In einer kundenorientierten Organisation spielt die Architektur von Datentypen, Daten Touchpoints, Datenflüssen und Datennutzung eine zentrale Rolle. Diese kundenzentrierte Datenarchitektur soll in diesem Kurs nähergebracht werden. Angedacht ist die Ausarbeitung einer Case Study Analyse, der Case kann auch das Unternehmen des Studierenden sein, in welcher die Studierenden identifizieren an welchen Touchpoints ein interaktiver Austausch mit dem Kunden stattfindet und Kundendaten gesammelt werden können. Die Studierenden definieren, welche Datentypen im Rahmen einer „Customer centered“ Organisation benötigt werden. Des weiteren skizzieren die Studierenden, wie Kundendaten zusammengeführt und ausgewertet werden können und wer darauf zugreifen soll.

1. Daten als Erfolgsfaktoren für Customer Centricity
   1. Der Kunde im Zentrum
   2. Daten generieren und Kundenerlebnisse differenzieren
2. Benötigte Daten
   1. Ziele definieren
   2. Zielkundenspezifikation
3. Vorhandene Daten
   1. Kunden Touchpoints
   2. Weitere Kundenschnittstellen
4. Datenquellen
   1. Neue Quellen
   2. Neue Touchpoints
5. Datenarchitektur
   1. Daten zusammenführen
   2. Auswertungsmöglichkeiten
6. Datenverwertung
   1. Anwendung
   2. Verantwortlichkeiten

Data Driven Marketing ist ein Teil des Online-Marketings, bei dem die Kunden und vor allem ihre Daten im Mittelpunkt stehen. Dazu zählen zum Beispiel demografische Daten oder das Verhalten von Kunden auf Websites oder in Online Shops. Die Daten werden zu einer bestimmten Zielerreichung (Konversion) genutzt, beispielsweise zur Steigerung der Reichweite oder zur Verbesserung des Vertriebs. In diesem Kurs erlernen die Studierenden die Grundlagen des Data Driven Marketings und erhalten einen vollumfänglichen Einblick in die zugehörigen Disziplinen, wie Big Data oder Künstliche Intelligenz. Aus einem Verständnis für Daten als solche, beschäftigen sich die Studierenden mit deren Einsatz zur Verbesserung, Individualisierung und Personalisierung der Kundenerfahrung und gehen der Frage nach, wie Unternehmen mit Hilfe von Kundendaten Muster erkennen und implementieren können. Kompetenzen zur effizienten Kollaboration im Data Driven Marketing runden diesen Kurs ab.

1. Einführung ins Data Driven Marketing
   1. Data Driven Marketing: Definition und Abgrenzung
   2. Data Driven Marketing und die VUCA-Welt
   3. Arten und Aufbereitung von Daten
   4. Speicherkapazität, Digitalisierung und Vernetzung – historische Entwicklung von Datenmengen und Datenübertragung
   5. Wertschöpfung durch Customer Intelligence
2. Big Data
   1. Big Data: Definition und Dimensionen
   2. Big Data als Grundlage für Künstliche Intelligenz und algorithmische Entscheidungsfindung
   3. Eigene Datenquellen und Daten von Drittanbietern für Data Driven Marketing
   4. Data Mining und Predictive Analytics
   5. IT-Systeme und Analyse-Tools
3. Künstliche Intelligenz (KI)
   1. Künstliche Intelligenz und Lernende Systeme: Definition und Gruppen
   2. KI in der strategischen Marketingplanung und operativen Steuerung
   3. KI zur Anpassung von Produkten und Services
   4. KI im Performance Management
   5. Machine Learning und Deep Learning
4. Customer Experience
   1. Customer Journey
   2. Sales Funnel
   3. Customer Relationship Management
   4. Multivariate Tests und A/B-Tests
   5. Mustererkennung
5. Conversion-Optimierung durch Individualisierung und Personalisierung
   1. Mass Customization und Smart Customization
   2. Datengetriebenes E-Mail- und Messenger-Marketing
   3. Targeting für datengetriebene Online-Kampagnen
   4. On-Site-Personalisierung (Website, Online-Shop, Landingpage)
   5. Programmatic Advertising
6. Marketing Attribution
   1. Regelbasierte Attribution
   2. Datengetriebene Attribution
7. Kompetenzen für Data Driven Marketing
   1. Agilität und Analytik
   2. Holokratie und Kundenorientierung
   3. Storytelling
   4. Unternehmerisches und ethisches Denken und Handeln