerer Unternehmen. Dabei wurde von einem transdisziplinären Ansatz ausgegangen, der aktuelle Fallstudien- und Forschungsergebnisse verschiedener Wissensbereiche in zielführender Weise gebündelt hat.
siehe Abgeschlossene Projekte
Vorlesungs-verzeichnis
Termine | Fristen
Personen-Suche (PEVZ)
Anreise | Lagepläne