| 1. Name des Moduls: |
Customer Relationship Management und Business Intelligence |
| 1a. Module name (english): |
Customer Relationship Management and Business Intelligence |
| 2. Fachgebiet / Verantwortlich: |
Prof. Dr. Bernd Heinrich |
| 3. Inhalte des Moduls: |
- Customer Relationship Management (CRM): Einführung in das CRM sowie Berechnung des Kundenwerts als zentrale Steuerungsgröße im CRM
- Grundlagen des Einsatzes von Social Media und eCommerce in Unternehmen
- Einführung zu ausgewählten Data Analytics-Verfahren im CRM
- Konzepte, Methoden und Programmierung von Data Analytics-Tasks in den Bereichen: Kundenakquisition, Abwanderungsanalyse, Kundensegmentierung und Clickstream-Analyse |
| 4. Qualifikationsziele des Moduls / zu erwerbende Kompetenzen: |
Durch die Vorlesung haben die Studierenden ein fundiertes Verständnis von Customer Relationship Management und Business Intelligence in Unternehmen, insbesondere hinsichtlich wesentlicher Konzepte und Methoden, welche sie anschließend erläutern und diskutieren können, erhalten. Darüber hinaus sind sie in der Lage, diese Konzepte und Methoden zur Lösung praktisch relevanter Problemstellungen im CRM einzusetzen.
Nach Abschluss des Moduls kennen die Studierenden die wesentlichen Bereiche des CRM. Sie können den Customer Lifetime Value als Kundenbewertungsverfahren erläutern und anwenden. Darüber hinaus sind sie in der Lage, Einsatzmöglichkeiten und Potenziale von Social Media für Unternehmen aufzuzeigen und kritisch zu diskutieren. Zudem kennen die Studierenden wichtige Verfahren des Data Analytics und können diese im Kontext des CRM situationsbedingt anwenden. Dabei können Analysen auf Basis von realen Daten durchgeführt, die daraus resultierenden Ergebnisse kritisch diskutiert und interpretiert sowie Handlungsempfehlungen für das unternehmensspezifische CRM abgeleitet werden.
In der Übung wurden die erworbenen Inhalte der Vorlesung anhand von konkreten Beispielen vertieft. Die Studierenden waren danach in der Lage, Skripte der Programmiersprache Python zu den in der Vorlesung behandelten Data Analytics-Tasks zu verstehen, die daraus resultierenden Ergebnisse zu interpretieren und bestehende Python-Implementierungen anzupassen, zu erweitern und zu konfigurieren. |
| 5. Teilnahmevoraussetzungen: |
| a) empfohlene Kenntnisse |
WI-BSc-AWI-M03 Data Analytics: Methoden und Programmierung
|
| b) verpflichtende Nachweise |
keine |
| 6. Verwendbarkeit des Moduls: |
MSc BWL (PO2021), FSG "Wirtschaftsinformatik"
MSc WInfo (PO2021), PMG "Informationstechnologie" |
| 7. Angebotsturnus des Moduls: |
im Turnus Wintersemester |
| 8. Das Modul kann absolviert werden in: |
1 Semester |
| 9. Empfohlenes Fachsemester: |
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| 10. ECTS |
6 |
| 11. Arbeitsaufwand des Moduls (Workload) / Anzahl Leistungspunkte: |
Gesamt in Stunden: 180 (6 ECTS*30 Stunden)
davon:
1. Präsenzzeit: 60 Std. (4 SWS)
2. Selbststudium (inkl. Prüfung): 120 Std. |