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SWOT-Analyse
(2018)
Portfolio-Analyse
(2018)
Business Reengineering
(2018)
Leuchtturmmarketing
(2019)
Online-Marketing-Controlling
(2021)
Vor dem Hintergrund der zentralen Bedeutung von Online-Marketing-Maßnahmen vor allem im Kontext der Kommunikationspolitik und den hieraus resultierenden steigenden Investitionen werden in dem vorliegenden Beitrag verschiedene Online-Marketing-Controlling-Instrumente vorgestellt. Die Darstellung baut auf einem Strukturierungsrahmen auf, um eine Kategorisierung und sinnvolle Beschreibung der Vielzahl an Instrumenten zu gewährleisten. Darüber hinaus wird in dem Beitrag ein umfassender Prozess für das Online-Marketing-Controlling dargestellt.
Strategische Analysetechniken ermöglichen langfristig eine strukturierte Erfassung unternehmensinterner Ressourcen in Ausrichtung auf den Markt. Die hier beschriebenen Basis-Techniken umfassen das Produkt-Lebenszyklusanalyse-Modell, verschiedene Typen der Portfolio-Analyse, die Wertketten-Analyse und die SWOT-Analyse. Diese Techniken unterstützen das Marketing-Controlling, Geschäftsfeld- und Marktanalysen für das Management zu erstellen und strategische Handlungsoptionen abzuleiten.
Social-Media-Controlling
(2021)
Social Media spielen in immer mehr Organisationen für unterschiedliche Zielsetzungen eine wichtige Rolle. Entsprechend wächst auch die Bedeutung der Kontrolle der in Social Media durchgeführten Aktivitäten. Im Rahmen dieses Beitrages werden zunächst die zentralen Funktionen eines Social-Media-Controllings vorgestellt und ein Prozess zu dessen sinnvoller Umsetzung beschrieben. Auf Basis einer Übersicht bestehender Kennzahlenmodelle wird dann im weiteren Verlauf ein umfassendes Kennzahlenmodell entwickelt.
Social Media-Controlling
(2017)
Online-Marketing-Controlling
(2017)
Einleitung
(2018)
Social Media Marketing
(2020)
In diesem Beitrag wird ein Planungsprozess mit seinen einzelnen Phasen für ein Social Media Marketing vorgestellt. Darüber hinaus werden zentrale Implementierungsoptionen beschrieben. Hierzu gehören Werbung (über Plattformen und Influencer), Kundenservice, Community Management, Social Recruitment, interne Nutzung und Business Profile.
Benchmarking
(2018)
Online-Marktforschung
(2018)
Social CRM
(2018)
No-Line Ansatz
(2018)
Einführender Überblick
(2018)
Social Media Controlling
(2018)
Vor dem Hintergrund wachsender Herausforderungen wird ein professionelles Marketing für Städte und Gemeinden immer wichtiger. Zentrales Ziel dabei ist es, die Attraktivität einer Stadt für die eigene Bevölkerung, Unternehmen und Touristen zu erhöhen. Im vorliegenden Beitrag sollen zunächst einige Rahmenbedingungen des Stadtmarketing skizziert werden. Im Mittelpunkt steht die Vorstellung eines Prozesses, der eine strukturierte Planung und Durchführung des Stadtmarketing ermöglicht.
Das Markenmanagement spielt für das Stadtmarketing eine immer wichtigere Rolle. Im vorliegenden Beitrag wird dabei zunächst auf die Bedeutung und die Besonderheiten des Markenmanagements für Städte eingegangen. Im Mittelpunkt des Beitrages steht ein kompakter Überblick über die zentralen Aspekte des Markenmanagements für Städte. Schließlich wird in einem Exkurs die Bedeutung von Global Cities im Zusammenhang mit dem Markenmanagement vorgestellt.
Städte und Gemeinden müssen sich heute den veränderten Informations- und Kommunikationsverhalten in der Gesellschaft anpassen und entsprechend den Kommunikationsmix erweitern beziehungsweise neu ausrichten. Dabei bieten insbesondere die Online-Kommunikationsmaßnahmen zahlreiche neue Möglichkeiten, zum Beispiel das Targeting. Der folgende Beitrag gibt zunächst einen Überblick über den Kommunikationsprozess und das Content-Marketing. Im Anschluss werden einige wichtige Kommunikationsinstrumente für das Stadtmarketing näher vorgestellt.
Szenario-Technik
(2018)
Delphi-Technik
(2018)
Kundenbindung
(2018)
Kundenbindungscontrolling
(2018)
Die Mittelbayerische Zeitung ist ein Verlagsbeispiel, das deutlich macht, wie mithilfe einer kontinuierlichen und systematischen Marktbearbeitung auch in stagnierenden Printmärkten eine Stabilisierung der Kundenstruktur möglich ist. Die Kombination mit digitalen Angeboten und die ebenfalls kombinierte Nutzung von unterschiedlichen, teilweise digitalen Kommunikations- und Absatzkanälen sind dabei zentrale Erfolgsfaktoren.
Autonome Systeme im Consumerbereich - Was bedeutet die Autonomie technischer Systeme für den Kunden
(2018)
Entscheidungstechniken
(2018)
Kernkompetenz-Management
(2018)
Frühwarnsysteme
(2018)
Bank and trust – two words but one meaning in customers’ minds. When interacting with financial service providers, customers are consistently looking for “trust signals” that comfort their decisions and “distrust signals” which create doubt. Therefore, service providers need a deep understanding of the customers’ requirements and wishes. To identify trust and distrust signals, we combine established user experience research methods with a new testing procedure to gain helpful recommendations for optimizing the online appearance of banks. The contribution is divided into three parts: Firstly, we investigate current approaches in the financial service industry. Secondly, we provide a corpus describing the relationship between the customers’ perception of a bank’s website and trust. Thirdly, an empirical study based on qualitative user experience testing with banking website customers shows the value gained by optimizing the banks’ virtual interface by enhancing “trust signals” and avoiding “distrust signals”.
Wer als Pädagoge und Wissenschaftler das Thema „Digitalisierung und Unterricht“ kritisch reflektiert, stellt fest, dass nur Wenige die Tragweite der schon lange beabsichtigten Transformation von Bildungseinrichtungen zu IT-konformen, algorithmisch gesteuerten Lernfabriken realisieren. Die Corona-Pandemie ist nur der aktuelle Anlass, seit langem bekannte Digitalisierungsstrategien nur schneller umzusetzen. Dabei ist der Wechsel von ursprünglich pädagogischen Prämissen als Basis von Lehr- und Lernprozessen hin zum Paradigma der datengestützte Schulentwicklung und der empirischer Bildungsforschung wesentlich. Daten und Statistik dominieren das Individuum wie das Unterrichtsgeschehen. Es bedeutet sachlogisch, möglichst viele Daten der Schülerinnen und Schüler zu sammeln, auszuwerten und zur Grundlage von Entscheidungen über Lerninhalte und -prozessen zu machen. Lehren und Lernen wird wieder einmal als, heute digital, steuerbarer Prozess behauptet, wie schon beim programmierten Lernen in den 1950er Jahren. Was sind mögliche Alternativen?
Wer sich als Pädagoge und Wissenschaftler mit dem Thema Digitalisierung im Kontext von Unterricht, Lehre und Bildungsprozessen befasst, stellt schnell fest: Kaum jemand realisiert die Tragweite der durch Digitaltechnik und Netzwerke möglichen und von IT-Konzernen forcierten Transformation von Bildungseinrichtungen zu immer stärker automatisierten, kybernetisch gesteuerten Beschulungs- und Prüfanstalten. „It’s the economy, stupid“ wird zum Mantra auch der Bildung. Der Begriff Learning Analytics als Teilaspekt von Big Data Analytics weist ebenso auf Automatisierungstechnik für Lernprozesse wie der Begriff der datengestützten Schulentwicklung (Hartong, Learning Analytics und Big data in der Bildung, 2019). Mit Summit Learning (Facebook), Google Classroom oder Apple Education sind vollautomatisierte Systeme in den USA bereits im Einsatz. Der DigitalPakt Schule schafft die technischen Voraussetzungen für die Beschulung per Netz und Cloud in Deutschland (Lankau, Bildungsmarkt Schule. Tatsächliche Kosten des Digitalpakt Schule und verdeckte Interessen, 2019a).
Die Diskussionen über die Bedeutung und Folgen der Digitalisierung sind kaum noch überschaubar. Einig sind sich die meisten, dass Digitalisierung und die sogenannte „Künstliche Intelligenz“ (sKI) sowohl „alternativlos“ wie entscheidend für die Zukunft seien. Wer bei diesen Techniken nicht an der Spitze stünde, würde wirtschaftlich abgehängt und letztlich zum Verlierer. Die erste Frage ist aber: Wer steht denn an der Spitze und ist es erstrebenswert, sich dazu zu gesellen? Die zweite Frage ist, was sich konkret an technischen Systemen hinter Schlagworten wie Big Data, Künstlicher Intelligenz und autonomen Systemen verbirgt. Nicht zuletzt steht in Frage, welche Konsequenzen diese Systeme für den Einzelnen haben (können und/oder werden).