AI for Connected Commerce

Die Teilnehmenden können die Grundkonzepte und Technologien des Connected Commerce als Weiterentwicklung des Digitalen Marketing im Hinblick auf KI, Big Data und Automatisierung diskutieren. Sie sind in der Lage, auf dessen Grundlage neue Ideen und Lösungen zu entwickeln und diese mit Hilfe der erlernten KI-Methoden und Tools zu evaluieren und umzusetzen.

Die Veranstaltung bereitet die Teilnehmenden auf zukünftige Herausforderungen im Bereich des betrieblichen Medienmanagement, digitalen Marketing und insbesondere Connected Commerce vor. Connected Commerce beinhaltet die lückenlose Verzahnung aller Marketing- und Informationskontaktpunkte der Kunden bzw. Interessierten und somit auch das Management dieser Kontaktpunkte.

Die Absolventen erhalten ein vertieftes Verständnis von Digital Marketing und Connected Commerce im Kontext der Anreicherung durch KI-Methoden. Sie können konkrete Fragestellungen aus dem Digital Marketing in diesem Kontext strukturiert analysieren und systematisch Lösungen erarbeiten. Das Erlernte soll dabei durch praxisnahe Fallbeispiele und studentische Projekte vertieft und angewandt werden.

Das Modul besteht aus zwei Teilen:

1. Instrumente des Digital Marketing und Connected Commerce: In dieser Veranstaltung werden die Inhalte aus dem Digital Marketing/Connected Commerce vertieft behandelt.
2. Weiterentwicklung von Connected Commerce durch KI: Der Schwerpunkt liegt auf der Umsetzung des bisher Gelernten am konzeptionellen Fallbeispiel durch die Bearbeitung studentischer Projekte.

In Teil 1 ist ein kurzer Theorieteil vorangestellt, der Grundlagen und Rahmenfaktoren des Digital Marketing / Connected Commerce in Form einer Vorlesung lehrt. Es ergeben sich damit drei Lehrabschnitte, wie folgende Gliederung verdeutlicht.

1. Einleitung

1.1 Begriffe Medienmanagement, Digital Marketing und Connected Commerce

1.2 Aufgaben, Instrumente und Trends im Connected Commerce

1.3 Studien zum Connected Commerce

2. Connected Commerce und KI

2.1 Studien und Potential der KI

2.2 Anwendungsfelder und Mehrwert der KI

2.3 Best Practice Beispiele

3. Projekt und Ausarbeitung