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Data Science & AI im Marketing: Wie kann man aus Big Data wertvolle Er­kenntnisse gewinnen?

„Data Science & AI im Marketing“ ist ein Forschungs­schwerpunkt des Lehr­stuhls für Quantitatives Marketing und Konsumenten­verhalten an der Universität Mannheim. Durch die Digitalisierung der Wertschöpfungs­kette haben Unter­nehmen Zugriff auf riesige Mengen verschiedenster „Big“-Daten, die die Möglichkeit bieten, strategische Fragestellungen in Management und Marketing zu analysieren und zu beantworten. In unserer Studie zeigen wir, wie individuelle Verbrauchs­daten oder unstrukturierte Informationen aus Social Media, Online-Netzwerken und Markenwahrnehmungen in Insights und Key Performance Indicators umgesetzt werden können. Darüber hinaus zeigen wir, wie sich daraus konsequent effektivere Unter­nehmens- und Marketing­strategien ableiten lassen.

Auf der Grundlage von Forschungs­ergebnissen vermitteln wir Studenten und Führungs­kräften verschiedene Methoden und Werkzeuge, um große Datenmengen zu analysieren und zu nutzen. In unseren Kursen schulen wir die Teilnehmer, wie sie aus verschiedenen Datentypen, die heute in Unter­nehmen zur Verfügung stehen, relevante Management­implikationen ableiten und Wettbewerbsvorteile erzielen können.

Beispielhafte Forschung „Data Science & AI im Marketing“ 

•  Communications and Diffusion Strategies in Social Media: In der heutigen Zeit sehen sich Unter­nehmen mit einer abnehmenden Effektivität der Massenmedien konfrontiert. Andererseits sind soziale Online-Netzwerke im Alltag allgegenwärtig geworden. Daher versuchen Unter­nehmen, ihre Markenbekanntheit zu steigern, indem sie das enorme Potenzial der sozialen Netzwerke im Internet nutzen. In diesem Bereich analysieren wir Kommunikations-, Seeding und Diffusions­strategien und schlagen Strategien vor, wie man aus sozialen Online-Netzwerken Kapital schlagen kann, um die Markenbekanntheit zu erhöhen.
•  Digital Customer Management – Insights from your Customer’s Digital Footprint: Der Einsatz digitaler Technologien ermöglicht es, das Kunden­wissen enorm zu verbessern. Die Verfolgung der Verbraucherreise und die Analyse des Konsums von kostenlosen und/oder kostenpflichtigen digitalen Angeboten sind von größter Bedeutung, um eine erfolgreiche Strategie zur gewinnbringenden Gewinnung und Bindung von Kunden auf Websites, in Apps oder Online-Shops zu entwickeln. In unserer Forschung entwickeln wir Schlüsselmetriken und Werkzeuge, um Er­kenntnisse zu gewinnen und Implikationen aus großen Datenmengen über das Verbraucher­verhalten abzuleiten.
•  Revenue Models in the Digital Age – How to Maximize Profits of Digital Goods? Klassische Geschäfts­modelle und Marketingansätze sind nicht direkt übertragbar, sondern müssen an die Besonderheiten des digitalen Marktes angepasst werden, insbesondere wenn es um Preisgestaltung oder Produkt­management geht (z.B. Off-Apps oder Websites). Oftmals kommen die Einnahmen aus mehreren Quellen (z.B. Kunden von Paid Content und Werbetreibenden auf der Website) und sind zudem voneinander abhängig. Der Schwerpunkt unserer Forschung liegt darin, Er­kenntnisse darüber zu gewinnen, wie die optimale Preis­strategie für bezahlte Inhalte ermittelt werden kann, wie man entscheiden kann, wie viel Content bezahlt werden soll und wie man letztlich die Einnahmen von Nutzern und Werbetreibenden maximieren kann.
•  Consumer Behavior in the Era of User Generated Content: In den letzten Jahren ist die Menge der Inhalte, die von Konsumenten wie z.B. Consumer Product Reviews generiert werden, enorm gestiegen und ihr Relevanz-Verhalten wie z.B. ihre Kaufentscheidungen sind eindeutig festgelegt. In diesem Projekt zielen wir darauf ab, die Aus­wirkungen von User Generated Content auf wichtige Verbrauchermetriken wie das Kauf­verhalten sowohl auf aggregierter als auch auf individueller Ebene zu analysieren und Schlüsselfaktoren für die Beziehung zwischen Verbraucher­bewertungen und Verkäufen zu identifizieren, um ihre Aus­wirkungen in der Zukunft besser vorhersagen zu können.
   

Sind Sie daran interessiert, mehr Informationen darüber zu erhalten, wie Sie Daten in Er­kenntnisse umwandeln können?

Ihr Ansprech­partner für weitere Informationen:
Prof. Dr. Florian Stahl
L 5, 2 | 68161 Mannheim | Deutschland
E-Mail: florian.stahlmail-uni-mannheim.de | Telefon: +49 621 181-1563