Customer Relationship Management and Direct Marketing (WiSe 2021/22)

Veranstaltungszeitplan

Hinweis

Detaillierter Kursverlauf.
Kontaktperson: Christina Okoutsidou, M.Sc.

Dozent: Dr. Claudio Felten

Dieser Kurs findet im zweiten Term des Wintersemesters statt.

Prüfungsnachweis: Gruppenarbeit (100%) Bitte registrieren Sie sich beim Prüfungsamt für die reguläre Prüfungsphase.

Credit-Punkte: 6 ECTS (PO BWL 2019)

Während des Kurses findet die Kommunikation und Bereitstellung von Kursmaterialien über die zugehörige Kursseite im Learnweb statt. Ankündigungen, Vorlesungsfolien und alle weiteren Materialien werden dort veröffentlicht.

Das Passwort für alle Vorlesungsmaterialien wird per E-Mail bekannt gegeben. E-Mail- und Telefonanfragen werden nicht beantwortet.

Der Kurs wird in Präsenz unter Einhaltung der COVID-19 Restriktionen und Bedingungen stattfinden.

Beschreibung

Anmeldung

Der Kurs ist auf eine maximale Teilnehmeranzahl von 30 Personen begrenzt. Sollten mehr als 30 Personen an dem Kurs teilnehmen wollen, werden die Kursverantwortlichen eine Auswahl vornehmen. Für eine Berücksichtigung müssen ein aktueller Lebenslauf, ein kurzes Motivationsschreiben sowie ein aktueller Notenauszug (Dokumente können auf Englisch oder Deutsch sein) auf der entsprechenden Bewerbungsseite hochgeladen werden. Die Bewerbungsfrist wurde bis zum 23. November 2021 (23:59) verlängert. Studierende, die noch keine Masterprüfung absolviert haben, sind dazu angehalten, ihr Bachelorzeugnis einzureichen. Alle Studierende, für die der Kurs verpflichtend ist, werden bevorzugt. Dies trifft insbesondere auf Studierende des Masters in Information Systems mit Auswahl des Domain Tracks Marketing zu, für die bis zu 15 Plätze reserviert sind.

Inhalte und Lernziele

Dieses Modul behandelt Aspekte zur Entwicklung und Gestaltung wertschöpfender Beziehungen zwischen Kunden und Unternehmen. Dabei werden konzeptionelle und methodische Grundlagen des Customer Relationship Management (CRM/Kundenmanagement) und des Direktmarketing (DiMa) vorgestellt. Des Weiteren werden ausgewählte aktuelle Themen, Konzepte und Instrumente vertiefend behandelt und in Gruppenarbeit eine Fallstudie bearbeitet sowie vor dem Kurs und einem Expertengremium vorgestellt. Die Teilnehmer erhalten einen umfassender Überblick über die Planung, das Management, die Implementierung und das Controlling von Kundenbeziehungen und Direktmarketingaktivitäten. Darüber hinaus erwerben die Teilnehmer Wissen, Erfahrung und Impulse in den drei Schlüsselkompetenzen für erfolgreiches CRM und DiMa: Fachkompetenz, Statistikkompetenz und IT/Data-Kompetenz. Das Modul besteht aus drei Lehr- und Lernformaten (Vorträge; Speed Research; Fallstudie) und verfolgt einen interaktiven Ansatz.

Folgende Themen werden unter anderem im Rahmen des Kurses behandelt:

• Einführung, Überblick, Grundlagen und Methoden des CRM und des DiMa
• Konzepte und Instrumente des CRM und im DiMa (Customer Experience Management, Journey Mapping, Lift, RFM, CLV, Kampagnensteuerung, Personas, Segmentierung, CHAID etc.)
• Zusammenspiel von Kundenmanagement und Direktmarketing
• Rahmen, Management und Controlling im CRM und DiMa

Ziel des Kurses ist es, Studierenden ein tiefgreifendes und fortschrittliches Verständnis von Kundenbeziehungsmanagement und Direktmarketing zu vermitteln. Dabei werden Chancen und Herausforderungen in datengetriebenen Unternehmen fokussiert.

Erworbene Kompetenzen

Fachliche Kompetenzen:

• Studenten sind in der Lage Kunden anhand verschiedener Methoden zu bewerten (Customer Lifetime Value (CLV), Recency, Frequency, Monetary Value (RFM))
• Studenten sind in der Lage Direktmarketing-Kampagnen zu planen und durchzuführen.
• Studenten erlernen den Umgang mit in Unternehmen verfügbaren Daten (rechtlich, methodisch, strategisch).

Soft Skills und Schlüsselqualifikationen:

• Kooperation und Zusammenarbeit: ein Teil der Aufgaben besteht aus Gruppenarbeit.
• Präsentationstechniken: die Aufgaben müssen vor dem Kurs präsentiert werden.
• Kommunikationsfähigkeit: schnelles erfassen, verarbeiten und aufarbeiten von Inhalten sowie das ad hoc vortragen und diskutieren derselben im Rahmen des Speed Research Days.
• Analysefähigkeit: Verstehen und Ableiten wichtiger Erkenntnisse sowie Strategien aus einem Business Case.

Modulbezogene Teilnahmevoraussetzungen:

Studierenden, die den Kurs besuchen möchten, empfehlen wir Grundkenntnisse in Data Science und in der Anwendung statistischer Methoden (wie z.B. Regressionsanalysen). Darüber hinaus sind Kenntnisse in der Anwendung von SPSS, R oder Python von Vorteil. Sollten die genannten Empfehlungen vor dem Besuch der Lehrveranstaltung nicht erfüllt sein, können die Studierenden diese während des Semesters im Selbststudium nacharbeiten (siehe empfohlene Literatur).

Wir empfehlen Studierenden der Wirtschaftsinformatik vor dem Besuch dieser Veranstaltung das Modul „Data Analytics 2” zu belegen.

Empfohlene Literatur:

• Hair, Joseph F., William C. Black, Barry J. Babin, and Rolph E. Anderson (2006), Multivariate data analysis, Eight edition, Pearson new international edition. Upper Saddle River, N.J.: Pearson Education.
• Hayes, Andrew F. (2018), Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis. A regression-based approach. Methodology in the social sciences, Second edition. New York, London: The Guilford Press.
• Backhaus, Klaus, Bernd Erichson, Wulff Plinke, and Rolf Weiber (2018), Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 15., überarbeitete und aktualisierte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer Gabler.
• ———, ———, and Rolf Weiber (2015), Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung, 3., überarbeitete und aktualisierte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer Gabler.

Dozenten

• Dr. Claudio Felten (verantwortlich)
• Christina Okoutsidou (begleitend)