Marketing Analytics (englisch)
- Type: Vorlesung (V)
- Semester: WS 16/17
-
Time:
19.10.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
26.10.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
02.11.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
09.11.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
16.11.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
23.11.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
30.11.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
07.12.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
14.12.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
21.12.2016
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
11.01.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
18.01.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
25.01.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
01.02.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
08.02.2017
11:30 - 13:00 wöchentlich
20.30 SR 0.016 20.30 Kollegiengebäude Mathematik, Englerstr. 2
- Lecturer: Prof.Dr. Martin Klarmann
- SWS: 2
- Lv-No.: 2572170
Lehrinhalt | Im Rahmen des Kurses wird auf verschiedene relevante Marktforschungsfragestellungen eingegangen, wie unter anderem das Verständnis von Kundeneinstellungen, das Vorbereiten strategischer Entscheidungen und das Erstellen von Verkaufsprognosen. Zur Untersuchung dieser Fragestellungen wird der Umgang unter anderem mit Daten aus sozialen Medien, Paneldaten, Nested Observations und experimentellem Design vermittelt. Zur Datenanalyse werden weiterführende Verfahren wie Multilevel Modeling, Structural Equation Modeling oder Return on Marketing Models behandelt. Hierbei wird auch vertiefend auf Fragestellungen der Kausalität eingegangen. Die Vorlesung wird durch eine rechnerbasierte Übung ergänzt, in welcher die Verfahren praktisch angewendet werden. |
Zugangsvoraussetzungen | Voraussetzung für das Belegen des Kurses ist das erfolgreiche Absolvieren der Veranstaltung Marktforschung. |
Anmerkung | Nähere Informationen erhalten Sie direkt bei der Forschungsgruppe Marketing & Vertrieb (marketing.iism.kit.edu). Im Falle von Austauschstudierenden kann die Bedingung, dass der Kurs Marktforschung bestanden sein muss umgangen werden, wenn diese ausreichende Statistikkenntnisse durch Statistikkurse an der Heimatuniversität nachweisen können. Dies wird individuell vom Lehrstuhl geprüft. |
Arbeitsbelastung | Gesamtaufwand bei 4,5 Leistungspunkten: ca. 135.0 Stunden Präsenszeit: 30 Stunden Vor- /Nachbereitung: 45 Stunden Prüfung und Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
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Ziel | Der/ die Studierende
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