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  • Marketing

    Prof. Dr. Reinhold Decker

    © Universität Bielefeld

Forschung

Generelle Ausrichtung der Forschungsaktivitäten

Die Erforschung des individuellen Kaufverhaltens kann sowohl in qualitativer als auch in quantitativer Hinsicht erfolgen. Als qualitativ orientierte Disziplin versucht die Kaufverhaltensforschung Erkenntnisse darüber zu erlangen, wie Menschen durch ihre eigene Persönlichkeit sowie ihr soziales und ökonomisches Umfeld in Bezug auf ihr Kauf- und Konsumverhalten beeinflusst werden und wie sie auf diese Einflüsse reagieren. Als quantitativ orientierte Disziplin versucht sie, unter Zuhilfenahme geeigneter mathematischer Modelle, zur Erklärung und Prognose des individuellen Kaufverhaltens beizutragen und liefert so wertvolle Hinweise für die Entwicklung fundierter Marketingstrategien. Der Interessenschwerpunkt des Lehrstuhls liegt auf der quantitativen Kaufverhaltensmodellierung.

Immer mehr Produkte werden digital vernetzt und mit intelligenten Funktionen ausgestattet. Den intelligenten Produkten wird ein hohes ökonomisches Potenzial zugeschrieben und die Intelligenz bietet Entscheidern zahlreiche neue Möglichkeiten der Produktdifferenzierung, der Realisation neuer Geschäftsmodelle oder der Neuproduktentwicklung. Aus Sicht des Marketings bergen intelligente Produkte jedoch auch neue Herausforderungen, die als Forschungsschwerpunkt am Lehrstuhls für Betriebswirtschaftslehre, insb. Marketing mit quantitativen Methoden untersucht werden, z.B. in Bezug auf neue Adoptionsbarrieren oder die Zahlungsbereitschaft für Produktintelligenz.

Die quantitative Marketingforschung hat in den letzten Jahren eine beachtliche Eigendynamik entwickelt und wird in ihrer grundsätzlichen Bedeutung heute kaum mehr in Zweifel gezogen. Die damit verbundene kontinuierliche Verbesserung bereits existierender, aber auch die Entwicklung neuer Methoden unter besonderer Berücksichtigung ihrer Anwendbarkeit auf praktische Marketingprobleme stellt eine stete Herausforderung an die Marketingwissenschaft dar. Am Lehrstuhl beschäftigt man sich u. a. mit der Anwendung und Weiterentwicklung von Methoden des maschinellen Lernens zur Datenanalyse, mit der systematischen Behandlung fehlender Werte in der Marketingforschung sowie der Auswertung von Point-of-Sale-Scannerdaten mittels Data Mining-Methoden. Weitere aktuelle Forschungsfelder liegen im Bereich der Methoden für das Environmental Scanning sowie im Bereich der computergestützen Präferenzmessung.


Aktuelle Forschungsschwerpunkte und -projekte

Das Markenimage gilt in der heutigen Zeit als bedeutendster Treiber für den Wert einer Marke. Es ist als mehrdimensionales Einstellungskonstrukt zu verstehen, das sich mit zeitlicher Verzögerung und über einen längeren Zeitraum als Reaktionen auf Markenführungsaktivitäten eines Unternehmens formt. Die Messung des Markenimages ist im Vergleich zu anderen Auswirkungen von Marketingaktivitäten (z.B. die Zu- oder Abnahme von Verkaufszahlen) vielfach komplexer, gleichzeitig aber von hoher praktischer Relevanz für eine erfolgreiche Markenführung. Vor diesem Hintergrund befasst sich der Lehrstuhl mit verschiedenen Ansätzen zur Messung des Markenimages. Des Weiteren werden der Einfluss und die Auswirkungen unterschiedlicher Markenführungsaktivitäten (z.B. Markenerweiterungen, Markenallianzen) auf das Markenimage untersucht.

In diesem Forschungsbereich beschäftigen wir uns u.a. mit Fragen wie:

  • Welche dynamischen Fähigkeiten treiben den Erfolg / die Adoption von Augmented / Virtual Reality Marketing?
  • Wie kann der Erfolg / die Akzeptanz von Augmented / Virtual Reality Marketing gemessen werden und was sind relevante KPIs?
  • Inwieweit kann Augmented / Virtual Reality das Einkaufen der Zukunft revolutionieren?

Customer Experience kann allgemein als die „Reise eines Kunden“ mit einem Unternehmen entlang verschiedener Kaufphasen verstanden werden, während der Kunde an mehreren Touchpoints mit dem Unternehmen interagiert (Lemon und Verhoef, 2016). Customer Experience Management hingegen bezieht sich auf die Praxis der Gestaltung und Reaktion auf alle Kundeninteraktionen mit dem übergeordneten Ziel, eine größere Kundenbindung und Loyalität zu erreichen (Homburg et al., 2017). Die Bereitstellung eines einzigartigen Kundenerlebnisses hat nachweislich positive psychologische und verhaltensbezogene Auswirkungen auf die Kunden, was sich wiederrum enorm auf die Unternehmensleistung auswirken kann (Bruhn und Hadwich, 2012). Vor diesem Hintergrund betrachten Marketingexperten und Führungskräfte das Customer Experience als oberste Geschäftspriorität und parallel dazu erkennt die wissenschaftliche Forschung an, dass es das anspruchsvollste Thema im Marketing ist (Lemon und Verhoef, 2016).

Literatur:

  • Bruhn, Manfred; Hadwich, Karsten (2012): Customer experience: Springer.
  • Homburg, C., Jozić, D., & Kuehnl, C. (2017). Customer experience management: toward implementing an evolving marketing concept. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(3), 377-401.
  • Lemon, Katherine N.; Verhoef, Peter C. (2016): Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of marketing 80 (6), pp. 69–96.

Bereits 1954 prognostizierte der französische Wirtschaftswissenschaftler Fourastié einen „Marsch in die Dienstleistungsgesellschaft“, dem wir uns heutzutage nicht mehr entziehen können. Hierbei nehmen wir eine nutzenorientierte Perspektive ein, die sich an der Lösung von Kundenproblemen orientiert. Im Fokus steht dabei die Erschaffung von Kundennutzen (d.h., „Customer Value“) und bildet das Herzstück des Dienstleistungsmarketings. Auf Grund aktueller Entwicklungen im Bereich vernetzter Systeme, Robotik sowie Informations- und Kommunikationstechnologie werden technologische Dienstleistungen immer bedeutsamer. Deshalb stellt die inter- sowie transdisziplinäre Forschung zu „Smart Services“ ein weiteres Standbein des Dienstleistungsmarketings dar. Darüber hinaus fokussieren wir uns auf „Transformative Services“ und untersuchen, wie klassische als auch intelligente Dienstleistungen dazu beitragen können, zentrale gesellschaftliche Fragen der heutigen Zeit wie z.B. physische und psychische Gesundheit, Klimawandel sowie Partizipation zu adressieren.

In den drei Forschungsbereichen werden u.a. folgende Schwerpunkte untersuche:

  • Customer Value: Co-Creation; Customer Participation; Service Recovery
  • Smart Services: Digital Transformation; Smart Service Systems; Service Innovations, Smart Solutions
  • Transformative Services: Marketing for Profit, People and the Planet; Smart Transformative Service; Sustainability

Literatur:

  • Anderson, L. & Ostrom, A.L. (2015). Transformative service research: Advancing our knowledge about service and well-being, Journal of Service Research, 18, 243-249.
  • Beverungen, D., Müller, O., Matzner, M., Mendling, J., & vom Brocke, J. (2017). Conceptualizing smart service systems, Electron Markets, 29, 7-18.
  • Dong, B., Evans, K. R., & Zou, S. (2008). The effects of customer participation in co-created service recovery, Journal of the Academy of Marketing Science, 36, 123-137.
  • Henkens, B., Verleye, K., & Larivière, B. (2020). The smarter, the better?! Customer well-being, engagement, and perceptions in smart service systems, International Journal of Research in Marketing, 38(2), 425-447.
  • Larivière, B. & Smit, E. G. (2022). People-planet-profits for a sustainable world: integrating the triple-P idea in the marketing strategy, implementation and evaluation of service firms, Journal of Service Management, 33(4/5), 507-519.
  • Raff, S., Wentzel, D., & Obwegeser, N. (2020). Smart Products: Conceptual Review, Synthesis and Research Directions, Journal of Product Innovation Management, 37 (5), 379-404.
  • Zeithaml, V. A., Verleye, K., Hatak, I., Koller, M., & Zauner, A. (2020). Three Decades of Customer Value Research: Paradigmatic Roots and Future Research Avenues, Journal of Service Research,23(4), 409-432.

Mehr als 60 Jahre nach ihrer Einführung in die Literatur (Brooks 1957) wurde die Mundpropaganda (word of mouth, WOM) durch das Aufkommen des Web 2.0 wiederbelebt und erhielt eine neue Bedeutung (Dellarocas 2003). Die Verbreitung digitaler Technologien hat es den Verbrauchern ermöglicht, ihre konsumbezogenen Meinungen mitzuteilen, was zu elektronischer Mundpropaganda (eWOM) geführt hat - eine "Aussage von potenziellen, tatsächlichen oder ehemaligen Kunden über ein Produkt oder ein Unternehmen, die einer Vielzahl von Personen und Institutionen über das Internet zugänglich gemacht wird" (Hennig-Thurau et al. 2004, S. 39). Mittlerweile ist eWOM ein fester Bestandteil unseres Lebens. Durch die Onlinekommunikation kommen Menschen täglich mit einer Vielzahl von Marken in Berührung. Diese Entwicklungen haben starke Auswirkungen auf das Konsumentenverhalten, da durch eWOM das Bewusstsein für die betreffenden Marken gesteigert wird (Van den Bulte und Wuyts 2009). Durch die Weite des Internets können sich produktbezogene Kommunikationen auf zahlreiche Plattformen und Communities erstrecken und eWOM kann in kurzer Zeit eine hohe Reichweite erzielen (King et al. 2014). Weitergehend ist eWOM aufgrund der Verschriftlichung sehr persistent und auf unbestimmte Zeit zugänglich (ebd.). Die Forschung hat gezeigt, dass eWOM effektiver ist als traditionelle Marketinginstrumente wie der persönliche Verkauf und sogar effektiver als traditionelle Werbeinstrumente (Katz und Lazarfeld 1955). Dem Bedeutungszuwachs Rechnung tragend, wird eWOM von Unternehmen zunehmend als denkbares Vehikel zur Beeinflussung der Kommunikation erkannt und im Sinne kommunikationspolitischer Ziele instrumentalisiert. Das Wissen, welches Unternehmen durch die Analyse von eWOM erhalten können, kann genutzt werden, um Marketingentscheidungen zu treffen, beispielsweise können Unternehmen auf die tatsächlichen Markenbewertungen schließen, wenn sie wissen, wann und warum Verbraucher eWOM-Bewertungen teilen.

Literatur:

  • Brooks Jr., R. C. (1957).“Word-of-mouth” advertising in selling new products. Journal of Marketing, 22(2), 154–161.
  • Dellarocas, C. (2003). The digitization of word of mouth: Promise and challenges of online feedback mechanisms. Management Science, 49 (10), 1407–1424.
  • Hennig-Thurau, T., Gwinner, K. P., Walsh, G., & Gremler, D. D. (2004).Electronic word of mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the Internet? Journal of Interactive Marketing, 18(1), 38–52.
  • Katz, E., & Lazarsfeld, P. F. (2017). Personal influence: The part played by people in the flow of mass communications. Routledge.
  • King, R. A., Racherla, P., & Bush, V. D. (2014). What we know and don’t know about online word-of-mouth: A review and synthesis of the literature. Journal of Interactive Marketing, 28(3), 167–183.
  • Rosario, A. B., de Valck, K., & Sotgiu, F. (2020). Conceptualizing the electronic word-of-mouth process: What we know and need to know about eWOM creation, exposure, and evaluation. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(3), 422-448.
  • Solomon, Michael R. (2015).Consumer Behavior: Buying, Having, and Being. Engelwood Cliffs, NJ: Prentice Hall
  • Van den Bulte, C., & Wuyts, S. (2009). Leveraging customer networks. The network challenge: Strategy, profit, and risk in an interlinked world, 243-258.

Digitale Technologien und Innovationen werden zu Schlüsselfaktoren für die Schaffung von Wettbewerbsvorteilen. Allerdings hat die Einführung neuer Technologien auch neue Herausforderungen für Marketingmanager mit sich gebracht (Grewal et al. 2017; Lemon und Verhoef 2016). Angesichts der Vielzahl neuer Produkte und Dienstleistungen, die den Verbrauchern (voraussichtlich) angeboten werden, müssen Unternehmen ein solides Verständnis für die Wahrnehmungen, Bewertungen und Reaktionen der Verbraucher auf solche Technologien entwickeln (Inman und Nikolova 2017). Obwohl die Forschung in diesem Bereich in den letzten Jahren enorme Aufmerksamkeit erhalten hat, bleiben viele Fragen ungelöst. 

Literatur:

  • Grewal, Dhruv; Roggeveen, Anne L.; Nordfält, Jens (2017): The Future of Retailing. Journal of Retailing 93 (1), pp. 1–6.
  • Inman, J. Jeffrey; Nikolova, Hristina (2017): Shopper-Facing Retail Technology: A Retailer Adoption Decision Framework Incorporating Shopper Attitudes and Privacy Concerns. Journal of Retailing 93 (1), pp. 7–28.
  • Lemon, Katherine N.; Verhoef, Peter C. (2016): Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of marketing 80 (6), pp. 69–96.

In diesem Forschungsbereich beschäftigen wir uns u.a. mit Fragen wie:

  • Was sind die neuen Potenziale von Deep-Learning-Techniken in der groß angelegten Analyse von Social-Media-Daten / mobilen Daten?
  • Wie kann der Erfolg und die Performance von Unternehmen / Marken durch die Kombination großer webbasierter Datenbestände in Echtzeit verfolgt und vorhergesagt werden?
  • Wie kann Social Media basiertes Consumer Profiling genutzt werden, um präferenzzentrierte neue Produktkonzepte zu generieren?

Das Aufkommen neuer digitaler Technologien und Medien, wie Blogs, Wikis oder sozialen Netzwerken, mit einer stetig wachsenden Anzahl an Nutzern (Statista, 2021), ändert maßgeblich die Art, wie Konsumenten Informationen heranziehen um zu Kaufentscheidungen zu gelangen. Firmen sehen sich in diesem Kontext mit vielversprechenden Möglichkeiten konfrontiert, neue Kanäle der Kommunikation mit Kunden zu erschließen. „Social Media Marketing“ meint dabei den Prozess Webseiten, Produkte oder Dienstleistungen über Online-Kanäle zu verbreiten und dabei (mit geringen Kosten) ein weitaus größeres Publikum zu erreichen, als es mit klassischen Medien möglich wäre (Weinberg, 2009). Gordhammer (2009) sieht im Social Media Marketing eine Entwicklung vom reinen „trying to sell“- zu einem „making connections“-Marketing, wobei die Bildung von Beziehungen mit potentiellen Kunden als Schlüssel zu wiederkehrenden Erlösen und erhöhter Markenbindung gesehen wird. Die Interaktion mit Kunden in sozialen Netzwerken bieten Firmen insbesondere die Möglichkeit, diese zu verstehen, deren Bedürfnisse zu befriedigen die Reaktion auf die eigenen Aktivitäten wiederum zu kontrollieren und zu verbessern (Assaad et al., 2011).

Literatur:

  • Assaad, W; Gómez, J. (2011) Social Network in marketing (Social Media Marketing) Opportunities and Risks. International Journal of Managing Public Sector Information and Communication Technologies, Vol. 2 No. 1
  • Gordhammer, S. (2009). 4 ways Social Media is changing Business, https://mashable.com/2009/09/22/social-media-business/?europe=true
  • Statista (2021). https://de.statista.com/statistik/daten/studie/739881/umfrage/monatlich-aktive-social-media-nutzer-weltweit/
  • Weinberg, T (2009). The New Community Rules: Marketing on the Social Web. Development and Learning in Organizations, Vol. 25 No. 3

 


Frühere Forschungsschwerpunkte

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.

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.

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.

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).

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 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.


Abgeschlossene Forschungsprojekte

Zeitraum: Feb. 1996 - Dez. 1998

Zeitraum: Jan. 1999 - Dez. 2001

Zeitraum: März 2003 - Okt. 2004

Zeitraum: März 2004 - Feb. 2006

DFG-Projekt ProSeBiCA - Prospektive Steuerung der Serviceangebote von wissenschaftlichen Bibliotheken mittels Conjoint-Analyse

(Einsatz der Conjoint-Analyse als Instrument der Marketingforschung zur Entwicklung und Steuerung zukünftiger Serviceangebote von wissenschaftlichen Bibliotheken)

in Zusammenarbeit mit der Universitätsbibliothek Bielefeld

Im Rahmen dieses Projektes wurde ein umfassender Analyse- und Simulationsrahmen für wissenschaftliche Bibliotheken entwickelt, der auf Basis von Präferenzmessungen (mittels Conjoint-Analyse) eine fundierte Strategieplanung für die gezielte Weiterentwicklung des Dienstleistungsspektrums ermöglichte. Hierbei wurden sowohl bereits vorhandene als auch bislang noch nicht existierende, potenzielle Dienstleistungen berücksichtigt. Der Analyse- und Simulationsrahmen wurde aus einer zusammen mit der Universitätsbibliothek Bielefeld organisierten und durchgeführten empirischen Untersuchung abgeleitet und über einen entsprechenden Leitfaden einer allgemeinen Nachnutzung zugänglich gemacht. Seine Übertragbarkeit wurde in Zusammenarbeit mit der Universität Cottbus überprüft. Ergänzt wurde das Projekt durch einen intensiven Informationsaustausch auf internationaler Ebene mit der Johns Hopkins University, USA.

www.dfg.de

Zeitraum: Aug. 2004 - Juli 2007

Gegenstand des von der Robert Bosch Stiftung geförderten Projektes Netzwerk "BWL in OWL" war die nachhaltige Intensivierung der Zusammenarbeit zwischen Schule und Universität im Bereich der betriebswirtschaftlichen Ausbildung mit dem Ziel der gemeinsamen Entwicklung und Umsetzung von Konzepten für eine stringentere Heranführung betriebswirtschaftlich interessierter Schüler/-innen an ein entsprechendes Studium. Die Kooperation zwischen der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Bielefeld und zwei in der Region ansässigen Berufskollegs, dem Friedrich-List-Berufskolleg Herford sowie dem Rudolf-Rempel-Berufskolleg Bielefeld, mit einem Schwerpunkt im Bereich der Betriebswirtschaft, ermöglichte eine effiziente und effektive Maßnahmengestaltung. Das Projekt setzte sich aus drei sich inhaltlich ergänzenden Modulen zusammen.

Das erste Modul “Organisationsangebot zum Studium der BWL“ sollte den Schülern/-innen einen Einblick in den Studierendenalltag gewähren. Zum einen hielten BWL-Professoren an den beiden Schulen Vorträge zu aktuellen Themen der Betriebswirtschaft, zum anderen erhielten die Schüler/-innen die Möglichkeit, einführende BWL-Vorlesungen an der Universität zu besuchen. Diese wurden z. T. durch eigens durchgeführte Tutorien zur Vertiefung der in den Vorlesungen vermittelten Inhalte ergänzt. Um eine zielgerichtete Ergänzung des Lehrplans an den Schulen sicherzustellen, wurden die jeweiligen Themen mit den unterrichtenden Lehrern/-innen im Vorfeld abgesprochen. Darüber hinaus wurden den Schülern/-innen Schulungen zur gezielten Informationsrecherche in der Universitätsbibliothek angeboten. Im Rahmen dieser Schulungen konnten die Schüler/-innen neben einem „Bibliotheksführerschein“ auch einen Bibliotheksausweis erwerben, wodurch ihnen die Vorzüge einer Universitätsbibliothek auch bei der Vorbereitung von Klausuren und Facharbeiten an ihren jeweiligen Schulen zur Verfügung stehen.

Das zweite Modul “Lehrende im Dialog“ zielte darauf ab, den Lehrenden an den Schulen die Möglichkeit zu bieten, sich über den aktuellen Stand der betriebswirtschaftlichen Forschung zu informieren und im Teilprojekt “Treffpunkt BWL“ in einem zwanglosen Diskussions- und Gesprächsforum zu vertiefen. Die neuen Erkenntnisse können die Lehrenden dann in den täglichen Unterricht einfließen lassen und auf diese Weise die Standardlehrinhalte durch die Diskussion innovativer Ansätze abrunden.

Das dritte Modul “Einblicke in die betriebswirtschaftliche Forschung“ baute auf den ersten beiden Modulen auf. Die Schüler/-innen sollten hier anhand von realen Fallbeispielen wissenschaftliche Arbeitsweisen und deren Anwendung kennen lernen. Den Schülern/-innen sollte auf diese Weise z. B. der Nutzen theoretischer Modelle, denen in der modernen betriebswirtschaftlichen Forschung ein hoher Stellenwert zukommt, nahe gebracht werden.

Höhepunkt der gemeinsamen Aktivitäten zwischen der Universität und den Berufskollegs war die alljährlich stattfindende Sommerschule. Diese richtete sich an jene Schüler/-innen, die an einer über die üblichen Lehrinhalte hinausgehenden Vertiefung ihrer Kenntnisse in Betriebswirtschaft interessiert waren und dies auch bereits durch entsprechende Leistungen unter Beweis gestellt hatten. Ziel war es, unter der Anleitung von Projektmitarbeitern an realen Fragestellungen der Betriebswirtschaft zu arbeiten. Einen Schwerpunkt der Sommerschule bildete die Durchführung eines computerbasierten Unternehmensplanspiels. Hierdurch sollte die Fähigkeit zur Teamarbeit gefördert und den Schülern/-innen vor Augen geführt werden, was es heißt, betriebliche Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus sollte ihnen anhand der unterschiedlichen betrieblichen Funktionen die Notwendigkeit einer zielorientierten Kommunikation zur Entscheidungsvorbereitung nahe gebracht werden.

www.bosch-stiftung.de

Zeitraum: Juli 2007 - Dez. 2008

Eine Untersuchung zur Attraktivität der Region Ostwestfalen für Fach- und Führungskräfte unter dem besonderen Blickwinkel der Familienfreundlichkeit

Aufgrund des zunehmenden Wettbewerbs um qualifizierte Fach- und Führungskräfte und der allgemeinen demographischen Entwicklungen hat das Thema „Familienfreundlichkeit“ in den verschiedenen Regionen Deutschlands stark an Bedeutung gewonnen, und zwar sowohl unter sozialen als auch wirtschaftlichen Gesichtspunkten. Gegenstand der Studie war – mit Blick auf eine weitere Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit Ostwestfalens – die Analyse und Bewertung der Familienfreundlichkeit aller Kommunen in dieser Region. Die Studie wurde in Zusammenarbeit mit Bielefeld 2000plus durchgeführt. Externe Kooperationspartner waren die IHK Ostwestfalen zu Bielefeld und die Bertelsmann Stiftung.

Zeitraum: Dez. 2007 - Nov. 2009

BWL in OWL II – „Deutung und Analyse betriebswirtschaftlicher Phänomene“ war die Weiterführung des von der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der Universität Bielefeld im September 2004 gestarteten und von der Robert Bosch Stiftung in umfassender Weise geförderten Schülerprojekts BWL in OWL. Koordiniert wurde das Projekt von den Professoren Dr. Reinhold Decker und Dr. Hermann Jahnke.

Vielen Studienanfängern im Fach Betriebswirtschaftslehre ist der Inhalt des Studiums und der damit einhergehende akademische Anspruch nur sehr bedingt bewusst. Negative Folgen können wenig zufriedenstellende Studienleistungen und/oder vorzeitiger Studienabbruch sein. Die Robert Bosch Stiftung und die Fakultät für Wirtschaftswissenschaften wollten diesem Problem in der Weise begegnen, dass sie interessierten Schülern der gymnasialen Oberstufe die Möglichkeit boten, sich im Rahmen von betriebswirtschaftlichen Forschungsprojekten zu aktuellen Themen ein Bild vom Studium der Betriebswirtschaftslehre zu machen. Es sollte gezeigt werden, dass eine analytische Herangehensweise an betriebswirtschaftliche Fragestellungen, wie sie traditionell an der Universität Bielefeld gelehrt wird, nicht nur äußerst interessant, sondern auch von hoher praktischer Relevanz für das Verständnis alltäglicher Phänomene sein kann.

Thema im Projektjahr 2007/08 war die Beeinflussung von Kaufentscheidungen durch das Marketing. In experimenteller Weise wurde der Frage nachgegangen, in welchem Maße Marketingaktivitäten unsere Wahrnehmung in Bezug auf Alltagsgüter wie z. B. Kleidung und Lebensmittel beeinflussen. Ein Beispiel für solche Beeinflussungen sind die Ausstrahlungseffekte von Markennamen und Preisen auf die seitens der Käufer vermutete Produktqualität. Das Projekt gliederte sich in mehrere Phasen. Nach einer allgemeinen Auftaktveranstaltung im Februar 2008 folgten zwischen März und September mehrere Vorbereitungsworkshops. Abgeschlossen wurde der einjährige Zyklus mit einer einwöchigen Sommerschule Ende September 2008 im Sauerland und einer öffentlichen Präsentation der gewonnenen Erkenntnisse im November 2008. Mit dem Rudolf-Rempel-Berufskolleg in Bielefeld, dem Friedrich-List-Berufskolleg in Herford, dem Freiherr-vom-Stein-Berufskolleg in Minden sowie dem Einstein-Gymnasium in Rheda-Wiedenbrück und dem Städtischen Gymnasium Gütersloh beteiligten sich Schüler und Lehrer aus fünf Schulen der Region an diesem Projekt.

Im Projektjahr 2008/09 fand ein neuer Zyklus des Projekts BWL in OWL II statt. Thema war die oftmals unterstellte Rationalität unternehmerischer Entscheidungen in ökonomischen Kontexten.

Aufgabe einer (einfachen) Ähnlichkeitssuche ist es, in einer u.U. sehr großen Menge von Objekten diejenigen Objekte (z.B. Webseiten, Produkte, Musikstücke, Filme, Bilder) zu finden, die ein vorgegebenes Ähnlichkeitskriterium am besten erfüllen. Bekannt ist die Suche nach solchen Objekten im World Wide Web, bei der einer Suchmaschine (z.B. www.google.de oder images.google.de) Stichwörter vorgegeben werden. Daraufhin wird eine sortierte Liste passender, d.h. dem textuell vorgegebenen Begriff soweit wie möglich entsprechender, Webseiten, Bilder, Videos u.a. erstellt. Zudem können gefundene Webseiten etc. automatisiert und dem Grad ihrer Ähnlichkeit entsprechend gruppiert werden, wie z.B. bei der Suchmaschine www.clusty.com. Wesentlicher Ausgangspunkt dieser Ähnlichkeitssuche sind jeweils die in einer Datenbasis zu den Objekten erfassten textuellen Beschreibungen sowie die auf Basis dieser Beschreibungen berechnete Ähnlichkeit zweier Objekte bzw. eines Objekts und eines vorgegebenen Suchkriteriums.

Bei einer multimedialen Ähnlichkeitssuche geht es nun darum, die Ähnlichkeitssuche und -bewertung von Objekten dahingehend zu erweitern, dass zusätzlich oder alternativ auch andere verfügbare Informationen, z.B. die Webseiten, Produkte, Musikstücke, Filme oder Bilder selbst genutzt werden.

Das Projekt "Multimediale Ähnlichkeitssuche zum Matchen, Typologisieren und Segmentieren" ist ein durch das ForMaT-Programm (BMBF) gefördertes Forschungsvorhaben. Im Rahmen dieses Projekts sollen Forschungsergebnisse zu diesem Thema gemeinsam erarbeitet und einer kommerziellen Verwertung zugänglich gemacht werden. Wesentliche, in Phase 1 des Projekts bestimmte Elemente dieser Verwertungsstrategie sind

  • eine flexibel nutzbare Software zur Ähnlichkeitssuche in Multimediadaten,
  • eine (Software-)Bibliothek zur statistischen Analyse sowie
  • verschiedene Dienstleistungsangebote ("Customizing und Algorithmen-forschung").

Die kommerzielle Verwertung soll nach Abschluss der Phase 2 gemeinsam mit regionalen und überregionalen Partnern erfolgen, die in Phase 2 bereits als Industriebeirat mitwirken. Dieser Industriebeirat setzt sich aus IT-Spezialisten, Media-Asset-Unternehmen, Statistikpaketherstellern, Marktforschern, Marketingberatern, Werbe- und PR-Agenturen, Kommunikationsdienstleistern, Medienkonzernen und -hochschulen sowie weiteren Herstellern von Konsum- und Industriegütern zusammen, die zudem als Pilotkunden die kommerzielle Verwertung und Verbreitung vorbereiten helfen.

Zentrale Partner des Projekts sind neben dem Lehrstuhl für Marketing (Prof. Dr. Reinhold Decker)

  • der Lehrstuhl für Marketing und Innovationsmanagement der BTU Cottbus (Prof. Dr. Daniel Baier), der auch die Federführung dieses Projektes innehat und
  • der Lehrstuhl für Datenbank- und Informationssysteme der BTU Cottbus (Prof. Dr. Ingo Schmitt).

Dem Lehrstuhl für Marketing obliegt im Kern die Implementierung und empirische Überprüfung von Methoden zur Segmentierung und Klassifizierung  von Konsumenten bzw. speziell Web-2.0-Nutzern auf Basis von Objektpräferenzen und Nutzerurteilen in Bezug auf multimediale Angebote. Der Fokus liegt dabei auf Methoden zur statistischen Analyse. Grundlage bildet die zweckgerichtete Verknüpfung objektiver bzw. inhaltsbeschreibender Objekt-Features mit korrespondierenden Nutzermeinungen.

Ausführliche Informationen finden Sie in englischer Sprache. Bitte wechseln Sie zur englischen Version dieser Seite.

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